Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS

У даній статті розглядається web#сервіс для оцінювання біорізноманіття Причорноморського регіону України, спільно розроблений вченими Інституту космічних досліджень НАНУ–НКАУ та Наукового центру аерокосмічних досліджень Землі НАНУ в рамках інноваційного проекту НАН України. Описана методика оцінюва...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2007
Hauptverfasser:	Куссуль, Н.М., Попов, М.О., Шелестов, А.Ю., Станкевич, С.А., Корбаков, М.Б., Кравченко, О.М., Козлова, А.О.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Національна Академія наук України 2007
Schlagworte:	Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/604
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS / Н.М. Куссуль, М.О. Попов, А.Ю. Шелестов, С.А. Станкевич, М.Б. Корбаков, О.М. Кравченко, А.О. Козлова // Наука та інновації. — 2007. — Т. 3, № 6. — С. 13-25. — Бібліогр.: 18 назв. — укp.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-604
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-6042017-02-25T19:30:25Z Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS Куссуль, Н.М. Попов, М.О. Шелестов, А.Ю. Станкевич, С.А. Корбаков, М.Б. Кравченко, О.М. Козлова, А.О. Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України У даній статті розглядається web#сервіс для оцінювання біорізноманіття Причорноморського регіону України, спільно розроблений вченими Інституту космічних досліджень НАНУ–НКАУ та Наукового центру аерокосмічних досліджень Землі НАНУ в рамках інноваційного проекту НАН України. Описана методика оцінювання видового різноманіття з використанням космічних зображень, в основу побудови якої покладено екосистемний підхід. Рассматривается web-сервис для оценивания биоразнообразия Причерноморского региона, совместно разработанный учеными Института космических исследований НАНУ–НКАУ и Научного центра аэрокосмических исследований Земли НАНУ в рамках инновационного проекта НАН Украины. Описана методика оценки видового разнообразия с использованием космических изображений, в основу построения которой положен экосистемный подход. This article gives an overview of the web-service for estimate of the pre-Black Sea area biodiversity in Ukraine. The service was developed by cooperative system of Space Research Institute of NASU-NSAU and Scientific Center for Aerospace Research of the Earth of NASU within the innovative project of NAS of Ukraine. The estimation procedure using the space images is based on the ecosystem method. 2007 Article Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS / Н.М. Куссуль, М.О. Попов, А.Ю. Шелестов, С.А. Станкевич, М.Б. Корбаков, О.М. Кравченко, А.О. Козлова // Наука та інновації. — 2007. — Т. 3, № 6. — С. 13-25. — Бібліогр.: 18 назв. — укp. 1815-2066 DOI: doi.org/10.15407/scin3.06.013 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/604 uk Національна Академія наук України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України
spellingShingle	Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Куссуль, Н.М. Попов, М.О. Шелестов, А.Ю. Станкевич, С.А. Корбаков, М.Б. Кравченко, О.М. Козлова, А.О. Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
description	У даній статті розглядається web#сервіс для оцінювання біорізноманіття Причорноморського регіону України, спільно розроблений вченими Інституту космічних досліджень НАНУ–НКАУ та Наукового центру аерокосмічних досліджень Землі НАНУ в рамках інноваційного проекту НАН України. Описана методика оцінювання видового різноманіття з використанням космічних зображень, в основу побудови якої покладено екосистемний підхід.
format	Article
author	Куссуль, Н.М. Попов, М.О. Шелестов, А.Ю. Станкевич, С.А. Корбаков, М.Б. Кравченко, О.М. Козлова, А.О.
author_facet	Куссуль, Н.М. Попов, М.О. Шелестов, А.Ю. Станкевич, С.А. Корбаков, М.Б. Кравченко, О.М. Козлова, А.О.
author_sort	Куссуль, Н.М.
title	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
title_short	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
title_full	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
title_fullStr	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
title_full_unstemmed	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS
title_sort	інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону україни в контексті розвитку українського сегмента системи geoss
publisher	Національна Академія наук України
publishDate	2007
topic_facet	Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/604
citation_txt	Інформаційний сервіс оцінювання видового різноманіття рослинного і тваринного світу причорноморського регіону України в контексті розвитку українського сегмента системи GEOSS / Н.М. Куссуль, М.О. Попов, А.Ю. Шелестов, С.А. Станкевич, М.Б. Корбаков, О.М. Кравченко, А.О. Козлова // Наука та інновації. — 2007. — Т. 3, № 6. — С. 13-25. — Бібліогр.: 18 назв. — укp.
