Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 94-104

Информационная система дистанционного зондирования Земли, описывающая быстроразвивающиеся опасные природные явления

В.П. Саворский 1, 2 
1 Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязинский филиал, Фрязино, Московская обл., Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва
Одобрена к печати: 12.12.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-94-104
В работе предложены подходы к модернизации каталожной и архивной информационных систем дистанционного зондирования Земли (ИС ДЗЗ), а также системы распределения данных спутниковых наблюдений и результатов их обработки. Цель работы заключается в модернизации архитектуры ИС ДЗЗ для её эффективного функционирования при обслуживании массовых запросов в условиях чрезвычайных ситуаций. В результате реализованы следующие шаги по модернизации ИС ДЗЗ:
1) разработана и методически обоснована система размещения данных на архивных носителях в соответствии с необходимостью повышения скорости получения ответов на потенциальные запросы в чрезвычайных ситуациях, эта система обеспечивает упреждающее (т. е. предсобытийное) функционирование ИС ДЗЗ;
2) разработана и методически обоснована система размещения данных на архивных носителях, эта система обеспечивает автоматическое реагирование ИС ДЗЗ на наступившее событие (т. е. это постсобытийное функционирование системы);
3) выработаны предложения для формирования как постсобытийных, так и предсобытийных рангов данных.
Ключевые слова: опасные природные явления, дистанционное зондирование, информационная система, чрезвычайная ситуация
Полный текст

Список литературы:

  1. Биненко В. И., Храмов Г. Н., Яковлев Г. В. Чрезвычайные ситуации в современном мире и проблемы безопасности жизнедеятельности. СПб.: ИВТОБ СПбГПУ, 2004. 400 с.
  2. Лупян Е. А., Саворский В. П., Шокин Ю. И., Алексанин А. И., Назиров Р. Р., Недолужко И. В., Панова О. Ю. Современные подходы и технологии организации работы с данными дистанционного зондирования Земли для решения научных задач // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 5. С. 21–44.
  3. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Кашницкий А. В., Балашов И. В., Барталев С. А., Константинова А. М., Кобец Д. А., Мазуров А. А., Марченков В. В., Матвеев А. М., Радченко М. В., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  4. Стихийные бедствия и техногенные катастрофы. Превентивные меры / Всемирный банк и Организация Объединенных Наций; пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2012. 312 с. URL: https://www.gfdrr.org/sites/default/files/publication/natural-hazards-unnatural-disasters-2012-ru.pdf.
  5. Улюмов С. В. Общее сейсмическое районирование территории России и сопредельных стран — ОСР-97 / Объединенный институт физики Земли Российской академии наук. 1997. URL: http://www.wdcb.ru/mining/geology/OSR-97.htm.
  6. Chen C. L. Ph., Zhang Ch.-Y. Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data // Information Sciences. 2014. V. 275. P. 314–347.
  7. Dong L., Shan J. A comprehensive review of earthquake-induced building damage detection with remote sensing techniques // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2013. V. 84. P. 85–99.
  8. Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation: A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change / IPCC; eds. Field C. B., Barros V., Stocker T. F., Qin D., Dokken D. J., Ebi K. L., Mastrandrea M. D., Mach K. J., Plattner G.-K., Allen S. K., Tignor M., Midgley P. M. Cambridge, UK; N. Y., USA: Cambridge University Press, 2012. 582 p.
  9. McFarlane A. C. Psychiatric morbidity following disasters: epidemiology, risk and protective factors // Disasters and mental health / eds. Lopez-Ibor J. J., Christodoulou G., Maj M., Sartorius N., Okasha A. N. Y.: Wiley, 2005. 288 p.
  10. Middleton A. M. Data-Intensive Technologies for Cloud Computing // Handbook of Cloud Computing / eds. Furht B., Escalante A. Boston, MA: Springer, 2010. P. 83–136. URL: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6524-0_5.
  11. NASA Earth Science Data Systems Program Highlights. NASA, 2019. 15 p. URL: https://cdn.earthdata.nasa.gov/conduit/upload/13301/ESDS_Highlights_2019.pdf.
  12. Plank S. Rapid Damage Assessment by Means of Multi-Temporal Rapid Damage Assessment by Means of Multi-Temporal SAR — A Comprehensive Review and Outlook to Sentinel-1 // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 4870–4906. DOI: 10.3390/rs6064870.
  13. Savorskiy V. P., Tishchenko Yu. G. Event-Driven Information System Designed for Emergency Applications // Intern. Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences: Proc. Conf. 2008. V. 37. No. B8-1. P. 241–248.
  14. Taverner D., Barry N. Adoption and Impact of Earth Observation for the 2030 Agenda for Sustainable Development: report. Caribou Space. Farnham. Surrey, UK: ESA, 2020. 93 p.
  15. UNISDR 2004. Terminology: Basic terms of disaster risk reduction. 2004. 8 p. URL: https://www.unisdr.org/files/7817_7819isdrterminology11.pdf.
  16. Yang Ch., Yu M., Li Y., Hu F., Jiang Y., Liu Q., Sha D., Xu M., Gu J. Big Earth data analytics: a survey // Big Earth Data. 2019. V. 3. No. 2. P. 83–107. DOI: 10.1080/20964471.2019.1611175.
  17. Yu M., Yang Ch., Li Y. Big Data in Natural Disaster Management: A Review // Geosciences. 2018. V. 8. No. 5. Art. No. 165. 26 p. DOI: 10.3390/geosciences8050165.
  18. Yu M., Huang Q., Qin H., Scheele C., Yang C. Deep learning for real-time social media text classification for situation awareness — using Hurricanes Sandy, Harvey, and Irma as case studies // Intern. J. Digital Earth. 2019. V. 12. No. 11. P. 1230–1247. DOI: 10.1080/17538947.2019.1574316.