mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2023-11-6-99-108mireabulletin-802Research ArticleГЕОИНФОРМАТИКАGEOINFORMATICSОб архитектуре распределенной геоинформационной технологии мониторинга снежного покрова, функционирующей в обстоятельствах ограниченной телекоммуникационной доступностиArchitecture of distributed geoinformation technology for snow cover monitoring in circumstances of limited telecommunications accessibilityhttps://orcid.org/0009-0002-5785-3904БелышеваЮ. В.BelyshevaYu. V.

Белышева Юлия Владимировна, преподаватель, кафедра информационно-измерительных систем 

105064, Москва, Гороховский пер., д. 4

Yulia V. Belysheva, Lecturer, Department of Information Measuring Systems 

4, Gorokhovsky per., Moscow, 105064

meteoinfo@list.ruhttps://orcid.org/0009-0009-8138-7756СутягинД. Д.SutyaginD. D.

Сутягин Даниил Денисович, преподаватель, кафедра информационно-измерительных систем 

105064, Москва, Гороховский пер., д. 4

Daniil D. Sutyagin, Lecturer, Department of Information Measuring Systems 

4, Gorokhovsky per., Moscow, 105064 

https://orcid.org/0009-0003-7164-1681ЗиминаЭ. С.ZiminaE. S.

Зимина Элизабет Сергеевна, студент 

105064, Москва, Гороховский пер., д. 4

Elizabet S. Zimina, Student 

4, Gorokhovsky per., Moscow, 105064

Московский государственный университет геодезии и картографииРоссияMoscow State University of Geodesy and CartographyRussian Federation20231412202311699108Copyright © Белышева Ю.В., Сутягин Д.Д., Зимина Э.С., 20232023Белышева Ю.В., Сутягин Д.Д., Зимина Э.С.Belysheva Y.V., Sutyagin D.D., Zimina E.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rtj-mirea.ru/jour/article/view/802Цель

Цель. Снежный покров оказывает комплексное многофакторное влияние на окружающую среду, являясь связующим звеном между глобальными климатическими процессами и системой земной поверхности. Мониторинг снежного покрова является одной из ключевых задач гидрометеорологии, в рамках которого проводится систематический регулярный сбор его показателей. Целью работы является разработка архитектуры геоинформационной технологии мониторинга снежного покрова, комплексно решающей проблему автоматизации сбора показателей снежного покрова и их дальнейшего сопровождения, а также расширяемой для других задач гидрометеорологического мониторинга.

Методы

Методы. Используется метод анализа существующей фундаментальной базы в области сбора данных снежного покрова, а также метод системного подхода при описании архитектуры распределенной геоинформационной технологии.

Результаты

Результаты. Разработана архитектура распределенной геоинформационной технологии, ориентированная на мониторинг снежного покрова, от выполнения измерений, агрегации данных и их валидации до их передачи в централизованную систему обработки. Разработан прототип модулей носимого пользовательского терминала, позволяющий провести апробацию данной технологии.

Выводы

Выводы. Предложенная архитектура способна функционировать в обстоятельствах ограниченной телекоммуникационной доступности, а также обеспечивать контроль целостности данных и персонализацию ответственности за их получение путем введения электронной подписи каждого сеанса измерений. Данная архитектура может быть расширена путем разработки и внедрения модулей для других типов измерений.

Objectives

Objectives. Snow cover has a complex multifactorial impact on the environment as a link between global climatic processes and the system of the Earth’s surface. Snow cover monitoring is one of the key tasks of hydrometeorology which also requires the systematic regular collection of its indicators. This work aims to develop an architecture of geoinformation technology for snow cover monitoring with the purpose of addressing the problem of automating the collection of snow cover indicators and their further maintenance. This architecture can also be used for other hydrometeorological monitoring tasks.

Methods

Methods. This paper analyzes the existing fundamental basis of snow cover data collection and uses the method of systems approach to describe the architecture of distributed geoinformation technology.

