Материалы Третьей Общероссийской конференции изыскательских организаций. Инженерные изыскания в строительстве

Подождите немного. Документ загружается.

разрешённое для движения транспортных средств

в другом (противоположном) направлении (раз-

решенные направления движения также показа-

ны стрелками, а пунктиром показана граница

всей проезжей части).

На рис. 3 представлен фрагмент слоя, в кото-

ром записаны координаты поворотных точек гра-

ниц зон с различной допустимой скоростью дви-

жения. Цифры соответствуют определенной ско-

рости движения. Одинаковые цифры соответст-

вуют одной и той же скорости.

На рис. 4 представлен фрагмент слоя, в котором

записаны координаты поворотных точек границ

зон, где запрещена стоянка транспортных средств.

На рис. 5 представлен фрагмент слоя, в кото-

ром записаны координаты поворотных точек,

описывающих границы зон, где запрещена оста-

новка транспортных средств.

Поворотные точки записываются, например,

в виде №, X

, Y

, H

, П

и П

, где: № – номер зо-

ны, X

, Y

и H

– координаты поворотной точки;

– тип транспортного средства, П

– признак,

соответствующий, типу ограничительной линии;

– признак, соответствующий, например, зна-

чению допустимой скорости и т.п. Возможна и

другая структура записи поворотных точек.

Рассмотрим, как же используется ЦКДД для

выявления нарушений ПДД транспортными сред-

ствами. На контролируемом ТС устанавливается

фазовый спутниковый навигационный приемник

системы GPS/ГЛОНАСС со средствами беспро-

водной связи и записанной в него ЦК ДД. Коор-

динаты точки X

, Y

и H

, вычисляемые этим

приёмником, и соответствующие текущему место-

положению транспортного средства определенно-

го типа, непрерывно сравниваются с координата-

ми X

, Y

и H

цифровой карты дорожного дви-

жения. Если в результате такого сравнения транс-

портное средство оказалось вне пространства,

разрешённого для его движения, или в зоне дейст-

вия запрещающего дорожного знака или элемента

дорожной разметки, и параметры состояния ТС

(например, скорости) не соответствуют этим тре-

бованиям, то спутниковый навигационный при-

емник вначале голосом и текстом на цифровом

табло сообщает об этом водителю. Если водитель

транспортного средства по истечении заданного

времени не устранит данное нарушение ПДД, то

спутниковый навигационный приемник автома-

тически формирует и передаёт по беспроводной

связи сообщение контролирующему органу. Если

текущая точка не попадает в запрещенную зону ни

одного из слоев или нарушение ПДД отсутствует,

то сообщение не вырабатывается.

Приборы спутниковой навигации в совокупно-

сти с предлагаемой цифровой картой дорожного

250

МАТЕРИАЛЫ III ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

Рис.1.

Рис. 2.

Рис.3.

Рис. 4.

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 250

251

Перспективы развития инженерных изысканий в Российской Федерации

движения являются ключевыми звеньями автома-

тизированной системы контроля движения транс-

портных средств.

ЦКДД является также своего рода «помощни-

цей» для водителя, так как обеспечивает его ин-

формацией о факте и характере вольного или не-

вольного нарушения им ПДД.

Так как в одном из слоев записаны поворотные

точки границы текущего региона, то при пересе-

чении этой границы по каналам беспроводной

связи в память спутникового навигационного

приёмника этого ТС из пункта контроля автома-

тически передается цифровая карта дорожного

движения на следующий регион. Границы теку-

щего региона также записаны в ЦКДД. Таким же

образом при необходимости из пункта контроля

или соответствующей централизованной базы

данных поступает информация об изменении ме-

стоположения дорожных знаков, их ликвидации

или установке новых (в том числе и временных).

Важно отметить, что информация об этом должна

оперативно обновляться.

Поскольку цифровая карта дорожного движе-

ния, как правило, используется совместно со

спутниковыми навигационными приемниками,

то она должна создаваться в той же системе коор-

динат, в которой работают эти приемники, на-

пример, в WGS-84.

На разработчиках цифровых карт дорожного

движения лежит большая ответственность, т.к.

