Создание топоосновы корпоративной ГИС ОАО «Мосэнерго» и дешифрирование ЛЭП по космоснимкам

Еремченко Е.Н., РЦ ГИС ИФВЭ, eremchenko@mx.ihep.su,
Кузнецов О.В., ЗАО «Совинформспутник», ok@sovinformsputnik.com,
Гречищев А.В., DATA+, alexan_gre@dataplus.ru

Для энергетических компаний задача создания корпоративной ГИС (КГИС) особенно актуальна. Это во многом диктуется спецификой объектов, болезненной чувствительностью экономики и общества даже к временным неполадкам в работе электросетей, недостаточным опытом географически корректного представления объектов энергетики. Для ОАО «Мосэнерго» эта задача даже более актуальна, чем для других территориальных подразделений РАО ЕЭС. Причины — высокая урбанизированность Московской области, очень высокое удельное энергопотребление, быстрое развитие пригородных зон, требующее модернизации имеющихся ЛЭП и прокладки новых, острая необходимость учета объектов собственности, разбросанных на больших территориях.

К картографическому представлению объектов электроэнергетики, которые являются источниками повышенной опасности, предъявляются особые требования. Они должны быть отображены с высокой степенью достоверности, на подробной и актуальной топографической основе, с учетом современных требований к точности и информационной насыщенности. В этом залог эффективного использования в дальнейшем ГИС-инструментария, позволяющего сэкономить огромные средства и оптимизировать процессы общего корпоративного управления предприятием и эксплуатации ЛЭП.

С возникновением и развитием геоинформатики появилась возможность создания т.н. растрово-векторных ГИС, позволяющих совместно использовать цифровые карты местности и ее космические изображения. Такие геоинформационные системы сочетают в себе достоинства как топографических карт, так и космических снимков, и могут использоваться для всестороннего пространственного анализа на основе детальной информации о местности.

Задачи КГИС

С учетом вышесказанного руководством ОАО «Мосэнерго» было принято решение о создании корпоративной ГИС компании, в основу которой положена именно растрово-векторная картографическая основа, создаваемая на базе российских космических снимков.

Картографическую основу для КГИС необходимо было создать в максимально сжатые сроки, поскольку электрические сети постоянно обновляются и перестраиваются, и данные по ним быстро устаревают. Набор данных для ГИС должен корректно отображать современное состояние местности, обеспечивать необходимую точность определения местоположения объектов и обладать необходимой информационной насыщенностью, позволяющей использовать его в качестве средства поддержки принятия управленческих и оперативных решений.

Основными исполнителями работ по созданию картографической основы для КГИС были выбраны Региональный центр геоинформационных систем института физики высоких энергий (г. Протвино, Московской обл.) и ЗАО «Совинформспутник», действовавшие в рамках договора о научно-техническом сотрудничестве. Давнее партнерство двух организаций позволило воспользоваться отлаженной структурой взаимодействия и положительно сказалось на быстром развертывании работ.

В соответствии с техническим заданием, перед исполнителями работ были поставлены следующие задачи:

  • создание обзорной растрово-векторной картографической основы на территорию всей Московской области;
  • создание планов повышенной детальности в пределах коридоров шириной ~200 м вдоль линий электропередачи высокого напряжения (35-500 кВ) и распределительных сетей напряжением 6-10 кВ и других объектов электроэнергетики;
  • определение точного географического местоположения всех энергетических объектов и нанесение их на картографическую основу.

Работы по созданию топоосновы КГИС были разбиты на несколько этапов. На первом из них — пилотном — требовалось отработать методику и выполнить весь комплекс работ для одного из тринадцати региональных предприятий ОАО «Мосэнерго». На следующих этапах — последовательно применять отработанную технологию на территории остальных предприятий электрических сетей ОАО «Мосэнерго».

