Удосконалення процесу інтеграції різнорідних розвідувальних даних з використанням геопросторового аналізу
DOI:
https://doi.org/10.33099/2304-2745/2022-1-74/86-92Ключові слова:
Узагальнення даних; розвідка, спостереження, дорозвідка; прийняття рішення; ситуаційна обізнаність.Анотація
Наразі вже недостатньо просто надати опис зображення або використовувати інформацію з одного джерела, адже програмне забезпечення узагальнення даних повинне забезпечувати кращу ситуаційну обізнаність та мати змогу приймати рішення в автоматичному режимі. Процес узагальнення даних з різних джерел розвідки досліджується багато років, але програми, призначені для проведення оцінки ситуації чи загроз, продовжують бути не достатньо ефективними.
Метою статті є розгляд шляхів удосконалення процесу узагальнення даних з різних джерел за рахунок використання інформаційної системи геопросторового аналізу (ГПА) та його подальшої автоматизації.
Пошуки шляхів вирішення завдання інтеграції різнорідних розвідувальних (геопросторових) відомостей тісно пов’язані з вибором моделі необхідної для проведення геопросторового (просторового) аналізу.
В статті проведено аналіз методів обробки розвідувальної інформації, а також моделей узагальнення даних разом із оглядом літератури щодо того, як різні організації та структури здійснюють оцінку ситуації на основі узагальнення.
Інтеграцію гетерогенних даних геопросторового аналізу пропонується здійснити на основі моделі, що застосовується у провідних країн світу ‑ Joint Directors of Laboratories (JDL) модель.
JDL модель має в своєму складі п’ять рівнів обробки даних (попередня обробка РВ – Level 0, уточнення ОР – Level 1, уточнення обстановки – Level 2, уточнення загроз – Level 3, уточнення процесу обробки – Level 4), що взаємопов’язані між собою загальною шиною даних, яка дозволяє паралельно опрацьовувати вхідний потік на різних рівнях. Проте, слід зауважити, що деякі теоретики і практики пропонують внести до JDL моделі додатковий (Level 5) когнітивний рівень, який структурно має розташовуватись між Level 3 та блоком HCI (інтерфейс взаємозв’язку людини і комп’ютера ‑ Human Computer Interaction) і забезпечувати можливість використання штучного інтелекту для підтримки прийняття відповідних рішень.
Посилання
Koshlan A. Conceptual model of a specialized geoinformation system. Advanced Information Systems. 2018. Vol 2, No. 3 (2018). Р. 36–40. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.06.
Попов М. О., Серединін Є. С. Геоінформаційні системи та технології в завданнях оборони й національної безпеки. Наука і оборона. 2009. № 3. С. 49–56.
Кучейко А. А. Развитие и конвергенция технологий геопространственной разведки. Журнал Земля из космоса. Defence Geospatial Intelligence (DGI 2012) : ежегодная конференция по геопространственной разведке и геопространственным технологиям (м. Лондон, 23–26 янв. 2012 г.). Лондон, 2012. С. 96–97.
Defence Geospatial Intelligence (DGI 2012) : Ежегодная конференция по геопространственной разведке и геопространственным технологиям 24–27 янв. 2011 г. Журнал Земля из космоса. Лондон, 2011. С. 34–35.
Моніторинг екологічно-небезпечних об’єктів із застосуванням геоінформаційних технологій та використанням матеріалів дистанційного зондування Землі / О. В. Атрасевич, І. А. Кухарський, В. О. Подліпаєв, В. О. Шумейко. Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2013. № 4. С. 113–116.
Попов М. О, Топольницький М. В., Подліпаєв В. О. Видова космічна розвідка в локальних військових конфліктах. Наука і оборона. 2015. № 1. C. 25–35.
Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intel-ligent decision support systems / P. Zuiev et al. Eastern-european journal of enterprise technologies. Information and controlling system. Kharkiv, 2020. Vol. 4, No. 9 (106). Р. 14–23. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.208554.
Development of an algorithm for complex processing of geospatial data in the special-purpose geoinformation system in conditions of diversity and uncertainty of data / А. Koshlan et al. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Information and controlling system. Kharkiv, 2019. Vol. 5, No. 9 (101). С. 35–45.
Троценко Р.В., Болотов М.В. Процесс извлечения данных из разнотипных источников. Приволжский научный вестник. № 12–1 (40). С. 52–54.
Бодянский Е. В., Струков В. М., Узлов Д. Ю. Обобщенная метрика в задаче анализа многомерных данных с разнотипными признаками. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. Харків, 2017. № 3 (52). С. 98–101.
Noh B., Son J., Park H., Chang S. In-Depth Analysis of Energy Efficiency Related Factors in Commercial Buildings Using Data Cube and Association Rule Mining. Sustainability. Vol. 9, Issue 11. 2119. Р. 1–20. DOI: https://doi.org/ 10.3390/ su9112119.
Tymchuk S. Methods of Complex Data Processing from Technical Means of Monitoring. Path of Science : International Electronic Scientific Journal. 2017. Vol. 3, No. 3. DOI: 10.22178/pos.20-4.
Створення бази геопросторових даних об’єктів розвідки з використанням даних дистанційного зондування землі та геоінформаційних систем / О. В. Атрасевич, І. А. Кухарський, В. О. Подліпаєв, В. О. Шумейко. Системи озброєння і військова техніка. 2013. № 2. С. 111–113.
