Дистанционные методы анализа состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации
|
ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. Литературный обзор 12
1.1 Опыт отечественных и зарубежных учёных в исследовании состояния дорожной
сети дистанционными методами 12
1.2 Выбор наилучшего дистанционного метода для проведения исследования 20
Глава 2. Технология дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли для анализа состояния дорожной сети 24
2.1 Общая технологическая схема 24
2.2 Дешифрирование горизонтальной дорожной разметки 29
2.3 Дешифрирование геометрических элементов автодорог 42
2.4 Дешифрирование объектов дорожного обустройства 56
Глава 3. Апробация технологии. Оценка результатов 65
3.1 Используемые для проведения апробации исходные данные дистанционного
зондирования Земли 65
3.2 Методика апробации 68
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 87
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 92
ПРИЛОЖЕНИЯ 98
Глава 1. Литературный обзор 12
1.1 Опыт отечественных и зарубежных учёных в исследовании состояния дорожной
сети дистанционными методами 12
1.2 Выбор наилучшего дистанционного метода для проведения исследования 20
Глава 2. Технология дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли для анализа состояния дорожной сети 24
2.1 Общая технологическая схема 24
2.2 Дешифрирование горизонтальной дорожной разметки 29
2.3 Дешифрирование геометрических элементов автодорог 42
2.4 Дешифрирование объектов дорожного обустройства 56
Глава 3. Апробация технологии. Оценка результатов 65
3.1 Используемые для проведения апробации исходные данные дистанционного
зондирования Земли 65
3.2 Методика апробации 68
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 87
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 92
ПРИЛОЖЕНИЯ 98
Транспортная система является одним из основных элементов современного хозяйства, она формирует каркас и выполняет связующие функции в системе расселения человека. Многочисленные экономические и социальные процессы тесно связаны с транспортной системой и её состоянием. Функции транспортной системы многообразны, в их число входят: интеграционная, структурообразующая, градообразующая, дистрибутивная, социальная, стимулирующая. Как и любая система, транспортный комплекс представляет из себя многокомпонентную, многоуровневую структуру из взаимосвязанных подсистем. В наиболее общем виде транспортную систему можно представить, как совокупность транспортных средств, транспортной инфраструктуры, а также системы управления. С отраслевой точки зрения, транспортная систему подразделяется на: морскую, железнодорожную, автомобильную, воздушную, речную и трубопроводную транспортные подсистемы. По своему пространственному охвату транспортные системы можно подразделить на: глобальную транспортную систему (планетарного уровня); международные или региональные транспортные системы (системы отдельных континентов, групп стран); национальные транспортные системы; межрегиональные транспортные системы; региональные транспортные системы; локальные транспортные системы (Галабурда и др., 2001).
По протяжённости маршрутов и по удельному весу перевозки грузов в Российской Федерации основная доля среди всех видов транспорта приходится на автомобильный транспорт (Росстат, 2018). Особо велика роль автомобильного транспорта в перевозке грузов и пассажиров на локальном и региональном уровне. Суммарная протяжённость автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального (межмуниципального) и местного значения на территории Российской Федерации составляет 1,5 млн. км (Росстат, 2018). Автомобильный транспорт играет значительную роль в экономической жизни страны, тем не менее, текущее состояние автомобильных дорог, объектов дорожного обустройства, сервиса и инфраструктуры находится в не оптимальном состоянии. К числу основных проблем автомобильной подсистемы относятся: большой процент дорог, не удовлетворяющих технико-эксплуатационным требованиям; низкий срок безремонтной службы автомобильных дорог; широкое распространение дефектов дорожного полотна; высокая аварийность; повышенная загруженность автодорог и др. Лишь 43,1% автомобильных дорог регионального значения соответствуют технико-эксплуатационным требованиям. Дорожная сеть крупнейших
городских агломераций страны также далека от оптимального состояния - 42%
протяжённости сети отвечают требованиям. Среди автомобильных дорог Минобороны России 34% соответствуют нормативным требованиям. Более 10% автодорог федерального и регионального значения работают в настоящее время в режиме перегрузки (Паспорт национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги», 2018).
Проблемное состояние дорожной сети является неблагоприятным экономическим и социальным фактором. На решение данной проблемы и общее развитие системы автомобильного транспорта направлены федеральные проекты Российской Федерации и выделяются субсидии из федерального бюджета. Одним из основных нормативных актов в сфере развития дорожной сети является Постановление Правительства РФ от 20 декабря 2017 г. №1596 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Развитие транспортной системы» (последняя редакция от 29.03.2019). В состав данной федеральной программы входит направление (подпрограмма) «Дорожное хозяйство», которое должно быть реализовано в 2018-2021 гг. Подпрограмма предусматривает в числе прочего следующие мероприятия:
• Строительство и реконструкцию 1,3 тыс. км автомобильных дорог общего пользования федерального значения.
• Приведение автомобильных дорог общего пользования федерального значения к соответствующим нормативным требованиям к транспортно-эксплуатационным показателям.
• Капитальный ремонт, ремонт и содержание автомобильных дорог. Строительство и реконструкции более 1,2 тыс. км автомобильных дорог, эксплуатируемых на платной основе.
• Приведение с учетом соблюдения требований технического регламента Таможенного союза «Безопасность автомобильных дорог» в нормативное состояние дорожной сети 38 городских агломераций с населением свыше 500 тыс. человек в каждой и снижение в указанных городских агломерациях мест концентрации дорожно-транспортных происшествий.
• Содействие развитию автомобильных дорог регионального,
межмуниципального и местного значения.
К числу субъектов Федерации, в которых до 2021 года будут производиться работы по ремонту и реконструкции автомобильных дорог регионального, межмуниципального и местного значения относятся в числе прочих: Красноярский край, Камчатский край,
Приморский край, Хабаровский край, Забайкальский край; Амурская, Волгоградская, Иркутская, Калининградская, Магаданская, Нижегородская, Ростовская, Самарская, Сахалинская области. Строительству и реконструкции будут подлежать участки автомобильной дороги М-1 «Беларусь»; М-3 «Украина»; М-4 «Дон»; М-9 «Балтия»; М-11 - строящаяся скоростная автомобильная дорога Москва - Санкт-Петербург; А113 -
строящаяся Центральная кольцевая автомобильная дорога (Московская область); А-180 «Нарва» и др. Программа включает проекты по ликвидации грунтовых разрывов на сети автомобильных дорог федерального значения; обеспечение сохранности автомобильных дорог общего пользования федерального значения; замену дорожной одежды переходного типа на капитальный; мероприятия по повышению уровня обустройства автомобильных дорог федерального значения. В рамках программы также предусмотрено проведение прикладных научно-исследовательских работ и экспериментальных разработок в сфере дорожного хозяйства, в частности:
1. Информационное, телекоммуникационное и навигационное обеспечение деятельности транспортного комплекса.
2. Исследования по совершенствованию системы мониторинга состояния транспортного комплекса.
