Оптимізація інтервалу сітки для побудови цифрової моделі рельєфу під час визначення поверхневих об’ємів острівних льодовиків Антарктичного узбережжя

2015;
: стоp. 95-109
https://doi.org/10.23939/istcgcap2015.02.095
Надіслано: Листопад 05, 2015
1
Національний Університет "Львівська політехніка"
2
Національний університет “Львівська політехніка”

Мета. Серед методів отримання даних для спостережень за станом льодовиків можна виділити гляціологічні, геодезичні та фотограмметричні методи. Фотограмметричний метод, як відомо, належить до дистанційних методів, отже, його застосування для дослідження даних об’єктів є безумовно доцільнішим. Це передовсім обумовлюється тим, що немає безпосередньої необхідності працювати на тілі льодовика, а це, як відомо, дуже небезпечно. Окрім цього, точність визначення об’ємів льодовиків за цим методом задовольняє вимоги гляціологів. Однією з досить вагомих проблем під час реалізації стереофотограмметричного методу є технологія побудови цифрової моделі рельєфу поверхні виходів льодовиків. Важливим етапом є вибір методу задання ЦМР. У разі побудови ЦМР за регулярним розміщенням вузлів сітки одним з процесів є визначення параметрів сітки. Основною метою роботи є оптимізація інтервалу сітки, що дасть змогу підвищити ефективність та технологічність опрацювання даних. Методика. Для побудови цифрової моделі рельєфу задається регулярна сітка з квадратною елементарною коміркою. На розміри елементарної комірки впливають такі величини, як похибки визначення координат точок, довжин ліній, а також похибки визначення площі, глибини та об’єму льодовика. Алгоритм визначення оптимального інтервалу сітки передбачає такі етапи роботи: обчислення апріорної оцінки точності визначення координат точок, врахування граничних відносних похибок визначення об’єму, глибини та площі льодовиків та безпосередній розрахунок оптимального інтервалу сітки. Апріорна оцінка точності визначення координат точок є першим і обов’язковим  етапом, оскільки середньоквадратичні похибки визначення фотограмметричних координат точок впливають на всі наступні виміри та процеси. Другим етапом є задання точності визначення об’єму льодовиків. Приймається, що ця похибка становитиме 1 %. Третій етап передбачає врахування допустимої глибини об’єкта в межах комірки сітки. Четвертим етапом роботи є обчислення граничної відносної похибки визначення площі об’єкта, враховуючи граничні відносні похибки визначення об’єму та глибини. Останнім – п’ятим етапом є розрахунок інтервалу сітки, який визначається як довжина сторони елементарної комірки сітки з урахуванням похибок площі та сторони комірки. Обчислений інтервал також дає змогу визначити кількість та щільність вузлів сітки, в яких виконуватимуться виміри на поверхні льодовиків. Результати. Представлено алгоритм та запропонована формула розрахунку оптимального інтервалу сітки для побудови ЦМР поверхонь виходів льодовиків. Наукова новизна. Вперше запропонований алгоритм оптимізації інтервалу сітки для побудови цифрової моделі рельєфу під час визначення об’єму не тільки льодовиків, а й інших досліджуваних об’єктів. Практична значущість. Цей алгоритм дасть змогу значно зменшити час опрацювання матеріалів цифрового наземного стереофотограмметричного знімання та отримувати значення поверхневих об’ємів льодовиків Антарктичного узбережжя на островах Вінтер та Галіндез з відповідною точністю.

  1. Бурак К. Дослідження особливостей та точності по­будови ЦМР за допомогою бікубічної сплайн–інтерполяції / К. Бурак, В. Ковтун, Р. Ле­вицький, М. Ничвид // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2014 (28). – Вип. 2. – С. 32–36.
  2. Бурак К. Визначення щільності регулярної сітки бікубічної сплайн–інтерполяції при створенні ЦМР / К. Бурак, В. Ковтун, Р. Левицький // Сучасні досягнення геодезичної науки та ви­робництва. – 2015. – Вип. 1 (29). С. 133–139.
