Сборник докладов ИСИ 2015

Величина θ принимает значения, превышающие НВ, в течение весьма краткого промежутка времени. Это объясняется быстрым (в зависимости от влагопроводности [9]) стеканием свободной «гравитационной» влаги из почвенной толщи в нижерасположенные слой почвогрунта. Когда величина θ принимает значения, не превышающие ВЗ, растения начинают увядать и утрачивают тургор. В гидрофизике почв НВ и ВЗ относятся к значениям капиллярного давления влаги, которые соответственно равны –330 и –15 000 см Н2О. С использованием решения уравнения Ричардса можно вычислить глубину почвенного слоя, на которой величина θ достигает значения ВЗ; кроме того, можно определить момент времени, когда θ = ВЗ.

Важную роль в расчете динамики почвенной влаги играет ОГХ. Измерение этой характеристики является весьма трудоемким. По этой причине обычно используется только главная десорбционная ветвь ОГХ. Однако, для водоудерживающей способности почвы свойственно явление гистерезиса. Если гистерезисом ОГХ пренебречь, то это может привести к значительным погрешностям в расчетах запасов почвенной влаги в доступной для растений форме. Что неминуемо приведет к неточностям в расчетах норм и сроков поливов.

Результаты. Теоретически обоснована и построена математическая модель гистерезисной ОГХ [10-12]. Разработана компьютерная программа «Hysteresis» [13, 14], которая позволяет проводить вычислительные эксперименты с построенной моделью гистерезисной ОГХ. Результаты экспериментов показали, что разность значений θ для одного и того же значения ψ , равного -330 Н2О, может достигать от 0,42 до 0,20 см3·см-3.

Это объясняется тем, что объемная влажность почвы определяется не только капиллярным давлением влаги, но и предысторией состояний воды в расчетном слое почвы, что и обусловлено явлением гистерезиса [15].

Из лабораторных опытов выявлено, что изотермы сорбционных равновесий почвенной влаги располагаются ниже изотерм десорбционных равновесий почвенной влаги. Поэтому на любой ветви увлажнения ОГХ величина θ при ψ = -330 Н2О принимает значения, меньшие

по сравнению с соответствующим значением величины θ на главной ветви иссушения ОГХ. Однако, по действующим правилам расчета поливных норм применяется именно значение величины θ на главной ветви иссушения ОГХ. Использование таким образом рассчитанной нормы полива приводит к состоянию воды в почве, которое характеризуется значением ψ > -330 Н2О. Такое состояние почвенной влаги оказывается неравновесным: избыток

гравитационной влаги стекает в нижерасположенные слои почвогрунта до тех пор, пока ψ

не достигнет значения -330 Н2О. При этом формируется влагозапас, характеризуемый разностью, меньшей, чем разность между НВ и ВЗ. Указанный избыток гравитационной влаги и составляет непроизводительный расход поливной воды. В практическом земледелии инженеры-мелиораторы обычно завышают поливные нормы для того чтобы достичь потенциального (максимально возможного) запаса почвенной влаги в доступной для растений форме. Для этого приходится увлажнять почву до влагонасыщения. Однако, при этом непроизводительный расход неминуемо увеличивается.

Вывод. Учет гистерезиса водоудерживающей способности почвы при оценивании почвенно-гидрологических условий, а также использование физически адекватной модели гистерезисной ОГХ, позволит существенно повысить точность расчета норм поливов.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Ленский В.В., Осипов Г.К. Концептуальные основы социальноэкономической оценки природно-ресурсного потенциала территории с учетом экологических факторов // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 1988. №4. С.87-89.

201

2. Арефьев Н.В., Венкель К.-О., Миршель В., Баденко В.Л., Терлеев В.В., Волкова Ю.В. Комплексная оценка агромелиоративных систем для планирования их реконструкции // В сборнике «Тенденции

развития агрофизики в условиях изменяющегося климата». СПб.: АФИ, 2012.						С.468-472.
3. Арефьев Н.В.,	Баденко В.Л.,	Волкова Ю.В.,		Терлеев В.В. Планирование			инвестиций	в
строительство и реконструкцию мелиоративных систем//Природообустройство. 2013. №3. С.32-37.
4. Арефьев Н.В.,	Баденко В.Л.,	Латышев Н.К.		Геоэкологические	подходы		к разработке
информационно-аналитических		систем	для	гидромелиоративного		строительства		и
природообустройства // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010.					№10. С.205-210.