work_keys_str_mv	AT kussulʹnm ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT popovmo ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT šelestovaû ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT stankevičsa ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT korbakovmb ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT kravčenkoom ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss AT kozlovaao ínformacíjnijservísocínûvannâvidovogoríznomaníttâroslinnogoítvarinnogosvítupričornomorsʹkogoregíonuukraínivkontekstírozvitkuukraínsʹkogosegmentasistemigeoss
first_indexed	2025-07-02T04:21:12Z
last_indexed	2025-07-02T04:21:12Z
_version_	1836507540279525376
fulltext	Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України 13© Н. М. Куссуль, М. О. Попов, А. Ю. Шелестов, С. А. Станкевич, М. Б. Корбаков, О. М. Кравченко, А. О. Козлова, 2007 1. ВСТУП Сталий розвиток інформаційного суспільст# ва неможливий без активного використання спостережень Землі з космосу для задово# лення життєво важливих потреб людства: зменшення збитків від природних і техноген# них катастроф, охорони навколишнього се# редовища, управління енерго# та водними ре# сурсами, поліпшення якості життя тощо. На даний час системи забезпечення ко# ристувачів даними спостереження Землі з космосу в тій чи іншій формі існують або створюються у багатьох країнах світу (навіть у традиційно далеких від космічних дослі# джень), а також на міждержавному рівні. Ха# рактерним прикладом міжнародних систем подібного типу є Європейська ініціатива GMES (Global Monitoring for Environmental Security) [1, 2], спрямована на розв'язання завдань безпеки і екологічного моніторингу, та глобальна система систем спостереження Землі GEOSS (Global Earth Observation System of Systems) [3]. При цьому використо# вуються стандарти обміну даними і результа# тами їх обробки, що створюються в рамках ініціативи INSPIRE [6]. Дана ініціатива спрямована на створення інноваційних – ефективних, сталих та дружніх до користу# вачів – інформаційних сервісів для під# тримки прийняття рішень щодо поперед# ження екологічної деградації та інших сти# хійних лих, а також для запобігання їх наслідкам [2]. На даному етапі реалізації ініціативи GMES основне завдання полягає у гармоні# зації діяльності країн та організацій, співро# бітництво яких повинно бути спрямоване не просто на розвиток технологій збору та об# роблення даних, а на розв'язання конкретних Н. М. Куссуль1, М. О. Попов2, А. Ю. Шелестов1, С. А. Станкевич2, М. Б. Корбаков1, О. М. Кравченко1, А. О. Козлова2 1Інститут космічних досліджень НАНУ–НКАУ, Київ 2Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі НАН України, Київ ІНФОРМАЦІЙНИЙ СЕРВІС ОЦІНЮВАННЯ ВИДОВОГО РІЗНОМАНІТТЯ РОСЛИННОГО І ТВАРИННОГО СВІТУ ПРИЧОРНОМОРСЬКОГО РЕГІОНУ УКРАЇНИ В КОНТЕКСТІ РОЗВИТКУ УКРАЇНСЬКОГО СЕГМЕНТА СИСТЕМИ GEOSS Анотація: В даній статті розглядається web#сервіс для оцінювання біорізноманіття Причорноморсько# го регіону України, спільно розроблений вченими Інституту космічних досліджень НАНУ–НКАУ та Наукового центру аерокосмічних досліджень Землі НАНУ в рамках інноваційного проекту НАН Ук# раїни. Описана методика оцінювання видового різноманіття з використанням космічних зображень, в основу побудови якої покладено екосистемний підхід. Ключові слова: біорізноманіття, GEOSS, GMES, web#сервіси. Наука та інновації.2007.Т 3.№ 6.С. 13–25. 14 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 тематичних задач. В Україні рівень організа# ції спостереження Землі (як і загальний рі# вень космічних досліджень) досить високий. Тому участь України у реалізації ініціативи GMES має неабияке значення. Всесвітня "система систем" GEOSS [3] повинна об'єднати існуючі в усьому світі сис# теми, пов'язані з проведенням спостережень Землі та використанням їх результатів. На відміну від європейської (регіональної) сис# теми GMES, система GEOSS призначена для об'єднання дій щодо спостереження Землі як на державному рівні, так і на рівні окремих функціонуючих регіональних систем. З од# ного боку, глобальність системи GEOSS по# лягає у залученні якнайбільшої кількості країн та організацій, а з іншого боку, у розг# ляді тільки тих процесів, що відбуваються у великому масштабі, який суттєво більший, ніж масштаб окремої країни. GEOSS виступає як "система систем", складовими частинами якої повинні стати існуючі та майбутні системи спостереження Землі зі збереженням їх повноважень та на# ціональної приналежності. В рамках GEOSS буде створено всеохоплюючу концептуальну та організаційну структуру, що дасть мож# ливість об'єднати діяльність у галузі спосте# реження Землі для забезпечення потреб кін# цевих