определение факта нарушения транспортным

средством правил дорожного движения осуществ-

ляется в автоматическом режиме. Следовательно,

ЦКДД должна полностью и объективно соответ-

ствовать тем дорожным знакам, которые в насто-

ящее время установлены в данном регионе.

Для создания ЦКДД и её актуализации необхо-

димы совместные усилия дорожной службы,

ГИБДД, геодезистов и картографов. Эти карты

должны иметь высокую точность (не хуже 1 м) и

достоверность.

Важно также подчеркнуть, что внедрение

ЦКДД и автоматизированной системы контроля

движения транспортных средств требует разра-

ботки и принятия обязательных для исполнения

нормативно-правовых актов, что является преро-

гативой законодательной власти.

Авторы, имея богатый опыт работы в сфере ав-

томобильного транспорта и методов управления

транспортными потоками, уверены в том, что вне-

дрение ЦКДД даст значительный позитивный им-

пульс к снижению уровня аварийности и повлия-

ет на предотвращение различного рода нарушений

(административных и коммерческих). Более того,

повсеместному использованию новейших цифро-

вых технологий нет альтернативы, поскольку та-

ков в настоящем и будущем вектор мирового тех-

нического прогресса. Учитывая в первую очередь

высокую социальную значимость безопасности

дорожного движения и располагаемый отечест-

венными предприятиями уровень владения высо-

кими технологиями, задача внедрения ЦКДД мо-

жет и должна быть решена в кратчайшие сроки.

Рис. 5.

ЛИТЕРАТУРА

1. ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное карто-

графирование. Пространственные данные, циф-

ровые и электронные карты. Общие требования.

2. Мышляев В.А., Данилов О.М. Цифровая навига-

ционная карта // Геодезия и картография, № 2,

2006, с. 20-23.

3. Ашурков В.В. Способ определения оптимально-

го маршрута движения транспортного средства

в условиях населенного пункта. Патент RU

02153194 от 2000 г.

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 251

252

мировой практике сегодня имеются достаточ-

но многочисленные примеры созданных трех-

мерных цифровых моделей на многие города ми-

ра. Наиболее простое представление трехмерных

цифровых моделей знакомо многим по Интернет-

сервисам Google Earth и Microsoft Virtual Earth.

В России также имеются примеры создания

трехмерных цифровых моделей на отдельные тер-

ритории городов. Какова цель создания трехмер-

ных цифровых моделей на территорию города.

Прежде всего, это решение тех же задач, кото-

рые решаются с помощью цифровых карт и пла-

нов, только с использованием дополнительных

возможностей визуального представления и ана-

лиза территории.

Необходимость создания трехмерной цифровой

модели территории применительно к городу Мо-

сква определяется тем, что инфраструктура города

становится сверхнасыщенной, а эксплуатация и

развитие ее традиционными средствами становит-

ся затруднительно. Сочетание возможности реше-

ния сложных задач и представление результатов

пользователям в виде наглядных фотографически

точных и реалистичных моделей окружающего

пространства определяет эту необходимость.

Задачи

Трехмерные цифровые модели местности могут

использоваться при решении многочисленных за-

дач в различных отраслях городского хозяйства.

1. Градостроительство и архитектура:

•

при решении задач сохранения ценных исто-

рических панорам и видов городского ланд-

шафта, композиционных особенностей и исто-

рических традиций городской среды;

•

при проектировании и строительстве высотных

зданий, новых дорог, туннелей, парковок и т.п.;

•

при планировании таких процессов, как выем-

ка или подсыпка грунта, дренаж, засыпка кот-

лованов и т.п.;

•

комплексные задачи пространственного ана-

лиза городской среды;

•

изучение влияния теней строящихся объектов

при расчетах инсоляции;

•

анализ освещенности внутри зданий;

•

возможность создания точных физических ма-

кетов местности. Для этого используются трех-

мерные принтеры.

2. Транспорт и связь:

•

оптимизация схем уличного движения и разме-

щение дорожных знаков, светофоров и рек-

ламных щитов;

•

решение задач телекоммуникационных компа-

ний и коммунальных служб по планированию

и размещению мачт в городском пространстве

для обеспечения радиовидимости.

