Основные платформы земли: Тектоническое строение земной коры: платформы и складчатые области

Тектоническое строение земной коры: платформы и складчатые области

Тектоника — наука о строении, движениях земной коры в связи с геологическим развитием Земли в целом. В пределах материков выделяют крупные тектонические структуры, которые отчетливо выражены в современном рельефе, — платформы и складчатые области. Строение земной коры, ее основные тектонические структуры, их типы и возраст, этапы горообразования, а также современные тектонические явления отражаются на тектонических картах.

Платформы и их строение. Платформа — это крупный, относительно устойчивый и тектонически спокойный участок земной коры, имеющий двухъярусное строение. Нижний ярус платформы — кристаллический фундамент, верх ний — осадочный чехол (рис. 5).

 

 Рис. 5 Строение платформы

 

Кристаллический фундамент — древнее основание платформы, сложенное магматическими и метаморфическими породами. Осадочный чехол — верхний ярус платформы, сложен обычно более молодыми осадочными горными породами. Средняя мощность чехла на платформе составляет 5—6 км, максимальная достигает более 10 км (Прикаспийская низменность).

 Платформы — это основные элементы тектонической структуры материков. Платформы характеризуются равнинным рельефом. Для них характерны отсутствие или редкие проявления вулканической деятельности, очень слабая сейсмичность.

В пределах платформ выделяют плиты и щиты. Платформенные плиты — крупные (сотни и даже тысячи километров в поперечнике) части платформы, перекрытые осадочным чехлом. Плиты занимают основную площадь древних и молодых платформ, для них характерен мощный сформировавшийся чехол (например, Северо-Американская и Восточно-Европейская плиты). В рельефе платформенным плитам соответ ствуют равнины.

Щиты — это участки платформ, на которых кристаллический фундамент выходит на поверхность Земли, обнажается. Это части древних платформ, которые в течение длительного геологического времени поднимались, подвергаясь разрушению. Примерами таких образований являются Балтийский (равнины Скандинавии), Украинский (Подольская возвышенность) щиты в пределах Восточно-Европейской платформы, Канадский щит (Лаврентийская возвышенность) на СевероАмериканской платформе.

В пределах щитов выявлены крупные месторождения  рудных полезных ископаемых: золота, марганцевых, урановых и железных руд, алмазов. С осадочным чехлом в пределах плит связаны месторождения осадочных полезных ископаемых: нефти, природного газа, каменного угля, калийных солей и др.

По времени образования кристаллического фундамента платформы делятся на древние и молодые. Древние платформы занимают до 40 % площади материков.

Древние платформы подразделяются на 3 типа: лавразийский, гондванский и переходный. К первому типу относятся Северо-Американская, Восточно-Европейская и Сибирская платформы, образованные в результате распада суперконтинента Лавразия. Они преимущественно погружаются, и для них характерны шельфовые моря. Ко второму типу относятся Южно-Американская, Африкано-Аравийская, Индийская, Австралийская и Антарктическая платформы, бывшие в составе Гондваны. В них поднятия преобладают над погружениями, в результате чего осадочный чехол еще не сформировался и распространен ограниченно. К третьему переходному типу относится Китайская платформа, разделенная на отдельные блоки и отличающаяся молодостью, неустойчивостью и повышенной сей смичностью.

К древним платформам примыкают молодые: Западно-Сибирская, Патагонская, Туранская платформы. Фундамент их образован на более поздних стадиях развития земной коры и имеет складчатое строение. Он сложен в основном осадочно-вулканическими породами. Молодые платформы занимают лишь 5 %  всей площади континентов. 

Складчатые области. Кроме платформ, в пределах материков выделяют также складчатые области — отдельные крупные части складчатых поясов, тектонические подвижные участки земной коры, в пределах которых слои горных пород смяты в складки. Они отличаются интенсивными тектоническими поднятиями и опусканиями, формированием магматических отложений при извержении вулканов и накоплением осадочных пород в понижениях. Протяженность складчатых областей составляет  тысячи километров. Образование большей части складчатых областей является закономерным этапом развития подвижных зон земной коры.

Процесс формирования складчатых областей начинается с погружения (прогибания) земной коры. Погружение сопровождается накоплением в прогибе мощных осадочных отложений. Далее процессы погружения сменяются поднятием. Осадочные породы сжимаются и сминаются в складки, а по образующимся трещинам в них внедряется и застывает магма. Формируются складчатые области. В рельефе они выражены горами. Образование складок происходило на разных геологических этапах развития земной коры, поэтому горы имеют разный возраст. Горы, в свою очередь, постепенно разрушаются. На месте складчатых областей со временем формируются более устойчивые тектонические структуры — платформы.

Современный рельеф планеты формировался в течение длительного времени под воздействием внутренних и внешних сил и продолжает формироваться в наше время (рис. 6).

 

Рис. 6. Воздействие внешних и внутренних сил на рельеф Земли

 

Внутренние силы, действующие в недрах Земли (горообразовательные движения, деятельность вулканов, землетрясений), играют главную роль при образовании крупных форм рельефа. Внешние силы вызывают процессы, происходящие на поверхности Земли (выветривание, эрозия, деятельность ледников и др.). Рельеф воздействует на формирование климата, характер течения рек, распространение животных и растений, условия жизни людей. Рельеф является той основой, на которой живет и занимается хозяйственной деятельностью человек.

 

Список литературы

1. География 8 класс. Учебное пособие для 8 класса учреждений общего среднего образования с русским языком обучения /Под редакцией профессора П. С. Лопуха — Минск «Народная асвета» 2014

 

Физическая география — Геологическое и тектоническое строение территории России

 

1. Литосферные плиты, платформы и геосинклинали.

2. Горообразовательные складчатости:

– Байкальская складчатость;

– Палеозойская (каледонская, герцинская) складчатость;

– Киммерийская (мезозойская) складчатость;

– Кайнозойская складчатость.

3. Полезные ископаемые.

Литосферные плиты, платформы и геосинклинали

Большая часть территории России находится в пределах литосферной Евроазиатской плиты. На ней лежат крупнейшие равнины России: Восточно-Европейская (Русская), Западно-Сибирская и Среднесибирское плоскогорье. По окраинам литосферной плиты размещены горы, на востоке с Евроазиатской плитой граничат недавно присоединившиеся к ней Североамериканская плита и ныне откалывающиеся Охотоморская и Амурская плиты. Эти три литосферных плиты отделяют собственно Евразийскую плиту от Тихоокеанской, с которой она взаимодействует (зона субдукции).

Если сравнить физическую карту России с тектонической, видно, что равнинам соответствуют платформы, а горным системам – области складчатостей. Строго говоря, на территории России нет участков, которые не претерпели бы складкообразование. Но в одних местах складкообразование закончилось давно (в архее или протерозое), и такие территории представляют собой древние платформы. В других местах складкообразование протекало позднее – в палеозое, и там образовались молодые платформы. В третьих регионах складкообразование не закончилось и сейчас, эти области называют геосинклиналями.

Платформы – устойчивые обширные участки земной коры, с малыми колебаниями высот и относительно небольшой подвижностью. На территории России находятся две древние платформы: Восточно-Европейская (Русская) и Сибирская платформа. Обе платформы, как обычно, имеют двухъярусное строение: кристаллический фундамент и осадочный чехол.

Восточно-Европейская платформа ограничена на востоке палеозойской складчатостью, на юге – молодой Скифской плитой, на севере она выходит на шельф Баренцева моря, на западе простирается за пределы России. На северо-западе и западе платформы сам фундамент выходит на поверхность, образуя щиты: Балтийский щит и Украинский щит (лежит за пределами России).

Пространство платформы без щитов называют Русской плитой. Наиболее мощный осадочный чехол лежит на Прикаспийской синеклизе (прогибе) – до 15-20км, а наименьшая толщина чехла в районе Воронежской антиклизы (толщина осадочного чехла несколько сот метров).

Сибирская платформа полностью лежит в пределах России и в своих границах почти полностью соответствует Среднесибирскому плоскогорью. Древний фундамент Сибирской платформы также в двух местах выходит на поверхность в виде Анабарского щита и обширного Алданского щита на юго-востоке. Остальная часть платформы представлена Лено-Енисейской плитой, наибольшая мощность осадочного чехла достигает в Тунгусской и Вилюйской синеклизах (мощность осадков – 8-12км). Кроме того, в районе Тунгусской синеклизы и соседней с ней территории в перми, а затем и в триасе проявился платформенный трапповый магматизм, представленный лавовыми покровами (Якутские трапы).

Геосинклинали – линейновытянутые области высокой подвижности, сильно расчлененные, обладающие активным вулканизмом и мощной толщей морских отложений. Все материки в своем развитии прошли стадию геосинклиналей. На завершающей стадии развития происходило складкообразование, сопровождающееся вертикальными подвижками, внедрениями интрузий, а местами и вулканизмом. Самые древние складчатые области образовались в архее и протерозое и представляют сейчас собой жесткий кристаллический фундамент древних платформ.

Горообразовательные складчатости

Байкальская складчатость

Байкальская складчатость произошла в позднем протерозое. Созданные ею структуры вошли частично в состав фундамента платформ и примыкают к окраинам древних платформ. Они оконтуривают с севера, запада и юга Сибирскую платформу: Таймыро-Североземельская, Байкало-Витимская и Енисейско-Восточно-Саянская области. На северо-восточной окраине Восточно-Европейской платформы находится Тимано-Печорская область.

Палеозойская (каледонская, герцинская) складчатость

Каледонская складчатость проявилась в раннем палеозое. В результате каледонской складчатости были созданы сооружения в Западном Саяне, Кузнецком Алатау, Салаире и Алтае.

Герцинская складчатость проявилась в позднем палеозое. Она явилась завершающей на огромном пространстве Западной Сибири, а в дальнейшем сформировалась в молодую плиту с мезо-кайнозойским чехлом. Мощность чехла колеблется от нескольких сот метров до 8-12 км на севере плиты. В герцинскую складчатость сформировалась Уральско-Новоземельская область, а также Монголо-Охотская зона.

Киммерийская (мезозойская) складчатость

Эта складчатость формировалась в мезозое. Она создала Верхоянско-Чукотскую складчатую область (Верхоянский хребет, хребет Черского, Колымское нагорье, Корякское нагорье, Чукотское нагорье), а также структуры Приамурья и Сихотэ-Алиня.

Кайнозойская складчатость

Кайнозойская, или Альпийская, складчатость протекала в кайнозое и на территории России широкого распространения не имеет. Это горные сооружения Сахалина, Камчатки и Курильские острова. Эта зона отличается интенсивной вулканической деятельностью и повышенной сейсмичностью. К кайнозойской складчатости также относится Кавказ и Крымские горы, входящие в единый альпийско-гималайский складчатый пояс, который сформировался при сближении Евроазиатской плиты с Африкано-Аравийской плитой.

Полезные ископаемые

С историей геологического развития территории связаны месторождения полезных ископаемых. Рудные полезные ископаемые образовались главным образом из магмы, проникшей в земную кору. Соответственно рудные ископаемые приурочены в основном к складчатым областям (горным поясам). Там, где магматическая деятельность проявилась на ранних стадиях развития пояса, преобладают основные и ультраосновные магматические породы: медно-никелевые, титано-магнетитовые, кобальтовые, хромитовые руды и платина. На завершающей стадии развития образуется гранитоидная магма: свинцово-цинковые руды, редкометальные (вольфрамо-молибденовые), оловянные и др., а также золото и серебро. С глубинными разломами связаны ртутные руды. Наиболее богаты рудами области Урало-Монгольского пояса (в особенности Урал), Тихоокеанского пояса и Средиземноморского (в частности – Кавказ) пояса.

В пределах платформ рудные ископаемые приурочены к складчатому основанию, т.е. фундаменту. Поэтому их залежи известны в районах щитов и некоторых антиклиз: Балтийский щит, Алданский щит, Воронежская антиклиза. Это в основном железные руды и золото. С платформами, точнее, с их осадочными чехлами, связаны главным образом горючие полезные ископаемые: нефть, газ, каменный и бурый уголь, горючие сланцы. Огромные запасы природного газа и нефти приурочены к осадочному чехлу Западно-Сибирской плиты, угля – к чехлу Сибирской платформы. С осадочным чехлом платформ связаны месторождения каменной и калийной солей, фосфоритов, а также бокситов железных и марганцевых руд. В период морских трансгрессий (наступлений моря) формировались железные и марганцевые руды, фосфориты. При стабильном положении моря шло формирование нефти, газа, известняков. Во время регрессий (отступлений моря) в районах аридных областей накапливались толщи соли, а на заболоченных побережьях в гумидных условиях образовывались угли.

По запасам угля, нефти, природного газа, железной руды, каменной соли Россия занимает одно из ведущих мест в мире. Основные запасы нефти и газа находятся в Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции (Тюменская и Томская области), в Волго-Уральской провинции (республики Татарстан, Башкортостан, Удмуртия, Пермский край, Саратовская, Самарская, Оренбургская и некоторые другие области), Тимано-Печорской провинции (республика Коми, включая шельф Баренцева и Карского морей), а также в нефтегазоносной области Северного Кавказа (Ставропольский и Краснодарский края, Дагестан, Ингушетия, Чечня) и Восточной Сибири, включая Дальний Восток (Красноярский край, бассейн р. Вилюя (республика Саха) и о. Сахалин).

Основными угольными бассейнами на территории России являются: Кузнецкий бассейн (Кемеровская область), Канско-Ачинский бассейн (Кемеровская область и Красноярский край), Печорский бассейн (Республика Коми), Южно-Якутский бассейн (республика Саха). Кроме того, уголь есть в Ростовской области (Восточная часть Донбасса), на южном Урале, в Иркутской области, на Сахалине, бурый уголь – в Подмосковье.

Железные руды главным образом сосредоточены в европейской части и на Урале. Крупнейшим является бассейн КМА (Курская, Белгородская, Воронежская области). Железные руды, магнетитовые и титаномагнетитовые имеются в Мурманской области и в Карелии, на Урале (Свердловская, Челябинская области, Пермский край). На Урале месторождения железной руды значительно выработались. В Западной Сибири железорудные месторождения имеются в Горной Шории (Кемеровская область) и Горном Алтае, Восточной Сибири (в Приангарье, Кузнецком Алатау, Хакасии и Забайкалье). Еще известна железная руда на юге Якутии и юге Дальнего Востока.

Крупные месторождения медных руд разведаны на Урале, Северном Кавказе, в Восточной Сибири (Красноярский край, Читинская область), в Мурманской области.

Свинцово-цинковые (полиметаллические) руды сосредоточены в Западной Сибири (Алтайский край), Восточной Сибири (Забайкалье), в Приморском крае.

Месторождения никеля размещены в Мурманской области, на Урале (Челябинская и Оренбургская области) и в районе Норильска. Олово сосредоточено на Дальнем Востоке (хребты – Малый Хинган, Сихотэ-Алинь, южное Приморье, р.Яна).

Алюминиевые руды (бокситы, нефелины, алуниты) находятся на Урале, в Ленинградской, Архангельской областях, в Красноярском крае, республике Бурятия, в Мурманской, Кемеровской, Иркутской областях.

Магниевые руды имеются на Урале и в Восточных Саянах.

Месторождения золота – Урал, Красноярский край, Иркутская и Магаданская области, республика Саха (Якутия) и др. Платиновые руды расположены на Кольском полуострове, на Урале, в Норильском рудном регионе.

Алмазы сосредоточены в основном в Якутии.

Фосфориты и апатиты расположены на Кольском полуострове. Фосфориты есть в Кировской, Московской, Ленинградской областях, в Горной Шории, на Дальнем Востоке.

Калийные соли залегают в Пермском крае.

Сера есть в Самарской области, Дагестане, Хабаровском крае, на Урале.

Поваренная соль имеется на Урале, в Нижнем Поволжье, в Иркутской области.

Асбест залегает на Урале, в Бурятии.

«Характеристика основных тектонических структур: платформы, геосинклинали»

Дата Класс 8 № урока

Тема урока «Характеристика основных тектонических структур:

платформы, геосинклинали».

Цель: сформировать у учащихся систему знаний о строении земной коры, актуализировать знания о платформах, плитах, щитах, познакомить с понятием и образованием геосинклиналей;

совершенствовать практические навыки работы с картами, текстом учебника; коммуникативные навыки коллективной работы

формировать интерес к предмету, положительную мотивацию учебной деятельности.

УУД предметные: объяснять географические понятия и ситуации, составлять характеристику, работать с географическими картами;

познавательные: осуществлять классификации, проводить сравнения, логические рассуждения; работать с рисунками, текстом учебника, тестами;

личностные: выполнять задания краеведческого характера, проводить самооценку ситуаций, формировать выводы, подводить итоги урока;

регулятивные: определять учебную цель урока, устанавливать последовательность действий в соответствии с установленной целью, оценивать усвоенный материал;

коммуникативные: полно и точно выражать свои мысли, взаимодействовать с учителем и одноклассниками, выступать с сообщениями;

Методы и технологии: словесно-репродуктивный, самостоятельная работа, наглядный, частично-поисковый, технология развития критического мышления, интерактивная, групповая

Тип урока: усвоения новых знаний.

