Изобретение относится к информационным системам, а именно к геоинформационным системам, и предназначено для оперативного информационно-аналитического обеспечения процессов принятия решений при управлении территориально-распределенными объектами.
Современные геоинформационные системы (ГИС) или геоплатформы относятся к программно-аппаратным комплексам, позволяющим хранить, отображать, имитировать, анализировать информацию на основе ситуационной модели.
В настоящее время на создание систем геоинформационного управления, обеспечивающих информационно-аналитическую поддержку принятия управленческих решений, направлены исследования и разработки многих российских и зарубежных компаний.
Базой, обеспечивающей возможность объективной оценки и анализа всех факторов с целью принятия эффективного и своевременного решения, является полная, достоверная и актуальная информация обо всем множестве оперативных элементов и связях между ними, то есть информация о текущей ситуации, предоставляемая современными геоинформационными системами мониторинга и управления пространственно-распределенными объектами.
Известен интерактивный геоинформационный комплекс (патент RU №2571784 С1, 20.12.2015 [1]) и его аналоги (патенты RU №92976 U1, 10.04.2010 [2], RU №50695 U1, 20.01.2006 [3], RU №52218 U1, 10.03.2006 [4], RU №66826 U1, 27.09.2007 [5], RU №117661 U1, 27.06.2012 [6], US №8407174 В2, 26.03.2013 [7]).
Известные геоинформационные комплексы, представляют собой системы ситуационного анализа [2-7], которые обеспечивают централизованное управление доступом и возможностью множественной привязки данных с целью оперативного информационно-аналитического обеспечения процессов поддержки принятия управленческих решений. В тоже время они имеют ограниченные функциональные возможности, так как не обеспечивают получение информации из базы данных по комплексным (общим и детализированным) запросам пользователя, являющегося лицом, принимающим решения, а также не обеспечивают возможности одновременного представления общей и детализированной информации на соответствующих средствах отображения информации. Известное техническое решение [1] в отличие от аналогов [2-7], направлено на расширение функциональных возможностей данного класса информационных систем, что позволяет осуществить реализацию интерактивного режима работы геоинформационного комплекса, при котором обеспечивается возможность одновременного представления общей и детализированной (частной) информации об объекте управления на соответствующих средствах отображения информации.
Реализация в известном техническом решении [1] указанных возможностей обеспечивает более оперативное и полное представление пользователю информации об объекте управления: общей информации - при формировании изображения выбранного вида карты территории (а также иной информации) на средстве отображения общей информации и детализированной информации по выбранной пользователем зоне интереса - при формировании на средстве отображения частной информации изображения зоны интереса в укрупненном масштабе в заданном режиме показа и дополнительных сведений об объекте. При этом также обеспечивается повышение скорости представления и изменения геопространственных данных, выводимых на средства отображения информации, а также оперативности получения пользователем запрашиваемых сведений, что, в свою очередь, обеспечивает повышение эффективности принятия управленческих решений на базе объективной оценки и анализа всех факторов.
Известный интерактивный геоинформационный комплекс [1] относится к ГИС и может быть использован при управлении территориально-распределенными объектами. Его использование позволяет получить технический результат, который заключается в повышение оперативности и объема представления информации об объекте управления за счет одновременного представления общей и частной информации на соответствующих средствах отображения информации при реализации интерактивного режима взаимодействия пользователя и геоинформационного комплекса.
Интерактивный геоинформационный комплекс [1] содержит блок хранения данных, блок отображения общей информации, а также блок отображения детализированной информации. Блок отображения общей информации соединен каналом отображения карт с блоком формирования изображения карт. Блок отображения общей информации также соединен каналом отображения зоны интереса с блоком формирования изображения зоны интереса, выбранной пользователем. Интерактивный геоинформационный комплекс также содержит блок подготовки общей и детализированной информации, который соединен каналом интерактивного управления с блоком хранения данных, каналом подготовки детализированной - с блоком отображения детализированной информации и каналом подготовки общей информации - с блоком формирования изображения карт.В состав интерактивного геоинформационного комплекса также входит интерфейсная система пользователя, которая соединена каналом получения данных с блоком хранения данных, каналом управления составом детализированной информации - с блоком отображения детализированной информации, а также соединена каналом управления с блоком формирования изображения карт и каналом управления - с блоком формирования изображения зоны интереса.
Блок хранения данных представляет собой базу данных, содержащую систематизированную геопространственную информацию (виды карт территорий), а также дополнительные сведения о территориальных объектах и отдельных районах, которые могут быть представлены в текстовой, табличной, графической либо иной форме. Топографические карты территорий являются общей информацией об объекте, карты отдельных районов в увеличенном масштабе и дополнительные сведения относятся к детализированной (или частной) информации.
Блок отображения общей информации предназначен для отображения общей информации об объекте, а также визуализации зоны интереса, выбранной пользователем. Блок отображения детализированной информации предназначен для отображения зоны интереса, выбранной пользователем, в увеличенном масштабе в заданном режиме показа, а также для отображения дополнительной информации в соответствии с требованиями, установленными пользователем.
Блок формирования изображения карт предназначен для формирования изображения выбранной пользователем карты в блоке отображения общей информации. В состав блока формирования изображения карт входит устройство формирования изображения и блок управления данным устройством.
Блок формирования изображения зоны интереса предназначен для формирования изображения зоны в блоке отображения общей информации. В состав блока формирования изображения зоны входит устройство формирования изображения и блок управления данным устройством.
Блок подготовки общей и детализированной информации предназначен для осуществления оператором интерактивного управления базой данных (извлечение информации, обновление информации) и формирования перечня информации, доступной для последующих обращений (запросов) пользователя.
Интерфейсная система пользователя является средством интерактивного взаимодействия и обеспечивает пользователю возможность управления информационными ресурсами комплекса: осуществление выбора информации и управление ее показом в блоках отображения общей и детализированной информации.
Данная интерактивный геоинформационный комплекс в основном позволяет только визуализировать зону интереса и осуществлять одновременное представление общей и частной (детализированной) информации об объекте управления на соответствующих средствах отображения информации, т.е. данной системой решается задача по своей сути, заключающаяся в размножении отображения информации на дополнительных мониторах. Известна также система для получения и распространения изображения земной поверхности с высоким пространственным и временным разрешением (патент RU №2490180 С2, 20.08.2013 [8]) и ее аналоги (патенты FR №2893794 А1, 25.05.2007 [9], JP №2001285170 А, 12.10.2001 [10], DE №10132723 В4, 30.03.2006 [11], RU №2076059 С1, 27.03.1997 [12], RU №2185026 С2, 10.07.2002 [13], RU №2199803 С2, 27.02.2003 [14]), которая включает в себя космический сегмент получения изображений, наземный сегмент обработки и распространения изображений и сегмент связи. Космический сегмент состоит из спутников, наземный сегмент содержит устройства обработки и распространения изображений, а сегмент связи обеспечивает передачу изображений с сегмента на сегмент. Каждый спутник снабжен хотя бы одним устройством для получения изображений, имеющим фиксированное нацеливание в сторону Земли и обладающим пространственным разрешением порядка одного метра. Устройства соединены линиями связи с непосредственно примыкающими к ним аналогичными устройствами, получающими изображения смежных районов земной поверхности. В результате перекрытия этих изображений получают картину заданной части (или всей) земной поверхности. Каждое устройство обработки и распространения изображений включает в себя модуль обработки полученных изображений, средства хранения обработанных изображений и средства соединения с цифровой сетью (пользователями). Техническим результатом изобретения является создание системы со спутниками упрощенной конструкции и несложными операциями, с децентрализованной сетью распространения изображений, не требующей специального обслуживания и доступной для клиентов через средства массовой информации. Данное устройство относится к системе для получения и предоставления спутниковых изображений земной поверхности, обладающих высоким разрешением деталей земной поверхности (10 метров или меньше, в частности, порядка одного метра) и высокой периодичностью глобального обзора Земли (две недели или меньше, в частности, порядка одних суток).
Недостатком известного технического решения [8] является то, что его эффективность зависит от периодичности, с которой система позволяет сделать полный снимок Земли и как следствие этого низкая оперативность получения исходной информации, например, по сравнению со стационарными средствами получения исходной информации для составления геопортала.
Известна также облачная интеллектуальная платформа принятия решений для целей управления умным городом (патент RU №2790038 С1, 14.02.2023 [15]), и ее аналоги (CN №105023188 В, 10.12.2019 [16], CN №111092938 А, 01.05.2020 [17], US №2013/0304904 А1, 14.11.2013 [18], US №8745239 В2, 03.06.2014 [19], RU №2643479 С2, 01.02.2018 [20],), в которую из внешних источников поступают датасеты, содержащие разнородные данные. Далее осуществляют анализ метаданных полученных датасетов при этом осуществляют автоматический выбор модели контроля качества данных. Посредством выбранной модели осуществляют обработку данных датасета с автоматической валидацией данных датасета, включающую проверку структуры данных, проверку форматов данных, проверку полноты данных, проверку достоверности данных с помощью алгоритмов машинного обучения, и обогащение недостающих данных из внешних источников информации. Создают или выбирают управленческую задачу, необходимую для решения в области управления городом; осуществляют автоматический выбор модели для решения поставленной задачи; на основе обработанных датасетов осуществляют автоматическое выполнение операций по модели решения поставленной задачи; в результате выполнения операций получают рекомендации по решению поставленной задачи в области управления городом.
При этом интерфейсная система пользователя является средством интерактивного взаимодействия с комплексом и реализована в виде интерактивного стола, обеспечивающего пользователю (руководителю) возможность управления информационными ресурсами комплекса; представляет собой мультимедиа-поверхность на основе touch-технологии, которая позволяет отображать данные в цифровой форме, а также осуществлять выбор информации и управление ее показом на модели местности и информационном табло. Интерактивный стол соединен с базой данных каналом получения данных, с информационным табло соединен каналом управления составом детализированной информации и, кроме того, связан с блоком формирования изображения карт и с блоком формирования изображения зоны интереса. Технический результат известного технического решения [15] заключается в проверке данных разного формата на достоверность для получения рекомендаций по принятию решений для управления городом. Данное техническое решение относится к экспертно-аналитическим облачным информационным платформам для решения задач в области управления городской инфраструктурой, что ограничивает ее применение для решения более широкого круга задач, например, при использовании морских объектов хозяйственной деятельности. Также недостатком данной системы является то, что она содержит разнородные данные, приведение которых к единому формату представляет собой сложную техническую задачу. Кроме того, при использовании гидрометеорологических параметров имеющих непостоянный характер создать оптимальную и достоверную модель практически невозможно.
В общем случае известные геоинформационные комплексы, представляют собой систему сбора географически распределенных данных, построенную в основном на стационарной картографической информации без учета изменений происходящих в реальном времени. В настоящее время ГИС находят широкое применение во всех сферах информационной деятельности, в том числе и в военной области. Например, на основе отечественной ГИС «Панорама» разрабатывается информационное обеспечение для штабов ВМФ (Официальный сайт КБ «Панорама»: https://gisinfo.ru/newspages-news-1451-0.[21]). Как правило, преимущество применения ГИС по сравнению с бумажными картами обосновывается тем, что в ГИС можно включить любой набор геопространственной информации. Этот набор может иметь любой объем, его можно обновлять и модифицировать, можно мгновенно переходить к требуемому масштабу, к эллипсоиду и картографической проекции, можно построить «трехмерную модель» местности, мгновенно вычислять множество картометрических задач, оптимизировать управление динамическими процессами с учетом геопространственной информации и т.д. Более того, считается, что в ГИС можно совмещать данные, получаемые от различных источников (навигационных, топографических карт, спутниковых снимков высокого разрешения), и получать высокоточные геопространственные массивы данных. Однако, если бумажная карта - это неразрывное целое представление геопространственной среды, способ хранения, визуализации и решения картометрических задач в едином физическом объекте, при этом все бумажные карты подобны по структуре, форме и содержанию, то ГИС - это совершенно другой тип организации информации. Это программные системы, создаваемые различными коллективами программистов, которые не всегда следуют картографическим законам. В ГИС нет ничего единого и непрерывного. В различных ГИС одинаковы только общие принципы: деление на основные части - базу геоинформации, систему визуализации и систему решения картометрических задач, и использование числового формата плавающей точки для координатной системы. Внутри этих частей используются различные алгоритмы, форматы и программные средства. Принципиальным источником противоречия между бумажными картами и ГИС служит различие в способе обработки геопространственной информации. Бумажные карты создаются специалистами-картографами экспертными методами картографии. Возникающие при создании бумажных карт противоречия снимаются с помощью опыта и интуиции экспертов-картографов. В ГИС геопространственная информация обрабатывается на основе программных алгоритмов, в которые невозможно включить ни экспертные методы картографов, ни автоматизировать разрешение проблемных ситуаций (компьютер «не знает» о них). А проблем с обработкой геопространственных данных при использовании ГИС для обеспечения специальных задач, решаемых, например, ВМФ возникает существенное множество. Источником их служат, с одной стороны, некоторые противоречивые свойства самих исходных геопространственных данных, а с другой, -особенности функционирования вычислительной техники при обработке информации. Некоторые проблемы, связанные с согласованностью разнородной (навигационной и топографической) информации, при решении картометрических задач и визуализации в ГИС заключаются в следующем.
Входными данными для ГИС обычно служит информация, приведенная на бумажных картах, а точность этих данных определяется точностью масштаба соответствующей карты. Трудностей с векторизацией бумажных карт нет.В базу данных ГИС можно включать любую информацию, лишь бы она удовлетворяла формальным форматам входных данных. Однако, если картографические особенности исходной информации противоречивы, то указанная свобода включения в базу ГИС таких разнородных данных может привести к потере эффективности использования ГИС. Бумажные карты традиционно делятся на топографические и навигационные по причине принципиальных различий в математических системах высотных и пространственных координат. Всякая попытка включения в единую базу ГИС навигационной и топографической информации приводит к проблемам в согласовании высотной и пространственной информации.
С разнородностью навигационной и топографической информации связаны две проблемы: согласования разноточных пространственных координат земной поверхности и приведения к единой высотной основе навигационной и топографической информации (глубин и высот).
