Daha çox

Leaflet qatındakı xüsusi sifariş / z-indeksləri


Bir dəstə markerlə bir qat (nöqtələr) var. Hər nöqtənin mütəmadi olaraq yenilənən bir xüsusiyyəti var. Leaflet tərəfindən təbəqələri estetik səbəblərə görə enlikdə aşağı olanların üst-üstə sıraladığını başa düşürəm, ancaq klasterləşdirmə sahələrində atributda daha yüksək dəyərlərə sahib olanları yenidən sıralamaq istərdim. Hər bir işarəni / nöqtəni fərdi bir təbəqəyə böldükdən və çəkmə qaydasını bu şəkildə məcbur etmədən bunu etmək üçün bir yol varmı?


Kimsə daha yaxşı bir həll tapana qədər burada nə edərdim ...

Diqqət etdiyiniz kimi, broşura zIndex-i təyin etmək üçün piksel mövqeyindən istifadə edir (Marker.js-də)

pos = this._map._latLngToNewLayerPoint (this._latlng, opt.zoom, opt.center) .round (); this._zIndex = pos.y + this.options.zIndexOffset;

Təklif etdiyim şey setZIndexOffset () istifadə edərək zIndex broşurasını geri qaytarmaqdır.

ZIndex = 100 təyin etmək istədiyinizi söyləyin

var pos = map.latLngToLayerPoint (marker.getLatLng ()). round (); marker.setZIndexOffset (100 - pos.y);

Bir az problem var: hər dəfə xəritə yaxınlaşdırıldıqda bunu etməlisən :(

Budur, bir JSFiddle nümunəsi (fərqi görmək üçün adjustZindex () kodunu şərh edin)


Vərəqənin cari versiyası (2017-ci ilin əvvəlindən etibarən) bir markerin z-indeksini atler olaraq təyin etmək üçün varsayılan = 0 olan zIndexOffset xüsusiyyətinə malikdir. http://leafletjs.com/reference.html#marker-zindexoffset Böyütmə və hər şey ilə yaxşı işləyir.


Bu plagin hiyləgərlik edəcək: leaflet.forceZIndex.js

// Leafletin zIndex-i məcbur edin (function (global) {var MarkerMixin = {_updateZIndex: function (offset) {this._icon.style.zIndex = this.options.forceZIndex? (This.options.forceZIndex + (this.options.zIndexOffset) || 0)): (this._zIndex + ofset);}, setForceZIndex: function (forceZIndex) {this.options.forceZIndex = forceZIndex? ForceZIndex: null;}}; if (global) global.include (MarkerMixin);} ) (L.Marker);

İstifadə etmək:

var aMarker = L.marker ([lat, lon], {icon: icon, title: title, forceZIndex:  // Bu forceZIndex dəyəridir})

forceZIndex bəyannaməsi, ZIndex'in daima aMarker.options.forceZIndex-dən ayarlanacağına əmin olacaq.

ZIndex dəyərini yenidən gücləndirmək üçün onu bir yerdə yeniləyin

aMarker.setForceZIndex ()

Və ya setForceZIndex (null) avtomatik zIndex vəziyyətinə:

aMarker.setForceZIndex (boş);

Günün sonunda, ForceZIndex seçimi elan olunmazsa, Marker normal davranışla işləyəcəkdir.


Hal-hazırda mövcud olan yeganə həllər hackidir və bundan başqa bir şey istifadə etməyə qərar verərlərsə, gələcəkdə pozula bilərpos.yvə ya kodu ağır şəkildə dəyişdirin.

Budur istifadəsi daha asan və hər dəfə zoom dəyişdikdə dəyəri yeniləməyi tələb etməyən başqa bir sadə hacky həlli. EdirzIndexOffsetfaktiki əks etdirirzIndex:

L.Marker.prototip .__ setPos = L.Marker.prototip._setPos; L.Marker.prototype._setPos = function () {L.Marker.prototype .__ setPos.apply (bu, arqumentlər); this._zIndex = this.options.zIndexOffset; this._resetZIndex (); };

Sonra zIndex-i 100-ə təyin etmək istəyirsinizsə, istifadə edin:

marker.setZIndexOffset (100);

LAYİHƏNİN YEKUN HESABATI

1 LAYİHƏNİN YEKUN HESABATI Qrant müqaviləsi nömrəsi: FP7-ENV Layihənin qısaltması: FIRESENSE Layihənin adı: Fire Detection and Mana.

Təsvir

Qrant Saziş nömrəsi: FP7-ENV-2009-1-244088 Layihənin qısaltması: FIRESENSE Layihənin adı: “Mədəni İrs Sahələrini Yanğın və Ekstremal Hava şəraitindən qorumaq üçün Çox Sensorlu Şəbəkə vasitəsilə Yanğının Aşkarlanması və İdarə Edilməsi” Maliyyələşdirmə Sxemi : Birgə layihə - Kiçik və ya orta miqyaslı tədqiqat layihəsi Əhatə olunan dövr:

Layihə koordinatorunun elmi təmsilçisinin adı1, Adı və Təşkilatı: Dr Nikos Grammalidis, Tədqiqatçı Sınıf B, Elmi Tədqiqatlar və Texnologiya Mərkəzi (CERTH) Tel: +30 2310 464160 (daxili 112) Faks: +30 2310 464164 E-poçt: [email & # 160protected] Layihə veb saytının ünvanı: http://www.firesense.eu/

Ümumiyyətlə, Maddədə göstərildiyi kimi koordinatorun əlaqələndiricisi. 8.1. Qrant Sazişinin. Səhifə 1/97

Nəşr edilə bilən yekun hesabat

FIRESENSE “Mədəni İrs Bölgələrini Yanğın və Ekstremal Hava Vəziyyətlərindən Qoruyan Çox Sensorlu Şəbəkə vasitəsi ilə Yanğının Aşkarlanması və İdarə Edilməsi” (FP7-ENV2009-1-244088-FIRESENSE) Avropa Birliyinin Xüsusi Hədəfli Tədqiqat Layihəsidir 7-ci Çərçivə Proqramı Mühiti (İqlim Dəyişikliyi daxil olmaqla). Layihə 1 dekabr 2009-cu ildə başlamış və 28 fevral 2013-cü ildə başa çatmışdır. Xüsusilə Aralıq dənizi bölgəsindəki arxeoloji və mədəni irs sahələrinin məhv edilməsinin əsas səbəblərindən biri meşə yanğınlarıdır. Uzun müddət qorunub saxlanılan bu sahələr ümumiyyətlə köhnə və qiymətli bitki örtüyü ilə əhatə olunur və ya meşə ərazilərinə yaxın ərazilərdə yerləşir. Mövsümi istiliklərin artması meşəlik ərazilərdə özünü yandıran yanğınların sayında partlayışa səbəb oldu, küləklər yandırdı və quru bitki örtüyü ilə qidalandı. Fırtına və ya daşqın kimi həddindən artıq hava şəraiti də bu saytlar üçün böyük risk yaradır. Meşə yanğınlarının qarşısını almaq üçün ehtiyat tədbirləri götürməyin xaricində erkən xəbərdarlıq və yanğına dərhal reaksiya insan itkisi və ətraf mühit və mədəni irsə zərər verməmək üçün tək yoldur. Meşə yanğınlarına nəzarət üçün müxtəlif sensorlara əsaslanan bir neçə texnologiya təklif olunsa da, mövcud yanğın aşkarlama sistemlərinin əksəriyyəti inteqrasiya edilmiş bir yanaşma olmadığı üçün müasir texnologiyaların tam potensialını reallaşdıra bilmir. FIRESENSE layihəsi çərçivəsində, yanğın riski və ekstremal hava şəraiti üçün arxeoloji və mədəni maraq sahələrini uzaqdan izləmək üçün birdən çox sensoru birləşdirən avtomatik erkən xəbərdarlıq sistemi hazırlanmışdır. Sistem optik kameralar, müxtəlif dalğa zolaqlarındakı infraqırmızı kameralar, passiv infraqırmızı (PIR) sensorlar, temperatur və rütubət sensorlarının simsiz sensor şəbəkəsi və yerləşdirmə yerlərində yerli hava stansiyaları daxil olmaqla müxtəlif sensorları birləşdirir. Bu sensorlardan toplanan siqnallar və ölçmələr, ağıllı kompüter görmə və nümunə tanıma alqoritmləri ilə yanaşı məlumat məlumatlarını avtomatik olaraq təhlil etmək və birləşdirmək və yanğın və ya tüstü olduğunu aşkar etmək üçün məlumatların birləşmə üsullarından istifadə olunan idarəetmə mərkəzinə ötürülür. İdarəetmə mərkəzi tüstü / alov aşkarlanması və kəskin temperatur artımı üçün avtomatik xəbərdarlıq siqnalları yarada bilər. Bundan əlavə, rəsmi meteoroloji xidmətlərdən və yerli hava stansiyalarından alınan hava məlumatlarını oxuyaraq, ekstremal hava şəraitində xəbərdarlıq da edə bilər. İdarəetmə mərkəzi interfeysi kameralar vasitəsilə saytın izlənilməsinə, ərazinin xəritələrinin çox qatlı şəkildə göstərilməsinə, kameralar və sensorların manipulyasiyasına və istifadəçinin tələbi ilə video və statistik məlumatların verilməsinə imkan verir. Bundan əlavə, ərazinin yanacaq modeli, yerli hava şəraiti və yer morfologiyasına əsasən atəşin yayılmasını qiymətləndirə bilər. Təxminən yanğın yayılması Google Earth əsaslı 3B interfeysdə görüntülənir. Bu məlumatlar yanğınsöndürmə qüvvələri tərəfindən səmərəli yanğın idarə olunması üçün son dərəcə dəyərlidir. FIRESENSE idarəetmə mərkəzi fərqli sensorlar və işləmə modullarının asan inteqrasiyasına imkan verən modul memarlığı qəbul edir. Görünən və infraqırmızı məlumatlara, WSN əsaslı yanğının aşkarlanmasına, çoxsensorlu məlumatların birləşdirilməsinə, bitki örtüyünün təsnifatına və yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsinə əsaslanan yanğın və tüstü aşkarlanması üçün yeni alqoritmləri və texnikaları birləşdirir. Şəbəkə etibarlılığını və enerji səmərəliliyini artırmaq üçün yeni marşrutlaşdırma və fəaliyyət planlaşdırma protokollarını həyata keçirən bir klaster əsaslı WSN arxitekturasını da qəbul edir. FIRESENSE sistemi Aralıq dənizi bölgəsindəki beş mədəni irs məkanında nümayiş olundu və qiymətləndirildi: Yunanıstanın Thebesdəki Kabeirion ziyarətgahı, Türkiyənin Antalya'daki antik Rhodiapolis şəhəri, İstanbul, Dodge Hall binası, Roma Su Məbədi Tunisin Djebel Zaghouan və İtaliyanın Prato şəhərindəki Monteferrato-Galceti Parkında. Sistem funksiyalarını qiymətləndirmək və sistem performansını qiymətləndirmək üçün bir neçə ərazidə çoxsaylı nəzarətli yanğın testləri təşkil edildi. Səhifə 2/97

sistem yüksək algılama nisbətlərinə nail oldu və 2012-ci ilin sentyabr və oktyabr aylarında Rhodiapolisdə iki real yanğını uğurla təsbit etdi. 4.1.2

Layihənin məzmunu və məqsədlərinin xülasəsi

Çağırış Xüsusilə Aralıq dənizi bölgəsindəki arxeoloji və mədəni irs sahələrinin məhv edilməsinin əsas səbəblərindən biri meşə yanğınlarıdır. Uzun müddət qorunub saxlanılan bu sahələr ümumiyyətlə köhnə və qiymətli bitki örtüyü ilə əhatə olunur və ya meşə ərazilərinə yaxın ərazilərdə yerləşir. Mövsümi istiliklərin artması meşəlik ərazilərdə özünü yandıran yanğınların sayında bir partlayışa səbəb oldu və küləklər yandırıb quru bitki örtüyü ilə alovlandırarkən fəlakətə səbəb oldu. Əlavə olaraq od vurma hadisələri dəfələrlə bildirilir, istənilməyən yanğınların ümumi səbəbləri isə insanların ehtiyatsızlığı və şimşək vurmasıdır. Fırtına və ya daşqın kimi həddindən artıq hava şəraiti də bu saytlar üçün böyük risklər yaradır. 2007-ci ilin yayında, UNESCO-nun dünya mirası və qədim Olimpiya Oyunlarının doğulduğu Antik Olimpiya, sürətli hərəkət edən bir meşə yanğını ilə ciddi şəkildə təhlükə altına düşdü. Atəş qədim Olympia'ya baxan təpəyə çatdı və arxeoloji sahəyə girməzdən əvvəl, ancaq məşhur stadionun üstündəki tarixi şam örtüklü bir təpəyə çatmadan əvvəl alovlandı. Alovlar orijinal Olimpiya stadionunun kənarlarını yaladı və Yunanıstanın ən böyük arxeoloji kolleksiyalarından birinin yerləşdiyi muzeyin həyətini yandırdı. Ətrafdakı meşə məhv edildi. Bənzər yanğınlar, Aralıq dənizinin hər yerində, xüsusən də yay aylarında arxeoloji sahələrdə və xəzinələrdə ciddi ziyanlara səbəb olmuşdur.

Şəkil 1: Qədim Olimpiya yanır, Avqust 2007

Meşə yanğınlarının qarşısını almaq üçün ehtiyat tədbirləri götürməyin xaricində erkən xəbərdarlıq və yanğına dərhal reaksiya insan itkisi və ətraf mühit və mədəni irsə zərər verməmək üçün yeganə yoldur. Beləliklə, yanğın nəzarətində ən vacib hədəf yanğının sürətli və etibarlı aşkarlanması və lokallaşdırılmasıdır, çünki alovlanma nöqtəsinin yeri məlum olduqda və atəş erkən mərhələdə olduğu zaman yanğını yatırmaq daha asandır. Multisensor şəbəkələrə əsaslanan avtomatik yanğın aşkarlama sistemi erkən yanğın xəbərdarlığı etməlidir və yanğının səmərəli idarə olunmasını asanlaşdırmaq üçün yanğın yeri və yayılması barədə məlumat toplamalıdır. Bu məlumatlara əsasən, yanğınsöndürmə işçiləri hədəf alaraq mədəni irs sahələrinə çatmadan əvvəl yanğının qarşısının alınması və müvafiq texnika və vasitələrdən istifadə edərək tez bir zamanda söndürülməlidir. Ticari meşə yanğınlarına nəzarət sistemlərinin əksəriyyəti inteqrasiya olunmuş bir yanaşma olmadığı üçün mövcud texnologiyaların təklif etdiyi potensialı tam olaraq həyata keçirmir. Sistemlərin əksəriyyəti böyük meşə sahələrini izləmək üçün saat qüllələrinə quraşdırılmış görünən diapazon kameralarından istifadə edir. Bəzi sistemlər adi pan-tilt-zoom (PTZ) kameralarla müqayisədə ümumiyyətlə daha bahalı olan infraqırmızı kameralardan istifadə edir və onların əhatə dairəsi məhdud ola bilər. Az sayda sistem yanğının aşkarlanması və təkamülü üçün real vaxt geribildirimini təmin edə bilən simsiz temperatur sensor şəbəkələrini istifadə edir. Bütün yuxarıda göstərilən yanaşmaların öz üstünlükləri və məhdudiyyətləri var. Hal-hazırda əskik olan, detektor dəqiqliyini artırmaq və fərdi sensor məhdudiyyətlərini aşmaq üçün fərqli sensorların çıxışlarını birləşdirəcək bir inteqrasiya həllidir. Səhifə 3/97

Məqsəd FIRESENSE, yanğın və ekstremal hava şəraiti riski üçün arxeoloji və mədəni maraq sahələrini uzaqdan izləmək üçün birdən çox sensoru birləşdirən avtomatik bir erkən xəbərdarlıq sistemi inkişaf etdirməyi hədəfləyir. FIRESENSE, ərazini və ətraf ərazini izləmək üçün həm optik, həm də infraqırmızı kameralar və fərqli ətraf mühit parametrlərini (məsələn, temperatur, nəmlik) ölçməyə qadir olan simsiz sensor şəbəkəsi istifadə edərək çoxsaylı sensor nəzarət texnologiyalarındakı son inkişaflardan faydalanacaqdır. Bu sensorlardan toplanan siqnallar və ölçülər, ağıllı kompüter görmə və nümunə tanıma alqoritmləri ilə yanaşı məlumat məlumatlarını avtomatik olaraq təhlil etmək və birləşdirmək üçün məlumatların birləşmə üsullarından istifadə edəcək bir nəzarət mərkəzinə ötürüləcəkdir. İdarəetmə mərkəzi təhlükəli vəziyyət yarandıqda, yəni yanğın və ya tüstü aşkar edildikdə avtomatik xəbərdarlıq siqnalları istehsal edə biləcəkdir. Bundan əlavə, sistem rəsmi meteoroloji xidmətlərdən və ərazidə quraşdırılmış yerli hava stansiyalarından alınan hava məlumatlarını oxuyacaq və ekstremal hava şəraiti olduqda xəbərdarlıq edəcək. Həm də simsiz sensor şəbəkə məlumatlarına əsaslanaraq yanğının təkamülü barədə real vaxt məlumatları verəcəkdir. Bundan əlavə, ərazinin yanacaq modeli və külək sürəti və istiqaməti və yer morfologiyası kimi digər vacib parametrlərə əsasən atəşin yayılmasını təxmin edə biləcəkdir. Nəhayət, təxmin edilən yanğının yayılması 3D Coğrafi İnformasiya Sistemi (CİS) mühitində görüntülənəcəkdir.

Xarici Hava Proqnozu

Video əsaslı yanğın aşkarlanması

Hava Məlumatlarının İşlənməsi Məlumat Füzyonu Siqnal Səviyyə 1, 2,… Yanğın Yayılmasının Proqnozlaşdırılması

Şəkil 2: FIRESENSE sisteminin memarlığı.

Məqsədlər FIRESENSE-in əsas S&T hədəfləri aşağıdakılardır: • İstifadəçi tələblərinin və sistem dizaynının müəyyənləşdirilməsi o AB və milli tədqiqat layihələri daxil olmaqla FIRESENSE ilə əlaqəli müasir alqoritmlərin, texnologiyaların və sistemlərin geniş araşdırılması.

o Yanğının söndürülməsi və mədəni irsin qorunması ilə əlaqəli insanlar da daxil olmaqla beynəlxalq bir istifadəçi qrupunun yaradılması və istifadəçi tələblərinin müəyyənləşdirilməsi üçün beynəlxalq sorğunun başlanması. o Ən müasir tədqiqata, istifadəçi tələblərinə və texniki, iqtisadi və hüquqi məhdudiyyətlərə əsaslanan FIRESENSE sistem tələblərinin tərifi. • Kamera və WSN sensorlarına əsaslanan tüstü və yanğının aşkarlanması o Görünən kameralar əsasında yanğın və tüstü aşkarlanması üçün yeni alqoritmlərin hazırlanması. o Fərqli dalğalardakı infraqırmızı kameralardan istifadə edərək termal məlumatların işlənməsi üçün yeni texnikanın inkişafı. Daxili yanğının aşkarlanması üçün ucuz qiymətli piroelektrik infraqırmızı (PIR) sensor əsaslı sistemin inkişafı. o Yerli hava stansiyalarından və rəsmi mənbələrdən hava məlumatlarının toplanması və təhlili. o WSN arxitekturasının tərifi və əlaqəli rabitə protokolları şəbəkə topologiyası və şəbəkə düyünü / keçid dəstəyi / proqramı üçün məhdudiyyətlərin və tələblərin tərifi. o Sensor qovşaqlarının, WSN şlüzlərinin və korpusun aparat və proqram dizaynı, inkişafı və inteqrasiyası. WSN-in ömrünü maksimuma çatdırmaq üçün rabitə protokollarının, marşrutlaşdırma alqoritmlərinin və şəbəkə topologiyasının dizaynı və inkişafı. o WSN yerləşdirilməsi və istismarı üçün təlimatların və test prosedurlarının yaradılması. • Çox sensorlu məlumatların birləşdirilməsi o Yanğın və tüstünün aşkarlanması üçün birdən çox sensordan alınan məlumatların birləşməsi üçün yeni məlumatların birləşmə üsullarının inkişafı. o İstiliyin yüksəlməsi, tüstü və ya yanğın aşkarlanması, ekstremal hava şəraiti və s. üçün müxtəlif siqnal səviyyələrinin təmin edilməsi çox sensorlu məlumatların birləşdirilməsinin nəticəsinə əsasən. • Yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi və vizuallaşdırılması o Peyk şəkilləri, əvvəlcədən mövcud olan torpaq örtüyü məlumatları və ya torpaq tədqiqatları əsasında monitorinq olunan ərazilərdə bitki örtüyünün yayılması və müvafiq yanacaq modeli parametrlərinin qiymətləndirilməsi. o Yarım empirik BEHAVE modeli əsasında yanğın yayılmasının qiymətləndirilməsi və yanğın yayılması hesablamaları üçün fiziki və hibrid modellərin araşdırılması. o Təxminən yanğın yayılmasının 2B / 3B vizualizasiyası üçün istifadəçi dostu GIS əsaslı platformanın inkişafı. • FIRESENSE İdarəetmə Mərkəzinin inkişafı o Nəzarət mərkəzi son istifadəçilərə yanğın / tüstü aşkarlanması və ekstremal hava şəraiti zamanı vizual və akustik həyəcan siqnalları, kamera axınlarına asanlıqla daxil olmaq və sensor ölçmələri, kameralar və sensorlarla manipulyasiya kimi müxtəlif funksiyaları təmin edəcəkdir. , tələbə uyğun video, yer və vizuallaşdırma xəritələri, istifadəçi dostu interfeys vasitəsilə yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsinin vizuallaşdırılması və s. • Sistem quraşdırılması, inteqrasiya və nümayiş o Sistem Aralıq dənizi bölgəsindəki beş mədəni irs sahələrində nümayiş olunacaq: Yunanıstanın Thebesdəki Kabeirion ziyarətgahı, Türkiyənin Antalya'daki antik Rhodiapolis şəhəri, İstanbul, Dodge Hall binası. , Tunisin Djebel Zaghouan'daki Roma Su Tapınağı və İtaliyanın Prato'daki Monteferrato-Galceti Parkı.

• Sistem qiymətləndirilməsi o İstifadəçi tələblərini və gözləntilərini əhatə etmək baxımından təklif olunan sistemin fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi üçün metodoloji çərçivənin hazırlanması. o Sistem komponentlərinin və funksionallıqlarının laborator müayinəsi. o Məlumat toplanması və sistem qiymətləndirilməsi üçün həqiqi yanğın təcrübələrinin təşkili. o Son sistemin texniki göstəricilər və istifadəçi tərəfindən qəbul edilməsi və ilkin tələblərə uyğun olaraq qiymətləndirilməsi baxımından qiymətləndirilməsi. • FIRESENSE yayılması və istismarı o Layihə məlumatları və nəticələrinin layihə veb saytı və layihə broşurası, nəşrlər, media açıqlamaları, maraqlı tərəflərlə görüş və s. Vasitəsilə yayılması o Test sahələrinə yaxın yerlərdə yaşayan insanların şüurlu olmasını hədəfləyən bir sıra mühazirələr vasitəsilə sakinlərin təhsili. ətraf ərazilərinin əhəmiyyəti haqqında. o Layihə nəticələrini nümayiş etdirmək və yaymaq üçün seminarın təşkili. o Bazarın təhlili və layihə müddətindən sonra layihə nəticələrindən istifadə strategiyasının hazırlanması.

Şəkil 3: FIRESENSE pilot sahələri: Su Tapınağı (a, b), Kabeirion Tapınağı (c), Rhodiapolis qədim şəhəri (d, e), Galceti Park (f, g) və Dodge Hall (i).

4.1.3 Əsas S&T nəticələri / ön planlar FIRESENSE layihəsi çərçivəsində, yanğın riski və ekstremal hava şəraiti üçün arxeoloji və mədəni maraq sahələrini uzaqdan izləmək üçün birdən çox sensoru birləşdirən avtomatik bir erkən xəbərdarlıq sistemi hazırlanmışdır. Sistem optik kameralar, müxtəlif dalğa boylarında infraqırmızı kameralar, passiv infraqırmızı (PIR) sensorlar, temperatur və rütubət sensorlarının simsiz sensor şəbəkəsi, habelə yerləşdirmə yerlərindəki yerli hava stansiyalarını da əhatə edir. Bu sensorlardan toplanan siqnallar və ölçülər, ağıllı kompüter görmə və nümunə tanıma alqoritmləri ilə yanaşı, məlumat məlumatlarını avtomatik olaraq analiz etmək və birləşdirmək üçün məlumatların birləşmə üsullarından istifadə olunan idarəetmə mərkəzinə ötürülür. İdarəetmə mərkəzi tüstü / alov aşkarlanması, kəskin temperatur artımı və ekstremal hava şəraiti üçün avtomatik xəbərdarlıq siqnalları yarada bilər. Eyni zamanda saytın kameralar vasitəsilə yoxlanılmasına, kameralar və sensorların manipulyasiyasına və istifadəçinin tələbinə görə statistik məlumatların verilməsinə imkan verir. Bundan əlavə, alovun yayılmasını ərazinin yanacaq modeli, yerli hava şəraiti və yer morfologiyasına əsasən qiymətləndirir.Nəhayət, təxmin edilən yanğın yayılması Google Earth əsaslı 3B interfeysdə görünə bilər. Aşağıda, FIRESENSE layihəsinin əsas elm və texnoloji nəticələri iş paketinə görə ümumiləşdirilmişdir. WP2: Tələblərin müəyyənləşdirilməsi və sistemin spesifikasiyası WP2-nin əsas S&T nəticələri a) mədəni irs sahələrinin yanğın riskindən qorunması üçün erkən xəbərdarlıq sistemi üçün istifadəçi tələblərinin müəyyənləşdirilməsi və b) FIRESENSE sistem arxitekturasının, komponentlərinin spesifikasiyasıdır. və interfeyslər. Texnika vəziyyətinin təhlili Layihənin ilk aylarında FIRESENSE ilə əlaqəli texnologiyalar haqqında geniş bir müasir araşdırma aparıldı. Nəzarət və monitorinq üçün fərqli sensor texnologiyaları araşdırıldı (görünən spektr və İQ kameralar, PIR və tüstü sensorları, simsiz sensor şəbəkələri, meteoroloji sensorlar). Görünən spektrli yanğın / tüstü aşkarlama alqoritmləri araşdırıldı və üstünlükləri və mənfi cəhətləri müəyyən edildi. Yanğının aşkarlanması üçün infraqırmızı lentlərin istifadəsinə dair bir araşdırma da daxil edildi və hər zolaqdakı mümkün xüsusiyyətlər müəyyən edildi. Enerji səmərəli rabitə əldə edən WSN texnologiyaları da araşdırılmış və mümkün şəbəkə topologiyaları və onları təsir edən amillər araşdırılmışdır. Fərqli sensorlardan alınan məlumatların birləşdirilməsi üsulları da öyrənilmişdir. Fərqli yanğın yayılma modelləri və yayılmanı təsir edən amillər araşdırıldı və mövcud yanğın yayılması vizual texnologiyaları müəyyən edildi. Nəhayət, mövcud ticarət qapalı və meşə yanğınsöndürmə sistemləri və standartları öyrənildi və əlaqədar AB layihələri nəzərdən keçirildi. Ən son texnika / sistem / layihələrin üstünlükləri və mənfi cəhətləri müəyyənləşdirilmiş və sistemin spesifikasiyası üçün istifadə edilmişdir. İstifadəçi tələblərinin müəyyənləşdirilməsi Ən müasir texnologiyaların və mövcud sistemlərin nəzərdən keçirilməsi sistem dizaynı üçün çox vacibdir, lakin potensial istifadəçilərin təcrübəsi, ehtiyacları, fikirləri və narahatlıqları eyni dərəcədə vacibdir. İstifadəçi tələblərini müəyyənləşdirmək üçün mədəni irs sahələrinin qorunmasında iştirak edən maraqlı tərəflər (arxeoloqlar, kuratorlar, eforatlar, yerli hakimiyyət orqanları və s.) Və yanğının qarşısının alınması / söndürülməsi, meşələrin qorunması və mülki müdafiəsi ilə məşğul olan təşkilatlar da daxil olmaqla beynəlxalq bir istifadəçi qrupu yaradıldı. Yunanıstan, Türkiyə, İtaliya və Tunis. Yanğının söndürülməsi / ətraf mühitin qorunması və mədəni irsin qorunması ilə əlaqəli insanları hədəf alan iki istifadəçi anketi hazırlanmışdır. Müxtəlif ölkələrdəki mədəni irs sahələrindəki oxşar sistemlərin vəziyyəti, sistem dizaynı, funksionallığı, performansı, quraşdırılması və istismarı məsələləri müzakirə edildi.

