Технология гибких информационно-моделирующих систем в микроволновом мониторинге природных процессов

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

5 видно, что эта частота линейно зависит от базы интерферометра, что позволяет определять его базу.

Калибровочная кривая приведена на

рис. 6.

На основе описанной установки был создан и исследован макет чувствительного элемента ВОД давления. На рис. 7 приведена схема этого чувствительного элемента, изготовленного на основе кремниевой мембраны. Мембрана изготавливалась путем направленного травления кремния (эпитаксиального слоя), предварительно нанесенного на полированную кремниевую подложку. Прослойка кремния, образованная эпитаксиальным слоем по периметру мембраны, необходима для создания полости между подложкой и мембраной, образующими интерферометр Фабри-Перо. Мембрана со стороны этой прослойки приваривалась к опорной кремниевой подложке, которая в свою очередь с помощью высокотемпературного оптического клея фик-

сировалась на кварцевом капилляре с оптическим волокном. Давление на чувствительный элемент подавалось с внешней стороны мембраны. По предварительным испытаниям пороговая чувствительность длительности такого датчика составила 0,005 атм., диапазон измеряемых давлений - 0,5^2,5 атм.

В заключение можно отметить, что данный метод может быть использован для создания миниатюрных ВОД для измерения давления вплоть до нескольких сотен атмосфер путем варьирования толщины мембраны и усовершенствования конструкции чувствительного элемента.

Библиографический список

1 Y.J. Rao and D.A. Jackson. “Recent progress in fiber optic Low-Coherence interferometry” - Meas.Sci. Technol. - 1996. - №7. - Р. 981-992.

2 T.Liu, G. Fernando “A frequency division multiplexed low finesse fiber optic Fabry-Perot sensor system for stain and displacement measurements” - Rev. Sci. Instruments -2000. - V71(3). - P. 1275-1278.

ТЕХНОЛОГИЯ ГИБКИХ ИНФОРМАЦИОННО-МОДЕЛИРУЮЩИХ

систем в микроволновом мониторинге природных процессов

В.Д. БУРКОВ, проф. каф. ПТППМГУЛ, д-р техн. наук,

М .В. ЧЕРЕМИСИН, асп. каф. ПТПП МГУЛ

Область географических информационных систем (ГИС) является наиболее развитой частью природного мониторинга. Во многих странах ГИС-технология уже давно пользуется большим успехом и приносит ощутимые экономические эффекты. ГИС лежит на стыке компьютерной картографии с базами данных и дистанционным зондированием. Развитие ГИС-технологии привело к созданию технологии гибких информаци-онно-моделирующих систем (ГИМС-техно-логия), основной смысл которой заключен в формуле: ГИМС = ГИС + Модель (Крапивин, Кондратьев, 2002). Развитые в работе авторского коллектива [1] подходы дают достаточно подробную теоретическую основу построения технологии. Функции ГИС дополняются и принимают свойства динамич-

ch_maksimus@mail. ru

ности за счет введения новой координатной сетки - временного масштаба. В результате пользователь получает инструмент прогнозирования и, следовательно, может, опираясь на шестой уровень базы данных, осуществлять динамическую интеграцию экологической информации. Архитектура ГИМС-техноло-гии отражена на рис. 1.

ГИМС включает несколько блоков, которые выполняют следующие функции:

- сбор информации об объекте мониторинга;

- обработка, сортировка, запоминание и хранение информации;

- моделирование (имитация, организация взаимосвязей, обучение) физико-химических процессов различного вида геоэкосистем;

ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 5/2010

161

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Рис. 1. Архитектура ГИМС [1]

- оценка текущего состояния геоэкосистем;

- прогноз состояния геоэкосистем;

- обратная связь, оценка дефицита информации, ее оптимизация;

- выполнение специфических операций по обработке данных в рамках требований потребителя (оценка и прогноз состояния объектов при реализации антропогенного сценария и т.п.).

Последовательность действий по организации работ и реализации проекта ГИМС ориентируется на создание подсистем:

- сбор и экспресс анализ данных;

- первичная обработка и накопление данных;

- компьютерное картирование;

- оценка состояния атмосферы;

- оценка состояния почвенно-растительных покровов;

- оценка состояния водной среды территории;

- оценка уровня экологической безопасности и риска для здоровья населения;

- идентификация причин нарушения экологической и санитарной обстановки;

- интеллектуальная поддержка компьютерных операций и средств принятия решений.