3. Охрана окружающей среды:

•

изучение влияния шумов и распространения

загрязнения выхлопных газов от транспортных

магистралей и городской уличной сети;

•

моделирование природных процессов без воз-

действия на окружающую среду.

4. Безопасность:

•

размещение видеокамер;

•

планирование критических ситуаций (эвакуа-

ция, ликвидация пожаров, действия спасатель-

ных служб применительно к конкретным усло-

виям местности);

•

расследование мест преступлений, террори-

стических актов.

5. Интеграция 3D-моделей в геоинформацион-

ные системы для:

•

комплексов городского управления;

•

инвентаризации недвижимости службами БТИ;

СОЗДАНИЕ ТРЕХМЕРНОЙ ЦИФРОВОЙ

МОДЕЛИ ТЕРРИТОРИИ ГОРОДА МОСКВЫ

Скорохватов С.Н.

ГУП Мосгоргеотрест, Москва

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 252

•

оптимизации размещения рекламы, информа-

ции и оформления города.

6. Презентации, публичные обсуждения городских

проектов с интерактивной демонстрацией их раз-

личных вариантов.

Технологические особенности создания трехмер-

ных цифровых моделей.

Источники информации для создания трехмер-

ных цифровых моделей:

1. Топографические планы, которые содержат:

•

рельеф местности;

•

контура местности;

•

объекты местности – строения и сооружения,

которые возвышаются над рельефом;

•

некоторые природные объекты, например, дере-

вья.

2. Материалы аэрофотосъемок и космических

съемок в виде:

•

ортофотопланов;

•

стереоскопических моделей.

3. Материалы лазерного сканирования.

4. Наземные фотосъемки фасадов строений.

Требования к точности и детальности создавае-

мой модели местности определяют источники

информации, используемые для ее построения.

Так как принято по всем нормативным требо-

ваниям, точность и детальность цифровых планов

определяется также как и для бумажных планов,

этот подход можно использовать и для трехмер-

ных цифровых моделей территории города.

На основе такого подхода можно однозначно

определить две категории моделей:

1. Модели, создаваемые для профессиональных

целей, обладающие метрическими, точностны-

ми характеристиками, которые определяются

главным образом источниками информации.

2. Модели, создаваемые для широкого спектра

непрофессионального использования. Для них

необязательно использовать перечисленные

источники информации. Перечисленные выше

задачи также не могут быть решены с использо-

ванием таких моделей. Они могут служить для

различных развлекательных и обучающих про-

грамм, рекламных целей и прочее.

Результаты

На прошедшем 30 октября 2007 года заседании

Правительства Москвы при рассмотрении вопро-

са «О мерах по обеспечению исполнительных ор-

ганов государственной власти города Москвы гео-

информационными (пространственными) данны-

ми» Мэром Москвы Ю.М. Лужковым было особо

подчеркнуто, что создание геоинформационного

пространства, отвечающего духу и технологиям

времени, остро необходимо для повышения эффе-

ктивности принятия управленческих решений во

всех сферах деятельности города.

Это в полной мере касается и развития новых ме-

тодов информационного обеспечения, в том числе

и создания трехмерной модели города Москвы.

Первые шаги для создания трехмерной модели

города Москвы были сделаны в 2000 году. Тогда

для целей оптимизации размещения приемо-пе-

редатчиков операторов сотовой связи были изме-

рены высоты всех строений города и прилегаю-

щих территорий. Для измерений использованы

материалы аэрофотосъемок 1998 и 1999 годов. На

основе этих измерений, картографического фона

М. 1:10 000 и регулярной модели рельефа была со-

здана базовая трехмерная модель города Москвы.

Эта модель в 2004 году была обновлена по матери-

алам аэрофотосъемки 2003 года и использовалась

для моделирования загрязнения воздушной среды

города автотранспортом. В последующие годы

она обновляется ежегодно.

В 2005 году по распоряжению Правительства

Москвы были выполнены экспериментальные ра-

боты по созданию пилотного проекта – трехмерной

цифровой модели территории «Москва-Сити».

В дополнение к базовой модели были построены

детальная модель рельефа, строений, прилегающих

к «Москва-Сити», элементов растительности, уча-

стка дорожной сети третьего транспортного кольца.

