Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
The article describes the information retrieval system PhotoCoasts of Crimea developed by the staff of the Oceanographic Data Bank group based on the concept of the software PhotoCoasts to systematize and catalogue the collection of digital images of the Crimean Peninsula coasts. The system also ensures effective work with this collection while conduct-ing scientific research. The software system is written in the Python programming language. The application interface is developed using the tkinter package. The system core is a catalogue of meta-information on photosurvey objects. The catalogue is based on faceted classification and includes descriptive facets “Date and Time”, “Type of Photo-survey” and specialised facets “Geographic Region”, “Coast Genetic Type”. The method of extended Boolean retrieval was applied to form the query results in the software system. New images are uploaded and metadata of existing catalogue elements are edited in the metadata editor. Work with the geoinformation part of the metadata base is performed in the geodata editor. The developed software has a significant potential for further evolution and after appropriate adjustment can be used for work with coast images of other regions. It also allows systematisation and classification of image collections in various fields
coasts, images, visualisation, systematisation, cataloguing, faceted classification, infor-mation retrieval system
Введение
Изображения являются наиболее длительно существующим способом фиксации состояния природных объектов, пройдя путь от рисунка до фото- и киносъемки с высокой степенью разрешения. При условии определения места и времени получения изображений с достаточной точностью их сопоставление позволяет проанализировать происходящие изменения состояния тех или иных объектов под воздействием природных и антропогенных факторов. Вместе с тем значительная часть изображений до настоящего времени не оцифрована, хранится в разрозненных наборах, должным образом не систематизирована и не каталогизирована. Такое положение дел может привести к утрате многих материалов и не обеспечивает их доступность для широкого круга заинтересованных пользователей. Сказанное полностью справедливо и для изображений морских берегов, в том числе Крымского побережья. Сложившаяся ситуация может быть исправлена путем организации работ по переводу изображений в цифровую форму и создания специального программного обеспечения (ПО) для работы с ними.
В настоящее время существует значительное количество программных продуктов для создания каталогов цифровых изображений, но, как правило, они недостаточно эффективны для решения задач научных исследований. Анализ информации из открытых источников и личный опыт использования показали, что в большинстве существующих программных продуктов каталог строится на основе иерархии файловой системы компьютера пользователя (Adobe Bridge, ACDSee Photo Studio и др.) или собственной иерархической структуры (папки в Adobe Lightroom и Corel AfterShot Pro, коллекции в darktable, альбомы digiKam и др.) со всеми присущими таким классификациям недостатками. В частности, жесткая структура иерархии затрудняет включение новых уровней деления. Классификация становится чрезвычайно громоздкой и сложной в использовании при большом количестве уровней и недостаточно информативной при их малом количестве. Такие продукты также ориентированы в первую очередь на работу с метаданными изображения (параметры съемки, геолокация и т. п.), но не обладают достаточно развитыми возможностями определения характеристик объекта съемки, необходимыми для реализации исследовательских задач. Следует отметить, что значительная часть существующего программного обеспечения является коммерческой и имеет закрытый исходный код, не позволяющий модифицировать продукт в соответствии с требованиями пользователя. Дополнительным препятствием для приобретения и использования существующего коммерческого ПО каталогизации цифровых изображений в данный момент является санкционная политика ряда государств в отношении Российской Федерации.
Принимая во внимание описанные выше недостатки существующего программного обеспечения, сотрудники отдела гидрофизики шельфа и группы «Банк океанографических данных» ФГБУН ФИЦ МГИ разработали концепцию программного продукта «ФотоБерега», включающую общие подходы к созданию ПО для визуализации, систематизации и каталогизации цифровых изображений при проведении научных исследований:
– обеспечение максимальной независимости от внешних факторов, использование только свободно распространяемых компонентов с открытым исходным кодом;
– работа с каталогом (в том числе его расширяемость) с учетом специфики применения изображений при решении научных задач;
– поддержка базы геоинформации;
– поддержка работы с метаданными цифровых изображений (время съемки, геопозиционирование);
– массовый импорт изображений.
В статье описаны результаты работ по реализации этой концепции при разработке специализированной информационно-поисковой системы «ФотоБерега Крыма» [1, 2], оптимизированной для решения практической задачи – систематизации и классификации коллекции цифровых изображений берегов Крымского п-ова, собранных в отделе гидрофизики шельфа МГИ за более чем полуторавековой период, и эффективной работы с ними.
Подходы и методы
Центральной частью системы является каталог метаинформации объектов съемки. Каталог строится на основе фасетной классификации, которая обладает большей семантической силой, чем иерархическая [3, 4]. На первом этапе формирования каталога определяется набор понятий (терминов), необходимых для описания элемента каталога (изображения). Затем термины семантически либо по иному принципу группируются в классы (фасеты). Классификация элементов каталога, в свою очередь, не задается заранее, а строится путем выборки элементов из фасетов и формирования из них линейной цепочки, называемой фасетной формулой. Место каждого фасета в фасетной формуле является строго фиксированным. При этом для решения задачи информационного поиска по каталогу достаточно определить порядок преобразования информационных потребностей пользователя в фасетную формулу (поисковый запрос) и рассматривать полученную на основе этой формулы классификацию как поисковую выдачу.