5.Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Криулин К.Н., Осипов Г.К., Черняк М.Б. Мониторинг мелиорируемых земель на основе геоинформационных технологий // Мелиорация и водное хозяйство. 1998. №5. С.41-43.

6.Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Глядченкова Н.А. Определение водно-физических свойств почв при мелиоративных изысканиях // Мелиорация и водное хозяйство. – 2011. – №2. – С.18-21.

7.Терлеев В.В. Моделирование обмена, переноса и поглощения фосфора и калия в корнеобитаемом слое почвы. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук / Агрофизический научно-исследовательский институт РАСХН. Санкт-Петербург, 2001.

8.Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Муравьева Л.С. Агрофизические исследования почвы для технологий точного земледелия: постановка задачи и метод // Плодородие. – 2011. – №1. – С.29-31.

9.Банкин М.П., Заславский Б.Г., Терлеев В.В. Автоматизированная система определения влагопроводности почв // Научно-технический бюллетень по агрономической физике. – 1988. – Т.72. – С.33-36.

10. Терлеев В.В., Mirschel W., Баденко В.Л., Гусева И.Ю., Гурин П.Д. Физико-статистическая интерпретация параметров функции водоудерживающей способности почвы // Агрофизика. – 2012. – №4(8). – С.1-8.

11. Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В., Гурин П.Д. Моделирование главных ветвей иссушения и увлажнения петли гистерезиса водоудерживающей способности почвы // Агрофизика. – 2013. – №1(9). – С.22-29.

12. Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В., Гурин П.Д. Моделирование водоудерживающей способности почвы на основе представлений о капиллярном гистерезисе и логнормальном распределении пор по размерам: теория // Агрофизика. 2014. – №1. – С.9-19.

13.Терлеев В.В., Топаж А.Г. Расчет петли гистерезиса водоудерживающей способности почвы с использованием программы «HYSTERESIS» и возможность включения в систему «PESTINS» // В сб. «Фитосанитарная оптимизация агроэкосистем»: Материалы 3-го Всероссийского съезда по защите растений. – 2013. – С.516-520

14.Терлеев В.В., Топаж А.Г., Гурин П.Д. Программа «HYSTERESIS» для расчета сорбционных и десорбционных ветвей петли гистерезиса водоудерживающей способности почвы // В Сб. «Материалы науч. сессии по итогам 2012 года АФИ». – СПб.: АФИ, 2013. – С.161-166.

15.Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В. Уточненная оценка эффективных запасов продуктивной влаги с учетом гистерезиса водоудерживающей способности почвы // Метеорология и гидрология. – 2015. -№ 4. – С. 79-89.

УДК 528.854:631.4

К.Г. Моисеев, И.М. Мухина Агрофизический научно-исследовательский институт

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИФРАКТАЛЬНОГО ПОДХОДА К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ

НА СПУТНИКОВЫХ И АЭРОФОТОСНИМКАХ

Введение. Распознавание объектов на изображении производят на основе того факта, что даже топологически схожие, при одном масштабе, объекты имеют разную фрактальную размерность. Растительные сообщества фитоценозы и агроценозы характеризуются сложной пространственной структурой [1], зависящей от прихода и степени усвоения сообществом

202

фотосинтетически активной радиации (ФАР). Чем большее количество ФАР усваивает агрофитоценоз, тем более сложную пространственную структуру он имеет. На основе этого факта может быть построена технология идентификации качественного и количественного состава растительных сообществ по их изображениям – дистанционным фотоснимкам [2]. Решение задачи идентификации объектов и структуры объектов на изображении существенно облегчает решение производственных задач в ряде областей науки и производства, например: экологической оценке территории и экологическом мониторинге; проектировании объектов строительства в природообустройстве; рекультивации нарушенных земель; мониторинге последствий гидромелиорации с.-х. угодий; прогнозе продуктивности посевов с.-х. культур, оценке запасов продуктивной влаги в почве с учетом гистерезиса водоудерживающей способности почвы [3-7].