Вид урока: урок-исследование

Материалы и оборудование: учебники, атласы, схемы.

Ход урока.

I. Организационный момент.

II. Мотивация учебной деятельности учащихся. Постановка учебной цели.

На уроках географии в 6 и 7 классе вы познакомились с типами земной коры (материковым и океаническим). Вы уже знаете о неоднородности земной коры и ее изменениях на протяжении миллиардов лет. Вам знакомы понятия «платформа», «плита», «щит», «складчатые области». На сегодняшнем уроке мы продолжим изучение тектонического строения Земли.

III. Актуализация опорных знаний учащихся. (Фронтально)

Упражнение «Верно — Неверно»

1. Верно ли, что материковая кора состоит из трех слоев, океаническая – из двух? +

2. Верно ли, что материковая кора сформировалась только под океаническими впадинами? —

3. Верно ли, что поверхность земной коры однородна? —

4. Верно ли, что платформы – это устойчивые неподвижные участки земной коры? +

5. Верно ли, что литосферные плиты перемещаются? +

6. Верно ли, что складчатые области связаны с прогибами земной коры? —

7. Верно ли, что равнины расположены на платформах? +

IV. Изучение нового материала.

1. Платформы и геосинклинали. (Чтение текста с остановками и Вопросы Блума, работа в группах)

Задания. 1) Прочитайте текст учебника с.68-69 частями. Задайте друг другу вопросы по каждому отрывку текста)

2) Поработайте в группах, составьте рассказ «Развитие геосинклиналей» по рис 27 (А, Б, В) с. 68 учебника

2. Древние и молодые платформы. (Чтение текста с пометками + «знаю», — « не знаю», ! «удивило»; беседа, работа с картой)

Задания. 1) Прочитайте текст учебника с. 69, отметьте карандашом знакомую, незнакомую и удивившую вас информацию. Расскажите о ней.

2) Покажите на карте молодые и древние платформы.

3. Связь рельефа Донецкого края и России с тектоническим строением («Читаем карту»)

Задания. 1) По карте тектонического строения определите, каким тектоническим структурам соответствуют Восточно-Европейская, Западно-Сибирская равнины, Прикаспийская низменность, Среднесибирское плоскогорье, Уральские горы, Саяны, Алтай, Кавказ.

2) По карте тектонического строения Донецкой области ( атлас с.2) определите, где находятся геосинклинали, как они называются, каким тектоническим структурам соответствуют?

V. Обобщение и систематизация знаний учащихся. Географический диктант

1) Устойчивые участки земной коры…

2) Подвижные участки земной коры…

3) В строении платформы различают два яруса…

4) Обширные выходы кристаллического фундамента платформ на поверхность…

5) Области платформ, на которых кристаллический фундамент покрыт осадочным чехлом…

Взаимопроверка по шкале оценивания: за каждый правильный ответ – 1 балл.

VI. Подведение итога урока. Прием «Рюкзачок». (Учащиеся пишут на листочках понятия урока, складывают в рюкзачок для объяснения на следующем занятии)

VII. Рефлексия

1. Что нового вы узнали на уроке?

2. Какая информация вас удивила?

3. Что было сложным?

4. Что удавалось легко?

VIII. Домашнее задание. Изучить с.68-71, (Учебник География. 8 класс. «Полярная звезда» / А. И. Алексеев), выполнить задания №1, 8 с.71, оформить рисунок «Основные типы тектонических структур»

HAPS – cистемы на высотных платформах

Технологические инновации и возрастающая актуальность распространения широкополосной связи привели к развитию систем станций на высотных платформах (HAPS). Эти легко развертываемые станции, работающие в стратосфере (уровне атмосферы Земли, начинающемся на высоте 20 км), размещаются достаточно высоко для того, чтобы обеспечивать обслуживание большого района или дополнять пропускную способность других поставщиков услуг широкополосной связи.

HAPS – не новая идея, и МСЭ начал изучать HAPS около 1996 года. Тем не менее использование HAPS стало осуществимее благодаря прогрессу в областях эффективности солнечных панелей, плотности энергии аккумуляторов, легких композитных материалов, автономной бортовой связи и антенных технологий.

Проведенные недавно испытательные развертывания станций, обеспечивающих широкополосный доступ в интернет с высоты примерно 20 км над поверхностью Земли, показали способность этих станций обеспечивать соединения для отдаленных или обслуживаемых в недостаточной степени сообществ.

Тем не менее для того чтобы системы HAPS стали коммерчески целесообразным вариантом обеспечения широкополосной связи во всем мире, в особенности в странах с ограниченной инфраструктурой, необходимо решить ряд проблем.

Проводимые в настоящее время МСЭ-R исследования показывают, что общие потребности в использовании спектра для систем HAPS составляют от 396 МГц до 2969 МГц для линий Земля–платформа HAPS и от 324 МГц до 1505 МГц для линий платформа HAPS–Земля. Эти объемы охватывают потребности в спектре для конкретных применений (например, для операций по оказанию помощи при бедствиях) и для обеспечения возможности установления соединений (например, широкополосные соединения для коммерческого использования).

Три всемирные конференции радиосвязи (ВКР-97, ВКР-2000 и ВКР-12) выделили спектр для HAPS в диапазонах частот, соответственно, 47/48 ГГц, 2 ГГц, 27/31 ГГц и 6 ГГц.

Исследования МСЭ-R, проведенные с целью определения потребностей в спектре для HAPS, показали, что потребности в спектре для широкополосных применений HAPS не могут быть полностью удовлетворены в рамках текущих определений для HAPS. Наряду с этим некоторые из используемых HAPS в настоящее время полос частот имеют географические ограничения, тогда как для совершенствования и согласования применения HAPS желательны общие определения всемирного масштаба.

Поэтому на ВКР‑19 Государства – Члены МСЭ решили определить для систем HAPS дополнительные полосы радиочастотного спектра.

Испытания HAPS проходят в ряде стран с целью демонстрации их способности обеспечивать возможность широкополосных соединений, транзитных линий и работу связи при восстановлении после бедствий. Согласованные на глобальном и региональном уровнях определения для HAPS на ВКР-19 будут способствовать развитию этих применений и позволят от испытаний переходить к коммерческому использованию.​​

Бизнес–платформы – это актуально

Как цифровые клоны становятся реальностью.

Будущее развития России во многом определяется внедрением цифровой экономики в промышленно–хозяйственный комплекс страны. В течение ближайших десятилетий будут реализованы мероприятия федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика», в том числе с помощью дорожной карты по развитию «сквозной» цифровой технологии «Новые производственные технологии» (НПТ).

Не являясь специалистом в области цифровизации – а писать об этом журналистам приходится, – во время режима самоизоляции грех было не воспользоваться представившейся возможностью и подтянуть свои знания в этой сфере. На ресурсе «Все.онлайн», где собраны 500 сервисов для комфортной жизни в условиях самоизоляции, меня заинтересовала образовательная программа «Актуальная цифровая экономика», цель которой – познакомить слушателей с международным опытом развития цифровой экономики, существующими реалиями ее развития в России, современными и перспективными цифровыми технологиями и их применением в интересах социально–экономического развития.
Один из модулей посвящен трансформации бизнес–моделей под влиянием цифровых технологий, где речь идет о цифровых платформах, экосистемах, сервисной экономике и прочих элементах цифровой трансформации. Чтобы не запутаться в терминах, поясним, что под экосистемой специалисты понимают процесс взаимодействия участников между собой, а платформа – это не что иное, как технология, позволяющая поддерживать это взаимодействие.
Как сказал директор Центра цифровой трансформации Московской школы управления Сколково Николай Верховский, цифра ради цифры никому не нужна. Цифра необходима для того, чтобы достичь новых результатов. Именно на основе цифровых технологий строятся такие бизнес–модели, которые раньше были невозможны. Причем самая перспективная бизнес–модель – это модель, построенная как платформа. Достаточно сказать, что самые дорогие компании мира – это платформы.
Чем же так привлекательны для бизнеса цифровые платформы? Они позволяют компаниям выйти на траекторию экспоненциального роста, пояснил Николай Верховский. Сегодня два региона конкурируют между собой по количеству платформ – это Северная Америка (64 платформы с капитализацией свыше 3 трлн долл.) и Азия (82 платформы с капитализацией свыше 930 млрд долл.). По понятным причинам центрами концентрации платформенных бизнесов являются крупные города США и Китая, где сосредоточено более 80% общей капитализации платформенных компаний. Например, в Сан–Франциско – 44 компании, в Пекине – 30.
Платформы могут развиваться в любой отрасли, при любой организационной структуре. Сегодня на первом месте по количеству платформ стоят электронная коммерция и маркетплейс, далее идут финтех, ПО и сервисы, социальная сфера и мессенджеры, медиа, транспорт.
По словам управляющего директора Accenture Digital в России Ларисы Мальковой, капитализация топ–15 компаний с цифровыми платформами превысила 2,6 трлн долл. Как показывают исследования, 42% компаний еще не используют все возможности цифровых платформ, поэтому такие технологии имеют большой потенциал развития.
«В основе каждой платформы лежит очень простая идея: организовать взаимодействие между производителем и потребителем в цифровом пространстве, – продолжила Лариса Малькова. – Цифровая платформа позволяет пользователю стать частью экосистемы. При этом для экономики цифровых платформ характерна консолидация, которая в отсутствие регулирования в пределе может привести к монополизации».
На онлайн–платформе Secuteck ADAPT состоялся семинар, посвященный цифровым интеллектуальным системам безопасности, основанным на 4D–ГИС. Консорциум «Интегра–С» подготовил концепцию цифровизации, основанную на применении цифровых клонов и 4D–ГИС. Программно–аппаратные решения компании уже внедрены более чем на 3000 объектах различных отраслей, в том числе и в транспортном комплексе. Одно из направлений компании связано с разработкой концепции безопасности как отдельных предприятий, так и города или региона.
Речь идет об интеграционной платформе «Интегра 4D–Планета Земля» для реализации проектов «Умный/Безопасный город», о которой рассказал генеральный директор ЗАО «Интегра–С» Владимир Куделькин: «Интеграционная платформа экосистемы умных сервисов управления ресурсами – это геоинформационная система (ГИС) высокого уровня, в которой все компоненты системы мониторинга (видеокамеры, датчики, приборы и др.) привязаны к географическим координатам Земли и времени. Таким образом, мы получаем виртуальный 4D–мир с объективной реальностью. Система применима для работы как с небольшими объектами, например, одиночными зданиями или подвижными средствами, так и с территориально протяженными объектами, такими как города, регионы, государства».
Немаловажно и то, что данная платформа предполагает применение операционной системы (ОС) с открытыми исходными кодами (Linux, Astra Linux, «Эльбрус» и др.), в отличие от программного обеспечения (ПО), разработанного и реализуемого с использованием закрытых исходных кодов.
По оценкам Владимира Куделькина, засилье такого ПО в РФ достигает 97%. «Эти программы целенаправленно созданы для нанесения ущерба и вреда их пользователям. Главенствующее положение здесь занимает Microsoft Corporation. Массовое применение этого ПО ставит под угрозу безопасность информационного пространства страны и делает национальную экономику и безопасность РФ уязвимыми от политического настроения поставщиков и «модераторов» такого ПО», – отметил он.
Наша страна взяла курс на импортозамещение. Необходимо уходить от вредоносного ПО, в том числе и в IT–сфере, особенно если это касается пользователей бюджетных организаций. В качестве примера можно привести Китай, где на правительственном уровне решено заменять в год до 15% ОС Windows на Linux. Да и страны Западной Европы развивают этот тренд: в Германии более 65% коммерческих компаний используют свободное ПО, во Франции – 67%, в Норвегии – более 50%, а в Финляндии СПО используют более 80% частных компаний.
Эксперт убежден в том, что необходимо поставить жесткий заслон перед подобными Windows программными продуктами, чтобы не оказаться в программно–аппаратном рабстве иностранных поставщиков. Именно поэтому компания «Интегра–С» приняла решение о разработке и установке программных продуктов только на основе открытых исходных кодов и использовании открытых протоколов, что делает невозможными установку шпионского программного обеспечения и прослушку, исключает возможность утечки информации. Кроме того, использование открытых протоколов обмена данными устройств и программных продуктов позволяет интегрировать ПО и оборудование разных производителей в единый аппаратно–программный комплекс. В противном случае объединить разрозненные устройства и подсистемы в единый АПК невозможно.
Но вернемся к интеграционной платформе «Интегра 4D–Планета Земля». По словам Владимира Куделькина, она осуществляет сбор, обобщение и анализ информации о состоянии и событиях на объектах в режиме реального времени. С ее помощью уполномоченные лица системы безопасности получают все необходимые данные, имеющиеся в базах данных системы и базах данных спецслужб, а также рекомендации по действиям в сложившейся обстановке.
Электронные паспорта объектов, полученные с помощью этой системы, позволяют всем заинтересованным службам дистанционно получать исчерпывающую информацию о состоянии объекта, наличии в нем людей, путях эвакуации и конфигурации внутренней системы безопасности.
Эта система успешно применяется на транспорте, например, на Крымском мосту, в акватории пяти морских портов полуострова (Севастополь, Керчь, Ялта, Феодосия, Евпатория). Системой оснащены более 300 объектов РЖД на территории РФ – железнодорожные вокзалы, ситуационные центры, вагонно–ремонтные депо, мосты, тоннели, парки, подстанции, более 47 морских портов и 20 гидроузлов. Не остались без внимания и аэропорты, где с ее помощью осуществляется контроль за движением самолета на посадочной полосе и правильностью его парковки, за маршрутом машины, разгружающей багаж, определяется территориальное нахождение работников аэропорта.
В целом «Интегра 4D–Планета Земля» позволяет объединить неограниченное количество объектов в единую систему безопасности, что обеспечивает комплексную защиту объектов транспортной инфраструктуры.
А вот еще один пример применения цифровых платформ, о чем рассказал заместитель генерального директора по бизнес-девелопменту компании Ctrl2GO Игорь Селезнев. Ctrl2GO разработала ряд цифровых решений для АО «Трансмашхолдинг» — лидера на рынке транспортного машиностроения России. В продуктовой линейке холдинга – 73 модели локомотивов, электропоездов, вагонов метро, на сети РЖД обслуживаются 15 тыс. локомотивов.
Как выглядит трансформация бизнес–модели машиностроительной группы? «Раньше это были два отдельных направления – capeх и opex, когда одна структура поставляет оборудование, другая – его обслуживает. Модель, по которой мы сейчас работаем, – поставка техники на условиях контракта жизненного цикла + сервис (capex + opex). Следующий этап – продажа услуги работы машины, то есть только opex, – пояснил Игорь Селезнев. – Для того чтобы осуществить этот переход, нам, во–первых, необходимо знать, что происходит с нашими машинами, то есть нужны данные, во–вторых, необходимо заниматься снижением рисков – в сервисе и ремонте, в удовлетворенности потребителей, безопасности. Все это вместе взятое должно привести к эффекту сокращения стоимости владения».
С этой целью была создана платформа Ctrl4maintenance для управления парком машин для средних и крупных предприятий, с помощью которой обслуживается около 30% локомотивного парка РЖД (это 70 млн часов мониторинга). Принципиально важно, что эта платформа может обслуживать множество клиентов и разные типы машин, она легко интегрируется с производственными системами предприятий.
Отвечая на вопрос, какие ожидаются эффекты от внедрения платформенной бизнес–модели, Игорь Селезнев отметил: «Если прежняя бизнес–модель ставила цель произвести и продать лучшую машину/деталь/станок, то новая модель предполагает управление цифровой платформой, которая ориентирована на то, чтобы поддержать переход от модели владения основным средством к покупке услуги (opex) и создать технологическую основу повышения эффективности сервисных и эксплуатирующих компаний».
Скажем больше: за счет внедрения цифровых технологий в управление городской инфраструктурой можно создать прототип реального города для анализа его реакции на возможные изменения и внешние воздействия. Речь идет о платформе «Цифровой двойник города», которая включает в себя городское управление, «умное» ЖКХ, инновации для городской среды, «умный» городской транспорт, интеллектуальные системы безопасности.
Такой цифровой двойник создан в Новомосковске Тульской области. Город стал пилотным проектом наряду с Тулой, где внедряется система «Умный город». Основная цель проекта – повышение качества жизни горожан за счет внедрения цифровых технологий в управление городской инфраструктурой и процедуры принятия решений по развитию городов. Суть в том, что вся городская жизнь: здания, ЖКХ, дороги, видеокамеры, – объединены в единую сеть. На основе анализа работы всех систем можно смоделировать различные варианты развития событий.
Например, с помощью интеллектуальной транспортной модели можно проводить анализ транспортных маршрутов, оценивать загруженность дорог, оптимизировать движение, чтобы ликвидировать пробки. Система включает в себя установку «умных» светофоров, остановок с электронными информационными табло, «умный» паркинг. Таким образом, цифровая модель города объединяет разрозненные системы мониторинга и управления для оперативного реагирования на любые ситуации.