Для формирования поисковой выдачи в программной системе применен метод расширенного булева поиска [5], при котором результат определяется логическим выражением, формируемым на основе запроса пользователя. Поисковый запрос (фасетная формула) преобразуется в логическое выражение, которое применяется к метаданным каждого элемента каталога. С целью повышения скорости формирования поисковой выдачи применяется обратное индексирование базы метаданных изображений [5, 6] по отдельным фасетам. Ускорение работы приложения при использовании индекса достигается путем значительного (в общем случае) уменьшения количества участвующих в операциях элементов каталога и перехода к использованию операций над множествами вместо выполнения логических операций (булева поиска) для всех изображений, присутствующих в базе программы.
Реализация
Для реализации программной системы был выбран язык программирования Python, имеющий как развитую стандартную библиотеку, так и достаточное количество свободно распространяемых сторонних библиотек с открытым исходным кодом.
Каталог системы «ФотоБерега Крыма» включает в себя описательные фасеты «Дата и время» (D), «Вид съемки» (T) и специализированные – «Географический регион» (R), «Генетический тип побережья» (G). Фасет «Дата и время», в свою очередь, разбит на три субфасета: «Дата начала периода» (DB), «Дата окончания периода» (DE) и «Сезонность съемки» (S). Результирующая фасетная формула для применяемой классификации имеет вид
<DB : DE : S : R : T : G>.
Часть фасетов содержит заданное при разработке приложения конечное множество понятий, определяемое семантикой соответствующего признака или спецификой разрабатываемой системы. Так, в качестве описаний для сезонности съемки (субфасет «Сезонность съемки») используется общепринятое деление годового цикла на календарные времена года {«зима», «весна», «лето», «осень»}, а состав фасета «Генетический тип побережья» определяется геоморфологией Крымского п-ова и соответствует монографии [7].
Состав фасета «Географический регион» и субфасетов «Дата начала периода» и «Дата окончания периода» не фиксирован в коде приложения и допускает модификацию пользователем. В частности, в системе предусмотрена возможность работы с данными о регионе съемки, которые являются основой для базы геоинформации.
Для хранения каталога и данных геоинформационной части программной системы использована встраиваемая SQL-ориентированная свободно распространяемая СУБД с открытым исходным кодом SQLite3 . Основные метаданные фотографии и идентификаторы ее связей с элементами фасетов каталога содержатся в таблице Picture. При отображении структуры каталога для каждого фасета и субфасета «Сезонность съемки» была выделена отдельная таблица (рис. 1). Данные субфасетов «Дата начала периода» и «Дата окончания периода» не существуют без соответствующей фотографии и реализованы как атрибуты изображения в таблице Picture. В общем случае с целью получения нормализованной базы данных связь между конкретной фотографией и фасетами каталога строится одним из следующих способов:
– для фасетов с кратностью связи 1 : 1 или 1 : N связь организуется путем включения соответствующего идентификатора в таблицу Picture;
– для фасетов с кратностью связи M : N создается дополнительная таблица.
Отображение иерархического фасета «Географический регион» на реляционную структуру базы данных осуществляется с помощью списка смежности по таблице GeoRegion [8, 9].
Рис. 1. Схема базы данных программной системы «ФотоБерега Крыма»
Fig. 1. The scheme of the database for the software system PhotoCoasts of Crimea
Для хранения исходных данных программная система использует иерархию в файловой системе жесткого диска. Каждой фотографии соответствует отдельная директория, содержащая оригинал цифрового изображения и миниатюру.
Интерфейс приложения разработан с использованием пакета tkinter и состоит из главного окна, редактора метаданных и редактора геоданных (рис. 2).
Пользователь определяет требуемую совокупность характеристик изображения, формируя поисковый запрос с помощью панели поиска, расположенной в левой части главного окна приложения. Поисковая панель содержит отдельный раздел для каждого фасета каталога и позволяет составлять запрос интуитивно понятным способом без использования специализированных языков запросов. Результат поиска отображается в рабочей области главного окна и визуализируется в двух основных режимах. Режим библиотеки позволяет оценить объем поисковой выдачи и получить общее представление о результатах поиска. В свою очередь, режим просмотра обеспечивает возможность детального рассмотрения каждого снимка и связанной с ним метаинформации. Так как цифровые изображения, получаемые с использованием современных средств съемки, могут иметь высокое разрешение, которое существенно превышает разрешение компьютерного монитора, в режиме просмотра реализована функция масштабирования снимка, в том числе автоматического масштабирования под размер окна приложения.