Актуально при распознавании объектов на изображении использовать фрактальную размерность геометрических, спектральных и др. характеристик структуры объекта. Однако правильных фракталов в природе не существует; можно говорить лишь о фрактальных явлениях или о квазифракталах – объектах, автомодельность которых соблюдается в некоторой пространственной области. Обычно природные фракталы имеют несколько областей масштаба с разной фрактальной размерностью. Сложная пространственная структура объекта и её проекции на плоскость изображения характеризуется группой фрактальных размерностей: в этом смысле, здесь нами вводится понимание мультифрактала – топологического, спектрального объекта или объекта иных характеристик с переменной фрактальной размерностью.

Существуют, таким образом, задачи выделения или локализации областей поверхности, с различной мультифрактальной размерностью. Один из подходов к решению таких задач – использование базиса, каждая функция, которого характеризует как определенную временную частоту, так и место ее локализации во времени. Семейство анализаторов, названных вейвлетами (wavelet – всплеск), широко применяется в задачах анализа временных сигналов, распознавания образов и синтеза изображений, шифровки и дешифровки информации и др. [8, 9].

Цель работы – использование мультифрактального подхода к идентификации объектов земной поверхности на спутниковых и аэрофотоснимках.

Идентификацию структуры объекта изображения при помощи мультифрактального анализа, на наш взгляд, можно производить двумя основными способами: 1) мультифрактальный анализ – методом линейных систем; 2) вейвлет – мультифрактальный анализ. В обоих случаях алгоритм мультифрактального анализа содержит два шага.

I. Осуществляется последовательная аппроксимация контуров объектов отрезками разной длины с последующим подсчётом суммарной длины контуров [10]. Чем более изрезан объект, тем большую суммарную длину он имеет. Очевидно также, что суммарная длина контуров объекта зависит от масштаба (от способа измерения). Известен также клеточный метод определения мультифрактальной размерности, когда при переходе от одного масштаба к другому меняется число клеток N(m) (кластеров, пикселей) занятых объектом. При этом отношение логарифма числа клеток lnN(m) к логарифму масштаба lnm позволяет определить фрактальную размерность объекта при данном масштабе. В случае

вейвлет анализа определяется зависимость амплитуды базисной импульсной	функции
(вейвлета) от масштаба декомпозиции сигнала.
II. Для определения мультифрактальной размерности необходимо	построить

зависимость lnN(m) = f(lnm) или lnf(A;m) = f(lnm), где А – амплитуда сигнала при данном масштабе m [11, 12]. Из графика построенной зависимости определяют индекс фрактальности (Н) (называемый также показателем Херста), как степень

аппроксимирующей функции: y ax н при малых и положительных масштабах m ( m 0).

203

Мультифрактальная размерность всегда больше евклидовой размерности Ed вмещающего объект пространства [13].

а)	б)	Величины мультифрактальной размерности
		объектов антропогенного			происхождения и
		природных	объектов		на	изображении
		различаются.		Очевидно,		что	объекты
		антропогенного		происхождения			имеют
		геометрически правильную форму и больший
		разброс значений пиксельной яркости по
		сравнению	с	природными			объектами
		(например,	строения – прямоугольники на

	Рис. 1. Объекты на изображении:	снимке (рис. 1, а)) величина показателя Херста
	а – антропогенный; б – природный
		стремится к величине 0,5 (|H|=0,57).

В случае природного объекта (рис. 1, б) величина показателя Херста |H|=0,74, напротив, сильно отличается от своего среднего значения на рис. 2б (белого шума – равновероятного пространственного чередования пространственно контрастных областей яркости изображения [6], рис. 2 а), это область степенного (медленного) затухания корреляционной

функции, дисперсия этой функции DXt t 2H ; t 0 и 0 H 1 .

Результаты. На рис. 3, а, б представлены результаты определения показателя Херста. Из полученных результатов следует, что параметры объектов изображений (линейные размеры, структура и спектральная яркость) меняются соответственно масштаба их рассмотрения.

