Семантический анализ описаний ландшафтных фотоснимков для мониторинга древесной и кустарниковой растительности высокогорий Урала

В экологии успешно применяется метод оценки состояния растительных сообществ по наземным ландшафтным фотоснимкам. Особенно перспективно сопоставление повторных фотографий, сделанных из одной точки земной поверхности в разное время. Метод сравнения разновременных фотографий используется при анализе динамики различных объектов, например, при оценке влияния климатических и антропогенных факторов на состояние растительных сообществ и смещение границ их распространения [10, 11, 13, 14]. В нашей стране впервые этот подход был применен в работах С.Г. Шиятова [6] для характеристики динамики высокогорной растительности на Южном Урале. Изучение реакции растительности на изменение климата, произрастающей в экотоне верхней границы леса на территории Урала, по историческим и современным ландшафтным фотоснимкам также описано в более поздних работах [8, 12]. Поскольку растительность на верхнем пределе распространения чутко реагирует на внешнее изменение параметров среды, она является прекрасным объектом для изучения динамики состава, структуры, пространственного положения растительных сообществ и ряда других параметров [2, 8].

Среди используемых подходов к использованию ландшафтных фотоснимков можно выделить: методы анализа изображений через измерения смещения границ различных объектов по фотографиям [9, 13]; словесное описание объектов и их динамики, зафиксированной на повторных снимках посредством оценки отличий,

которые можно представить набором количественных и качественных параметров [2, 8, 10, 12, 14]; а также применение разновременных фотоснимков для иллюстрации изменений отображенных на них объектов [5].

Характеристика состояния растительности, получаемая по отдельным фотографиям, как и оценка динамики ее состояния, осуществляемая путем сопоставления повторных снимков, (независимо от используемого подхода) базируется на ряде параметров, варьирующихся в зависимости от целей исследования, которые в совокупности можно представить в виде онтологии некоторой предметной области. Онтологии, описывающие непосредственно природные экосистемы, например приведенные в работе [1], не могут быть применены в полной мере, поскольку необходимо учитывать специфику наземных ландшафтных фотоснимков, посредством которых экосистемы отображаются. С одной стороны, описание фотографий по сравнению с описанием реальных объектов, процессов и явлений сопровождается неизбежными искажением и потерей информации, связанными с переводом объектов из трехмерного пространства в двумерное, фиксированным в некотором диапазоне масштабом изображенных объектов, что усугубляется зачастую низким качеством исторических снимков [8]. С другой стороны, у ландшафтных фотоснимков имеется ряд преимуществ, связанных с наглядностью и исторической документальностью состояния растительности на локальном уровне [8], возможностью ее дистанционного анализа и оценки динамики, в том числе для труднодоступных территорий, например, горных массивов Урала, по которым накоплено большое количество фотографического материала. Это обуславливает воспроизводимость исследований, не зависящих от времени проведения, и возможность произвольного пополнения перечня анализируемых параметров.

Таким образом, можно сделать вывод, что на основании ландшафтных фотоснимков можно осуществлять мониторинг древесной и кустарниковой растительности горных районов Урала. Поскольку фотографии фиксируют состояние объектов во времени, то сопоставление разновременных снимков воссоздает примерное протекание процессов на данной территории, точность описания которых напрямую связана с частотой проведения съемки. Аналогичные работы по ведению мониторинга на основе фотоснимков проводятся для гор Швеции [11, 15] с акцентированием на оценке последствий изменений климата для высокогорной растительности, или в США [9] для анализа изменчивости Salix spp. Сегодня в России и зарубежом ведется активная работа по созданию обобщающих баз данных по биоразнообразию для сохранения и представления накопленной информации в едином формате, которые реализуются в виде электронных библиотек и информационно-поисковых систем для них [1, 4]. Для ряда задач при этом необходима оценка пространственной динамики изучаемых объектов, которая может быть представлена посредством карт земной поверхности, получаемых при помощи аэро- и космической съемки. Поскольку наземные, аэро-и космоснимки являются взаимодополняющими методами [8], обладающими своей спецификой, интересны попытки их совместного применения. Таким образом, ландшафтные фотоснимки, соотнесенные по координатам точек съемки с космоснимками можно использовать для оценки состояния растительности и характеристики ее пространственно-временной динамики. Актуальность темы определяется противоречием между большим и постоянно увеличивающимся количеством ландшафтных фотоснимков и их практической недоступностью для многих специалистов. Последнее вызвано как разрозненностью и неупорядоченностью архивов, так и значительной трудоемкостью подбора необходимых исследователю снимков для решения различных задач.

