Оценка влияния подстилающей поверхности на конфигурацию сети оптического мониторинга

УДК 621

Н.А. Шергунова, А.В. Бритвин, Б.В. Поллер ИЛФ СО РАН, Новосибирск

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ НА КОНФИГУРАЦИЮ СЕТИ ОПТИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

В статье рассмотрена методика предварительного определения конфигурации оптической системы экологического мониторинга на основе анализа характеристик подстилающей поверхности с использованием современных ГИС-технологий.

N.A. Shergunova, A.V. Britvin, B.V. Poller Institute of Laser Physics, Novosibirsk

THE ESTIMATION OF INFLUENCE OF A SPREADING SURFACE ON A CONGIGURATION OF A NETWORK OF OPTICAL MONITORING

In the article the technique of preliminary definition of a configuration of optical system of ecological monitoring on the basis of the analysis of characteristics of a spreading surface with use of modern GIS-technologies is shown.

Подстилающая поверхность оказывает сильное, а в отдельных случаях определяющее влияние на распространение сигналов в беспроводных оптических системах экологического мониторинга. Под подстилающей поверхностью подразумевается верхний слой почвы и слой растительности.

В данной работе описывается модель взаимодействия оптических датчиков на основе исследования характеристик подстилающей поверхности с

использованием современных ГИС-технологий. Делаются выводы о

возможности передачи данных между модулями напрямую или с

использованием УФ канала с рассеянием, что необходимо для определения конфигурации всей системы [1].

Верхний слой почвы, то есть рельеф, и слой растительности специально разработаны на основе оцифрованных топографических карт и данных дистанционного зондирования.

В качестве модельной зоны, был выбран участок на юге Новосибирской области, рядом с поселком Ордынское. Размер участка 490 на 480 метров.

Моделирование и анализ характеристик рельефа.

Моделирование рельефа, его анализ и изучение по построенным моделям постепенно становятся неотъемлемой частью исследований в научных и инженерных проектах.

Основой для представления данных для ГИС являются цифровые модели. Под цифровой моделью (ЦМ) географического объекта понимается определенная форма представления исходных данных и способ их структурного описания, позволяющий «вычислять» (восстанавливать) объект путем интерполяции, аппроксимации или экстраполяции. Относительно рельефа такая модель называется цифровой моделью рельефа (ЦМР).

Существует два кардинально различающихся способа получения моделей рельефа. Первый способ включает в себя построение рельефа по данным дистанционного зондирования (ДДЗ). Модели рельефа, полученные с помощью ДДЗ, имеют высокую точность, но слишком высокое разрешение, что делает их непригодными для ряда задач. Второй способ состоит в построении моделей рельефа путем интерполяции оцифрованных изолиний с топографических карт. ЦМР полученные таким способом порой имеют недостаточно удовлетворительную точность моделирования, но, на данном этапе развития геоинформатики, они являются безальтернативным источником данных [2].

GRID-модель исследуемого полигона была создана на основе оцифрованных изолиний. С помощью модуля 3d analyst, программного продукта ArcGis, из изолиний была создана TIN-модель (триангуляционная нерегулярная сеть), которая была конвертирована в GRID (рис. 1).

Цифровая модель рельефа, построенная по изолиниям (рис. 2) более точна и удобна для моделирования сети оптического мониторинга в отличие от рельефа, построенного по данным радарной топографической съемки, максимальное разрешение которого составляет 90 метров. На весь исследуемый участок пришлось бы всего 25 пикселей ЦМР, построенной по данным SRTM.

Рис. 1. 2D и 3D модели рельефа. Размер одного пикселя 5 метров

Рис. 2. Гистограмма распределения высот

Анализ вероятностных характеристик, показал, что высоты на участке распределяются нормально. С помощью инструмента гистограмма (модуль Geostatistical Analyst) распределение было изучено визуально (рис. 2).

В нашем случае форма гистограммы похожа на колокол, значения среднего и медианы очень похожи, эксцесс (kurtosis) приблизительно равен трем, а асимметрия (skewness) близка к нулю. Нормальность распределения так же подтверждается критериями Колмогорова-Смирнова и Лиллиефорса в программном продукте STATISTICA 6.0.

С помощью модуля ArcGis Spatial Analyst, были определены морфометрические характеристики рельефа - экспозиция и крутизна склонов

[3].