користувачів. При цьому GEOSS не переслідує ціль звести існуючі системи в єдину, монолітну систему з централізованим управлінням. Основним принципом управ# ління "системою систем" є принцип прий# няття рішень на найнижчому рівні ієрархії, що є достатньо компетентним для їх прий# няття. В Україні накопичено значний досвід у розв'язанні прикладних задач з використан# ням космічних даних, а також розробки інформаційних систем [4]. Зокрема, в уста# новах Відділення наук про Землю НАН Ук# раїни створено понад 50 методик розв'язання різних тематичних задач з використанням даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). У свою чергу, в Інституті космічних досліджень НАНУ–НКАУ та в Інституті кі# бернетики НАНУ є значний доробок в галузі високопродуктивних обчислень та розробки розподілених систем. Тому основною метою для України в кон# тексті участі в програмі GMES та розбудові "системи систем" GEOSS є створення інфор# маційної інфраструктури, яка має об'єднати доробки організацій з різних прикладних об# ластей та забезпечити впровадження інфор# маційних сервісів, що працюватимуть в авто# матизованому режимі та забезпечуватимуть користувачів даними спостереження Землі з космосу та результатами їх обробки [5]. Саме на відпрацювання технології реалі# зації інформаційних сервісів на базі доробку інститутів різних відділень НАНУ був спря# мований інноваційний проект, який викону# вався фахівцями Інституту космічних дослі# джень НАНУ–НКАУ та Наукового центру аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАНУ. У рамках даного проекту було реалізовано інформаційний сервіс оцінки видового різноманіття рослин# ного і тваринного світу Причорноморського регіону України, що відповідає одному з пріоритетних напрямків розвитку системи GEOSS. Оскільки сервіс реалізовано з дотриман# ням відкритих стандартів та принципів роз# будови системи GEOSS, то створену інфор# маційну інфраструктуру можна розглядати як пілотну версію українського сегменту GEOSS. Розроблена пілотна інформаційна система базується на стандартах представ# лення та передачі геопросторової інформації, розроблюваних в межах міжнародної ініціа# тиви INSPIRE [6]. У даній роботі описано алгоритм оціню# вання видового різноманіття рослинного і тваринного світу Причорноморського регіо# ну України в контексті розвитку українсько# 15НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України го сегменту системи GEOSS, підхід до його реалізації у вигляді інформаційного сервісу, а також інші результати, отримані в процесі виконання інноваційного проекту. 2. ОСНОВНІ ПІДХОДИ ДО ОЦІНЮВАННЯ РІЗНОМАНІТТЯ МІЖ ВИДАМИ ЯК ОДНОГО З ОСНОВНИХ КОМПОНЕНТІВ БІОРІЗНОМАНІТТЯ Серед пріоритетних тематичних напрямів, що визначені у 10#річному плані розвитку "системи систем" GEOSS, окреме місце зай# мають задачі оцінювання та поліпшення еко# логічного стану довкілля. До таких задач відносяться моніторинг та управління водни# ми ресурсами, оптимальне землекористуван# ня та оцінювання біорізноманіття, яке відно# сять до основних характеристик стану еко# систем. У даній роботі при оцінюванні видового різноманіття рослинного і тварин# ного світу Причорноморського регіону Ук# раїни основна увага приділяється видам ви# щих судинних рослин та ссавців. Успішне збереження біорізноманіття не# можливе без розроблення чіткої наукової концепції його оцінювання та моніторингу. Необхідно зазначити, що при уважному пе# регляді визначення терміну "біорізноманіт тя", юридично закріпленого у Конвенції про біологічне різноманіття (1992), стає зрозу# мілим, що кількісне визначення різноманіт# ності одразу в рамках виду, між видами і різ# номанітності екосистем не уявляється мож# ливим, оскільки це окремі системи різних рівнів організації. Навряд чи варто оцінюва# ти разом варіабельність живих організмів з "наземних, морських та інших водних еко# систем", адже причини і механізми форму# вання різноманіття в них відрізняються. Звідси стає очевидним, що для кількісного оцінювання біорізноманіття і визначення йо# го просторового розподілу необхідне певне звуження узагальненого поняття. У більшості випадків варіабельність жи# вих організмів розглядають з таксономічної точки зору як різноманіття видів рослин і тварин. Таке трактування, по#перше, у жод# ному разі не суперечить визначенню Конвен# ції про біологічне різноманіття, являючись одним з його аспектів, по#друге, дає можли# вість врешті#решт наблизитися до кількісно# го визначення феномену біологічного різно# маніття. Перспективи вивчення і картографуван# ня видового різноманіття територій пов'язу# ють з використанням матеріалів ДЗЗ та гео# інформаційних технологій. Розробка на їх