The Concept of Processing, Analysis and Visualization of Geophysical Data Based on Elements of Tensor Calculus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the main approaches to processing, analysis and visualization of geophysical data is the use of geographic information systems and technologies, which is due to their geospatial reference. At the same time, the complexity of presenting geophysical data is associated with their complex structure, which involves many components that have the same geospatial reference. Vivid examples of data of such a structure and format are gravitational and geomagnetic fields, which in the general case are specified by three and four-component vectors with multidirectional coordinate axes. At the same time, today there are no solutions that allow visualizing these data in a complex without decomposing them into individual scalar values, which, in turn, can be presented in the form of one or many spatial layers. In this regard, the work proposes a concept that uses elements of tensor calculus for processing, storing and visualizing information of this format. In particular, a mechanism for tensor representation of field components has been formalized with the possibility of combining it with other data of the same format, on the one hand, and convolution when combined with data of a lower rank. Using the example of a hybrid relational-hierarchical data model, a mechanism for storing information on tensor fields is proposed, which provides for the possibility of describing and subsequently applying transformation instructions when transitioning between different coordinate systems. The paper discusses the use of this approach in the transition from the Cartesian to the spherical coordinate system when representing the parameters of the geomagnetic field. For complex visualization of tensor field parameters, an approach based on the use of tensor glyphs is proposed. The latter are superellipses with axes corresponding to the rank of the tensor. In this case, the attribute values themselves are proposed to be visualized relative to the corresponding axes of the graphic primitive in such a way that the data distribution can be specified by varying the gradient of the corresponding monochrome representation of the parameter along the corresponding axis. The performance of the proposed concept was investigated during a comparative analysis of the tensor approach with known solutions based on the scalar decomposition of the corresponding complex values with their subsequent representation in the form of one or many spatial layers. The analysis showed that the use of the proposed approach will significantly increase the visibility of the generated geospatial image without the need for complex overlapping of spatial layers.

