Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Хранение, визуализация и преобразование геолого-геофизической информации в системе ГИС Карта

ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Хранение, визуализация и преобразование геолого-геофизической информации в системе ГИС Карта"

На правах рукописи

ДЕЕВ Кирилл Валерьевич

ХРАНЕНИЕ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ИНФОРМ АЦИИ В СИСТЕМЕ ГИС кАРТА

Специальность 25.00 35 - Геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2007г

Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии Государственном научном центре Российской Федерации -Всероссийском научно-исследовательском институте геологических, геофизических и геохимических систем Федерального агентства по недропользованию (ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем).

Научный руководитель. Финкелыптейн Михаил Янкелевич,

доктор технических наук (ВНИИгеосистем, Москва) Официальные оппоненты: Никитин Алексей Алексеевич,

доктор физико-математических наук, профессор (РГГРУ, г Москва) Каплан Самуил Абрамович, кандидат технических наук, (ВНИИгеосистем, Москва)

Ведущая организация Институт геологии рудных месторожде-

ний, петрографии, минералогии и геохимии Российской Академии Наук (ИГЕМ РАН).

Защита состоится 1 ноября 2007 г. в 14 часов на заседании Диссертационного совета Д216011.01 при Всероссийском научно-исследовательском институте геологических, геофизических и геохимических систем по адресу: 117105, Москва, Варшавское шоссе, д.8, конференц-зал.

Тел (495) 954-37-28, факс (495) 958-37-11

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИгеосистем.

Автореферат разослан 28 сентября 2007 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, /

доктор геолого-минералогических наук ^—Муравьев В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. В настоящее время в нашей стране успешно функционирует значительное количество как импортных так и отечественных геоинформационных систем Они нашли применение во многих отраслях народного хозяйства и даже в повседневной жизни людей третьего тысячелетия Естественно, не осталась в стороне и геологоразведочная отрасль, где традиционно основная информация представляется в виде карт Однако опыт работы показывает, что возможностей традиционных геоинформационных систем недостаточно для обработки и комплексирования геолого-геофизической информации Это связано со спецификой информации, функционирующей в отрасли. Наряду с традиционной картографической информацией здесь могут присутствовать данные, в которых имеется третья координата (глубина, время, скорость и т.д). Как правило, это данные, представляемые на плоскости, но это не изотропная плоскость Земной поверхности, с которой работают традиционные ГИС, а плоскость с несоизмеримыми и слабо коррелированными координатами Кроме того, информация, используемая при решении задач отрасли весьма обширна и многообразна При комплексировании этой информации необходимо уметь синхронизировать ее на экране компьютера по пространственному положению, каковая задача совершенно не свойственна традиционным ГИС системам Таким образом, актуальной является задача построения такого геоинформационного инструментария, который бы позволил для различных видов информации, применяемой в геологоразведочной отрасли, осуществлять удобное хранение, представление и тематическую обработку

Целью работы является разработка программных средства для хранения, визуализации и преобразования геолого-геофизической информации в геоинформационной системе ГИС Карта Основные задачи работы.

1 Анализ компьютерных систем, применяемых в настоящее время для хранения, визуализации и преобразования информации, используемой в задачах природопользования.

2 Разработка геоинформационной системы, предназначенной для хранения и визуализации различных типов геолого-геофизческой информации.

3. Создание программно-технологических средств для совместного анализа геоинформации, используемой в области геологии и недропользования.

4. Создание программно-алгоритмического обеспечения преобразования геоинформации из одного типа в другой

5 Апробация программно-технологических средств при решении задач обработки геолого-геофизической информации

Научная новизна.

1 Впервые разработана геоинформационная система, позволяющая хранить, визуализировать и обрабатывать основные виды информации используемой при решении задач геологии и недропользования

2 Разработаны элементы программно-технологического обеспечения (конвертор данных из структур НРС, способ визуализации геологических закрасок, способ визуализации геологических индексов, способ привязки карт и т д ), необходимые для геоинформационной системы, функционирующей в области геологии и недропользования.

3 Разработаны новые алгоритмы для быстрого перевода данных из одной формы представления информации в другую

Практическая значимость.

Практическая значимость настоящих исследований заключается в создании геоинформационной системы, предназначенной для хранения, визуализации и оперирования всеми видами информации, используемой при решении геологических задач Разработанные методы преобразования данных из одной формы в другую включены в геоинформационную систему и работают в режиме реального времени

На базе разработанной компьютерной технологии проводилось построение физико-геологических прогнозно-поисковых моделей глубинного строения земной коры по опорным геофизическим профилям 1-ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ, 2-ДВ

Защищаемые положения.

1. Разработанная в диссертации геоинформационная система представления информации позволяет адекватно визуализировать и синхронизировать все виды данных, используемые в области геологии и недропользования

2 Разработанный оригинальный набор программно-технологических средств, функционирующих в режиме реальном времени, позволяет использовать систему для решения широкого круга задач геологии и недропользования

3 Разработанные алгоритмы обеспечивают высокое качество преобразования данных и функционируют в режиме реального времени

4 Апробация разработанного макета геоинформационной системы на фактических материалах показало правильность выбранного подхода и работоспособность созданного алгоритмического и программного обеспечения

Реализация и апробация работы. Приведенные в диссертации разработки докладывались на 32 Международном геологическом конгрессе (Флоренция, 2004 г ), на XXIX-ой Международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, бизнесе» (Гурзуф, 2002г.) на совещении по проблемам создания карт масштаба 1 1 ООО ООО (С-Петербург, 2007), на рабочем семинаре по информационным технологиям при производстве геологоразведочных работ (Москва, 2007)и др

Разработанная компьютерная технология апробирована в рамках геолого-минерагенического картирования (Г*МК) масштаба 1 200000 на золото и уран западной части Анабарского щита с обрамлением (ФГУП ГНПП «Аэрогеология»), а также при изучении глубинного строения по региональным профилям 1-ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ, 2-ДВ.

Публикации и личный вклад в решение проблемы Диссертация основана на теоретических, методических и экспериментальных исследованиях, выполненных автором в 1999-2007 гг

Основные теоретические, методические и технологические результаты получены непосредственно автором. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Объем и структура работы» Диссертация состоит из введения, четырехглав, заключения, списка литературы, содержит 102 страницы машинописного текста Список литературы включает 76 наименований.

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю д т н М Я Финкелыптейну, искренне благодарит д.т н. проф. Е Н Черемисину, к т н В.И Галуева, к т.н Н.Н. Пиманову, к т н С С. Малинину, к т н В А Спиридонова, к т н М Г Суханова, М В. Дееву за консультации и помощь в работе; А С. Шумихина, М Н Чурилина, И А Любарева и А В Куликова за помощь в написании программ, В С Ваксина за помощь в подготовке презентационных материалов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Хранение и анализ данных в геоинформационных системах

Геоинформационные системы сегодня это не просто системы, способные реализовывать сбор, хранение, обработку и отображение данных, а средство получения новой информации и знаний о пространственно-временных явлениях С момента создания ГИС-технологии совершили значительный прогресс, и в настоящее время разнообразие возможностей ГИС позволяет использовать их для принятия решений в различных сферах хозяйственной деятельности

Географические информационные системы появились в 1960-х годах как инструмент для отображения географии Земли и расположенных на ее поверхности объектов, использующий компьютерные базы данных

В начале 70-х годов ГИС начали использоваться для вывода коор-динатно-привязанных данных на экран монитора и для печати карт на бумаге, чем значительно облегчили жизнь специалистам, прежде занятых традиционной бумажной картографией В это же время появились первые компании, специализирующиеся на разработке и продаже систем для компьютерного картографирования и анализа Однако развитие ГИС изначально шло по двум разным направлениям Часть компаний стремились к эффективному вводу и хранению пространственных данных, а также делали упор на подготовке к печати карт, которые соперничали бы по полиграфическому качеству с традиционными бумажными картами Внимание других компаний было сфокусировано на разработке процедур и функций для анализа данных в ГИС. В настоящее время ГИС включает в себя оба этих направления

Можно выделить несколько классов программного обеспечения, различающихся по областям приложения технологии обработки геоинформации

Первый наиболее функционально полный класс программного обеспечения - это полнофункциональные инструментальные ГИС Это системы общего назначения, для которых предметная область не имеет существенного значения. Сюда же примыкает второй класс программного обеспечения, состоящий из специализированных модулей к полнофункциональным ГИС Многие ГИС общего назначения представляют собой набор модулей, отвечающих за конкретные функции ГИС. Дополнительные модули предлагаются как отдельные продукты,