В 2017 году был принят национальный долгосрочный приоритетный проект «Безопасные и качественные автомобильные дороги», реализуемый до конца 2024 года. К числу задач проекта относится: увеличение доли автомобильных дорог городских агломераций, дорог регионального значения и дорог Минобороны России, соответствующих технико-эксплуатационным требованиям; сокращение количества аварийно-опасных участков и показателей смертности в результате ДТП; снижение перегрузки автомобильных дорог; развитие дорожного хозяйства. В рамках проекта предусмотрено проведение работ на территории 83 субъектов Российской Федерации. К 2025 году планируется увеличить долю дорог регионального значения, соответствующих нормативным показателям до 50,9%; дорожной сети городских агломераций - до 85%; дорог Минобороны России до 60%. Проект включает задачи определения приоритетных участков дорожной сети, требующих ремонта; формирование программ дорожной деятельности (региональных проектов) на уровне субъектов Федерации и уровне местного самоуправления. Разработка подобных проектов требует проведения инвентаризации структурных элементов дорожной сети. В ряде субъектов уже проводится инвентаризация и разработка региональных проектов, в том числе в Московской области и Удмуртии. Проводится инвентаризация в настоящий момент и на уровне местного самоуправления.
В состав национального проекта входят четыре федеральных проекта: «Дорожная сеть», «Общесистемные меры по развитию дорожного хозяйства», «Безопасность
дорожного движения» и «Автомобильные дороги России» (Паспорт национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги», 2018; Паспорт федерального проекта «Дорожная сеть», 2018). Федеральный проект «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства» включает в том числе следующие задачи:
• Создание системы мониторинга эксплуатационного состояния объектов дорожной инфраструктуры с применением мобильных лабораторий.
• Создание цифровой модели автомобильных дорог (участков автомобильных дорог) общего пользования федерального, регионального или межмуниципального значения, содержащую, в том числе, информацию о диагностике и оценке состояния автомобильных дорог (участков автомобильных дорог).
Результаты инвентаризации элементов дорожной сети должны сформировать информационную основу данной модели (Паспорт федерального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства», 2018).
Научное исследование, проведённое в рамках выпускной квалификационной работы направлено на: 1. Разработку технологии инвентаризации объектов дорожной сети с помощью дистанционных методов; 2. Разработку структуры цифровой
информационной/геоинформационной модели дорожной сети, получаемой путём моделирования на основании данных ДЗЗ (далее - ДДЗЗ); 3. Разработку технологии оценки технико-эксплуатационного состояния структурных элементов дорожной сети на основании извлечённых из данных дистанционных методов диагностических показателей и последующего геоинформационного моделирования; 4. Совершенствование системы мониторинга состояния дорожной сети средствами дистанционных методов. Запланированные в рамках указанных выше программ и проектов мероприятия требуют разработки и совершенствования:
• Методов и средств координации взаимодействия федеральных органов государственной власти, органов власти субъектов Федерации, органов местного самоуправления, юридических лиц.
• Методов и средств инвентаризации элементов дорожной сети.
• Методов и средств оценки технико-эксплуатационного состояния объектов дорожной сети.
• Методов и средств контроля и верификации результатов ремонта и
реконструкции автомобильных дорог.
• Методов и средств сбора статистики.
• Методов и средств формирования отчётных материалов.
• Методов и средств информационного обеспечения указанного объёма и видов работ.
• Методов и средств информационного обеспечения управленческих решений, приоритизации работ и оперативного управления.
Разрабатываемая в рамках исследования технология анализа состояния дорожной сети в случае успешной апробации может быть применена для содействия реализации указанных задач. Оценка состояния дорожной сети сводится к оценке состояния составляющих её структурных элементов. В свою очередь, состояние элементов дорожной сети характеризуется соответствием технико-эксплуатационным требованиям, которые установлены нормативно-технической базой отрасли. Требования к состоянию структурных элементов дороги представлены в виде диагностических параметров, которые устанавливаются в процессе диагностики. Полные перечни диагностических признаков и характеристик для отдельных структурных элементов автодорог приведены в государственных и международных стандартах. Ключевые диагностические параметры для автомобильных дорог в РФ согласно Рекомендациям по диагностике и оценке технического состояния автомобильных дорог, это:
1. Общие сведения о дороге (номер и титул дороги; класс и категория дороги, протяжённость; расположение километровых столбов и др.);
2. Геометрические параметры и характеристики (расположение оси дороги на местности; расположение и ширина проезжей части и уширений ; количество полос движения; переходно-скоростных полос; ширина основной укреплённой поверхности дороги и укрепительных полос; поперечные уклоны проезжей части и обочин; радиусы кривых в плане и др.);
3. Характеристики дорожной одежды и покрытия (конструкция дорожной одежды и тип покрытия; состояние дорожной одежды и покрытия и характеристика дефектов; продольная ровность покрытия; колейность; сцепные свойства покрытия; прочность дорожной одежды и др.);
4. Характеристики искусственных дорожных сооружений (расположение, тип, протяжённость и габариты мостов, путепроводов, эстакад, тоннелей; грузоподъемность мостов, путепроводов и эстакад; наличие и высота бордюров и др.);
5. Характеристики объектов обустройства автомобильных дорог (расположение, тип и технические параметры объектов освещения, сигнальных столбиков, дорожных знаков, дорожной разметки, дорожных ограждений; примыканий, железнодорожных переездов, автобусных остановок и павильонов, площадок отдыха, площадок для остановки и стоянки автомобилей и др.);
6. Характеристики защитных сооружений (расположение, размеры и тип защитных сооружений);
7. Характеристики объектов придорожного сервиса (расположение, тип и основные параметры АЗС, СТО, мотелей, кемпингов, гостиниц, пунктов питания, пунктов медицинской помощи, постов ДПС, таможенных пунктов, автовокзалов);
8. Характеристики объектов дорожной службы (расположение, тип и основные характеристики зданий и сооружений дорожной службы - базы противогололёдных материалов, пескобазы, места дислокации дорожных машин и т.п.);
9. Характеристики транспортного потока и данные о ДТП на дороге (интенсивность движения и состав транспортного потока на характерных перегонах; данные о дорожно-транспортных происшествиях с привязкой к километражу (км + м) и детальные сведения о происшествиях) (Росавтодор, 2018)
Семь из девяти приведённых выше диагностических групп параметров может быть установлено в той или ной степени полно посредством дистанционных методов исследования. Традиционные полевые методы изысканий характеризуются значительной стоимостью реализации, что является сдерживающим фактором для их проведения в масштабах целого субъекта РФ. В большинстве случаев традиционные методы исследований направлены на анализ состояния отдельных трасс различного уровня, либо дорожной сети населённого пункта или муниципального образования. Большой пространственный охват дистанционных методов потенциально позволяет проводить исследование дорожной сети на региональном уровне. Использование дистанционных методов в ряде случаев окажется более целесообразным экономически по сравнению с затратными традиционными методами исследований. Дистанционные методы анализа состояния дорожной сети могут упростить проведение плановой и специализированной диагностики автомобильных дорог; их инвентаризацию и паспортизацию. Методы дистанционного зондирования могут способствовать приоритезации направлений капитального ремонта; принятию управленческих решений и планированию дальнейшего развития дорожной сети. Получаемая в результате дешифрирования исходных материалов дистанционного зондирования Земли (далее - ДЗЗ) и последующего моделирования геоинформационная модель потенциально найдёт многообразное применение в дорожной отрасли. Данная модель может стать основой/каркасом для хранения больших объём разнообразной пространственной информации о дорожной сети, полученных как дистанционными, так и традиционными полевыми методами изысканий.