Первая проблема состоит в том, что широты и долготы для топографических и навигационных карт имеют разный смысл. Действительно, в картографии существуют два типа координат на земной поверхности - астрономические (географические) и геодезические. Астрономические координаты относятся к поверхности геоида, а геодезические координаты - к поверхности эллипсоида. Астрономические координаты применяются в навигационной картографии, а геодезические - в топографической (Инструкция по топографической съемке в масштабах 1:5000, 1:2000, 1:1 000 и 1:500 (ГКИНП-02-033-82) - М.: Главное Управление Геодезии и Картографии при Совете Министров СССР, 1983. - 98 с). Линейная разность между значениями астрономических и геодезических координат зависит от локальной величины уклонения отвесной линии и может достигать ста и более метров (3-1"). Однако, кроме этого обстоятельства, существует много других источников несравнимости пространственных координат разных источников. Действительно, любые координаты имеют погрешность измерения. Существуют два основных источника погрешности: сами процедуры измерения и изменения динамики планеты Земля. Оба этих источника объективны и не исключаемы. Однако если величины погрешностей за счет измерений можно оценить, то оценки вторых получить более сложно. Для этого необходимы измерения кинематики движения Земли: прецессии и нутации оси Земли, изменения формы геоида и т.д. Погрешности в координатах за счет этих причин имеют порядок больше угловой секунды (Жуков Ю.Н. Учет изменения широт и долгот за счет перемещения полюсов мира // Навигация и гидрография. - 2008. - №26. С. 45-50).
Таким образом, исходная информация о пространственных координатах геопространственных объектов существенно разноточная. Причем в подавляющем большинстве точность пространственных координат неизвестна. Это приводит к существенным неопределенным погрешностям при вычислении картометрических величин, например, расстояний и пеленгов между двумя геопространственными объектами, заданными разноточными пространственными координатами. Кроме того, в автоматизированной системе проблема согласования разноточных пространственных координат существенно осложняется особенностями вычислительных операций с пространственными координатами, которые производятся с применением арифметических процессоров ЭВМ. Использование компьютеров вызывает ложные иллюзии о повышении точности обработки и хранения пространственных координат. В самом деле, с теоретической точки зрения значения пространственных координат формально представляются действительными числами без погрешности, однако современные компьютеры не поддерживают свойств арифметических операций с действительными числами. Это приводит к тому, что реальные погрешности пространственных координат в результате компьютерного представления и обработки получают дополнительные искажения. Можно сказать, что эта сторона проблемы заключается в несовместимости интервального значения измеренных координат с точечным их представлением в компьютерной системе. Представляется, что разрешение этой проблемы возможно на пути применения в компьютерном представлении пространственных координат специальных числовых систем, хорошо адаптированных к арифметическим операциям в ЭВМ р-адических чисел и (или) бесконечных дробей (дерево Штерна-Броко), (Жуков Ю.Н. К вопросу о представлении в автоматизированных системах географических координат, измеренных с погрешностью // Навигация и гидрография. - 2009. - №27. С. 53-60).
При создании базы ГИС, включающей навигационные глубины и топографические высоты, возникает проблема приведения к единой высотной основе навигационной и топографической информации. Геодезические высоты на территории России как топографические, так и навигационные, должны отсчитываться от единого нуля, например, нуля Балтийской высотной системы. Формально на топографических и навигационных картах отмечается, что высоты даны в Балтийской системе высот. В реальности, однако, если топографические высоты имеют геодезическую привязку к геодезическим реперам Балтийской системы, то этого нельзя сказать о навигационных глубинах. Действительно, в соответствии с Правилами Гидрографической службы №35 (ПГС-35) в морях с приливами высотным нулем, от которого отсчитываются глубины, является наинизший теоретический уровень прилива (НТУ). В соответствии с ПГС-35 значения этого уровня рассчитывается по данным ежечасных береговых наблюдений за уровнем моря на основе алгоритма, разработанного сто лет назад. Затем вычисляется геодезическая высота НТУ на основе геодезической привязки рейки, по которой проводились наблюдения за колебаниями уровня. Если известны геодезические высоты НТУ, то никаких проблем сравнения топографических высот и навигационных глубин нет. Однако эта задача неразрешима в случае, если геодезическая высота НТУ неизвестна. На навигационных картах геодезическая высота НТУ не приведена. Поэтому задача согласования высот превращается в проблему.
Особенно явно эта проблема просматривается в определении геодезической высоты береговой линии (линии уреза моря) на навигационных картах, которая в соответствии с ПГС-35 должна соответствовать положению высоты НТУ. Наинизший теоретический уровень всегда ниже среднего уровня моря по определению. Поэтому линия берега на навигационной карте для морей с приливами всегда имеет геодезическую высоту заведомо ниже нуля Балтийской системы высот. Приливные колебания существенно изменяются вдоль морских берегов, поэтому высота НТУ в различных точках акватории различна, и потому геодезическая высота навигационной береговой линии меняется вдоль берега. Информации о геодезической привязке НТУ вдоль морских берегов России нет. Поэтому существует проблема приведения топографических и навигационных глубин к единой системе высот. Эта проблема существует как для приливных морей, так и для морей без приливов. Дело в том, что для этих морей нулем отсчета глубин является средний многолетний уровень моря (10 лет). Для него также нужно знать его геодезическую привязку к Балтийской системе высот. И значение этой привязки так же неизвестно, как и для приливных морей. Кроме того, проблема усугубляется тем, что средний уровень моря меняется со временем и является сложной пространственно-временной функцией, зависящий от многих причин, в том числе от положения геоида Земли. Это приводит к проблемам при оценке разностей между глубиной подводной точки и высотой точки на суше. Например, в баллистических задачах расчета стрельбы корабельной артиллерией это ведет к значимым ошибкам.
В настоящее время существуют все условия, чтобы снять данную проблему. Основным из них является составление карт приливных колебаний на основе определения приливных колебаний на открытых акваториях, по данным береговых наблюдений за приливами (патенты RU №2254618 и №2450245), в которых формирование рядов наблюдений выполняют путем разложения спектра колебаний на непересекающиеся интервалы и декомпозиции исходного ряда на составляющие для каждого интервала частот, а оценку гармонических постоянных выполняют для каждого отдельного светила, при этом дополнительно выполняют оценку устойчивости гармонических постоянных, определяют приливные колебания непериодического характера, при построении изолиний определяют меру близости между двумя системами изолиний, путем построения метрики Хаусдорфа определяют временную и пространственную изменчивость возраста прилива между амфидромическими точками изолиний.
Проблема, связанная с обеспечением региональных органов управления различной расчетной картометрической информацией полностью определяется специфическими особенностями арифметических вычислений на ЭВМ. Широко распространено мнение, что ЭВМ выполняет арифметические операции приближенно с некоторой известной погрешностью, что является опасным заблуждением. В действительности арифметические операции на ЭВМ выполняются с ошибкой. В частности, для формата чисел с плавающей точкой арифметические операции всегда выполняются ошибочно. Причина ошибочности вычислений обусловлена техническими особенностями конструкции ЭВМ. Они таковы, что не позволяют непосредственно поддерживать ни одной числовой системы: ни системы целых, ни рациональных, ни действительных чисел. Конечное число разрядности процессора приводит к тому, что не выполняется требование замкнутости арифметических операций ни для одной числовой системы. Поэтому в компьютерных вычислениях с числами, представленными в формате с плавающей точкой (запятой), принципиально нельзя определить равенство двух чисел, т.е. нельзя определить равна ли разность двух чисел нулю. Учет указанных арифметических свойств вычислений на ЭВМ имеет особую значимость при решении картометрических и геометрических задач с большой точностью. К ним относится, например, задача численного нахождения точки пересечения двух прямолинейных отрезков. При определенных соотношениях между координатами концов этих отрезков эта задача не решается на компьютере с представлением координат в формате с плавающей точкой, например, когда вычисляется равенство нулю определителя, элементы которого образованы из координат.
Следует заметить, что, с ростом разрядности процессора, проблема корректного решения вычислительных задач с использованием компьютера только возрастает.Очевидно, эта вычислительная проблема должна быть учтена в алгоритмах решения картометрических задач в ГИС при обеспечении поисковых и тактических задач.
В частности данная проблема может быть разрешена с использованием специальных алгоритмов на основе целочисленной арифметики (Жуков Ю.Н. Вертификация программных систем геопространственного обеспечения ВМФ.//Информация и космос. 2011, №1, с. 78-82). Проблема, связанная с противоречием в ГИС между масштабом визуализируемой карты на дисплее и точностью определения координат с помощью курсора мыши компьютера заключается в том, что в бумажной карте закон согласования масштаба карты и точности координат соблюдается по ее построению. В ГИС этот закон не может быть выполнен ввиду особенностей устройства компьютера. Нарушение этого закона проявляется в том, что в координатах курсора мыши число знаков после запятой не зависит от масштаба визуализации, т.е. постоянно, и обычно больше пяти символов в десятичном представлении координат. Это соответствует линейной точности в несколько метров, но эта точность ничем не обеспечена. С одной стороны, технические особенности графических устройств - дисплея и мыши - не позволяют обеспечивать такую точность для всех масштабов визуализации, поскольку экран дисплея представляет собой дискретный набор пикселей (можно считать, что один пиксель дисплея соответствует одной точке на бумажной карте). Число пикселей экрана дисплея зависит от его устройства, но является постоянным. В свою очередь мышь представляет собой контекстно зависимое устройство. Координаты курсора мыши определяются пикселем, над которым расположен курсор. Поэтому точнее номера пикселя в строке и столбце матрицы дисплея координаты курсора определить невозможно принципиально. С другой стороны, в один пиксель проецируется большая площадь поверхности Земли. Причем величина этой площади разная для каждого пикселя дисплея, и она зависит от масштаба визуализации, картографической проекции визуализации. Поэтому курсору мыши на экране дисплея соответствуют не два числа, представляющие картографические координаты с большой точностью, а некоторая площадь поверхности Земли, в общем случае сложного контура, зависящего от масштаба и картографической проекции. С использованием несложного программного кода некоторая точка внутри этой площади отображается в два числа с большим числом цифр после запятой, которые выдаются в ГИС за точные картографические координаты курсора мыши. При этом, простое уменьшение числа знаков после запятой при уменьшении масштаб визуализации не устраняет указанную проблему, так как десятичное представление чисел грубо и нелинейно аппроксимируют действительные числа, которыми теоретически представляются пространственные координаты в ГИС.
Кроме того, в ГИС отсутствует автоматизированная картографическая генерализация геопространственных объектов, что не позволяет корректно визуализировать данные для произвольного масштаба.
Цифровые модели рельефа ГИС не дают возможности гладко отображать 3D-поверхность рельефа в крупном масштабе и не включают информацию о структурных линиях и точках рельефа (Жуков Ю.Н. Автоматизация проверки корректности картографического образа подводного рельефа // Навигация и гидрография. - 2013. - №37. - С. 47-51.Жуков Ю.Н. Технология построения трехмерной модели рельефа в аналитическом виде // Информация и космос. - 2010. - №3. С. 79-83.[8, 9]. Существующие картометрические алгоритмы не ориентированы на вычисление фрактальных параметров линейных геопространственных объектов (например, изрезанности береговой линии) и поверхностных (например, неровности поверхности рельефа). Список рассмотренных выше проблем применения ГИС при обеспечении геопространственной информацией может быть продолжен. Таким образом, рассмотренные проблемы существенно снижают эффективность применения ГИС для геопространственного обеспечения задач, обусловленных необходимостью выполнения работ, связанных с обеспечением позиционирования морских подвижных объектов.
Бесспорно то, что ГИС обеспечивают вполне достаточную точность и эффективность решении задач поиска в области маркетинга, логистики или гидрометеорологии. Однако при решении задач обеспечения безопасности плавания, а также решения задач МЧС и ВМФ при использовании геопространственной информацией применение ГИС требует предварительного разрешения многих проблем, прежде чем оно станет эффективнее, чем использование традиционных бумажных карт.
Эффективное включение ГИС в систему информационного обеспечения безопасности плавания и решения задач МЧС и ВМФ возможно только при исключении указанных проблем, путем создания методов их разрешения и включения этих методов в программную среду ГИС.
В качестве прототипа выбрана известная автоматизированная система распространения цифровой картографической информации внутренних водных путей (патент RU №117661 U1, 27.06.2012 [22]) и ее аналоги (патенты RU№30014 U1, 10.06.2003 [23], RU№65265 U1, 27.07.2007 [24]), которая содержит многоуровневую систему сбора, обработки и распространения картографической информации. Первым уровнем данной системы является отраслевой центр автоматизированной системы распространения цифровой картографической информации (АСР ЦКИ), который содержит сервер, связанный с блоком баз данных, автоматизированное рабочее место (АРМ) администратора, АРМ операторов управления и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети. Вторым уровнем являются региональные центры АСР ЦКИ, каждый из которых содержит сервер, связанный с блоком баз данных, АРМ администратора, АРМ верификатора, АРМ картографов, центр документирования и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети. Третьим уровнем являются автоматизированные рабочие места пользователей системы. Четвертым уровнем являются источники навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы, при этом отраслевой центр (ОЦ) системы связан двухсторонними каналами связи с региональными центрами системы и АРМ пользователей системы. Региональные центры системы связаны двухсторонними каналами связи с АРМ пользователей системы и источниками навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы. АРМ пользователей системы включают, по крайней мере, стационарные АРМ, судовые терминалы электронно-картографических навигационных информационных систем и мобильные терминалы, а источники информации системы включают, по крайней мере, автоматизированные промерные комплексы, автоматизированные промерно-изыскательские комплексы, системы координированного управления позиционированием землеснаряда, судовые обстановочные комплексы и базы данных ортофотопланов. При этом АРМ оператора управления ОЦ содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок входного контроля карт, блок установки стоимости карт, блок обработки заказов, блок учета оплаты и бухгалтерии, блок формирования лицензий и блок отправки лицензий. АРМ верификатора содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок настройки алгоритмов проверки, блок программной проверки, блок визуальной проверки, блок формирования протокола камеральной проверки и блок формирования базы данных ошибок. АРМ картографа содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок конвертирования исходных данных, блок картосоставителя, блок кодирования модельной карты, блок авторской корректуры, блок редакторской корректуры, блок обработки данных оплавывания, блок формирования корректуры карт и блок обработки ошибок. Двухсторонними каналами связи является сеть общего пользования Интернет с обеспечением разграниченного доступа к информации.
Данная система может быть использована для построения автоматизированной системы распространения цифровой картографической информации внутренних водных путей для обеспечения безопасности плавания, экологической безопасности и навигационного обеспечения судов.
При этом различные компоненты системы связаны между собой двухсторонними каналами связи, которыми служит сеть общего пользования Интернет с обеспечением ограниченного и разграниченного доступа пользователей к информации. Функционирование системы заключается в получении от различных источников необходимой информации, формировании на ее основе в региональных центрах конечной консолидированной информации (карт водных путей) и предоставлении этой информации заинтересованным пользователям. Отраслевой центр в системе выполняет функции администрирования, осуществляя контроль и установку стоимости карт, обработку заказов, учет оплаты и бухгалтерии, формирование и отправку лицензий. Данная система в силу своего специфического устройства и функционирования, использования общедоступной сети Интернет для передачи информации между территориально распределенными объектами и различия источников информации и пользователей не может быть даже адаптирована для решения задач сбора и обработки сведений об опасных факторах и событий, происходящих в сфере судовождения. Еще один недостаток известной системы заключается в отсутствие возможности для работы с прикладными отраслевыми базами данных.