Состояние природных процессов характеризуется большим разнообразием параметров. Среди них характеризующие тип почвы и растительности, водный режим территории, солевой состав почво-грунтов, уровень залегания грунтовых вод и многие

другие. Требуемая информация об указанных параметрах может быть получена с различной степенью достоверности и производительности из данных наземных наблюдений, дистанционных измерений и из банков данных географических информационных систем, где содержится априорная информация, накопленная в прошлые годы.

В результате соединения системы сбора информации об окружающей среде, модели функционирования геоэкосистемы данной территории, системы компьютерного картографирования и средств искусственного интеллекта синтезируется единая ГИМС-территория, обеспечивающая прогнозные оценки последствий реализации техногенных проектов и другие оценки функционирования геоэкосистемы.

Построение ГИМС связано с выделением компонентов биосферы, климата и социальной среды, характерных для данного уровня пространственной иерархии.

Микроволновый мониторинг

растительности как элемент ГИМС-технологии

С каждым годом возрастает роль аэрокосмических информационных технологий, основанных на применении радиоволновых систем. Помимо традиционных систем связи и навигации были испытаны многоцелевые микроволновые системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), использующие радиолокаторы и радиометры высокого и сверхвысокого разрешения. К ним относятся

162

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

российская система «Алмаз», европейские системы ERS-1 и ERS-2, японская система JERS-1, канадская система RADARSAT, американские радиолокаторы с синтезированной апертурой SIR, применявшиеся с борта космического корабля многоразового использования Shuttle, а также данные панорамного радиометра РК-21-8, расположенного на борту МКС. Данные системы продемонстрировали возможность надежного получения радиолокационных изображений поверхности Земли круглосуточно и в любых погодных условиях. При этом было достигнуто такое же пространственное разрешение, как и для оптических сканеров, широко используемых на практике для целей ДЗЗ в космических системах типа «Космос 1939», «Ресурс», Landsat и Spot. Кроме этого на опыте было доказано, что благодаря когерентным и поляризационным свойствам рассеянных микроволновых полей и проникновению микроволнового излучения в глубь земных покровов радиолокационные изображения, по сравнению с оптическими, содержат больший объем дополнительной информации.

С применением микроволновых радиометров с синтезированной апертурой получила новый импульс развития космическая радиометрия. Опытная эксплуатация космических радиолокационных и радиометрических систем ДЗЗ доказала эффективность их применения для решения ряда информационных задач в науках о Земле, в государственном управлении природными ресурсами, в добывающих отраслях промышленности, а также в технологиях, которые непосредственно связаны с экологическим мониторингом природных процессов.

Решение ряда актуальных проблем агрометеорологии, животноводства, лесного хозяйства и многих других сфер человеческой деятельности, направленной на охрану окружающей среды, связано с трудностями эффективного контроля состояния почвенно-растительных формаций (ПРФ). Насущной глобальной проблемой, которая широко обсуждается на протяжении последних лет, является проблема парникового эффекта по причине увеличения концентрации СО2 в атмосфере.

Рис. 2. Схематическое представление структуры ГИМС-технологии в задаче оценки ослабления электромагнитных волн растительностью

Знание состояния ПРФ позволяет рассчитывать пространственное распределение интенсивностей стока углерода и тем самым получать достоверные оценки парникового эффекта.

Значимую роль играет использование ГИМС-технологий в определении моделей для реконструкции пространственных распределений радиационных характеристик ПРФ с учетом динамики их параметров. На схеме рис. 2 представлена концепция ГИМС-технологии, ориентированная на изучение ослабления ЭВМД (электромагнитных волн микроволнового диапазона) растительностью. Используются полуэмпирические модели ослабления и биогеоценотические модели, базирующиеся на спутниковых измерениях таких характеристик растительности, как PWI (plant water indexes), DVI (normalized difference vegetation index), SRVI (the simple ratio vegetation index), LAI (the leaf area index) и CSI (the canopy structure index). Измерения этих параметров позволяют определять зависимости между показателями ослабления ЭВМД и такими характеристиками растительного покрова, как биомасса и продуктивность. Для лесной растительности предоставляется также возможность учета геометрической структуры леса, высоты и плотности полога, его альбедо и влагосодержание.