В последующие годы такие работы выполняют-

ся регулярно. В дополнение к топографическим

картам и материалам аэрофотосъемок были доба-

влены стереофотограмметрические съемки фаса-

дов отдельных строений и данные наземного ла-

зерного сканирования, как фасадов строений, так

и внутренних помещений. Отработана возмож-

ность встраивания в модель проектируемых стро-

ений и сооружений. Учитывая высокие трудоза-

траты на создание детальных моделей строений и

территорий, сейчас разрабатываются варианты

оптимизации построения модели.

253

Перспективы развития инженерных изысканий в Российской Федерации

Рис. 1. Фрагмент трехмерной модели

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 253

254

ведение

В настоящее время производительность

лазерных сканеров увеличивается с каждым

годом. Современные наземные лазерные ска-

неры импульсного типа способны сканиро-

вать поверхность объекта со скоростью поряд-

ка 10 000 точек в секунду, а сканеры фазового

типа – порядка 500 000 точек в секунду. Для

обработки и анализа полученных данных не-

обходима эффективная система визуализации

точек сканирования на современных компью-

терах. Большинство существующих видеокарт

широкого доступа могут отображать порядка

1-3 миллионов точек без ощутимых задержек.

Однако, объемы данных, с которыми прихо-

дится сталкиваться на практике, существенно

превышают указанный объем, поэтому задача

разработки эффективных алгоритмов визуали-

зации данных сканирования является очень

актуальной.

Любая система визуализации результатов ла-

зерного сканирования обязана эффективно обес-

печивать следующие операции:

•

масштабирование;

•

вращения сцены;

•

сдвиг сцены.

Для решения поставленной задачи визуализа-

ции был разработан алгоритм, который успешно

реализует все указанные операции. Основой алго-

ритма являются три составляющие:

•

использование специальной структуры данных

для хранения точек;

•

использование различных уровней детализа-

ции;

•

динамическое отсечение невидимой части

сцены.

Построение восьмеричного иерархического дерева

Для решения задачи точечные данные однократ-

но преобразуются в специальную структуру дан-

ных – восьмеричное иерархическое дерево [1],

для которого заранее вычисляются уровни дета-

лизации. Построение восьмеричного дерева вы-

полняется с целью преобразования исходного

массива точек в четко организованную структуру,

удобную для анализа и хранения. Использование

различных уровней детализации для отображе-

ния точек было предложено в работе [2]. Иерар-

хическое дерево состоит из вложенных друг в

друга узлов.

Создание структуры данных включает в себя

два основных этапа:

•

прямое движение точек;

•

обратное движение точек.

Каждая вершина дерева может содержать в себе

набор точек, а также имеет четкие пространствен-

ные границы, заданные минимальной и макси-

мальной точками описывающего параллелепипе-

да. Вложенные узлы называют потомками. Важно

отметить, что построение дерева не прибавляет и

не уменьшает количества точек, координаты то-

чек не изменяются. Дерево – это только структура

для организации хранения исходных точек.

Прямое движение точек

Данный шаг выполняется для первичной обра-

ботки всех исходных данных. Пусть дан массив P

из K исходных точек, для построения дерева вы-

берем параметр N

max

, который задает максималь-

ное число точек в вершине дерева (например, N

max

можно выбрать равным 1024 точкам). Введем по-

нятие листа дерева как узла, у которого нет по-

томков.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ,

ВЫПОЛНЯЕМОГО ПРИ

ИЗЫСКАТЕЛЬСКИХ РАБОТАХ

Чибуничев А.Г., Велижев А.Б.

МГУГиК, Москва

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 254

В процессе добавления данных из файла точки

считываются партиями (например, по 1 000 000),

каждая партия последовательно добавляется в ие-

рархическое дерево. Разбиение на отдельные пар-

тии точек позволяет исключить ситуацию, когда

все точки загружены в оперативную память ком-

пьютера дважды. В результате этого шага все ис-

ходные точки хранятся только в листах дерева.