Работа с базой данных модели позволит получать необходимую информацию о свойствах всех объектов в составе дорожной сети; получать статистику по определённым сегментам сети и принимать решения на основании этой информации. Будучи преобразованной в форматы САПР, векторная составляющая модели дорожной сети в сочетании с цифровыми моделями рельефа (ЦМР) может быть использована инженерами- проектировщиками для разработки проектов расширения автомобильных дорог; размещения направляющих островков и велодорожек; проектировании примыканий и размещения инженерных коммуникаций и т.д. С помощью геоинформационной модели представляется возможным наглядно визуализировать наиболее проблемные участки дорожной сети: участки наибольшего износа разметки; участки разрушения бортового камня, дорожных ограждений и т.д. Подобная модель может найти применение в органах местного самоуправления в рамках проектирования локальных транспортных систем, проектов регионального развития а также при решении других задачах.
Цель работы - разработать геоинформационный метод оценки состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации на основании ДДЗЗ.
Задачи работы:
• Выбрать наилучшую технологию/технологии дистанционного зондирования Земли для достижения цели исследования.
• Разработать технологию дешифрирования материалов ДЗЗ, получаемых выбранным дистанционным методом, а также методы извлечения диагностических показателей состояния автомобильных дорог.
• Разработать методы автоматизации дешифрирования исходных материалов ДЗЗ.
• Разработать технологию геоинформационного моделирования и структуру геоинформационной модели, которая будет содержать результаты выявленные диагностические показатели.
• Провести апробацию предложенной технологии на выбранных экспериментальных участках, исходя из того, что пробные участки должны представлять наиболее распространённые варианты дорожной ситуаций на территории субъекта Федерации.
• Оценить результаты апробации, представить их в виде тематических карт и геоинформационной модели. Сделать заключение о целесообразности и рентабельности использования дистанционных методов в сфере анализа состояния дорожной сети.
• Сформулировать возможные направления для дальнейшего развития предложенной технологии и выявить перспективные направления дальнейших научно-исследовательских работ в данной сфере.
Объект исследования - дорожная сеть на территории субъекта Российской Федерации.
Предмет исследования - диагностические параметры, характеризующие состояние структурных элементов дорожной сети, получаемые дистанционными методами и представленные в форме геоинформационной модели.
Методы исследования: метод дистанционного зондирования, картографический, геоинформационный, математический, статистический.
Актуальность работы в настоящее время можно оценить как высокую. Дорожная сеть в Российской Федерации находится в не оптимальном состоянии. Значительная доля автомобильных дорог не соответствует технико-эксплуатационным требованиям, что является неблагоприятным сдерживающим экономическим фактором. В настоящее время реализуются федеральные программы и национальные проекты, направленные на решение проблем и всестороннее развитие дорожного комплекса. Проекты ставят в том числе задачи разработки средств анализа состояния дорожной сети и концепции структуры информационной модели автомобильных дорог. Использование дистанционных методов может способствовать решению проблем дорожного комплекса и дополнять традиционные полевые методы изысканий. В настоящий момент актуальна разработка методов дешифрирования исходных ДДЗЗ для извлечения диагностических параметров состояния дорожной сети. Необходима и разработка концепции и структуры цифровой модели автомобильных дорог. Основанием для подобной модели могут стать пространственные данные, получаемые методами ДЗЗ.
Научная новизна работы состоит в разработке оригинальной технологии извлечения диагностических параметров структурных элементов дорожной сети из исходных материалов ДЗЗ, направленной на достижение задач инвентаризации объектов дорожной
сети и общей оценки её состояния. Оригинальность технологии заключается в: 1. Наборе исходных данных, используемых для извлечения диагностических параметров; 2. Методах частичной автоматизации процесса дешифрирования исходных ДДЗЗ; 3. Методах
геоинформационного моделирования и геоинформационного картографирования полученных результатов; 4. Структуре геоинформационной модели, содержащей
результаты дешифрирования; 5. Проработанной методике дешифрирования данных ДЗЗ для основных возможных вариантов дорожной ситуации в пределах субъекта РФ.
Структура работы. Работа включает: три главы, 105 страниц, 8 таблиц, 12 рисунков и 7 приложений. При написании работы было задействовано 70 источников.
По протяжённости маршрутов и по удельному весу перевозки грузов в Российской Федерации основная доля среди всех видов транспорта приходится на автомобильный транспорт (Росстат, 2018). Особо велика роль автомобильного транспорта в перевозке грузов и пассажиров на локальном и региональном уровне. Суммарная протяжённость автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального (межмуниципального) и местного значения на территории Российской Федерации составляет 1,5 млн. км (Росстат, 2018). Автомобильный транспорт играет значительную роль в экономической жизни страны, тем не менее, текущее состояние автомобильных дорог, объектов дорожного обустройства, сервиса и инфраструктуры находится в не оптимальном состоянии. К числу основных проблем автомобильной подсистемы относятся: большой процент дорог, не удовлетворяющих технико-эксплуатационным требованиям; низкий срок безремонтной службы автомобильных дорог; широкое распространение дефектов дорожного полотна; высокая аварийность; повышенная загруженность автодорог и др. Лишь 43,1% автомобильных дорог регионального значения соответствуют технико-эксплуатационным требованиям. Дорожная сеть крупнейших
городских агломераций страны также далека от оптимального состояния - 42%
протяжённости сети отвечают требованиям. Среди автомобильных дорог Минобороны России 34% соответствуют нормативным требованиям. Более 10% автодорог федерального и регионального значения работают в настоящее время в режиме перегрузки (Паспорт национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги», 2018).
Проблемное состояние дорожной сети является неблагоприятным экономическим и социальным фактором. На решение данной проблемы и общее развитие системы автомобильного транспорта направлены федеральные проекты Российской Федерации и выделяются субсидии из федерального бюджета. Одним из основных нормативных актов в сфере развития дорожной сети является Постановление Правительства РФ от 20 декабря 2017 г. №1596 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Развитие транспортной системы» (последняя редакция от 29.03.2019). В состав данной федеральной программы входит направление (подпрограмма) «Дорожное хозяйство», которое должно быть реализовано в 2018-2021 гг. Подпрограмма предусматривает в числе прочего следующие мероприятия:
• Строительство и реконструкцию 1,3 тыс. км автомобильных дорог общего пользования федерального значения.
