ГИС-технологии и управление территориями

СХЕМА ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ в АСУРТ

Выработка рекомендаций Прогноз Анализ тенденций Распознавание изменений Описание Органы управления Описание целевого состояния M*(T) Конечные состояния Протоколы наблюдений ΔT1ΔT1 ΔTnΔTn ΔTjΔTj Модели прогноза Сценарии воздействия Ранжированные различия ИЕРАРХИЯ ФУННКЦИЙ поддержки принятия решений

Описание текущего состояния. В результате объектного тематического дешифрирования формируется объектная карта территории ( ОКТ ) А - исходный космический снимок (RGB-синтез), В – объектная карта территории (ОКТ), С – легенда ОКТ (классификатор) А В С

ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОКТ 1)формирование базовой матрицы; 2)выделение контуров объектов; 3) учет дополнительного условия : площадь объектов класса А должна быть не меньше 2 пикселей 4) легенда ОКТ Множество объектов должно полностью покрывать всю территорию. Объекты не должны иметь общих пикселей.

Описание территории ОКТ, отвечающая конкретному моменту времени t - ОКТ (t ), позволяет отображать множество фактов и утверждений следующих видов: 1) В пределах территории имеются объекты разных классов, перечень которых определяется классификатором A={Ai : i=1,…,k}; 2) Индивидуальный объект aij принадлежит классу Ai, т.е. aij Ai : j=1, …,L; 3) Пространственное расположение индивидуального объекта aij определяется связным подмножеством пикселей, т.е. aij={(Xm1,Yn1), …, (Xmz,Ynz) }; 4) Значение интегрального свойства (площадь) s объекта aij равно q, т.е. q=s [aij]; 5) Классы объектов A1 и A2 связаны отношением R, т.е. R (A1, A2) ={r(a 11, a 21 ); … ; r(a 1 k1, a 2 k2 )}.

Пример описания ОКТ X1X2X3X4X5 Y1 с 1 а 1 b1 Y2 с 1 а 1b1 Y3 а 1 b1 Y4c2 b1 а 2 Y5c2 с 2c2 а 2 1) В пределах территории имеются объекты трех классов: {A (лес), B(сельхозугодья),C(застройки) }. 2) Классу A принадлежат два объекта, классу B – один, классу C – два: А ={а 1,а 2}; B={ b1}; C={с 1,с 2) 3) а 1= {(X1,Y3);(X2,Y1); (X2,Y2); (X2,Y3);(X3,Y1)}; а 2 ={(X5,Y4); (X4,Y5); (X5,Y5)}; b1= {(X3,Y2);(X3,Y3); (X4,Y1); (X4,Y2);(X4,Y3); (X4,Y4); (X5,Y1);(X5,Y2) );(X5,Y3)}; с 1={(X1,Y2);(X1,Y2)}; с 2={ (X1,Y4);(X1,Y5); (X2,Y4);(X2,Y5); (X3,Y4);(X3,Y5)} 4) Площадь а 1= 5; Площадь а 2= 3; Площадь b1 = 9; Площадь с 1= 2; Площадь с 2= 6; ИТОГО= 25 5) Отношение «граничить»: R1 = {(a1, b1); (a1,c1);(a1,с 2); (a2,b1);(a2,c2); (b1,c2)}.

ОПИСАНИЕ ТЕРРИТОРИЙ В ГИС ОПИСАНИЕ ТЕРРИТОРИЙ В ГИС В настоящее время наиболее эффективные решения по организации описаний территорий, представленных в виде ОКТ, базируются на использовании геоинформационных систем (ГИС). При этом территории мониторинга соответствует топографическая основа карты, а объектам – тематические слои.

БД ГИС- ТЕРРИТОРИИ БД ГИС- ТЕРРИТОРИИ БД ГИС- территории представляет собой временной ряд ОКТ описывающих состояния территории, начиная с некоторого стартового момента t 0. Актуализация БД ГИС осуществляется на основе данных мониторинга с определенным временным шагом t. Таким образом, содержание БД ГИС- схематично можно представить в виде {ОКТ (t 0 ), ОКТ (t 0 + t), … ОКТ (t n - t), ОКТ (t n ), … }.

