Россия
Россия
Россия
Россия
Описывается информационно-поисковая система «ФотоБерега Крыма», разработанная сотрудниками группы «Банк океанографических данных» на основе концепции программного продукта «ФотоБерега» для систематизации и каталогизации коллекции цифровых изображений берегов Крымского полуострова, а также обеспечения эффективной работы с этой коллекцией при проведении научных исследований. Программная система написана на языке программирования Python. Интерфейс при-ложения разработан с использованием пакета tkinter. Центральной частью системы является каталог метаинформации объектов съемки, который построен на основе фасетной классификации и включает описательные фасеты «Дата и время», «Вид съемки» и специализированные фасеты «Географический регион», «Генетический тип побережья». Для формирования поисковой выдачи в программной системе применен метод расширенного булева поиска. Загрузка новых изображений и редактирование метаданных существующих элементов каталога выполняется в редакторе метаданных. Работа с геоинформационной частью базы метаинформации осуществляется в редакторе геоданных. Созданный программный продукт имеет значительный потенциал для дальнейшего развития и после соответствующей настройки может быть использован для работы с изображениями берегов других регионов, а также для систематизации и классификации коллекций изображений в самых различных облостях.
берега, изображения, визуализация, систематизация, каталогизация, фасетная классификация, информационно-поисковая система
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. Информационная поддержка исследований прибрежных зон Черного и Азовско-го морей / Е. А. Годин [и др.] // Натурные и теоретические исследования – в практику берегопользования : сборник материалов, представленных на Все-российскую конференцию с международным участием: XXIX Береговая конфе-ренция: Калининград, 2022. С. 330–333.
2. Вецало М. П., Годин Е. А. Разработка программной системы базы данных фото-графических изображений берегов Крыма // Моря России : вызовы отечествен-ной науки. Тезисы докладов Всероссийской научной конференции. Севастополь, 26–30 сентября 2022 г. Севастополь : ФГБУН ФИЦ МГИ, 2022. С. 287–289. EDN KZNERH.
3. Черный А. И. Введение в теорию информационного поиска. Москва : Наука, 1975. 238 с.
4. Ранганатан Ш. Р. Классификация двоеточием. Основная классификация. Москва : ГПНТБ СССР, 1970. 422 с.
5. Маннинг К. Д., Прабхакар Р., Шютце Х. Введение в информационный поиск. Москва : Вильямс, 2011. 520 с.
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. Горячкин Ю. Н., Долотов В. В. Морские берега Крыма. Севастополь : Колорит, 2019. 256 с.
8. Богданов Д. В. Оптимальный способ хранения и обработки древовидных струк-тур в базах данных // Программные продукты и системы. 2009. № 1. С. 140–142. EDN NOJDWN.
9. Тарасов С. В., Бураков В. В. Способы реляционного моделирования иерархиче-ских структур данных // Информационно-управляющие системы. 2013. № 6. С. 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
