1. ГИС ДЛЯ РЕШЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ

1.1. ГИС природопользования как сложная система

1.2. Постановка и решение природопользовательских задач

2. ГИС-ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ

2.1. Средства создания ГИС-приложений

2.2. Средства обработки аэрокосмической информации

3. ГИС "АЛТАЙ-ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ"

3.1. Общая структура системы

3.2. Блок "Атмосфера"

3.3. Блок "Водные ресурсы"

3.4. Данные по загрязнению окружающей среды

3.5. Блок "Лесные ресурсы"

Аннотация. Рассмотрены роль и место геоинформационных систем и технологий в решении региональных проблем природопользования. Предложен подход к постановке и решению природопользовательских задач. Показана целесообразность разработки оригинальных базовых ГИС-средств и технологий. Представлены структура и результаты реализации и использования таких средств при решении конкретных задач. Представлена общая структура комплексной ГИС для решения проблем природопользования на примере Алтайского края. Описаны основные блоки этой системы.

ГИС для решения комплексных проблем природопользования являются сложными системами, требующими для своего создания системного подхода. Сложные системы - это системы, которые могут быть построены на данном историческом этапе лишь коллективными усилиями и за длительное время. Мерой борьбы с этой сложностью является системный подход к разработке комплексных ГИС-проектов.

Системный подход - это способ мышления по отношению к исследуемым проблемам, объектам и управлению, основанный на ряде положений (принципов), назначение которых - заложить основы "системного мышления" и методологию системного исследования и проектирования. Можно рассматривать две группы системных принципов: "общесистемные", выражающие некоторые закономерности образования, строения, функционирования и развития исследуемых объектов, и "инструментальные", характеризующие методы исследования, проектирования и создания сложных систем. Многие из этих принципов общеизвестны (можно привести их более 40). Нами систематизированы основные "инструментальные" принципы, отражающие подходы к разработке крупных комплексных ГИС-проектов, из которых кратко отметим лишь некоторые.

Любой монопредметный подход к изучению явлений и процессов в области экологической оценки территорий является частичным и неполным и затрудняет переход от исследовательских работ к реальному управлению событиями. Принцип комплексности подхода к созданию реальных прикладных ГИС заключается: а) в интеграции фундаментальных и прикладных работ, отражающих различные аспекты анализа состояния природной среды и ресурсов, социально-экономических условий и факторов, особенностей территорий; б) в необходимости сотрудничества коллективов представителей различных специальностей и организаций для обеспечения полноты охвата всех проблем и аспектов;

Согласно принципу концептуального единства лучше иметь систему, не обладающую некоторыми не слишком существенными свойствами, но воплощающую в единое целое множество проектных решений, чем систему, содержащую много хороших, но независимых и нескоординированных идей. Концептуальное единство, в свою очередь, требует, чтобы весь проект исходил от одного конструктора (архитектора системы, системного аналитика), осуществляющего системное руководство работами и видящего не только (и не столько) детали, но всю систему в целом, или же от нескольких специалистов, работающих в полном согласии.

Принцип целевой структуризации целенаправленных и целеустремленных систем применим к системам, для исследования и проектирования которых целесообразно терминальный подход, объясняющий явления действием объективных законов, дополнить подходом телеологическим, пытающимся объяснить происходящее, пользуясь такими понятиями как назначение, цель, стремление, мотивация, предпочтение, целесообразность, оптимальность, волеизъявление и т.п. Иначе говоря, необходимо проект системы строить так, чтобы цели системы достигались не отдельно от целей целеустремленных элементов, а совместно с ними, т.е. с учетом достижения исполнителями их собственных целей.

Функциональная, структурная, технологическая и ресурсная разработка системы должна ориентироваться на конечных пользователей - лица и организации, занимающиеся выработкой, анализом и принятием управленческих решений на объектном уровне. Необходимо максимальное привлечение управленческого персонала к проектированию и внедрению системы, во-первых, с целью их обучения и формирования определенных правил поведения, а во-вторых, для обеспечения проекту максимально возможного соответствия требованиям жизни и наилучшего учета специфики объекта, что значительно сокращает сроки внедрения и адаптации системы, занимающие обычно до 40% от времени проектирования и реализации.

Технологические средства таких систем должны проектироваться в соответствии с целями, задачами и функциями, выполняемыми пользователями на различных уровнях управления. Принципиальный интерес представляет три организационных уровня: руководители стратегического планирования (высшего уровня управления) имеют дело с установлением целей организации, руководители контрольного управления - с выбором средств достижения целей, руководители оперативного управления вовлечены в эффективное использование ресурсов для достижения этих целей.

Можно выделить четыре типа информационных систем (ИС) по технологии связывания информации (определяемой категориями: объекты, данные) и по системе управления (определяемой цепочкой действий: вывод предположений из данных - оценка заключений и выбор альтернативы действия - трансформация альтернативы в действие):

ИС1 - информационно-справочная система. Категории информационной системы: объекты, данные. Категории системы управления: предположение, выбор, действие. Тип интерфейса: вопросы "что", позволяющие руководителям получать записанные факты в стандартной форме. Типичные инструментальные средства: базы данных, СУБД, средства графической визуализации.

ИС2 - диагностическая система. Категории информационной системы: объекты, данные, предположение. Категории системы управления: выбор, действие. Тип интерфейса: ответы на вопросы "что, если" с дальнейшей обработкой руководителями имеющихся данных вручную. Типичные инструментальные средства: статистический анализ данных, моделирование, регрессия, экспертные средства, диалоговая техника для создания ориентированного на пользователя интерфейса.

ИС3 - система принятия решений. Категории информационной системы: объекты, данные, предположение, выбор. Категории системы управления: действие. Тип интерфейса: рекомендация "что самое лучшее". Типичные инструментальные средства: линейное и нелинейное программирование, другая техника оптимизации.

ИС4 - автоматическая информационная система. Категории информационной системы: объекты, данные, предположение, выбор, действие. Категории системы управления: ни одна из вышеперечисленных, но это не означает, что руководство находится "вне игры". Тип интерфейса: система прогоняется автоматически, но регулярно пересматривается, оценивается и проверяется. Типичные инструментальные средства: гибкие производственные системы, работающие в автоматическом режиме.

