Масштабний ряд: 1:100 00-1:200 000

Система координат - геодезична.

Система висот - балтійська.

Режим використання - несекретно.

Точність - середня похибка в плановому положенні об’єктів та контурів місцевості не повинна перевищувати 5 м; середня похибка положення горизонталей при висоті перерізу рельєфу 20 м - 5 м, при висоті перерізу рельєфу - 30 м.

Актуальність - базових графічних та семантичних даних - 2005 р.

Інформаційний зміст карт повинен включати наступні векторні тематичні шари:

1. Математичні елементи, елементи планової і висотної основи (Позначки висот).

2. Рельєф суші,виражений горизонталями.

3. Гідрографія гідротехнічні споруди.

3.1. Гідрографія:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти	Елементи об’єктів
Водойми
	Моря
	Озера	Острови
	Ставки
	Лимани

Водотоки
	Ріки
	Водосховища
	Канали
		Урізи води на ріках
		Плеса
		Острови

3. 2. Гідротехнічні споруди:

Об’єктовий склад

Об’єкти

Греблі

Дамби і штучні вали

Моли, причали, пірси

Пристані з устаткованими причалами

Маяки

4. Населені пункти:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти
Населені пункти
	Міста
	Селища міського типу
	Селища сільського типу
	Селища, не віднесені офіційно до категорії селищ міського типу

5. Промислові об’єкти,комунікації:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти	Елементи об’єктів
Промислові об’єкти
	Кар’єри
	Торф’яні розробки
	Шахти і штольні
	Терикони і відвали
	Електростанції
	Інші промислові об’єкти
		Окремі цистерни, баки, газгольдери
		Капітальні споруди баштового типу
		Вишки легкого типу
Комунікації
	Трубопроводи
	Лінії електропередач

.6. Культові об’єкти:

Об’єктовий склад

Об’єкти

Церкви

7. Дорожню мережу і дорожні споруди:

7.1. Залізниці;

7.2 Шляхи автомобільні та інші:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти
Автомобільні шляхи
	Автостради
	Удосконалені шосе
	Шосе
	Удосконалені грунтові дороги
	Грунтові дороги (путівці)
	Польові і лісові дороги

8. Рослинний покрив і грунти:

8.1. Рослинний покрив:

Об’єктовий склад

Об’єкти

Ліс густий високий

Фруктові сади

Деревна рослинність вздовж доріг, рік (обсадження)

Виноградники

Чагарникова рослинність вздовж доріг, вулиць, рік, канав (обсадження)

Рисові поля зволожувальні в період вегетації

8.2. Грунти:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти
Нескельні грунти
	Піски рівні
Надмірно зволожені і засолені грунти
	Болота
	Солончаки

8. Адміністративний устрій:

Об’єктовий склад

Узагальнюючі об’єкти	Об’єкти
Область	Райони, території, підпорядковані міським і сільським радам

1.3.2 Техногенні і природні чинники екологічної безпеки

До складу розділу включаються об’єкти техногенного навантаження території області:

1. місця видалення відходів (МВВ) - промислових, побутових, радіоактивних, з контурами зон їхнього впливу на компоненти природного навколишнього середовища (атмосфера, перший водоносний горизонт) і атрибутами з ПАСПОРТУ відповідного МВВ, форма якого наведена в Додатку 1. У випадках відсутності ПАСПОРТУ МВВ, вказуються реквізити з наступного їх переліку - Реєстраційний номер, дата реєстрації. Дата останньої ревізії. Найменування. Місце знаходження (населений пункт, район, координати). Повне найменування та адреса власника, код). Режим функціонування. Категорія екологічної безпеки. Характеристика (обсяг, площа, наземне, підземне). Характеристика відходів (найменування,група, клас небезпеки);

2. вибухо-пожежонебезпечні об'єкти з атрибутивними даними „Паспорта потенційно – небезпечного об’єкта” – Додаток 1.;

3. підприємства, які використовують і зберігають сильнодіючі отруйні речовини (СДОР) з контурами зон поразки у випадку їх викиду через 20 хвилин, при температурі навколишнього середовища – 20С, швидкості вітру –1м/сек. з наступними атрибутами: Назва підприємства, адреса, координати. Тип СДОР. Кількість персоналу. Наявність і кількість комплектів хімічного захисту;

4. контури зон забруднення території області ізотопом Сs137;

5. джерела викидів техногенного пилу з наступними атрибутами: Місце знаходження (населений пункт, район, координати). Повне найменування та адреса власника, код). Режим функціонування Повторюваність(%) напряму вітру. Реквізити форми звітності 2 ТП повітря за станні 3 роки;.

