МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

 

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

 

Институт экологии и устойчивого развития

Кафедра биологии и биоразнообразия

 

 

 

Составитель Гусейнова Надира Орджоникидзевна

 

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ

СИСТЕМЫ В ГЕОГРАФИИ

 

 

Электронный курс лекций

для обучающихся по 05.03.02 география

 

Профиль подготовки

Рекреационная география

 

Уровень высшего образования

бакалавриат

 

Форма обучения очная и заочная

Статус дисциплины: базовая

 

 

  

 

 

Махачкала 2017

 

 


СОДЕРЖАНИЕ

Лекция №1. Геоинформатика – основные понятия. Общие сведения о геоинформационных системах

Лекция №2. Структуры и модели  пространственных данных

Лекция №3. Базы данных (БД) и Системы управления базами данных (СУБД)

Лекция №4. Основные компоненты ГИС

Лекция №5. Технологии ввода данных

Лекция 6.Анализ пространственных данных

Лекция 7.Моделирование поверхностей

Лекция 8.Технология построения цифровых моделей рельефа. Методы и средства визуализации

Лекция 9.Этапы и правила проектирования ГИС

Лекция 10.Концепция ГИС. Виды ГИС

Лекция 11.Управление информацией в ГИС

Лекция 12. Инфраструктуры пространственных данных

Лекция 13.ГИС и дистанционное зондирование Земли

Лекция 14.ГИС и глобальные системы позиционирования

Лекция 15.Технологии искусственного интеллекта и экспертные системы. Системы поддержки принятия решений. Атласные информационные системы

 

Словарь терминов

Список литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.     Лекция №1. Геоинформатика – основные понятия. Общие сведения о геоинформационных системах

 

2.     Предмет и метод геоинформатики.

3.     Основные части геоинформатики. Приложения геоинформатики.

4.     Основные периоды в развитии геоинформатики.

5.     Понятие о геоинформационных системах

6.     «Данные», «информация», «знания» в геоинформационных системах

7.     Обобщенные функции ГИС-систем

8.     Классификация ГИС

9.     Источники данных и их типы

 

Геоинформатика - это научное направление, которое изучает теорию, методы и способы накопления, обработ­ки и передачи данных, информации и знаний с помощью ЭВМ и других технических средств, или группу дисциплин, занимающих­ся различными аспектами применения и разработки вычислитель­ных машин, куда обычно относят прикладную математику, про­граммирование, программное обеспечение, искусственный интел­лект, архитектуры ЭВМ и вычислительные сети.

Технологически, исторически и «генетически» геоинформатика формировалась и продолжает развиваться в окружении смежных наук и технологий, предметно и методически родственных ей.

Алгоритмы и методы геоинформатики близки вычислительной геометрии и компьютерной (машинной) графике, системам автоматизированного проектирования (САПР). Непозиционная (атрибутивная) часть пространственных данных традиционно хранилась и управлялась средствами систем управления базами данных (СУБД), методология создания баз данных ГИС продолжает оставаться в числе важных задач при их проектировании. Единая цифровая среда существования объединяет ГИС с глобальными системами позиционирования и автоматизированными (цифровыми) технологиями съемок местности (например, с использованием элек­тронных тахеометров или лазерных сканирующих устройств) и системами их обработки (например, методами цифровой фотограм­метрии). Наконец, аппаратная среда реализации геоинформационных технологий — так называемая вычислительная техника, а именно компьютеры с периферийными устройствами ввода, хранения и вывода данных — вовлекает в орбиту интересов и условий существования геоинформатики новейшие информационные, в том числе телекоммуникационные, технологии, изучаемые общей информатикой.

Предметом изучения геоинформатики является в общем случае Земля, который обусловлен смежными с ГИС науками о Земле, а в частности, географические информационные системы (ГИС). Методический аппарат геоинформатики представляет собой методологию, основу которой составляют модели пространственных данных и методология проектирования и создания ГИС.

Геоинформатика - наука, изучающая все аспекты сбора, обработки и представления информации о свойствах объектов, процессов и явлений, происходящих на Земле.

Основные части геоинформатики:

1. Общая геоинформатика

2. Прикладная геоинфоматика

3. Специальная геоинформатика

 

Общая геоинформатика - это раздел геоинформатики, занимающийся исследованием и разработкой научных основ, концепций, обобщенным анализом геоинформационных систем безотносительно к их прикладному характеру.

Прикладная геоинфоматика - изучает практические методы работ с геоинформационными системами и геоинформационными технологиями

Специальная геоинформатика - служит основой для анализа систем и методов обработки пространственных данных.

В основе теории геоинформатики как учения о ГИС лежит несколько базовых понятий. К ним относятся понятия пространственного объекта, пространственных данных, моделей пространственных данных, функций их обработки, включая базовые функции пространственного анализа и геомоделирования как ядра ГИС.

По тесноте связи, уровню взаимодействия, методической и технологической близости и возможностям интеграции ближай­шее окружение геоинформатики образуют картография и дистан­ционное (аэрокосмическое) зондирование.

Приложения геоинформатики

Анализ: статистический, экономический, пространственный, транспортный, анализ сетей.

Управление: государственное, региональное, муниципальное, отраслевое.

Мониторинг: военная разведка, экологический мониторинг, анализ чрезвычайных событий и т.д.

Бизнес приложения: геомаркетинг, логистика, риэлтерская деятельность и т.д.

 

3. Что же привело к рождению геоинформатики?

·                   широкое распространение компьютеров и совершенствование средств периферии;

·                   накопление обширных аэрокосмических, статистических
других материалов;

·                   потребность упорядочения сведений в базах данных для разнообразных целей;

·                   обеспечение сохранности и доступности этих материалов,
широкого круга пользователей;

·                   необходимость оперативных принятий решений и др.

       Произошло не просто суммирование знаний, технических возможностей и опыта из сфер вычислительной техники, информатики, географии и картографии, а их умножение, что и привело к «взрывообразному» развитию данного направления.

Геоинформатика молода, но и она имеет свою историю, которая может быть разделена на четыре нечетко выраженных периода.

1. Пионерный период (поздние 1950е - ранние 1970е гг.) - исследование принципиальных возможностей, пограничных областей знаний и технологий, наработка эмпирического опыта, первые крупные проекты и теоретические работы.

Примеры. Бюро переписи США (конец 60-х годов).

Разработка формата GBF-DIME (Geographic Base File, Dual Independent Map Encoding). Впервые реализована схема пространственных отношений между объектами

(топология - описывает, как линейные объекты на карте соединены между собой, какие площадные объекты граничат друг с другом)

Летом 1967 года введенные технологии стали основой для картографирования результатов переписи. В течении 70-х годов были созданы карты в формате GBF-DIME для всех городов США

Земельная информационная система штата Минесота (середина 60-х).

Совместный проект- Центр городских и региональных проблем, Университет штата и Агентство планирования. Было необходимо оптимизировать сбор налогов. Система была растровой, размер зерна составлял 0,16 кв. км.

 

2. Период государственных инициатив (ранние 1970е - ранние 1980е гг.) развитие крупных геоинформационных проектов, поддерживаемых государством, формирование государственных институтов в области ГИС, снижение роли и влияния отдельных исследователей и небольших групп. Это период шлифовки и доводки методики в крупных организациях и энтузиазм отчаянных одиночек. Зазвучали также голоса пессимистов: геоинформатика, мол, это «овчинка», кото­рая не стоит выделки, так как ее продукция получается просто «золотой». Это был период некоторого застоя. Однако, справедли­вости ради, отметим появление в это время нескольких крупных теоретических обобщений, и прежде всего по методике структу­рирования пространственных данных

3. Период коммерческого развития (ранние 1980е - настоящее время) широкий рынок разнообразных программных средств, развитие настольных ГИС (интеграция с базами непространственных данных), появление сетевых приложений, системы, поддерживающим корпоративные и распределенные базы геоданных.

В этот период отдельные компьютерные про­граммные пакеты по обработке данных, по подготовке текстов или карт трансформируются в единую увязанную систему, спо­собную помочь человеку в принятии ответственных решений. В это же время создаются компьютерные локальные и глобальные сети, революционно изменившие доступ к базам данных. Персональные компьютеры в ряде организаций уже начинают вытесняться рабочими станциями. Создание ГИС стало основываться не на уникальных программных и аппаратных средствах собственной раз­работки, а на адаптации функциональных возможностей доста­точно операционно универсальных программных продуктов при­менительно к анализируемым проблемам. Именно это время было периодом массового создания ГИС на платформе персональных компьютеров (причем практически исключительно на IBM PC).

Одним из ярких примеров этого периода может стать появле­ние наиболее популярного в мире программного обеспечения ARC/ INFO (в настоящее время — Arclnfo) в Институте изучения сис­тем окружающей среды (ESRI, Inc, США). В настоящее время это лидер по объему продаж программного ГИС-обеспечения.

Существенно раздвигается круг решаемых задач, геоинформа­ционные технологии проникают во все новые сферы науки, про­изводственной деятельности и образования. Осваиваются прин­ципиально новые источники массовых данных для ГИС: данные дистанционного зондирования, включая материалы спутников серии Ландсат, а позднее СПОТ, данные глобальных систем по­зиционирования (навигации, местоуказания). Цифровые методы обработки изображений интегрируются с системами автоматизи­рованной картографии (в том числе с ее новой ветвью — элект­ронной- картографией) и ГИС, создавая предпосылки единой программной среды 90-х годов.

4. Пользовательский период (поздние 1980е - настоящее время) - повышенная конкуренция среди коммерческих производителей геоинформационных технологий. Характеризуется доступностью и "открытостью" программных средств (позволяет пользователям самим адаптировать, использовать и модифицировать программы), возросшей потребностью в геоданных, идет начало формирования мировой геоинформационной инфраструктуры.

В этот период появились интеллектуальные си­стемы и технологии мультимедиа — комплексного воздействия на различные органы чувств человека: зрение, слух, а в перспекти­ве — на обоняние и даже осязание. Можно обратиться и к более частным вопросам, например картографической визуализации в ГИС. Так, даже традиционные бумажные карты, естественно, име­ющие самое широкое распространение и применение, стали пре­терпевать определенные изменения — становятся «рельефными», пригодными для визуального и компьютерного считывания, пе­реносятся на другие основы: материю, пластик, что позволяет, например, работать на пластиковых контурных картах в школе, используя их многократно и для разных целей, и т.д. Подавля­ющее большинство карт преобразуется в цифровые модели, а их тематические наборы или слои начинают комплексировать в элек­тронные атласы, изготовляемые по индивидуальному «заказу». Тра­диционными становятся голографические изображения и карты в области «виртуальной реальности».

Интенсивно велись работы в области моделирования: активно стала внедряться теория фракталов, катастроф, хаоса в географии и особенно применение нейронных сетей для многомерных клас­сификаций и прогнозирования — задач, традиционно важных для всех географических наук. Бурно и стремительно ведутся работы по инфраструктурам пространственных данных. Очень многочисленными стали примеры интеграции ГИС и Интернет, вплоть до того, что ряд ученых стали называть этот период эпохой Интернет-ГИС.

Геоинформатика формировалась на базе принципов пространственного анализа изучаемого объекта, процесса, ситуации. И, несмотря на то, что в настоящее время ГИС-технологии все чаще используются в решении инженерных, социальных, финансовых проблем, для изучения природно-антропогенных геосистем роль картографической информации остается приоритетной.

В основу геоинформатики заложена проблемная ориентация и комплексный (системный) подход к изучаемым объектам и явлениям, и это определило переход картографии на новый уровень развития.

Картография и геоинформатика взаимодействуют по многим направлениям. Они объединены организационно, поскольку государственные картографические службы занимаются одновременно и геоинформационной деятельностью. Сформировалось особое направление высшего геоинформационно-картографического образования.

Единство двух отраслей науки и техники определяется следующими факторами:

1. общегеографические и тематические карты — главный источник пространственной информации о природе,  хозяйстве, социальной сфере, экологической обстановке;

2. системы координат и разграфка, принятые в картографии, служат основой для географической локализации всех данных в геоинформационной системе (ГИС);

3. карты — основное средство интерпретации и организации данных дистанционного зондирования и любой другой информации, поступающей, обрабатываемой и хранимой в географической информационной системе;

4. геоинформационные технологии, используемые для изучения пространственно-временной структуры, связей и динамики геосистем, в основном опираются на методы картографического анализа и математико-картографического моделирования;

5. картографические изображения — самая целесообразная форма представления геоинформации потребителям, а составление карт — одна из основных функций ГИС.

В настоящее время существуют разные точки зрения на взаимоотношения картографии, геоинформатики и тесно сопряженного с ними дистанционного зондирования.

Линейная модель основана на представлении о том, что началом всего является дистанционное зондирование, на него опираются геоинформатика и ГИС, и далее происходит выход на картографию.

Другая схема называется моделью доминирования картографии. Согласно ей, дистанционное зондирование и ГИС предстают как подсистемы, входящие в систему картографии.

Модель доминирования ГИС, напротив, представляет картографию и дистанционное зондирование как подсистемы, входящие в геоинформатику и ГИС.

Наиболее реалистичной признается модель тройного взаимодействия, в которой ни одна из сфер не является доминирующей. Они перекрываются и тесно взаимодействуют между собой в процессе получения, обработки и анализа пространственной информации.

Геоинформационное картографирование — это автоматизированное создание и использование карт на основе географических информационных систем и баз картографических данных. Также геоинформационное картографирование понимают как информационно-картографическое моделирование геосистем.

Геоинформационное картографирование может подразделяться на отраслевое и комплексное, аналитическое и синтетическое, в соответствии с чем выделяют различные виды и типы картографирования.

В основе геоинформационного картографирования лежит комплексное, синтетическое и оценочно-прогнозное картографирование. Со временем также получило развитие системное картографирование, при котором внимание сосредотачивается на целостном отображении геосистем и их элементов (подгеосистем), иерархии, взаимосвязей, динамики, функционирования. В связи с этим появилась необходимость в применении математических методов (статистический анализ, моделирование и др.) и автоматизированных технологий. Таким образом, были созданы все предпосылки для появления автоматических картографических систем и геоинформационных систем. Т. е., геоинформационное картографирование возникло и развивается как прямое продолжение комплексного, синтетического и системного картографирования в новой геоинформационной среде.

Среди характерных черт геоинформационного картографирования наиболее важны следующие:

        системный подход к отображению и анализу геосистем;

        высокая степень автоматизации, с использованием баз цифровых картографических данных и баз географических (геологических, экологических и др.) данных;

        интерактивность картографирования, сочетание методов создания и использования карт, а также многосредность, позволяющая сочетать иконические, текстовые, звуковые данные, различные изображения и видеоданные;

        оперативность, приближающаяся к реальному времени, в том числе с широким использованием данных дистанционного зондирования и глобальных систем спутникового позиционирования;

        многовариантность, допускающая разностороннюю оценку ситуаций и спектр альтернативных решений; применение компьютерного дизайна и современных графических средств, поддерживающих как векторную, так и растровую графику;

        создание изображений новых видов и типов (различные электронные векторные и синтезированные векторно-растровые карты, модели поверхностей, трехмерные компьютерные модели, анимация и др.);

        преимущественно проблемно-практическая ориентация картографирования, нацеленная на обеспечение принятия решений.

Геоинформационное картографирование — программно-управляемое картографирование. Оно сочетает в себе такие методы, как дистанционное зондирование, космическое картографирование, а также картографические методы исследований и математико-картографическое моделирование.

Опыт комплексных географических исследований и системного тематического картографирования позволил геоинформационному картографированию занять ведущие позиции в развитии картографической науки и производства.

Сопоставление разновременных и разнотематических карт позволяет перейти к прогнозам на основе выявленных взаимосвязей и тенденций развития явлений и процессов. Прогноз по картам позволяет прогнозировать и современные, но еще не известные явления, например, прогнозы погоды или неизвестные полезные ископаемые.

В основе прогноза лежат картографические экстраполяции, трактуемые как распространение закономерностей, полученных в ходе картографического анализа какого-либо явления, на неизученную часть этого явления, на другую территорию или на будущее время. Картографические экстраполяции, как и любые другие (математические, логические), не универсальны. Их достоинство в том, что они хорошо приспособлены для прогнозирования и пространственных, и временных закономерностей. В практике прогнозирования по картам широко применяют также известные в географии методы аналогий, индикации, экспертные оценки, расчет статистических регрессий и др.

Методы прогнозирования можно классифицировать на эвристические, которые предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, и экономико-математические, которые основаны на построении формализованных логико-математических моделей.

При картографической экстраполяции особое значение приобретают карты фоновых ситуаций. С их помощью можно предсказать главные, определяющие, фоновые черты явления, не вдаваясь в детали, частности и возможные случайные отклонения. Карты фоновых поверхностей в равной мере пригодны для прогноза во времени и пространстве.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

1.     Понятие о геоинформационных системах

2.     «Данные», «информация», «знания» в геоинформационных системах

3.     Обобщенные функции ГИС-систем

4.     Классификация ГИС

5.     Источники данных и их типы

 

Географическая информационная система или геоинформационная система (ГИС) - это  информационная  система, обеспечивающая  сбор,  хранение, обработку, анализ  и  отображение  пространственных данных и связанных с ними непространственных, а также получение на их основе информации и знаний о географическом пространстве.

Считается, что географические или пространственные данные составляют более половины объема всей циркулирующей информации, используемой организациями, занимающимися разными видами деятельности, в которых необходим учет пространственного размещения объектов. ГИС ориентирована на обеспечение возможности принятия оптимальных управленческих решений на основе анализа пространственных данных.

Ключевыми словами в определении ГИС являются - анализ пространственных данных или пространственный анализ. ГИС может ответить на следующие вопросы:

·    Что находится в заданной области?

·    Где находится область, удовлетворяющая заданному набору условий?

Современные ГИС расширили использование карт за счет хранения графических данных в виде отдельных тематических слоев, а качественных и количественных характеристик составляющих их объектов в виде баз данных. Такая организация данных при наличии гибких механизмов управления ими, обеспечивает принципиально новые аналитические возможности.

На базе информационных технологий были созданы географические информационные системы.

ГИС-технологии  - технологическая основа создания географических информационных систем, позволяющая реализовать функциональные возможности ГИС.

Географическая информационная система (geographic information system, G IS .spatial information system) – аппаратно-программный человеко-машинный комплекс, обеспечивающий сбор, обработку, хранение, отображение и распространение пространственно- и объектно-привязанных данных с целью интеграции, анализа и комплексной интерпретации данных, прогнозирования и моделирования ситуаций, планирования действий и принятия решений.

Геоинформационная система - это информационная система, использующая географически координированные данные. Однако, в настоящее время в рамках ГИС исследуется не только географическая информация, но и все процес­сы и явления, которые происходят на земной поверх­ности. Также совре­менные ГИС являются интегрированными, поскольку совмещают в себе как данные, так и технологии.

К обязательным признакам ГИС относятся:

·        географическая (пространственная) привязка дан­ных;

·        генерирование новой информации на основе син­теза имеющихся данных;

·        отражение пространственно-временных связей объектов;

·        обеспечение принятия решений;

·        возможность оперативного обновления баз данных за счет вновь поступающей информации.

 

«Данные», «информация», «знания» в

геоинформационных системах

Конкретизируя термины  "данные", "информация", "знания", применительно к оперированию ими в информационной системе, можно отметить, что, имея много общего, эти понятия различаются по своей сути.

Под данными понимается  совокупность фактов, известных об объектах, либо результаты измерения этих объектов. Данные, используемые в ГИС, отличаются высокой степенью формализации.  Данные - это как бы строительный элемент в процессе создания информации, поскольку она получается в процессе обработки данных.

Геопространственные данные - означают информацию, которая идентифицирует географическое местоположение и свойства естественных или искусственно созданных объектов, а также их границ на земле.

Применительно к ГИС под информацией понимается совокупность сведений,  определяющих  меру  наших  знаний  об объекте.

В таком контексте знания можно рассматривать как результат интерпретации информации. Наиболее общее определение: знание – результат познания действительности, получивший подтверждение в практике. Научное знание отличается своей систематичностью, обоснованностью и высокой степенью структуризации.

Информационные системы можно рассматривать как эффективный инструмент получения знаний.

Различия между терминами «данные», «информация» и «знания» прослеживаются в истории развития технических систем, так вначале появились банки данных, позднее информационные системы, затем появились системы, основанные на знаниях - интеллектуальные системы (экспертные системы).

В настоящее время на рынке программных продуктов представлено несколько видов систем, работающих с пространственно распределенной информацией, к ним в частности, относятся системы  автоматизированного проектирования, автоматизированного картографирования и ГИС. ГИС по сравнению с другими автоматизированными системами обладают развитыми средствами анализа пространственных данных.

Любая ГИС базируется на аппаратных сред­ствах — различных типах компьютеров; программном обеспечении — программных продуктах, обеспечива­ющих хранение, анализ, визуализацию пространственной информации и т. п.; информационном обеспечении — данных о географическом положении, включая матери­алы дистанционного зондирования, кадастра и т.д. Уп­равление ГИС осуществляют пользователи (исполни­тели), которые разрабатывают и поддерживают систему или просто решают поставленные задачи.

 

Обобщенные функции ГИС-систем

Большинство современных ГИС осуществляют комплексную обработку информации, используя ниже приведенные функции:

1. Ввод и редактирование данных;

2. Поддержка моделей пространственных данных;

3. Хранение информации;

4. Преобразование систем координат и трансформация картографических проекций;

5. Растрово-векторные операции;

6. Измерительные операции;

7. Полигональные операции;

8. Операции пространственного анализа;

9. Различные виды пространственного моделирования;

10. Цифровое моделирование рельефа и анализ поверхностей;

11. Вывод результатов в разных формах.