Одной из задач регионального центра ГПД является картографическое обеспечение при проведении анализа и принятия решения в области прикладных вопросов, в том числе мониторинга критически важных и/или потенциально опасных объектов. Однако региональный центр ГПД не обеспечивает создание, обновление и распространение электронных карт ВВП в силу специфичности источников информации о ВВП. Данная система обладает общими недостатками, характерными для известной аналогичной системы, приведенной в источнике [15]. Кроме того, например, в геоплатформах, основанных на использовании гидрометеорологических параметров имеющих непостоянный характер создать оптимальную и достоверную модель практически невозможно. Кроме того, при такой архитектуре, кроме стандартных картографических сервисов, позволяющих визуализировать пространственную информацию и осуществлять навигацию по карте, отсутствуют дополнительные сервисы, предназначенные для решения аналитических, поисковых и тематических задач. Задачей предлагаемого технического решения является расширение функциональных возможностей с одновременным повышением достоверности получения основополагающих информационных параметров на основе географических распределенных данных при создании геоплатформ, путем исключения выявленных недостатков.
Поставленная задача решается за счет того, что в автоматизированной системе сбора и распространения цифровой картографической информации (АСР ЦКИ) водных путей, содержащей многоуровневую систему сбора, обработки и распространения картографической информации, в которой первым уровнем системы является отраслевой центр АСР ЦКИ, вторым уровнем - региональные центры АСР ЦКИ, третьим уровнем - автоматизированные рабочие места (АРМ) пользователей системы, четвертом уровнем - источники навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы, при этом отраслевой центр (ОЦ) системы связан двухсторонними каналами связи с региональными центрами системы и АРМ пользователей системы, региональные центры системы связаны двухсторонними каналами связи с АРМ пользователей системы и источниками навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы, АРМ пользователей системой включают, по крайней мере, стационарные АРМ, судовые терминалы электронно-картографических навигационных информационных систем и мобильные терминалы, а источники информации системы включают, по крайней мере, автоматизированные промерные комплексы, автоматизированные промерно-изыскательские комплексы, системы координированного управления позиционированием землеснаряда, судовые обстановочные комплексы и базы данных ортофотопланов в отличие от прототипа [22] введены пятый, шестой, седьмой, восьмой, девятый, десятый и одиннадцатый уровни сбора, обработки и распространения информации, при этом пятый уровень сбора, обработки и распространения информации, содержит сервер, связанный с блоком баз данных, который включает данные о военно-политической обстановке и чрезвычайных ситуаций в запрашиваемом регионе, вычислительный модуль, который включает блоки прогнозного моделирования изменения военно-политической, природной и техногенной обстановки с учетом инфраструктуры и военного потенциала региона, путем изучения фактов в конкретный момент времени, анализа закономерностей изменений территории во времени и моделирования изменений в будущем, с возможностью изменения пользовательских слоев для моделирования метрики при изменениях военно-политической, природной и техногенной обстановки, шестой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки прогнозного моделирования изменения ледовой обстановки по маршруту движения судна, седьмой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки прогнозного моделирования изменения интенсивности судоходства по маршруту движения судна и информационно соединен с системами Marine Traffic Global Ship Tracking Intelligence AIS Marine Traffic, Vessel Finder, восьмой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блок создания планово-высотной и гравиметрической основы для формирования картографической информации, полученной по разнородным источникам геодезической и/или географической информации, девятый уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки обработки информации о приливах и результатах батиметрических измерений, десятый уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает информацию о действующих средствах навигационного оборудования, одиннадцатый уровень сбора, обработки и распространения информации, который содержит постоянно пополняемую электронную базу данных об известных опасных факторах и произошедших аварийных судовых событий, а также введен модуль анализа данных для формирования управленческого решения, который содержит блок оценки эффективности системы в целом по критериям пространственность, достоверность, оперативность, информационно-аналитический блок решения практических задач по обеспечению безопасного судоходства, блок выбора оптимального пути и соединенный своими входами-выходами с соответствующими входами-выходами многоуровневой системы сбора, обработки и распространения картографической информации.
Технический результат достигается также тем, что вычислительные средства выполнены с возможностью реализации арифметических операций на основе р-адических чисел и/или бесконечных дробей на основе дерева Штерна-Броко, и обработки картографической информации на основе целочисленной арифметики.
Новые отличительные признаки предлагаемого технического решения, кроме осуществления стандартных картографических сервисов, обеспечивают визуализацию пространственной информации в широком формате и позволяют осуществлять навигацию по карте, наличие дополнительных сервисов позволяет решать аналитические, поисковые и тематические задачи с возможность минимизации погрешностей при выполнении вычислительных операций.
В качестве входной информации в предлагаемой системе предусмотрена возможность получения информации от единой системы информационного морского обеспечения ЕСИМО, содержащую картографическую информацию на акваторию Мирового океана, геопортала ИВМ СО РАН, геоплатформы Power Point (АО «Росгеология»), ГИС «Панорама», региональных геопорталов различных ведомств, как отечественных, так и зарубежных.
Технический результат в части повышения точности создания электронных навигационных карт и сокращении времени на доставку картографической информации потребителям достигается за счет оперативного использования данных о навигационной, гидрографической и топогеодезической информации от высокоточных источников, а также за счет автоматизации функций сбора, обработки и накопления цифровой картографической и документальной информации, автоматизации обмена данными между отраслевым и региональными центрами обеспечения АСР цифровой картографической информацией и автоматического предоставления их пользователю по поступающим запросам.
Как и в прототипе [22], отраслевой центр системы содержит сервер, связанный с блоком баз данных, АРМ администратора, АРМ операторов управления и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети; АРМ оператора управления ОЦ содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок входного контроля карт, блок установки стоимости карт, блок обработки заказов, блок учета оплаты и бухгалтерии, блок формирования лицензий и блок отправки лицензий;
региональный центр системы содержит сервер, связанный с блоком баз данных, АРМ администратора, АРМ верификатора, АРМ картографов, центр печати и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети;
АРМ верификатора содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок настройки алгоритмов проверки, блок программной проверки, блок визуальной проверки, блок формирования протокола камеральной проверки и блок формирования базы данных ошибок;
АРМ картографа содержит блок ввода/вывода данных, вход/выход которого является входом/выходом блока, к другим раздельным входам/выходам которого подключены блок управления, блок конвертирования исходных данных, блок картосоставителя, блок кодирования модельной карты, блок авторской корректуры, блок редакторской корректуры, блок обработки данных оплавывания, блок формирования корректуры карт и блок обработки ошибок;
двухсторонними каналами связи является сеть общего пользования Интернет с обеспечением разграниченного доступа к информации.
Автоматизированная система распространения цифровой картографической информации представляет собой многоуровневую систему сбора, обработки и распространения картографической информации, основными из которых является отраслевой центр системы, вторым уровнем - региональные центры системы, третьим уровнем -автоматизированные рабочие места пользователей системой, четвертым уровнем -источники навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы. Составные части системы связаны двухсторонними каналами связи, в качестве которых может быть использована сеть общего пользования Интернет с обеспечением разграниченного доступа к информации. Автоматизированные рабочие места пользователей включают, по крайней мере, стационарные АРМ, судовые терминалы электронно-картографических навигационных информационных систем (ЭКНИС), мобильные (переносные) терминалы. Источники информации включают, по крайней мере, автоматизированные промерные комплексы (автоматизированные промерно-изыскательские комплексы) (АПК), судовые обстановочные комплексы (СОК), системы координированного управления позиционированием землеснаряда (СКУПЗ) и базы данных ортофотопланов.
Отраслевой центр системы содержит сервер, связанный с блоком баз данных, АРМ администратора, АРМ операторов управления и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети (ЛВС). Как правило, ОЦ системы включает в себя два параллельно работающих и дублирующих друг друга сервера, связанные с RAID-массивом жестких дисков, хранящих блоки баз данных. Указанные блоки содержат следующие базы данных: электронных карт и их корректур, клиентов и их заказов, выданных лицензий и другую информацию. Внутренняя локальная вычислительная сеть отраслевого центра защищена от внешней сети (канала связи) блоком защиты информации, представляющим собой, например, межсетевой экран «Watch Guard».
В состав ОЦ системы входит АРМ администратора, являющегося непосредственным руководителем центра. В зависимости от объема нагрузки на ОЦ может включать один или больше АРМ оператора управления, выполняющих непосредственную работу по обработке поступающей картографической информации, обслуживанию заявок пользователей и т.д.
Отраслевой центр системы предназначен для защиты электронных навигационных карт (ЭНК) от несанкционированного копирования и тиражирования, ведения, поддержания и обновления электронного каталога ЭНК, формирования и поддержания базы данных и корректуры ЭНК, обработки заявок на ЭНК от потребителей и выдачи лицензий, тиражирования и распространения релизов ЭНК на CD.
Региональный центр системы содержит сервер, связанный с блоком баз данных, АРМ администратора, АРМ верификатора, АРМ картографа, центр документирования и блок защиты информации, подключенные к локальной вычислительной сети. Региональные центры системы предназначены для приема и обработки исходных картографических материалов и результатов русловых изысканий; создания, верификации и оплавывания ЭНК, создания корректур; ведения, поддержания и обновления электронного каталога ЭНК; формирования и поддержания базы данных и корректуры ЭНК; передачи готовых ЭНК в отраслевой центр.
В отраслевой центр (первый уровень АСР ЦКИ) из региональных центров стекается информация по подготовленным ЭНК, и поступают заявки от пользователей на приобретение карт.
В региональные центры (второй уровень АСР ЦКИ) поступают результирующие материалы изыскательских и путевых работ от источников навигационной, гидрографической и топогеодезической информации, автоматизированных промерных комплексов (автоматизированные промерно-изыскательские комплексов), находящихся в запрашиваемом регионе, предоставляющих результаты измерения глубин, координаты береговой черты, ключевых плавучих и береговых навигационных объектов; судовых обстановочных комплексов, предоставляющих информацию о расстановке и контроле местоположения плавучих и береговых средств навигационного ограждения; систем координированного управления земснарядами, предоставляющих информацию по результатам проведения дноуглубительных работ; баз данных ортофотопланов и результатов аэрокосмической съемки, позволяющих наносить на создаваемые карты береговую черту и основные береговые объекты.
Автоматизированные рабочие места пользователей системой, являющиеся третьим пользовательским уровнем АСР ЦКИ, представляют широкий круг потребителей картографической информации, и включают в себя: судовые терминалы электронно-картографических навигационных информационных систем (ЭКНИС); стационарные АРМ пользователей; мобильные (переносные) терминалы пользователей. Автоматизированные рабочие места пользователей, предназначены для: формирования запросов на поставку ЭНК и корректуры; получения разрешений или лицензий на работу с ЭНК, получения ЭНК и корректуры; передачи разрешений потребителям или дешифрирования ЭНК.
Потребители картографической информации с помощью АРМ пользователей, через канал связи, обращаются в отраслевой центр АСР ЦКИ для получения необходимых карт ВВП или соответствующих корректур и справочной информации.
Основное предназначение АСР ЦКИ - предоставление пользователям картографической информации в электронном виде. Тем не менее, при необходимости, может предоставляться высококачественная твердая копия запрашиваемых листов карт.Также бумажные копии карт могут использоваться региональным центрам для служебных целей: удобства оплавывания, контроля карт и т.д. Решение этой задачи возложено на центр документирования, включающий ПЭВМ управления со специализированным программным обеспечением для сканирования, редактирования и печати карт, широкоформатный плоттер формата АО и сканер.
В ходе своей работы АРМ оператора управления задействует все перечисленные выше программно-аппаратные средства ОЦ.
Региональный центр АСР ЦКИ включает в себя два параллельно работающих и дублирующих друг друга сервера, связанные с RAID-массивом жестких дисков, хранящих блоки баз данных. Данные блоки содержат следующие базы данных: результатов промеров, непроверенных карт, верифицированных карт, карт после оплавывания, финальных карт, ретроспективных данных, ортофотопланов, корректур карт, поставщиков данных, камеральной проверки и др.
Внутренняя локальная вычислительная сеть (ЛВС) регионального центра защищена от внешней сети (канала связи) специальным блоком защиты информации, представляющим собой межсетевой экран «Watch Guard».
Региональный центр содержит АРМ администратора, являющегося непосредственным руководителем центра.
В состав РЦ входит одно АРМ верификатора и одно или несколько АРМ картографа. В ходе своей работы АРМ картографа и верификатора задействуют вычислительные средства серверов и баз данных центра.
Автоматизированное рабочее место оператора управления ОЦ включает: блок управления АРМ, предназначенный для осуществления организационного взаимодействия элементов АРМ; блок ввода/вывода данных, обеспечивающий внутреннее и внешнее информационное взаимодействие остальных блоков АРМ; блок входного контроля карт (БВВК), поступающих из региональных центров АСР ЦКИ; блок обработки заявок, поступающих от пользователей системы (БОЗ); блок финансового контроля проведения операций; блок формирования лицензий, на передаваемые пользователям листы карт (БФЛ); блок отправки лицензий (БОЛ), обеспечивающий отправку всех необходимых лицензий на затребованную картографическую информацию (сами карты находятся в свободном доступе, но для работы с ними необходимы специальные файлы лицензий).
Функционирование АСР ЦКИ происходит следующим образом. Оператор управления ОЦ через соответствующий АРМ осуществляет прием и размещение в базе данных новых листов карт и корректур к ним, поступающих из РЦ. В ходе этой работы проверяется наличие всех необходимых атрибутов карты и ее работоспособность, устанавливается стоимость данной карты для конечных пользователей. С помощью специального Web-интерфейса, развернутого на серверах ОЦ, регистрируются заявки от пользователей на приобретение необходимых файлов (листов) электронных карт. После поступления заявки, соответствующая информация мгновенно направляется на АРМ оператора управления ОЦ, который выставляет пользователю счет для оплаты. После получения средств, что контролируется по базе данных бухгалтерии, лицензии на запрашиваемые листы карт отправляются пользователю. Большинство описанных выше функций автоматизированы, что обеспечивает минимальное участие человека. При использовании удаленных систем «банк-клиент» возможна полная автоматизация процесса отправки лицензий пользователям.
Автоматизированное рабочее место администратора предназначено для контроля работоспособности оборудования и программного обеспечения ОЦ, а также контроля работы операторов управления.
Автоматизированное рабочее место вертификатора включает: блок управления АРМ верификатора, предназначенный для осуществления организационного взаимодействия элементов АРМ; блок ввода/вывода данных, обеспечивающий внутреннее и внешнее информационное взаимодействие остальных блоков АРМ; блок настройки алгоритмов проверки (БНАП), предназначенный для тонкой настройки алгоритма программы камеральной проверки созданной карты; блок программной проверки (БПП), выявляющий грубые несоответствия и ошибки в структуре элементов созданной карты; блок визуальной проверки (БВП), исправляющий более сложные ошибки в логической структуре и местоположении объектов карты и их атрибутов; блок формирования протокола камеральной проверки (БФПКП), возвращаемого впоследствии картографам для доработки карты; блок формирования базы данных ошибок (БФБДО), детализирующий и систематизирующий информацию, изложенную в упомянутом выше протоколе проверки.