основі комплексного підходу до оцінюван# ня і картографування видового різноманіття, зокрема наземних природних угруповань, є актуальною для інформаційної підтримки та планування природоохоронної діяльності. Важливим завданням під час реалізації цього підходу є визначення показників, які харак# теризують біорізноманіття і можуть бути іден# тифіковані з використанням даних ДЗЗ [7]. Видове різноманіття характеризується двома критеріями. Перша складова – видове багатство, тобто загальне число наявних ви# дів. Другий важливий аспект різноманіття – рівномірність розподілу видів, яка базується на визначенні положення виду в структурі домінування на основі мір значущості [8]. У дослідженнях видового різноманіття, зокрема при його оцінюванні, широко вико# ристовується ентропійний індекс Шеннона [9] (1) де N – кількість видів, Pi – значущість виду i. Необхідність врахування в індексі не ли# ше багатства видів, а й рівномірності їх роз# поділу за будь#якою ознакою обумовлює трудомісткість необхідних обчислень. Залу# чення в процес обчислень індексу видового різноманіття за Шенноном даних ДЗЗ та су# ∑ = = N i ii PPB 1 2log , 16 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 часних інформаційних технологій обробки аерокосмічних зображень може додати ряд суттєвих переваг. Зокрема, це дасть змогу значно розширити територію досліджень, от# римати реальну інформацію щодо просторо# вого розподілу рослинних угруповань та забезпечити можливість її постійного онов# лення. У свою чергу, подання даних у цифро# вому вигляді дасть можливість забезпечити їх ефективне оброблення та візуалізацію. 3. МЕТОДИКА ОЦІНЮВАННЯ ВИДОВОГО РІЗНОМАНІТТЯ Для побудови методики оцінювання видово# го різноманіття використовувався екосистем# ний підхід, запропонований А. Н. Кисельо# вим [10]. Його ідея полягає в тому, що оціню# вання біорізноманіття може спиратися на будь#які інтегральні характеристики, які за# безпечують "представництво" усіх біокомпо# нентів. Основний зміст екосистемного підхо# ду зводиться ось до чого: елементи живої та неживої природи знаходяться у тісному зв'я# зку та взаємодії один з одним, тобто утворю# ють еко# або геосистеми різних рівнів та різ# ної тривалості існування. Підпорядкування цих елементів один одному за спрощеною схемою виглядає так: умови навколишнього середовища або середовища існування (рель# єф, клімат, гідрологічні умови, літологія та ін.) визначають процеси заселення певної те# риторії видами рослинності, що в свою чергу створює умови становлення та розвитку тва# рин. Безперечно, в реальних екосистемах процеси взаємодії значно складніші, але спрощена схема також є досить корисною. Видове багатство біологічного комплек# су можна пов'язати з цілим рядом факторів з декількох категорій. По#перше, це "геогра# фічні" фактори, а саме широта місця та висо# та над рівнем моря. Вони часто пов'язуються з видовим різноманіттям, але для його визна# чення безпосередньо їх використовувати не можна. Якщо видове різноманіття змінюєть# ся зі зміною широти, це означає, що є інший фактор, який залежить від неї і безпосе# редньо впливає на угрупування. До факторів, що мають тенденцію корелювати з широтою, відносять продуктивність середовища та клі# матичну змінюваність [11]. На даний час механізми впливу наведе# них факторів на темпи, форми і спрямова# ність диференціації біоти вже достатньо ши# роко висвітлені в різних джерелах. Серед них, для подальшого моделювання, визнача# лися ті, які можуть бути визначені за даними ДЗЗ (табл. 1) [12]. Для отримання чисельних характерис# тик вищевказаних факторів використовува# лись стандартні інформаційні продукти сен# сорів ДЗЗ MODIS та AMSR#E, а також дані чисельної моделі рельєфу DEM, створеної у рамках космічної місії SRTM. Опис продук# тів, що використовувались для розв'язання поставленої задачі, наведено в табл. 2. Для зв'язку видового різноманіття та ря# ду факторів, які на нього впливають, було ви# користано модель, засновану на нечіткій ло# гіці [13]. Завдяки цьому вдалося описати класичні детерміновані взаємозв'язки з не# визначеними або погано визначеними пара# метрами і статистичні залежності з невідоми# ми законами розподілу, а також формалізува# ти експертні уявлення про характер процесів в досліджуваних екосистемах. Нехай відомі кількісні значення факторів, що впливають на оцінку біорізно# маніття B, де n – загальна кількість факторів. Для кожного з m класів земного покриття ландшафту можна визначити потенційно можливе різноманіття видів , яке при використанні індексу Шеннона (1) ціл# ком визначиться кількістю характерних біо# логічних видів даного класу і буде скла# дати (2))( 02 )( 0 log jj NB = ( ) 0 jN ( ) 0 , 1...jB j n= , 1...iF i n= . , 17НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Базою для оцінювання видового різнома# ніття природних угруповань певної території служить класифікація покрить ландшафту. Її можна одержати за даними ДЗЗ і наземних вимірювань [14]. Саме заради неї виконуєть# ся оцінка потенційного видового різноманіт# тя для кожного класу земної поверхні за (2). Якщо можливості космічного знімання да# ють можливість виконати класифікацію рос# линності за видами, то можна отримати без# посередню оцінку видимого різноманіття території, до якого віднесені різноманіття на# ведених факторів та їх проявів на території дослідження, а також тих компонентів видо# вого різноманіття, які реєструються засоба# ми ДЗЗ. Можна також встановити залеж# ність між видимим і прихованим різноманіт# тям (тобто тими його компонентами, які не можна прямо визначити за космічними знім# ками) і обчислити загальне видове різнома# ніття для кожної ділянки ландшафту [15]. Далі на основі відомих екологічних моде# лей, статистичних залежностей або експерт# них уявлень про вплив цього фактору на ви# Таблиця 1. Фактори, що обумовлюють різноманіття видів і можуть бути визначені за даними ДЗЗ Таблиця 2. Стандартні інформаційні продукти ДЗЗ, що використовуються для оцінювання видового різноманіття Сенсор Продукт Просторова розрізненість Період поновлення MODIS MOD12Q1 – типи покрить ландшафту 1 км 96 діб та щорічно MOD03A2 — геолокаційні дані 1 км щоденно MOD05L2 — повний водозбір 1 км, 5 км півдоби – день та ніч MOD11A1 — температура поверхні 1 км півдоби – день та ніч MOD13Q1 — вегетаційні індекси 250 та 500 м, 1 км 16 діб та щомісячно MOD15A2 — листяне покриття 250 та 500 м, 1 км 16 діб, щомісячно та щорічно MOD17A3 — продуктивність рослинності 500 м та 1 км 8 діб та щорічно AMSR#E AE_Land3 – рівень вологості ґрунту 74 × 43 км щоденно SRTM DEM – цифрова модель рельєфу 90 м не змінюється Фактор Показник Діапазон значень Оптимальне значення Рельєф місцевості середньодобове сонячне опромінення 0 – 300 Вт/м2 на добу максимум Вода вологість ґрунту 0–100 % максимум Тепло денна та нічна температури 253–323 К 293 К Опади середньорічна кількість осадженої води 0 – 200 мм максимум Рослинність вегетаційний індекс #1 ÷ +1 максимум Життєва активність відносна кількість засвоєного рослинністю випромінювання #1 ÷ +1 максимум Життєва ефективність чиста продуктивність рослинності 0–600 кг/м2 карбону на рік максимум 18 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Таблиця 3. Функції належності для вхідних даних Назва фактора Показник Базовий продукт Функція належності Водозбір кількість опадів, мм MOD05L2 Температура температура поверхні, °C MOD11A1 Рослинність Enhanced Vegetation Index (EVI) MOD13Q1 Ефективність фотосинтезу Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) MOD15A2 Продуктивність рослинності Net Primary Production (NPP) кг·C/(м2·рік) MOD17A3 19НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Закінчення табл. 3. дове різноманіття для кожного з n факторів визначається вигляд функції належності впливу для всього діапазону можливих значень . Якщо всі функції належності виз# начені, можна обчислити спільну функцію належності вектора факторів. Теоретич# ним обґрунтуванням цього визначення може служити висновок про існування обмежую# чого фактора для будь#якого вектора факто# рів [8, 13]. У цьому разі природною операцією виз# начення спільної функції належності буде нечітка кон'юнкція: (3) Після визначення обмежуючої функції на# лежності (3) та показника потенційного ви# дового різноманіття (2) можна знайти поточ# ну оцінку індексу видового різноманіття B: (4) Для реалізації (3) визначені допоміжні функції належності для кожного вхідного інформаційного продукту (їх наведено у табл. 3). iµ 00BB µ= )(& 1 0 ii n i Fµµ = = 0µ iF ( )i iFµ iF 4. РЕАЛІЗАЦІЯ ПРОГРАМНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ З СЕРВІСОМ ОЦІНЮВАННЯ ВИДОВОГО РІЗНОМАНІТТЯ При реалізації інформаційної інфраструкту# ри для оцінювання видового різноманіття за супутниковими даними можна виділити такі крупноблочні операції: � завантаження вхідних даних; � попіксельне суміщення вхідних даних; � застосування методики оцінювання різ# номаніття. У створюваній інформаційній інфраст# руктурі ці операції необхідно реалізувати у вигляді функціональних компонентів відпо# відно до міжнародних стандартів. 4.1. Вхідні дані для оцінювання видового різноманіття У процесі оцінювання видового різноманіття виникає необхідність у регулярному отри# манні великих об'ємів різнорідних даних з різних джерел. У табл. 4 наведено детальну інформацію про джерела отримання вхідних Назва фактора Показник Базовий продукт Функція належності Вологість ґрунту вміст води в ґрунті, г/см3 AE_Land3 Сонячна освітленість середньодобове надходження со# нячної радіації, Вт/м2 SRTM DEM . . 