Results

Results. The paper presents an architecture of distributed geoinformation technology focused on snow cover monitoring from measurements, data aggregation, and validation to their transfer to a centralized processing system. A prototype of portable user terminal modules for testing this technology is developed.

Conclusions

Conclusions. The proposed architecture is capable of functioning in circumstances of limited telecommunication availability, while ensuring data integrity control and personalization of responsibility by introducing an electronic signature of each measurement session. This architecture can be expanded by developing and implementing modules for other types of measurements.

снегомерный маршрутснегомерная съемкасбор данныхгеоинформационная системамониторингархитектура геоинформационной системыsnow measuring routesnow measuring surveydata collectiongeoinformation systemmonitoringgeoinformation system architectureРезультаты получены в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации № FSFE 2022-0002.The results were obtained within the framework of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation No. FSFE 2022-0002.ReferencesРевякин В.С. Снежный покров и лавины Алтая. Омск: Национальный исследовательский Томский государственный университет; 1977. 215 с.Revyakin V.S. Snezhnyi pokrov i laviny Altaya (Snow Cover and Avalanches in the Altai Mountains). Omsk: Tomsk State University; 1977. 215 p. (in Russ.).Нефедьева Е.А. Влияние снежного покрова на ландшафтные связи. М.: Наука; 1975. 77 с.Nefedeva E.A. Vliyanie snezhnogo pokrova na landshaftnye svyazi (Impact of Snow Cover on Landscape Connectivity). Moscow: Nauka; 1975. 77 p. (in Russ.).Рихтер Г.Д. Снежный покров, его формирования и свойства. Л.: Изд-во Акад. наук СССР; 1945. 120 с.Rihter G.D. Snezhnyi pokrov, ego formirovaniya i svoistva (Snow Cover, its Formation and Properties). Leningrad: Izdatelstvo Akademii nauk SSSR; 1945. 120 p. (in Russ.).Копанев И.Д. Методы изучения снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат; 1971. 226 с.Kopanev I.D. Metody izucheniya snezhnogo pokrova (Methods of Studying Snow Cover). Leningrad: Gidrometeoizdat; 1971. 226 p. (in Russ.).Даунов Б.Я., Гапеев А.А. Возможность оценки состояния атмосферы по характеристикам загрязнения снега и почвы. Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. 2018;1(9):205–207.Daunov B.Y., Gapeev A.A. Possibility of atmospheric state estimation by characteristics of snow and soil pollution. Pozharnaya bezopasnost’: problemy i perspektivy = Fire Safety: Problems and Prospects. 2018;(1)9:205–207 (in Russ.).Негробов О.П., Астанин И.К., Стародубцев В.С., Астанина Н.Н. Снежный покров как индикатор состояния атмосферного воздуха в системе социальногигиенического мониторинга. Вестник ВГУ. Серия: Химия. Биология. Фармация. 2005;2:149–153.Negrobov O.P., Astanin I.K., Starodubtsev V.S., Astanina N.N. Snow cover as the indicator of the condition of atmospheric air in system of socially-hygienic monitoring. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Khimiya. Biologiya. Farmatsiya = Proceeding of Voronezh State University. Series: Chemistry. Biology. Pharmacy. 2005;2:149–153 (in Russ.).Лабузова О.М., Носкова Т.В., Лысенко М.С., Овчаренко Е.А., Папина Т.С. Снежный покров городской территории как источник техногенного загрязнения поверхностных вод в период снеготаяния. Принципы экологии. 2016;4(20):33–41.Labuzova O.M., Noskova T.V., Lysenko M.S., Ovcharenko E.A., Papina T.S. Snow cover as a source of technogenic pollution of surface water during the snow melting period. Principy ekologii = Principles of the Ecology. 2016;4(20):33–41 (in Russ.).Hao J., Mind’je R., Feng T., Li L. Performance of snow density measurement systems in snow stratigraphies. Hydrology Research. 