Структура АРМ картографа (прототипа) включает: блок управления АРМ, предназначенный для осуществления организационного взаимодействия элементов АРМ; блок ввода/вывода данных, обеспечивающий внутреннее и внешнее информационное взаимодействие остальных блоков АРМ; блок конвертирования исходных данных (БКИД), преобразующий исходную навигационную и гидрографическую информацию; блок картосоставления (БК), формирующий электронную карту из полученных данных в автоматизированном или полуавтоматизированном режиме; блок кодирования модельной карты (БКМК), создающий образцовую карту, типичную для всей серии карт; блок авторской корректуры (БАК), обеспечивающий личную проверку карты самим картосоставителем; блок редакторской корректуры (БРК), обеспечивающий повторную проверку карты составителем модельной карты; блок обработки данных оплавывания (БОДО), реализующий дополнительную коррекцию карт по результатам полевых проверок карты изыскательскими партиями; блок формирования корректур карт (БФКК), создающий перечень изменений, требуемых для внесения в карты пользователей при их актуализации; блок обработки ортофотопланов (БОО), позволяющий учитывать данные авиационной и космической съемки при нанесении на карту береговой линии и объектов наземных обстановки.
В отличие от прототипа, в предлагаемой системе на четвертом уровне сбора, обработки и распространения картографической информации при обработке картографического материала преобразуют изображения дискретных графических распределений в непрерывную полутоновую форму с дальнейшим их представлением в форме изолиний. При этом в процессе оптического моделирования кодируют цифровые значения признака в заданной точке планшета оптическими символами - разновеликими пятнами с оптической плотностью, пропорциональной величине признака. Строят рельеф местности посредством интерполяции точек высот и/или глубин в виде двумерных нерегулярных рациональных фундаментальных сплайнов. При этом выполняют построение двумерной сплайн-функции, определяемой как тензорное произведение одномерных сплайнов. При построении рельефа местности определяют итерирующие функции и вейвлеты в целях представления фрактального рельефа путем формирования для кусочно-линейной поверхности графа Кронрода-Риба и комплексов Морса-Смейла. При этом выполняют упрощения кусочно-линейной поверхности с использованием полученных для нее структур графа Кронрода-Риба и комплексов Морса-Смейла. Оценивают фрактальные параметры рельефа на основе заданных структур графа Кронрода-Риба и комплексов Морса-Смейла, что обеспечивает повышение достоверности картографического отображения двумерных распределений, заданных в цифровой форме (аналог патент RU №2484427 C1, 10.06.2013).
При этом функционирование РЦ происходит по следующему алгоритму. По каналу связи от блока источников навигационной, гидрографической и топогеодезической информации поступают исходные данные для формирования карт. Эти данные через блок защиты информации по ЛВС поступают в блок баз данных, где предварительно обрабатываются с помощью программного обеспечения, загруженного на серверы. Информация о поступлении исходных данных передается на АРМ администратора и АРМ картографа.
После получения из АРМ администратора задачи на создание карты, оператор АРМ картографа начинает непосредственную работу по формированию карты. С помощью блока конвертирования исходных данных, блока картосоставления и блока обработки ортофотопланов картограф начинает создание макета карты с учетом ретроспективные данные блока баз данных. Для систематизации и унификации создаваемой серии карт с помощью блока кодирования модельной карты опытный картограф создает так называемую модельную карту, служащую основой для создания остальных карт серии. После создания листа карты производится авторская проверка самим картосоставителем и исправление выявленных ошибок. Далее осуществляется редакторская проверка опытным картографом, производившим кодирование модельной карты. При осуществлении описанных проверок используется специализированное программное обеспечение и визуальные методы контроля.
После проведения проверок файлы карты поступают в базу данных непроверенных карт блока, и производится оповещение АРМ верификатора об имеющихся материалах для проведения камеральной проверки. Верификатор осуществляет дополнительную настройку алгоритма проверки в программном обеспечении, исходя из особенностей полученной карты. В дальнейшем осуществляется несколько итераций программной и визуальной проверок. В результате проведенной камеральной проверки автоматически формируется ее протокол, а затем, на его основе - заполняется база данных ошибок проверки.
Полученная информация о выявленных ошибках передается на АРМ картографа для исправления. После исправления ошибок картографом, карта вновь поступает на АРМ верификатора, и описанная выше процедура повторяется. Если верификатор не обнаружил ошибок, то считается, что карта сформирована успешно и она помещается в базу данных верифицированных карт блока.
Далее, по команде с АРМ администратора происходит оповещение соответствующей изыскательской партии, оборудованной АПК о необходимости оплавывания созданной карты. По результатам оплавывания составляется акт, в котором перечисляются замечания и ошибки, выявленные в ходе практического использования карты. Эта информация вновь попадает в базу данных и затем обрабатывается блоком обработки данных оплавывания. Картограф исправляет выявленные ошибки и вновь отсылает карту на АРМ верификатора, где она проходит повторную камеральную проверку. При ее успешности и отсутствии ошибок, карта считается окончательно сформированной, и поступает в базу данных финальных карт.
В дальнейшем картограф оповещает ОЦ о полученных результатах и пересылает в него результирующую карту для поставки пользователям системы. В последующем, при небольших изменениях гидрографической или навигационной обстановки, формируются корректуры к созданным ранее картам, по которым проводится камеральная проверка, но уже без оплавывания. Сформированные блоки корректур в дальнейшем передаются в ОЦ для распространения среди пользователей. Если по результатам проведенных гидрографических исследований выявлено существенное изменение обстановки, то вместо формирования корректур осуществляется создание новой карты на этот район, описанным выше способом.
Таким образом, в предложенной автоматизированной системе распространения цифровой картографической информации водных путей обеспечивается повышение точности создания электронных навигационных карт и сокращение времени на доставку картографической информации потребителям.
Пятый уровень сбора, обработки и распространения информации, содержит сервер, связанный с блоком баз данных, который включает данные о военно-политической обстановке и чрезвычайных ситуаций в запрашиваемом регионе, вычислительный модуль, который включает блоки прогнозного моделирования изменения военно-политической, природной и техногенной обстановки с учетом инфраструктуры и военного потенциала региона, путем изучения фактов в конкретный момент, анализа закономерностей изменений территории во времени и моделирования изменений в будущем, с возможностью изменения пользовательских слоев для моделирования метрики при изменениях военно-политической, природной и техногенной обстановки (аналогами являются «Система автоматизированного мониторинга военно-политической обстановки» - патент RU №2744720 С1, 15.03.2021, «Система и способ сбора и обработки новостей в сети «Интернет» - патент RU №2795678 С1, 29.05.2023, «Система принятия решений при угрозе и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» - патент RU №2796623 С1, 29.05.2023).
При этом пятый уровень сбора, обработки и распространения информации соединен с техническими средствами, позволяющими установить первоисточник информации, рейтинг информационного агентства, степень достоверности информации, заинтересованность в публикации недостоверной информации, международные аспекты военно-политической информации, компетентность автора публикации, орган, публикующий информацию (правительственный, военный, военно-промышленный, оппозиционный правительству, «желтая» пресса, ссылки на официальные документы, степень боеготовности армии, страна которой является очагом напряженности, возможные причины конфликта (территориальные, этнические, религиозные, исторические и т.п.), состояние военно-промышленного комплекса и т.д.. Пятый уровень сбора, обработки и распространения информации включает модуль анализатора для поиска доменных имен в сети Интернет, содержащих новостные источники, анализа HTML-кода для выявления новостных лент, извлечения ссылки на текст новостного источника, передачи выявленных ссылок, их тип и алгоритм обработки в базу данных (БД); модуля скраппинга для обработки данных с помощью применения алгоритма анализа разметки веб-ресурса; модуля парсинга для получения HTML-кода от модуля скраппинга, извлечения текста из HTML-кода с помощью двух алгоритмов сбора текстовых данных, каждый из которых осуществляет выбор HTML-коды с наибольшим отношением символов, характеризующих связный текст новостного источника, к общему их количеству, обработки результатов извлечения алгоритмов моделью машинного обучения для анализа наличия характеристик источников, не являющихся новостным и детектирования семантически связного текста, характеризующего новостной источник. Устройство через разъем для подключения сетевого кабеля подключается к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»: входящий в состав устройства блок сопряжения с информационно-телекоммуникационной сетью «Интернет» обеспечивает прием/передачу информации.
Прием информации организуется: блоком автоматического запуска бот-программ и блоком автоматического приема информации. В блок автоматического запуска бот-программ пользователем устройства через сенсорное табло и микропроцессор вводятся (или загружаются с официальных интернет-сайтов) бот-программы (специальные программы, выполняющие автоматически и/или по заданному расписанию какие-либо действия через интерфейсы, предназначенные для людей) имеющихся в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» средств массовой информации, освещающих процессы, влияющие на военно-политическую обстановку. Блок автоматического приема информации обеспечивает прием информации из информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и передачу ее на вход блока контент-анализа.
Блок контент-анализа реализует типовую процедуру количественного анализа текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей, в результате которой осуществляется подсчет частоты упоминания смысловых единиц, имеющихся в блоке хранения базовых словоформ (указанные пользователем словоформы, характеризующие военно-политическую обстановку).
Выход блока контент-анализа соединен с входом блока определения государства -источника информации, который определяет государство, к которому относится средство массовой информации, сообщение которого было подвергнуто контент-анализу. К выходу блока контент-анализа и выходу блока определения государства - источника информации подключены блоки подсчета частоты упоминания словоформ, каждый из которых ассоциирован (закреплен) за одной из международных политических организаций. Каждый из блоков подсчета частоты упоминания словоформ осуществляет подсчет частоты упоминания словоформ из сообщений поступивших из государств, входящих в состав международной политической организацией, ассоциированной с конкретным блоком. В случае расширения (сужения) перечня государств, входящих в международных политические организации, соответствующая настройка блока выполняется пользователем устройства (посредством сенсорного табло и микропроцессора).
Выходы блоков подсчета частоты упоминания словоформ подключены к входам с микропроцессора, выполненного с возможностью сопоставления результатов подсчета частоты упоминания словоформ по любому из блоков подсчета частоты упоминания словоформ за любой период (обычно сутки, неделя, месяц или квартал). В результате сопоставления выявляются: словоформы, частота встречаемости которых за анализируемый период существенно изменилась (с указанием международных политических организаций, для которых изменение наиболее существенно); определение международных политических организаций с минимальной и максимальной частотой встречаемости словоформ за анализируемый период; тренды частоты встречаемости словоформ в любой из международных политических организаций за анализируемый период с возможностью «наложения» тренов на экране табло. К выходу микропроцессора для выдачи информации подключены сенсорное табло, встроенное в верхнюю грань корпуса заподлицо ее поверхности и блок выдачи информации, выполненный с возможностью беспроводной передачи информации на внешнее устройство (компьютер, принтер, накопитель информации и т.п.). Блок сопряжения с информационно-телекоммуникационной сетью «Интернет», блок автоматического запуска бот-программ, блок автоматического приема информации, блок контент-анализа, блок определения государства - источника информации, блок хранения базовых словоформ и блоков подсчета частоты упоминания словоформ подключены к микропроцессору (патент RU№2744720 C1, 15.03.2021).
В состав системы включен блок формирования защищенных индивидуальных внутрисистемных электронных сообщений, который может быть реализован на базе, например, электронного блока криптографической защиты информации «Верба», предназначенного для обеспечения защиты информационных потоков, обращающихся в системе, имеющий вход и выход, соединенные с выходом и входом блока формирования и контроля электронного документооборота, (патент на полезную модель RU №83639 U1, 10.06.2009). Программное обеспечение разработано на основе программного обеспечения экспертных систем типа «PROSPECTOR», «SASON», «МЕСНО», «PECOS», «ROSIE» и им подобных (К. Нейлор. Как построить экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991, с. 220-227).
Блок автоматического приема информации обеспечивает прием, регистрацию и классификацию сообщений о кризисных и чрезвычайных ситуациях через интернет-портал, подсистему комплексного мониторинга и прогнозирования, внешние информационные системы, пользовательский интерфейс системы и обеспечивает выполнение следующих функций: прием сообщений через интернет-портал посредством интеграции с геопорталом «Единая государственная система предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций» и международными аналогичными системами; прием сообщений, поступающих от региональных системы комплексного мониторинга и прогнозирования; в части получения и передачи основных сведений о происшествиях с существующей «Системой обеспечения вызова экстренных оперативных служб по единому номеру «112»; формирование информационной карточки события и предоставление возможностей по ее заполнению оператору в процессе получения дополнительных оперативных данных с определением геолокации места происшествия; предоставление аналитических и статистических отчетов по поступившим сообщениям о чрезвычайных ситуациях.
Подсистема комплексного мониторинга и прогнозирования предназначена для обеспечения мониторинга данных, полученных от взаимодействующих автоматизированных (автоматических) систем мониторинга на акваториях Мирового океана и прилегающих территориях с целью обеспечения прогнозирования, мониторинга угроз природного, техногенного и биолого-социального характера на территории области, в том числе, с использованием современных «сквозных технологий» («интернет вещей», «большие данные», «искусственный интеллект»).
При отображении картографической информации поддерживается отображение свободно распространяемых картографических подложек (Яндек Карты, Open Street Map, Google Maps). Отображение карт реализовано в системе координат WGS-84 и реализована возможность получения семантической информации о геометрических объектах, отображаемых поверх картографической основы в пользовательских слоях. Также предусмотрена возможность создавать пользовательские слои для отображения одного или нескольких типов информационных объектов системы. Для каждого слоя предусмотрены следующие настройки: название и описание слоя; тип слоя (слой объектов, слой раскраски регионов); исходные данные для слоя (типы информационных объектов с возможной фильтрацией); включение всплывающих подсказок для объектов слоя; включение кеширования тайлов слоя; объединение слоев в интегральный слой; кластеризация точечных объектов слоя; ограничение масштабов отображения слоя; стили слоя, отдельно для линии (толщина, цвет и прозрачность линии), полигонов (толщина линий штриховки, размер и стиль штриховки, цвет и прозрачность заполнения), точки (условный знак или тип, размер, цвет и прозрачность точки) и текста (цвет и размер шрифта, смещение текста относительно условного знака, паттерн текста). Процесс отображения картографической информации включает в себя перечень слоев: карта региона (в виде картографической подложки); оперативная обстановка в ЧС; места расположения потенциально опасных объектов и их территории; пространственный слой линий уровня рельефа для интересуемой территории.