Типы информационных систем и организационные уровни управления взаимосвязаны: более высокая категория информационной системы соответствует более низкому уровню управления. Например, автоматические информационные системы (ИС4) не подходят для руководителей высшего уровня и более пригодны на оперативном уровне. Руководители контрольного управления, которым надо выбирать альтернативу, нуждаются в информационных системах, способных отвечать на вопросы "что, если" и "что самое лучшее". Руководителям высшего уровня, которые нуждаются в более общей агрегированной информации для установления целей и формирования политических программ, требуются информационные системы для ответов на вопросы типа "что" и "что, если". На практике для них, как правило, достаточно установки системы категории ИС1 с хорошими интерфейсными возможностями. Для людей, принимающих решения, важно знать используемую ими категорию информационной системы во избежании получения отказов от системы на необрабатываемые запросы, что обычно приводит к конфликтам с разработчиками информационных систем.

Предлагаемый подход к классификации информационных систем отражает принцип иерархической декомпозиции при проектировании больших систем и связанный с ним принцип стратификации, отображающий необходимость исследования объекта и проектирования системы на различных уровнях абстракции (стратах): системном (построение модели объекта), кибернетическом (проектирование механизмов управления), операционном (описание системы на уровне технологических процессов и моделей на формализованном или вербальном языке), алгоритмическом (разработка алгоритмов решения задач), информационном (проектирование информационной модели объекта), программном (реализация проекта).

Принцип "полной системы" важен с двух позиций. С одной стороны, он дает ряд правил исследования и проектирования, соответствующих системному подходу: проведения границ системы, изучения элементов системы и ее подсистем, построения описания системы до определенных деталей, не теряя представления о целом. С другой стороны, он предостерегает от "чрезмерной системности", способной привести к неразрешимым противоречиям, и указывает приемлемый для практики путь компромиссной реализации идеи "полной системы". Модель системы считается "практически полной", если она позволяет решить задачу, стоящую перед исследователем, с точностью не ниже заданной.

Задачи, возникающие в природопользовании, типичны для слабоформализованных областей знаний. В экологии связь между явлениями пока не может быть полностью осмыслена и переведена на строгий язык, аналогичный языку теоретической физики или неорганической химии. Слабая формализуемость знаний, неполнота, плохая сопоставимость и непостоянство содержания исходных данных приводят к тому, что экологические ГИС при своем формировании не проходят классического (научного) пути постановки и решения информационных задач.

В сфере рационального природопользования постановка задач может быть разной, в зависимости от принятого исследователями уровня познания территории.

Естественноисторический, или природный уровень. На этом уровне изучаются свойства отдельных компонентов территории и их взаимодействия без специального определения их социальной функции и значимости. Выделяются и оцениваются разноранговые природно-территориальные комплексы и происходит накопление данных конкретных исследований по изучению самых разных компонентов и общих свойств геосистем разных рангов. Отличительный признак работ этого уровня - формирование научных понятий на основе только свойств познаваемых объектов. В известной мере это "объектный уровень" познания территории самыми разными естественнонаучными дисциплинами, в том числе и географическими.

Природно-ресурсный, или геотехнологический уровень. На этом уровне происходит первая оценка социальной функции "вещества природы" путем введения такого понятия, как ресурсы. Это имеет принципиальное значение для анализа региональных проблем природопользования.

Предлагаемое выделение уровней изучения территории помогает представить комплекс региональных геоинформационных исследований территории в виде полиструктурной системы. Из анализа литературы и реальных систем можно выделить два подхода (схемы) к постановке и решению задач в такой системе.

По первой схеме постановка идет от экологических проблем через характеризующие их данные к решению информационных задач:

• выявление и классификация экологических проблем и ситуаций на исследуемой территории,
• поиск и сбор исходных данных, характеризующих выделенные проблемы,
• построение модели процессов и явлений, обусловливающих выделенные экологические проблемы,
• постановка информационной задачи по выработке решения экологической проблемы,
• решение информационной задачи,
• оформление полученных результатов в соответствии с требованиями конкретного пользователя.

По второй схеме постановка выполняется от наличия всех доступных исходных данных по территории к анализу компонентов окружающей среды через посредство этих данных:

• поиск и сбор доступных исходных ,данных ,
• характеристика экологических проблем на основании собранных данных,
• построение элементарных и комплексных карт, характеризующих компоненты окружающей среды и позволяющие сопоставить имеющиеся экологические проблемы и задачи управления природоохранной деятельностью,
• типологическое районирование территории на основе имеющихся элементарных и комплексных карт с использованием тематических данных, выбранных в качестве критериальных,
• выработка рекомендаций по решению управленческой задачи,
• оформление полученных результатов в соответствии с требованиями конкретного пользователя.

Нами предлагается иная (смешанная) схема, более гибкая и перспективная в условиях сложных систем с неполным и изменчивым характером данных. По этой схеме данные, необходимые для проведения конкретного анализа, подразделяются на базовые (объект исследования), проблемные (выделенные в порядке приоритетов конкретные проблемы и ситуации) и управляющие (потребности пользователей в конкретной ситуации). Схема выглядит следующим образом:

• формулировка общей информационной задачи ГИС (цель, объекты анализа, ожидаемые результаты),
• определение конкретных потребителей информационной продукции,
• анализ наличия исходных данных и способов их получения,
• построение нормативной ("от логики") информационной модели объекта исследования, спроектированной посредством логических построений на основе необходимого состава данных,
• построение дескриптивной ("от жизни") базовой статической информационной модели на основании имеющихся исходных данных, раскрывающих специфику сложившейся к определенному времени системы конкретной территории,
• формирование статических баз данных (картографических и семантических), устойчивых в течение определенного срока,
• выявление и формулировка конкретных проблем, создание динамических информационных моделей под проблемы как подмножества базовой модели,
• формирование динамических тематических баз данных, включая данные разового или несистематического пользования,
• формулировка и решение конкретных информационных задач для лиц, принимающих управленческие решения,
• сопоставление статической и динамической моделей и баз данных, преобразование статической модели для нового исходного срока на основе результатов обработки динамических баз данных.