About the authors

G. R Vorobeva

Ufa University of Science and Technology

Email: gulnara.vorobeva@gmail.com
Karl Marx St. 12

A. V Vorobev

Ufa University of Science and Technology

Email: geomagnet@list.ru
Karl Marx St. 12

G. O Orlov

Ufa University of Science and Technology

Email: orlovgleb99@mail.ru
Karl Marx St. 12

References

  1. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Sakharov Ya.A., Selivanov V.N. Statistical relationships between variations of the geomagnetic field, auroral electrojet, and geomagnetically induced currents // Solar-Terrestrial Physics. 2019. vol. 5. no. 1. pp. 35–42.
  2. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Enikeev T.A., Vorobeva G.R. Geoinformation system for analyzing the dynamics of extreme geomagnetic disturbances from observations of ground stations // Computer Optics. 2020. vol. 44. no. 5. pp. 782–790.
  3. Fleming J., Marvel S., Supak S., Motsinger-Reif A., Reif D. ToxPi*GIS Toolkit: creating, viewing, and sharing integrative visualizations for geospatial data using ArcGIS // Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology. 2022. vol. 32. no. 6. pp. 900–907. doi: 10.1038/s41370-022-00433-w.
  4. Simonyan A., Ohanyan M. Refined Spatio-Temporal Model of Accelerations of the Main Geomagnetic Field on the Earth’s Surface and Geomagnetic Jerks // Geomagnetism and Aeronomy. 2023. vol. 63. no. 3. pp. 325–348. doi: 10.1134/S0016793223600078.
  5. Boyarchuk M.A., Zhurkin I.G., Nepoklonov V.B. Concept of a visualization method for Earth’s gravity field on plain maps // Scientific Visualization. 2019. vol. 11. no. 1. pp. 70–79. doi: 10.26583/sv.11.1.06.
  6. Peng Z, Laramee S. Higher Dimensional Vector Field Visualization. A Survey // Theory and Practice of Computer Graphics (TPCG ‘09). 2009. pp. 149–163.
  7. Meuschke M., Vob S., Gaidzik F., Preim B., Lawonn K. Skyscraper Visualization of Multiple Time-Dependent Scalar Fields on Surfaces // Computers & Graphics. 2021. vol. 99. pp. 22–42. doi: 10.1016/j.cag.2021.05.005.
  8. Lobo M.-J., Telea A., Hurter C. Feature Driven Combination of Animated Vector Field Visualizations // Computer Graphics Forum. 2020. vol. 39. no. 3. pp. 429–441. doi: 10.1111/cgf.13992.
  9. Hergl C., Blecha C., Kretzschmar V., Raith F., Gunther F., Stommel M., Jankowai J., Hotz I., Nagel T., Scheuermann G. Visualization of Tensor Fields in Mechanics // Computer Graphics Forum. 2021. vol. 40. no. 6. pp. 135–161. doi: 10.1111/cgf.14209.
  10. He Z., Hu X., Teng Yu., Zhang X., Shen X. Data agreement analysis and correction of comparative geomagnetic vector observations // Earth, Planets and Space. 2022. vol. 74. doi: 10.1186/s40623-022-01583-9.
  11. Huang Y., Wu L., Li D. Theoretical Research on Full Attitude Determination Using Geomagnetic Gradient Tensor // The Journal of Navigation. 2015. no. 68(5). pp. 951–961. doi: 10.1017/S0373463315000259.
  12. Vorobev A.V., Vorobeva G.R., Yusupova N.I. Conception of geomagnetic data integrated space // SPIIRAS Proceedings. 2019. vol. 18. no. 2. pp. 390–415. doi: 10.15622/sp.18.2.390-415.
  13. Reddy B., Bommala H., Bhyrapuneni S. Strategies and Approaches for Generating Identical Extensive XML Tree Instances // International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication. 2023. vol. 11. pp. 559–564. doi: 10.17762/ijritcc.v11i8s.7238.
  14. Yu Q., Zhang X., Huang Zh.-H. Tensor Factorization-Based Method for Tensor Completion with Spatio-temporal Characterization // Journal of Optimization Theory and Applications. 2023. vol. 119. pp. 337–362. doi: 10.1007/s10957-023-02287-0.
  15. Xia S., Qiu D., Zhang X. Tensor factorization via transformed tensor-tensor product for image alignment // Numerical Algorithms. 2023. vol. 22. pp. 1251–1289. doi: 10.1007/s11075-023-01607-9.
  16. Tomasevic D., Peer P., Solina F., Jaklic A., Struc V. Reconstructing Superquadrics from Intensity and Color Images // Sensors. 2022. vol. 22(14). no. 5332. doi: 10.3390/s22145332.
  17. Mamieva I. Ruled algebraic surfaces with a main frame from three superellipses // Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2022. vol. 18. no. 4. pp. 387–395. doi: 10.22363/1815-5235-2022-18-4-387-395.
  18. Borisenko V., Ustenko S., Ustenko I. Constructing a method for the geometrical modeling of the lame superellipses in the oblique coordinate systems // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. vol. 2. no. 4. pp. 51–59. doi: 10.15587/1729-4061.2020.201760.
  19. Olayiwola T., Choi S.-J. Superellipse model: An accurate and easy-to-fit empirical model for photovoltaic panels // Solar Energy. 2023. vol. 262. doi: 10.1016/j.solener.2023.05.026.
  20. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Enikeev T.A., Vorobeva G.R. Geoinformation system for analyzing the dynamics of extreme geomagnetic disturbances from observations of ground stations // Computer Optics. 2020. vol. 44. no. 5. pp. 782–790.
  21. Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Enikeev T.A., Vorobeva G.R., Khristodulo O.I. System for dynamic visualization of geomagnetic disturbances according to the data of ground magnetic stations // Scientific Visualization. 2021. vol. 13. no. 1. pp. 162–176. doi: 10.26583/sv.13.1.11.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».