• Приведение автомобильных дорог общего пользования федерального значения к соответствующим нормативным требованиям к транспортно-эксплуатационным показателям.
• Капитальный ремонт, ремонт и содержание автомобильных дорог. Строительство и реконструкции более 1,2 тыс. км автомобильных дорог, эксплуатируемых на платной основе.
• Приведение с учетом соблюдения требований технического регламента Таможенного союза «Безопасность автомобильных дорог» в нормативное состояние дорожной сети 38 городских агломераций с населением свыше 500 тыс. человек в каждой и снижение в указанных городских агломерациях мест концентрации дорожно-транспортных происшествий.
• Содействие развитию автомобильных дорог регионального,
межмуниципального и местного значения.
К числу субъектов Федерации, в которых до 2021 года будут производиться работы по ремонту и реконструкции автомобильных дорог регионального, межмуниципального и местного значения относятся в числе прочих: Красноярский край, Камчатский край,
Приморский край, Хабаровский край, Забайкальский край; Амурская, Волгоградская, Иркутская, Калининградская, Магаданская, Нижегородская, Ростовская, Самарская, Сахалинская области. Строительству и реконструкции будут подлежать участки автомобильной дороги М-1 «Беларусь»; М-3 «Украина»; М-4 «Дон»; М-9 «Балтия»; М-11 - строящаяся скоростная автомобильная дорога Москва - Санкт-Петербург; А113 -
строящаяся Центральная кольцевая автомобильная дорога (Московская область); А-180 «Нарва» и др. Программа включает проекты по ликвидации грунтовых разрывов на сети автомобильных дорог федерального значения; обеспечение сохранности автомобильных дорог общего пользования федерального значения; замену дорожной одежды переходного типа на капитальный; мероприятия по повышению уровня обустройства автомобильных дорог федерального значения. В рамках программы также предусмотрено проведение прикладных научно-исследовательских работ и экспериментальных разработок в сфере дорожного хозяйства, в частности:
1. Информационное, телекоммуникационное и навигационное обеспечение деятельности транспортного комплекса.
2. Исследования по совершенствованию системы мониторинга состояния транспортного комплекса.
В 2017 году был принят национальный долгосрочный приоритетный проект «Безопасные и качественные автомобильные дороги», реализуемый до конца 2024 года. К числу задач проекта относится: увеличение доли автомобильных дорог городских агломераций, дорог регионального значения и дорог Минобороны России, соответствующих технико-эксплуатационным требованиям; сокращение количества аварийно-опасных участков и показателей смертности в результате ДТП; снижение перегрузки автомобильных дорог; развитие дорожного хозяйства. В рамках проекта предусмотрено проведение работ на территории 83 субъектов Российской Федерации. К 2025 году планируется увеличить долю дорог регионального значения, соответствующих нормативным показателям до 50,9%; дорожной сети городских агломераций - до 85%; дорог Минобороны России до 60%. Проект включает задачи определения приоритетных участков дорожной сети, требующих ремонта; формирование программ дорожной деятельности (региональных проектов) на уровне субъектов Федерации и уровне местного самоуправления. Разработка подобных проектов требует проведения инвентаризации структурных элементов дорожной сети. В ряде субъектов уже проводится инвентаризация и разработка региональных проектов, в том числе в Московской области и Удмуртии. Проводится инвентаризация в настоящий момент и на уровне местного самоуправления.
В состав национального проекта входят четыре федеральных проекта: «Дорожная сеть», «Общесистемные меры по развитию дорожного хозяйства», «Безопасность
дорожного движения» и «Автомобильные дороги России» (Паспорт национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги», 2018; Паспорт федерального проекта «Дорожная сеть», 2018). Федеральный проект «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства» включает в том числе следующие задачи:
• Создание системы мониторинга эксплуатационного состояния объектов дорожной инфраструктуры с применением мобильных лабораторий.
• Создание цифровой модели автомобильных дорог (участков автомобильных дорог) общего пользования федерального, регионального или межмуниципального значения, содержащую, в том числе, информацию о диагностике и оценке состояния автомобильных дорог (участков автомобильных дорог).
Результаты инвентаризации элементов дорожной сети должны сформировать информационную основу данной модели (Паспорт федерального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства», 2018).
Научное исследование, проведённое в рамках выпускной квалификационной работы направлено на: 1. Разработку технологии инвентаризации объектов дорожной сети с помощью дистанционных методов; 2. Разработку структуры цифровой
информационной/геоинформационной модели дорожной сети, получаемой путём моделирования на основании данных ДЗЗ (далее - ДДЗЗ); 3. Разработку технологии оценки технико-эксплуатационного состояния структурных элементов дорожной сети на основании извлечённых из данных дистанционных методов диагностических показателей и последующего геоинформационного моделирования; 4. Совершенствование системы мониторинга состояния дорожной сети средствами дистанционных методов. Запланированные в рамках указанных выше программ и проектов мероприятия требуют разработки и совершенствования:
• Методов и средств координации взаимодействия федеральных органов государственной власти, органов власти субъектов Федерации, органов местного самоуправления, юридических лиц.
• Методов и средств инвентаризации элементов дорожной сети.
• Методов и средств оценки технико-эксплуатационного состояния объектов дорожной сети.
• Методов и средств контроля и верификации результатов ремонта и
реконструкции автомобильных дорог.
• Методов и средств сбора статистики.
• Методов и средств формирования отчётных материалов.
• Методов и средств информационного обеспечения указанного объёма и видов работ.
• Методов и средств информационного обеспечения управленческих решений, приоритизации работ и оперативного управления.