Общая постановка задачи. Реализация схемы начинается с четкой формулировки цели и общей постановки информационной задачи. Практически все создаваемые экологические ГИС в природоохранной деятельности должны решать две главные задачи: обеспечение Единой государственной системы экологического мониторинга (ЕГСЭМ) и ведение комплексного территориального кадастра природных ресурсов (КТКПР). Иные формулировки сводятся, по существу, к подмножеству этих задач.

Мониторинговые и кадастровые информационные системы по ряду своих функциональных блоков пересекаются. Такие аспекты системы мониторинга как природно-ресурсный, социально-экономический, территориальный являются составляющими автоматизированных кадастровых систем. В свою очередь, кадастровые системы включают блок мониторинга состояния природных ресурсов в качестве одного из своих структурных элементов.

Рассматривая комплексную систему обработки информации, охватывающую все этапы природопользования от сбора данных до принятия решений по защите окружающей среды, мы выделяем три уровня (структурных блока) информационного обеспечения:

• информационная система наблюдений и оценки состояния биосферы по объектам и компонентам природной среды, т.е. мониторинг в традиционном узком смысле - выполняет функции накопления данных дистанционного зондирования, экспедиционных и ведомственных данных, их первичную обработку, анализ и оценку (блок состояния);
• геоинформационная система (ГИС) “природопользование” - выполняет синтез тематических пообъектных потоков информации в единую систему географических данных о территории, комплексную оценку и прогноз экологического состояния объектов на конкретной территории (блок оценки и прогнозирования);
• автоматизированная система управления (АСУ) “природопользование” - обеспечивает разработку планов и мероприятий природоохранной и природно-восстановительной деятельности на территории для достижения экологической безопасности природы, хозяйства и населения (блок управления).

Особенностью построения такой сложной организационно-информационной системы является рассмотрение единого регионального народнохозяйственного комплекса одновременно с трех точек зрения: как объекта экологического наблюдения, как управляемого объекта, как управляющего объекта. Информационный фонд такой системы распределяется по трем уровням иерархии. ГИС, агрегируя мониторинговые данные, дополняет их данными о территориальных условиях и размещении объектов наблюдения, АСУ дополняет эту информацию данными социально-экономического характера.

При решении организационных и технологических вопросов сбора и обработки данных в такой комплексной информационной системе мы исходим из наличия трех уровней владения, управления и детализации данных: а) поставщики данных: нижние службы контроля и наблюдений (станции и пункты наблюдений, лаборатории анализа и т.п.); б) ведомственные узловые службы; в) территориальные органы государственного управления (городские, районные, краевые и областные комитеты по охране окружающей среды, информационно-аналитические службы административных органов управления).

В комплексной информационной системе природопользования вся информация хранится у своих владельцев и обрабатывается ими в соответствии со своими целями и задачами. С нижнего на верхний уровень управления поступают не все, а лишь агрегированные данные, прошедшие предварительный анализ и обработку. При этом движение информации как между уровнями, так и между организациями одного уровня управления может осуществляться в двух режимах: а) регламентированном - с заданными составом данных и периодичностью их движения; б) запросном - по мере необходимости получения и обработки оригинальных ведомственных данных, необходимых для решения задач анализа и обобщения информации в запрашиваемой организации.

В связи с финансовыми, организационными и техническими трудностями создания комплексной распределенной информационной системы природопользования можно начать ее разработку и внедрение с момента отработки соглашений между ведомствами и поэтапной программной реализации. На наш взгляд, целесообразно начать работу “сверху-вниз”, т.е. с создания баз данных на верхнем территориальном уровне государственного управления. Отрабатывая параллельно технологию движения потоков данных между взаимодействующими организациями с использованием бумажных или магнитных носителей, на следующих этапах с установкой вычислительной сети можно значительно проще реализовать технологию эксплуатации системы в автоматизированном режиме актуализации баз данных.

Таким образом, проследив цепочку взаимосвязи элементов структурных, функциональных, организационных и технологических блоков комплексной информационной системы природопользования, можно уточнить общую постановку задачи для ее практической реализации.

Так, для Алтайского региона задача была сформулирована нами как создание геоинформационной системы по проблемам контроля экологического состояния и использования природных ресурсов (лесных, водных, земельных, атмосферных) на основе ведомственных данных для целей информационной поддержки решений специалистов регионального уровня управления природоохранной деятельностью.

В настоящее время на рынке программного обеспечения в России представлено множество зарубежных и отечественных ГИС. Вопрос об использовании той или иной информационной системы определяется такими факторами как возможность решения с помощью данного программного средства конкретной исследовательской задачи, оптимальное соотношение цена - производительность, доступность и рядом других. Сложность ситуации заключается в том, что разное программное обеспечение ГИС содержит различные подходы в способах организации и методах обработки данных. На практике это может приводить к возникновению существенных проблем.

При создании ГИС-приложений на сегодняшний день и ближайшую перспективу мы ориентируемся в основном на стандартные, фактически принятые за основные в СО РАН, инструментальные системы Arc/Info, Arc/View, Delphi, C++Builder, ERDAS, векторизаторы Track, Vectory, EasyTrase и другие. В то же время в условиях "вечной" проблемы конфликтности функциональной мощности программных продуктов и технических возможностей компьютеров по памяти и быстродействию мы считаем оправданным создание оригинальных инструментальных программных средств и технологий, выполняющих необходимые для конкретных целей операции с наименьшими ресурсными затратами Кроме этого при разработке ГИС-приложений нами проводится анализ и при необходимости адаптация различных программных продуктов прикладного характера, разрабатываемых сторонними организациями.

Мы выделяем три основных направления в использовании инструментальных и прикладных программных продуктов.

1. Технология создания тематических компьютерных картосхем исследуемых территорий, включающая: формирование банка данных географической, топографической и тематической информации методами растрово-векторного преобразования, сбор и ввод семантической информации о топографических объектах, обработку запросов и выдачу данных в виде картосхем на экран монитора, принтер или графопостроитель.