В качестве полигона для отработки методики были выбраны «Подольские электрические сети» (ПЭС). В его ведении находятся энергообъекты на территории Домодедовского, Подольского, Серпуховского и Чеховского районов Московской области. Они охватывают весь спектр ситуаций, возникающих как при эксплуатации ЛЭП, так и при их дешифрировании и отображении на картографической основе.

Работы были распределены следующим образом:

«Совинформспутник» обеспечивает первичную обработку космических снимков и составляет растрово-векторную топооснову общего назначения.

РЦ ГИС занимается созданием тематического набора данных по энергообъектам предприятия на основе как результатов дешифрирования космических снимков, так и данных полевой съемки.

Картографическая основа

Была сформирована следующая концепция набора растрово-векторных данных:

1. При создании картографической основы максимально широко используются данные дистанционного зондирования (ДДЗ) — космические снимки высокого и среднего разрешения.

2. Конечный продукт содержит как векторные слои, так и растровую подложку. В качестве растра используются космические снимки двух типов: панхроматические — высокого разрешения и мультиспектральные — среднего разрешения.

3. Картографическая основа состоит из двух компонент — обзорной (на всю Московскую область) и повышенной детальности (в пределах коридоров линий электропередачи).

4. Обзорная топооснова, информационно эквивалентная картам масштаба 1:50 000, создается векторизацией по ДДЗ. Точность восстановления истинных координат на местности 30-40 метров.

5. Планы повышенной детальности, информационно соответствующие картам масштаба 1:10 000, создаются по космическим снимкам в пределах узких полос вдоль линий электропередачи. Точность определения взаимного расположения объектов — не хуже 5-7 метров, в то время как абсолютная точность не превышает 30-40 метров.

6. Обзорная картографическая основа комплектуется цифровой моделью рельефа, представляемой в соответствии с требованиями, предъявляемыми к топографическим картам М 1:100 000. Она включает как традиционное представление рельефа посредством горизонталей и отметок высот, так и представление рельефа местности в виде регулярной матрицы высот.

Для КГИС «Мосэнерго» выбрана правая плоская прямоугольная метрическая система координат. Начало отсчета координат (X=0, Y=0) вынесено за пределы Московской области и помещено западнее и южнее крайней западной и крайней южной точек границы области, что позволяет избежать отрицательных значений координат при пользовании созданными картографическими материалами. Применяемые картографическая проекция и система координат отличны от государственных.

Для удобства пользования растровыми и векторными данными картографической основы территория Московской области разделена на прямоугольные фрагменты размером 20Х20 км в принятой системе координат. Номенклатура листов складывается из названия ряда (буквы латинского алфавита от A до P) и номера колонки (арабские цифры от 1 до 17).

Программные средства

При подготовке растрово-векторных данных корпоративной ГИС АО «Мосэнерго» на территорию ПЭС использовались современные цифровые методы создания картографических материалов. Задачи решались с помощью следующих программных продуктов:

  • ERDAS IMAGINE — трансформирование и координатная привязка космических снимков, их тематическая обработка;
  • ArcInfo — подготовка векторных данных, проверка данных на топологическую корректность, редактирование и окончательная доводка информации;
  • Модуль GRID — создание цифровой модели местности;
  • ArcView GIS 3.2 — создание и заполнение баз данных семантической информации для объектов картографической основы.

Окончательное представление данных выполняется в среде ArcView GIS 3.2.

Данные

Для подготовки обзорной картографической основы ПЭС использовались космические снимки, полученные камерой МК-4 (КА «Ресурс-Ф»). При этом, для повышения точности дешифрирования объектов местности применялись изображения трех спектральных каналов (черно-белые снимки в различных спектральных зонах), на основе которых синтезировались цветные изображения местности с разрешением 6 м (метод создания композитных изображений высокого разрешения). На рис. 1 показан фрагмент синтезированного (композитного) снимка МК-4 на район города Домодедово. На рис. 2 представлено изображение, соответствующее обзорной векторной топооснове, подготовленной в результате дешифрирования космического снимка.