дополняющие базовый набор и вносят расширенные возможности анализа пространственных данных

Следующий важный класс - специализированные ГИС Они жестко привязаны к предметной области и нацелены на решение возникающих в ней задач, живут в ее языке и терминологии. Они имеют более узкие рамки развития и не содержат многих функций, присущих системам общего назначения. Даже, если методы и функции, включенные в специализированную систему, подходят для другой предметной области, используемые принципы визуализации, идеология и язык будут сильно затруднять ее использование

Имеется также целый набор программных средств, не являющихся ГИС в узком смысле этого слова, но имеющие дело с пространственными данными Так обособился целый класс программных продуктов, связанный с вводом картографической основы. Это так называемые векторизаторы растровых изображений, применяемые при обработке отсканированных картографических данных

Следующий класс программного обеспечения - средства пространственного моделирования. Их задача - моделировать пространственное распределение различных параметров (рельефа, зон экологического загрязнения, участков затопления при строительстве плотин и другие) Они опираются на средства работы с матричными данными и снабжаются развитыми средствами визуализации

И, наконец, последний класс - это специальные средства обработки и дешифрирования данных зондирования земли Сюда относятся пакеты обработки изображений, снабженные различным математическим аппаратом, позволяющим проводить операции со сканированными или записанными в цифровой форме снимками поверхности земли. Это довольно широкий набор операций, начиная со всех видов коррекции (оптической, геометрической) через географическую привязку снимков вплоть до обработки стереопар с выдачей результата в виде актуализированного топоплана

Кроме упомянутых классов существует еще разнообразные программные средства, манипулирующие с пространственной информацией Это такие продукты, как средства обработки полевых геодезических наблюдений, средства навигации и программное обеспечение для решения еще более узких предметных задач

Рассмотрим задачу создания специализированной на решении геологических задач ГИС, выполняющей соответствующие функции, но не дублирующей описанные выше узкоспециализированные пакеты. Задачи природопользования характеризуются тем, что базируются

на информации, привязанной к поверхности или недрам Земли. Исходная информация для этих задач поступает практически отовсюду Все шире используются результаты космо- и аэросъемки в различных областях спектра Собираются геофизические данные (магниторазведка, гравиразведка, электроразведка, сейсмика) Результаты наземных изысканий выливаются в геологические и геохимические карты Богатый материал для анализа получают путем бурения скважин

Многообразие типов исходных данных, используемых для изучения Земли, влечет за собой многообразие методов их представления и обработки Любые пространственные объекты можно представить набором координатных и атрибутивных данных Координатные данные описывают форму и местоположение пространственных объектов, атрибутивные - его информационную составляющую Может быть двумерное и трехмерное представление объектов. Двумерные (плоские) объекты получают путем проецирования или сечения трехмерных объектов Двумерные объекты представляются в растровом и векторном видах В растровом виде обычно хранятся первичные данные или данные, после первоначальной обработки (например, азро- и космоснимки) Примыкает к растру представление в виде равномерной сети Такая сеть обычно содержит данные о параметре, непрерывном по всему пространству, например, данные гравиразведки Из общего списка плоских данных выделяются разрезы, поскольку они расположены в плоскости, перпендикулярной поверхности Земли

Для трехмерных объектов выделяют несколько типов моделей-каркасная, поверхностная, твердотельная, трехмерная сеть Трехмерная сеть является аналогом двумерной сети и также содержит данные о параметре, непрерывном по всему трехмерному пространству Отметим, что в настоящее время не существует корректной формы «векторного» представления объемной информации Часто встречающиеся представления, похожие на трехмерные, являются по сути дела изображениями поверхностей, описываемых какими-либо функциями (некоторым X и У соответствует единственный г), а поверхности геологических тел таковыми не являются Кроме того, обычно ощущается резкая нехватка информации даже для гипотетического построения трехмерной геологической картины

На основе анализа функционирующих в отрасли геоинформационных систем можно сделать несколько выводов о их применимости для решения задач природопользования Большинство полнофункциональных ГИС делает упор на качественную визуализацию данных, привязанных к поверхности Земли, ограничиваясь при этом стандарт-

ным набором функций для анализа данных Кроме того, довольно редко ГИС сочетают в себе анализ векторных и растровых данных Что касается трехмерных данных, то они чаще всего используются в качестве иллюстраций, а предлагаемые элементы анализа трехмерных данных весьма скудны В специализированных ГИС предлагается более глубокий анализ данных для прикладных задач. Минусом многих специализированных ГИС является немодульная структура, что не позволяет расширять круг решаемых задач Ни одна из ГИС не предоставляет функции визуализации и обработки полного набора типов геологических данных

Геоинформационная система, специализированная на решении геологических задач, должна удовлетворять следующим требованиям-

1 Система должна быть рассчитана на использование в качестве входной информации полного набора материалов разноуровнего исследования Земли растровых и векторных изображений карт, и разрезов, материалов дистанционного зондирования Земли, результатов геофизических, геохимических, геоэкологических и др. съемок, фактографических данных разнообразных типов, привязанных к пространственным объектам

2 Должно быть обеспечено функционирование эффективной интеграции пространственных данных, полученных различными способами, их преобразование в распространенные картографические проекции, как отечественные, так и международные При этом необходимо обеспечивать преобразование данных из одной формы в другую, их пространственное совмещение, формирование обобщенного набора атрибутивных данных и совместную обработку различных исходных материалов в одной геоинформационной оболочке, обеспечивающей прямые и обратные связи между системами управления пространственными и непространственными данными.

3 Кроме исходных данных система должна обеспечивать расчет и обработку широкого спектра производных характеристик В частности, в системе должен присутствовать интерфейс между цифровыми моделями карт и разрезов и базами фактографических (цифровых) данных, позволяющий рассчитывать по картам широкий спектр прогнозно-поисковых и аналитических характеристик, необходимых для решения прикладных задач природопользования.

4 Модули по решению содержательных задач должны вызываться из ГИС-оболочки, которая должна представлять из себя комфортную среду функционирования этих модулей, а результаты

решения задач - интегрироваться с исходными данными и использоваться наравне с ними в дальнейшей работе 5 Процесс решения содержательных задач следует проводить на основе интерактивной технологии, сочетающей экспертные знания, заложенные в систему, со знаниями и представлениями о задаче конкретного пользователя Интерфейс системы должен быть рассчитан на носителя геологических знаний и представлений и не должен предполагать специальных математических или технологических навыков. 6. Система должна быть открыта и легко наращиваема новыми возможностями по обработке пространственной и фактографической информации для обеспечения функциональной полноты прикладной части системы без перегрузки ее однотипными функциями

Глава 2. Представление информации в рамках ГИС, предназначенной для решения задач природопользования

Эта глава посвящена описания геоинформационной системы, предназначенной для решения задач природопользования В настоящее время в отрасли нет работающих систем, в полной мере отвечающих выставленным требованиям. Не говоря о полнофункциональных инструментальных ГИС, ориентированных на специально подготовленный персонал, а не на конечного пользователя-геолога, специализированные ГИС, функционирующие в отрасли также не дают возможности оперирования и интеграции всех видов указанных выше данных.

В связи с этим автором разработана концепция новой специализированной геоинформационной системы. Такая система оперирует информацией, локализованной как на поверхности Земли, так и по разрезам, не обязательно плоским, скважинам, а также по объему Понятно, что эта информация не может визуализироваться совместно (из-за различной локализации), но должна быть обеспечена синхронизация информации различных видов

2 1 Параграф посвящен видам данных хранящихся в системе и форматам их представления Система оперирует с двумерными данными, представленными в векторной, растровой и сеточной формах, а также с трехмерными сеточными данными. Данные всех векторных слоев хранятся в SHAPE формате для облегчения взаимодействия с широко используемыми в отрасли инструментальными ГИС фирмы

ESRI Как и в этих системах, атрибутивные данные векторных слоев хранятся в DBF формате Но в отличии от них здесь может храниться и визуализироваться текст, записанный шрифтом Unicode, поскольку в этом шрифте можно найти все символы, используемые при обозначении геологических подразделений Растровые данные хранятся в файлах TIFF формата без сжатия с файлом географической привязки TFW

Сеточные данные (одномерные, двумерные и трехмерные, равномерные и неравномерные) хранятся в собственном формате ТОС4 (таблица объекты-свойства). Этот формат соединяет в себе преимущества формата ТОСЗ, использовавшегося в ГИС ИНТЕГРО, и grd-формата, использующегося в Arc/Info В предлагаемом формате таблица не представляет собой единый файл, а является множеством файлов имеется файл-заголовок и отдельный файл для записи каждого свойства, при этом разные свойствам могут соответствовать записи разной длины (1,2, 4Б) Все это приводит к экономии дисковой и оперативной памяти и значительному увеличению скорости многих операций по сравнению с ТОСЗ, но, в то же время, в отличии от Arc/Info логически таблица остается единой, что унифицирует и облегчает решение многих геологических задач

2 2 В этом параграфе описывается логическое представление информации в системе Программа работает с картографическим проектом Картографический проект представляет собой набор карт и атрибутивных данных, чаще всего связанных территориально и тематически Карты могут быть двумерными и трехмерными Двумерные карты предоставляют информацию, спроектированную на плоскость. Это могут быть карты и планы местности, изображения разрезов и так далее Трехмерные карты используются для отображения данных распределенных в пространстве Атрибутивные данные могут быть представлены в виде составных таблиц данных или таблиц вида объект-свойство (TOC)

Таким образом, проект состоит из

• набора двумерных карт,

• набора трехмерных карт,

• набора составных таблиц данных,

• набора TOC.

