Введение 4
1. Обзор и анализ аналогов программ 7
1.1 Решение задачи расчета оптимальных маршрутов на Яндекс-картах 7
1.2 APM Курьер - автоматизированная система расчета оптимального
маршрута между городскими объектами 10
1.3 Выводы по главе 1 13
2. Проектирование подсистемы 14
2.1 Задача геопространственного моделирования маршрутов 14
2.1.1 Функциональная модель 14
2.1.2 Содержательная модель 15
2.1.3 Концептуальная (формализованная) модель 15
2.2 Однородность поверхности 17
2.2.1 Содержательная модель 18
2.2.2 Концептуальная (формализованная) модель 18
2.3 SADT-модель подсистемы 22
2.4 Анализ существующих метрик 30
2.5 Use-case диаграмма 32
2.6 Диаграмма классов 33
2.7 Диаграмма пакетов 34
2.8 Блок-схема алгоритма А* 35
2.9 Выводы по главе 2 37
3. Разработка подсистемы 38
3.1 Используемые библиотеки 39
3.1.1 Класс MySqlLib 39
3.1.2 Алгоритм Брезенхема 42
3.1.2 Библиотека SharpMAP 43
3.2 Работа эксперта с подсистемой 44
3.3 работа ЛПР с подсистемой 48
3.3.1 Методика внесения оперативной информации 50
3.3.2 Алгоритм расчета маршрута 52
3.3.3 Расчет маршрута с учетом затрат ГСМ 56
3.3.4 Практическая апробация подсистемы 59
3.4 Выводы по главе 3 62
Заключение 64
Список сокращений 65
Список использованных источников 66
Приложение А Слайды презентации 71
В современное время широкое распространение получило использование спутниковых систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для решения широкого спектра задач в интересах различных сфер хозяйственной деятельности. Достоинствами использования ДЗЗ является:
• актуальность данных на момент съемки (большинство картографических данных требуют обновления);
• высокая оперативность получения данных;
• высокая точность обработки данных за счет применения GPS- технологий;
• высокая информативность данных, возможность получения мелких деталей не различимых на обычных снимках за счет применения специальных съемок;
• экономическая целесообразность. Получение информации посредствам ДЗЗ существенно ниже затрат на наземные полевые работы.
Одной из наиболее перспективных сфер применения ДЗЗ является сельское хозяйство. Актуальность применения ДЗЗ в сельском хозяйстве подтверждена Постановлениями Правительства РФ от 25.06.2013 № 1066-р, от 05.07.2014 г. № 619, от 15.01.2015 г. № 13, от 18.07.2015 г. № 731, от 25.05.2016 г. № 464, от 11.06.2016 г. № 533, от 13.01.2017 г. № 7, от 25.01.2017 г. № 75, от 17.05.2017 г. № 583, от 20.09.2017 г. № 1133 о федеральной целевой Программе «Развитие мелиорации земель сельскохозяйственного назначения России на 2014 - 2020 годы».
Распоряжением Правительства РФ от 30 июля 2010г. №1292 была одобрена «Концепция развития государственного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения и земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, и формирования государственных информационных ресурсов об этих землях на период до 2020 года».
Задача оценивания земель сельскохозяйственного назначения (ЗСХН) является сложной, междисциплинарной задачей. Она является подзадачей целого ряда практических задач, в числе которых следует отметить задачи оценивания потенциала залежных земель и возврата их в сельскохозяйственный оборот, задачи определения и прогнозирования урожайности, задачи кадастровой оценки ЗСХН и др.
Необходимость выполнения всего ряд практических задач прописан в Земельном кодексе РФ (ЗК РФ) от 25.10.2001 № 136-ФЗ. В частности, в статьях:
• ст. 67 ЗК РФ (Статья 67. Государственный мониторинг земель);
• ст. 68 ЗК РФ (Статья 68. Землеустройство);
• ст. 69 ЗК РФ (Статья 69. Организация и порядок проведения землеустройства);
• ст. 70 ЗК РФ (Статья 70. Государственный кадастровый учет земельных участков).
Данная задача решается на государственном уровне: правительство РФ заинтересовано в формировании государственных информационных ресурсов ЗСХН в целях анализа, прогнозирования и выработки государственной политики в сфере земельных отношений.
Целью настоящей магистерской диссертации является разработка подсистемы геопространственного моделирования маршрутов сельскохозяйственной техники систем агромониторинга СФУ на примере доступности целевых объектов. При этом должны учитываться различные факторы, такие как географическая удаленность объекта и возможные препятствия.
Задачами, решаемыми в рамках магистерской диссертации, являются:
1) Исследование существующих аналогов;
2) моделирование исследуемой территории по данным ДЗЗ и векторных слоев;
3) разработка алгоритма поиска маршрута с учетом внешних факторов;
4) проектирование и разработка подсистемы.
В качестве исходных данных используются карты, сделанные в программе MapInfo на основе топографических карт.