İstifadəçi tələbləri iki mərhələli bir müddətlə müəyyənləşdirildi: əvvəlcə son sorğudan və istifadəçi anketlərinin analizindən nəticələr / məlumatlar çıxarıldı. Sonra mütəxəssislərlə görüşlər və e-poçt əlaqələrindən və tərəfdaşlar arasında müzakirələrdən çıxarılan nəticələrin siyahısı yaradıldı. Bu prosesin nəticələri a) texniki / istismar tələbləri (kameralar, sensorlar, rabitə əlaqələri, güc, proqram modulları, interfeyslər və texniki xidmət), b) sistemin quraşdırılması və qiyməti ilə əlaqəli tələblər daxil olmaqla son tələblər siyahısını sintez etmək üçün istifadə edilmişdir. c) ətraf mühitin məhdudlaşdırılması. İlkin sistem tələbləri layihənin son aylarında mütəxəssislər tərəfindən alınan rəylər əsasında yeniləndi. İstifadəçilərin rəyi yanğınsöndürmə xidməti, meşə xidməti, mədəni irs təşkilatları, yerli hakimiyyət orqanları və tədqiqat müəssisələrində işləyən istifadəçilər tərəfindən sistem nümayiş etdirmə işləri zamanı doldurulmuş sistem performansını və funksionallıqlarını qiymətləndirən anketlər vasitəsilə alındı. Yanğının qarşısının alınması, söndürülməsi və idarəedilməsi sahəsində mütəxəssislərdən rəylər də müzakirələr və qısa qiymətləndirmə hesabatlarının çatdırılması yolu ilə alındı. Sahə testləri Görünən spektrli kameralar və fərqli dalğa lentlərindəki infraqırmızı kameralar istifadə edilərək, müxtəlif tənzimləmələrdə yanğınlarla çox sayda sahə testi aparıldı. Bu testlər sistemin potensial problemlərini və zəifliklərini tanımaq üçün dəyərli məlumatlar verdi və FIRESENSE üçün uyğun kameraların seçilməsinə imkan verdi. Əlavə olaraq, alqoritm testi üçün də istifadə olunan böyük bir video yazılı məlumat bazası yaradıldı. Sistem spesifikasiyası FIRESENSE sisteminin komponentləri və funksiyaları aşağıdakılar nəzərə alınmaqla tərtib edilmişdir: a) istifadəçi tələbləri, b) ən müasir texnologiyaların və sistemlərin təhlili, c) sahə sınaqlarının nəticələri və d) müxtəlif texniki, iqtisadi və qanuni məhdudiyyətlər. Sistem arxitekturası, fərqli sensorlar və rabitə əlaqələri üçün xüsusiyyətlər, proqram modulları üçün xüsusiyyətlər (video əsaslı yanğın / tüstü detektoru, IR əsaslı yanğın detektoru, WSN sensoru və şlüz proqramı, məlumatların birləşdirilməsi və həyəcan yaratmaq, yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi və vizuallaşdırılması) və idarəetmə mərkəzi komponentləri, funksiyaları və interfeysləri üçün spesifikasiyalar müəyyən edilmişdir. Bundan əlavə, FIRESENSE sisteminin beş pilot ərazidə yerləşdirilməsi üçün ətraflı planlar (məsələn, istifadə ediləcək sensorlar və rabitə əlaqələri, quraşdırma planları, enerji təchizatı, mümkün problemlər və s.) Və fərqli real dünyaya uyğun bir sıra istifadə vəziyyətləri hazırlanmışdır. yanğın aşkarlama ssenariləri təyin olundu.

Şəkil 4: FIRESENSE sistem arxitekturası. Müxtəlif sistem komponentləri (sensorlar, proqram modulları və s.) Və onların qarşılıqlı əlaqəsi təsvir edilmişdir. Səhifə 8/97

WP3: Yanğın-Dumanın aşkarlanması və Hava məlumatlarının toplanması WP3-ün əsas S&T nəticəsi optik və İQ kameralara əsaslanan yanğın və tüstü aşkarlama üçün alqoritmlər və proqram təminatının hazırlanmasıdır. İnkişaf etdirilmiş proqram geniş açıq ərazilərdə yanğınların erkən aşkarlanmasına imkan verir və meşələrin və mədəni irs sahələrinin qorunmasında, eləcə də poliqonlarda, sənaye sahələrində (kimyəvi yanğınlar, anbarlar) və hərbi təlim sahələrində yanğınların aşkarlanması üçün istifadə edilə bilər. Kompüter görmə əsaslı alov aşkarlama Optik kameralar və video əsaslı alqoritmlər alovların erkən mərhələdə aşkarlanması üçün təsirli və ucuz bir həll təmin edir. Bununla birlikdə, video əsaslı alov aşkarlama sistemləri, performanslarına meydan oxuyan bir neçə məhdudiyyətdən təsirlənir: günəş əks olunması, avtomobil işıqları, pis işıqlandırma şəraiti, zəif görüntü keyfiyyəti, atəşə bənzər rəngli əşyaların hərəkəti və s. çatışmazlıqlar, tərəfdaşlar mövcud alqoritmlərin təkmilləşdirilməsinə və alov aşkarlanması üçün üç yeni texnika inkişaf etdirilməsinə yönəldilmişdir. İnkişaf edilmiş alqoritmlər ədəbiyyatla müqayisədə daha yüksək aşkarlama dərəcələrini və daha az yalan müsbət nisbətləri təklif edir. BILKENT, video ardıcıllığı üçün bir kovaryans matrisi əsaslı yanğın aşkarlama üsulu hazırladı. Alqoritm videonu məkan-müvəqqəti bloklara ayırır və yanğını aşkar etmək üçün bu bloklardan çıxarılan kovaryans əsaslı xüsusiyyətlərdən istifadə edir. Alov rəngli bölgələrin həm məkan, həm də müvəqqəti xüsusiyyətləri istifadə olunur. Bənzər tapşırıqlar üçün istifadə olunan digər alqoritmlərdən fərqli olaraq, təklif olunan metod arxa çıxarma istifadə etmir, yəni hərəkətli alov bölgələrinin aşkarlanması üçün stasionar kameraya ehtiyac olmadığı və bu səbəbdən hərəkətli kameralarla da istifadə edilə biləcəyi deməkdir. Bu, vacib bir üstünlükdür, çünki sabit kameralar külək səbəbiylə yellənə bilər və ya bir PTZ kamerası yanğını aşkar etmək üçün maraq dairəsini yavaş-yavaş süzə bilər.

6 Şəkil 5: CERTH-nin alov aşkarlama alqoritmi nəticələrinin nümunəsi: 1) giriş video çərçivəsi, 2) təxmin edilən ön plan, yəni aşkar olunan hərəkətli obyektlər, 3) rəng analizinin nəticəsi (yanğına bənzər rəngli bölgələrin aşkarlanması), 4) məkan analizinin nəticəsi , 5) müvəqqəti analizin nəticəsi (alov titrəyişinin aşkarlanması), 6) xüsusiyyət qaynaşmasının nəticəsi, yəni aşkar edilmiş alovlar. Qırmızı düzbucaqlılar, alovun aşkar olunduğu bölgəni göstərir. Aşkarlanan alov damcıları rəngli bölgələr şəklində təsvir edilir. Səhifə 9/97

CERTH, video çərçivələrindəki namizəd alov bölgələrini təyin etmək üçün əvvəlcə arxa çıxarma və rəng analizini tətbiq edən və daha sonra rəng ehtimalı, məkan dəyişikliyi daxil olmaqla beş çıxarılan xüsusiyyətlərə əsasən yanğın və yanğın olmayan obyektlər arasında fərq qoyan bir video əsaslı alov aşkarlama alqoritmi hazırladı. , namizəd blob bölgələrinin müvəqqəti dəyişməsi (titrəyən), məkan-zaman dəyişkənliyi və kontur dəyişkənliyi. Təsnifat ya yanğın və yanğın olmayan video çərçivələri ilə öyrədilmiş təsnifatçılara və ya qayda əsaslı bir yanaşmaya əsaslanır. Nəhayət, SUPCOM həm sabit, həm də hərəkətli (PTZ) kameralar tərəfindən çəkilən video ardıcıllığı üçün real vaxt alov aşkarlama sistemi inkişaf etdirdi. Birincisi, hər kadrda hərəkətli obyektlər aşkar edilir. Sonra rəng, müvəqqəti intensivlik dispersiyası, fəza intensivliyi dispersiyası, forma dəyişkənliyi və forma mürəkkəbliyi daxil olmaqla bir sıra alov xüsusiyyətləri çıxarılır və qeyri-səlis Kontekst Müstəqil Dəyişən Davranış (CIVB) təsnifçiləri dəstindən istifadə edilərək alov və ya qeyri-alov kimi təsnif edilir. Kompüter görmə əsaslı tüstü aşkarlanması Uzaq məsafədən müşahidə olunan tüstü və yaxından müşahidə olunan tüstü fərqli məkan və müvəqqəti xüsusiyyətlərə malikdir. Meşə tüstüləri bir neçə yüz metrdən sonra çox yavaş hərəkət edir və videokamera ilə izlənildikdə təlatümlü davranış göstərmir. Bu müşahidəyə əsaslanaraq BILKENT yaxın məsafədən və uzun mənzilli (meşə yanğını) tüstünün aşkarlanması üçün iki fərqli alqoritm hazırladı. Yaxın məsafədə olan tüstü aşkarlama alqoritmi, əvvəlcə çərçivədəki axtarış sahəsini azaltmaq üçün tüstü kimi rəngli (boz / ağ) bölgələri aşkarlayır. Sonra, video məkan-müvəqqəti bloklara bölünür və tüstüyə bənzər rəngli bloklar üçün bir sıra kovaryans təsvirləri çıxarılır. Uzun mənzilli tüstü aşkarlama alqoritmi üç əsas alt alqoritmdən ibarətdir: (i) yavaş hərəkət edən obyekt aşkarlanması, (ii) tüstü rəngli bölgənin aşkarlanması və (iii) korrelyasiya əsaslı təsnifat. Hər iki alqoritm, buludların, dumanın və ya hərəkət edən cisimlərin mövcudluğu səbəbindən yalan pozitivlərə qarşı daha çox möhkəmlik nümayiş etdirərkən yüksək aşkarlama dərəcələrini əldə edir.

Şəkil 6: BILKENT’in yaxın məsafədən (ilk iki şəkil) və uzun məsafədən (son iki şəkildən) yanğınlar üçün alqoritmlərindən istifadə edərək tüstü aşkarlama nəticələri.

BILKENT ayrıca görüntü analizi və kompüter görmə tətbiqetmələri üçün Entropiya funksional əsaslı Onlayn Adaptiv Qərar Füzyonu (EADF) çərçivəsini inkişaf etdirdi və keçmiş tüstü aşkarlama nəticələrini yaxşılaşdırdı. Bu çərçivədə, tüstü aşkarlama modulunun alt alqoritmləri dəyişən işıq və ətraf mühit şərtlərinə uyğun olaraq onlayn tənzimlənən çəkilərlə birləşdirilir. Bu şəkildə səhnəni paralel olaraq analiz edən bir neçə tüstü aşkarlama alqoritminin nəticələrini birləşdirmək mümkündür. İlkin mərhələdə meşə yanğınının tüstüsünün aşkarlanması üçün təkmilləşdirilmiş performans əldə edilmişdir Nəhayət, SUPCOM, video əldə etdikdən dərhal sonra monitorinq mərkəzinə sürətli bir xəbərdarlıq göndərmək üçün kameraya erkən bir tüstü detektoru yerləşdirmə ehtimalını araşdırdı. Ümumiyyətlə, iki video sıxılma standartı MJPEG və MPEG2 əksər kameralarda mövcuddur. Hər ikisi də blok şəklində Ayrılan Kosinus Transformasiyasını (DCT) əhatə edir. SUPCOM-un bu cür ağıllı kamera funksiyasını dizayn etmək üçün ilk töhfəsi DCT əmsallarına əsaslanan tüstü sahələrinin yerli fraktal xüsusiyyətlərindən istifadə etməkdən ibarətdir. İkinci yenilik, aşkarlama dəqiqliyini artırmaq üçün daha böyük əmsal bloklarını nəzərə alaraq fraktal xüsusiyyət qiymətləndirməsini dəqiqləşdirməyə əsaslanır.

mürəkkəbliyi artırmaq. Bu texnika aşağı bit dərəcəsi ötürmə tətbiqetmələrində çox faydalı ola bilər.

Şəkil 7: Yanğın atəşi video ardıcıllığında EADF çərçivəsindən istifadə edərək tüstü aşkarlama nəticələri.

IR kamera əsaslı yanğın aşkarlama XENICS tərəfindən üç prototip multispektral kamera hazırlanmışdır. Meerkat Fusion, fərqli dalğa bantlarında üç kameradan ibarətdir: görünən, SWIR və LWIR. Meerkat PTZ, görünən və LWIR spektrlərində iki kameradan ibarətdir. Nəhayət, Meerkat Fix bir LWIR və SWIR kameradan ibarətdir. Kameralar eyni vaxtda video qeyd edə və Ethernet vasitəsilə videoları kompüterə ötürə bilir.

Şəkil 8: XENICS tərəfindən hazırlanmış Meerkat Fusion, Meerkat PTZ və Meerkat Fix kameraları.

Şəkil 9: Meerkat Fusion multispektral kamerası istifadə edilərək 2011-ci ilin may ayında Türkiyənin Antalya şəhərində həyata keçirilmiş sahə testlərindən görüntülər: a) görünən görüntü, b) SWIR görüntü və c) Eyni səhnənin LWIR şəkli.

XENICS infraqırmızı məlumatların işlənməsi üçün dərin bir analiz etdi. İnfraqırmızı radiasiyanın hər bir aspekti öyrənildi: (i) fiziki aspekt (fiziki infraqırmızı radiasiya modelləşdirməsi və ətraf mühitin təsiri), (ii) elektro-optik sistem aspekti (şəkil kontrastı və linzaların təsiri altındakı fon səs-küyü də daxil olmaqla infraqırmızı radiasiya aşkarlanması, kamera çözünürlüğü) və digər sensor xüsusiyyətləri) və (iii) görüntü işləmə aspekti (infraqırmızı məlumatların təhlili). Avtomatik infraqırmızı yanğının aşkarlanması üçün üç yanaşma XENICS tərəfindən həyata keçirildi: ilk iki yanaşma SWIR və LWIR kameralara əsaslanan uzunmüddətli yanğın aşkarlanması üçün nəzərdə tutulmuşdur. Görüntü işlənməsi hər dalğa bandında ayrı-ayrılıqda aparılır və birləşmə qərar səviyyəsində aparılır. Bu iki üsul bu kameraların yüksək dinamikliyindən faydalanır. Üçüncü yanaşma həm LWIR, həm də görünən kameralar əsasında qısa müddətli yanğın aşkarlanması üçün nəzərdə tutulmuşdur. Çox sensorlu alov aşkarlama alqoritmi əvvəlcə həm LWIR, həm də hərəkətli obyekt aşkarlanması və alov xüsusiyyət analizinə əsaslanan vizual görüntülərdə namizəd alov obyektlərini axtarır. Sonra, qeyd məlumatları LWIR və vizual namizəd alov obyektlərini bir-birinə xəritədə göstərmək üçün istifadə olunur. Eşlenen obyektlərin alov ehtimalı yüksək olduqda bir siqnal verilir.

Şəkil 10: SWIR kamera tərəfindən qeydə alınan ardıcıllıqla yanğının aşkarlanması. Müvafiq olaraq 1m2 və 2m2 ölçülü iki yanğın aşkar edilmişdir. Ekran görüntüsü XENICS tərəfindən hazırlanmış IR proqram platformasından.

Kalium xətlərinin və ya Uçuş zamanı alov dedektorunun aşkarlanması kimi digər metodlar da araşdırılmışdır. Birinci üsul, havadakı yanğının aşkarlanması üçün daha yaxşı təchiz olunmuşdur, çünki meşə kalium emissiyasına mane ola bilər. Kalium xətləri atəşin başlanğıcında görünür, çünki kalium atəşin əvvəlində temperatur yüksək olduqda sərbəst buraxılır. Bu kalium emissiya xətləri qaranlıq tüstü ilə bağlana bilər. Uçuşun vaxtı alov detektoru ən qısa müddətli yanğın aşkarlanması üçün ən yaxşı şəkildə quraşdırılmışdır. BILKENT ayrıca IR əsaslı alov və tüstü aşkarlama alqoritmi də hazırladı. Alqoritm hərəkət edən isti cisimlərin bölünməsi ilə başlayır. Sonra sərhəd qutusu pozğunluğu, histoqram pürüzlülüyü, əsas oriyentasiya pozğunluğu, mərkəz kütlə pozuqluğu və s. Daxil olmaqla bir neçə xüsusiyyət bölünmüş bölgələrdən çıxarılır və isti hərəkətli obyektlərin atəşi təmsil edib-etməməsinə qərar vermək üçün istifadə olunur ..

PIR sensor əsaslı yanğın aşkarlama BILKENT tərəfindən pyroelektrik infraqırmızı və ya passiv (PIR) sensorlardan istifadə olunan bir alov aşkarlama alqoritmi hazırlanmışdır. Bu alqoritmin tətbiq olunduğu iki versiyası. Birincisi bir kompüterdə işləyə bilər. İkincisi, rəqəmsal siqnal mikroprosessorları istifadə edərək müstəqil bir sistem olaraq həyata keçirilir. Diferensial bir PIR sensoru yalnız baxış aralığında ani temperatur dəyişikliyinə həssasdır və vaxt dəyişən bir siqnal yaradır. Bu siqnal, nəzarətsiz bir atəşin alov titrəməsi prosesinə, insanların adi fəaliyyətinə və digər cisimlərə uyğun olan Markov modellərindən istifadə edərək analiz edilir. Müqayisəli nəticələr göstərir ki, sistem geniş otaqlarda yanğın aşkarlanması üçün istifadə edilə bilər. Adi nöqtə tüstü və yanğın detektorları adətən tüstü və atəşin ionlaşma və ya fotometriya ilə yaratdığı bəzi hissəciklərin mövcudluğunu aşkar edirlər. Nöqtə detektorlarının vacib bir zəifliyi tüstünün sensora çatmasıdır. Bu, bir siqnal vermək üçün çox vaxt ala bilər və bu səbəbdən də açıq yerlərdə və ya geniş otaqlarda istifadə etmək mümkün deyil. Diferensial PIR əsaslı sensör sisteminin ənənəvi tüstü detektorları üzərində əsas üstünlüyü, qərara gəlmək üçün isti obyektlərdən və ya yanğın alovlarından əks olunan infraqırmızı işığı analiz etdiyi üçün geniş otaqları və yerləri izləmək qabiliyyətidir. PIR sistemi çox yüksək aşkarlama dərəcəsi və aşağı saxta siqnal dərəcəsi göstərir. Kontaktlarda suyun olub olmadığını algılayaraq işləyən bir daşqın detektoru da bu lövhəyə daxil edilmişdir. Bu bağımsız sistem, geniş otaqlarda yanğın və daşqının aşkarlanması üçün ideal bir ucuz qiymət təklif edir.

Şəkil 11: Bağımsız PIR sistemi. Daşqın aşkarlama sensoru da lövhəyə inteqrasiya olunur (PIR sensoru daşqın sensoru ağ kabeli olan ağ qutudur)

Yanğın / tüstü aşkarlanması üçün proqram platformaları WP3-də hazırlanmış video əsaslı tüstü və alov aşkarlama alqoritmləri iki proqram platformasında birləşdirilmişdir: əvvəlcədən yazılmış videolardan istifadə edərək alqoritm testi üçün istifadə olunan müstəqil bir proqram platforması və bir sıra ilə bağlana bilən bir onlayn proqram platforması fərqli kameraların və yanğını real vaxtda təyin edə bilir. On-line platforma eyni zamanda bir çox kameraya dəstək ola bilər (PTZ kameralar da) və kameralardan canlı axınların göstərilməsinə, real vaxtda vizual və səsli siqnalların verilməsinə, yeni kameraların əlavə edilməsinə imkan verən istifadəçi dostu interfeys təmin edir. kamera parametrlərinin tənzimlənməsi, istifadə ediləcək alov / tüstü aşkarlama alqoritminin seçilməsi, Google Earth-də kamera mövqelərinin göstərilməsi və s. BILKENT tərəfindən hazırlanan onlayn tüstü və alov aşkarlama platforması, Türk General ilə əməkdaşlıqda Türkiyədəki bir çox saat qülləsində quraşdırılmışdır. Meşə Müdirliyi. Əvvəlcədən qeydə alınmış IR ardıcıllığında yanğının aşkarlanması üçün bir proqram platforması da XENICS tərəfindən hazırlanmışdır. Hava məlumatlarının toplanması Hava ölçmələri sınaq meydançalarında quraşdırılmış yerli hava stansiyalarından toplanır. İctimai hava saytlarından və milli meteoroloji qurumlardan real vaxtda hava və proqnoz məlumatlarının seçilməsi də dəstəklənir. Ticarət hava stansiyaları əksər pilot ərazilərdə quraşdırılmış, Kabeirionda xüsusilə FIRESENSE üçün dizayn edilmiş bir prototip hava stansiyası işləmişdir. Səhifə 13/97

Şəkil 12: Onlayn yanğın / tüstü aşkarlama proqram platforması.

WP4: Simsiz Sensor Şəbəkəsi WP4-də aparılan tədqiqatın əsas nəticələri, ətraf mühit parametrlərini izləmək üçün yeni bir simsiz sensor şəbəkəsinin (WSN) inkişaf etdirilməsidir və video nəzarət üçün simsiz məlumat şəbəkəsi (WDN) ilə birləşdirilmişdir. yanğın. Simsiz Sensor Şəbəkəsi Yeni bir simsiz sensor şəbəkəsi CERTH tərəfindən hazırlanmış və inkişaf etdirilmişdir. Dizayn yanaşması, ilk növbədə, əvəzolunması ucuz olan batareyalarda uzun müddət işləyə bilən və meşə yanğını hiss etmək üçün yaxşı bir reaksiya göstərə bilən açıq yerleşim üçün güclü bir həll hədəf almışdır. Bundan əlavə, WSN-nin məsul işçilərin erkən xəbərdarlıqlara etibar etdiyi kritik bir sistemin bir hissəsi olduğu nəzərə alınaraq, hər hansı bir WSN alt sistemindəki nasazlıq yeri ilə birlikdə dərhal və effektiv şəkildə bildirilməlidir. Bu səbəbdən bir kümelenmiş şəbəkə hiyerarşisi, sensor platformasından daha çox mənbəyə sahib olan ikili radio bir çoxluqlu cihaz tərəfindən idarə olunan təxminən 10 sensordan ibarət qruplarla dizayn edilmişdir. Clusterheads, ətraflarına ən çox 80 metr məsafədə yerləşdirilə bilən sensorlarla əlaqə qurmaq üçün aşağı diapazonlu, ultra aşağı güclü radiodan istifadə edir.Kəsiklər özləri yerli sensor ölçmələrini toplayır və uzun məsafəli WiFi vasitəsilə (200 m-ə qədər) bir WSN toplama nöqtəsinə göndərirlər. Bundan əlavə, qruplar yerli sensorları və onların davranışlarını passiv şəkildə izləyir və problemləri dərhal bildirir. FIRESENSE içərisində, klasterlər möhkəmliyi və səhv tolerantlığını artıran inkişaf etmiş yuxu planlaşdırma və çox toplama nöqtəsi seçmə alqoritmlərini tətbiq etdilər. Klasterlər tərəfindən yaradılan WiFi şəbəkəsi, toplama nöqtəsindən 200 m baryeri aşaraq yerləşdirilə biləcəyi və çox hoplu bir şəkildə ölçülmənin yayılması üçün daha yaxın olan qonşu yığınlardan istifadə edə biləcəyi üçün tam yerləşdirmə elastikliyini təqdim edən xüsusi bir şəbəkədir. WSN-in Data Fusion modulu ilə nəzarət oluna bilən və təsirli bir şəkildə inteqrasiyası üçün xeyli səy sərf edildi. Bu səbəbdən, WSN-i idarə etmək üçün insan tərəfindən oxunaqlı XML cavabları olan bir HTTP əsaslı REST API istifadə edilmişdir. API, şəbəkə itkisi və ya cihazın sıradan çıxması kimi istək işlənməsi zamanı yaranan nasazlıqları bərpa edir və bütün səhv şərtləri üçün uyğun mesajları qaytarır, belə ki məlumatların birləşməsi onları idarə edə bilər. Məlumat qaynaşması ilə inteqrasiya uzun bir sınaq müddətini əhatə etdi və WSN-nin davranışı, aşağı enerji tələbləri ilə Data Fusion cavab tələblərini birləşdirmək üçün seçildi. Nəticədə, Data Fusion mühərriki WSN əsaslı yanğın aşkarlanmasında əsas problemlərdən biri olan yanğınla birbaşa günəş işığına məruz qalma arasındakı fərqi ayırmaq üçün istilik və rütubət göstəricilərini təsirli şəkildə şərh edə bilər. Səhifə 14/97

Şəkil 13: WSN klaster əsaslı arxitektura (solda), sensor düyünü (yuxarı) və çoxluq (aşağıda).

