Организация знаний объектно-ориентированном подходе пространственных объектов

Аннотация. При построении систем регионального дистанционного мониторинга исследователи сталкиваются с проблемами многообразия, разнородности, пространственной и временной изменчивости объектов космического мониторинга.

Для того, чтобы эффективно интерпретировать изменения объекта мониторинга по аэрокосмическим изображениям, интерпретирующая система должна уметь оперировать знаниями об его структурных и поведенческих свойствах и их связи со спектральными, текстурными, структурными характеристиками анализируемых сцен.

В рамках исследования были проработан новый научный подход к организации систем мониторинга, базирующийся на объектно-ориентированном парадигме к анализу сложных систем.

Научная значимость исследования определяется решением крупной научной проблемы создания проблемно-ориентированных систем мониторинга, позволяющих повысить точность и адекватность репрезентации объектов подстилающей поверхности, достигаемых использование методов дистанционного зондирования Земли на основе обработки данных и знаний.

В ходе реализации проекта были получены следующие результаты:

• принципы построения базы знаний активного типа, средства представления знаний об объектах мониторинга и методах обработки пространственных данных, позволяющие отслеживать изменение состояния объекта во времени в автономном режиме;
• модели и методики организации диалога с конечным пользователем, обеспечивающие жизненный цикл задачи дистанционного мониторинга пространственного объекта от момента постановки до ее решения.

Это позволит заложить методологическую основу для построения автоматизированных систем регионального мониторинга.

В основе проекта – методы ДЗЗ, программной инженерии, инженерии знаний; практическая апробация планируется в области агромониторнга, что определяет его междисциплинарность.

Ключевые слова. Объектно-ориентированный мониторинг; система, основанная на знаниях; агромониторинг; обработка аэрокосмических изображений

Фундаментальная научная задача, на решение которой направлено данное исследование состоит в организации системы представления знаний об объектах мониторинга и моделей интерпретации изображений, на основе которых будут разработаны технологии создания информационных систем объектно-ориентированного мониторинга территорий по данным дистанционного зондирования, позволяющей повысить качество принятия решений.

В настоящее время во всем мире наблюдается устойчивый и прогрессирующий интерес к методам дистанционного мониторинга пространственных объектов по данным аэрокосмической съемки.

В Красноярском крае, в силу его географического положения и сложившихся социально-экономических условий, в качестве объектов мониторинга выступают лесные, водные объекты, сельскохозяйственные угодья, объекты угле- и нефтедобычи, заповедные и реакреационные зоны и др.

В 2017 году в Правительстве Красноярского края была сформирована проектная инициатива «Внедрение технологий дистанционного зондирования Земли в целях повышения эффективности государственного управления».

В рамках данной инициативы среди основных направлений космического мониторинг были указаны лесное, сельское хозяйство, природные ресурсы и экологические параметры территории.

Актуальность применения дистанционных традиционных методов ввиду удаленности, труднодоступности объектов мониторинга, либо относительности более высоких затрат на полевые измерения.

Технологически, решение задач мониторинга обеспечивается наличием постоянно функционирующей и эволюционирующей международной группировки космических аппаратов (КА) дистанционного зондирования Земли и бурным ростом сегмента беспилотных летающих аппаратов (БПЛА). Тенденции развития спутниковой группировки – ее перманентное расширение, снижение стоимости данных дистанционного зондирования (ДДЗ), улучшение характеристик сегмента группировки КА, позволяющего предоставлять доступ к данным на безвозмездной основе, лавинообразный рост объемов архивов ДДЗ, что позволяет говорить о сверхбольших объемах данных, которые необходимо обрабатывать в режиме, близкому к режиму реального времени.

Алгоритмически, в мире наработаны тысячи алгоритмов обработки цифровых изображений, в том числе – специализированных алгоритмов, предназначенных для обработки ДЗЗ.

Программно, на рынке программных средств представлены развитые пакеты прикладных программ, обладающие возможностью решать поставленные задачи – как на базе встроенных библиотек подпрограмм, так и с помощью подключения новых алгоритмов на основе открытого API.

Однако, несмотря на все указанные возможности, методы мониторинга пространственных объектов в интересах народного хозяйства в Российской Федерации развиваются недостаточно быстрыми темпами.

Причина тому – существующая технология мониторинга, требующая привлечения для решения задач предметных экспертов: эксперта в области предметной области, эксперта в области геопространственных данных, эксперта в области обработки изображений.

Таким образом, Между конечным пользователем – постановщиком задачи и получение ее решения возникает цепочка посредников, что приводит к издержкам, как временные, так и технологическим.