Была разработана метрика для геопространственного моделирования маршрутов, описаны необходимые для применения алгоритмы, такие как алгоритм А* для поиска по матрице значений и алгоритм Брезенхема необходимый для заполнения матрицы значений по данным из БД. Описан пошаговый алгоритм заполнения матрицы значений, приведены примеры используемых в программе константных значений.
В проекте подсистемы описан функционал, отображенный с помощью UML - диаграмм, а также построена модель с помощью диаграмы IDEF0.
В результате работы была разработана структура базы данных для хранения данных из MapInfo-файлов. Была разработана и реализована метрика представления данных MapInfo-файлов в БД и реализовано дальнейшее использовать полученных данных в программе поиска маршрута. Для нахождения различных маршрутов в программу были введены дополнительные настройки. Было проведено тестирование программы, в результате которого с разными настройками программы были найдены различные маршруты. Проведена апробация программы в результате которой были получены данные, показывающие эффективность подсистемы для предприятий сельскохозяйственного назначения.
1. Яндекс.Карты. Режим достуnа:https://yandex.ru/maps
2. Беллман Р. Введение в теорию матриц. Наука, 1969. - 368 с.
3. Захарова Е.М., Минашина И.К. Обзор методов многомерной оптимизации // Информационные процессы, 2014. Том 14, № 3. стр. 265- 266.
4. Басараб, М. А. Алгоритмы решения задачи быстрого поиска пути на географических картах / М. А. Басараб, А. Б. Домрачева, В. М. Купляков // Инженерный журнал: наука и инновации. — 2013. — Вып. 11. — Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/1054.html/
5. Андрианов, В.Ю. Применение геоинформационных систем на транспорте / В.Ю. Андрианов // Информационные системы. - №4, 2008. — С. 42-45.
6. Берзин, Е. А. Элементарные решения неэлементарных задач на графах / Е. А. Березин ; под ред. А. Н. Кудинова. — Тверь: ТГТУ, 2005.
7. Брауде, Э.Д. Технология разработки программного обеспечения / Э.Д. Брауде. - СПб.: Питер, 2004. - 656 с.
8. Волков, С. Н. Землеустройство. Системы автоматизированного проектирования в землеустройстве. Т. 6 / С. Н. Волков. — М.: Колос, 2002. — 328 с
9. Гулаков, В.К. Исследование эффективности разных подходов к построению пространственно-временных математических моделей траекторий движения мобильных объектов / В.К. Гулаков, Е.О. Трубаков // Вестник БГТУ. - 2014.-№1. - С. 79-86.
10. Гармаев, А. Ю. О применении автоматизированной информационной системы в управлении земельными ресурсами муниципальных образований / А. Ю. Гармаев // Вестник Бурятского гос. ун¬та. — Вып. 4: Биология, география. — 2011. — С. 30-33.
11. Гудаев, К. В. Географические информационные системы / К. В. Гудаев, Е. Н. Юров. — Красноярск: ФГОУ ВПО «СГТУ», 2006. — 50 с.
12. Левит, Б.Ю. Алгоритмы поиска кратчайших путей на графе. Труды института гидродинамики СО АН СССР. Сб. «Моделирование процессов управления». Вып. 4. Новосибирск. 1971. с. 1117—148
13. ДеМерс, Н. Н. Географические информационные системы. Основы / Н. Н. ДеМерс, Н. Майкл. Пер. с англ. — М., 1999. — 508 с.
14. Зеньков, И. В. Управление инновационным развитием земельного сектора АПК в Красноярском крае: монография / И. В. Зеньков, Е. В. Логинова. — Красноярск: СФУ, 2013. — 236 с.
15. Мацяшек, Л.А. Анализ и проектирование информационных систем с помощью UML 2.0 / Лешек А. Мацяшек. - М.: Вильямс, 2008. - 816 с.
16. Использование данных ДЗЗ для контроля севооборотов на полях пашни / В. И. Повх, Е. А. Воробейчик, Б. Р. Беков, Л. А. Шляхова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2012.— Т. 9. — № 2. — С. 73-77.
17. Степанов, В.П. Оптимизация маршрутов на дорожной сети // Электронный научно-технический журнал. Научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. Наука и образование. Эл. № ФС 77 - 48211, 2012 г. - С. 12. Режим доступа: http://technomag.bmstu.ru/doc/369475.html
18. Капралов, Е. Г. Геоинформатика. / Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, B. С. Тикунов. — М.: Изд. центр «Академия», 2005. — 480 с.
19. Кузнецов, М. А. Современная классификация систем поддержки принятия решений / М. А. Кузнецов, C. C. Пономарев // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2009. — № 3. — С. 52-58.
