Сборник научных трудов Северо-Кавказского института по проектированию водохозяйственного и мелиоративного строительства

Работы выполнялись в 4 этапа: 1) дополнительная географическая привязка и геометрическая коррекция снимков и сканированных карт, 2) яркостная коррекция снимков для печати; 3) цветная печать снимков на фотобумаге в масштабах 1:2000 (QuickBird), 1:10000 (Corona КН-4В) 1:50000 (IRS LISS/PAN), 4) полевое дешифрирование отпечатанных снимков на участок БСК-1 совместно с сотрудниками института «Севкавгипроводхоз». Этапы 1-3 осуществлялись с помощью специализированного программного обеспечения для  обработки  снимков ERDAS   Imagine 8,5.

Дополнительная географическая привязка требуется в связи с погрешностями орбитальной привязки снимков и необходимостью представить их в другой проекции. Для района БСК-1 привязка осуществлялась к сканированным топографическим картам, предварительно приведенным в систему 1963 г. Использовались уравнения полиномов 1-го порядка, рассчитанные по 6-12 опорным точкам. На основании уравнений проводилось трансформирование снимков в систему 1963 г. Среднеквадратические погрешности трансформирования составили менее 1 м для QuickBird и около 9 м для IRS LISS/Pan. Для снимков Corona KH-4B из-за искажений панорамной съемки погрешности достигают 16-26 м. Таким образом, трансформированные снимки QuickBird можно использовать для работы в масштабе 1:2000, IRS LISS/PAN - в масштабе 1:50000, a Corona KH-4B - для визуального дешифрирования, но без точных измерений, в масштабе от 1:10000 и мельче.

Для района Гижгит дополнительная привязка велась по цифровой съемочной основе, полученной полевыми съемками в масштабе 1:2000. Однако в связи с недостаточной точностью этой основы, привязку предстоит совершенствовать.

Яркостная коррекция состояла в интерактивном подборе оптимальной яркости и контраста для наглядного отображения всех объектов на земной поверхности, минимизации влияния теней и снежного покрова. Преимущество пакета ERDAS Imagine и его внутреннего формата цифровых снимков состоит в том, что параметры оптимизации записываются в специальную таблицу в заголовке снимка, а исходные значения яркости в файле снимка не изменяются. Для визуального дешифрирования по экрану это позволяет сохранить многовариантность цветовых характеристик снимка. Обычные программы графической редакции изображений, такие как Adobe PhotoShop, такой возможности не дают. В качестве материала для коррекции использовались совмещенные многозональные и панхроматические изображения снимков QuickBird, с детальностью около 0.7 м и сочетанием спектральных зон 4:2:1 (ближняя инфракрасная; красная; голубая). На полученных цветных синтезированных снимках растительность отображается красным и коричневым цветом, водоемы - цветами от сине-зеленого до черного, застройка - в основном серыми и голубыми цветами, снег - белым цветом.

Цветная фотопечать осуществлялась на струйном принтере Epson 1290C для участка БСК-1, с автоматической полистной разбивкой (всего 52 листа формата A3, рис 1). В том числе на участок 1-2 км канала было отпечатано 20 листов совмещенных цветных изображений QuickBird (детальность 0.7 м) за 31.10.2005 г. в масштабе 1:2000, 1 лист совмещенного изображения QuickBird за 29.12.2005 г. в масштабе 1:2000, 1 лист изображения Corona KH-4B за 02.04.1971 г. в масштабе 1:10000. На участок 13-14 км канала было отпечатано 27 листов совмещенных цветных изображений QuickBird за 29.12.2005 г. в масштабе 1:2000, 2 листа изображения Corona KH-4B за 02.04.1971 г. в масштабе 1:10000. Был также отпечатан совмещенный снимок IRS LISS/Pan (детальность 6 м) в масштабе 1:5 0000 на оба участка.

Полевое дешифрирование проводилось в районе головных сооружений и 13-14 км БСК-1, 28 февраля 2006 г. (рис. 2). В связи с крупным масштабом космических снимков было возможно непосредственное опознание объектов на местности. Нами осуществлялась консультативная помощь в распознавании объектов по форме и цвету на космических снимках.

