План

1. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов

2. Подходы к оценке техногенной нарушенности земель с использованием дистанционного зондирования

3. Разработка ГИС проекта для анализа ситуации и мониторинга водно–болотных угодий геосистем

4. Использование ГИС и ДЗ в земельном кадастре.

5. ГИС-технология «Компас-2».

6. Создание ГИС–технологии мониторинга окружающей среды и природной среды, подверженных воздействию радиационному загрязнению

7. ГИС–технологии в сфере управления особо охраняемыми территориями ГИС-технологии в оценивании региональной политики

1. ГИС-технологии в мониторинге биоразнообразия лесов

Национальная Стратегия по сохранению биоразнообразия была разработана и принята в нашей стране в 2001 г. в соответствии с межправительственными и международными соглашениями. Важной составляющей плана действий в русле этой стратегии является направление, реализуемое в виде программы «Разработка методологических основ мониторинга биоразнообразия лесов». Головной организацией этого направления выступает Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН (руководитель - академик А.С. Исаев).

Эффективность осуществления мониторинга лесов в значительной степени определяется наличием развитой информационной базы с характеристиками состояния и динамики лесного фонда, его экологического и ресурсного потенциала, а также знаний основных условий роста и развития лесных экосистем. Использование ГИС-технологий, обеспечивающих сбор, хранение, обработку, анализ и отображение на электронной карте разнородных объектов и явлений, создает необходимые условия для проведения инвентаризационных работ, создания тематических карт и их дальнейшего использования. В этой связи, в ходе реализации Программы была разработана научная база для осуществления основных приемов оценки и мониторинга биоразнообразия лесов России при использовании ГИС. В целях сопоставления данных и стандартизации подходов использовался опыт международных программ по разработке системы индикаторов и критериев оценки биоразнообразия, масштабов и уровней оценки, уделялось внимание вопросам гармонизации форматов данных и их обработки [8, 13, 14, 15, 16, 17].

Разные масштабы и цели оценки состояния лесов требуют учета многих аспектов и параметров биоразнообразия. В частности, на федеральном уровне необходимо осуществлять контроль эффективности региональной политики в области отношения к биоразнообразию, как составляющей устойчивого развития, и на основе этой оценки в случае констатации неблагоприятных тенденций искать пути их устранения. С другой стороны, макрорегиональный уровень представляет обобщенную информацию о состоянии биоразнообразия в разрезе крупных территориальных подразделений (экорегионов/мезорегионов). Эта информация имеет большое политическое и экономическое значения, так как в ближайшем будущем будет неизбежно влиять на экспертные цены и квоты ресурсов и продуктов их переработки и на дотации, направляемые мировым сообществом на поддержание разнообразия [10].

Целью разработки «ГИС мониторинга биоразнообразия лесов» является обеспечение инвентаризационных и мониторинговых процедур с возможностью обобщения, стандартизации и анализа разнородных данных по состоянию и качеству лесов России на базе данных лесоустройства, данных дистанционного зондирования (ДДЗ) и материалов наземных исследований. Это позволит иметь представление о текущем состоянии лесных территорий, прогнозировать их развитие с учетом естественной динамики лесов, интенсивности лесопользования и сохранения биоразнообразия.

При инвентаризации и мониторинге биоразнообразия лесов в реализуемом Проекте основными приняты три масштабных уровня: федеральный, региональный и локальный. Для этих уровней последовательно решались такие задачи:

1. Разработка тематического содержания и базовых алгоритмов информационной системы «ГИС мониторинга биоразнообразия лесов»

Подбор типовых информационных материалов и формирование картографических и семантических баз данных;

Разработка процедуры и алгоритмов совмещения разнородных картографических данных и ДДЗ;

Выбор параметров и оптимальных оценочных процедур для определения экосистемного биоразнообразия лесов.

2. Разработка алгоритмов многоуровневой генерализации параметров биоразнообразия

Верификация данных дистанционного зондирования;

Расчет и визуализация основных параметров/индексов биоразнообразия.