Обратное движение точек

Данный шаг выполняется с целью создания уров-

ней детализации, которые используются для ди-

намической генерализации облака точек в про-

цессе визуализации. Основная идея алгоритма со-

стоит в том, что для всех узлов дерева строится

сильно упрощенная точечная модель из исходных

точек. При этом никакого дублирования данных

не происходит. Алгоритм обратного движения то-

чек включает в себя один главный шаг – для каж-

дого нелистового узла дерева извлекаем N

max

то-

чек из потомков текущего узла. Для этого N

max

де-

лится на равные части между всеми потомками,

которые содержат точки (непустые узлы). В мо-

мент извлечения из листа точки выбираются слу-

чайным образом. Ввиду того, что дерево разбива-

ет исходное пространство на области одинаковой

плотности, каждый уровень детализации содер-

жит равномерно распределенные точки с посто-

янной плотностью.

Динамическая визуализация точек

В процессе непосредственного просмотра точеч-

ных данных в каждый момент времени необходи-

мо сформировать набор точек для визуализации.

Этот набор точек определяется в зависимости от

текущего положения точки обзора. Если в один

пиксель экрана попадает слишком много точек,

то нет никакого смысла отображать все данные.

Для определения такой ситуации мы предложили

критерий генерализации δ:

где NodeDiagonal – длина диагонали параллеле-

пипеда узла,

MinNodeSize – минимальный размер узла, ко-

торый виден в камеру, значение этого параметра

рассчитывается в зависимости от текущего разме-

ра пикселя экрана с учетом масштаба.

Одновременно большая часть точек может ока-

заться вне области видимости, поэтому их не сто-

ит отображать – это выполняется за счет отсече-

ния узлов дерева, которые не попадают в область

видимости камеры. При этом сразу отсекается

узел со всеми его потомками.

После формирование набора точек все готово к

отображению.

Выводы и результаты

Реализация предложенной методики визуализа-

ции результатов лазерного сканирования показа-

ла высокую эффективность и производитель-

ность. Масштабирование, вращение набора из 60

миллионов точек выполнялись без каких-либо

заметных задержек. Большинство коммерческих

продуктов при вращении точечных данных

скрывает часть информации, оставляя лишь

255

Перспективы развития инженерных изысканий в Российской Федерации

Алгоритм прямого движения точек

Для каждой точки p

из P:

Шаг 1. Добавляем точку в p

в набор точек корне-

вого узла дерева, назначаем этот узел те-

кущим.

Шаг 2. Если текущий узел не имеет потомков, то

добавляем точку текущего узла. Иначе

находим того потомка, в границы которо-

го попадает точка p

, переносим точку в

набор этого потомка, назначаем его теку-

щим и снова переходим к шагу 2.

Шаг 3. Если число точек в наборе текущего лис-

та превысило значение N

max

, то разбиваем

этот узел на потомков путем разбиения

куба текущего узла на восемь равных вло-

женных частей.

Алгоритм формирования набора точек

для отображения

Шаг 1. Назначаем корневой узел дерева теку-

щим.

Шаг 2. Для каждого потомка текущего узла:

a. проверяем попадание в текущую область ви-

димости камеры. Если текущий узел не ви-

ден в камеру, то переходим к проверке следу-

ющего потомка;

b. проверяем условие генерализации. Если δ =

1, то добавляем точки из текущего потомка в

набор точек для отображения и переходим к

проверке следующего потомка;

c. если текущий потомок является листом, то

переходим к проверке следующего потомка;

d. назначаем текущего потомка текущим узлом

и переходим к шагу 2;

Шаг 3. Набор точек для визуализации сформи-

рован.

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 255

256

МАТЕРИАЛЫ III ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

контурные точки, что может вызвать затрудне-

ние в навигации. Предложенная методика лише-

на данного недостатка – при выполнении опера-

ции поворота никакой «сильной» генерализации

не происходит.

В нашей реализации алгоритма все точечные

данные загружаются в оперативную память.

Проблема нехватки памяти может быть решена за

счет динамической загрузки точек из файла дан-

ных. Структура иерархического восьмеричного

дерева может быть легко разбита на пространст-

венно локализованные группы точек, которые

при необходимости будут сохраняться или загру-

жаться независимо друг от друга.

ЛИТЕРАТУРА

1. Jackins C. L., Tanimoto S. L., 1983, Quad-trees, oct-

trees, and k-trees. A generalized approach to recur-

sive decomposition of Euclidean space, EEE Trans.