Разрабатываемая в рамках исследования технология анализа состояния дорожной сети в случае успешной апробации может быть применена для содействия реализации указанных задач. Оценка состояния дорожной сети сводится к оценке состояния составляющих её структурных элементов. В свою очередь, состояние элементов дорожной сети характеризуется соответствием технико-эксплуатационным требованиям, которые установлены нормативно-технической базой отрасли. Требования к состоянию структурных элементов дороги представлены в виде диагностических параметров, которые устанавливаются в процессе диагностики. Полные перечни диагностических признаков и характеристик для отдельных структурных элементов автодорог приведены в государственных и международных стандартах. Ключевые диагностические параметры для автомобильных дорог в РФ согласно Рекомендациям по диагностике и оценке технического состояния автомобильных дорог, это:
1. Общие сведения о дороге (номер и титул дороги; класс и категория дороги, протяжённость; расположение километровых столбов и др.);
2. Геометрические параметры и характеристики (расположение оси дороги на местности; расположение и ширина проезжей части и уширений ; количество полос движения; переходно-скоростных полос; ширина основной укреплённой поверхности дороги и укрепительных полос; поперечные уклоны проезжей части и обочин; радиусы кривых в плане и др.);
3. Характеристики дорожной одежды и покрытия (конструкция дорожной одежды и тип покрытия; состояние дорожной одежды и покрытия и характеристика дефектов; продольная ровность покрытия; колейность; сцепные свойства покрытия; прочность дорожной одежды и др.);
4. Характеристики искусственных дорожных сооружений (расположение, тип, протяжённость и габариты мостов, путепроводов, эстакад, тоннелей; грузоподъемность мостов, путепроводов и эстакад; наличие и высота бордюров и др.);
5. Характеристики объектов обустройства автомобильных дорог (расположение, тип и технические параметры объектов освещения, сигнальных столбиков, дорожных знаков, дорожной разметки, дорожных ограждений; примыканий, железнодорожных переездов, автобусных остановок и павильонов, площадок отдыха, площадок для остановки и стоянки автомобилей и др.);
6. Характеристики защитных сооружений (расположение, размеры и тип защитных сооружений);
7. Характеристики объектов придорожного сервиса (расположение, тип и основные параметры АЗС, СТО, мотелей, кемпингов, гостиниц, пунктов питания, пунктов медицинской помощи, постов ДПС, таможенных пунктов, автовокзалов);
8. Характеристики объектов дорожной службы (расположение, тип и основные характеристики зданий и сооружений дорожной службы - базы противогололёдных материалов, пескобазы, места дислокации дорожных машин и т.п.);
9. Характеристики транспортного потока и данные о ДТП на дороге (интенсивность движения и состав транспортного потока на характерных перегонах; данные о дорожно-транспортных происшествиях с привязкой к километражу (км + м) и детальные сведения о происшествиях) (Росавтодор, 2018)
Семь из девяти приведённых выше диагностических групп параметров может быть установлено в той или ной степени полно посредством дистанционных методов исследования. Традиционные полевые методы изысканий характеризуются значительной стоимостью реализации, что является сдерживающим фактором для их проведения в масштабах целого субъекта РФ. В большинстве случаев традиционные методы исследований направлены на анализ состояния отдельных трасс различного уровня, либо дорожной сети населённого пункта или муниципального образования. Большой пространственный охват дистанционных методов потенциально позволяет проводить исследование дорожной сети на региональном уровне. Использование дистанционных методов в ряде случаев окажется более целесообразным экономически по сравнению с затратными традиционными методами исследований. Дистанционные методы анализа состояния дорожной сети могут упростить проведение плановой и специализированной диагностики автомобильных дорог; их инвентаризацию и паспортизацию. Методы дистанционного зондирования могут способствовать приоритезации направлений капитального ремонта; принятию управленческих решений и планированию дальнейшего развития дорожной сети. Получаемая в результате дешифрирования исходных материалов дистанционного зондирования Земли (далее - ДЗЗ) и последующего моделирования геоинформационная модель потенциально найдёт многообразное применение в дорожной отрасли. Данная модель может стать основой/каркасом для хранения больших объём разнообразной пространственной информации о дорожной сети, полученных как дистанционными, так и традиционными полевыми методами изысканий.
Работа с базой данных модели позволит получать необходимую информацию о свойствах всех объектов в составе дорожной сети; получать статистику по определённым сегментам сети и принимать решения на основании этой информации. Будучи преобразованной в форматы САПР, векторная составляющая модели дорожной сети в сочетании с цифровыми моделями рельефа (ЦМР) может быть использована инженерами- проектировщиками для разработки проектов расширения автомобильных дорог; размещения направляющих островков и велодорожек; проектировании примыканий и размещения инженерных коммуникаций и т.д. С помощью геоинформационной модели представляется возможным наглядно визуализировать наиболее проблемные участки дорожной сети: участки наибольшего износа разметки; участки разрушения бортового камня, дорожных ограждений и т.д. Подобная модель может найти применение в органах местного самоуправления в рамках проектирования локальных транспортных систем, проектов регионального развития а также при решении других задачах.
Цель работы - разработать геоинформационный метод оценки состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации на основании ДДЗЗ.
Задачи работы:
• Выбрать наилучшую технологию/технологии дистанционного зондирования Земли для достижения цели исследования.
• Разработать технологию дешифрирования материалов ДЗЗ, получаемых выбранным дистанционным методом, а также методы извлечения диагностических показателей состояния автомобильных дорог.
• Разработать методы автоматизации дешифрирования исходных материалов ДЗЗ.
• Разработать технологию геоинформационного моделирования и структуру геоинформационной модели, которая будет содержать результаты выявленные диагностические показатели.
• Провести апробацию предложенной технологии на выбранных экспериментальных участках, исходя из того, что пробные участки должны представлять наиболее распространённые варианты дорожной ситуаций на территории субъекта Федерации.
• Оценить результаты апробации, представить их в виде тематических карт и геоинформационной модели. Сделать заключение о целесообразности и рентабельности использования дистанционных методов в сфере анализа состояния дорожной сети.
• Сформулировать возможные направления для дальнейшего развития предложенной технологии и выявить перспективные направления дальнейших научно-исследовательских работ в данной сфере.
Объект исследования - дорожная сеть на территории субъекта Российской Федерации.
Предмет исследования - диагностические параметры, характеризующие состояние структурных элементов дорожной сети, получаемые дистанционными методами и представленные в форме геоинформационной модели.
Методы исследования: метод дистанционного зондирования, картографический, геоинформационный, математический, статистический.
Актуальность работы в настоящее время можно оценить как высокую. Дорожная сеть в Российской Федерации находится в не оптимальном состоянии. Значительная доля автомобильных дорог не соответствует технико-эксплуатационным требованиям, что является неблагоприятным сдерживающим экономическим фактором. В настоящее время реализуются федеральные программы и национальные проекты, направленные на решение проблем и всестороннее развитие дорожного комплекса. Проекты ставят в том числе задачи разработки средств анализа состояния дорожной сети и концепции структуры информационной модели автомобильных дорог. Использование дистанционных методов может способствовать решению проблем дорожного комплекса и дополнять традиционные полевые методы изысканий. В настоящий момент актуальна разработка методов дешифрирования исходных ДДЗЗ для извлечения диагностических параметров состояния дорожной сети. Необходима и разработка концепции и структуры цифровой модели автомобильных дорог. Основанием для подобной модели могут стать пространственные данные, получаемые методами ДЗЗ.
Научная новизна работы состоит в разработке оригинальной технологии извлечения диагностических параметров структурных элементов дорожной сети из исходных материалов ДЗЗ, направленной на достижение задач инвентаризации объектов дорожной
сети и общей оценки её состояния. Оригинальность технологии заключается в: 1. Наборе исходных данных, используемых для извлечения диагностических параметров; 2. Методах частичной автоматизации процесса дешифрирования исходных ДДЗЗ; 3. Методах
геоинформационного моделирования и геоинформационного картографирования полученных результатов; 4. Структуре геоинформационной модели, содержащей
результаты дешифрирования; 5. Проработанной методике дешифрирования данных ДЗЗ для основных возможных вариантов дорожной ситуации в пределах субъекта РФ.