Рис. 1. Фрагмент синтезированного (композитного) снимка МК-4. Район города Домодедово Московской области.


Рис. 2.
Обзорная векторная топооснова, полученная прямым дешифрированием космического снимка (рис. 1).

Обзорная топооснова дополняется цифровой моделью рельефа местности, удобной при анализе ландшафта. В частности, ЦМР может использоваться при построении профилей местности, определении взаимной видимости между точками местности, для построения карты уклонов местности, при решении гидрологических задач и пр. С применением ЦМР и космических снимков может быть выполнена 3D-визуализация интересующего участка местности, что позволяет «осматривать» ее с разных сторон, изменять высоту и угол зрения, менять освещенность и пр. Огромные возможности для этого предоставляют, например, ERDAS Virtual GIS и модуль ArcView 3D Analуst. На рис. 3 показан пример цифровой модели рельефа на территорию ПЭС, где темно-коричневые тона соответствуют понижениям, а светлые — более высоким участкам местности.


Рис. 3.
Цифровая модель рельефа (ЦМР) на территорию ПЭС.

Векторные слои топоосновы повышенной детальности создавались по снимкам более высокого разрешения. В частности, на территорию ПЭС для этой цели применялись панхроматические снимки, полученные камерой КВР-1000 (КА «Комета»), и снимки ДК-2, полученные альтернативной камерой, имеющие разрешение на местности 2 метра. На рис. 4, 5 и 6 показан фрагмент космического снимка высокого разрешения и изображение векторных слоев, как результат его дешифрирования и векторизации.


Рис. 4.
Фрагмент космоснимка высокого разрешения, использовавшегося при векторизации.


Рис. 5.
Векторные слои, полученные в результате дешифрирования снимка (рис. 4).


Рис. 6.
Векторные слои, полученные в результате дешифрирования снимка (рис. 4).

Космические снимки позволяют решить широкий спектр задач.

Во-первых, они представляют собой практически идеальную, обильно насыщенную разнородной пространственной информацией среду для быстрой оценки характера местности.

Во-вторых, по ним можно непосредственно идентифицировать и локализовать объекты, что позволяет значительно сократить время и средства по сравнению с классическими способами определения местоположения объектов на местности.

В-третьих, космические снимки, в том числе и архивные отечественные, являются в целом гораздо более новым, «свежим» источником информации, чем имеющиеся сегодня топографические карты.

Некоторые особенности работ

В соответствии с техническим заданием, на картографическую основу наносились не только трассы прохождения линий электропередачи, но и опоры ЛЭП.

Использование для определения координат опор только средств спутниковой геодезии в их классическом виде оказывается неэффективным экономически. Дело в том, что GPS-приемнику (а также бригаде профессиональных геодезистов) необходимо последовательно побывать у каждой опоры. Большая часть рабочего времени уходит на то, чтобы добраться до нужного объекта, зачастую кружным путем. Транспортные расходы составляют львиную долю себестоимости работ, и их производительность в итоге крайне низка. Кроме того, работа GPS-приемников вблизи металлических ферменных опор ЛЭП, в коридорах, где проходит большое количество ЛЭП, в районах их захода на подстанции, в районах интенсивной высотной застройки и в лесных просеках оставляет желать лучшего.

Оптимальным является применение в максимальной мере космических снимков высокого разрешения для непосредственного дешифрирования объектов электросетей в камеральных условиях и их векторизации с последующим уточнением результатов дешифрирования на местности. Двухметровое разрешение снимков в принципе позволяет определить местоположение объектов с требуемой точностью. Что касается их точной идентификации, то возникают определенные сложности при дешифрировании малоразмерных объектов (особенно опор ЛЭП распределительных сетей напряжением 6-10 кВ). Возникают также трудности при дешифрировании ЛЭП на участках их пересечения, в районе подстанций. Но такие участки, как правило, расположены в хорошо доступных районах. Поэтому, хотя избежать полевых дообследований не удается, но их объемы при использовании снимков сокращаются в десятки и даже сотни раз.