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

163

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

О 10 20 30 40 50 60 d, м

Рис. 3. Схема радиолокации лесного полога[6]

Количественная информация о ПРФ может быть получена в режиме спутникового мониторинга в трассовом пространстве с помощью устройств оптического, ближнего инфракрасного и микроволнового диапазонов. ГИМС-технология обеспечивает объединение всех потоков данных путем расчета коэффициентов моделей. Датчики микроволнового диапазона поставляют также данные о содержании влаги в растениях и почве, что помогает оценивать водный баланс территории и повышает точность модели биопродуктивности растительного покрова.

Для оценки роли растительности используют модель биопродуктивности ПРФ дВ(ф, у, t, S) / dt =

= Ф(ф, у, t, S) - Т(ф, у, t, S) - М(ф, у, t, S), где Ф - первичная продукция растений типа S в момент времени t в точке с географическими координатами ф и у;

T и М - потери биомассы растений в процессе эвапотранспирации и отмирания [2-5].

Лесные массивы, главным образом, представляют собой сложную неоднородную среду, распространение радиоволн в которой описывается нестандартными подходами радиофизики. Лесной массив включает непрерывные и дискретные образования. Электромагнитное излучение взаимодействует с каждым из них существенно различно.

В процессе эксперимента, описанного в работе [6], были получены радиолокационные отклики измеряемой области леса на импульсные сигналы длиной порядка нескольких наносекунд. Радиолокационный комплекс располагался на металлической вышке, на высоте 21,3 м над поверхностью земли (рис. 3). В качестве радара использовался сверхширокополосный радар. Спектр

зондирующего сигнала располагался в полосе от 0,5 до 3,5 ГГц. Размеры передающей и приемной антенны параболического типа составляли диаметр 1,6 м, облучатели использовались сверхширокополосные с полосой пропускания 1-12 ГГц при КСВН не выше 1,2. Расположение приемопередающих антенн в эксперименте обеспечило имитацию аэрокосмической схемы зондирования с пространственным разрешением выше, чем в космических радарных системах типа ERS, JERS и RADARSAT. Зондированию подвергался однородный лиственничный лес с высотой порядка 16 м. Калибровочные измерения проводились с помощью уголкового отражателя, имеющего размеры 1 м х 1 м х 1 м. Ослабление электромагнитных волн в растительности является определяющим фактором при изучении излучения и рассеяния радиоволн растительными покровами. Кроме того, данные по ослаблению и его зависимости от частоты, угла падения и поляризации электромагнитных волн, влажности и структурных особенностей растительности дают основу для создания алгоритмов восстановления параметров среды распространения.

Анализ ослабления излучения по мере погружения импульса в лесной полог был проведен в работе [6]. Проводились измерения импульсного отклика сигнала по всей толщине измеряемого участка леса до уголкового отражателя в диапазоне дальностей от 20 м до 150 м. Поскольку рассеянный сигнал является сверхширокополосным, для оценки его амплитуды использовалась теория аналитического сигнала. Было определено, что зависимость ослабления поля в лесном пологе от дальности имеет два характерных участка. На первом участке (до 27 м) ослабление идет по экспоненциальному закону. Погонное ослабление на этом участке оценивается как 20 дБ на 100 м. [6, 10, 11]. Второй участок (после 37 м) ослабления описывается степенным законом с показателем степени - 2 (рис. 4). Такому характеру изменения соответствует распространение рассеянных волн вглубь леса через вершины крон деревьев за счет боковой волны, что ранее наблюдалось при просвечивании леса узкополосным микроволновым излучением. Между первым

164

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

и вторым участками (расстояния от 27 м до 37 м) наблюдаются оба механизма распространения волн и при этом сигналы интерферируют. Вследствие этого явления возникает сильная изрезанность картины рассеянного поля внутри лесного полога.