WSN təhlükəsizliyi hərtərəfli nəzərdən keçirildi və nəzarət mərkəzini aldatmaq istəyən ortada olan hücumlardan qaçınmaq üçün həm WiFi adhoc şəbəkəsinə, həm də REST API mesajlarının təsdiqlənməsinə bir neçə təhlükəsizlik uzantısı tətbiq edildi. WSN hərtərəfli sınaqdan keçirilmiş və Kabeirion, Rhodiapolis və Dodge Hall sınaq sahələrində yerləşdirilmişdir. WSN marşrutlaşdırma və planlaşdırma WSN enerjisindən səmərəli istifadə etmək və algılanan məlumatları idarəetmə mərkəzinə effektiv və etibarlı şəkildə çatdırmaq üçün yeni WSN marşrutlaşdırma və fəaliyyət planlaşdırma protokolları da hazırlandı və həyata keçirildi. Əvvəlcə səmərəli marşrutlaşdırma alqoritmləri və MAC alqoritmləri araşdırılmış və BOGAZICI tərəfindən iki uyğun marşrut protokolu və MAC protokolu hazırlanmışdır. Yönlendirme alqoritmləri simsiz sensor şəbəkələrində məlumat itkisinin əsas mənbəyi olan tıxac problemini həll etməli, etibarlı məlumatların çatdırılmasına və nəticədə yanğın aşkarlama və izləmə tətbiqlərinin müvəffəqiyyətinə mənfi təsir göstərir. Yanğın aşkarlanması hadisə ilə əlaqəli bir tətbiqetmədir və sensor qovşaqlarının sıx yerləşməsini nəzərə alsaq, bir çox sensor qovşağı eyni yanğın hadisəsini aşkar edir və lavaboya yönəlmiş fövqəladə məlumatların partlayışını yaradır və bu da şəbəkədə keçici lokal sıxlıqlar yaradır. Bu problemləri həll etmək üçün BOGAZICI, Yük Balanslı Etibarlı Yönləndirmə (LBRF) alqoritmini inkişaf etdirdi və bölüşdürülmüş və dinamik istifadə edərək tıxacdan qaçınmaqla simsiz sensor şəbəkələrində etibarlı məlumat çatdırılmasını artırmağı hədəfləyən qat-qat coğrafi yönləndirmə sxeminə dəyişdirdi. yük balanslaşdırma yanaşması. Bir çox lavabonun yerləşdirilməsi (çoxsaylı birləşmə nöqtələri) sensor şəbəkələrində sıxlıq problemi üçün başqa bir həlldir və bu da enerji səmərəliliyi və etibarlılığı baxımından əlavə fayda verir. Multi-sink sensor şəbəkəsi, eyni zamanda qovşaq çatışmazlığı (enerji tükənməsi), düyün məhvi (yanğın) və ya rabitə məhv edilməsi (yanğın) kimi tək uğursuzluq nöqtəsi səbəbindən bir lavabo düyününün əlçatmazlığına qarşı daha güclüdür. Beləliklə, BOGAZICI yanğının aşkarlanması üçün multisink sensor şəbəkələri üçün bir yönləndirmə alqoritmi də hazırlamışdır. Təklif olunan alqoritm CERTH tərəfindən hazırlanmış çoxluq platformasında tətbiq olunur. Alqoritm hər hadisə hesabatı üçün istifadə ediləcək toplama nöqtəsini (lavabonu) seçmək üçün qeyri-səlis qərar mexanizmi ilə təchiz edilmişdir. Yanğın halında hədəf lavabonu bağlana və ya məhv edilə bilər. Multisink marşrutlaşdırma, WSN-yə bəzi lavabolar əlçatmaz olmasına baxmayaraq təcili hadisələr və istilik göstəriciləri barədə məlumat verməyə imkan verəcəkdir. Bəzi dövrlərdə yanğın riskinin aşağı ola biləcəyini və ya yerləşdirilmənin sıx ola biləcəyini nəzərə alsaq, bütün sensor qovşaqlarının daima aktiv olmasına ehtiyac yoxdur. Bəziləri bir müddət yuxu rejiminə gətirilə bilər. Müvafiq yuxu cədvəli ilə (buna qovşaq fəaliyyətinin planlaşdırılması və ya vəzifə velosiped adı da verilir), simsiz sensor şəbəkələrində enerji istehlakı, xüsusən də azaldıqda azalır.

yerləşdirmə olduqca sıxdır, bu da yanğın aşkarlanması və idarə olunması üçün istifadə olunan simsiz sensor şəbəkələrində gözləniləndir. BILKENT, istifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş əhatə dairəsini və əlaqəni qoruyaraq bir sensor şəbəkəsinin ömrünü uzatmaq üçün istifadə edilə bilən paylanmış və enerjiyə qənaətli bir yuxu planlaşdırma və marşrut sxemi təklif etmişdir. Şema bir sensor düyününün üç əsas vahidini (algılama, işləmə və rabitə vahidləri) müstəqil olaraq aktivləşdirə və söndürə bilər. Bu planlaşdırma sxeminin sadələşdirilmiş versiyası göstərilib və CERTH tərəfindən hazırlanmış sensor şəbəkə platformasına daxil edildi. Əlavə olaraq, həssas məlumatları mərkəzə birdən çox atlama və qovşaq qrupu üzərindən etibarlı və səmərəli şəkildə çatdırmaq üçün SUPCOM tərəfindən möhkəm kooperativ şəbəkə yanaşmaları (CWSN) hazırlanmışdır. Əsas fikir, hər bir hopda kooperativ qovşaqları adlanan bir sıra röle qovşaqlarının seçilməsindən ibarətdir. Bir qrup kooperativ qovşağı üçün hər bir qovşağa bir maliyyət funksiyası aid edilir. Bir kooperativ qovşağının qonşuları ilə müqayisədə dəyərindən asılı olaraq, cari məlumat paketini ötürmək üçün qrup üzvləri arasında ən yaxşı qovşaq olub olmadığına qərar verilir. Qərar, dəyər dəyərlərini aid etmək üçün seçilmiş siyasətdən asılıdır. SUPCOM tərəfindən iki siyasət öyrənildi: birincisi qovşaqlar arasındakı məsafələrə, ikincisi yönləndirmə qovşaqları (RSSI) ilə kooperativ qovşaqlarının qalıq batareya enerjisi arasındakı əlaqə etibarlılığına yönəlmişdir. Kooperativ rabitə yanaşması, orta paket gecikməsini və təkrar ötürmə sayını azaldaraq şəbəkənin ömrünü artırır. Simsiz Məlumat Şəbəkəsi Video və sensor məlumatları daşımaq üçün uzunmüddətli simsiz məlumat şəbəkəsi (WDN) da hazırlanmışdır. Bir neçə fərqli texnologiya (GSM / GPRS / 3G, WiMAX və WiFi) araşdırıldı və qərar WiFi əsaslı bir həll istifadə qərarı verildi. İstiqamətləndirici antenalara və daha uzun ötürmə qabiliyyətlərinə malik nöqtə-nöqtə və nöqtə-çox nöqtəli WiFi əlaqələri seçilir və pilot ərazilərdə istifadə olunur. Hər bir saytın ehtiyaclarına və özünəməxsus xüsusiyyətlərinə əsasən, hər bir ərazidə fərqli WiFi əsaslı WDN şəbəkələri dizayn edilmiş, inteqrasiya edilmiş və quraşdırılmışdır.

Şəkil 14: Kabeirion, Thebes-də qurulmuş WDN və WSN.

Şəbəkənin sınağı və qiymətləndirilməsi WSN və WDN-nin effektivliyini və performansını qiymətləndirmək üçün həqiqi eksperimental yanğınlarla geniş laboratoriya və sahə testləri aparıldı. Əlavə olaraq FIRESENSE pilot saytlarında da quraşdırma və testlər aparıldı. Təcrübələr Səhifə 16/97-i tənzimləmək üçün də faydalı oldu

performans parametrləri və WSN əsaslı yanğın aşkarlama alqoritmlərini yeniləyin. Təcrübə nəticələri göstərir ki, inkişaf etdirilmiş WSN temperatur və rütubət dəyərlərini məlumatların birləşdirmə mühərrikinə möhkəm bir şəkildə daşıya və yanğın zamanı həyəcan siqnallarını işə salmağa qadirdir. WP5: Çox Sensorlu Məlumat Füzyonu və Yanğının Yayılmasının Qiymətləndirilməsi WP5-in əsas S&T nəticələrinə aşağıdakılar daxildir: a) çox sensorlu məlumatların birləşməsi üçün yeni alqoritmlər, b) peyk şəkillərinə əsaslanan bitki örtüyünün təsnifatı üçün yeni alqoritmlər, c) qiymətləndirmə üçün yer tədqiqatları. yanacaq modellərinin, d) yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi və vizuallaşdırılması üçün bir Google Earth əsaslı tətbiqetmənin hazırlanması və e) yanğın riski və ekstremal hava şəraiti üçün mədəni irs sahələrinin izlənməsi üçün FIRESENSE nəzarət mərkəzinin inkişafı. Çox sensorlu məlumatların birləşdirilməsi Firesense-də yanğın aşkarlama nisbətlərinin artırılması və yalan pozitivlərin sayının azaldılması məqsədi ilə fərqli sensorlardan alınan məlumatların birləşdirilməsinə dair bir neçə metod nəzərdən keçirilmişdir. Əvvəlcə, piksel səviyyəsində görüntü birləşməsi konsepsiyası araşdırıldı. Bu məqsədlə, CWI, görünən və IR (yəni SWIR və LWIR) kameralardan alınan şəkillərin birləşməsinə diqqət yetirdi. Bu baxımdan əsas problemlərdən biri, bu şəkillərin birlikdə qeydiyyata alınmasıdır, bu məsələ, xüsusən görünən və ya yaxın IR görüntülərini şəkillərlə müqayisə etdikdə, görüntü xüsusiyyətlərinin və uyğun nöqtələrin xüsusiyyətlərinin tamamilə fərqli ola bilməsi ilə çətinləşir. uzun dalğalı IR (termal məlumat). Xüsusilə, maraq nöqtələri ətrafındakı şəkil yamalarının statistikasının əlaqəsiz olduğu və bu səbəblə müqayisə edilməsi çətin olduğu bir çox hal var (məsələn, əks ziddiyyət səbəbindən). Kənar uyğunluqları müəyyənləşdirmək daha asan olduğundan kənar piksellərdən (mövcud alqoritmlərin əksəriyyəti kimi maraq nöqtələri əvəzinə) alınan xətlərdən istifadə edən xüsusiyyətə əsaslanan bir qeyd alqoritmi hazırlanmışdır. Təcrübə nəticələri göstərir ki, bu texnika infraqırmızı kamera və vizual kamera tərəfindən çəkilən şəkilləri qeyd edərkən digər mövcud alqoritmləri üstələyir. Bu tədqiqatın ikinci hissəsində CWI, yuxarıda göstərilən əks kontrastı idarə edə biləcək birləşmə sxemlərini araşdırdı. Həm görünən, həm də MWIR və ya LWIR spektrində bir mənzərə müşahidə edildikdə (yəni, əsasən istilik məlumatı) olduqca tez-tez baş verən bir şeydir. Görünən işıqdakı parlaq yamalar əslində ətraflarından daha soyuq və bu səbəbdən də IR görüntülərində daha qaranlıq ola bilər. CWI, füzyon qaydasının modalitlərdən birini əsas görüntü olaraq seçdiyi və digər modalitlərdən ziddiyyətli töhfələrin ters çevrilməsinə ehtiyac olub olmadığına qərar vermək üçün bir fərqlilik qaydasından istifadə etdiyi bir yanaşma inkişaf etdirdi. Bu məqsədlə qrafik istifadəçi interfeysi təmin edən görüntü qeydiyyatı və birləşməsi üçün bir proqram vasitəsi hazırlanmışdır. CWI, dalğacıq əsaslı birləşmənin qərəzli olduğu termal görmə qabiliyyətinin aşkar edildiyi hər yerdə termal görüntüyə daha çox önəm verməsi ilə fərqlənən bir fərqlilik göstərən çox modallı birləşdirmə alqoritmini tətbiq edərək görüntü birləşməsi üzərində işini başa çatdırdı. Buna görə nəticə, vizual giriş görüntüsünə bənzəyən və bu səbəbdən bir insan operatoru tərəfindən daha asan təfsir edilən, eyni zamanda mövcud ola biləcək hər hansı bir istilik baxımından fərqlənən bölgəni (məsələn, atəşi) vurğulayan bir görüntü göstərir. Piksel səviyyəsində görüntü birləşməsi dəqiq görüntü qeydiyyatı tələb edir ki, bu da kameraların az möhkəm və sabit açar nöqtələrinin göründüyü təbii səhnələrə yönəldilməsi çətin olur. Bu səbəblə görünən və termal kameralardan alınan qərar məlumatlarını birləşdirmə yolları da araşdırıldı. Daha spesifik olaraq, istilik fərqliliyini hərəkət və (termal) parlaqlıq baxımından təyin etməklə həssaslığı azaltmadan yanlış pozitivlərin sayını azaltmaq üçün həm termal, həm də görünən görüntülərdə əldə edilən alov aşkarlama üçün məhdudlaşdırıcı qutuları birləşdirmək mümkün olur. sistemin. Bununla əlaqəli bir inkişafda, CWI, IR sensoru inteqrasiya vaxtının optimallaşdırılmasından faydalanan bir məlumat əsaslı eşik alqoritmini tətbiq etmək üçün tərəfdaş XENICS ilə əməkdaşlıq etdi. Əsas fikir IR sensörünün müdrik bir seçim olmasıdır

inteqrasiya vaxtı od və soyuducu fon səbəbindən qaynar nöqtələr arasındakı ziddiyyəti optimallaşdırmağa imkan verir. Bundan sonra atəşin başlanğıcını aşkarlamaq daha asan olur.

Şəkil 15: Şəklin birləşməsi nümunəsi. Son sütun, fərqlilikdən xəbərdar olan, çox modalı birləşmə alqoritminin nəticəsini göstərir.

CWI ayrıca simsiz sensor şəbəkələrindəki temperatur qovşaqlarından çıxan məlumat axınları üçün məlumat əsaslı hadisə aşkarlama alqoritmi hazırladı və CERTH tərəfindən hazırlanmış WSN arxitekturası üçün test etdi. Bundan əlavə, CWI, meteoroloji sensorlar tərəfindən ölçülən istilik, barometrik təzyiq və külək sürəti / istiqamətindəki ani dəyişikliklərə əsaslanaraq yanğın riski indeksinin hesablanması və ekstremal hava xəbərdarlıqları üçün alqoritmlər tətbiq etdi. Yuxarıda göstərilən məlumatların birləşdirilməsi alqoritmlərinin əksəriyyəti siqnalların yaranmasında və kameralar, sensorlar və idarəetmə mərkəzi arasındakı ünsiyyətdə mərkəzi rol oynayan məlumatların birləşdirilməsi proqram moduluna inteqrasiya olunmuşdur. Bitki örtüyünün təsnifatı və yanacaq modelləşdirilməsi Yanacaq modeli yanğın davranışının təhlilində istifadə olunan bitki örtüyü xüsusiyyətlərinin ilkin təsviridir. FIRESENSE çərçivəsində aparılan tədqiqatların məqsədlərindən biri də seçilmiş pilot sahələrin bitki örtüyü və yanacaq modelinin təsvirini yaxşılaşdırmaq üçün yeni texnika təklif etmək idi. Bu məqsədə doğru, SUPCOM və CNR tərəfindən peyk şəkillərinə əsasən bitki örtüyünün təsnifatı üçün bir neçə alqoritm hazırlanmışdır. Ticarət peyk şəkilləri kifayət qədər yüksək bir məkan qətnaməsinə çatdı, bu da daha güclü toxuma təhlili və torpaq səthinin daha ətraflı təsvirinə imkan verir. Bu, torpaq istifadəsini, bitki örtüyünün miqdarını və tipologiyasını və meşə yanğınları üçün digər potensial yanacaq mənbələrini tanımaq və təsnif etmək imkanlarını yaxşılaşdırır. Eyni zamanda bitki örtüyünün və yanacaq paylanmasının yenilənməsi üçün vaxt və xərcləri əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bitki örtüyünün təsnifatı üçün iki mərhələli yanaşma SUPCOM tərəfindən təklif olunmuşdur, bu da çoxbəndli nəzarətli SVM (Dəstək Vektor Makinası) təsnifatını tətbiq edir və müvəqqəti təhlil edir. Birinci mərhələdə bitki örtüyünü xarakterizə edən məkan, spektral və toxuma xüsusiyyətləri orijinal məlumatlardan çıxarılır və SVM alqoritmi vasitəsilə spektral məlumatlarla birləşdirilir. Spektral məlumat normallaşan fərq bitki örtüyü indeksi (NDVI) vasitəsilə təqdim olunur, toxuma xüsusiyyətləri Gabor dalğacıq parçalanması istifadə edilərək çıxarılır və hər kanal içindəki məkan qarşılıqlı təsiri fərqli spektral zolaqlara görə yer spektral reaksiyalar nəzərə alınaraq nəzərdən keçirilir. İkinci mərhələdə torpaq örtüyünün müvəqqəti davranışı analiz edilir. Səhifə 18/97

Bitki örtüyünün dəyişmə növü, yeri və vaxtı izlənir və yanğının yayılma modelinin parametrləri müvafiq olaraq yenilənir. Bir neçə xüsusiyyətin birləşməsinə əsaslanan bu fəza-müvəqqəti təsnifat yanaşması pilot sahələrin peyk şəkillərinə tətbiq edilmişdir: Galceti Park, Su Tapınağı, Kabeirion və Rhodiapolis. Nəticələr, xüsusən bitki örtüyü sahələrinin yaxşı ayrıldığı Kabeirion üçün bütün sahələr üçün siniflər arasında yaxşı bir ayrı-seçkilik verir. Yaranan bitki xəritələri, EFP modulu tərəfindən istifadəsinə imkan vermək üçün coğrafi istinad edilmişdir. Yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi üçün yanacaq xəritəsini hazırlamaq üçün CORINE nomenklaturası istifadə edilmişdir.

Şəkil 16: Qırmızı düzbucaqlının (solda) əhatə etdiyi ərazinin Worldview-2 şəklinə əsaslanan Rhodiapolis (sağda) üçün bitki örtüyü təsnifatı nəticəsi.

CNR ayrıca aşağıdakı kimi işləyən bitki örtüyü təsnifatı alqoritmini də hazırladı: əvvəlcə, çoxməqsədli peyk şəkillərindəki bütün mövcud spektral məlumatları araşdıran və hər pikselin ərazini əhatə edən sinifləri müəyyənləşdirən ayrı və sonlu etiket dəstinə daxil edən piksel əsaslı bir ilkin təsnifatçı istifadə olunur. dəstlər: a) bitki örtüyü b) ya çılpaq torpaq və ya qurulmuş c) ya su və ya kölgə d) qar və ya buz e) buludlar. İkinci mərhələ təbəqələşdirilmiş sinfə məxsus kontekstə həssas xüsusiyyət hasilatını əhatə edir. Bu baxımdan bitki örtüyü həmişəyaşıl meşə, yarpaqlı meşə, meşəli əkin sahələri (məs. Zeytun bağları, bağlar), otlaq və kolluqlara bölünə bilər. CNR, allometrik əlaqələrə əsaslanan biokütlə / yanacağın qiymətləndirilməsi prosedurunu qiymətləndirdi. Allometrik modellər biokütləni dolayı yolla təyin etmək üçün dağıdıcı olmayan və vaxta təsirli bir alternativi təmsil edir və bazal diametr, kol hündürlüyü və ya bitki örtüyü kimi biokütlə ilə asanlıqla ölçülən bitki örtüyü parametrləri arasındakı əlaqələrə əsaslanır. Uzaqdan zondlama yolu ilə incə və qaba yanacağın məkan bölgüsünü əldə etmək üçün bir yanacaq modeli hazırlanmışdır (Çox Yüksək Çözünürlüklü peyk şəkillərindən istifadə edilmişdir). Model biokütlə ilə NDVI arasında formalaşdırılmış empirik əlaqələrə (regresiya təhlili) əsaslanırdı. Reqressiya parametrləri müəyyən edildikdən sonra, şəkildəki istənilən pikseldəki biokütlə üçün bir təxmin (burada bitki örtüyü böyümək şərtilə) hesablana bilər. Yanacaq xəritələrinin yaradılması təcrübəli meşə tədqiqatçıları tərəfindən ərazi araşdırması ilə də həyata keçirilə bilər. Kabeirionda belə bir sorğu, yanacaq modelləşdirmə mütəxəssisi və Aralıq dənizi Meşə Ekosistemləri və Meşə Məhsulları Texnologiyaları İnstitutunun tədqiqatçısı Dr. Gavriil Xanthopoulos tərəfindən aparıldı.

Yunanistan Milli Əkinçilik Araşdırmaları Vəqfinin, CERTH tərəfindən bir alt müqaviləyə layiq görüldü. Bu iş, yerdəki nümunə götürmə nöqtələrində peyk şəkilləri və bitki örtüyünün ətraflı müqayisəsini əhatə etdi, yanacaqla əlaqəli parametrlər üzərində dəqiq və ətraflı torpaq həqiqətini təmin etmək üçün ağıllıca seçildi. Tədqiqat mövcud 13 yanacaq modelinin müəyyənləşdirilməsi ilə nəticələnmişdir (xüsusi modellərdən istifadə edilməmişdir). Bu, Kabeirion arxeoloji sahəsinin ətrafındakı kiçik bir ərazi üçün torpaq həqiqəti yanacaq xəritəsini əl ilə müəyyənləşdirməyə imkan verdi. Bu məlumatlar daha sonra SUPCOM tərəfindən bu ərazidə bitki örtüyünün daha dəqiq xəritəsini hazırlamaq üçün istifadə edilmişdir. İkinci bir araşdırma, eyni sınaq sahəsindəki yanğın və yayılma ehtimalının qiymətləndirilməsi üçün fiziki və / və ya hibrid modellərin istifadəsinə aiddir. Kabeirion ətrafında təxminən 12 km x 6 km geniş bir düzbucaqlı sahənin modelləşdirilməsi üçün bir iş aparan OMIKRON LtD-yə (FP7 FireParadox layihəsində də iştirak etmişdir) bir alt müqavilə təyin edildi. Əsas motivasiya bu tip modellərin nəticələrini yarı empirik BEHAVE əsaslı modellərin təqdim etdiyi ilə müqayisə etmək üçün fiziki model əsaslı yanğın yayılma texnikasını EFP (yanğın yayılmasının qiymətləndirilməsi) tətbiqinə inteqrasiya etmək idi. EFP.

Şəkil 17: Kabeirion ətrafında 12 km x 6 km ərazidə bitki örtüyü və torpaq örtüyü növləri.

Yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi və vizualizasiyası Yanğının yayılması məlumatlarının görselləşdirilməsi vacibdir, çünki yanğının erkən müdaxiləsini təmin edir və yanğın idarəetmə qruplarının qüvvələrini ağıllı şəkildə yerləşdirməsinə kömək edir. Bu məqsədlə, atəşin yayılmasının parametrləşdirilmiş simulyasiyalarını təmin edən və Google-Earth əsaslı bir mühitdə təxmin edilən nəticələri görselleştiren interaktiv bir proqram tətbiqi CERTH tərəfindən hazırlanmışdır. Yanğın yayılması hesablamaları populyar BEHAVE alqoritminə əsaslanır, fiziki model simulyasiyaları da açıq mənbəli VESTA proqramı vasitəsilə dəstəklənir. BEHAVE modelinə görə yanğının yayılması alovlanma nöqtələri ətrafındakı ərazi topologiyası, külək və nəm kimi hava şəraiti, həmçinin yanacaq məlumatları kimi bir sıra parametrlərdən asılıdır. Sonuncu amil odun yayılmasına böyük təsir göstərən bitki örtüyünün xüsusiyyətlərini ümumiləşdirir. Bu parametrlər ya istifadəçi tərəfindən təmin edilir, ya da mövcud məlumatlar əsasında avtomatik olaraq qiymətləndirilir. Xüsusilə, •

Külək məlumatları real vaxt rejimində mövcud hava stansiyalarından və ya internet hava portallarından əldə edilir. Səhifə 20/97

Rəqəmsal Arazi Modelləri (DTM), bütün dünya üçün sərbəst şəkildə mövcud olan STRM məlumatları (90m çözünürlük) ilə əldə edilir.

Yanacaq nəmliyi məlumatları ya istifadəçi tərəfindən əl ilə təmin edilə bilər, birbaşa xüsusi sensorlar istifadə edilərək ölçülür və ya hava məlumatlarına görə qiymətləndirilir (yəni temperatur, rütubət və s.).

Yanacaq məlumatları ya yanacaq xəritələrinə çevrilmiş CORINE torpaq örtüyü xəritələri (BEHAVE indeksləri və ya xüsusi yanacaq modelləri daxil olmaqla) ya da birbaşa yanacaq xəritələri olaraq verilir.

Ateşleme nöqtələri əl ilə təmin edilə bilər və ya İdarəetmə Mərkəzi tərəfindən əldə edilə bilər (İdarəetmə Mərkəzi, yanğın / tüstü aşkarlama modulu və məlumatların birləşdirilməsi modulunun çıxışlarına əsasən yanğın alovlanma nöqtəsinin qiymətləndirilməsini təmin edir).

Təxmini yanğın yayılması Google Earth əsaslı istifadəçi dostu bir 3D mühitdə görüntülənir. Google Earth, ictimaiyyətə açıq olduğundan və mütəxəssislər tərəfindən də, mütəxəssislər tərəfindən də geniş istifadə edildiyi üçün seçildi. Statik baxışların yanında yanğının yayılmasının təsirli 3D animasiyalarının yaradılmasına da imkan verir. Google Earth ayrıca istifadəçi üçün real vaxt hava məlumatları, küçə görünüşü, sərhədlər və etiketlər və Panoramio fotoşəkilləri kimi funksionallıq və əlavə dəyər yaradan faydalı təbəqələrə standart giriş təmin edir. Əlavə olaraq, nəzarət olunan ərazi haqqında sensorlar və kameraların yeri, bitki örtüyü xəritələri və maraq doğuran bölgələr kimi vacib məlumatlar üçün qatlar mövcuddur. Yanğın alovlanma nöqtəsi və ya rütubət dəyərləri kimi təsirli ətraf mühit parametrləri interaktiv olaraq təyin edilə bilər və hava məlumatları avtomatik olaraq əldə edilir, məsələn. yerdən və ya yaxınlıqdakı hava stansiyalarından. EFP tətbiqi, atəşin yayılma təxmininin 2D və ya 3B görselləşdirmələrini yaradır: alovlanma vaxtları rəng kodlu ızgaralar kimi göstərilir, KML formatında alov uzunluğu animasiyaları da yaradılır. Yanğın yayılması qiymətləndirməsində adaptiv qətnamələrə dəstək verildi, simulyasiyanın daha sürətli işləməsinə imkan verildi, eyni zamanda maraq bölgələri daxilində eyni qətnamə və performansı əldə etdi. WSN sensorlarından alınan real vaxt məlumatları, əlaqədar yanacaq xəritəsini dəyişdirərək EFP simulyasiyalarında istifadə edilə bilər. Bundan əlavə, proqram WINDNINJA müştəri interfeysindən istifadə edərək genişlənmiş genişlənmiş külək sahələri üçün dəstək təklif edir. Üstəlik, rütubət təxminləri ya Nelson'un ölü nəm modelini istifadə edən hava parametrlərindən və ya xüsusi sensorlardan (məsələn, 10 saatlıq sensordan) əldə edilə bilər. Səth yanğının bitki örtüyünün tac atəşinə keçmə ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün bir model də həyata keçirilmişdir. Nəhayət, CERTH, FIRESENSE EFP ilə OMIKRON LtD inteqrasiya olunmuş VESTA (açıq mənbə Böyük Ölçülü Yanğın Simulyatoru proqramı) ilə əməkdaşlıq edərək a) bir Yanğın Riski xəritəsinin göstərilə bilməsi və b) fiziki və ya hibrid modellərdən istifadə edərək atəşin yayılması simulyasiyaları vasitəsilə həyata keçirilə bilər. EFP GUI.