Татьяна ЛАРИОНОВА,
обозреватель «ТР»

Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных / Хабр

Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощности компании Google для изучения самых разнообразных проблем: потерь лесов, засухи, стихийных бедствий, эпидемий, продовольственной безопасности, управления водными ресурсами, изменения климата и защиты окружающей среды. Чтобы избежать путаницы в названиях, сразу определим, что Google Earth (он же — Google Планета Земля) и Google Earth Engine — это два разных продукта. Первый, не требуя от пользователей особых компьютерных навыков, предназначен для визуализации спутниковых снимков и позволяет путешествовать и исследовать мир, взаимодействуя с виртуальным глобусом. Второй, которому посвящена эта статья, — это прежде всего инструмент для анализа данных. Использование Earth Engine предполагает знание прикладной области и умение писать программный код. Ссылка на официальный сайт проекта.

Earth Engine — платформа уникальная, поскольку расширяет возможности не только учёных, занимающихся дистанционным зондированием Земли, но и более широкой аудитории, которой не хватает технических возможностей для использования традиционных инструментов обработки больших данных. До появления Earth Engine анализом больших геоданных могли заниматься лишь узкопрофильные специалисты с доступом к высокопроизводительным вычислительным ресурсам.

По личному опыту можем сказать, что даже в англоязычной профессиональной среде про Earth Engine знают пока немногие, а в России и СНГ платформу используют единицы. По этой теме во всём рунете есть только короткая заметка 2012 года на Хабре. Для исправления ситуации мы решили начать серию публикаций, посвящённых Earth Engine. Начнём с обзора того, чем является эта платформа, какие значимые проекты на ней уже сделаны, и что можно почитать по этой теме.

1. Немного истории
2. Технический обзор платформы
   2.1. Каталог данных
   2.2. Архитектура системы
   2.3. Модели данных
   2.4. Функции
   2.5. Модели распределения данных
   2.6. Производительность и масштабируемость
   2.7. Существующие проблемы и перспективы развития
3. Расширение возможностей платформы
   3.1. Конструктор приложений Earth Engine Apps
   3.2. Расширение для QGIS
4. Примеры проектов на Earth Engine
5. Справка и обучение
6. Поддержка
   6.1. Сообщество пользователей
   6.2. Связь с разработчиками
7. Альтернативы Earth Engine
8. Итог

В 2009 году на Международной конференции ООН по изменению климата в Копенгагене компанией Google был представлен новый технологический прототип, который позволял осуществлять глобальный онлайн-мониторинг изменений лесного покрова Земли. Тогда образец был доступен для тестирования лишь небольшому числу партнёров компании.

В 2010 году на следующей конференции ООН по изменению климата в Канкуне, в рамках Лаборатории Google, инкубатора идей для новых сервисов, был запущен проект Earth Engine. В то время, набор имеющихся в нём данных ограничивался коллекцией снимков программы дистанционного зондирования Земли Landsat, но уже этого было достаточно для получения впечатляющих результатов по глобальной оценке изменений лесов и проявления интереса к разработке Google.

Широкая общественность обратила внимание на Earth Engine в 2013 году, когда в СМИ начали появляться публикации с анимациями многолетних изменений земной поверхности. Уничтожение лесов Амазонки, таяние ледников Аляски, разрастание мегаполисов и многое другое поразило публику своей красотой и драматизмом.

В 2016 году запускается проект Google Earth Timelapse — это такая галерея самых зрелищных изменений, произошедших на поверхности Земли, которая активно освещалась в СМИ, что также не могло не привлечь внимание публики. Именно с этого момента авторы данной статьи и узнали о существовании платформы Earth Engine. По графику ниже видно, что стабильный рост поисковых запросов «Google Earth Engine» начинается именно с 2016 года.

Динамика популярности поискового запроса «Google Earth Engine» c 1 января 2009 года по 16 апреля 2020 года. Пик в 2010 году соответствует Международной конференции ООН по изменению климата, когда платформа Earth Engine была впервые представлена; в 2013 — масштабным публикациям в СМИ; в 2016 — запуску портала Google Earth Timeseries. После этого популярность платформы только растёт. Источник: Google Trends

И хотя интерес широкой аудитории к Earth Engine в свете проблем окружающей среды — вещь довольно непостоянная, научное сообщество быстро взяло эту платформу на вооружение. Так, количество публикаций в рецензируемых журналах, а также в материалах различных конференций, стало неуклонно расти. В 2017 году в авторитетном журнале Remote Sensing of Environment была опубликована статья от разработчиков платформы — Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, которая на сегодняшний день даёт наиболее целостное и подробное описание работы этой системы.

Динамика количества публикаций, связанных с Google Earth Engine, рассчитанная по информации из наукометрической реферативной базы данных Scopus, охватывающей научно-исследовательскую литературу со всего мира.

К концу 2019 года каталог Earth Engine объёмом 29 петабайт содержал более 600 различных наборов данных, а скорость пополнения информации достигла одного петабайта в месяц. В том же году в Калифорнии прошла конференция Geo for Good Summit 2019, объединившая пользователей Google Earth Engine и участников Google Earth Outreach, инициативы по продвижению идей защиты окружающей среды. Это было масштабное мероприятие, на котором учёные, некоммерческие организации и другие участники собрались для обсуждения проектов по положительному влиянию на нашу планету и её жителей. Посмотрите на выступление Ребекки Мур и Мэтта Ханчера из Google, где они разбирают серию проектов Google Earth и отдельно рассказывают про Earth Engine.

Таким образом, с момента запуска Earth Engine прошло уже 10 лет, и мы можем смело сказать, что платформа стала зрелым продуктом. И, что не менее важно, вокруг неё выросло активное сообщество пользователей.

Этот раздел содержит выдержки из статьи N. Gorelick, M. Hancher, M. Dixon, S. Ilyushchenko, D. Thau, and R. Moore, “Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone,” Remote Sensing of Environment, vol. 202, pp. 18–27, 2017 с нашими дополнениями и изменениями.

Как мы уже упомянули, Earth Engine — это многопетабайтный каталог данных, интегрированный с высокопроизводительным кластером серверов для параллельных вычислений. Доступ к системе и управление осуществляется через интерфейс прикладного программирования (API). Пользователь создаёт сценарии обработки данных в интерактивной среде разработки на JavaScript API, которая называтеся редактором кода (Code Editor) и обеспечивает оперативное создание прототипов и визуализацию результатов «на лету». То же самое можно выполнять и через Python API в локальной среде на своём компьютере или через облачные блокноты Google Colab. В каждом из вариантов основные вычисления выполняются на серверах Google.

Каталог Earth Engine содержит множество общедоступных наборов геопространственных данных:

• Космо- и аэрофотоснимки, сделанные в различных диапазонах электромагнитного спектра
• Модели прозноза погоды и параметры климата
• Карты земного покрова
• Топографические и социально-экономические наборы данных
• Различные параметры окружающей среды (например, влажность почвы или исходящее тепловое излучение Земли)

Все эти данные предварительно приводятся во внутренний формат системы. Он сохраняет тип исходных данных и метаданные, обеспечивая при этом эффективный доступ к информации, и устраняет технические барьеры, связанных с параллельной обработкой больших объёмов данных. Пользователи могут заправшивать и анализировать данные из общедоступного каталога, или же загружать свои собственные. Доступ к Earth Engine API осуществляется либо через библиотеку Python, либо через веб-IDE, построенный поверх клиентской библиотеки на JavaScript.

Редактор кода Earth Engine — это интерактивная веб-среда разработки на JavaScript.

Блокнот Google Colab в котором происходит интерактивный анализ данных через Python API.

По нашему опыту, для начинающих пользователей лучше подходит использование API на JavaScript, так как он хорошо документирован, для него доступно много обучающих материалов, а главное — не требуется предварительной настройки среды. Авторизация и настройка среды для визуализации происходят автоматически при запуске редактора кода в браузере. Применение Python API требует от пользователя хорошего знания архитектуры Earth Engine и понимания клиент-серверной модели программирования с её особенностями. Так, нельзя смешивать вызовы библиотеки Earth Engine с некоторыми языковыми конструкциями локальной среды. Также при использовании Python API для отрисовки результатов потребуется настроить среду визуализации, например, с помощью библиотеки Folium. Так что в целом мы советуем начать освоение платформы с JavaScript API, а затем, когда вы почувствуете себя «продвинутым» пользователем, переходить к Python API, который может предоставить более гибкие возможности по обработке данных из каталога Earth Engine.

Для использования Earth Engine необходимо иметь аккаунт Google, после чего пользователь может запросить доступ к платформе на странице создания учётной записи Earth Engine. Прежде чем приступить к работе, необходимо подождать, пока ваш аккаунт будет одобрен. Обычно письмо с подтверждением приходит в течение нескольких часов или даже минут, однако процесс одобрения заявки может занять и большее время.

Предшествующий опыт в ГИС, дистанционном зондировании и разработке скриптов облегчает начало работы, но эти знания не являются строго обязательными, а руководство пользователя Earth Engine ориентировано на начинающих пользователей. Также на официальном сайте проекта размещены учебные пособия, примеры, обучающие видео, справочники функций и учебные программы, ссылки на которые даны в конце статьи в разделе «Справка и обучение».

Ещё раз подчеркнём, что помимо общего каталога геоданных, Earth Engine позволяет загружать и использовать собственные наборы данных. Результаты работы могут быть выгружены для автономного использования, например, в Google Drive.

2.1. Каталог данных

Общедоступный каталог данных Earth Engine (Earth Engine Data Catalog) представляет собой огромный архив часто используемых наборов геопространственных данных. Большая часть каталога состоит из изображений дистанционного зондирования Земли, включая весь архив миссии Landsat (а это почти полвека наблюдений), а также полные архивы данных от европейских спутников Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3, Sentinel-5P с различными уровнями обработки, климатические прогнозы, данные о земном покрове, геофизические, экологические и социально-экономические наборы данных. В каталоге есть удобный инструмент поиска, включая поиск по тегам.

Каталог обновляется со скоростью около 6000 сцен в день для активных миссий дистанционного зондирования. Пользователи могут запрашивать добавление новых наборов данных в общедоступный каталог (об этом далее — в разделе «Поддержка») или загружать свои личные данные через REST-интерфейс с помощью инструментов на основе браузера или командной строки и делиться с другими пользователями или группами пользователей по своему усмотрению.

Общедоступный каталог данных Earth Engine.

2.2. Архитектура системы

Earth Engine построен на основе набора технологий, доступных в среде дата-центров Google:

Earth Engine также взаимодействовал с Google Fusion Tables, работа которого была остановлена в 2019 году.

На рисунке ниже представлена упрощенная архитектура системы. Редактор кода Earth Engine (Code Editor) и сторонние приложения используют клиентские библиотеки для отправки интерактивных или пакетных запросов в систему через REST API. Запросы «на лету» обрабатываются серверами переднего плана (фронтенды), которые направляют сложные подзапросы на главные узлы, распределяющие вычисления среди пула рабочих вычислительных узлов. Система пакетных вычислений работает аналогичным образом, но использует FlumeJava для управления распределёнными вычислениями. Поддержкой обеих вычислительных систем занимаются службы данных, включающие, например, базы фондов данных, которые содержат метаданные для каждого изображения и обеспечивают эффективную фильтрацию данных. Программное обеспечение Borg для управления всем кластером контролирует каждый компонент системы, и каждый сервис распределён по нагрузке между несколькими вычислительными серверами. Отказ любого отдельного рабочего узла просто приводит к тому, что вызывающая сторона переиздает запрос.

Упрощённая архитектура Earth Engine. Оригинал схемы опубликован в N. Gorelick et al. / Remote Sensing of Environment 202 (2017) 18–27; мы удалили упоминание закрытого в 2019 г. сервиса Fusion Tables из блока хранилищ данных.

Пользователи создают запросы к Earth Engine, используя функции, взятые из библиотеки API. На момент написания этой статьи (апрель 2020 года), это более чем 1500 функций, которые варьируются по сложности от простых математических операций до машинного обучения, мощных геостатистических инструментов и операций обработки изображений. Библиотека позволяет легко осуществлять операции между изображениями с использованием растровой алгебры и поддержкой функций более высокого порядка: map() и iterate(), которые позволяют применять произвольные функции к коллекциям изображений. Для вычисления статистики по коллекциям изображений применяется оператор свёртки reduce(), который, к примеру, может аггрегировать данные методом скользящего окна. Полный список всех функций доступен в справочном руководстве Earth Engine API Reference.

2.3. Модели данных

Earth Engine использует простую и максимально общую модель данных, основанную на двумерных растровых каналах, собранных в контейнеры «изображений» (Image). Пиксели в каждом канале должны быть однородными по типу данных, разрешению и проекции. Однако каналы в одном изображении-контейнере могут иметь разные типы данных или даже проекции, а сами изображения могут содержать любое количество каналов. Каждое изображение также может иметь связанные метаданные вида «ключ/значение», содержащие такую информацию, ​​как местоположение, время создания данных и условия, при которых изображение было получено или обработано. Изображения, объединённые по смыслу, например, изображения от одной съёмочной аппаратуры спутника, группируются и представляются в виде «коллекции изображений» (ImageCollection). Коллекции предоставляют функционал для быстрой фильтрации и сортировки по определённым пространственным, временным или другим критериям, которые облегчают пользователям выбор данных среди миллионов отдельных изображений. Например, с помощью методов фильтрации коллекций пользователь может легко выбрать мультиспектральные снимки со спутника Landsat-8, покрывающие территорию Московской области и полученные в период с июня по август за 2019 и 2020 годы, с облачным покровом менее 10%.

Изображения, загруженные в Earth Engine, предварительно обрабатываются для обеспечения быстрого и эффективного доступа. Сначала они нарезаются на тайлы в исходной проекции и разрешении и сохраняются в производительной и реплицированной тайловой базе данных. Стандартный размер тайла в 256×256 пикселей был выбран в качестве практического компромисса между загрузкой ненужных данных и затратами на дополнительные операции чтения. В отличие от традиционных систем типа «куб данных» (data cube), этот процесс ввода данных сохраняет информацию: изображения всегда хранятся при исходной проекции, пространственном и радиометрическом разрешении. Это позволяет избежать ухудшения качества данных, которое было бы присуще при ресемплинге всех изображений к фиксированной сетке, которая может быть, а может и не быть подходящей для каждого конкретного применения.

Цельные изображения в Earth Engine разделяются на тайлы. Во время вычислений извлекаются только необходимые отдельные тайлы, что экономит ресурсы системы. Перепроецирование в выходную проекцию осуществляется в самом начале обработки данных.

Кроме того, чтобы обеспечить быструю визуализацию во время разработки пользователем алгоритмов, для каждого изображения создается пирамида тайлов, которые имеют уменьшенное разрешение и также хранятся в тайловой базе данных. Каждый уровень пирамиды создаётся путем уменьшения размера изображения в два раза, и так до тех пор, пока всё изображение не поместится в один тайл. При ресемплинге каналы изображения с непрерывными данными обычно усредняются, а каналы, в которых хранятся дискретные данные (например, номера категорий в картах земного покрова), выбираются с использованием семплинга по моде, минимальному, максимальному или фиксированному значению. Когда часть данных из изображения запрашивается для вычисления с уменьшенным разрешением, из тайловой базы данных извлекаются только соответствующие тайлы с наиболее подходящим уровнем пирамиды. Такое масштабирование со степенью двойки позволяет готовить данные в различных масштабах без значительных затрат на хранение и соответствует общим схемам использования в веб-картографии.

2.4. Функции

Основную часть функций библиотеки, созданных для обработки изображений, составляют алгебраические попиксельные операции, которые оперируют пикселами внутри каналов (per-band basis) или соответствующими пикселами разных каналов (band-to-band basis), охватывая целочисленные математические вычисления и вычисления с плавающей точкой, логические сравнения, манипулирование битами, преобразования типов данных, замену значений по условию и операции над многомерными массивами. Также включены общие функции управления пикселями, такие как поиск в таблице (table lookup), кусочно-линейная интерполяция, полиномиальная оценка и вездесущая нормализованная разность. Библиотека использует несколько уже существующих инструментальных средств машинного обучения, чтобы обеспечить лёгкий доступ к более чем 20 типам контролируемой классификации, регрессии и неконтролируемой классификации (кластеризации), а также операциям с матрицами несоответствий для оценок точностей. Для задач машинного зрения доступны обычные оконные операции на основе ядра (kernel), такие как свёртка, морфологические операции, анализ расстояний и текстур, а также простые операции на основе соседства, такие как градиент, наклон, аспект и связность. Другие возможности включают в себя операции с метаданными изображения и каналами, манипуляции с проекцией и ресемплингом, маскирование и обрезку, смещение и корегистрацию изображения по отношению к другому, а также множество специализированных инструментов, общих для сферы дистанционного зондирования, включая операции спектрального разложения (spectral unmixing), наращивание пикселей (region growing) и картирования стоимости (cost mapping).

Безоблачная мультиспектральная мозаика территории Панамы, полученная в Earth Engine в результате обработки 1239 спутниковых снимков Landsat-8. Для её создания для каждого пиксела был применён набор операций с целью отсеять облачные данные и извлечь медианное значение данного пиксела в стеке снимков. Центр ДЗЗ РУДН, 23 апреля 2019 г.