Также обеспечивается возможность отображать в браузере пользователя за 15 секунд до 20 кешированных слоев (с полностью сгенерированным кешем). Обновление данных в некешированных слоях (содержащих не более 20 тысяч объектов) происходит не позже, чем через 15 секунд (при отсутствии других обновлений.
Все реализуемые данным устройством функции могут выполняться средствами свободно распространяемых информационных систем, включая специальное программное обеспечение Zabbix. Функционал данного ПО позволяет автоматически диагностировать в реальном времени все значимые параметры состояния оборудования и программного обеспечения. Также предусмотрено автоматическое уведомление администраторов и других ответственных лиц обо всех событиях.
Шестой уровень сбора, обработки и распространения информации включает блоки прогнозного моделирования изменения ледовой обстановки по маршруту движения судна. Шестой уровень сбора, обработки и распространения информации реализует принцип функционирования системы освещения ледовой обстановки в арктической зоне РФ, морях и заливах Северо-Западного и Северо-Восточного бассейнов.
На вход шестого уровня поступает первичная информация о судах, находящихся в данных регионах, а также информация о ледовой, гидрометеорологической и экологической обстановке от аэрокосмических средств и комплексов обнаружения и радиотехнических постов береговой системы наблюдения, включая многоканальную систему спутникового изображения AVHRR NOAA и геоинформационную систему Arc View. При обработке и анализе информации от различных источников формирует единое информационное пространство (ЕИП) в Арктике с составлением ледовых карт. Составление ледовых карт выполняют по полученным по аэроспутниковым изображениям ледовых полей, а также по данным, поступающим от региональных центров слежения за ледовой обстановкой и судов находящихся в данном регионе. При этом процесс составления ледовых карт включает операции сегментации и интерпретации изображений, картирование с выполнением интерактивного анализа и количественных оценок, индикацию изображений в виде символов, в котором символы представляют как внутренние точки ледового поля, а кодированные цифровые значения в заданной точке определяются как вещественные плановые координаты внутренних точек, направленные на восток и север соответственно, а форма линий эквидистант между заданными точками определяется по коэффициентам всплеск-разложения для заданного масштаба карты. Определение характеристик подстилающей поверхности выполняют путем сравнения полученных картографических изображений с полученными изображениями за аналогичный сезонный период посредством эквивалентных технических средств, выявляют точки на ледовых полях с характеристиками, превышающими по своему значению характеристики остальных точек, относительно выявленных точек на ледовых полях с характеристиками, превышающими по своему значению характеристики множества остальных точек, восстанавливают контур ледового поля по расположению множества остальных точек относительно точек с характеристиками, превышающими по своему значению это множество точек, путем построения метрики Хаусдорфа с последующим получением кластеров в соответствии с зависимостью между длинами периметров кластеров и их площадью. Отображение ледовых полей выполняют в соответствии с комбинаторной моделью отображения в зависимости между длинами периметров кластеров и их площадью, с разделением кластеров на каждом тематическом ледовом слое по плотности измеренных элементов, генерализацию ледовых полей выполняют путем построения численной модели при условии, что их площади остаются постоянными, а длины ледовых полей, составляющие периметр ледового поля, изменяются по степенному закону. При этом обеспечивается повышение достоверности картографического отображения ледовых полей при его переносе с изменением масштаба (патент RU №2449245, 27.04. 2012). При этом при запланированном движении судов в ледовой обстановке, например, на Северном морском пути, по полученным спутниковым радиолокационным снимкам и на основе оперативных и прогнозных данных дистанционного мониторинга ледовой обстановки, содержащих основные характеристики ледового покрытия с учетом гидрометеорологической ситуации в заданном регионе. При этом входящая информация обрабатывается посредством программно-вычислительного комплекса, посредством которого определяют толщину льда Н, путем вычисления по формуле с учетом значений ледопроходимости судна h, скорости хода V судна во льдах, скорости хода v судна на чистой воде. При этом данные для расчета получают из баз данных, содержащих информацию о скорости и маршрутах движения судов в заданном географическом регионе, информацию о тактико-технических характеристиках данных судов, а также информацию о динамике ледообразования, типу, возрасту и толщине льда с привязкой по времени и географическому положению, и по полученным результатам выбирают оптимальный маршрут движения судна выбранного класса в заданном регионе по точкам с допустимыми для данного класса расчетными толщинами льда в пределах генерального направления движения судна. При этом в итерационный расчет включают большое количества архивных вариантов движения судов при различных ледовых условиях (толщине льда, его сплоченности и др.) и данных дистанционного мониторинга ледовой обстановки, архивных и прогнозных климатических данных.
При практической реализации может быть использован программно-вычислительный комплекс, выполненный в виде специализированного автоматизированного рабочего места. На комплекс по различным каналам связи поступает информация: о тактико-технических характеристиках судов (ледопроходимость, максимальная скорость на чистой воде и др.) из Регистровой книги Российского морского регистра судоходства (PC) - https://lk.rs-class.org/regbook/regbookVessel?ln=ru, архивная и оперативная информация с периодичностью в одну минуту о маршрутах движения судов (на чистой воде и в различной ледовой обстановке) от автоматической идентификационной системы (АИС) судна, которая содержит подробную информацию о названии судна, географических координатах, скорости, курсе, осадке и конечной точке движения судна от сервиса - http.//www.scanex.ru/geo-service/AIS-history/ или от сервиса https://www.shippingexplorer.net/ru.
В комплексе реализована возможность формирования отдельного слоя геоинформационной системы по выбранным оператором параметрам, таким как: судно или группа судов, период года, географическая местность (широта, долгота), результаты дистанционного зондирования мирового океана, в том числе по площади ледовых полей, сплоченности льда от сервисов национального центра данных по снегу и льду - http://nsidc.org или от сервисов системы данных и информации по наблюдения Земли (EOSDIS) - https://earthdata.nasa.gov, информацию о ледовой обстановке в арктических морях, оперативную и прогнозную от суток до месяца, содержащую данные о ледообразовании в течение календарного года, типу льда, его возрасте и толщине - по открытым данным государственного научного центра «Арктический и антарктический научно-исследовательский институт» - http://www.aari.ru или по открытым данным ФГБУ «Администрация Северного морского пути» http://www.nsra.ru/ru/navigatsionnaya_i_gidrometinformatsiya/icecharts.html или по данным монографии Думанской И.О. «Ледовые условия морей азиатской части». Данный способ выполняется в следующей последовательности. При планировании перехода судна по заданному маршруту посредством судовой аппаратуры приема и обработки метеорологической спутниковой информации получают параметры гидрометеорологических характеристик по маршруту движения судна. С использованием средств электронной связи (преимущественно сети интернет) получают архивную и оперативную информацию о прошлых маршрутах движения судов, аналогичных по своим тактико-техническим характеристикам выбранному судну. Информация содержит сведения о географических координатах маршрута, скорости, курсе, осадке и конечной точке движения судна в выбранном географическом регионе, перекрывающей планируемый маршрут судна. Также получают результаты дистанционного зондирования мирового океана, в том числе по площади ледовых полей, сплоченности льда, получают информацию о ледовой обстановке в арктических морях, архивную, оперативную и прогнозную от суток до месяца, содержащую данные о ледообразовании в течение заданного календарного периода, типу льда, его возрасте и толщине. При плавании на внутренних водных путях в ледовых условиях обработку информации о ледовой обстановке выполняют в следующей последовательности. Получают спутниковое изображение исследуемого района. Формируют гляциологическую карту. Далее определяют текстуру льда, пределы прочности и модули деформации льда при сжатии и изгибе, строят вертикальные профили ледяного покрова. Кроме того, устанавливают регрессионные зависимости, связывающие пределы прочности льда при сжатии и изгибе и его температуру. При формировании гляциологической карты для конкретного района выделяют ледяные поля, имеющие разную текстуру льда, пределы прочности и модули деформации льда при сжатии и изгибе. Кроме того, осуществляют построение рельефа льда, используя неориентированный граф Кронрода-Риба. При этом выявляют изоморфные подграфы посредством нахождения ближайших подграфов по евклидову расстоянию между вершинами различных графов. Определяют вершины эталонного графа Кронрода-Риба для восстанавливаемого рельефа путем вычисления среднего значения координат и высот (глубин) для каждой вершины подграфов Кронрода-Риба. Аналогом является способ, приведенный в патенте RU №2570334 С1, 10.12.2015 - Способ картогрфирования ледниковой геоморфологии).
Комплекс программно-аппаратных средств обработки, выполненный в виде специализированного автоматизированного рабочего места (АРМ), производит обработку полученной информации. В АРМ все исходные и оперативные данные в графическом виде вносятся в электронную картографическую навигационную информационную систему (ЭКНИС) для соответствующего района плавания судна, при этом в автоматическом режиме на назначенную оператором ширину по оси планируемого маршрута судна наносятся дополнительные информационные слои, содержащие данные о текущей и прогнозной ледовой обстановке (сплоченности и толщине льда) на даты планируемого перехода судна, а также информация о подобных переходах судов в прошлые периоды с аналогичной климатической картиной, включая их повторяемость. Программными средствами выполняется расчет толщины льда по формуле. Полученные результаты наносятся на электронную карту и далее строится маршрут следования судна выбранного класса в ледовом поле в пределах генерального направления движения судна (патент RU №2432547 С1, 27.10.2011).
Седьмой уровень сбора, обработки и распространения информации включает блоки прогнозного моделирования изменения интенсивности судоходства по маршруту движения судна и информационно соединен с системами Marine Traffic Global Ship Tracking Intelligence AIS Marine Traffic, Vessel Finder. При этом решается задача генерации предварительной прокладки судна включающая нечеткую кластеризацию навигационной карты с последующим анализом на основе построения матрицы. При этом каждой ячейке, которой присваивают координаты X и Y, после чего ее подвергают нечеткой кластеризации с возможностью выделения участков повышенной опасности и определения координат ячеек, через которые проходят линии предварительной прокладки. Построение маршрута движения судна происходит итерационно и поэтапно, при этом вследствие логических преобразований, происходящих в ячейках матриц, навигационные параметры учитываются в виде значения функции принадлежности конкретной ячейки к кластеру опасных, а в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры: расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна, после чего на начальном этапе генерируют «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей, а на следующем этапе уточняют маршрут на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута и осуществляют построение предварительного маршрута. В качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры судов представляющих потенциальную опасность для расхождения с ними путем получения информации от автоматической идентификационной системы местонахождения судов в реальный момент времени по маршруту следования AIS или Marine Traffic. При возможном пересечении судном судоходных путей при нахождении на них судов, являющихся потенциально опасными при расхождении с ними при генерации предварительной прокладки пути судна, рассчитывают варианты безопасных дистанций вплоть до дистанции последнего маневра. При генерации предварительной прокладки выделяют окна погоды по прогнозной информации, получаемую информацию кодируют с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, изображения сцен опасных объектов подвергают триангуляции Делоне. При этом выполняется декодирование видеоданных путем получения битового потока видео, включающею в себя данные, ассоциированные с множеством кодированных изображений, причем каждое изображение включает в себя множество строк единиц дерева кодирования (CTU), и каждая CTU включает в себя одну или более единиц кодирования (CU). Буфер данных, хранящий множество предикторов векторов движения на основе истории, используется для кодирования строк CTU, и процесс декодирования сбрасывает буфер перед декодированием первого CU текущей строки CTU, для текущей CU строки CTU список векторов-кандидатов движения строится на основе использования пространственной и временной корреляции векторов движения соседних кодовых единиц, а также предикторов векторов движения на основе истории в буфере, из списка векторов-кандидатов движения выбирается один предиктор вектора движения для декодирования текущей CU, и буфер обновляется на основе выбранного предиктора вектора движения. Практическая реализация седьмого уровня осуществляется посредством ЭКНИС, блока кластеризации, блока генерации прокладки, блока контроля, блок входных данных. При этом ЭКНИС соединена своим выходом с входом блока кластеризации, который своим выходом соединен с входом блока генерации прокладки, который своим выходом соединен с входом блока контроля, блок генерации прокладки еще одним своим входом соединен также с выходом блока входных данных и еще одним выходом соединен с еще одним входом блока кластеризации, а блок контроля соединен с ЭКНИС и устройством кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic. При этом блок кластеризации еще одним своим входом соединен с выходом устройства кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic, при этом входной видеоинформацией для устройства кодирования видеоинформации являются видеокарты движения всех судов по планируемому маршруту движения в реальном времени, на электронную картографическую навигационно-информационную систему транслируют значения координат от приемоиндикатора спутниковой навигационной системы или координаты, полученные по счислению: приборная скорость, курсовой угол, данные от навигационной РЛС, информацию от штатных гидроакустических средств. В случае навигационных опасностей, алгоритм выделяет в качестве основных навигационных параметров расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна. Далее, алгоритм на начальном этапе генерирует «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей. Эти сгенерированные линии предварительной прокладки получают оценку опасности, а судоводитель также получает оценку опасности текущего состояния судна. При высокой степени опасности на следующем этапе производится уточнение маршрута на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута, и осуществляют построение предварительного маршрута, в соответствии с которым судоводитель может принять решение о дальнейших действиях. В общем случае происходит построение предварительного маршрута по координатам точек будущего маршрута с адекватным уровнем опасности с тем, чтобы не провести судно слишком близко к опасностям, а также, чтобы не сделать маршрут слишком длинным. На следующем шаге происходит уточнение маршрута с учетом скорректированных данных об опасности и предварительного маршрута. Такая постобработка также является отличительной особенностью. На выходе получают графическую прокладку маршрута судна, состоящую из путевых точек и соединяющих их линий, и обработанную электронную навигационную карту с просчитанным уровнем опасности на каждом ее участке. В отличие от аналогов, благодаря нечеткой кластеризации, можно получить значения навигационной опасности для каждой области карты и для всего маршрута в целом. Полученный маршрут является оптимальным по критериям безопасности и длины (патент RU №2782617 С1, 31.10.2022).
Восьмой уровень сбора, обработки и распространения информации включает блок создания планово-высотной и гравиметрической основы для формирования картографической информации, полученной по разнородным источникам геодезической и/или географической информации, При этом выполняется актуализация малоточных моделей рельефа земной поверхности путем уточнения высотно-гравиметрических параметров (ВГП) в произвольных точках локальной области картографической информации, в которых не проводились высокоточные измерения высоты, уклонения силы тяжести (УСТ) и аномалии УСТ, уклонения отвесной линии (УОЛ), от точек с ВГП, в которых имеется дополнительная (избыточная) высокоточная геодезическая информация о высоте, УСТ (аномалии УСТ), УОЛ.