 
Quickbird, 31.10/2005

Corona KH-4B, 02.04.1971

Рис. 2.  Полевое дешифрирование космических снимков. 28 февраля  2006 г.

На заключительном камеральном этапе проведены краткое обучение сотрудников отдела гидрологии СКГВХ основным приемам дешифрирования и работы со снимками на компьютере, а также лекция о современных возможностях космической съемки.

Наиболее важными для дальнейшего использования представляются результаты полевого дешифрирования высокодетальных космических снимков.

В качестве первого тестового участка для дешифрирования был выбран участок 1-2 км Большого Ставропольского канала, где вследствие фильтрации происходит подтопление подкомандной территории города Усть-Джегута. На снимках хорошо прослеживаются дренажные канавы, колодцы, участки поверхностных проявлений фильтрации. Отчетливо разделяются облицованные и необлицованные участки Большого Ставропольского канала (рис. 3). Благодаря использованию при съемке QuickBird ближней инфракрасной зоны спектра, четко отделяются поверхностные водные объекты. На территории города видны реки, ручьи, пруды и другие поверхностные водоемы (в том числе неглубокие). Пути подземной фильтрации прямо не отражаются на снимках, но по косвенным признакам можно наметить участки для детальных полевых проверок, обхода дворов, размещения контрольных скважин. Старые снимки со спутника Corona позволяют изучать изменения в размещении обводненных участков в городе (рис. 4). Снимки помогут отразить на съемочной основе современную застройку города и уточнить ее изменения по сравнению с ранее имевшимися топографическими материалами.

Хорошо видны также изменения зеркала Усть-Джегутинского водохранилища (рис. 5). Сравнение  снимков   1971   и  2005   гг.   позволяет  сделать  вывод  о   сокращении  площади водохранилища, преимущественно в верхней по течению (южной) его части. На снимках можно разграничить участки, отличающиеся разной глубиной, что позволит более точно интерпретировать результаты промерных работ.

Рис. 3. Разрешение снимка QuickBird позволяет дешифрировать участки фильтрации (1), колодцы (2), дренажные канавы (3), наличие (4) и отсутствие (5) облицовки канала и другие объекты.

Исходные данные: О 2006 DigitalGlobe, Inc., все права защищены.

В качестве второго тестового объекта был выбран участок 14 км Большого Ставропольского канала, где намечено проведение противооползневых мероприятий. При дешифрировании были использованы космические снимки QuickBird (29 декабря 2005 г.), Corona (2 апреля 1971 г.), а также аэрофотоснимки 1975 г. и начала 1990-х гг.

Дешифрирование позволило определить границу зоны активизации оползней на склоне, примыкающем к каналу с юга. Свежие стенки отрыва оползней фиксируются по характерной вытянутой поперек склона форме. Линия отрыва состоит из нескольких плавных дуг (рис. 6). В северной части оползневого участка прослеживаются кулисообразно расходящиеся трещины, отражающие начало активизации оползневого процесса. Участки подвижного склона выделяются по пятнистому фототону, заметному даже на участках распашки. Также на снимках фиксируются участки, где после строительства канала вырос новый лес (рис. 7).

Рис. 4. Изменения подкомандной территории БСК-1 - города Усть-Джегута. Слева-снимок QuickBird 2005г. (© 2006 DigitalGlobe, Inc., все права защищены), справа - снимок Corona KH-4B 1971 г.(источник -Геологическая съемка США, 2006).                                                                                 

Рис. 5. Изменения Усть-Джегутинского водохранилища за 34 года. Слева - снимок QuickBird 2005 г.

(© 2006 DigitalGlobe, Inc., все права защищены), справа -снимок Corona KH-4B 1971 г.

(источник г -Геологическая съемка США, 2006).

Рис. 6. Динамика активизации оползней на участке 14 км канала. Слева -снимок QuickBird 2005 г. (© 2006 DigitalGlobe, Inc., все права защищены), справа - снимок Corona KH-4B 1971 г. (источник - Геологическая съемка США, 2006). 

