2022-66-6

Статья посвящена одному из практических вопросов обеспечения целостности координатной основы пространственных данных (КОПД), предполагающей единство координатного описания пространственных объектов, т.е. согласованность результатов определения координат одних и тех же точек в различных системах координат (СК). В этой связи существенное значение имеет выбор математического и программного обеспечения преобразования координат в различные системы. Предпосылкой статьи послужило то, что в последние годы все более широкое распространение получает использование онлайн-конверторов, находящиеся в свободном доступе. Однако сравнительные характеристики таких конверторов в потребительском аспекте изучены не в полной мере. В статье представлен сравнительный анализ функциональных возможностей онлайн-конверторов с упором на их точностные характеристики, учитывая особую роль последних в геодезических приложениях. Сформулированы предложения по практическому применению существующих онлайн-конверторов.

Совместное использование известных химических транспортных моделей, позволяющих рассчитывать ожидаемые уровни загрязнения атмосферного воздуха в городе, и искусственных нейронных сетей предоставляет исследователям новые инструменты для решения задач прогнозирования качества атмосферного воздуха. Необходимы исследования позволяющие установить возможную область применения этих новых инструментов и возможные ограничения с ними связанные. Работа, результаты которой описаны в этой статье, относится к этому направлению исследований. Проверялась возможность использования машинного обучения для корректировки значений обновленной версии химической транспортной модели, которая учитывает взаимодействие метеорологических параметров атмосферы и уровня загрязнения воздуха. Представлены первые результаты тестирования.

Построение высокопроизводительных распределенных информационных систем предполагает выбор схем распределения задач и обрабатываемых данных по узлам в их составе. При этом, рациональное использование вычислительных ресурсов достигается путем минимизации передачи данных между узлами системы и выполнения их обработки в максимальной близости к обрабатываемым данным. В работе представлен метод решения проблемы пространственной маршрутизации, путём формирования её декларативного описания, с последующим его автоматическим преобразованием различные исполняемые формы, пригодные для встраиваемых устройств, интеграции с СУБД, интеграции в API-шлюзы и др. Предложенный метод позволяет получить гибкость и наглядность, характерную для универсальных систем, одновременно с производительностью на уровне специализированных решений. Кроме того, данный метод расширяет набор теоретических и инструментальных основ построения адаптивных геоинформационных технологий.

В статье проведен обзор современных гидрометеорологических мониторинговых геоинформационных систем, использующих данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) низкого пространственного разрешения. Описаны особенности данных ДЗЗ, получаемых с космических аппаратов Terra, Aqua, Meteosat, NOAA, принимаемых наземными антенными комплексами X и L-диапазона и используемых в таких системах. В качестве основного примера наиболее комплексной системы рассмотрена технология Meteum, основанная на принципе комплексирования разнородных пространственных данных и применения технологии искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных и прогнозирования погоды. Рассмотрены отдельные решения, позволяющие обеспечивать метеорологический мониторинг, такие как Экспериментальная национальная ГИС (NWS), MADIS, AccuWeather, а также представлено пример применение мобильных динамических геосенсоров, используемых в городской автобусной сети для получения дополнительных данных при прогнозировании погоды. На основе проведенного обзора произведена доработка концептуальной модели системы геоинформационного мониторинга, ключевыми особенностями, которой является применение подхода по уточнению данных на основе краудсорсинга и использования ИИ как для обработки пространственных данных, так и для анализа состояния объекта мониторинга на основе результатов обработки.

Быстров А.Ю., Майоров А.А. Особенности комплексирования гидрометеорологических и экологических данных с целью уточнения результатов анализа данных дистанционного зондирования Земли низкого пространственного разрешения для обеспечения задач мониторинга территорий // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2022. Т. 66. № 6. С. 37–49. DOI:10.30533/0536-101Х-2022-66-6-37-49