Şəkil 18: EFP (Təxminən Yanğın Yayılması) proqram platforması GUI

FIRESENSE Control Center SUPCOM, FIRESENSE Control Center (CC) və onunla əlaqəli Qrafik İstifadəçi İnterfeysini (GUI) dizayn edib həyata keçirdi. CC tətbiqetməsinin arxitekturası və digər modullarla əlaqələri Şəkil 19-da verilmişdir. İdarəetmə Mərkəzi aşağıdakılara imkan verir: •

nəzarət olunan saytın laylı xəritələrinin göstərilməsi

saytın fərqli sensorlar və kameralar vasitəsilə izlənməsi

sensorlardan ölçmələrin və kameralardan videoların toplanması və vizuallaşdırılması

sensorların konfiqurasiyası və kameraların manipulyasiyası

sensor statistikasının göstərilməsi

bir vəziyyətin məlumat birləşdirmə modulu tərəfindən şübhəli və ya təhlükəli hesab edildiyi zaman müxtəlif növ və səviyyəli həyəcan siqnallarının yaranması.

Effektiv vizuallaşdırma üçün GUI üç qrafik interfeysdən ibarətdir: əsas ekran, video ekran və texniki xidmət ekranı. Əsas ekranda nəzarət olunan ərazinin xəritəsi və quraşdırılmış avadanlıqların yeri göstərilir (WSN sensoru, kameralar, PIR sensorları, hava stansiyaları, rabitə əlaqələri ikon şəklində təqdim olunur). İstifadəçi vəziyyəti, daxil olan məlumat axını və yenidən qurula bilən parametrlər barədə məlumat almaq üçün WSN sensor simgesini vura bilər. Eyni şəkildə, bir kamera simgesini vurmaq, bu kameranın real vaxtda əldə etdiyi videonu göstərən kiçik bir pəncərənin görünməsinə imkan verir. Data Fusion modulu tərəfindən yaradılan həyəcan siqnalları, Şəkil 20-də göstərildiyi kimi Əsas Ekranda göstərilir: siqnal növünü (məsələn, tüstü) göstərən bir mətn qutusu ilə birlikdə vizual və səs siqnalı göstərilir. Sınaq qutusu və siqnalın yerini göstərən bir bayraq (alovlanma nöqtəsinin GPS koordinatları ilə müəyyən edilir) Google xəritəsində də göstərilir. Əsas ekran, eyni zamanda istifadəçiyə təxmin edilən yanğın yayılmasını görüntüləyən EFP tətbiqini tetiklemesine imkan verir.

Şəkil 19: İdarəetmə Mərkəzi server, detektorlar (yəni kameralar, WSN və meteoroloji stansiyalar) və Data Fusion modulu arasındakı rabitə nümunəsi. Səhifə 22/97

Şəkil 20: İdarəetmə Mərkəzinin əsas ekranında tüstü aşkarlama siqnalının vizuallaşdırılması.

Video ekranı kameralara və onların manipulyasiyasına həsr edilmişdir. Bu interfeys iki alt pəncərədən ibarətdir. Ən böyüyü istifadəçi tərəfindən seçilmiş bir kameranın video axınının göstərilməsinə həsr edilmişdir. İkinci alt pəncərədə qalan optik və İQ kameralardan bütün video axınlarının mozaikası göstərilir. Bundan əlavə, istifadəçi kamera parametrlərini tənzimləyə bilər (məsələn, PTZ kameraların pan-tiltzoom). Yanğın həyəcan siqnalının olması halında, kameralar istifadəçinin tələbi ilə təxmin edilən alışma nöqtəsini əhatə edən ərazini izləmək üçün avtomatik olaraq çevrilə bilər. Nəhayət, istifadəçi tələbi ilə video ekran yuxarıda təsvir olunan görüntü birləşdirmə alqoritmi əsasında CC-yə qoşulmuş optik və İQ kameralar tərəfindən əldə edilən görünən və infraqırmızı şəkillərin birləşməsinin nəticəsini göstərmək imkanı verir. Baxım ekranı sensorlar / kameralar / rabitə əlaqələrinin vəziyyətini idarə etməyə imkan verir. Hər bir sensör üçün enerji istehlakı göstərilə bilər, funksiya pozulduqda və ya qəza vəziyyətində olduqda bir xəbərdarlıq verilir (məsələn, vandalizm və ya batareyanın sıradan çıxması).

Şəkil 21: İdarəetmə Mərkəzinin video (solda) və təmir (sağda) ekranları.

WP6: Sistem İnteqrasiyası və Nümayiş WP6 kontekstində, FIRESENSE sistemi beş mədəni irs məkanında quraşdırılmış və nümayiş etdirilmişdir: Kabeirion (Thebes, Yunanistan), Rhodiapolis (Antalya, Türkiyə), Dodge Hall (İstanbul, Türkiyə), Su Tapınağı (Djebel Zaghouan, Tunis) və Monteferrato-Galceti Parkı (Prato, İtaliya). Beş pilot sahə tamamilə fərqli xüsusiyyətlərə malikdir: Dodge Hall bir binadır Kabeirion, əsasən əkin sahələri ilə əhatə olunmuş bir arxeoloji sahədir, burada böyük yanğın risklərindən biri saman və məhsul qalıqlarının yanmasıdır, Rhodiapolisin arxeoloji sahəsi istixanalarla əhatə olunmuşdur və daha yaxın Fırçalar və şam ağaclarının zəif bitki örtüyü ilə xarabalıqlara, səhifə 23 of 97

Su nisbətən sıx bir meşə ilə əhatə olunmuş və bəzi əkin sahələri ilə Galceti şam meşəsi, bəzi əkin sahələri ilə şəhər kənarları arasında sərhəddədir. Yerli oroqrafik vəziyyət, saytlar arasında da olduqca fərqlidir, Galceti və Su Məbədi nisbətən dik, qeyri-bərabər mənzərəni və Kabeirionun nisbətən düz bir ərazidə yerləşməsini nümunə göstərir. Pilot sahələrdə sistemin quraşdırılması İlk prototip Yunanıstanın Thebes şəhərindən 8 km qərbdə yerləşən Kabeirion arxeoloji sahəsinə quraşdırılmışdır. Kabeirionun müqəddəs yeri Kabeiros, Demeter və Pais tanrılarına həsr edilmişdir. Antik dövrlərdə sakit kəndin dərinliyində təcrid olunmuş bir ərazidə yerləşir, çünki orada edilən mərasimlər gizli saxlanılmalı idi və yalnız təşəbbüskarlar mərasimlərə qatıla bilərdi. Ziyarət kompleksi məbəddən, ziyarətgahdan, teatrdan, qalereyadan və digər binalardan ibarətdir. Təxminən 7000 kvadrat metr ərazini əhatə edir. Hal-hazırda qalıqları zeytun ağacları, şam ağacları və taxıl əkini əhatə edir. Kabeirionda quraşdırılmış sistem aşağıdakı komponentləri ehtiva edir: arxeoloji ərazinin içərisinə quraşdırılmış 2 PTZ kamera və 1 SWIR kamera, 50 sensor qovşağından (temperatur və rütubət sensorları daxil olmaqla) və 5 küləş başlığından ibarət bir Simsiz Sensor Şəbəkəsi, quraşdırılmış prototip hava stansiyası. Thebes muzeyi və idarəetmə mərkəzi PC də muzeydə quraşdırılmışdır. Arxeoloji ərazini Thebes muzeyi ilə birləşdirmək üçün əks nöqtəsi olan simsiz bir IP şəbəkə bağlantısı qurulmuşdur.

Şəkil 22: Kabeirionda quraşdırılmış optik PTZ kamera, IR kamera və WSN qovşaqları.

İkinci prototip Türkiyənin Antalya şəhərindəki antik Rhodiapolis şəhərində quraşdırılmışdır. Şəhərin ən əhəmiyyətli qalıqlarına teatr, hamam, agora / stoa, sebasteion, məbədlər, kilsə, sarnıçlar, senotaf, nekropollar və evlər daxildir. Sahə meşəlik ərazilərlə əhatə olunmuşdur. Arxeoloqların qazıntı dövründə istifadə etdikləri bir qazıntı evi ərazinin yaxınlığında yerləşir. Rhodiapolis-də quraşdırılmış sistem aşağıdakı komponentləri əhatə edir: 4 PTZ və iki sabit optik kamera, multispektral bir görüntü algılama platforması (görünən, SWIR və LWIR kameralar daxil olmaqla), təxminən 20 sensor qovşağından (istilik və rütubət sensorları daxil olmaqla) ibarət bir WSN, ticarət hava stansiyası və qazıntı evinə quraşdırılmış idarəetmə mərkəzi PC.

Şəkil 23: Kameralar, WSN nodu və Rhodiapolis-də quraşdırılmış hava stansiyası Səhifə 24/97

Üçüncü prototip Türkiyənin İstanbul şəhərindəki Dodge Hall-da quraşdırıldı. Dodge Hall, Boğaziçi Universitetinin şəhərciyində, Boğaza baxan meşəlik bir təpədə yerləşir. Türkiyə Mədəniyyət Nazirliyi tərəfindən ikinci dərəcəli irs binası olaraq siyahıya alınmışdır. Dodge Hall, İstanbulun əksər binalarına bənzər geniş bir daxili sahəyə sahibdir (məs., Agia Sophia, Sultan Camii). Bina tipli abidələri nümayiş etdirir və həm xarici, həm də daxili yanğından qorunmalıdır. İdman fəaliyyətləri, bədən tərbiyəsi kursları və universitet rəhbərliyi fəaliyyətləri üçün fəal istifadə olunan qapalı tarixi bir məkandır. Dodge Hall-a quraşdırılmış sistemə aşağıdakı komponentlər daxildir: 2 optik kamera - biri salonun içərisində quraşdırılmış, digəri binanı çöldən izləmək, 5 sensor qovşağından (istilik və rütubət sensorları daxil olmaqla) ibarət bir WSN və bir keçid, bir PIR sensor, 3 ticarət tüstü sensoru və idarəetmə mərkəzi PC.

Şəkil 24: Dodge Hall-da kameranın quraşdırılması və daxili kamera görünüşündən ekran görüntüsü

Dördüncü prototip Djebel Zaghouan milli parkının əhatə etdiyi Tunisdəki Su Məbədində quraşdırılmışdır. Bu məbəd, Zaghouan şəhərindən Karfagen şəhərinə 130 km məsafədən su daşıyan Roma imperatoru Hadrian dövründə MÖ II əsrdə inşa edilmiş bir su kanalının və kanal şəbəkəsinin yerini qeyd edir. Pilot sahə 3000 ha əraziyə uyğundur və meşə ilə əhatə olunmuşdur. Bitki örtüyü şam ağacları, mastika ağacları, zeytun ağacları və s. Daxil olmaqla tipik bir Aralıq dənizidir. Arxeoloji ərazidə bir Eko-muzey, ətrafı da istirahət mərkəzidir. Su Məbədində quraşdırılmış sistemə aşağıdakı komponentlər daxildir: biri PTZ kamerası biri Eko-muzeyin damında, digəri isə yaxınlıqdakı otelin, ticarət hava stansiyasının və muzeydə quraşdırılmış idarəetmə mərkəzinin damında quraşdırılmışdır. . WiFi bağlantısı ikinci kameranı muzeylə birləşdirir.

Şəkil 25: Su Məbədində quraşdırılmış kamera, hava istasyonu və idarəetmə mərkəzi PC

Beşinci prototip İtaliyanın Prato şəhərindəki Galceti Parkında quraşdırılmışdır. Galceti Park, bir arxeoloji bir intibah ibadətgahı olan bir Natura 2000 sahəsindəki açıq hava məqsədli bir sahədir.

Musterian sahəsi, Təbiət Elmləri muzeyi və kiçik bir heyvanat parkı. Əsasən şam ağacları da daxil olmaqla 1.760 ha sahəni tutur. Galceti’də quraşdırılmış sistem aşağıdakı komponentləri özündə birləşdirir: 5 optik kamera - dördü sahənin içərisində, beşincisi isə yaxınlıqdakı bir məktəbin damında quraşdırılmış, Prato ərazisindəki hava stansiyaları şəbəkəsinə aid olan ticarət hava stansiyası və nəzarət. Təbii Elm Mərkəzində quraşdırılmış mərkəzi kompüter. WiFi bağlantıları kameraları idarəetmə mərkəzi ilə birləşdirir.

Şəkil 26: a) Galceti Parkda quraşdırılmış kameralardan biri və b) İdarəetmə Mərkəzindən bu saytda quraşdırılmış beş kameradan canlı görüntü axınlarını göstərən ekran görüntüsü.

Avadanlıqların quraşdırılmasından əvvəl, sistemin beş pilot ərazidə quraşdırılması üçün arxeoloji, mədəni və ya digər dövlət orqanlarından xüsusi icazə alınmışdır. Sistem qurulması üçün sınaq sahələrinin hazırlanması üçün açıq səylər üçün İnternet bağlantısının yaradılması, enerji təchizatı, bitki örtüyünün təmizlənməsi, mövcud infrastrukturun və ya köhnə binaların təmiri və s. Daxil olmaqla əhəmiyyətli səy göstərilməlidir. Sistem nümayişi Bir neçə fəaliyyət sistemin funksionallıqlarını təsdiqləmək və sistemi maraqlı tərəflərə və maraqlı tərəflərə göstərmək üçün bütün pilot sahələrdə təşkil edilmişdir. Başlanğıcda sistemin funksionallıqlarını təsdiqləmək, sensorların düzgün işləməsini və test sisteminin performansını yoxlamaq üçün idarə olunan yanğınlar və süni tüstü testləri daxil olmaqla istifadəçinin iştirakı olmadan “daxili” nümayişlər təşkil edildi. Galceti’də, tüstü şamları, kiçik və nəzarət altındakı yanğınlar tərəfindən meydana gətirilən süni tüstü, həmçinin kənd yerlərində fermerlər tərəfindən yandırılan tonqallardan çıxan tüstü sistemin yanğın / tüstü aşkarlama qabiliyyətlərini yoxlamaq üçün istifadə edildi. Üstəlik, IR kameraları və WSN sensorlarını sınamaq üçün idarə olunan tonqallarla bir sıra təcrübələr də təşkil edildi. Volos və Kabeirionda kameralar və WSN sensorları ilə bir neçə real yanğın təcrübəsi təşkil edilmişdir. Digər bir real yanğın sınağı Boğaziçi Universitetinin avtoparkında yerli yanğınsöndürmə idarəsi ilə birlikdə təşkil edildi. Dodge Hall-da qapalı bir testdə tüstü çıxarmaq üçün quru buz və qaynar sudan istifadə edildi. Rhodiapolisdə görünən və İQ kameralarla iki sahə sınağı aparıldı. Su tapınağında yerli hakimiyyət orqanları ilə birlikdə kiçik nəzarətli yanğınlarla bir neçə sınaq da təşkil edildi. Yuxarıda göstərilən bütün testlər sistem qiymətləndirməsi üçün sensor məlumatlarının (video, siqnal, ölçmə) toplanmasına da xidmət etmişdir. Bütün test yerlərində yerli istifadəçiləri əhatə edən "Açıq" nümayiş fəaliyyətləri də təşkil edildi. FIRESENSE texnologiyalarının təqdimat, danışıq, video və FIRESENSE sisteminin real və ya video nümayişləri və testləri yolu ilə potensial maraqlı tərəflərə, elmi ictimaiyyətə və geniş ictimaiyyətə nümayiş etdirilməsinə yönəldilmişdir. Tamaşaçılarla qarşılıqlı əlaqə sistemin qiymətləndirilməsi və istifadəçi tələblərinin yenilənməsi üçün dəyərli rəylər verdi.

Şəkil 27: Boğaziçi Universitetinin park yerində həqiqi yanğın sınağı.

Şəkil 28: Galceti Parkında idarə olunan yanğın təcrübələri.

Kabeirionda IX EPCA tərəfindən CERTH ilə birlikdə açıq bir gün təşkil edildi. Tədbirdə yerli hakimiyyət orqanları, Mədəniyyət Nazirliyi, yanğınsöndürmə idarəsi, təhlükəsizlik müəssisələri, maraqlanan sakinlər və s. İştirak etdilər. Seminarda sistemin canlı nümayişi ilə yanaşı bir neçə təqdimat və videoçarx da yer aldı. Rhodiapolisdə, FIRESENSE seminarı zamanı sistem tərəfindən müvəffəqiyyətlə təsbit edilən xilasetmə qrupu tərəfindən simulyasiya edilən həqiqi bir yanğın da daxil olmaqla açıq bir nümayiş təşkil edildi. Dodge Hall-da maraqlı tərəflər və Universitet işçiləri və tələbələri üçün açıq nümayiş təşkil edildi. Tədbirdə təqdimatlar və quru buzla qaynar suyun və alışqandan gələn süni alovun birləşməsi nəticəsində yaranan süni tüstü ilə canlı sistem nümayişi təqdim edildi. Su Məbədində iki açıq nümayiş tədbiri təşkil edildi: yanğınsöndürmə şöbələrindən, Tunis Meşəçilik Ümumi Müdirliyindən və Universitetdən dəvət edildi. Tüstü əmələ gətirmək üçün ağac yarpaqları və budaqları istifadə edərək həqiqi idarə olunan yanğınlar qoyularaq İdarəetmə Mərkəzinin fəaliyyətinin canlı nümayişi edildi. Galceti’də təqdimatlar və videoçarxlardan ibarət açıq bir gün, yerli hakimiyyət orqanları və maraqlı tərəflər tərəfindən qatıldı. Bütün bu tədbirlərdə sistem nümayişi iştirakçılar tərəfindən müzakirə və anketlərin doldurulması ilə davam etdi.

Şəkil 29: Dodge Hall (yuxarı) və Su Məbədində (alt) təşkil edilən sistem nümayişi üçün açıq günlər.

FIRESENSE, Antaliyanın Kumluca yaxınlığında iki real meşə yanğını müvəffəqiyyətlə təsbit etdi. Birinci meşə yanğını 02/09/2012 tarixində Rhodiapolisin yanındakı qədim Olympos (Çıralı) şəhəri yaxınlığında, ikincisi 18/10/2012 tarixində Rhodiapolis arxeoloji sahəsinin yaxınlığında başladı.

Şəkil 30: FIRESENSE kameraları tərəfindən 18/10/2012 tarixində (solda) və Olympos (Çıralı) qədim şəhəri yaxınlığında (sağda) Rhodiapolis arxeoloji sahəsindəki həqiqi meşə yanğınlarının aşkarlanması.

WP7: Texniki Qiymətləndirmə və Qiymətləndirmə WP7-də FIRESENSE sisteminin performansını qiymətləndirmək və istifadəçi tələblərinə və gözləntilərinə uyğunluğunu qiymətləndirmək üçün bir qiymətləndirmə planı qurulmuşdur. Qiymətləndirmə prosesi iki mərhələdə aparıldı: sistem və sistem komponentlərinin birinci tərəf qiymətləndirməsi tərəfdaşlar tərəfindən həyata keçirildi (inkişaf mərhələsində laboratoriya sınağı və nümayiş mərhələsində sahə sınağı) və ikinci tərəf qiymətləndirmə birbaşa sistem istifadəçiləri tərəfindən həyata keçirildi sorğu anketləri ilə geribildirim. Sistem modullarının laboratoriya sınağı Sistem inkişafı zamanı FIRESENSE sisteminin əsas komponentləri (video əsaslı tüstü və yanğın aşkarlama, infraqırmızı əsaslı yanğın aşkarlama, simsiz sensor şəbəkəsi əsaslı yanğın aşkarlama, bitki örtüyü təsnifatı ilə yanacaq xəritələrinin yaradılması, yanğının yayılması qiymətləndirilməsi və data fusion) laboratoriya şəraitində qiymətləndirilmişdir. Video əsaslı tüstü və yanğın aşkarlama alqoritmləri layihə veb saytında mövcud olan müxtəlif mühitlərdə yanğın və tüstü səhnələrinin bir neçə ardıcıllığından ibarət bir test video məlumat bazası istifadə edilərək qiymətləndirildi. Bu verilənlər bazasına İnternetdən endirilmiş videolar da daxildir

layihə çərçivəsində təşkil edilmiş sahə sınaqları və təcrübələri zamanı qeydə alınan çoxsaylı videolar. LWIR, SWIR, MWIR və PIR qeydləri də daxildir. Təcrübə nəticələri göstərir ki, inkişaf etmiş alov aşkarlama texnikaları yüksək tanınma dərəcələrini və aşağı yalnış pozitivləri əldə edir və günəşin əks olunması və atəşə bənzər rəngli hərəkətli cisimlər (məsələn, avtomobil işıqları) nəticəsində yaranan problemlərdə möhkəmdir. Uzunmüddətli tüstü aşkarlama alqoritmi imkanları həqiqi meşə yanğınlarının ardıcıllığı ilə uğurla sınaqdan keçirildi. Alqoritm ədəbiyyatdakı digər alqoritmlərlə müqayisədə performansı artırdı və tüstü ilə adətən bir çox saxta həyəcan siqnalı yaradan buludlar və ya duman kimi oxşar hadisələr arasında uğurla ayrı-seçkilik edə bilər. PIR əsaslı yanğın detektoru həm təyini dəqiqliyi, həm də cavab müddəti baxımından üstün olduğu adi tüstü sensörləri ilə müqayisə edildi.

Şəkil 31: Tüstü aşkarlama alqoritmlərinin qiymətləndirilməsi üçün istifadə olunan yanğın (birinci sıra) və yanğınsız (ikinci sıra) test videoları.

IR əsaslı yanğın aşkarlama texnikasının qiymətləndirilməsi üçün fərqli dalğa zolaqlarında (LWIR, MWIR və SWIR) İK kameralar və kameradan müxtəlif məsafələrdə müxtəlif ölçülü yanğınlar ilə bir neçə sınaq təşkil edildi.Günəş, günəş parıltısı və avtomobil lampaları səbəbindən saxta həyəcan meydana gəlməsi də araşdırıldı və fərqli zolaqlarda və şərtlərdə İQ əsaslı aşkarlama performansı üçün faydalı nəticələr çıxarıldı. İstilik oxuma həssaslığı, Zigbee dongle ilə sensor arasındakı əlaqə diapazonu, batareyanın ömrü, ən pis müşahidə olunan gecikmə, yanğına cavab və s. Kimi WSN-nin fərqli komponentlərini və parametrlərini qiymətləndirmək üçün bir neçə test həyata keçirildi. tipik açıq yerlərdə yaxşı performans və yanğın aşkarlanması üçün yaxşı reaksiya. Bitki örtüyünün təsnifat üsulları ərazi araşdırmalarından əldə olunan torpaq həqiqətləri məlumatları və mövcud bitki xəritələri istifadə edərək qiymətləndirilmişdir. Ateşin yayılmasının qiymətləndirilməsi üçün alqoritm (EFP), Yunanıstan və Türkiyədəki yanğınların tarixi məlumatları ilə yoxlanıldı və ya heç bir insanın müdaxiləsi olmadı. Nəhayət, məlumat sintezi alqoritmləri müxtəlif kameralar və WSN sensorları ilə sahə sınaqları zamanı qeyd olunan məlumatlardan istifadə edilərək qiymətləndirildi. Multimodal şəkillərin (görünən və IR şəkillərinin) qeydiyyatı və birləşməsi üçün alqoritm açıq və açıq ssenariləri təsvir edən cüt IR və ViS şəkilləri / videoları üzərində sınaqdan keçirildi. Təklif olunan sətir əsaslı qeyd texnikası, nöqtə əsaslı qeyd etmə ilə müqayisədə açıq üstünlüklər göstərdi. IR və görünən ardıcıllığı müşahidə edərək, yalnız əridilmiş görüntü həm tüstünü, həm də atəşi açıq şəkildə göstərdi və görüntü birləşməsinin insan vizuallaşdırması və təftişi üçün faydalı ola biləcəyini çıxardı. Üstəlik, qərar səviyyəsində görünən və termal məlumatların birləşdirilməsi, yanğının aşkarlanmasına həssaslığını azaltmadan yanlış pozitivlərin sayını əhəmiyyətli dərəcədə azalda biləcəyini göstərdi. Səhifə 29/97

WSN performansının qiymətləndirilməsi və optimallaşdırılması WSN-in yanğın aşkarlama performansının qiymətləndirilməsi və optimallaşdırılması OPNET simulyasiyaları ilə ayrıca həyata keçirilmişdir. Bu məqsədlə BOGAZICI və CERTH, WSN-nin hadisə hesabat qabiliyyətlərini real yanğın simulyasiyaları altında araşdırdı. BOGAZICI, OPNET və CERTH-də düz və Zigbee + WiFi əsaslı WSN modellərini tətbiq edərək real yanğın yayılma qiymətləndirmə proqram modulu (EFP) inkişaf etdirdi. Termal radiasiya ilə istilik ötürülməsinə güvənən müxtəlif temperatur modelləri öyrənildi və EFP proqramına inteqrasiya edildi. İnteqrasiya olunmuş qiymətləndirmə sistemi aşağıdakı şəkildə işləyir: Yanğın alovlanma nöqtəsi, ərazi morfologiyası və yanacaq modeli və yerli hava şəraiti nəzərə alınaraq, EFP modulu hər bir sensor yerindəki temperatur dəyişikliklərini müəyyən vaxt mərhələlərində çıxarır. OPNET simulyatoru bu məlumatları məlumatların yaradılması üçün istifadə edir. Sensor məlumatların istehsalı modeli iki iş rejimini dəstəkləyir: normal və həyəcanlı. İstilik məlumatlarını bildirmə müddəti normal rejimdə daha uzun və siqnal rejimində daha azdır. İki temperatur eşikləri təyin olunur: birinci eşik, sensorların normal iş rejimindən siqnal rejiminə keçməsini təyin edir. İkinci eşik, sensorların məhv edildiyi istilik dəyərini təyin edir, marşrut qərarlarını və lavabonlara giriş imkanlarını və dolayısı ilə WSN-in yanğın aşkarlama performansını təsir edir. Üç OPNET node modeli hazırlanmış və həyata keçirilmişdir: Zigbee qabiliyyətli sensor cihazı, Zigbee + WiFi qabiliyyətli hibrid yerli keçid cihazı və WiFi qabiliyyətli mərkəzi keçid cihazı. OPNET modelləri, EFP tərəfindən hazırlanan real yanğın ssenarilərinin əsas götürdüyü simulyasiyalarda sınaqdan keçirildi. Məqsəd sensör və WSN ilə əlaqəli amillərin (yerləşdirilmiş sensorların sayı, lokal keçid WiFi rabitə diapazonu, temperatur həddi dəyərləri, siqnal rejimində hesabat tezliyi və s.) WSN-nin yanğın aşkarlama performansına təsirlərini müəyyənləşdirmək idi. Hava və ətraf mühitlə əlaqəli amillərin (külək sürəti / istiqaməti, alovlanma nöqtələrinin sayı / mövqeyi, yanacaq və nəm modeli və s.) Təsiri də araşdırılmışdır. Simulyasiyalardan toplanacaq göstəricilər aşağıdakı kimi müəyyən edilmişdir: a) temperatur xəritəsinin təzəliyi, b) hesabat gecikmələri, c) hesabat itkilərinin faizi, d) alov alovlanması ilə alınan ilk siqnal hesabatı arasındakı müddət. Simulyasiya nəticələri, temperatur xəritəsinin təravətindən və hesabat itkisinin faizindən siqnal rejimi hesabat tezliyindən (hesabat itkilərini artırarkən daha çox təzə temperatur xəritələrinə aparan daha yüksək hesabat tezlikləri) böyük dərəcədə təsirləndiyini göstərir. Hesabat gecikmələri əsasən yerli keçid WiFi rabitə aralığından təsirlənir (daha az aralıq gecikmə ilə nəticələnən aralıqlarla). Yanğın alovlanması ilə ilk siqnal hesabatı arasındakı vaxt, yerləşdirilən sensorların sayından təsirlənir (eyni ərazidə yerləşdirilən daha çox sayda sensor daha sürətli yanğın aşkarlanmasına səbəb olur). Bu nəticələr, ən yaxşı yanğın aşkarlama və izləmə performansını əldə etmək üçün tənzimlənən WSN parametrlərinin optimallaşdırılmasına dair bir fikir verir.