Экспозиция склона позволяет визуально определить, в какую сторону света наклонена поверхность. Обычно все стороны света делят на сектора по 45° (север, юг, запад, восток, северо-запад, северо-восток, юго-запад и юго-восток), а затем для каждой ячейки модели поверхности определяют направление уклона поверхности и выбирают один из цветов отображения ячейки.

Крутизна склона - угол, образуемый направлением склона с горизонтальной плоскостью и выражаемый в угловых мерах или уклонах. Карта крутизны склонов (рис. 3) была составлена для полного учета характеристик рельефа.

Value

0-3

3,000000001 -6 Н 6,000000001 - 9  9,000000001 - 12,60438251

Рис. 3. Карта крутизны склонов в градусах

Для моделирования сети оптического мониторинга, данные о рельефе были подвергнуты более тщательному анализу. Поскольку цифровая модель рельефа представляет собой непрерывную матрицу значений высоты, в программном продукте Global Mapper 10.0, были построены профили рельефа (рис. 4).

Рис. 4. Профиль рельефа

Построение профилей на примере (рис. 4) позволяет определить, что: начальная высота: 194 м, конечная высота: 186 м, расстояние по прямой: 485 м, расстояние по поверхности: 486,2 м, минимальная высота: 186, максимальная высота: 194 м, наклон: -0.94°^

Моделирование и анализ слоя растительности.

Растительность в районе исследуемого участка характеризуется пашнями (кукуруза, пшеница), разнотравными лугами и березово-осиновым лесом.

Для моделирования слоя растительности использовался снимок со спутника Landsat 7, путем классификации которого была получена карта растительности.

Следующим этапом было внедрение в рельеф слоя растительности с помощью программного продукта ArcGis. В результате была получена модель подстилающей поверхности (рис. 5).

Рис. 5. 2D и 3D-модель подстилающей поверхности. Темные области характеризуют березово-осиновые леса

Определение конфигурации системы оптического мониторинга.

Для определения функциональных характеристик оптической системы экологического мониторинга необходимо узнать, какие датчики смогут обмениваться данными напрямую, а каким потребуется передавать данные с помощью канала с рассеянием.

Существуют различные способы определения видимости/невидимости пары или нескольких точек на поверхности земли с использованием ЦМР.

Один из таких способов предлагает ArcGis в своем модуле Spatial Analyst. Viewshed analysis обеспечивает оценку поверхности с точки зрения видимости или невидимости отдельных ее частей [4].

В данной работе использовался альтернативный метод, который основывается на построении профилей рельефа и изучении линий видимости между точками расположения датчиков.

На исследуемом участке условно расположили сеть датчиков квадратом 14 на 14 (рис. 6).

Далее соединяя пары точек, было определено, какие датчики находятся в пределах прямой видимости друг друга (рис. 7). На рисунке слева видно, что датчики не находятся в прямой видимости друг друга, а вот справа датчики могут обмениваться информацией на прямую.

Рис. 6. Условное расположение датчиков на исследуемом участке

Рис. 7. Линия видимости, соединяющая точки расположения датчиков

Предварительный анализ подстилающей поверхности показал, что 72% датчиков, условно расположенных на исследуемом участке (рис. 7), будут находиться в пределах прямой видимости друг друга, для остальных рекомендуется использовать УФ-канал с рассеянием. Максимальный обзор будет обеспечен с датчика № 52.

Таким образом, в данной статье представлен метод, позволяющий получить предварительную оценку конфигурации системы оптического мониторинга, на основе изучения подстилающей поверхности.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Шергунова Н.А., Бритвин А.В., Поллер Б.В. Оценка влияния растительности и рельефа местности на оптические системы мониторинга // Сб. матер. V междунар. науч. конгр. «ГЕО-Сибирь-2009» - Новосиб., 2009. - Т. 5, ч. 2. - С. 68-73.

2. Вишневская Е.А., Елобогоев А.В., Высоцкий Е.М., Добрецов Н.Н. Пространственное моделирование рельефа средствами ГИС для морфотектонического анализа // Междунар. конф. «Интеркарто-6» - Апатиты, 2000. - Режим доступа: http://www.gisa.ru/864.html.

3. Геоинформационные системы [electronic resource] // Режим доступа: http://www.dataplus.ru/Soft/ESRI/index.htm.

4. Чандра, А.М., Гош С. К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы // Техносфера. - 2008. - С. 229-230.

5. Информационный портал по ГИС тематике [electronic resource] // Режим доступа: http://www.gis-lab.info/.

© Н.А. Шергунова, А.В. Бритвин, Б.В. Поллер, 2010