 

Классификация ГИС

ГИС системы разрабатываются с целью решения научных и прикладных задач по мониторингу экологических ситуаций, рациональному использованию природных ресурсов, а также для инфраструктурного проектирования, городского и регионального планирования, для принятия оперативных мер в условиях чрезвычайных ситуаций др.

Множество задач, возникающих в жизни, привело к созданию различных ГИС, которые могут классифицироваться по следующим признакам:

По функциональным возможностям:

- полнофункциональные ГИС общего назначения;

- специализированные ГИС ориентированы на решение  конкретной задачи в какой либо предметной области;

- информационно-справочные системы для домашнего и информационно-справочного пользования.

- Инструментальные ГИС

- ГИС-вьюверы

- Справочные картографические системы

- Векторизаторы картографических изображений

- Средства пространственного моделирования

- Средство обработки данных зондирования

 

Функциональные возможности ГИС определяются также архитектурным принципом их построения:

- закрытые системы - не имеют возможностей  расширения, они способны выполнять только тот набор функций, который однозначно определен на момент покупки;

- открытые системы отличаются легкостью приспособления, возможностями расширения, так как могут быть достроены самим пользователем при помощи специального аппарата (встроенных языков программирования);

- ввод в компьютер цифровых данных;

- преобразование данных, трансформация картогра­фических проекций, конвертирование данных в различные форматы;

- хранение и управление данными;

- картометрические операции и др.

 

По пространственному (территориальному) охвату:

- глобальные (планетарные);

- общенациональные;

- региональные;

- локальные (в том числе муниципальные).

По проблемно-тематической ориентации:

- общегеографические;

- экологические и природопользовательские;

- отраслевые (водных ресурсов, лесопользования, геологические, туризма и т.д.);

По способу организации  географических данных:

- векторные;

- растровые;

- векторно-растровые ГИС.

 

Основные функции ГИС

Утилиты работ с полями баз данных

♦ Геометрические и арифметические утилиты

♦ Сетевой анализ

♦ Выделение объектов по пространственным критериям

♦ Зонирование

♦ Создание моделей поверхностей

♦ Анализ растровых изображений

 

Источники данных и их типы

 

Источники пространственных данных для ГИС — основа их информационного обеспечения. Затраты на информационное обеспечение геоинформационных проектов достигают 90 % от их общей стоимости. До 70 % всех данных, составляющих информационные ресурсы наций, регионов и ведомств, имеют пространственную привязку или могут быть более или менее легко координированы, получив статус пространственных. Тем не менее, информационное обеспечение ГИС остается крайне трудоемким делом. Это связано с тем, что цифровая среда существования ГИС предполагает цифровую форму обрабатываемых ею данных, а основную массу источников составляют аналоговые данные («бумажные» карты, статистические табличные отчеты, тексты).

ГИС, как правило, оперируют различными упорядоченными наборами данных. Среди них традиционно различают картографические, статистические, аэрокосмические материалы, которые преобразуются и вводятся в среду ГИС и/или заимствуются из других геоинформационных систем. Помимо указанных материалов, гораздо реже используются данные специально проводимых полевых исследований и съемок, а также литературные (текстовые) источники. «Тип источника» объединяет генетически однородное множество исходных материалов, каждое из которых сильно различается по комплексу характеристик. К ним принадлежит, например, такой важный признак: в какой — цифровой (векторной, растровой) или нецифровой (аналоговой) — форме получается, хранится и используется тот или иной набор данных, от чего зависят легкость, стоимость и точность ввода этих данных в цифровую среду ГИС.

Ввод данных - процедура кодирования данных в компьютерно-читаемую форму и их запись в базу данных ГИС.

Ввод данных включает три главных шага:

1.     Сбор данных

2.     Их редактирование и очистка

3.     Геокодирование данных

Информация о качестве данных:

1.     Дата получения

2.     Точность позиционирования

3.     Точность классификации

4.     Полнота

5.     Метод, использованный для получения и кодирования данных

Технологии сбора данных:

1.     В полевых условиях геодезическими (полевыми) методами

2.     С помощью системы глобального спутникового позицирования

3.     Фотограмметрическими методами (наземные и воздушные снимки)

4.     Дистанционное зондирование

5.     С бумажных карт

6.     Из других ГИС, архивов (каталогов координат)

Фотограмметрические методы сбора:

1.     Используют технологии получения и обработки различных фотоснимков.

2.     Космическая съемка (с искусственных спутников Земли)

3.     Аэрофотосъемка (с самолетов)

4.     Съемка с малых носителей (вертолеты, авиамодели)

5.     Наземная съемка (фототеодолиты, фотокамеры)

6.     Снимки требуют предварительного применения процедур фотограмметрической обработки

Дистанционное зондирование:

1.     Системы с традиционной фотографической регистрацией.

2.     Сканирующие системы реального времени (оперативно передающие информацию на Землю по каналам связи.

3.     Радиолокационные (радарные) съемочные системы (облучение объекта активной станцией и фиксация отражения излучения)

4.     Системы получения инфракрасных (тепловых) снимков (фиксирование излучения в тепловая диапазоне)

Системы спутниковой навигации:

Сетевая радионавигационная спутниковая система (СРНСС) ГЛОНАСС (разработана по заказу Министерства Обороны)

При движении по орбите спутник излучает сигнал определённой частоты, номинал которой известен на приёмной стороне (потребитель). Положение ИСЗ в каждый момент времени известного можно вычислить на основании сигнала спутника. Пользователь, измеряя частоту пришедшего к нему сигнала, сравнивает её с эталонной и таким образом вычисляет сдвиг частоты, обусловленный движением спутника. Используя зависимость крутизны кривой частоты от расстояния между потребителем и ИСЗ и, измерив момент времени, можно вычислить координаты.

Устройства ввода:

Использование географических карт как источников исходных данных для формирования баз данных удобно и эффективно по ряду причин. Во-первых, атрибутивные характеристики, полученные с картографических источников, имеют территориальную привязку, во-вторых, в них нет пропусков, «белых пятен» в пределах изображаемого пространства (территории, акватории и др.) и, в-третьих, уже имеется множество технологий перевода этих материалов в цифровую форму. Картографические источники отличаются большим разнообразием — кроме общегеографических и топографических карт насчитываются десятки и даже сотни типов различных тематических карт, один только перечень которых занял бы не одну страницу текста.

Вкратце охарактеризуем основные блоки картографических источников. Организация таких блоков может основываться на имеющейся системе классификации карт.

В качестве источников данных для формирования ГИС служат:

- картографические материалы (топографические и общегеографические карты, карты административно-территориального деления, кадастровые планы и др.). Сведения, получаемые с карт, имеют территориальную привязку, поэтому их удобно использовать в качестве базового слоя ГИС. Если нет цифровых карт на исследуемую территорию, тогда  графические оригиналы карт преобразуются в цифровой вид.

- данные дистанционного зондирования (ДДЗ) все шире используются для формирования баз данных ГИС. К ДДЗ, прежде всего, относят материалы, получаемые с космических носителей. Для дистанционного зондирования применяют разнообразные технологии получения изображений и передачи их на Землю, носители съемочной аппаратуры (космические аппараты и спутники) размещают на разных орбитах, оснащают разной аппаратурой. Благодаря этому получают снимки, отличающиеся разным уровнем обзорности и детальности отображения объектов природной среды в разных диапазонах спектра (видимый и ближний инфракрасный, тепловой инфракрасный и  радиодиапазон). Все это обуславливает широкий спектр экологических задач, решаемых с применением ДДЗ.

К методам дистанционного зондирования относятся и аэро- и наземные съемки, и другие неконтактные методы, например гидроакустические съемки рельефа морского дна. Материалы таких съемок обеспечивают получение как количественной, так и качественной информации о различных объектах природной среды.

- материалы полевых изысканий территорий, включают данные топографических,  инженерно-геодезических изысканий, кадастровой съемки, геодезические измерения природных объектов, выполняемые нивелирами, теодолитами, электронными тахеометрами, GPS приемниками, а также результаты  обследования территорий с применением геоботанических и других методов, например, исследования по перемещению животных, анализ почв и др.

- статистические данные содержат данные государственных статистических служб по самым разным отраслям народного хозяйства, а также данные стационарных измерительных постов наблюдений (гидрологические и метеорологические данные, сведения о загрязнении окружающей среды и т. д)).

-  литературные данные (справочные издания, книги, монографии и статьи, содержащие разнообразные сведения по отдельным типам географических объектов).

В ГИС редко используется только один вид данных, чаще всего это сочетание разнообразных данных на какую-либо территорию.

 

 

 

Лекция №2. Структуры и модели  пространственных данных

 

 1. Отображение объектов реального мира в ГИС

 2. Структуры данных

 3. Модели данных

 4.Форматы данных

 5. Базы данных и управление ими

 6. Отображение объектов реального мира в ГИС

Мы создаем модели реальности, имеющие в некоторых аспектах общие свойства с исследуемыми сущностями реального мира. На основе этих моделей создаются базы данных.

Моделирование является одним из наиболее распространенных в науке понятий. Первоначально под словом “модель” подразумевался “образец в малом виде”,  уменьшенная копия предмета. Впоследствии моделями стали называть любые образы (изображения, описания, схемы, карты и т.д.) объектов, процессов, явлений, используемые в качестве “заместителя”, “представителя”, оригинала данной модели.

Информационную основу ГИС образуют цифровые модели реальности. С появлением компьютера все множество данных разделилось на два типа: цифровые и аналоговые. Последними стали именовать данные на традиционных «бумажных» носителях, используя этот термин как антоним цифровым данным. В отличие от аналоговой цифровая форма представления, хранения и передачи данных реализуется в виде цифровых кодов или цифровых сигналов.

Объектом информационного моделирования в ГИС является пространственный объект. Он может быть определен как цифровая модель объекта реальности, содержащее его местоуказание и набор свойств (атрибутов), или сам этот объект.

Некоторое множество цифровых данных о пространственных объектах образует пространственные данные. Они состоят из двух взаимосвязанных частей: позиционной (тополого-геометрической) и непозиционной (атрибутивной) составляющих, которые образуют описание пространственного положения и тематического содержания данных.

Пространственные объекты как абстрактные представления реальных объектов и предмет информационного моделирования (цифрового описания) в ГИС разнообразны и традиционно классифицируются соответственно характеру пространственной локализации отображаемых ими объектов реальности, размерности пространства, которое они образуют, модели данных, используемой для их описания, и по другим основаниям.

Современные геоинформационные системы представляют пространственное распределение сущностей в виде базовых (элементарных) объектов: точек, линий, ломаных, путей, площадей, поверхностей.

Атрибуты содержат пространственную и непространственную информацию о сущностях и связаны с пространственными объектами ГИС.

Общее цифровое описание пространственного объекта включает:

       наименование;

       указание местоположения (местонахождения, локализации)

       набор свойств;

       отношения с иными объектами;

       пространственное «поведение».

Наименованием объекта служит его географическое наименование (имя собственное, если оно есть), его условный код и/или идентификатор, присваиваемый пользователем или назначаемый системой.

В зависимости от типа объекта его местоположение определяется парой (триплетом) координат (для точечного объекта) или набором координат, организованным определенным образом в рамках некоторой модели данных. Это геометрическая часть описания данных, отличная от атрибутивной части.

Перечень свойств соответствует атрибутам объекта, качественным и количественным его характеристикам, которые приписываются ему в цифровом виде пользователем, могут быть получены в ходе обработки данных или генерируются системой автоматически.

Атрибут (attribute) - свойство, качественный или количественный признак, характеризующий пространственный объект (но не связанный с его местоуказанием) и ассоциированный с его уникальным номером, или идентификатором;

Под атрибутами понимаются именно содержательные, тематические свойства объектов.

Под отношениями понимают, прежде всего, топологические отношения. К топологическим свойствам пространственных объектов принято относить его размерность, замкнутость, связность, простота, нахождение на границе, внутри или вне полигона, признак точечного объекта, и т.д. Примерами топологических отношений объектов являются их свойства «пересекаться» или «не пересекаться», «касаться», «быть внутри», «содержать», «совпадать».

Топология вместе с геометрией образует тополого-геометрическую часть описания данных, его позиционную часть.

Таким образом, в самом общем виде в пространственных данных следует различать и выделять три составные части: топологическую, геометрическую и атрибутивную — «геометрию», «топологию» и «атрибутику» цифровой модели пространственного объекта.

Четкое разделение позиционных и непозиционных данных — историческая традиция, имеющая определенные технологические корни. Управление атрибутивной частью данных обычно возлагается на средства систем управления базами данных (СУБД), встроенных в программные средства ГИС или внешних по отношению к ним.

На концептуальном уровне все множество моделей пространственных данных можно разделить на три типа: модели дискретных объектов, модели непрерывных полей и модели сетей.

Типами (классами) моделей именуют также модели, различающиеся по своему внутреннему устройству. В практике геоинформатики определился набор базовых моделей пространственных данных, используемых для описания объектов размерности не более двух:

1.                     растровая модель;

2.                     регулярно-ячеистая (матричная) модель;

3.                     квадротомическая модель;

4.                     векторная модель: векторная топологическая модель; векторная нетопологическая модель.

Это список не включает модели, используемые для представления поверхностей (рельефов), а также трехмерные расширения базовых моделей и специальных типов моделей для особых объектов (например, геометрических сетей).

Объекты реального мира, рассматриваемые в геоинформатике, отличаются пространственными, временными и тематическими характеристиками.

Пространственные характеристики определяют положение объекта в заранее определенной системе координат, основное требование к таким  данным – точность.

Временные характеристики фиксируют время исследования объекта и важны для оценки изменений свойств объекта с течением времени. Основное требование к таким данным – актуальность, что означает возможность их использования  для обработки, неактуальные данные – это устаревшие данные.

Тематические характеристики описывают разные свойства объекта, включая экономические, статистические, технические и другие свойства, основное требование – полнота.

Для представления пространственных объектов в ГИС используют пространственные и атрибутивные типы данных.

Пространственные данные – сведения, которые характеризуют местоположение объектов в пространстве относительно друг друга и их геометрию.

 Пространственные объекты представляют с помощью следующих графических объектов: точки, линии, области и поверхности.

Описание объектов  осуществляется  путем указания  координат объектов и составляющих их частей.

Точечные объекты – это такие объекты, каждый из которых расположен только в одной точке пространства, представленной парой координат X, Y. В зависимости от масштаба картографирования, в качестве таких объектов могут рассматриваться дерево, дом или город.

Линейные объекты, представлены как одномерные, имеющие одну размерность – длину, ширина объекта не выражается в данном масштабе или не существенна. Примеры таких объектов: реки, границы муниципальных округов, горизонтали рельефа.

Области (полигоны) – площадные объекты,  представляются набором  пар  координат   (Х, У)  или набором объектов типа линия, представляющих собой замкнутый контур. Такими  объектами  могут  быть  представлены территории, занимаемые определенным ландшафтом, городом или целым континентом.

Поверхность - при ее описании требуется добавление к площадным объектам значений высоты. Восстановление поверхностей осуществляется с помощью использования математических алгоритмов (интерполяции и аппроксимации) по исходному набору координат X, Y, Z.

Дополнительные непространственные данные об объектах образуют набор атрибутов.

Атрибутивные данные - это качественные или количественные характеристики пространственных объектов, выражающиеся, как правило, в алфавитно-цифровом виде.

Примеры таких данных: географическое название, видовой состав растительности, характеристики почв и т.п.

Природа пространственных и атрибутивных данных различна, соответственно различны и методы манипулирования (хранения, ввода, редактирования, поиска и анализа) для двух этих составляющих геоинформационной системы. Одна из основных идей, воплощенных в традиционных ГИС - это сохранение связи между пространственными и атрибутивными данными, при раздельном  их хранении и, частично, раздельной обработке.

Общее цифровое описание пространственного объекта включает: наименование; указание местоположения; набор свойств; отношения с другими объектами. Наименованием объекта служит его географическое название (если оно есть), его условный код или идентификатор, присваиваемый пользователем или системой.

Однотипные объекты по пространственному и тематическому признакам объединяются в слои цифровой карты, которые рассматриваются как отдельные информационные единицы, при этом существует возможность совмещения всей имеющейся информации

Структуры данных

 

Для представления пространственных данных в ГИС  применяют векторные и растровые структуры  данных.

Векторная структура – это представление пространственных  объектов в виде набора координатных пар (векторов), описывающих геометрию объектов.

Векторное представление пространственных  данных

 

         Растровая структура данных предполагает представления данных в виде двухмерной сетки, каждая ячейка которой содержит только одно значение,  характеризующее объект, соответствующий ячейке растра на местности или на изображении. В качестве такой характеристики может быть код объекта (лес, луг и т.д.) высота или оптическая плотность.

         Точность растровых данных ограничивается размером ячейки. Такие структуры являются удобным средством анализа и визуализации разного рода информации.

 

Растровая структура данных

 

Для реализации растровых и векторных структур разработаны различные модели данных.

         Модели данных

 

Модели пространственных данных – логические правила для формализованного цифрового описания пространственных объектов.

Векторные модели данных. Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных, позволяющую исследовать взаимосвязи между объектами одного слоя или между объектами разных слоев. Простейшей векторной моделью данных является «спагетти»- модель. В  этом случае переводится «один в один» графическое изображение карты.

 

Векторная модель данных

 

Объект

номер

Положение

Точка

5

Одна пара координат (x,y)

Линия

16

Набор пар координат  (x,y)

Область

25

Набор пар координат  (x,y), первая и последняя совпадают

 

«Спагетти»-модель

 

         В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каждый геометрический объект хранится отдельно и не связан с другими, например общая граница объектов 25 и 26 записывается дважды, хотя с помощью одинакового набора координат. Все отношения между объектами должны вычисляться независимо, что затрудняет анализ данных и увеличивает объем хранимой информации.

Векторные топологические модели содержат сведения о соседстве, близости  объектов и другие, характеристики взаимного расположения векторных объектов.

 

 

 Файл узлов

Номер дуги

Координата X

Координата Y

1

19

6

2

15

15

3

27

13

4

24

19

 

Файл областей

Номера областей

Список дуг

1

1, 4, 3

2

2, 3, 5

3

5, 6, 7, 8

 

Файл дуг

Номер

дуги

Правый

полигон

Левый

полигон

Начальный

узел

Конечный

узел

1

1

0

3

1

2

2

0

4

3

3

2

1

3

2

4

1

0

1

2

5

3

2

4

2

6

3

0

2

5

Векторная  топологическая  модель данных

 

         Топологическая информация описывается набором узлов и дуг. Узел - это пересечение двух или более дуг, и его номер используется для ссылки на любую дугу, которой он принадлежит. Каждая дуга начинается и заканчивается либо в точке пересечения с другой дугой, либо в узле, не принадлежащем другим дугам. Дуги образуются последовательностью отрезков, соединённых промежуточными точками. В этом случае каждая линия имеет два набора чисел: пары координат промежуточных точек и номера узлов. Кроме того, каждая дуга имеет свой идентификационный номер, который используется для указания того, какие узлы представляют её начало и конец.

В векторной модели пространственных данных графические данные представлены в виде объектов - точек, линий и территорий - с которыми связаны атрибутные данные. Координатами точек являются декартовы координаты в некоторой прямоугольной системе координат (например, в системе координат проекции Гаусса-Крюгера) или пара географических координат - широта и долгота. Линии или дуги представляются последовательностью точек. В векторной модели ПРД имеются средства для передачи топологических отношений между объектами.

 

Точечные данные

 

Выбор сущностей, которые будут отображены в модели точечными объектами, зависит от масштаба карты, изученности территории и т.д. Например, на мелкомасштабных картах населенные пункты представлены точками, а на крупномасштабных – площадными объектами. В общем, условия, при которых сущность отображается точечным объектом, могут быть выражены следующими положениями:

§  Пространственное расположение сущности важно;

§  Метрические размеры сущности не важны;

§  Размер объекта не выражается в масштабе модели.

Точечные объекты – самый простой тип пространственных объектов. Координаты каждой точки могут быть представлены парой дополнительных столбцов базы данных. В этом случае каждая строка – точка, вся информация о точке заключена в строке, столбцы, не содержащие ординат, - атрибуты. Точки не зависят друг от друга.

 

Линейные данные

 

Линейными объектами представляются сущности, “не имеющие ширины, а лишь протяженность”. Линейные данные часто называют сетями.

Примеры сущностей, представляемых сетями: сети инфраструктуры, транспортные сети (автодороги и железные дороги), линии электропередачи, газопроводы и т.д. Естественные сети: речная сеть.

Объекты линейной сети состоят из узлов – мест, где линия заканчивается, прерывается, и дуг,  соединяющих узлы.

Узел (Node, junction) - начальная точка (beginning point, start node) или конечная точка (ending point, end node) дуги в векторно-топологическом представлении (линейно-узловой модели) пространственных объектов типа линии или полигона; списки или таблицы. Узлы содержат атрибуты, устанавливающие топологическую связь со всеми замыкающимися в нем дугами; узлы, образованные пересечением двух и только двух дуг или замыканием на себя одной дуги, носят название псевдоузлов (Pseudo node).

Дуга (Arc, link) - 1. последовательность сегментов, имеющая начало и конец в узлах; элемент (примитив) векторно-топологических (линейно-узловых) представлений линейных и полигональных пространственных объектов (см. линия, полигон); 2. кривая, описываемая относительно множества точек некоторыми аналитическими функциями.