Şəkil 32: İnteqrasiya olunmuş WSN performans qiymətləndirmə sistemi

FIRESENSE sisteminin texniki qiymətləndirilməsi FIRESENSE sistemini qiymətləndirmək üçün sınaq ssenariləri əsasən istilik, tüstü və görünən alov yaradan süni yanğın və bu alovu aşkarlayan sistem komponentlərini əhatə edir və bu səbəbdən sistemin yanğın aşkarlama performansını qiymətləndirməyə imkan verir. Testlər zamanı idarəetmə mərkəzi proqramı və qrafik istifadəçi interfeysi istifadə edilmiş, sensorlardan toplanan müxtəlif vizual və mətn məlumatları göstərilmiş və qiymətləndirilmişdir. Video əsaslı tüstü və yanğın aşkarlama performansı Rhodiapolis, Galceti, Su Tapınağı və Ankarada təşkil edilən sahə testlərində qiymətləndirildi. Kameralardan fərqli ölçülərdə və fərqli məsafələrdə yanğınlar açıq havada quruldu. Dodge Hall-da süni tüstü ilə qapalı testlər də təşkil edildi. Bütün hallarda sistem tüstü və alovu uğurla aşkar etdi və erkən yanğın xəbərdarlığı verdi. Sistemin IR əsaslı yanğın aşkarlama qabiliyyətləri Belçika, Rhodiapolis və Galceti’də təşkil edilən bir neçə testdə də qiymətləndirildi. MWIR, LWIR və SWIR kameraların aşkarlama performansı müxtəlif ətraf mühit şəraitində 1 km-ə qədər məsafələrdə yanğınlar üçün qiymətləndirilmişdir. İnkişaf etdirilmiş texnika günəş işığı, hərəkət edən əşyalar, avtomobil işıqları və s. Səbəb olan yanlış pozitivlərə qarşı yüksək aşkarlama dəqiqliyini və artan möhkəmliyi göstərdi. WSN əsaslı yanğın aşkarlama sistemi Rhodiapolis, Dodge Hall, Ankara və Volosda həyata keçirilən açıq yanğın sınaqlarında qiymətləndirildi. WSN sensorları istiliyin yüksəlməsini müvəffəqiyyətlə aşkar etdilər, eyni zamanda sensorlar qrupları tərəfindən alınan ölçmələrə əsaslanan təklif olunan CUSUM əsaslı metodologiya birbaşa günəş işığı və ya ətrafdakı temperaturun yüksəlməsindən qaynaqlanan həyəcan siqnallarına qarşı möhkəmliyini artırdı. Sistemin və idarəetmə mərkəzinin istifadəçi interfeysinin istifadəçi dostluğu sistem istifadəçiləri tərəfindən doldurulmuş anketlər vasitəsilə qiymətləndirilmişdir. İstifadəçilər sistemin təcrübəsiz kadrlar tərəfindən də istifadəsinin asan olduğunu, funksionallıqlarının aydın və interfeysinin qənaətbəxş olduğunu düşünürdülər. Sistemin təhlükəsizlik qiymətləndirməsi də aparılmış və alt sistemlərin ISO / IEC 15408 standartlarına uyğunluğu qiymətləndirilmişdir. FIRESENSE sistemi, məlumat ötürülməsi üçün Ortaq Kriteriyalara uyğun olan alt sistemlərdən istifadə olunan məqbul bir təhlükəsizlik sxemindən istifadə edir və beləliklə bir rəqibdən qulaq asmaq çox çətindir. Buna baxmayaraq, FIRESENSE təhlükəsizlik sxeminin əsas problemi sistem müdaxiləsini və ya yanğın aşkarlama uğursuzluqları ilə nəticələnə biləcək yalan məlumat ötürülmələrini dərhal aşkar etməkdir. Bu problem həm şəbəkə təhlükəsizliyinə, həm də ISO / IEC 15408 standartlarına uyğun tətbiqetmələrin izlənildiyi fiziki yerləşdirmə səviyyəsinə yönəldilmişdir. Nəhayət, sistemin fəaliyyəti, funksionallığı və istifadəçi tələblərinə və gözləntilərinə uyğunluğu, nümayiş işləri zamanı doldurulmuş ətraflı sorğular yolu ilə yanğınsöndürmə xidməti, meşə xidməti, mədəni irs təşkilatları, yerli hakimiyyət orqanları və tədqiqat müəssisələrində çalışan 54 nəfər tərəfindən hərtərəfli qiymətləndirildi. Ümumiyyətlə, istifadəçilər sistemin tüstü və yanğın aşkarlama performansını əsasən qənaətbəxş hesab etdilər. Digər bir vacib nəticə odur ki, istifadəçilərin əksəriyyəti yanğın aşkarlama işinin tezliyi üçün yüksək qiymətləndirmələr vermişlər. İstifadəçi dostluğu baxımından sistem GUI-nin əsasən orta olduğu, eyni zamanda istifadəçilərin əhəmiyyətli bir hissəsinin sistem GUI-nin istifadəsinin asan olduğunu düşünür. Ümumiyyətlə, iştirakçıların əksəriyyəti FIRESENSE sisteminin mədəni irs və ətraf mühitin monitorinqində yeni bir yanaşma olduğunu düşünür və digər sahələrdə də tətbiq oluna bilər. Ən vacib nəticə budur ki, iştirakçıların böyük əksəriyyəti, sistem inkişaf etdiriciləri və tədqiqatçıların peşəkar dəstəyi ilə müşayiət olunarsa, FIRESENSE sistemini öz təşkilatlarında tətbiq etməyə can atırlar. Nəşrlər və patentlər FIRESENSE layihəsi çərçivəsində aparılan tədqiqatların nəticələri beynəlxalq konfranslarda və elmi jurnallarda dərc edilmişdir. Daha dəqiq desək, 23 jurnal məqaləsi və 35 konfrans məqaləsi çap olunmuş və ya nəşrə qəbul edilmişdir. Bu sənədlər Səhifə 31/97-i əhatə edir

FIRESENSE texnologiyaları ilə əlaqəli görünən videoya əsaslanan yanğın və tüstü aşkarlama, IR məlumatların işlənməsinə əsaslanan yanğın aşkarlama, PIR əsaslı alov aşkarlama, WSN arxitekturası və dizaynı, WSN marşrutlaşdırma protokolları, WSN fəaliyyət planlaması, kooperativ WSN-lər, bitki örtüyü təsnifatı peyk şəkillərinə, yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi və vizuallaşdırılması, görüntü birləşməsi, çox sensorlu məlumat birləşməsi, OPNET simulyasiyaları və s. Bu nəşrlərin ətraflı siyahısı Bölmə 4.2-nin Cədvəl A1-də təqdim edilmişdir. Üstəlik, a) PIR əsaslı yanğın aşkarlama sistemi və b) xətti olmayan video analiz istifadə edərək bir tüstü aşkarlama sistemi üçün iki patent tətbiq edilmişdir. Bunlar Bölmə 4.2-nin Cədvəl B1-də təqdim olunur. 4.1.4

Təbii təhlükələr milli sərhədlərə hörmət etmir, bu səbəbdən qeyri-müəyyənliyi, gözlənilməzliyi və təbii təhlükələrin nəticələrini azaltmaq üçün Avropa səviyyəsində koordinasiya edilmiş və birlikdə araşdırmalara ehtiyac var. Bir mədəni irs sahəsinin itkisi geri dönməz olduğundan, bu sahələrin qorunması üçün lazım olan texnoloji komponentlərin birləşdirilməsində böyük əhəmiyyət var. Yalnız Aralıq dənizi bölgəsində deyil, həm də Avropada yerləşən arxeoloji sahələr FIRESENSE sistemindən xeyli faydalana bilər. FIRESENSE layihəsinin yeniliyi həm güclü potensial nümayiş etdirən, həm də inteqrasiya olunmuş həll yolu kimi qurulmayan həm əsas, həm də inkişaf etməkdə olan tədqiqat istiqamətlərindən faydalanır. Layihənin əhəmiyyətli bir nəticəsi müntəzəm video, IR kameralar və PIR sensorlar istifadə edərək açıq havada yanğın və tüstü aşkarlama üçün yeni alqoritmlərin hazırlanmasıdır. Həqiqi vaxtda yanğın və tüstünün aşkarlanması üçün müxtəlif alqoritmlər hazırlanmışdır. Təcrübə nəticələri göstərir ki, hazırlanmış alqoritmlər saxta həyəcan siqnalları üçün kifayət qədər möhkəmdir və yanğının başlanğıc mərhələsində aşkarlanmasına qadirdir. Bundan əlavə, görünən, SWIR və LWIR kameranı da əhatə edən yeni bir multispektral görüntü algılama platforması FIRESENSE çərçivəsində dizayn edildi və tətbiq edildi. Layihənin digər bir əhəmiyyətli nəticəsi, uzun müddət ucuz toreplace batareyalarında işləyə bilən və vəhşi atəşi hiss etməyə yaxşı cavab verə bilən açıq yerləşdirmə üçün yeni bir WSN dizaynı və inkişafıdır. Bu məqsədlə yeni WSN marşrutlaşdırma və fəaliyyət planlaşdırma protokolları da hazırlanmış və tətbiq edilmişdir. İnkişaf etmiş sistem çox sensorlu texnologiyaya (optik kameralar, İR (qısa və uzun dalğa) kameralar, PIR sensorlar, simsiz temperatur və rütubət sensorları və meteoroloji sensorlar) əsaslandığından etibarlılığı artırmaq üçün yeni məlumatların birləşmə üsulları təklif edildi və inkişaf etdirildi. sistem. Bundan əlavə, hava məlumatlarına, Rəqəmsal ərazi modellərinə və yanacaq məlumatlarına əsaslanan yanğının yayılmasını (EFP) qiymətləndirmək üçün yeni bir proqram platforması hazırlanmışdır. Avtomatik bitki örtüyü təsnifatı üçün də çox spektral peyk şəkillərinə əsaslanan roman üsulları hazırlanmışdır. EFP platforması, Google Earth xəritələrində yanğın yayılmasının 3D vizualizasiyasına imkan verən istifadəçi dostu bir interfeys təklif edir. Nəhayət, FIRESENSE idarəetmə mərkəzi son istifadəçilərə müxtəlif funksiyalar təqdim edir: kameralardan tələb olunan video, hava məlumatları, nəzarət olunan ərazinin yerli xəritəsi, sensorların yeri, müxtəlif səviyyəli siqnalizasiya və s. FIRESENSE layihəsi mədəni irsin qorunması üçün istifadə edilə bilən güclü səmərəli yanaşma:

Yüksək etibarlılıq: Sistem müxtəlif algılama texnologiyalarından istifadə edir (CCTV kameralar, PTZ kameralar, IR kameralar, PIR sensorlar, temperatur və rütubət sensorları və meteoroloji sensorlar). Müxtəlif növ sensorlar müstəqil olaraq fəaliyyət göstərir

Yanğının erkən aşkarlanması: Alovun / tüstünün / temperaturun artmasının avtomatik aşkarlanması.

Meşə yanğınının idarə edilməsi: Sistem ərazinin yanacaq modelinə (bitki örtüyünə), yerli hava şəraitinə və yer morfologiyasına əsasən yanğının yayılmasını qiymətləndirir və görselləşdirir.

Yanğınla söndürmənin avtomatlaşdırılması: FIRESENSE sisteminin çıxışı suyu aktivləşdirə bilər

binalardakı yanğın çiləyici kimi suvarma üçün boru şəbəkələri. Belə su borusu şəbəkələri ümumiyyətlə yanğınla təhdid olunan ərazilərdə vaxtında və ayrı-ayrılıqda aktivləşdirilə bilən sektorlarda təşkil olunur. •

Ekstremal hava şəraiti üçün erkən xəbərdarlıq: Yerli hava stansiyaları temperatur, küləyin istiqaməti və sürəti, nisbi rütubət, barometrik təzyiq, yağış göstəricisi və s. Kimi faydalı sensor oxularını təmin edir. Xarici hava proqnozu sistemə də təqdim olunur və bu da istifadəni asanlaşdırır. həddindən artıq hava şəraiti üçün erkən xəbərdarlıq sistemi olaraq.

Bundan əlavə, FIRESENSE sisteminin Avropadakı çoxsaylı arxeoloji sahələrə tətbiq olunmasını təmin edən iki əhəmiyyətli xüsusiyyəti bunlardır: •

Fərqli arxeoloji sahələrin xüsusi ehtiyaclarından asılı olaraq sistemin asanlıqla təkmilləşdirilməsinə və genişləndirilməsinə imkan verən modul memarlıq.

Arxeoloji sahələrin dağıdıcı və müdaxilə etmədən müdafiəsi.

İnkişaf etmiş texnologiyanın texnoloji üstünlükləri nəzərə alınaraq FIRESENSE layihəsinin meşəlik ərazilərin qorunmasına və mədəni irsin, xüsusən abidələrin və açıq arxeoloji sahələrin qorunmasına əhəmiyyətli dərəcədə töhfə verəcəyi gözlənilir. Meşə yanğınları aşağıdakı kimi mənfi ekoloji, iqtisadi və sosial təsirlərə səbəb olur: •

Həyat itkiləri və əmlak itkisi

Qiymətli ağac ehtiyatlarının itirilməsi

Su tutma sahələrinin deqradasiyası su itkisi ilə nəticələnir

Bioloji müxtəlifliyin itirilməsi və bitki və heyvanların məhv olması

Vəhşi həyat mühitinin itirilməsi və vəhşi həyatın tükənməsi

Təbii yenilənmə itkisi və meşə örtüyü və istehsalında azalma

Qlobal istiləşmə temperaturun artması ilə nəticələnir

Karbon lavabon mənbəyinin itirilməsi və atmosferdə CO2 nisbətində artım

Bölgənin mikro iqlimindəki dəyişiklik sağlam olmayan həyat şərtləri ilə nəticələnir

Torpaqların məhsuldarlığını və kənd təsərrüfatı istehsalını təsir edən torpaq eroziyası

Kənd təsərrüfatı istehsalına dolayı təsirlər

Bundan əlavə, təklif olunan texnologiya digər həssas ərazilərdə və / və ya meşələrin yanında yerləşən kənd və qəsəbələrdə istifadə edilə bilər. Nəticədə, təklif olunan sistemin əhəmiyyətli dərəcədə sosial və iqtisadi fayda verəcəyi gözlənilir. Daha konkret olaraq FIRESENSE sistemi: •

yanğınlar başlamazdan əvvəl yüksək riskli yerləri tapmaq və insan tələfatı və maddi itkilərin qarşısını almaq

meşə yanğınları ilə üzləşdikdə, ehtiyatların daha yaxşı idarə olunmasına və meşə sahəsinin itirilməsinin azalmasına səbəb ola biləcək müvafiq tədbirləri müəyyənləşdirmək

bir çox Avropa ölkəsində tarixi irsin əhəmiyyətli bir hissəsini təşkil edən həddindən artıq mədəni əhəmiyyətə sahib meşə sahələrini qorumaq

meşə yanğınları havanın çirklənməsinin, zərərli karbon tullantılarının, heyvanların aradan qaldırılması yolu ilə biomüxtəlifliyin itirilməsinin əhəmiyyətli səbəbi olduğundan ətraf mühit məsələlərinə müsbət qatqı təmin edir.

və bitki növləri və su təchizatı problemləri •

təbii təhlükələr üçün itkiləri azaltmaq və texnogen təhlükələrin (meşə yanğınları) baş verməsinin qarşısını almaq

turizmin əsas təməli olan mədəni irsin qorunmasına töhfə vermək. Mədəni İrslə yaxından əlaqəli olan turizm, bu anda Ümumi Daxili Məhsulun (ÜDM) yüzdə 12 nisbətində artan nisbəti ilə dünyanın əsas sənayesidir. Bu sektor Avropada 8 milyon işçi çalışır və Avropa ÜDM-nin təxminən 5.5% -ni təşkil edir.

Yayım fəaliyyətləri, konsorsium xaricindəki üçüncü tərəflərə, maraqlı tərəflərin marağını artırmağı və FIRESENSE sisteminin istismarını dəstəkləməyi hədəfləyən layihə ilə əlaqəli məlumatlar təqdim edən bir sıra hərəkətləri əhatə etdi. FIRESENSE-in yayım fəaliyyətinə aşağıdakılar daxildir: •

FIRESENSE yayım videoları

Video nümayişləri və yanğın / tüstü aşkarlanması üçün FIRESENSE video verilənlər bazası

Mətbuat açıqlamaları və televiziya müsahibələri

Kümelenme fəaliyyətləri və tədbirləri

Pilot sahələrdə sakinlərin təhsili

Beynəlxalq jurnallarda və konfranslarda nəşrlər

Bu fəaliyyətlərin əsas məqsədi mədəni irsin meşə yanğınları kimi təbii fəlakətlərdən qorunması barədə məlumatlılığı artırmaq, layihənin nəticələrini yaymaq, sakinləri maarifləndirmək və FIRESENSE məhsulundan istifadə etmək idi. FIRESENSE yayım fəaliyyətlərinin tam siyahısı Bölmə 4.2-nin Cədvəl A2-də təqdim edilmişdir. Layihə loqosu Layihə loqosu layihə əhatəsini və texnologiyasını ən sadə şəkildə təqdim edir. Dizaynın məqsədi ikidir: a) yanğının erkən aşkarlanması üçün sensor texnologiyasından istifadəni vurğulayır, b) meandr mədəni irsin qorunmasını simvollaşdırır.

Şəkil 33: FIRESENSE loqosu Səhifə 34/97

Broşura Yayım baxımından ilk prioritetlərdən biri də layihə broşurasının hazırlanması idi. Broşura müxtəlif tədbirlərdə / görüşlərdə layihə təqdimatını dəstəkləmək üçün istifadə olunmuşdur və eyni zamanda istifadəçi qruplarına potensial poçt göndərişləri üçün bir əlaqə vasitəsi olmuşdur. Broşura ingilis versiyası xaricində italyan, fransız və türk dillərində tərcümə və çap edilmişdir. Layihə konsorsiumu və bəzi əlaqə məlumatlarına dair ümumi məlumat verməklə yanaşı, dörd səhifə broşurası əsasən layihə konsepsiyasına və məqsədlərinə yönəlmiş, ümumi memarlıq və modullara ümumi baxış təqdim etmişdir. Pilot tətbiqetmələr də təqdim olunur. Broşura həm son istifadəçi, həm də texniki məzmuna sahib olmaqla, layihə tərəfindən müəyyən edilmiş bütün hədəf qrupları üçün cəlbedicidir. Çox sayda potensial maraqlı tərəfə bir neçə broşura paylandı. Broşuranın elektron versiyası da layihənin veb saytında yüklənə bilər və əlçatan formatda təqdim edilmişdir. Veb səhifə FIRESENSE veb saytı, layihəni xarici cəmiyyətə təqdim edən və tərəfdaşlar arasında onlayn əməkdaşlığı asanlaşdıran ümumi yayım fəaliyyətləri üçün bir vasitədir. FIRESENSE veb saytına www.firesense.eu domeni vasitəsilə baxmaq mümkündür. Bu ümumi və xüsusi bir hissədən ibarətdir. Veb səhifə ITI-CERTH tərəfindən davamlı olaraq yenilənir.

Şəkil 34: FIRESENSE veb saytı

Afişalar Afişalar ortaqların qatıldığı sərgi və beynəlxalq yarmarkalar kimi tədbirlərdə istifadə edildi. Bütün afişalar oxşar dizayn yanaşmasını izlədi. Bütün afişaların üstündə AB bayrağı və həm FP7, həm də Ətraf mühit proqramlarının loqosu və FIRESENSE veb saytının bayrağı var idi. Yayım məqsədləri üçün hazırlanmış bütün afişaların elektron versiyası layihənin veb saytında yüklənə bilər. Tərtib olunmuş afişaların mövzularına aşağıdakılar daxildir: a) ümumi təsvir

FIRESENSE layihəsinin, b) FIRESENSE sisteminin texniki təsviri və c) FIRESENSE texnologiyaları tapmacası. FIRESENSE yayım videoları Layihə zamanı FIRESENSE-in məqsəd və nəticələrini nümayiş etdirən üç video (uzun, orta və qısa versiya) yaradıldı. Bu videolar, yayım formatında layihənin veb saytı və populyar video paylaşma saytları vasitəsi ilə geniş ictimaiyyətə təqdim olunur. Videolar CD və ya DVD formatında bütün maraqlı tərəflərə (AB, İstifadəçi Qrupu, digər potensial istifadəçilər / alıcılar və s.) Çatdırıldı və sərgilərdə, konfranslarda və / və ya digər yayım fəaliyyətlərində nümayiş olundu. Bu audiovizual materialın əsas məqsədi mədəni irs sahələrinin qorunması üçün səmərəli yanğın aşkarlanması və idarəedilməsinə dair FIRESENSE-in ümumi üstünlükləri barədə geniş ictimaiyyəti məlumatlandırmaq və təklif olunan çox sensorlu sistemin mövcud texnologiyalardan üstünlüyünü nümayiş etdirmək idi.

Şəkil 35: FIRESENSE videosundan ekran görüntüləri.

Mətbuat açıqlamaları və televiziya müsahibələri FIRESENSE-in yayım fəaliyyətinə çoxsaylı mətbuat məqalələrinin, müsahibələrin və press-relizlərin dərc edilməsi daxildir. Bunlar layihə veb saytından yüklənə bilər. Qısaca, televiziya reportajları, qəzet məqalələri və internetdəki məqalələr aşağıda təqdim olunur: •

İspan, İtalyan, Yunan ve Türk mediasında TV müsahibələri o Nikos Grammalidis'in CANAL PATRIMONIO, İspaniyada reportajı (12/11/2010). o İtaliyanın Prato şəhərindəki Galceti parkında mətbuat konfransı (10/6/2011) Prato TV, Toscana TV ve RTV38 o ET3 - Yunanistan Milli Televiziya Kanalı (23/6/2011) o TRT Kanalında Müsahibə - Türk Radyosu ve Televiziyası (7.08.2011) o Türk televiziya kanalı NTV'de Rhodiapolis haqqında sənədli film (23/7/2011) o Türk Kanal 24'ün Xəbər reportajı (5/7/2012)

Yunan, Türk və İtalyan qəzetlərində məqalələr o Hürriyet (27 İyul 2010) o Il Tirreno Livorno (19 Avqust 2010) o Aggelioforos (6 May 2011- Açıq Qapı CERTH-ITI) o Il Tirreno Prato (11 İyun 2011) o Antalya (5 İyul 2011) Səhifə 36/97

o Parlament Parlamentində məqalə, Sayı 335, s. 57 Oktyabr 2011 o Milliyet Ankara (4 Fevral 2013) və s. •

Yunan, Türk və İtalyanca veb saytlarında yayımlanan məqalələr və reportajlar o http://www.innovationseeds.eu/Virtual_Library/Results/FIRESENSE.kl#.UV7EzZM0 zqj o http://www.csn.prato.it/ modules / news / article.php? storyid = 143 o http://www.tvprato.it/archives/20505 o http://phys.org/news/2013-02-firesense-cultural-heritage-monuments-hazards. html və s.

Tədbirlər / görüşlər FIRESENSE layihəsi və tədqiqat nailiyyətləri aşağıdakı tədbirlərdə / görüşlərdə təqdim edildi: •

AR & PA İnnovasiya (Valladolid, İspaniya, 11-14 Noyabr 2010 və 24-27 May 2012)

Infosystem 2010 (Selanik, Yunanıstan, 8 oktyabr 2010)

ITI-CERTH tərəfindən təşkil edilən Açıq Qapı günü (Selanik, Yunanıstan, İyun 2010 və May 2011)

Prof. Enis Çetinin Türk Meşə Müdirliyi zabitləri ilə görüşməsi (30 Oktyabr 2011)

URSI Baş Assambleyası və Beynəlxalq Radio Elmləri Birliyinin Elmi Sempozyumu zamanı Prof. Enis Çetin və Prof. İbrahim Korpeoğlunun təşkil etdiyi seminar - (URSIGASS2011) (İstanbul, Türkiyə, 13-20 Avqust 2011)

Prof. Enis Çetin və Dr. Nikos Grammalidis tərəfindən 19-cu Avropa Siqnal İşləmə Konfransı (EUSIPCO2011) zamanı təşkil edilən "Fəlakətin idarə edilməsi və qarşısının alınması üçün siqnal işləmə" mövzusunda xüsusi iclas (Barselona, ​​İspaniya, 31 Avqust 2011)

Dr Kosmas Dimitropoulos tərəfindən "Alovun aşkarlanması və atəşin yayılmasının qiymətləndirilməsi" mövzusunda mühazirə (CERTH, Selanik, Yunanistan, 5 Oktyabr 2011)

SUPCOM-dan Prof. Ferdaous Chaabane tərəfindən Sosial-İqtisadi Faydalar üçün Kosmik Texnologiyalarına dair Kosmik Texnologiyalar tətbiqetməsi mövzusunda Birləşmiş Millətlər Təşkilatına / Vyetnam Çalıştayına "Yanğının yayılmasının qiymətləndirilməsi üçün nəzarət olunan bitki örtüyü təsnifatı" haqqında təqdimat (Hanoi, Vietnam, 11 Oktyabr 2011)

4. Thessaly və Mərkəzi Yunanistan Arxeoloji Toplantısı (Volos, Yunanıstan, 15-18 Mart 2012)

THEPKA-nın direktoru xanım Alexandra Harami tərəfindən Kabeirionun arxeoloji sahəsindən bəhs edən "Laios" mədəniyyət birliyində (Thebes, Yunanistan, 24 iyun 2012)

IV Beynəlxalq Mədəni İrs Konfransı (EuroMed 2012). FIRESENSE təqdimatı və yayılması üçün bir stend istifadə edildi. Bu konfransda K. Dimitropoulos, müəllifi olan "Mədəni irsin qorunması üçün video əsaslı erkən yanğın xəbərdarlığı üçün alov aşkarlanması" adlı sənəd. Günay, K. Kose, F. Erden, F. Chaabene, F. Tsalakanidou, N. Grammalidis və E. Çetin Ən Yaxşı Tam Kağız Mükafatına layiq görüldü (29 Oktyabr - 3 Noyabr 2012, Lemesos, Kipr). Səhifə 37/97

Şəkil 36: a) AR&PA hadisə 2012-dəki FIRESENSE stendi, b) EUROMED 2012-dəki iştirak. FIRESENSE komandası alov aşkarlanmasına dair bir sənəd üçün Ən Yaxşı Tam Kağız Mükafatını aldı.