  3. Бурштинська Х. Застосування кореляційно-спект­рального аналізу для вибору інтервалу при по­будові цифрової моделі рельєфу / Х. Бурш­тинська, О. Тумська, Д. Лелюх // Матеріали 2-ї Міжнародної науково-практичної конференції “Кадастр, фотограмметрія, геоінформатика – сучасні технології і перспективи розвитку”. – Львів–Краків, 2000. – С. 98–102.
  4. Ващук О. М. Обґрунтування методики підрахунку об’ємів складів готової продукції бутощебе­невої сировини  / Вісник ЖДТУ. – 2012. – Вип. 4 (63). – С. 174–182.
  5. Глотов В. М. Кількісні параметри острівних льодо­виків за результатами цифрового стереофото­грам­метричного знімання / В. М. Глотов, С. Б. Ковальонок, В. В. Чижевський // Укра­їнсь­кий антарктичний журнал. – 2004. – Вип. 2. – С. 58–65.
  6. Глотов В. М. Апріорна точність складання фронталь­них планів методом сумісного використання лазерного сканування та наземного цифрового знімання / В. М. Глотов, К. Б. Смолій // Гео­дезія, картографія і аерофото­знімання. – 2009. – Вип. 72. – С. 65–68.
  7. Зазуляк П. М. Основи математичного опрацювання геодезичних вимірів : навч. посіб. / П. М. Зазу­ляк, В. І. Гавриш, Е. М. Євсєєва, М. Д. Йосипчук. – Лвів : Растр-7, 2007. – 408 с.
  8. Карпінський Ю. О. Орографічно-тріангуляційна цифрова модель рельєфу / Ю. О. Карпінський, А. А. Лященко //  Вісник геодезії та картографії. – 2000. –  Вип. 3. – С. 28–33.
  9. Катушков В. О. Прикладна фотограмметрія : навч. посіб. / В. О. Катушков, В. Г. Мар­хвіда, В. В. Пастух,   Ю. М. Панкратьєв, В. М. Сер­дюков. – К. : ICDO, 1994. – 280 с.
  10. Марусаж Х. Аналіз сучасних методів дослідження кількісних параметрів льодовиків / Х. Марусаж // Cучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2014. – Вип. І (27). – С. 109–117.
  11. Рассказова Н. С. Представление данных цифровых моделей рельефа в экологических геоинформа­ционных системах: (на примере геоинформа­цион­ной системы Шершневского водохранили­ща) / Н. С. Рассказова, А. В. Бобылев // Вестник Челябинского государственного университета. – 2010. – Вип. 8 (189). –  С. 36–39.
  12. Технічні характеристики Canon EOS 450D [Елект­ронний ресурс]. – Режим доступу:  http://www.canon.ua/
  13. Третяк К. Аналіз результатів моніторингу острівних льо­довиків Антарктичного узбережжя циф­ровим стереофотограмметричним методом /  К. Тре­тяк, В. Глотов, Ю. Голубінка // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. – 2013. – Вип. 2 (26). –  С. 130–136.
  14. Третяк К. Р. Значення поверхневих об’ємів острівних льодовиків Антарктичного узбережжя як показ­ник зміни кліматичних умов / К. Р. Третяк, В. М. Глотов, Ю. І. Голубінка // Український Антарктичний журнал. – 2013. – Вип. 12. – С. 69–82.
  15. Cahyono B. K. Landslide detection on slope area by using close–range photogrammetric data / B. K. Cahyono, A. N Matori. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. researchgate.net/publication/266064995.
  16. Cahyono B. K. Characterizing accuracy of DEM Derived from Close–Range Photogrammetric Data / B. K. Cahyono, A. N Matori, D. Atunggal, A. Basith. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://repository.ugm.ac.id/id/eprint/93161.
  17. Chandler J. Monitoring river channel change using terrestrial oblique digital imagery and automated digital photogrammetry / J. Chandler, P. Ashmore, C. Paola, M. Gooch // Annals of the Association of American Geographers. – 2002. – Vol. 92(4). – P. 631–644.
