ՀՀ ԳԱԱ Էկոլոգանոոսֆերային հետազոտությունների կենտրոնը և ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտը Շվեյցարիայի Ժնևի համալսարանի հետ համատեղ մշակում են արբանյակային լուսանկարների հավաքագրման և մշակման բազմաչափ տեղեկատվական համակարգ (տեղեկատվական խորանարդ) Հայաստանում լանդշաֆտների էկոլոգիական մոնիթորինգի հեռազննման համակարգի ստեղծման համար (http://datacube.sci.am): Հիմքում Ժնևի համալսարանի կողմից շվեյցարական արբանյակային լուսանկարների տվյալների Ազգային  խորանարդի ստեղծման փորձն էր https://www.swissdatacube.org/։ 

«Երկամյա աշխատանքները հնարավորություն ստեղծեցին հավաքագրել արբանյակային լուսանկարներ ազգային շտեմարանում, որը ներառում է Landsat և Sentinel-2 արբանյակային լուսանկարների ամբողջական արխիվը, ինչպես նաև անօդաչու թռչող սարքերից ստացված լուսանկարներ։ Համակարգում մշակվել է ջրային օբյեկտների տարբերակման և սահմանագծման ալգորիթմ՝ Pytհon ծրագրավորման լեզվի կիրառմամբ, որը նախատեսվում է դարձնել տեղեկատվական համակարգում արբանյակային լուսանկարներից ջրային օբյեկտների վերծանման գործիք»,- ասաց ՀՀ ԳԱԱ Էկոլոգանոոսֆերային հետազոտությունների կենտրոնի Աշխարհագրական տեղեկատվական համակարգի և հեռազննման բաժնի ղեկավար, աշխարհագրական գիտությունների թեկնածու Շուշանիկ Ասմարյանը:

Նա նշեց, որ արբանյակային լուսանկարները շրջակա միջավայրի վերաբերյալ հավաստի տեղեկատվության կարևորագույն աղբյուրներից մեկն են և դարձել են շրջակա միջավայրի էկոլոգիական վիճակի գնահատման և մշտադիտարկման անբաժանելի մաս։ «Չնայած իրենց մեծ առավելություններին՝ այս տվյալներն ունեն մեկ խնդիր. մեծածավալ են, և դրանց մշակման համար պահանջվում են համակարգչային հաշվողական ռեսուրսներ։ Աշխարհագրական երևույթների տարածաժամանակային փոփոխությունների ուսումնասիրման դեպքում, օրինակ, արոտավայրերի դեգրադացիա, լճի ջրի որակ, անտառածածկի փոփոխություն և այլն, մի քանի 100 կամ 1000 լուսանկարների պարագայում անհրաժեշտ են լուրջ հաշվողական համակարգչային ռեսուրսներ, որոնց կիրառմամբ իրականացվում է լուսանկարների մշակում։ Այդ տեխնոլոգիաները կոչվում են Երկրի զննման բազմաչափ համակարգեր (տեղեկատվական խորանարդ՝ data cube)»,- ասաց Շուշանիկ Ասմարյանը: 

Ըստ նրա՝ այսօր արդեն կան մշակված ազատ հասանելի տեղեկատվական խորանարդներ, ինչպիսին Google Earth Engine (GEE) համակարգն է և լայնորեն օգտագործվում է գիտական հանրության և որոշում կայացնող կազմակերպությունների կողմից։ Այդուհանդերձ, նման համակարգերում, տվյալների ծավալից կախված, կա համակարգի անվճար կիրառման սահմանափակում։ Իսկ գիտահեն որոշումների կայացման ազգային մակարդակում նման համակարգերի գոյությունը տարեցտարի դառնում է կարևոր և անգամ հրամայական։