Временной ряд карт декадных значенийVCI в вегетационном сезоне 2010 года май июнь июль август 0 VCI, % сентябрь 1 декада 3 декада 2 декада

Временной ряд карт интегрального индекса условий вегетации по территории Казахстана за период (NOAA, 1 km) 2012

РАСПОЗНАВАНИЕ И РАНЖИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ Одна из основных функций мониторинга заключается в обнаружении и пространственной локализации изменений в состоянии территории. Методы регистрации изменений обычно предусматривают сравнение описаний отвечающих различным моментам времени, в частности предшествующему и текущему или начальному и конечному состояниям по схеме: - ! Сравнивать нужно не исходные космоснимки, а карты, построенные в результате их тематического дешифрирования. Карты должны быть построены по одинаковым технологиям.

Космический снимок IRS PAN за г Космический снимок IRS PAN за г

РАСПОЗНАВАНИЕ И РАНЖИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ Для регистрации изменений в состоянии территории необходимо регулярно сравнивать описания территории по схеме: { ---> }.

Картирование изменений Аман-Карагайского лесного массива на территории Костанайской области за гг. (данные MODIS – разрешение 250 м, дневные пролеты, зимний период) 18 января 2005 MODIS увеличение размеров лесного массива Критерии детектирования изменений лесного массива уменьшение размеров лесного массива без изменения РЕГИСТРАЦИЯ ИЗМЕНЕНИЙ

Распознавание и ранжирование изменений ОКТ Что изменилось Было: ОКТ(t 1 )Стало: ОКТ (t 2 )Вид различия Количество классов объектов A={A1, …, Ak 1 }A={A1, …, Ak 2 } k1 k2k1 k2 Количество объектов данного класса Ai ={ a ij : j=1, …,l 1 }Ai ={ a ij : j=1, …,l 2 } l1 l2l1 l2 Границы объекта a ij (Х 1 )a ij (Х 2 ) X 1 X 2 Площадь объекта S 1 [a ij ]S 2 [a ij ]S 1 S 2 Суммарная площадь объектов данного класса j S 1 [a ij ] j S 2 [a ij ] S 1 S 2 Отношения между объектами {R(t1)}{R (t2)}{R(t1)} {R (t2)} Для объективного сравнения необходимо чтобы ОКТ строились по единой технологии. Тогда две любых ОКТ территории будут иметь конечное число различий

Поскольку между двумя ОКТ, даже очень близкими по времени, можно обнаружить множество различий, то на практике серьезной проблемой становится их разделение на существенные и несущественные с точки зрения целей мониторинга. Таким образом, для объективного анализа изменений необходимо не только правильно распознать различия, но и верно их ранжировать по важности. Для этого нужны специальные меры (оценочные функции) позволяющие получать количественные оценки изменений.

Локальные меры количественной оценки изменений при сравнения ОКТ X1X2X3X4X5 Y1 с 1 а 1 b1 Y2 с 1 а 1b1 Y3 а 1 b1 Y4c2 а 2 с 3 Y5c2 с 2c2 а 2 с 3 X1X2X3X4X5 Y1 с 1 а 1 b1 Y2 с 1 а 1b1 Y3 а 1 b1 Y4c2 b1 а 2 Y5c2 с 2c2 а 2 X1X2X3X4X5 Y1 с 1 а 1 Y2 с 1 а 1b1 Y3 а 1 b1 Y4c2 а 2 Y5c2 с 2c2 а 2 При сравнении ОКТ нужно иметь оценочные функции для расчета пяти локальных мер различия: 1(ОКТ(t1), ОКТ(t2) ) – локальная мера различия отражающая изменения в количестве классов объектов; 2(ОКТ(t1), ОКТ(t2)) – локальная мера различия отражающая изменения в количестве объектов каждого класса; 3(ОКТ(t1), ОКТ(t2)) - локальная мера различия отражающая изменения в площадях объектов различных классов; 4(ОКТ(t1), ОКТ(t2)) – локальная мера различия между картами М1 и М2, отражающая различия в пространственном положении границ объектов; 5(ОКТ(t1), ОКТ(t2)) – локальная мера различия отражающая изменения в отношениях между объектами.