Тематическое содержание и базовые алгоритмы системы

Основные источники получения информации для «ГИС мониторинга биоразнообразия лесов» – это материалы лесоустройства, картографические и дистанционные данные, материалы полевых наземных исследований. Для решения поставленных задач были сформированы два основных функциональных блока информационной системы: инвентаризационный и аналитический. Получаемые с их помощью результаты должны быть использованы в региональной практике природопользования при выработке решений на основе анализа разработанных критериев, полученных индексов и оценок состояния биоразнообразия (организационно-управленческий блок). Обычно данный этап комбинируется с разработкой прикладных эколого-экономических моделей, прогнозов и альтернативных сценариев природопользования (рис. 1).

В соответствии с тематическим содержанием ГИС, в первую очередь формировался инвентаризационный блок. В нем собиралась первичная информация, характеризующая объекты и формирующаяся в виде пространственной и атрибутивной баз данных. Пространственная база данных включает, главным образом, географические характеристики поверхности Земли в соответствующем масштабе, предопределяющие биоразнообразие растительного покрова. Помимо характеристик природной среды (климат, рельеф, гидрология, наземный покров и проч.), важны социально-экономические показатели территории (плотность населения, характеристики инфраструктуры и т.д.). В начальном варианте подбирались материалы в виде существующих и обновленных карт, преобразованных в картографические слои разного масштаба (шейп-файлы ArcView), дополняющиеся за исключением ДДЗ[1] достаточно редко (рис. 2).

Данные для каждого масштабного уровня были представлены в виде пространственно локализованных растровых или векторных покрытий (слоев) и связанных с ними семантических данных (атрибутивная база), характеризующих объекты слоя. Атрибутивная база представлена как в виде отдельных таблиц (значения легенды, характеристика контуров тематических карт, литературные и фондовые данные), так и в виде баз данных (лесоустроительная, данные наземных исследований в виде формализованных геоботанических описаний). Так как данные поступают из разных источников, по-разному организованы и хранятся, для их последующего анализа были созданы формы приведения данных к ограниченному числу форматов. Интеграция покрытий для всех масштабных уровней осуществлялась в пакете ArcView. Необходимым условием интеграции разнородных данных является унификация их математической основы (проекции). Для данных в растровом формате перевод в принятую проекцию требовал математической трансформации, осуществляемой в среде ERDAS IMAGINE.

Аналитический блок содержит данные, полученные в результате обработки первичной информации (классификация, типизация, вычисление индексов, экспертная оценка). Итогом географического способа подачи информации такого типа являются карты, характеризующие состояние биоразнообразия лесов на локальном, региональном и федеральном уровнях. Большинство из них являются общедоступными, например, электронные версии карты сохранившихся крупных массивов малонарушенных лесов [3] и карты растительного покрова Северной Евразии [12]. Другую часть составляют доработанные версии бумажных карт, отсканированных и преобразованных в векторный формат: зонально-типологическая карта С.Ф.Курнаева [6], карта лесохозяйственного районирования [5], ландшафтная карта СССР [4], карта ландшафтно-экологических мезорегионов А.Г.Исаченко [2], карта зон и типов поясности растительности [1], карта лесов СССР (1990), карта климатического районирования [7]. Третья часть – научный продукт, полученный в рамках Проекта.

На основе этой картографической информации рассчитывались производные индексы (параметры), характеризующие биоразнообразие лесов на уровне отдельных административных подразделений (область, край) и/или природных единиц (ландшафтные мезорегионы, зоны и типы поясности растительности и др.), а также для федерального уровня. Оценка биоразнообразия на макрорегиональном (федеральном) уровне позволяет решать стратегические задачи, например: представлять масштаб потерь типологического разнообразия по всей территории страны, определять площади и тенденции сокращения лесных территорий или характер преобразования лесных сообществ на общемировом уровне. Для оценки таких параметров как общая лесистость территории, площадь и доля ненарушенных лесов, доля вторичных лесов, площадь и доля лесов, затронутых биотическими нарушениями, пожарами, техногенными воздействиями, ландшафтные индексы (энтропия, фрагментарность и прочие) в ходе реализации Проекта были разработаны и применены методы, основанные на использовании ДДЗ.