20 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 даних. Вхідні дані SRTM DEM можуть бути отримані одноразово. Всі інші дані повинні завантажуватися на регулярній основі. Усі продукти MODIS, окрім MOD03A2 та MOD05L2, належать до третього рівня об# робки і утворюють на поверхні Землі регу# лярну сітку. Досліджуваним територіям за схемою покриття MODIS відповідають квад# рати з координатами H19V03; H19V04; H20V03; H20V04; H21V03; H21V04. На відміну від інших даних MODIS про# дукти MOD03A2 та MOD05L2 належать до другого рівня обробки і є безпосередніми ре# зультатами вимірювань супутника, обробле# ними за певним алгоритмом. Для визначення необхідних для роботи файлів потрібно отри# мати та обробити файли метаданих, які опи# сують інформацію, що зберігається у файлах даних, та містять координати кутів відпо# відного супутникового зображення. 4.2. Суміщення вхідних даних Описані вище операції (2)–(4) здійснюються для всіх елементів космічних зображень, що містять значення . Очевидно, що перед по#iF чатком оцінки видового різноманіття всі за# діяні інформаційні шари повинні бути попік# сельно суміщені між собою. Метою попіксельного суміщення даних є переведення множини геопросторових зоб# ражень у таку форму, в якій пікселям з одна# ковими відносними ортогональними коорди# натами відповідають ділянки з однаковими реальними географічними координатами. Ре# зультатом суміщення має бути ряд зобра# жень з однаковою розрізненністю та розмі# ром пікселів, що покривають одну й ту ж са# му ділянку земної поверхні. Для дослідження було обрано Причорно# морський регіон України включаючи півост# рів Крим. Межі досліджуваної частини пока# зано на рис. 1. Для виконання операцій суміщення та перепроектування вхідних даних було вико# ристано стандартний інструментарій (табл. 5). Необхідність використання різноманітного інструментарію для виконання однієї задачі зумовлюєтся тим, що формати вхідних даних є суттєво різними і не завжди повністю відповідають заявленим стандартам. Тип вхідних даних Джерело даних Web#адреси MOD03A2 – геолокаційні дані LAADS (Level 1 and Atmosphere Archive and Distribution System) http://ladsweb.nascom.nasa.gov/index.html MOD05L2 – повний водозбір MOD11A1 – температура поверхні LP DAAC (Land Processes Distributed Active Archive Center) http://edcdaac.usgs.gov/main.asp MOD12Q1 – типи покрить ландшафту MOD13Q1 – вегетаційні індекси MOD15A2 – листяне покриття MOD17A3 – продуктивність рослинності AE#Land3 – вологість ґрунту NCIDS (National Snow and Ice Center) http://nsidc.org/ SRTM DEM – чисельна модель рельєфу CGIAR#CSI http://srtm.csi.cgiar.org/ Таблиця 4. Джерела вхідних даних 21НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України За спільну проекцію для вхідних даних було обрано рівновелику конічну проекцію Альберта [16] через її широку підтримку ін# струментальними засобами та відсутність спотворень площі елементів. Параметри об# раної проекції наведено у табл. 6. 4.3. Засоби програмної реалізації та результати оцінювання видового різноманіття Для програмної реалізації методики оціню# вання видового різноманіття було викорис# тано алгоритмічну мову Python з розширен# ням Numeric Python, що містить векторну ре# алізацію операцій над масивами. Крім того, для прискорення роботи програми частина функціональності (векторна реалізація ряду допоміжних обчислювальних функцій) була реалізована у вигляді бінарних розширень Python на алгоритмічній мові C. Це дало мож# ливість прискорити виконання відповідних операцій на декілька порядків. Результатом роботи розроблених прог# рамних компонентів є геоприв'язаний файл у форматі GeoTIFF, що містить оцінку індексу видового різноманіття рослинного і тварин# Таблиця 5. Інструментарій для попіксельного суміщення вхідних даних Тип вхідних даних Інструментарій Web#адреси MOD05L2 – повний водозбір MODIS Swath Reprojection Tool http://edcdaac.usgs.gov/landdaac/tools/mrtswat/ index.asp MOD12Q1 – типи покрить ландшафту MODIS Reprojection Tool http://lpdaac.usgs.gov/landdaac/tools/modis/ index.asp MOD11A1 – температура поверхні MOD13Q1 – вегетаційні індекси MOD15A2 – листяне покриття MOD17A3 – продуктивність рослинності AE#Land3 – вологість грунту GDAL (Geospatial Data Abstraction Layer) http://www.remotesensing.org/gdal/ SRTM DEM – чисельна модель рельєфу Таблиця 6. Параметри спільної проекції вхідних даних Параметр Значення Перша стандартна паралель 40 Друга стандартна паралель 50 Центральна широта 45 Центральна довгота 30 Зсув на північ 0 Зсув на схід 0 Рис. 1. Межі досліджуваної частини території України 22 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 ного світів для Причорноморського регіону України. Приклад результуючого зображен# ня наведено на рис. 2. 