97261

Застосування даних глобальних цифрових моделей рельєфу при вирішенні задач народного господарства

Дипломная

География, геология и геодезия

Характеристика даних супутникових знімань. Використання геоінформаційних систем для зображення рельєфу земної поверхні. Огляд досвіду використання даних ЦМР у ГІС системах. Аналіз основних задач вирішуваних за допомогою ЦМР. Обробка даних SRTM та ASTER GDEM в ГІС. Аналіз основних потоків даних. Структура набору геопросторових даних для задач народного господарства.

Украинкский

2015-10-15

9.01 MB

10 чел.

Національний університет водного господарства та природокористування

Навчально-науковий інститут агроекології та землеустрою

Кафедра геодезії та картографії

Пояснювальна записка

до магістерської роботи

освітньо-кваліфікаційний рівень магістр

на тему «Застосування даних глобальних цифрових моделей рельєфу при вирішенні задач народного господарства»

Виконав: студент V курсу, групи ГІС-52м

спеціальності 8.08010105

Геоінформаційні системи і технології

Бойчук Б.О.

Керівник: Янчук О.Є.

Рецензент: Лагоднюк А.М.

м. Рівне – 2015 року

Національний університет водного господарства та природокористування

Навчально-науковий інститут агроекології та землеустрою

Кафедра землеустрою, кадастру, моніторингу земель та геоінформатики

Напрям підготовки 080101 Геодезія, картографія та землеустрій

Спеціальність 8.08010105 «Геоінформаційні системи та технології»

               ЗАТВЕРДЖУЮ

Завідувач кафедри землеустрою, кадастру, моніторингу земель та геоінформатики

                                                            __________________В. С. Мошинський

                                                            «01» травня 2015 року

ЗАВДАННЯ

НА МАГІСТЕРСЬКУ РОБОТУ СТУДЕНТУ

Бойчук Богдану Олександровичу

1. Тема роботи: «Застосування даних глобальних цифрових моделей рельєфу при вирішенні задач народного господарства»

керівник роботи Янчук Олександр Євгенович, к.т.н., доцент

затверджені наказом по університету від 15 травня 2015р. С.№233

2. Термін здачі студентом закінченої роботи:  8 червня 2015 р.

3. Вихідні дані до роботи:

  1.  Законодавчі та нормативні документи;
    1.  Літературні джерела;
    2.  Дані радарного топографічного знімання (SRTM та ASTER GDEM);
    3.  Матеріали топографічного знімання території Богдашівської сільської ради у масштабі 1:10000;
    4.  Матеріали топографічного знімання території Дубенського району у масштабі 1:50000.

4. Зміст пояснювальної записки:

4.1 Загальні відомості про використання висотних даних супутникових комплексів для вирішення задач народного господарства

4.2 Використання ГІС у задачах народного господарства

4.3 Практична реалізація запропонованої системи

5. Дата видачі завдання «01» травня 2015 року

Керівник магістерської роботи

_________________

Янчук О.Є.

Завдання прийняв до виконання

_________________

Бойчук Б.О.


КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН

п/п

Назва етапів магістерської роботи

Термін виконання етапів роботи

Примітка

1

Систематизація вихідних даних для дипломної роботи

01.05.2015 р.

2

Опрацювання методики та вимог до створення геоінформаційних систем

10.05.2015 р.

3

Оцінка точності використання даних SRTM на територію Дубенського району

20.05.2015 р.

4

Оцінка точності використання даних SRTM на територію Богдашівської сільської ради

20.05.2015 р.

5

Написання пояснювальної записки до магістерської роботи

30.05.2015 р.

6

Представлення закінчених матеріалів на відгук керівнику і рецензенту

08.06.2015 р.

Магістрант       __________________    Б.О. Бойчук

   

Керівник роботи           __________________    О. Є. Янчук


РЕФЕРАТ

Бойчук Б.О. Застосування даних глобальних цифрових моделей рельєфу при вирішенні народного господарства. – Рукопис.

Магістерська робота на здобуття освітньо-кваліфікаційного рівня магістр за спеціальністю 8.08010105 – «Геоінформаційні системи і технології». – Національний університет водного господарства та природокористування. – Рівне, 2015.

Магістерська робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаної літератури (24 джерела): 76 с., 49 рис., 3 IDEF0-діаграми, 2 UML-діаграми.

Виконання магістерської роботи охоплює декілька завдань, основними з яких є:

  1.  вивчення існуючих методів отримання глобальних ЦМР (цифрових моделей рельєфу);
  2.  аналіз задач, для вирішення яких можливе використання глобальних ЦМР;
  3.  формування структури геопросторових даних;
  4.  практична реалізація запропонованої системи.

Основна увага роботи концентрується на можливості застосування даних глобальних ЦМР та розробці набору геопросторових даних в ГІС системах при вирішенні задач народного господарства.

Ключові слова: географічна інформаційна система, глобальна цифрова модель рельєфу, задачі народного господарства, картограма крутості схилів, набір геопросторових даних.


ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ, СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ……………………………………………………

8

ВСТУП……………………………………………………………………

9

РОЗДІЛ 1 ЗАГАЛЬНІ ВІДОМОСТІ ПРО ВИКОРИСТАННЯ ВИСОТНИХ ДАНИХ СУПУТНИКОВИХ КОМПЛЕКСІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ НАРОДНОГО ГОСПОДАРСТВА ………………….

10

1.1 Характеристика даних супутникових знімань…………………….

10

1.2 Використання геоінформаційних систем для зображення рельєфу земної поверхні ……………………………......................................................

20

1.3 Огляд досвіду використання даних ЦМР у ГІС системах ……….

23

Висновки до розділу 1………………………………………………….

26

РОЗДІЛ 2 ВИКОРИСТАННЯ ГІС У ЗАДАЧАХ НАРОДНОГО ГОСПОДАРСТВА …………………………………………………………….

27

2.1 Аналіз основних задач вирішуваних за допомогою ЦМР…………………………………………………………………………….

27

2.2 Обробка даних SRTM та ASTER GDEM в ГІС...............................

29

2.3 Аналіз основних потоків даних ……………………………………

31

2.4 Структура набору геопросторових даних для задач народного господарства……………………………………………………………………

35

Висновки до розділу 2……………………………………………..…….

37

РОЗДІЛ 3 ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ ЗАПРОПОНОВАНОЇ СИСТЕМИ ……………………………………………………………………..

39

3.1 Побудова картограми крутості схилів на територію Дубенського району за даними SRTM та ASTER GDEM …………………………………

39

3.2 Побудова картограми крутості схилів на територію Богдашівської сільської ради за даними SRTM та ASTER GDEM …………

48

3.3 Дослідження відхилення нормальних та ортометричних висот….

54

3.4  Визначення площі водозбірних басейнів за даними SRTM…….

58

3.5 Моделювання зон покриття радіочастотних вишок ……………….

64

3.6 Публікація результатів в мережі……………………………………

70

Висновки до розділу 3………………………………………………….

71

ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ……………………………………………….

73

     СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ………………………………

74

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ, СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ

ГІС – географічна інформаційна система;

ДЗ – дистанційне зондування;

ПЗ – програмне забезпечення;

ЦММ – цифрова модель місцевонті;

ЦМР – цифрова модель рельєфу;

ASTER – (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) -вдосконалений супутниковий радіометр теплового випромінювання та відображення;

DSM – (Digital Surface Model) - цифрова модель місцевості;

GDEM – (Global Digital Elevation Model) - глобальна цифрова модель рельєфу;

GNSS – (Global Navigation Satellite System) – глобальна навігаційна супутникова система;

IDEF0 – (Integration Definition for Function Modeling) – методологія функціонального моделювання;

LIDAR – (Light Detection And Ranging) – технологія дистанційного зондування;

NASA – (National Aeronautics and Space Administration) - Національне агентство з аеронавтики і космонавтики США;

NOAA – (National Oceanic and Atmospheric Administration) - Національне управління океанічних і атмосферних досліджень;

SRTM – (Shuttle Radar Topography Mission) – дані радарного топографічного знімання;

TIN – Triangulated Irregular Network;

UML – (Unified Modeling Language) – уніфікована мова моделювання.


ВСТУП

Багато задач народного господарства потребують даних про рельєф. Ці дані відрізняються версіями (попередні дані, кінцеві та опрацьовані), за точністю, оновленням у часі тощо, тому нашою задачею є встановити, які задачі задовольняє точність глобальних ЦМР при їх вирішенні.

Актуальність теми. Так як, на теперішній час дані про рельєф отримуються переважно з паперових носіїв або з результатів наземного знімання, то визначення задач, для вирішення яких достатньо точності глобальних ЦМР дозволить підвищити ефективність вирішення таких задач та зменшить вартість робіт.

Мета і задачі. Метою моєї роботи є створення концепції використання даних глобальних цифрових моделей рельєфу в задачах народного господарства. Такий підхід дозволить без значних затрат часу на основі даних про рельєф приймати ефективні управлінські рішення.

Відповідно до поставленої мети робота передбачає вирішення наступних задач:

  1.  вивчення існуючих методів отримання глобальних ЦМР (цифрових моделей рельєфу);
  2.  аналіз задач, для вирішення яких можливе використання глобальних ЦМР;
  3.  формування структури геопросторових даних;
  4.  практична реалізація запропонованої системи.

Об’єктом дослідження є дані глобальних ЦМР та можливість їх використання в ГІС системах.

Предметом дослідження є формування структури набору геопросторових даних для вирішення задач народного господарства.


РОЗДІЛ 1

ЗАГАЛЬНІ ВІДОМОСТІ ПРО ВИКОРИСТАННЯ ВИСОТНИХ ДАНИХ СУПУТНИКОВИХ КОМПЛЕКСІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ НАРОДНОГО ГОСПОДАРСТВА

1.1 Характеристика даних супутникових знімань

Головним джерелом даних про земну поверхню і надалі залишаються карти, але в останні два десятиліття інтенсивно впроваджуються методи, пов'язані з цифровим представленням земної поверхні та динаміки її змін. Кінець ХХ століття, з його величезним за розмахом розвитком інформаційних технологій, характеризується кардинальними змінами в інженерній науці та практиці. Тому закономірно, що сучасні методи комп'ютерного опрацювання інформації базуються на створенні цифрових моделей рельєфу (ЦМР), які слугують основою для ГІС і є пріоритетними для вирішення цілої низки наукових та народно-господарських завдань. Наприклад, інтерактивні методи проектування інженерних споруд, аналіз просторових даних, управління територіями вимагають подання інформації про місцевість в цифровій формі. У більшості задач власне ЦМР є незамінною формою подання інформації про Землю або її частин від глобального до субрегіонального рівнів[1].

Космічна зйомка дозволяє вирішити завдання створення досить точних цифрових моделей місцевості із застосуванням високотехнологічних методів обробки даних ДЗЗ. Для створення такої продукції необхідні зображення, що утворюють стереопару, або інтерферометричну пару (тільки для радарних даних), що дозволяють отримати інформацію про рельєф місцевості, а також спеціалізоване програмне забезпечення для подальшої обробки отриманої інформації.