6. тваринницькі комплекси і ферми;

7. склади пестицидів;

8. сховища непридатних пестицидів;

9. склади добрив і отрутохімікатів;

10. контури пожаронебезпечних ділянок торфовищ і лісів;

11. скиди стічних вод промислових, комунальних, сільськогосподарських об’єктів з атрибутами форми звітності 2-ТП водгосп за останні 3 роки;

12. прогнозні контури зон катастрофічного затоплення у випадку прориву дамб;

13. контури зон підтоплення земель;

14. прогнозні контури зон затоплення повеневими водами;

15. контури зсувних ділянок.

1.3.3.Відновлювані природні ресурси їх екологічний стан та моніторинг

Зміст розділу визначається наступними векторними шарами і їх атрибутами:

16. контури земельних виділів по типам грунтів;

17. контури зон активності ерозійних процесів грунтів по ступенях: слабка; помірна; висока; небезпечна;

18. контури зон техногенної деградації грунтів;

19. водозабори питного водопостачання з поверхневих джерел;

20. водозабори з підземних джерел;

21. водозабори технічного водопостачання;

22. екологічна оцінка якості поверхневих вод у пунктах державного моніторингу (по вмісту компонентів сольового складу, трофо-сапробіологічних показниках, специфічних показниках токсичної і радіаційної дії.

23. ареали забруднення атмосфери довкола міст з населенням більше 30 тис. людей;

24. локалізація пунктів державного моніторингу забруднення атмосфери.

1.3.4. Природно-заповідний фонд

Зміст розділу обумовлений кількістю та різноманітністю об’єктів цього типу на території області і визначається наступними растровими шарами:

25. заказники;

26. пам’ятки природи;

27. дендрологічні парки;

28. межі територій заселеними охороняємими ссавцями і птахами;

29. мисливські угіддя;

30. лісництва.

1.4. Склад спеціалізованого фонду космічних знімків території області.

До складу фонду космічних знімків ГІС ОНПС доцільно включати космічні знімки з наступних штучних супутників Землі [6-8]:

– метеорологічні супутники серії NOAA (NOAA 12, 14, 15, 16, 17, 18). Парк цих супутників постійно поповнюється. Доступ до інформації, що передається з них в режимі реального часу по каналах 137-138 Мгц і 1.7 Ггц.- безкоштовний;

– геостаціонарні супутники MSG. Інформація з цих супутників дозволяє вирішувати різні гідрометеорологічні задачі регіонального характеру. Одним з основних переваг цих космічних апаратів є їх супервисока тимчасова дискретність видачі інформації – 15 хв.;

– супутники серії SPOT. Мають функціональні можливості одночасного одержання необхідної інформації малого (VGT) і високого просторового дозволу (HRVIR, HRG). Щодекадні нормалізовані знімки, у форматі NDVI дозволяють одержувати багаторічні дані про динаміку біопродуктивності основних фітоценозів сільськогосподарських культур. Інформація SPOT VGT може бути корисною при контролі процесів підтоплення земель;

– супутники серії EOS (Terra і Aqua). При гіперспектральных властивостях знімальної апаратури дозволяють одночасно одержувати інформацію середнього (апаратура Modis) і високого просторового дозволу (апаратура Aster), що надає можливість спільного використання супутникової інформації, як у задачах регіонального, так і локального рівня;

– супутники серії Landsat (Landsat 5, 7). За рахунок теплового сканера, з просторовим дозволом 60 м, найефективніші для локальних завдань картографування перезволожених і підтоплених земель;

– супутники серії IRS (IRS 3, 4, 5, 6). Одним з переваг цих супутників є їх надійність у зв’язку з безперебійністю програми їхніх запусків;

– комерційний супутник Radarsat. Має ефективні технічні засоби ДЗЗ для рішення локальних задач моніторингу екологічної безпеки на регіональному і локальному рівнях.