Валентность узла – число дуг, связанных с узлом. Окончание линии имеет валентность 1, узлы с валентностью 4 часто встречаются в дорожных сетях, а с валентностью 3 – в сети рек.

Разновидностью сети является дерево, имеющее только один путь между парами узлов. Большинство речных сетей являются деревьями.

Примеры атрибутов дуг:

§  направление и объем трафика, время движения по дуге;

§  диаметр трубы, направление движения газа;

§  напряжение линии электропередачи, высота столбов.

Примеры атрибутов узлов:

§  названия пересекающихся в узле улиц;

§  количество трансформаторов на подстанции.

Некоторые атрибуты связаны с частями дуг: например, часть железнодорожной ветки (представленной дугой) может проходить внутри тоннеля.

 

Площадные данные

 

Границы контуров могут представлять различные природные феномены, такие, как озера, леса, крупные населенные пункты.

1.   Сущности являются изолированными областями, возможно перекрывающимися. Любая точка может находиться внутри любого количества объектов. Объекты могут не полностью покрывать исследуемую область. Например, лесные пожары.

2.   Любая точка должна находиться внутри одного объекта. Объекты полностью покрывают исследуемую область. Каждая линия границы разделяет два площадных объекта. Площадные объекты не могут пересекаться.

3.   Любой слой первого типа может быть преобразован в слой второго типа: каждый площадной объект может теперь иметь любое число атрибутов.

Площадные объекты могут иметь «дыры», имеющие набор атрибутов, отличных от атрибутов основного объекта. Например, на реках есть острова.

 

Непрерывные поверхности

 

Некоторые сущности не могут быть точно представлены в виде дискретных точек, линий или областей. Некоторые сущности непрерывно изменяются в пространстве. Поэтому есть объекты, которые наилучшим образом представляются в ГИС непрерывными поверхностями.

Примеры непрерывных поверхностей: рельеф, температура, давление, плотность населения.

Характеристиками поверхностей являются критические точки:

§  пики и углубления – самые высокие и низкие точки;

§  линии хребтов и низин – линии изменения знака угла наклона поверхности;

§  проходы – место схождения двух хребтов или низин;

§  дефекты – резкие изменения значения (например, утесы);

§  фронты - резкие изменения  угла наклона поверхности.

В программном обеспечении современных геоинформационных систем нет стандартных методов представления поверхностей, поэтому поверхности представляются в виде точек, линий и областей.

Представление поверхностей в виде точек называется цифровой моделью местности и основано на выборке через регулярные интервалы значений с исследуемой поверхности. В результате получается матрица значений, называемая также растром, сеткой, решеткой. Многие цифровые модели местности создаются именно в таком виде и могут быть просто конвертированы в растровое изображение для визуализации.

 

 

 

 

 

 

 

 


Представление поверхностей регулярной сетью точек

 

Представление поверхностей в виде линейных объектов идентично тому, что мы видим на топографических картах и основано на использовании линейных объектов. Линии соединяют выборочные точки, имеющие одинаковые значения атрибута.

Поверхности могут быть представлены площадными объектами, чаще всего треугольниками, так как эта фигура всегда выпуклая и лежит в одной плоскости. Представление поверхности набором треугольников называется триангуляцией. Выборочные точки являются вершинами треугольников; треугольники полностью покрывают исследуемую территорию. Выборочные точки чаще всего располагаются в пиках и впадинах, вдоль линий хребтов и низин. Результатом являются узлы, соединенные дугами, и треугольники.

Разработаны и другие модификации векторных моделей, в частности,  существуют специальные векторные модели для представления моделей поверхностей, которые будут рассмотрены далее.

Растровые модели используются в двух случаях. В первом случае – для хранения исходных изображений местности. Во втором случае, для хранения тематических слоев, когда пользователей интересуют не отдельные пространственные объекты, а набор точек пространства, имеющих различные характеристики (высотные отметки или глубины, влажность почв и т.д.), для оперативного анализа или визуализации.

Существует несколько способов хранения и адресации значений отдельных ячеек растра, и их атрибутов, названий слоев и легенд.

При использовании растровых моделей актуальным является вопрос сжатия растровых данных, для которого разработаны методы группового кодирования, блочного кодирования, цепочного кодирования и представления в виде квадродерева.

 

Характеристики растровых слоев

 

Разрешение растрового слоя можно охарактеризовать как минимальный линейный размер самого мелкой части географического пространства, для которого в слое записываются данные. В общем случае эта часть прямоугольная, но чаще всего - квадратная.

Ориентация слоя - угол между действительным географическим севером и направлением, заданным линией столбцов растра.

Зона растрового слоя - множество соприкасающихся клеток растра, имеющих одинаковое значение. Не все растровые карты содержат зоны - если клетки слоя содержат значения непрерывно изменяющегося в пространстве явления, этот слой не будет содержать зон.

Значения ячеек - хранящаяся в слое информация о географическом явлении по строкам и столбцам. Ячейки, принадлежащие одной зоне, имеют одинаковые значения.

Местоположение определяется упорядоченной парой ординат (номером сроки и столбца ячейки). Обычно известны реальные географические координаты нескольких углов растрового изображения.

 

Форматы данных

Форматы данных определяют способ хранения информации на жестком диске, а также механизм ее обработки. Модели данных и форматы данных определенным способом взаимосвязаны.

Существует большое количество форматов данных. Можно отметить, что во многих ГИС поддерживаются основные форматы хранения растровых данных (TIFF, JPEG, GIF, BMP, WMF, PCX), а также GeoSpot, GeoTIFF. Наиболее распространенным среди векторных форматов является - DXF.

Все системы поддерживают обмен пространственной информацией (экспорт и импорт) со многими ГИС и САПР через основные обменные форматы: SHP, E00, GEN (ESRI), VEC (IDRISI), MIF (MapInfo Corp.), DWG, DXF (Autodesk), WMF (Microsoft), DGN (Bentley).  Только некоторые, в основном отечественные системы, поддерживают российские обменные форматы – F1M (Роскартография),  SXF (Военно-топографическая служба).

Довольно часто для эффективной реализации одних компьютерных операций предпочитают векторный формат, а для других растровый. Поэтому, в некоторых системах реализуются возможности манипулирования данными  в том и в другом формате, и функции преобразования векторного в растровый, и наоборот, растрового в векторный форматы.

 

Лекция №3. Базы данных (БД) и Системы управления базами данных (СУБД)

 

1.     БД и СУБД в ГИС. Основные моменты при проектировании баз данных.

2.     Функции СУБД в ГИС.

3.     Реляционные базы данных.

4.     Распределенные БД, интегрированные и мультибазы данных.

 

1. Для манипулирования информацией (вводом, поиском и т.п.) используются специальные пакеты программ, называемые системами управления базами данных (СУБД). Этот вид программного обеспечения в последние годы очень быстро совершенствуется. С одной стороны СУБД все шире используются для манипулирования новыми типами информации (мультимедиа, географические информационные системы и т.п.) С другой стороны - созданы новые технологии (архитектура "клиент-сервер", распределенные базы данных, гипертекст и т.п.), которые позволяют обеспечить доступ к информации широкому кругу пользователей в рамках сети Internet, открывая тем самым принципиально новые возможности для изучения окружающей среды.

          Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных и составляет содержание баз данных.

База данных (БД) – совокупность данных организованных по определенным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными

Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД).

  Проектирование базы данных. В процессе проектирования БД обычно выделяют три основных уровня: концептуальный, логический и физический.

Концептуальный уровень не зависит от имеющихся аппаратных и программных средств. Для БД ГИС он связан с концептуальной моделью географических данных и включает: описание и определение рассматриваемых объектов; установление способа представления географических объектов в базе данных; выбор ба­зовых типов пространственных объектов — точки, линии, ареа­лы, ячейки растра; решение вопроса о способе представления размерности и взаимосвязей реального мира в БД (например, следу­ет ли показать здание ареалом или точкой). На концептуальном уровне определяется и содержание базы данных, в свою очередь, определяемое сутью явления, характером его пространственного распространения и задачами, для которых создается БД. Здесь сле­дует выделить задачи создания одной или серии карт, комплекс­ного картографирования, создания синтетических карт для мно­гоцелевого и многократного использования.

Логический уровень определяется имеющимися программны­ми средствами и практически не зависит от технического обес­печения. Он включает разработку логической структуры элемен­тов базы данных в соответствии с системой управления базами данных (СУБД), используемой в программном обеспечении. Наи­более распространенными логическими структурами — моделя­ми БД и их СУБД — являются иерархическая, сетевая, реляци­онная .

В иерархической модели записи данных образуют древовидную структуру, при этом каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высоком уровне. Доступ к любой записи осуществляется по строго определенным «веткам» и узлам такого дерева. Иерархические модели хорошо подходят для задач с явно выраженной иерархически соподчиненной структурой информации и запросов. Они обладают низким быстродействием, трудно модифицируемы, но эффективны с точки зрения организации машинной памяти.

 

 

Модели баз данных

 

В сетевых моделях каждая запись в каждом из узлов сети может быть связана с несколькими другими узлами; кроме данных записи содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такие модели очень трудно редактировать, например, удалять записи, так как вместе с данными нужно редактировать и указатели. Подобные модели хорошо работают в случае решения сетевых, коммуникационных задач.

В иерархической и сетевой моделях для поиска конкретной записи необходимо вначале определить путь доступа к записи, а затем просмотреть все записи, находящиеся на этом пути.

Реляционные СУБД завоевали самую широкую популярность. Они свободны от всех ограничений, связанных с организацией хранения данных и спецификой запоминающих устройств. Эти модели имеют табличную структуру: строки таблицы соответствуют одной записи сведений об объекте, а столбцы поля — содержат однотипные характеристики всех объектов. Все возможные способы индексации данных существенно сокращают время поиска и запроса к данным. К числу наиболее известных СУБД реляционного типа относятся dBASE, Clipper, ORACLE (последняя особенно подходит для больших объемов данных).

Физический уровень связан с аппаратными и программными средствами. На этом уровне определяются объемы хранимой в БД информации и необходимые объемы памяти компьютера (оперативной и долговременной), рассматриваются вопросы о структурировании файлов на диске или других носителях информации для обеспечения программного доступа к ним, представления данных в памяти компьютера (целые, действительные числа, байты или буквенно-цифровые характеристики).

Представление точечных, линейных и площадных объектов в базе данных и на цифровой карте. В БД ГИС картографические источники и итоговые карты представляются в виде цифровых карт. Любая БД состоит из цифровых представлений дискретных объек­тов. Содержание карты можно хранить в БД в виде цифровой кар­ты, описав объекты карты объектами базы данных. Правда, всегда нужно помнить, что многое из показанного на картах умозритель­но и не существует в реальном мире: горизонталей в природе не существует, а вот дома и озера — это реальные объекты.

Географические объекты, моделируемые с помощью кар­ты или ГИС, имеют три формы представления:

1.     объект в действительности;

2.     объект, представленный в базе данных (некоторые авторы вво­дят для таких объектов наименование «предмет»):

3.     знак, который используется для показа объекта (предмета) на карте или на другом графическом изображении.

Объект в БД — это цифровое представление всего реального объекта или его части.

Логическая структура элементов базы данных определяется выбранной моделью БД. Наиболее распространенными моделями БД являются иерархические, сетевые и реляционные и объектно-ориентированные.

Иерархические модели представляют древовидную структуру, в этом случае каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высоком уровне.

Такая система хорошо иллюстрируется системой классификации растений и животных. Примером может также служить структура хранения информации на дисках ПК. Главное понятие такой модели уровень. Количество уровней и их состав зависит от принятой при создании БД классификации. Доступ к любой из этих записей осуществляется путем прохода по строго определенной цепочке узлов. При такой структуре легко осуществлять поиск нужных данных, но если изначально описание неполное, или не предусмотрен какой либо критерий поиска, то он становится невозможным. Для достаточно простых задач такая система эффективна, но она практически непригодна для использования в сложных системах с оперативной обработкой запросов.

         Сетевые модели были призваны устранить некоторые из недостатков иерархических моделей. В сетевой модели каждая запись в каждом узле сети может быть связана с несколькими другими узлами. Записи, входящие в состав сетевой структуры, содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такая модель позволяет  ускорить доступ к данным, но изменение структуры базы требует значительных усилий и времени.

Реляционные модели собирают данные в унифицированные таблицы. Таблице присваивается уникальное имя внутри БД. Каждый столбец - это поле, имеющее имя, соответствующее содержащемуся в нем атрибуту.  Каждая строка в таблице соответствует записи в файле.  Одно и то же поле может присутствовать в нескольких таблицах. Так как строки в таблице не упорядочены, то определяется один или несколько столбцов, значения которых однозначно идентифицируют каждую строку. Такой столбец называется первичным ключом. Взаимосвязь таблиц поддерживается внешними ключами. Манипулирование данными осуществляется при помощи операций, порождающих таблицы. Пользователь может легко заносить в базу новые данные, комбинировать таблицы, выбирая отдельные поля и записи, и  формировать новые таблицы для отображения на экране. В преобладающем большинстве ГИС используются реляционные базы данных, под­держиваемые такими СУБД, как dBase, INFO, ORACLE, INFOR­MIX и т.п.

Понятие «тип данных» полностью адекватно понятию типа дан­ных в языках программирования. Обычно в реляционных БД до­пускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных числовых данных (таких, как «деньги»), а также специальных данных — дата, время, временной интервал. Развивается подход к расширению возможностей реляционных си­стем абстрактными типами данных.

 

         Объектно-ориентированные модели применяют, если геометрия определенного объекта способна охватывать несколько слоев, атрибуты таких объектов могут наследоваться, для их обработки применяют специфические методы.

         Для обработки данных, размещенных в таблицах необходимы дополнительные сведения о данных, их называют метаданными.

Метаданные - данные о данных: каталоги, справочники, реестры и иные формы описания наборов цифровых данных.

Функции СУБД. Каждую СУБД принято характеризовать спо­собностью выполнять следующие основные функции:

·        управление данными во внешней памяти;

·        управление буферами оперативной памяти;

·        операции над БД;

·        обеспечение надежности хранения данных в БД;

·        поддержка языка управления БД.

Управление данными во внешней памяти. Эта функция обес­печивает организацию структуры внешней памяти как для хра­нения данных, входящих в БД, так и для служебных целей, например для убыстрения доступа к данным. В некоторых СУБД используются возможности файловых систем, в других работа производится на уровне функционирования устройств внешней памяти. В любом случае пользователи СУБД не обязаны знать, какая структура используется или как организованы фай­лы. Обычно в СУБД создается собственная система именования объектов БД.

Управление буферами оперативной памяти. СУБД обычно ра­ботают с БД значительного размера, существенно большего до­ступного объема оперативной памяти. Чтобы СУБД не зависела от скорости работы устройств внешней памяти, используется организация собственных наборов буферов оперативной памя­ти с определенными правилами замены и обновления буферов.

Операции над БД. Последовательность операций над БД, рас­сматриваемых СУБД как единое целое, называется транзакцией. При выполнении транзакции СУБД либо фиксирует во внешней памяти изменения в БД, произведенные этой транзакцией, либо не производит никаких изменений. Понятие транзакции важно для сохранения логической целостности БД, особенно в многопользовательских СУБД. Каждая транзакция начинается при целостном состоянии БД и оставляет это состояние целостным после своего завершения. При эффективном управлении параллельно выполняющимися транзакциями со стороны СУБД каждый из пользователей может ощущать себя единственным ее пользователем.

Обеспечение надежности хранения данных в БД. Одним из основных требований к СУБД является надежность хранения дан­ных во внешней памяти, т.е. СУБД должна обладать способностью восстановления последнего согласованного состояния БД после любого аппаратного или программного сбоя. Возможны два вида аппаратных сбоев: «мягкие» сбои, которые приводят к внезапной остановке работы компьютера (например, аварийное выключение питания), и «жесткие» сбои, характеризуемые потерей информации на носителях внешней памяти. Программные сбои – это аварийное завершение работы СУБД или аварийное завершение пользовательской программы, в результате чего некоторая транзакция остается незавершенной. Для восстановления БД нужно располагать некоторой дополнительной информацией, что требует избыточности хранения данных. Наиболее распространенным методом поддержания такой избыточной информации является  ведение журнала изменений БД.

Журнал — это особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью в которую поступают записи обо всех изменениях основной части БД.

Поддержка языков управления БД. Для работы с базами данных используются специальные языки, называемые языками баз дан­ных. Первоначально в СУБД поддерживалось несколько специали­зированных по функциям языков. В современных СУБД обычно под­держивается единый интегрированный язык, содержащий все не­обходимые средства для работы с БД, начиная от ее создания, и обеспечивающий базовый пользовательский интерфейс с базами данных. Стандартным языком наиболее распространенных в насто­ящее время реляционных СУБД является язык SQL (Structured Query Language). Он позволяет определять схему реляционной БД и мани­пулировать данными. При этом именование объектов БД (таблиц и их столбцов) поддерживается на языковом уровне в том смысле, что компилятор языка SQL производит преобразование имен объек­тов в их внутренние идентификаторы на основании специально поддерживаемых служебных таблиц-каталогов. Внутренняя часть СУБД (ядро) вообще не работает с именами таблиц и их столбцов.

Язык SQL содержит специальные средства определения огра­ничений целостности БД, которые тоже хранятся в специальных таблицах-каталогах. Обеспечение контроля целостности БД про­изводится на языковом уровне. Компилятор SQL для операторов модификации БД на основании имеющихся в БД ограничений целостности генерирует соответствующий программный код.

Специальные операторы языка SQL позволяют определять так называемые представления БД, фактически являющиеся храни­мыми в БД запросами (результатом любого запроса к реляцион­ной БД является таблица) с именованными столбцами. Для пользо­вателя представление является такой же таблицей, как любая ба­зовая таблица, хранимая в БД, но с помощью представлений можно ограничить или, наоборот, расширить «видимость» БД для конкретного пользователя. Поддержание представлений произво­дится также на языковом уровне.

Наконец, авторизация доступа к объектам БД производится также на основе специального набора операторов SQL. Идея со­стоит в том, что для выполнения операторов SQL разного вида пользователь должен обладать различными правами доступа к БД. Пользователь, создавший таблицу БД, обладает полным набором прав для работы с этой таблицей, в том числе правом разрешения доступа другим пользователям. Контроль прав доступа поддержи­вается на уровне языка.

Типовая организация СУБД. Организация типичной СУБД и состав ее компонентов соответствуют рассмотренному набору фун­кций. СУБД представляет собой три взаимосвязанные компонен­ты: командный язык для выполнения требуемых операций с дан­ными (ввод, вывод, модификация), интерпретирующую систему

 (или компилятор) для обработки команд и перевода их на язык машины, интерфейс пользователя для формирования запросов БД (выборки нужных данных).

Логически в реляционной СУБД можно выделить:

·        внутреннюю часть — ядро СУБД (часто его называют Data Bas< Engine);

·        компилятор языка БД (обычно SQL);

·        подсистему поддержки времени выполнения;

·        набор утилит.

В некоторых системах эти части выделяются явно, в других нет, но логически такое разделение можно провести во всех СУБД.

Ядро СУБД отвечает за управление данными во внешней памяти, буферами оперативной памяти, транзакциями, а также за ведение журнала. Компоненты ядра — это соответственно менеджер данных, менеджер буферов, менеджер транзакций и менед­жер журнала. Для обеспечения корректной работы СУБД все эти компоненты должны взаимодействовать по тщательно организо­ванным протоколам. Ядро СУБД является основной резидентной частью СУБД, а в архитектуре «клиент—сервер» — главной со­ставляющей серверной части системы.

Важной функцией компилятора языка БД является перевод опе­раторов языка БД в некоторую выполняемую программу. Резуль­татом компиляции является выполняемая программа, представ­ляемая в некоторых системах в машинных кодах, но более часто во внутреннем машинно-независимом коде.

 

 

Лекция №4. Основные компоненты ГИС

 

 

1. Техническое обеспечение

2. Программное обеспечение

3. Информационное обеспечение

 

К основным компонентам ГИС относят: техническое, программное, информационное обеспечение. Требования к компонентам ГИС определяются, в первую очередь, пользователем, перед которым стоит конкретная задача (учет природных ресурсов, либо управление инфраструктурой города), которая должна быть решена для определенной территории, отличающейся природными условиями и степенью ее освоения.

 

Техническое обеспечение

Техническое обеспечение – это комплекс аппаратных средств, применяемых при функционировании ГИС: рабочая станция или персональный компьютер (ПК), устройства ввода-вывода информации, устройства обработки и хранения данных, средства телекоммуникации.

Рабочая станция или ПК являются ядром любой информационной системы и предназначены для управления работой ГИС и выполнения процессов обработки данных, основанных на вычислительных или логических операциях. Современные ГИС способны оперативно обрабатывать огромные массивы информации и визуализировать результаты.

Ввод данных реализуется с помощью разных технических средств и методов: непосредственно с клавиатуры, с помощью дигитайзера или сканера, через внешние компьютерные системы. Пространственные данные могут быть получены электронными геодезическими приборами, непосредственно с помощью дигитайзера и сканера, либо по результатам обработки снимков на аналитических фотограмметрических приборах или цифровых фотограмметрических станциях. 

Устройства для обработки и хранения данных сконцентрированы в системном блоке, включающем в себя центральный процессор, оперативную память, внешние запоминающие устройства и пользовательский интерфейс.

Устройства вывода данных должны обеспечивать наглядное представление результатов, прежде всего на мониторе, а также в виде графических оригиналов, получаемых на принтере или плоттере (графопостроителе), кроме того, обязательна реализация экспорта данных во внешние системы.