Данные космического мониторинга лесов рассматриваются в качестве важнейшего компонента информационного обеспечения региональных моделей естественной и антропогенной динамики лесного покрова. Дистанционными методами могут быть выявлены подробности, определить которые при проведении наземных визуальных осмотров невозможно или которые потребуют значительных организационных и финансовых затрат. Дистанционные данные предназначены для контроля природных и природно-антропогенных процессов с низкой и средней скоростью протекания на значительных площадях. В качестве примера использования ДДЗ для определения характеристик растительного покрова были подсчитаны значения некоторых индексов, характеризующих разные аспекты структурного разнообразия наземного покрова (фрагментарность, энтропия и интегральный индекс) для всей территории страны [11]

На региональном уровне для оценки биоразнообразия лесов использовали их свойства: композиционные (видовое, типологическое и ландшафтное разнообразие территории) и структурные (площадные характеристики лесных участков и особенности их распределения – индексы фрагментации). Характерно, что для регионального уровня на первый план выходят ДДЗ и информация о рельефе территории (рис. 4), так как обеспеченность тематическим картографическим материалом на данном уровне значительно меньше, а имеющийся картографический фонд редко представлен в электронном виде.

Итогом географической подачи информации явились две группы карт, представленные в векторном или растровом форматах. Растровые покрытия, в основном данные ДДЗ и производные продукты, для последующего анализа переводились в форму регулярного грида или точечного векторного покрытия. Это позволило проводить совместный анализ растровых и векторных покрытий. Основным элементом анализа являлось рассмотрение разных типов отношений между таблицами семантической информации покрытий на основе их совместной пространственной локализации. Основные этапы работы с существующими и вновь поступающими данными заключались в следующем:

1. Систематизация данных

- введение разных типов данных в соответствующие БД Access через промежуточные таблицы;

- формирование системы запросов данных для типов БД.

2. Анализ данных на основе ГИС

- преобразование пространственных данных в векторный формат, используемый для построения запросов в ГИС с возможной буферизацией объектов;

- совмещение таблиц запросов по БД с пространственными данными;

- формирование системы запросов для сопряженных слоев пространственных данных с получением таблиц, содержащих индексы и пространственно совмещенные характеристики, используемые для качественного и количественного анализа и визуализации.

Такой подход, реализованный средствами ГИС, позволил получить качественно новую информацию и, при этом, с интеграцией по всем принятым масштабам проекта.

Алгоритмы многоуровневой генерализации параметров биоразнообразия

Вопрос многоуровневой генерализации характеристик биоразнообразия является ключевым для интерпретации и верификации ДДЗ. При этом использование локальных точечных данных для характеристики объектов на региональном уровне – одна из важных задач при совместном анализе разномасштабных данных. Основой для этого являются количественные методы анализа путем совмещения данных в среде ГИС.

Алгоритм подобной генерализации параметров биоразнообразия, позволяющий отобразить пространственное распределение характеристик лесных экосистем и на их основе составить современную карту лесов региона, отработан на примере Костромской области (рис. 4). Использован метод статистической интерполяция точечных значений характеристик растительности на основе количественного анализа ДДЗ и цифровой модели рельефа (ЦМР) территории с последующим совмещением с покрытиями среднего масштаба. Он представлен следующими этапами:

- пространственное совмещение в ГИС полевых локальных точечных данных с информацией, на основе которой проводилась интерполяция характеристик растительности (ДДЗ, ЦМР);

- количественный анализ сопряжений точечных полевых данных и внешних источников информации с выбором наиболее информативных характеристик;

- типизация локальных детальных характеристик растительности для использования на региональном уровне (объединение характеристик, уменьшение числа градации, исключение характеристик);

- статистическая интерполяция точечных характеристик растительного покрова для всей исследуемой территории на основе ДДЗ и ЦМР с использованием количественных методов (дискриминантный анализ, мультирегрессионный анализ) с оценкой качества полученной интерполяции и выбором оптимального метода;

- совмещение в ГИС интерполированных локальных характеристик растительности с региональными покрытиями и последующая типизация характеристик до регионального уровня.