Pattern Anal. Machine Intell, vol. PAMI-5,

pp. 533-539.

2. Gobbetti E., Marton F., 2004, Layered point clouds,

in: Proc. Eurographics Symposium on Point Based

Graphics, pp. 113-120, 227.

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 256

257

рограмма стратегического развития желез-

нодорожного транспорта на период до 2030

года предусматривает коренную модернизацию

его на основе прорывных инновационных тех-

нологий. В ряду таких технологий важное место

отведено технологиям глобальных навигацион-

ных спутниковых систем (ГНСС), в особенно-

сти отечественной системе ГЛОНАСС и техно-

логиям обновления геоинформации методами

дистанционного зондирования. Развитием та-

ких технологий на железнодорожном транспор-

те успешно занимаются коллективы учёных

МИИТа и объединённого научно-исследова-

тельского и учебного центра «Геоинформацион-

ные и спутниковые технологии железнодорож-

ного транспорта» (ОНИУЦ ГСТЖТ (МИИТ-

ВНИИАС). Их работа в большой степени связа-

на с продвижением спутниковых технологий и

технологий дистанционного зондирования в

сферу железнодорожного транспорта. В частно-

сти, предложено новое направление монито-

ринга геометрии железных дорог и навигации

железнодорожного транспорта на основе эта-

лонных координатных моделей железнодорож-

ного пути. Дело в том, что железнодорожный

транспорт имеет существенное преимущество

перед другими видами транспорта, заключаю-

щееся в том, что траектория его движения зафи-

ксирована на местности в виде рельсовой ко-

леи, что позволяет создать точные координат-

ные модели пути (КМП) (патент на изобрете-

ние № 2287187 «Способ определения эталонных

координатных моделей железнодорожного пути

и устройство для его реализации»).

Такие модели с равным успехом могут быть

использованы для мониторинга геометрии же-

лезнодорожных путей и для навигации подвиж-

ного состава железных дорог на основе спутни-

ковой аппаратуры ГЛОНАСС/GPS. А в случае

необходимости, и на основе автономных нави-

гационных систем, включающих бесплатфор-

менные инерциальные системы (БИНС), дат-

чик пути и базы данных эталонных координат-

ных моделей пути. Такие дублированные интел-

лектуальные навигационные системы являются

стратегически наиболее безопасными. Они поз-

воляют решать задачи управления движением,

диспетчеризации и интервального регулирова-

ния наиболее эффективно, без установки ка-

ких-либо дополнительных напольных уст-

ройств и оборудования.

Весьма существенно, что КМП являются не-

прерывными геодезическими сетями и могут

полностью заменить реперные системы контро-

ля плана и профиля железнодорожного пути,

плохо приспособленные к автоматизации ре-

монта и выправки пути, в то время как КМП

позволяют автоматизировать этот процесс наи-

более простым и эффективным образом. При

этом, скорость создания КМП в десятки раз вы-

ше создания реперных систем, а стоимость в де-

сятки раз ниже.

Существенно и то, что КМП создаются в еди-

ной системе пространственных прямоугольных

координат, не имеющей искажений и сохраня-

ющей основополагающий принцип метрологии

– принцип единства измерений.

Спутниковые навигационные системы и тех-

нологии аэрокосмического зондирования явля-

ются наиболее перспективными при создании

цифровых моделей местности (ЦММ) для целей

автоматизированного проектирования, строи-

тельства и содержания железных дорог. Их ис-

пользование наиболее эффективно во всех про-

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ТРАНСПОРТНОГО И СТРОИТЕЛЬНОГО

КОМПЛЕКСОВ

Матвеев С.И.

Московский государственный университет путей сообщения, Москва

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 257

258

МАТЕРИАЛЫ III ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

цессах создания единого геоинформационного

пространства железнодорожного транспорта:

создании цифровых и электронных карт, пла-

нов и цифровых моделей местности, автомати-

зированном проектировании железных дорог,

перенесении проектов в натуру, производстве

разбивочных работ в процессе строительства

железных дорог, геоинформационного сопрово-

ждения текущего содержания железнодорожно-

го пути и земляного полотна, навигации и упра-

вления движением подвижного состава желез-

нодорожного транспорта.