В технологии используются:

• сканирование картографических материалов и обработка полученных растровых изображений с помощью стандартных и специализированных программ работы с растровыми изображениями, включая функции склейки и коррекции фрагментов карт (Adobe PhotoShop, CorelDraw, PhotoPaint и ряд других);
• формирование цифровых моделей топографических и тематических карт с помощью программ интерактивной векторизации растровых изображений, таких как TRACK 3.3 (разработка НГУ), Easy Trace (фирма-разработчик: Easy Trace Group), VECTORY и др.;
• связывание исходной, текущей и итоговой информации с системой ее обработки, анализа и интерпретации на базе современных программных средств таких как ArcView GIS v.3.0 с набором дополнительных модулей расширения (Spatial Analist, Network Analyst и др.) и ARC/INFO Professional GIS v7.1 фирмы ESRI (Институт исследования систем окружающей среды, США), программное обеспечение для обработки и дешифрирования данных дистанционного зондирования ERDAS Imagine v.8.3.1 и Earth Resource Mapping (ER Mapper) v.5.5, СУБД FoxPro, а также собственные разработки с применением средств объектно-ориентированного программирования Delphi и C++Builder v.3.0;
• системы визуализации информации, предусматривающие создание разнотипных статистических графиков и временных таблиц для их использования аналитиками, экспертами и иными пользователями, в частности пакеты обработки информации Excel, Statistica, Origin.

2. Анализ экологического состояния природной среды с использованием существующих программ математического моделирования,. включающий: расчеты пространственного распространения загрязнений по исследуемой территории, выявление зон повышенной экологической опасности, создание картографо-математических моделей анализа и оценки ситуаций в природоохранной деятельности.

В настоящее время нами используются:

• комплекс программ по информатизации атмосфероохранных работ "Атмосфера" разработки новосибирской фирмы "Логос". Данный пакет позволяет накапливать информацию о загрязняющих атмосферу объектах и рассчитывать поля концентраций атмосферных примесей по нормативной для России методике ОНД-86;
• комплекс программ оценки качества воды в регионе DESERT - совместная разработка ИВЭП и Международного института прикладного системного анализа (IIASA, Австрия);
• использующие среду ArcView свободно распространяемые ГИС-приложения, моделирующие различные аспекты состояния бассейнов рек, в частности, их загрязненность и гидрологические режимы (GISHydro 97, BASIN II).

3. Разработка собственных моделирующих программ для анализа нестандартных экологических ситуаций (кратковременный залповый выброс загрязнителя, значительный разброс источников загрязнения, комплексное влияние загрязнителей и др., рабочие названия проектов SmogCalculator, WinIMS, OND86 и Step), которая ведется с привлечением современных информационных технологий Delphi и C++Builder. Особенность данных систем - использование объектно-ориентированных языков программирования OWL v.2.x BC++Borland с широкими возможностями построения интерфейса пользователя, графикой, работы с базами данных.

При принятии решений в столь сложной проблемной области как исследование экологического состояния окружающей среды, особую роль играет обеспечение выбора рационального решения на основе автоматизации анализа цифровой аэрокосмической информации. Ниже рассматриваются разрабатываемые нами инструментальные средства для обработки аэрокосмических данных и примеры их использования при решении конкретных природопользовательских задач.

В основе современного программного обеспечения для обработки данных дистанционного зондирования (ERDAS Imagine, Earth Resource Mapping, PCI, IDRISI Project и др.) положены либо эвристические методы улучшения изображений для последующего выделения природных объектов, либо традиционные методы дискриминантного и кластерного анализа для независимой классификации сигналов в элементах растра (табл.1).

В результате, с одной стороны, эвристические технологии визуального анализа изображений оказываются эффективными лишь по отношению к специфическим природным объектам и структурам, что не гарантирует качества решения задачи при распознавании других природных объектов. С другой стороны, традиционные методы распознавания образов не используют специфику распознавания изображений (то есть не учитывают локальные конфигурации сигналов по плоскости снимка), поэтому и результаты сведения проблемы автоматизации дешифрирования к задаче независимой классификации отдельных сигналов изображения в элементах растра оставляют желать лучшего.

Учет взаимодействия сигналов, поступающих на вход системы распознавания в процессе дешифрирования визуальной информации, сводит проблему автоматизации дешифрирования к задаче машинного зрения (рис.1).

Рис.1. Схемы дешифрирования

Проблему автоматического дешифрирования с позиций машинного зрения можно поставить следующим образом: присвоить элементам изображения, принадлежащим различным однородным участкам, метку соответствующего участка. Под однородностью участка понимается существование некоторой пространственно-однородной текстуры, которая является главным визуальным (дешифровочным) признаком участка.

Таким образом, поставленная проблема является довольно простой для человеческого зрения, но весьма трудной для машинного. Дело в том, что очень сложно дать формальное определение таких понятий, как текстура, типы текстур, сходство текстур и т.д., которым человек обучается, в основном, по визуальным примерам.

Человеческое зрение решает проблему соответствия текстур совершенно легко на подсознательном уровне, используя преимущественно «образное» полушарие головного мозга, или интуитивно. Интуиция специалиста в области дешифрирования – это способность обнаруживать сходство (или, наоборот, различие) между данным образом (текстурой, набором локальных характеристик объекта) и некоторыми другими образами, которые хранятся в памяти, то есть более или менее часто встречались в прошлом опыте.

В то же время, с увеличением разрешающей способности современных приемников изображений увеличиваются текстурные эталоны участков, что, в свою очередь, ведет к экспоненциальному росту сложности исследования (в понятиях стоимости вычислений). Это значит, что возможности преимущественно логического подхода к дешифрированию изображений земной поверхности, в принципе, ограничены.

С другой стороны, в весьма сложных ситуациях выделения объектов по текстурным признакам профессионал в области дешифрирования достаточно быстро приходит к удовлетворительному решению. Единственное объяснение отмеченного феномена – участие интуиции в процессе дешифрирования однородных объектов на снимках земной поверхности.