Каждая карта (двумерная или трехмерная) состоит из общих настроек карты и набора картографических слоев. Общие настройки различаются для двумерной и трехмерной карт. Для трехмерной карты

они содержат информацию об освещенности карты, а для двумерной карты включают в себя разнообразную информацию, в том числе географическую привязку карты (в системе имеется возможность работы в самых разнообразных географических проекциях) и флаг изотропности карты (указывает на то, является ли она картой поверхности или разреза). Этот флаг носит такое название, поскольку карта поверхности и разрез используют различную лупу: изотропную для поверхности и неизотропную для разреза. Картографические слои могут быть векторными (точечными, линейными или полигональными), растровыми, сеточными, а также текстовыми (надписями). Поскольку картографические слои связываются с составными таблицами атрибутивных данных, то тем самым, исчерпываются все возможные типы используемой при решении геологических задач информации. Для совместного визуального анализа картматериалов служит синхронизация различных окон (рис. 1). При этом активному курсору, движущемуся по одной из карт соответствует пассивный курсор, следующий за ним по другим картам, в том числе и но картам иной пространственной локализации.

Рис. 3. Синхронизация по-разному локализованных данных

Итак из вышеизложенного вытекает первое защищаемое положение: разработанная в диссертации система представления информации позволяет адекватно визуализировать и синхронизировать все виды данных, используемые в области геологии и недропользования.

2.3 Этот параграф посвящен функциональным отличиям разработанной автором системы от других ГИС-систем Эти отличия обусловлены задачами, которые должна решать геоинформационная система, специализированная в области недропользования

Основными геологическими задачами естественно считать задачи изучения глубинного строения Земли, прогноза полезных ископаемых и геологического картопостроения Для обеспечения этих задач, как уже указывалось выше, система должна обладать возможностями хранения, визуализации и совместного анализа всех необходимых данных, а также специализированными модулями, предназначенными для решения соответствующих задач Остановимся на специализированных модулях, отличающих представляемую систему

Для совместной работы с картами различных лет и разных авторов, описывающих одну и ту же территорию, создан инструмент пространственной привязки слоев Он позволяет пространственно привязывать слои карты путем их совмещения по характерным (опорным) точкам Для совмещения используется аффинное или взаимно однозначное кусочно-аффинное преобразование координат. Тот же инструмент позволяет совмещать векторную карту с растровой С помощью этого инструмента можно, базируясь на характерных точках гидросети, совмещать различные, в том числе и разномасштабные геологические карты.

Для оформления выходной геологической карты во ВСЕГЕИ создана электронная база знаков (ЭБЗ). Эта база знаков импортирована в систему и создан инструмент, позволяющий работать с промежуточными картами, в том числе и при редактировании карт с использованием стилевого оформления ЭБЗ

В системе обеспечена возможность использования кодировки Unicode, в которой можно хранить названия геологических подразделений. Эти названия адекватно визуализируются в атирибутивной таблице, так что для геолога становится значительно более удобной работа с промежуточными данными. Они могут быть вынесены также и в качестве подписей на карту

В рамках системы функционирует объектовый картографический редактор. Он позволяет редактировать привычные геологу картографические объекты, не разбивая их на искусственные элементы (узлы и дуги). В то же время редактор поддерживает корректность топологии не только внутри объекта и внутри слоя, но и между слоями Редактор оснащен многими инструментами (прилипание, подхватывание дуги, работа с частью дуги как с резиновой и т д), облегчающими

труд геолога при редактировании карты При совершении топологически некорректных действий, редактор не вносит изменений, но предлагает продолжить редактирование или отменить его результаты

Поскольку зачастую на входе имеются только растровые карты, которые необходимо векторизовать, разработана группа инструментов, ориентированная на векторизацию геологических карт В эту группу входит трассировщик, предназначенный для соединения двух выбранных точек (начала и конца дуги) внутри группы пикселей, покрашенных на растровой карте определенным диапазоном цветов С его помощью можно в полуавтоматическом режиме векторизовать сложные области карты. Однако основное внимание было уделено инструментам, предназначенным для автоматизированной векторизации Сюда следует отнести инструмент для скелетизации растровых областей С его помощью можно найти внутри толстой линии на растре тонкую (скелет), с которой далее и следует работать Этот инструмент должен быть полезен не только при решении задачи векторизации, но и при построении карт методом генерализации Созданы также инструменты, позволяющие векторизовать тонкую линию и сгладить полученное таким образом ее векторное представление

Также создан инструмент, позволяющий расширять растровые области. В отличии от своих аналогов в других системах этот инструмент позволяет производить расширение с учетом линейных элементов, играющих роль экранов, за которые расширение не может простираться Этот инструмент в различных модификациях предполагается использовать при решении задач автоматической векторизации и геометрической генерализации карт

Для решения прогнозных задач необходимо уметь переводить информацию из векторной формы в сеточную, рассчитывая набор таких характеристик, как длина фактора в ячейке, расстояние от центра ячейки до фактора, площадь фактора в ячейке и т.п. При современном размере сетей критическим может оказаться время, необходимое для расчетов Самым сложной из процедур, о которых говорилось выше, является расчет расстояний от центра ячеек до картографического фактора В системе реализован быстрый алгоритм, позволяющий рассчитывать приближенные (с ошибкой не более половины размера ячейки) расстояния

Таким образом доказывается второе защищаемое положение разработанный оригинальный набор программно-технологических средств, функционирующих в режиме реального времени, позволяет использовать систему для решения широкого круга задач геологии и недропользования.

Глава 3. Алгоритмы преобразования данных из одного представления в другое

В главе описываются алгоритмы, разработанные автором для расчета расстояний от кортографического фактора до центра ячейки и для расчета интерполированных данных в центрах ячеек сети по картографической информации Эти преобразования переводят информацию из векторной формы в сеточную Также в эту главу входит алгоритм преобразования информации из трехмерной сети в двумерную. Проблемы, которым посвящена эта глава, не новы Имеется достаточно большое количество прекрасных алгоритмов интерполяции. Однако, все они предполагают интерполяцию неравномерной сети в равномерную и дают не слишком адекватные результаты, при исходной информации, заданной в виде изолиний Кроме того, время работы таких алгоритмов весьма велико Основной отличительной особенностью разработанных автором алгоритмов является их работоспособность в режиме реального времени для очень больших наборов данных, с которыми приходится работать в настоящее время, а также использование тех форм представления информации, которые широко распространены в геолого-геофизических исследованиях

3 1 Первый параграф посвящен расчету расстояний от центров ячеек сети до картографических факторов

Первоначально, нулем забиваются смещения по горизонтали и вертикали для всех ячеек, центр которых попадает внутрь площадных объектов, если рассчитывается расстояние до площадных Если же определяется расстояние для линейных или точечных факторов, то тоже делается для всех ячеек, в которых эти факторы присутствуют Номера всех таких ячеек записываются в «первый список» Смещения для всех остальных ячеек забиваются пропусками На следующем шаге по очереди следующим образом обрабатываются все ячейки первого списка

Если все ячейки соседние с данной (по вертикали, горизонтали или диагонали) входят в список, то переходим к следующей ячейке

Если имеется соседняя ячейка, не входящая в первый список, и для нее в смещениях стоит пропуск, то смещения для этой ячейки определяются равными смещениям текущей ячейки из первого списка, модифицированными на 1 в ту или иную сторону в зависимости от того правее, левее выше или ниже эта ячейка находится Номер новой ячейки помещается во второй список.