1.5. Джерела первинної інформації ГІС ОНПС

Джерелами атрибутивних даних, які включаються до інформаційного фонду ГІС ОНПСявляються обласні управління:

· Мінекоресурсів України – п.п.1,5,6,11,21,25,26,27,28;

· МНС України – п.п. 2,3,4,7,8,9,12,13,14,15;

· Держводгоспу України – п.п. 11,12,14,19,21,22;

· Держкомлісу України – п.п. 10,29,30;

· Державного комітету України по гідрометеорології – п.п.13,14,22,24;

· Держкомзему України – п.п.16,17,18;

· Державної санітарно – епідеміологічної служби МОЗ України – п.22;

· регіональні підприємства НКАУ – п.п.17,23.

Дані по кожному тематичному шару надаються ними у двох формах: картографічній і семантичній. Перша реалізується шляхом виносу об’єктів кожної теми на топографічну паперову карту М 1:200 000, друга – формуванням їх реєстрів, номерів рядків таблиць, у яких зберігається атрибутивна інформація по кожному об’єкту, включеного до карти.

1.6 Регламенти наповнення і актуалізації первинних даних

Наведемо регламенти формування баз даних ГІС ОНПСз наступних носіїв:

- паперових (топографічні карти, топоплани й карти-схеми);

- електронних карт і топографічних основ (шейп-файли з візуальною й атрибутивною геопривязанною інформацією);

- табличних баз даних, перетворених в електронні таблиці, з наступною конвертацією у формати ГІС;

- банків даних оперативних й архівних космічних знімків;

Паперові носії, перед підключенням у середовище ГІС, перетворюються в електронні формати. Оцифровка виконується як скануючим пристроєм, так і цифровою фотокамерою високого просторового дозволу. Одним з основних утруднень, що виникають у формуванні картографічних матеріалів на твердих копіях, є коректна прив'язка растрових зображень до топографічної основи. Найпростішим рішенням, у цьому випадку, є використання координатної сітки на карті. Якщо сітка присутня тільки на рамці, виникає необхідність накреслити її повністю в графічному редакторі [5]. Для геопривязки необхідно підключити растрову карту (File\Add Data) і викликати панель прив'язки View\Toolbars\Georeferencing (рис. 1.2).

Рис. 1.2 - Панель прив'язки растрових зображень

За допомогою інструмента прив'язки (передостання кнопка), натискаючи на перетинання координатних ліній (або будь-якій іншій крапці з відомими координатами) на карті при повторному кліку в будь-якому місці карти правою кнопкою й виборі "Input X Y", уводяться координати крапки (рис.1.3). Координати вводяться в форматі DD.DDDDD (десяткові градуси). Коли робочий матеріал не містить координатних ліній, прив'язка здійснюється до вже прив'язаних електронних шарів або растрових зображень. Для забезпечення відповідності вибираються найбільш характерні об'єкти: перетинання великих доріг, залізничного полотна, границі водойм, границі полів і лісів. Перевірка точності прив'язки здійснюється по сітці розграфки топокарт певного масштабу. Для цього в ArcGIS завантажується прив'язана топокарта й відкривається файл розграфки з попередньо розрахованою сіткою топокарт. Після цього в крапках перетинання паралелей і меридіанів оцінюється точність збігу із сіткою файлу розграфки.

Рис. 1.3 - Вікно таблиці координатних прив'язок

Можливі кілька реалізацій створення тематичних шарів:

− вручну, шляхом оконтурювання прив'язаних об'єктів растрового зображення. На вихідних матеріалах цифрової растрової карти М 1:200 000 всі графічні об'єкти й елементи, які мають розміри менше одного міліметра спрощуються. Так, полігональний об'єкт, із шириною менше 1 мм перетворюється в лінійний, полігональний об'єкт, ширина й висота якого не перевищують 1 мм, перетворюється в крапковий. У результаті такого спрощення істотно змінюється зовнішній вигляд карти при її візуалізації;