4.4. Реалізація сервісу оцінювання видового різноманіття Для представлення отриманих результатів через мережу Internet було розроблено кар# тографічний web#додаток, який надає корис# тувачу можливість переглядати оцінку індек# су видового різноманіття рослинного і тва# ринного світу Причорноморського регіону України за допомогою інтерактивного кар# тографічного інтерфейсу. Web#інтерфейс сис# теми було створено за допомогою каркасу Cartoweb (http://www.cartoweb.org/). Де# тально принципи розробки картографічних web#сервісів розглядаються у роботі [17]. Web#додаток інтегровано до Internet#порталу системи GEO Ukraine, який можна знайти за адресою http://geo#ukraine.org.ua. Приклади інтерфейсу користувача сервісу наведено на рис. 3 і 4. 5. ВИСНОВКИ ТА НАПРЯМКИ ПОДАЛЬШИХ РОБІТ На прикладі спільного проекту ІКД НАНУ– НКАУ та ЦАКДЗ НАНУ інноваційний шлях міждисциплінарних наукових досліджень та виконання робіт довів свою доцільність та ефективність, оскільки при цьому наукові ре# зультати високого рівня можна довести до кінцевого користувача за обмежений часо# вий термін, отримавши якісно нові науко# місткі інформаційні продукти. Розроблений сервіс оцінки видового різ# номаніття дозволяє оперативно та регулярно отримувати дані про його рівень на досліджу# ваній території України та відслідковувати глобальні зміни в його стані. Це дає можли# вість вчасно відслідковувати негативні зміни в екології регіонів та забезпечувати підтрим# ку в процесі прийняття рішень у галузі при# родокористування. Результати, отримані при виконанні спільного конкурсного проекту, також слід розглядати як істотний внесок України у роз# виток глобальної "системи систем" спостере# ження за навколишнім середовищем GEOSS. Реалізований картографічний сервіс відпові# дає відкритим стандартам OGC WMS та OGC WCS, що забезпечує його природну ін# теграцію з іншими картографічними сервіса# ми та GIS#системами. Подальше вдосконалення сервісу оціню# вання видового різноманіття можливе за ра# хунок використання космічних знімків висо# кої просторової роздільної здатності та виз# начення тенденцій зміни екосистем на основі багаторічних спостережень і дозволить отри# мати якісно нові наукові та прикладні ре# зультати, які забезпечать більш ефективне вирішення проблем екологічної безпеки та дадуть змогу значно підвищити якість і точ# ність прийняття управлінських рішень щодо природокористування. Відпрацьовані техно# логічні рішення забезпечать підґрунтя для розбудови українського сегменту "системи систем" GEOSS та створення нових іннова# ційних інформаційних продуктів та сервісів. Оскільки розвиток програми GMES та розбудова системи GEOSS передбачають об# робку великих об'ємів супутникових даних з Рис. 2. Карта видового різноманіття рослинного і тваI ринного світу за період від 07.04.2006 до 23.04.2006 23НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Рис. 3. Приклад результату роботи сервісу оцінювання видового різноманіття у вікні браузера Рис. 4. Результат роботи сервісу оцінювання видового різноманіття із збільшеним масштабом 24 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 застосуванням складних моделей (наприк# лад, метеорологічних, моделей процесів енергомасообміну в геосистемах тощо), то створення відповідних сервісів неможливе без використання суперкомп'ютерної техні# ки, високопродуктивних обчислень та Grid# інфраструктури для побудови ефективних розподілених систем [18]. Всі ці важливі ас# пекти повинні бути враховані при подальших дослідженнях. Таким чином, іноваційний шлях вико# нання наукових досліджень дасть можли# вість створити в Україні якісно новий рівень надання інформаційних послуг та внести суттєвий внесок у розбудову глобальних сис# тем моніторингу стану довкілля. ЛІТЕРАТУРА 1. Building a European information capacity for envi# ronment and security. A contribution to the initial period of the GMES Action Plan (2002–2003). // Office for Official Publications of the European Communities. – Luxembourg, 2004. – 238 p. 2. Global Monitoring for Environment and Security (GMES): Establishing a GMES capacity by 2008 – (Action Plan (2004–2008)). // Communication from the Commission to the European Parliament and the Council, Brussels, COM (2004) 65 final, 2004. – 23 p. 3. Global Earth Observation System of Systems (GEOSS) 10#Year Implementation Plan Reference Document. // ESA Publication Division, Nether# lands, 2005. – 209 p. 4. Система геоінформаційного космічного забезпе# чення. – www.cosmogis.org.ua. 5. Федоров О. П., Куссуль Н. Н., Шелестов А. Ю. Задачи и перспективы развития в Украине инфор# мационной системы наблюдения Земли из космо# са. // Проблемы управления и информатики. – 2005. – № 6. – С. 116–121. 