Любые функции из библиотеки могут быть использованы в алгоритмах, которые пользователь желает выполнить. Описание алгоритма конвертируется в ориентированный ациклический граф (ОАГ), в котором каждая вершина представляет выполнение отдельной функции или метода доступа к данным и содержит пары ключ/значение именованных аргументов функции. По сути, это чисто функциональная среда программирования, и Earth Engine использует стандартные методы, обычно применяемые в функциональных языках, такие как ссылочная прозрачность и ленивые вычисления, для существенной оптимизации и повышения эффективности.

Пользователи пишут программы для Earth Engine, используя для этого клиентские библиотеки, доступные для языков Python и JavaScript, которые позволяют описывать обработку графов с применением знакомой многим парадигмы процедурного программирования. Клиентские библиотеки предоставляют собой прокси-объекты для изображений (ee.Image), коллекций (ee.ImageCollection) и других типов данных, таких как числа (ee.Number), строки (ee.String), геометрии или векторные объекты (ee.Geometry) и списки (ee.List). Пользовательские сценарии управляют этими прокси-объектами и записывают цепочку операций, собирая их в ОАГ, который и выражает полное вычисление.

Через последовательность графовых преобразований эти ОАГ затем отправляются в вычислительный кластер Earth Engine. Подграфы «жадно» упрощаются за счёт немедленных расчётов, где это возможно, чтобы избежать избыточных вычислений. Например, подграф, представляющий 3+7, будет немедленно упрощён до значения 10. Другие вершины в графе раскладываются на несколько: например, когда оценивается точка графа, которая ссылается на коллекцию изображений, то она расширяется до последовательности изображений, которые будут использоваться партиями при последующих операциях обработки. Вершины, которые представляют сложные операции обработки, могут использовать любую из нескольких стратегий распределённой обработки, описанных далее в разделе «Модели распределения данных».

Earth Engine разработан для поддержки быстрого интерактивного просмота и анализа пространственных данных, что позволяет пользователю перемещаться по карте и масштабировать результаты для просмотра определённой части изображения за один раз. Чтобы оптимизировать данный процесс, Earth Engine использует ленивую модель вычислений, которая позволяет рассчитывать только те части (тайлы) вывода, которые необходимы для выполнения текущего запроса. Наглядный пример: пользователь может захотеть вычислить разницу между двумя сезонными составными изображениями (композитами), чтобы выделить изменения в фенологии или снежном покрове.

Упрощённый образец этого можно показать, используя клиентскую библиотеку Earth Engine для вычитания двух композитных изображений. Для этого в веб-редакторе кода надо запустить следующий сценарий на языке JavaScript:

// Вычисление разницы медианных композитов между двумя сезонами
collection = ee. ImageCollection("LANDSAT8")
winter = collection.filter(ee.Filter.calendarRange(11, 1, "month"))
summer = collection.filter(ee.Filter.calendarRange(6, 8, "month"))
diff = summer.median().subtract(winter.median())

Этот код создает две отфильтрованные коллекции:

1. winter: все изображения Landsat-8, снятые в ноябре, декабре и январе за все годы
2. summer: все изображения Landsat-8, снятые в июне, июле и августе за все годы

Чтобы минимизировать влияние облаков и теней облаков, для каждого канала в каждой коллекции вычисляется промежуточное медианное значение median(), после чего полученные композиты вычитаются для вычисления изменений между ними.

Ориентированный ациклический граф, представляющий вычисление для кода выше. N. Gorelick et al. / Remote Sensing of Environment 202 (2017) 18–27.

Традиционная «неленивая» вычислительная среда может начать расчёт пикселей для одного или обоих композитов, как только будет обработано выражение, что обычно требует, чтобы входные наборы данных были предварительно подготовлены в одной проекции, сведены к одному разрешению и области пространства.

Вместо этого Earth Engine использует другой подход: он откладывает вычисление выходных пикселей, пока не узнает больше о контексте, в котором они нужны. Например, если результат отображается на интерактивной карте, то уровень масштабирования карты и границы просмотра могут динамически определять проекцию и разрешение выходных данных и могут ограничивать вычисление пикселей только теми, которые доступны для просмотра в окне карты. С другой стороны, если результат используется в качестве входных данных для другого вычисления, тогда оно может запросить соответствующую проекцию, разрешение и границы для необходимых пикселей. Эта информация используется для автоматической повторной выборки и перепроецирования входных данных «на лету», что позволяет быстро визуализировать результаты. Либо для использования этого выражения в более сложных вычислениях, не требуя от пользователя предварительного указания, какие пиксели из этого будут необходимы. Перепроецирование и ресемплинг в запрошенную картографическую проекцию по умолчанию выполняется над входными данными методом ближайшего соседа, выбирая пиксели из самого близкого уровня пирамиды наивысшего разрешения для каждого входного изображения, чтобы сохранить спектральную целостность данных. Однако пользователь имеет возможность явно задавать параметры перепроецирования, включая выбор билинейной или бикубической интерполяции.

Подход к вычислениям в Earth Engine поощряет интерактивный и итеративный режим исследования данных и разработки алгоритмов. Как только пользователь разработал алгоритм, который он хотел бы масштабировать на бóльшую территорию, он может отправить запрос на пакетную обработку (batch-processing request) в Earth Engine, чтобы вычислить полный результат и материализовать его либо как изображение в окне карты редактора кода, либо сохранить на свой компьютер в виде геопривязанного Tiff-файла, таблицы, графика или видеофайла с анимацией. Сохранение обычно осуществляется через экспорт результатов в личный Google Drive пользователя.

2.5. Модели распределения данных

Функции в библиотеке Earth Engine используют несколько встроенных моделей распараллеливания и распределения данных для достижения высокой производительности. Каждая из этих моделей оптимизирована для разных схем доступа к данным.

2.5.1. Тайлы изображений

Многие операции растровой обработки, используемые в дистанционном зондировании, являются локальными: вычисление любого конкретного выходного пикселя зависит только от входных пикселей на некотором фиксированном расстоянии. Примеры таких попиксельных операций включают растровую алгебру в многоканальных изображениях или спектральное разложение, а также операции в окрестности, такие как свёртка или анализ текстуры. Эти функции могут быть легко применены параллельно путём разделения изображения на тайлы и обработки каждого тайла независимо от других. Вычисление каждого выходного тайла обычно требует извлечения только одного или небольшого количества тайлов входных данных. Этот факт в сочетании с уровнями пирамид входных изображений и адекватным кэшированием позволяет быстро вычислять результаты в любом требуемом масштабе и проекции. Как было упомянуто ранее, входные данные перепроецируются «на лету» для соответствия запрошенной выходной проекции. Однако, если пользователь решает, что использование входных данных с уменьшенным разрешением или с изменённой проекцией нежелательно, он может явно указать входную проекцию и масштаб для вычислений.

Пирамиды представляют собой серию изображений с пониженным пространственным разрешением. Каждый последующий слой пирамиды подвергается ресемплингу (понижающей дискретизации) в масштабе 2:1.

Большинство операций на основе тайлов реализованы в Earth Engine с использованием одной из двух стратегий, в зависимости от их вычислительной стоимости. Затратные операции и операции, которые значительно выигрывают от одновременного вычисления всего тайла сразу, записывают результаты в выходной буфер размером с тайл. Размер этих тайлов обычно составляет 256×256 пикселей, чтобы соответствовать размеру тайлов предварительно обработанных входных данных.

Незатратные попиксельные операции осуществляются с использованием интерфейса pixel-at-time (пиксель-за-раз), в котором операции обработки изображения непосредственно вызывают друг друга в графе. Эта схема предназначена для использования преимуществ того, что эти операции выполняются в среде виртуальной машины Java с динамическим JIT-компилятором, который извлекает и компилирует последовательности повторяющихся вызовов функций. В результате во многих случаях произвольные цепочки примитивных операций с изображениями, таких как растровой алгебры, могут выполняться почти так же эффективно, как и скомпилированный вручную код.

2.5.2. Пространственная агрегация

Так же как некоторые категории вычислений являются локальными, другие по своей природе нелокальны: например, вычисление региональной или глобальной статистики, преобразование растра в вектор или выборка изображения для обучения классификатора. Эти операции, или их части, часто могут выполняться параллельно, но для вычисления конечного результата требуется объединить множество промежуточных результатов. Так, вычисление среднего значения всего изображения может быть выполнено путём деления всего изображения на фрагменты, вычисления сумм и параллельного подсчета среднего по каждому фрагменту, а затем суммирования этих частичных сумм и подсчётов среднего для получения конечного результата.

В Earth Engine эти типы вычислений выполняются как распределённые процессы, использующие модель Scatter/Gather (разброс/сбор). Пространственная область, в которой должна выполняться агрегация, делится на подрегионы, которые назначаются рабочим узлам в распределённом кластере. Каждый рабочий узел получает или вычисляет входные пиксели, в которых он нуждается, а затем выполняет требуемую операцию накопления, чтобы рассчитать промежуточные результаты. Эти результаты отправляются обратно в главный узел, который объединяет их и преобразует в окончательный результат. Например, при вычислении среднего значения каждый рабочий узел будет вычислять суммы и количество значений, а главный узел собирает и суммирует эти промежуточные результаты, и конечным результатом будет общая сумма, делённая на общее количество.

Эта модель очень похожа на традиционную MapReduce, однако пользователь не обязан знать об этой реализации и должен только указать проекцию карты, разрешение и пространственную область, в которой будет выполняться операция, которая, в свою очередь, определяет количество подрегионов и сетку, где будут вычисляться входные пиксели. Чаще всего каждый подрегион кратен размеру входного тайла по умолчанию (обычно 1024×1024 пикселей), чтобы минимизировать издержки удалённого вызова процедур во время этих вычислений. Однако из-за большого диапазона вычислительных сложностей промежуточных продуктов, которые пользователи могут пытаться агрегировать, в систему были введены элементы управления, позволяющие пользователям корректировать это кратное число, если этого требуют их вычисления, например, из-за ограничений памяти на один рабочий узел.

2.5.3. Потоковые коллекции

Другой распространенной операцией при обработке больших наборов данных дистанционного зондирования является анализ временных рядов (time series analysis). Те же самые статистические операции агрегации, которые могут применяться в пространственном домене к изображению, также могут применяться и во временном домене к изображениям в коллекции. В этом случае цель операции — вычислить статистику по пикселям для каждого стека изображений во времени (временного ряда). Эти операции выполняются с использованием комбинации тайлов и агрегации. Каждый выходной тайл изображения рассчитывается параллельно с использованием ленивых вычислений, как описано выше. Внутри каждого тайла операция агрегации выполняется для каждого пикселя. Тайлы пиксельных данных из изображений во входной коллекции запрашиваются партиями и «транслируются» (stream) по одному через агрегаторы для каждого пикселя. Как только все входные данные, которые пересекают выходной тайл, были обработаны, окончательное преобразование применяется к каждому пикселю для генерации выходного результата.

Эта модель распределения может быть быстрой и эффективной для агрегаторов, которые имеют небольшое промежуточное состояние (например, вычисление минимального значения), но для иных агрегаторов она может быть чрезмерно интенсивной. К примеру, корреляция Пирсона требует сохранения полного ряда данных в каждом пикселе до вычисления окончательного результата. Потоковая передача даже по очень большим коллекциям может быть быстрой, если размер тайла значительно меньше, чем размер полного изображения. Например, весь набор коллекций Landsat-5, -7 и -8, в совокупности содержащий более 5 миллионов изображений, имеет глубину менее 2000 тайлов в любой точке, а в среднем только около 500.

2.5.4. Кэширование и устранение общих подвыражений

Многие операции обработки в Earth Engine могут быть затратными и интенсивными в плане использования данных, поэтому полезно избегать избыточных вычислений. Например, результаты запросов пользователя к карте (перемещение или зумирование) будут вызывать несколько независимых запросов на выходные тайлы, все из которых часто зависят от одного или нескольких общих подвыражений, таких как большая пространственная агрегация или обучение контролируемого классификатора. Чтобы избежать пересчёта значений, которые уже были запрошены ранее, затратные промежуточные результаты сохраняются в распределённом кэше, используя хэш подграфа в качестве ключа кэша.

Хотя возможна ситуация, в которой несколько пользователей совместно используют один элемент в кэше, но ситуация в которой два отдельных пользователя независимо делают одинаковые запросы — крайне маловероятна. Тем не менее, один пользователь часто повторяет одни и те же запросы во время постепенной разработки алгоритма и, таким образом, получает преимущества от этого механизма. Кэш также используется как форма разделяемой памяти при распределённом выполнении одного запроса, где хранятся промежуточные результаты, соответствующие подграфам запроса.

В случае, когда поступают последующие запросы на одно то же вычисление, более ранние вычисления, возможно, уже завершились или всё еще продолжаются. Ранее вычисленные результаты просто извлекаются и возвращаются путём проверки кэша перед началом ресурсоёмких операций. Для обработки случая, когда более ранние вычисления всё еще выполняются, все расчёты отправляются распределенным рабочим узлам через небольшое количество главных узлов. Эти главные серверы отслеживают те вычисления, которые выполняются в рабочем кластере в любой момент. Когда поступает новый запрос, который зависит от того, какие вычисления уже выполняются, этот запрос просто присоединится к исходному запросу, ожидающему завершения вычисления. В случае сбоя главного узла могут быть потеряны дескрипторы выполняемых вычислений, что может привести к запуску избыточных операций, но только в том случае, если запрос повторно запрашивается до завершения существующих.

2.

6. Производительность и масштабируемость

Earth Engine использует преимущества JIT-компилятора Java для оптимизации выполнения цепочек попиксельных операций, которые довольно распространены при обработке изображений. Чтобы оценить прирост эффективности, обеспечиваемый JIT-компилятором, был проведен ряд экспериментов для сравнения производительности трёх моделей выполнения:

1. Выполнение графа вычислений в Java с использованием JIT-компилятора
2. Выполнение графа с использованием аналогичной общей реализации на C++
3. Выполнение тех же самых вызовов напрямую, а не через граф, в специализированном нативном коде C++, что позволило избежать виртуализации функций

Было рассмотрено пять тестовых случаев, каждый из которых проверял граф вычислений различного типа:

1. SingleNode: тривиальный граф с одной вершиной, состоящей из пространственного буфера данных изображения. Этот тест просто вычисляет сумму всех значений в буфере.
2. NormalizedDifference: граф, который вычисляет нормализованную разницу двух входных буферов. Этот сценарий с небольшим графом содержит в общей сложности пять вершин: две входных вершины, одну сумму, одно произведение и одно частное.
3. DeepProduct: граф, состоящий из цепочки 64 вершин произведений, вычисляющий его для 65 входных вершин.
4. DeepCosineSum: граф с той же структурой, что и DeepProduct, где каждая вершина вычисляет более затратную бинарную операцию cos(a+b).
5. SumOfProducts: граф, который вычисляет сумму для всех парных произведений из наборов входных данных. Он имеет 40 входных вершин, 780 вершин произведений и 779 вершин суммирования. Здесь общее количество точек намного больше, чем количество входных вершин, что позволяет оценивать производительность сложных графов, состоящих из примитивных операций на фиксированном количестве входных данных — распространённый в реальном мире сценарий.

Каждый из этих тестов проводился на одном тайле размером 256×256 пикселей, используя конфигурацию, типичную для облачной среды коммерческого дата-центра: однопоточную среду выполнения на процессоре Intel Sandy Bridge с тактовой частотой 2,6 ГГц с отключением всех несущественных системных служб для минимизации шума при профилировании. Результаты, приведенные ниже, показывают, что в 4 из 5 распространённых сценариев Java с JIT-компилятором превосходит аналогичные вычисления на основе динамических графов на C++ примерно на 50%, а в одном случае даже превосходит прямую реализацию на C++.

Результаты тестов эффективности Java JIT против C++. N. Gorelick et al. / Remote Sensing ofEnvironment 202 (2017) 18–27.

2.6.1. Производительность системы

В дата-центре Google нет недостатка в процессорах. В этой среде продуктивность их использования хоть и важна, но не так критична, как способность эффективно распределять сложные вычисления по множеству машин. Большая часть производительности Earth Engine обусловлена ​​его способностью распределять вычисления и управлять большим количеством CPU от имени пользователя. Существует жёсткий верхний предел эффективности, который может быть достигнут с помощью оптимизации кода или запросов, но есть гораздо меньше ограничений на дополнительные вычислительные ресурсы, которые могут быть задействованы.

С целью демонстрации способности Earth Engine горизонтально масштабироваться была проведена серия экспериментов. В рамках тестов две большие коллекции изображений Landsat были перепроецированы в общую картографическую проекцию, агрегированы для каждого пикселя по времени и в пространстве до одного числа при варьировании количества процессоров в тесте. Две коллекции состояли из всех доступных снимков Landsat-8 уровня обработки 1T, полученных с 1 января 2014 по 31 декабря 2016 года, и покрывающих две территории:

• Смежная территория США (Contiguous United States): 26 961 сцена и 1,21 триллиона пикселей
• Африка: 77 528 сцен и 3,14 триллиона пикселей.