Если в соседней ячейке, не входящей в первый список уже имеются смещения, то необходимо их сравнить со смешениями текущей ячейки из первого списка Если они меньше смещений из текущей ячейки, то ничего не делается. В противном случае надо вычислить смещения так, как это указывалось в предыдущем пункте, и сравнить их с записанным в смысле суммы квадратов. Если старые смещения в этом смысле больше, то они заменяются на новые, а номер соответствующей ячейки записывается во второй список

После исчерпания первого списка, проверяется второй список-если он не пуст, то первый список замещается вторым, а второй обнуляется. После этого начинается следующая итерация процедуры Если же второй список пуст, то процедура заканчивается, расчетом расстояний как корня квадратного от суммы квадратов смещений.

Оценим преимущества и недостатки предлагаемого метода В качестве основного положительного момента следует отметить быстроту вычислений Это обусловлено простотой расчета смещений и проверкой на любом шаге не всех ячеек сети, которых может быть очень много (более миллиона), а только входящих в список

Основным недостатком процедуры является ее неточность, поскольку расчет расстояний ведется фактически не от контуров, изображенных на карте, а от центров ячеек, изначально записанных в первый список Кроме того, недостатком алгоритма можно считать необходимость хранить две сетки, содержащие смещения по вертикали и горизонтали. Оценим эти недостатки более подробно

Первоначально заметим, что смещения можно хранить в коротких целых, что сокращает требуемую память вдвое. Точность вычислений в нашем случае не менее половины диагонали ячейки сети В самом деле, пусть точное расстояние от центра ячейки М до некоторого контура на карте достигается в некоторой точке А на этом контуре, а центром ячейки, в которую входит точка является В Тогда из неравенства треугольника следует, что \АМ\ + 5>\ВМ\, где 8- половина

диагонали ячейки. Но вычисленное нами расстояние не превосходит расстояние от центра ячейки до точки М, то есть \АМ\ + 3>\ВМ\>Квыч Аналогично, положив, что С — точка контура, входящая в ячейку, до центра которой расстояние вычисленное нашим методом минимально, получаем, что \АМ\ < \СМ\ < Л внч +3. Итак,

При достаточно больших размерах матрицы этой разницей можно пренебречь, поскольку она не превосходит картографической ошибки В то же время расчет может проводиться в режиме реального времени (несколько секунд) даже при очень больших размерах матрицы

3 2 Существует много алгоритмов интерполяции пространственно распределенных данных на равномерную сеть. Это хорошо известные методы интерполяции по ближайшему соседу, метод обратных расстояний, интерполяция на основе триангуляции, полиномиальная интерполяция, кригинг и т д Однако при геологических работах часто исходными данными помимо точек являются изолинии и линии разрывных нарушений. Например, интерполяция изолиний рельефа или интерполяция изолиний гравитационного поля

Можно попытаться представить изолинию множеством точек и воспользоваться существующими алгоритмами точечной интерполяции Обычно на длинных гладких участках изолинии имеется слишком мало интерполируемых точек. Поэтому приходится ставить опорные точки вдоль изолинии чаще Однако увеличение числа исходных точек влечет за собой увеличение времени работы алгоритма и объема используемой при расчетах памяти

Помимо перечисленных выше проблем остается еще проблема учета разрывных нарушений Если линия, соединяющая исходную и интерполируемую точку, пересекает ломаную разрывного нарушения, то влияние данных исходной точки не должно учитываться. Поиск таких пересечений для каждой точки сети и всех исходных точек — задача, требующая огромного числа вычислений и, следовательно, большого времени работы алгоритма. Трудность задачи заключается в том, что интерполируемых точек сети чаще всего очень много, даже если искать пересечения с ломаными разрывных нарушений не со всеми исходными точками, а только с точками, лежащими в некоторой окрестности интерполируемой точки.

Ниже предлагается как сравнительно быстрый способ двумерной интерполяции данных, неравномерно распределенных на плоскости, так и способ интерполяции данных, заданных изолиниями и разрывными нарушениями Предлагается проводить интерполяцию на растре При этом алгоритм несколько потеряет в точности, но выиграет в скорости интерполяции.

В начале работы алгоритма создается семь сеток Ячейки всех сеток первоначально заполняются пропусками Первую сеть назовем сетью границ Следующие три сети назовем сеть значений первого уровня и сети смещений первого уровня. Последние три сети назовем

сеть значений второго уровня и сети смещений второго уровня В сети значений первого уровня содержится значение в «ближайшей» по расстоянию исходной точке или изолинии Следующие две сети содержат рассчитанные программой смещения от ближайшей исходной точки или изолинии

На сети границ отображаются разрывные нарушения и изолинии. Смещения для ячеек, через которые проходят изолинии или в, которых известны значения полагаются равными 0, а значения в них полагаются равными значению соответствующей изолинии или исходной точки

Путь по ячейкам не должен пересекать разрывные нарушения и другие изолинии В сетках значений и смещений второго уровня хранятся данные о следующих по близости исходных точках и изолиниях, после указанных в сетках первого уровня. Сначала проверяется указанная ячейка в сетках первого уровня Если в ячейках еще нет значений, то значение и смещения записываются в соответствующие ячейки и на этом работа процедуры заканчивается Если значения есть, то новые смещения сравниваются со старыми Если новые значения меньше записанных, тогда тройка значение-смещения из ячеек сетей первого уровня переносится в те же ячейки сетей второго уровня Переписывание не производится если старое и новое значение совпадают Затем новая тройка чисел значение-смещения записывается в ячейки сеток первого уровня, и процедура завершается Если новое значение смещений больше записанного, то сравниваются новое значение и старое, записанное в сетке значений первого уровня Если значения равны, то процедура заканчивает свою работу Если же нет, то процедура переходит к работе с сетками второго уровня. Сравнением значений исключается ситуация, при которой в сетку второго уровня будет записан путь от другого участка той же изолинии, что уже записана в сетке первого уровня. Работа с сетками второго уровня происходит по той же схеме, что и с сетками первого уровня. Сначала проверяется, заполнены ли соответствующие ячейки сеток второго уровня Если не заполнены, новые данные заносятся в сетки второго уровня и процедура заканчивает свою работу Если же в указанных ячейках сетей второго уровня есть данные, то производится сравнение новых смещений со старыми и т.д

Как и в алгоритме расчета расстояний, методом пожара заполняются ячейки соседние с уже заполненными Как и там перебор сокращается за счет использования двух списков

Таким образом заполняются сетки первого и второго уровня Теперь для каждой ячейки сети у нас определены значения и расстояния до двух ближайших точек или изолиний исходных данных Значение в ячейке сети можно определить по формуле интерполяции методом обратных расстояний

_(у!/Г1+У2/Г2) У (1/г1+1/г2) '

где VI - значение в данной ячейке из сетки значений первого уровня, г1 — расстояние до данной ячейке из сетки расстояний первого уровня, у2 - значение в данной ячейке из сетки значений второго уровня, г2 - расстояние до данной ячейки из сетки расстояний второго уровня

Полученные значения формируют результирующую сеть Первым достоинством алгоритма является возможность обрабатывать большие объемы исходных данных Это положительное качество алгоритма достигается за счет того, что обращение к исходным данным происходит всего один раз в момент рисования на сетках Во-вторых, данный алгоритм позволяет обрабатывать как точечные данные, так и данные в виде изолиний В-третьих, при интерполяции учитываются разрывные нарушения В четвертых достоинством алгоритма является высокая скорость работы, обусловленная высокой скорости выполнения операций на сетях

Работа алгоритма имеет и ряд недостатков Для работы алгоритма требуется большой объем используемой памяти

Вторым недостатком работы алгоритма интерполяции является невысокое качество интерполяции на участках карты с невысокой плотностью изолиний и исходных точек.

В-третьих, алгоритм чувствителен к качеству исходных данных Достаточно часто исходные изолинии не непрерывны При использовании метода «пожара», «огонь» прорывается сквозь эти разрывы в изолиниях, что приводит к неверной интерполяции в ячейках, близких к разрывам изолинии

3 3 Многообразие методов интерполяции объясняется тем, что для различных задач и разных типов данных, как по форме, так и по содержанию, требуются разные алгоритмы интерполяции Ясно, что при небольшом количестве исходных точек и, соответственно, большом расстоянии между ними по сравнению с размерами ячейки предложенный выше метод работает недостаточно хорошо К сожалению, достаточно часто исходные данные имеют неудачную структуру с

точки зрения выбора подходящего алгоритма интерполяции данных С одной стороны исходных точек очень много, что не позволяет применять алгоритмы, требующие большого объема вычислений С другой стороны точки разбросаны неравномерно, то есть существуют «пустые» области, слабо заполненные точками Для таких данных по-моему больше подходят различные модификации алгоритма интерполяции радиальными базовыми функциями или описываемый далее алгоритм многоуровневой интерполяции 5-сплайнами

Базовые функции кубического ^-сплайна задаются следующими формулами.