Актуализация высотно-гравиметрических параметров в локальной области картографической информации, заключается в уточнении малоточных ВГП в локальной области картографической информации. При этом формируют массивы точек с значениями высокоточных ВГП, полученными в этой же локальной области и/или в близлежащих локальных областях спутниковым методом, от каталогов близко расположенных пунктов государственной геодезической и/или нивелирной и/или гравиметрической сетей. При проведении новых тахеометрических и/или теодолитных съемок местности и/или нивелирных ходов и/или гравиметрических рейсов и/или астрономических наблюдений, по высокоточным картам и/или картам масштаба крупнее, но меньшего размера чем исходная картографическая основа и соответствующие им значения прямоугольных координат, которые равны значениям прямоугольных координат картографической информации малоточных высотных параметров, выполняется на основе учета динамики радиуса корреляции гравиметрических параметров в локальной области малоточной картографической информации, зависящего от изменения структуры рельефа при выборе максимальных расстояний между произвольными точками и точками с избыточной геодезической и/или геофизической информацией о ВГП по известным координатам малоточной картографической информации. Для формирования корреляционных связей между ВГП, формируют разностные невязки между значениями ВГП и их погрешностями в точках с избыточной геодезической и/или геофизической информацией о ВГП, формируют априорную блочную корреляционную матрицу погрешностей массива точек ВГП, определяемых по картографической информации с учетом их корреляционных связей. При этом снижают СКП малоточных ВГП в произвольных точках локальных областей картографической информации, в которых не проводились дополнительные измерения, от точек, в которых имеется избыточная высокоточная информация. Также снижают СКП малоточных единичных ВГП, высоты и/или УСТ, УСТ и/или УОЛ, высоту через УСТ от УОЛ, УОЛ через УСТ от высоты, в точках локальных областей малоточной картографической информации, в которых не проводились высокоточные измерения и нет дополнительной высокоточной информации, от точек, в которых имеется избыточная высокоточная информация (патент RU №2729225 С1, 05.08.2020).
Девятый уровень сбора, обработки и распространения информации, включает блоки обработки информации о приливах и результатах батиметрических измерений, При построении рельефа поверхности дна в исходные данные включают регулярные (grid) и нерегулярные цифровые базы данных на основе интерполяции фактографического материала - имеющихся в цифровом виде предыдущих результатов съемок рельефа дна или данных оцифровки планшетов систематического и маршрутного промеров. При этом для ретроспективной информации выполняется поиск и учет систематических расхождений (невязок) между результатами съемок с разным уровнем достоверности на их пересечениях (наложениях). При этом поиск и учет расхождений реализуется посредством метода алгебры карт, путем построения поверхности расхождения или «ошибок» менее достоверной съемки по сравнению с более достоверной, путем вычитания поверхности одной съемки из поверхности другой. При этом проверяется нормальность распределения расхождений (ошибок) по критерию χ2 и/или Стьюдента; выявляются промахи (выбросы) по критерию Диксона, которые удаляют из выборки; находят участки с систематическим расхождением, и вычисляют систематическую ошибку, равную средней ошибке на данном участке Δсист=Δср; определяется поправка, равная - (Δсист). поправка вводится в данные съемки с низшим приоритетом (худшей достоверностью). В случае отсутствия систематической ошибки, когда случайная ошибка не превосходит допустимой погрешности по 2-му классу Международного стандарта IHO S-44, v.я 5, поправки в данные не вводятся. После введения всех необходимых поправок, исправленная выборка гридируется. Далее выполняется интерполяция поправок по поверхности съемки с меньшим уровнем достоверности методом Krigging на основе построения вариограмм. Далее выполняют морфометрический анализ для определения углов наклона между ближайшими точками поверхности и сравнение их с характерными углами наклона для данных геоморфологических форм. Все операции при создании модели проводятся с TIN-поверхностями, а конечный результат представляется в виде растровой модели grid. При этом создается регулярная ЦМРД с требуемым шагом ячейки grid'a, визуализацию которой в виде псевдотрехмерной модели рельефа дна выполняют посредством ГИС, что реализуется в модуле построения цифровой модели дна на основе базы ретроспективных батиметрических данных. Данный метод включает интерполяцию точек высот (глубин) методами двумерных сплайн-функций, а конкретно в виде двумерных нерегулярных рациональных фундаментальных сплайнов (NURBS) (Голованов Н.Н. Геометрическое моделирование. - М.: Физматлит, 2002. - 472 с. [6]). Преимуществом данного метода является выполнение интерполяции точек высот в виде двумерных рациональных двумерных сплайн-функций NURBS, что позволяют построить гладкую поверхность для любой формы рельефа, даже для обрывов с отрицательным углом наклона. Во-вторых, поверхность рельефа задается аналитической зависимостью, т.е. конечным набором параметров фиксированного набора функций (полиномиальных сплайнов). Аналитическая форма задания рельефа, т.е. в виде суперпозиции аналитических функций от двух переменных, позволяет использовать весь аппарат дифференциальной геометрии для описания морфометрических свойств рельефа, например вычисления значения функции (высоту, глубину) или ее дифференциала (уклон) в любой точке (точках) области задания функции. В-третьих, NURBS обеспечивают возможность локального редактирования формы поверхности. Кроме того, для одной и той же области земли объем массива данных ЦМР при использовании NUBRS будет как минимум на порядок меньше, чем при традиционном точечном представлении. Применение NURBS повышает эффективность автоматизированных геопространственных систем за счет уменьшения времени обработки и требуемого объема памяти. Применение NURBS в вычислительной технике уже давно свершившийся факт - в графических пакетах всех операционных систем встроены алгоритмы обработки и визуализации NURBS, например в графических пакетах низкого уровня: DirectX и OpenGL для Windows. Однако при построении ЦМР возникают препятствия, связанные с эффектом возникновения в некоторых ситуациях нарушения монотонности в изменении поверхности - локальное появление ложных осцилляций. Это препятствие устраняется либо путем добавления новых точек в массив для интерполяции, либо путем использования методов изогеометрической аппроксимации сплайнами (Квасов Б.И. Методы изогеометрической аппроксимации сплайнами. - М. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Институт компьютерных исследований, 2006. - 416 с. [7]). В первом случае разрешение проблемы связано с повышением значимости работы эксперта в итерационной процедуре построения NURBS, во втором с существенным усложнением математических алгоритмов технологии.
В общем случае реализована технология построения ЦМР на основе NURBS в виде итерационной экспертной автоматизированной процедуры. В качестве языка программирования использован язык MatLab. Качество построения ЦМР определяется путем экспертного сравнения положения изолиний, вычисленных по NURBS, с положением соответствующих изогипс (изобат) на исходной карте. Источником информации о рельефе служат растровые карты (патент RU №2415381 С1, 27.03.2011). Десятый уровень сбора, обработки и распространения информации, включает информацию о действующих средствах навигационного оборудования и их режимов работы в запрашиваемых регионах в режиме «on-line».
Одиннадцатый уровень сбора обработки и распространения информации включает постоянно пополняемую электронную базу сведений об опасных факторах и произошедших судовых аварийных событий на основе которой выполняется объективная оценка состояния и тенденций в изменении уровня безопасности судовождения и принятия адекватных мер по уменьшению или полному исключению возможной аварийной ситуации исходя из конкретных условий плавания. Программное обеспечение основано на системе Astra Linux Special Edition. Посредством модуля анализа данных для формирования управленческого решения в зависимости от задачи, возложенной на объект для которого запрашивается информация выполняют оценку эффективности системы в целом по критериям пространственность, достоверность, оперативность на основании имеемой базы данных. В информационно-аналитическом модуле, посредством ЭВМ реализуются арифметические операции на основе р-адических чисел и/или бесконечных дробей на основе дерева Штерна-Броко, а обработка картографической информации выполняется на основе целочисленной арифметики.
Модуль анализа данных для формирования управленческого решения осуществляет вычисление условных вероятностей для гипотез, возникающих совместно с определенным событием и включает модуль для вычисления условных вероятностей гипотез при наступлении совместного события. Аналогом является устройство, приведенное в патенте RU №218829 U1, 14.06.2023.
В режиме прогнозирования, например, для ряда последовательных условий для текущих условий формируют список возможных вариантов для режима взаимного прогнозирования в центральной зоне и прилегающих зонах на основе внутри блочного кодирования (IBC).
Выделяют информацию относительно максимального числа возможных вариантов развития событий (векторов движения) предварительно определенных. При этом формируют эталонную выборку.
В зависимости от степени достоверности информации для каждой зоны вводят цветовой компонент, при этом зоны, в которых информация постоянна на временном интервале, позволяющим исключить негативное влияние на объект хозяйственной деятельности, цветовой компонент имеет зеленый цвет, в зонах, в которых возможны существенные изменения цветовой компонент имеет желтый цвет, в зонах, в которых ожидается существенные изменения информации имеет оранжевый цвет, зоны, в которых прогнозируются аномальные изменения информации, цветовой компонент имеет красный цвет.
Полученную в реальном времени информацию в виде изображения на электронной карте сравнивают с изображением предсказанных значений и эталонным значением для аналогичных условий, путем совмещения изображений. Выполняют локальный поиск реперных точек, заданных в виде характерных возвышенностей, впадин, геодезических знаков, координаты которых известны и постоянны, посредством подсистемы реперных пунктов.
При отсутствии информации в выделенных зонах используют линейные коэффициенты корреляции Пирсона относительно реперных точек.
Система контроля доступа к данным платформы содержит интерполяционный фильтр. Датчики получения исходной информации в реальном времени сгруппированы в кластеры.
Модуль анализа данных для формирования управленческого решения также содержит блок выбора оптимального пути, в зависимости от реальных и прогнозируемых условий плавания.
Средство для проверки на точность данных путем сравнения этой информации с информацией ранее накопленной в информационном центре.
Средство проверки информации содержит встроенный фильтр интерфейса, включающий сценарий для проверки новой информации путем сопоставления ее с накопленной информацией.
Для накопления данных используется язык программирования PERL - универсальный язык сценариев, доступный для большого числа платформ.
Элементом безопасности является брадмауэер (аппаратно-программируемые средства межсетевой защиты) для исключения незаконного проникновения. Один из вариантов практической реализации предлагаемого технического решения реализован в виде программного аппаратного комплекса (ПАК) в виде совокупности программных комплексов целевого назначения, функционирующих на технических средствах (серверы и автоматизированные рабочие места (АРМ) и выполнен в виде открытого и закрытого сегментов для работы с открытыми и закрытыми навигационными и гидрографическими метаданными (НГГМД).
ПАК обеспечивает: формирование (ввод), усвоении, учет, хранение, комплексную обработку, анализ полного состава цифровых НГГМД на акваторию Мирового океана; взаимодействие со специализированным информационно-технологическим узлом системы ЕСИМО (СИТУ ВП ЕСИМО) и другими информационными системами; информационный обмен и взаимодействие с ведомственными ГИС с использованием действующих каналов сети передачи данных; категорированный доступ к НГГМД и другим информационным ресурсам; резервное копирование НГГМД; защиту информации от несанкционированного доступа. Технические и программные средства ПАК включают:
- два сервера для обеспечения доступа к НГГМД в клиент-серверном режиме; систему хранения данных; АРМ администратора, оператора, администратора баз данных, администратора безопасности информации (АРМ-АБИ), средства резервного копирования источник бесперебойного питания, устройства вывода информации на бумажные и машинные носители, включая компакт-диски, сетевое оборудование на основе межсетевого экрана (средства маршрутизации и коммутации), средства защиты информации, дополнительное и переферийное оборудование (дополнительный монитор с диагональю не менее 50 дюймов, плоттер, сканер, принтер или многофункциональное устройство), общее программное обеспечение (ОПО - операционная система, система управления базами данных, средства виртуализации, драйверы, офисный пакет, архиваторы); специальное программное обеспечение (СПО), базы НГГМД. ПАК выполнен на элементах вычислительной техники в виде двух процессоров с техпроцессом не более 14 нм, с количеством ядер процессора не менее 12, тактовой частотой не менее 2,1 ГГц, оперативной памятью с общим объемом не менее 192Гб, видеокартой объемом видеопамяти не менее 2Гб, RAID-контроллером - дискретным, с поддержкой уровней 0/1/10/5/6, SAS HDD/SSD для построения RAID-массивов - 2×300Гб, SATA HDD для построения RAID-массивов 4×4Тб, портов и интерфейсов: 2×PCI Express ×16, COM, 4×USB, 2×RJ-45 (1Гбит/с), 1×VGA 1×HDMI/Display, Port IPMI, модуля доверенной нагрузки.
Средства сетевого взаимодействия, обеспечивающие сетевой прием и передачу данных могут представлять собой, например, Ethernet карту, WLAN/Wi-Fi модуль, Bluetooth модуль, BLE модуль, NFC модуль, IrDa, RFID модуль, GSM модем и т.п.С помощью средств (305) обеспечивается организация обмена данными по проводному или беспроводному каналу передачи данных, например, WAN, PAN, ЛВС (LAN), Интранет, Интернет, WLAN, WMAN или GSM.
Серверное оборудование закрытого сегмента включает аналогичные элементы.
ПАК также содержит дополнительные технические средства: печатающее устройство; плоттер формата АО; сканер широкоформатный; цветной лазерный принтер формата А3/А4 или МФУ; источник бесперебойного питания; дополнительный монитор диагональю не менее 50 дюймов.
Общее программное обеспечение содержит отечественную сертифицированную операционную систему, отечественные системы управления базами данных для управления реляционными и документными базами данных, встроенные утилиты, веб-браузер, архиватор, средства гипертекстовой разметки, офисный пакет и средства защиты информации.
Подсистема информационной безопасности (ПИБ) предназначена для защиты информации и средств ее обработки. ПИБ является совокупностью организационных мероприятий, технических, программных и программно - технических средств защиты информации и средств контроля эффективности защиты информации. Состав и техническая реализация ПИБ определяется исходя из анализа разработанных модели угроз и модели нарушителя в соответствии с законодательством Российской Федерации в области охраны государственной тайны и защиты персональных данных и другой конфиденциальной информации.
Подсистема информационной безопасности включает в свой состав следующие функциональные компоненты: компонент управления доступом; компонент регистрации и учета действий пользователей в системе; компонент обеспечения безопасного межсетевого взаимодействия; компонент криптографической защиты информации; компонент антивирусной защиты; компонент идентификации пользователей. В состав ПИБ также включены все необходимые средства для администрирования вопросов информационной безопасности и проведения профилактических работ.Также обеспечивается ведение журнала авторизации пользователей.
Компонент управления доступом осуществляет идентификацию и проверку подлинности субъектов доступа при входе в систему по идентификатору (логину) и паролю условно постоянного действия с ограничениями на минимальную длину и сложность. Осуществляется идентификация терминалов, узлов сети, каналов связи, внешних устройств по логическим именам при наличии технической возможности. Осуществляется контроль доступа субъектов к защищаемым ресурсам в соответствии с матрицей доступа.
Средства компонента криптографической защиты информации, применяемые в системе имеют все соответствующие сертификаты.