Особый интерес представляет комплексное

использование материалов высокоразрешаю-

щих радиолокационных снимков, получаемых

со спутников систем ERS, RADARSAT, или

предлагаемой для ОАО «РЖД» итальянской

фирмой «Финмекканика» системы COSMO-

Skymed. Их преимуществами являются: высо-

кое (лучше 1 м) пространственное разрешение;

возможность круглосуточного всепогодного на-

блюдения; возможность получения высокоточ-

ных цифровых моделей рельефа (ВЦМР) с по-

мощью интерферометрических методов; опера-

тивность получения информации.

Эти данные легко дополняются, развивае-

мой в ОНИУЦ ГСТЖТ оперативной техноло-

гией маршрутной аэрофотосъёмки со сверх-

лёгких летательных аппаратов, или технологи-

ями лазерного сканирования воздушного ба-

зирования.

Однако, технологии аэрокосмического зон-

дирования всё ещё слабо используются в про-

ектно-изыскательских организациях, отдающих

предпочтение, несомненно, надёжным и точ-

ным, но менее производительным технологиям

электронной тахеометрии и спутникового пози-

ционирования. Именно на технологии дистан-

ционного зондирования следует в ближайшее

время обратить внимание руководства научно-

производственных и проектно-изыскательских

организаций, в частности, на:

•

разработку технологий обновления единого

геоинформационного пространства на ос-

нове данных аэрокосмического зондирова-

ния, в особенности высокоразрешающих

радиолокационных снимков, позволяющих

создавать высокоточные цифровые карты

рельефа в режиме, близком к реальному

времени;

•

разработку технологий интерферометриче-

ских методов радиолокации с целью монито-

ринга полосы отвода автомобильных и же-

лезных дорог, позволяющих фиксировать

миллиметровые подвижки грунтов, предше-

ствующие провалам и оползням, и прини-

мать своевременные меры по предупрежде-

нию опасных явлений и их последствий.

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 258

259

еофизические исследования на трассе газо-

провода Бованенково – Ухта проводились в

2006-2007 гг. (рис. 1).

В 2006 г. на Уральском берегу были выполнены

ВЭЗ на постоянном токе по 4-м ниткам проекти-

руемого газопровода (рис. 2).

Часть результатов этих работ представлена в

виде псевдоразреза

и геоэлектрического разре-

за

уд

(рис. 3).

На нём хорошо виден первый низкоомный

слой, соответствующий СТС, и залегающая ниже

толща достаточно высоких сопротивлений – пе-

реслаивание песков и суглинков различной льди-

стости и засоленности. Анализ полученных дан-

ных по площади работ позволил выделить участ-

ки, характеризующиеся конформными кривыми

ВЭЗ. Каждому из таких участков соответствует

свой тип геоэлектрического разреза (ГЭР). На

рис. 4 приведена карта распространения харак-

терных типов ГЭР для Уральского берегового уча-

стка. Эти материалы были частично доложены на

предыдущей конференции. Наличие высокоом-

ных сильнольдистых пород в верхней части разре-

за, препятствующее его расчленение ниже этого

горизонта вызвало необходимость использования

частотных методов зондирования (ЧЗ и ЗСБ), с

помощью которых в 2007 г. были проведены ис-

ГЕОКРИОЛОГИЧЕСКОЕ СТРОЕНИЕ

ПРИБРЕЖНОЙ ЧАСТИ БАЙДАРАЦКОЙ

ГУБЫ В СВЕТЕ НОВЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ

ДАННЫХ

Булдович С.Н.

, Зыков Ю.Д.

, Кошурников А.В.

МГУ им. М.В. Ломоносова, геологический ф-т,

ООО «МГУ-Геофизика», Москва

Рис. 1. Полевые наблюдения методом ВЭЗ

Рис. 3. Разрезы кажущихся

и удельных

электрических сопротивлений

уд

(УЭС) по нитке 1

Рис. 2. Схема расположения точек ВЭЗ на

Уральском береговом участке

Sbornic_New_1 01/12/2008 19:42 Page 259