Распределенная система агромониторинга на основе спутниковой и наземной информации

На сегодняшний день системы мониторинга и поддержки принятия решений в агропромышленном комплексе все больше используют данные спутниковых наблюдений. Примерами таких систем являются GMES, MARS, ВЕГА и т.д. В рамках нескольких конкурсных проектов ИКИ НАНУ-НКАУ была разработана распределенная система агромониторинга на основе спутниковой и наземной информации. Основное назначение системы — предоставлять геоинформационные продукты оценки площадей сельскохозяйственных культур [1] и мониторинга состояния посевов [2] на регулярной основе с привлечением как данных дистанционного зондирования земной поверхности, так и данных наземных измерений, которые обеспечивают верификацию дистанционных методов.
Система реализована с использованием программного обеспечения с открытым кодом. Спутниковая и другая геопространственная информация предоставляется по стандартам OGC и может использоваться в других мониторинговых и ГИС-системах.
Система содержит три основных компонента [3]: десктопная геоинформационная система, геопортал и мобильная версия. Геопортал предоставляет геоинформационные продукты посредством Web без необходимости установки дополнительного программного обеспечения у заказчика. В основу разработанного портального решения положена архитектура «клиент-сервер» на основе шаблона «тонкого» клиента. Серверные компоненты реализованы на языке программирования Python, предоставляющие возможность взаимодействия с планировщиком задач и высокопроизводительной кластерной техникой. Такие возможности являются важными, поскольку позволяют эффективно решать целый ряд прикладных задач со сложным потоком выполнения задач, планировать автоматическое получение данных и т.д.
Отдельным хозяйствам предоставляется десктопная версия системы, построенная на основе ГИС- и мобильных технологий с использованием спутниковых данных высокого разрешения. Система предоставляет удобные средства анализа состояния посевов и прогнозирования урожайности. Для отдельного хозяйства строятся: точные цифровые карты отдельных полей; карты внесения удобрений для точного и управляемого земледелия; спутниковые данные – оперативная и объективная информация о состоянии посевов на каждом поле; прогнозы урожайности.
Мобильная версия позволяет вносить измерения непосредственно во время наземных исследований. Разработанное приложение предоставляет следующую функциональность: загрузка информации (растровые и векторные изображения) с устройства и/на сервер, векторизация растровых изображений (оцифровка границ полей, введение реперных точек, линий и полигонов), запись и хранение данных в памяти устройства и др.
Важным элементов системы также является подсистема выбора сервисов на основе репутации. Для каждого сервиса оценивается его репутация на основе функции полезности, которая отражает, на сколько ожидаемый уровень качества обслуживания (SLA) отличается от фактически полученного. Для сервисов системы агромониторинга вводятся метрики качества обслуживания для последующего вычисления значения функций полезности и репутации.
В докладе будет рассмотрена общая архитектура системы, представлена функциональность ее основных компонентов и примеры использования в реальных приложениях.
Литература.
1. Kussul N., Skakun S., Shelestov A., Kravchenko O., Gallego J.F., Kussul O. Crop area estimation in Ukraine using satellite data within the MARS project // 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 22-27 July, 2012, Munich, Germany.
2. Куссуль Н.Н., Кравченко А.Н., Скакун С.В., Адаменко Т.И., Шелестов А.Ю., Колотий А.В., Грипич Ю.А. Регрессионные модели оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным MODIS // Сборник научных статей "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". – 2012. – Том 9, №1. – С. 95-107.
3. Шелестов А.Ю., Скакун С.В., Кравченко А.Н., Куссуль Н.М. Распределенная система спутникового агромониторинга в Украине // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2011. – Т.8 №1. – С. 141-149.