 

Программное обеспечение

Программное обеспечение – совокупность программных средств, реализующих функциональные возможностей ГИС, и программных документов, необходимых при их эксплуатации.

Структурно программное обеспечение ГИС  включает базовые и прикладные программные средства. 

Базовые программные средства включают: операционные системы (ОС), программные среды, сетевое программное обеспечение и системы управления базами данных. Операционные системы предназначены для управления ресурсами ЭВМ и процессами, использующими эти ресурсы. На настоящее время основные ОС: Windows и  Unix.

Любая ГИС работает с данными двух типов данных - пространственными и атрибутивными. Для их ведения программное обеспечение должно включить систему управления базами тех и других данных  (СУБД), а также модули управления средствами  ввода и вывода данных, систему визуализации данных и модули для выполнения пространственного анализа.

     Прикладные программные средства предназначены для решения специализированных задач в конкретной предметной области и реализуются в виде отдельных приложений и утилит.

Компьютерные программы представляют собой последовательность команд, выполняемых процессором, для реализации какой-либо цели, например, построения картографического изображения. Все программы принято разделять на системные, инструментарий программирования и прикладные. В последние годы широкое развитие получил еще один специфический класс программ — вредоносные.

Для управления работой компьютера используется особый тип системных программ, называемых операционными системами.

Операционная система обеспечивает функционирование и взаимосвязь всех компонентов компьютера, а также предоставляет пользователю доступ к его аппаратным возможностям.

В структуру операционной системы входят следующие модули:

        базовый модуль, управляющий файловой системой;

        командный процессор, расшифровывающий и выполняющий команды;

        драйверы периферийных устройств;

        модули, обеспечивающие графический интерфейс.

Кроме операционных систем, к системным программам можно отнести программы:

        создания копий (в том числе архивных) используемой информации;

        проверки работоспособности устройств компьютера;

        выдачи справочной информации о компьютере и др.

Инструментарий программирования — другая разновидность программных средств. Эта группа включает:

        интегрированные среды;

        трансляторы и интерпретаторы;

        библиотеки стандартных подпрограмм;

        отладчики;

        компоновщики;

        другие сервисные средства.

Инструментарии позволяют переводить программы, написанные на компьютерных языках высокого уровня (начиная с Алгола, Фортрана, Бейсика и заканчивая современными языками типа Си++, Джава, Visual C++, Delfi, Visual Basic и др.), в машинные коды конкретного компьютера.

Создавались и специализированные инструментарии программирования для ГИС. Наиболее известные из них — Avenue для ArcView GIS и MapBasic для Maplnfo Professional.

Для геоинформатики, естественно, наибольший интерес представляет третья группа программных средств — прикладные программы, к которым относят текстовые редакторы (Microsoft Word, WordPerfect, Тех и др.), электронные таблицы (Lotus 1 — 2—3, Excel, Quattro Pro), системы управления базами данных (Oracle, DB2, MS SQL Server, Paradox, Access и др.), пакеты статистической обработки данных (SAS, STATISTICA, SPSS, Statgraphics и др.), графические пакеты (CorelDraw, Adobe . Photoshop, Autodesk 3D Studio, FreeHande, PowerPoint и др.), системы электронного документооборота (Дело, LanDocs, Documentum и др.), обучающие программы (Метод Шехтера — иностранный как родной, История России — мультимедийная обучающая программа, Система скорочтения и др.) и др. Электронные редакторы с развитыми издательскими возможностями трансформировались в издательские системы (Page Maker, QuarkXPress, FrameMaker, InDesign и др.).

Полнофункциональные ГИС. В настоящее время на российском рынке функционируют около двадцати ГИС, которые можно отнести к разряду полнофункциональных. Среди них — системы западного производства (Maplnfo Professional, WinGIS, ArcGIS ArcEditor, ArcGIS Arclnfo, ArcGIS ArcView, Arc View GIS, Autodesk Map, GeoMedia Professional, MicroStation/J, Manifold System Professional), отечественные разработки (GeoGraph, ГрафИн, «Горизонт», «ИнГео», ПАРК, GeoLink, GK32, Zulu, WinPlan).

Следует выделить несколько свойств, характерных в большей или меньшей степени практически для всех полнофункциональных ГИС.

Естественно, что все системы работают на платформе Windows. Только некоторые из них имеют версии, работающие под управлением других операционных систем («Горизонт» — MS DOS, Unix, Linux, MC ВС, Free BSD, Solans, ИНТРОС; ПАРК - MS DOS; ArcGIS и Arclnfo-Solaris, Digital Unix, AIX и др.; ArcView GIS - Unix).

Все системы поддерживают обмен пространственной информацией (экспорт и импорт) со многими ГИС и САПР через основные обменные форматы: SHP, E00, GEN (ESRI), VEC (IDR1SI), MIF (Maplnfo Corp.), DWG, DXF (Autodesk), WMF (Microsoft), DGN (Bentley). Только некоторые, в основном отечественные, системы поддерживают российские обменные форматы — F1M (Рос-картография), SXF (Военно-топографическая служба).

Данные системы обеспечивают работу с растровой информацией, поддерживая при этом все основные форматы (TIFF, JPEG, GIF, BMP, WMF, PCX). Некоторые системы поддерживают несколько десятков растровых форматов, например их перечень для системы Autodesk Map выглядит следующим образом: BMP, CALS1, FLIC, G3, G4, CIF, GeoSPOT, GeoTIFF, IG4, IGS, JFIF, JPEG, PCX, PICT, PNG, PSD, PhotoCD, RLC1, RLC2, TARGA, TIFF, ECW и MrSID. В этом списке следует обратить внимание на GeoSPOT, GeoTIFF и MrSID. Первые два формата позволяют передавать информацию о привязке растра к реальным географическим координатам, а последний обладает уникальными возможностями сжатия информации.

Еще более однородными являются возможности по работе с атрибутивной информацией. Большинство систем обеспечивают работу со всеми основными СУБД через драйверы ODBC, BDE. Первой в ряду поддерживаемых или используемых СУБД стоит Oracle.

В преобладающем большинстве случаев современные полнофункциональные ГИС позволяют расширять свои возможности. Основным способом расширения возможностей является программирование на языках высокого уровня (MS Visual Basic, MS Visual C++, Borland Delphi, Borland C++Builder) с подключением DLL-и OCX-библиотек (ActiveX). Естественно, имеются и исключения. Так, основное средство расширения возможностей системы Maplnfo Professional — язык MapBasic, а системы ArcView GIS — Avenue.

Наиболее распространенными зарубежными системами в России по разным причинам являются ArcView GIS, Maplnfo Professional, MicroStation/J, WinGIS, Autodesk Map.

Аналогичный перечень отечественных систем возглавляют Гео-Граф, Панорама (Карта 2000), ПАРК, GeoLink.

Maplnfo Professional. Программа разработана фирмой Maplnfo Corp. (США). Номер текущей Windows-версии 7.5. Система входит в число самых распространенных в России. Пакет Maplnfo специально спроектирован для обработки и анализа информации, имеющей адресную или пространственную привязку. Наличие большого числа утилит существенно расширяет функциональные возможности системы.

В Maplnfo Professional реализованы:

        Связь с удаленными базами данных Oracle8.0.x, DB2, Informix.

        Поддержка работы с базой данных Oracle8i, в которой пространственные данные могут храниться наравне с обычными данными.

        Совместимость с Windows 95, 98, 2000 и NT 4.0.

        Интеграция карт Maplnfo в приложения Windows (Excel, Access, Word).

        Усовершенствованный интерфейс, включающий:

отображение расстояния при рисовании объектов; отображение координат в градусах, минутах, секундах; сохранение настроек печати, например ориентации бумажного листа, в рабочем наборе; кнопку отмена выбора; вычисления длин и площадей на плоскости и с учетом сферо-идичности земли.

        Построение буферных зон вокруг любого объекта или группы

объектов (точек, линий, полилиний, полигонов).

        27 картографических проекций. В каждой версии добавляются новые проекции. В Maplnfo Professional 5.5 это поликоническая проекция, распространенная в Бразилии и Индии. В Maplnfo Professional 6.5 — азимутальная равноплощадная Ламберта (эта проекция теперь поддерживает все начальные широты), проекция Кассини —Солднера, эллипсоидальная версия проекции Кассини —Солднера.

        Создание тематических карт: методами картограмм, картодиаграмм, значков, точечным методом, методами изолиний, отмывки рельефа и др. При создании карт методом картограмм могут быть выбраны различные способы шкалирования: равных

интервалов, равного количества точек, естественных групп, минимума, по квантилям. Настройка шкал может быть выполнена вручную. При создании карт методом картодиаграмм и локализованных диаграмм могут быть использованы данные из нескольких таблиц.

        Трехмерная визуализация поверхностей и картографических объектов (точек, линий, полилиний и полигонов). Функции настройки вида поверхности: выбор угла наклона, масштаба, способа отрисовки (отмывка, «сеточная модель», рендеринг), настройка цвета и палитры, свойств отображения — коэффициентов рассеивания, отражения и прозрачности, определение точки фокуса, точки наблюдения и угла для отображения поверхности в перспективе. Сохранение поверхности в форматах: TAB (растр в формате TIFF и таблица привязки Maplnfo), VRML 2.0, STL(TIN).

Приложение «Поверхность» — для работы с трехмерными поверхностями, построения изолиний и триангуляции Делоне.

        Модуль деловой графики, который позволяет создавать графики следующих типов: Площадные, Столбчатые, Линейные, Точечные, Круговые диаграммы, ЗD-графики, Пузырьковые, Колонки, Гистограммы и Поверхности. При построении графиков можно как использовать стандартные шаблоны, так и созда¬вать свои собственные.

        Анимационный слой, обеспечивающий быструю перерисовку при частых изменениях на слое (полезна для систем слежения за движущимися объектами).

        Функции редактирования карт: изменение формы объектов,

совмещение при редактировании, перемещение, выбор нескольких узлов для удаления, копирование объектов, создание полилинии из области, создание области из полилинии, сглаживание, возвращение таблицы в исходное состояние, удаление только объектов карты.

        Расширенный язык запросов SQL: запросы основываются на выражениях, осуществляют объединение, отображают доступные поля, позволяют делать подзапросы, объединения из нескольких таблиц и географические объединения. Операторы запросов как стандартные, так и географические: содержит в; содержит полностью; внутри; полностью внутри; пересечение/объединение. При создании запросов можно использовать функции: день, месяц, год, текущая дата и день недели. Нахождение синуса, косинуса, арккосинуса, суммы, среднего, минимума, максимума, абсолютного значения, экспоненты и округления. Вычисление площади, периметра, длины и определение координат центроида. Строковые функции. Функции конвертации. Результат может быть сохранен как отдельная таблица и как отдельная база данных.

ArcGIS Arclnfo. Программа разработана фирмой ESRI, Inc. (США) и является представителем новой серии продуктов ArcGIS. Первая версия ArcGIS Arclnfo была внедрена в 2001 г. сразу с номером 8.0. Номер версии, поставки которой начались в 2003 г., — 8.3.

ArcGIS Arclnfo является полнофункциональной ГИС и состоит из двух независимо устанавливаемых программных пакетов — Arclnfo Workstation и Arclnfo Desktop. Arclnfo Desktop, в свою очередь, состоит из трех базовых модулей: АгсМар — отображение, редактирование и анализ данных, создание карт; ArcCatalog — доступ к данным и управление ими; ArcToolbox — инструменты расширенного пространственного анализа, управления проекциями и конвертации данных. Система может расширяться за счет подключения дополнительных модулей расширения как для Arclnfo Workstation, так и для Arclnfo Desktop.

 

Информационное обеспечение

Информационное обеспечение -  совокупность массивов информации, систем кодирования и классификации информации. Информационное обеспечение составляют реализованные решения по видам, объемам, размещению и формам организации информации, включая поиск и оценку источников данных, набор методов ввода данных, проектирование баз данных, их ведение и метасопровождение. Особенность хранения пространственных данных в ГИС – их разделение на слои. Многослойная организация электронной карты, при наличии гибкого механизма управления слоями, позволяет объединить и отобразить гораздо большее количество информации, чем на обычной карте. Данные о пространственном положении (географические данные) и связанные с ними табличные могут подготавливаться самим пользователем либо приобретаться. Для такого обмена данными важна инфраструктура пространственных данных.

Инфраструктура пространственных данных определяется нормативно-правовыми документами, механизмами организации и интеграции пространственных данных, а также их доступность разным пользователям. Инфраструктура пространственных данных включает три необходимых компонента: базовую пространственную информацию, стандартизацию пространственных данных, базы метаданных и механизм обмена данными.

 

Лекция №5. Технологии ввода данных

 

1. Способы ввода данных

         2. Преобразование исходных данных

3. Ввод данных дистанционного зондирования

 

Способы ввода данных

         В соответствии с используемыми техническими средствами различают два способа ввода данных: дигитализацию и  векторизацию. Для ручного ввода пространственных данных применяется дигитайзер. Он состоит из планшета (столика) с электронной сеткой, к которому присоединено устройство называемое курсором. Курсор представляет собой подобие графического манипулятора – мыши, имеет визир, нанесенный на прозрачную пластинку, с помощью которого оператор выполняет точное наведение на отдельные элементы карты. На курсоре помещены кнопки, которые позволяют фиксировать начало и конец линии или границы области, число кнопок зависит от уровня сложности дигитайзера. Дигитайзеры бывают разных форматов и обеспечивают разрешение 0,03 мм с общей точностью 0,08 мм на расстоянии 1,5 м. Существуют автоматизированные дигитайзеры, обеспечивающие автоматическое отслеживание линий.

Наибольшее распространение для ввода данных получили сканеры. Они позволяют вводить растровое изображение карты в компьютер. Существуют различные типы сканеров, которые различаются: по способу подачи исходного материала (планшетные и протяжные (барабанного типа);  по способу считывания информации (работающие на просвет или на  отражение); по радиометрическому разрешению или глубине цвета; по оптическому (или геометрическому) разрешению. Последняя характеристика определяется минимальным размером элемента изображения, который различается сканером.

Процесс цифрования растрового изображения на экране компьютера называют векторизацией. Существует три способа векторизации: ручной, интерактивный и автоматический. При ручной векторизации оператор обводит мышью на изображении каждый объект, при  интерактивной - часть операций производится автоматически. Так, например, при векторизации горизонталей достаточно задать начальную точку и направление отслеживания линий,  далее векторизатор сам отследит эту линию до тех пор, пока на его пути не встретятся неопределенные ситуации, типа разрыва линии. Возможности интерактивной векторизации прямо связаны с качеством исходного материала и сложностью карты. Автоматическая векторизация предполагает непосредственный перевод из растрового формата в векторный с помощью специальных программ, с последующим  редактированием. Оно необходимо, поскольку даже самая изощренная программа может неверно распознать объект, принять например, символ за группу точек, и т.п.

 

Преобразование исходных данных

Отсканированные исходные карты создавались в определенной картографической проекции и системе координат. При оцифровке эта сложная проекция сводиться в набор пространственных координат. Поэтому необходимо преобразовать карту к ее исходной проекции. Для этого в ГИС вводятся сведения об используемой проекции (обычно ГИС позволяет работать с большим числом проекций) и осуществляется ряд преобразований. Три основных из них, которые часто выполняются одновременно, это перенос, поворот и масштабирование.

Перенос – это просто перемещение всего графического объекта в другое место на координатной плоскости. Он выполняется добавлением определенных величин к координатам Х и У объекта:

Масштабирование  тоже очень полезно, так как часто  сканируются карты разных масштабов, для этого используют соотношение:

Поворот выполняется с использованием тригонометрических функций:

Все необходимые преобразования могут быть выполнены и использованием этих трех основных графических операций по координатам опорных точек.

 

Ввод данных дистанционного зондирования

В ГИС используют не первичные материалы ДЗ, получаемые во время съемки, а производные, формируемые в результате их обработки. Данные со спутников подвергаются предварительной цифровой обработке для устранения радиометрических и геометрических искажений, влияния атмосферы и т.д. Для улучшения визуального качества исходных изображений могут применяться процедуры для изменения яркости и контрастности, фильтрации для устранения шумов или подчеркивания контуров и мелких деталей. При использовании аэрофотоснимков следует обращать внимание на искажения, вызываемые углами наклонов снимков и рельефом местности, которые могут быть устранены в процессе трасформирования или ортофототрансформирования.

 

 

 

ЛЕКЦИЯ 6. АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

 

1. Задачи пространственного анализа

2. Основные функции пространственного анализа данных

3. Анализ пространственного распределения объектов

 

К средствам пространственного анализа относятся различные процедуры манипулирования пространственными и атрибутивными данными, выполняемые при обработке запросов пользователя. (Например, операции наложения графических объектов, средства анализа сетевых структур или выделения объектов по заданным признакам).

Хотя хранящаяся в ГИС информация и представляет собой ос­новную ценность, она приносит реальную пользу только при ее использовании для решения прикладных задач. Каждая ГИС на­ряду с модулями для ввода и вывода данных обязательно имеет средства, предназначенные для выполнения общих функций пространственного анализа, и средства для решения специфических задач пользователя. Эти средства зависят от моделей данных, под­держиваемых ГИС и используемых для решения задач пользова­теля. Это, прежде всего, функции организации выбора объектов по тем или иным услови­ям, редактирования структуры и информации в базах данных; картографической визуализации; картометрические; построения буферных зон; анализа наложений; сетевого анализа и др.

Широкий круг операций поддерживается в той или иной мере многими геоинформационными системами. Это процедуры клас­теризации и классификации, построения изолиний, проверки статистических зависимостей (факторный и корреляционный ана­лизы), геометрических и проекционных преобразований геомет­рических данных.

Пространственный анализ чаще всего проводится с целью вы­явления следующих отношений:

        закономерностей в структуре или особенностей распределения объектов, а также их характеристик в пространстве;

наличия и вида взаимосвязей в пространственном распределении нескольких классов объектов или отдельных характеристик;

тенденций развития явлений в пространстве и во времени.

         Еще одной задачей пространственного анализа является выбор решения с учетом пространственных характеристик.

       Определяя основные задачи анализа, мы говорили о свойствах и характеристиках объектов или точек пространства. Следует учесть, что они также совсем не однородны. Прежде всего, следует разделить все характеристики на качественные и количественные. С количественными характеристиками можно выполнять различные операции, качественные характеристики можно главным образом сравнивать. При сравнении обычно пытаются ответить на два воп­роса: совпадают ли сравниваемые характеристики или объекты? можно ли определить порядок этих характеристик или объектов?

Если можно дать ответ только на первый вопрос, то говорят, что объекты описаны в номинальной шкале, или шкале катего­рий, если можно ответить и на второй вопрос, то объекты описа­ны в ранговой шкале.

Примеры этих шкал хорошо известны. Все леса на топографи­ческих картах делятся на три категории: хвойные, лиственные и смешанные. Здания делятся на две категории: огнестойкие и неогне­стойкие, а железные дороги — на электрифицированные и неэлектрифицированные.

Здесь отсутствует ранжирование. Для каждого объекта на карте указывается, относится он к выбранной категории или нет. Меж­ду категориями не установлено никаких отношений порядка. Мы не можем сказать, какая из них лучше или больше.

Если характеристики заданы в ранговой шкале, то появляется возможность сравнивать объекты. Так, например, если экологи­ческая обстановка в различных городах определяется в шкале ка­чества (хорошая, удовлетворительная, плохая), то порядок предпочтений с точки зрения проживания, или ранг качества, однозначно определен.

Количественные характеристики также не равноценны. В любом случае для определения количественной характеристики должна быть задана шкала, позволяющая выражать значения характеристики в единицах некоторого эталонного значения (метрах, граммах, гектарах и т.п.). Количественные характеристики задаются в шкалах двух типов. В шкале первого типа положение начала отсчета условное, в шкале второго типа нуль соответствует наименьшему значению характеристики, абсолютному нулю. Примеры таких шкал — шкалы температур Цельсия и Кельвина. Следует отметить, что для картографии и геоинформатики является типичным переход от шкал, в которых были определены исходные данные, к шкалам, используемым при картографическом отображении. Связан этот переход с необходимостью отображения количественных и качественных характеристик графическими переменными, используемыми в различных способах картографического отображения.

Для каждого ГИС-пакета характерен свой набор средств пространственного анализа, обеспечивающий решение специфических задач пользователя, в тоже время можно выделить ряд основных функций, свойственных практически каждому ГИС-пакету. Это, прежде всего, организация выбора и объединения объектов в соответствии с заданными условиями, реализация операций вычислительной геометрии, анализ наложений, построение буферных зон, сетевой анализ.

 

Основные функции пространственного

анализа данных

Выбор объектов по запросу: самой простой формой запроса является получение характеристик объекта указанного курсором на экране и обратная операция, когда изображаются объекты с заданными атрибутами. Более сложные запросы позволяют выбирать объекты по нескольким признакам, например по признаку удаленности одних объектов от других, совпадающие объекты, но расположенные в разных слоях и т. д.

Для выбора данных в соответствии с определенными условиями используются SQL- запросы. Для выполнения запросов разной сложности реализованы возможности использования при составлении запросов математических и статистических функций, а также географических операторов, позволяющих выбирать объекты на основании их взаимного расположения в пространстве (например, находится ли анализируемый объект внутри другого объекта или пересекается с ним).

Агрегирование данных. Агрегирование данных предполагает пе­реход к собирательным, обобщенным характеристикам объектов, сгруппированным по различным критериям.