Интегральная мера количественной оценки изменений Локальные меры используются для построения интегральной меры. В простейшем случае интегральная мера может быть представлена линейной комбинацией локальных мер (ОКТ(t1), ОКТ(t2)) = i i (ОКТ(t1), ОКТ(t2)) ; i=1, …,5 где: i - весовые коэффициенты соответствующих различий. Карты, интегральная мера различия которых меньше, считаются соответственно более похожими Если значения локальных или интегральной мер различия, выявленных при сравнении карт, превышают пороговые значения соответствующих критериев, то обнаруженные изменения признаются существенными и информация о них передается для дальнейшего анализа человеку-интерпретатору

. 1. Не существует общего правила для выбора весов, задающих значимость того или иного изменения. Их можно определить только в контексте постановки соответствующей задачи мониторинга. 2. В ряде случаев следует учитывать эффект накопления малых изменений. В частности, различия между двумя картами - текущей и предшествующей могут быть незначительны (ниже порога значимости), но если сравнивать карты, отвечающие началу и концу достаточно большого интервала времени, то они могут оказаться существенными.

АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ И ДИАГНОЗ Решение задачи диагноза предусматривает не только выявление причин изменений, т.е. ответы на вопросы что и почему происходит, но и построение моделей процессов, порождающих эти изменения, т.е. ответ на вопрос как. Построенные модели используются для прогноза. B Zone of very low vegetative productivity year

посев пары пастбище Изменение интенсивности антропогенного давления, связанного с растениеводством, на территории тестового полигона Костанайской области

Увеличение размера водного зеркала озер; Критерии детектирования изменений увлажненности земель Наличие 2-х процессов Без изменения или уменьшение размеров водного зеркала озер А – система озер Тоболо- Убаганского водораздела; В – система озер Тургайской ложбины; С – система озер Сыпсынагашской ложбины Пример сравнительного анализа состояния озерных систем (июль 1986 – июнь 2001) Районирование тестовой территории по динамике изменения поверхностного увлажнения Картирование изменений увлажненности территорий Уменьшение Увеличение

Динамика площадей зон с различной продуктивностью растительности Изменение продуктивности растительности ОЦЕНКА МЕЖСЕЗОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА Зоны различной продуктивности растительности B Zone of very low vegetative productivity year

ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ Решение задачи прогноза предусматривает генерацию будущих состояний территории. Классическая постановка задачи прогнозирования предусматривает наличие математической (процедурной) модели, задающей правила перехода от начального состояния в конечное. Формально такую постановку можно представить в виде ОКТtн {Мi: i=1,m} ОКТtк, где: - ОКТtн – описание начального состояния территории в момент времени tн; - ОКТtк – описание конечного состояния, отвечающее моменту времени tк; - {Мi: i=1,m} – система процедурных моделей, имитирующих процессы, порождающие изменения в состоянии объектов управления. В общем случае эти процессы могут носить естественный характер (природный источник) или вызываться управляющими воздействиями. Условия, определенные на начальный момент в постановке задачи прогнозирования, считаются неизменными в течение всего периода прогноза

В задачах управление территориями, когда оценить вклад отдельных факторов или механизмов, а тем более количественно учесть степень их влияния зачастую не представляется возможным. Тем не менее в отдельных ситуациях удается выделить интегральную тенденцию, отражающую совокупное воздействие множества факторов, построить уравнение тренда и по нему предсказать траекторию дальнейшего развития.