/ч М)3

/ч (~3t3+3t2+3t + l)

M*) = 1-2-

M<hj>

где 0 <t< 1

Пусть у нас есть равномерная сеть, заполненная значениями Можно сказать, что такая сеть задает функцию F(x, у). При этом значение этой функции в точке координатами х и у можно аппроксимировать кубическими Б-сплайн функциями с помощью шестнадцати лежащих рядом точек сети:

к=0 1=0

Здесь V - это значения в узлах сети, i и j - индексы левой нижней из этих шестнадцати точек сети по осям хиу соответственно, a s и t - расстояния по горизонтали и вертикали от аппроксимируемой точки до границ ячейки в которую эта точка попала, нормированные на размер ячейки (0 < s, t < 1).

Теперь пусть у нас есть точка исходных данных Р со значением интерполируемой величины в ней z Есть также сеть, которую мы хотим заполнить в результате интерполяции Эта исходная точка Р повлияет на значение шестнадцати лежащих рядом точек сети Величина этого влияния будет пропорциональна значению z в исходной точке и коэффициенту К, значение которого зависит от взаимного расположе-

ния точки исходных данных и узла сети Значение коэффициента К для каждой из шестнадцати ближайших точек можно записать в следующем виде

КК1 = Вф)Вф)

где ки I — индексы одного из шестнадцати узлов сети, влияние исходной точки на который рассчитывается, г иу - индексы левого нижнего из этих узлов сети по осям х и у соответственно, а я и / - расстояния от исходной точки до границ ячейки в которую эта точка попала, нормированные на размер ячейки (0 < 5, ? < 1)

При большем числе исходных точек, на каждый узел интерполируемой сети будет оказывать влияние несколько из них При этом, чем ближе расположена точка к узлу сети, тем больше будет коэффициент К (это заложено в 5-сплайнах) и ее воздействие на него Чтобы учесть влияние всех исходных точек, близких к выбранному узлу сети, подсчитаем средневзвешенное значение интерполируемой величины по всем этим точкам Для этого в каждой ячейке сети будем накапливать произведение коэффициента К на значение х интерполируемой величины в исходной точке и сами коэффициенты К от всех исходных точек После этого значения в узлах сети можно получить делением накопленной суммы произведений коэффициентов на значения в исходных точках на накопленную сумму коэффициентов

N

-

IX

т=О

Здесь V - значение интерполируемой величины в узле сети, К -коэффициент вклада от конкретной исходной точки, г - значение интерполируемой величины в исходной точке, а N - общее число исходных точек

Однако получить таким образом хорошую сеть сразу не удается. Происходит это потому, что если сеть достаточно частая, то область влияния каждой исходной точки очень невелика, так как она оказывает воздействие только на шестнадцать соседних точек сети Если исходные точки расположены неравномерно, то в «разреженных областях» может случиться так, что на данную ячейку сети вообще не влияет ни одна из исходных точек Тогда в эту ячейку будет записан ноль, а это, вообще говоря, неверно

Для того чтобы избежать подобной ситуации и сделать построенную сеть более гладкой, используется многоуровневый подход Сначала берется промежуточная сеть с крупной ячейкой, то есть с большим размером стороны ячейки и малым количеством ячеек Исходные точки пересчитываются на такую сеть Так как ячейка большая, то сразу много исходных точек принимает участие в формировании значений в узлах сети Все локальные исходные значения как бы интегрируются и сглаживаются в этой сети При крупной ячейке мы получаем как бы общий тренд будущей поверхности В каждый узел результирующей сети записываются значения, рассчитанные по значениям этой промежуточной сети с крупной ячейкой Затем для каждой исходной точки рассчитываем разность между действительным значением в этой точке и значением, рассчитанным в данной точке по сети с крупной ячейкой Подсчитанную ошибку возьмем как значения в исходных точках Промежуточную сетку выберем с размером ячейки более мелким, чем на первом этапе алгоритма, но по-прежнему достаточно крупным Проведём опять расчет промежуточной сети. Добавим значения, рассчитанные по промежуточной сети, к значениям, рассчитанным на предыдущем шаге Опять посчитаем ошибку

Повторяя пересчет, итерация за итерацией, постепенно уменьшая размеры ячейки промежуточной сети, мы будем учитывать все более мелкие детали исходных данных Если взять размер ячейки промежуточной сети меньше чем треть минимального расстояния между исходными точками, то в формировании значений каждого из узлов промежуточной сети будет участвовать не более одной исходной точки В этом случае ошибка последнего этапа пересчета будет равняться нулю и интерполяцию можно считать завершенной Однако разумнее прекратить итерации, когда размер ячейки промежуточной сети станет равным размеру ячейки результирующей сети или его части, например, трети Для хорошей работы алгоритма достаточно несколько десятков последовательных итераций Каждая итерация выполняется достаточно быстро, так как не содержит длительных вложенных циклов и сложных вычислений Поэтому алгоритм работоспособен при больших объемах данных В то же время многоуровневый подход и то, что каждый уровень представляет собой гладкую сплайн поверхность, позволяет получить достаточно гладкую и точную результирующую сеть.

Наряду с уже описанными преимуществами, данный алгоритм имеет некоторые недостатки При работе с большими сетями этот алгоритм требует много свободной оперативной памяти Нельзя реко-

мендовать данный алгоритм при интерполяции исходных данных представленных в виде изолиний Представляя изолинии в виде набора точек со значениями, мы теряем участки изолиний между точками. В результате полученная сеть проходит вблизи всех исходных точек, однако построенная по интерполированной сети карта изолиний и исходная карта изолиний могут значительно отличаться Впрочем, этот недостаток свойственен большинству методов интерполяции, работающих с исходными данными только в виде точек Также не учитываются разрывные нарушения

3 4 При геофизических работах иногда возникает необходимость пересчитать данные из трехмерной сети на двумерную сеть с заданными параметрами В частности, необходимость такого вырезания возникает при сравнении данных гравитационной разведки, представленных в виде трехмерной сети и сейсмических данных представляющих собой двумерную сетку Одна из осей этой сетки направлена вниз перпендикулярно земной поверхности а другая ось представляет собой как бы «выпрямленную» линию сейсмического профиля

Геометрия исходной сети задается точкой отсчета с координатами ХО, УО, ХО, числом отсчетов по каждой из осей КХ, ]ЧУ, NZ и шагом по каждой из осей БХ, БУ и ЛЪ Профиль задается ломаной линией, состоящей из № точек с координатами ХОД, У^] А двумерная сеть, лежащая вдоль профиля, задается точкой отсчета с координатами ХрО, УрО, числом отсчетов по двум осям ^Х, ^У и шагом по каждой из осей БрХ и БрУ.

Сначала рассмотрим, как получить координаты произвольной точки двумерной сети, заданной индексами 1рх и ¡ру, в той системе координат, в которой описана трехмерная сеть. С координатой глубины Z все просто. Ось Z совпадает с осью У сети Таким образом, чтобы получить координату Ъ точки, нужно к значению начала отсчета УрО добавить смещение ¡ру*БрУ С координатами X и У дело осложняется тем, что двумерная сеть расположена вдоль ломаной линии профиля. Поэтому надо сначала рассчитать смешение вдоль профиля Ь = 1рх*БрХ

Теперь найдем отрезок ломаной профиля, на который попадает точка двумерной сети Для этого будем последовательно суммировать длины отрезков ломаной профиля. Отрезок с номером для которого сумма длин его и всех предыдущих отрезков ломаной линии профиля, превысит смещение вдоль профиля Ь, и есть искомый Для того чтобы

найти смещение вдоль этого отрезка с!Ь, надо из общего смещения вдоль профиля Ь вычесть суммарную длину всех предыдущих отрезков Нормированное на длину смещение вдоль отрезка г = <1Ь/ЬЦ], где ЬЦ] - длина найденного ранее отрезка ломаной профиля

Теперь координаты точки двумерной сети X и У можно найти по формулам.