Первый способ группировки — объединение объектов одной темы в соответствии с их размещением внутри полигональных объектов другой темы. Обобщение данных может проводиться по равенству значений определенного атрибута, в частности для зонирования территории. Еще один способ группировки – объединение объектов одного тематического слоя в соответствии с их размещением внутри полигональных объектов других тематических слоев.

В системе Maplnfo Professional из таких агрегированных данных могут быть созданы новые типы объектов — Группы точек и Кол­лекции. Группы точек объединяют точечные объекты. Объект Коллекция может включать объекты разных типов ло­кализации — точечных, линейных и площадных, которые стано­вятся одним объектом. Например, так могут быть объединены в один все водные объекты Карельского перешейка — ключи, реки и озера, которые образуют систему Вуокса.

Второй способ — объединение объектов по равенству значений определенного атрибута. Например, если выполнена оценка состоя­ния инженерных коммуникаций в микрорайонах города, то можно составить карту районирования территории по этому показателю, выполнив агрегирование данных. Если два соседних микрорайона имеют один уровень состояния, то они будут объединены, а общая граница между ними — удалена. Атрибутивная информация объе­диняемых районов также агрегируется — в зависимости от вида атрибута может вычисляться суммарное значение, среднее или сред­невзвешенное, максимальное или минимальное.

Геокодирование — привязка к карте объектов, расположение которых в пространстве задается сведениями из таблиц 6aз данных. Эта информация может быть представлена следующим об­разом:

координатами объектов прямоугольными или географическим;

адресами объектов в адресной системе урбанизированных тер­риторий, например при привязке баз данных паспортной службы или налоговой инспекции;

почтовыми индексами, например, в случае анализа деятельно­сти почтовых террористов;

расстоянием от начала линейных маршрутов, например при привязке данных об авариях на нефтепроводах или аварийно-опас­ном приближении растительности к воздушным линиям электро­передач.

Функции геокодирования позволяют «привязывать» базы дан­ных, которые ведет большинство ведомств, обслуживающих ур­банизированные территории и население, на них проживающее, к картам территорий.

Геометрические (картометрические) функции: к ним относят расчеты геометрических характеристик объектов или их взаимного положения в пространстве, при этом используются формулы аналитической геометрии на плоскости и в пространстве. Так для площадных объектов вычисляются занимаемые ими площади или периметры границ, для линейных - длины,  а также расстояния между объектами и т.д.

Оверлейные операции (топологическое наложение слоев) являются одними из самых распространенных и эффективных средств. В результате наложения двух тематических слоев образуется другой дополнительный слой в виде графической композиции исходных слоев. Учитывая, что анализируемые объекты могут относиться к разным типам (точка, линия, полигон), возможны  разные формы анализа: точка на точку, точка на полигон и т.д. Наиболее часто анализируется совмещение полигонов.  

Построение буферных зон. Одним из средств анализа близости объектов является построение буферных зон. Буферные зоны – это районы (полигоны), граница которых отстоит на заданном расстоянии от границы исходного объекта. Границы таких зон вычисляются на основе анализа соответствующих атрибутивных характеристик. При этом ширина буферной зоны может быть как постоянной, так и переменной. Например, буферная зона вокруг источника электромагнитного излучения, будет иметь форму круга, а зона загрязнения от дымовой трубы завода с учетом розы ветров будет иметь форму близкую к эллипсу.

Сетевой анализ позволяет пользователю проанализировать пространственные сети связных линейных объектов (дороги, линии электропередач и т. д.). Обычно сетевой анализ служит для задач определения ближайшего, наиболее выгодного пути, определения уровня нагрузки на сеть, определение адреса объекта или маршрута по заданному адресу и другие задачи.

Зонирование. Основное назначение функций этой группы состо­ит в построении новых объектов — зон, т.е. участков территорий, однородных в смысле выбранного критерия или группы критериев. Границы зон могут либо совпадать с границами ранее существовавших объектов (задача определения (нарезки) избирательных округов по сетке квартального деления), либо строиться в результате различных видов моделирования (зоны экологического риска). Типичные задачи этого типа — выделение зон различной степени проходимости, экологического риска, зонирование урбанизированных территорий по транспортной доступности и т.д. Работа может производиться как с растровыми, так и с векторными моделями. Расчеты производятся как по одной, так и по группе характеристик и могут быть обобщены по заданным пользователем критериям.

Построение районов может выполняться и полностью вручную. Так эта операция выполняется в Maplnfo Professional. Эта функция позволяет создавать новые районы, перепланировать сушествующие и т.д.

 

Анализ пространственного распределения объектов

Анализ пространственного распределения объектов. Фактически во многих случаях необходимо знать не только объем пространства, занимаемый объектами, но и расположение объектов в пространстве, которое может характеризоваться количеством объектов в определенной области, например, распределение численности населения. Наиболее распространены методы анализа распределения точечных объектов. Мерой точечного распределения служит плотность. Она определяется как результат деления числа точек на значение площади территории, на которой они расположены. Кроме плотности распределения можно оценить форму распределения. Точечные распределения встречаются в одном из четырёх возможных вариантов: равномерном (если число точек в каждой малой подобласти такое же, как и в любой другой подобласти), регулярном (если точки, разделённые одинаковыми интервалами по всей области, расположены в узлах сетки), случайном, кластерном (если точки собраны в тесные группы).

Точечные распределения могут описываться не только количеством точек в пределах подобластей. Часто анализируются локальные отношения внутри пар точек. Вычисление этого статистического показателя включает определение  среднего расстояния до ближайшей соседней точки среди всех возможных пар ближайших точек. Данный метод позволяет оценить меру разреженности точек в распределении.

Распределение линий также оценивается по плотности. Обычно вычисления выполняются для сравнения разных географических областей, например по густоте гидрографической сети. Линии могут также оцениваться по близости и возможным пересечениям. Другими важными характеристиками являются ориентация, направленность и связанность. 

Анализ распределения полигонов подобен анализу распределения точек, однако при оценке плотности определяют не количество полигонов на единицу площади, а относительную долю площади, занимаемой полигоном

 

 

ЛЕКЦИЯ 7. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕРХНОСТЕЙ

 

1. Поверхность и цифровая модель

2. Источники данных для формирования ЦМР

3. Интерполяции

 

 Основой для представления данных о земной поверхности  являются цифровые модели рельефа.

Поверхностиэто объекты, которые чаще всего представляются значениями высоты Z, распределенными по области, определенной координатами X и Y.

Цифровые модели рельефа (ЦМР) используют для компьютерного представления земных поверхностей.

ЦМР – средство цифрового представления рельефа земной поверхности. Цифровое моделирование рельефа, как одна из важных моде­лирующих функций геоинформационных систем, включает две группы операций, первая из которых обслуживает решение задач создания модели рельефа, вторая — ее использование.

Под цифровой моделью рельефа (ЦМР) принято понимать сред­ство цифрового представления трехмерных пространственных объек­тов (поверхностей, или рельефов) в виде трехмерных данных, об­разующих множество высотных отметок (отметок глубин) и иных значений аппликат (координаты Z) в узлах регулярной или нерегу­лярной сети или совокупность записей горизонталей (изогипс, изо­бат) или иных изолиний.

Цифровое моделирование рельефа, как одна из важных моде­лирующих функций геоинформационных систем, включает две группы операций, первая из которых обслуживает решение задач создания модели рельефа, вторая — ее использование.

Под цифровой моделью рельефа (ЦМР) принято понимать сред­ство цифрового представления трехмерных пространственных объек­тов (поверхностей, или рельефов) в виде трехмерных данных, об­разующих множество высотных отметок (отметок глубин) и иных значений аппликат (координаты Z) в узлах регулярной или нерегу­лярной сети или совокупность записей горизонталей (изогипс, изо­бат) или иных изолиний.

Построение ЦМР требует определённой формы представления исходных данных (набора координат точек X,Y,Z) и способа их структурного описания, позволяющего восстанавливать поверхность путем интерполяции или аппроксимации исходных данных.

          

Источники данных для формирования ЦМР

      Исходные данные для формирования ЦМР могут быть получены по картам – цифрованием горизонталей, по стереопарам снимков, а также в результате геодезических измерений или лазерного сканирования местности. Наиболее распространен первый способ, т.к. сбор по стереопарам снимков отличается трудоемкостью и требует специфического программного обеспечения, но в то же время позволяет обеспечить желаемую степень детальности представления земной поверхности. Лазерное сканирование перспективный современный метод, пока достаточно дорогой. Карта как источник массовых данных для ЦМР. Среди пере­численного выше разнообразия источников данных для модели­рования рельефа двум из них — картам и аэрокосмическим мате­риалам — принадлежит особая роль массовых источников.

В отношении данных дистанционного зондирования — материа­лов аэросъемок и космосъемок, которые детально будут рассмот­рены в соответствующем разделе, — заметим лишь, что их роль по разным причинам будет расти, а доля и роль карты — снижаться.

 

Интерполяции

      Построение ЦМР требует определенной структуры данных, а исходные точки могут быть по разному распределены в пространстве. Сбор данных может осуществляться по точкам регулярной сетки, по структурным линиям рельефа или хаотично. Первичные данные с помощью тех или иных операций приводят к одному из наиболее распространенных в ГИС структур для представления поверхностей: GRID,  TIN или  TGRID.

TIN (Triangulated Irregular Network) – нерегулярная триангуляционная сеть, система неперекрывающихся треугольников. Вершинами треугольников являются исходные опорные точки. Рельеф в этом случае представляется многогранной поверхностью, каждая грань которой описывается либо линейной функцией (полиэдральная модель), либо полиноминальной поверхностью, коэффициенты которой определяются по значениям в вершинах граней треугольников. Для получения модели поверхности нужно соединить пары точек ребрами определенным способом, называемым триангуляцией Делоне.

 

 TIN модель (триангуляция Делоне)

 

         Триангуляция  Делоне в приложении к двумерному   пространству формулируется следующим образом: система взаимосвязанных не перекрывающихся треугольников имеет наименьший периметр, если ни одна из вершин не попадает внутрь ни одной из окружностей, описанных вокруг образованных треугольников (рис.).

Образовавшиеся треугольники максимально приближаются к равносторонним. Каждая из сторон образовавшихся треугольников из противолежащей вершины видна под максимальным углом из всех возможных точек соответствующей полуплоскости. Интерполяция выполняется по образованным ребрам.

Триангуляция Делоне

         Отличительной особенностью и преимуществом триангуляционной модели является то, что в ней нет преобразований исходных данных. С одной стороны, это не дает использовать такие модели для детального анализа, но с другой стороны, исследователь всегда знает, что в этой модели нет привнесенных ошибок, которыми грешат модели, полученные при использовании других методов интерполяции. Это самый быстрый метод интерполяции. Однако, если в ранних версиях большинства ГИС триангуляционный метод был основным, то сегодня большое распространение получили модели в виде регулярной матрицы значений высот.

GRID – модель, представляет собой регулярную матрицу значений высот, полученную при интерполяции исходных данных. Для каждой ячейки матрицы высота вычисляется на основе интерполяции. Фактически это сетка, размеры которой задаются в соответствии с требованиями точности конкретной решаемой задачи. Регулярная сетка соответствует земной поверхности, а не изображению.

Плотность точек в модели GRID

 

         TGRID (triangulated grid) – модель, сочетающая в себе элементы моделей TIN и GRID. Такие модели имеют свои преимущества, например, позволяют использовать дополнительные данные для описания сложных форм рельефа (обрывы, скальные выступы).

Восстановление поверхностей реализуется на основе интерполяции исходных данных.

Интерполяция восстановление функции на заданном интервале по известным ее значениям конечного множества точек, принадлежащих этому интервалу. Многим из тех, кто сталкивается с научными и инженерными расчётами часто приходится оперировать наборами значений, полученных опытным путём или методом случайной выборки. Как правило, на основании этих наборов требуется построить функцию, на которую могли бы с высокой точностью попадать другие получаемые значения. Такая задача называется аппроксимацией. Интерполяцией называют такую разновидность аппроксимации, при которой кривая построенной функции проходит точно через имеющиеся точки данных.

В настоящее время известны десятки методов интерполяции поверхностей,  наиболее распространенные: линейная интерполяция; метод обратных взвешенных расстояний, кригинг; сплайн-интерполяция; тренд-интерполяция.

Кригинг. Метод интерполяции, который основан на использовании методов математической статистики. авторов этого метода - Д.Г. Крига В его реализации применяется идея регионализированной переменной, т.е. переменной, которая изменяется от места к месту с некоторой видимой непрерывностью, поэтому не может моделироваться только одним математическим уравнением. Поверхность рассматривается в виде трех независимых величин. Первая - тренд, характеризует изменение поверхности в определенном направлении. Далее предполагается, что имеются небольшие отклонения от общей тенденции, вроде маленьких пиков и впадин, которые являются случайными, но все же связанными друг с другом пространственно
Кригинг может быть точечным и блочным. Точечный кригинг позволяет оценить значение изучаемой величины в искомой точке. Блочный кригинг оценивает значение свойства на некоторой искомой площади. Современные пакеты программ, позволяющие проводить процедуру кригинга, используют блочный кригинг. Получаемые в процессе интерполяции значения приписываются ячейкам сетки (grid). Размеры ячеек могут быть заданы пользователем.

Перед началом интерполяции эмпирическая семивариограмма аппроксимируется гладкими кривыми, то есть подбирается модель, которая представляет собой линию регрессии, построенную при помощи метода наименьших квадратов. Подобранная модель в дальнейшем используется для интерполяции значений признака в искомых точках. Для аппроксимации эмпирической семивариограммы используют линейную, сферическую, экспоненциальную, Гауссову модели и другие.

 

Интерполяция данных методом кригинга (Kriging)

 

Случайный шум (например, валуны). С каждой из трех переменных надо оперировать в отдельности. Тренд оценивается с использованием математического уравнения, которое наиболее близко представляет общее изменение поверхности, во многом подобно поверхности тренда.

 

Элементы кригинга:

1 - тренд, 2 - случайные, но пространственно связанные высотные колебания, 3 - случайный шум.

 

         Ожидаемое изменение высоты измеряется по вариограмме, на которой по горизонтальной оси откладывается расстояние между отсчетами, а на вертикальной - полудисперсия. Полудисперсия определяется как половина дисперсии между значениями высоты исходных точек и высот соседних точек. Затем через точки данных проводится кривая наилучшего приближения. Дисперсия в какой-то момент достигает максимума и остается постоянной (выявляется предельный радиус корреляции).

Метод обратных взвешенных расстояний. Этот метод основан на предположении, что чем ближе друг к другу находятся исходные точки, тем ближе их значения. Для точного описания топографии набор точек, по которым будет осуществляться интерполяция, необходимо выбирать в некоторой окрестности определяемой точки, так как они оказывают наибольшее влияние на ее высоту. Это достигается следующим образом. Вводится максимальный радиус поиска или количество точек, ближайших по расстоянию от начальной (определяемой) точки. Затем значению высоты в каждой выбранной точке задается вес, вычисляемый в зависимости от квадрата расстояния до определяемой точки. Этим достигается, чтобы более близкие точки вносили больший вклад в определение интерполируемой высоты по сравнению с более удаленными точками.

Тренд интерполяция. В некоторых случаях исследователя интересуют общие тенденции поверхности, которые характеризуются поверхностью тренда.

Аналогично методу обратных взвешенных расстояний для поверхности тренда используется набор точек в пределах заданной окрестности. В пределах каждой окрестности строится поверхность наилучшего приближения на основе математических уравнений, таких как полиномы или сплайны.

Поверхности тренда могут быть плоскими, показывая общую тенденцию или более сложными. Тип используемого уравнения или степень полинома определяет величину волнистости поверхности. Например, поверхность тренда первого порядка будет выглядеть как плоскость, пересекающая под некоторым углом всю поверхность. Если поверхность имеет один изгиб, то такую поверхность называют поверхностью тренда второго порядка.

Сплайн  интерполяция. Возможность описания сложных поверхностей с помощью полиномов невысоких степеней определяется тем, что при  сплайн интерполяции вся территория разбивается на небольшие непересекающиеся участки. Аппроксимация полиномами осуществляется раздельно для каждого участка. Обычно используют полином третьей степени - кубический сплайн. Затем строится общая функция «склейки» на всю область, с заданием условия непрерывности на границах участков и непрерывности первых и вторых частных производных, т.е. обеспечивается гладкость склеивания полиномов.

Сглаживание сплайн-функциями особенно удобно при моделировании поверхностей, осложненных разрывными нарушениями, и позволяет избежать искажения типа «краевых эффектов».

 

 

ЛЕКЦИЯ 8. ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ЦИФРОВЫХ МОДЕЛЕЙ РЕЛЬЕФА. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ВИЗУАЛИЗАЦИИ

 

1. Основные процессы

2. Требования к точности выполнения процессов

3. Использование ЦМР

4. Электронные карты и атласы

5. Картографические способы отображения результатов анализа данных

6. Трехмерная визуализация

 

Основными процессами построения ЦМР по картам являются:

1) Преобразование исходных карт в растровые изображения, т.е. сканирование. При сканировании важным является выбор разрешения получаемого изображения, излишне высокое разрешение требует больших объемов памяти для хранения исходной информации, в тоже время  разрешение должно обеспечить необходимую точность сбора информации, которая определяется целями формирования ЦМР.

2)  Монтаж растровых фрагментов. Монтаж или «сшивка» - это стыковка нескольких изображений произвольной формы в одно таким образом, чтобы границы между исходными изображениями были незаметны. При монтаже осуществляется геопривязка растровых данных. В  ГИС имеются различные  модули для решения этой задачи.

3)  Векторизация растрового изображения. Векторизация, или дигитализация горизонталей может выполняться в ручном, полуавтоматическом и автоматическом режимах. Для различных ГИС разработаны отдельные модули, реализующие эту задачу в автоматических режимах, например, Мар Еdit.

4)  Формирование ЦМР. ЦМР создается на основе методов интерполяции и может быть представлена в разных форматах.

5)Визуализация результатов. ЦМР обеспечивает визуализацию информации о поверхностях в разных формах

 

Требования к точности выполнения процессов

В общем случае можно сказать, что чем больше исходных точек, тем более точной будет интерполяция и тем с большей вероятностью построенная модель поверхности будет адекватно отображать земную поверхность. Однако, существует предел числу точек (дискретности), поскольку для любой поверхности излишнее количество точек обычно не улучшает существенно качество результата, но лишь увеличивает объем данных и время вычислений. В некоторых случаях избыточные данные в отдельных областях могут приводить к неравномерному представлению поверхности и, следовательно, неодинаковой точности. Другими словами, большее число точек не всегда повышает точность.

Конечно, чем сложнее поверхность, тем больше исходных точек требуется. А для сложных объектов, таких как впадины и долины рек, требуются дополнительные точки, чтобы гарантировать представление с достаточной детальностью. Особая проблема интерполяции точек на границе исследуемых областей, например, граница листа карты. В этом случае следует для интерполяции использовать большую область перекрытия соседних  листов.

 

Использование ЦМР

         Цифровые модели рельефа (ЦМР) важны для решения целого ряда прикладных экологических задач. Для прогнозирования чрезвычайных ситуаций, например наводнений, оценки степени изменения ландшафтов и т.д..  По результатам анализа ЦМР средствами ГИС получают карты углов наклона (уклонов) местности и экспозиций склонов, формируют продольные и поперечные профили по заданному направлению, выполняют оценку зон видимости с намеченных точек обзора и др. Для отображения ЦМР используют разные формы.

         Визуализация  (графическое воспроизведение, отображение) - генерация изображений, в том числе и картографических, и иной графики на устройствах отображения (преимущественно на мониторе) на основе  преобразования исходных цифровых данных  с помощью специальных алгоритмов.

Наиболее компактными и привычным способом представления географической информации остаются карты.

Электронная карта (ЭК) – картографическое изображение, визуализированное на мониторе, на основе цифровых карт или баз данных ГИС. В качестве примера приведем классификацию К. Перкинса, которая включает восемь групп ЭА:

1.     Топографические и батиметрические карты (атласы) национального, регионального или планетарного охвата.

2.     Карты и атласы навигационного назначения и обслуживающие их системы (например, электронные морские навигационные карты или карты автодорожной сети).

3.     Информационно-справочные системы энциклопедического типа, включающие развитые функции картографической визуализации.

4.     Национальные ЭА.

5.     Атласы состояния окружающей среды.

6.     Крупные наборы цифровых статистических данных (например, результатов переписи населения) с возможностями их картографической трансформации.

7.     Обучающие средства.

8.     Картографические БД о межгосударственных границах и сетях административно-территориального деления.

По-видимому, список К.Перкинса следует считать незавершен­ным и открытым для расширения.

Электронный атлас (ЭА) – система визуализации в форме электронных карт, электронное картографическое произведение, функционально подобное электронной карте. Поддерживаются программным обеспечением типа картографических браузеров, обеспечивающих покадровый просмотр растровых изображений карт, картографических визуализаторов, систем настольного картографирования. Помимо картографического изображения и легенд электронные атласы обычно включают обширные текстовые комментарии, табличные данные, а мультимедийные электронные атласы – анимацию, видеоряды и звуковое сопровождение. Одна из функциональных классификаций предложена Ф.Ормслингом в виде трехмерной матрицы классификации «атласных информационных систем», выделяющим визуализационные, интерактивные и аналитиче­ские функции и соответствующие им типы ЭА.

Опираясь на известные примеры ЭА, в том числе на упомянутые выше, можно выделить пять типов, соответствующих ступеням практически непрерывного ряда расширения функциональных возможностей ЭА.