В даний час існує деяка плутанина в інтерпретації зарубіжної термінології:

  •  DEM = Digital Elevation Model = Висота рельєфу (ЦМР - Цифрова модель рельєфу, відображає природний рельєф місцевості);
  •  DSM = Digital Surface Model = Висота видимої поверхні (ЦММ - Цифрова модель місцевості, відображає природний рельєф місцевості з рослинністю та різноманітними штучними перешкодами (будинками та ін.), також на моделі відредаговані водні об’єкти, їм присвоєне однакове значення висоти);
  •  DTM = Digital Terrain Model - точного визначення не існує, в деяких випадках розглядається аналогічно ЦМР (DEM),в деяких випадках включає додаткову інформацію (Рис. 1.1).

Рисунок 1.1 – Різниця між DTM та DSM

Отже, під цифровою моделлю рельєфу – ЦМР (в англомовній науковій літературі — Digital Elevation Model, DEM) – у геоінформатиці звичайно розуміють цифрове подання топографічної поверхні у вигляді регулярної мережі комірок заданого розміру (grid DEM) або нерегулярної трикутної мережі (TIN DEM) для певної території. Ці дві форми подання ЦМР є в наш час взаємно конвертованими і мають практично однакові можливості щодо подання і аналізу рельєфу[2].

Глобальна цифрова модель рельєфу (Global Digital Elevation Model, GDEM) – засіб цифрового представлення тривимірних просторових об'єктів (поверхонь, рельєфів) у вигляді тривимірних даних як сукупності висот або відміток глибин для всієї планети Земля в цілому[3].

Цифрова модель рельєфу визначена як цифрове і математичне представлення рельєфу місцевості на основі дискретної сукупності вихідних точок, які дозволяють з заданою точністю відтворити реальну поверхню та її структуру. Дані для створення ЦМР отримують з фотограмметричних вимірювань, з наземного (геодезичного) знімання, шляхом сканування горизонталей на картах з фіксацією результатів в цифровій формі, за матеріалами дистанційного зондування або з використанням лазерних та інших систем, які дають просторові координати точок місцевості[1].

Загальнодоступність даних і технології побудови ЦМР, дають можливість багатьом країнам на створення національних моделей рельєфу, які використовуються для особистих потреб країни. Прикладами таких країн є США, Канада, Ізраїль, Данія і деякі інші країни.

Розглянемо загальнодоступні методи отримання даних глобальних ЦМР.

Висотні дані дозволяє отримувати система LIDAR (Light Detection And Ranging). LIDAR є методом дистанційного зондування із використанням імпульсного лазерного сканера. Ці світлові імпульси – в поєднанні з іншими даними, утворюють тривимірну інформацію про форму Землі та характеристики її поверхні. Таким чином можлива побудова як цифрової моделі рельєфу, так і цифрової моделі місцевості. Від висоти знімання залежить його точність. Середня точність повітряного лазерного сканування становить 15 см в плані і по висоті, максимальна – до 5 см. При цьому за один день можливе знімання до 1000 км2 [4]. 

Дана система дозволяє вченим та фахівцям вивчати як природні, так і штучні середовища з високою точністю. Вчені NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) використовують LIDAR, щоб отримати більш точні карти берегової лінії, зробити цифрові моделі рельєфу для використання в географічних інформаційних системах[5].

В 2001 році був запущений супутник Jason із запланованим терміном служби від 3 до 5 років. Jason-1 допоміг створити гігантську базу даних з топографії Світового океану за 20-річний період, яку почав поповнювати відомостями ще в 1992 р. супутник NASA / CNES Topex / Poseidon. Зробивши більш 53500 обертів навколо нашої планети, Jason-1 склав точні карти рівня моря, швидкості вітру і висоти хвиль для більш ніж 95% вільної від льоду поверхні океану, виробляючи свої вимірювання кожні 10 днів. Точність визначення висоти поверхні океану складала 4 см. Ця місія дозволила вченим глибше зрозуміти циркуляцію вод океану і відстежити підйом рівнів вод у морях, щоб робити більш точні прогнози погоди. Проте контакт з супутником Jason-1 був втрачений 21 червня 2013 року, а рішення про його виведення з експлуатації було прийнято 1 липня після низки безуспішних спроб диспетчерів відновити зв'язок. Вже з 2008 року був запущений супутник Jason-2. На початку 2015 NASA і його міжнародні партнери CNES , NOAA та EUMETSAT запустять супутник Jason-3, який продовжить топографічні дослідження океанічної поверхні, розпочаті Topex / Poseidon і супутниками Jason-1 і Jason-2 .

Вчені переконані, що Jason3 буде робити максимально деталізовані вимірювання рівня Світового океану на Землі, що дасть можливість отримати всеохоплюючі відомості про океанічної циркуляції і зміну клімату. Дані зі супутника доступні на сайті NOAA и CNES[6].

Супутник ERS-1 був спроектований для здійснення високоточних вимірювань при спостереженні за поверхнею Землі і її атмосферою. Він взяв на себе багато вимірювання, не доступні існуючих супутникових систем, включаючи інформацію про стан моря, морських вітрах, циркуляції океанічної води і рівні крижаного покриву.

Супутник був запущений 17 липня 1991 і за час свого існування передав більше 1.5 млн зображень за допомогою радара з синтезованою апертурою SAR ( Synthetic Aperture Radar). Ці знімки разом з даними, отриманими від інших приладів, знайшли застосування більш ніж у 4000 організацій по всьому світу. Інформацію від скаттерометра і висотоміра використовували метеорологічні служби для короткочасного і довгострокового прогнозу погоди, прогнозу швидкості і напряму вітру. Високою точністю відрізнялися вимірювання температури морської поверхні, критичною до змін клімату, виконані за допомогою радіометра. При спостереженні за температурними фронтами можна було визначити місцезнаходження риби в океані. Апарат стежив за циркуляцією океанічної води, переміщенням крижаних пластів і айсбергів. Комплексне дослідження поверхневих течій, топографії , температури і швидкості вітру дало можливість вченим спостерігати явище Ель-Ніньо. Інформація із супутника знайшла своє місце також у лісівництві, геології, сільському господарстві тощо. Супутник ERS-1 закінчив свою роботу 10 березня 2000 року через відмову бортової системи.

Наступником ERS-1 став супутник ERS-2, що запущений в 1995 році. Експлуатація супутника була припинена в липні 2011 році. З тих пір, у зв'язку з поломкою записуючого пристрою, зйомка ведеться тільки в межах доступності наземних станцій ESA. Дані зі супутників можна замовити із архіву (7-14 днів) та на замовлення (не більше 50 днів з моменту замовлення).

Основні технічні характеристики:

  •  Просторова роздільність - 26×30 метрів;
  •  Ширина полоси знімання – 100 км.;
  •  Швидкість передачі даних на наземний сегмент - 105 Мбіт/с;
  •  Формат файлів – CEOS[7].

Космічні апарати Terra і Aqua є частиною комплексної програми NASA EOA (Earth Observing System), спрямованої на дослідження Землі і складається з трьох спеціалізованих супутників Terra, Aqua і Aura, призначених для дослідження суші, води і атмосфери відповідно.

Одним з ключових інструментів американських супутників серії EOS є спектрорадіометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). MODIS, встановлений на супутниках Terra і Aqua, має 36 спектральних каналів з 12-бітовим радіометричним розділенням у видимому, ближньому, середньому і далекому ІЧ діапазонах, і дозволяє проводити регулярну зйомку одній території з просторовим дозволом до 250 м. Розрахунковий термін перебування на орбіті становить близько 6 років. Основні технічні характеристики наведені в таблиці 1.1[8].

Таблиця 1.1 – Характеристика даних

Дата запуску: 4 травня 2002 року

Режими/Канали

1-2

3-7

8-19

20-25

26

27-36

Спектральний діапазон(мкм):

0,36-0,88

0,46-2,16

0,41-0,97

3,66-4,55

1,36-1,39

6,54-14,39

Просторове розділення в надирі:

250 м.

500 м.

1000 м.

Ширина полоси знімання

2300 км

Радіометричне розділення:

12 біт на піксель

Періодичність знімання:

2 рази на день

Результат роботи ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) GDEM розроблений спільно METI (Minister of Economy, Trade and Industry) і NASA (The National Aeronautics and Space Administration). Сенсор ASTER створений METI і запущений на борту супутника NASA Terra в грудні 1999 року. Сенсор має можливість стереоскопічної зйомки уздовж смуги прольоту за допомогою двох телескопів, що знімають в надир. Просторова роздільна здатність в плані – 15 метрів. Одна сцена ASTER у видимому або ближньому інфрачервоному діапазоні має розмір 4100 на 4200 елементів, що відповідає 60×60 км на поверхні Землі. Для створення ASTER GDEM використовувалася автоматична обробка всього архіву даних ASTER, що налічує 1,5 мільйона сцен.

Дані безкоштовні і доступні через NASA Reverb. ASTER GDEM охоплює поверхню суші між 83° пн.ш. і 83° пд.ш. і налічує 22600 фрагментів розміром 1°×1°. ASTER GDEM поширюється в форматі GeoTIFF в географічній системі координат (широта/довгота) і роздільною здатністю 1 кутова секунда (приблизно 30 метрів). Система координат даних WGS84/EGM96. У таблиці 1.2 зведені основні характеристики ASTER GDEM.

Таблиця 1.2 – Характеристика даних ASTER GDEM

Розмір фрагмента

3601 x 3601 (1°×1°)

Роздільність

1 кутова секунда (30 м)

Географічні координати

Широта, довгота

Вихідний формат ЦМР

GeoTIFF, 16 біт з бітом знака, система координат WGS84/EGM96

Спеціальні значення

9999 для прогалин в даних, 0 для води

Охоплення

83° пн.ш. - 83° пд.ш., 22600 фрагмента

Обсяг на диску

25963980 байт (близько 26 мегабайт)

Статистично ASTER GDEM характеризується попередньою оцінкою точності в 20 метрів (довірчий інтервал 95%) по всьому світу. Точність деяких фрагментів істотно краще 20 метрів, деяких істотно гірше. Продукт містить аномалії і артефакти, які можуть зменшити його застосовуваність в деяких додатках, так як вони можуть вносити істотні на локальних масштабах великі вертикальні помилки. Незважаючи на ці недоліки, ASTER GDEM може виявитися корисним у багатьох проектах, включаючи глобальні[9].

SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) – радарна топографічна зйомка в більшій частині території земної кулі, за винятком найбільш північних (˃60°) та найбільш південних широт (>54°), а також океанів, вироблена за 11 днів у лютому 2000 р за допомогою спеціальної радарної системи «Шаттл». Двома радіолокаційними сенсорами SIR-C і X-SAR, було зібрано понад 12 терабайт даних. Дані SRTM доступні безкоштовно в декількох видах, зокрема, версія даних у форматі GeoTIFF (мозаїки 5×5 градусів) з виправленими областями.