«Մեր ազգային արբանյակային տեղեկատվության խորանարդն ունի կարևոր նշանակություն գիտահեն որոշումների կայացման գործում արբանյակային տեղեկատվության ներդրման և կիրառման առումով։ Հատկանշական է, որ 2022թ-ին Հայաստանը թևակոխեց տիեզերական հետազոտությունների և տիեզերական տեխնոլոգիաների զարգացման նոր փուլ՝ սեփական արբանյակի գոյությամբ պայմանավորված։ Լուսանկարների մշակման ազգային պլատֆորմի գոյությունն արդեն դառնում է հրամայական, որը դեռևս սաղմնային փուլում է և պետք է անցնի մշակման և զարգացման մեծ ու երկար ճանապարհ, որպեսզի դառնա արբանյակային լուսանկարների մշակման համար գործիքակազմով և հաշվողական ռեսուրսներով հագեցած ազգային պլատֆորմ»,- ասաց Շուշանիկ Ասմարյանը։  

Նա նշեց, որ ազգային տեղեկատվական խորանարդներին ուղղված նախաձեռնությունների, այդ թվում նաև հայաստանյան օրինակի նկատմամբ աշխարհագրական տեղեկատվական միջազգային հանրության շրջանում կա մեծ արձագանք։ «Աշխատանքի արդյունքները զեկուցվել են 2021թ. հուլիսի 5-9-ին Շվեյցարիայում կայացած «The Platform for Advanced Scientific Computing-PASC 2021» (https://pasc21.pasc-conference.org/) միջազգային գիտաժողովում։ Մեծ հետաքրքրություն կա նաև Երկրագնդի զննման համաշխարհային խմբի (Group on Earth observation (GEO) - https://www.earthobservations.org/index.php) կողմից աշխատանքի արդյունքների նկատմամբ, որոնք պարբերաբար ներկայացվում են GEO տարեկան զեկույցներում»,- նշեց Շուշանի Ասմարյանը։ 

Աշխատանքն իրականացվել է «Հայաստանյան տվյալների խորանարդ հանուն կայուն զարգացման – ADC4SD» նախագծի շրջանակներում: Այն ֆինանսավորվել է Շվեյցարիայի գիտության կրթության և նորարարության պետական քարտուղարության կողմից նախնական ներդրումային դրամաշնորհային ծրագրի շրջանակներում։ 
Աշխատանքային խմբի մեծ մասը երիտասարդ գիտնականներ են։ 

Աշխատանքի վերաբերյալ տպագրվել են հետևյալ գիտական հոդվածները.

1. Asmaryan Sh., Muradyan V., Tepanosyan G., Hovsepyan A., Saghatelyan A., Astsatryan H., Grigoryan H., Abrahamyan R., Guigoz Y. and Giuliani G. Paving the way towards an Armenian Data Cube. Data, 2019, Volume 4, Issue 3, https://doi.org/10.3390/data4030117
2. Astsatryan, H., Grigoryan, H., Poghosyan, A. et al. Air temperature forecasting using artificial neural network for Ararat valley. Earth Sci Inform 14, 711–722 2021. https://doi.org/10.1007/s12145-021-00583-9
3. Astsatryan A., Grigoryan H., Abrahamyan R., Asmaryan Sh., Muradyan V., Tepanosyan G., Guigoz Y., Giuliani G. Shoreline delineation service: using an Earth Observation Data Cube and UAV technologies for coastal monitoring, Earth Sci Inform , (2022) DOI:10.13140/RG.2.2.23407.76962

Հայաստանյան արբանյակային տվյալների խորանարդ միջավայրը 

Սևանա լճի սահմանագծումը NDWI սպեկտրալ ինդեքսի կիրառմամբ տվյալների խորանարդի միջավայրում միջին լուծաչափի` Landsat (30m), բարձր լուծաչափի Sentinel (10m) արբանյակներից և անօդաչու թռչող սարքից ստացված գերբարձր լուծաչափի (0.16 մ) լուսանկարներից 

ՀՀ ԳԱԱ գիտության հանրայնացման և հասարակայնության հետ կապերի բաժին
07.11.2022թ.