Алсынбаев Камил Салихович

Заведующий лабораторией
Ученая степень: кандидат технических наук
8 (4012) 59-55-95 (9445)
KAlsynbaev@kantiana.ru

Лаборатория интеллектуального анализа геоданных

Задачи Лаборатории

  1. создание геоинформационных систем
  2. выполнение научных и прикладных работ по оценке состояния природных и техногенных объектов на основе данных дистанционного зондирования Земли, данных наземных измерений и иных источников данных

Основной научно-исследовательский проект: исследования в области интеграции геоинформационных, 3D- и виртуальных технологий

Команда

Жегалина Лилия Феодосиевна — старший научный сотрудник, к.т.н.

8 (4012) 595595 (9447)

LZHegalina@kantiana.ru

Назарова Марина Николаевна - ведущий инженер, к.г. — м.н.

8 (4012) 59-55-95 (9448)

MarNazarova@kantiana.ru

Проект

Разработчики геоинформационных технологий в последние годы прилагают значительные усилия для создания моделей, методик и средств для повышения реалистичности воспроизведения местностей, объектов и территорий. Основные направления формулируются в понятиях «виртуальная карта» или «неогеография». Данные направления предполагают реализацию реалистичных трехмерных сцен с возможностью интерактивной навигации пользователей, сохранение традиционных возможностей тематического отображения картографических данных, сочетание возможностей геоинформационных систем (ГИС) и Web-технологий. В 90-е годы и позже  предпосылки виртуальных карт появились в известных коммерческих ГИС: модули ArcScene и ArcGlobe в ArcGIS, средства в Autodesk Map 3D. Революционные изменения в широчайшей практике использования ГИС произошли с появлением в Интернет-среде сервиса Google Earth и менее известных продуктов NASA World Wind и Virtual Earth 3D.

Интерактивные трехмерные модели территорий поверхности Земли находят широчайшее применение в самых разнообразных приложениях: градостроительном планировании и проектировании, управлении территориями, публикациях и презентациях самого различного рода. Открытые среды, созданные в Google Earth или Yandex.map, используются в мире и России как инфраструктурная среда для привязки объектов и событий административного управления, бизнеса, науки, образования.

Другим методом оперативного создания реалистичных представлений в ГИС-средах является внедрение мультимедиа-данных: цифровых фотографий или видеофайлов, пространственно-обусловленных «горячими связями»: при щелчке мыши на объекте воспроизводится фотография или фильм, а также текстовые или звуковые файлы. Вновь оказалась на высоте компания Google: в 2008 году в Google Maps, затем в Google Earth появилось  замечательное средство, называемое «Просмотром улиц» (Сервис «Street View»).  Навигация по виртуальной трехмерной карте синхронизована с направлениями обзора сферического кадра, которые учитывается при входе в объект, реализующий просмотр сферического кадра, и выходе из него. В 2009 году аналогичный механизм  («Панорама улиц») реализован в среде Яндекс для г.Москвы.

Наиболее продвинутыми в создании трехмерных реалистичных моделей оказались создатели игр и тренажеров. Модели не только воспроизводят высокореалистичное подобие объекта, но и воспроизводят многие его функциональные свойства: управляемый боевой самолет, получение повреждений различного характера и т.п. Нужно отметить, что создание таких моделей чрезвычайно трудоемко, например, подготовка здания требует от нескольких человеко-дней до человеко-месяца, а создание самолета для симулятора «Штурмовик Ил-2» требует не менее одного человеко-года. Одним из способов подготовки содержательного контента является комбинация воспроизведения реальных объектов и автоматической генерации «похожих на настоящие» территорий. Широко используется создание библиотек типовых параметризуемых объектов.

Функциональное трехмерное моделирование объектов и территорий находит все более широкое применение в градостроительстве, риэлторской деятельности, образовании, рекламе, бизнесе. Так, при возведении олимпийских объектов Сочи предварительно создаются их функциональные модели для планирования размещения оборудования, проектирования бизнес-процессов, тренинга персонала и волонтеров задолго до появления реальных зданий и сооружений. В образовании трехмерные модели используются для организации обучающих сред, воспроизводящих реальные или сконструированных сцены.

Очевидно, все виды технологий, использующих возможности геоинформационных систем, мультимедиа и трехмерного моделирования, востребованы в управлении, градостроительстве, производстве, туризме, бизнесе и иных направлениях деятельности Калининградской области. Заметим, что помимо традиционных направлений в настоящее время существует большой общественный интерес к истории области и города, и фактически в Интернет существует виртуальный Кёнигсберг и восточная Пруссия, представленная в старых фотографиях и картах.