Цель работы – долговременное и систематизированное хранение ландшафтных фотоснимков высокогорий Урала и их описаний, фиксирующих состояние растительности и ее динамику, организация удобного и быстрого доступа к ним широкому кругу пользователей (в первую очередь, экологов и биологов) для решения разнообразных по целям задач.

Задачи исследования: построение многоцелевой модели представления структуры описания ландшафтных фотоснимков, включающей атрибуты, их значения и связи между ними; проектирование и реализация фотоландшафтной базы данных; разработка Интернет-ориентиро-ванного приложения, позволяющего осуществлять мониторинг древесной и кустарниковой растительности горных районов Урала по ландшафтным фотографиям.

Объекты и методика исследований. Объектом исследования является архив исторических и современных ландшафтных фотоснимков различных природных провинций Урала. Создание архива, содержащего более 10 000 фотографий за период 1905-2008 гг., стало результатом работы группы исследователей под руководством проф. С.Г. Шиятова, которая продолжается в настоящее время. Для большей части фотографий определены координаты точек съемки с метровой точностью и даты съемки. Для горных массивов Полярного Урала (массив Рай-Из), Северного Урала (Тылайско-Конжаков-ско-Серебрянский горный массив) и Южного Урала (массив Иремель) имеются серии повторных ландшафтных фотографий.

Урал является перспективным регионом для изучения, с одной стороны, состояния растительных сообществ, благодаря значительной меридиональной протяженности и связанным с этим большим разнообразием природных зон и высотных поясов, с другой стороны – динамики лесных и лесотундровых фитоценозов высокогорий, поскольку для растительности, произрастающей на верхнем пределе своего распространения, основными лимитирующими факторами являются климатические [2, 8], вариабельность которых проявляется в том числе и в этом регионе. Установлено, что за период с 1907 по 2006 гг. для Европейской части России и Западной Сибири, на границе которых расположены горные массивы Урала, значения регионально осредненной средней годовой температуры приземного воздуха выросли на 1,19 и 1,50С соответственно [5]. При этом необходимо отметить, что антропогенная нагрузка в районах Полярного Урала [8] и Южного Урала [3] незначительна. По-видимому, зафиксированное в последнем столетие на территории горных районов Урала значительное увеличение густоты, сомкнутости крон и продуктивности древостоев в экотоне верхней границы леса, а также увеличение степени его облесенности связано именно с повышением температуры приземного воздуха [3, 7, 8].

При выборе метамодели представления семантических описаний ландшафтных фотоснимков учитывался ряд требований, связанных со спецификой предметной и проблемной областей, среди которых принципиальная неоднозначность характеристик, употребляемых пользователями различных специальностей и квалификаций, высокая степень субъективности в определении значений атрибутов, необходимость пополнения и модификации перечня атрибутов, наличие базовых концептов с заданными характеристиками и конкретных экземпляров описания. Для описания состояния растительных сообществ по ландшафтным фотоснимкам и характеристики их динамики, осуществляемой путем анализа сопоставления разновременных фотографий, на метауровне в качестве модели была выбрана семантическая сеть. Под семантической сетью понимается смешанный многодольный граф, состоящий из вершин - понятий, связанных дугами и ребрами различных типов. Для реализации метамодели применялась структурированная система справочников типа «переменная-значение», фиксирующая атомарные объекты, и упорядоченные последовательности переменных (с наборами атрибутов) для отображения процессов, при этом описание фотоснимков строится на основе справочников с максимальной 3-уровневой иерархией. Основой сформированной семантической сети описаний стали предоставленные экспертами термины для характеристики ландшафтных фотографий, результаты анализа встречаемости терминов в описаниях повторных фотоснимков Полярного Урала, сделанных С.Г. Шиятовым [8], дополненные по специализированным литературным источникам. Ниже приведен пример характеристики повторных фотоснимков, в котором курсивом выделены ключевые термины и величины, составляющие внутрисистемное описание снимков: «Фотографирование производилось с восточного склона вершины 362,6 м. На переднем плане изображен облесенный юговосточный выступ г. Сланцевой, за которым видна ложбина, по которой течет ручей Сень-ка-Шор. Сопоставление этих снимков показывает, что за сравнительно короткий промежуток времени (36 лет) произошли впечатляющие изменения в сомкнутости крон и густоте древостоев . Многие участки редколесий превратились в лесные сомкнутые сообщества. Степень облесенности склонов увеличилась с 50 до 70%, а средняя высота древостоев увеличилась на 2-3 м» [8].