В ходе работы выяснилось, что по снимкам относительно легко удается идентифицировать основные подстанции (напряжением 35 кВ и выше) по совокупности характерных признаков, а также благодаря их значительной площади (рис. 7). Трассы прохождения воздушных линий электропередачи можно определить по опорам ЛЭП.

Рис. 7. Подстанция 110 кВ на летнем снимке с высоким разрешением местности (а) и на зимнем снимке (б).

Опоры ЛЭП основных линий, особенно металлические опоры ферменной конструкции, удается идентифицировать с очень высокой эффективностью. Главным дешифровочным признаком является их характерная тень. Помогает при дешифрировании также то, что участки ЛЭП между анкерными поворотными опорами представляют собой прямые линии, а поворотные опоры хорошо различаются благодаря их большим размерам и выделяющемуся на снимке фундаменту. Определение точного местоположения поворотных опор позволяет значительно повысить точность локализации промежуточных опор, а также дает дополнительный критерий идентификации в случае значительных шумов. Характер местности, по которой проходит воздушная линия, значительно влияет на эффективность дешифрирования опор. Например, на засеянных полях опоры очень хорошо выделяются по контрастным участкам из-за разницы в типе растительности. Чрезвычайно сложно идентифицировать опоры (даже крупногабаритные) на болотистых участках местности, а также в районах плотной застройки. Пересеченная местность, скрадывающая тени, значительно осложняет идентификацию опор.

Опоры ЛЭП распределительных сетей обычно представляют собой деревянные или бетонные столбы небольшой высоты и малого поперечника (площадь сечения типичной опоры составляет примерно одну сотую площади пикселя космического снимка двухметрового разрешения), и, следовательно, приходится использовать характерную тень, по которой можно идентифицировать объект как опору (изображение на снимке регулярных, темных, часто едва различимых линий-отрезков), и/или такую особенность как «опашка» опоры. При недостаточно четком выделении тени дополнительно используется иной критерий идентификации — опоры должны располагаться на характерном для пролетов расстоянии на одной прямой (в пределах анкерных пролетов). Количество пролетов должно соответствовать данным поопорного плана — схематической развертки ЛЭП с указанием характеристик опор и пролетов.

Все вышесказанное относится и к трансформаторным подстанциям (ТП) различных типов, которые не всегда удается дешифрировать непосредственно по ДДЗ. Однако в некоторых случаях информации, содержащейся в поопорных планах, оказывается достаточно для определения местоположения нужной ТП с требуемой точностью по космическому снимку. Эффективно удается дешифрировать распределительные подстанции (РП) и трансформаторные подстанции закрытого типа (ЗТП), размещающиеся в характерных постройках. В остальных случаях определение местоположения подстанций осуществлялось в ходе полевых работ с использованием дополнительных источников информации.

Однако идентификации опор далеко не достаточно для определения трасс воздушных линий, особенно в районах сложных взаимопересечений ЛЭП, в коридорах, при заходах на подстанции и т.д. Это касается как основных ЛЭП напряжением 35 кВ и выше, так и распределительных сетей. Определить трассы не всегда удается даже при привлечении информации из поопорных планов по разным причинам. Во-первых, из-за большого количества неподключенных опор (новых или старых), особенно вблизи подстанций. Во-вторых, из-за сложных и «неочевидных» переходов трасс друг под другом с использованием «карликовых» опор. В-третьих, из-за не всегда достоверной информации о длине пролетов в поопорных планах. В-четвертых, из-за «исторически сложившегося» характера трасс, т.е. использования установленных ранее опор, соединения двух линий друг с другом воздушными перемычками. В-пятых, из-за устаревания архивных космических снимков (уже после съемки местности появились новые воздушные линии электропередач или, наоборот, были демонтированы старые, и т.д.). Очевидно, что в подобных случаях непосредственная идентификация по космическим снимкам становилась невозможной, и приходилось проводить полевые работы. Но доля таких работ невелика.