Очевидно, изучение, освоение и развитие вышепредставленных геоминформационных, мультимедиа и трехмерных технологий в их интеграции, подготовка элементов контента актуально в ведущем вузе региона для подготовки специалистов, как база для научных и общественных проектов.

Описание проекта

Работы и исследования в рамках проекта проводятся в следующих направлениях.

1)    Интеграция в геоинформационных средах разновременных картографических и мультимедиа данных

2)    Создание трехмерных сцен в геоинформационных средах

3)    Исследования создания интерактивных трехмерных сцен на основе технологий разработки симуляторов и сред виртуальной реальности (Vizerra, Unity3D AutoDESK и др.)

Интеграция в геоинформационных средах разновременных картографических и мультимедиа данных
Базовой частью работ по данному проекту является создание топографических и картографических подложек, поскольку эти данные являются основой для привязки всех остальных данных. Для территории Калининградской области целесообразно предусматривать наличие планов Кенигсберга и других городов, интегрированных в одном проекте с современными планами и картами (рисунок 1). Ретроспективу недавних изменений и современную динамику удобно реализовывать привязкой космоснимков высокого разрешения (рисунок 2).
Современные геоинформационные системы стандартным образом позволяют внедрение  геопривязанных и ориентированных фотографий. Сферические и панорамные снимки наиболее массово представлены в сервисах Google Earth и Yandex.

1.jpg

Рисунок 1. Интеграция плана современного Калининграда и плана предвоенного Кёнигсберга

2.jpg

Рисунок 2. Интеграция плана современного Калининграда и космоснимка высокого разрешения 2007 года

Несмотря на интересные решения Google по имитации движения на основе статичных сферических фотографий, внедрение в ГИС видеофайлов встречается еще редко. Сотрудники НИИПИиМГ имеют опыт создания проекта с интеграцией в ГИС-движок геопривязанных видеофайлов, который был реализован  в виде программы интерактивного перемещения по городу синхронно с видеосъемкой «в три окна» с имитацией поездки на автомобиле. Пользователь может выбирать повороты на перекрестках, останавливать или возобновлять движение, перемещать фокус движения в любую точку сети отснятых маршрутов (рисунок 3).

В перспективе данного направления можно рассматривать специализированные мобильные платформы для автоматизированного построения геопривязанного мультимедиа-контента.

3.jpg

Рисунок 3. Интерфейс программы имитации вида из движущегося автомобиля

 Создание трехмерных сцен в геоинформационных средах
Современные полнофункциональные  ГИС, такие, как ArcGis, предоставляют технологичные производительные инструменты для построения 2.5D сцен (рельефных поверхностей) на основе имеющихся двумерных данных. Построение цифрового рельефа на основе векторных слоев изолиний, отметок высот, гидросети с последующей драпировкой космоснимками и картографическими данными обеспечивается автоматизированными процессами. Также быстро можно создать слой псевдотрехмерных зданий и сооружений, созданных на базе слоев построек города, имеющих в атрибутивной части значения этажности. ГИС также позволяют произвести внедрение реалистичных моделей зданий, подготовленных, например, в 3ds Max. Таким образом, сравнительно быстро можно создавать узнаваемые сцены городских территорий (рисунок 4).

4.jpg

Рисунок 4. Трехмерная модель городского ландшафта  с использованием ЦМР в среде ArcGlobe ArcGIS

Популярный сервис Google Earth предоставляет API, которые позволяют реализовать аналогичные механизмы построения 2.5D сцен, внедренных в собственные программные системы. На рисунке 5 представлен интерфейс картографического блока информационной системы об инвестиционных проектах и площадках Ханты-Мансийского автономного округа, который был осуществлен коллективом разработчиков, часть которых ныне являются сотрудниками НИИ ПИиМГ.

5.jpg

Рисунок 5. Трехмерная сцена с как фрагмент Web-ресурса

Исследования создания интерактивных трехмерных сцен на основе технологий разработки симуляторов и сред виртуальной реальности
Исследования в данной части проводятся совместно с лабораторией виртуальных технологий.
Современные симуляторы и компьютерные игры, а также виртуальные миры широкого назначения предполагают создание полностью трехмерных объектов и сцен. Степень реалистичности может реализовываться от достаточно условной (в средах SecondLife) до очень высокой, например, в симуляторе Штурмовик Ил-2 (рисунок 5). Важными отличительными свойствами данного типа моделей, помимо полной трехмерности, являются динамичная функциональность, наличие авторизованных управляемых персонажей или устройств, позволяющие реализовать условные или имитирующие реальность миры.
Более подробно о данном направлении изложено на странице лабораторией виртуальных технологий. В данном проекте производятся исследования, рассматривающие поддержку создания контента на базе использования геоинформационных технологий.