Существующие автоматизированные решение, ориентированные на конечного пользователя, как правило, не обладают должной гибкостью, они нацелены на решение задач в узко сформулированной постановке и изменения в характеристиках задачи к повторному возникновения цепочки посредников, рассмотренной выше.

Анализ современного состояния исследований в данной области. Информационный взрыв, вызванный перманентным улучшением количественных и качественных параметров орбитальной спутниковой группировки ДЗЗ ставит потребность в развитии программно0технологических средств интеллектуальной обработки и анализа данных [2-5], в том числе предназначенных для использования конечными потребителями – представителями предприятий и организаций.

Для построения таких программно-технологических средств перед научными коллективами появляется ряд актуальных задач, связанных с одной стороны с вопросами обработки данных по множественным тематическим запросам конечных потребителей [1], с другой – хранением и представлением данных в условиях их разнородности и распределенном характере обработки и хранения.

В ряде исследований, посвященным вопросам построения ГИС, а также при разработке алгоритмов распознавания изображений используется объектно-ориентированная парадигма [8-14], реализующая основные принципы объектно-ориентированного подхода применительно к представлению пространственных данных, а также к построению алгоритмов символьной интерпретации изображений.

Однако проведенный анализ литературы позволяет сделать вывод о том, что пока рано говорить о том, что в мире сложилась концепция объектно-ориентированного мониторинга; существующие методы создания систем, позволяющих конечному пользователю формулировать и решать задачи мониторинга пространственных объектов в диалоге с распознающей системой, развиты в недостаточной мере.

Новизна проекта, в сравнении с отечественными и зарубежными аналогами [2-7], [14], заключается в комплексном сочетании объектно-ориентрованного подхода к организации хранения и представления пространственных объектов мониторинга с учетом динамики их изменения во времени и технологии workflow [6,7] для организации сервис-ориентированных приложений, включающих распределенные функциональные компоненты, предназначенные для получения, обработки, анализа и предоставления производных картографических продуктов, с возможностью адаптивной настройки информационно-вычислительных процессов тематических запросов конечных потребителей.

Цель проекта – организация знаний объектно-ориентированном подходе мониторинга пространственных объектов на основе интеллектуальной обработки данных дистанционного зондирования, ориентированных на поддержку принятия решений конечным пользователем – ЛПР.

Цель определяет задачи исследования, указанные ниже.

1. Разработать концептуальные основы построения базы знаний об объекте мониторинга (ОМ) и средства представления об оперировании с пространственными объектами в процессе задачи мониторинга.

Проанализировать следующие аспекты:

2. Знания о семантике ОМ. Представлены в форме тематических онтологий. Отдельно взятая онтология содержит таксономию понятий (специализаций ОМ) и таксономию характеристик ОМ. Выделятся абстрактные характеристики (классы характеристик) и конкретные характеристики, каждой из которых могут быть сопоставлен интервал значений, тип шкалы для измерения, метод измерения и возможные интерпретации.
3. Знания о поведении ОМ. Сопоставляются специализация ОМ.

Представлены множеством измеряемых характеристик, каждый из которых соотнесен с соответствующим узлом таксонами и моделью плановой траектории изменения значений характеристик во времени, присущей данной специализации ОМ.

4. Знания о синтаксисе ОМ. Сводятся к совокупности ключевых особенностей (признаков) объекта мониторинга, наблюдаемых на изображении:
   • структурные особенности,
   • признаки формы,
   • яркостные и текстурные характеристики, наблюдаемые в том или ином диапазоне, либо наборе диапазонов электромагнитного спектра,
   • положение в пространстве,
   • изменчивость во времени ( в разрезе каждой из вышеуказанных особенностей).
5. Правила интерпретации, позволяющие, на основании измерений синтаксических признаков и характеристик исходной сцены, судить о значениях семантических характеристик.
6. Средства представления знаний об оперирования с пространственными данными, позволяющие формулировать «решающие цепочки» операторов обработки данных, адаптированные для решения конкретных задач, поставленных конечным пользователем.

В реализации проекта были использованы методы обработки изображений и временных рядов подспутниковых измерений, онтологического инжиниринга, методы проектирования сложных программных систем.

Основной предполагаемый подход состоит в разработанной участниками авторского коллектива объектно-ориентированной схемы данных для многоцелевой системы дистанционного зондирования ИКИТ СФУ, позволяющая представлять геометрическую природу объектов, их пространственные и топологические свойства и отношения, что в свою очередь, позволяет задавать правила пространственного поведения и изменения этих объектов, для возможности детектирования этих изменений.