Вполне приемлемо допустить, что интуитивный выбор профессионала-дешифровщика происходит в соответствии с законами ассоциаций, которые при выборе из памяти подчиняются 3-м условиям (рис.2):

• если между текстурой предъявленного образа и хранящимися в памяти образами имеется сходство;
• если между текстурой предъявленного образа и некоторым образом в памяти имеется сильное различие, порождающее ощущение противоположности;
• если между текстурой предъявленного образа и некоторым образом в памяти имеется контекстная связь, то есть общность текстур окружающих образов.

Подобное предположение позволяет рассматривать задачу интуитивного выбора в рамках класса задач байесовской теории решений, но инструментом для нахождения оптимального решения будут уже не традиционные методы распознавания образов, а модели машинного зрения, использующие основную визуальную характеристику процесса дешифрирования – текстуру.

Поэтому актуальной задачей является разработка и создание комплекса программ на основе специализированных моделей машинного зрения, предназначенных для дистанционного экологического мониторинга, в целях:

• анализа текстурных (структурных) и функциональных характеристик земных экосистем,
• получения оптимального решения задачи распознавания природных объектов на изображениях земной поверхности в рамках строгого формального подхода.

Современные численные подходы к анализу текстуры изображения либо используют особые наборы изображений, отобранные как признанные de facto прототипы, либо содержат неформальные качественные характеристики, такие как качество, шероховатость, гладкость, зернистость и т.д. К сожалению, было сделано мало попыток проассоциировать эти характеристики, более или менее воспринимаемые человеком, с численными моделями, используемыми для описания и анализа текстуры изображения. Точно так же было сделано мало попыток создания наборов цифровых прототипов текстур, визуально характеризующих объекты земной поверхности, для использования в современных системах дешифрирования. Не было сделано попыток оценки возможности практического применения известных моделей для описания и обработки текстур, типичных для тех или иных гео- и экосистем, а также создания новых моделей и подходов к обработке этих текстур.

В лаборатории информатики ИВЭП СО РАН разработан и реализован комплекс программ, позволяющий выделять природные объекты на кусочно-однородных снимках в соответствии с описательными характеристиками текстуры. Эти характеристики опираются на частные свойства маргинальных распределений вероятностей сигналов в пределах текстурного образца (эталона). В качестве таких характеристик использованы статистические характеристики пространственных распределений, вычисляемые как меры однородности изображения по однородной гистограмме значений сигналов (характеристики 1-го порядка - среднее значение, дисперсия сигналов, второй момент) и по двумерным гистограммам значений сигналов в текселях (характеристики 2-го порядка - средняя мера однородности, корреляционная мера однородности, дисперсионная мера однородности, энтропия распределения значений, максимальная вероятность, контраст, обратный момент разности). Примеры полученных таким образом результатов для кусочно-текстурных модельных и реальных изображений продемонстрированы на рис.3 и рис.4.

(a)

(б)

(с)

Рис.3. Дешифрирование искусственных изображений на основе описательных характеристик текстурных участков:
(а),(б) - результат сегментации на два участка;
(с) - результат сегментации на три участка.

Рис.4. Дешифрирование на основе описательных характеристик текстурных участков:
(а) - аэроснимок Тюменцевского района Алтайского края (1978 г.);
(б)- результат сегментации на три участка..

Описательные характеристики дают общее (интегральное) описание пространственного распределения сигналов текстурных участков, сохраняющее возможность оценить однородность или неоднородность распределений сигналов для локальных фрагментов изображения.

Для генерации участков с искомой текстурой были разработаны специальные порождающие модели. Оценивая параметры таких моделей, можно порождать "типичные" выборочные реализации сигналов для рассматриваемых текстур. Генеративная модель текстуры содержит базовые примитивы (полутоновые, цветные или многоспектральные), которые формируют элементы текстуры, называемые текстонами или текселами, построенные из одного или нескольких примитивов. Основным признаком однородности текстуры изображения является ее пространственное подобие, то есть статистическая повторяемость отдельных конфигураций сигналов на протяжении всего изображения. На рис.5 продемонстрированы сгенерированные по эталону образцы текстур на различных шагах процесса генерации.

Рис.5. Обучающий образец и сгенерированные образцы на различных шагах
T процесса генерации.

Описанный подход использовался нами для типизации природно-территориальных комплексов, составления ландшафтно-типологических карт изучаемых территорий и выявления особенностей динамики как отдельных физиономичных компонентов ландшафта, так и природных комплексов в целом.

Блок данных дистанционного зондирования включал ретроспективные аэрофотоснимки (масштаб 1:20000) Нижне-Кулундинской ложбины древнего стока (подзона южной лесостепи) в зоне влияния Кулундинского канала.

В результате получены ретроспективные ландшафтные карты, отражающие дифференциацию природной среды на уровне типов урочищ на 1937, 1972, 1978 и 1985 годы (рис.6).

Достоверность и точность этих карт подтверждается ландшафтными картами на эту же территорию, построенными путем ручного дешифрирования и многолетними полевыми полустационарными исследованиями. Таким образом, предложенный подход весьма перспективен при изучении и картировании геосистем топологического уровня.

При наличии серии таких карт, отражающих дифференциацию природной среды на различные периоды времени, появляется возможность для выделения рядов трансформации геосистем. Например, даже при использовании только двух ландшафтных карт 1978 и 1985 годов, отражающих изменение природной среды за семилетний период функционирования Кулундинского канала (рис. 7, 8), довольно легко выделяются некоторые ландшафтно-генетические ряды (табл.2). Анализ же данных картографических материалов позволил определить масштабность, направленность, тип, а в общих чертах и интенсивность процессов, вызванных изменением уровня грунтовых вод, иначе говоря произвести их индикацию в пределах района исследования.

По отношению ко всем выделенным типам урочищ применялся количественный анализ изменения площадей за указанный срок функционирования канала, причем для более точной оценки исследования проводились по отдельным местностям.

Полученные количественные данные по динамике и эволюции геосистем, подтвержденные полевыми исследованиями, позволили сделать ряд выводов:

• функционирование Кулундинского канала привело к значительному изменению уровня грунтовых вод, что вызвало нарушение прилегающих геосистем, прежде всего на уровне типов урочищ. Основные изменения произошли в пределах местностей днищ и склонов ложбин древнего стока;
• резко возрос уровень озер днищ ложбин древнего стока;
• произошло уменьшение площади, занятой солонцово-солончаковыми комплексами и осиново-березовыми лесами;
• размеры крупных низинных болот сократились, но сильно увеличилось число участков локального заболачивания;
• наблюдается дальнейшая тенденция в сторону гидроморфизации геосистем, хотя на отдельных участках произошла стабилизация процессов динамики ландшафта.