Испытания проводились с использованием общих производственных ресурсов в течение нескольких дней и по нескольку раз для выявления естественной изменчивости, вызванной нагрузкой на дата-центр. Результаты показывают почти линейное масштабирование пропускной способности в зависимости от количества задействованных рабочих узлов.

Результаты горизонтального масштабирования. N. Gorelick et al. / Remote Sensing of Environment 202 (2017) 18–27.

2.7. Существующие проблемы и перспективы развития

Одним из преимуществ использования Earth Engine является то, что пользователь почти
полностью отстранён от деталей среды параллельных вычислений. Система обрабатывает и скрывает почти все аспекты управления вычислениями, включая распределение ресурсов, параллелизм, распределение данных и повторные попытки. Эти решения носят исключительно административный характер, и ни одно из них не может повлиять на результат запроса, а только на скорость, с которой он создается. Цена опущения этих деталей заключается в том, что пользователь не может повлиять на них: система несёт полную ответственность за принятие решений о том, как выполнять вычисления. Это приводит к некоторым интересным проблемам как при проектировании, так и при использовании системы.

2.7.1. Трудности масштабирования

Система Earth Engine в целом может управлять чрезвычайно большими вычислениями, но базовая инфраструктура в конечном итоге представляет собой кластеры рабочих серверов нижнего уровня. В этой среде опция конфигурирования произвольно больших машин недоступна, и существует жёсткое ограничение на объём данных, которые можно перенести на любой отдельный сервер. Это означает, что пользователи могут осуществлять большие вычисления только с помощью примитивов параллельной обработки, предоставляемых в библиотеке Earth Engine, и некоторые непараллелизируемые операции просто не могут быть эффективно выполнены в этой среде. Кроме того, необходимость выполнять вычисления с использованием библиотеки Earth Engine означает, что существующие алгоритмы и рабочие процессы пользователя должны быть преобразованы для использования API Earth Engine, чтобы так или иначе задействовать платформу.

API-интерфейс Earth Engine позволяет легко выполнять ресурсоёмкие вычисления. Например, для того, чтобы запросить глобальную агрегацию карты лесного покрова на 800 миллиардов пикселей потребовалось бы всего несколько строк кода Earth Engine: хотя в данном случае вычисления просты (базовое извлечение исходных пикселов из хранилища), требуется значительное количество ресурсов в течение длительного времени. Объединяя операции с большими коллекциями данных в широком диапазоне пространственных масштабов, легко создавать запросы, стоимость которых варьируется на многие порядки, и производить вычисления, которые могут быть нецелесообразны даже в продвинутой среде параллельных вычислений.

Поскольку Earth Engine является общедоступным вычислительным ресурсом, то для того, чтобы пользователи не злоупотребляли платформой, требуются ограничения и другие средства защиты. Для интерактивных сеансов Earth Engine накладывает определённые лимиты. На момент 2017 года они были следующие:

• Максимальная продолжительность запроса: 270 с
• Общее количество одновременных запросов на пользователя: 40
• Количество одновременных выполнений некоторых дорогостоящих операций, таких как пространственные агрегации: 25

Когда запросы вызываются в пакетном режиме, ни одно из интерактивных ограничений не применяется. Однако всё еще применяется ограничение ресурсов каждого рабочего узла, когда запрос включает вычисления на основе тайлов, которые не могут быть переданы потоком или далее распределены с использованием текущей модели данных. Это ограничение памяти не переводится непосредственно в конкретное пространственное или временное ограничение, но общее правило таково: глубина стека в запросе не должна превышать 2000 байтов на пиксель. Текущая система удалённого вызова и кэширования налагает дополнительное ограничение, которое применяется как в интерактивном, так и в пакетном случаях: размер отдельных кэшируемых объектов не может превышать 100 МБ. Этот предел чаще всего достигается, тогда когда вывод операции агрегирования очень велик. Например, при извлечении данных для алгоритма машинного обучения, где он может ограничивать общее количество точек в обучающей выборке (training set).

Пакетные задания (jobs) выполняются независимо друг от друга, что не позволяет им негативно влиять друг на друга, но для предотвращения злоупотреблений ресурсами по-прежнему применяется система общей очереди, и при большой нагрузке задания могут ожидать, пока ресурсы не станут доступными.

2.7.2. Ограничения вычислительной модели

Хотя при обработке данных дистанционного зондирования очень распространены параллельные операции, есть и множество других классов операций, которые не распараллеливаются или не учитываются конструкциями параллельных вычислений, доступными в Earth Engine. Платформа хорошо подходит для вычислений с пиксельными и конечными окрестностями, такими как операции растровой алгебры, морфологические операции, спектральное разложение, анализ текстур, а также длинные цепочки процедур такого рода (от сотен до тысяч). Earth Engine также хорошо оптимизирован для статистических операций, таких как вычисление статистики в стеке временных рядов изображений, что может быть применено к потоковым данным при обработке очень глубоких стеков (миллионы изображений и триллионы пикселей).

Однако Earth Engine плохо справляется с вычислениями, в которых на локальное значение могут влиять произвольно отдалённые входные данные — это операции, которые требуют большого количества данных одновременно: анализ водоразделов, классические алгоритмы кластеризации, обучение многих типичных моделей машинного обучения, анализ методом конечных элементов или агентные модели. Кроме того, модели, завязанные на использование больших объёмов данных, которых еще нет в каталогах Earth Engine, могут потребовать значительных дополнительных усилий для загрузки таких данных.

Подобные вычислительные методы всё еще могут применяться в Earth Engine, но часто с явными ограничениями при масштабировании. Расширение Earth Engine для поддержки новых вычислительных моделей является активной областью исследований и разработок. Пользователи с задачами, которые не соответствуют вычислительной модели Earth Engine, могут выполнять вычисления с помощью других инструменитов облачной платформы Google, чтобы извлечь выгоду из выполнения вычислений близко к базовым данным, но при этом использовать преимущества каталога данных, предварительной и последующей обработки или визуализации в Earth Engine.

2.7.3. Особенности клиент-серверного программирования

Пользователи Earth Engine зачастую не знакомы с моделью программирования типа «клиент-сервер». Клиентские библиотеки Earth Engine созданы с целью предоставить более знакомую процедурную среду программирования, но это может привести и к путанице, в которой пользователь забывает, что его локальная среда программирования (например, скрипт Python) не отвечает за выполнение основных вычислений. Вся цепочка операций на стороне клиента преобразовывается к виду прокси-объектов и отправляется для выполнения на сервер. Это означает, что смешивать вызовы библиотеки Earth Engine со стандартными языковыми конструкциями локальной обработки недопустимо. Это ограничение включает в себя некоторые базовые языковые функции, такие как условные выражения и циклы, которые зависят от вычисляемых значений, а также стандартные библиотеки обработки числовых данных. Пользователи по-прежнему могут использовать эти инструменты, но не могут применять их непосредственно к прокси-объектам Earth Engine, что иногда вводит в замешательство. Этот момент хорошо разобран в официальном руководстве. К счастью, подобные ошибки программирования, как правило, легко устранить после их выявления.

Стоит отметить, что подобный стиль программирования становится всё более распространенным явлением для крупномасштабных облачных вычислений; он также используется в TensorFlow при построении и выполнении графов.

2.7.4. Будущее платформы

Главная цель Earth Engine — добиться прогресса в решении важнейших задач общества, сделав задачи мониторинга, отслеживания и управления окружающей средой и ресурсами Земли не просто осуществимыми, но и простыми. Для этого необходимо не только обеспечить доступ к огромному количеству данных и вычислительным мощностям, но также упрощать использование всё более изощрённых методов анализа данных. Именно для этого разработчики платформы продолжают эксперименты по интеграции методов глубокого обучения и упрощению доступа к другим масштабируемым инфраструктурам, таким как Google Compute Engine и BigQuery.

3.1. Конструктор приложений Earth Engine Apps

В 2018 году Google запустил новый API Earth Engine Apps для проектирования интерактивных пользовательских интерфейсов для анализа данных через Earth Engine. То есть, ваш готовый код в Earth Engine JavaScrip API можно обернуть в графическое приложение с простыми элементами интерфейса, которое потом могут использовать рядовые пользователи, не взаимодействуя с кодом напрямую.

Приложения, опубликованные в качества Earth Engine Apps, доступны по URL-адресу, созданному во время публикации приложения. Для просмотра или взаимодействия с опубликованным приложением учётная запись Earth Engine не требуется. Чтобы оценить возможности Earth Engine Apps, вы можете посмотреть на галерею избранных приложений.

Приложения Earth Engine могут использовать большинство тех же функций, которые применяются в редакторе кода, за некоторыми исключениями. Такие приложения лучше всего подходят для относительно небольших групп пользователей, так как они могут плохо масштабироваться для широкой аудитории. Подобно квоте Earth Engine на пользователя, приложения также имеют квоты использования для одновременных запросов, и производительность будет зависеть от вычислительной интенсивности конкретного приложения. Однако если вы ожидаете широкую аудиторию пользователей вашего приложения, можно обратиться в поддержку Earth Engine и запросить расширенную квоту.

Earth Engine Apps могут принимать различные формы на основе виджетов, панелей и макетов, выбранных вами из API пользовательского интерфейса.

3.2. Расширение для QGIS

С недавнего времени интеграция с Earth Engine появилась и в QGIS — одной из самых популярных ГИС в мире, которая к тому же является проектом с открытым исходным кодом. Интеграция реализована на основе плагина QGIS Earth Engine, который «подключает» Earth Engine к QGIS с помощью Earth Engine Python API. Работа над этим расширением ведётся сторонними разработчиками, не связанными с Google. В настоящий момент плагин активно развивается, но реализует лишь небольшую часть функционала платформы. Однако он имеет очевидные преимущества за счёт вывода данных непосредственно в QGIS.

Пример интеграции Earth Engine и QGIS на основе стороннего расширения QGIS Earth Engine, работающего через Earth Engine Python API.

Earth Engine используется в самых разных дисциплинах, охватывающих такие темы, как:

А вот несколько примеров использования Earth Engine от авторов статьи:

• COVID-19 Lockdown Cleans Polluted Air in Italy — мы использовали платформу Earth Engine для изучения связи между уменьшением загрязнения воздуха и мер, принимаемых правительствами разных стран, из-за пандемии коронавируса. Пока ещё рано говорить о каких-то конкретных закономерностях, но выявление взаимосвязей между благосостоянием человека и характеристиками окружающей среды — очень перспективное направление.

Интерфейс веб-приложения CompareNO2, основанного на Earth Engine, которое мы разрабатываем в Российском университете дружбы народов. Оно позволит оценивать динамику выбросов диоксида азота в разных регионах мира.

По всему миру разработчики интегрируют платформу Earth Engine в сторонние приложения и геопорталы:

• Global Forest Watch — портал для интерактивного анализа и оперативного вычисления сводных статистических данных по лесному покрову. Тысячи людей во всем мире используют GFW каждый день для мониторинга и управления лесами, прекращения незаконной вырубки лесов, выявления пожаров, защиты своих земель и ресурсов и обеспечения устойчивого развития.
• Climate Engine — портал для обработки спутниковых и климатических данных по запросу через веб-браузер. Он позволяет отображать климатические аномалии, временные ряды и статистические сводки, созранять результаты в формате GeoTIFF или в виде таблиц.
• Collect Earth — это основанный на Java инструмент для оценки изменений в землепользовании. Он использует интерфейс Google Earth в сочетании с формой ввода данных на основе HTML. Формы могут быть адаптированы для соответствия схемам классификации по конкретной стране в соответствии с руководящими принципами различных международных организаций.
• Map of Life — портал географической информации о биоразнообразии, детально показывающий ареалы обитания различных видов.

6.1. Сообщество пользователей

• Конкретные технические вопросы задаются на GIS Stack Exchange (тег «google-earth-engine»). Там довольно активные пользователи. Мы заметили также, что на вопросы часто отвечают сами разработчики Earth Engine.
• Вопросы общего характера для обсуждений (например, о дистанционном зондировании или какой-то методологии), задаются на форуме разработчиков Earth Engine.

6.2. Связь с разработчиками

6.2.1. Сообщения об ошибках редактора кода

Любой отзыв по проблемам с отображением интерфейса и функциональностью редактора кода отправляется через кнопку Feedback→Send Code Editor feedback. Появится окно, позволяющее вам описать проблему. Также можно будет сделать скриншот, чтобы выделить место возникновения ошибки.

Все запросы на исправление ошибок API (ошибки скрипта или выдача неверных результатов), добавление новых данных или улучшение платформы осуществляются через IssueTracker — cистему отслеживания задач и ошибок.

6.2.2. Сообщения об ошибках API

1. Сначала ищите свою ошибку в списке багов — возможно, кто-то уже о ней сообщил.
2. Если это так, то поставьте «звёздочку» напротив ошибки: это повысит её ранг. Откройте её и напишите, как она влияет на ваш рабочий процесс. Ваш отзыв поможет разработчикам быстрее её исправить.
3. В случае, если соответствующая ошибка не существует в списке, добавьте новую.

Обратите внимание, что код, архитектура и принципы работы Earth Engine API могут измениться со временем, что приведет к новому поведению или ошибкам, которые не проявлялись ранее в одном и том же скрипте.

6.2.3. Запросы на добавление новых наборов данных

Как уже отмечалось выше, каталог данных Earth Engine регулярно пополняется данными по предложениям пользователей. Порядок предложения данных следующий:

1. Сначала поищите искомые данные в списке существующих запросов на добавление.
2. Если вы найдёте соответствующий запрос данных в списке, то отметьте его проставлением «звёздочки», после чего откройте его и добавьте комментарий о том, как этот набор данных будет полезен в вашей работе.
3. Если запроса на искомые данные ещё нет, то создайте новый.

Важно отметить, что итоговое решение о добавлении нового источника данных является опциональным и принимается разработчиками.

6.2.4. Запросы новых возможностей редактора кода и API

1. Поищите среди существующих запросов новых возможностей.
2. Если такой запрос уже есть, то отметьте его «звёздочкой» и добавить к нему свой комментарий.
3. Если такого запроса нет, то создайте новый, детально описав, что вы хотите.

Важно отметить, что итоговое решение о добавлении нового функционала также является опциональным и принимается разработчиками.

Учитывая уникальность и масштабы платформы Earth Engine, о равносильных альтернативах говорить пока сложно. Однако есть ряд схожих по сути платформ, переносящих обработку спутниковых изображений в облако и предоставляющих доступ к большому архиву данных дистанционного зондирования.

Например, Sentinel Hub с примечательным функционалом Sentinel Playground, позволяет отображать маршруты Sentinel-2 на выбранную дату на интерактивной web-карте, а также осуществлять «на лету» операции растровой алгебры со спектральными каналами изображений.

Кроме того Европейская комиссия в 2017 году запустила инициативу по развёртыванию пяти облачных платформ для облегчения и стандартизации доступа к своим спутниковым данным. Эти платформы обеспечивают централизованный доступ к спутниковой информации программы Copernicus, а также к инструментам обработки данных. Они известны под общим названием DIAS (Data and Information Access Service — службы доступа к данным и информации):

1. ONDA DIAS
2. CREODIAS
3. Mundi
4. Sobloo
5. Wekeo

Все они основаны, что очевидно, на данных Европейского космичекого агентства. По количеству наборов данных они не сравнимы с каталогом Earth Engine, в котором также есть изображения с европейских спутников. Однако ориентированность под конкретную программу Copernicus даёт больше возможностей по использованию этой информации, включая специализированное программное обеспечение и доступ к разным уровням обработки спутниковых снимков. Следует также отметить коммерческую направленность всех указанных выше платформ, что сильно отличает их от Earth Engine.

Мониторинг, управление и защита окружающей среды являются важнейшими и сложнейшими задачами, стоящими перед человечеством, а эффективный анализ данных является ключом к их решению. Активное развитие геоинформационных систем и дистанционного зондирования Земли привело к накоплению большого объёма структурированной информации. Вместе со значительным прогрессом в сфере облачных вычислений это создало условия для появления облачных платформ обработки больших геоданных, самая известная из которых на сегодняшний момент — Google Earth Engine. Она объединяет петабайты спутниковых изображений и наборов геопространственных данных в одном каталоге, предоставляя возможности для их анализа в планетарном масштабе. При этом сама платформа является открытой и бесплатной для некоммерческого использования.

При этом облачные инструменты бросают исследователям и новые вызовы по разработке принципиально новых подходов для создания попиксельных мозаик, классификации обширных территорий, выявления трендов в глубоких стеках геоданных. Также возникает необходимость в оптимизации традиционных алгоритмов и подходов под использование в новой парадигме.

С уверенностью можно утверждать одно: появление платформ для обработки больших геоданных, подобных Google Earth Engine, позволяет решать геоинформационные задачи принципиально нового уровня сложности, недоступного ранее.

Этот материал подготовлен преподавателями Инженерной академии Российского университета дружбы народов Василием Лобановым и Ярославом Васюниным.

