Создание системы оперативного мониторинга и освещения окружающей обстановки в Арктике — важная задача, которую можно решить только опираясь на накопленный отечественный и зарубежный опыт. Существующая научная, технологическая и производственная база предприятий ОПК, традиционно занимающихся производством космической, радиолокационной и гидроакустической техники, в состоянии адекватно ответить на вызовы Арктического региона.
В последнее десятилетие наблюдается постоянно растущий интерес к использованию главной морской магистрали Арктики — Северному морскому пути. Это связано с открытием и промышленной разработкой новых, перспективных нефтяных и газовых месторождений арктического побережья и шельфа арктических морей и, как следствие, постоянно растущей потребностью в перевозке и доставке грузов. По различным данным, арктический регион России содержит от 15 до 25% всех мировых запасов энергетических ресурсов. Практически на всех участках СМП — слаборазвитая береговая инфраструктура. К этому надо прибавить суровые климатические условия, сложную гидрометеорологическую, ледовую и навигационную обстановку. В статье рассматриваются подходы к построению эффективной системы освещения обстановки (СОО) в Арктике. ЗАО «СПИИРАН — Научно-техническое Бюро Высоких Технологий» получило в ряде районов Мирового океана, в том числе и в Арктическом регионе, положительные результаты практического применения отдельных сегментов СОО. Были проанализированы три подсистемы освещения обстановки: радиолокационная, гидроакустическая и космическая. Только комплекс средств мониторинга позволит обеспечить эффективное освещение обстановки и информационную поддержку принятия решения в системах более высокого уровня. Для этого должен быть создан специальный Центр ситуационного мониторинга и интеллектуальной поддержки принятия решений (ЦСМ ИППР). В качестве основы для создания такого Центра рассматривается интеллектуальная географическая информационная система (Laverov N.P., Popovich V.V., Vedeshin L.A., Galyano F.R. Methods of Earth remote sensing data analysis // Current problems in remote sensing of the Earth from space. 2015. V. 12. № 6), предназначенная для эффективного решения задач определения местоположения и характера деятельности морских объектов, автоматизированного контроля за развитием сложных ситуаций и интерпретации результатов анализа развития опасных ситуаций. Кроме этого, ЦСМ ИППР позволит контролировать и наблюдать за различными объектами в условиях сложной гидрометеорологической и ледовой обстановки, а также обеспечивать безопасное судоходство в акваториях Северного морского пути. Сегодня в мире разработаны и функционируют немало различных систем мониторинга морской обстановки локального и глобального масштаба. Основной задачей таких систем является сбор информации от первичных источников-сенсоров: автоматических идентификационных систем (АИС), спутниковых систем, данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), радиолокационных станций (РЛС), докладов с борта судов и последующее отображение информации на электронной карте. Пользователи таких систем могут в режиме реального времени получать информацию о местоположении судна, иметь представление о его текущем маршруте, а также истории перемещения судна. Этим занимаются иностранные центры ситуационного мониторинга в Арктике MarineTraffic и ShipFinder, которые предоставляют данные через web-сервисы. Кроме того, некоторые данные, по согласованию с владельцем, могут быть получены и из закрытых систем, например системы мониторинга судов «Виктория» и других. Учитывая естественную сложность арктических маршрутов, приходится разрабатывать специальные навигационные карты на достаточно короткий прогнозный срок, используя наземные и космические данные, а также информацию о ледовой обстановке в Арктическом бассейне, поступающую с многочисленных российских и зарубежных метеостанций (рис. 1).
Рис. 1. Карта ледовой обстановки и маршруты навигации по Северному морскому пути (пролив Карские Ворота)
Полезно иметь оперативную обстановку по судам, находящимся на маршрутах Северного морского пути. Информация о местоположении морских судов, передаваемая в режиме реального времени, обрывается примерно в районе Баренцева моря (рис. 2). Есть локальные «пятна» информации в Белом море, получаемые от ведомственных источников. В последнее время активно развиваются космические автоматические информационные системы, но они также не обеспечивают непрерывное круглосуточное наблюдение за надводной обстановкой. Проблема освещения обстановки в Арктике не может быть решена быстро. Суровые реалии Арктики оказывают существенное влияние на технические и организационные аспекты построения таких систем. Выбор технических средств является традиционным: это АИС, береговые РЛС, космические системы и гидроакустические средства наблюдения. Рассмотрим их возможности.