Блок-схема разработанного специальным конструкторско-технологическим бюро «Наука» радиолокатора приведена на рис. 5. Основным блоком радиолокатора является полупроводниковый генератор импульсных сверхширокополосных сигналов, длительность импульса которого составляет ти = 1,5 нс, а длительность фронтов Тф=0,1 нс. Величина напряжения в импульсе составляла 240 В с частотой повторений импульсов 5 кГ ц, которые задаются в тактовом генераторе. Измерительный приемник был выполнен в виде стандартного стробоскопического осциллографа типа С1-70. Использовалась стандартная схема измерения с длительностью временной развертки порядка 75 нс. Регистрация сигнала проводилась на ЭВМ с помощью АЦП, который позволил оцифровывать сигналы, выводимые непосредственно на электроннолучевую трубку осциллографа. Для определения дальности отраженных сигналов в схему был задействован ступенчатый генератор сдвига с фиксированным шагом в 25 нс, который позволил менять момент начала стробирования сигналов. Полученное число ступеней (48) позволило достигнуть диапазона радиолокационных дальностей от 0 до 180 м.

Аналогичный полевой эксперимент был проведен сотрудниками ФИРЭ РАН. Измерения спектральных характеристик ослабления ЭМВ в натурных условиях кронами одиночных деревьев были выполнены с помощью спектрального измерительного комплекса, состоящего из передающей и приемной частей. В состав передающей части входили СВЧ генератор гармонических колебаний; СВЧ генератор качающейся частоты; широкополосный генератор шума ГШ-1000МС; штыревая антенна; широкодиапазонные антенны П6-23 и П6-33. Наибольшее число измерений было выполнено с использованием генератора ГШ-1000МС на антеннах П6-23 и П6-33 [7, 8].

Рис. 4. Ослабление амплитуды импульсного сигнала с расстоянием [6]; 1 - экспоненциальный закон; 2 - степенной закон

Рис. 5. Блок-схема радиолокатора [6]

Измерения выполнялись по схеме, представленной на рис.6. Антенны размещались в горизонтальном положении для проведения измерений в дальней зоне. В положении А передающей антенны измерялась мощность принимаемого сигнала (или эквивалентная яркостная температура) в свободном пространстве. Затем антенна передатчика устанавливалась в положение В и измерялась мощность ослабленного кроной сигнала. Были проведены предварительные измерения ослабления в непрерывном частотном диапазоне 0,8-2,15 ГГц. Измерения проводились с группами еловых и сосновых веток, начальная влажность которых соответствовала их естественному состоянию. Вывод по результатам измерений был аналогичным с экспериментом, выполненным специальным конструкторско-технологическим бюро «Наука».

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

165

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Transmitter Radiometer

Рис. 6 Схема измерения ослабления радиоволн кроной дерева: 1 - приемная и передающая антенны, 2 - мачта, 3 - генератор, 4 - радиометр [6]

Анализ совокупности приведенных экспериментальных данных показывает следующее:

1. Наблюдается сильная зависимость ослабления от частоты зондирующей электромагнитной волны.

2. Наклон регрессионной кривой зависит от гравиметрической влажности и расположения растительности.

3. Наблюдается близкая к линейной зависимость ослабления от биомассы растительности.

4. Значения ослабления и наклон регрессионных кривых зависят от влажности растительности.

Для решения климатологических задач используются глобальные атмосферные циркуляционные модели. СВЧ радиометрия сегодня - это обширная область знаний, включающая глобальное моделирование в вопросах исследования эффективности применения СВЧ радиометров с низким пространственным разрешением в климатологических задачах, методы по созданию и проверке универсальных алгоритмов определения параметров, входящих в глобальную модель и методы по совместному использованию технологий моделирования (ГИМС) и СВЧ данных. Как известно, основной интегральной величиной, характеризующей интенсивность радиотеплового излучения среды, является яркостная температура (ЯТ) TBT . Недостатком спутниковых СВЧ радио-

метрических измерений является низкое пространственное разрешение на местности - от единиц до десятков километров в зависимости от длины волны.

Для расчета интегрального поглощения, описанного в работах [7], используется соотношение гс(Л) = у(Л)Д где г(Л) - погонное ослабление радиоволн растительностью на волне X, L - модельная высота лесного полога. Данные о высоте лесного полога получают из уже существующих баз данных поверхностей. При моделировании интегрального ослабления учитывается тип исследуемых лесов.