− якщо атрибутивні дані надходять у табличному вигляді з інформацією про місце розташування об'єкта, визначеного засобами GPS, то вони можуть автоматично перетворитися функцією трансформації ArcGIS Tools/Add XY Data (рис.1.3). Ступінь точності нанесення цих об'єктів залежить від точності виміру приймача й коректності переводу в координатну систему електронної карти;

− проведенням автоматизованої векторизації попередньо обробленого зображення, ступінь точності якої задається автоматично в параметрі Cell Size. При автоматизованой векторизації основну увага треба приділяти попередній обробці зображення. Автоматична векторизация заснована на виділенні лінії при переході двох кольорів, тому на знімку залишають об'єкти тільки одного класу (крапкові, лінійні, полігонні), офорблені у два кольори (звичайно чорні й білий, хоча можливі виключення). Нижче представлений приклад вікна автоматичної векторизації растрового зображення в площинні об'єкти (рис.1.5);

− використанням конвертації даних з CAD-систем (computer-aided design автоматизоване проектування). Частина даних у цьому випадку надходить у вигляді векторної інформації спроектованої в CorelDraw. Результат конвертації представлений на рис.1.6. Після здійснення конвертування необхідно робити прив'язку об'єктів. Найпростішим способом є перенос, зміна розмірів і поворот об'єктів з наступним їхнім сполученням із уже прив'язаними об'єктами. Ступінь точності вихідного матеріалу прямо залежить від точності створення вхідних матеріалів CAD проектів, тому що прив'язку векторних даних здійснюєть введенням координат переносу. Похибки виникають через трансформацію з різних координатних систем.

Рис. 1.4 - Просторові об'єкти в табличному виді з GPS координатами і їхній автоматичний перенос на карту

Рис. 1.5 - Вікно автоматичної векторизації растрового зображення в полігонні об'єкти

Рис. 1.6 - Результат конвертації CAD-об'єкта в об'єкти ГІС платформи

1.7 Технологія отримання і використання космічних знімків в структурі ГІС ОНПС

Космічні знімки використовують зазвичай для актуалізації топографічної основи й тематичного дешифрування. Знімки високої і надвисокої розрізненості залучаються до фонду космічних знімків обласних ГІС ОНПС за спеціальними схемами, наприклад, по замовленням до спеціалізованих підприємств типу ДНВЦ „ПРИРОДА” НКАУ, або використанням можливостей INTERNET [6] – рис. 1.7.

Рис. 1.7 - Технологічна схема використання оперативних космічних знімків у складі ГІС ОНПС

1.8 Регламенти поліпшення якості космічних знімків

Поліпшення якості космічних знімків доцільно виконувати з залученням засобів програмного комплексу ERDAS IMAGINE [5], який дає можливість реалізувати широкий спектр функцій їх обробки. На прикладі обробки космічного знімка Aster (рис. 1.8) наведемо найбільш часто затребувані функції при практичній експлуатації ГІС ОНПС.

Збільшуюча лінза (рис. 1.9). Ділянка, виділена курсором, відображається в окремому вікні. Переміщаючи курсор, можна переглядати всі вибрані ділянки. Колір курсору задається оператором і для кожного окремого випадку може підбиратися індивідуально.

Рис. 1.8 - Фрагмент знімка Aster Рис. 1.9 - Збільшуюча лінза

Рис. 1.10 - Зменшення яскравості Рис. 1.11 - Збільшення яскравості

зображення (яскравість = 30) зображення (яскравість = 65)

В окремих випадках для підвищення якості зображення необхідно регулювати яскравість або контрастність. Застосування цих функцій показано на рис. 1.10 – 1.11.

Рис. 1.12 - Зменшення контрастності Рис. 1.13 - Збільшення контрастності

зображення (контрастність = 30) зображення (контрастність = 70)

На рис. 1.10 виконання функції зменшення яскравості зображення дозволило візуально чіткіше виділити просторово - розподілені об’єкти рис. 1.12, 1.13.

При тематичній обробці космічних знімків виникає необхідність відображати гістограми зображення. Ця функція виконується в окремому вікні вибором відповідного пункту меню. Оператор може задавати, які гістограми і у якому вигляді повинні бути показані. На рис. 1.14 показані всі гістограми вихідного зображення, а на рис. 1.15 – гістограма обраного кольору.