Рис. 2. Интегрированная обстановка в Арктике по данным международных и отечественных источников
Автоматические идентификационные системы
Это чрезвычайно эффективное и дешевое средство мониторинга морских судов водоизмещением свыше 500 тонн. Но в условиях Арктики возникают серьезные ограничения использования таких систем. Прежде всего, это обязательное наличие непрерывного источника питания и устойчивой системы связи — сотовой, космической. При этом переменная дальность приема данных от судов составляет от десятков до сотен километров и зависит от конкретного региона, сезона и ряда других факторов. Возможности такой системы в Арктике до настоящего времени не оценивались. Общая зона мониторинга огромна. Поэтому предусматривается ее построение по смешанному зонально-объектовому принципу. Мониторинг метеорологических параметров и ледовой обстановки организуется в определенных зонах с использованием сети метеорологических станций, спутниковых систем. На рис. 3 представлена сеть метеорологических станций Росгидромета, установленных в Арктическом регионе. Дополнительное оборудование метеорологических и радионавигационных станций, примыкающих к Северному морскому пути, автоматическими идентификационными системами (АИС) создаст постоянно действующий комплекс мониторинга гражданского судоходства в регионе. Эти данные могут быть использованы для идентификации объектов, обнаруженных и сопровождаемых развертываемой гидроакустической системой. Существует возможность ретрансляции данных АИС с судов при наличии устойчивой связи.
Рис. 3. Сеть метеорологических станций Росгидромета в Арктическом регионе
Радиолокационные системы обнаружения
Эффективность работы типовых береговых и корабельных РЛС в условиях Арктического региона снижается из-за таких факторов, как наличие возмущенной ионосферы (полярные сияния); преломление волн ледниковыми шапками, что искажает приемный сигнал и приводит к неправильной классификации обнаруживаемого объекта; аномально низкая температура. Эти проблемы непрерывно обсуждаются международной общественностью, специалистами ВМС Дании, Норвегии, США и России. Для развития эффективной системы радиолокационного наблюдения в Арктике необходима разработка новых, перспективных корабельных и береговых РЛС, учитывающих особенности среды распространения, а также оснащение береговых наблюдательных пунктов РЛС, имеющими дальность действия не менее 300–500 км для объектов с большой эффективной площадью рассеяния (ЭПР) и не менее 100–200 км для объектов с малой ЭПР. Подсистема радиолокационного мониторинга представляет собой совокупность технических средств и информационных технологий для обнаружения, классификации, идентификации, определения местоположения и параметров движения наблюдаемых объектов. Важнейшей составной частью эффективного радиолокационного наблюдения будет являться наличие подсистемы гидрометеорологического мониторинга (ПГММ), которая представляет собой совокупность технических средств метеорологического контроля и информационных технологий для получения полной и оперативной информации о гидрометеорологической обстановке в наблюдаемом районе. Она дополняет существующие метеорологические системы Росгидромета, Росавиации и других организаций для сбора гидрометеорологических параметров. Эти подсистемы позволят: получать на экранах информацию индивидуального и коллективного пользования динамической карты обстановки; осуществлять сбор, хранение, документирование и выдачу справочной информации по объектам обстановки и картографическим данным; вести расчет и выдачу данных для обеспечения безопасности плавания судов; оповещать и передавать необходимую информацию оператору при возникновении нештатных ситуаций; обеспечивать навигационное ориентирование судов; прогнозировать местоположение целей на заданный момент времени в пределах до одних суток с учетом навигационных условий района; вести расчет и выдачу данных наблюдения в части мониторинга обстановки с визуализацией зон обнаружения на электронной карте; осуществлять автоматизированный обмен информацией между различными уровнями управления и взаимодействующими системами. При выборе места размещения систем берегового радиолокационного наблюдения (БПРН) необходимо вести учет имеющихся и проектирование новых источников электроснабжения для обеспечения БПРН; климатических особенностей района; расположения технических средств БПРН с учетом географических особенностей Арктического региона. Естественные и искусственные факторы оказывают очень сильное влияние на радиолокационное поле (рис. 5), зачастую существенно снижая эффективную дальность обнаружения. Особенно это касается Арктического региона. Одним из выходов из создавшейся ситуации является внедрение согласованной со средой обработки радиолокационной информации.