Результаты. Извлечение и представление описания ландшафтных фотоснимков. На первом этапе были выделены термины, с помощью которых описываются ландшафтные фотографии. Затем, на втором этапе создания семантической сети описаний ландшафтных фотоснимков была построена модель концептуальных связей данных, которая отображает перечень выявленных понятий и иерархию отношений между ними. Следующим шагом стало установление типов связей между терминами. Анализ полученных результатов позволил выявить два типа описаний - характеристики отдельных фотоснимков и процессы, зафиксированные на изображениях при сопоставлении повторных снимков, связанные с динамикой растительности. Таким образом, характеристики отдельных фотоснимков были представлены структурированной системой справочников типа «переменная-значение», а процессы - структурами из последовательностей переменных с наборами значений, схожими с предложениями естественного языка.

Описанию верхнего уровня соответствуют следующие группы параметров (общее число справочников на данный момент составляет 131): характеристика снимка, условия съемки, изображенные объекты и процессы, зафиксированные при сопоставлении повторных фотоснимков. Изображенные объекты далее подразделяются на водные, эдафические, орографические, фитоценотические, характеризующие отдельные растения, ландшафтные участки, объекты искусственного происхождения. Процессы фиксируют изменения древесной и кустарниковой растительности и их сообществ; трансформацию типов растительных сообществ; пространственные смещения границ фитоценозов; изменение условий, определяемое опосредованно методами фитоиндикации [2]; а также облесение территории и другие, более абстрактные процессы, отнесенные к этой категории.

На содержательном уровне характеристики фотоснимков включают такую категорию описания как местоположение объекта, имеющую сквозное положение по отношению к выделенным группам параметров. В ряде задач у пользователей может возникнуть необходимость позиционирования фотографий на местности (для случая интернет-приложения, представляемого картой). Характеристика местоположения - это многозначное понятие, и в работе нами выделено несколько смыслов его употребления. Для описания местоположения объекта также разработаны структуры из последовательностей атрибутов с наборами значений, частично пересекающиеся с полученными справочниками, которые сгруппированы по категориям относительно объектов: водных, орографических, искусственных, элементов растительных сообществ, другой точки съемки.

Классификация связей между атрибутами описания может быть представлена следующим образом:

• 1.    Относящиеся к описанию объектов на изображении (родовидовые, партитивные, синонимические, ассоциативные, абстрактное-конкретное).

• 2.    Относящиеся к описанию процессов (каузальные, совместные).

• 3.    Характеризующие местоположение (в рельефе, относительно других объектов; на фотографии относительно других объектов; относительно самой фотографии; относительно масштабного разграничения изображения).

Для апробирования разработанной семантической сети описаний на основании полученных терминов и связей между ними были охарактеризованы 18 групп повторных фотоснимков Южного Урала, фиксирующих до трех временных срезов.

Организация хранения, поиска и предоставления ландшафтных фотоснимков и их описаний. На основании полученной семантической сети описаний ландшафтных фотоснимков была разработана формальная модель их представления в базе данных. Выделенные для фотографий атрибуты описания представляют собой совокупность числовых, псевдочисловых (шкалированных) данных и вербальных характеристик. Объекту описания сопоставляется структурированный набор переменных с заданными областями допустимых значений. Переменные, образующие описание фотоснимка определенного класса, связаны системой «обусловленностей» – утверждений о взаимной обусловленности принадлежности значений переменных некоторым подмножествам множеств допустимых значений. С содержательной стороны одна обусловленность фиксирует взаимосвязи между возможными сочетаниями значений пары признаков фотоснимков и позволяет осуществлять логический вывод. С каждой фотографией может быть ассоциирован набор обусловленностей, который можно считать зафиксированной на формальном уровне системой семантических связей между признаками снимка, отображающей представление пользователя о смысловых связях между возможными сочетаниями значений признаков снимков одного класса. Таким образом, конкретному объекту на изображении (экземпляру объекта) соответствует набор значений всех или части переменных образа и список активизированных обусловленностей. Полученная двухуровневая формальная модель представления описаний и управления логическим выводом (первый уровень – набор описаний объектов, второй уровень – конкретные экземпляры) нашла отражение в структуре фотоландшафтной базы данных, которая была спроектирована и реализована в системе управления базами данных MySQL.