20. Трубаков, Е.О. Пользовательское индексирование пространственных объектов в SHAPE файлах // Материалы региональной научной конференции студентов и аспирантов «Достижения молодых ученых Брянской области»: посвящ. 80-летию Брянского государственного технического университета / под ред. И.А. Лагерева. - Брянск: БГТУ, 2010. -
C. 260 - 262.
21. 31. Ларичев, О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. — М.: ВИНИТИ, 1987. — Т. 21. — С. 131-164. (Сер. Техническая кибернетика).
22. Макеев, М. В. Построение локально-вычислительных сетей и формирование баз данных в крупных сельскохозяйственных предприятиях / М. В. Макеев // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: тр. 6-й Междунар. науч.-техн. конф. (13-14 мая 2008 г.). Ч. 5. — М.: ГНУ ВИ- ЭСХ, 2008. — 199 с.
23. Ураков, А.Р. Алгоритм поиска кратчайших путей для разреженных графов большой размерности / А.Р. Ураков, Т.В. Тимеряев // Прикладная дискретная математика №1(19), 2013. - С. 84-92.
24. Мамышев, Р. К. Методические рекомендации по оценке качества и классификации земель по их пригодности для использования в сельском хозяйстве / Р. К. Мамышев. — М.: Госземкадастрсъемка, ВИСХАГИ, 2003. — 170 с.
25. Мартынов, К. П. Оценка земель сельскохозяйственного назначения / К. П. Мартынов, Н. П. Огарева // Электронный журнал МГУ. — 2012. — Вып. 4 (18). — 18 с
26. Министерство сельского хозяйства РФ. Концепция развития государственного мониторинга ЗСХН и земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, и формирования государственных информационных ресурсов об этих землях на период до 2020 года [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.mcx.ru/navigation/page/show/320.htm.
27. Перфильев, С. Е. Структурно-геоморфологический метод картографирования агроландшафтов в космическом индустриально-аграрном мониторинге. / С. Е. Перфильев, Г. М. Цибульский, Ю. А. Маглинец // Проблемы региональной экологии. — 2011. — № 4. — С. 152-158.
28. Поддержка принятия управленческих решений: инструментальноинформационное обеспечение / З. Н. Козенко, А. Ф. Рогачёв, А. Л. Нахшунов, И. А. Карапузов ; под. ред. А. Ф. Рогачёва. — Волгоград: Изд- во Волгоградского гос. ун-та, 2001. — 124 с.
29. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы / И. Ю. Савин, С. А. Барталев, Е. А. Лупян, В. А. Толпин, С. А. Хвостиков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2010. — Т. 7. — № 3. — С. 275-285.
30. Раевич, К. В. Интеллектуальная система поддержки принятия управленческих решений в задачах оценки земель сельскохозяйственного назначения / К. В. Раевич., И. В. Зеньков // Вестник Иркутского гос. техн. ун-та.— 2016. — № 5 (112). — С. 95-104.
31. Савченко, О. Ф. Методологические аспекты создания информационных систем в сельском хозяйстве / О. Ф. Савченко // Достижения науки и техники АПК. — 2006. — № 11. — С. 5-9.
32. Свиридов, С. В. Формирование системы информационной поддержки принятия решений в области управления земельными ресурсами / С. В. Свиридов // Экономический вестник Ростовского гос. ун-та. — 2007. — Т. 5. — № 04. — Ч. 3. — С. 321-325.
33. Степанов, В. Н. Дискретная математика: графы и алгоритмы на графах / В. Н. Степанов. — ОмГТУ, 2010. — 120 с.
34. Улезько, А. В. Земельные ресурсы сельского хозяйства: управление воспроизводством и экономическая оценка потенциала: монография / А. В. Улезько, В. Э. Юшкова, А. А. Тютюников. — Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга», 2014. — 176 с.
35. Чегодаев, А. И. Математические методы анализа экспертных оценок / А. И. Чегодаев // Вестник Самарского гос. экономического ун-та. — 2010. — № 64. — С. 130-135.
36. Шатрова, К. В. Представление пространственных данных для организации области поиска оптимального маршрута / К. В. Шатрова, Ю. А. Маглинец // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы Междунар. науч. конф. — Красноярск, 23-26 сент. 2014. — Изд-во СФУ, 2014. — С. 345-348.
37. Chen, J.-D. Indexing future trajectories of moving objects in a constrained network / J.-D. Chen, X.-F. Meng // J. Comput. Sci. Technol., 2007. №22(2). P.245-251.
38. Chakka, V. Indexing Large Trajectory Data Sets with SETI / V. Chakka, A. Everspaugh, J. M. Patel // In Conference on Innovative Data Systems Research, 2003
39. Faloutsos C., Rong Y. DOT: A Spatial Access Method Using Fractals. //Proceeding of the 7th IEEE International Conference on Data Engineering, pp. 152-159.
40. Gibbens R.J., Saacti Y. - Road traffic analysis using MIDAS data: journey time prediction. Technical Report. UCAM-CL-TR-676. Computer Laboratory. University of Cambridge. - 2006. - 35p