		Мультифрактальная		размерность
		пространственного		распределения
		спектральной яркости объектов, рассчитанная
		на основе применения вейвлет преобразования
		изображения, меньше у природных объектов
		(D = 2 – |0,74| =1,26) и существенно больше на
		изображении группы антропогенных объектов
		D = 1,43. При анализе линейных размеров,
		степени их изрезанности		наблюдается
		обратная	закономерность,	фрактальная
		размерность	природных объектов		выше
		фрактальной	размерности	геометрически
	Рис. 2. Диаграммы вейвлет анализа	правильных	антропогенных	объектов,	что
		косвенно	подтверждается	величиной
	параметров объектов изображения:

а – антропогенный; б – природный	коэффициента при «х» на рис. 3.

Рис. 3. Соотношения lg(Lm) = lg(m) к определению показателя Херста:

а – для антропогенных объектов изображения; б – природных объектов изображения

204

Вывод. Впервые использован двумерный вейвлет – мультифрактальный анализ для идентификации объектов изображений в агрофизике, лесном хозяйстве и природообустройстве.

ЛИТЕРАТУРА:

1.Голубев С.Н. Фрактальный анализ сложности горизонтальной структуры напочвенного покрова. 2009. Электронный ресурс http://labfranep.com/article/11/.

2.Моисеев К.Г Мониторинг агрофизических свойств пахотных почв Северо-запада России. Palmarium Academic Publishing. Saarbrucken, 2012. С. 84.

3.Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В., Гурин П.Д. Моделирование главных ветвей иссушения и увлажнения петли гистерезиса водоудерживающей способности почвы // Агрофизика. – 2013. – №1(9). – С. 22-29.

4.Терлеев В.В., Топаж А.Г., Гурин П.Д. Программа "HYSTERESIS" для расчета сорбционных и десорбционных ветвей петли гистерезиса водоудерживающей способности почвы. В сборнике: Материалы научной сессии по итогам 2012 года Агрофизического института. АФИ РАСХН. – 2013. –

С. 161-166.

5. Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В., Гурин П.Д. Моделирование водоудерживающей способности почвы на основе представлений о капиллярном гистерезисе и логнормальном распределении пор по размерам: теория // Агрофизика. – 2014. – № 1 (13). – С. 9-19.

6. Гурин П.Д.,	Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей	способности	почвы с учетом
гистерезиса.	В сборнике: Тенденции развития агрофизики	в условиях	изменяющегося

климата Материалы Международной конференции, посвященной 80-летию Агрофизического НИИ.

2012. – С. 497-501.

7.Терлеев В.В., Топаж А.Г., Миршель В. Уточненная оценка эффективных запасов продуктивной влаги с учетом гистерезиса водоудерживающей способности почвы // Метеорология и гидрология. 2015. – № 4. – С. 79-89.

8.Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. УФН. – 1996. – Т.166, 11. С. 1145-1170.

9.Моисеев К.Г. Вейвлет – мультифрактальный анализ эмиссии парниковых газов / Эмиссия парниковых газов и секвестрация углерода в почвах. Расширенные тезисы докладов семинара с международным участием. – СПб.: ФГБНУ АФИ, 2015. – С. 39-43.

10.Моисеев К.Г., Бойцова Л.В., Гончаров В.Д. Анализ динамики гумусного состояния почв фрактальными методами // Агрофизика. – 2014. – № 1 (13). – С. 1-8.

11.Короленко П.В. Фрактальные и мультифрактальные методы, вейвлет-преобразования. М., 2004, 82 с.

12.Измеров М.А. Методы измерения фрактальной размерности инженерных поверхностей. Вестник Брянского технического университета, 2006, 3(11).

13.Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – М., 2002.- 656 с.

УДК 528

А.Ю. Атрощенков, Е.Д. Косяков, М.А. Родионова, Н.Д. Беляев, Е.Б. Михаленко Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ОСВЕЩЁННОСТИ НА ДИАПАЗОН РАБОТЫ ЭЛЕКТРОННЫХ НИВЕЛИРОВ

Введение. На различных стадиях любого строительства, а также при решении задач, связанных с землепользованием проводятся геодезические работы и применяются нивелиры различных конструкций [1-8]. В последнее время наряду с обычными оптическими приборами начали применяться электронные (цифровые) нивелиры со штрихкодовыми нивелирными рейками. Эти нивелиры просты в эксплуатации, позволяют не только быстро брать отсчёт по рейкам, но и с высокой точностью определять расстояния от нивелира до

205

рейки. Но при проведении полевых работ с этими приборами, наряду с очевидными преимуществами, выявились и некоторые недостатки [9-12].