Рис. 4. Сеть радионавигационных станций Арктического региона
Рис. 5. Искажение радиолокационного поля
Гидроакустические системы обнаружения
К объектам гидроакустического мониторинга относятся надводные объекты. Это корабли и суда, осуществляющие движение по Северному морскому пути, гидрографические суда, военные и пограничные корабли, а также корабли и суда, осуществляющие разведывательную деятельность в регионе. Мониторинг подводной обстановки целесообразно организовать в интересах отдельных объектов, функционирующих в регионе. Это объекты экономической деятельности, корабли, суда, объекты береговой инфраструктуры и другие. Такой подход обеспечит экономное расходование ресурсов и их рациональное использование в зависимости от текущей военно-политической обстановки. В каждой Арктической зоне система мониторинга должна находиться в дежурном состоянии и переводиться в рабочий режим только в случае необходимости или возникновения нештатной ситуации, связанной с опасностью аварии или гибели людей, грузов. В зависимости от целей мониторинга акустическое поле может быть подвижным или неподвижным. Методы и средства формирования временных акустических полей могут быть различными: активными и пассивно-активными. Предполагается в районах функционирования объекта формировать временное акустическое поле (пассивное или активное), параметры которого позволяют своевременно обнаружить и сопровождать объект мониторинга с заданной точностью. Наиболее эффективными методами мониторинга являются: методы формирования активно-пассивного поля бистатическими и мультистатическими системами мониторинга, а также методы формирования пассивного поля, реализующие согласованную со средой обработку гидроакустической информации. На рис. 7 и 9 представлены примеры формирования активно-пассивного поля с помощью моностатической и бистатической систем мониторинга в Карском море в летний период. При моделировании в качестве излучателя в бистатической системе использовалась опускаемая ледокольным судном всенаправленная антенна, а в качестве приемника — автономная гидроакустическая система. Средства мониторинга, реализующие согласованную со средой обработку гидроакустической информации, способны не только обеспечить формирование более развитого в пространстве акустического поля, но и локализовать объект наблюдения в координатах «пеленг — дистанция — глубина». Более развитое акустическое поле формируется за счет реализации метода «мнимых изображений», обеспечивающего фокусирование в волноводе антенны с апертурой, увеличенной за счет «мнимых» приемных антенн. Голографический метод восстановления поля в пространстве волновода, основанный на численном решении волнового уравнения, является наиболее перспективным для решения задачи локализации источника ввиду обеспечения потенциально идеального восстановления за счет обратной пространственно-временной фильтрации принятого в виде голограммы акустического поля. Пример применения голографических методов согласованной со средой обработки гидроакустической информации приведен на рис. 12.