Загрузка новых изображений и редактирование метаданных существующих элементов каталога осуществляются в редакторе метаданных (рис. 3). С его помощью можно изменить координаты места съемки, ее географический регион, дату, сезон, способ съемки, генетический тип побережья, eeee
Рис. 2. Пользовательский интерфейс главного окна приложения, режим «БИБЛИОТЕКА» (а) и режим «ПРОСМОТР» (b)
Fig. 2. The user interface of the application main window: LIBRARY mode (a) and VIEW mode (b)
Рис. 3. Окно редактора метаданных изображений
Fig. 3. The Image metadata editor window
а также внести коррективы в описание снимка. Режим массовой загрузки позволяет пользователю быстро добавить в базу изображения со сходными метаданными, например, результаты экспедиционной съемки на конкретной местности.
При заполнении метаданных изображения в разрабатываемой программной системе была реализована возможность чтения данных из заголовков Exif загружаемых файлов (в том числе координат места съемки по данным GPS и даты съемки) и внедрена функциональность, позволяющая по координатам места съемки определить регион и генетический тип побережья. В качестве региона съемки выбирается ближайший из известных приложению. В частности, в базе ИПС «ФотоБерега Крыма» присутствует информация о 140 регионах побережья из монографии [7]. Для поиска региона, ближайшего к точке съемки, в программе применяется индексация геоданных береговой линии на равномерной сетке в полярной системе координат [10] с центром в точке 45.5° с. ш., 34.0° в. д.
Работа с геоинформационной частью базы метаинформации осуществляется в редакторе геоданных (рис. 4), с помощью которого можно создавать, удалять и корректировать сведения о регионах съемки, в том числе координаты, наименование и генетический тип побережья.
Рис. 4. Окно редактора геоданных
Fig. 4. The Geodata editor window
Заключение
На базе концепции программного продукта «ФотоБерега» была реализована специализированная информационно-поисковая система «ФотоБерега Крыма», оптимизированная для решения практической задачи – систематизации, классификации и работы с коллекцией цифровых изображений берегов Крымского п-ова при проведении научных исследований. В статье описана структура каталога изображений и способ хранения метаданных объекта съемки. Изложен порядок работы с системой при выполнении поиска информации и загрузке новых изображений. Ключевой особенностью разработанного программного продукта является наличие модуля формирования базы геоинформации о крымском побережье. Использование геоинформации совместно с возможностью чтения метаданных цифрового изображения и массовой загрузкой изображений существенно облегчает внесение информации в каталог системы.
Разработанная информационно-поисковая система «ФотоБерега Крыма» имеет значительный потенциал для дальнейшего развития. Ее функциональные возможности можно расширить и адаптировать для работы с изображениями берегов других регионов. Продукт является универсальным и после соответствующей настройки может найти применение для систематизации, классификации и работы с коллекциями цифровых фотографий в самых разных областях науки.
1. Informacionnaya podderzhka issledovaniy pribrezhnyh zon Chernogo i Azovsko-go morey / E. A. Godin [i dr.] // Naturnye i teoreticheskie issledovaniya – v praktiku beregopol'zovaniya : sbornik materialov, predstavlennyh na Vse-rossiyskuyu konferenciyu s mezhdunarodnym uchastiem: XXIX Beregovaya konfe-renciya: Kaliningrad, 2022. S. 330–333.
2. Vecalo M. P., Godin E. A. Razrabotka programmnoy sistemy bazy dannyh foto-graficheskih izobrazheniy beregov Kryma // Morya Rossii : vyzovy otechestven-noy nauki. Tezisy dokladov Vserossiyskoy nauchnoy konferencii. Sevastopol', 26–30 sentyabrya 2022 g. Sevastopol' : FGBUN FIC MGI, 2022. S. 287–289. EDN KZNERH.
3. Chernyy A. I. Vvedenie v teoriyu informacionnogo poiska. Moskva : Nauka, 1975. 238 s.
4. Ranganatan Sh. R. Klassifikaciya dvoetochiem. Osnovnaya klassifikaciya. Moskva : GPNTB SSSR, 1970. 422 s.
5. Manning K. D., Prabhakar R., Shyutce H. Vvedenie v informacionnyy poisk. Moskva : Vil'yams, 2011. 520 s.
6. Witten I. H., Moffat A., Bell T. C. Managing gigabytes: compressing and indexing doc-uments and images. Second edition. Morgan Kaufmann, 1999. 519 p.
7. Goryachkin Yu. N., Dolotov V. V. Morskie berega Kryma. Sevastopol' : Kolorit, 2019. 256 s.
8. Bogdanov D. V. Optimal'nyy sposob hraneniya i obrabotki drevovidnyh struk-tur v bazah dannyh // Programmnye produkty i sistemy. 2009. № 1. S. 140–142. EDN NOJDWN.
9. Tarasov S. V., Burakov V. V. Sposoby relyacionnogo modelirovaniya ierarhiche-skih struktur dannyh // Informacionno-upravlyayuschie sistemy. 2013. № 6. S. 58–66. EDN RPREYR.
10. Bentley J. L., Friedman J. H. Data structures for range searching // ACM Computing Surveys. 1979. Vol. 11, iss. 4. P. 397–409. https://doi.org/10.1145/356789.356797