Тип 1. Фиксированные наборы видеоэкранных копий (слайдов) или иной растровой картографической графики в широко распространенных форматах графических файлов (GIF, TIFF, В bitmap и др.), «пролистываемые» постранично с помощью простого браузера, обычно из меню с перечнем сюжетов карт (оглавлением атласа).

Тип 2. Средство генерации масштабируемых векторных карт чаще всего их фиксированных наборов, подготовленных на основе цифровых карт или набора слоев ГИС, с визуализаций фиксированного перечня элементов содержания (возможно, с их раз грузкой). Средства просмотра допускают масштабирование изображения и его центрирование, скроллинг; средства навигации включают возможность визуализации искомого фрагмента карты по иерархическим рубрикаторам. Обычно содержат крайне огра­ниченный набор атрибутов (площади территориальных единиц, людность населенных пунктов, таблицы расстояний и т.п.), не­которые картометрические средства (расчет расстояний между ука­занными пунктами или по маршруту движения), текстовые комментарии к картам или текстовую часть с вербальными характе­ристиками объектов. Как правило, не содержат средств доступа к атрибутивной части данных, возможностей ее дополнения ины­ми данными, в том числе производными на основе исходных или данными пользователя.

Тип 3. ЭА второго типа с дополнительными возможностями, включающими доступ к атрибутивной части данных, ее дополне­ние данными пользователя, введения новых (обычно точечных) объектов и их атрибутирования, а также визуализации, что обеспечивается доступом к графическим средствам.

Тип 4. Гибридные ЭА, обеспечивающие визуализацию и навигацию в разнородной графической и неграфической среде. Основное (содержание ЭА этого типа составляют фиксированные композиции векторных карт с возможностью дополнения их объектами пользователя в избранной им схеме символизации атрибутов и значитель­ная некартографическая сопроводительная информация в форме текстовых описаний карт и их объектов, табличной статистики, дублирующей или дополняющей содержание генерируемых карт, «слайдов» с фотографиями объектов, космическими снимками, деловой графикой, иллюстрирующей обобщенную по территории статистику. В наиболее совершенной форме этот тип ЭА может включать традиционные элементы мультимедиа (анимацию, цифровое видео, звук).

Тип 5. Этот тип аналогичен четвертому типу ЭА, дополненных возможностями проектирования и создания картографических изображений, близкими или идентичными полнофункциональным картографическим визуализаторам. Содержит набор слоев, визуализируемых средствами создания композиций карт, включая выбор картографических проекций, выбор визуализируемых слоев с заданным порядком графической композиции и т.д.

Таблицы и графики,  включающие различные характеристики объектов (атрибуты) или их соотношения, могут  использоваться как самостоятельные или дополнительные  к другим средствам визуализации.

Анимации применяют для показа динамических процессов, т.е. последовательный показ рисованных статичных изображений (кадров), в результате чего создается иллюзия непрерывной смены изображений.

 

Картографические способы отображения

результатов анализа данных

Для отображения результатов анализа данных в ГИС реализованы ряд способов, которые применяют при создании тематических карт.

Способ размерных символов (значков) – анализируемые характеристики объектов отображаются специальными символами, размер которых передаёт количественную информацию, а форма и цвет качественную информацию.

Способ качественного или (количественного фона) – в этом случае группируются данные с близкими значениями и созданным  группам присваиваются определенные цвета, типы символов или линий.

Точечный способ – изобразительным средством является множество точек одинакового размера, каждая из которых имеет определенное значение количественного показателя.

Столбчатые и круговые локализованные диаграммы – позволяют отобразить соотношение нескольких характеристик, при этом диаграммы имеют географическую привязку (например, в точке размещения поста наблюдений показывают соотношение загрязняющих веществ).

Способ изолиний – один из широко распространённых способов отображения различных показателей. С их помощью формируют карты изогипс (топографические и гипсометрические), карты изотерм, изобар, изокоррелят и др. С помощью изолиний выделяются территории, которые характеризуются  одинаковыми свойствами (температурами, давлением, осадками, одновременностью наступления событий, равной величиной аномалий, равными скоростями тектонических движений и др.)  

При этом различают две группы изолиний: истинные изолинии (характеризуют непрерывное изменение какого-либо показателя, к ним относятся горизонтали) и псевдоизолинии, отображающие данные, имеющие статистическую природу (например, дискретные значения от источников выбросов). Для представления изолиний применяют разные изобразительные средства: линии разных типов, толщины и цвета, послойная цветовая окраска фона (либо штриховка) промежутков между изолиниями.

 

Трехмерная визуализация

Трехмерное изображение поверхности (3D-поверхность) – средство цифрового объемного представления поверхностей в виде проволочных диаграмм, при этом используются различные типы проекции, при этом изображение можно поворачивать и наклонять, используя простой графический интерфейс.

Для отображения рельефа по данным ЦМР могут быть сформированы растровые изображения.

Растровая поверхность (изображение) - формируется по Grid-модели, при этом каждому пикселу присваивается значение, пропорциональное высоте соответствующей ячейки сетки.

Теневой рельеф (аналитическая отмывка рельефа) - растровое отображение ЦМР, при формировании которого кроме высоты каждого участка сетки Grid-модели, учитывается освещенность склонов.

Реализованы возможности совмещения 3D - поверхностей с другими тематическими слоями. Для достижения реалистичности отображения объектов местности 3D-поверхности совмещаются с картографическими или  ортоизображениями.

Виртуальная модель местности (ВММ) - модель местности, содержащая информацию о рельефе земной поверхности, ее спектральных яркостях и объектах, расположенных на данной территории, предназначена для интерактивной визуализации. ВММ позволяет обеспечить эффект присутствия на местности, может быть отображена в виде трехмерной статической сцены (3D-вид) или в режиме имитации полета над местностью, когда наблюдатель находится в точке с заданными координатами. Картографических программ, позволяющих создавать виртуальные модели местности, немного. К ним можно отнести Virtual GIS (из комплекта Erdas Imagine), MultiGEN, ArcView 3D-Analysi. Данные пакеты позволяют текстурировать поверхности, наносить дополнительные объекты, проводить просчет сцены в реальном времени, поддерживать картографические системы координат и проекции. Нужно отметить, что потенциальные возможности ArcView 3D-Analyst сравнительно бедны, а качество и скорость обсчета сцен невелики. Из упомянутых программ наиболее богаты возможности Multigen, однако обсчет больших сложных сцен в данной программе затруднен. Возможности Virtual GIS меньше, однако, на сегодняшний момент эта программа позволяет создавать наиболее крупные ВММ высокого разрешения, давая возможность обсчитывать их в реальном времени с хоро­шим качеством.

Компоненты виртуальной модели местности. В настоящее время подавляющее количество моделей строится в общеземных прямо­угольных системах координат (например, Гаусса—Крюгера), что облегчает добавление в модель новых данных. Однако построение модели в этом случае требует привязки всех данных, использо­ванных в работе. Для реалистичного представления местности со­временная виртуальная модель должна содержать следующую ин­формацию:

1) данные о рельефе (цифровую модель рельефа — ЦМР);

2) растровые изображения земной поверхности (сканированные карты либо снимки);

3) векторные данные;

4)     подписи;

5)    трехмерные объекты специального назначения (сложные мо­дели, импортированные из других программ для создания трех­мерной графики);

6)      дополнительные растровые изображения или анимации.
ЦМР.

         Одной из наиболее важных составляющих ВММ является ЦМР. Степень соответствия виртуальной модели реальной мест­ности в основном зависит от точности передачи рельефа земной поверхности. Чем точнее и детальней модель рельефа, тем более реалистична модель. Однако при визуализации трехмерных сцен на обсчет ЦМР может уходить от 50 до 98 % вычислительных мощ­ностей компьютера, и потому излишняя подробность при переда­че земной поверхности нецелесообразна.

Степень подробности рельефа зависит от целей и возможно­стей создателя ВММ. Однако нужно отметить, что местность ста­новится «узнаваемой» только при использовании данных масшта­ба 1:200 000 и крупнее. Модели, построенные по данным более мелкого масштаба, хорошо передают структуру хребтов в горных районах, однако узнаются эти хребты только при обзоре их с боль­ших высот (в несколько раз выше самих хребтов)

Визуализация ВММ. В настоящее время популярными являются несколько способов визуализации трехмерных моделей местности

A. Трехмерная статическая сцена (ЗD-вид).

Б. Облет в реальном времени.

B. Объезд в реальном времени.

Г. Запись полета по траектории с возможностью смены направления полета в любой момент.

Д. Запись полета в видеофайл без возможности изменения на правления полета.

 

 

ЛЕКЦИЯ 9. ЭТАПЫ И ПРАВИЛА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГИС

 

1.     Основные слагаемые ГИС

2.     Основные функции ИУС

3.     Основные этапы процесса проектирования ГИС

 

Применение ГИС для решения различных задач, в разных организационных схемах и с разными требованиями, обуславливает разные подходы к процессу проектирования ГИС.

Основными слагаемыми ГИС являются инструментальная (аппаратная) база, программное и организационное обеспечение. Организационным аспектам в геоинформатике уделялось явно недостаточное внимание. Вместе с тем для успешной организации работы геоинформационной системы недостаточно приобрести технику и нанять или переподготовить штат; новые средства должны быть разумно интегрированы в рабочий процесс.

Поскольку ГИС могут применяться для решения различных задач, в разных организационных схемах и с разными требованиями, подходы к разработке системного проекта могут варьировать в довольно широких пределах.

Наибольшее применение ГИС нашли в системах поддержки и принятия управленческих решений, или в информационно-управляющих системах. Поэтому в этом разделе рассмотрим порядок выполнения работ по разработке системного проекта таких ГИС. Многие вопросы имеют отношение и к информационно-справочным системам, и к системам для научных исследований, и т.п.

Основные функции информационно-управляющих систем (ИУС) — это планирование и контроль, которые взаимосвязаны. И для планирования, и для контроля необходима своевременная, конкретная, точная информация, эффективная по отношению к затратам на ее получение.

Выделяют пять основных этапов процесса проектирования ГИС.

1. Анализ системы принятия решений. Процесс начинается с определения всех типов решений, для принятия которых требуется информация. Должны быть учтены потребности каждого уровня и функциональной сферы.

2. Анализ информационных требований. Определяется, какой тип информации нужен для принятия каждого решения.

3. Агрегирование решений, т.е. группировка задач, в которых для принятия решений требуется одна и та же или значительно перекрывающаяся информация.

4. Проектирование процесса обработки информации. На данном этапе разрабатывается реальная система сбора, хранения, передачи и модификации информации. Должны быть учтены возможности персонала по использованию вычислительной техники.

5. Проектирование и контроль над системой. Важнейший этап – это создание и воплощение системы. Оценивается работоспособность системы с разных позиций, при необходимости осуществляется корректировка. Любая система будет иметь недостатки, и поэтому её необходимо делать гибкой и приспособляемой.

Геоинформационные технологии призваны автоматизировать многие трудоёмкие операции, ранее требовавшие больших временных, энергетических, психологических и других затрат от человека. Однако разные этапы технологической цепочки поддаются большей или меньшей автоматизации, что в значительной степени может зависеть от  правильной постановки исходных задач.

Прежде всего, это формулирование требований к используемым информационным продуктам и выходным материалам, получаемым в результате обработки. Сюда можно отнести требования к распечатке карт, таблиц, списков, документов; к поиску документов и т.д. В результате должен быть создан документ с условным названием «Общий список входных данных».      

Следующий шаг – определение приоритетов, очерёдности создания и основных параметров (территориального охвата, функционального охвата и объёма данных) создаваемой системы. Далее устанавливают требования к используемым данным с учётом максимальных возможностей их применения.

 

 

ЛЕКЦИЯ 10. КОНЦЕПЦИЯ И ВИДЫ ГИС

 

1.     Виды ГИС

1.1.Вид Базы Геоданных

1.1.1.Географическое представление

1.1.2.Описательные атрибуты

1.1.3. Пространственные отношения: топология и связи

1.1.4. Тематические слои и наборы данных

1.2. Вид Геовизуализации

1.3. вид Геообработки

1.3.1.Компиляция данных

1.3.2. Анализ и моделирование

1.3.3.Управление данными

1.3.4. Использование в картографировании

 

Географическая информационная система (ГИС) - это система для управления географической информацией, ее анализа и отображения. Географическая информация представляется в виде серий наборов географических данных, которые моделируют географическую среду посредством простых обобщенных структур данных. ГИС включает наборы инструментальных средств для работы с географическими данными.

Географическая информационная система поддерживает несколько видов  для работы с географической информацией:

1. Вид Базы Геоданных: ГИС - это пространственная база данных, содержащая наборы данных, которые представляют географическую информацию в контексте общей модели данных ГИС (векторные объекты, растры, топология, сети и т.д.)

2. Вид Геовизуализации: ГИС - это набор интеллектуальных карт и других видов, которые показывают пространственные объекты и отношения между объектами на земной поверхности. Могут быть построены разные виды карт, и они могут использоваться как “окна в базу данных” для поддержки запросов, анализа и редактирования информации.

         3. Вид Геообработки: ГИС - это набор инструментов для получения новых наборов географических данных из существующих наборов данных. Функции обработки пространственных данных (геообработки) извлекают информацию из существующих наборов данных, применяют к ним аналитические функции и записывают полученные результаты  в новые производные наборы данных.

В программном обеспечении ESRI® ArcGIS® эти три вида ГИС представлены каталогом (ГИС как коллекция наборов геоданных), картой (ГИС как интеллектуальный картографический вид) и набором инструментов (ГИС как набор инструментов для обработки пространственных данных). Все они яв­ляются неотъемлемыми составляющими полноценной ГИС и в большей или меньшей степени используются во всех ГИС-приложениях.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Три вида ГИС.

 

 

 

 

 

ВИД БАЗЫ ГЕОДАННЫХ

ГИС - это особый тип базы данных об окружаю­щем мире - географическая база данных (база геоданных). В основе ГИС лежит структу­рированная база данных, которая описывает мир в географическом аспекте.

Приведем краткий обзор некоторых ключевых прин­ципов, важных для понимания баз геоданных.

 

 Географическое представление

Создавая дизайн базы геоданных ГИС, пользовате­ли определяют, как будут представляться разные пространственные объекты. Например, земельные участки обычно представляются как полигоны, улицы - как центральные линии, скважины - как точки, и т.д. Эти объекты группируются в классы объектов, в которых  каждый набор имеет единое географическое представление.

Каждый набор данных ГИС дает пространственное представление какого-то аспекта окружающего мира, включая:

·        Упорядоченные наборы векторных объектов (наборы точек, линий и полигонов)

 

 

 

 

 

 

·        Наборы растровых данных, такие как цифровые модели рельефа или изображения

 

 

 

 

 

 

 

·        Пространственные сети

 

 

 

 

 

 

 

·        Топография местности и другие поверхности

 

 

 

·        Наборы данных геодезической съемки

 

 

 

 

 

 

 

·        Прочие типы данных, такие как адреса, названия мест, картографическая информация

 

 

 

 

 

 

 

Описательные атрибуты

Помимо географических представлений, наборы данных ГИС включают традиционные табличные атрибуты, описывающие географические объекты. Многие таблицы могут быть связаны с географиче­скими объектами по общим полям (их часто на­зывают ключевыми). Подобные табличные наборы информации и отношения (взаимосвязи) играют ключевую роль в моделях данных ГИС, аналогичную той, которую они выполняют в традиционных при­ложениях, работающих с базами данных.

 

Таблица класса пространственных объектов

 

PIN

Area

Addr

Code

334-1626-001

7,342

341 Cherry Ct.

SFR

334-1626-002

8,020

343 Cherry Ct.

UND

334-1626-003

10,031

345 Cherry Ct.

SFR

334-1626-004

9,254

347 Cherry Ct.

SFR

334-1626-005

8,856

348 Cherry Ct.

UND

334-1626-006

9,975

346 Cherry Ct.

SFR

334-1626-007

8,230

344 Cherry Ct.

SFR

334-1626-008

8,645

342 Cherry Ct.

SFR


Связанная таблица с данными о собственниках

 

PIN

Owner

Relat.

Acq.Date

Assessed

TaxStat

334-1626-001

G. Hall

SO

1995/10/20

$115,500.00

02

334-1626-002

H. L Holmes

UK

1993/10/06

$24,375.00

01

334-1626-003

W. Rodgers

HW

1980/09/24

$175,500.00

02

334-1626-004

J. Williamson

HW

1974/09/20

$135,750.00

02

334-1626-005

P. Goodman

SO

1966/06/06

$30,350.00

02

334-1626-006

K. Staley

HW

1942/10/24

$120,750.00

02

334-1626-007

J. Dormandy

UK

1996/01/27

$110,650.00

01

334-1626-008

S. Gooley

HW

2000/05/31

$145,750.00

02

 

Взаимосвязь (отношения) атрибутов и географических объектов

Пространственные отношения: топология и сети

Пространственные отношения, такие как топологии и сети, являются очень важными частями базы данных ГИС. Топология применяется для контроля  над общими границами между пространственными объектами, для определения и исполнения пра­вил целостности данных, а также для поддержки топологических запросов и навигации (например, чтобы определить смежность и связность объектов). Топология также используется для расширенного редактирования и построения пространственных объектов на основе неструктурированных геометрических элементов (например, для построения полигонов из линий).

 

 

Сети описывают связанный граф ГИС-объектов, по которому можно перемещаться. Это важно для  моделирования маршрутов и навигации в таких сферах деятельности, как транспортная, трубопроводная, инженерные коммуникации, гидрология и во многих других прикладных задачах, связанных с сетями.

 

 

Тематические слои и наборы данных

ГИС организует пространственные данные в серии те­матических слоев и таблиц. Так как наборы данных в ГИС связаны географически, им приписаны реальные местоположения, и они накладываются друг на друга.

 

В ГИС однородные наборы географических объектов собраны в такие слои, как земельные участки, скважины, здания и сооружения, ортофотоснимки и растровые цифровые модели рельефа (ЦМР, DEM). Четко определенные наборы геоданных критически важны для геоинформационной системы, а основанное на слоях понятие тематического набора информации важно для концепции набора данных ГИС.

Наборы данных могут представлять:

·        Первичные “сырые” измерения (например, спутниковые изображения)

·        Скомпилированную и интерпретированную информацию

·        Данные, полученные в ходе выполнения операций геообработки с целью их анализа и моделирования

Многие пространственные отношения между слоями легко определяются, исходя из их общего географического положения.

ГИС управляет простыми слоями данных как классами родовых ГИС-объектов и использует богатый набор инструментов при работе со слоями данных для выявления многих ключевых отношений

ГИС будет использовать множество наборов данных со многими представлениями, часто полученными из разных организаций. Поэтому, очень важно, чтобы наборы данных ГИС были:

·        Простыми в использовании и легкими для понимания

·        Совместимыми с другими наборами географических данных

·        Эффективно компилируемыми и оцениваемыми

·        Снабжены понятной документацией по наполнению, планируемому использованию и назначению

Любая база данных ГИС или файловая база будет жестко придерживаться этих общих принципов и концепций. Для любой ГИС необходим механизм описания географических данных в этом контексте, а также широкий набор инструментов для использова­ния и управления этой информацией.

 

ВИД ГЕОВИЗУАЛИЗАЦИИ

Геовизуализация подразумевает работу с картами и другими видами географической информации, в том числе с интерактивными картами, 3D сценами, итоговыми диаграммами и таблицами, видами с показателями времени, схематическими видами сетевых отношений.

ГИС включает в себя интерактивные карты и прочие виды, оперирующие с наборами географических данных. Карты - это  мощный модельный образ для определения и стандартизации того, как люди ис­пользуют географическую информацию и взаимодей­ствуют с ней. Интерактивные карты предоставляют основной пользовательский интерфейс для большинства ГИС-приложений. Они доступны на многих уровнях: от карт для беспроводных мобильных клиентов до Web-карт в браузерах и карт в мощных настольных ГИС-приложениях.

Карты в ГИС во многом схожи со статичными бумаж­ными картами, но к тому же они интерактивны, то есть вы можете взаимодействовать с ними. Инте­рактивную карту можно уменьшать и увеличивать, причем при определенных масштабах некоторые слои на карте могут появляться или исчезать. Вы можете применять условные знаки для отображения слоев карты на основе любого выбранного набора атрибу­тов.

Например, цветовая шкала условных обозначе­ний для земельных участков может основываться на типах их зонирования, а размеры точечных значков для обозначения скважин могут быть связаны с их объемом выработки. При указании географического объекта на интерактивной карте можно получить о нем дополнительную информацию, строить про­странственные запросы и проводить анализ. Напри­мер, можно найти все магазины определенного типа недалеко от школ (например, в радиусе 200 м) или все заболоченные участки на расстоянии до 500 м от выбранных дорог. Кроме того, многие пользователи ГИС посредством интерактивных карт проводят редактирование данных и создают пространственные представления объектов.

 

 

Карты используются для отображения и передачи географической информации, а также для выполнения многочисленных задач, таких как развитая компиляция данных, картографирование, анализ, запросы, сбор данных в полевых условиях.

Помимо карт, в базах данных ГИС используются дру­гие интерактивные виды, такие как временные сре­зы, глобусы и схематические чертежи. Именно через интерактивные карты пользователи ГИС выполняют большинство стандартных задач: как простых, так и продвинутых. Эти карты - основная рабочая форма в ГИС, обеспечивающая доступ к географической информации для сотрудников организации.

Разработчики часто встраивают карты в пользо­вательские приложения, и многие пользователи публикуют в Интернете Web-карты, предназначенные для использования в ГИС. 