определение понятия, строение земной коры – Российский учебник

Глоссарий

Астеносфера — расположенный на глубине около 150-200 км частично расплавленный, находящийся в вязком состоянии слой.

Лава — лишенная газов, застывшая на поверхности Земли магма.

Магма — огненная масса в слое астеносферы, расплавленная, содержащая большое количество газов.

Литосферные плиты — гигантские участки земной коры, свободно перемещающиеся по вязкому слою мантии.

Области складчатости — участки земной коры между плитами литосферы, находящиеся в относительном движении, в рельефе им соответствуют горные системы суши и дна морей.

Определение литосферы

Литосферой (λίθος – «камень» и σφαίρα – «шар») называют твердую земную оболочку, которая полностью покрывает планету, защищая ее от достигающей 60000 °С температуры раскаленного ядра. Литосфера расположена между атмосферой и гидросферой сверху и астеносферой снизу. Толщина твердой оболочки Земли не однородна, и на различных участках составляет от десятков до нескольких сотен километров.  

Пангея

Несмотря на солидный возраст, формирование планеты не окончено до сих пор. И тонкая поверхность коры, что является домом для человека, растений и животных, и горячие недра находятся в постоянном движении. Меняются очертания материков, рельеф местности, климатические условия.

Глядя на современные космические снимки планеты с очертанием шести отдельных континентов, сложно поверить, что около 250 миллионов лет назад на планете существовал единый сверхконтинент, носящий название Пангея.

В результате активных процессов в недрах планеты единый материк раскололся на современные континенты, которые, благодаря медленному, от 2.5 см до 7 см в год (по данным различных источников), движению тектонических плит за миллионы лет удалились на максимальное расстояние. Доказательства этой теории подробно изложены на странице 178 учебника «География. Землеведение 5-6 классы» под редакцией Климановой О. А.

Поднимаясь на царапающие облака горы или спускаясь в недра океана, человек считает себя покорителем природы, но ни один рукотворный небоскреб не сравнился по высоте с горами, и ни один батискаф не спустился в самую глубокую Марианскую впадину.

Поверхность литосферы не сплошная, а представлена отдельными плитами, которые в некоторых местах находят друг друга, образуя горные хребты или расходятся, формируя морские впадины.

В строении литосферы ученые выделяют восемь крупных плит и значительное количество более мелких. Плиты не зафиксированы неподвижно, а медленно передвигаются по горячей и жидкой астеносфере, образуя в местах стыков пластин зоны сейсмической активности.

География. Землеведение. 5-6 классы. Учебник

Учебник адресован учащимся 5-6 классов и входит в линию учебников по географии под редакцией О.А. Климановой и А.И. Алексеева. Методический аппарат учебника хорошо проработан и отражает замысел развивающего и личностно-ориентированного обучения; возможность параллельной работы с электронным приложением к учебнику способствует эффективному усвоению учебного материала. Учебник особенно подходит для гимназий и классов с углублённым изучением гуманитарных предметов.

Купить

Крупнейшие тектонические плиты:

• Австралийская плита
• Антарктическая плита
• Африканская плита
• Евразийская плита
• Индостанская плита
• Тихоокеанская плита
• Северо-Американская плита
• Южно-Американская плита

Строение литосферы

Если смотреть на Землю в поперечном разрезе вдоль полюсов, то можно выделить: земную кору, пограничный слой, мантию, ядро.

К литосфере относятся: земная кора, переходный слой и самый верхний, вязкий слой мантии.

Литосфера, о которой мы ведем сейчас речь — это всего лишь около 1% от радиуса земли, но именно этот 1% позволяет существовать жизни на планете.

Земная кора — самый верхний слой литосферы. В неоднородности земной коры можно убедиться, стоя на берегу и глядя на обрыв скромной реки, где слои различных пород находятся друг над другом. Найденные при раскопках полезные ископаемые (нефть, газ, железная руда, алмазы) рассказывают ученым о процессах, происходящих на планете миллионы лет назад.

Земная кора — не только самый верхний слой литосферы, но и самый тонкий — ее размер составляет от 80 километров на горных участках планеты до 30 км на равнинных. По типу земная кора делится на океаническую и материковую. Такое деление характерно только для Земли, на остальных планетах такого разделения нет, если верить показаниям космических зондов и планетоходов.

В коре материкового типа выделяют три слоя пород:

• осадочный — сформирован породами осадочного и вулканического происхождения;
• гранитный — сформирован породами метаморфического горного происхождения, которые представлен кварцем и полевым шпатом;
• базальтовый — в формировании участвовали магматические породы.

Океаническая кора состоит из осадочного и базальтового слоев.

Под земной корой, в точности повторяя ее очертания, и отделяя ее от мантии, расположен пограничный слой или поверхность Мохоровичича. Граница Мохоровичича представляет собой тонкий слой из пепла, который образуется в результате электроразрядных молний, протекающих в верхнем слое мантии.

Огромное давление между мантией и земной корой привело к тому, что слой пепла спрессовался и при пропускании сейсмических волн ведет себя как плотное, практически монолитное вещество. Поверхность Мохоровичича выполняет гидро-, электро- и теплоизоляционную функции.

Мантия делится на два слоя:

• верхний, который относится к литосфере;
• нижний, окутывающий раскаленное ядро.

Ядро, жидкое снаружи и плотное внутри, состоит преимущественно из железа и никеля.

В верхнем слое мантии образуется раскаленная магма, ищущая свой выход через разломы в земной коре в местах соприкосновения тектонических плит. И именно в недрах обычный уголь под действием давления и температуры превращается в самый прочный (и к тому же драгоценный) камень — алмаз.

Способы изучения земной коры

Вы спросите, откуда ученым это известно? Ведь толщина земной коры составляет около 60-70 километров, а буровые установки, созданные человеком, достигли глубины чуть более 12 километров.

Про один из способов изучения земных недр рассказывается на странице 86 учебника «География. Землеведение. 5-6 классы» под редакцией Климановой О.А.

Вулканы — смертельно опасные, но в тоже время впечатляющие и завораживающие доказательства огненных процессов, происходящих в земных недрах. Преодолев сопротивление земной коры, на поверхность под давлением выбрасывается раскаленная магма, которая, остывая в атмосфере, превращается в реки лавы, несущие вулканические камни и газ, а с ними сведения для ученых о процессах, происходящих глубоко внутри Земли.

По линиям глубинных разломов земной коры расположены активные действующие вулканы. Тихоокеанское огненное кольцо, в которое входят вулканы Камчатки, Японии, Филиппинских островов, Индонезии, Мексики, Алеутских островов, Южной Америки и Огненной Земли дает ученым ответы на вопросы, а наблюдателям — незабываемое зрелище.

Но «дыхание» планеты и ее активную жизнь можно увидеть и на менее разрушительных примерах.

Среди древних городских развалин небольшого городка Поццуоли, расположенного на берегах Неаполитанского залива, в центре города есть остатки древнего храма и прилегающей к нему рыночной площади, построенных более двух тысяч лет назад, еще во времена Римской Империи. Даже невооруженным глазом заметно, что мраморные колонны изъедены морскими камнеточцами почти на 6 метров в высоту.

Из исторических хроник известно, что к XIII веку городская площадь опустилась ниже уровня моря. Однако произошло это не одномоментно, в результате землетрясения или другого катаклизма, а медленно, год за годом. В течение трех веков остатки зданий были затоплены,затем суша неспеша начала подниматься. К 1800 году руины вновь оказались выше уровня моря, и любознательные туристы могут своими глазами наблюдать уникальное явление брадисеймса, когда слой магмы настолько близко подходит к земной коре, что в результате подземных движений поверхность Земли поднимается и опускается.

География. Страноведение. 7 класс. Учебник

Учебник предназначен для учащихся 7 классов и входит в линию учебников под редакцией О. А. Климановой и А. И. Алексеева. В учеьнике увеличена доля страноведческой информации, причём все страны и территории рассматриваются с учётом взаимосвязей природы и хозяйства, материальной и духовной культуры населения. Первостепенное внимание уделено странам Евразии — «родного материка» россиян; в числе стран Евразии рассматривается и Россия.

Купить

Методические советы

С помощью наводящих вопросов и наглядного материала в виде таблиц и схем ребята узнают о движении литосферных плит, указывая на карте их границы.

1. Ребята схематически зарисовывают строение материковой и океанической коры.

2. Затем рассматривают образцы минералов различного происхождения, определяют отличия между представителями разных литосферных слоев.

3. Заключительный этап — тестирование по теме.

Темы докладов

• От Пангеи до 6 континентов.Движение литосферных плит
• Сокровища недр Земли
• Три жизни углерода: от графита до алмаза
• Чем богаты, тем и рады. Полезные ископаемые родного края

ТЕСТ

1. Как называется твердая оболочка Земли?
   • литосфера +
   • наносфера
   • атмосфера
2. Пангея — это…
   • имя древнегреческой богини плодородия
   • название единого континента, когда-то существовавшего на планете Земля +
   • название планеты в Крабовидной Туманности
3. Что называют Тихоокеанским огненным кольцом?
   • пожары на нефтяных танкерах в Тихом океане
   • активные действующие вулканы,расположенные по линиям глубинных разломов земной коры +
   • рой светящегося планктона, видимый в Тихом океане ночью
4. Какое еще явление свидетельствует о «дыхании» планеты?
   • космонавтика
   • тектоника
   • брадисеймс +
5. Поверхность Мохоровичича расположена…
   • между земной корой и верхним слоем магмы +
   • между базальтовым и осадочными слоями земной коры
   • между нижним слоем магмы и земным ядром

#ADVERTISING_INSERT#

Список основных и второстепенных типов

Формы рельефа — это естественные физические особенности поверхности Земли. Как элемент топографии, рельеф определяется его формой, местоположением и тем, как он был сформирован. Взгляните на примеры форм рельефа, обнаруженных на нашей планете, а также на второстепенные формы рельефа, обнаруженные в различных биомах.

Основные формы рельефа

Существует четыре основных типа рельефа на Земле: гор , холмов , плато и равнин .Когда вы представляете себе эти формы рельефа, вы можете представить себе большие горные хребты или широкие равнины. Но эти географические формы рельефа существуют не только на суше — они также встречаются на дне океана. Совершите быстрое путешествие по миру с этими примерами основных форм рельефа на планете.

Примеры гор по всему миру

Горы — это основные формы рельефа, возвышающиеся над землей вокруг них. У них крутые склоны и вершина, которая является высшей точкой возвышения.Горы образуются, когда тектонические плиты сталкиваются и выталкивают землю вверх на протяжении миллионов лет, и формируются под действием ветра и водной эрозии. Другие горы на самом деле представляют собой спящие вулканы, которые не извергались очень давно.

Некоторые примеры гор и их возвышенностей включают:

• Гора Аспен (Скалистый горный хребет, Колорадо) — 10 705 футов
• Медвежья гора (горный хребет Кенай на Аляске) — 4019 футов
• Гора Эверест (Гималайский горный хребет между Непалом и Китаем) — 29 029 футов
• Гора Фудзи (Вулканическая зона Фудзи) — 12 389 футов.
• Гора Олимп (горный хребет Олимп в Греции) — 9570 футов

Примеры холмов по всему миру

Холмы — это более мелкие формы рельефа, чем горы, но у них много общих характеристик. Подобно горам, холмы имеют более высокую высоту, чем земля вокруг них, и часто образуются в результате тектонической активности и эрозии. Но холмы, как правило, меньше (высота обычно ниже 3000 футов) и не такие крутые, как горы. Например, предгорья упираются в основание горных хребтов до того, как местность увеличивает свою высоту.

Примеры холмов по всему миру и их высоты:

• Бриттон Хилл (Флорида, США) — 345 футов
• Каванал Хилл (Оклахома, США) — 2385 футов
• Pen Hill (Сомерсет, Англия) — 1001 фут
• Семь холмов Рима (Италия) — 124–249 футов
• Воробьевы горы (Москва, Россия) — 260 футов
  

Примеры плато в мире

Плато — это возвышенности на широкой плоской местности.Они образованы вулканической активностью и эрозией, как горы, но не имеют вершины. К различным типам плато относятся континентальные плато (со всех сторон окруженные сушей или водой), межгорные плато (окаймленные горами), лавовые плато (образованные пластами застывшей лавы) и предгорные плато (окаймленные как сушей, так и морем).

Известные плато по всему миру и территория, которую они покрывают, включают:

• Армянское нагорье (Армения) — 150 000 квадратных миль
• Антарктическое плато (Антарктида) — 5.4 миллиона квадратных миль
• Плато Колорадо (Колорадо, США) — 130 000 квадратных миль
• Плато Патагония (Аргентина) — 260000 квадратных миль
• Тибетское плато (Китай) — 965 300 квадратных миль

Примеры равнин во всем мире

Равнины — это крупная форма рельефа, известная своим возвышением над уровнем моря и широкими просторами. Они находятся между горными хребтами и обычно образуются в результате эрозии или отложений воды и лавы. Общая площадь земель, покрытых равнинами, составляет более 19 миллионов квадратных миль — это более одной трети общей площади суши на Земле.

Примеры равнин по всему миру и их областей:

• Австралийские равнины (Австралия) — 2 966 200 квадратных миль
• Европейская равнина (Центральная и Восточная Европа) — 2 000 000 квадратных миль
• Великие равнины (США) — 1 100 000 квадратных миль
• Равнина долины Инда (Пакистан) — 200 000 квадратных миль
• Западно-Сибирская равнина (Россия) — 1200000 квадратных миль

Малые формы рельефа

В мире есть сотни второстепенных форм рельефа.Эти формы рельефа создаются в течение миллионов лет в результате таких процессов, как ветровая эрозия, водная эрозия, тектоническая активность, выветривание, океанские течения и извержения вулканов. Они обитают в разных биомах, и, несмотря на то, что некоторые из них ведут сидячий образ жизни, они постоянно меняются.

Формы пустынного рельефа и географические особенности

Формы рельефа в пустынных биомах часто называют эолийскими формами рельефа, названными в честь Эола, греческого бога ветра. Они образуются в результате эрозионного или конструктивного воздействия ветра.Когда ветер размывает землю, он производит эффект пескоструйной обработки поверхности скал или других геологических объектов.

Примеры форм пустынного рельефа:

• бархан — песчаная дюна выпуклой формы с пологим уклоном в сторону направления ветра и поверхностью скольжения 30-35 градусов, обращенной в сторону от ветра
• выброс — небольшая впадина
• пустыня мостовая — пластинчатая поверхность скалы
• пустынный лак — темное пятно на поверхности пустынных скал
• dreikanter — трехсторонняя выветренная скала
• сухое озеро — обычно безводное дно озера покрытые мелкозернистыми породами, которые содержат соль
• дюна — холм или гора из песка
• эрг — пустыня, покрытая песком
• лесс — скопление отложений или ила, которые соединены карбонатом кальция
• песчаный холм — песчаный холм или холм с низкой растительностью, который получает минимальное количество осадков и имеет проблемы с удержанием воды
• ventifact — камни, которые вырезаны и отполированы ветром
• ярд — очень большие или очень длинные, обтекаемые, скульптурные формы, вызванные ветровой эрозией

Прибрежные формы рельефа и географические особенности

Прибрежные формы рельефа находятся на краю океана.Они в основном формируются водной эрозией, вызванной океанскими течениями в течение многих лет, а также ветровой эрозией и деятельностью тектонических плит. Такие формы суши, как острова и архипелаги, образованы подводными вулканами.

• арка — скальное образование с открытием
• архипелаг — группа островов
• эйр — узкий пляж через концы мелкой бухты
• барьер бар и барьерный остров — плоская песчаная формация, параллельная берегу
• пляж и приподнятый пляж — участок вдоль кромки водоема, состоящий из рыхлых камней или песка
• выступы пляжа — отложения по дуге форма на берегу, вызванная действием волн
• береговой гребень — гребень, идущий параллельно кромке воды, вызванный действием волн
• залив — углубление на береговой линии
• дыхало — отверстие в конце морской пещеры
• каланке — крутая бухта
• мыс — участок суши, уходящий в море или океан
• побережье 900 08 — там, где вода встречается с сушей
• бухта — небольшая бухта
• остроконечный выступ — скопление песка и гравия, образующее сушу, которая простирается как «палец» в воду
• дюна система — группы песчаных дюн
• лиман — большой залив
• фьорд — короткий, мелкий и широкий фьорд
• фьорд — длинный узкий залив с крутыми обрывами
• мыс — точка земли, которая простирается в водоем и имеет крутой перепад
• остров, островок — участок земли, окруженный со всех сторон водой
• перешеек — узкая полоса суши с водой с каждой стороны
• махаир — травянистые поля, расположенные вдали от гребня дюн
• морская терраса — плоская, часто слегка наклонная поверхность с небольшим уклоном со стороны воды и более глубокий склон на суше
• полуостров — участок суши с водой с трех сторон
• морская пещера — пещера на краю моря, образованная действием волн
• морской утес — вертикальная скальная стена на береговой линии
• мелководье — песчаная коса
• берег — там, где вода встречается с сушей
• нагонный канал — очень узкое отверстие в скалах береговой линии
• срез волны платформа — ровный участок у подножия утеса, созданный волнами

Океанические формы рельефа и географические особенности

Подводные формы рельефа формируются так же, как и их наземные аналоги: тектоническая и вулканическая деятельность.Многие океанические формы рельефа также сформированы водными течениями. Взгляните на эти примеры второстепенных форм рельефа и географических объектов в океане.