При моделировании и тематической обработке спутниковых данных эффективная ЯТ в пикселе или пространственной ячейке зависит от пространственного распределения (мозаичности) яркостных температур в пик-селе[8]

N

тВТ _ V 1 f iBT

TP _^f Jj1] ,

j_1

где f, TbT соответственно относительные площади и яркостные температуры j-го типа поверхности (открытой почвы, почвы с растительностью, водной поверхности и т.п.) в пикселе.

Известны результаты работ сотрудников ФИРЭ РАН, которые являются одними из ведущих исследователей в области радиофизического мониторинга в нашей стране. Проводимое ими моделирование интегрального поглощения коэффициента прохождения и яркостной температуры лесного полога выполнялось на длинах волн: 10, 15, 21, 30, 43, 50, 75, 100, 150 и 300 см с пространственным разрешением по широте и долготе 4°х5°. В результате были получены примеры пространственного распределения интегрального поглощения, коэффициентов прохождения, ЯТ, а также ослабления радиоизлучения растительных покровов Земли в виде карт.

При глобальном моделировании модель имитирует спутниковые наблюдения, когда радиометр принимает излучение, формируемое подстилающей поверхностью и атмосферой. Наиболее сложный вид подстилающей поверхности представляют лесные зоны, которые моделируются тремя средами - почвой, лесной растительностью и атмос-

166

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ферой. Существуют множество различных моделей лесной среды, ряд из них требует для своего функционирования до десятков параметров среды. Это значительно усложняет процесс описания лесного полога.

Использование WEB-технологий в построении ГИМС

Возможность внедрения ГИМС-тех-нологий для широкого круга задач и с доступностью пользователей облегчается при использовании принципов WEB-технологий, которые уже тесно используются в построении глобальных информационных систем регионального и глобального типа. Основной отличительной особенностью принципов внедрения WEB-ГИМС от WEB-ГИС-технологий является проработка вопросов реализации и построения доступного для пользователей моделирующего блока. Интернет позволяет множеству пользователей получить быстрый доступ к большому объему пространственно-информационных ресур-

сов, как растровых, векторных, так и к параметрам других измерений.

В основу разработки активного Web-ГИМС-сервера в сети Интернет встает вопрос интеграции СУБД и Web-ГИМС-технологий на платформе PC (рис. 7). Рынок программного обеспечения (ПО) ГИС очень широк. Отметим лишь некоторые, наиболее известные в нашей стране, программные продукты - ArcView, Arc/Info компании ESRI, MapInfo (MapInfo Corp.), MGE (Intergraph), GeoDraw/ GeoGraph/GeoConstructor (ЦГИ ИГ РАН, Москва), Atlas GIS (Strategic Mapping Inc.), WinGIS/WinMAP (Progis). Однако аналогов реализации ГИМС-технологии в любом ее исполнении в нашей стране нет. Существуют лишь отдельные региональные варианты построения аналогичных информационных систем в некоторых странах.

В перспективе создаваемый программно-аппаратный комплекс должен представлять собой интегрированную информационно-вычислительную среду для обработки пространственных данных (ПД) (в частности, данных дистанционного зондирования оптического и радиофизического диапазона) и данных других измерений с использова-

нием сетевых Web-ГИМС-технологий. Он включает также Web-интерфейс объектноориентированных ГИС-приложений и пользовательских ГИС-приложений. Для этой цели рассматривается разработка Web-сервера, интегрирующего технологии открытых систем, растровых и векторных ГИС, СУБД, ряда моделей и параметров измерений стационарных пунктов и лабораторий. Необходимо использование и адаптация современных технологий программирования объектно ориентированных Web-ГИМС-приложений, а также модель базы пространственных данных и моделей с параметрами других измерений.

Перспективы развития и внедрения WEB-ГИМС-технологий дают возможность использования ее в широком взаимодействии большого числа пользователей и разработчиков за счет открытости принципов построения.

Зарубежные аналоги ГИМС-технологий в сети интернет

В ходе проведенного поиска и анализа в сети Интернет положения дел мировых тенденций в области развития ГИМС-техно-логий был определен ряд систем, применяющих аналогичную концепцию построения.

В Принстонском университете США ведутся работы в области разработки и реализации так называемой системы FMS (Flexible Modeling System). FMS - это система, представляющая собой программное обеспечение, направленное на обеспечение эффективного экологического строительства, разработку и выполнение научных исследований атмосферных, океанических и климатических моделей.