Оценка участия основных типов леса в покрытии территории Костромской области, осуществленная с помощью ДДЗ, совмещенных с ЦМР и верифицированных по полевым материалам, хорошо согласовалась с данными лесного учета [9].

Использование ГИС-технологий в ходе реализации Проекта обеспечило интеграцию и совместный анализ имеющихся данных разного формата и масштаба, характеризующих растительный покров. Возможности ГИС также позволили оперативно интегрировать в систему обновленную и дополнительную информацию (ДДЗ, материалы лесотаксаций, полевые данные), что является необходимым условием для ведения мониторинга лесов. На основе разрабатываемых количественных методов с использованием ДДЗ и ЦМР дана оценка типологического и ландшафтного разнообразия модельной территории, отражающая современное состояние растительного покрова на региональном уровне, а крупномасштабные точечные геоботанические описания дополнены информацией об эколого-ценотическом разнообразии лесных сообществ.

За счет специального преобразования первичных данных был подсчитан ряд индексов и индикаторов биоразнообразия (лесистость, фрагментарность, доля вторичных лесов, степень разнообразия и др.), которые могут рассматриваться как результаты и носители обобщенной информации. Они непосредственно используются при оценке тенденций, действующих как в пределах конкретных регионов, так и на глобальном уровне. Анализ полученных качественных и количественных параметров/индексов биоразнообразия природных систем предшествует этапу принятия решений для осуществления устойчивого природопользования при сохранении оптимального уровня разнообразия в пределах административной единицы или природно-территориального комплекса.

Разрабатываемая информационная система напрямую направлена на применение в практике лесного хозяйства и природоохранной деятельности, где ключевым является региональный уровень, рассматриваемый как в рамках административного деления, так и в рамках комплексного природного районирования. Подходы к оценке оптимального соотношения разных типов леса на основе теоретических разработок и оценок экосистемного разнообразия дают основу региональным управленческим структурам для рационального природопользования с учетом средообразующей и социально-хозяйственной функций леса. Это позволяет разработать систему планирования лесного хозяйства с учетом сохранения естественного природного разнообразия как в районах активной хозяйственной деятельности, так и, напротив, в пределах малонарушенных, старовозрастных или иных уникальных лесных территорий.

Формирование индексных карт – основа ведения кадастра.

Земля и недвижимое имущество представляют наиболее ценные природные ресурсы любого народа. Как сохранить и приумножить эти богатства? Как лучше, по-хозяйски, в хорошем смысле этого слова, использовать природные ресурсы, не нарушая экологическое равновесие?

Прежде всего, чтобы что-то оценить, необходимо провести качественный и количественный анализ того, что есть. Все события, которые происходят вокруг нас, тесно связаны с временными и пространственными параметрами: когда происходит событие (время происходящего) и где происходит событие (место происходящего). В наиболее полном и наглядном виде ответы на эти вопросы могут дать современные ГИС.

Итак. Где происходит событие: отводится земельный участок, продаётся дом, прокладывается нефтепровод, планируется фундамент новой постройки, разливается река, выгорает лес, планируются новые лесополосы, разбиваются парки, прокладываются новые автомобильные и железные дороги, закладываются новые виноградники. Всё это начинается с качественного и количественного анализа и учёта земель. Таким учётом и призвана заниматься ГИС Кадастра.

Не важно, будет этот кадастр городского или областного масштаба. Областной кадастр всегда должен учитывать кадастровые ГИС городов, расположенных на территории данной области (как минимум - границы городов и населённых пунктов).