(а)(б)

(в) (г)

Рис.6. Результаты ландшафтного картографирования на основе обработки ретроспективных аэроснимков:
(а) 1937 г. (июнь) ; (б) 1972 г.(июнь) ; (в) 1978 г. (сентябрь); (г) 1985 г.(сентябрь).

Рис.7. Результат дешифрирования снимка и трёхмерная модель зоны влияния Кулундинского канала до начала функционирования канала.

Рис.8. Результат дешифрирования снимка и трёхмерная модель зоны влияния Кулундинского канала после семи лет работы канала.

До сих пор интерпретация объектов и образов экосистем все еще остается искусством профессионалов, а не формальной теорией. В основном, описание сложных объектов окружающей среды осуществляется с помощью таких выражений, как "шероховатый", "мелкозернистый", "крупнозернистый", "рыхлый", "переплетённый" и т.д. Хотя такой подход, разбивающий объекты на таксоны по качественным признакам, весьма полезен как средство описательной интерпретации экосистем, он является весьма субъективным и расплывчатым. Проблема перевода множества качественных признаков и описаний образов экосистем к измеряемым (количественным) признакам остается открытой и представляет обширную сферу для исследований.

Проведенные нами эксперименты показывают, что вероятностные модели машинного зрения являются эффективным средством для формального описания естественного различия образцов объектов экосистем. При условии, что такие образцы могут быть представлены пространственной однородностью локальных признаков, и существует реальная необходимость включения этих образцов в анализ сложных экосистем, описанный подход позволяет преодолеть недостатки традиционных методов тематического картографирования, в частности, при выделении геосистем топологического уровня и физиономичных компонентов ландшафта, составляющих его эктоярус.

Мы надеемся, что такой подход окажется полезным для более полного понимания процесса интерпретации объектов и образов экосистем, что означает организацию специальных знаний, связанных с распознаванием объектов окружающей среды, и создание вычислительных систем и моделей процесса описательной интерпретации экосистем.

Экологическая ГИС "Алтай-Природопользование" разрабатывается Институтом водных и экологических проблем (ИВЭП) СО РАН как интегрированная информационная система для целей выработки и принятия управленческих решений в сфере природопользования и охраны окружающей среды на региональном уровне. Выбранный нами прагматический подход к разработке заключался в создании действующего варианта системы, ориентированного на специалистов Государственного комитета по охране окружающей среды Алтайского края. В то же время ставилась цель проведения научных исследований по проблемам экологического состояния и изменения природных ресурсов территории.

Целевые комплексные задачи системы были сформулированы следующим образом:

• формирование системы информационных показателей - индикаторов состояния и оценки природных ресурсов, агрегированных по территориальным уровням (города, административные районы, природные и хозяйственные комплексы) и по уровням управления и принятия решений (районные и краевой природоохранные уровни управления);
• организация технологии сбора исходной базовой, оперативной и ретроспективной информации о состоянии и использовании ресурсов, обеспечение информационно-справочными данными, удовлетворение пользовательских запросов на получение конкретных данных и формы их представления;
• решение комплекса функциональных задач как по отдельным тематическим направлениям, так и с учетом их взаимных связей и влияния, выполнение оценки, а затем прогнозирования экологического состояния исследуемых природных сред в целях реализации, в первую очередь, контрольных природоохранных функций, экологических экспертиз и других мероприятий в области охраны окружающей среды.

Разработана информационная модель системы в виде взаимосвязанных подсистем по каждому виду природных ресурсов. Выполнен комплекс исследований по структуре и составу предметных баз данных, формам представления входной и выходной информации. Структура системы представлена на рис.9.

Наполнение баз данных и решение функциональных задач выполнялось с разной степенью детальности по названным ресурсным направлениям, определившим отдельные прикладные подсистемы (блоки) ГИС.

Рис. 9. Структура ГИС "Алтай-Природопользование"

Создаваемая подсистема "Атмосфера-Алтай" предназначена для обеспечения учета, анализа, оценки и прогноза экологического состояния воздушных бассейнов городов, районов и хозяйственных единиц Алтайского края и края в целом.

,

Значительные упрощения и приближения, сделанные при выводе модели, позволяют использовать ее только для первичной оценки загрязненности территории, нахождения относительных вкладов в общее загрязнение различных поллютантов и источников выбросов.

Полнофункциональная система построена с использованием современных ГИС-технологий и объектно-ориентированного программирования (C++Builder). Она включает в себя банк тематических и картографических данных всей территории Алтайского края в масштабе 1:500000, технологически увязанный с ним банк данных по параметрам источников загрязнений (2ТП-воздух), блок расчета среднегодовых концентраций примесей. Для пространственного отображения результатов расчета разработан пользовательский интерфейс (рабочее название проекта SmogCalc), позволяющий получать по запросам различную информацию об объектах и параметрах загрязняющих веществ, проводить моделирование распространения загрязняющих примесей и представлять результаты в удобном для дальнейшей обработки виде. Данная система предназначена для выявления зон повышенных уровней загрязнения для последующего более детального анализа.