FMS включает следующее:

- программное обеспечение (ПО) для построения и прогнозирования атмосферных, океанических и климатических моделей системы. ПО включает алгоритмы для обработки и распараллеливания данных, их ввод и вывод, обмен данными между различными уровнями модели, пошаговую временную привязки, а также простые сценарии запуска шаблонных прогнозов. Интерфейс удобен для пользователей, исключает сложности машинной специфики детальной обработки данных;

- стандартизированный интерфейс между различными компонентами моделей;

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

167

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

- программное обеспечение для стандартизации, координации и совершенствования диагностических расчетов FMS-моделей, а также подготовка исходных данных для таких моделей. Общепринятая предобработки и постобработки программного обеспечения выполнена в той степени, которая необходима для функционального доступа к программному обеспечению сторонних разработчиков;

- внесены компоненты моделей, которые подвергаются тщательному качественному обзору программным обеспечением и процессу усовершенствования. Разработка и первоначальное тестирование этих компонентов моделей является основным научным вопросом и не подпадает под FMS;

- стандартизированные методики контроля версий и распространения программного обеспечения и документации.

Рис. 7. Концепция использования WEB-технологий в построении ГИМС

168

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Качественный обзор и процесс усовершенствования включают:

а) соблюдение FMS интерфейса и документации стандартов для обеспечения мобильности и совместимости,

б) понятность (четкость и последовательность документации, комментариев, интерфейса и кода),

в) общие вычислительные методы без изменения алгоритмов.

FMS содержит модуль CVS (Concurrent Versions System) - это параллельная система версий, которая представляет собой набор инструментов для управления исходными текстами для многочисленных пользователей и разработчиков, которые взаимодействуют через глобальную сеть.

CVS включает определенные особенности:

- основной исходный архив. Различные последующие версии сохранены как прогрессирующие версии относительно исходного;

- доступ управляется разрешающим файлом unix на основе директив. Доступ может быть далее усовершенствован подлинниками, которые запускаются всякий раз при регистрации файла. Рассматриваемый механизм используется, чтобы преобразовать в последовательную форму одновременные операции в архиве многочисленных пользователей;

- пользователи выбирают, когда синхронизироваться с архивом;

- какой-либо предшествующий режим кода может быть обновлен при использовании соответствующих указательных меток.

FMS не включает определение конфигурации моделей, параметры их настройки или выбор среди различных вариантов. Эти решения требуют научного исследования. Таким образом, разработка новых компонент моделей и самих моделей является научно проблемой, которая находится вне прямой компетенции FMS. Тем не менее, ведутся структурные изменения с тем, чтобы такие возможности были доступны в рамках FMS.

Важным направлением в развитии FMS является комплексный процесс обзора алгоритмических и программных возможностей, способствующий разработки моделей.

Ряд источников англоязычных сайтов повествуют о существовании GIMS систем (Geographic Information Management Systems) - географических информационных системах управления, используемых для управления пространственно удаленными данными. В штате Огайо Департамент природных ресурсов, отдел управления информационными технологиями ведет работы по развитию GIMS технологий, их широкому внедрению для пользователей.

Эти технологии включают географические информационные системы (ГИС), автоматизированные системы проектирования, автоматизированные и настольные системы картирования, дистанционное зондирование и системы анализа изображений, а также связанные с ними системы управления базами данных. Целью программы GIMS является предоставление информации о природных ресурсах для пользователей более действенным и эффективным образом.

Работа системы тесно связана с взаимодействием пользователей со страницами GIMS сайта Департамента природных ресурсов, содержащего информацию, связанную с цифровыми географическими данными, и программу географической информационной системы управления. Сайт состоит из следующих четырех разделов:

- поиска данных и метаданных. Этот раздел позволяет пользователю просматривать метаданные системы. Пользователи могут выполнять поиск в каталоге цифровых данных, создавать отчет по метаданным и скачивать выбранные данные. Если данные не могут быть непосредственно загружены, то метаданные осуществляют выдачу инструкций и контактов для альтернативных путей получения данных;