В общем случае предлагаемое техническое решения представляет собой геоплатформу с реализацией Low-code решения, которое не требует написания программного кода для построения процессов решения задачи управления данными. Обработка данных, хранение данных, интеграция и интероперабельность данных, контроль качества данных, управление документами и контентом - все эти процессы могут быть сформированы в графическом интерфейсе геоплатформы.
В общем случае предлагаемая геоплатформа состоит из следующих компонентов:
- ядро (управление данными), реализующее функции подключения к разнородным источникам данных, хранения и предоставления данных;
- компонента моделирования данных (Data Definition), обеспечивает стандартизацию хранения и предоставления данных датасета, формирования слоя метаданных датасета. Для реализации функций используется графический дизайнер, который на основе созданной модели формирует представление данных, согласно исполняемому дереву решений, на уровне базы данных и как элемента бизнес-процесса;
- компонента моделирования обработки данных обеспечивает визуальное построение процессов обработки данных - контроля качества данных с поддержкой визуального построения процессов в графическом дизайнере, которые автоматически преобразуются в исполняемое дерево решений;
- компонента моделирования процессов управления судном, обеспечивает реализацию построения оптимальных вариантов движения судна по заданному маршруту с учетом возможных ограничений;
- компонента моделирования процессов бизнес-аналитики обеспечивает реализацию анализа загруженных данных. Моделирование процессов бизнес-аналитики осуществляется оператором как самостоятельно, так и на основе рекомендаций геоплатформы, которые создаются автоматически на основе анализа метаданных загруженных датасетов;
- компонента обмена данными (Message Bus), реализует достоверный обмен данными в рамках внутриведомственного и межведомственного взаимодействия. JSON-файлы датасета, загружаемые в геоплатформу, представляют собой совокупность документов - значений ключей. Если ключ имеет дочерний элемент (вложенный json), то документ будет состоять из совокупности значений вложенных ключей. Также каждый ключ, кроме значения, имеет признаки: код тип ключа по классификатору, код тега ключа по классификатору, сложность ключа (количество вложенных ключей).
На этапе подготовки данных значения ключей датасета кодируются: текст переводится в список токенов (слов), при этом слова лемматизируются, удаляются стоп-слова (предлоги), числа заменяются значениями разрядности (например, числу 3664069397 будет соответствовать 10) и составляется словарь документа. Операция выполняется посредством библиотеки sklearn (python).
Классификация объектов обучающей выборки происходит с помощью алгоритма случайный лес (Random Forest Classifier). Матрица признаков документов включает вектор документа, код тега по классификатору, код типа по классификатору, количество вложенных ключей. Матрица ответа содержит для каждого документа значение 1 или 0 в зависимости от того, используется ли ключ, по значению которого составлен документ, в конкретной модели контроля качества данных.
Обученная модель проверяется на тестовой выборке. По результатам работы алгоритма на тестовой выборке строится матрица ошибок (confusion matrix) и оценивается точность (доля документов, которые отнесены алгоритмом к классу с меткой 1 и которые действительно относятся к этому классу) и полноту (доля объектов класса с меткой 1, которых определил алгоритм, от всех объектов, относящихся к классу с меткой 1). Если значение точности и полноты превышает 0.78, то алгоритм считается обученным. В противном случае процесс обучения повторяется.
После успешного обучения алгоритма геоплатформа будет рекомендовать пользователю конкретную модель контроля качества данных для ключей, значения которых алгоритм относит к классу с меткой 1 с вероятностью более 0.8.
Рекомендательная система геоплатформы постоянно самообучается. В случае если пользователь в графическом интерфейсе выбирает рекомендованную геоплатформой модель контроля качества данных или помечает рекомендованную модель, как неуместную, значение ключа или ключей j son-файла добавляется в обучающую выборку с меткой 1 или 0 соответственно, тем самым уточняя обучающую выборку. Если в облачной интеллектуальной платформе отсутствует модель контроля качества данных, то осуществляют разработку новой модели.
Автоматическая проверка структуры данных датасета заключается в проверке соответствия структуры загружаемых данных датасета структуре, описанной в модели данных (сравнение загружаемых данных датасета с моделью данных). Автоматическая проверка форматов данных датасета представляет собой логический контроль значений ключей, загружаемых данных датасета. Автоматическая проверка полноты данных датасета заключается в обогащении датасета недостающими данными. Автоматическая проверка достоверности данных датасета заключается в проверке значений ключей, загруженных данных датасетов, на основе достоверных источников. Обработанный датасет сохраняется в базе данных в соответствии с моделью представления данных. В платформе автоматически создаются рекомендации по формату хранения данных на основе метаданных датасета. В качестве рекомендаций могут быть указаны PostgreSQL, MongoDB, Kassandra, Redis. Выбор системы хранения основывается на аналитически построенном дереве решений, критериями которого являются объем данных, структура данных (глубина вложенности элементов данных), количество обращений к данным. Примеры критериев для базы данных Redis: объем данных менее 16 Гб и количество обращений входит в топ 10% по геоплатформе (общее количество обращений по геоплатформе вычисляется по метаданным датасетов). Для структуры данных с вложенностью более 5 уровней рекомендуется mongoDB, для плоских структур - PostgreSQL. Оператор геоплатформы в графическом интерфейсе может скорректировать рекомендации геоплатформы.
В предлагаемой геоплатформе создают или выбирают в графическом интерфейсе, или получают из внешних источников задачу, необходимую для решения в области управления морскими и речными судами, которая представляет собой исполняемую модель процесса анализа данных для формирования управленческого решения (модель бизнес-анализа). При создании модели в графическом интерфейсе геоплатформы автоматически предоставляются рекомендации по ее наполнению. Если в геоплатформе отсутствуют рекомендации для решения поставленной задачи, то осуществляют разработку новой модели бизнес-анализа. На основе обработанного датасета, согласно выбранной модели решения поставленной задачи, осуществляют автоматическое выполнение команд модели решения поставленной задачи.
Использование геоскорингов позволяют предсказывать как в дальнейшем изменяются параметры и характеристики конкретных территорий. С геоплатформой можно работать по принципу AS-IS. Речь идет о трех вариантах использования сервиса в контексте времени: изучение фактов в конкретный момент, анализ закономерностей изменений территории во времени и моделирование изменений в будущем, например, можно изменять пользовательские слои для моделирования метрики при изменении ландшафта и рельефа дна (madeinrussia.ru).
Наборы пространственных данных включают базовые подложки, в которых используются спутниковые снимки, картографические веб-приложения, геоинформационные веб-сайты. При этом используется широкополосный интернет - канал и мощный сервер базы данных.
При проектировании и разработке архитектуры геопортала приоритетными задачами являются обеспечение защиты информации и стабильности работы системы. Типичная модель сетевого взаимодействия, отвечающая данным требованиям, позволяет повысить стабильность работы системы за счет создания нескольких центральных серверов. Таким образом, при отказе одной из серверных станций система продолжает функционировать и обрабатывать заявки пользователей. Еще одним положительным моментом приведенной модели взаимодействия является производительность работы системы, так как нагрузка распределяется на несколько серверных станций и таким образом снижается время простоя. Кроме того, данная система обладает свойством масштабируемости и не требует изменения структуры системы при добавлении в ядро или периферию дополнительных элементов (например, в случае заключения договора с новым поставщиком данных). Защита информации от несанкционированного доступа осуществляется с использованием средств аутентификации и назначения ролей для каждой из групп пользователей. Для данной схемы в зависимости от статуса каждому участнику присваиваются следующие роли херверы поставщиков данных размещают космические снимки и пространственную информацию на одном из узлов ядра; центральный сервер осуществляет размещение, модификацию и потребление информации.
Предпочтительной реализацией такой системы является ее создание в виде распределенного геопортала, содержащего дополнительные пространственно - аналитические и картографические сервисы.
При этом использование портлетов (внутренние служебные программы), реализующих заданную функциональность, обеспечивает интеграцию информации, поставляемой внешними источниками и приложениями и реализацию функциональной логики геопортала.
Использование портлетов позволяет применить современные технические решения. Основным отличием является возможность интеграции информации, поставленной в различном виде из разнотипных источников и в различных форматах, а также информации, размещенной во внешних приложениях.
При этом, кроме стандартных картографических сервисов, позволяющих визуализировать пространственную информацию и осуществлять навигацию по карте, присутствуют дополнительные сервисы, предназначенные для решения аналитических, поисковых и тематических задач, путем добавления неструктурированных пользовательских данных при использовании семантических сетей.
Семантические сети позволяют выявлять скрытые закономерности или взаимосвязи между переменными в больших массивах необработанных данных. Имея пространственную базу данных и устанавливая взаимосвязи между объектами и событиями, становится возможным выявлять скрытые взаимосвязи между пространственно - ориентированными событиями и моделировать эти события. Поиск объектов в базе данных реализуется с использованием поискового модуля, что позволяет автоматизировать и облегчить навигацию по карте, а также осуществлять выборку пространственных объектов по определенным атрибутивным критериям. Добавление неструктурированных пользовательских данных (текстовые файлы, электронные таблицы, графические файлы) к базе данных космических снимков и векторной картографической информации в пространственной привязке к местности существенно повышает информативность системы.
При реализации предлагаемого геопортала для коммерческого использования, он может быть построен на коммерческих программах ведущих производителей программного обеспечения для геоинформационных проектов, например, компаний Bentley Systems и Oracle.
Данные программные решения, исходя из того, что они позволяют, используя максимальное количество стандартных функций, реализовать архитектуру подобной системы.
При этом в качестве сервера для хранения пространственной информации может быть использован сервер типа Oracle Spatial совместно с Bentley Geospatial Server, а в качестве клиентских приложений - полнофункциональных ГИС, которые поддерживают протоколы Bentley Geospatial Server (Bentley Map, MicroStation, ArcGIS). Достоинствами такого программного решения является возможность подключения встроенных функций Oracle Spatial и Bentley Geospatial Server, таких как организация семантических сетей, хранение топологии в базах геоданных, хранение неструктурированных данных в привязке к структурированным пространственным объектам, функции управления проектами. Кроме того, использование в качестве клиентского программного обеспечения полнофункциональных геоинформационньгх систем (ГИС) позволяет расширить функциональность системы. Недостатками данной программной реализации является наличие затрат на покупку программного обеспечения и дополнительные затраты на приобретение полнофункциональных ГИС. Для устранения этих недостатков может быть использована структура программной реализации на базе Oracle Spatial в связке с Bentley Geospatial Server и картографическим web - сервером WebPublisher. Данная модель наследует функциональность сервера хранения данных, приведенную выше, но за счет использования web - сервера WebPublisher осуществляет поддержку открытых ГИС - стандартов, что существенно облегчает интеграцию с внешними системами. Кроме того, отпадают затраты на специализированное клиентское программное обеспечение, что в целом снижает стоимость системы. Такая модель сетевого взаимодействия имеет следующие достоинства: высокая отказоустойчивость - при выходе из строя любого информационного узла ядра системы информация остается доступной; многоканальность направленности передачи ресурсов; возможность легкого доступа к информации всех участников взаимодействия; идентичность реализации для каждого из клиентских и серверных узлов - тиражируемость программного обеспечения; масштабируемость - возможность включения в систему взаимодействия новых узлов без перестройки системы. Такой геопортал может быть также построен на основе технологической платформы ГИС Map Guide Open Source и системой управления веб-контентом «1С-Битрикс» с использованием пакетов - Mapserver, Ope Layers, Drupal, PostGIS, и прочих. Хранилище информационных (тематических) ресурсов может включать геоданные в формате популярных и наиболее распространенных ГИС Shape-файлов ESRI Arcview и Tab-файлов Maplnfo, а также ресурсы ГИС-серверов MapGuide Open Source, ресурсы пространственных баз данных PostgreSQL/PostGIS, и прочие.
Программная реализация может быть выполнена на PostgreSQL/PostGIS, с организацией доступа через веб-сервис по протоколу SOAP. В частности метаданные о ресурсах могут быть представлены в различных стандартах - ГОСТ, ISO, и т.п.Информационная модель каталога может постоянно совершенствоваться, путем включения новых средств разграничения прав доступа, множественной классификации ресурсов. Подсистема информационной безопасности для защиты информации и средств ее обработки системы включает в себя компоненты управления доступом; регистрации и учета действий пользователей в системе; обеспечения безопасного межсетевого взаимодействия; криптографической защиты информации; антивирусной защиты; идентификации пользователей, отображения картографической информации, который поддерживает отображение свободно распространяемых картографических подложек (ЯндекКарты, OpenStreetMap, GoogleMaps) с отображением карт в системе координат WGS-84.
Компонент отображения картографической информации позволяет получать семантическую информацию о геометрических объектах, отображаемых поверх картографической основы в пользовательских слоях и предоставляет возможность создавать пользовательские слои для отображения одного или нескольких типов информационных объектов системы.
Для каждого слоя могут быть предусмотрены следующие настройки: название и описание слоя; тип слоя (слой объектов, слой раскраски регионов); исходные данные для слоя (типы информационных объектов с возможной фильтрацией); включение всплывающих подсказок для объектов слоя; включение кеширования тайлов слоя; объединение слоев в интегральный слой; кластеризация точечных объектов слоя; ограничение масштабов отображения слоя; стили слоя, отдельно для линии (толщина, цвет и прозрачность линии), полигонов (толщина линий штриховки, размер и стиль штриховки, цвет и прозрачность заполнения), точки (условный знак или тип, размер, цвет и прозрачность точки) и текста (цвет и размер шрифта, смещение текста относительно условного знака, паттерн текста). Компонент отображения картографической информации включает в себя перечень слоев: карта региона или акватории (в виде картографической подложки); оперативная обстановка в регионе; места расположения камер видеонаблюдения системы (включая информацию о местоположении); места расположения метеорологических датчиков и датчиков мониторинга параметров окружающей среды; пространственный слой линий уровня рельефа для интересуемой территории; пространственный полигональный слой рек.
Геоплатформа позволяет отображать в браузере пользователя за 15 секунд до 20 квитированных слоев (с полностью сгенерированным кешем). Обновление данных в некешированных слоях (содержащих не более 20 тысяч объектов) происходит не позже, чем через 15 секунд (при отсутствии других обновлений).
Геоплатформа может быть также реализована с использованием нейронных сетей, которые помогают воспроизводить вычисления с огромными массивами данных, как на мощных машинах в рамках предварительной подготовки, так и на машинах конечных пользователей.
Так как модели искусственного интеллекта принимают на вход только числовые данные, то необходимо выполнить предобработку категориальных данных (например, описание облаков, погодных условий и т.д.). При этом могут быть использованы следующие методы.