Для обеспечения доступа к базе данных разрабатывается Интернет-приложение с функциями семантического поиска, ввода в базу данных новых фотоснимков и их описаний, модификации существующих описаний, вывода результатов в виде набора фотоснимков, которые позиционируются на карте. В данной работе семантический поиск – это процесс, на первом шаге которого интеллектуальная система пытается «понять», какие фотографии нужны пользователю и выдает соответствующий набор, состав которого при необходимости уточняется в процессе последующего диалогового взаимодействия. Предоставляемая пользователю возможность формулирования задач из достаточно широкой предметной области обеспечивается, в первую очередь, объемом и структурированностью внутрисистемного тезауруса, использование терминов из которого обуславливает автоматическое распознавание содержания. Семантический поиск в Интернет-приложении предполагает формирование набора предъявляемых пользователю фотографий в соответствии с его целями, описанием его задачи. В состав запроса может быть включена формулировка зада-чи/цели, для которой нужны фотографии, сделанная на основе понятий семантической сети описаний, работа с которой осуществляется посредством навигации по иерархически упорядоченным справочникам. Пользователь формирует текущее описание, формально определяемое как совокупность пар: имя переменной – значение переменной. Имя переменной связано с названием справочника и таблицей его синонимов. Ввод значения атрибута осуществляется либо выбором из пополняемого перечня, либо выбором или вводом диапазона или значения с формальным контролем по области допустимых значений. При обработке поискового запроса он будет автоматически расширен на основе задействованных обусловленностей. Как сам набор справочников, так и перечни возможных значений, диапазонов в справочниках, являются пополняемыми.

Результатом сопоставления текущего описания фотоснимка, поступившего от пользователя, с набором описаний фотоснимков в базе данных является набор фотографий, разнесенных по соответствующим участкам земной поверхности, но сделанных в разное время. На данный момент разработаны два модуля: во-первых, модуль вывода на карту (предоставленную геосервисом Google Map API) точек съемки, соответствующих им повторных снимков и их описаний /auth/ landscape/, браузер Mozilla Firefox). Повторные фотоснимки сгруппированы в зависимости от изображенных объектов, видимых с одной точки по различным направлениям. На вкладках информационного окна для каждой группы приводится краткая аннотация к фотоснимкам (рис. 1а) и на последней вкладке – более детальное описание изображенных объектов и изменений, зафиксированных при сопоставлении снимков одной группы (рис. 1б).

Во-вторых, реализован модуль аутентификации пользователей с возможностью занесения в базу данных фотоснимков и указанием параметров точки съемки, а также произвольным описанием изображения (http://servicetechno. com/auth/. Продолжается работа по реализации предлагаемого подхода, связанного с семантическим поиском. Подготовлены данные для внутрисистемного представления и описания фотоснимков в виде справочников, описанных выше, разработана формальная модель поиска снимков по их описаниям, включающая систему обусловленностей и позволяющая осуществлять логический вывод. Тестирование фотоландшафтной базы данных и функционала интерфейса проводится по набору данных для мониторингового полигона, расположенного на Полярном Урале. Результаты можно посмотреть на картах Интернет-прило-жения, размещенного на хостинге, любезно предоставленном ООО «Передовые сервисы и технологии».

а)

б)

Рис. 1. Тестовый район на Полярном Урале (маркерами обозначены точки съемки). Группа повторных фотоснимков, полученных за период с шестидесятых годов XX века до начала XXI века) (а). Описание изображенных объектов и изменений, зафиксированных при сопоставлении снимков (б)

Выводы: полученные семантические структуры позволяют описывать ландшафтные фотоснимки, фиксируя состояние и динамику высокогорной растительности, и обеспечивают их многоцелевое использование. Разрабатываемая информационная система позволяет увеличить скорость доступа к ландшафтным снимкам и их описаниям, используемым для решения конкретной прикладной задачи. Дополнительным преимуществом предлагаемого подхода является визуализация пространственного положения фотографий и изображаемых объектов на карте, необходимость которой возникает при решении ряда задач. На основе разрабатываемой системы, хранящей и предоставляющей в открытом доступе повторные ландшафтные фотоснимки, возможно ведение долгосрочного мониторинга состояния древесной и кустарниковой растительности высокогорий Урала.

Автор выражает благодарность И.В. Шелепову за помощь в разработке отдельных элементов картографического модуля.

Работа проводится при финансовой поддержке РФФИ (грант № 08-04-00208-а), фонда «Научный потенциал» (проект № 145), фонда содействия малым формам предприятий в научно-технической сфере (государственный контракт № 5881p/8299).