Основні характеристики даних:

  •  глобальне покриття з обмеженнями по широті;
  •  роздільність приблизно 25 × 25 метрів;
  •  горизонтальна точність близько 20 метрів, вертикальна близько 16 метрів;
  •  загальний обсяг даних близько 100 Гб.

Дані SRTM є вільно доступними тільки з  90-метровою роздільною здатністю на весь світ і 30-метровою роздільною здатністю на територію США[10].

Проте, справжній прорив у цій сфері буде зумовлений проектом WorldDEM. Набір даних з безпрецедентною якістю, точністю та охопленням буде доступний з 2014 року для всієї поверхні суші Землі – від полюса до полюса. Точність WorldDEM перевершить будь-яку супутникову глобальну модель рельєфу, доступну сьогодні.

WorldDEM гарантує глобальну ЦМР без будь-яких ліній розриву в регіональних або національних кордонах, викликаних різними процедурами вимірювання або збору даних кампаніями зміщеними в часі. Це забезпечать німецькі радіолокаційні супутники  високого дозволу TerraSAR-X і TanDEM-X, які утворюватимуть високоточний радіолокаційний інтерферометр в просторі. Два датчика можуть отримувати дані абсолютно надійно, вони працюють незалежно від хмарності і умов освітленості (Рис. 1.2).

Рисунок 1.2 - Супутники  високого дозволу TerraSAR-X і TanDEM-X

Дані про однорідну модель рельєфу будуть доступні для всієї поверхні суші Землі, тобто на 150 мільйонів квадратних кілометрів в 2014 році.

Точність глобальної ЦМР матиме наступні унікальні особливості (Рис. 1.3):

  •  висока якість даних;
  •  узгоджені в часі набори даних, завдяки збору даних в рамках тільки 2,5 років;
  •  наземного контролю інформації не потрібно завдяки високій геометричній точності датчиків;
  •  ручне редагування забезпечує міжнародні стандарти якості.

Рисунок 1.3 - WorldDEM  в порівнянні з SRTM 90 та SRTM 30

Порівнюючи SRTM 90 (ліворуч) і WorldDEM™ (праворуч) дані, видно істотне поліпшення точності і якості нового набору даних.

Проте дані WorldDEM не безкоштовні, для прикладу архівні дані без пост-обробки 8.00€ / км2, а дані з врахуванням рослинності, забудови та гідрографії - 14.00€ / км2 [11].

Продукт Geo Elevation, виробництва компанії SPOT Image - це унікальне на сьогоднішній день рішення з продажу готових цифрових моделей місцевості, отриманих шляхом обробки як оптичних стереоскопічних даних, одержуваних орбітальної угрупованням SPOT, так і радарних даних (TerraSAR-X). Geo Elevation містить в собі три основні категорії даних.

Elevation 30:

  •  Доступно більше 50 мільйонів квадратних кілометрів покриття;
  •  Вертикальна і горизонтальна точність DEM краще ніж 6 метрів, розмір пікселя - 30 метрів;
  •  Відмінні точностні характеристики;
  •  Можливість поставки безпосередньо як самого DEM (DTED2 DEM), так і ортозображення даного регіону + «маска якості»;
  •  Elevation 30 виробляється на основі комбінації фотограмметричної обробки даних та обробки радарних знімків;
  •  Ціна 2.30 € при мінімальному замовленні - 3000 квадратних кілометрів.

Elevation 10:

  •  Абсолютна вертикальна точність DEM краще 5 метрів, розмір пікселя - 10 метрів;
  •  Ціна 17 € при мінімальному замовленні даних від 500 квадратних кілометрів;
  •  Продукт сформований за допомогою поєднання технологій обробки стерео пар StripMap, уточнених даними TerraSAR-X;
  •  Можливість поставки безпосередньо як самого DEM (DTED3 DEM) так і ортозображення даного регіону + «маска якості».

Elevation +

  •  DEM розраховується на основі знімків, отриманих з борту літака;
  •  Високо детальні дані з плановим дозволом до 1 метра;
  •  Вертикальна точність - 20 см (LE 90);
  •  Планова точність - 50 см (CE 90);
  •  Найвища точність ЦМР у всій лінійці Geo Elevation [12].

Цифрова модель рельєфу є важливою функцією в географічних інформаційних системах, так як з її допомогою можна змоделювати рельєф території та візуалізувати його у вигляді тривимірних зображень, тим самим, надаючи можливість для побудови віртуальних моделей місцевості.

1.2  Використання геоінформаційних систем для зображення рельєфу земної поверхні

Значного використання геоінформаційні системи і технології набули у картографії, топографії, через зручність їхнього застосування для візуалізації географічних даних шляхом створення цифрових моделей рельєфу і просторового аналізу. Ці особливості ГІС забезпечують унікальні можливості вирішення низки завдань, пов’язаних з аналізом та прогнозом, виділенням головних чинників і можливих наслідків, планування стратегічних і поточних наслідків рішень. Перспектива використання ГІС очевидна, оскільки вони не лише зберігають, обробляють та візуалізують географічні дані, а й можуть бути використані під час управління територією, її охороною та моніторингом [13].

Шляхом накладення різних растрових шарів можна аналізувати та прогнозувати поширення того чи іншого явища. Окремо треба виділити рельєф як один з головних чинників, що визначають розподіл тепла і вологи на поверхні, регулюють стан біоти. Знання характеристик рельєфу – необхідна умова оцінювання стану території, її ролі в геосистемній ієрархії природних комплексів, для вирішення завдань природокористування. Головне джерело інформації про рельєф сьогодні – топографічні карти, що так чи інакше відображають рельєф у вигляді горизонталей. Відображення рельєфу є одним із найдорожчих та трудомістких процесів, оскільки цифрування всіх горизонталей потребує дуже багато часу. Розвиток ГІС-технологій на засадах геоінформаційної концепції – ініціює комп’ютерні форми відображення характеристик рельєфу у вигляді растрових (рельєф відображають у вигляді матриці, в якій кожній комірці присвоєна певна висота) і векторних (рельєф відображають у лінійному (горизонталі) або точковому вигляді) геозображень (Рис.1.4).

Рисунок 1.4 – Растрове (a) та векторне (б) зображення рельєфу

Сьогодні в разі потреби відобразити рельєф щораз частіше використовують дані дистанційного зондування Землі. Таких даних, які можуть бути фактично готовою топоосновою чи цифровою моделлю рельєфу (ЦМР), з кожним роком у світі стає більше, до того ж, вони вільно доступні для будь-кого. Такі дані можна легко отримати, маючи тільки комп’ютер, з доступом до всесвітньої мережі Інтернет. Однією із найглобальніших місій для дослідження рельєфу земної кулі була місія SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). До інших поширених цифрових моделей рельєфу належать дані таких форматів, як SDTS (Spatial Data Transfer Standard), DRG (Digital Raster Graphics), DLG (Digital Line Graph) DTED ASTER, Landsat, EarthSat та EarthKam Data, проте більшість з них доступні тільки на окремі ділянки земної кулі, переважно це територія Північної Америки (США та Канада) та Західної Європи [13].

Візуалізацію рельєфу виконують шляхом створення цифрових моделей рельєфу. Є два кардинально різні методи отримання моделей рельєфу.

Перший спосіб – це методи дистанційного зондування (ДЗ) і фотограмметрія, де є багато напрацювань, методик і достатня точність результатів. Проте висока роздільна здатність отриманих у такий спосіб моделей рельєфу не має належного застосування в більшості випадків. В Україні з об’єктивних причин запровадження комп’ютерних технологій відбувається повільніше, ніж на Заході. Труднощі пов’язані з недостатнім розвитком національних і регіональних баз даних, з високою ціною на програмне забезпечення світового рівня, порівняно дорогих новітніх радарних і космознімків тощо (рис. 1.5 ).

Другий спосіб – побудова моделей рельєфу шляхом інтерполяції оцифрованих ізоліній з топографічних карт. Цей підхід також не новий, має переваги і недоліки. З недоліків можна назвати трудомісткість і деколи недостатньо задовільну точність моделювання. Варіанти моделювання можна розгрупувати за принципом моделювання. Перш за все, варто згадати моделі, зображені у вигляді TIN (Triangulated Irregular Network), побудовані на підставі тріангуляції Делоне. Окрім цього, моделі TIN можна використовувати для генерації додаткових даних, якщо їх бракує для інтерполяції.

Рисунок 1.5 – Приклад цифрової моделі рельєфу на основі даних SRTM

Для відображення рельєфу використовують регулярну сітку і нерегулярну тріангуляційну мережу (TIN). Модель TIN дає ліпше відображення рельєфу в разі сильно розчленованої місцевості. Проте TIN-модель важко оновлювати. Інша негативна риса TIN – надмірна складність створення рівнів деталізації. Внаслідок цього візуалізація в режимі реального часу на основі TIN утруднена.

У 2004 р. компанія Leica Geosystems запропонувала ще одну принципово нову методику отримання рельєфу певної території. В її основі – технологія лазерного сканування поверхні LIDAR (Light Detection and Ranging), яка дає змогу відразу отримувати готову цифрову модель рельєфу та аерофотознімки високої роздільної здатності (розмір пікселя 20 см). Принцип дії такого приладу такий, як лазерного радару, що закріплений на борту літака та з’єднаний з GPS приймачем; це дає змогу відразу отримувати закоординовані дані про відстань того чи іншого об’єкта на землі до літака, у форматі шейп файлів (формат з яким працюють чи не всі геоінформаційні пакети). Така технологія особливо зручна в разі потреби відобразити поверхню антропогенно змінених або забудованих територій, адже вихідним матеріалом є не тільки форма рельєфу, а й висота та форма наземних об’єктів. Цю технологію активно застосовують для 3D моделювання міських територій, оскільки всі потрібні для цього дані і вимірювання, на які в минулому витрачали роки, тепер можна отримати за день [13].

1.3 Огляд досвіду використання даних ЦМР у ГІС системах

Подібну роботу проводив Постельняк А.О. У своєму дослідженні  він виконував – комплексне порівняння точності обох моделей рельєфу на територію м. Києва та оцінювання можливості використання їх для створення ортофотокарт і ортофотопланів на основі космічних знімків високої та надвисокої роздільної здатності.  Було досліджено питання можливостей двох глобальних цифрових моделей рельєфу SRTM та ASTER GDEM на основі їх порівняння з еталонною орографічно-тріангуляційною моделлю на територію м. Києва (Рис. 1.6). Результати засвідчили, що перша модель, незважаючи на її нижчу роздільну здатність, із більшості показників має вищу локальну точність. Також виявлено, що локальна точність SRTM мінімум у два рази вища заявлених 16 м, а локальна точність ASTER GDEM також перевищує заявлені 17 м. Додатково була про аналізована можливість використання цих за гальнодоступних ЦМР при створенні ортофотокарт і ортофотопланів за космічними знімками високої та надвисокої роздільної здатності. Встановлено, що цифрова модель рельєфу SRTM придатна для створення ортофотокарт масштабу 1:10000 і дрібніших, а ASTER GDEM – для масштабу 1:25000 і дрібніших. Також встановлена можливість використання означених ЦМР для створення ортофотопланів масштабів 1:5000 та 1:2000. За результатами досліджень показники точності моделі SRTM – 3,57 м, а ASTER – 7,53 м[14].