Структура работы. Работа включает: три главы, 105 страниц, 8 таблиц, 12 рисунков и 7 приложений. При написании работы было задействовано 70 источников.
В ходе выполнения работы была достигнута основная цель - разработан геоинформационный метод оценки состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации на основании ДДЗЗ. В исследовании были задействованы методы спутниковой съёмки сверхвысокого разрешения и аэрофотосъёмки с платформы БПЛА. Была разработана технология извлечения диагностических параметров структурных элементов дорожной сети из исходных ДДЗЗ; предложены наборы диагностических параметров для основных структурных элементов дорожной сети. Также была предложена структура цифровой информационной/геоинформационной модели, содержащая результаты дешифрирования.
Задача разработки способов автоматизации процесса дешифрирования была достигнута - предложены методы частичной автоматизации двух из трёх технологических этапов дешифрирования. Предложенные способы позволяют сократить объём выполняемых оператором действий в ручном режиме обработки. Результаты апробации показали прирост производительности в 15-20% относительно полностью ручного режима дешифрирования. В процессе выполнения исследования определены основные лимитирующие факторы автоматизации дешифрирования: наличие участков сложной дорожной ситуации; пространственное разрешение ДДЗЗ; многообразие уникальных вариантов дорожной ситуации. Данные аспекты предопределяют значительное вовлечение оператора в процесс моделирования. Эксперименты показали, что дешифрирование объектов дорожного обустройства практически не подлежит автоматизации. При планировании дальнейших крупномасштабных исследований таких значительных по охвату территорий как субъект Российской Федерации, необходимо учитывать объективно ограниченные потенциальные возможности автоматизации.
Разработанная технология дешифрирования и извлечения диагностических показателей была апробирована на полученных образцах материалов ДЗЗ. В качестве исходных данных были использованы сэмплы спутниковых снимков WorldView-2, WorldView-3 и Pleiades-1B сверхвысокого разрешения, а также ортофотопланы. Для апробации были задействованы передовые по пространственному разрешению исходные материалы. Апробация проведена на экспериментальных участках, отражающих основные возможные варианты дорожной ситуации в пределах субъекта РФ. В результате процесса моделирования успешно извлечены диагностические параметры структурных элементов дорожной сети экспериментальных участков. Результаты представлены в геоинформационной форме, а также в картографической форме. Были разработаны методы геоинформационного картографирования извлечённых диагностических параметров. Предложенная технология показала свою продуктивность на всех типах дорожной ситуации в пределах экспериментальных участков. Полученная модель использовалась для выполнения последующего пространственного анализа и сбора статистики. Технология показала себя работоспособной, но требующей дальнейшего усовершенствования и доработки. Относительно применимости отдельных дистанционных методов для выполнения анализа состояния дорожной сети были сделаны следующие выводы.
Мультиспектральные снимки показали себя малоприменимыми в решении задач анализа состояния дорожной сети. Несмотря на высокое разрешение (до 1,2 м), данный показатель всё же недостаточно велик для дешифрирования составных элементов дорожной сети. Подобные снимки не позволяют с необходимой точностью выделять геометрические элементы автомобильных дорог, дорожную разметку и элементы обустройства. Извлечение большинства диагностических показателей из мультиспектральных снимков либо не возможно, либо возможно с низкой точностью. Для выявления элементов дорожной сети методами классификации с обучением/без обучения использование данных снимков также нерационально. В связи с этим применение мультиспектральных снимков для оценки состояния дорожной сети на текущем технологическом этапе не представляется возможным.
Снимки в панхроматическом диапазоне предоставляют существенно большие возможности для анализа состояния дорожной сети. Пространственное разрешение в 31 см позволяет извлечь из исходных снимков большую часть необходимых диагностических параметров и произвести моделирование составных элементов дорожной сети. По панхроматическим снимкам потенциально возможно выявление дефектов геометрических элементов дорог. Тем не менее, панхроматические снимки имеют ряд недостатков, в том числе: сложность выделения остановочной полосы обочины; ограничения по возможности дешифрирования объектов дорожного обустройства и определения их диагностических показателей.
Подобные недостатки несколько ограничивают применение снимков в
панхроматическом диапазоне для анализа состояния дорожной сети. Был сделан вывод о том, что решение таких задач как паспортизация дорог и создание и обновление ПОДД по панхроматическим снимкам не может быть выполнено без привлечения дополнительных материалов. Однако, ввиду важного преимущества данного дистанционного метода - большого пространственного охвата - спутниковая съёмка представляется рациональной технологией для анализа состояния дорожной сети в пределах субъекта Федерации. Создание и использование снимков с панхроматическим слиянием также показало себя 88
целесообразным. Наиболее подходящим алгоритмом выполнения паншарпенинга в процессе апробации оказался алгоритм IHS.
Технология аэрофотосъёмки с платформы БПЛА представляет наилучшие возможности для анализа состояния дорожной сети. Высокое пространственное разрешение позволяет выполнять моделирование всех структурных элементов дорожной сети и получать большую часть необходимых диагностических параметров объектов обустройства. Обработанные данные аэрофотосъёмки показали себя наилучшими материалами для моделирования дорожной сети в сельских населённых пунктах. К выявленным недостаткам БПЛА съёмки следует отнести сравнительно малый (по сравнению со спутниковой съёмкой) пространственный охват и достаточно высокую стоимость полевых работ. Тем не менее, достоинства данной технологии существенно превосходят недостатки. Материалы БПЛА съёмки также делают возможным выявление по ним в ручном режиме дефектов геометрических элементов дорог, объектов благоустройства и дорожного покрытия, что важно для задач исследования.
Методы классификации с обучением и без обучения были протестированы в рамках апробации технологии. Оба варианта классификации могут быть применены для частичной автоматизации процесса дешифрирования и выделения дорог с различным типом покрытия по ортофотопланам. Использование методов классификации для извлечения диагностических показателей дорожного покрытия и выявления отдельных деформаций дорожного полотна в настоящий момент представляется маловероятным. Методы классификации позволяют выявить трещины в дорожном покрытии, вычислить их площади и охарактеризовать пространственное распространение трещин.
Извлечение диагностических показателей колейности, выявление выбоин и других типов дефектов дорожного полотна, преобладающих в Российской Федерации, по ортофотопланам на основании проведённых экспериментов апробации показало себя возможным только в ручном режиме и только в ряде случаев при должном качестве исходных материалов. Решение подобной задачи требует большого объёма ручного труда оператора, т.к. распознать подобные дефекты методами классификации затруднительно. Полученные результаты не будут соответствовать необходимым по нормативнотехнической базе требованиям точности контроля и могут носить исключительно оценочный, приблизительный характер. Потенциально также возможно использование методов машинного обучения для автоматического выявления подобных деформаций. Наилучшим методом оценки состояния дорожного полотна несомненно остаются традиционные полевые инженерные методы исследований.