 

Виды, отображающие обстановку в разные моменты времени, используются, например, для слежения за ураганами

 

Карты, встроенные в пользовательские приложения

Схематические рисунки используются, например, для показа газовых сетей

Использование приложения  ArcGlobe для показа маршрутов восхождения на гору Эверест

 

Как показано в примерах на этих рисунках, информацию, в том числе относящуюся к разным временным срезам (которые фиксируются как “события”), можно представить в программном продукте Tracking Analyst, в ArcGIS Schematics, во встраиваемых приложениях, которые используют элементы управления MapControl для поиска земельных участков. Ее также можно просматривать с помощью приложения ArcGlobe.

 

ВИД ГЕООБРАБОТКИ

 

Следующий вид ГИС представлен коллекцией наборов географических данных и операторами (инструментами), применяемыми к этим наборам данных. Наборы географических данных могут представлять собой  первичные “сырые” измерения (например, спутниковые снимки), интерпретирован­ную и скомпилированную аналитиками информацию (например, дороги, сооружения или типы почв), либо информацию, полученную из других источников путем дополнительного анализа или моделирования. Геообработка связана с применением инструментов и процедур, используемых для генерирования произво­дных наборов данных.

ГИС предлагает богатый выбор инструментов для обработки пространственной информации. Эти инструменты  используются для работы с такими информационными объектами ГИС, как наборы данных, поля атрибутов и картографические элемен­ты для вывода карт на печать. В совокупности эти продвинутые команды и объекты данных формируют основу развитой среды обработки географических данных (геообработки).

 

данные + инструмент = новые данные

 

Инструменты ГИС являются строительными блоками для выполнения многошаговых операций. Инстру­мент применяет операцию к некоторым имеющимся данным с целью получения новых данных. Среда геообработки используется в ГИС для последователь­ного выполнения серии таких операций. Операции, соединенные в единую цепочку, формиру­ют модель процесса обработки данных. Такая  единая последовательность выполнения операций использу­ется в ГИС для автоматизации выполнения многочис­ленных задач геообработки. Создание и применение подобных процедур и называется геообработкой.

Геообработка в действии

Геообработка используется для моделирования про­цессов передачи данных из одной структуры в другую с целью выполнения многих стандартных задач ГИС - например, для импорта данных из разных форматов, интегрирования этих данных в ГИС, для стандартных процедур проверки качества импортируемых данных. Возможность автоматизации и повторного выпол­нения таких рабочих процессов является сильной стороной ГИС. Она широко применяется в много­численных ГИС-приложениях и сценариях работы с данными.

Механизм, используемый для построения рабочих потоков при геообработке, должен выполнять ряд команд в определенной последовательности. Пользо­ватели ArcGIS могут создавать такие процессы гра­фически с помощью интерфейса ModelBuilder™, они также могут написать скрипты при помощи таких современных инструментов программирования, как Python, VBScript и JavaScript.

Геообработка широко используется на всех этапах работы с ГИС для автоматизации и компиляции дан­ных, управления, анализа и моделирования данных, а также для развитой картографии.

 

 

Компиляция данных

Перед выполнением процедур, которые можно авто­матизировать с помощью геообработки, необходимо убедиться в качественности и целостности данных, а также проконтролировать их пригодность для многократных запросов QA/QC. Автоматизация этих рабочих потоков средствами геообработки помогает совместно использовать серии процедур,  выполнять пакетную обработку и документировать эти ключевые процессы в ходе обработки данных.

 

Анализ и моделирование

Геообработка - это ключевая среда для моделиро­вания и анализа. К обычным приложениям для моделирования относятся:

·        Модели устойчивости и пригодности, прогнозиро­вания и оценки альтернативных сценариев

·        Интеграция внешних моделей

·        Распространение и совместное использование моделей

 

 

 

Управление данными

Управление потоками географических данных критически важно для всех ГИС-приложений. Пользователи ГИС применяют функции геообработки для перемещения данных в и из базы данных, для публикации данных в разных форматах, например профайлах GML (Geographic Markup Language), для объединения сходных наборов данных, модерниза­ции схем баз данных ГИС, а также для выполнения пакетной обработки содержимого баз данных.

 

Картография

Развитые инструменты геообработки используются для получения разномасштабных картографических представлений, выполнения генерализации, автома­тизации большей части рабочих процессов обеспече­ния и контроля качества (QA/QC) при создании кар­тографической продукции типографского качества.

 

 

 

ЛЕКЦИЯ 11. УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИЕЙ В ГИС.

 

1.     Общие сведения

2.     ГИС - транзакционная система

3.     Интеграция ГИС - и Интернет-технологий

4.     Технологические стратегии WEB-ГИС-серверов

5.     Серверосторонние технологии

6.     Клиентосторонние технологии

7.     Каталоги ГИС- порталов

8.     Состав современной платформы ГИС

 

При управлении ГИС-информацией используются многие концепции и характеристики стандартной архитектуры информационных технологий, которые хорошо работают в централизованной корпоративной компьютерной среде. Например, наборы данных ГИС могут управляться в реляционных базах данных, как и прочая корпоративная информация.  Для опериро­вания данными, хранящимися в системе управления  базами данных (СУБД), используется современная логика взаимодействия приложений. Подобно другим корпоративным информационным системам, работа которых основана на транзакциях, ГИС широко ис­пользуются для постоянного изменения и обновления баз географических данных. Тем не менее, техноло­гия ГИС имеет ряд важных особенностей.

 

Данные ГИС комплексные

ГИС-данные, как правило, имеют большой объем и включают большое число крупных элементов. Напри­мер, простой запрос к базе данных для заполнения обычного коммерческого бланка выведет несколько рядов данных, в то время как для создания карты по­требуется запросить из базы данных сотни или даже тысячи записей. Кроме того, объем отображаемой векторной или растровой графической информа­ции может составлять многие мегабайты. Помимо этого, ГИС-данным присущи сложные отношения и структуры, такие как транспортные сети, топография территории и топология.

 

Компиляция данных ГИС является нетривиальным специализированным процессом

Для построения и поддержки графических наборов данных в ГИС требуются развитые средства редакти­рования. А для поддержания целостности и поведения географических векторных объектов и растров необ­ходима их специализированная обработка на основе особых географических правил и команд. Поэтому компиляция данных в ГИС требует существенных затрат. Это одна из причин, побуждающих пользова­телей к совместной работе с наборами ГИС-данных.

 

ГИС - транзакционная система

Как и в других системах управления базами данных, в базе данных ГИС происходит постоянное обновле­ние разнообразных данных. Поэтому база данных ГИС, как и прочие базы данных, должна поддержи­вать подобные транзакции. При этом у пользовате­лей ГИС есть некоторые специальные требования к транзакциям. Одним из главных условий является возможность поддержки длинных транзакций.

В ГИС одна единственная операция редактирования может повлечь за собой изменения многих строк дан­ных во многих таблицах. Пользователи должны иметь возможность отменять и повторять операции редак­тирования. Сеанс редактирования может длиться несколько часов или даже дней. Часто редактирова­ние должно проводиться в системе, открепленной от центральной, совместно используемой базы данных.

Во многих случаях, существенное обновление базы данных проводится поэтапно. Например, в прило­жении к инженерным коммуникациям, эта работа обычно включает такие стадии, как “разработка”, “предложение”, “принятие”, “реконструкция” и “сдача”. Этот процесс в значительной степени цикли­ческий.

Техническое задание сначала составляется и передается инженеру, затем постепенно модифи­цируется по мере реализации отдельных этапов, и, наконец, все внесенные изменения возвращаются обратно в корпоративную базу данных.

Рабочий процесс обновления и передачи данных мо­жет длиться дни и месяцы. Однако база данных ГИС все равно должна оставаться доступной для поддерж­ки каждодневной работы и текущих обновлений, а пользователи должны иметь возможность обращаться к своим версиям общей базы данных ГИС. Вот еще примеры рабочих процессов управления данными в ГИС:

Автономное редактирование: некоторым поль­зователям нужна возможность “открепления” фрагментов базы данных ГИС и их репликации (переноса) в другое место в независимую, от­дельную систему. Например, для проведения редактирования в полевых условиях некоторых данных, вам необходимо забрать с собой какие-то данные, провести их редактирование и обновление на месте выполнения работ, а затем переслать внесенные изменения в основную базу данных. 

 

 

Распределенные географические базы данных:

Региональная база данных может быть частичной копией соответствующего “куска” основной базы данных корпоративной ГИС.  Эти базы данных должны периодически синхронизироваться для обмена внесенными в каждую из них изменения­ми

 

Репликация с косвенной (нежесткой) связью

Репликация с нежесткой связью в пределах СУБД. Часто пользователи хотят синхронизировать кон­текст ГИС-данных между несколькими копиями базы данных (называемых репликами), когда на каждом месте ведутся свои собственные обновле­ния локальной базы данных. Время от времени пользователи хотят перенести эти обновления из каждой реплики базы данных в другие и синхро­низировать их содержание. При этом СУБД могут быть разными (например, SQL Server™, Oracle® и IBM® DB2®).

ГИС – распределенная информационная система.

 

Сейчас в большинстве географических информаци­онных систем данные слоев и таблиц поступают из разных организаций. Каждая организация разраба­тывает более или менее весомую часть, а не все ин­формационное наполнения своей ГИС. Обычно хотя бы некоторые слои данных поступают из внешних ис­точников. Потребность в данных является стимулом для пользователей получать новые данные наиболее эффективными и быстрыми способами, в том числе приобретая части баз данных для своих ГИС у других ГИС-пользователей. Таким образом, управление данными ГИС осущест­вляется несколькими пользователями.

 

Возможности взаимодействия

Распределенная сущность ГИС подразумевает широ­кие возможности для взаимодействия между многими ГИС-организациями и системами. Сотрудничество и совместная работа пользователей очень важны для ГИС.

ГИС-пользователи в своей работе давно опираются на взаимовыгодную деятельность по обмену данными и их совместному использованию. Реальным отраже­нием этой фундаментальной потребности являются непрекращающиеся усилия в области создания ГИС стандартов. Приверженность отраслевым стандартам и общим принципам построения ГИС критически важна для успешного развития и широкого внедрения этой технологии. ГИС должна поддерживать наиболее важные стандарты и иметь возможность адаптации при появлении новых стандартов.

 

ГИС-сети. ГИС и Интернет. Интеграция ГИС - и

Интернет-технологий.

Многие географические наборы данных могут компи­лироваться и управляться как общий информацион­ный ресурс и совместно использоваться сообществом пользователей. К тому же пользователи ГИС имеют собственное видение того, каким образом можно обе­спечить обмен популярными наборами данных через Web.

Ключевые web-узлы, называемые порталами катало­гов ГИС, предоставляют возможность пользователям как выкладывать собственную информацию, так и искать доступную для использования географиче­скую информацию. В результате ГИС-системы все в большей степени подключаются к Всемирной паутине и получают новые возможности обмена и использова­ния информации.

Это видение внедрилось в сознание людей за по­следнее десятилетие и нашло отражение в таких понятиях, как Национальная инфраструктура пространственных данных (NSDI) и Глобальная инфраструктура пространственных данных (GSDI). Эти концепции постоянно развиваются и постепенно внедряются, причем не только на национальном и глобальном уровнях, но также на уровне округов и муниципальных образований. В обобщенном виде эти концепции включены в понятие Инфраструк­туры пространственных данных (SDI, Spatial Data Infrastructure).

Интернет-услуги в области геоданных постоянно расширяются и технологически совершенствуются, затрагивая все более глубокие пласты геоинформационной деятельности: производство и распространение цифровых геоданных, их стандартизацию и классификацию, создание ГИС с возможностями удаленного доступа для широкого круга пользователей посредством «открытых» сетей.

Главное достоинство Web-GIS-технологии заключается в том, что эта технология «связывает» между собой и делает доступной для широкого и совместного использования геоданные, рассредоточенные по различным точкам земного шара. Для таких данных был предложен термин «распределенная географическая информация». Важнейшим свойством разрабатываемых в настоящее время Web-GIS-технологий является то, что, применяя их, пользователи Интернет получают возможность активной работы с геоданными (вплоть до реализации собственных ГИС-проектов), не приобретая для этого геоинформационные программные средства (ГИС-оболочки). Основным инструментом работы остаются только Интернет-навигаторы/браузеры, оснащенные некоторыми стандартными или специализированными программными приложениями, распространяемые, как правило, в сети Интернет бесплатно.

Технологические стратегии Web-ГИС-серверов. Существуют различные технологические стратегии, с помощью которых геоинформационные функции встраиваются в Web-технологии. Это «серверосторонние» стратегии и  «клиентосторонние» стратегии, а также возможности сервера и клиента могут комбинироваться в гибридных стратегиях, которые оптимизируют функциональные возможности конкретных технологических решений и отвечают каким-либо особым потребностям пользователя.

«Серверосторонние» стратегии. Эти стратегии ориентируются на предоставлении геоданных или результатов их анализа в режиме «по требованию» от специализированного сервера, имеющего, в свою очередь, доступ к базам геоданных и программным средствам их обработки. В этом случае клиенту необходимы незначительные мощности собственного компьютера (в традиционных сетевых моделях его называют «dumb terminal» — немым терминалом). От клиентского компьютера требуется только обеспечить возможность составить запрос и представить ответ.

 «Клиентосторонние» стратегии позволяют пользователям выполнять некоторое манипулирование геоданными и их анализ «на месте». Вместо того чтобы постоянно заставлять сервер выполнять большинство работ, некоторые программно реализованные геоинформационные процедуры передаются на компьютер клиента по сети Интернет при каждом сеансе с сервером или постоянно находятся на клиентском рабочем месте. Они управляются через Web-браузер клиента и обрабатывают геоданные на месте, т.е. локально.

Отметим, что на использовании «клиентосторонней» стратегии в настоящее время разрабатываются ГИС, которые должны обрабатывать геоданные в режиме реального времени, т.е. поступающие непосредственно от постоянно действующих датчиков или от служб, обеспечивающих оперативное обновление информации. К ним относятся системы мониторинга местонахождения транспортных средств или интенсивности транспортных потоков, мониторинга погодных или гидрологических условий, миграции животных и т.д.

ГИС-сеть по сути является одним из методов внедре­ния и продвижения принципов SDI. Она объединяет множество пользовательских сайтов, способствует публикации, поиску и совместному использованию географической информации посредством World Wide Web.

Географическое знание изначально является распределенным и слабо интегрированным. Вся необходимая информация редко содержится в отдельном экземпляре базы данных с собственной схемой данных. Пользователи ГИС взаимодействуют друг с другом с целью получить недостающие части имеющихся у них ГИС- данных. Посредством ГИС- сетей пользователям проще наладить контакты и обмен накопленными географическими знаниями.

В состав ГИС-сети входят три основных строительных блока:

·        Порталы каталогов метаданных, где пользователи могут провести поиск и найти ГИС-информацию в соответствии с их потребностями

·        ГИС-узлы, где пользователи компилируют и публи­ куют наборы ГИС-информации

·        Пользователи ГИС, которые ведут поиск, выяв­ляют, обращаются и используют опубликованные данные и сервисы

 

·       

 

Каталоги ГИС-порталов

Важным компонентом ГИС-сети является каталог ГИС-портала с систематизированным реестром разнообразных мест хранения данных и информаци­онных наборов. Часть ГИС-пользователей действует в качестве распорядителей данных, они компилируют и публикуют свои наборы данных для совместного использования в разных организациях. Они реги­стрируют свои информационные наборы в каталоге портала. Проводя поиск по этому каталогу, другие пользователи могут найти нужные им информацион­ные наборы и обратиться к ним.

Портал ГИС-каталога - это Web-сайт, где ГИС­ пользователи могут искать и находить нужную им ГИС-информацию. Предоставляемые возможности зависят от комплекса предлагаемых сетевых сер­висов ГИС-данных, картографических сервисов и сервисов метаданных. Периодически сайт портала ГИС-каталога может проводить обследование ката­логов связанных с ним сайтов-участников с целью опубликования и обновления одного центрального ГИС-каталога. Таким образом, ГИС-каталог может содержать ссылки на источники данных, имеющиеся как на этом, так и на других сайтах. Предполагается, что будут созданы серии таких каталожных узлов, и на их основе сформируется общая сеть - Инфраструк­тура пространственных данных.

 

 

ГИС-данные и сервисы документируются в виде каталожных записей в каталоге ГИС-портала, по которому можно проводить поиск кандидатов для использования в разных ГИС-приложениях.

Одним из примеров портала ГИС-каталога является портал правительства США (Geospatial One-Stop, см. www.geodata.gov). Этот портал позволит правитель­ственным органам всех уровней и широкой обще­ственности проще, быстрее и с меньшими затратами обращаться к географической информации.

 

 

СОСТАВ СОВРЕМЕННОЙ ПЛАТФОРМЫ ГИС

Требования к ГИС влияют на процесс разработки и внедрения программного ГИС-обеспечения. Подобно другим информационным технологиям, ГИС должна обеспечивать простоту внедрения приложений, созданных на ее основе для поддержки рабочих процессов и бизнес требований любой организации. Это достигается за счет создания базовой платформы программного обеспечения, поддерживающей разные типы наборов географических данных, развитые инструментальные средства управления данными, их редактирования, анализа и визуализации.

В этом контексте, программное обеспечение ГИС все в большей мере рассматривается в качестве ИТ-инфраструктуры, вокруг которой формируются крупные, современные многопользовательские системы. Платформа ГИС должна предоставлять все возможности, необходимые для поддержки этого широкого видения.

К ним относятся:

• географическая база данных для хранения и управления всеми географическими объектами

• основанная на Web сеть для распределенного управления географической информацией и ее совместного использования

• настольные и серверные приложения для:

-        компиляции данных,

-        информационных запросов,

-        пространственного анализа и обработки геоданных,

-        создания картографических продуктов,

-        визуализации и исследования растровых  изображений,

-        управление данными ГИС;

• модульные программные компоненты (engines - движки) для встраивания ГИС-логики в другие приложения и специализированные пользователь­ские программы;

• географические информационные сервисы для многоуровневых и централизованных ГИС-систем.

 

 

 

ЛЕКЦИЯ 12. ИНФРАСТРУКТУРЫ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ.

 

1.     Базовые наборы данных

2.     Базы метаданных

3.     Механизм обмена данными

4.     Международный опыт создания инфраструктуры пространственных данных

Базовые наборы данных. Расширение сферы использования ГНС и интегрированных с ними технологий обусловливает огромное разнообразие выполняемых на их основе геоинформационных проектов разного территориального охвата, предметной специализации и проблемной ориентации. К принципиально новому классу проектов, начало разработки которых относится к середине 90-х годов, принадлежат программы и проекты создания национальных и международных региональных инфраструктур пространственных данных (ИПД). Главный мотив создания ИПД — свобода и легкость доступа к информации со стороны государственных и коммерческих организаций и простых граждан, удобство информационного взаимодействия держателей и потребителей данных, устранение ведомственных информационных барьеров, дублирование сбора пространственных данных, их эффективное использование.

Предпосылки действительной тотальной интеграции технологий и информационных ресурсов на региональном, национальном и глобальном уровнях в форме ИПД были подготовлены к середине 90-х годов развитием сети Интернет. Начало работ над ними традиционно связывают с инициативой США по разработке национальной ИПД NSDI в соответствии с Указом президента США Клинтона № 12906 от 13 апреля 1994 г. «Координация сбора и обеспечение доступа к географическим данным: Национальная инфраструктура пространственных данных». Под «национальной инфраструктурой пространственных данных» понимаются технология, политика, стандарты и трудовые ресурсы, необходимые для сбора, обработки, хранения, распространения и совершенствования использования пространственных данных...». Вслед за США аналогичные проекты были предложены рядом национальных и международных организаций, среди них — Глобальная ИПД GSDI, Канадская ИПД CGD1, ИПД Австралии и Новой Зеландии ASDI, Азиатско-Тихоокеанская ИПД APSDI, европейские национальные инициативы в рамках паневропейской программы EUROGI.

Базы метаданных и механизм обмена данными. Под метаданными понимают «данные о данных». Это «метаокружение» собственно фактографических данных, их метаописание. Роль метаданных могут и продолжают играть различные их перечни, каталоги, справочники, реестры. Однако наиболее эффективным средством их организации следует считать базы метаданных (БМД). предназначенные для упорядочения и описания структурных элементов единиц хранения информации в их цифровом и нецифровом виде в целях обеспечения поиска и обмена между ее держателями (производителями) и пользователями (потребителями).

Обслуживание механизма обмена пространственными данными в рамках национальных инфраструктур требует стандартизации метаданных.

В США эта задача решена в форме стандарта на содержание цифровых пространственных метаданных CSDGM (Content Standards for Digital Geospatial Metadata). В 1994 г. проект стандарта был утвержден.

В бумажном виде документ представляет собой 74-страничный текст, основное содержание которого разбито на 11 разделов; в их числе:

        метаданные («оглавление», «шапка» следующих ниже содержательных разделов);

        идентификационная информация;

        информация о качестве данных;

        информация об организации пространственных данных;

        информация о пространственной привязке данных;

        информация об объектах и атрибутах;

        дескриптивная информация;

        справочная метаинформация;

        информация об источниках;

        временная информация;

        контактная информация.

