gscienceMining Science and Technology (Russia)Горные науки и технологии2500-0632The National University of Science and Technology MISiIS (NUST MISIS)10.17073/2500-0632-2020-2-154-161gscience-230Research ArticleMINE SURVEYINGМАРКШЕЙДЕРИЯTracking Changes in Mining Object Topology on Rectangular and Hexagonal GridsОтслеживание изменений топологии объектов добычи полезных ископаемых на прямоугольных и гексагональных решеткахКрамаровС. О.KramarovS. O.

Сургут

Surgut

Hmaoovo@yandex.ruМитясоваО. Ю.MityasovaO. Yu.

Сургут

Surgut

Сургутский государственный университетРоссияSurgut State UniversityRussian Federation20202807202052154161Copyright © Kramarov S.O., Mityasova O.Y., 20202020Крамаров С.О., Митясова О.Ю.Kramarov S.O., Mityasova O.Y.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mst.misis.ru/jour/article/view/230

The Earth remote sensing technologies (ERS) in exploration largely determine their effectiveness. Therefore, development of a new methodological support for the use of remote sensing data in predicting mining and geological conditions is a key priority area. The studies are based on the analysis of the assessment of information, social, and economic efficiency of remote sensing data application at mineral deposits. The role of application of new technologies (including remote ones) in the process of optimizing initial exploration stages is noted. The possibilities of using remote sensing data to assess general nature, direction, and extent of environmental changes due to mining activities are shown. A technique is proposed that can be used in the process of tracking changes in the topology of objects in the course of mining. The differences in the results obtained using the proposed technique for processing satellite images on rectangular and hexagonal grids (rasters) are considered. The advantages of using the hexagonal grid for tracking the boundaries of objects and formation of signs are shown. Practical examples - a number of open source satellite images processed using the proposed method - are presented. The study findings allow applying intelligent analysis of satellite imagery data with the subsequent identification of the earth's surface objects of interest. An example of using the obtained results together with specialized software tools (such as GIS INTEGRO geographic information system capable of solving geological problems, or the foreign ArcGIS system) for constructing contour maps of the territory and obtaining its description based on topological relations and metric information is shown.

Технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при реализации геологоразведочных работ во многом определяют их эффективность. Поэтому разработка нового методического обеспечения использования данных ДЗЗ в прогнозировании горно-геологических условий является актуальным направлением. Исследования основываются на анализе оценки информационной, социальной и экономической эффективности применения данных ДЗЗ на месторождениях полезных ископаемых. Отмечена роль применения новых технологий (в том числе дистанционных) в процессе оптимизации начальных стадий геологоразведочного процесса. Показаны возможности использования данных ДЗЗ для оценки общего характера, направленности и масштабов изменения природной среды под влиянием разработки месторождений. Предлагается методика, которую можно использовать в процессе отслеживания изменений топологии объектов при добыче полезных ископаемых. Рассмотрены различия в результатах, получаемых при использовании предлагаемой методики обработки спутниковых изображений на прямоугольном и гексагональном растре. Отмечены преимущества применения шестиугольной решетки для отслеживания границ объектов и формирования признаков. Приведены практические примеры из числа обработанных при помощи предлагаемой методики спутниковых изображений из открытых источников. Результаты, полученные в данном исследовании, позволяют осуществлять интеллектуальный анализ данных спутниковых снимков с последующей идентификацией объектов земной поверхности, интересующих исследователя. Показан пример использования полученных результатов совместно со специализированными программными средствами (такими как картографическая геоинформационная система GIS INTEGRO с возможностями решения геологических задач или зарубежная система ArcGIS) для построения контурных карт территории и получения ее описания на основе топологических отношений и метрической информации.