Получаемая в результате дешифрирования геоинформационная модель в ходе апробации показала свою эффективность. Она предоставляет достаточно широкие возможности для визуализации, анализа и сбора статистики по всем структурным элементам дорожной сети. Модель позволяет выявить проблемные участки дорожной сети и принимать управленческие решения на основе данной информации. С помощью модели возможно оценить примерные объёмы ремонтных, демаркационных работ, а на основе данной информации разрабатывать тендеры на их проведение. При увеличении области исследования до территории субъекта Федерации, подобная модель может быть использована для проектирования развития дорожной сети и транспортных систем различного уровня; проектов регионального развития; создания и обновления ПОДД; контроля соответствия реальной дорожной ситуации заявленной в проекте информации; контроля качества ремонтных и строительных работ и определения динамики износа элементов дорожной сети.
Структура предложенной геоинформационной модели позволяет расширить её за счёт включения вспомогательного содержания. Апробация показала необходимость привлечения дополнительного содержания для достижения желаемой информативности модели. К числу материалов, которыми представляется рациональным дополнить данные ДЗЗ относятся: материалы, получаемые мобильными автолабораториями; материалы панорамной съёмки; сведения о километровых столбах и система адресации; сведения об инженерных объектах, мостовых сооружениях, постах ДПС, АСУДД, объектах дорожного и придорожного сервиса; ЦМР; ЦММ; BIM-модели и пространственная информация в сетевой модели данных.
Выбранные для проведения исследования дистанционные методы имеют достаточно высокий потенциал в сфере анализа состояния дорожной сети. Однако полного спектра диагностических показателей состояния дорожной сети дистанционные методы на текущем технологическом этапе предоставить не могут. Требуется совмещение дистанционных методов с данными полевых, «условно дистанционных» методов. Перспективными направлениями для дальнейших научных исследований представляются:
1. Совершенствование технической базы дистанционных методов, в первую очередь - съёмочных платформ. Повышение пространственного разрешения панхроматических и мультиспектральных снимков.
2. Разработка и совершенствование алгоритмов, инструментов, скриптов, методов и средств автоматизации дешифрирования материалов ДЗЗ и их последующей геоинформационной обработки. Разработка методов обработки больших массивов данных подобными инструментами в пакетном режиме.
3. Использование методов машинного обучения для выявления по материалам аэрофотосъёмки деформаций дорожного полотна в автоматизированном режиме.
4. Создание актуальных и ориентированных на дорожную сеть РФ спектральных библиотек, которые будут включать спектральные кривые для основных видов дорожных покрытий, с учётом динамики их технико-эксплуатационного состояния в межремонтный период.
Задача разработки способов автоматизации процесса дешифрирования была достигнута - предложены методы частичной автоматизации двух из трёх технологических этапов дешифрирования. Предложенные способы позволяют сократить объём выполняемых оператором действий в ручном режиме обработки. Результаты апробации показали прирост производительности в 15-20% относительно полностью ручного режима дешифрирования. В процессе выполнения исследования определены основные лимитирующие факторы автоматизации дешифрирования: наличие участков сложной дорожной ситуации; пространственное разрешение ДДЗЗ; многообразие уникальных вариантов дорожной ситуации. Данные аспекты предопределяют значительное вовлечение оператора в процесс моделирования. Эксперименты показали, что дешифрирование объектов дорожного обустройства практически не подлежит автоматизации. При планировании дальнейших крупномасштабных исследований таких значительных по охвату территорий как субъект Российской Федерации, необходимо учитывать объективно ограниченные потенциальные возможности автоматизации.
Разработанная технология дешифрирования и извлечения диагностических показателей была апробирована на полученных образцах материалов ДЗЗ. В качестве исходных данных были использованы сэмплы спутниковых снимков WorldView-2, WorldView-3 и Pleiades-1B сверхвысокого разрешения, а также ортофотопланы. Для апробации были задействованы передовые по пространственному разрешению исходные материалы. Апробация проведена на экспериментальных участках, отражающих основные возможные варианты дорожной ситуации в пределах субъекта РФ. В результате процесса моделирования успешно извлечены диагностические параметры структурных элементов дорожной сети экспериментальных участков. Результаты представлены в геоинформационной форме, а также в картографической форме. Были разработаны методы геоинформационного картографирования извлечённых диагностических параметров. Предложенная технология показала свою продуктивность на всех типах дорожной ситуации в пределах экспериментальных участков. Полученная модель использовалась для выполнения последующего пространственного анализа и сбора статистики. Технология показала себя работоспособной, но требующей дальнейшего усовершенствования и доработки. Относительно применимости отдельных дистанционных методов для выполнения анализа состояния дорожной сети были сделаны следующие выводы.
Мультиспектральные снимки показали себя малоприменимыми в решении задач анализа состояния дорожной сети. Несмотря на высокое разрешение (до 1,2 м), данный показатель всё же недостаточно велик для дешифрирования составных элементов дорожной сети. Подобные снимки не позволяют с необходимой точностью выделять геометрические элементы автомобильных дорог, дорожную разметку и элементы обустройства. Извлечение большинства диагностических показателей из мультиспектральных снимков либо не возможно, либо возможно с низкой точностью. Для выявления элементов дорожной сети методами классификации с обучением/без обучения использование данных снимков также нерационально. В связи с этим применение мультиспектральных снимков для оценки состояния дорожной сети на текущем технологическом этапе не представляется возможным.
Снимки в панхроматическом диапазоне предоставляют существенно большие возможности для анализа состояния дорожной сети. Пространственное разрешение в 31 см позволяет извлечь из исходных снимков большую часть необходимых диагностических параметров и произвести моделирование составных элементов дорожной сети. По панхроматическим снимкам потенциально возможно выявление дефектов геометрических элементов дорог. Тем не менее, панхроматические снимки имеют ряд недостатков, в том числе: сложность выделения остановочной полосы обочины; ограничения по возможности дешифрирования объектов дорожного обустройства и определения их диагностических показателей.
Подобные недостатки несколько ограничивают применение снимков в
панхроматическом диапазоне для анализа состояния дорожной сети. Был сделан вывод о том, что решение таких задач как паспортизация дорог и создание и обновление ПОДД по панхроматическим снимкам не может быть выполнено без привлечения дополнительных материалов. Однако, ввиду важного преимущества данного дистанционного метода - большого пространственного охвата - спутниковая съёмка представляется рациональной технологией для анализа состояния дорожной сети в пределах субъекта Федерации. Создание и использование снимков с панхроматическим слиянием также показало себя 88
целесообразным. Наиболее подходящим алгоритмом выполнения паншарпенинга в процессе апробации оказался алгоритм IHS.