• глубинный веер — подводные отложения наносов, образованные водными течениями
• абиссальная равнина — плоская гладкая подводная поверхность, покрывающая более 50% поверхности Земли; он образует основание континентального возвышения и вершину океанического желоба
• атолл — кольцевой коралловый риф
• залив и залив — водоем, соединенный с океаном, но окруженный с большинства сторон по суше
• канал — узкий водоем
• континентальный шельф — протяженный край каждого континента, который находится под водой
• коралловый риф — подводные образования карбоната кальция
• эстуарий — полу- замкнутый водоем с выходом к морю и по крайней мере с одним входящим источником воды
• вход — соединение между заливом и океаном
• островок — скала, окруженная водой со всех сторон
• лагуна — мелководный водоем
• срединно-океанический хребет — подводная горная система
• океан — солончак вода
• океанический бассейн — бассейн ниже уровня моря
• океаническое плато — плоское горное образование над континентальным склоном
• океанический желоб — длинный узкий проход на дне океана
• риа — речная долина, открытая к морю
• дельта реки — отложение наносов в устье реки, где она впадает в более крупный водоем
• солончак — территория между соленое море и участок суши, затопленный соленой водой
• подводная гора — подводная гора
• море — соленая вода, покрывающая 70% Земли
• звук — большой океанский канал между двумя участки суши
• коса — участок суши, уходящий в воду
• пролив — узкий водный путь, соединяющий два больших водоема
9002 3 strandflat — низменность на арктических и антарктических побережьях
• подводный каньон — крутая долина на морском дне

Горный хребет Формы рельефа и географические особенности

Горы образуются в результате активности между тектоническими плитами, но многие формы рельефа в горных районах образуются в результате эрозии и выветривания.Взгляните на эти формы рельефа и географические особенности горных хребтов.

• бесплодные земли — сухая местность с крутыми склонами и небольшим количеством растительности или без нее
• холм — изолированный холм, который обычно имеет плоскую остановку и крутые склоны
• каньон — глубокий овраг между двумя скалами или ограждениями, как Гранд-Каньон
• пещера — подземное пространство, созданное выветриванием скал, которое является замкнутым и достаточно большим, чтобы войти в
• утес — область с крутым обрывом, обычно образованная эрозией и рядом с обнажениями горных пород
• куэста — холм или гребень с пологим уклоном
• ущелье — глубокая долина, которая обычно образовалась в результате эрозии земли
• балка — канавка или долина, образованная эрозией
• hogback — узкая гряда холмов с крутыми спусками и узким гребнем; склоны обычно близки к равным с обеих сторон
• худу — высокое тонкое скальное образование, выступающее из нижней части бедленда
• лавака — дыра в склоне холма, вызванная эрозией
• меса — плоскогорье или возвышенность с плоской вершиной и крутыми скалистыми склонами
• горный перевал — тропа через горный хребет через низкую точку гребня
• овраг — образована проточной водой, овраг меньше каньона, крутой и глубокий
• гребень — цепь холмов или гор
• каменное убежище — пещерное отверстие у подножия утеса
• осыпь — собрание разбитые скалы у подножия горы
• пролив — широкая мелководная речная долина
• вершина — самая высокая точка холма или горы
• долина — низкая местность между en холмы или горы

Вулканические формы рельефа и географические особенности

Когда вы представляете себе вулканы, вы, вероятно, представляете себе огромные взрывы лавы и пепла во время извержения.Но подводные вулканы так же распространены, как и вулканы на суше. Обратите внимание на эти формы рельефа и географические особенности, обнаруженные в вулканических районах.

• кальдера — кратер, образовавшийся в результате обрушения суши после извержения
• сложный вулкан — вулкан с несколькими особенностями из-за множества жерл
• кратерное озеро — озеро, образовавшееся внутри кальдеры
• криовулкан — извергает воду, метан или аммиак, а не лаву
• гейзер — дыра в земле, из которой вырывается вода и пар
• гайот — вулкан под водой с плоской вершиной
• лава купол — насыпь, образованная лавой, которая с трудом вытекает
• лавовый поток — движущаяся лава
• лавовая равнина — большая площадь лавовых потоков
• лавовый хребет — образовалась вертикальная формация медленно движущейся лавой
• маар — неглубокий вулканический кратер, образовавшийся в результате взрыва грунтовых вод, контактирующих с магмой или лавой
• ма lpais — область эродированных вулканических пород
• срединно-океанический хребет — подводная горная цепь, где восходящая магма образует новую кору
• грязевой вулкан — насыпь образуется, когда газ проходит через отверстие и вызывает кипение грязи
• океанический желоб — очень длинная крутая впадина на дне океана
• кратер ямы — образованный в результате обрушения поверхности, а не извержения
• песчаный вулкан — из выброшенного песка
• щитовой вулкан — большой куполообразный вулкан с пологими склонами
• стратовулкан — конический вулкан с крутыми склонами
• подледниковый холм — образован в результате извержения под ледником
• подводный вулкан — подводный канал
, из которого может извергаться магма
• супервулкан — вулкан, извергающий объем более 240 кубических миль
• туя 900 08 — вулкан с крутыми склонами и плоской вершиной, образованный лавой, извергающейся через ледник
• вентиляционное отверстие — отверстие, через которое лава, пепел и газ могут выходить
• вулканическая дуга — цепочка вулканов, расположенных слегка по изогнутая планировка
• вулканическая плотина — естественная плотина из лавы или другого вулканического материала и обломков
• вулканическое поле — область со скоплением вулканов
• вулканический остров — вулкан под океаном, который рос до она вырвалась из воды
• вулканическое плато — плоская поверхность, образованная множеством вулканических извержений
• вулканическая пробка — образуется, когда магма остывает и затвердевает внутри жерла
• вулкан — гора, образованная извержением лавы и пепла

Мир географии

Эти основные и второстепенные формы рельефа составляют окружающий нас мир природы.Между самой высокой горой и самой низкой океанической впадиной находятся эти географические и геологические чудеса нашего мира. Чтобы узнать больше о тектонических плитах и ​​деятельности, которые формируют эти формы рельефа, взгляните на три основных типа разломов в геологии.

Ресурсы для покупки земли | Land.com

Рекомендуемое объявление: Lake Creek Ranch

Lake Creek Ranch содержит все желанные компоненты классической собственности Hill Country: обширные луга, широкие долины и высокие горы с захватывающими видами.

Texas Two-Step: Spring 2021

Со страниц зимнего выпуска журнала Texas LAND за 2020 год мы представляем нашу подборку двух интересных объектов, представленных в сети Land.com.

Рекомендуемое объявление: Ранчо Гленспрингс

Память — это значение ранчо Гленспрингс.Это была одновременно и декорация, и главный герой для обогащения моментов, которые семья проводит вместе, в тишине, за пределами городского шума. Дом был построен так, чтобы окружать землю, подчеркивать и уважать тишину. Здесь никогда не бывает одиноко, как лонгхорны пасутся поблизости, но всегда тихо, всегда сытно. Вы и этот великий дуб можете окрепнуть ногами в одной родниковой воде. …

Земельные банки

Хотя статистика за 2020 год еще не доступна, по некоторым данным, это был рекордный год.«2020 год был таким же загруженным, как и любой другой год, который я помню, а 2021 год не показывает никаких признаков замедления», — сказал Боундс. В настоящее время запасы ограничены. Покупатели с нетерпением ждут возможности приобрести подходящую недвижимость, когда она станет доступной. В нескольких случаях Боундс продавал ранчо на несколько миллионов долларов еще до того, как успел сфотографироваться. Ограниченный инвентарь означает, что у покупателей нет …

Рекомендуемое объявление: Caddo Ranch

В 15 минутах от Кантона, в 30 минутах от Тайлера и в 70 милях от Далласа, штат Техас, на ранчо Caddo находится 491 предприятие.8 акров, огорожен и перекрестно огорожен, с основным озером площадью более 20 акров и тремя дополнительными прудами (два из которых подпитываются весной). На ранчо есть длиннорогий скот с пастбищами и тремя сенокосами со зрелой травой тифтон. Главный амбар на 10 мест с помещениями для ранчо, площадкой для игры в ракетбол и …

На обложке: Двойной никель на Ниобраре

Расположенный в Песчаных холмах Небраски, Двойной никель на Ниобраре является одним из лучших ранчо на Среднем Западе.Чрезвычайно разнообразный ландшафт лугов Сандхилл, покрытых соснами холмов и ущелий, орошаемых сельскохозяйственных угодий и лесистых речных бассейнов — это удивительное сочетание красоты, производства и отдыха, которое редко можно увидеть в одном предложении.

LANDscape: Winter 2020

Вот наша подборка интересных объектов недвижимости, представленных на Land.com Сеть.

На обложке: Ранчо Монарх

Ранчо Монарх расположено в исторически богатой части графства Валь-Верде. После обретения Техасом независимости от Мексики в 1836 году Джон Коффи Хейс стал первым американцем, посетившим графство Валь-Верде в 1848 году, чтобы проложить дорогу из Сан-Антонио в Эль-Пасо. Во время отслеживания дороги он переименовал Сан-Педро. Река Река Дьявола, подходящая для труднопроходимой местности.

Рекомендуемый листинг: Mayfield Ranch

Mayfield Ranch, расположенный недалеко от красивых предгорий Сьерра-Тинаха-Пинта, включает чуть более 35000 акров законной земли и 35000 акров арендованной земли TXP, что делает это ранчо чуть более 70000 акров чистого уединения и рай.

Texas Two-Step: Winter 2020

На страницах зимнего выпуска журнала Texas LAND за 2020 год мы представляем нашу подборку двух интересных объектов недвижимости, представленных на Land.com Сеть.

LANDscape: Fall 2020

Вот наша подборка интересных объектов, представленных в сети Land.com, со страниц осеннего выпуска журнала LAND за 2020 год.

На обложке: Ранчо Лоусона

Ранчо Лоусон, усадьба в 1860-х годах, когда-то принадлежавшая покойному Бингу Кросби, занимает чуть менее 3000 акров земли и находится в 45 милях к северу от Элко, штат Невада.Полностью напоминающий Старый Запад, но с обновленными современными удобствами, включая вашу собственную взлетно-посадочную полосу и большой ангар для самолетов, полную штаб-квартиру ранчо, шесть центральных опор для сена, возможность содержания более 600 пар крупного рогатого скота и легкий доступ к городу. — это квинтэссенция «под ключ» …

Рекомендуемое объявление: Petan Ranch

Это ранчо для коров с репутацией в основном высокое, холмистые холмы из травы грама на высоте около 5600 футов с 25% более высокими горами и каньонами.Достаточно поливают и улучшают.

На обложке: ранчо Two Creeks

Расположенный в экологической переходной зоне, Two Creeks предлагает прекрасную живую воду, унаследованные дубы и местные орехи пекан Хилл-Кантри, а также разнообразный кустарник и мескитовый кустарник, который отмечает превосходную среду обитания диких животных в Южном Техасе.

Рекомендуемое объявление: ранчо Pennington Creek

Ранчо Pennington Creek, невысокое с трех сторон огражденное, является домом для белохвостых оленей, выращиваемых в рамках программы сбора урожая TPWD, одичавших свиней, индеек, голубей, уток, некоторых боб-белых перепелов и других животных. -игровые виды.

ресурсов для продажи земли | Land.com

Как продать свою землю и сельскую собственность в любое время года

Если вы с нетерпением ждете, чтобы покупатель представил предложение на вашу землю, или вы находитесь на стадии планирования продажи своей собственности и хотите установить реалистичные сроки, это важно чтобы понять, как время года влияет на получаемые вами предложения.

Награда Land Star Awards 2020

Награда Land.com LAND STAR AWARDS вручается ведущим фирмам и брокерам LRE (земельная недвижимость) в Техасе. Все данные о продажах за 2019 год, используемые для расчета наград, были взяты исключительно из базы данных Comparable Sales.

• Ресурсы продавца
• Продам землю

Анатомия идеального листинга земли

Хотя не все земли созданы равными, искусство выставления земли или сельской собственности на продажу следует одним и тем же общим правилам — будь то ферма на продажу посреди бесконечного моря кукурузных полей Айовы или Ранчо стоимостью несколько миллионов долларов, расположенное в тени Скалистых гор.

Год в обзоре: Крупнейшие продажи земли в 2019 году

База данных сопоставимых продаж Lands of America в настоящее время отслеживает информацию о продажах почти по 250 000 сделок купли-продажи, начиная с 2003 года. В этом году продавцы отправили в нашу базу данных данные о продажах более чем 27 000 проданных объектов недвижимости, на общую сумму около 11 миллиардов долларов на продажу земли и недвижимости в сельской местности за год.

Swan Land Company: исключительный сервис от кухонного стола до заключительного стола

В то время как рост и успех побуждают некоторые компании отказаться от принципов ради прибыли, Свон отказывается попасть в эту ловушку и остается верным ценностям, которые он усвоил за кухонным столом своей семьи. об их разведении телят в Рубиновой долине Монтаны: личная неприкосновенность, упорный труд, уважение и ставка потребностей других выше своих собственных.

Зачем вам нужен земельный агент для вашей сделки

Покупка или продажа земли может быть сложным делом, и потенциальные покупатели и продавцы должны быть уверены, что у них есть агент, который не только учитывает их интересы, но также обладает знаниями и опытом для Сделай это.

Советы земельного маклера: подготовка земли к продаже

С того момента, как потенциальный покупатель подъезжает к объекту и проезжает по подъездной дороге, он изучает свое окружение и формирует мнение о том, покупать недвижимость или нет.Как только покупатель имеет в уме первое впечатление, его трудно изменить.

Team Land Techies — Таланты, стоящие за Lands of America

Мы рады объявить о появлении совершенно нового веб-сайта Lands of America, который был полностью переработан, чтобы обеспечить более быстрый и эффективный просмотр для покупателей и продавцов сельская земля и собственность по всей территории Соединенных Штатов.

Appraisals Go High Tech

Приложения, карты, телефоны и дроны помогают оценщикам в сельской местности получать точную стоимость собственности быстрее, чем когда-либо.

Пять простых шагов для увеличения стоимости вашей земли

Согласно законам спроса и предложения, качественная земля может медленно расти в цене с течением времени.Если вы не хотите годами ждать, пока это произойдет, вот пять шагов, которые вы можете предпринять, чтобы повысить стоимость своей земли.

Почему моя земля не продается?

Может быть утешительно знать, что на самом деле есть только две причины, по которым ваша земля не продается: маркетинг и цена. К счастью, это две вещи, которые вы полностью контролируете и можете настраивать и настраивать, чтобы добиться лучших результатов.

Земля Флориды тогда и сейчас

Земля Флориды Тогда и сейчас

Земля, которую мы сейчас называем Флоридой, начала формироваться в результате вулканической активности. и месторождение морских отложений. Он сформировался вдоль северо-запада Африки около 530 миллионов лет назад.

Раньше Флорида была частью Гондваны, суперконтинента, который позже разделился на Африку и Южную Америку.Есть свидетельства того, что Флорида отделился от Гондваны около 300 миллионов лет назад.

Флорида в конце концов оказалась зажатой между Гондвана и Северной Америкой. когда они объединились, чтобы сформировать суперконтинент Пангея. Когда Пангея начала распались, Флорида осталась позади Северной Америки.

Флорида медленно ускользнула под воду, чтобы стать частью Северной Америки континентальный шельф. Земля, которая сейчас является Флоридой, оставалась неглубокой затопленной. под океаном.Скелеты кораллов, моллюсков и рыб. Это создало слой известняка толщиной в сотни (местами тысячи) футов.

По мере того, как Аппалачи разрушались, песок и глина осаждались на Флоридасе. известняковый слой. Большая часть кварцевого песка, покрывающего сегодня штат, пришла из скалы этой горной цепи.

На протяжении большей части своей истории Флорида находилась под водой. Части полуостров Флорида был выше или ниже уровня моря как минимум четыре раза.По мере того, как ледники на севере расширялись и таяли, полуостров Флорида всплыл и затопил.

Когда уровень моря был самым низким, площадь Флориды была намного больше, чем сейчас. Уровень моря был на целых 100 футов ниже нынешнего. Флоридас западное побережье было, вероятно, на 100 миль дальше. Когда потеплел климат, ледники таяли. Это подняло уровень моря и затопило полуостров Флорида. Уровень моря находился по крайней мере на 100–150 футов выше нынешнего уровня.Флорида вероятно состоял из островов.

Остров Флорида-Кис образовался, когда крошечный коралл образовал 150-мильный длинная цепочка подводных коралловых рифов. Как земля южной Флориды начал свой медленный подъем, рифы тоже начали всплывать.