FIRESENSE Atölyesi, FIRESENSE nəticələrini yaymaq və təsdiqləmək üçün 8-9 Noyabr 2012-ci il tarixlərində Türkiyənin Antalya şəhərində iki günlük bir seminar təşkil edildi. Yanğının Aşkarlanması və İdarəolunması üçün Çox Sensorlu Sistemlər və Şəbəkələr üzrə Beynəlxalq Çalıştayın məqsədi dünyanın hər yerindən çox mühitli və çox sensorlu cihaz və şəbəkələrdən istifadə edərək yanğının aşkarlanması və idarə olunması ilə məşğul olan tədqiqatçıları bir araya gətirmək idi. Bir sıra əsas maraqlı tərəflər dəvət olunmuşdur ki, seminar bütün maraqlı tərəflər üçün açıqdır. Bu seminarın məqsədi FIRESENSE konsepsiyasını və pilot ərazilərdə əldə edilmiş diffuz nəticələri geniş yaymaq idi. FIRESENSE sisteminin təsdiqlənməsi və istismar strategiyası barədə də müzakirələr aparıldı. Yanğının aşkarlanması və idarə olunması ilə əlaqəli fərqli sahələri əhatə edən sənədlər çağırışı 31.07.2012 tarixində yayımlandı. Aşağıdakı mövzuları əhatə edən üç müntəzəm sessiyada 12 məqalə təqdim edildi və seminarda təqdim edildi: i) "Video əsaslı meşə yanğının aşkarlanması", ii) "Simsiz Sensor Şəbəkələri" və iii) "Meşə yanğınının proqnozlaşdırılması və hazırlığı". Çalıştayda ayrıca Türkiyə Meşəçilik Ümumi Müdirliyi, Tunis Meşəçilik Ümumi Müdirliyi və Yunanıstan Yanğından Mühafizə Xidmətindən dəvət olunmuş natiqlərin təqdimatları ilə yanaşı meşə yanğınlarının proqnozlaşdırılması üzrə bir İtalyan mütəxəssisin təqdimatı da yer aldı.

Şəkil 37: FIRESENSE Workshop, Antalya, Türkiyə, 8-9 Noyabr 2012.

Klasterləşdirmə fəaliyyətləri FIRESENSE konsorsiumu 9 dekabr 2011 Cümə günü CERTH binasında BIOSOS, SCIER və FIREPARADOX AB layihələrinin nümayəndələri ilə klasterləşdirmə fəaliyyəti təşkil etdi. BIOSOS layihəsini Prof. Maria Petrou və Dr. Vasiliki Kosmidou təmsil etdilər. Prof. Maria Petrou ITI-CERTH-nin direktoru idi, Dr. Kosmidou isə ITIPage-nin 97/38-də doktoranturadan sonra tədqiqatçıdır.

CERTH. SCIER layihəsini Dr. Gavriil Xanthopoulos təmsil etmişdir. Dr Xanthopoulos, Yunanıstanın Afinadakı Milli Kənd Təsərrüfatı Tədqiqat Fondunun Aralıq dənizi Meşə Ekosistemləri və Meşə Məhsulları Texnologiyaları İnstitutunun meşə yanğın tədqiqatçısı. Nəhayət, FIREPARADOX layihəsini Dr Antonis Mantzavelas təmsil etdi. Dr Mantzavelas, Omikron Ltd-nin meneceri və Yunanıstandakı Meşə Yanğınlarının İdarə Edilməsi üzrə Daimi Komitənin Prezidentidir. Bu tədbirin əsas mövzusu bitki örtüyünün təsnifatı və yanacaq modelləşdirilməsi üçün məsafədən zondlama texnologiyasının istifadəsi idi. Bununla yanaşı, yanğının aşkarlanması texnologiyası və yanğın söndürmə texnikaları ilə bağlı məsələlər də müzakirə edildi. Bundan əlavə, 25 May 2012-ci ildə FIRESENSE layihəsi INTERVALUE (Ar-Ge dəyərləndirilməsi üçün bölgələrarası əməkdaşlıq) layihəsinin Çalıştayında təqdim edildi. Nəhayət, 26 fevral 2013-cü il tarixində CERTH nümayəndələri ilə Yunanıstanın milli layihəsi olan “INCA metodologiyası ilə meşə yanğının qarşısının alınması” nümayəndələri arasında ortaq maraqları və gələcək əməkdaşlıqları araşdırmaq üçün görüş keçirildi. İstifadəçi qrupu FIRESENSE sisteminin və texnologiyalarının potensial istifadəçiləri çalışdıqları təşkilat növünə görə aşağıdakı kateqoriyalara görə təsnif edilə bilər: •

Mədəni irsin qorunması / qorunması

İstifadəçi tələb qrupunu yaratdıqdan sonra konsorsium daha geniş potensial istifadəçilər şəbəkəsinin yaradılmasına diqqət yetirdi. Bu şəbəkə layihənin veb saytı vasitəsilə qeydiyyatdan keçə bilən və davam edən, ikitərəfli bir prosesdə iştirak edə biləcək istifadəçilərdən ibarətdir. Bu müddət ərzində tərəfdaşlar apardıqları tədqiqatların nəticələrini ictimailəşdirə bilər, eyni zamanda potensial istifadəçilərdən rəy ala bilərlər. Layihənin sonunda qeydiyyatdan keçmiş istifadəçilərin ümumi sayı 49 fərqli ölkədən 261 istifadəçidir. Sakinlərin təhsili Saytların tarixini təqdim etmək, arxeoloji irsin qorunmasının vacibliyini göstərmək və əsas məqsəd və nəticələr barədə yerli sakinləri məlumatlandırmaq üçün test sahələrində (Rhodiapolis, Kabeirion, Galceti Parkı və Su Məbədi) mühazirələr təşkil edildi. FIRESENSE layihəsinin. Prof. Enis Çətin, 2011 və 2012-ci illərdə KUMUCA Vefa Tepesi Liseyini ziyarət edərək şagirdlərə FIRESENSE layihəsi haqqında danışdı. Bu həftə “Meşə Həftəsi” adlandı. 2011 və 2012-ci ilin yayında Rhodiapolisdə iki konsert təşkil edildi. Arxeoloji ərazinin baş arxeoloqu Dr. İsa Kızgut konsertlərdən əvvəl konsert iştirakçıları ilə söhbətlər etdi və meşə yanğınlarının mədəni irs xəzinələri üçün böyük bir təhlükə olduğuna diqqət çəkdi. IX EPCA (HMC) üç fərqli sakin kateqoriyası üçün təhsil proqramları təşkil etdi: böyüklər, 9-12 yaşlı məktəb sinifləri və uşaqlı ailələr. Xüsusi olaraq, üç mütəşəkkil Səhifə 39/97

Kabeirion Məbədindəki arxeoloji turlar, 2010-cu ilin oktyabrında IX EPCA direktoru Dr Vassilis Aravantinos tərəfindən və 2012-ci ilin aprel ayında IX EPCA-nın direktoru Alexandra Charami tərəfindən aparıldı. Bundan əlavə, Kabeirion Məbədi ilə bağlı məktəb sinifləri üçün (9-12 yaşlı uşaqlar üçün) xüsusi təhsil proqramları, IX EPCA tərəfindən 14-21 May 2012-ci il tarixində (Beynəlxalq Muzeylər Günü) power point, sənətkarlıq və sənətkarlıqla məlumatlandırıcı təqdimatlar, və teatr oyunu. 21 May 2012-ci il (Beynəlxalq Muzeylər Günü) və 21 Oktyabr 2012 tarixində ailələr üçün açıq həftə sonu təhsil proqramları təşkil edildi, bunlara power point, bədii sənətkarlıq və teatr oyunu ilə məlumatverici təqdimat daxil edildi. Nəhayət, Kabeirion Məbədi haqqında üç mühazirə IX EPCA tərəfindən 2012-ci ilin may ayında, 2012-ci ilin iyununda və 2013-cü ilin yanvarında təqdim edildi. Galceti poliqonunda yerli sakinlərə mühazirələr 2012-ci ilin dekabrında baş tutdu. Paralel iclas da CNR tərəfindən təşkil edildi. mühazirə mövzusu ilə əlaqəli fəaliyyətlərdə, yəni odla əlaqəli bir şeydə uşaqları məşğul edin. Tunisdə, Sup’Com lisenziya tələbələrini Firesense layihəsi haqqında məlumatlandırmaq üçün 2013-cü ilin yanvarında mühazirələr təşkil edildi.

Şəkil 38: Kabeirion, Thebesdə təşkil edilən təhsil proqramlarından və arxeoloji turlardan şəkillər.

Nəşrlər FIRESENSE layihəsi çərçivəsində aparılan tədqiqatların nəticələri beynəlxalq konfranslarda və elmi jurnallarda dərc edilmişdir. FIRESENSE ortaqları peerreview jurnallarında 23 məqalə və konfranslarda 35 məqalə dərc etmişdir. FIRESENSE nəşrlərinin tam siyahısı Bölmə 4.2-nin Cədvəl A1-də təqdim edilmişdir. İstismar Mədəni irsin qorunması üçün təklif olunan erkən yanğın xəbərdarlıq sisteminin və bununla əlaqəli tətbiqetmələrin bazara uğurla daxil edilməsini asanlaşdırmaq üçün ətraflı istismar strategiyaları hazırlanmışdır. İstismar strategiyası təhlili əvvəlcə internet məlumatlarına, məhsullar biliklərinə, sistem analizlərinə və Titan və Xenics-in distribütor şəbəkələri ilə təmaslara əsaslanırdı. İyirmi müxtəlif erkən yanğın aşkarlama tətbiqetmələri müəyyənləşdirildi və araşdırıldı. Bunlar Konsorsiuma bazar seqmentlərini müəyyənləşdirməyə və FIRESENSE texnologiyalarının potensial istifadəçilərini müəyyənləşdirməyə kömək etdi. Bundan əlavə, bazarın daha əhatəli bir mənzərəsini yaratmaq üçün, onların fərqli gözləntilərini və ehtiyaclarını əks etdirən fərqli istifadəçi qruplarına nisbətən tərkibi, ələ keçirmə potensialı, bazar imkanları və mənimsənilmədəki maneələr və əlaqəli tendensiyalarla yanaşı rəqabət mühiti də vurğulandı. Daha spesifik olaraq FIRESENSE texnologiyasının mümkün tətbiqi üçün aşağıdakı bazar seqmentləri müəyyən edilmişdir: •

Avtomobil yolları və dəmir yolları Page 40 of 97

Muzeylər yanğından mühafizə Tarixi binalar İncəsənət qalereyaları yanğından mühafizə Mağazalar Park yanğından mühafizə Tünel yanğından mühafizə Dəmiryolları Metroslar Şəhər və Metros Nüvə Sənayesi Zavodu Kimya Sənayesi Zavodu Neft-kimya Zəhərli maddə anbarı Logistika Dənizdə yanğından mühafizə Qaz infrastrukturu Boru xətti infrastrukturu Meşə ərazilərində yüksək gərginlikli şəbəkələr yanğın Kömür mədənində yanğın Tullantıların təmizlənməsi müəssisələri Tullantıların bunkerləri

meşələr vasitəsilə peyk monitorinqi (görüntü birləşməsi - geniş sahələr) aviasiya monitorinqi (görüntü birləşməsi - geniş sahələr) vertolyot monitorinqi (görüntü birləşməsi - geniş sahələr) İHA monitorinqi (görüntü birləşməsi - geniş sahələr) qütb və dirək monitorinqi İnteqrasiya olunmuş təhlükəsizlik və yanğının aşkarlanması Kritik İnfrastruktur Hava limanları Limanlar Portativ Yanğınsöndürmə Monitorinqi kritik gəmi istiliyi Torpedo Avtomobil Odadavamlı Termal İzləmə Trafik İzləmə Sahəsi üçün söndürmə işləri

Bundan əlavə, təhlükəsizlik bazarı iki hissəyə bölündü: xarici təhlükəsizlik və ya müdafiə (hərbi) və özəl təhlükəsizlik sektoru (özəl). İnteqrasiya edənlər FIRESENSE sisteminin müxtəlif hissələrini (idarəetmə mərkəzi, kameralar, WSN, görüntü işləmə, məlumatların birləşdirilməsi, atəşin yayılması qiymətləndirmə proqramı) birləşdirə bildikləri üçün potensial müştərilər kimi qəbul edilirlər. Hər halda, yanğın aşkarlama sistemi arxitekturası tətbiqetmə funksiyasına uyğunlaşdırılmalıdır. Sistem inteqrasiya olunmalı olan əsas blokları özündə birləşdirir. Yanğın aşkarlama sistemi qurmaq üçün bütün bloklar mövcud olsa da, texniki səviyyədə aşağıdakı səriştələrə ehtiyacımız var: sistem mühəndisliyi, layihə idarəetməsi, sistem inteqrasiyası, təmir və təlim. Daha dəqiq desək, sistem mühəndisi aşağıdakı mərhələlərin təkrarlanan döngələri ilə addım-addım yanaşma həyata keçirəcək: yerli kontekst və təşkilatı nəzərə alaraq missiyanın son istifadəçiləri ilə hərtərəfli təhlil aparacaqdır. Anket təhlili aparmazdan əvvəl coğrafi informasiya sisteminə (CİS) əsaslanan ilkin simulyasiya və model həyata keçirəcəkdir. Bu ilk analizdən sonra müştəri ilə ətraflı bir sayt sorğusu keçiriləcəkdir. Sensorlar, rabitə əlaqələri, məlumat bant genişliyi, güc sistemi və digərləri kimi komponentlərin incə seçimi müəyyənləşdiriləcək və təklif ediləcəkdir. Texniki spesifikasiyanı, inteqrasiya planını, test planını yazacaq və konfiqurasiya rəhbərliyini qoruyacaq. Sistemin gələcək operatorları ilə sahə sınaqları üçün pilot şəbəkə tətbiqi ilk qiymətləndirmə və qismən sistemin ilk tənzimlənməsi üçün aparılacaqdır. Bunun ardınca ümumi sistemin tam yerləşdirilməsi baş verəcəkdir. Sistem mühəndisi son istifadəçilərə ilkin mərhələlərdə də dəstək verəcəkdir. Layihə meneceri yüksək keyfiyyətli məhsul və sistemin vaxtında çatdırılmasına cavabdeh olacaqdır. Digər tərəfdən sistem inteqratoru, ən uyğun sensorlar, rabitə sistemi və kompüter sistemlərindən istifadə edərək genişmiqyaslı layihəni modul həllərində inkişaf etdirəcəkdir. Nəhayət, səhifə 41/97

İnteqrasiya olunmuş Lojistik Dəstək (ILS) sistemin dizaynı və inkişafı zamanı onun davamlılığını təmin edir. ILS, avadanlıqların alınması və bütün həyat dövrü boyunca davamlılığın bütün aspektlərini həll etməyi hədəfləyir. Müştəriyə təlim verilməlidir. Avadanlıqların qiyməti uğurlu bazara nüfuzetmə üçün əsas meyarlardan biri olduğundan, sistemin ən bahalı avadanlığı olan IR kameralarına da toxunaraq sensorların maya analizi aparılmışdır.

4.1.5 Layihə veb saytı FIRESENSE layihəsinin veb saytı www.firesense.eu. Aşağıdakı ana səhifənin ekran görüntüsünə baxa bilərsiniz.

Şəkil 39: FIRESENSE veb saytının ana səhifəsi (www.firesense.eu)

Konsorsium FIRESENSE konsorsiumu 6 ölkədən 10 tərəfdaşdan (6 akademik və tədqiqat institutu, 3 KOM və 1 dövlət orqanı) ibarətdir: • • • • • • • •

Hellas Araşdırma və Texnologiya Mərkəzi, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu (Yunanıstan) Koordinatoru Bilkent Universitesi (Türkiyə) Ecole Supérieure des Communication de Tunis (Tunis) Xenics nv (Belçika) Stiskting Centrum for Wiskunde en Informatica (Hollandiya) Marac Electronics SA (Yunanistan) Bogazici Universitesi (Türkiyə) Yunanistan Mədəniyyət Nazirliyi, Tarixə qədərki və Klassik Antikalar Üçün IX Eforat (Yunanıstan) Səhifə 42/97

Titan Building Systems Technology, Industry and Trade Limited Company (Türkiyə) Consiglio Nazionale delle Ricerche (İtaliya)

Əlaqə məlumatları FIRESENSE haqqında daha çox məlumat üçün Layihə Koordinatoru ilə əlaqə saxlayın:

Dr Nikos Grammalidis FIRESENSE Koordinatoru Tədqiqatçı Sınıf B İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu Elm Tədqiqat və Texnologiya Mərkəzi 1 km Thermi - Panorama Road, 57001, Selanik, Yunanistan Tel .: +30 2310 464160 (daxili 112) Faks: +30 2310 464164 E-poçt: [ e-poçt və # 160 qorunur]

Ön planın istifadəsi və yayılması

Ön planın istifadəsi və yayılması üçün bir plan (sosial-iqtisadi təsir və tədqiqat nəticələri üçün hədəf qrupları daxil olmaqla) layihənin sonunda qurulur. Lazımi hallarda Əlavə I-də ön planın istifadəsi və yayılması üçün başlanğıc planının yenilənməsi olmalı və ön planın istifadəsi və yayılmasına ictimai təsirləri barədə hesabata uyğun olmalıdır (Bölmə 4.3 - H). Plan aşağıdakılardan ibarət olmalıdır: Bölmə A Bu bölmə, ön planla əlaqəli bütün elmi nəşrlər daxil olmaqla yayılma tədbirlərini təsvir etməlidir. Məzmunu ictimaiyyətə təqdim ediləcək, beləliklə layihənin Avropa Birliyinə əlavə dəyəri və müsbət təsiri nümayiş etdiriləcəkdir. Bölmə B Bu bölmə istismar edilə bilən ön planı göstərməli və istismar planlarını təmin etməlidir. Bütün bu məlumatlar açıq və ya məxfi ola bilər, hesabatda Komissiya tərəfindən qəbul ediləcəyi açıqlanmayan (məxfi) hissələr aydın şəkildə qeyd olunmalıdır. Bölmə B-dəki məxfi kimi qeyd olunmayan məlumatlar ictimaiyyətə açıqlanacaq və beləliklə layihənin Avropa Birliyinə əlavə dəyəri və müsbət təsiri nümayiş etdiriləcəkdir.

Bölmə A (ümumi) Bu hissəyə iki şablon Şablon daxildir: Layihənin ön planına aid bütün elmi (nəzərdən keçirilmiş) nəşrlərin siyahısı.Şablon A2: Bütün yayım fəaliyyətlərinin siyahısı (nəşrlər, konfranslar, seminarlar, veb saytlar / tətbiqetmələr, press-relizlər, broşuralar, populyar mətbuatda dərc olunan məqalələr, videolar, media brifinqləri, təqdimatlar, sərgilər, tezislər, reportajlar, filmlər, televiziya klipləri, afişalar). Bu cədvəllər məcmu xarakter daşıyır, yəni layihənin əvvəlindən bitməsindən sonra bütün nəşrləri və fəaliyyətləri həmişə göstərməlidirlər. Yeniləmələr istənilən vaxt mümkündür. TƏSVİR A1: ƏN ƏHƏMİYYƏTLİLƏRDƏN BAŞLAYAN ELMİ (TƏQRİF EDİLMİŞ) Nəşrlərin siyahısı

Mədəni İrsin qorunması üçün video əsaslı alov aşkarlanması Video Yanğın Algılama - Rəy

Rəqəmsal Dövrdə Beynəlxalq İrs Jurnalı

Rəqəmsal Siqnal Qenerasiya EURASIP Simsiz Rabitə və

Müdaxilənin modelləşdirilməsi və hesablanması üçün yeni ölçü əsaslı yanaşma

Dövri və ya seriyanın adı

Jurnal məqalələri Cild. 2, No 1, Multi Science Mart 2013 Nəşriyyat

Nəşr olunacaq Cild. 2013, maddə 68

Daimi identifikatorlar2 (varsa)

Bu publicati-yə açıq giriş3 təmin edilirmi? bəli

bəli doi: 10.1186 / 16871499-2013-68

Qalıcı bir identifikator, açıq giriş halında nəşr olunmuş versiyanın tam mətninə və ya məqalə hər baxışa görə ödənişli olduğu təqdirdə mücərrəd) və ya nəşr üçün qəbul edilmiş son əlyazmaya (anbardakı məqaləyə keçid) davamlı bir keçid olmalıdır. 3 Açıq İnternet, hər kəs üçün İnternet vasitəsi ilə pulsuz giriş olaraq təyin edilir. Zəhmət olmasa, nəşrə açıq giriş artıq qurulubsa və açıq giriş üçün tətbiq olunan embarqo müddəti hələ bitməyibsə, daha sonra açıq giriş qurmağı düşünürsənsə, "bəli" cavabını ver. Səhifə 45/97

simsiz kanallar üçün amillər Sürətli fərqlilikdən xəbərdar olan çox modallılıq görüntü birləşməsi

doi: 10.1016 / j.neuco m.2012.12.015 doi: 10.1016 / j.comnet .2012.11.016

Simsiz sensor şəbəkələrində iş qabiliyyəti və enerjinin optimallaşdırılması üçün mübahisəli pəncərə ölçüsü və vəzifə dövrünün birləşmiş analizi Cepstrum istifadə edərək videoda kölgə aşkarlanmasını hərəkətə gətirmək

Hibrid vizual xüsusiyyətlərdən istifadə edən süni mühitlərdə görünən və infraqırmızı görüntü qeydiyyatı, meşə yanğının aşkarlanması və izlənilməsində simsiz sensor şəbəkələrinin istifadəsi üçün bir çərçivə, fərqli PIR sensorlar PSAR istifadə edərək video Wavelet əsaslı titrəyən alov detektorunda Covariance matris əsaslı yanğın və alov aşkarlama metodunda: ZigBee şəbəkələrində güc mənbəyi xəbərdar edən marşrutlaşdırma

Beynəlxalq İnkişaf etmiş Robotik Sistemlər Nümunə Tanıma Məktubları


Sahil Tikinti Nəzarət Xəttini (CCCL) yerləşdirin

CCCL-lər Florida’nın 25 qumlu çimərlik sahilində qurulmuşdur və tarixi eroziya və ya qasırğa və digər böyük fırtınalar səbəbiylə bir mahalın sahil vəziyyəti kəskin şəkildə dəyişsə yenidən qurula bilər. CCCL yeri, sahil mühəndisliyi modellərinə, anket və batimetrik məlumatlara və 100 illik fırtına hadisəsinin zərərli təsirlərinin dağlıq və ya quruya dərəcəsini təyin edən elmi prinsiplərə əsaslanır. Sahil tikinti qaydaları, Florida’nın Big Bend bölgəsindəki və Florida Keys’dəki qumlu “cib çimərliklərinə” də tətbiq edilir. Məkan və məlumat alətlərinə keçmək üçün vurğulanan köprüləri vurun.

CCCL

İlçənizi və ya mülkünüzü tapmaq və layihənizin CCCL (qırmızı qırmızı xətt) sahilində olub olmadığını müəyyən etmək üçün interaktiv bir coğrafi məlumat sistemi (GIS) olan Map Direct istifadə edin. Çimərliklər və Sahil Sistemləri məlumat təbəqələri olan bir Florida xəritəsi başlayacaq. Xəritədə naviqasiya üçün yardım “?” Düyməsinə basmaqla mümkündür. xəritənin yuxarı hissəsindəki sual işarəsi. Sahil Aralığı Abidələri və CCCL icazələri kimi daha çox məlumat üçün xəritənin solundakı xəritə qatlarını araşdırın.

161.57, Florida Əsasnaməsində göstərildiyi kimi, CCCL-nin sahil məlumatlarını müəyyənləşdirmək üçün əmlak sahillərini tapmaqla maraqlanan əmlak sahibləri və əmlakçılar üçün əlavə təlimatlar bu sənəddə "Mülkiyyətinizdə CCCL-nin yerini tapmaq üçün FDEP-in birbaşa xəritəsindən necə istifadə etmək olar?" CCCL nəşrlərində.

Sahillər

Map Direct interaktiv CİS xəritələşdirilməsinə əlavə olaraq sahil və əmlakınız üçün hava xəritələri, fotoşəkillər və digər sahil şəkilləri və məlumatları mövcuddur. Bu verilənlər bazasını tamamilə araşdırmaq üçün istifadəçilər CCCL-lərlə yanaşı Map Direct CCCL fokus sahəsindəki Sahil Aralığı Abidələrinə müraciət etməlidirlər.

Əlli Ayaqlı Geri Çimərliklər

Florida Keys-də, sahil tikintisi üçün tənzimlənən Monroe County qumlu çimərlikləri, Departamentin hesabatında "kritik şəkildə aşınmış" olanlar kimi siyahıya alınır. “Floridadakı Kritik Aşınmış Çimərliklər.”CCCL-lə əlaqə quraraq, CCCL-nin Wakulla County-dəki digər tənzimlənən çimərliklərindəki yerləri və məlumatları əldə edin. icazə meneceri və ya CCCL sahə müfəttişi həmin mahal üçün.


Bəzi Esri Press kitabları üçün məşqlər, məlumatlar, proqram təminatı və yeniləmələr mövcuddur. Kitabınız üçün hansı mənbələrin olduğunu yoxlayın.

Esri Press kitablarını Amerika Birləşmiş Ştatları içərisindəki 1-800-447-9778 nömrəsinə zəng edərək və ya dünyadakı kitab mağazalarından ala bilərsiniz. ABŞ xaricindən sifariş edirsinizsə, sifariş seçimlərinə baxın.

Satıcılar üçün məlumat

Amerika Birləşmiş Ştatları və Kanada

Esri Press kitabları ABŞ və Kanadadakı satıcılara Ingram Publisher Services (IPS) vasitəsi ilə təqdim olunur.