В современном обществе с развитием цифровой картографии, а также применением электронных карт, цифровых фотодокументов появились новые задачи отображения на них различных условий и факторов обстановки в режиме практически реального времени с учётом динамики развития. Характер реальной обстановки местности (экологической, оперативной, навигационной, метеорологической) оказывает непосредственное влияние на решение любой функциональной задачи пользователя на местности. Компонентами обстановки являются пространственное положение объектов, их состояние и взаимоотношения, климатические условия и др. Некоторые из них длительное время не изменяют своих основных показателей в точке пространства, у других существует пространственно-временная зависимость. Выполненное исследование показало, что необходимость визуализации обстановки в режиме реального времени с учётом динамики различных факторов и явлений приводит к созданию пространственных динамических моделей обстановки (ПДMO). Предложено развитие нового научного направления — картографии динамических процессов. Целью создания пространственных динамических моделей обстановки является не просто совместное отображение разнородных данных, но и получение дополнительных данных для пополнения знаний пользователя о текущей обстановке. Развитие данного направления позволит создать методику получения и обработки динамических процессов и явлений, происходящих на местности, с помощью разработанного математического аппарата, подготовленного для описания той или иной пространственно-динамической модели обстановки, например, навигационной, экологической, оперативной.

Разработана методика уточнения инерциальных измерений девиаций беспилотных летательных аппаратов по перекрывающимся снимкам. Методика основана на модели изменений параллаксов пары снимков, вызванных девиациями беспилотных летательных аппаратов по высоте и направлению полёта и углам тангажа, крена и рыскания. Модель позволяет для каждой соответственной точки пары снимков сформировать систему двух уравнений с пятью неизвестными. Представлены процедуры уточнения параметров девиаций, основанные на математической обработке результатов инерциальных измерений по методу наименьших квадратов. Предложенный подход в отличие от известных позволяет в два раза уменьшить число обрабатываемых соответственных точек на перекрывающихся изображениях. Полученные результаты позволяют существенно снизить уровень вычислительных и ресурсных затрат, что имеет немаловажное значение для использования разработанной методики на борту малоразмерных беспилотных летательных аппаратов.

В данной статье представлено теоретическое обоснование возможности сокращения числа зон расположения связующих точек при уравнивании фототриангуляционных построений методом независимых моделей по сравнению со стандартной схемой. Данный метод актуален для программ классической обработки, таких как PHOTOMOD, ЦФС-Талка, Leica Photogrammetry Suite, ImageStation и др., где поиск связующих точек осуществляется оператором. Анализ уравнения компланарности для плановых снимков позволил теоретически обосновать оптимальное расположение зон связующих точек, определяющих с максимальной точностью каждый из элементов взаимного ориентирования снимка. Экспериментальные исследования включали три варианта уравнивания маршрутной фототриангуляции в ЦФС PHOTOMOD 6 Lite, различающиеся расположением и количеством связующих точек на стереопаре. Произведена оценка точности фототриангуляционных построений с использованием контрольных точек. Предложен оптимальный вариант расположения связующих точек в маршруте, позволяющий без потери точности сократить время фототриангуляционных построений за счет уменьшения количества зон расположения связующих точек.

Традиционно современные климатические изменения выявляются и оцениваются на основе данных наземных наблюдений. Статистическими методами выявляются

изменение основных метеорологических параметров (температур и осадков) за отдельные временные промежутки. Данный метод позволяет выявить тенденции климатических изменений как по отельным метеостанциям, так и по какому-либо региону. Северный Кавказа, с точки зрения физико-географического районирования,

включает в себя северный склон горного сооружения Большого Кавказа и равнины Предкавказья. Природные комплексы этой территория активно используются в сельском хозяйстве, поэтому выявление и оценка современных климатических условий представляет не только теоретический, но и практических интерес. Помимо традиционных статистических методов, имеется возможность оценки современных климатических условий и изменений на основе растровых статистических

поверхностей распределения метеорологических и климатических характеристик за 1961-2018 гг. Они хранятся в открытом доступе на портале WorldClim.org. Пространственное разрешение данных составляет около 21 км 2 . Их обработка при помощи с помощью ГИС-технологий позволила составить карты распределения температур, осадков и гидротермического коэффициента Г.Т. Селянинова по пятилетним отрезкам. Последующее их сопоставление в среде ГИС позволило выявить и картографировать пространственные особенности изменений климатических условий на изучаемой территории.

Братков В.В., Астанин Д.С., Бекмурзаева Л.Р. Картографирование современных климатических изменений Северного Кавказа на основе данных дистанционного зондирования Земли низкого пространственного разрешения // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2022. Т. 66. № 6. С. 98–105. DOI:10.30533/0536-101Х-2022-66-5-98-105