6.jpg

Рисунок 5. Высокореалистичная сцена, подготовленная в технологии разработки авмиасимулятора

Ожидаемые результаты

Создание макетных площадок трехмерных сцен с реалистичными моделями зданий БФУ в средах ArcGIS, GoogleEarth, подготовка нескольких трехмерных объектов при помощи бесплатных и коммерческих инструментов (SketchUp, 3ds Max).

Исследования по созданию сцен для реальных площадок Калининградского региона на основе технологий геоинформационных систем,   Vizerra, Unity3D (AutoDESK) и др.

Проект РФФИ: «Создание ГРИД-сервисов хранения, обработки и визуализации данных ДЗЗ для мониторинга добычи углеводородов», грант РФФИ 11-07-12058-офи-м-2011 (проект 11-07-12058)

Актуальность проекта

В последние годы в стране и мире наметились направления использования данных дистанционного зондирования Земли для мониторинга добычи углеводородного сырья, включая вопросы поиска месторождений, оценки запасов, контроля технологических аспектов добычи, оперативного обнаружения техногенных аварий и оценки негативного влияния на окружающую среду. Среди последних необходимо отметить проблемы мониторинга и оценки объемов сжигания попутного нефтяного газа (ПНГ) на факельных установках (ФУ) нефте- и газоперерабатывающих предприятий.

Сжигание попутного газа широко распространено в нефтедобывающей и нефтеперерабатывающей промышленности в тех местах, где недостаточно развита инфраструктура для его использования. Мировой уровень сжигания попутного газа остается стабильным на протяжении последних 15-ти лет в диапазоне от 140 до 170 млрд. куб. м в год с потенциальной розничной ценой в 68 млрд. долларов. По оценкам Национального центра геофизических данных НОАА США, в 2008 г. выбросы в атмосферу составили более 278 млн. т эквивалента двуокиси углерода СО2. Сжигание ПНГ приобретает особую остроту в аспекте проблемы глобального изменения климата и влияния антропогенных выбросов парниковых газов на повышение средней температуры планеты. Одним из эффективных инструментов мониторинга и оценки факельных установок по сжиганию ПНГ является дистанционное зондирование Земли из космоса.

Данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) имеют, как правило, значительные объемы, прием части из них происходит регулярно по несколько раз в день на приемные устройства, географически распределенные по всему миру. Данные ДЗЗ для обработки требуют емкой многоступенчатой вычислительной обработки, включающей ортотрансформацию и геопривязку, сепарации информативных и качественных снимков, интеграции разнородных источников пространственных данных (космоснимков, картографических и иных данных), классификации и распознавания образов и выделения в результате обработки необходимых факторов. Космические снимки могут содержать десятки и сотни каналов, соответствующих различным диапазонам электромагнитного излучения, которые потенциально могут отражать природные и антропогенные явления, происходящие на исследуемых территориях, но требуется глубокий научный поиск для создания методик, алгоритмов и технологий для их выделения из обрабатываемых данных ДЗЗ. Таким образом, распределенный характер приема данных дистанционного зондирования и требуемая вычислительно емкая обработка требует адекватных подходов для обработки данных. Одним из эффективных подходов решения этих задач может стать разработка, создание и использование ГРИД-сервисов.

В данном проекте производится разработка специализированных ГРИД-сервисов, предназначенных для накопления, хранения, обработки и визуализации данных ДЗЗ для задач мониторинга добычи углеводородов, разработка и апробация методик оценки объемов попутного нефтяного газа, сжигаемого на факельных установках нефтегазовых промыслов.