Программный комплекс SmogCalc осуществляет:

• визуализацию векторных Shape-файлов, применяемых в ГИС ArcView, наложение слоев в выбранном порядке, управление атрибутами изображения слоев (цвет, штриховка) с возможностью увеличения изображения для детального изучения карты;
• отображение информации об объекте из соответствующего каждому Shape-файлу DBF-файла. Имеется возможность просмотреть информацию по любому выбранному на карте объекту или для выбранного в базе данных объекта увидеть его местоположение на карте;
• работу с базами данных "2ТП-воздух", хранящих информацию об источниках загрязнения. Технология Borland Database Engine (BDE), используемая в C++Builder, позволила оперативно выполнять запросы к БД, включающей информацию по более чем 2500 предприятиям, выбрасывающим около 200 разновидностей загрязнителей;
• изображение на карте величины загрязнения для каждого населенного пункта: соотношение выброшенного в атмосферу и уловленного вещества и соотношение реального выброса с предельно-допустимым выбросом и временно-согласованным выбросом. Просмотр информации о величине загрязнения для выбранного на карте населенного пункта;
• расчет полей загрязнения по выбранному веществу или группе веществ с возможностью их экспорта в грид-файл ArcView;
• наложение на карту полей загрязнения в виде изолиний или закраски зон загрязнения;
• управление параметрами расчета такими, как роза ветров и шаги расчетной сетки;
• возможность настройки на другие Shape-файлы и файлы "2ТП-воздух" и сохранение с последующим считыванием изменений, произведенных в файле проекта.

Дальнейшая обработка и анализ данных осуществляется в ГИС ArcView с привлечением дополнительных модулей расширения и компонентов (Spatial Analyst, XTOOLS и др.).

На рис 10. представлен общий вид пользовательского интерфейса SmogCalc.

Для ряда районов, районных центров и городов Алтайского края разработаны специализированные компьютерные карты более крупных масштабов. В табл. 3. приведен перечень карт, использовавшихся для оценки экологического состояния воздушной среды в районах и центрах Алтайского края на разных этапах работы.

Рис. 10. Фрагмент картосхемы распределения сернистого ангидрида по территории Алтайского края.

Программный комплекс SmogCalc позволяет не только определять поля концентраций загрязняющих примесей по данному типу вещества, но и рассчитывать комплексные индексы загрязнения атмосферы (КИЗА) для набора приоритетных вредных веществ и на основе этих данных производить качественный анализ степени загрязнения атмосферы, выделять области с повышенным и высоким содержанием загрязняющих веществ. В качестве примера на рис. 11 приведен фрагмент карты расчетных значений КИЗА по основным ингредиентам (окислы азота, серы, углерода и пыль) в окрестностях города Барнаула.

Рис. 11. Ранжирование территории Барнаула и его окрестностей по загрязненности (масштаб 1:100 000).

Система "Атмосфера-Алтай" позволяет также оценивать загрязненность атмосферы на территориях порядка нескольких десятков километров с использованием и других методик расчета загрязненности: ОНД-86, Гауссовой и др. На рис. 12 приведен пример расчета и визуализации такого загрязнения для одного района Алтайского края по методике ОНД -86.

Объем накопленного картографического материала, наличие комплексного банка данных по выбросам в атмосферу и программного обеспечения для расчета загрязненности атмосферы, входящих как взаимоувязанные составные части в подсистему "Атмосфера-Алтай", позволяют осуществлять большинство ее заявленных функций и, в перспективе, значительно расширить ее возможности. Такое расширение будет достигнуто как дальнейшим увеличением пространственно-временного разрешения анализа загрязненности за счет использования замкнутых гидрометеорологических моделей распространения загрязнений, так и комплексности анализа (расчеты вымывания примесей, моделирование распространения фотохимически активных поллютантов, рассмотрение биологического влияния загрязнения атмосферы и др.)

Рис.12. Пример расчета загрязненности приземного слоя атмосферы (КИЗА) Благовещенского района

Основное назначение подсистемы "Водные ресурсы" состоит в оценке параметров качества воды и водопользования в бассейне реки Оби. Ядро атрибутивной базы данных системы составляют гидрохимические и гидрологические показатели состояния вод в реках и данные по сбросам загрязняющих веществ промышленными предприятиями.

Подсистема "Водные ресурсы" включает два основных прикладных блока: информационно-справочный и аналитический. Информационно-справочная система выполняет поиск любой имеющейся в базе информации с отображением результатов поиска в табличном, графическом и картографическом виде. Например, можно получать информацию о текущем состоянии и динамике показателей качества воды в пунктах наблюдения, на участках речной сети, в точках сброса сточных вод. Имеется возможность диагностики места аварийных сбросов. В режиме графической иллюстрации данных используются электронные картосхемы речной сети Алтайского края и участков речной сети в районах крупных городов (рис.13, 14).

Для расчета параметров качества воды в бассейне реки Оби к аналитическому блоку подключена система DESERT (http://www.iiasa.ac.at/docs/Research/WAT/docs/desert.html, ftp://ftp.iiasa.ac.at/pub/WAT/). Данная система предназначена для поддержки принятия решений по управлению качеством речных вод в бассейнах рек, и, в частности, позволяет производить оценку загрязненности речной сети.

Собственные программные разработки лаборатории информатики включают программу STEP, позволяющую производить оценку влияния на загрязненность участка реки залпового сброса. Данная программа имеет упрощенный гидрологический модуль, позволяющий использовать ее только для рек с малыми уклонами дна. На рис. 15 приведен пример расчета по БПК₅ для участка Оби вблизи Барнаула.

Рис.13. Схема расположения пунктов контроля качества воды

Рис. 14. Схема расположения предприятий-загрязнителей

В рамках организации банка гидрологических данных было проведено исследование пространственно-временного комплекса гидрологических данных на "избыточность" для расчета среднегодового загрязнения. В частности, был рассмотрен вопрос о представлении временных зависимостей гидрологических параметров в течение года в виде простых функций от статистических величин этих параметров за год. Данный подход апробирован и реализован для Алтайского края, в частности, по данным за 1972 г. вычислены соответствующие коэффициенты регрессии. Эти данные на следующем этапе работ могут быть использованы для нахождения среднегодовых, максимальных и минимальных значений загрязнения в речной сети (рис.16, 17).

Рис. 15. Пример расчета по БПК5 для участка Оби вблизи Барнаула.

Рис. 16. Пример кубической регрессии для гидрологических измерений в пункте 100 (р. Алей) точки - данные измерений, сплошная линия - результат рассчитанной регрессии, пунктир - границы 95% доверительного интервала

Рис. 17. Аппроксимация годовой зависимости расхода в пункте 100 (р. Алей) точки - данные измерений, сплошная линия - аппроксимация

Имеющиеся в ИВЭП СО РАН данные по выбросам предприятий в атмосферу и речную сеть Алтайского края организованы в форме нескольких регулярно обновляемых банков данных, входящих как составная часть в соответствующие блоки ГИС "Алтай-Природопользование". Их основным источником являются данные Государственного комитета по охране окружающей среды Алтайского края. Для возможности использования в различных расчетных моделях была произведена соответствующая работа по организации этих данных в единый комплекс и их геокодированию. Ниже в таблицах 4, 5 приведены некоторые спецификации используемых данных.