Рис. 6. Пример 3D-представления акустического поля
Рис. 7. Акустическое поле моностатической системы на уровне –160 дБ
Рис. 8. Акустическое поле элемента моностатической системы
Рис. 9. Срез акустического поля бистатической системы на уровне –160 дБ
Рис. 10. Акустическое поле бистатической системы в полярных координатах на горизонте нахождения объекта мониторинга
Рис. 11. Акустическое поле бистатической системы в декартовых координатах на горизонте нахождения объекта мониторинга
Рис. 12. Результаты модельных исследований алгоритма согласованной со средой обработки гидроакустической информации на основе классических (А, B) и голографических алгоритмов (Б, Г)
Космические системы обнаружения
Возможности работы космических систем в Арктике сильно ограничены, так как большая часть спутниковых систем ориентирована на съемку в умеренных широтах. Наиболее перспективными являются известные коммуникационные системы типа Иридиум и Инмарсат, технологически совместимые с космическими АИС. К специализированным системам можно отнести такие системы, как Интегрированная система наблюдения за Арктикой SIAEOS (Svalbard Integrated Arctic Earth Observing System), которая в настоящее время находится в стадии разработки, и Арктическая региональная система наблюдения AROOS (Arctic Regional Ocean Observing System), находящаяся в эксплуатации с 2006 года. Основное предназначение AROOS — создание арктической системы наблюдения за Землей, которая охватывает метеорологические, геофизические, гидрологические, криосферные и биологические процессы. Эта система поможет решить ряд важных задач. При этом все полевые работы в рамках системы поддерживаются соответствующей спутниковой информацией. Предоставляется доступ к временному ряду определенной спутниковой информации для всех координат в области действия системы. Спутниковые наблюдения Земли используются как всеобъемлющая методика для развития наук о Земле. Осуществляется общая каталогизация и доступ ко всем данным дистанционного зондирования (ДДЗ). Система SIAEOS предназначена для содействия, развития и поддержки оперативного мониторинга и прогнозирования циркуляции океана, водных масс, состояния поверхности океана, морского льда и биологических/химических компонентов океана. С ее помощью составляются карты концентраций льда в Арктике; глобальные ледовые карты концентрации, плотности и типа морского льда; региональные ледовые карты; ледовые карты для Гренландии и Арктики. Просчитывается и анализируется общая суточная площадь морского льда в Арктике; глобальная и региональная концентрация льда; толщина льда; глобальный ледовый дрейф. Временные ряды доступны за последние 20 лет и ежедневно обновляются. Система предоставляет универсальный интерфейс доступа пользователя ко всем типам данных. К сожалению, космических данных со спутников «Метеор-М», «Канопус-В» и других по ледовой обстановке в Арктике, представляемых Научным центром оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ) Роскосмоса, Научным центром «Планета» и Институтом Арктики и Антарктики (ААНИИ) Росгидромета, недостаточно для создания национальной системы мониторинга. Многие операции по анализу обстановки в Арктике выполняются ручным способом. Это требует значительного времени для подготовки данных и ограничивает количество заявок, которые можно обслужить. В ЗАО «СПИИРАН-НТБВТ» разработана система технологий (рис. 13), направленных на увеличение доли автоматизации в подготовке данных по Арктическому региону. В настоящее время сценарий распознавания использует базу знаний, состоящую из более чем тридцати частных алгоритмов различного назначения — от сегментации растра до распознавания заданных классов объектов. Основу этих технологий составляет процесс распознавания объектов по данным с космических аппаратов (рис. 14). Сразу заметим, что чем больше разнотипных исходных данных, тем качественнее процесс распознавания (рис. 15). Рассмотрим типичный процесс распознавания на примере выделения природных объектов (льда, облачности и т. п.). Процесс состоит из четырех этапов: предварительной обработки изображения с целью повышения стабильности анализа; выделения информативных элементов, в данном случае — сегментации (объединение пикселей в сегменты по сходству их свойств); описания сегментированного изображения (построение пространства признаков); классификации элементов (сегментов) в соответствии с их свойствами.