Ingram Publisher Services
Telefon: 1-866-400-5351 FAKS: 1-800-838-1149
E-poçt: [email protected]
Esri Press kitablarına sifariş vermək üçün tam bir bələdçi üçün ingrampublisherservices.com/retailers/ordering ünvanını ziyarət edin.

Beynəlxalq

Esri Press kitabları Ingram Publisher Services (IPS) International vasitəsilə beynəlxalq satıcılara təqdim olunur. Ümumi beynəlxalq sorğular üçün:

Ingram Publisher Services International
1400 Broadway, Suite 520
New York, NY 10018
E-poçt: [email protected]

Beynəlxalq sifarişlər və pul köçürmələri üçün [email protected] elektron poçtuna göndərin.


Özünüz Xəritəçəkmə edin

GPS Visualizer, coğrafi məlumatlardan xəritələr və profillər yaradan onlayn bir yardım proqramıdır. Bu pulsuz və istifadəsi asan, eyni zamanda güclü və son dərəcə özelleştirilebilir. Giriş GPS məlumatları (yollar və yol nöqtələri), sürücülük marşrutları, küçə ünvanları və ya sadə koordinatlar şəklində ola bilər. Harada olduğunuzu görmək, hara getdiyinizi planlaşdırmaq və ya coğrafi məlumatları (elmi müşahidələr, hadisələr, iş yerləri, müştərilər, daşınmaz əmlak, coğrafi etiketli fotoşəkillər və s.) Tez bir şəkildə görüntüləmək üçün istifadə edin.

Daha çox seçim etmək üçün ətraflı giriş səhifələrindən istifadə edin:

GPS Görselleştiricisini pulsuz saxlamağa kömək edin

GPS Visualizer pulsuz bir xidmətdir və inşallah həmişə maraqlı olacaq, maraqlı, vaxta qənaət edən və ya sadəcə əyləncəli bir şey taparsanız, yuxarıdakı düyməni basaraq və daha da inkişaf etdirməyi təşviq edə bilərsiniz. kredit kartı və ya PayPal vasitəsilə töhfə. Və ya bir Amazon maddəsi göndərə bilərsiniz.

GPS Visualizer, bunlarla məhdudlaşmamaqla bir çox fərqli mənbədən məlumat sənədlərini oxuya bilər. GPX (Garmin eTrex, GPSMAP, Oregon, Dakota, Colorado və amp N & uumlvi seriyası da daxil olmaqla bir çox cihaz və proqramla istifadə olunan standart format), Google Earth (.kml / .kmz), Google Xəritə marşrutları (URL), FAI / IGC planer qeydləri, Fugawi (.trk / .wpt), Furuno, Garmin Fitness (.fit), Garmin Öncüsü (.xml / .hst / .tcx), Garmin MapSource / BaseCamp / HomePort (.gdb), Geocaching.com (.loc), Google Cədvəllər, Mən gedirəm (.trk), Lowrance (.usr), Microsoft Excel elektron cədvəlləri (.xls / .xlsx), NMEA 0183 məlumatları, OziExplorer (.plt / .wpt), Suunto X9 / X9i (.sdf), Timex Təlimçisi, TomTom (.pgl), U-blox (.ubx), XML lentləri, Və əlbəttə tab ilə ayrılmış və ya vergüllə ayrılmış mətn.

GPS Visualizer, Portland, Oregon şəhərindədir və 2002-ci ilin oktyabrından bəri İnternetdədir.


Cəld Bağlantılar

Giriş

Gridded SSURGO (gSSURGO) standart USDA-NRCS Torpaq Araşdırması Coğrafi (SSURGO) Verilənlər Bazası məhsuluna bənzəyir, lakin Ətraf Mühit Sistemləri Tədqiqat İnstitutu, Inc (ESRI & reg) fayl geodat bazası formatındadır. Bir fayl geodatabase, ənənəvi SSURGO məhsulundan daha çox məlumat və beləliklə daha geniş məkan tutma qabiliyyətinə malikdir. Bu, bu məlumatların əyalət miqyasında və ya hətta Conterminous Amerika Birləşmiş Ştatları (CONUS) plitələrində təqdim edilməsini mümkün edir. gSSURGO, SSURGO-dakı bütün orijinal torpaq atributları cədvəllərini ehtiva edir. Bütün məkan məlumatları xaricdən ayrı şəkillər kimi geodatabase daxilində saxlanılır. Həm SSURGO, həm də gSSURGO, Milli Kooperativ Torpaq Araşdırması (NCSS) tərəfdaşlığının məhsulları sayılır.

Izgaralı SSURGO (gSSURGO) verilənlər bazası, torpaq məlumatlarının milli, regional və əyalət daxilində planlaşdırılması və təhlilində istifadə üçün yaradılmışdır. Raster xəritəsi qatı məlumatları, Milli Torpaq Örtüsü Verilənlər Bazası (NLCD), Milli Kənd Təsərrüfatı Statistika Xidməti (NASS) Zəmilərə Verilənlər Qatı (CDL) və Milli Yüksəklik Dəstəyi daxil olmaqla digər milli, regional və yerli raster qatlarla asanlıqla birləşdirilə bilər. (NED).

GSSURGO verilənlər bazası rəsmi Torpaq Araşdırması Coğrafi (SSURGO) verilənlər bazasından götürülmüşdür. SSURGO ümumiyyətlə, Milli Kooperativ Torpaq Araşdırması (NCSS) tərəfindən NCSS Xəritəçəkmə standartlarına uyğun olaraq hazırlanmış ən geniş torpaq coğrafi məlumatlarına malikdir. Cədvəl məlumatları torpaq xüsusiyyətlərini təmsil edir və Milli Torpaq Məlumat Sistemində (NASIS) saxlanılan xüsusiyyətlərdən və xüsusiyyətlərdən əldə edilir. GSSURGO məlumatları, ənənəvi vektor əsaslı SSURGO rəqəmsal xəritə məlumatlarını və cədvəlli məlumatları əyalət miqyasında birləşdirərək, vektor qatından əldə edilmiş əyalət daxilində bir ızgaralı xəritə qatını əlavə edərək & ldquoready ehtiva edən yeni bir əlavə dəyər axtarma cədvəli (Valu1) əlavə edərək hazırlanmışdır. atributları xəritədə & rdquo etmək. Izgaralı xəritə qatı, ArcGIS fayl geodatabase-dəki bir fayl geodatabase rasteridir. Raster və vektor xəritə məlumatları əyalət səviyyəsindədir. Raster xəritəsi məlumatları Albers Equal Area proyeksiyasındakı vektor poliqonlarına yaxınlaşan 10 metrlik bir hüceyrə ölçüsünə malikdir. Hər bir hüceyrə (və çoxbucaqlı) xəritə vahidi açarı deyilən xəritə vahidi identifikatoru ilə əlaqələndirilir. Rastr xanalarını və çoxbucaqlıları atribut cədvəllərinə bağlamaq üçün unikal bir xəritə vahidi istifadə olunur. Fayl ölçüsünə görə, Birləşmiş Ştatların raster qatı yalnız 30 metrlik bir çözünürlükdə mövcuddur.

202007 buraxılış qeydləri

Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) Verilənlər Bazasının son versiyası 2020-ci ilin iyul ayında yayımlandı. Bu məlumatlar 1 iyul 2020-ci ildə Veb Torpaq Tədqiqatında dərc olunmuş SSURGO yükləmələrindən əldə edilmişdir. Bu yeni verilənlər bazaları, dövlət səviyyəsində plitələr və ABŞ (CONUS) kimi bir ESRI faylı geodatabase formatında mövcuddur. Dövlət səviyyəsində məlumat bazalarına 10 metrlik bir raster və CONUS bazasına 30 metrlik bir raster daxildir. Hər bir gSSURGO verilənlər bazası bütün SSURGO vektor və atribut cədvəllərini (əlaqəli ilə) və xəritə vahidinin raster qatını ehtiva edir. Mövcud su anbarı və (11) standart dərinlik təbəqələrində və zəmilərində bitki üzvi karbon kimi əlavə mövzular yaratmaq üçün istifadə edilə bilən gSSURGO Əlavə Dəyərli Baxış Cədvəli də daxil edilmişdir. quraqlığa həssas torpaq mənzərələri və potensial sulak torpaq mənzərələri. Bu məlumatlar USDA Coğrafi Məlumat Gateway-dən yüklənə bilər (seçin & ldquoDirect Data Download & rdquo və & ldquoSoil Coğrafi Veritabanları & rdquo). Gələn iyul ayında yeni bir buraxılış planlaşdırılır.

SSURGO / gSSURGO ArcTools

ArcGIS & trade üçün Torpaq Məlumatlarının İnkişaf etdirmə Vasitələri, hər il gSSURGO verilənlər bazalarını yaratmaq və yayımlamaq üçün USDA-NRCS tərəfindən istifadə olunan eyni alətlər dəstini əhatə edir. Torpaq xəritələri və hesabatları yaratmaq üçün digər vasitələr də daxil edilmişdir. Daha çox məlumat üçün İnkişaf İstifadəçi Təlimatına və gSSURGO Xəritəçəkmə alətləri sənədlərinə baxın.

Zəhmət olmasa şərh və suallarınızı [email protected] elektron poçtuna göndərin.

Valu1 (Əlavə Dəyər Baxma) Cədvəli

GSSURGO verilənlər bazasına daxildir, lakin standart SSURGO verilənlər bazasının bir hissəsi Valu1 adlı bir cədvəl deyil. Bu cədvəldə rəsmi SSURGO verilənlər bazasından əldə edilmiş 57 əvvəlcədən xülasə edilmiş və ya xəritəyə & rdquo atributları daxil edilmişdir. Bu atribut məlumatları əksər istifadəçilərin ehtiyaclarını ödəmək üçün nəzərdə tutulmuş ən yaxşı təcrübə ümumiləşdirmə metodlarından istifadə edərək xəritə vahidi səviyyəsinə əvvəlcədən xülasə olunur. Ümumiləşdirmə metodlarına xəritə vahidi komponentinin ağırlıqlı ortalamaları və müəyyən edilmiş meyarlara cavab verən xəritə vahidinin yüzdələri daxildir. Bu mövzular, torpaq tədqiqatı məlumatlarının istifadəçilərinin xəritələşdirmə ehtiyaclarını daha yaxşı qarşılamaq üçün hazırlanmışdır və həm SSURGO, həm də şəbəkəli SSURGO (gSSURGO) məlumat dəstləri ilə istifadə edilə bilər. Aşağıda valu1 cədvəlində tapılan məlumatların qismən siyahısı verilmişdir.

  • Torpaq üzvi karbon - orta çəkili (g C / m 2)
  • Mövcud su anbarı - ağırlıqlı orta (mm)
  • Milli Əmtəə Məhsulu Məhsuldarlığı İndeksi (NCCPI) Versiya 3 - əsas komponentlər üçün orta ölçülmüş indeks (Dobos, Sinclair və Robotham, 2012)
  • Əmtəə bitkilərinin kök zonası dərinliyi - ağırlıqlı orta (sm) əsas komponentlər (Dobos və s., 2012)
  • Kök zonası dərinliyində mövcud su anbarı - ağırlıqlı orta (mm) əsas komponentlər
  • Quraqlığa həssas torpaq mənzərələri (Xəritə vahidi quraqlığa həssas və ya quraqlığa həssas olmayan olaraq təyin edilir. Quraqlığa həssas torpaq landşaft xəritəsi vahidlərində əsas komponentlər üçün 152 millimetr (6 düym) və ya daha az kök zonası mövcuddur.)
  • Potensial sulak torpaq mənzərələri (PWSL Versiya 1) - potensial sulak torpaq landşaftının meyarlarına cavab verən xəritə vahidinin faizi (ətraflı meyarlar üçün cədvəl metadatasına baxın)

Metadata

Tövsiyə olunan Məlumat Sitatları

GSSURGO üçün sitat

Torpaq Tədqiqat heyəti. Gridded Torpaq Araşdırması Coğrafi (gSSURGO) verilənlər bazası Dövlət adı. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. Ay, gün, il (FYil rəsmi buraxılış).

Möhkəm ABŞ Çini

Torpaq Tədqiqat heyəti. Conterminous United States üçün Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. Ay, gün, il (YYYYMM rəsmi buraxılışı).

Milli Çini Kolleksiyası

Torpaq Tədqiqat heyəti. Amerika Birləşmiş Ştatları və USDA-NRCS tərəfindən xidmət edilən Bölgələr, Birliklər və Ada Millətləri üçün Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. Ay, gün, il (YYYYMM rəsmi buraxılışı).

Milli Əlavə Dəyər (Cədvəl) Verilənlər Bazası üçün İstinad

Torpaq Tədqiqat heyəti. Amerika Birləşmiş Ştatları və USDA-NRCS tərəfindən xidmət edilən Bölgələr, Birliklər və Ada Millətləri üçün Gridded Torpaq Araşdırması Coğrafi (gSSURGO) Verilənlər Bazası üçün Milli Əlavə Dəyər Axtarışı (cədvəl) Verilənlər Bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. Ay, gün, il (YYYYMM rəsmi buraxılışı).

Sitat Nümunələri

Aşağıdakı nümunələr, Qərbi Virciniya ştatı üçün İyul 2020 gSSURGO verilənlər bazası üçündür. Bu cür sitatlar sənədinizin istinad hissəsində görünməlidir.

Torpaq Tədqiqat heyəti. Qərbi Virciniya üçün Izgara Torpaq Tədqiqatı Coğrafi (gSSURGO) verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. 16 Noyabr 2020 (202007 rəsmi buraxılışı).

Möhkəm ABŞ Çini

Torpaq Tədqiqat heyəti. Conterminous Amerika Birləşmiş Ştatları üçün Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. 16 Noyabr 2020 (202007 rəsmi buraxılışı).

Milli Çini Kolleksiyası

Torpaq Tədqiqat heyəti. Amerika Birləşmiş Ştatları və USDA-NRCS tərəfindən xidmət edilən Bölgələr, Birliklər və Ada Millətləri üçün Gridded Soil Survey Geographic (gSSURGO) verilənlər bazası. Amerika Birləşmiş Ştatları Kənd Təsərrüfatı Nazirliyi, Təbii Qaynaqları Qoruma Xidməti. Onlayn olaraq https://gdg.sc.egov.usda.gov/ saytında əldə etmək mümkündür. 16 Noyabr 2020 (202007 rəsmi buraxılışı).

USDA Təbii Sərvətləri Qoruma Xidməti və Milli Kooperativ Torpaq tərəfindən verilən digər məlumatlar üçün tövsiyə olunan istinadlar üçün http://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/survey/geo/?cid=nrcs142p2_053368 baxın. Sorğu.

Texniki məlumat

Torpaq məlumatlarının istifadəsi barədə texniki məlumat əldə etmək üçün, əyalətinizdəki NRCS Dövlət Torpaqşünası ilə əlaqə qurun və ya:

Torpaqların Qaynar Xətti İşçiləri
Telefon: (402) 437-5378 (Steve Speidel) və ya (402) 437-5379 (Tammy Cheever)


Su Yenidən İstifadə Xəbərləri və Qanunu Təmin Etmə Məlumat

İçməli təkrar istifadə qayda pozuntusu səyləri çirkab su ilə içməli su arasında ortaq bir səydir və Florida Təmiz Su Yolları Qanunu 2020 uyğun olaraq 62-610, 62-600, 62-625, 62-550 və 62-555 FAC fəsillərinin açılmasını əhatə edəcəkdir. -150 Florida qanunları. 403.064 F.S.

İçməli Yenidən İstehsalat Məlumat

  • 2-ci ictimaiEmalatxana İçməli Yenidən istifadə etmək üçün ikinci ortaq ictimai seminar, 2 iyun 2021-ci il tarixində GoToWebinar vasitəsi ilə səhər saat 10-da keçiriləcək və 62-610, 62-625, 62-550 və 62-555 F.A.C. əvvəlki şərh dövrünə cavab olaraq. 2 iyun 2021 veb seminarına qeydiyyatdan keçin.
  • 1-ci ictimai seminar

İçməli Yenidən İstehsalın Yenidənqurma üçün 1-ci ortaq ictimai seminar 14 yanvar 2021-ci il tarixində GoToWebinar vasitəsi ilə keçirildi.

İçməli yenidən istifadə qaydaları və digər sənədlər layihəsi

Təklif olunan Qaydalar Layihəsi May 2021-də yeniləndi

Təklif olunan digər qaydalar və əlaqədar sənədlər:

62-610 F.A.C. üçün I mərhələ Qaytarılmış Su və Torpaq Tətbiqinin təkrar istifadəsi

62-610 F.A.C. üçün ictimai seminar Mərhələ I Tənzimləmə 23 Oktyabr 2020-ci il tarixində səhər 9: 30-da GoToWebinar vasitəsi ilə keçirildi. Vebinarın qeydləri aşağıda verilmişdir.

62-610 F.A.C.-ə aid qayda pozuntuları ilə bağlı əlavə məlumat üçün buraya baxın. mövcud olduqda.

Təqvimimizə əlavə edilməli olan təkrar istifadə ilə əlaqəli hər hansı bir konfrans, iclas və ya bu kimi məlumatları bölüşmək və ya bilmək üçün təkrar istifadə xəbəriniz varsa, xahiş edirəm Yenidən istifadə etmə proqramının rəhbərinə müraciət edin.


ImageOverlay

Xəritənin müəyyən hüdudlarında bir şəkil yükləmək və göstərmək üçün istifadə olunur. Layeri uzadır.

İstifadə nümunəsi

Yaradılış

Zavod Təsvir
L.imageOverlay( imageUrl, sərhədlər, seçimlər?) Görüntünün URL-i və bağlı olduğu coğrafi sərhədlər verilmiş bir şəkil örtük obyektini təsis edir.

Seçimlər

Seçim Yazın Defolt Təsvir
qeyri-şəffaflıq Sayı 1.0 Görüntünün örtülməsinin qeyri-şəffaflığı.
alt Simli & # x27 & # x27 Görüntünün alt atributu üçün mətn (əlçatanlıq üçün faydalıdır).
interaktiv Mantiq yalan Doğrudursa, şəkil örtüyü vurulduqda və ya vurulduqda siçan hadisələrini yayacaqdır.
crossOrigin Boolean | Simli yalan CrossOrigin atributunun şəklə əlavə ediləcəyi. Bir String təmin edilərsə, şəkil crossOrigin atributunun String-ə uyğunlaşdırılmasına sahib olacaqdır. Bu şəkil piksel məlumatlarına daxil olmaq istəyirsinizsə lazımdır. Düzgün String dəyərləri üçün CORS Ayarlarına baxın.
errorOverlayUrl Simli & # x27 & # x27 Yüklənə bilməyən örtük yerinə göstərmək üçün örtük şəklinə URL.
zIndex Sayı 1 Yerləşdirmə qatının açıq zIndex.
sinif adı Simli & # x27 & # x27 Təsvirə təyin etmək üçün xüsusi bir sinif adı. Varsayılan olaraq boş.
Seçim Yazın Defolt Təsvir
köpürən MouseEvents Mantiq doğru Doğru olduqda, bu təbəqədəki siçan hadisəsi xəritədəki eyni hadisəni tetikler (L.DomEvent.stopPropagation istifadə edilmədikdə).
Seçim Yazın Defolt Təsvir
bölmə Simli & # x27overlayPane & # x27 Varsayılan olaraq təbəqə xəritəyə əlavə ediləcək & # 39s overlay pane. Bu seçimi ləğv etmək, təbəqənin standart olaraq başqa bir bölməyə yerləşdirilməsinə səbəb olacaqdır.
atribut Simli sıfır Atribut nəzarətində göstəriləcək sətir, məs. & quot © OpenStreetMap ianəçiləri & quot. Bu təbəqə məlumatlarını təsvir edir və tez-tez müəllif hüququ sahibləri və kafel təminatçıları qarşısında qanuni bir öhdəlikdir.

Tədbirlər

Tədbir Məlumat Təsvir
yük Tədbir ImageOverlay təbəqəsi şəklini yüklədikdə atəş edilir
səhv Tədbir ImageOverlay təbəqəsi şəklini yükləyə bilmədikdə atəş edilir
Tədbir Məlumat Təsvir
vurun MouseEvent İstifadəçi qatı vurduqda (və ya vuranda) atəş edilir.
dblclick MouseEvent İstifadəçi təbəqəni cüt vurduqda (və ya iki dəfə vuranda) atəş edilir.
mousedown MouseEvent İstifadəçi qatdakı siçan düyməsini basdıqda atəş açılır.
siçan MouseEvent İstifadəçi təbəqəyə basılmış siçan düyməsini buraxdıqda atəş edilir.
siçan MouseEvent Siçan təbəqəyə daxil olduqda atəş edilir.
mouseout MouseEvent Siçan təbəqədən çıxdıqda atəşə tutulur.
kontekst menyusu MouseEvent İstifadəçi təbəqəni sağ vurduqda atəş edilir, standart tədbir brauzeri kontekst menyusunun bu hadisədə dinləyicilərin olub-olmadığını göstərməsinin qarşısını alır. İstifadəçi bir saniyə ərzində tək bir toxunuşa sahib olduqda (eyni zamanda uzun press də deyilir) mobil cihazlarda atəş edilir.
Tədbir Məlumat Təsvir
əlavə edin Tədbir Qatı xəritəyə əlavə olunduqdan sonra atəşə tutulur
sil Tədbir Qat xəritədən çıxarıldıqdan sonra atəşə tutulur
Tədbir Məlumat Təsvir
popupopen PopupEvent Bu təbəqəyə bağlı bir popup açıldıqda atəş açılır
popuplose PopupEvent Bu təbəqəyə bağlı bir popup bağlandıqda atəş açılır
Tədbir Məlumat Təsvir
alət tipi TooltipEvent Bu təbəqəyə bağlı bir işarə açıldıqda atəş açılır.
alət ipucu TooltipEvent Bu təbəqəyə bağlı bir ipucu bağlandıqda atəş edilir.

Metodlar

Bindirmənin qeyri-şəffaflığını təyin edir.

Qatı bütün örtüklərin üstünə gətirir.

Qatı bütün örtüklərin altına gətirir.

Şəklin URL-sini dəyişdirir.

Bu ImageOverlay'ın əhatə etdiyi sərhədləri yeniləyin

Şəkil örtükünün zIndexini dəyişdirir.

Bu ImageOverlay'ın əhatə etdiyi sərhədləri əldə edin

Bu örtük tərəfindən istifadə olunan HTMLImageElement nümunəsini qaytarır.

Verilən xəritəyə və ya qat qrupuna qat əlavə edir.

Qatı hazırda aktiv olduğu xəritədən silir.

Verilən xəritədən qatı silir

Xəritədə adlanan bölməni təmsil edən HTMLElementi qaytarır. Ad buraxılıbsa, bu təbəqənin bölməsini qaytarır.

Atribut nəzarəti tərəfindən istifadə edilən atribut seçimini qaytarır.

Keçirilmiş məzmunu ilə bir popupu qata bağlayır və lazımi hadisə dinləyicilərini qurur. Bir funksiya ötürülürsə, qat ilk arqument kimi qəbul ediləcək və bir String və ya HTMLElement qayıtmalıdır.

Əvvəllər bindPopup ilə əlaqəli popupu silir.

Bağlı popupu göstərilən latlng-də və ya heç bir latlng keçmədiyi təqdirdə standart açılan açarda açır.

Açıq olduqda, bu təbəqəyə bağlı olan popupu bağlayır.

Cari vəziyyətindən asılı olaraq bu təbəqəyə bağlı olan popupu açır və ya bağlayır.

Bu təbəqəyə bağlı olan popup hazırda açıq olduqda doğru qayıdır.

Bu təbəqəyə bağlı olan açılan məzmunu təyin edir.

Bu təbəqəyə bağlı olan popupu qaytarır.

Keçən məzmunu ilə bir ipucu qatına bağlayır və lazımi hadisə dinləyicilərini qurur. Bir funksiya ötürülürsə, qat ilk arqument kimi qəbul ediləcək və bir String və ya HTMLElement qayıtmalıdır.

Əvvəllər bindTooltip ilə əlaqəli alət ipucunu silir.

Bağlanan alət ipucunu göstərilən latlng-də və ya heç bir keçid keçmədiyi təqdirdə, standart ipucu lövbərində açır.

Açıqdırsa, bu təbəqəyə bağlı olan ipucu bağlayır.

Mövcud vəziyyətindən asılı olaraq bu təbəqəyə bağlı alət ipucunu açır və ya bağlayır.

Bu təbəqəyə bağlı alət ipucu hazırda açıqdırsa, doğru qayıdır.

Bu təbəqəyə bağlı olan işarə məzmununu təyin edir.

Bu təbəqəyə bağlı alət tövsiyəsini qaytarır.

Bir obyektin müəyyən bir hadisə növünə bir dinləyici funksiyası (fn) əlavə edir. İstəyə görə dinləyicinin kontekstini təyin edə bilərsiniz (bu açar sözün göstərəcəyi obyekt). Boşluqla ayrılmış bir neçə növü də keçə bilərsiniz (məs. & # 39click dblclick & # 39).

Bir növ növ / dinləyici cütü əlavə edir, məs.

Daha əvvəl əlavə edilmiş bir dinləyici funksiyasını silir. Heç bir funksiya göstərilməyibsə, həmin hadisənin bütün dinləyicilərini obyektdən kənarlaşdıracaq. Xüsusi bir konteksti açıqladıysanız, dinləyicini çıxarmaq üçün eyni konteksti söndürməli olduğunuzu unutmayın.

Bir sıra növ / dinləyici cütlərini silir.

Bütün dinləyiciləri obyektdəki bütün hadisələrə silir. Buraya dolayısı ilə əlavə edilmiş hadisələr daxildir.

Göstərilən tipli bir hadisəni işə salır. İstəyə görə bir məlumat obyekti təqdim edə bilərsiniz - dinləyici funksiyasının ilk arqumenti onun xüsusiyyətlərini ehtiva edəcəkdir. Tədbir isteğe bağlı olaraq tədbir valideynlərinə çatdırıla bilər.

Müəyyən bir hadisə növünə əlavə edilmiş hər hansı bir dinləyici varsa, doğru qayıdır.

Dinləyici xaricində (…) olduğu kimi davranır, yalnız bir dəfə atəş ediləcək və sonra çıxarılacaq.

Bir hadisə valideynini əlavə edir - təbliğ olunan tədbirləri alacaq bir Evented

Tədbir valideynini silir, beləliklə yayılmış hadisələri qəbul etməyi dayandıracaq


Leaflet qatındakı xüsusi sifariş / z-nişanlar - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Esri İndeksli 3d Səhnə Layer (I3S) və Səhnə Layer Paketi (* .slpk) Format Spesifikasiyası

Töhfə verənlər: Chris Andrews, Tamrat Belayneh, Jillian Foster, Javier Gutierrez, Markus Lipp, Sud Menon, Paskal Müller, Dragan Petrovic, Ronald Poirrier, Simon Reinhard, Juan Ruiz, Johannes Schmid, Ivonne Seler, Chengliang Shan, Thorsten Reitz, Ben Tan, Richard Vargas , Moxie Zhang

Təşəkkürlər: Bart van Andel, Fabien Dachicourt, Carl Reed

İndeksli 3D Səhnə Qatarı (I3S) formatı, böyük həcmdə 3D CBS məlumatlarını mobil, veb və masa üstü müştərilərinə sürətlə yayımlamaq və yaymaq üçün istifadə olunan açıq bir 3D məzmun çatdırılma formatıdır. I3S məzmunu həm fiziki, həm də bulud serverlərindən istifadə edərək müəssisə sistemlərində paylaşıla bilər. ArcGIS Scene Layers və Scene Services I3S infrastrukturundan istifadə edir. I3S-in əvvəlki versiyaları və OGC I3S Community Standardı ilə uyğunluq barədə daha ətraflı məlumat üçün əsas ReadMe-də versiya tarixçəsinə baxın.