Описание проекта

Проект выполняется в течение 2011—2012 годов (два года). Результаты первого года выполнения проекта заключаются в следующем:
Разработаны принципы создания федеративного распределенного ГРИД-центра данных дистанционного зондирования и каталога метаданных для мониторинга добычи углеводородов с представлением каталога данных в Интернет (РНЦ).
Созданы интерфейсы ГРИД-сервисов данных для распределенной выборки, потоковой обработки и визуализации данных дистанционного зондирования с различных платформ и сенсоров.Основными из них являются федеративные сервисы управления профилями пользователей, сервис поиска метаданных и автоматического построения запросов к сервисам данных, и собственно сервисы доступа к разным уровням данных дистанционного зондирования, включая данные с отдельных орбит, мозаик орбит и продуктов высокого уровня, например, ежегодных баз данных стабильных ночных огней Земли. Сервисы доступа к данным позволяют не только выборку фрагментов данных, но и потоковую обработку данных (напр., сравнение по годам наблюдений), а также визуализацию данных, совмещая специализированные продукты дистанционного зондирования с электронными картами (РНЦ).
Разработаны распределенные файловые хранилища, базы данных и веб-сервисы выборки и визуализации данных для орбит, мозаик и баз данных стабильных ночных огней за период с 1992 по 2011 г. для спутников DMSP. Разработаны новые методы и алгоритмы детектирования факелов и оценки объемов сжигания попутного нефтяного газа (ПНГ) по данным со спутников DMSP (РНЦ).
Разработана технология выявления факельных установок (ФУ) для сжигания ПНГ на основе комплексной обработки данных ДЗЗ и векторных данных. Технология предполагает обработку инфракрасных каналов сенсора MODIS, включающую подчеркивание шлейфов от сгорания ПНГ на ФУ  на снимках в дни экстремальных температур, и выявления ярких точечных источников на ночных снимках. Следующие шаги предусматривают уточнение характера тепловых источников и их координат на снимках высокого и среднего разрешения и векторных данных различного характера (НИИ ПИиМГ).
Разработана структура геобазы данных, включая реляционную компоненту, для сбора сведений о ФУ, обработанных ДЗЗ и отчетных данных недропользователей для целей эффективного анализа и отработки методик оценки объемов сжигаемого ПНГ.
В качестве среды управления пространственной информацией был выбран программный комплекс GeoNetwork open source, основанный на принципах свободно распространяемого программного обеспечения с открытым исходным кодом.
В качестве геопространственного сервера используется свободное ПО Geoserver  (НИИ ПИиМГ).
Проведена апробация технологии сбора сведений о ФУ и геобазы для пилотной территории — Ханты-Мансийского автономного округа-Югры (ХМАО-Югры), в результате которой отобраны и предобработаны снимки MODIS на период 2006 — 2010 годы и собраны необходимые снимки среднего и высокого разрешения и векторные данные по топо-картам и лицензионным участкам, собрана таблица координат ФУ и групп ФУ с учетом предварительной оценки их активности по годам  (НИИ ПИи (НИИ ПИиМГ).
Разработаны структуры данных и подготовлены данные по снимкам MODIS и ФУ для пилотной территории (ХМАО-Югре) для размещения на ГРИД-сервисах, размещены в базе данных, которая доступна через Web-интерфейс  (НИИ ПИиМГ).
Предложены два подхода к оценке мощности ФУ — на основе измерений яркости свечения ФУ и на измерении геометрических характеристик шлейфа от ФУ на снимках MODIS (рисунок 1) (НИИ ПИиМГ).

11.jpg

Рисунок 1. Фотоплан с карт диаграммами мощностей ФУ на основе длин шлейфов

Ожидаемые результаты

Действующий федеративный распределенный ГРИД-центр данных дистанционного зондирования и каталога метаданных для мониторинга добычи углеводородов на примере сбора данных о функционировании ФУ для сжигания ПНГ с представлением каталога данных в Интернет.

Оценка эффективности предпринятых принципов и подходов создания федеративного распределенного ГРИД-центра и отладка рабочих потоков GRID-вычислений.

Верификация методик выявления активности ФУ и оценки объемов сжигаемого ПНГ, в плане абсолютных цифр и в динамике их изменения.

Сравнение информативности данных сенсоров MODIS и OLS DMSP для выделения открытого огня на ФУ в дневное и ночное время, включая возможности картирования тепловых шлейфов.

Сопоставление данных сенсоров MODIS и OLS DMSP с данными ИК каналов снимков среднего разрешения TERRA\ASTER, LANDSAT-5\TM и LANDSAT-7\ETM и нового спутника NOAA NPP.

Развитие и уточнение методик расчета мощности ФУ на основе данных MODIS и OLS DMSP.

Интегральная оценка календарных объемов сжигания ПНГ на ФУ в границах лицензионных участков, включая сравнение с альтернативными сведениями и калибровку