Нормальной эксплуатации прибора может помешать вибрация грунта под воздействием тяжёлой строительной техники, попадание прямых солнечных лучей в объектив или недостаточная освещенность нивелирной рейки.

Цель работы – изучить влияние уровня освещённости на работу электронных (цифровых) нивелиров.

Исследования проводились с двумя моделями электронных нивелиров:

1.Sprinter 50 Leica с увеличением зрительной трубы 24х со штрихкодовой рейкой GSS 112. Среднеквадратичная погрешность на 1 км двойного хода – 2,0 мм;

2.Sokkia SDL 50 с увеличением зрительной трубы – 28х. Среднеквадратичная погрешность на 1 км двойного хода – 1,5 мм.

Результаты. Работы были проведены в парковой зоне на улице Бутлерова в г. СанктПетербург (рис. 1). Для измерения уровня освещённости был использован люксометр GM 1010. Принцип его действия основан на явлении фотоэффекта. Свет при попадании на полупроводниковый фотоэлемент передаёт свою энергию фотоэлектронам. Вследствие этого происходит освобождение электронов в полупроводнике, и через фотоэлемент начинает проходить ток. Величина силы тока пропорциональна освещённости фотоэлемента [13].

Рис. 1. План-схема расположения трассы на улице Бутлерова

Вдоль луча визирования, неподвижно установленного на штативе нивелира, на участке протяженностью 100 м через каждые 10 м были отмечены точки для установки нивелирной рейки. Она установлялась поочерёдно на каждой точке, начиная от ближайшей к нивелиру, и в каждой точке были взяты 20 отсчётов. В момент взятия отсчёта фиксировалась освещённость рейки с помощью люксометра. Данные операции повторялись при различной

206

освещенности территории и, соответственно, нивелирной рейки. Это было достигнуто проведением съемки в разное время в процессе наступления сумерек.

В ходе работы фиксировалось число отказов из 20 выполненных на каждой точке измерений, когда прибор «не видел» рейку. После завершения измерений одним прибором на штатив устанавливался другой нивелир, и все действия повторялись. При ухудшении видимости количество успешных измерений уменьшалось, это отражено на рис. 2.

Выводы. Заявленное обоими производителями Sokkia и Leica расстояние между нивелиром и рейкой, с которого может производиться измерение, равное 100 м, не соответствует действительности и составляет всего 85 м.

Освещенность играет немаловажную роль в случаях использования электронного нивелира со штрихкодовой рейкой: оба прибора заметно теряют видимость штрихкодовой рейки в сумрачное время суток. При уровне освещенности 1474 люкс количество результативных измерений составляет 90%, а уже при 6,6 люксах число успешных измерений составляет лишь 66%.

Также стоит отметить, что прибор Sprinter 50 Leica зафиксировал большее число результативных измерений, чем Sokkia SDL 50 при одинаковой освещённости, что говорит о большей чувствительности к недостатку света у Sokkia SDL 50.

Рис. 2. График зависимости процентного соотношения количества результативных измерений от степени освещенности

Для повышения надежности эксплуатации электронных (цифровых) нивелиров рекомендуется при недостаточно освещённости нивелирной рейки использовать её подсветку в рабочей зоне с помощью осветительных приборов.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Ермаков В.С., Загрядская Н.Н., Михаленко Е.Б., Беляев Н.Д. Инженерная геодезия. Геодезическое обеспечение строительства и эксплуатации морских и воднотранспортных сооружений: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. 71 с.

207

2.Михаленко Е.Б., Загрядская Н.Н., Беляев Н.Д. и др. Инженерная геодезия. Геодезические разбивочные работы, исполнительные съёмки и наблюдения за деформациями сооружений: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 88 с.