Проведенный нами анализ имеющихся информационных материалов по учету лесных ресурсов показал, что всем комплексом мероприятий по выращиванию, защите, охране и разносторонней эксплуатации лесов и лесных площадей на территории административных районов занимаются лесохозяйственные предприятия (лесхозы), являющиеся владельцами лесного фонда в границах установленной территории.

Так как лесхозы - это основные территориально-производственные подразделения, обладающие административными, экономическими и техническими возможностями для выполнения лесохозяйственной деятельности, то по ним имеется достаточный информационный материал по выбранным нами группам показателей. Этот материал имеется как в самих лесхозах, так и в краевом Управлении лесами. Поэтому лесхоз выбран в качестве исходной единицы сбора и анализа информации по лесным ресурсам.

Более мелкие единицы территории - лесничества, кварталы, выдел - не обеспечены соответствующей информационной поддержкой, в следствие этого не рассматриваются в рамках проведенного исследования.

Так как лесхозы входят в административные районы в общем случае только своей частью, то выделить учетную информацию по каждой такой части весьма трудоемко (это можно сделать на основе данных по кварталам). Эту работу можно выполнить в дальнейшем с разработкой и введением в эксплуатацию автоматизированной системы кадастра лесных ресурсов. В настоящее же время получить полный набор данных на уровне районов также не представляется возможным. Поэтому для районов рассматривается ограниченный набор показателей, характеризующих лишь площадные характеристики лесных ресурсов, входящих и не входящих в лесной фонд.

Для разработки блока были использованы как фирменные, так и собственные инструментальные программные средства. Очевидно, целесообразно рациональное сочетание различных типов инструментов для разработки ГИС в зависимости от объектов приложения. С одной стороны, использование мощных ГИС-пакетов (типа Arc/Info, ArcView) для решения задач научно-исследовательского характера, отработки методов постановки ГИС-задач. С другой стороны, использование относительно универсальных, простых и доступных инструментальных средств разработки конкретных приложений для рабочих мест конечного пользователя.

В связи с этим в процессе создания блока "Лесные ресурсы" доработана и расширена разработанная в лаборатории информатики оригинальная система инструментальных программных средств организации и ведения баз пpостpанственно-pаспpеделенных данных (ИСОП) и атрибутивных баз данных. Система ориентирована на программистов, содержит функции иллюстративной графики и является интерфейсным блоком между картографической системой и системой поддержки алфавитно-цифpовых баз данных. ИСОП позволяет создавать прикладные программы для обработки пpостpанственно-pаспpеделенных (географических) данных совместно с соответствующими атрибутивными данными. ИСОП предназначена для использования совместно с хорошо известной СУБД Foxpro 2.x MS-DOS, использует стандартную оперативную память и может функционировать на PC-совместимых компьютерах с процессором 80286 и выше.

В ИСОП не включаются средства ввода и редактирования пространственно-распределенных данных. Эти функции возложены на пакет ARC/INFO, стыковка данных выполняется в формате UNGENERATE.

Аттрибутивая база данных системы содержит в своем составе:

• справочные данные (список районов Алтайского края, список лесхозов и межлесхозов, список групп и категорий защитности лесов),
• данные наблюдений (распределение лесов по категориям и группам защитности, распределение лесов по преобладающим породам, средние таксационные показатели, лесопользование, восстановление лесных ресурсов, охрана леса, защита лесных ресурсов, леса по лесхозам и землепользователям на территории района, леса на территории района).

В базу данных введена информация по всем показателям для всех лесхозов и всех административных районов Алтайского края по последним данным государственного учета лесного фонда.

Подготовлена цифровая картоснова модельных лесхозов, для них же сформированы карты состояния лесов (по породам и группам возрастов)

..

Рис.18. Карта состояния лесов Ларичихинского лесхоза

Для многоаспектного поиска данных и анализа их динамики разработана информационно-справочная интерактивная система. При проектировании и разработке программных систем, ориентированных на конечных ("непрофессиональных") пользователей, пристального внимания требуют вопросы обеспечения интерфейса "пользователь - ЭВМ", так как от решения этого вопроса зависит целесообразность и эффективность системы в целом. Наиболее подходящий тип диалога пользователя с ЭВМ выбирается с учетом природы системы и требований работающих с ней конкретных пользователей. В силу технических условий или связанных с пользователями причин на более поздних этапах может оказаться необходимым изменить тип диалога.

Как правило, интерактивные системы используют смешанный тип диалога, возможно с преобладанием одного из них. Для выбора типа диалога при разработке информационно-справочной системы "Лесные ресурсы" учитывались следующие факторы:

• система предназначена для неопытных пользователей, использующих ЭВМ нерегулярно и кратковременно, поэтому они не могут и не должны запоминать форматы и структуру команд;
• пользователи системы являются высококвалифицированными предметными специалистами, и по характеру своей деятельности не имеют возможности тратить время на обучение работе с системой;
• цель работы с системой - получение ответов на простые запросы, не требующие ввода сложных логических условий. Это связано как с характером информации, содержащейся в базе данных, так и с реальными потребностями пользователей.

Перечисленные факторы послужили основанием для разработки диалоговой системы в виде иерархической системы меню, позволяющей сформировать запрос на основе выбора информации, содержащейся в базе данных. На рис. 19 приведен пример работы информацинно-справочной системы.

Рис. 19. Пример работы информационно-справочной системы блока "Лесные ресурсы"

Дальнейшее развитие блока "Лесные ресурсы" связано с включением в него моделей оценки и прогнозирования динамики лесных ресурсов с учетом естественного развития. Модель естественной динамики леса должна дополняться блоком, имитирующим в агрегированных показателях производственную деятельность и ее влияние на ресурс.