  18. Dai T. F. An optimized gravity terrain correction algorithm and test results from the Rio Tinto Valley, Spain / D. Ting–Fan, G. M. Hollyer.  [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.geosoft.com/resources.
  19. Dyurgerov M. Reanalysis of Glacier Changes: From the IGY to the IPY, 1960–2008 / M. Dyurgerov // Материалы гляциологических исследований. – 2010. –  Вип. 108. –  С. 116.
  20. Hlotov V. Report on photogrammetric research conducted at the Antarctic station “Academician Vernadskyy” / Alessandro Capra, Reinhard Dietrich (Eds.) // Geodetic and Geophysical Obser­vations in Antarctica: An Overview in the IPY Perspective. –  Berlin: Springer Berlin Heidel- berg. –  2008. – Р. 333–345.
  21. Karabork Н. Investigation of accuracy for digital elevation models generated with different methods in photogrammetry / Н. Karabork, F. Yildiz, E. Cos­kun, H. Yilmaz, M. Yakar // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 12–23 July, Istanbul, Turkey, 2004. – Vol. XXXV. – P. 156–161.
  22. Kaufmann V. Documentation of the retreat of Gössnitzkees and Hornkees glaciers (Hohe Tauern Range, Austria) for the time period 1997–2006 by means of aerial photogrammetry / V. Kaufmann., R. Ladstädter // Proceedings of the 6th ICA Moun­tain Cartography Workshop, 11–15 February,  Lenk, Switzerland, 2008. – P. 115–123.
  23. Kaufmann V. Application of terrestrial photogrammetry for Glacier monitoring in alpine environments / V. Kaufmann., R. Ladstädter // The International Archi­ves of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 3–11 July, Beijing, China, 2008. – Vol. XXXVII. – P. 813–818.
  24. Kienzle S. The effect of grid cell size on major terrain derivative / S. Kienzle // Proceedings: ESRI User Conference, 09–13August, San Diego, CA, 2004. – P. 14
  25. Krimmel R. Mass balance and volume of South Cascade Glacier, Washington, 1958–1985. / R. Krimmel // Glacier fluctiation and climatic change. – 1989, Amsterdam: Kluwer Academic Publishers. – P. 193–206
  26. Matthews N. A. Aerial and close–range photogram­metric technology: providing resource documen­tation, interpretation, and preservation / N. A. Mat­thews // Technical Note 428, U.S. Department of the Interior, Bureau of Land Management, National Operations Center, Denver, Colorado. – P.  42.
  27. Sanz–Ablanedo E. Studying glacial melt processes using sub–centimeter DEM extraction and digital close–range photogrammetry / E. Sanz–Ablanedo, J.H. Chandler, T.D.L. Irvine–Fynn // The Interna­tional Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 25 August – 01 September, Melbourne, Australia,  2012. – Vol. XXXIX. – P. 435–440.
  28. Sokol S. Influence of the density of source data on a volume estimation using DEM / S. Sokol, M. Lip­tak, M. Bajtala // Inżynieria Mineralna, Polskie To­warzystwo Przeróbki Kopalin. – 2014. – Vol. 1. – P. 39–45.
  29. Triglav M. Measuring small glaciers in Slovenia: connecting geodetic measurements and non–metric imagery for glacier measurements / M. Triglav, M. Zorn. GIM international may 2013. – P. 24–27.
  30. Winkler M. Kilimanjaro ice cliff monitoring with close range photogrammetry / M. Winkler, W. T. Pfef­fer, K. Hanke // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 25 August – 01 September, Melbourne, Australia,  2012. – Vol. XXXIX. – P. 441–446.
  31. Zemp M. Assessment of the status of the development of the standards for the Terrestrial Essential Climate Variables – T6 – Glaciers and Ice Caps / M. Zemp, I. Gärtner-Roer, W. Haeberli, M. Hoelzle, F. Paul // Global Terrestrial Observing System GTOS-61. – Rome. – 2009. – 17 р.