Рис. 13. Графическое представление процесса распознавания природных объектов с использованием данных дистанционного зондирования
Рис. 14. Пример выделения природных объектов с помощью SVD (Б) по трем спектральным диапазонам исходных данных (А). Целью классификации являлось разделение пикселей на два класса: водной поверхности и суши. Исходное цветное изображение было преобразовано в три одноцветных изображения в цветовом пространстве RGB (три спектральных диапазона исходных данных — красный, зеленый и синий)
Автоматические идентификационные системы
Это чрезвычайно эффективное и дешевое средство мониторинга морских судов водоизмещением свыше 500 тонн. Но в условиях Арктики возникают серьезные ограничения использования таких систем. Прежде всего, это обязательное наличие непрерывного источника питания и устойчивой системы связи — сотовой, космической. При этом переменная дальность приема данных от судов составляет от десятков до сотен километров и зависит от конкретного региона, сезона и ряда других факторов. Возможности такой системы в Арктике до настоящего времени не оценивались. Общая зона мониторинга огромна. Поэтому предусматривается ее построение по смешанному зонально-объектовому принципу. Мониторинг метеорологических параметров и ледовой обстановки организуется в определенных зонах с использованием сети метеорологических станций, спутниковых систем. На рис. 3 представлена сеть метеорологических станций Росгидромета, установленных в Арктическом регионе. Дополнительное оборудование метеорологических и радионавигационных станций, примыкающих к Северному морскому пути, автоматическими идентификационными системами (АИС) создаст постоянно действующий комплекс мониторинга гражданского судоходства в регионе. Эти данные могут быть использованы для идентификации объектов, обнаруженных и сопровождаемых развертываемой гидроакустической системой. Существует возможность ретрансляции данных АИС с судов при наличии устойчивой связи.
Рис. 3. Сеть метеорологических станций Росгидромета в Арктическом регионе
Радиолокационные системы обнаружения
Эффективность работы типовых береговых и корабельных РЛС в условиях Арктического региона снижается из-за таких факторов, как наличие возмущенной ионосферы (полярные сияния); преломление волн ледниковыми шапками, что искажает приемный сигнал и приводит к неправильной классификации обнаруживаемого объекта; аномально низкая температура. Эти проблемы непрерывно обсуждаются международной общественностью, специалистами ВМС Дании, Норвегии, США и России. Для развития эффективной системы радиолокационного наблюдения в Арктике необходима разработка новых, перспективных корабельных и береговых РЛС, учитывающих особенности среды распространения, а также оснащение береговых наблюдательных пунктов РЛС, имеющими дальность действия не менее 300–500 км для объектов с большой эффективной площадью рассеяния (ЭПР) и не менее 100–200 км для объектов с малой ЭПР. Подсистема радиолокационного мониторинга представляет собой совокупность технических средств и информационных технологий для обнаружения, классификации, идентификации, определения местоположения и параметров движения наблюдаемых объектов. Важнейшей составной частью эффективного радиолокационного наблюдения будет являться наличие подсистемы гидрометеорологического мониторинга (ПГММ), которая представляет собой совокупность технических средств метеорологического контроля и информационных технологий для получения полной и оперативной информации о гидрометеорологической обстановке в наблюдаемом районе. Она дополняет существующие метеорологические системы Росгидромета, Росавиации и других организаций для сбора гидрометеорологических параметров. Эти подсистемы позволят: получать на экранах информацию индивидуального и коллективного пользования динамической карты обстановки; осуществлять сбор, хранение, документирование и выдачу справочной информации по объектам обстановки и картографическим данным; вести расчет и выдачу данных для обеспечения безопасности плавания судов; оповещать и передавать необходимую информацию оператору при возникновении нештатных ситуаций; обеспечивать навигационное ориентирование судов; прогнозировать местоположение целей на заданный момент времени в пределах до одних суток с учетом навигационных условий района; вести расчет и выдачу данных наблюдения в части мониторинга обстановки с визуализацией зон обнаружения на электронной карте; осуществлять автоматизированный обмен информацией между различными уровнями управления и взаимодействующими системами. При выборе места размещения систем берегового радиолокационного наблюдения (БПРН) необходимо вести учет имеющихся и проектирование новых источников электроснабжения для обеспечения БПРН; климатических особенностей района; расположения технических средств БПРН с учетом географических особенностей Арктического региона. Естественные и искусственные факторы оказывают очень сильное влияние на радиолокационное поле (рис. 5), зачастую существенно снижая эффективную дальность обнаружения. Особенно это касается Арктического региона. Одним из выходов из создавшейся ситуации является внедрение согласованной со средой обработки радиолокационной информации.