 

Рисунок 1.6 - Межі досліджуваної території м. Київ

На базі НУ «Львівська політехніка» проводилилися дослідження на тему: Методи фотограмметичного та картографічного супроводу багаторівневої системи моніторингу ерозійних грунтових процесів.

Основною метою досліджень, проведених в рамках дисертаційної роботи Процика М.Т. є розробка і реалізація багаторівневої системи моніторингу ерозійних ґрунтових процесів з використанням ГІС. Для проведення дослідження вибрано територію в межах Бузького району Львівської області басейну ріки Західний Буг (Рис.1.7).

Було досліджено якість висотних моделей SRTM та ASTER GDEM на район басейну р. Західний Буг. Це дослідження складалось з двох частин. Перша частина є статистичною оцінкою з використанням координат 67 пунктів державної геодезичної мережі (ДГМ) в районі міст Сокаль-Кам’янка-Бузька.

Рисунок 1.7 - Покриття даними SRTM території басейну р. Західний Буг в межах України

Оцінювалась точність обох глобальних ЦМР на основі їх відхилення від висот пунктів ДГМ. Отримано середні квадратичні помилки визначення висот для моделі мережі SRTM 3,5 м та для моделі ASTER GDEM 6,3 м. Ці показники відповідно у 4,5 та у 3 рази перевищують заявлену постачальниками даних точність. Друга частина дослідження передбачала порівняння поверхонь, отриманих за моделями SRTM та ASTER GDEM з еталонною ЦМР, отриманою за картографічними даними (масштаб 1:10000, переріз рельєфу 1 м) на Буський район Львівської області. Шляхом попіксельного віднімання поверхонь отримано растрову карту, яка демонструє відхилення поверхні SRTM від еталонної поверхні. Аналіз цієї карти показав переважання абсолютних помилок в діапазоні значень від -3 м до 0 м на відкритих і забудованих територіях. Додатні відхилення в діапазоні значень від 5 м до 20 м зустрічаються на заліснених ділянках місцевості. Від’ємні помилки, до 20 м, зустрічаються на територіях з вираженою пересіченістю (в Буському районі це ландшафтні утворення „Грядове Побужжя” та „Вороняки”). Зсув середнього значення на - 0,3 м ймовірно відображає неспівпадіння рівневої поверхні моря (еталонна ЦМР побудована в Балтійській системі висот) з поверхнею геоїда EGM96. Таким чином, одержані нами результати підтверджують тезу, що незважаючи на всі покращення і уточнення, і модель SRTM, і модель ASTER GDEM є моделями топографічної поверхні, а не моделями рельєфу. На відкритих територіях їхня точність в 3-4 рази перевищує точність, заявлену постачальниками даних, що робить їх цінним джерелом інформації для виконання досліджень регіонального і національного охоплення[15].

Висновки до розділу 1

В 1 розділі магістерської роботи розглянуто поняття ЦМР, також досліджено відмінність між цифровою моделлю рельєфу та цифровою моделлю місцевості.   Описано основні характеристики загальнодоступних даних глобальних ЦМР, детальніше розглянуто дані SRTM, ASTER GDEM та World DEM.

Розглянуто можливості використання геоінформаційних систем для просторового аналізу та технології створення цифрових моделей рельєфу.

Також, вивчено вітчизняні публікації на тему використання космічних знімків високої та надвисокої роздільної здатності SRTM та ASTER GDEM відносно території України при створенні ортофотокарт і ортофотопланів.


РОЗДІЛ 2

ВИКОРИСТАННЯ ГІС У ЗАДАЧАХ НАРОДНОГО ГОСПОДАРСТВА

2.1 Аналіз основних задач вирішуваних за допомогою ЦМР

Головним джерелом даних про земну поверхню і надалі залишаються карти, але в останні два десятиліття інтенсивно впроваджуються методи, пов'язані з цифровим представленням земної поверхні та динаміки її змін. Тому закономірно, що сучасні методи комп'ютерного опрацювання інформації базуються на створенні цифрових моделей рельєфу, які слугують основою для ГІС і є пріоритетними для вирішення цілої низки наукових та народно-господарських завдань[16].

З появою загальнодоступних даних глобальних ЦМР та потужного програмного забезпечення з великими можливостями стало можливо вирішувати задачі народного господарства:

  •  моделювання задач землеустрою (визначення експозиції схилів, побудова горизонталей, побудова ухилів);
  •  моделювання гідрологічної мережі (визначення межі водозбірних басейнів);
  •  визначення стійкості схилів та їх ерозійної безпеки (при оновленні даних у часі);
  •  аналіз зони покриття радіочастотних вишок (побудова карт із зонами покриття, вибір оптимального розташування вишок мобільних операторів та вишок цифрового телебачення);
  •  моделювання задач будівництва ( планування трас лінійних споруд (дорожньої мережі, трубопроводи)).

Під час вирішення цих задач почали застосовувати методи автоматизованого проектування. Ці методи ґрунтуються на цифрових моделях місцевості й оперують не тільки цифровими розрахунками, а й цифровими графічними даними.

Для розгляду основних завдань розроблюваної автоматизованої системи, описання основних взаємозв’язків і залежності між групою «варіантів використання» і «акторами» що беруть участь у процесі була створена діаграма сценаріїв виконання UML (Рис. 2.1). На ній зображені основні функції запроектованої геоінформаційної системи, та хто буде займатись їх реалізацією.

Рисунок 2.1 – Діаграма сценаріїв використання (основні задачі, які буде вирішувати система)

2.2 Обробка даних SRTM та ASTER GDEM в ГІС

Дані SRTM та ASTER GDEM є вільно доступні в мережі Інтернет за посиланням: http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/, але обов’язково потрібно пройти реєстрацію(Рис.2.2).

Рисунок 2.2 –Зовнішній вигляд сторінки

Подальша робота із завантаженимим даними буде проходити в програмному продукті ArcGIS. Частина ЦМР є завелика, як для території району, так і для сільської ради, тому за допомогою інтегрованого додатку ArcToolbox використовуючи команду «Вырезание (Clip)» по лінійному контурі (Рис.2.3).

Рисунок 2.3 –Обрізання растру по контуру

Після обрізання фрагменту потрібно провести фільтрацію даних, для того, щоб виключити із знімку пікселі із значенням 0. Ця функція доступна, як за допомогою додатка ArcToolBox, так і за допомогою додаткового модуля до ArcGISArcHydroTools.(Рис 2.4)

Рисунок 2.4 – Фільтрація даних

І кінцевим етапом підготовки даних до роботи є проведення класифікації зображення за значенням висоти.(Рис. 2.5)

Рисунок 2.5 – Класифікація даних

2.3 Аналіз основних потоків даних

Для більш детального представлення процесів, що будуть
виконуватись у системі, за допомогою синтаксису мови концептуального моделювання IDEF0, було побудовано концептуальну модель використання даних ASTER GDEM при вирішенні завдань землеустрою. Зокрема представлено процес побудови картограми екологічної придатності земель, а саме створення картограми крутості схилів на основі даних глобальних ЦМР.

Метою побудови є функціональні схеми досліджуваної системи, що описують всі необхідні процеси з точністю, яка достатня для однозначного моделювання діяльності системи.

В основі методології лежить поняття функціонального блоку. Модель IDEF0 починається з подання системи як єдиного цілого – одного функціонального блоку, тобто контекстною (батьківською) діаграмою. Метою цієї діаграми є показати основне завдання запроектованої системи. У процесі декомпозиції функціональний блок контекстної діаграми піддається деталізації на інші діаграми. Отримана діаграм другого рівня містить функціональні блоки, що відображають головні підфункції функціонального блоку контекстної діаграми і називається дочірньою діаграмою відносно нього. За аналогією – функціональні блоки, розміщені на дочірній діаграмі називаються дочірніми блоками. Кожен із дочірніх блоків у свою чергу, може бути деталізований на діаграмі нижчого рівня. В даній  роботі створено 3 IDEF0 діаграми:

- контекстна – «Побудова картограми екологічної придатності земель» (Рис 2.6);

- дочірня відносно контекстної діаграми побудови картограми екологічної придатності земель (Рис 2.7);

- ще одна дочірня діаграма, батьківським блоком якої є функціональний блок А1,  «створення картограми крутості схилів» (Рис. 2.8) яка є останнім етапом деталізації опису процесу.

Рисунок 2.6  - Контекстна діаграма «Побудова картограми екологічної придатності земель»

Рисунок 2.7 – Дочірня діаграма відносно контекстної «Побудова картограми екологічної придатності земель»


 Рисунок 2.8Дочірня діаграма «Створення картограми крутості схилів»


Картограма екологічної придатності земель створюється інженером – геоінформатиком на основі  картограми крутості схилів та картограми агровиробничих груп ґрунтів.

В свою чергу картограма крутості схилів створюється на основі даних ЦМР та планово-картографічній основі, за картограмою крутості схилів та за допомогою додаткових даних про ґрунтові умови створюється картограма агровиробничих груп ґрунтів. Обидва процеси регламентується технічними вказівками «Склад категорій придатності і класів земель» від 06.09.1975р.

Основою для створення картограми крутості схилів є дані глобальних ЦМР, а саме дані ASTER GDEM, які можна вільно скачати на сайті – http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/. Подальша робота буде проводитися в ПЗ ArcGIS. Для зручнішої роботи потрібно обрізати наш знімок по масці, і після цього провести фільтрацію даних для того, що виключити із знімку пікселі із значенням 0. Після проведення фільтрації, знімок потрібно класифікувати за значенням висоти (z). І завершальним етапом є побудова самих ухилів (за допомогою додаткового модуля ArcGISSpatial Analyst).

2.4 Структура набору геопросторових даних для задач народного господарства

Створення єдиного інформаційного простору може бути вирішене тільки на основі використання узгодженої методологічної та технологічної бази, яка повинна будуватись на основі сучасних інформаційних технологій з максимальним використанням існуючих інформаційних ресурсів, баз даних та технічних засобів.

Інфраструктура просторових даних – це, перш за все, принципи, на основі яких мають бути побудовані сучасні ГІС, це концепція, в якій має бути закріплено впровадження стандартів обміну геоданими і створення загальнодоступного каталогу геоінформаційних ресурсів і служб.

Набір геопросторових даних для вирішення задач народного господарства представленний діаграмою класів (Рис. 2.9).