6. Dufourmont H., Annoni A., De Groof H. INSPIRE – Work Programme Preparatory Phase 2005–2006. // ESTAT#JRC#ENV, 2004. – 78 p. 7. Багатоспектральні методи дистанційного зонду# вання Землі в задачах природокористування. / За ред. В. І. Лялько та М. О. Попова. – К.: Наук. дум# ка, 2006. – 360 с. 8. Одум Ю. Экология. – Т. 2. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1986. – 376 с. 9. Протасов А. А. Биоразнообразие и его оценка: Концептуальная диверсикология. – К.: Институт гидробиологии, 2002. – 108 с. 10. Киселев А. Н. Оценка и картографирование био# логического разнообразия (на примере При# морья). // Геоботаническое картографирование, 2000. – Т. 3. – С. 3–15. 11. География и мониторинг биоразнообразия. – М.: Изд#во научн. и уч.#метод. центра, 2002. – 432 с. 12. Станкевич С. А., Козлова А. О. Особливості роз# рахунку індексу видового різноманіття за резуль# татами статистичної класифікації аерокосмічних знімків. // Ученые записки Таврического нацио# нального университета им. В. И. Вернадского, 2006. – Т. 19 (58). – С. 144–150. 13. Козлова А. А., Станкевич С. А. Оценка и картог# рафирование биоразнообразия Северно#Причер# номорского региона Украины на основании мно# госпектральных космоснимков и геоинформаци# онных технологий. // Сборник тезисов Шестой украинской конференции по космическим иссле# дованиям. – Евпатория: ИКИ НАН Украины, 2006. – С. 117. 14. Попов М. О., Станкевич С. А., Козлова А. О. Удос# коналена процедура класифікування багатоспект# ральних аерокосмічних зображень при оцінюванні біорізноманіття Північно#Причорноморського ре# гіону України. // Тезисы докладов международ# ной научной конференции "Фундаментальные исследования важнейших проблем естественных наук на основе интеграционных процессов в обра# зовании и науке". – Севастополь: НПЦ ЭКОСИ– Гидрофизика, 2006. – С. 82–83. 15. Попов М. А., Станкевич С. А., Козлова А. А. Особенности использования многоспектральных аэрокосмических изображений при количествен# ной оценке видового разнообразия растительного покрова. // Тезисы докладов Четвёртой всерос# сийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". – М.: ИКИ РАН, 2006. – С. 225–226. 16. Snyder J. P. Map Projections – A Working Manual. U. S. Geological Survey Professional Paper 1395. – Washington: U. S. Government Printing Office, 1987. – P. 98–103. 17. Кравченко О. М., Шелестов А. Ю. Застосування реалізацій стандартів OGC для створення роз# поділених систем візуалізації та надання геопрос# торових даних. // Проблеми програмування. – 2006. – № 2–3. – С. 135–140. 18. Шелестов А. Ю., Куссуль Н. Н., Скакун С. В. Grid#технологии в системах мониторинга на осно# ве спутниковых данных. // Проблемы управления и информатики. – 2006. – № 1–2. – С. 259–271. 25НАУКА ТА ІННОВАЦІЇ. № 6, 2007 Науково�технічні інноваційні проекти Національної академії наук України Н. Н. Куссуль, М. А. Попов, А. Ю. Шелестов, С. А. Станкевич, М. Б. Корбаков, А. Н. Кравченко, А. О. Козлова. ИНФОРМАЦИОННЫЙ СЕРВИС ОЦЕНКИ БИОРАЗНООБРАЗИЯ ПРИЧЕРI НОМОРСКОГО РЕГИОНА УКРАИНЫ В КОНТЕКСТЕ РАЗВИТИЯ УКРАИНСКОГО СЕГI МЕНТА СИСТЕМЫ GEOSS. Аннотация: Рассматривается web#сервис для оценивания биоразнообразия Причерноморского реги# она, совместно разработанный учеными Института космических исследований НАНУ–НКАУ и На# учного центра аэрокосмических исследований Земли НАНУ в рамках инновационного проекта НАН Украины. Описана методика оценки видового разнообразия с использованием космических изобра# жений, в основу построения которой положен экосистемный подход. Ключевые слова: биоразнообразие, GEOSS, GMES, web#сервисы. N. N. Kussul, M. A. Popov, A. Yu. Shelestov, S. A. Stankevich, M. B. Korbakov, A. N. Kravchenko, A. O. Kozlova. INFORMATION SERVICE FOR ESTIMATE OF THE PREIBLACK SEA AREA BIOI DIVERSITY CONCERNING DEVELOPMENT OF THE UKRAINIAN SEGMENT OF GEOSS. Abstract: This article gives an overview of the web#service for estimate of the pre#Black Sea area biodiver# sity in Ukraine. The service was developed by cooperative system of Space Research Institute of NASU–NSAU and Scientific Center for Aerospace Research of the Earth of NASU within the innovative project of NAS of Ukraine. The estimation procedure using the space images is based on the ecosystem method. Keywords: Biodiversity, GEOSS, GMES, web#services. Надійшла до редакції 15.01.07.

Institution

Ähnliche Einträge