Рис. 4. Сеть радионавигационных станций Арктического региона
Рис. 5. Искажение радиолокационного поля
Гидроакустические системы обнаружения
К объектам гидроакустического мониторинга относятся надводные объекты. Это корабли и суда, осуществляющие движение по Северному морскому пути, гидрографические суда, военные и пограничные корабли, а также корабли и суда, осуществляющие разведывательную деятельность в регионе. Мониторинг подводной обстановки целесообразно организовать в интересах отдельных объектов, функционирующих в регионе. Это объекты экономической деятельности, корабли, суда, объекты береговой инфраструктуры и другие. Такой подход обеспечит экономное расходование ресурсов и их рациональное использование в зависимости от текущей военно-политической обстановки. В каждой Арктической зоне система мониторинга должна находиться в дежурном состоянии и переводиться в рабочий режим только в случае необходимости или возникновения нештатной ситуации, связанной с опасностью аварии или гибели людей, грузов. В зависимости от целей мониторинга акустическое поле может быть подвижным или неподвижным. Методы и средства формирования временных акустических полей могут быть различными: активными и пассивно-активными. Предполагается в районах функционирования объекта формировать временное акустическое поле (пассивное или активное), параметры которого позволяют своевременно обнаружить и сопровождать объект мониторинга с заданной точностью. Наиболее эффективными методами мониторинга являются: методы формирования активно-пассивного поля бистатическими и мультистатическими системами мониторинга, а также методы формирования пассивного поля, реализующие согласованную со средой обработку гидроакустической информации. На рис. 7 и 9 представлены примеры формирования активно-пассивного поля с помощью моностатической и бистатической систем мониторинга в Карском море в летний период. При моделировании в качестве излучателя в бистатической системе использовалась опускаемая ледокольным судном всенаправленная антенна, а в качестве приемника — автономная гидроакустическая система. Средства мониторинга, реализующие согласованную со средой обработку гидроакустической информации, способны не только обеспечить формирование более развитого в пространстве акустического поля, но и локализовать объект наблюдения в координатах «пеленг — дистанция — глубина». Более развитое акустическое поле формируется за счет реализации метода «мнимых изображений», обеспечивающего фокусирование в волноводе антенны с апертурой, увеличенной за счет «мнимых» приемных антенн. Голографический метод восстановления поля в пространстве волновода, основанный на численном решении волнового уравнения, является наиболее перспективным для решения задачи локализации источника ввиду обеспечения потенциально идеального восстановления за счет обратной пространственно-временной фильтрации принятого в виде голограммы акустического поля. Пример применения голографических методов согласованной со средой обработки гидроакустической информации приведен на рис. 12.
Рис. 6. Пример 3D-представления акустического поля
Рис. 7. Акустическое поле моностатической системы на уровне –160 дБ
Рис. 8. Акустическое поле элемента моностатической системы
Рис. 9. Срез акустического поля бистатической системы на уровне –160 дБ
Рис. 10. Акустическое поле бистатической системы в полярных координатах на горизонте нахождения объекта мониторинга
Рис. 11. Акустическое поле бистатической системы в декартовых координатах на горизонте нахождения объекта мониторинга
Рис. 12. Результаты модельных исследований алгоритма согласованной со средой обработки гидроакустической информации на основе классических (А, B) и голографических алгоритмов (Б, Г)
Космические системы обнаружения
Возможности работы космических систем в Арктике сильно ограничены, так как большая часть спутниковых систем ориентирована на съемку в умеренных широтах. Наиболее перспективными являются известные коммуникационные системы типа Иридиум и Инмарсат, технологически совместимые с космическими АИС. К специализированным системам можно отнести такие системы, как Интегрированная система наблюдения за Арктикой SIAEOS (Svalbard Integrated Arctic Earth Observing System), которая в настоящее время находится в стадии разработки, и Арктическая региональная система наблюдения AROOS (Arctic Regional Ocean Observing System), находящаяся в эксплуатации с 2006 года. Основное предназначение AROOS — создание арктической системы наблюдения за Землей, которая охватывает метеорологические, геофизические, гидрологические, криосферные и