Рис. 7. Верхняя граница оползня фиксируется стенкой, к которой приурочен "пьяный лес". Деревья наклонены в сторону стенки отрыва. 14-й км БСК-1.

Космические снимки помогут впоследствии разместить контрольные скважины для анализа мощности оползневых отложений, отразить на планах современное состояние оползневого склона и уточнить его изменение по сравнению с ранее имевшимися топографическими материалами.

Снимки IRS LISS/Pan с максимальной детальностью 6 м не подходят для крупномасштабных работ. Они могут быть использованы лишь как наглядная обзорная фотокарта всего изучаемого участка БСК-1 (рис.8).

Рис. 8. Снимок IRS LISS/PAN на участок БСК-1. 22 октября 2005 г.

Исходные данные: © 2006 ANTRIX, Space Imaging Inc., ИТЦ "СканЭкс", все права защищены.

Полевое дешифрирование показало большую наглядность цветных высокодетальных космических снимков QuickBird и обоснованность их использования в проектном масштабе 1:2000, как альтернативы материалам современной аэросъемки.

Возникает закономерный вопрос - как интегрировать цифровые космические снимки в процедуры компьютерной обработки данных, выполняемые современным проектировщиком? Очевидно, что использование снимков как своеобразной «подложки» при составлении цифровых топографических планов позволило бы рационализировать съемочные работы и обогатить содержание планов, нанести на них дополнительные характеристики, требуемые по проекту.

Следует отметить, что исторически обработка космических снимков и проектировочные работы развивались обособленно. Снимки использовались для мелкомасштабных и среднемасштабных работ, в основном природноресурсного направления. Непосредственно проектировочные работы велись в крупных масштабах, для которых детальность космических снимков была недостаточна. В результате в эпоху научно-технической и компьютерной революции наблюдалось параллельное развитие двух типов пакетов прикладных программ -геоинформационные системы (ГИС) и системы автоматизированного проектирования (САПР). Снимки обрабатываются в специализированных программах ГИС-типа. Существовали проблемы обмена данными и совместного использования ГИС и САПР-программ. В настоящее время наблюдается интеграция ГИС и САПР-направлений, но еще не все достигнуто.

Например, при работе по участку Гижгит, в пакет ERDAS Imagine 8,5 импортировалась цифровая съемочная основа из широко используемого в институте «Севкавгипроводхоз» пакета Autodesk AutoCAD. Хотя сам импорт был возможен, при этом происходило объединение различных слоев и потеря их тематических атрибутов.

Необходимо учесть тенденции развития программ компании Autodesk, которые широко используются проектировщиками института. Новые продукты компании, в том числе Autodesk

Map, позволяют генерировать данные, совместимые с основными ГИС-программами. Компания предлагает приложение Autodesk Raster Design, специально для работы с растровыми изображениями, в том числе с космическими снимками. Однако сложные операции, например, геометрическое трансформирование снимка по многим опорным точкам полиномами нужного порядка, пока не воплощены. Представляется целесообразным обучение 1-2 специалистов института работе в специализированных программах обработки снимков и детальная проработка вопроса интеграции космических снимков в рабочие процедуры проектирования в программах Autodesk.

Еще одним перспективным направлением является изучение возможности применения для проектировочных нужд панхроматических снимков, имеющих детальность 2 м, например с израильского спутника EROS А. Их привлекательность заключается в оперативности съемки, возможности приема на наземные станции в России, стоимости в 5 раз дешевле QuickBird и отсутствии режимных ограничений на использование. Последнее обстоятельство может сократить срок поставки снимков с нескольких недель до нескольких дней после съемки.

Автор выражает благодарность Э.В. Запорожченко, Н.Л. Запорожченко, К.В.Корикову и А.А.Ширяеву за поддержку и помощь С.С. Черноморцу  в редактировании статьи.