Х = Х*Ш*(Ьг) + Х1Ц+1]*г ¥ = ¥1Ш*(1-г) + У1Ц+1]*г, где ХОД, УОД - координаты начальной точки отрезка, Х^+1], Х1Ц+1] - координаты конечной точки отрезка, г -смещение вдоль отрезка, нормированное на его длину Далее надо найти смещения точки, в которой проводится расчет, по каждой из осей (йХ, <ГУ, АЪ) относительно сторон найденного параллелепипеда. Нормированные смещения точки по осям, находятся делением на размер ячейки вдоль соответствующей оси координат гх = с1ХЛ)Х, гу = (1У/1)У и г/ = АЪШЪ Интерполируемое значение теперь можно найти по формуле V = У[!хЛу,и]*(1-гх)*(1-гу)*(1-гг) + У[1х+1,1у,га]*гх*(1-гу)*(1-ге) + +У[1х4у+191г]*(1-гх)*гу*(1-гг) + У[1х,1у,ю+1]*(1-гх)* (1-гу)*га + +У[1х+14у+1?и]*гх*гу*(1-гг) + У^х+Му^+^гх* (1-гу)*гг + +У[1х4у+1,а+1]*(1-гх)*гу*гг + У[к+1,1у+1,ю+1]*гх* гу*гг

Таким образом, организовав цикл по всем ячейкам двумерной сети, можно для каждой из них определить координаты в системе координат трехмерной сети Зная координаты в данной точке можно рассчитать значение в ней с помощью интерполяции В результате получится двумерная сеть со значениями, рассчитанными на основе данных трехмерной сети

Итак, имеет место третье защищаемое положение: разработанные алгоритмы обеспечивают высокое качество преобразования данных и функционируют в режиме реального времени.

Глава 4. Практическое использование разработанного математического обеспечения

В четвертой главе описаны результаты апробации разработанного алгоритмического и программного обеспечения

Проводилась комплексная интерпретация данных геофизических исследований на опорных профилях- 1-ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ, 2-ДВ

В данных исследованиях использовался комплекс геофизических методов, включающий-

- сейсморазведку (MOB ОГТ),

- электроразведку (МТЗ),

- гравиразведку;

- магниторазведку

На первом этапе данные полученные каждым из этих методов обрабатывались и интерпретировались для получения методных моделей глубинного строения земной коры ГИС Карта на данном этапе использовалось для обработки данных гравиразведки и магниторазведки. Сначала исходные данные гравиразведки и магниторазведки по неравномерной сети были пересчитаны с помощью разработанного алгоритма интерполяции на равномерную сеть Затем по полученным двумерным сетям решалась обратная задача гравиразведки и магниторазведки с получением трехмерной сети распределения эффективной плотности и эффективной намагниченности Для получения вертикального сечения исследуемых параметров вдоль опорного профиля из рассчитанных трехмерных сетей модулем ГИС Карта была вырезана двумерная сеть вдоль линии разреза На основании анализа и интерпретации этих данных была построены модели эффективной плотности и намагниченности земной коры по исследуемым профилям

На втором этапе, используя функции совмещения и синхронизации ГИС Карта, проводился совместный анализ методных моделей, в результате которого были построены комплексные модели строения земной коры по каждому из профилей Эти модели позволили проследить глубинные границы и тектонические нарушения в земной коре, что позволило выделить однородные блоки, определить их физические свойства и спрогнозировать вещественный состав

В рамках геолого-минерагенического картирования масштаба 1 200000 на золото, уран, а также поисковых работ на платину в западной части Анабарского щита с помощью ГИС Карта была выполнена актуализация геолого-картографической основы масштаба 1 200000 по листам R-48-XI, XII, XV, XVI, XVII, XVIII, XXI, ХХП Работы проводились совместно с ФГУНПП «Аэрогеология» Анализ и обобщение минерагенической информации с использованием функций совмещения и синхронизации ГИС Карта, позволил выделить За-падно-Анабарскую золото-ураноносную минерагеническую зону и наметить перспективные участки для прогнозирования и поисков месторождений золота и урана

Апробация разработанного алгоритмического и программного обеспечения ГИС Карта на фактических материалах показала его работоспособность, эффективность и удобство

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате исследований выработаны требования, предъявляемые к геоинформационным системам, предназначенным для решения задач геологии и недропользования, на основании этих принципов создана система, позволяющая хранить, визуализировать и обрабатывать все виды информации, при этом получены следующие результаты

1 Проведен анализ геоинформационных технологий использующихся в природопользовании.

2 На основе анализа сформулированы основные принципы, которым должна удовлетворять геоинформационная система предназначенная для решения задач геологии и природопользования

3. С учетом разработанных принципов создана геоинформационная система, способная хранить и визуализировать все типы информации, используемые при решении задач геологии и недропользования.

4. Разработаны и включены в геоинформационную систему инструменты, позволяющие пользователю комфортно осуществлять функции, необходимые для решения задач геологии и недропользования

5. Разработаны следующие новые алгоритмы, функционирующие в режиме реального времени:

I расчета расстояний до картографического фактора, II интерполяции данных, заданных изолиниями и значениями методом «пожара» на растре,

III многоуровневой двумерной интерполяции данных,

IV вырезания двумерной сети по криволинейному профилю из трехмерной сети

6. На базе разработанной компьютерной системы решена задача комплексной интерпретации геофизических данных на опорных профилях.

Основные положения диссертационной работы изложены в опубликованных работах:

1 ГИС-ШТЕ01Ю - инструмент для создания прикладных технологий в природопользовании//Геоинформатика. - 1999. № 3 (Соавтор Финке льштейн М Я )

2 Создание Государственных геологических карт на базе ГИС ИНТЕГРО. 2001 - М., 210 стр (Соавторы. Андреев В С , Блискавиц-

кий А А, Галуев В.И, Киреев А.С , Любимова А.В , Митракова О.В., Пиманова Н Н, Спиридонов В А, Финкельштейн М.Я, Чесалов JIЕ, Черемисина Е Н Шокальский С П.)

3 Инструкция по представлению, выводу и преобразованию цифровых моделей карт в среде ГИС INTEGRO. Методическое пособие. 2001. - М, 172 стр (Соавторы Эпштейн Л Д., Спиридонов В А, Финкельштейн М.Я, Блискавицкий А В.).

4 Решение задач прогноза полезных ископаемых с применением ГИС INTEGRO Руководство пользователя. 2001. - М, 110 стр (Соавторы Черемисина Е Н., Финкельштейн М Я, Митракова О В , Спиридонов В .А., Деев К.В , Попов А С)

5. Развитие инструментальных средств ГИС INTEGRO // Геоинформатика. - 2003. № 2 (Соавтор: Финкельштейн М Я )

6 Многоуровневая двумерная интерполяция при обработке геолого-геофизической информации // Геоинформатика. - 2003 № 2.

7 Forecasting resources and drawing of maps by means of geoinformation system. 32nd international geological congress. Florence 2004 (Соавтор Финкельштейн M Я ).

8. Сопоставление элементов разномасштабных карт // Геоинформатика. - 2006. № 2 (Соавтор: Еремеев С В )

9 Создание геоинформационной системы, специализированной для решении задач природопользования // Геоинформатика. - 2006 № 3 (Соавтор Финкельштейн М Я )

Подписано в печать 22 09 2007 г Заказ 23 Тираж 100 экз

117105, Москва, Варшавское шоссе, 8, ВНИИгеосистем

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Деев, Кирилл Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ХРАНЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ В ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

1.1. Классификация программных систем, предназначенных для представления и обработки пространственной информации.

1.2. Типы пространственных данных.

1.3. Обзор программных систем.

1.3.1. ARC/lnfo.

1.3.2. ArcView.

1.3.3. ArcGIS.

1.3.4. Maplnfo.

1.3.4. Smallworld.

1.3.6. Zulu.

1.3.7. ObjectLand.

1.3.8. ГеоГраф.

1.3.9. ИнГЕО.

1.3.10. ERDAS Imagine.

1.3.11. ER-Mapper.

1.3.12. GeoLink.

1.3.13. «Парк».

1.3.14. Панорама.

1.3.15. TopoL-L.

1.3.16. Memeo.

1.3.17. ГИСИнтегро.

1.4. Выводы.

ГЛАВА 2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ В РАМКАХ ГИС, ПРЕДНАЗНАЧЕННОЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ.

2.1. Виды данных и форматы их представления.

2.2. Представление информации в системе.

2.3. Функциональные возможности системы.

2.3.1. Синхронизация данных.

2.3.2. Совмещение данных.

2.3.3. Стилевое офорлпение.

2.3.4. Подписи геологических подразделений.

2.3.5. Импорт данных.

2.3.6. Картографический редактор.

2.3.7. Векторизация растров.