Метод One Hot Encoding заключается в формировании двоичного кода фиксированной длины, содержащего только одну 1 - прямой унитарный код или только один 0 - обратный (инверсный) унитарный код. Длина кода определяется количеством кодируемых объектов, то есть каждому объекту соответствует отдельный разряд кода, а значение кода - положением 1 или 0 в категориальном признаке. По умолчанию One Hot Encoding преобразует данные в разреженную матрицу.
Обработка размерности входных данных может быть осуществлена путем применения метода MinMaxScaler, который заключается в уменьшении размерности данных. Для каждого значения в объекте MinMaxScaler вычитает минимальное значение в объекте и затем делит на диапазон. Диапазон - это разница между исходным максимумом и исходным минимумом. MinMaxScaler сохраняет форму исходного дистрибутива. Это не приводит к значительному изменению информации, встроенной в исходные данные. Диапазон по умолчанию для функции, возвращаемой MinMaxScaler, составляет от 0 до 1 или метода StandardScaler, который стандартизирует функцию путем вычитания среднего значения, а затем масштабирования до дисперсии единиц. Единица отклонения означает деление всех значений на стандартное отклонение.
Для работы геоплатформы могут использоваться алгоритмы глубокого машинного обучения, например, такие, как нейронная сеть на основе перцептронов (Перцептрон - элементарный нейрон, представляющий собой линейный сумматор, каждый из входных сигналов которого умножается на некоторый весовой множитель, а выходной суммарный сигнал является ненулевым, если сумма превышает некоторое пороговое значение), многослойных перцептронах (Многослойный перцептрон представляет собой классический пример однонаправленной (feed-forward) нейронной сети, т.е. нейронной сети, в которой отсутствуют как обратные воздействия сигналов выходных нейронов на вход сети, так и соединения между нейронами одного и того же слоя), сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks), которые состоят из нескольких типов слоев: сверточный слой, субдискретизирующий слой, слой полносвязной сети, рекуррентные нейронные сети, слой LSTM (Long short-term memory, долгая краткосрочная память), см. например, патент RU №2796623 C1, 29.05.2023).
Сверточный слой представляет из себя набор карт признаков, у каждой карты есть синаптическое ядро. Слой подвыборки выполняет уменьшение размера входной карты, характеристик (обычно в 2 раза). Это можно сделать разными способами, например, можно использовать метод выбора максимального элемента (max-pooling). Эти два типа слоев (сверточный, субдискретизирующий), чередующиеся друг с другом, образуют входной вектор признаков для последнего типа слоя - многослойного перцептрона. Сеть может быть обучена с использованием градиентных методов.
Рекуррентные нейронные сети - сети, содержат обратные связи и позволяют сохранять информацию в процессе обучения.
Слой LSTM (Long short-term memory, долгая краткосрочная память) - разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, способная к обучению долговременным зависимостям.
Также может быть использован метод dLSTM (delayed long-short term memory, отсроченная долгая краткосрочная память) - метод обучения нейронной сети, который предусматривает построение прогнозирующей модели из нормальных (не аномальных) обучающих данных, а затем выполняется обнаружение аномалий на основе ошибки прогнозирования для наблюдаемых данных. После построения моделей выполняется сравнение ошибки прогноза на нормальных данных и на аномальных. Также может быть использован метод добавления ограничений на параметры модели, вместо их сокращения (Dropout-регуляризация), который заключается в том, что на каждом шаге обучения каждый нейрон выключается с некоторой вероятностью р. По такой прореженной сети производится обратное распространение ошибки (при этом исключенные нейроны не влияют на процесс обучения), после чего все выключенные нейроны возвращаются в нейросеть. Таким образом, на каждом шаге настраивается одна из возможных 2N архитектур сети, где N - суммарное число нейронов. При применении нейросети нейроны уже не выключаются, но выход каждого нейрона умножается на (1- р) - благодаря этому на выходе нейрона будет математическое ожидание его ответа по всем 2N архитектурам. Таким образом, обученную с помощью Dropout-регуляризации нейросеть можно рассматривать как результат усреднения 2N сетей. При построении архитектур нейронных сетей предполагается решение задач регрессии, а также классификации, с учетом чего используются следующие активационные функции: У Sigmoid в диапазоне значений X от - 2 до 2 значения Y меняются очень быстро. Это означает, что любое малое изменение значения X в этой области влечет существенное изменение значения Y. Такое поведение функции указывает на то, что Y имеет тенденцию прижиматься к одному из краев кривой.
Сигмоида не линейна по природе и комбинации тоже не линейны. Значит можно соединять слои между собой. Сигмоида не бинарна, что делает активацию аналоговой. Характерен гладкий градиент.Эта функция активации выглядит подходящей функцией для задач классификации. Она стремится привести значения к одной из сторон кривой (например, к верхней - при X=2 и нижней - при X=-2). Такое поведение позволяет находить четкие границы при предсказании.
Сигмоида имеет фиксированный диапазон значений функции - [0,1]. Такое свойство сигмоиды очень полезно, так как не приводит к ошибкам в случае больших значений активации. При приближении к концам сигмоиды значения Y имеют тенденцию слабо реагировать на изменения X. Это означает, что градиент в таких областях принимает маленькие значения, что, в свою очередь, приводит к проблемам с градиентом исчезновения. В таком случае значение градиента мало или исчезает (не приведет к существенным изменениям из-за чрезвычайно малого значения). Нейросеть отказывается обучаться дальше или делает это крайне медленно (в зависимости от способа использования или до тех пор, пока градиент/вычисление не начнет страдать от ограничений на значение с плавающей точкой).
Функция ReLU, которая возвращает значение х, если х положительно, и 0 в противном случае ReLU не линейна по своей природе и комбинация ReLU также не линейна. (На самом деле, такая функция является хорошим аппроксиматором, так как любая функция может быть аппроксимирована комбинацией ReLU). Это означает, что мы можем соединять слои между собой. ReLU менее требовательна к вычислительным ресурсам, чем гиперболический тангенс или сигмоида, так как производит более простые математические операции. Поэтому имеет смысл использовать ReLU при создании глубоких нейронных сетей.
Функция Softmax, которая применяется в машинном обучении для задач классификации, когда количество возможных классов больше двух (для двух классов используется логистическая функция) и используется для последнего слоя глубоких нейронных сетей для задач классификации. Для обучения нейронной сети при этом в качестве функции потерь используется перекрестная энтропия.
Архитектура полносвязной нейронной сети содержит слои, характеризующие соответствующими параметрами (количество нейронов, входная размерность, функция активации ReLU, Sigmoid и т.д.)
Архитектура сверточной нейронной сети (одномерная свертка) содержит слои, характеризующие соответствующими параметрами (количество карт признаков, размер ядра свертки, функции активации, количество нейронов и т.д.). Архитектура рекуррентной нейронной сети с LSTM слоями содержит слои, характеризующие соответствующими параметрами (количество нейронов, входная размерность, функция активации ReLU и т.д.).
Для каждого параметра производится эксперимент, выбирается с наилучшей точностью. В общем случае предлагаемое устройство работает следующим образом. С различных источников внешних данных, по линиям проводной связи по объединенной сети, то есть беспроводной связи, данные поступают в различные модули и подсистемы геоплатформы, где они обрабатываются в соответствии с алгоритмами решения практических задач, например осуществление безопасного мореплавания на заданной акватории в установленное время, выполнение различных морских исследований, использования боевых средств и т.п.в зависимости от погодных условий, военно-политических и чрезвычайных ситуаций.
В качестве входных данных принимается вектор данных из числовых и категориальных признаков: дата, время, координаты, погодные условия и их прогноз и т.д.. В качестве основных средств вычислительной техники могут быть использованы одиннадцать серверов, объединенных в отказоустойчивые кластеры. На каждом из кластеров могут быть развернуты по две виртуальные машины: сервер базы данных, сервер приложений и картографический сервер.
Предлагаемое устройство может быть создана на базе отечественных супер-ЭВМ и отечественного импортнозамещающего программного обеспечения (http.//static.povermtnt.ru).
Источники информации
1. Патент RU №2571784 С1, 20.12.2015.
2. Патент RU №92976 U1, 10.04.2010.
3. Патент RU №50695 U1, 20.01.2006.
4. Патент RU №52218 U1, 10.03.2006.
5. Патент RU №66826 U1, 27.09.2007.
6. Патент RU №117661 U1, 27.06.2012.
7. Патент US №8407174 В2, 26.03.2013.
8. Патент RU №2490180 С2, 20.08.2013.
9. Патент FR №2893794 А1, 25.05.2007.
10. Патент JP №2001285170 А, 12.10.2001.
11. Патент DE №10132723 В4, 30.03.2006.
12. Патент RU №2076059 С1, 27.03.1997.
13. Патент RU №2185026 С2,10.07.2002.
14. Патент RU №2199803 С2, 27.02.2003.
15. Патент RU №2790038 С1, 14.02.2023.
16. Патент CN №105023188 В, 10.12.2019.
17. Патент CN №111092938 А, 01.05.2020.
18. Патент US №2013/0304904 А1, 14.11.2013.
19. Патент US №8745239 В2, 03.06.2014.
20. Патент RU №2643479 С2, 01.02.2018.
21. Официальный сайт КБ «Панорама»: https://gisinfo.ru/newspages-news-1451-0.
22. Патент RU №117661 U1, 27.06.2012.
23. Патенты RU №30014 U1, 10.06.2003.
24. Патент RU №65265 U1, 27.07.2007.
Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в повышении достоверности получения информационных параметров на основе географических распределенных данных. Технический результат достигается за счет автоматизированной системы сбора и распространения цифровой картографической информации водных путей, которая выполнена в виде одиннадцатиуровневой геоплатформы, включающей информационные базы картографической, навигационной, гидрометеорологической и сопутствующей информации по пути движения судна с выдачей рекомендаций по обеспечению безопасности движения в зависимости от реальных условий плавания. 5 з.п. ф-лы.
1. Автоматизированная система сбора и распространения цифровой картографической информации (АСР ЦКИ) водных путей, содержащая многоуровневую систему сбора, обработки и распространения картографической информации, первым уровнем системы является отраслевой центр АСР ЦКИ, вторым уровнем - региональные центры АСР ЦКИ, третьим уровнем - автоматизированные рабочие места (АРМ) пользователей системы, четвертым уровнем - источники навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы, при этом отраслевой центр (ОЦ) системы связан двухсторонними каналами связи с региональными центрами системы и АРМ пользователей системы, региональные центры системы связаны двухсторонними каналами связи с АРМ пользователей системы и источниками навигационной, гидрографической и топогеодезической информации системы, АРМ пользователей системой включают, по крайней мере, стационарные АРМ, судовые терминалы электронно-картографических навигационных информационных систем и мобильные терминалы, а источники информации системы включают, по крайней мере, автоматизированные промерные комплексы, автоматизированные промерно-изыскательские комплексы, системы координированного управления позиционированием землеснаряда, судовые обстановочные комплексы и базы данных ортофотопланов, отличающаяся тем, что введены пятый, шестой, седьмой, восьмой, девятый, десятый и одиннадцатый уровни, модуль анализа данных для формирования управленческого решения, при этом пятый уровень сбора, обработки и распространения информации содержит сервер, связанный с блоком баз данных, который включает данные о военно-политической обстановке и чрезвычайных ситуациях в запрашиваемом регионе, вычислительный модуль, который включает блоки прогнозного моделирования изменения природной и техногенной обстановки с учетом инфраструктуры региона путем изучения фактов в конкретный момент, анализа закономерностей изменений территории во времени и моделирования изменений в будущем с возможностью изменения пользовательских слоев для моделирования метрики при изменениях природной и техногенной обстановки, шестой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки прогнозного моделирования изменения ледовой обстановки по маршруту движения судна, седьмой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки прогнозного моделирования изменения интенсивности судоходства по маршруту движения судна и информационно соединен с системами Marine Traffic Global Ship Tracking Intelligence AIS Marine Traffic, Vessel Finder, восьмой уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блок создания планово-высотной и гравиметрической основы для формирования картографической информации, полученной по разнородным источникам геодезической и/или географической информации, девятый уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает блоки обработки информации о приливах и результатах батиметрических измерений, десятый уровень сбора, обработки и распространения информации, который включает информацию о действующих средствах навигационного оборудования, одиннадцатый уровень сбора, обработки и распространения информации, содержащий постоянно пополняемую электронную базу данных об известных опасных факторах и произошедших судовых аварийных событиях, необходимую для объективной оценки состояния и тенденций в изменении уровня безопасности судовождения и принятия адекватных мер по уменьшению или полному исключению возможной аварийной ситуации, а модуль анализа данных для формирования управленческого решения содержит блок решения практических задач по обеспечению безопасности судоходства, соединенный своими входами-выходами с соответствующими входами-выходами одиннадцати уровней сбора, обработки и распространения информации.
2. Автоматизированная система сбора и распространения цифровой картографической информации водных путей по п. 1, отличающаяся тем, что вычислительные средства выполнены с возможностью реализации арифметических операции на основе р-адических чисел и/или дробей на основе дерева Штерна-Броко.
3. Автоматизированная система распространения цифровой картографической информации по п. 1, отличающаяся тем, что обработка картографической информации выполняется на основе целочисленной арифметики.
4. Автоматизированная система сбора и распространения цифровой картографической информации водных путей по п. 1, отличающаяся тем, что основные средства вычислительной техники выполнены на базе шести серверов, объединенных в отказоустойчивые кластеры, на каждом из которых развернуты по две виртуальные машины: сервер базы данных, сервер приложений и картографический сервер.
5. Автоматизированная система сбора и распространения цифровой картографической информации водных путей по п. 1, отличающаяся тем, что блок решения практических задач по обеспечению безопасности судоходства выполнен в виде нейронной сети на основе перцептронов или в виде сверточной нейронной сети или рекуррентной нейронной сети.
6. Автоматизированная система распространения цифровой картографической информации водных путей по п. 1, отличающаяся тем, что предварительную обработку категориальных данных выполняют посредством метода One Hot Encoding, а обработку размерности входных данных выполняют посредством метода MinMaxScaler.
| Способ изготовления синтетического масла ксамтоль | 1958 |
|
SU117661A1 |
| АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА АКТУАЛИЗАЦИИ И ДОВЕДЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ НАВИГАЦИОННЫХ КАРТ ВНУТРЕННИХ ВОДНЫХ ПУТЕЙ ДО СУДОВ В УСЛОВИЯХ ОТСУТСТВИЯ СОТОВОЙ СВЯЗИ | 2015 |
|
RU2595956C1 |
| СИСТЕМА ЦИФРОВОЙ КАРТОГРАФИЧЕСКОЙ ОСНОВЫ ДОРОЖНОЙ СЕТИ | 2004 |
|
RU2277722C2 |
| Способ обработки целлюлозных материалов, с целью тонкого измельчения или переведения в коллоидальный раствор | 1923 |
|
SU2005A1 |
| Многоступенчатая активно-реактивная турбина | 1924 |
|
SU2013A1 |