биологические процессы. Эта система поможет решить ряд важных задач. При этом все полевые работы в рамках системы поддерживаются соответствующей спутниковой информацией. Предоставляется доступ к временному ряду определенной спутниковой информации для всех координат в области действия системы. Спутниковые наблюдения Земли используются как всеобъемлющая методика для развития наук о Земле. Осуществляется общая каталогизация и доступ ко всем данным дистанционного зондирования (ДДЗ). Система SIAEOS предназначена для содействия, развития и поддержки оперативного мониторинга и прогнозирования циркуляции океана, водных масс, состояния поверхности океана, морского льда и биологических/химических компонентов океана. С ее помощью составляются карты концентраций льда в Арктике; глобальные ледовые карты концентрации, плотности и типа морского льда; региональные ледовые карты; ледовые карты для Гренландии и Арктики. Просчитывается и анализируется общая суточная площадь морского льда в Арктике; глобальная и региональная концентрация льда; толщина льда; глобальный ледовый дрейф. Временные ряды доступны за последние 20 лет и ежедневно обновляются. Система предоставляет универсальный интерфейс доступа пользователя ко всем типам данных. К сожалению, космических данных со спутников «Метеор-М», «Канопус-В» и других по ледовой обстановке в Арктике, представляемых Научным центром оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ) Роскосмоса, Научным центром «Планета» и Институтом Арктики и Антарктики (ААНИИ) Росгидромета, недостаточно для создания национальной системы мониторинга. Многие операции по анализу обстановки в Арктике выполняются ручным способом. Это требует значительного времени для подготовки данных и ограничивает количество заявок, которые можно обслужить. В ЗАО «СПИИРАН-НТБВТ» разработана система технологий (рис. 13), направленных на увеличение доли автоматизации в подготовке данных по Арктическому региону. В настоящее время сценарий распознавания использует базу знаний, состоящую из более чем тридцати частных алгоритмов различного назначения — от сегментации растра до распознавания заданных классов объектов. Основу этих технологий составляет процесс распознавания объектов по данным с космических аппаратов (рис. 14). Сразу заметим, что чем больше разнотипных исходных данных, тем качественнее процесс распознавания (рис. 15). Рассмотрим типичный процесс распознавания на примере выделения природных объектов (льда, облачности и т. п.). Процесс состоит из четырех этапов: предварительной обработки изображения с целью повышения стабильности анализа; выделения информативных элементов, в данном случае — сегментации (объединение пикселей в сегменты по сходству их свойств); описания сегментированного изображения (построение пространства признаков); классификации элементов (сегментов) в соответствии с их свойствами.
Рис. 13. Графическое представление процесса распознавания природных объектов с использованием данных дистанционного зондирования
Рис. 14. Пример выделения природных объектов с помощью SVD (Б) по трем спектральным диапазонам исходных данных (А). Целью классификации являлось разделение пикселей на два класса: водной поверхности и суши. Исходное цветное изображение было преобразовано в три одноцветных изображения в цветовом пространстве RGB (три спектральных диапазона исходных данных — красный, зеленый и синий)
Рис. 15. Прирост производительности обработки данных ДЗЗ на вычислительном кластере
Оценка производительности
Для оценки производительности системы был проведен вычислительный эксперимент. Построенные по значениям графические зависимости (рис. 16) показывают возможность масштабирования бизнес-процессов обработки ДДЗ, запущенных на параллельное исполнение на сервере процессов. Общая положительная динамика масштабируемости подтверждается. Подтвердилось также, что показатели распознавания (численные результаты анализа ДДЗ) для всех конфигураций системы в рамках вычислительного эксперимента соответствуют следующим требованиям: для искусственных и естественных объектов — Pr ≥0,85, Ke ≤0,2. Установлено, что классический алгоритм SVD-классификации может быть использован и в случае распределенных вычислений, путем распараллеливания алгоритма в пространстве или во времени. В качестве направлений дальнейшего развития можно предложить использование другого алгоритма для вычисления сингулярных чисел, а также левых и правых сингулярных векторов, позволяющего распараллелить в пространстве вычисление параметров SVD-разложения для более полного использования вычислительных ресурсов системы.