2.3.8. Расширение растровых областей.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАННЫХ.

3.1. Быстрый расчёт расстояний.

3.2. Алгоритм интерполяции исходных данных, содержащих изолинии и разрывные нарушения, на растре.

3.2.1. Достоинства и недостатки алгоритма интерполяции на растре.

3.3. Многоуровневая двумерная интерполяция.

3.4. Вырезание двумерной сети с заданными параметрами из трехмерной сети.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

4.1. Комплексная интерпретация данных геофизических исследований на опорных профилях.

4.2. Актуализация геологической основы территории листов R-48-XI, XII, XV, XVI, XVII, XVIII, XXI, XXII (западпая часть Апабакжого щита с обрамлением).

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Хранение, визуализация и преобразование геолого-геофизической информации в системе ГИС Карта"

Актуальность работы. В настоящее время в нашей стране успешно функционирует значительное количество как импортных, так и отечественных геоинформационных систем. Они нашли применение во многих отраслях народного хозяйства и даже в повседневной жизни людей третьего тысячелетия. Естественно, не осталась в стороне и геологоразведочная отрасль, где традиционно основная информация представляется в виде карт. Однако опыт работы показывает, что возможностей традиционных геоинформационных систем недостаточно для обработки и комплексирования геолого-геофизической информации. Это связано со спецификой информации, функционирующей в отрасли. Наряду с традиционной картографической информацией здесь могут присутствовать данные, в которых имеется третья координата (глубина, время, скорость и т.д.). Как правило, это данные, представляемые на плоскости, но это не изотропная плоскость Земной поверхности, с которой работают традиционные ГИС, а плоскость с несоизмеримыми и слабо коррелированными координатами. Кроме того, информация, используемая при решении задач отрасли весьма обширна и многообразна. При комплексировании этой информации необходимо уметь синхронизировать ее на экране компьютера по пространственному положению, каковая задача совершенно не свойственна традиционным ГИС системам. Таким образом, актуальной является задача построения такого геоинформационного инструментария, который бы позволил для различных видов информации, применяемой в геологоразведочной отрасли, осуществлять удобное хранение, представление и тематическую обработку.

Целью работы является разработка программных средств для хранения, визуализации и преобразования геолого-геофизической информации в геоинформационной системе ГИС Карта.

Основные задачи работы.

1. Анализ компьютерных систем, применяемых в настоящее время для хранения, визуализации и преобразования информации, используемой в задачах природопользования.

2. Разработка геоинформационной системы, предназначенной для хранения и визуализации различных типов геолого-геофизческой информации.

3. Создание программно-технологических средств для совместного анализа геоинформации, используемой в области геологии и недропользования.

4. Создание программно-алгоритмического обеспечения преобразования геоинформации из одного типа в другой.

5. Апробация программно-технологических средств при решении задач обработки геолого-геофизической информации.

Научная новизна.

1. Впервые разработана геоинформационная система, позволяющая хранить, визуализировать и совместно обрабатывать основные виды геолого-геофизической информации: карты, разрезы, скважинные данные, данные по объему и т.д.

2. Разработаны элементы программно-технологического обеспечения (способ визуализации геологических закрасок, способ визуализации геологических индексов, способ привязки карт и т.д.), необходимые для геоинформационной системы, функционирующей в области геологии и недропользования.

3. Разработаны новые алгоритмы для быстрого перевода данных из векторной формы в сеточную.

Практическая ценность и реализация работы.

Практическая значимость настоящих исследований заключается в создании геоинформационной системы, предназначенной для хранения, визуализации и оперирования основными видами информации, используемой при решении геологических задач. Программы, реализующие разработанные методы преобразования данных в режиме реального времени включены в геоинформационную систему.

Разработанная компьютерная технология использовалась при решении следующих практических задач: геолого-минерагеническое картирование масштаба 1:200 ООО на золото и уран западной части Анабарского щита, построение физико-геологических прогнозно-поисковых моделей глубинного строения земной коры по опорным геофизическим профилям 1-ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ, 2-ДВ.

Личный вклад в решение проблемы. Диссертация основана на теоретических, методических и экспериментальных исследованиях, выполненных автором в 1999-2007 гг.

Основные теоретические, методические и технологические результаты получены непосредственно автором. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю д.т.н. М.Я. Финкельштейну, искренне благодарит д.т.н. проф. Е.Н. Черемисину, к.т.н. В.И. Галуева, к.т.н. Н.Н. Пиманову, к.т.н. С.С. Малинину, к.т.н. В.А. Спиридонова, к.т.н. М.Г. Суханова, М.В. Дееву за консультации и помощь в работе; А.С. Шумихина, М.Н. Чурилина, И.А.

Любарева и А.В. Куликова за помощь в написании программ; B.C. Ваксина за помощь в подготовке презентационных материалов.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Деев, Кирилл Валерьевич

Заключение

В результате исследований выработаны требования, предъявляемые к геоинформационным системам, предназначенным для решения задач геологии и недропользования, на основании которых создана система, позволяющая хранить, визуализировать и обрабатывать основные виды геолого-геофизической информации. Получены следующие результаты:

1. Проведен анализ геоинформационных технологий использующихся в природопользовании.

2. На основе анализа сформулированы требования, которым должна удовлетворять геоинформационная система, предназначенная для решения задач геологии и природопользования.

3. С учетом разработанных требований создана геоинформационная система, способной хранить и визуализировать основные типы информации, используемые при решении задач геологии и недропользования.

4. Разработаны и включены в геоинформационную систему инструменты, позволяющие пользователю комфортно осуществлять функции, необходимые для решения основных геологических задач.

5. Разработаны следующие новые алгоритмы преобразования данных в режиме реального времени: а) расчета расстояний до картографического фактора, б) интерполяции данных, заданных изолиниями и значениями методом «пожара» на растре, в) многоуровневой двумерной интерполяции данных, г) вырезания двумерной сети по криволинейному профилю из трехмерной сети.

6. На базе разработанной ГИС решены задачи комплексной интерпретации геофизических данных на опорных профилях и геолого-минерагенического картирования масштаба 1:200 ООО.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Деев, Кирилл Валерьевич, Москва

1. Алан Д., Радо Б. Перспективные технологии обработки изображений // Arcreview.- 2001.-№2.- С.5-9.

2. Бабаянц С., Блох Ю.И., Трусов А.В. Изучение рельефа поверхности кристаллического фундамента по данным магниторазведки; Геофизика. 2003 . N 4. С. 37-40

3. Балашов В. ГИС-технологии: причины и следствия // ГИС-Обозрение.-2000.-№2.- С.8-11.

4. Беленков О. В., Демиденко А.Г. ГИС Карта 2005 версия 9.15. Что нового? Геопрофи, №2,2007

5. Бердичевский М.Н. и др. Анализ и интерпретация магнитотеллуриче-ских данных. М.: «Диалог-МГУ», 1997. с.91-95.

6. Блинкова О. Парадная история ГИС // www.computer-museum.ru.

7. Блинкова О. Универсальные отечественные ГИС. — PCWeek/RE N13, М„ 2007

8. Бурдэ А.И. Картографический метод исследования при региональных геологических работах. —JL, Недра, 1990 г

9. Бурдэ А.И., Заболоцкий Е.М. Проблемы теории и практики геологической картографии — Советская геология, №8, М., 1989 г. с.3-10

10. Галуев В.И. ГИС ИНТЕГРО ГЕОФИЗИКА геоинформационная система интегрированной интерпретации геофизических данных для изучения глубинного строения земной коры Геоинформатика. 2006 . N 1. с.3-7

11. Галуев В.И., Пиманова Н.Н., Малинина С.С. Методика обработки и интерпретации потенциальных полей при комплексном изучении глубинного строения земной коры. М., Геоинформатика, №3, 1999, с.13-17.

12. Геолинк консалтинг. http://www.geolink-consulting.com

13. Геостатистический анализ http://www.geointellect.spb.ru/?id=157

14. Гильберштейн П.Г., Каплан С.А., Козлов А.С. «Развитие методики интерпретации глубинной сейсморазведки МОГТ» В монографии «Глубинное строение и геодинамика Южного Урала», Тверь, 2001г., с.92-101.

15. ГИС Zulu инструментальная геоинформационная система -http://www.politerm.com.ru/index.htm

16. Деев К.В. Еремеев С.В. Сопоставление элементов разномасштабных карт "Геоинформатика" 2006 № 2

17. Деев К.В., Эпштейн Л.Д., Спиридонов В.А., Финкельштейн М.Я., Бли-скавицкий А.В. Инструкция по представлению, выводу и преобразованию цифровых моделей карт в среде ГИС INTEGRO. Методическое пособие. 2001. М., 172 стр

18. Деев К.В. Многоуровневая двумерная интерполяция при обработке геолого-геофизической информации "Геоинформатика" 2003 № 2.