В процессе выполнения работ удалось установить, что по космическим снимкам двухметрового разрешения можно идентифицировать не только опоры ЛЭП, но и сами трассы, то есть наблюдать, где именно проходят провода ЛЭП. В частности, их удается наблюдать на фоне водной поверхности (рис. 8), над землей (рис. 9) и т.д. Это дает возможность уточнить трассы прохождения ЛЭП, установить места и схемы их коммутации, отделить реально существующие воздушные линии от уже выведенных из эксплуатации или недавно установленных опор, провода на которых еще не подвешены. Удалось установить критерии видимости трасс ЛЭП. Такие критерии позволяют заранее планировать деятельность, определяя какую часть общего объема работ удастся выполнить в камеральных условиях. Очевидно, что дешифрирование в камеральных условиях по ДДЗ позволяет значительно, на порядки, сократить стоимость и сроки проведения работ по сравнению с геодезическими работами в поле.

Рис. 8. Определение трасс прохождения ЛЭП (110 кВ и 10 кВ) по визуально видимым следам проводов над поверхностью водоема. А — Предварительно обработанный снимок до векторизации. Б — Показаны опоры ЛЭП, а также территория питающей подстанции. В — Показаны трассы прохождения ЛЭП (110 кВ — красным, 10 кВ — синим).
Рис. 9. Трасса прохождения фидера 10 кВ, дешифрируемая по космическому снимку. А — Предварительно обработанный снимок до векторизации. Просматриваются тени от опор и трасса прохождения проводов фидера (размытая белая линия). Б — показаны опоры. В — Выделена трасса прохождения фидера.

Отдельно необходимо сказать о специфике дешифрирования малоразмерных объектов по зимним космическим снимкам (рис. 10). Однородный снежный покров, с одной стороны, упрощает дешифрирование. Лучше становятся заметны опоры ЛЭП (особенно распределительных линий) в районах с лиственной растительностью, скрытые в другие сезоны. На отдельных снимках (сделанных не в надире) становятся заметными сами опоры. С другой стороны, высокий коэффициент отражения света снегом и льдом приводит к тому, что меняется сам характер освещения территории — оно становится рассеянным (поскольку объект освещается не только прямыми солнечными лучами, но и отраженными от снежного покрова), а контрастность теней значительно снижается. В целом можно отметить, что зимние космические снимки, так же как и снимки, полученные в другие сезоны, особенно эффективно можно использовать при дешифрировании, если в момент съемки Солнце находилось не высоко над горизонтом. Особенно это справедливо для равнинной местности, лишенной высокой растительности.

Рис. 10. Опоры ЛЭП 35 кВ на зимнем снимке с разрешением 2 м. А — предварительно обработанный снимок. Б — показаны опоры ЛЭП.

Полностью избежать полевых работ в процессе подготовки набора данных не удается. Но выезды на местность осуществлялись лишь тогда и на те участки, где камеральное дешифрирование по тем или иным причинам оказывалось невозможным, или результаты дешифрирования снимков вызывали сомнения.

Что сделано

В конечном итоге в процессе создания растрово-векторной основы на территорию Подольских электрических сетей РЦ ГИС совместно с ЗАО «Совинформспутник» были выполнены следующие виды работ:

  • Выбор проекции и системы координат для корпоративной ГИС ОАО «Мосэнерго»;
  • подбор существующих картографических материалов на территорию работ;
  • подбор материалов космической съемки земной поверхности фотографической камерой МК-4 (разрешение на местности 6-12 м) для создания растровой обзорной картографической основы на территорию ПЭС;
  • подбор материалов космической съемки высокого разрешения, выполненной фотографической камерой КВР-1000, и снимков ДК-2 с разрешением на местности 2-3 м, для создания растровых планов повышенной детальности на отдельные участки расположения объектов электроэнергетики ПЭС;
  • сканирование отобранных картографических материалов и материалов космической съемки;
  • трансформирование картографических материалов и материалов космической съемки в условную систему координат;
  • создание по космическим снимкам единой мозаики на территорию Подольских электрических сетей и нарезка растрового изображения обзорной картографической основы на прямоугольные фрагменты размером 20х20 км;
  • нарезка растрового изображения планов повышенной детальности на фрагменты, соответствующие границам объектов;
  • дешифрирование космических снимков обзорной картографической основы и снимков для планов повышенной детальности;
  • векторизация объектов растровой картографической основы;
  • составление обзорных векторных карт на территорию ПЭС;
  • составление векторных планов повышенной детальности на территорию объектов электроэнергетики ПЭС;
  • создание баз данных семантической информации для объектов обзорной картографической основы и привязка их к соответствующим географическим объектам;
  • дешифрирование и нанесение на карты и планы отдельных объектов электроэнергетики;
  • полевые обследования с целью уточнения данных об объектах электроэнергетики;
  • составление геосхем на объекты электрических сетей;
  • создание баз данных семантической информации для объектов электроэнергетики ПЭС и привязка их к соответствующим объектам.

Итоги

В результате этих работ Подольские электрические сети ОАО «Мосэнерго» получили в свое распоряжение:

  • во-первых, высококачественную растрово-векторную картографическую основу, снабженную семантической информацией и дополненную космическими изображениями среднего и, что особенно важно, высокого пространственного разрешения;
  • во-вторых — геосхемы объектов электроэнергетики с указанием их точного географического положения, что является существенным фактором при эксплуатации электрических сетей, ремонте оборудования и решении различных производственных проблем.

В настоящее время ведутся работы по созданию растрово-векторной топоосновы по космическим снимкам высокого и среднего разрешения на другие территориальные электрические сети Московской области. Одновременно уточняются и совершенствуются методики дешифрирования космических снимков, технология проведения камеральных и полевых работ.

align=»right» height=»65″ hspace=»10″ vspace=»10″ width=»268″>На 20-й ежегодной конференции Международной картографической ассоциации (ICA) Бельгийский Национальный институт географии (Institut Geographique National, IGN) недавно получил награду за Высокое картографическое качество представленной им карты Антверпена масштаба 1:50 000.

Завоевавшая награду карта была одной из 150, представленных на конкурс 30 странами. Она была получена путем структуризации и генерализации базы векторных данных масштаба 1:10 000 средствами программного обеспечения ArcInfo.

Автоматическое назначение символов для результирующей карты масштаба 1:50 000 было проведено с помощью программного обеспечения Mercator разработки бельгийской компании Barco Graphics NV. В дальнейшем эта карта была обработана отделом символизации Картографического департамента IGN. Подписи и зарамочное оформление были созданы с помощью программного обеспечения французской компании Lorienne S.A. (LORIK).

Эта карта масштаба 1:50 000 входит в состав серии карт НАТО. Институт IGN очень горд наградой ICA, тем более что он относится к Министерству обороны и в настоящее время участвует в картографическом проекте вооруженных сил по созданию цифровых карт на территорию Бельгии масштаба 1:100 000 на основе данных масштаба 1:50 000. К концу этого года для всей Бельгии будут созданы новые цифровые векторная и растровая карты масштаба 1:50 000 с тем же качеством, что и получившая награду карта Антверпена.

На рисунках показаны фрагменты созданных IGN карт масштабов 1:10 000, 1:20 000, 1:50 000, 1:100 000 и 1:250 000.

Дополнительную информацию о разнообразных картографических продуктах IGN, о методике структурирования и генерализации данных, а также о символогии цифровых карт можно получить на веб-сайте по адресу http://www.ngi.be/index.htm (на французском и голландском языках).