Рис. 16. Среднее время обработки одного снимка на вычислительном кластере
Рис. 17. Интегрирование космического снимка на карту обстановки
Рис. 18. Сопровождение транспортных судов на фарватере
Типовые архитектурные решения многих компаний — аппаратные и программные, в том числе и серийная продукция ЗАО «СПИИРАН-НТБВТ», позволяют решать задачу анализа космических снимков в масштабе времени, близком к реальному. Объединение данных от различных систем позволяет получить новое качество обеспечения безопасности плавания судов в северном регионе. Все эти данные, плюс их интеллектуальная обработка и визуальное представление (рис. 17) информации заказчику, принимающему решение, создают новые условия коммерческого использования Арктического региона России.
Для оценки производительности системы был проведен вычислительный эксперимент. Построенные по значениям графические зависимости (рис. 16) показывают возможность масштабирования бизнес-процессов обработки ДДЗ, запущенных на параллельное исполнение на сервере процессов. Общая положительная динамика масштабируемости подтверждается. Подтвердилось также, что показатели распознавания (численные результаты анализа ДДЗ) для всех конфигураций системы в рамках вычислительного эксперимента соответствуют следующим требованиям: для искусственных и естественных объектов — Pr ≥0,85, Ke ≤0,2. Установлено, что классический алгоритм SVD-классификации может быть использован и в случае распределенных вычислений, путем распараллеливания алгоритма в пространстве или во времени. В качестве направлений дальнейшего развития можно предложить использование другого алгоритма для вычисления сингулярных чисел, а также левых и правых сингулярных векторов, позволяющего распараллелить в пространстве вычисление параметров SVD-разложения для более полного использования вычислительных ресурсов системы.
Рис. 16. Среднее время обработки одного снимка на вычислительном кластере
Рис. 17. Интегрирование космического снимка на карту обстановки
Рис. 18. Сопровождение транспортных судов на фарватере
Типовые архитектурные решения многих компаний — аппаратные и программные, в том числе и серийная продукция ЗАО «СПИИРАН-НТБВТ», позволяют решать задачу анализа космических снимков в масштабе времени, близком к реальному. Объединение данных от различных систем позволяет получить новое качество обеспечения безопасности плавания судов в северном регионе. Все эти данные, плюс их интеллектуальная обработка и визуальное представление (рис. 17) информации заказчику, принимающему решение, создают новые условия коммерческого использования Арктического региона России.
Авторы: Ю.М. Михайлов1, В.В. Попович2, Л.А. Ведешин3
1 Президиум Российской академии наук (Москва)
2 ЗАО «СПИИРАН — Научно-техническое Бюро Высоких Технологий» (Санкт-Петербург)
3 Институт космических исследований РАН (Москва)
Статья посвящена памяти крупного ученого в области наук о Земле, энтузиаста изучения и освоения Арктики академика Николая Павловича Лавёрова, с которым авторы статьи неоднократно встречались и обсуждали концепцию разработки и создания российской Системы оперативного мониторинга окружающей обстановки в Арктике. Николай Павлович, возглавляя Комиссию по экологической безопасности Совбеза РФ и будучи членом Морской коллегии при Правительстве РФ, хорошо понимал важность оперативного получения и практического использования информации такой Системы для освоения природных ресурсов Заполярья, бесперебойной эксплуатации Северного морского пути, для охраны природной среды Арктики, для принятия директивных решений профильными министерствами и ведомствами. Во время нашей последней встречи в июне 2016 года он сказал, что такая Система обязательно будет создана, так как она крайне необходима нашей стране и международному сообществу для работы в Заполярье.
Данная публикация является опережающей он-лайн публикацией. Статья будет опубликована в журнале «Редкие земли» № 2 (9) 2017.