Выработка рекомендаций Последний функциональный уровень схемы поддержки принятия решений и предназначен для выработки конкретных рекомендаций (управляющих воздействий) способных изменить ситуацию в нужную сторону. Грубо, постановку задачи управления развитием территории, по аналогии с классическими задачами управления движением объектов, можно сформулировать следующим образом. Пусть заданы: - ОКТtн – описание текущего состояния территории в момент времени tн, когда требуется принять решение (соответствует начальном состоянию в постановке задачи прогноза). - ОКТ * - целевое состояние, которого мы хотим достигнуть в идеале. - Сr = {Сri : =1, …,m } – множество допустимых сценариев управления (управляющих воздействий, планов действий). Каждому сценарию отвечает своя траектория развития и конечное состояние - ОКТtк (Сri ); Кроме того, каждому сценарию ставиться в соответствие множество ресурсов, необходимых для его реализации (в простейшем варианте: деньги и время ). - К – критерий выбора наиболее подходящего сценария. Требуется выбрать управляющее воздействие (комбинацию воздействий), минимизирующее критерий при заданных ограничениях на время и (или) стоимость решения.

Методика ранжирования управляющих воздействий На первом этапе осуществляется построение (генерация) трендов, имитирующих реализацию альтернативных сценариев воздействия с целью изменения результатов прогнозирования в нужном направлении. В итоге строится множество уравнений трендов, каждое из которых реализует определенную стратегию воздействия (сценарий управления); На втором этапе проводится имитационное моделирование в режиме « что будет, если …», т.е. осуществляется прогноз динамики с использованием построенных трендов и формируется множество {ОКТ (Сri): i =1, …, m } – конечных состояний, каждое из которых является результатом реализации соответствующего сценария. На заключительном этапе проводится количественная оценка различий между конечными и целевым состоянием с использованием интегральной меры (ОКТ*, ОКТ (Сri)) и ранжирование рекомендаций по степени их близости к целевому состоянию

Выбор сценария управления развитием территории Когда начальное и целевое состояния представлены в виде ОКТ, в качестве критерия удобно использовать интегральную меру близости : (ОКТ*, ОКТ (Сri) ). ОКТtн – начальное состояние в момент принятия решения, ОКТ* - целевое состояние, ОКТ (Сri) – конечное состояние, отвечающее сценарию Сri Min { (ОКТ*, ОКТ (Сr1) ; (ОКТ*, ОКТ (Сr2) ) }

Прежде чем принять окончательное решение, ЛПР должен иметь возможность просмотреть всю последовательность действий, выполнявшихся в процессе подготовки рекомендаций, и убедиться в их адекватности ситуации. Особенно важно проанализировать результаты имитационного моделирования для различных управляющих воздействий с оценкой рисков ожидаемых последствий как положительных, так и негативных. Если у ЛПР остаются сомнения в выборе он может инициировать повторение процесса поддержки принятия решения с любой процедуры с учетом возникших соображений.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ Выработка рекомендаций является наиболее ответственной из функций. Наивно думать, что серьезные решения принимаются только на основе анализа рекомендаций. В процессе принятия решений ЛПР должен ознакомится со всей имеющейся информацией и иметь возможность рассмотреть всю цепочку действий, включая, в частности: - описание целевого состояния; - описание текущего и нескольких предшествующих состоянии; - наиболее важные изменения, их темпы и масштабы: - диагностику причин изменений: - модели, которые использовались для прогноза; - результаты прогнозов для различных условий; - альтернативные рекомендации и их обоснования - оценки ожидаемых (положительных и негативных) последствий от реализации рекомендаций. Хотя и это не гарантирует от ошибок.

Важную рол в снижении количества ошибок и смягчении их последствий призвана играть база знаний (БЗ), в которой будет накапливаться и систематизироваться реальный опыт управления территорией. В частности, БЗ должно содержать информацию о том какие управляющие воздействия в каких ситуациях применялись и к чему это привело в следующем формате: Организация БЗ позволит повысить не только эффективность использования информационно-аналитического (интеллектуального) потенциала СЦУРТ, но и его способность к обучению. Cодержание БЗ так же должно постоянно уточняться и корректироваться, в первую очередь, на основе анализа различий между результатами модельных прогнозов, ожидаемыми и фактическими последствиями управляющих воздействий (генетические алгоритмы).