Рис. 1.14. Гістограма вихідного Рис. 1.15. Гістограма обраного

зображення кольору

При обробці зображень, для усунення завад, залучаються різні методи фільтрації. На рис.1.16, 1.17 показані результати застосування двох з них.

Рис. 1.16 - Збільшення Рис. 1.17 - Виділення меж Рис. 1.18 - Метод

різкості зображення об’єктів вирівнювання

Поліпшуючі алгоритми можуть змінити показники якості зображення. Так, на рис. 1.18 наведено приклад застосування методу вирівнювання гістограми зображення, після чого підвищилася контрастність.

Неконтрольована класифікація дає можливість створити тематичний растровий шар, дозволяючий ідентифікувати статистичні образи, не використовуючи апріорних даних про їх параметри. Методом кластеризації формуються групи. Це починається або з довільних середніх значень кластера або середніх значень існуючого набору характерних ознак, і щораз, коли кластеризація повторюється, середні значення цих груп змінюються. Нові середні значення кластера використаються для наступного повторення. Кластеризація зображення повторюється доти, доки максимальне число повторень не буде виконано, або доки не буде досягнутий максимальний відсоток від постійних значень піксела між двома повтореннями. Виконання неконтрольованої класифікації спрощується тим, що характерні ознаки автоматично генеруються алгоритмом. На рис.1.19 сформований тематичний растровий шар за допомогою використання описаного алгоритму.

Поріг конвергенції – максимальний відсоток пікселів, які мають характерні ознаки кластера, що може зберігати постійні значення між повтореннями. Цей поріг не дозволяє функції працювати нескінченно. Визначення порога конвергенції 0.95 означає, що, як тільки 95 і більше % пікселів перебувають в одному кластері між одним повторенням і наступним, програма повинна припинити обробку. Інакше кажучи, як тільки 5 і менше % пікселів змінюються в кластері між повтореннями, програма припиняє обробку. Цей параметр визначається при виконанні неконтрольованої класифікації.

Рис. 1.19 - Формування тематичного растрового шару

Оцінка класифікації включаєнаступні методи:

¾ класифікація верхнього шару;

¾ визначення порогу;

¾ перекодування класів;

¾ оцінка точності.

При класифікації верхнього шару вирівнюються первинні дані зображення з індивідуальними класами тематичного растрового шару, що був створений на етапі виконання неконтрольованої класифікації. Цей процес допомагає ідентифікувати класи в тематичному растровому шарі. Можливе використання цього процесу, щоб оцінити класи тематичного шару, що був зроблений на етапі контрольованої класифікації. Застосування цього методу показане на рис. 1.20.

Функція визначення порогу дозволяє очищати класифікацію, що була виконана, використовуючи функцію контрольованої класифікації і визначати які піксели в новому тематичному растровому шарі найбільше ймовірно неправильно класифікуються. Ця функція дозволяє встановлювати поріг відстані на кожен клас, щоб показувати на екрані піксели, які найбільше ймовірно не належать тому класу. Для всіх пікселів, які мають значення довжини файлу більше, ніж установлений поріг, значення класу в тематичному растровому шарі встановлюється на інше значення.

Після аналізу пікселів може виникнути необхідність перекодування класів, щоб призначити новому класу чисельне значення для будь-якого класу, створюючи новий тематичний растровий шар використанням нових значень класу. Існує можливість комбінувати класи, повторно кодуючи більше чим один клас цим же номером класу.

Функція оцінки точності дозволяє порівнювати деякі піксели в тематичному растровому шарі, щоб послатися на піксели, уже визначені в класі. Це – систематизований спосіб зрівняти класифікацію з даними наземного контролю, попередньо вивірених карт, або інших даних.

Рис. 1.20 - Класифікація виділених ділянок верхнього шару

1.9 Сценарії взаємодії користувачів із інформаційним фондом обласної ГІС ОНПС

Взаємодія користувачів із інформаційним фондом обласної ГІС ОНПС основана на використанні сервера бази даних Postgre SQL – підтримуючого більшу частину стандарту SQL і забезпечуючого можливості: комплексних запросів; зовнішніх ключів; триггерів; уявлень; транзакційної цілостності; багатоверсійного управління паралельним доступом – рис. 1.21.