Səhnə təbəqələrinə giriş

Səhnə Layerləri müştərilərə böyük həcmli 3D məlumatların saxlanması və görüntülənməsi üçün strukturlaşdırılmış bir yol təqdim edir. I3S, həndəsə, toxuma və atributları olan xüsusiyyətləri ehtiva edən məlumatları qovşaq iyerarxiyalarında təşkil edir.

Cari səhnə təbəqəsi profil növləri bunlardır:

    (məsələn, müxtəlif formatlarda 3B modellər) - Bitki örtüyü, bina və yolları əhatə edə bilən inteqrasiya olunmuş bir səth. - Bir meşədəki fərdi ağaclar kimi nöqtə məlumatları toplusu. - Lidar məlumatları kimi nöqtə məlumatlarının həcmli bir toplusu. - Pəncərələr, qapılar, stullar və s.Kimi komponentləri daxil olmaqla bir bina.

I3S, detallı xüsusiyyətləri ehtiva edən yerli miqyasdan qlobal səviyyəyə qədər olan 3D məzmunlu böyük məlumat dəstlərini dəstəkləmək üçün hazırlanmışdır. Müştərilər, 3D məzmunu görselləşdirmək üçün düzgün istifadəçi təcrübəsi yaratmaq üçün çox LoD (təfərrüat səviyyəsi) təsviri və simbologiyasından istifadə edərək səhnə təbəqələrini görüntüləyə bilərlər. I3S formatı inkişaf etməyə davam edir və yeni funksionallıq əlavə olunmağa davam edir. I3S (SLPK) əvvəlki versiyaları I3S Converter istifadə edərək çevrilə və təsdiq edilə bilər. I3S-in Versiya Tarixçəsinə ümumi baxa bilərsiniz.

I3S, qovşaq səhifələrində qurulmuş qovşaqlar şəklində təşkil edilmişdir. Düyün səhifəsinə məhdud həcm, uşaq referansı, say və detal seçimi səviyyəsi daxildir. Düyünlər həndəsə, atributlar və toxumalar da daxil olmaqla xüsusiyyətləri təsvir etmək üçün bütün məlumatları ehtiva edir. Səhnə təbəqələri kartezyen 3D və ya qlobal 3D dünya koordinat istinad sistemlərində yaradıla bilər. I3S Səhnə Layerləri veb, mobil və masa üstü müştərilərə çatdırıla bilər. Əksər istifadəçilər bulud və ya server əsaslı məlumatları olan tətbiqetmələrdən istifadə edərək Səhnə Qatları ilə qarşılıqlı əlaqə quracaqlar. Bu hallarda səhnə təbəqəsi məzmunu serverdədir və RESTful interfeys vasitəsilə müştərilərə təqdim olunur. Bu veb ünvan mənbələri səhnə qatına, qovşaqlara və əlaqəli mənbələrə giriş təmin edir. Alternativ olaraq, bir səhnə təbəqəsi bir Səhnə Layer Paketi kimi təqdim edilə bilər. Bu, tam bir düyün ağacını və bir arxivdəki bütün lazımi mənbələri ehtiva edən tək bir sənəddir.

Təşkilatı və quruluşu

3B məzmunu vizuallaşdırarkən yüksək performans təmin etmək üçün məlumatlar məkan etibarilə qovşaqlarda qruplaşdırılır. Düyünlər ağacı yaratmaq üçün qruplaşdırma prosesi rekursiv şəkildə təkrarlanır. Müəyyən bir düyünün məkan dərəcəsi, bütün uşaqlarını əhatə edən bir həcm hiyerarşisi yaratmaq üçün əhatə edir. Həm məkan baxımından müntəzəm (məsələn quadtree), həm də məkan baxımından qeyri-müntəzəm (məsələn R-ağac) məlumat təşkilatları dəstəklənir.

Hədd həcmi ya minimum hüdud sferası (MBS), ya da yönümlü hüdud qutusu (OBB) şəklində təyin olunur.

Minimum hüdud kürəsinə daxil olan 3B obyektlər.

Ən kiçik hüdud qutusuna salınmış 3B obyektlər.

OBB daha optimal nümayəndəlikdir və tətbiqedicilərə OBB formatında node məhdudlaşdıran həcmləri çıxarmaq tövsiyə olunur. Nöqtə bulud profili yalnız OBB təmsilçiliyini dəstəkləyir.

Orijinal məlumatların miqyaslı bir təqdimatını təmin etmək üçün, ana qovşaqları, Uşaqlarının Ətraflı Səviyyə yaradan sadələşdirilmiş bir təqdimatını ehtiva edir.

Məkan üzrə paylanmış məlumatların sxematik görünüşü və düyünlərin məhdud həcm iyerarxiyasına rekursiv qruplaşdırılması.

Düyünlər ağacı kimi təmsil olunan sərhəd həcmi iyerarxiyasının nümunəsi.

Səhnə qatında məlumatlar məkan etibarilə qovşaqlarda qruplaşdırılır. Düyünlər hədd həcmi üçün düyün mənbələrini ehtiva edir. Hər bir qovşaqda müştərilərin resursları səmərəli tapmasına və yükləməsinə imkan verən unikal bir identifikator var.

Xüsusiyyət bir qovşaq içərisində bir real dünya obyektini təmsil edir. Məsələn, bir nöqtə səhnə qatındakı fərdi bir nöqtə və ya 3B obyekt səhnə qatındakı bir bina. Həndəsə buferi və atributlar kimi düyün mənbələri bir xüsusiyyətə aid ola bilər və obyekt-ID ilə əldə edilə bilər.

Eyni xüsusiyyət, Müxtəlif Detal Səviyələrində birdən çox qovşaqda olduqda, xüsusiyyətə uyğun atributlar hər qovşaqda atribut mənbələri kimi daxil edilir. Atribut saxlama sahəsindəki bu artıqlıq hər bir qovşağın digər qovşaqlardan asılı olmayaraq göstərilməsinə imkan verir. Aşağıdakı səhnə təbəqəsi növləri xüsusiyyətləri dəstəkləyir:

Xüsusiyyət İnteqrasiya olunmuş mesh 3D obyekt Xallar Nöqtə buludları Tikinti Səhnəsi Qatı
dəstək

Sınırlı bir həcmdən əlavə, hər bir qovşaqda qovşaq mənbələrinə istinadlar var. Həndəsə tamponu, toxuma və atribut kimi mövcud mənbənin növü orijinal məlumatlardan və qat növündən asılıdır. Müştərilər mənbələrə daxil olmaq üçün hər bir qovşaqda yazılmış resurs identifikatorlarını (id) istifadə etməlidirlər. Məzmun yaradıcıları mənbə identifikatorunu qovşaq id ilə uyğunlaşdırmağı seçsələr də, bu I3S spesifikasiyası tərəfindən tələb olunmur. Beləliklə, müştərilər bu fərziyyəni etməməlidirlər.

Düyün mənbələri İnteqrasiya olunmuş mesh 3D obyekt Xallar Nöqtə buludları Tikinti Səhnəsi Qatı
həndəsə buferi
atribut
toxuma

1.6 ilə geriyə uyğunluq üçün qovşaq mənbəyi

Düyün mənbələri İnteqrasiya olunmuş mesh 3D obyekt Tikinti Səhnəsi Qatı
sharedResources
3dNodeIndexDocument

Qeyd: Bütün ikili məlumatlar kiçik endian'da saxlanılır.

Səhnə qatının tipinə və I3S versiyasına görə fərqli həndəsə təsvirlərindən istifadə olunur. Məsələn, inteqrasiya edilmiş bir mesh səhnə qatı həndəsə məlumatları bütün zirvə atributlarını, xüsusiyyət sayımlarını və mesh seqmentləşdirməsini əhatə edir.

I3S 1.7 versiyasında 3D Nesnələr və İnteqrasiyalı Mesh səhnə təbəqəsi həndəsəni təsvir etmək üçün draco sıxılma ilə geometryBuffer istifadə edir. 3D Object və Integrated Mesh səhnə qatlarının əvvəlki versiyaları (1.6 və daha əvvəl) defaultGeometrySchema-da həndəsəni təyin edir. Bütün həndəsə mənbələrində gözlənilən üçbucaq / üz sarma qaydası saat yönünün əksinədir.

Nöqtə və Nöqtə bulud təbəqələri həndəsələri nöqtə kimi modelləşdirir. Nöqtə səhnə təbəqəsi xüsusiyyətData-da həndəsəni təyin edir. Nöqtəli Bulud Səhnə Qatarı üçün ikili həndəsə lepcc-xyz sıxılmışdır.

Bir qovşaqdakı bütün xüsusiyyətlər üçün atribut məlumatları atribut deyilən sahə mənbəyinə görə diskret olaraq təmsil olunur. Atributlar səhnə təbəqəsi daxilindəki xüsusiyyətləri vizuallaşdırmaq və ya sorğu vermək üçün istifadə olunur. Məsələn, ərazi istifadəsi kodları kimi hər bir atribut mənbəyi, səhnə qatındakı müxtəlif torpaq istifadəsini görüntüləmək üçün unikal bir rəngə təyin edilə bilər. Atribut mənbələrinin sayı səhnə qatındakı sahələrin sayına uyğun gəlir.

Atribut dəyərləri atribut mənbəyində xüsusiyyət həndəsələri həndəsə buferində olduğu kimi eyni qaydada saxlanılır. Bu, müştərilərə obyekt-id əsaslı atribut axtarışları yerinə birbaşa massiv girişi vasitəsilə hər bir nodu səmərəli göstərməyə imkan verir.

Hər bir atribut mənbəyindəki metadata səhnə xidməti təbəqəsi vasitəsilə müştərilərə təqdim olunur. Atributlar səhnə qatında olduqda, sahə massivi və attributeStorageInfo massivindəki əlavə metadata daha çox hər bir atribut mənbəsini təsvir edir. Point Cloud səhnə qatının attributeInfo xüsusiyyətlərinin təsvirini ehtiva edir.

Doku mənbəyi toxuma görüntü sənədlərini ehtiva edir. Dokular ikili bir qaynaq olaraq saxlanılır. Fərdi toxumalar toxuma atlaslarına birləşdirilməlidir (Daha kiçik şəkillər toplusunu ehtiva edən bir şəkil.) Mürəkkəb ultrabənövşəyi hallarla işləmək üçün müştəri imkanları dəyişə bilər, buna görə toxuma koordinatları istifadə olunur. Doku koordinatları atlas bölgələrini birbaşa nəzərə almır. Müştərinin alt görünüş bölgə dəyərlərini və toxumaların koordinatlarını atlaslarda təkrarlanan dokuları ən yaxşı şəkildə idarə etmək üçün istifadə etməsi gözlənilir. I3S versiyası 1.8-dən etibarən, tövsiyə olunan sıxılmış toxuma formatı, Khronos KTX2 ™ ️ konteyner formatında Basis Universaldır. Bu toxuma formatının üstünlükləri bu blogda görünə bilər.

I3S 1.6 və daha əvvəl üçün qovşaq mənbələri

1.6 müştəri ilə geriyə uyğunluğu təmin etmək üçün, 1.7 səhnə qatında hər hansı bir qovşaq üçün mövcud olan 3dRode mənbələri ilə yanaşı 3dNodeIndexDocument mənbəyi də olmalıdır. SharedResource, düyünün maddi tərifini ehtiva edir.

1.6 və daha əvvəlki versiyalarda hər bir düyün fərdi olaraq bir 3DNodeIndexDocument olaraq saxlanılır və bu da tələb olunan çox sayda kiçik qaynaq istəyi səbəbiylə ağac keçid performansının mənfi təsir göstərməsinə səbəb olur. Versiya 1.7 bir çox qovşaqları bir qovşaq səhifəsi adlanan tək bir mənbəyə yerləşdirir. Bu qovşaq səhifələri, ağacın daxili qovşaqların öz uşaqlarına sıra indeksləri ilə müraciət etdikləri düz bir qovşaq massivi kimi təmsil olunmaqla yaradılır.

I3S yaradıcıları düyünlərin hər hansı bir sifarişini (məsələn, əvvəlcə genişlik, əvvəlcə dərinlik) düz bir qovşaq massivində istifadə etməkdə sərbəstdirlər. 1.7 versiyasında, bir qovşaq üçün ID, bu düzəldilmiş massiv içindəki qovşaq indeksini əks etdirən bir tam rəqəmdir.

Düz bir massivdə qovşaqların ilk sifarişinin genişliyi nümunəsi. Uşaq qovşaqları massivdəki indeksləri ilə ünvanlanır.

Statistik məlumatlar müştərilər tərəfindən bütün məlumatları oxumağa ehtiyac olmadan simbologiyanı təyin etmək üçün istifadə olunur. Məsələn, misilsiz bir dəyər simbologiyası təyin etmək istəyirsinizsə, statistika qatdakı bütün unikal dəyərləri toplamaq və unikal bir dəyərə daxil olan xüsusiyyətlərin sayını hesablamaq üçün istifadə olunur. Simbologiyanın yanında, statistik məlumatlar da süzülür.

Koordinat Referans Sistemləri

I3S spesifikasiyası, OGC Sadə Xüsusiyyətlər 99-036 / ISO 19125 standartında 6.4-cü bənddə müəyyənləşdirildiyi kimi, Koordinat Referans Sisteminin (CRS) yaxşı bilinən bir mətn kimi göstərilməsini dəstəkləyir. I3S ayrıca, WKT standart CRS / ISO 19162: 2015, Coğrafi məlumatlar - orijinal WKT nümayəndəliyinə bir yeniləmə təmin edən koordinat istinad sistemlərinin tanınmış mətn nümayəndəliyində CRS göstərilməsini dəstəkləyir. İki standarta müvafiq olaraq WKT1 və WKT2 deyilir.

I3S tətbiqində CRS ya WKT1 ya da WKT2 istifadə edilə bilər. WKT1 uzun illərdir istifadə olunarkən, WKT1 WKT2 ilə əvəz edilmişdir. WKT2 istifadə edərək OGC standartlarının tətbiqi hələ geniş yayılmasa da, OGC / ISO icmasının rəhbərliyi WKT2-nin tətbiq edilməsidir.

WKT1 ox sırasının açıq tərifini dəstəkləmir. Bu səbəbdən, I3S tətbiq edənlərin, yalnız WKT1-i və ya hər ikisini dəstəklədikləri təqdirdə tətbiqləri üçün qeyd etmələri lazımdır (WKT2 WKT1-in davamlı dəstəyini tələb etdiyi üçün). Əlavə olaraq unutmayın ki, hələ də bütün ArcGIS müştəriləri WKT2-yə dəstək vermir.

İndeksli 3D Səhnə Qatının Koordinat Referans Sistemi (CRS) aşağıdakı mülahizələrlə seçilməlidir:

  • Müştəri tərəfində yenidən proyeksiya ehtiyacını minimuma endirin.
  • Həm coğrafi, həm də proqnozlaşdırılan koordinat istinad sistemlərində göstərin.
  • Qlobal səviyyədə məlumatları dəstəkləyin.
  • Yerli və qlobal məlumatları yüksək mövqe dəqiqliyi ilə dəstəkləyin.

Bütün I3S profilləri iki məzmunda 3D məzmun yazmağı dəstəkləyir: qlobalyerli. Qlobal rejimdə, EPSG kodu 4326 ilə müəyyənləşdirildiyi kimi coğrafi CRS WGS84 və EPSG kodu 4490 tərəfindən təyin olunduğu GCS China Geodeziya Koordinat Sistemi 2000, həm indeks, həm də vertex mövqeləri üçün dəstəklənir. Boylam, enlik və yüksəklikdən istifadə edərək təmsil olunur. Yerli rejimdə, proqnozlaşdırılan koordinat sistemləri daxil olmaqla, bütün digər geodezik CRS-lərə icazə verilir.

Hər iki rejimdə də qovşaq indeksi və mövqe təpəsi eyni CRS-ə sahib olmalıdır. Bundan əlavə, bütün vertex mövqeləri bir olaraq təyin olunur ofset bir düyünün Minimum Sərhəd Həcmi (MBV) mərkəzindən. MBV Minimum Sərhəd Sahəsi (MBS) və ya İstiqamətləndirilmiş Sərhəd Qutusu (OBB) kimi göstərilə bilər.

Bütün vertex mövqeləri, x, y, z oxlarının eyni vahiddə olduğu və bir düğüm başına ofsetlə (düyünün minimum hüdud sferasının mərkəz nöqtəsindən) bir geodeziya CRS (Kartezyen koordinat istinad sistemləri daxil olmaqla) istifadə edilməlidir. bütün təpə mövqeləri üçün.

Eksen Sırası: CRS tərəfindən açıq şəkildə müəyyən edilmiş eksen sırası mövcud olduqda istifadə olunmalıdır. Eksen sırası CRS tərəfindən təyin olunmadıqda, İstiqamət, Şimal, Boy ox oxu sırası istifadə olunur. Hündürlük oxu həmişə yuxarıya doğru səmaya tərəf yönəlməlidir (yerin mərkəzindən kənarda).

Nəticədə, bir I3S qatının a qlobal aşağıdakı tələblər yerinə yetirilməlidir:

Düyünlərin minimum hədd həcmi kimi bütün vertex mövqelərinin və indekslə əlaqəli məlumat strukturlarının yeri coğrafi CRS WGS84 və ya CGCS 2000 istifadə edilərək müəyyən edilir, burada:

  • Bu rejimdə dəstəklənən yeganə CRS, 4326 və 4490 nömrəli EPSG kodudur.
  • X və Y təbəqəsinin koordinat hüdudları və təpə mövqeyinin XY komponentləri ondalık dərəcə ilə təyin olunur.
  • Yüksəklik (vertex mövqeyinin z komponenti) metrlərlə təyin olunur.
  • Minimum Bounding Volume (MBV) radius vahidi (MBS üçün) və ya halfSize unit (OBB üçün) metrlərlə göstərilmişdir.

I3S qatının a-da olması üçün yerli aşağıdakı tələblər yerinə yetirilməlidir:

Bütün vertex mövqeləri bir EPSG kodu ilə müəyyənləşdirilmiş geodezik CRS istifadə edərək təyin olunur. EPSG kodlu hər hansı bir CRS digər 4326 və ya 4490-dan çoxu yerli rejimdəki kimi qəbul ediləcəkdir.

  • Bir təpə mövqeyinin (XYZ) və Minimum Sərhəd Həcmi (MBV) radiusunun (MBS üçün) və ya yarıBoylu (OBB üçün) hər üç komponentinin eyni vahiddə olması lazımdır.

Mekansal istinad obyekti bütün I3S profil növləri üçün ortaqdır.

I3S ya ellipsoidal (bir referans elipsoidinə görə müəyyən edilmiş hündürlük) ya da cazibə ilə əlaqəli (bir referans coğrafi ilə əlaqəli hündürlük) şaquli koordinat sistemlərini dəstəkləyir. Bu, I3S-nin müxtəlif sahələrdə və tətbiqetmələrdə tətbiq olunmasına imkan verir.

1.5 versiyasında, I3S şaquli koordinat sistemləri üçün dəstək əlavə etdi. Koordinat Referans Sisteminin Yaxşı bilinən Mətn (WKT) nümayəndəliyi artıq təbəqənin istifadə etdiyi şaquli koordinat sistemini əhatə edir. Mekansal istinad obyekti, həmçinin tanınmış bir ID (WKID) və bir şaquli koordinat sistemi, tanınmış bir ID (VcsWKID) ehtiva edir. Müştəri boy modelini təyin etmək üçün bu xüsusiyyətlərdən hər hansı birini istehlak edə bilər.

3DSceneLayerInfo mənbəyinə daxil olan heightModelInfo, müştərilər tərəfindən təbəqənin hündürlüyü modelinin ortometrik və ya cazibə ilə əlaqəli olub olmadığını müəyyən etmək üçün istifadə olunur.

RESTful API I3S səhnə qatlarına giriş imkanı verir. Hər bir səhnə təbəqəsi profilinin fərqli komponentləri və xüsusiyyətləri vardır. Müəyyən bir profil və versiyanın API-si haqqında ətraflı məlumat üçün fərdi README sənədlərinə müraciət edin.

İndeksli 3D Səhnə Qatarı REST (i3sREST)

Bu format, Amazon S3, Azure Blob mağazaları və ya Alibaba OSS kimi bulud mağazalarında saxlanarkən veb müştərilər tərəfindən idarə edilməsini, təhlil edilməsini və göstərilməsini asanlaşdıran JSON, REST və müasir veb standartlarına əsaslanır. Bir bulud obyekt mağazasından səhnə qatındakı məzmunu saxlamaq və xidmət etmək istəyirsinizsə, bu saxlama formatını istifadə edin.

Bulud mağazasına yazmaq və ya İndeksli 3D səhnə qatı REST saxlama formatı yaratmaq üçün i3S xidmət tərifini (Point Cloud üçün 2.0 və ya digərləri üçün 1.7) izləyə və ya i3s çevirici alətindən istifadə edə bilərsiniz.

Çıxarılan Səhnə Layer Paketi (ESLPK)

ESLPK, SLPK-nin arxivləşdirilməyən qovluq qovluğu quruluşudur. Bu format, fayl uzantılarını idarə etmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmış bir çini işləyicisindən istifadə edilə bilər. Bu format fayl sistemləri üçün uygundur. Əlavə olaraq məlumat dayanıqlığı, qırılma və boşalma dəstəyi təmin edən MinIO kimi fayl sistemlərindəki S3 uyğun blob mağazalarında da saxlaya bilərsiniz. Səhnə qatınızın məzmununun saxlanılması və xidmət göstərməsi üçün bir qovluq məlumat mağazası kimi bir fayl sistemindən istifadə etmək istəsəniz, ESLPK yaddaş formatını istifadə edin.

Bir ESLPK yaratarkən arxivləşdirmə seçimindən istifadə etmədən bir Səhnə Qatı Paketində (SLPK), 1.7 versiyasında göstərilən eyni quruluş və fayl uzantılarını istifadə etməlisiniz və ya bir SLPK-nı ESLPK-yə çevirmək üçün i3s çeviricisindən istifadə edə bilərsiniz.

Səhnə Layer Paketi (SLPK) bir I3S qatını tək bir faylda birləşdirir. SLPKlar birbaşa tətbiqetmələr tərəfindən istehlak ediləcək şəkildə dizayn edilmişdir.

SLPK, sıxılmış faylları və mənbələri ehtiva edən bir zip arxividir. SLPK faylı üçün sıxılma səviyyəsi sıxılmır. Məsələn, səhnə təbəqəsi paketi yaratmaq üçün 7-zip istifadə edirsinizsə, sıxılma səviyyəsi STORE-dir. SLPK içərisindəki fərdi qaynaqlar GZIP sıxılma üsulu istifadə edilərək sıxıla bilər. Məsələn .json.gz. İstisna jpg və png faylları üçündür. Bütün mənbələri sıxmağı məsləhət görürük.

Həm 64 bit, həm də 32 bit zip arxivləri dəstəklənir. 2 GB-dan böyük məlumat dəstləri üçün 64 bit tələb olunur.

Xahiş edirik unutmayın ki, bu metod tipik bir zip arxivindən bir qədər fərqlidir. Ümumiyyətlə, bir zip zip arxivinə bir fayl əlavə edildikdə, yeni fayl fərdi olaraq sıxılır və ümumi arxiv sıxılır. SLPK üçün vəziyyət belə deyil. SLPK-yə fayl əlavə edərkən yeni fayl sıxılır, lakin ümumi arxiv sıxılmamış qalır və sıxılmamış səviyyədən istifadə olunaraq arxivləşdirilir (STORE).

Bu, 7 zip-də açılan bir həndəsə mənbəyinin bir nümunəsidir. Həm Ölçünün, həm də Paketlənmiş Ölçünün bərabər olduğuna diqqət yetirin. Metod Mağazadır.

Ölçü və metodla sıxılmış həndəsə mənbəyi.

Fayl Uzantıları

SLPK, fayl növünü təyin etmək üçün fayl uzantılarını tələb edir.

SLPK fayl uzantılarına bir neçə nümunə:

I3S verison 1.7-də, yükləmə müddətini yaxşılaşdırmaq üçün bir MD5 hash istifadə olunur. Karma mərkəzi qovluğun sonundakı son maddə olmalıdır və @ specialIndexFileHASH128 @ adlandırılmalıdır.

Misal 1.8 3B obyektlər üçün SLPK Yapı Xülasəsi

Nümunə 1.7 3B obyektlər üçün SLPK Struktur Xülasəsi

Yollar API ilə eynidir, lakin qat / 0 prefiksi olmadan. İstisnalar bunlardır:


A to Z GIS: Coğrafi İnformasiya Sistemlərinin Təsvirli Bir Lüğəti

CİS texnologiyası inkişaf etdikcə və böyüdükcə bu güclü alətin dili də inkişaf etmişdir. 150-dən çox mövzu üzrə mütəxəssis tərəfindən yazılmış, hazırlanmış və nəzərdən keçirilmiş, A - Z GIS 1800-dən çox termin, təxminən 400 tam rəngli illüstrasiya və annotasiya və etiketlər, xüsusiyyətlər, həndəsə, ArcGIS-dəki təbəqələr, xəritə proqnozları və koordinat sistemləri, uzaqdan zondlama və topoloji haqqında yeddi ensiklopediya tərzi əlavə məqaləsi ilə doludur. A - Z GIS menecerlər, proqramçılar, istifadəçilər, yazıçılar, redaktorlar və CİS-in fənlərarası mahiyyətini kəşf edən tələbələr üçün mütləq bir qaynaqdır.

Necə almaq olar?
Esri Press kitablarını Amerika Birləşmiş Ştatları içərisindəki 1-800-447-9778 nömrəsinə zəng edərək və ya dünya çapında kitab mağazalarından ala bilərsiniz. ABŞ xaricindən sifariş verirsinizsə, sifariş seçimlərinə baxın.

Tasha Wade ESRI-də bir layihə meneceridir. Son dörd ildə bütün ESRI sözlükləri və lüğətləri üçün yeganə mənbəy olan 3000 termin və tərifdən ibarət bir məlumat bazası olan ESRI GIS Term Kitabxanasını koordinasiya etmişdir.

Shelly Sommer tədqiqat mütəxəssisi olmaqdan əvvəl on iki il ESRI-də korporativ kitabxanaçı işləmişdir. ESRI Virtual Kampus Kitabxanasında GIS biblioqrafiyasının yanında GIS Term Kitabxanasının orijinal versiyasının dizayn qrupuna rəhbərlik etmişdir.


Videoya baxın: Room Rent service with Django and leaflet js part 2 (Oktyabr 2021).