2021;52(4):834–846. https://doi.org/10.2166/nh.2021.133Hao J., Mind’je R., Feng T., Li L. Performance of snow density measurement systems in snow stratigraphies. Hydrology Research. 2021;52(4):834–846. https://doi.org/10.2166/nh.2021.133Попова В.В., Морозова П.А., Титкова Т.Б., Семенов В.А., Черенкова Е.А., Ширяева А.В., Китаев Л.М. Региональные особенности современных изменений зимней аккумуляции снега на севере Евразии по данным наблюдений, реанализа и спутниковых измерений. Лед и Снег. 2015;55(4):73–86. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-4-73-86Popova V.V., Morozova P.A., Titkova T.B., Semyonov V.A., Cherenkova E.A., Shiryaeva A.V., Kitaev L.M. Regional features of present winter snow accumulation variability in the North Eurasia from data of observations, reanalysis and satellites. Led i Sneg = Ice and Snow. 2015;55(4):73–86 (in Russ.). https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-4-73-86Rutter N., Essery R.L.H., Pomeroy J.W., Altimir N., et al. Evaluation of forest snow processes models (Snow-MIP2). J. Geophys. Res. Atmospheres. 2009;114(D6):D6111. https://doi.org/10.1029/2008JD011063Rutter N., Essery R.L.H., Pomeroy J.W., Altimir N., et al. Evaluation of forest snow processes models (Snow-MIP2). J. Geophys. Res. Atmospheres. 2009;114(D6):D6111. https://doi.org/10.1029/2008JD011063Salomonson V.V., Appel I. Estimating fractional snow coverage from MODIS using the Normalized Difference Snow Index (NDSI). Remote Sensing of Environment. 2009;89(3): 351–360. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.10.016Salomonson V.V., Appel I. Estimating fractional snow coverage from MODIS using the Normalized Difference Snow Index (NDSI). Remote Sensing of Environment. 2009;89(3): 351–360. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.10.016Anderson K.D. Determination of water level and tides using interferometric observations of GPS signals. J. Atmospheric Oceanic Technol. 2000;17(8):1118–1127. https://doi.org/10.1175/1520-0426(2000)017<1118:DOWLAT>2.0.CO;2Anderson K.D. Determination of water level and tides using interferometric observations of GPS signals. J. Atmospheric Oceanic Technol. 2000;17(8):1118–1127. https://doi.org/10.1175/1520-0426(2000)017<1118:DOWLAT>2.0.CO;2Tarchi D., Guglieri G., Vespe M., Gioia C., Sermi F., Kyovtorov V. Mini-Radar System for Flying Platforms. In: IEEE International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace). 2017;40–44. https://doi.org/10.1109/MetroAeroSpace.2017.7999623Tarchi D., Guglieri G., Vespe M., Gioia C., Sermi F., Kyovtorov V. Mini-Radar System for Flying Platforms. In: IEEE International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace). 2017;40–44. https://doi.org/10.1109/MetroAeroSpace.2017.7999623Jenssen R.O.R., Eckerstorfer M., Jacobsen S. Drone-Mounted Ultrawideband Radar for Retrieval of Snowpack Properties. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020;69(1):221–230. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2893043Jenssen R.O.R., Eckerstorfer M., Jacobsen S. Drone-Mounted Ultrawideband Radar for Retrieval of Snowpack Properties. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020;69(1):221–230. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2893043Dong C., Menzel L. Smartphone-based measurements of the optical properties of snow. Hydrological Processes. 2017;31(16):2872-2886. https://doi.org/10.1002/hyp.11229Dong C., Menzel L. Snow process monitoring in montane forests with time-lapse photography. Hydrological Processes. 