Технология аэрофотосъёмки с платформы БПЛА представляет наилучшие возможности для анализа состояния дорожной сети. Высокое пространственное разрешение позволяет выполнять моделирование всех структурных элементов дорожной сети и получать большую часть необходимых диагностических параметров объектов обустройства. Обработанные данные аэрофотосъёмки показали себя наилучшими материалами для моделирования дорожной сети в сельских населённых пунктах. К выявленным недостаткам БПЛА съёмки следует отнести сравнительно малый (по сравнению со спутниковой съёмкой) пространственный охват и достаточно высокую стоимость полевых работ. Тем не менее, достоинства данной технологии существенно превосходят недостатки. Материалы БПЛА съёмки также делают возможным выявление по ним в ручном режиме дефектов геометрических элементов дорог, объектов благоустройства и дорожного покрытия, что важно для задач исследования.
Методы классификации с обучением и без обучения были протестированы в рамках апробации технологии. Оба варианта классификации могут быть применены для частичной автоматизации процесса дешифрирования и выделения дорог с различным типом покрытия по ортофотопланам. Использование методов классификации для извлечения диагностических показателей дорожного покрытия и выявления отдельных деформаций дорожного полотна в настоящий момент представляется маловероятным. Методы классификации позволяют выявить трещины в дорожном покрытии, вычислить их площади и охарактеризовать пространственное распространение трещин.
Извлечение диагностических показателей колейности, выявление выбоин и других типов дефектов дорожного полотна, преобладающих в Российской Федерации, по ортофотопланам на основании проведённых экспериментов апробации показало себя возможным только в ручном режиме и только в ряде случаев при должном качестве исходных материалов. Решение подобной задачи требует большого объёма ручного труда оператора, т.к. распознать подобные дефекты методами классификации затруднительно. Полученные результаты не будут соответствовать необходимым по нормативнотехнической базе требованиям точности контроля и могут носить исключительно оценочный, приблизительный характер. Потенциально также возможно использование методов машинного обучения для автоматического выявления подобных деформаций. Наилучшим методом оценки состояния дорожного полотна несомненно остаются традиционные полевые инженерные методы исследований.
Получаемая в результате дешифрирования геоинформационная модель в ходе апробации показала свою эффективность. Она предоставляет достаточно широкие возможности для визуализации, анализа и сбора статистики по всем структурным элементам дорожной сети. Модель позволяет выявить проблемные участки дорожной сети и принимать управленческие решения на основе данной информации. С помощью модели возможно оценить примерные объёмы ремонтных, демаркационных работ, а на основе данной информации разрабатывать тендеры на их проведение. При увеличении области исследования до территории субъекта Федерации, подобная модель может быть использована для проектирования развития дорожной сети и транспортных систем различного уровня; проектов регионального развития; создания и обновления ПОДД; контроля соответствия реальной дорожной ситуации заявленной в проекте информации; контроля качества ремонтных и строительных работ и определения динамики износа элементов дорожной сети.
Структура предложенной геоинформационной модели позволяет расширить её за счёт включения вспомогательного содержания. Апробация показала необходимость привлечения дополнительного содержания для достижения желаемой информативности модели. К числу материалов, которыми представляется рациональным дополнить данные ДЗЗ относятся: материалы, получаемые мобильными автолабораториями; материалы панорамной съёмки; сведения о километровых столбах и система адресации; сведения об инженерных объектах, мостовых сооружениях, постах ДПС, АСУДД, объектах дорожного и придорожного сервиса; ЦМР; ЦММ; BIM-модели и пространственная информация в сетевой модели данных.
Выбранные для проведения исследования дистанционные методы имеют достаточно высокий потенциал в сфере анализа состояния дорожной сети. Однако полного спектра диагностических показателей состояния дорожной сети дистанционные методы на текущем технологическом этапе предоставить не могут. Требуется совмещение дистанционных методов с данными полевых, «условно дистанционных» методов. Перспективными направлениями для дальнейших научных исследований представляются:
1. Совершенствование технической базы дистанционных методов, в первую очередь - съёмочных платформ. Повышение пространственного разрешения панхроматических и мультиспектральных снимков.
2. Разработка и совершенствование алгоритмов, инструментов, скриптов, методов и средств автоматизации дешифрирования материалов ДЗЗ и их последующей геоинформационной обработки. Разработка методов обработки больших массивов данных подобными инструментами в пакетном режиме.
3. Использование методов машинного обучения для выявления по материалам аэрофотосъёмки деформаций дорожного полотна в автоматизированном режиме.
4. Создание актуальных и ориентированных на дорожную сеть РФ спектральных библиотек, которые будут включать спектральные кривые для основных видов дорожных покрытий, с учётом динамики их технико-эксплуатационного состояния в межремонтный период.
Содержание магистерской диссертации – Дистанционные методы анализа состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации
Выдержки из магистерской диссертации – Дистанционные методы анализа состояния дорожной сети на территории отдельного субъекта Российской Федерации
Подобные работы
- Стратегия развития садоводческих некоммерческих товариществ на примере г.Красноярска
Магистерская диссертация, строительство . Язык работы: Русский. Цена: 5700 р. Год сдачи: 2018 - ОЦЕНКА И ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОРГАНИЗАЦИИ И
БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ (на примере Республики Татарстан)
Бакалаврская работа, безопасность жизнедеятельности (БЖД). Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2017 - СОВРЕМЕННАЯ ПРАКТИКА АВТОКРЕДИТОВАНИЯ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4370 р. Год сдачи: 2017 - Развитие и внедрение систем управления доступом и учета времени на предприятии (на примере ООО «Parallax»)
Магистерская диссертация, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4855 р. Год сдачи: 2017 - СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА КОНТРОЛЯ
ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПЛАТЕЖНЫХ УСЛУГ
В НАЦИОНАЛЬНОЙ ПЛАТЕЖНОЙ СИСТЕМЕ
Диссертация , экономика. Язык работы: Русский. Цена: 5740 р. Год сдачи: 2019 - Розничные продажи через систему Интернет и пути их совершенствования
Дипломные работы, ВКР, коммерция. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018 - СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ГРАЖДАНСКОЙ ЗАЩИТЫ НАСЕЛЕНИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4300 р. Год сдачи: 2021
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
Каталог работ (149689)
- Бакалаврская работа (38377)
- Диссертация (978)
- Магистерская диссертация (22143)
- Дипломные работы, ВКР (60425)
- Главы к дипломным работам (2138)
- Курсовые работы (10524)
- Контрольные работы (6265)
- Отчеты по практике (1357)
- Рефераты (1481)
- Задачи, тесты, ПТК (631)
- Ответы на вопросы (155)
- Статьи, Эссе, Сочинения (942)
- Бизнес-планы (51)
- Презентации (106)
- РГР (84)
- Авторефераты (РГБ) (1692)
- Диссертации (РГБ) (1882)
- Прочее (458)
Новости
06.01.2018
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
дальше»» Все новости
Статьи
- Где лучше заказывать диссертации и дипломные?
- Выполнение научных статей
- Подготовка диссертаций
- Подводные камни при написании магистерской работы
- Помощь в выполнении дипломных работ
»» Все статьи
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