Рисунок 2.9 – Набір геопросторових даних

Він повинен включати інформацію про:

  •  гідрографію (глибина, тип дна);
  •  рослинність (вид рослинності, основні характеристики);
  •  ґрунтові умови (тип грунту, фізико – механічні характеристики, тощо);
  •  рельєф території (висотні відмітки);
  •  територіальне положення;
  •  дорожню мережу.

Проаналізувавши набір геопросторових даних, можна сказати, що дані про гідрографію потрібні для визначення межі водозбірних басейнів, моделювання зон затоплення. За даними про ґрунтові умови, можна побудувати картограму агровиробничих груп ґрунтів. Дані про рельєф території можна отримати з наземного знімання та автоматизованих супутникових систем, на основі цих динних можна вирішити такі задачі:

  •  побудова горизонталей;
  •  визначення ухилу;
  •  визначення експозиції схилу;
  •  побудова картограми крутості схилів;
  •  визначення зон покриття радіочастотної вишки.

Для моделювання задач будівництва (планування лінійних споруд – дорожна мережа, трубопроводи) потрібно використати дані про рельєф, дані про будівлі та споруди, дані про дорожню мережу, дані про ґрунтовий склад.

Висновки після розділу 2

В даному розділі обгрунтовано необхідність впровадження геоінформаційного забезпечення для вирішення задач народного господарства.

Детально описано обробку даних SRTM та ASTER GDEM в програмному комплексі ArcGIS, починаючи від скачування даних, і закінчуючи класифікацією за значенням висоти.

Представлено основні завдання, в концепції запроектованої геоінформаційної системи, у вигляді діаграми сценаріїв виконання UML. За допомогою синтаксису мови концептуального моделювання IDEF0, побудовано концептуальну модель використання даних глобальних ЦМР при побудові картограми екологічної придатності земель.

Визначено елементи набору геопросторових даних, та розроблено модель набору геопросторових даних для геоінформаційного розв’язання задач народного господарства, яка включає дані про рельєф території, гідрографію, рослинність, дорожню мережу, територіальне положення, дані про будівлі і споруди, грунтові умови, дані геодезичних знімань, аеро та супутникові знімки, дані АСС.


РОЗДІЛ 3

ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ ЗАПРОПОНОВАНОЇ СИСТЕМИ

3.1 Побудова картограми крутості схилів на територію Дубенського району за даними SRTM та ASTER GDEM

Для оцінювання можливості використання даних глобальних ЦМР у задачах землеустрою необхідно створити і порівняти дані, що містять висотну інформацію, отриману традиційним шляхом та за допомогою супутникових комплексів. Зокрема, для перевірки точності отриманих даних використовується їх порівняння з векторизованими горизонталями та ЦМР на територію окремого адміністративного району (Дубенський район Рівненської області) (масштаб 1:50000). Такий масштаб картографічного матеріалу використовується при розробці програм використання земельних ресурсів району.

В якості «підкладки» для дослідження використано знімок території Дубенського району завантажений  з програми SAS.Планета та імпортований у програмне середовище ArcGIS (Рис 3.1).

SAS.Планета - вільна програма, призначена для перегляду і завантаження супутникових знімків високої роздільної здатності та звичайних карт, що представляються такими сервісами, як Google Earth, Google Maps, Bing Maps, DigitalGlobe, " Космоснімки", Яндекс.Карти, Yahoo! Maps, VirtualEarth, Gurtam, OpenStreetMap, eAtlas, iPhone maps, карти Генштабу та ін., але, на відміну від цих сервісів, всі викачані карти залишаться на комп'ютері, і користувач  має змогу їх переглядати навіть без підключення до інтернету. Крім супутникових карт можлива робота з політичною, ландшафтною, поєднаною картами, а також картою Місяця і Марса. Завантаження карт здійснюється як виділенням деякій області (можливо не прямокутної ) , так і в процесі переміщення по карті. Карти часто оновлюються - програма дозволяє завантажити лише найновіші[17].

Рисунок 3.1 - Знімок території Дубенського району завантажений в ПС ArcGIS

Межу району і горизонталі, створені способом ручної векторизації в програмному комплексі AutoCAD, імпортовано за допомогою інтегрованого додатку ArcToolbox.

По-етапно буде створена цифрова модель рельєфу, яка заснована на TIN.  TIN - це модель просторових даних, що являє собою сукупністю з'єднаних між собою плоских трикутних граней, що спираються на нерівномірно розміщену в просторі мережу точок з відомими відмітками топографічної поверхні. У TIN-моделі може зберігатися інформація тільки про відмітки характерних точок поверхні, розміщених на структурних лініях рельєфу, - вододілах, тальвегах, а також переломах поздовжнього і поперечного профілів схилів. У зв'язку з цим цей різновид ЦМР може забезпечити дуже компактне і досить ефективне і для візуального представлення, і для виконання багатьох аналітичних процедур (обчислення відхилень, експозицій та ін ) зберігання інформації про рельєф даної території[18].

Після опрацювання даних  вручну, перевірки їх коректності та внесення необхідної атрибутивної інформації  про кожен елемент одержано вихідні дані, з якими порівнювалися результати дослідження. За одержаними горизонталями побудована ЦМР.

Спочатку, за допомогою модуля 3D Analyst, була створена TIN – модель за значеннями висоти горизонталей (Рис.3.2). 

Рисунок 3.2 – Створення TIN - моделі

Для подальшої роботи, отриману TIN – модель потрібно конвертувати в растр (Рис.3.3)

Рисунок 3.3 – Конвертація TIN – моделі в растр

З отриманої ЦМР, за допомогою модуля 3D Analyst,   створюємо картограма крутості схилів для масштабу 1:50000 (Рис. 3.6а).

Подальша робота полягає у скачуванні глобальних ЦМР за даними SRTM (рис.3.5б) та даними ASTER GDEM (рис. 3.5в), створенні картограм крутості схилів для досліджуваної території (рис.3.6б та рис. 3.6в), та побудові горизонталей з перерізом 20 м, як на вихідному матеріалі (рис 3.4б та 3.4в).


   

                                 а б в

Рисунок 3.4 – Межа та горизонталі Дубенського району:
(
а) – оцифровані вручну, (б) – побудовані за даними SRTM,       

(в) - побудовані за даними ASTER GDEM


 

  

     а                                                               б                                                    в           

Рисунок 3.5 – Відображення цифрової моделі рельєфу:

(а) – за даними оцифрованими вручну, (б) – за даними SRTM, (в) - за даними ASTER GDEM 


 

а б в

 

Рисунок 3.6 – Ухили побудовані для території Дубенського району:

(а) – за даними ЦМР після оцифрування  вручну,(б) – за даними SRTМ, (в) - за даними ASTER GDEM


З візуального порівняння результатів видно, що загальна характеристика форм рельєфу повторюється на всіх матеріалах, однак найкраща вираженість дрібних форм рельєфу спостерігається у моделях отриманих за даними ASTER.

Для визначення числових характеристик точності отриманих поверхонь обчислено різницю поверхонь ЦМР у метрах (Рис 3.7-3.9).

Як видно з рис. 3.8 та 3.10 СКП відхилення ЦМР SRTM та ASTER від вихідної ЦМР, одержаної за відвекторизованими горизонталями, становить 12,5 та 15,1 м відповідно. Тобто відхилення менші від використаного вихідного перерізу горизонталей, що свідчить про можливість використання даних глобальних ЦМР для вирішення представленої задачі.

Рисунок 3.7 – Розрахунок різниці поверхонь ЦМР території Дубенського району отриманих класичним способом та за даними SRTM

Рисунок 3.8 – Класифікація розрахунку різниці поверхонь ЦМР для території Дубенського району, отриманих класичним способом та за даними SRTM

Рисунок 3.9 – Розрахунок різниці поверхонь ЦМР території Дубенського району отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM

Рисунок 3.10 – Класифікація розрахунку різниці поверхонь ЦМР для території Дубенського району, отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM

Виходячи з одержаних результатів, для вирішення землевпорядних задач, які розв’язуються в межах території району (де використовуються картографічні матеріали у масштабі 1:50000 й переріз горизонталей 10-20 метрів), використання даних SRTM та ASTER GDEM цілком прийнятне.

Середнє квадратичне відхилення різниць поверхонь ЦМР на територію Дубенського району, отриманих класичним способом та за даними SRTM становить 12,5 м, а отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM 15,1 м, що менше використаної для порівняння висоти перерізу рельєфу.

Крім того, з результатів візуального порівняння рисунків 3.4-3.5 очевидно, що дані SRTM та ASTER GDEM дозволяють виявити та врахувати дрібніші форми рельєфу, ніж ті, що виражаються горизонталями з перерізом 20 м. Виходячи з цього, вважаємо, що використання даних SRTM та ASTER GDEM для вирішення землевпорядних задач, які використовують картографічні матеріали масштабу 1:50000, можливе і дозволяє зекономити час на виконання робіт.

При цьому, за даними відхилень дещо кращу точність демонструють дані SRTM, що не зовсім відповідає візуальним оцінюванням якості одержаних ЦМР. Це може пояснюватися тим, що вихідні дані, використані для порівняння точності (і які використовуються для побудови картограм традиційними методами) є нижчої точності від даних глобальних ЦМР. Для перевірки цієї думки необхідно провести додаткові дослідження, наприклад, виконати подібне порівняння на територію сільської ради, для якої традиційно використовуються картографічні матеріали масштабу 1:10000 з перерізом рельєфу 2,5 метрів.

3.2 Побудова картограми крутості схилів на територію Богдашівської сільської ради за даними SRTM та ASTER GDEM 

Дослідження виконувалося на територію Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області. Аналогічно був отриманий знімок, завантажений в програмне середовище ArcGIS, де в подальшому і відбувалась реалізація дослідження (Рис. 3.11). Межу сільської ради, межу забудови і горизонталі, також створені способом оцифрування в програмному комплексі AutoCAD, і були імпортовані за допомогою інтегрованого додатку ArcToolbox.

Рисунок 3.11 – Знімок території  Богдашівської сільської ради завантажений в програмне середовище ArcGIS

Оцифрувавши горизонталі, ми отримали певний недолік отримання висотної інформації, він полягає в відсутності висотних даних на забудованій території, що призводить до появи «прогалин» інформації на кінцевих картографічних матеріалах.

За результатами проведеної роботи були створенні горизонталі (Рис. 3.12) та  побудована цифрова модель рельєфу (Рис. 3.13), шляхом інтерполяції оцифрованих ізоліній з топографічної карти, що базується на TIN - моделі досліджуваної території з мінімальним значенням діапазону висот 185 та максимальним 247. З отриманої ЦМР, за допомогою модуля 3D Analyst,   створюємо картограма крутості схилів для масштабу 1:50000 (рис.3.14а).

 а б

 

                                                 в

    

Рисунок 3.12 – Межа та горизонталі Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області:

(а) – за даними оцифрованими вручну; (б) – за даними SRTM; (в) – за даними ASTER GDEM.