3.Инженерная геодезия: учебное пособие по геодезической практике / Е.Б. Михаленко [и др.]; под науч. ред. Е.Б. Михаленко. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. – 93 с.

4.Инженерная геодезия. Использование современного оборудования для решения геодезических задач: учеб. пособие / Е.Б. Михаленко [и др.]; под науч. ред. Е.Б. Михаленко. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – 98 с.

5.Михаленко Е.Б., Беляев Н.Д. Контроль качества строительства. Геодезическое обеспечение строительства и эксплуатации водохозяйственных и гидротехнических сооружений: учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – 143 с.

6.Трофимов С.В., Шпырченко И.П. Сравнительный анализ геодезических приборов при выполнении операции нивелирования. XXXVII Неделя науки СПбГПУ: Материалы Всероссийской межвузовской научной конференции студентов и аспирантов. ч. 1. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 300 с.

7.Инженерная геодезия. Решение основных инженерных задач на планах и картах. Полевые геодезические работы: учебное пособие / Е.Б. Михаленко [и др.]; под науч. ред. Е.Б. Михаленко. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2015. – 179 с.

8.Михаленко Е.Б., Беляев Н.Д., Загрядская Н.Н. Наблюдения за техническим состоянием и деформациями при строительстве и эксплуатации сооружений: учеб. пособие. Под науч. ред Е.Б. Михаленко – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – 80 с.

9.Фахрутдинов М.Р., Ялышев А.И., Беляев Н.Д., Михаленко Е.Б. Методика проведения измерений на подходной дамбе Комплекса СУГ в Усть-Луге. XL Неделя науки СПбГПУ: материалы международной НПК. Ч. I. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та 2011, с. 50-52.

10.Балашов Б.В., Беляев Н.Д., Михаленко Е.Б., Тазеев Т.А. Мониторинг насыпной дамбы, возводимой в МТП Усть-Луга на слабом грунтовом основании. Инженерно-строительный журнал. 2012 № 4, с. 10-16.

11.Беляев Н.Д., Михаленко Е.Б., Майоров П.О., Неманов А.А. Оценка формы и объёма отвалов с помощью современного геодезического оборудования. Неделя науки СПбГПУ: материалы НПК с международным участием. НОЦ «ВИЭ» – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та 2014., с. 97-100.

12.Атрощенков А.Ю., Косяков Е.Д., Родионова М.А. Нивелирование трасс с помощью различных геодезических приборов. Сборник докладов молодёжной НПК в рамках Недели науки СПбПУ, НОЦ «ВИЭ». – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та 2014., с. 118-120.

13.Люксометры и измерение освещённости. Принцип действия и применение люксометров [Электронный ресурс]: ЭкоЮнит Украина. – Электронные данные. – Режим доступа: http://ecounit.com.ua/artikle_103.html – Загл. с экрана.

УДК 528

К.С. Миков, А.Е. Харсеев, Д.Т. Чургулия, О.Г. Никонова, Е.Б. Михаленко Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ТАХЕОМЕТРА SOKKIA СХ 105

ДЛЯ 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИИ ТЕРРИТОРИИ

Введение. В настоящее время все чаще применяется практика, когда в процессе архитектурно-строительного проектирования создается компьютерная модель нового объекта в 3D-формате, несущая в себе все сведения о будущем объекте. Данная технология, имеющая название BIM (Building Information Modeling), получила признание на правительственном уровне в нашей стране. Об этом свидетельствуют приказы Минстроя РФ, а также тот факт, что Мосгосэкпертиза начала принимать на экспертизу проекты, выполненные с применением BIM-технологий [1, 2].

Лидером в разработке программного обеспечения для BIM-технологий является компания Autodesk. В данной линейке продуктов представлена программа Civil 3D,

208

предназначенная для проектирования линейных объектов и прилегающей к строящемуся объекту территории [3].

В основе архитектурно-строительного проектирования лежат результаты проектноизыскательских работ, позволяющих оценить выбранный участок на возможность возведения на нем нового объекта и влияющих на его характеристики. Проектирование в среде Civil 3D основано на данных топографической съемки в виде облака точек, сгенерированного современными электронными геодезическими приборами [4, 5].