- ODNR (Ohio Department of Natural Resources) GIMS стандартов и принципов Интернет-публикаций. Этот раздел представляет собой Интернет-версию ODNR GIMS стандарта и основные принципы публикаций. Публикации описывают GIMS программу, которая используется департаментом, и включают в себя главы, посвященные GIMS стратегии документирования данных (метаданных), а также принципы по созданию про-

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010

169

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

граммного обеспечения, аппаратных средств, картографии и дизайна карт;

- контакты отдела и ссылки. Данный раздел предоставляет ГИС контакты в рамках различных отделов Департамента природных ресурсов, а также ссылки на ГИС информацию на своих веб-страницах. Поскольку не всё из цифровой географической информации в рамках Департамента было добавлено в метаданные системы, то эти контакты и связи могут обеспечить дополнительный источник необходимых данных;

- GIMS FAQ (часто задаваемые вопросы). Этот раздел содержит ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о географических информационных управляемых программах, системах метаданных и работы с сайтом.

Еще одно доказательство широкого интереса западных исследователей к реализации ГИМС-технологий прослеживается в статье журнала лесного хозяйства общества американских лесоводов за июнь 2009 г. Статья называется Tradeoffs among Ecosystem Benefits: An Analysis Framework in the Evaluation of Forest Management Alternatives (Анализ экосистемных преимуществ: Структура анализа оценки альтернатив лесоуправления) под авторством Milagros Alvarez , David B. Field.

В этой статье представлен структурный анализ для разработки и сопоставления альтернативных вариантов управления лесным хозяйством по количественной оценке, определяемой между несколькими наиболее выраженными лесными экосистемами. Во-первых, описывается модель окружающей среды, которая оценивается в будущих результатах имитации в течение времени, отведенного для определения управленческих целей, анализ существующих законов и положений, а также потенциал лесных экосистем, который позволяет определить количественные значения лесных экосистем. Анализ включает обработку изображений, географические информационные системы, модели роста и урожайности и программное обеспечение на основе линейного программирования. Во-вторых, предлагается использование евклидовых расстояний в качестве инструмента поддержки принятия решений, которые позволяют анализировать социальные, экономи-

ческие и экологические величины процессов, предусмотренные в рамках каждого сценария. Исследователи обнаружили, что использование евклидовых расстояний как инструмента поддержки принятия решений представляет собой простой и гибкий способ сравнения альтернатив управления. Нормализация различных характеристик лесных экосистем, оцениваемых в каждом собственном случае отдельными специалистами, позволяет аналитикам сравнить и интегрировать их друг с другом без перевода этих значений в общую единицу измерения. Проверка такой структуры анализа была выполнена на 36000 акрах государственной территории в западной части штата Мэн.

Проведенный краткий анализ существующих тенденций в развитии глобальных информационных систем показал, что рост популярности принципов ГИМС-технологии в мире является очевидным. Исследования по поиску рациональных методов прикладного внедрения этой технологии в нашей стране должны постоянно прогрессировать. Нацеленность на получение конечного пользовательского продукта является главной задачей внедрения технологии в основы природного мониторинга.

Библиографический список

1. Бурков, В.Д. Экоинформатика: алгоритмы, методы и технологии: монография / В.Д. Бурков, В.Ф. Крапивин. - М.: МГУЛ, 2009. - 432 с.

2. Арманд, Н.А. Методы обработки данных радиофизического исследования окружающей среды / В.Ф. Крапивин, Ф.А. Мкртчян. - М.: Наука, 1987. - 270 с.

3. Крапивин, В.Ф. Исследования в области микроволнового мониторинга земных покровов / А.М. Шут-ко // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - 2002. - № 4. - С. 44-53.

4. Савиных, В.П. Информационные технологии в системах экологического мониторинга // В.Ф. Крапивин, И.И. Потапов. - М.: ООО «Геодезкартиз-дат», 2007. - 392 с.

5. Kondratyev, K.Ya., Global environmental change: Modeling and Monitoring. Springer, / Krapivin V.F., Phillips G.W. // Berlin, 319 pp.

6. Разработка методов космической радиолокации и радиометрии Сибири: отчет по проекту И0106. Федеральная целевая программа «Интеграция науки и высшего образования на 2002-2006 гг.»: Специальное конструкторско-технологическое

170

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 5/2010