 

 а б                                                                               в               

 

Рисунок 3.13 – Відображення цифрової моделі рельєфу:

(а) – за даними оцифрованими вручну; (б) – за даними SRTM; (в) – за даними ASTER GDEM.


 

 а б

Рисунок 3.14 – Ухили побудовані для території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області:

(а) – за даними ЦМР після оцифрування  вручну,(б) – за даними SRTМ, (в) - за даними ASTER GDEМ


З візуального порівняння результатів видно, що загальна характеристика форм рельєфу повторюється на всіх матеріалах, однак найкраща вираженість дрібних форм рельєфу спостерігається у моделях отриманих за даними ASTER.

Для визначення числових характеристик точності отриманих поверхонь обчислено різницю поверхонь ЦМР у метрах (Рис 3.15-3.17).

Як видно з рис. 3.16 та 3.18 СКП відхилення ЦМР SRTM та ASTER від вихідної ЦМР, одержаної за відвекторизованими горизонталями, становить 5,8 та 7,7 м відповідно. Тобто відхилення менші від використаного вихідного перерізу горизонталей, що свідчить про можливість використання даних глобальних ЦМР для вирішення представленої задачі. Візуально видно дрібніші форми рельєфу, проте, якщо порівнювати традиційні методи отримання висотної інформації та використання даних SRTM та ASTER GDEM можна сказати, що для території сільської ради поки що не доцільно використовувати дані радарного топографічного знімання, оскільки їхня точність ще не є достатньою.

Рисунок 3.15 – Розрахунок різниці поверхонь ЦМР території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області отриманих класичним способом та за даними SRTM

 

Рисунок 3.16 – Класифікація розрахунку різниці поверхонь ЦМР для території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області отриманих класичним способом та за даними SRTM

 

Рисунок 3.17 – Розрахунок різниці поверхонь ЦМР території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області, отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM

 

Рисунок 3.18 – Класифікація розрахунку різниці поверхонь ЦМР для території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області, отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM

3.3 Дослідження відхилення нормальних та ортометричних висот

Висотою точки називають відстань від відлікової поверхні по нормалі до даної точки. Залежно від того, яку поверхню вибрано за відлікову, існують різні системи висот (Рис.3.19).

Геодезична висота – відстань по нормалі від рівневої поверхні референц-еліпсоїда до даної точки на земній поверхні.

Ортометрична висота – відстань від земного геоїда до даної точки, що відлічується вздовж лінії виска (прямовисної лінії). Складна структура гравітаційного поля Землі викликана неправильністю її форми та нерівномірним розподілом мас призводить також до складності обчислення числової оцінки потенціалу сили тяжіння. Ця проблема значно спрощується, якщо побудувати модель гравітаційного поля Землі, яку ще називають нормальним гравітаційним полем Землі. Відмінність реального і нормального гравітаційних полів і призводить до появи поняття квазігеоїда.

Квазігеоїд – уявна поверхня, близька до геоїда, що враховує аномалію висоти на поверхні земного еліпсоїда.

Нормальна висота – відстань по нормалі від рівневої поверхні квазігеоїда до даної точки на земній поверхні.

Оскільки різниця між ортометричною і нормальною висотами надзвичайно мала, то на деяких картах узагальнюють ці висоти та називають таку висоту – абсолютною.

Існує також поняття відносної висоти – перевищення однієї точки земної поверхні відносно іншої[19].

Рисунок 3.19 – Системи висот

Як видно на рисунку 3.20, на території східної Європи (зокрема на території України) використовують нормальну систему висот. Так як висотні дані SRTM та ASTER GDEM є висотами над геоїдом EGM96, то нашим завданням є встановити різницю між цими двома системами висот.

Рисунок 3.20 – Cистеми висот, що використовують у Європі

На базі НУ «ЛП» Академія Сухопутних військ імені гетьмана Петра Сагайдачного Тревого І. та Цюпак І. проводили дослідження на тему: «Аналіз результатів нових експедицій на метрологічних об’єктах наукового геодезичного полігона». За результатами вимірів, отриманих у двох експедиціях 2014 р. на Яворівському науковому геодезичному полігоні було встановлено, що похибка GNSS-нівелювання з використанням моделі EGM2008 з моделлю EGM96 становить 49–51 см [20].

Ми провели подібне дослідження на території корпусу №7 НУВГП (Рис. 3.21). Воно полягало у визначенні геодезичних висот за допомогою GPS – приймача, на точках з відомими координатами в Балтійській системі висот 1977р. За допомогою онлайн калькулятора, який доступний за посиланням http://earth-info.nga.mil/GandG/wgs84/gravitymod/egm96/intpt.html, де за плановими координатами, було обчислено висоту геоїда в цих точках, також були знайденні ортометричні висоти цих точок. Висота геоїда для цієї місцевості складає 31,02 метра.  Виконавши спостереження, ми знайшли відхилення в семи точках, після чого знайшли середнє арифметичне між ними. Відхилення становило в межах 54 см., тому вважаємо, що дане відхилення потрібно врахувати при розрахунку різниці поверхонь ЦМР на території Дубенського району та Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області.

Рисунок 3.21 – Дослідження висот на території корпусу №7 НУВГП

 

Тому з урахуванням відхилення,  різниця поверхонь ЦМР для території Дубенського району, отриманих класичним способом та за даними SRTM складатиме 11,94 м, отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM – 14,57 метра. Аналогічно різниця поверхонь ЦМР для території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області, отриманих класичним способом та за даними SRTM складатиме 5,27 метра, а різниця поверхонь ЦМР для території Богдашівської сільської ради Здолбунівського району Рівненської області, отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM – 7,19 метра.

3.4  Визначення площі водозбірних басейнів за даними SRTM 

Басейн річки - територія земної поверхні, з якою всі поверхневі і грунтові води стікають в даний водойму, включаючи різні його притоки і річки. Найчастіше мова йде про басейнах річок.

Басейн кожного водойми включає в себе поверхневий і підземний водозбори. Поверхневий водозбір являє собою ділянку земної поверхні, з якого надходять води в дану річкову систему або певну річку. Підземний водозбір утворює товщі пухких відкладень, з яких вода надходить у річкову мережу. У загальному випадку поверхневий і підземний водозбори не збігаються, тому визначення межі підземного водозбору практично дуже складно, то за величину річкового басейну приймається тільки поверхневий водозбір (Рис. 3.22).

Рисунок 3.22 – Приклад басейнів річкової мережі


Басейни між собою відрізняються за гідрологічним і морфометричних характеристикам, а саме:

  •  довжиною водотоків;
  •  положенням вододілів;
  •  площею елементарних басейнів і вододілів;
  •  кутом нахилу;
  •  розчленуванням території та ін.

Традиційним джерелом даних для розрахунків цих параметрів є карти і результати землемірної зйомки. Але є й альтернативний спосіб отримання гідрологічних та морфометричних характеристик водозбірних басейнів, який заснований на цифрових моделях рельєфу (ЦМР). Якщо цей процес автоматизувати, то це істотно знизити часові витрати на отримання необхідних параметрів.

Моделювання гідрологічних характеристик басейнів річок проводиться в середовищі ArcGIS за допомогою інструментів Hydrology, модуля просторового аналізу Spatial Analyst.

Застосовуючи на практиці інструменти Hydrology та додатково створені моделі, на основі ЦМР замовнику можуть постачатися такі дані:

  1.  Поверхня напрямку стоку - растровий шар;
  2.  Поверхня накопичення стоку (сумарний стік) - растровий шар;
  3.  Поверхня довжини потоку - растровий шар;
  4.  Мережа водотоків - векторний шар;
  5.  Вододіли для кожного річкового потоку - растровий і векторний шар;
  6.  Басейн річки - растровий і векторний шар.
  7.  Маршрут руху водного потоку (або будь-який інший рідини) вниз за течією від точки спостереження;
  8.  Також можливе розрахувати додаткову атрибутивную інформацію для кожного вододілу або басейну, а саме:
  •  Площі вододілів і басейнів;
  •  Середні кути нахилу поверхні;
  •  Довжину річок та їх приток[21].

Згідно попередніх досліджень ми встановили, що дані SRTM є точнішими за дані ASTER GDEM, тому вхідними даними для моделювання водозбірного басейну за допомогою модуля ArcGIS Hydrology Tools програмного продукта ArcGIS являються дані дистанційного знімання Землі SRTM з 30-метровою роздільною здатністю на територію Дубенського району Рівненської області. Така точність є відносно невисокою, але для вирішення даної задачі ця точність є цілком достатньою.

Етапами процесу моделювання є:

1. Підготовка зображення до початку роботи

2. Визначення ухилу для кожного пікселя

3. Визначення ймовірних водотоків

4. Формування гідрографічної мережі

5. Поділ річок на сегменти

6. Визначення басейнів

7. Перетворення растрової інформації у векторну

1. Підготовка зображення до початку роботи

За допомогою команди: «Terrain Preprocessing – DEM Manipulation – Fill Sinks» виконуємо етап підготовки зображення до початку моделювання. На даному етапі може статись так, що знімок (знімки) будуть неякісними. Це може бути спричинено так званими «пустими» пікселями. Тому слід відшукати такі і анулювати їх вплив на подальший результат. Така процедура недоступна для людського ока, але такі пікселі можуть кардинально вплинути на подальший результат. Тобто, якщо якийсь з пікселів просто на просто випадає, то ми його згладжуємо і встановлюємо йому значення на основі інтерполяції. Після такої попередньої підготовки можна приступати до наступного етапу.

2. Визначення ухилу для кожного пікселя

На даному етапі ми визначили напрямки ухилів для кожного пікселя зображення. Всіх напрямків буде 8: 4 основних (північ, південь, захід, схід) та 4 проміжних. Для виконання даного етапу потрібно виконати команду: «Terrain

Preprocessing – Flow Direction». Результат представлений на рисунку 3.23.

Рисунок 3.23 - Результат виконання етапу моделювання «Terrain Preprocessing – Flow Direction»

3. Визначення ймовірних водотоків

За допомогою функції «Terrain Preprocessing – Flow Accumulation», на основі попереднього етапу ми можемо визначити ймовірні водотоки. При цьому ймовірність його існування буде визначатись насиченістю зображення. На рисунку 3.24 представлений результат.

Рисунок 3.24 - Результат виконання етапу моделювання «Terrain Preprocessing – Flow Accumulation»

4. Формування гідрографічної мережі

На цьому етапі «відкидаються» і не беруться до уваги ті ділянки водотоків, ймовірність яких є низькою. При цьому ступенем такої генералізації ми можемо власноруч керувати, залежно від наших потреб (чим більше значення кількості комірок – тим більша ступінь генералізації). Після функції «Terrain Preprocessing – Stream definition»  в нас залишаться лише найбільші водотоки (можна сказати, що це цілком сформовані річки).

5. Поділ річок на сегменти

Необхідно  розбити кожну річку з її притоками на окремий сегмент для того, щоб для кожної можна було побудувати власний водозбірний басейн. Для цього виконуємо команду «Terrain Preprocessing – Stream segmentation».