19. Ексаев А.Р. Рынок геоинформационных технологий в 2001 году // ГИС-Форум'2001: Тезисы докл.-М., 2001.- С.40-42.

20. Иванченко В. Геоинформатика сегодня // Компьютерра.- 2000.-№27.-С.7.

21. Инструкция по составлению и подготовке к изданию листов Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:200 000. М., 1995. 244 с

22. Карасёв М.Ю., Казанцев Н.Н. и др. Области применения программных средств и ГИС-технологий ЦГИ ИГ РАН // www.geocnt.geonet.ru.

23. Колесов А.А., Павлова О.Р. Пакет Surfer — обработка и визуализация двумерных функций, "КомпьютерПресс" № 2 1999

24. Костюк Ю.Л., Новиков Ю.Л. Векторизация растровых изображений с использованием триангуляции. // Геоинформатика-2000. Труды межд. науч.-практ. конф. Томск, Изд-во Томск, ун-та, 2000. С. 55-58.

25. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++., М., Издательство БИНОМ, 1997

26. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений, 2 изд., М., 1962

27. Мелюхин И.С. Информационно-аналитическая деятельность как она есть // Информационные ресурсы России.- 1999.- №1.- С.11-14.

28. Митчелл Э. Руководство ESRI по ГИС анализу. USA, California, Red-lands: ESRI, 1999г.

29. Никитин А.А, Каплан С.А., Малинина С.С., Галуев В.И. Определение физико-геологических свойств земной коры по данным геофизического комплекса Геоинформатика, №2, 2003г., М.

30. Новиков Ю.Л. Полигонально-линейные графовые модели растровых изображений. // Геоинформатика-2000: Труды международной научно-практической конференции. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2000, с. 50-55

31. Новиков Ю.Л. Эффективная скелетизация бинарных изображений. // Геоинформатика-2000. Труды межд.научно-практ. конфер. Томск, Изд-во Томск, ун-та, 2000. С. 58-63.

32. Нормативно-методические документы и программы для компьютерного обеспечения работ Госгеолкарта-200 и Госгеолкарта-1000 -http://www.vsegei.ru/way/251589.html

33. Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. М. МИКАП, 1994

34. НПО МэпМэйкерс. http://www.mapmakers.ru

35. ООО "ЛЕСИС". http://www.lesis.ru

36. Парад ГИС 2000. Информационный бюллетень № 4(26) - 5(27), 2000г.

37. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия: Введение. Мир, Москва, 1989

38. Питиенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решениианалитических задач в ГИС // Методы нейроинформатики.-Красноярск: Изд-во КГТУ, 1998.-С. 21-26.

39. Побединский Г.Г., Базина М.А., Втюрин А.В. Разработка системы визуализации электронных карт // Проблемы ввода и обновления пространственных данных: Тезисы докл. всерос. научи.-практ. конф.-М., 2002.-С.31-33.

40. Пржиялковский В. В. Сложный анализ данных большого объёма: новые перспективы компьютеризации // СУБД.-1996.-№ 4.-С. 71-83.

41. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. Мир, Москва, 1972.

42. Строение земной коры Анабарского щита. Розан О.М., Вишневский А.Н., Глуховский М.З. и др. — М., Наука, 1986 г.

43. Симонов А.В. Геоинформационное образование в России: проблемы, направления и возможности развития // www.serpukhov.su.

44. Скворцов А.В. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне. // Вычислительные методы и программирование Т.З — Томск, 2002 г.

45. Финкелынтейн М.Я., Деев К.В. ГИС-INTEGRO инструмент для создания прикладных технологий в природопользовании. "Геоинформатика" 1999. №3.

46. Финкелыптейн М.Я., Деев К.В. Развитие инструментальных средств ГИС INTEGRO. "Геоинформатика" 2003 № 2.

47. Финкелыптейн М.Я., Деев К.В. Создание геоинформационной системы, специализированной для решении задач природопользования. «Геоинформатика» 2006 №3.

48. Флейс М.Э. К вопросу определения математической основы ГИС. -"ГИС-Ассоциация", №2(19), 1999г.

49. Хилл Ф. OpenGL. Программирование компьютерной графики. Для профессионалов., СПб Питер, 2002

50. Центр системных исследований "Интегро". http://www.integro.ru

51. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии.-М.: ФинаЕгсы и статистика, 1998.- 288 с.

52. Черемисина Е.Н., Андреев B.C., Митракова О.В., Чесалов J1.E., Деев К.В. Разработка методики и технологии создания ГГК-1000 третьего поколения и серийной легенды. // Тезисы докладов третьего рабочегосовещания по Госгеолкарте 1000/3. — М.-СПб., 1999 г

53. Черемисина Е.Н., Галуев В.И., Малинина С.С. Функциональное обеспечение унифицированной системы обработки и интерпретации геолого-геофизических данных на региональных профилях. М., Геоинформатика, №1,2001, с. 19-24.

54. Черемисина Е.Н., Галуев В.И., Малинина С.С., Пиманова Н.Н. Компьютерная технология комплексной интерпретации геолого-геофизической информации на основе ГИС «ИНТЕГРО». Тезисы доклада на международной геофизической конференции в С-Пб. 3-6 октября 2000г.

55. Черемисина Е.Н., Финкельштейн М.Я., Митракова О.В., Спиридонов В.А., Деев К.В., Попов А.С. Решение задач прогноза полезных ископаемых с применением ГИС INTEGRO. Руководство пользователя. 2001. М., 110 стр.

56. Шикин Е.В., Плис А.И. Кривые и поверхности на экране компьютера. М.: Диалог МИФИ, 1996.

57. Широкова СЛ. Интеграция картографии и информатики: современные тенденции // Интеркарто 6: Тезисы докл. международ, конф.-Апатиты, 2000.-С.87-93.

58. Akima Н., A method of bivariate interpolation and smooth surface fitting for irregularly distributed data points, ACM Transactions on Mathematical Software, 4, 1978, 148-159

59. Akima H., A new method of interpolation and smooth curve fitting based on local procedures, Journal of the ACM, 17,1970,589-602.

60. Applied Research Associates NZ Ltd «Interpolating scattered data with RBFs». http://aranz.com/research/modelling/theory/rbffaq.html.

61. Arc/INFO Data Management. USA, California, Redlands: ESRI, 1994r.

62. ArcView GIS. User guide. USA, California, Redlands: ESRI, 1996r.

63. Dai K.Y., Liu G.R., Lim K.M, Gu Y.T., Comparison between the radial point interpolation and the Kriging interpolation used in meshfree methods. Computational Mechanics, Volume 32, Issue 1-2, pp. 60-70 (2003)

64. Douglas D.H., Peucker Т.К., Algorithm for the reduction of the number of points required to represent a line or its caricature, The Canadian, Cartographer, 10(2): 112-122,1973

65. Finkelstein M.Y., Deev K.V. Forecasting resources and drawing of maps by means of geoinformation system. 32nd international geological congress. Florence 2004.

66. How to simplify polilines -http://en.wiki.mcneel.com/default.aspx/McNeel/PolylineSimplification

67. Kolesnikov A., Thesis: Efficient Algorithms for Vectorization and Polygonal approximation, http://cs.joensuu.fi/~koles/approximation/Ch30.html

68. Lang C., Kriging Interpolation, Department of Computer Science, Cornell. University, 1995.

69. Lee S., Wolberg G., Shin S. Scattered Data Interpolationwith Multilevel B-Splines. IEEE Transactions. Visualization and Computer Graphics, vol. 3, no. 3, july-september 1997.

70. Mitfigovfi H., Hofierka. J. Interpolation by Regularized Spline with Tension: II. Application to Terrain Modeling and Surface Geometry Analysis, Mathematical Geology, Vol. 25, No. 6, 1993

71. Rauth M. Gridding of Geophysical Potential Fields from Noisy Scattered Data, PhD Thesis, University of Vienna, May 1998, http://www.rauth.at/papers/thesis.asp.

72. Shewchuk J.R., A Two-Dimensional Quality Mesh Generator and Delaunay Triangulator. http://www.cs.cmu.edu/~quake/triangle.html

73. Zhang T.Y. Suen C.Y. A fast parallel algorithm for thinning digital patterns. Commun. ACM, 27(3):236-239,1984.