объектдобыча полезных ископаемыхспутниковый снимокданные дистанционного зондирования Землибинарное изображениекод Фрименатопологияobjectminingsatellite imagerythe Earth remote sensing databinary imageFreeman codetopologyРабота выполнена по Госзаданию ХМАО - Югры (Сургутский государственный университет)The study was performed as assigned by KhMAD-Yugra (State Order) (Surgut State University)ReferencesКрамаров С. О., Храмов В. В., Митясова О. Ю. Спутниковая идентификация объектов добычи полезных ископаемых на месторождениях, разрабатываемых открытым способом. Горный информационноаналитический бюллетень. 2019;(5):72-79. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-05-0-72-79.Kramarov S. O., Hramov V. V., Mityasova O. Yu. Satellite Identification of Mining Objects at Deposits Developed by Open-Cut Method. Mining Information and Analytical Bulletin. 2019;(5):72-79. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-05-0-72-79. (In Russ.).Иванов В. А., Смирнов В. А. Геоинформационные системы, общий курс. Ставрополь; 2000.Ivanov V.A., Smirnov V.A. Geoinformation systems, general course. Stavropol; 2000. (In Russ.).Gandhi S. M., Sarkar B. C. Essentials of Mineral Exploration and Evaluation. Elsevier, Amsterdam; 2016. 410 p. DOI: 10.1016/C2015 -0-04648-2.Gandhi S. M., Sarkar B. C. Essentials of Mineral Exploration and Evaluation. Elsevier, Amsterdam; 2016. 410 p. DOI: 10.1016/C2015 -0-04648-2.Основы топологии [Электронный ресурс]. Создание и публикация карт, аналитики и данных. Режим доступа: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/latest/manage-data/topologies/topology-basics.htm. [Дата обращения: 28.01.2020].Fundamentals of Topology [electronic source]. Creation and publication of maps, analytics and data. Available from: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/latest/manage-data/topologies/topology-basics.htm. [Accessed: 28.01.2020]. (In Russ.).Haldar S. K. Mineral Exploration. Principles and Applications. Elsevier, Amsterdam; 2018. 378 p. DOI: 10.1016/C2017-0-00902-3.Haldar S. K. Mineral Exploration. Principles and Applications. Elsevier, Amsterdam; 2018. 378 p. DOI: 10.1016/C2017-0-00902-3.Bobrowsky P. T., Marker B. Encyclopedia of Engineering Geology. Springer, Cham; 2018. 978 p. DOI: 10.1007/978-3-319-12127-7.Bobrowsky P. T., Marker B. Encyclopedia of Engineering Geology. Springer, Cham; 2018. 978 p. DOI: 10.1007/978-3-319-12127-7.Крамаров С. О., Храмов В. В., Митясова О. Ю., Грошев А. Р. Способ контурного кодирования моделей объектов геоинформационного пространства на гексагональных решетках на основе данных ДЗЗ. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: тез. докл. Всерос. конф. Москва, 11-15 ноября. М.; 2019. С. 40.Kramarov S.O., Hramov V.V., Mityasova O. Yu., Groshev A.R. A method for contour coding of geoinformation space object models on hexagonal grids based on remote sensing data. Modern problems of remote sensing of the earth from space: thesis. doc. Vseros. conf. Moscow, November 11-15, 2019. Moscow; 2019. P. 40. (In Russ.).Middleton L., Sivaswamy J. The FFT in a hexagonal image processing framework. Proceedings of Image and Vision Computing; 2001. P. 231-236.Middleton L., Sivaswamy J. The FFT in a hexagonal image processing framework. Proceedings of Image and Vision Computing; 2001. P. 231-236.Wu H. S. Hexagonal discrete cosine transform for image coding. Electronics Letters. 1991;27(9):781-783.Wu H. S. Hexagonal discrete cosine transform for image coding. Electronics Letters. 1991;27(9):781-783.Revuelta M. B. Mineral Resources. From Exploration to Sustainability Assessment. Springer, Cham; 2019. 653 p. DOI: 10.1007/978-3-319-58760-8.Revuelta M. B. Mineral Resources. From Exploration to Sustainability Assessment. Springer, Cham; 2019. 653 p. DOI: 10.1007/978-3-319-58760-8.Верхозин С. С. Дистанционное зондирование в разведке и других областях. Золотодобыча. 2018;4(233):36-39.Verkhozin S. S. Remote Sensing in Intelligence and Other Areas. Zolotodobycha. 2018;4(233):36-39. (In Russ.).Roonwal G. S. Mineral Exploration: Practical Application. Springer, Singapore; 2018. 298 p. DOI: 10.1007/978-981-10-5604-8.Roonwal G. S. Mineral Exploration: Practical Application. Springer, Singapore; 2018. 298 p. DOI: 10.1007/978-981-10-5604-8.Геология и горная промышленность [Электронный ресурс]. ГИС технологии: интеграция геоинформационных систем - Совзонд. Режим доступа: https://sovzond.ru/industry-solutions/geology-mining. [Дата обращения: 10.02.2020].Geology and Mining [electronic source]. GIS technologies: integration of geographic information systems (GIS) - Sovzond. Available from: https://sovzond.ru/industry-solutions/geology-mining. [Accessed 10.02.2020]. (In Russ.).Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений [пер. с англ.] М.: Техносфера; 2010. 560 с.Schowengerdt Robert A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. 3rd Edition, eBook. Academic Press; 2006. 560 p.ГИС INTEGRO. Геоинформационные технологии для природопользования [Электронный ресурс]. отделение Геоинформатики ФГБУ «ВНИГНИ». М.: ВНИГНИ; 2018-2020. Режим доступа: http://www.gis-in-tegro.ru. [Дата обращения 24.09.2019].GIS INTEGRO. Geoinformation technologies for nature management [electronic source]. Geoinformatics Department of FSBI "VNIGNI". Moscow, VNIGNI Publ.; 2018-2020. Available from: http://www.gis-integro.ru/. [Accessed 24.09.2019]. (In Russ.).Falsaperla S., Hammer C., Langer H. Advantages and Pitfalls of Pattern Recognition Selected Cases in Geophysics. Amsterdam: Elsevier; 2020. 330 p.Falsaperla S., Hammer C., Langer H. Advantages and Pitfalls of Pattern Recognition Selected Cases in Geophysics. Amsterdam: Elsevier; 2020. 330 p.Marjoribanks R. Geological Methods in Mineral Exploration and Mining. Springer, Berlin, Heidelberg; 2010. 248 p. DOI: 10.1007/978-3-540-74375-0.Marjoribanks R. Geological Methods in Mineral Exploration and Mining. Springer, Berlin, Heidelberg; 2010. 248 p. DOI: 10.1007/978-3-540-74375-0.Барталаев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., и др. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН; 2016. 208. с.Bartalaev S. A., Egorov V. A, Zharko V. O. et al. Satellite mapping of vegetation cover of Russia. Moscow, IKI RAS Publ.; 2016. 208 p. (In Russ.).Hexagonal Grids. Red Blob Games from Amit Patel. Режим доступа: https://www.redblob-games.com/grids/hexagons. [Дата обращения: 13.02.2020].Hexagonal Grids. Red Blob Games from Amit Patel. Available from: https://www.redblob-games.com/grids/hexagons/. [Accessed 13.02.2020].Крамаров С. О., Грошев А. Р., Каратаев А. С. и др. Возможности автоматизации контурного распознавания и идентификации объектов земной поверхности. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: тез. докл. Всерос. конф. Москва, 12-16 ноября 2018 г. М.; 2018. С. 414.Kramarov S. O., Groshev A. R., Karataev A. S. et al. Possibilities of automation of contour recognition and identification of the earth's surface objects. In: Modern problems of remote sensing of the earth from space: thesis. doc. Vseros. conf. Moscow, November 12-16, 2018. Moscow; 2018. p. 414. (In Russ.).Храмов В. В., Гвоздев Д. С. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие. В 2 ч. Ч. 2: Интеллектуальный анализ данных. Рост. гос. ун-т путей сообщения. Ростов н/Д; 2012. 134 с.Hramov V. V., Gvozdev D. S. Intelligent information systems. Textbook. Rostov, Rostov State Transport University Publ.; 2012. 134 p. (In Russ.).Nagy B. Shortest Paths in Triangular Grids with Neighbourhood Sequences. Journal of Computing and Information Technology. 2003; 11(2): 111-122. DOI: 10.2498/cit.2003.02.04.Nagy B. Shortest Paths in Triangular Grids with Neighbourhood Sequences. Journal of Computing and Information Technology. 2003; 11(2): 111-122. DOI: 10.2498/cit.2003.02.04.Панов Р. С. Развитие геологоразведки - залог стабильного экономического развития России. Аналитический вестник. 2014; 16(534):7-16.Panov R. S. Development of exploration - the key to stable economic development of Russia. Analytical Bulletin. 2014;16(534):7-16. (In Russ.).Hofmann P., Tiede D. Image segmentation based on hexagonal sampling grids. South-Eastern European Journal of Earth Observation and Geomatics. 2014;3(2S):173-177.Hofmann P., Tiede D. Image segmentation based on hexagonal sampling grids. South-Eastern European Journal of Earth Observation and Geomatics. 2014;3(2S):173-177.Об утверждении Стратегии развития минерально-сырьевой базы Российской Федерации до 2035 года [Электронный ресурс]. Официальный интернет-портал правовой информации. Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201812280093. [Дата обращения: 14.02.2020].On the approval of Development Strategy for Mineral Resources Base of the Russian Federation up to 2035. Official Internet portal of legal information. Available from: http://publication.pravo.gov.ru/Docu-ment/View/0001201812280093. [Accessed 14.02.2020]. (In Russ.).Темкин И. О., Гончаренко А. Н. Проблемы моделирования взаимодействия интеллектуальных агентов на горнопромышленном предприятии. Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2014;4-2(183):252-259.Temkin I. O., Goncharenko A. N. Problems of modeling the interaction of intelligent agents at a mining enterprise. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. 2014;4-2(183):252-259. (In Russ.).

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