Литература

Зайцев А.. Им сверху видно всё... // PCWeek/RE, №47/2005, 21 декабря 2005 г.

http://www.pcweek.ru/?ID=504899

Declassified Satellite Imagery - 1 (1996). http://eros.usgs.gov/displ .htm 1 февраля 2006 г.

Euromap, IRS-1C. Key Parameters of the IRS-1C Sensors. http://www.euromap.de/docs/doc_002.html. 7 мая 2006 г.

QuickBird Imagery Products. Product Guide. Revision 4.7. Release date: 3 February 2006. Longmont: Digital Globe Inc. 78 pp.

УДК 551.577                                                                              Гнездилов Ю.А.

 

ПОГОДА ИНТЕРЕСУЕТ ВСЕХ

            Изучению атмосферных осадков посвящена обширная научная литература, библиография которой может занять десятки или даже сотни страниц. Такой интерес к изучению осадков объясняется их жизненно важной необходимостью. Они являются источником воды на земле и первопричиной многих геофизических природных катастроф.

            В работе использованы в основном данные наблюдений за суточными осадками двух метеорологических станций – Пятигорск и Кисловодск, частично Шаджатмаз    (табл. 1). В выборках присутствуют и нулевые осадки. Это те случаи, когда осадки смачивают поверхность измерительного прибора, но их недостаточно, чтобы человек почувствовал себя промокшим. Остается открытым вопрос: исключать их при подсчете дождливых  дней или нет. В этой связи учет дождливых дней, представленных     в таблице 1, выполнен для двух случаев: в числителе нулевые осадки приняты за дождливый день, в знаменателе – как за сухой.

                                               Количество дождливых дней                                  Таблица 1

Метеорологичес- кая станция	Высота, м	Период наблюде- ний, год	Объем выборки, сутки	Количество дождливых дней
				VI	VII	VIII	за период VI-VIII
1	2	3	4	5	6	7	8
Пятигорск	532	1936-60	2238	416 390	338 236	337 234	1091 789
Кисловодск	890	1936-60	2238	436 371	372 308	355 274	1163 953
Шатжатмаз	2060	1957-86	2668	553	543	487	1583

 

            Анализ таблицы показывает, что количество дождливых дней увеличивается с высотой местности. Располагая количеством дождливых дней можно вычислить вероятность дождливого дня. Так для Пятигорска вероятность того, что любой из дней летнего периода окажется дождливым будет равна =1091/2238=0,35, соответственно =0,43 для Кисловодска. Приведенные значения вероятностей могут быть названы финальными. Ниже будет показано, что вероятности дождливых дней зависят от предшествующего состояния погоды.

            По выборке можно рассчитать количество случаев, когда за днем без осадков отмечался дождливый день. Для Пятигорска таких случаев за летний период оказалось 354 (табл. 2). Теперь можно вычислить количество дождливых дней следующих за днем с дождем 789-354=435 (здесь и ниже дни с нулевыми осадками приняты как сухие дни).

            Вероятность того, что за сухим днем, последует день с дождем, равна:

                                   P_SД=P_o=354/ (2238-789)=0,24

Вероятность того, что за днем с дождем, последует также дождливый день равна   

Р_ДД=Р₁=435/789=0,55.

            Количество переходов от сухого дня к дождливому по месяцам летнего сезона приведено в таблице 2.

                                                                                                                                 Таблица 2

Метеостанция	Месяц			Сезон
	VI	VII	VIII	VI-VIII
Новопятигорск	125	124	115	354
Кисловодск	131	121	116	368

 

            По определению, вероятность того, что за одним сухим днем в Пятигорске последует другой сухой день равна: P_ss=1-Р₀=0,76. Вероятность того, что за дождливым днем наступит сухой день равна:  P_DS=1-Р₁=0,45

Атмосферные осадки можно рассматривать как дискретную случайную последовательность, у которой случайная функция х(t) и аргумент времени t дискретны. Случайный процесс называется марковским, если для любого момента t_i вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его настоящего состояния в   момент t_о. Они не зависят от того, когда и как случайный процесс оказался в этом состоянии, т.е. в случайном марковском процессе «будущее зависит от прошлого только через настоящее» .