Индексные карты

Индексные кадастровые карты - особые карты, составленные на основе административно-территориального устройства области или города. По индексным кадастровым картам формируется кадастровый номер земельного участка. Поэтому такие карты являются основой при формировании и ведении кадастра.

Структура индексного номера земельного участка очень долго была предметом горячих дискуссий. Одним из спорных моментов является вопрос, связывать ли индексный номер участка с его географическим расположением, или индексный номер есть только поисковый атрибут электронной таблицы. Второй момент: если есть атрибутивная таблица и вопрос о "привязке" земельного участка отходит на второй план или вообще не рассматривается, то ГИС превращается в регистрационную систему землепользовании и землевладений. В таком случае решить вопрос о структуре индексного номера в атрибутивной таблице можно очень просто - очередному земельному участку присваивать очередной (порядковый) учётный номер записи в таблице базы данных. Но тогда возникает закономерный вопрос - где тут ГИС и как проводить пространственный анализ расположения земельных участков?

Таким образом, можно однозначно утверждать, что индексный номер должен в себе содержать пространственную информацию о географическом расположении земельного участка. Формирование такого номера должно опираться на индексную кадастровую карту.

Использование ГИС и ДЗ в земельном кадастре.

Для измерения земельных участков, согласно спецификаций многих действующих проектов, были использованы аэроснимки. Для обработки "сырого" материала и получения из него ортофото потребовалось мощное программное обеспечение, создающее точную цифровую модель рельефа (ЦМР) и выполняющее ортотрансформирование. В центре "ГеоГрафик" была создана группа, которая при помощи программного обеспечения ERDAS IMAGINE провела первые тестовые работы по созданию ортофото масштаба 1:5 000 и 1:12 000. В фотограмметрическом модуле ERDAS IMAGINE OrthoBASE Pro есть функция автоматического создания цифровой модели местности (ЦММ) в виде цифровой модели рельефа (ЦМР). ЦМР - растровое представление модели рельефа, при котором для каждой точки растра определены значения высот. Знание ЦМР даёт возможность учитывать смещение за счет рельефа при съемке и производить ортотрансформирование аэрофотоснимков.

После первых успешных работ группа из 10 человек начала обрабатывать снимки по всей .Первые проблемы появились с горно-лесными участками, где коррелятор программы не смог работать полностью в автоматизированном режиме. Дополнительные связующие точки между снимками расставлялись вручную, что намного замедляло процесс получения ЦМР. Однако итоговая производительность всех работ по ортотрансформированию выросла за счет использования специально разработанного для ERDAS IMAGINE конвертора для импорта и использования в OrthoBASE опорных GPS точек и данных камеры.

Появление нового фотограмметрического модуля OrthoBASE Pro дало возможность улучшить качество ЦМР и процесс ортотрансформирования в целом. В модуле добавились новые функции: автоматическое построение, фрагментирование и производство мозаики из отдельных ЦММ на всю область проекта, задание областей интереса для исключения из расчета при создании ЦММ (озера, реки, районы застройки, лес), задание различных параметров для контроля точности выходной ЦММ и т.д.

Параллельно с ортотрансформированием в нашей компании ведутся работы по векторизации земельных участков и созданию единой кадастровой ГИС на базе ArcGIS.

Планировкой и созданием цифровой модели земельных кадастровых участков занимается несколько организаций. Центр "ГеоГрафик" корректирует и унифицирует результаты работ этих организаций. С помощью ArcGIS сначала исправляется топология земельных участков, а затем проводится точная пространственная привязка кадастровых блоков и по аэроснимкам исправляется геометрия отдельных участков.

Конечными продуктами являются единая кадастровая ГИС и кадастровые карты в масштабе 1:1000.

В заключение можно сказать, что за сравнительно небольшое время нам удалось обучить большое количество людей работе с ERDAS IMAGINE OrthoBASE Pro и, несмотря на ряд пока не решенных проблем, добиться больших успехов в его использовании в процессе ортотрансформирования и широкомасштабных кадастровых работах.