6. Визначення басейнів

Даний етап являється ключовим для виконання поставленої мети. Для кожного елементу річки визначається його водозбірний басейн. При цьому система на основі просторового аналізу визначає межі водозборів кожного сегмента. На рисунку 3.25 зображено результат виконання даного етапу за допомогою команди: «Terrain Preprocessing – Catchment Grid Delination»

Рисунок 3.25 -  Водозбірні басейни кожного сегмента річкової мережі

7. Перетворення растрової інформації у векторну

Результати всіх попередніх етапів формуються у растровому вигляді. Хоча такий спосіб представлення інформації є більш наглядним, але при цьому втрачається можливість подальшого використання та обробки даних. Тому доцільно перетворити растрову інформацію у векторну. Для виконання даного етапу потрібно виконати команди:

1. «Terrain Preprocessing – Catchment polygon processing» - система

формує векторні полігони;

2. «Terrain Preprocessing – Drainage line processing» - система формує русла річок у вигляді поліліній.

На рисунку 3.26 зображено кінцевий результат побудови водозбірних басейнів річок.

Рисунок 3.26 - Результат побудови водозбірних басейнів річок на територію Дубенського району Рівненської області

3.5 Моделювання зон покриття радіочастотних вишок

Мобільний телефон сьогодні став незамінною повсякденною річчю, як свого часу годинник. Мало хто знає, як функціонує мобільний зв'язок. Про те, що мобільний зв'язок - це передусім мережа базових станцій, людина починає задумуватися лише тоді, коли бачить з вікна своєї квартири чи офісу таку станцію (незвичну антену).

Система мобільного зв'язку складається з базових станцій, які поєднані між собою та з центром комутації і контролером за допомогою радіорелейних та дротових каналів, а також із стільників, у яких міститься абонентське обладнання. Передача інформації між базовою станцією та абонентським обладнанням здійснюється за допомогою електромагнітних хвиль.

Принцип дії системи мобільного зв'язку полягає в тому, що абонент, який знаходиться в «зоні дії» базової станції № 1, за допомогою мобільного телефону через радіоканал з'єднується з нею, далі сигнал від цієї базової станції через мережу контролерів та комутаторів передається до базової станції № 2 (може знаходитися на відстані сотні і більше кілометрів), у «зоні дії» якої знаходиться людина, якій телефонують. З базової станції № 2 сигнал безпосередню передається на мобільний телефон людині, якій телефонують (Рис 3.27).

Рисунок 3.27 – Принцип дії мобільних телефонів

Електромагнітну енергію випромінює не вся базова станція, а лише приймально-передавальні (прямокутної форми) та радіорелейні (круглої форми) антени. Для забезпечення більшої зони покриття ці антени встановлюються на значній висоті від поверхні землі та розташовуються на металевих вежах, трубах котелень, дахах житлових і нежитлових приміщень.

Щоб приховати від населення загрозу від випромінювання від вишок стільникового зв’язку, американські компанії маскують своє обладнання

В Україні немає точної інформації щодо кількості базових станцій мобільного зв'язку, оскільки їх кількість постійно збільшується для забезпечення якісного зв'язку. За оцінками різних фахівців, зараз в Україні діють більше 25 тисяч таких станцій.

Результати вимірювання електромагнітних випромінювань (потужність) таких станцій залежить від стандарту зв'язку, кількості абонентів, розміру обслуговуючої території та місця, де вона розташована. У середньому вимірювання електромагнітного випромінювання від вишок стільникового зв’язку показує величину в діапазоні від 5 Вт до 20 Вт. На одній такій станції може розташовуватися до 20 передавачів. Ці передавачі, на відміну від Вашого телефону, працюють на повну потужність з раннього ранку до пізньої ночі. Коли люди сплять, потужність їх знижують для заощадження електроенергії.

За висновками канадських та шведських учених, випромінювання від вишок стільникового зв’язку може призводити до виникнення або розвитку пухлин у людей, які тривалий час знаходяться безпосередньо під такими антенами.

Відповідно до «Державних санітарних норм і правил захисту населення від впливу електромагнітних випромінювань», рівень електромагнітного поля, що створюється базовою станцією мобільного зв'язку, в Україні не повинен перевищувати гранично допустимий рівень у 2,5 мкВт/см2. Проте, знаючи українську дійсність, покладатися на те, що у Вашій квартирі вимірювання електромагнітного випромінювання покаже саме такий або нижчий рівень, не варто. Попри заяви операторів мобільного зв’язку про безпеку їхнього обладнання, вимірювання електромагнітного випромінювання, може показати небезпечні для людини перевищення допустимих норм.

До речі, знаючи, що населення побоюється випромінювання від вишок стільникового зв’язку, відтак, негативно реагує на встановлення базових станцій мобільного зв'язку, оператори мобільного зв'язку в США будують такі станції у вигляді великих пальм, кактусів і навіть у вигляді хреста біля церкви для того, щоб «замаскувати» їх під ландшафт місцевості[22].

Сусідство з базовою станцією мобільного зв’язку у людей, які живуть в навколишніх будинках часто викликає страх. Вони побоюються, що сигнал від станції негативно пливає на їх здоров’я викликаючи хвороби. Наприклад, на даху однієї з кіровоградських лікарень знаходяться базові станції стільникового зв’язку. У двох лікарів, які працювали на сьомому поверсі поліклініки, якраз під антенами, виявили рак. Згодом недугу знайшли ще у вісьмох співробітників. У санстанції в свою чергу запевнили, що рівень електромагнітного випромінювання був у нормі, коли на даху поліклініки встановлювали станції. За словами експертів, базові станції стільникового зв’язку не шкодять здоров’ю, якщо встановлені за всіма правилами. Законність станції перевіряють інженери Укрчастотнагляду. Вони фіксують сигнал нелегального передавача, визначають, якому оператору належить і складають протокол на порушника. Найкращий спосіб перевірити, чи базова станція законна і не шкодить здоров’ю - звернутись до районної санепідемстанції. Минулого року ця організація заборонила експлуатацію 30 об’єктів. Небезпечною є відстань від станції до житлових будинків менше 35 метрів. Якої потужності, на якій висоті і відстані від житлових будинків мають встановити базову станцію, щоразу на кожну розраховується індивідульно. Головне, щоб впромінення не перевищувало санітарних норм. Встановлені в Україні, рівні електромагнітного випроміннення жорсткіші, ніж рекомендовані у світі. В нашій країні гранично допустимий рівень – 2,5 мкВт/см2. В Росії, Білорусії, Угорщині цей показник - 10 мкВт/см2. В країнах Скандинавії – 100 мкВт/см2[23].

Дана задача є дуже актуальною, бо від правильного розташування вишки мобільного оператора залежить здоров’я людей. Для виконання даної задачі ми обрали програмний продукт Global Mapper v14.0, саме в цій програмі є функція

«Анализ излучений» (Рис.3.28)

Рисунок 3.28 – Робоче середовище програми Global Mapper v14.0 

Вибравши місце розташування вишки, потрібно задати параметри для неї (вказати назву, висоту вишки, радіус обзору, висоту приймачів, які будуть приймати сигнал та інші ).(Рис. 3.29)

Рисунок 3.29 – Внесення параметрів для моделювання  

В програми є можлись переглядать результат в 3D, на рисунку 3.30 чітко видно місце розташування вишки і так звані «мертві зони», ділянки місцевості куди сигнал доходити не буде. На основі результатів можна зробити висновок, або підвищити частоту приймача, або збільшувати висоту приймача.

Рисунок 3.30 –  Результат моделювання

Також в програми є корисна функція «Линия зрения». За допомогою цієї функції можна побудувати профіль ділянки, яку ми проектуємо (Рис. 3.31). 

Рисунок 3.31 –  Функція «Линия зрения»

На даний час в Україні відбувається перехід від аналового телебачення до цифрового. Цифрове ТБ відрізняється від аналогового головним чином за характером переданих даних, які транслюються в цифровому вигляді. Схема процесів, що протікають виглядає приблизно так: відео і аудіо спочатку кодуються обраним кодеком, потім упаковуються в потік даних певного типу, який передається у вигляді електромагнітних хвиль або у вигляді електричного сигналу по кабелю. Після цього хвилі або сигнал приймаються за допомогою спеціального пристрою, дешифруються і передаються в точності такими, якими були відправлені, на екран. Таким чином, у той час як аналоговий сигнал може втратити якість під час передачі даних через різного роду перешкоди, цифровий проектує їх абсолютно без спотворень[24].

Тому даний метод можна використовувати для моделювання радіочастотної вишки і для цифрового телебачення.

3.6 Публікація результатів в мережі

Для представлення результатів магістерської роботи та можливості ознайомлення з ними зацікавлених осіб було створено інформаційни сайт (рис. 3.32 – рис. 3.33 ) за допомогою програмного продукту Adobe Dreamweaver. Даний сайт доступний за посиланням: http://magisterska.esy.es/

Рисунок 3.32 – Сторінка розробленого сайту

Рисунок 3.33 – Сторінка розробленого сайту (Діаграми UML)

Окрім загальної інформації про виконані дослідження на сайті можна ознайомитися з результатами виконання роботи, діаграмами UML, загальним змістом роботи, також є сторінка про розробника сайту.

Висновки до розділу 3

У даному розділі магістерської роботи виконано побудову картограм крутості схилів за даними глобальних ЦМР на територію Дубенського району та Богдашівської сільської ради Здолбунівського району.  Проведено порівняння цифрових моделей рельєфу одержаних за даними SRTM, ASTER GDEM і ручної оцифровки горизонталей за топографічними картами.

Виходячи з одержаних результатів, для вирішення землевпорядних задач, які розв’язуються в межах території району (де використовуються картографічні матеріали у масштабі 1:50000 й переріз горизонталей 10-20 метрів), використання даних SRTM та ASTER GDEM цілком прийнятне.

Середнє квадратичне відхилення різниць поверхонь ЦМР на територію Дубенського району, отриманих класичним способом та за даними SRTM становить 11,9 м, а отриманих класичним способом та за даними ASTER GDEM 14,5 м, що менше використаної для порівняння висоти перерізу рельєфу.

Крім того, з результатів візуального порівняння очевидно, що дані SRTM та ASTER GDEM дозволяють виявити та врахувати дрібніші форми рельєфу, ніж ті, що виражаються горизонталями з перерізом 20 м. Виходячи з цього, вважаємо, що використання даних SRTM та ASTER GDEM для вирішення землевпорядних задач, які використовують картографічні матеріали масштабу 1:50000, можливе і дозволяє зекономити час на виконання робіт.