Простая цель Маркова называется однородной по времени, если вероятности перехода из состояния q в состояние q¹ за промежуток времени от t_i-1 до t_i зависят от длины промежутка =t_i-1-t_i и не зависят от начала отчета t_i. Вероятности перехода за интервал времени  можно свести в так называемую матрицу перехода Г():

Г()=

В математической статистике 2 доказывается, что простая однородная цепь Маркова определяется вектором вероятностей Р(t_o) состояний в начальный момент t_o и матрицей перехода Г(t)

Р(t_i)=P(t_o) x Гⁱ(),                                                                                          (1)

Из равенства (1) следует, что закон распределения ординаты х(t), (вектора вероятностей (t_i) для любого момента времени t_i(i=1,2…, m), полностью определяется вектором  (t_о) и матрицей Г().В нашем случае четыре вероятности перехода от дождливого или сухого предыдущего дня к последующему дождливому или сухому дню можно обозначить как P_DD=0,55; Р_ДС=0,45; P_SD=0,24; P_SS=0,76, (индексы означают: ДД – дождливый день следует за дождливым, ДS – дождливый день сменяется сухим и т.д. Можно образовать следующую матрицу перехода Г():

                        Г()=

Обозначив Д – дождь, S – сухо, можно представить вектор вероятностей в начальный момент  Р(t_o) в виде диагональной матрицы

                       Р(t_o)=

Подставляя полученные матрицы в (1), получим расчетную формулу для простой однородной цепи вероятностей Маркова

            Р(t_i)= ×                                                 (2)

Если в Пятигорске дождь, то можно утверждать с вероятностью 0,55, что завтра тоже будет дождь. Утверждать можно, но лучше воздержаться, так как вероятность 0,55 почти на порядок ближе к 0,5, чем к единице. Вероятность 0,55 в большей степени утверждает, что однодневный дождь и в Пятигорске, и в  Кисловодске (тем более) является очень неустойчивым природным явлением. С вероятной точки зрения будет ли следующий день после первого дня с дождем тоже дождливым или нет – почти полная неопределенность. К счастью Госкомгидромет вероятностной моделью в подобных прогнозах не пользуется.

Модель простой однородной цепи Маркова с двумя переходами можно по                    Г. Самнер  отобразить графом, рис. 1.

Вероятность того, что через два дня после дождя будет опять дождливый день, вычисляем по формуле (2)

Р₍₂₎=

Используя матрицу обозначений , видим, что искомая вероятность равна 0,41, а вероятность того, что через два дня после сухой погоды, пойдет дождь, равна 0,31. Влияние первоначального состояния погоды (дождь или сухо) с удалением от него уменьшается, приближаясь асимптотически   к финальной вероятности 0,35  (рис. 2).

Рис. 2. Марковские вероятности: 1- дождливые дни после дня с дождем;

2 – дождливые дни после дня без осадков.

Финальная вероятность (=0,35) может быть истолкована как среднее относительное время пребывания системы в каждом из состояний ^-1. Наличие финальной вероятности является достаточным условием эргодичности простой однородной цепи Маркова.

Р_D2=Р_DD × Р_DS = Р_DD(1-Р_DD)

Вероятность 3- дневного периода

Р_D3=Р_DD × Р_DD × Р_DS = Р_DD  × Р_DD (1-Р_DD)

Вероятность n-дневного дождевого периода равна Р_DN=Р× (1-Р_DD) Принимая во внимание, что Р_DD=Р₁, полученную формулу запишем в виде:

Р_pn=Р(1-Р₁)                                                                                              (3)

В нашем случае для Пятигорска вероятность однодневного дождевого периода равна:  Р_D1=Р(1-Р₁)=(1-0,55)=0,45

Р_sn=Р_о(1-Р_о)^n-1                                                                                               (4)

Сравним марковские вероятности дождливых и сухих периодов с равным количеством дней,  (таблица 3). Для г. Пятигорска Р₁=0,55; Р_о=0,24 

Таблица 3