2017;31(16):2872–2886. https://doi.org/10.1002/hyp.11229Allgaier M., Smith B. A smartphone-based sensor for measuring the optical properties of snow. Appl. Opt. 2022;61(15):4429–4436. https://doi.org/10.1364/ao.457976Allgaier M., Smith B. Smartphone-based measurements of the optical properties of snow. Appl. Opt. 2022;61(15): 4429–4436. https://doi.org/10.1364/ao.457976Bulygina O.N., Groisman P.Ya., Razuvaev V.N., Korshunova N.N. Changes in snow cover characteristics over Northern Eurasia since 1966. Environ. Res. Lett. 2011;6(4):045204. https://doi.org/10.1088/1748-9326/6/4/045204Bulygina O.N., Groisman P.Ya., Razuvaev V.N., Korshunova N.N. Changes in snow cover characteristics over Northern Eurasia since 1966. Environ. Res. Lett. 2011;6(4):045204. https://doi.org/10.1088/1748-9326/6/4/045204Wang J., Hu Y., Li Z., Zhang C., Lei L., Wang J. Improving GPS-IR Snow Depth Estimation by Considering the Snow Surface Roughness. J. Phys.: Conf. Ser. 2022;2356(1):012048. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012048Wang J., Hu Y., Li Z., Zhang C., Lei L., Wang J. Improving GPS-IR Snow Depth Estimation by Considering the Snow Surface Roughness. J. Phys.: Conf. Ser. 2022;2356(1):012048. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012048Pimentel R., Herrero J., Zeng Y., Su B. Study of Snow Dynamics at Subgrid Scale in Semiarid Environments Combining Terrestrial Photography and Data Assimilation Techniques. J. Hydrometeorology. 2015;16(2):563–578. https://doi.org/10.1175/JHM-D-14-0046.1Pimentel R., Herrero J., Zeng Y., Su B. Study of Snow Dynamics at Subgrid Scale in Semiarid Environments Combining Terrestrial Photography and Data Assimilation Techniques. J. Hydrometeorology. 2015;16(2):563–578. https://doi.org/10.1175/JHM-D-14-0046.1Mernild S., Liston G., Hiemstra C., Steffen K. Surface Melt Area and Water Balance Modeling on the Greenland Ice Sheet 1995–2005. J. Hydrometeorology. 2008;9(6):1191–1211. https://doi.org/10.1175/2008JHM957.1Mernild S., Liston G., Hiemstra C., Steffen K. Surface Melt Area and Water Balance Modeling on the Greenland Ice Sheet 1995–2005. J. Hydrometeorology. 2008;9(6): 1191–1211. https://doi.org/10.1175/2008JHM957.1Бельчиков В.А., Борщ С.В., Павроз Ю.А., Романов А.В., Сильницкая М.И., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Современное состояние и перспективы совершенствования системы оперативного гидрологического прогнозирования в Гидрометцентре России. Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019;4(374):184–202.Belchikov V.A., Borsch S.V., Pavroz Yu.A., Romanov A.V., Silnitskaya M.I., Simonov Yu.A., Khristoforov A.V. Current Status and Prospects for Improving the Operational Hydrological Forecasting System in the Hydrometeorological Center of Russia. Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy = Hydrometeorological Research and Forecasting. 2019;4(374):184–202 (in Russ.).Gvozdev O.G., Vorobyev V.E. The concept of information infrastructure of a multi-satellite system for Earth remote sensing. In: Proceedings of the 20th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020. 2020;20(2.2):275–284. https://doi.org/10.5593/sgem2020/2.2/s10.033Gvozdev O.G., Vorobyev V.E. The concept of information infrastructure of a multi-satellite system for Earth remote sensing. In: Proceedings of the 20th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020. 2020;20(2.2):275–284. https://doi.org/10.5593/sgem2020/2.2/s10.033Jaya A.C., Safitri C., Mandala R. Sneakernet: A Technological Overview and Improvement. In: IEEE International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2020. https://doi.org/10.1109/ICSECC51444.2020.9557509Jaya A.C., Safitri C., Mandala R. Sneakernet: A Technological Overview and Improvement. In: IEEE International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2020. https://doi.org/10.1109/ICSECC51444.2020.9557509

The authors declare that there are no conflicts of interest present.