Целью данной работы является создание 3D-визуализации территории на основе облака точек, полученного при работе с электронным тахеометром (как части BIM-модели проектируемого объекта).

Был рассмотрен участок местности в парковой зоне вдоль Муринского ручья, г. СанктПетербург. На основе тахеометрической съемки, проведенной японским электронным тахеометром Sokkia CX-105, были получены координаты и отметки точек местности для будущей трёхмерной модели. Благодаря встроенной возможности записи данных в память тахеометра значительно сократилось затрачиваемое на съемку время. Тахеометр позволяет полностью автоматизировать запись координат и отметок точек местности и оставляет функциональную возможность для ручного ввода описания свойств точек, с которыми в дальнейшем очень удобно работать [6-8].

Рис. 1. Фрагмент топографического плана

209

По окончании съемки местности все точки с их координатами, отметками и описаниями находятся в файле с расширением .sdr. Данный файл легко переносится на компьютер и конвертируется в .txt формат, необходимый для загрузки имеющихся точек местности в среду Civil 3D.

Основным недостатком Civil 3D, с которым мы столкнулись, является аппроксимация полученной модели в местах с особо выраженным рельефом, что приводит к потере некоторых особо важных перепадов высот и некоторому отличию полученной модели от реальной физической поверхности. Одним из путей решения данной проблемы является более детальная съемка местности в проблемных местах с большими перепадами высот (для снижения влияния аппроксимации на построение модели местности). Уменьшая интервал между снимаемыми точками, или, внося иные данные о некрупных объектах на местности, можно добиться более точного повторения рельефа местности на трёхмерной модели. Кроме того, в построенную трехмерную модель местности легко интегрировать новые объекты.

По данным моделирования в среде Civil 3D были построены двухмерный топографический план, фрагмент которого представлен на рис. 1, и трехмерная цифровая модель рельефа участка, на которую были нанесены элементы планировочной организации парковой зоны. В представленную визуализацию можно интегрировать BIM-модель здания или сооружения, созданного в ином специализированном программном обеспечении,

например, Autodesk Revit.

ЛИТЕРАТУРА:

1.Об утверждении Плана поэтапного внедрения технологий информационного моделирования в области промышленного и гражданского строительства. Приказ Минстроя России от 29.12.2014 N 926/пр.

2.Талапов В. Внедрение BIM в России: куда оно пойдет? [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа: http://isicad.ru/ru/articles.php?article_num=17535.

3.Пелевина И.А. Самоучитель AutoCAD Civil 3D. 2010. – СПб.: ПХВ-Петербург, 2010. – 512 с.

4.Быкова Е.Н., Чернецкая Ю.В. Сканирование объекта недвижимости с целью моделирования городской территории (статья ВАК) // Вестник факультета землеустройства СПбГАУ. Сборник научных трудов. – №1(1). – СПб., 2009. – С. 5-8.

5.Быкова Е.Н. Создание 3-D модели спортивно-концертного комплекса на основе лазерного сканирования (статья ВАК) // Известия высших учебных заведений / Геодезия и аэрофотосъемка. –

2012. – № 5. – С. 87-89.

6.Инженерная геодезия: учебное пособие по геодезической практике / Е.Б. Михаленко [и др.]; под науч. ред. Е.Б. Михаленко. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. – 93 с.

7.Инженерная геодезия. Использование современного оборудования для решения геодезических задач : учеб. пособие / Е.Б. Михаленко [и др.]. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. – 98 с.

8.Руководство пользователя Sokkia СХ 105.

УДК 528

В.А. Климова, Т.Ю. Лапыгина, П.В. Чумаков, Н.Д. Беляев, Е.Б. Михаленко Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗЛИЧНЫХ СПОСОБОВ ИЗМЕРЕНИЯ ПЛОЩАДЕЙ НА КАРТАХ И ПЛАНАХ

При изучении проблем землепользования, в том числе связанных с оценкой недвижимости, важное место занимает вопрос определения площадей земельных участков, поскольку даже незначительное изменение площади участка может существенно повлиять на его стоимость. И потому повышение точности измерения площади является очень важным моментом [1-4].

210