Автоматизированная система градостроительного кадастра.

О проекте

Проект создания автоматизированной системы градостроительного кадастра разрабатывается с 1996 года под эгидой и финансированием международного донора GTZ (техническая поддержка немецкого правительства). Его целью является создание современного комплексного градостроительного кадастра.

О системе

Система предназначена для ведения учета и управления градостроительством. Основными возложенными на нее задачами являлись: централизация градостроительной проектной документации, ведение учета информации о зданиях, визуализация процесса планирования строительных проектов, осуществление контроля по соблюдению ограничений правового зонирования, регулярное ведение пространственного и атрибутивного анализа, оперативное генерирование отчетов.

На данном этапе выполнены блоки градостроительного кадастра, земельного кадастра и блок правового зонирования. Пространственные и атрибутивные данные по земельным участкам должны экспортироваться из земельного кадастра и доступны только для чтения. В ближайших планах разработка блока зеленых насаждений.

Система основана на технологии ArcGIS 8.2, помимо прочего обеспечивающей топологическую корректность хранения пространственных данных в базе геоданных. ArcObjects предоставляет превосходный набор инструментов для автоматизации выполняемых задач в АгсМар.

Работу с пространственными данными пользователь проводит в АгсМар, а систему для ввода и обработки атрибутивной информации было принято решение разработать отдельно. Она получила название City Analyst и может работать независимо от ArcGIS. Существуют и английская версии программы.

Основой системы является разработанная структура базы геоданных, в которую должны загружаться пространственные и атрибутивные данные по городам. Поскольку адресные данные и данные о собственности оказались наиболее обновленными и доступными, было принято решение создать геоинформационную систему.

База данных включает в себя следующие слои: дороги, секторы, кварталы, земельные участки, здания и специальные слои правового зонирования. Были введены коды для кадастровых объектов и на их основе определены соответствующие классы отношений между объектами. База также содержит большое количество таблиц словарей, которые делятся на две логические группы: постоянные, не зависящие от определенного города, классификаторы, вроде строительного материала или функционального назначения здания, и словари данных, меняющихся для каждого города, например, список улиц. Система подтипов и доменов базы геоданных не была использована, поскольку работу с атрибутивными данными не планировалось проводить из АгсМар.

Основным объектом базы геоданных является здание. Для его описания предусмотрено 74 поля. Чтобы избежать большого количества нулевых значений в базе данных, атрибутивные поля распределены по десяти тематическим таблицам, каждая из которых связана с пространственной таблицей зданий отношением один-к-одному.

Важным компонентом является правовое зонирование. Город подразделяется на различные функциональные, территориальные, планировочные и ценностные зоны. Система позволяет выявить правонарушения по различным коэффициентам, характеризующим застройку.

Analyst

Программа City Analyst, разработанная в среде Delphi 6, предоставляет удобный пользовательский интерфейс для работы с базой данных. Она обеспечивает универсальный поиск, редактирование, анализ данных, генерирование отчетов, а также связь с картой города в АгсМар.

Поиск. В программе существует понятие найденных объектов. Это - множество земельных участков и зданий (их кодов), которые удовлетворили критериям поиска. По этому множеству осуществляется редактирование атрибутивных данных, генерирование отчетов и анализ.

После соединения с базой данных, секторы, кварталы, участки и здания отображаются в иерархическом дереве, которое используется для просмотра и поиска на основе административного деления. Возможен поиск по правовому зонированию, адресу, кадастровым кодам и по данным о собственности. Также разработан расширенный поиск по всем атрибутивным полям. Результаты поиска можно отображать на карте.

Есть возможность проводить поиск поэтапно - искать здания и земельные участки среди уже найденных объектов. Этот способ бывает полезным, если требуется совмещать пространственный поиск с поиском по атрибутивным данным. Сначала проводится пространственный поиск в АгсМар, затем соответствующей командой выделенные объекты передаются в City Analyst, где по ним проводится атрибутивный поиск.