Геоинформационные системы получают все большее распространение в самых разных областях в том числе и в отрасли управления природными ресурсами. На рынке программных продуктов существует несколько известных геоинформационных систем, среди которых можно назвать ARC/INFO, Mapinfo, ER Mapper и т.д. Использование данных продуктов - это высокие системные требования, слабые возможности расширения, высокая стоимость (в т.ч. поддержки).

Для задач изучения и управления природными ресурсами мы использовали решения на базе открытых систем - ГИС GRASS под управлением ОС Linux. Данный набор средств имеет низкие системные требования, открытый исходный код, что например позволяет модифицировать приложения для конкретных задач.

Среди других преимуществ - расширенные функции для работы в сети с удаленного рабочего места (например, из дома) с шифрованием соединения на уровне ядра ОС.

Основной проблемой по мнению многих пользователей коммерческих продуктов является отсутствие гарантий, однако и производители коммерческих систем дают лишь ограниченные гарантии (в которые не входит сохранность данных), поэтому достаточно сравнить соотношение производительность/цена обоих вариантов. Ряд представленных работ, был выполнен с использованием системы GRASS, что дает дает положительный ответ на вопрос о возможным ее применение как ядра информационной системы для задач управления природными ресурсами.

За основу была взята векторная топооснова масштаба 1:500000, с сечением рельефа 100 м. Среди других векторных слоев также были основные реки, дорожная сеть, населенные пункты в прямоугольных координатах в формате ESRI/SHAPE. Так как пространственный анализ в ГИС GRASS строится на основе растровых данных, мы использовали модули GRASS v.to.sites и s.surf.rst для интерполяции векторной модели рельефа и получения растровой. Сначала из горизонталей были извлечены все вершины отрезков и записаны в формат точечного слоя с атрибутом высоты, так как опыт показал, что на основе точечных данных интерполяция выполняется быстрее и результат несколько лучше. Таким образом, была получена матрица высот (в терминологии GRASS - растр) на всю территорию республики с разрешением около 500 м/пиксель (что соответствует 1 мм на карте масштаба 1:500000). Впоследствии были выделены отдельные области, в которые заносились данные более высокого разрешения в т.ч. и спутниковые снимки.

Использование модулей r.slope.aspect, r.flow, r.fill.dir позволило получить различные тематические слои: карты крутизны склонов, экспозиции, устойчивости ландшафтов к антропогенным воздействиям и т.д.

Рис. Векторная модель рельефа и полученный растр.

Рис. Космический снимок со спутника РЕСУРС-01,
наложенный на растровую модель рельефа.

Для построения простой гидрологической модели, в которой вода итеративно "протекает" по карте, использовался низкоуровневый модуль r.mapcalc. Предварительно для каждой ячейки было задано количество выпадающих в нее осадков, затем в промежутке времени часть воды стекает в восемь соседних. Результатом является растр с информацией о количестве воды в каждой ячейке; этот растр можно подвергнуть такой же обработке несколько раз, что и было реализовано в конечном сценарии. Всего было построено 10 слоев, каждый из которых показывает состояние после 10 итераций. При последующем просмотре можно наблюдать такие явления как формирование временных водотоков и бессточных понижений.

Алгоритм представляет собой два вложенных цикла: внешний повторяется для каждой ячейки растра, внутренний - для каждой из восьми соседних ячеек. Часть воды стекает в соседние ячейки только в случае если высота центральной ячейки больше суммы высоты соседней ячейки и количества воды в ней (такое сравнение возможно после приведения рельефа к единицам измерения осадков), причем в ячейки, находящиеся выше, ниже, справа и слева от центра стекает 15% воды, но в ячейки, находящиеся на позициях по диагонали - 10%.

Рис. Ситуация в момент первой и последней итерации.

Эта очень простая модель может быть расширена при помощи почвенной карты, классифицированной по впитываемости воды данным типом почв и/или также полученных средствами GRASS слоев интенсивности солнечной радиации и угла падения солнечных лучей для расчета интенсивности таяния снега.

Естественно, такие модели можно применять для конкретных бассейнов, предварительно построенных на основе различных данных. Бассейны для некоторых рек были построены автоматически, по реклассифицированной карте экспозиции (вместо 360 углов - 8 направлений), после чего в их границах были произведены некоторые расчеты с результатами, которые отклоняются от контрольных данных на величину, не превышающую 1%.

Рис. Водораздел, построенный автоматически для указанной точки.

Использование возможностей GRASS для обработки трехмерных данных позволило построить трехмерную модель Южно-Калгутинского месторождения.
Южно-Калгутинское месторождение находится в 1 км от юго-восточного края Калгутинского гранитного массива и представляет собой кварцево-жильную зону, строение которой таково: центральную часть занимает сложнопостроенная жильная зона, приуроченная к зоне крупного тектонического нарушения и окруженная метасоматитами, имеющими постепенный переход к вмещающим породам.

Исходные данные для цифровой модели взяты с 9 пробуренных профилей с общим количеством скважин - 39 по сетке 160-80 м. Глубина скважин - 46-416 м. Центральная часть рудно-жильной зоны была пробурена на глубину до 250 м, с расположением разведочных линий через 100 м, расстоянием между буровыми пересечениями в профиле - 80 м.

Рис. 3D-модель, отображенная в NVIZ 2.2.

Полученные данные были классифицированы по слоям пород. Впоследствии для каждого слоя были найдены пространственные координаты подсечения скважинами. Конечные данные были интерполированы по отдельным слоям пород. В модель был также добавлен слой рельефа и отдельно данные по жильной зоне, которая представлена в векторном виде.

При отображении возможны интерактивные запросы с наложенных на слои карт (например, погоризонтых планов) и внешних баз данных.

Выводы результатов статистических вычислений производились в приложении gnuplot после предварительной обработки пользовательскими сценариями.

Програмное обеспечение, используемое нами для выполнения представленной работы (за исключением POV-Ray) является свободно распространяемым на условиях лицензии GNU GPL.

Литература:

1. Neteler M.: "Introduction to GRASS GIS software"
2. Shapiro M., Westervelt J.: "R.MAPCALC An Algebra for GIS and Image Processing"
3. Mitasova H., Brown W., Hofierka J.: "Multidimensional dynamic cartography"
4. Neteler M.: "GRASS 5 Programmer's Manual"
5. GRASS Documentation Project: http://www.geog.uni-hannover.de/grass/gdp
6. FreeGIS: Free GIS Software and Free Geo-Data: http://freegis.org