Проте для використання на картографічному матеріалі масштабу 1:10000, де використовується переріз рельєфу 1-2,5 метри використання даних SRTM та ASTER GDEM з роздільною здатністю 3 кутових секунди недостатнє, оскільки СКП відхилень становить 5,3 та 7,2 метри відповідно, що перевищує значення навіть подвійного перерізу рельєфу. Хоча значна похибка вноситься за рахунок того, що враховуються відхилення на територію населених пунктів та ставка, де відсутні дані наземних знімань.

Так, за проведеними дослідженнями було встановлено, що дані SRTM є точніші відносно ASTER GDEM, тому за цими даними було вирішено задачу по визначенню площі водозбірних басейнів, а також була змодельована задача із визначення  зони покриття радіочастотних вишок. 

ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ

В результаті виконання роботи створено концепцію ГІС системи вирішення  задач народного господарства із застосуванням даних глобальних ЦМР.

Підсумовуючи об’єм виконаної роботи варто відмітити основні результати:

  1.  Проаналізовано існуючі методи отримання ЦМР, наведено основні характеристики глобальних ЦМР.
  2.  Опрацювавши досвід вирішення задач, які потребують даних про рельєф, визначено основні можливості подібних ГІС: експозиція схилів, аналіз зон видимості, визначення площі водозбірних басейнів тощо.
  3.  Проаналізувавши дані та можливості ПЗ, визначено задачі, які вирішуватиме система: моделювання задач землеустрою, моделювання гідрологічної мережі, визначення стійкості схилів та їх ерозійної безпеки, аналіз зони покриття радіочастотних вишок, моделювання задач будівництва. Всі вирішуванні задачі відображено на діаграмі сценаріїв виконання UML.
  4.  Для більш детального представлення системи, за допомогою мови концептуального моделювання IDEF0, побудовано концептуальну модель використання даних GDEM для вирішення завдань землеустрою. Зокрема, представлено процес побудови картограми екологічної придатності земель, а саме створення картограми крутості схилів на основі даних GDEM.
  5.  Сформовано набір геопросторових даних для вирішення задач народного господарства.
  6.  Практично перевірено та доведено можливість використання даних SRTM та ASTER GDEM для вирішення землевпорядних задач, які використовують картографічні матеріали масштабу 1:50000.
  7.  Практично змоделювано задачі по визначенню площі водозбірних басейнів та визначення зони покриття  радіочастотної вишки.
  8.  Для представлення основних результатів роботи, в тому числі, і можливості ознайомлення з картографічним матеріалом створено сайт доступний за посиланням: http://magisterska.esy.es/.


СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

  1.  Бурштинська Х.В. Теоретичні та методологічні основи цифрового моделювання рельєфу за фотограмметричними та картометричними даними : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня д-ра техн. наук : спец. 05.24.02 "Фотограмметрія та картографія" / Х. В. Бурштинська. – Л., 2003.
  2.  Світличний О.О., Плотницький С.В. Основи геоінформатики : Навчальний посібник / За заг. ред. Світличного О.О. – Суми: ВТД «Університетська книга», 2006. – 295 с.
  3.   Бусигін Б.С., Коротенко Г.М., Коротенко Л.М., Якимчук М.А.. Англо-російсько-український словник з геоінформатики. - К.: Карбон, 2007. – 433 с.
  4.  Воздушное лазерное сканирование [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://flyphoto.ru/lazernaya-semka.html - Назва з екрану.
  5.  What is LIDAR? [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://oceanservice.noaa.gov/facts/lidar.html - Назва з екрану.
  6.  Спутник для исследования океанов Jason-1 делает свой финальный поклон [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=4185 - Назва з екрану.
  7.  Данные дистанционного зондирования со спутников ERS-1, 2 [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.pryroda.gov.ua/index.php?newsid=75 - Назва з екрану.
  8.   Данные дистанционного зондирования со спутников TERRA, AQUA (MODIS) [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.dvrcpod.ru/Modis.php - Назва з екрану.
  9.  Общее описание ASTER GDEM [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://gislab.info/qa/aster-gdem.html. - Назва з екрану.
  10.  Описание и получение данных SRTM [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://gis-lab.info/qa/srtm.html - Назва з екрану.
  11.  WorldDEM™ The New Standard of Global Elevation Models [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.astrium-geo.com/worlddem/ - Назва з екрану.
  12.  Geo Elevation [Електронний ресурс] / Режим  доступу:  http://www.pixelsolutions.com.ua/snimki/spot/geo-elevation.html - Назва з екрану.
  13.  Паздрій І., Білінський Ю. Використання геоінформаційних систем для зображення рельєфу земної поверхні // Вісник Львів. УН-ТУ Серія географічна. – 2006. – Вип. 33. – С.301-309.
  14.  Постельняк А. А. Оцінювання точності висот цифрових моделей рельєфу SRTM та ASTER GDEM / А. А. Постельняк. // Вісник геодезії та картографії. – 2013. – №4. –  С.17–22.
  15.  Процик М.Т. Методи фотограмметричного та картографічного супроводу багаторівневої системи моніторингу ерозійних грунтових процесів: дис. канд. техн. наук : 05.24.01 Геодезія, фотограмметрія та картографія / Процик М. Т. – Львів, 2012. – 26 с.
  16.  Бойчук Б.О. Глобальні цифрові моделі рельєфу / Б.О. Бойчук // Студентський вісник Національного університету водного господарства та природокористування. – Рівне, 2014. – Вип. 2. – С. 55-58
  17.  SAS.Планета [Електронний ресурс] / Режим  доступу: http://sasgis.ru/sasplaneta/ Назва з екрану.
  18.  Цифровая модель рельефа, основанная на TIN-модели [Електронний ресурс] / Режим  доступу:  http://www.tyiya.ru/cifrovaya-model-relefa-osnovannaya-na-tin-modeli/ Назва з екрану.
  19.  Черняга П. Г. Супутникова геодезія / П. Г. Черняга, І. М. Бялик, Р. М. Янчук. – Рівне: Видавництво Національного університету водного господарства та природокористування, 2012. – 222 с
  20.   Тревого І. Аналіз результатів нових експедицій на метрологічних об'єктах науково геодезичного полігона / І. Тревого, І. Цюпак. // Cучасні досягнення геодезичної науки та виробництва, Львів, 2015 – Випуск 1. - с.66–69.
  21.  Определение гидрологических характеристик водных объектов и земной поверхности на которой они размещены с использованием ГИС-технологий [Електронний ресурс] / Режим  доступу: http://mapexpert.com.ua/index_ru.php?id=34&table=newsНазва з екрану.
  22.   Біля Вашого будинку вишка стільникового зв’язку? Фахівці допоможуть підібрати захист від її шкідливого випромінювання [Електронний ресурс] / Режим  доступу: http://www.otava.ua/uk/component/content/article/159-Bilia-vashoho-budynku-vyshka-stilnykovoho-zv%E2%80%99iazku-fakhivtsi-dopomozhut-pidibraty-zakhyst-vid-yii-shkidlyvoho-vyprominiuvannia – Назва з екрану.
  23.   Вишки мобільного зв’язку найбільше небезпечні для суєвірних людей [Електронний ресурс] / Режим  доступу: http://tsn.ua/varta/vishki-mobilnogo-zv-yazku-naibilshe-nebezpechni-dlya-suyevirnih-lyudei.html - Назва з екрану.
  24.  Цифрове телебачення [Електронний ресурс] / Режим  доступу: http://uk.wikipedia.org/wiki/Цифроветелебачення - Назва з екрану.


 


208,21

208,78

208,08

208,70

205,78

206,33

209,88

210,53

210,17

210,59

213,56

214,08

214,20

214,68


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

81649. В. Сухомлинський «Хлопчик і Дзвіночок Конвалії» 77 KB
  Подивіться, будь ласка, мабуть немає людини, байдужої до чарівної краси цих ніжних, витончених, дуже ароматних квітів. Наче якісь зачаровані сріблясті дзвіночки, повисають вони на зелених струнких ніжках посеред зеленого листя.
81650. Осінні мотиви в поезії Ліни Костенко 52 KB
  Обладнання: таблиці Шульте картки для читання карткилисточки зі словами робочий зошит зоровий диктант Хід уроку І. Читання віршів напам’ять. Учитель виразно у повільному темпі читає текст а потім запитує: Чи сподобався вам вірш Який настрій у вас після його слухання Підготовка до читання тексту.
81651. В.Нестайко «Жевжик» 72.5 KB
  Всеволод Зіновійович Нестайко народився на Житомирщині. Тож все своє свідоме життя Всеволод Нестайко прожив у Києві. Нестайка була вчителькою Коли Всеволод Нестайко був маленьким хлопчиком він страшенно хотів швидше вирости і стати великим та дорослим.
81652. «Коли тобі сутужно – прийде на поміч дружба А. Костецький «Буває все...», «Краще — з друзями разом!», «Словник Славка» 58.5 KB
  Удосконалювати вміння виразно читати вірші визначати головну думку прочитаного; розвивати мовлення учнів уміння аналізувати віршовані твори виділяти головне висловлювати оцінні судження збагачувати словниковий запас; виховувати почуття товариськості.
81653. Поетичні картини ранньої і пізньої осені в творах Ліни Костенко 37.5 KB
  Книга природи – наймудріша книга. Спілкування з природою дає нам радість. Природа – це джерело краси, яка не може залишити байдужою навіть найнезворушливішу людину. Не випадково багато видатних мислителів і письменників, художників і поетів, зодчих і композиторів прагнули втілити у своїх творах нетлінну красу природи.
81654. Ми тебе не забули, Тарасе! 871 KB
  Шевченка виставка книг Шевченка виставка літератури про Шевченка Ім’я освячене любов’ю портфоліо Життєвий шлях плакат літопис долі Кобзаря газета Шевченко художник репродукції картин квітка пам’яті Вінок Заповітів Шевченка кросворд плакат Шануємо Кобзаря карта Шевченківських місць в Україні дитячі малюнки до пейзажної лірики.
81655. Краса мрій про майбутнє і нове 83 KB
  У гірській країні на схилі великої і старої гори знайшов прихисток маленький Горбик. А маленький Горбок мріяв про казки чарівні далекІ країни і чудеса які йому ніяк не вдавалося побачити самому. З усіх боків його оточували високі гори і тому Горбок міг мріючи дивитися тільки вгору на безмежно таємниче і загадкове зоряне небо.
81656. Перенос слова 36.5 KB
  Задачи: Образовательная: на основе занимательной литературы развивать умение переносить слова с учетом особенностей слогов и изученных правил; Развивающая: развивать умение сравнивать, анализировать, обобщать; развивать наблюдательность, внимание, память, активность, грамотную речь учащихся;
81657. Людина починається з добра! Урок-спектакль за творами В.О. Сухомлинського 74 KB
  Мета: Продовжувати знайомство учнів з творами В.О. Сухомлинського; формувати у дітей уявлення про те, що добра, чуйна людина завжди допомагає іншим, поважає, піклується про стареньких, добре ставиться до рідних і друзів; навчати учнів оцінювати вчинки головних героїв оповідань, наслідувати їх позитивні риси, прагнути до самовдосконалення...