Полуостров Флорида — это формирующаяся часть Флоридской платформы. Этот это широкое, относительно плоское образование. Платформа Флориды находится между глубокие воды Мексиканского залива и Атлантического океана.Пейзаж Флориды широко варьируется. Многие характерные черты Флориды возникли в результате карста, пейзаж с нижним слоем известняка. Поскольку известняк пористый, пресноводный постепенно растворяет породу и образует трещины и проходы.

Известняковый слой штата пронизан подземными реками. Где реки прорываются на поверхность, встречаются родники и воронки. Озера и водно-болотные угодья изобилуют.

Хотя Флорида относительно плоская, есть разные высоты.Они диапазон от 0 до 320 футов над уровнем моря. Самые высокие высоты в штате находятся в центральном нагорье, которое спускается к центру штата.

Флорида классифицируется как стабильный геологический район. Это означает, что хотя в некоторых районах могут наблюдаться подземные толчки, суровые погодные явления (например, ураганы и торнадо) представляют для Флориды гораздо большую угрозу, чем землетрясения.

Районы Флориды, подверженные наводнениям, находятся либо в низинных прибрежных районах, либо рядом с ними. внутренние реки и озера.Ураган может привести к серьезным проблемам с наводнением. нагон возник по мере приближения ураганов к береговой линии. Береговая линия Флоридас постоянно меняется. Песок перемещается ветром и волнами.

Свидетельства указывают на тенденцию к глобальному потеплению. Если мировая температура согревает, это может означать, что уровень моря поднимется в большинстве миров береговые линии. Флорида имеет протяженную береговую линию, и многие крупные города находятся недалеко от берег. Любое повышение уровня моря представляет угрозу.

Флорида имеет большое разнообразие почв:

• красные глинистые почвы в верхней Флориде Панхандл
• глубокие пески на хребте
• Плохо дренированные песчаные почвы равнинных лесов
• органических почв в северной части Эверглейдс
• неглубоких почв с известковыми породами на крайнем юге Флориды.

Флорида обычно не считается горнодобывающим штатом.Однако в рейтинге пятое место в стране по общей стоимости нетопливных полезных ископаемых, добытых в 1990 году. Фосфоритная руда, щебень и цемент являются основными производимыми товарами. Глина, тяжелые минералы, соединения магния, нефть, природный газ, торф и песок. и гравий также производились в последние годы.

Земля Флориды используется следующим образом:

• 8% для сельскохозяйственных культур
• 30% для пастбищ и пастбищ
• 35% для леса
• 27% на «прочее» — транспорт, парки, убежища, болота, оборона, промышленность, городское использование, поля для гольфа и районы добычи полезных ископаемых.

Продолжающийся рост городских земель (городов) оказывает давление на цены на землю и соревнование за воду. Со временем большая часть сельского хозяйства Флоридас будет заменена по городским землям, по выращиванию фруктов и овощей, а также по декоративным растениям. Государственные учреждения испытывают растущее давление с целью управления государственными землями для поддержки окружающая среда, водоснабжение и отдых. Флорида — чудесная страна. Это дом для многих людей и место, которое стоит посетить еще многим.Это также очень хрупкая земля. Важно принимать мудрые решения для защиты этого земля Флориды для будущих поколений.

источников | Программа OR&R по морскому мусору

Океанские источники

Материалы могут сбрасываться, сметаться или сноситься с судов и стационарных платформ в море. Среди океанических источников морского мусора:

Рыболовные суда — Рыболовные снасти могут быть потеряны с коммерческих рыболовных судов, а также с прогулочных судов и при береговом рыболовстве.

Стационарные платформы — Морские нефтегазовые платформы окружены водой, и все предметы, потерянные в этих сооружениях, становятся морскими обломками. Морской мусор, образующийся на этих платформах, включает такие предметы, как пластиковые протекторы резьбы бурильных труб, каски, перчатки и бочки для хранения на 55 галлонов.

Грузовые суда и другие суда — Груз, потерянный за бортом с грузовых, круизных и других судов, представляет серьезную угрозу для морского судоходства. Контейнеровозы, попавшие в бурное море, могут потерять содержимое своих контейнеров (кроссовки, телевизоры, пластмассовые игрушки и т. Д.).) или, возможно, даже весь контейнер, стальной ящик длиной 20-40 футов, шириной 8 футов и высотой 8,5 футов. Суда, перевозящие бревна или пиломатериалы, могут потерять большие связки или отдельные куски дерева.

Наземные источники

Обломки, образующиеся на суше, можно унести ветром, сметать или вымыть в море. Засорение, сброс в реки и ручьи, а также промышленные потери, такие как просыпание гранул пластиковой смолы во время производства, транспортировки и обработки, являются типичными источниками наземного мусора.

Засорение, захоронение и неэффективное обращение с отходами — Преднамеренное или непреднамеренное удаление бытовых или промышленных отходов на суше, в реках или ручьях может усугубить проблему морского мусора, если последующие действия вынесут мусор в океан.

Сбросы ливневых вод — Ливневые воды, которые стекают по улицам или земле в результате дождя или снега, могут уносить мусор с улиц в ливневые стоки. Ливневые стоки переносят эту воду и мусор в близлежащую реку, ручей, канал или даже прямо в океан.Морской мусор от ливневых стоков включает уличный мусор (например, окурки и фильтры), медицинские изделия (например, шприцы), упаковку для пищевых продуктов, контейнеры для напитков и другие материалы, которые могли быть смыты в ливневую канализацию.

Экстремальные природные явления — Ураганы, торнадо, цунами, наводнения и оползни имеют разрушительные последствия для жизни и имущества людей. Сильный ветер, проливные дожди, наводнения и приливные волны, связанные с экстремальными явлениями, способны переносить предметы, легкие, как окурок, или такие тяжелые, как крыша двухэтажного дома далеко в море.Во время штормов или других периодов сильного ветра или высоких волн в океан может быть сброшен практически любой мусор (включая стекло, металл, дерево и медицинские отходы).

Земля

Поскольку большинство населения мира не имеет гарантированных прав на землю и собственность, земля находится в центре проблем развития. COVID-19 еще больше усугубляет уязвимость неформального населения.

Искоренение бедности и повышение общего благосостояния; повышение продовольственной безопасности; содействие урбанизации; решение проблемы изменения климата; повышение устойчивости и уменьшение хрупкости; сокращение неравенства и исключения уязвимых групп; и защита прав несовершеннолетних и женщин, страдающих от проблем со здоровьем, — все зависит от безопасных прав на землю и собственность.

Сокращение числа бедных, живущих менее чем на 1,90 доллара в день, требует сосредоточения внимания на использовании физических активов за счет повышения безопасности частных, традиционных и общих прав на землю, чтобы больше людей могли инвестировать и лучше управлять своими ресурсами для будущих поколений , начать или развивать бизнес, сотрудничать с частным сектором и улучшать свои средства к существованию.

Повышение гарантий владения и пользования как для мужчин, так и для женщин соответствует задаче Целей в области устойчивого развития (ЦУР): «все мужчины и женщины имеют равные права владения и контроля над землей к 2030 году.«Достижение этой цели потребует инвестирования в обеспечение прав на землю и собственность посредством систематических кампаний по регистрации всех прав на землю и выдаче земельных сертификатов. Особое внимание следует уделять земельным правам женщин, уязвимым группам и коренным народам.

Во всем мире землей владеют значительно больше мужчин, чем женщин. В 10 странах Африки только 12% женщин по сравнению с 31% мужчин сообщают, что владеют землей индивидуально. Страны за пределами Африки демонстрируют аналогичные закономерности в процентной доле земли, принадлежащей исключительно женщинам, например, Перу (13%), Гондурас (14%), Никарагуа (20%), Бангладеш (23%) и Гаити (24%).Известно, что вспышки пандемии ставят под угрозу право несовершеннолетних и женщин наследовать землю и имущество. Обеспечение женщинам доступа, контроля и владения землей и имуществом, от которых они зависят для обеспечения продовольственной безопасности, жилья, безопасности и благополучия семьи, является ключом к расширению прав и возможностей женщин и достижению ЦУР.

Более безопасные коллективные права на землю и другие ресурсы также важны для коренных народов и маргинализованных групп. Укрепление общинных земельных прав уязвимых групп населения не только отвечает основным нормам равенства, но и положительно сказывается на человеческом капитале и развитии.Кроме того, важно защищать права собственности перемещенных лиц и беженцев, чтобы обеспечить скорейшее восстановление после конфликта и поддержание мира. Регламентация прав на землю в неформальных поселениях является ключом к снижению маргинализации, улучшению услуг и повышению устойчивости к пандемиям.

Давление на земельные права растет. Более 4 миллиардов человек — или 55% населения мира — проживают в городских районах; к 2045 году количество людей, живущих в городах, увеличится до 6 миллиардов, что добавит еще 2 миллиарда городских жителей, которым необходимы безопасность, инфраструктура и услуги.Надежное владение недвижимостью с полной регистрацией земель и геопространственными данными является необходимым условием для управления устойчивым ростом городов и расширения прав и возможностей жителей.

Гарантия владения и пользования — важная опора сельского хозяйства и продовольственной безопасности. Исследования показали, что надежное владение недвижимостью стимулирует фермеров вкладывать средства в землю, занимать деньги для сельскохозяйственных ресурсов и улучшения своей земли, а также позволяет рынкам продажи и аренды земли обеспечивать полное использование земли. По данным ФАО (Отчет о состоянии продовольствия и сельского хозяйства 2010 г.), сокращение гендерного разрыва в сельском хозяйстве может увеличить общий объем сельскохозяйственного производства в 2 раза.5-4%, что могло бы снизить количество голодающих в мире на 12-17%.

Надежное владение недвижимостью и точные актуальные земельные записи позволяют получать налоги на недвижимость, основанные на стоимости, которые могут вносить значительный вклад в доходы и услуги местных органов власти, но этот ресурс обычно недостаточно используется в странах с низким уровнем дохода (0,6% ВВП по сравнению с 2,2 % для промышленно развитых стран). Хороший земельный учет позволяет применять системы массовой оценки, открывая путь к справедливым и эффективным налогам на собственность.Комплексная инвентаризация является ключом к эффективному управлению общественной собственностью и возможностью использовать ее в качестве активов.

Гарантированное владение и рациональное землепользование может уменьшить конфликты и социальную напряженность, а гарантия владения и пользования является насущной необходимостью в ближайший постконфликтный период. Неспособность разрешить земельные конфликты влияет на экономические показатели и может продлить или усилить социальную напряженность.

Инвестиции в безопасное владение — это прямые инвестиции в возможности аварийного восстановления и отказоустойчивость.Чем более безопасными, формальными и совместимыми являются права и системы, тем менее уязвимы землепользователи с точки зрения выселения или потери средств к существованию в случае бедствия. Кроме того, всеобъемлющие и надежные земельные записи обеспечивают критически важную защиту прав в случае перемещения населения в результате стихийного бедствия.

Небезопасное владение и отсутствие актуальной земельной документации имеет прямое влияние на финансирование и реализацию инвестиций в государственную инфраструктуру, влияя на безопасность, здоровье населения, доступ к решениям в области энергетики и добывающей промышленности, а также на доступ к рынкам и торговле.

Обеспечение владения недвижимостью стало более доступным, осуществимым и доступным, чем когда-либо прежде, благодаря цифровизации, автоматизации, новым геопространственным технологиям и краудсорсингу. Однако чрезмерные правовые и процедурные требования, отсутствие стандартизации, консервативные профессии, сопротивление изменениям и ограничительная политика ограничивают прогресс.

Последнее обновление: 16 апр.2020 г.

Программное обеспечение для управления земельными ресурсами

Landfolio — Trimble

Landfolio ^® — это ведущий программный пакет для управления земельными ресурсами, который автоматизирует и объединяет все ключевые элементы управления земельными ресурсами.Этот полностью настраиваемый программный пакет, созданный на платформе ESRI® и других ведущих в отрасли базах данных, легко локализуется и интегрирует ваши основные рабочие процессы управления земельными ресурсами — от реестра и кадастра до управления природными ресурсами.

Ранее известное как FlexiCadastre, программное обеспечение Landfolio для природных ресурсов облегчает все аспекты применения, оценки, предоставления и мониторинга соблюдения прав на минеральные, поверхностные и водные ресурсы и связанных с ними юридических соглашений.

Функциональность включает:
• Веб-портал для глобального контроля и отчетности земельных активов
• Расширенный компонент ГИС позволяет визуализировать карту, выбирать и проверять координаты, ограниченные зоны и т. Д.
• Управление задачами и настраиваемые рабочие процессы и бизнес-правила, которые отражают бизнес-процессы
• Оптимизирует процессы для проверки заявок и продления
• Отчетность Инициативы прозрачности добывающих отраслей (EITI)
• Расширенные утверждения, эскалация и структура уведомлений
• Анализ и мониторинг конкурентов
• Настраиваемые функции аудита и отчетности, соответствующие требованиям законодательства
• Управление коммуникациями между вашей организацией, государственными учреждениями и собственными правообладателями
• Полная интеграция с другими корпоративными системами

Основой для идентификации границ собственности, определения права собственности и передачи является карта участков.Современные технологии превратились из сочетания искусства и науки кадастровых карт, которые иногда создавались веками ранее, до цифровых карт земельных участков, созданных с помощью современных систем управления информацией о собственности. Интеграция карты участков и записей о собственности посредством географической индексации позволяет принимать более своевременные, точные и информированные решения.

Landfolio обеспечивает единый и стандартизированный рабочий процесс управления проектами на протяжении всего процесса разделения земельных участков. Удобные для пользователя «Мастера посылок» направляют неопытного пользователя через действия по управлению участками, которые включают разбиение, объединение, подразделение, создание и настройку границ участков.

Функциональность включает
• Двунаправленная интеграция с реестром земельного портфеля
• Рабочий процесс, управляемый клиентом, с удобным интерфейсом
• Открытая архитектура в соответствии с требованиями открытых ГИС
• Приложение, управляемое бизнес-моделью
• Контролируемые уровни доступа пользователей
• Обслуживание карты участков с помощью мастера
• Отслеживание вакансий с помощью уникального идентификатора проекта
• Укороченная кривая обучения пользователей

Государственный земельный кадастр отвечает за регистрацию, индексирование и архивирование больших объемов земельной документации и сделок для продавцов, покупателей, владельцев и кредиторов.Компонент реестра Landfolio обеспечивает полное решение для автоматизации реестра, поэтому вы можете сохранять полные официальные и исторические записи о владении и обременении земельных участков.

Функции:
• Модернизирует и автоматизирует существующие системы ручной регистрации земли
• Предоставляет возможность включать данные местного земельного реестра в региональные, государственные и национальные системы регистрации
• Обеспечивает архивирование и открытый доступ к электронной информации о земле и собственности
• Работает автономно или интегрируется с существующими системами кадастрового картирования и оценки собственности

Пользователи реестра Landfolio получат выгоду от наличия системы, которая:
• Ускоряет обработку запросов
• Создает прозрачные, точные и поддающиеся аудиту земельные записи
• Обеспечивает поиск информации через Интернет

Ключевым компонентом получения доходов для правительства является оценка собственности.Инструмент оценки собственности Trimble позволяет правительственным пользователям получать и обрабатывать оценки, а также обновлять реестры на основе этих оценок. Используя Landfolio, пользователь может интегрировать существующую правительственную информацию об оценке земли в базу данных, включая такие элементы, как рыночная стоимость, цена продажи, налогооблагаемая рыночная стоимость и налоговая категория.

Типичные функции пользователей этих инструментов:
• Запрос рыночной оценки
• Запрос об утверждении налогооблагаемой стоимости
• Запрос присвоения налоговой категории
• Создание новой оценочной посылки
• Доступ к исторической записи оценочной стоимости для всех участков
• Отслеживайте время и дату оценки
• Используйте интерактивную карту участков
• Создайте пакет оценочных работ
• Двусторонняя интеграция с реестром и кадастром

Решения Trimble для электронного правительства обеспечивают общедоступный онлайн-доступ к региональному электронному решению для управления земельными ресурсами или прав на добычу полезных ископаемых.Решения электронного правительства обеспечивают заинтересованным сторонам легкий доступ к сделкам с недвижимостью, правам на добычу полезных ископаемых и другой информации о земле. Заинтересованные стороны также могут использовать эти портальные решения для отправки запрошенной информации, такой как приложения, платежи, документация и т. Д.

Функциональные возможности:
• Запросы на основе карты, которые могут быть как «открытыми», так и «управляемыми» в зависимости от требований на основе ограниченных подписок и других технологий, контролируемых и контролируемых паролем.
• Обеспечить заинтересованным сторонам круглосуточный доступ к земельным офисам.
• Обеспечить пространственное представление кадастровых данных.
. • Разрешить заинтересованным сторонам подавать заявки, онлайн-платежи или официальные отчеты.
. оформление документов

Функциональность

ГИС-анализа в Landfolio передает всю мощь географической информации в руки лиц, принимающих решения.С помощью инструментов анализа, разработанных для дополнения других данных Landfolio, ГИС-анализ Landfolio включает непространственные данные в карты и обеспечивает географические аналитические возможности там, где они ранее отсутствовали.