Механизм обмена данными включает не только стандарты на пространственные данные и сами национальные базы метаданных, но и доступ к данным через национальные информационные центры, включая поиск необходимых данных, размещенных в некоторых каталогах, используя механизмы поиска в среде Интернет и «шлюзы», выхода в искомые хранилища данных национальной сети серверов. Примером подобной организации доступа может служить система информационных центров обмена данными, в американской NSDI называемых клиринговыми. По состоянию на март 1999 г. система клиринговых центров NSDI включала в себя 101 БД, размещенных на 84 серверах преимущественно на территории США, к октябрю 1999 г. — 128 БД на 96 серверах и к декабрю 1999 г. — 175 БД на 121 сервере. К октябрю 2002 г. общее число серверов превысило 250; доступ к ним обслуживали 6 «клиринговых» порталов на территории США.

Поиск данных осуществляется путем доступа к метаинформационным ресурсам сети, создаваемым в соответствии со стандартом на пространственные метаданные CSDGM. Запросы и поиск данных через механизм клиринговых центров основаны на стандартизованном протоколе ANSI Z39.50 (ISO 23950), базирующемся на языке SQL и используемом для работы с БД в Интернет.

Каждый набор данных может быть описан и доступен через клиринговые центры, используя Интернет-вход FGDC, который представляет собой программное обеспечение, включающее поддержку работы с протоколом Z39.50 и скрипты на языке Perl, обслуживающие заполнение форм и их доступность в форматах SGML, HTML или текстовом формате 2.

Для поиска данных через FG DC-шлюз служит интерфейс, позволяющий сформулировать запрос на поиск, включающий указание локализации искомых данных (по списку географических названий или по координатам сторон сферической трапеции, заключающей искомую территорию), временного диапазона, к которому относятся искомые данные, ключевых слов в шапке метадокументации на данные, источников данных.

Международный опыт создания инфраструктуры пространственных данных. Концепция глобальной ИПД GSDI. Глобальная инфраструктура пространственных данных GSDI (Global Spatial Data Infrastructure) явилась откликом мирового сообщества на первые национальные геоинфраструктурные инициативы, включая прежде всего американскую NSDI. Начало работ над концепцией GSDI положено Первой чрезвычайной конференцией по глобальной ИПД, которая прошла 4—6 сентября 1996 г. в Бонне под патронажем ряда известных национальных и международных организаций, включая EUROGI (Европейский союз), DDGI (Германия), ILI/LIA (США), консорциум OpenGIS (OGQ, FGDC (США) и FIG. В подготовленном к конференции консорциумом OGC дискуссионном докладе сформулированы общие цели и компоненты проекта, которые были в дальнейшем детализированы второй конференцией GSDI в октябре 1997 г.:

      технологические аспекты сбора, обработки, использования

и распространения пространственных данных, включая технические стандарты на геоданные и геоинформационную и геоинфраструктурную деятельность;

      решение проблем национальной и транснациональной интеграции уже существующих цифровых наборов данных и разработка программ, обеспечивающих сбор и организацию недостающих данных;

      «культурные аспекты», имея в виду трудности, обусловленные национальными особенностями и уровнем развития информационной культуры различных стран, включая страны третьего мира и страны с экономикой переходного типа;

      научно-исследовательские ресурсы и образовательные аспекты;

      национальные организации, которым принадлежит ключевая роль в организации и управлении процессами создания геоинфраструктур;

      правовые и нормативно-регулирующие механизмы и структуры.

В задачи GSDI входит мониторинг деятельности по созданию ИПД национального и регионального уровня.

Среди инициатив GSDI — проект глобального картографирования Global Mapping Project. Созданная в процессе его реализации цифровая карта, эквивалентная по содержанию традиционной карте масштаба 1 : 1 000 000 и обеспечивающая пространственное разрешение 1 км на местности, будет представлять набор слоев, включая рельеф, растительность, гидрографию, использование земель и административные границы. Выпуск первой версии карты (Global Map Version 1.0) для территорий шести стран (Японии, Непала, Шри-Ланки, Таиланда и др.) был приурочен к Международному форуму «Глобальное картографирование — 2000», состоявшемуся в ноябре 2000 г. в Хиросиме (Япония). Выпуск размещен в Интернет на условиях свободного некоммерческого ее использования. Завершается подготовка еще десяти территориальных блоков карты. По состоянию на октябрь 2000 г., в проекте участвует 81 страна, 35 стран изъявили согласие участвовать в нем.

 

 

ЛЕКЦИЯ 13. ГИС И ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ.

 

1.     Дистанционное зондирование Земли

2.     Дешифрирование снимков

3.     Программное обеспечение для обработки данных дистанционного зондирования

 

Дистанционное зондирование Земли в широком смысле — это получение любыми неконтактными методами информации о поверхности Земли, объектах на ней или в ее недрах, обычно в виде изображения земной поверхности в определенных участках электромагнитного спектра.

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) сегодня осуществляется в видимом, тепловом и радиолокационном диапазонах электромагнитного спектра. Получаемые изображения отличаются разрешающей способностью, размерами территории, отображенной на одном кадре (сцене) и многими другими параметрами.

Технические и программные средства сбора данных дистанционного зондирования (ДДЗ) обеспечивают прием изображений на антенную систему, прием и обмен изображений по компьютерным линиям связи, оцифровку изображений с негативов, фотоотпечатков и видеофильмов с помощью сканера с последующей векторизацией. Хранение ДДЗ, как правило, организовано в виде постоянно обновляемых компьютерных архивов и сопровождающих их пространственно ориентированных баз данных, которые характеризуют местоположение и геометрическое описание изображений, природных и техногенных объектов в пространстве и относительно друг друга.

Тематическая обработка материалов дистанционных съемок состоит из опознавания, ограничения, идентификации и классификации природных и техногенных объектов. Экологическая обработка включает эти же процедуры, но направленные на выявление объектов загрязнения в атмосфере, на суше и на водной поверхности.

Благодаря компьютерной обработке космоматериалов достигается более высокая контрастность изображения, улучшается возможность обособления объектов. Например, можно добиться более высокой степени дешифрируемости геологических границ, экологически неблагоприятных объектов.

Комплексная интерпретация результатов обработки материалов дистанционных съемок основывается на сопоставлении дистанционных материалов с ландшафтными, экологическими, геологическими, почвенными, неотектоническими и другими тематическими картами, данными о размещении месторождений полезных ископаемых, производственных объектов, загрязняющих окружающую среду, результатами геохимических и геофизических съемок, схемами землеустройства и землепользования. Для интерпретации должна быть реализована связь пакета по обработке изображений с внешними БД.

Организовать оперативную комплексную сопряженную интерпретацию поступающих данных возможно с помощью геоинформационных систем. В ГИС картографические материалы содержатся в виде тематических компьютерных моделей территории исследований и сопровождаются электронными таблицами с семантической информацией. Материалы дистанционных съемок также хранятся в электронном виде в соответствующих картографических проекциях, что позволяет их рассматривать как важнейший компонент единой распределенной компьютерной модели территории. При этом ГИС должна обеспечивать, помимо интерпретации материалов, прогноз ситуации (например, экологической) и природных ресурсов. Выдача рекомендаций производится в виде распечаток карт ситуаций, тематических и прогнозных карт.

Сегодня нет единого универсального машинно-программного комплекса, удовлетворяющего всем потребностям дешифровщика, однако существуют отдельные аппаратно-программные средства (Erdas Imagine, Ermapper, Idrisi, Photomod, Lessa и др.), которые можно рассматривать как его составляющие.

Примерами стандартной обработки снимков являются: привязка растровых изображений к местности, стандартная классификация, анализ главных компонент, улучшение изображения по краям, сглаживание, разложение и интеграция сопряжено обрабатываемых данных, вычисление индекса вегетации и др. Динамический компилятор интегрирует разнообразную информацию, совмещая изображения с данными из внешних баз (Arclnfo, Autocad, различной табличной информацией) и оперируя виртуальными объемами данных о земных ресурсах, работает во многих окнах одновременно с несколькими изображениями, что создает принципиально новые возможности для исследователя, снижает время обработки и увеличивает производительность дешифрирования и интерпретации полученных результатов.

Таким образом, сегодня существуют широкие аппаратно-программные возможности по обработке данных дистанционного зондирования Земли с целью получения природоресурсной, экологической и иной информации внутри компьютерной модели территории. Содержательная реализация этих возможностей зависит от имеющихся аппаратных и программных ресурсов, технологии обработки данных, ориентированной на конечный результат и поддерживающей на уровне интерфейса обмен данными между различными программными продуктами.

В основу компьютерного дешифрирования положены измерения четырехмерных (две пространственных координаты, яркостная и временная) распределений радиационных потоков, излучаемых и отражаемых природными объектами.

Тематическая обработка изображения включает в себя логические и арифметические операции, фильтрации, линеаментный анализ, классификации и серию методических приемов, разрабатываемых в процессе дешифрирования для выделения тех или иных объектов. Сюда же следует отнести визуальное дешифрирование изображения на экране компьютера, которое осуществляется с помощью рисующей «мыши», использованием стереоэффекта и всего арсенала средств компьютерной обработки и преобразования изображений. Визуальное дешифрирование изображений на компьютере является важнейшим технологическим приемом, поскольку с меньшими трудозатратами позволяет использовать традиционные методики дешифрирования. Изображение выводится на экран компьютера в виде матрицы точек (пиксель) определенного размера. Каждому пикселю соответствует свое значение яркости, которое во многом зависит от изучаемой территории (горные породы, поры, растительность по-разному отражают или испускают электромагнитное излучение, фиксируемое на снимке). Атмосфера, расчлененность рельефа, деятельность человека и др. искажают яркостную картину. Обработка изображения ориентирована на устранение этих искажений и усиление яркостных отличий объектов дешифрирования.

Существуют четыре операции над изображениями, которые выполняются как обычные арифметические действия. Это сложение, вычитание, умножение и целочисленное деление двух изображений, полученных в разных спектральных каналах, позитива и негатива, или двух вариантов предварительной фильтрации изображения.

Участки изображения с яркостями, превышающими установленный диапазон, окрашиваются (например, красным). Благодаря этому возможен визуальный контроль арифметических операций.

Логических операций, реализованных на комплексах автоматизированной обработки изображений, обычно семь. Это «конъюнкция», «дизъюнкция», «эквивалентность», «инверсия», «отрицание И», «отрицание ИЛИ», «исключающее ИЛИ».

Фильтрации изображения применяются для улучшения его качества, снятия шума и выделения интересующих исследователя объектов.

В связи с тем, что дистанционные материалы содержат информацию обо всех параметрах природной среды: геологических, географических, сельскохозяйственных, экологических и т.п., комплексную интерпретацию и экспертную оценку результатов дешифрирования космических изображений рационально производить в геоинформационных системах. Этим осуществляется переход от сложных, часто перегруженных карт, к серии взаимоувязанных карт специализированных объектов, что обеспечивает высокую структурированность информации и позволяет эффективно ее использовать и анализировать при интерпретации результатов дешифрирования.

Связь разнородной геологической, геофизической, геохимической и другой (например, экологической) информации позволяет наиболее полно проводить комплексную интерпретацию данных дешифрирования, искать и выявлять неочевидные природные связи между объектами картографирования и дистанционным изображением.

 

Программное обеспечение для обработки данных

дистанционного зондирования Земли.

 

Информация, полученная в виде фотографического, сканерного, радиолокационного или иного изображения в цифровом либо аналоговом виде, получила название материалов дистанционного зондирования (МДЗ), данных дистанционного зондирования (ДДЗ) или материалов аэрокосмосъемок (МАКС). Системы обработки ДДЗ долгое время развивались отдельно и почти независимо от ГИС. Все 70-е годы и даже в начале 80-х основная деятельность по компьютерной обработке ДДЗ в мире была сосредоточена в ограниченном числе организаций.

Основное объективное различие заключается в специфике самих данных зондирования.

Во-первых, ДДЗ — это значительные объемы файлов, для эффективной работы с  которыми необходимы специальные средства, в том числе иерархически сжатые форматы данных, более сложные, чем простой растр.

Снимок SPOT, изображающий территорию площадью 60x60 км с размером пиксела 10 м на местности, имеет размер примерно 35 Мбайт, а серое 8-битовое изображение, полученное камерой МК-4, при восьмиметровом пикселе занимает около 380 Мбайт.

Программное обеспечение для обработки данных дистанционного зондирования.

Сегодня существует несколько главных поставщиков мощных универсальных систем для работы с ДДЗ. Это ERDAS, резко преобладающий на рынке США и являющийся мировым лидером по числу пользователей; австралийская компания Earth Resource Mapping (пакет ER Mapper), стремящаяся работать в геолого-геофизическом секторе; канадская компания PCI, завоевавшая известность благодаря активности в создании программного обеспечения для обработки радарных снимков; американская компания International Imagin Systems (Datron), создавшая пакет VPSTA и мощную фотограмметрическую разработку на его основе — PRPSM.

Для другого мирового лидера в области программного обеспечения — компании Intergraph — обработка ДДЗ является одним из многих развиваемых направлений, хотя фотограмметрия занимает достаточно важное место в спектре решений, предлагаемых Intergraph.

Достаточно широко известен в России пакет TNTmips (Micro-Images Inc.), использующийся, в частности, для создания дистанционных основ государственного геологического картирования рядом производственных объединений.

Достаточно широким набором алгоритмов обработки ДДЗ обладает программный пакет IDRISI for Windows.

Из российских разработок следует отметить фотограмметрическое программное обеспечение Photomod ЗАО «Ракурс», позволяющее не только получать прецизионные фотограмметрические данные, но и проводить визуальное дешифрирование изображений (вектор поверх растра) на экране персонального компьютера в стереорежиме. Последнее особенно важно для России, где специалисты-дешифровщики привыкли работать со стереоскопом, а Photomod позволяет перенести все наработанные навыки визуального дешифрирования на новую компьютерную основу.                

 

 

ЛЕКЦИЯ 14. ГИС И ГЛОБАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

 

1.     Задачи ГСП

2.     ГСП и их подсистемы

3.     Позиционирование

ГИС оперируют координированными пространственно-временными данными. Наиболее современные определения координат основаны на использовании глобальных систем позиционирования (ГСП). Суть их работы заключается в следующем: летящие по строго заданным орбитам спутники, мгновенные координаты которых точно известны, непрерывно излучают радиосигналы, регистрируемые специальными спутниковыми приемниками на Земле. Это позволяет с помощью радиотехнических средств измерять расстояния (дальности) от приемника до спутников и определять местоположение приемника (его координаты) или находить вектор между двумя приемниками (разности координат их положения).

К основным задачам, решаемым спутниковыми системами,

относят:

        развитие геодезических сетей, служащих основой для определения координат любых объектов;

        производство нивелирных работ;

        распространение единой высокоточной шкалы времени;

        исследование геодинамических процессов;

        мониторинг состояния окружающей среды;

        координатное обеспечение кадастровых, землеустроительных,

сельскохозяйственных и других работ;

        координатное обеспечение полевых тематических съемок и инженерно-географических работ с помощью спутниковых приемников, соединенных со специализированным датчиком (эхолотом, анероидом, магнитометром, цифровой видеокамерой, аэрофотокамерой и др.);

        создание и обновление баз данных ГИС на основе комплексирования спутниковых приемников со специализированными полевыми компьютерами, цифровыми видеокамерами, электронными тахеометрами и инерциальными навигационными системами.

Интеграция ГСП и ГИС является особо важной. Ряд фирм выпускают спутниковые приемники и программное обеспечение, специально ориентированное на сбор данных для ГИС. Наблюдатель, перемещаясь по местности с таким приемником, вводит в накопитель пространственные и атрибутивные данные. Они сохраняются в соответствующих форматах и могут быть выведены на экран в целях визуализации и контроля. Большинство GPS-приемников, предназначенных для ГИС, позволяет использовать цифровые данные из сети Интернет. Все большее внимание привлекает возможность комплексирования ГИС, ГСП и материалов дистанционного зондирования (ДЗ).

Преимущества применения спутниковых методов позиционирования в целях ГИС видятся в следующем:

        оперативность, всепогодность, оптимальная точность и эффективность; в отличие от традиционных геодезических методов не нужна видимость между определяемыми пунктами;

        глобальность — возможность получения данных в единой или во взаимосвязанных системах координат в любой точке Земли;

        четкая временная привязка данных;

        минимизация влияния человеческого фактора;

        цифровая форма записи;

        применение стандартных форматов записи;

        возможность классификации данных на стадии их полевого сбора;

        возможность сбора данных в различных картографических проекциях;

        сбор больших объемов данных.

 

ГСП и их подсистемы. К концу прошлого века в мире созданы две эксплуатационные спутниковые глобальные системы позиционирования, ознаменовавшие революционные изменения в геодезических измерениях. Это американская система Global Positioning System (GPS) и российская глобальная навигационная спутниковая система (ГЛОНАСС).

В каждой системе выделяют три главные подсистемы (сегменты): наземного контроля и управления (НКУ), созвездия космических аппаратов (КА) и аппаратуры пользователей (АП).

Подсистема НКУ состоит из станций слежения за КА, службы точного времени, главной станции с вычислительным центром и станций загрузки данных на борт спутников. Спутники проходят над контрольными пунктами дважды в сутки. Собранную на станциях слежения информацию об орбитах используют для прогнозирования координат спутников. После этого соответствующие данные загружают на борт каждого спутника.

GPS — главная наземная станция находится на базе ВВС Колорадо-Спрингс, другие ее наземные станции расположены на островах Вознесения, Диего-Гарсия, атолле Кваджалейн и на Гавайских островах.

НКУ ГЛОНАСС включает Центр управления системой (ЦУС), находящийся под Москвой, центральный синхронизатор (ЦС) с высокоточным стандартом частоты и времени для синхронизации системы и сеть станций слежения на территории России.

В каждой спутниковой системе подсистемы КА содержат по 24 основных работающих и по несколько резервных спутников. Спутники равномерно распределены в околоземном пространстве на высотах около 20 тыс. км. На каждом спутнике установлены солнечные батареи питания, двигатели корректировки орбит, атомные эталоны частоты-времени, аппаратура для приема и передачи радиосигналов.

Для измерения дальностей передатчики на всех спутниках излучают радиоволны на двух частотах, обозначаемых L1 и L2. Две частоты нужны для того, чтобы исключить из измерений существенные временные задержки, возникающие при прохождении радиоволн через ионосферу. В GPS все спутники работают на одинаковых частотах, при этом частоте L1, соответствует длина волны 19,0 см, а частоте L2 — длина волны 24,4 см. В ГЛОНАСС значения несущих частот L1, и L2 у каждого спутника свои, а соответствующие им длины волн близки к 19 и 24см.

Основу подсистемы АП (аппаратуры пользователей) составляет спутниковый приемник. Аппаратура спутника и спутниковый приемник образуют радиодальномер. Приемник принимает радиоволны, передаваемые спутником, и сравнивает их с электрическими колебаниями, выработанными в самом приемнике. В результате определяется время распространения радиоволны, а затем и дальность от приемника до космического аппарата. Дальности определяют двумя методами: кодовым методом (стандартная точность) и фазовым методом (наиболее точные измерения). Кроме этого, в приемник передается так называемое навигационное сообщение, несущее необходимую для определения координат информацию.

Все современные спутниковые приемники являются многоканальными с числом каналов от 6 и более. Каждый канал следит за своим спутником.

Кодовые приемники легки, компактны, умещаются на ладони. В одном корпусе совмещены все блоки (антенна, приемник, источник питания). С их помощью можно определить не только пространственное положение, но и вычислить скорость и направление движения. Приемники выдают координаты в различных форматах (широты, долготы, высоты, плоские координаты в разных проекциях). Они способны накапливать и хранить результаты измерений. Пользователь снимает отсчеты по подсвечиваемому экрану, определяет расстояние, азимут, время прибытия к цели и др. На их экранах можно видеть карту маршрута и свое положение на ней. Кодовые приемники становятся основными приборами местоопределения в географических, геологических и других полевых работах.

Фазово-кодовые приемники малогабаритны, обычно оснащены отдельной антенной, имеют мощные накопители данных. Все они снабжены портами для интеграции с другой аппаратурой, питаются в основном от аккумуляторов. Нередко клавиатура с дисплеем установлена на вспомогательном устройстве — контроллере. Контроллер пользователь держит в руке и при измерениях вводит необходимые команды и данные, например, такие, как имя точки, высота антенны, атрибуты объекта местности, и др.

По специализации приемники могут быть ориентированы на решение следующих задач:

      сбор данных для ГИС;

      создание геодезических сетей и выполнение топографических съемок;

      решение навигационных задач;

      обеспечение служб пожарных, милиции, скорой медицинской помощи, перевозки грузов, мобильной связи и т.п.

 

В GPS все спутники работают на одних и тех же частотах, но каждый имеет свой код — разделение сигналов кодовое. В ГЛОНАСС каждый спутник имеет свои частоты, но у всех одинаковые коды — разделение сигналов частотное.

В существующих ГСП коды высокой точности передаются как на частоте L1, так и на частоте L2. В силу этого частоты L1, и L2 называют несущими. Гражданские коды транслируются только на несущей частоте L1. Это означает, что измеренные с помощью гражданских кодов дальности не защищены от ионосферных искажений.

Навигационное сообщение. Спутники ГСП передают в приемники навигационные сообщения, которые несут телеметрические данные, информацию о времени, метки времени, так называемые эфемериды и альманах. По меткам времени на Земле сверяются временные шкалы спутников с государственными эталонами и соответствующие поправки дважды в сутки закладываются на борт каждого спутника. По меткам времени синхронизируются измерения и в приемниках пользователей. Эфемериды — данные, содержащие информацию, позволяющую определить с высокой точностью текущие координаты конкретного спутника. Альманах — сборник менее точных данных обо всех спутниках, содержит сведения об их местоположении, времени восхода и захода, высотах над горизонтом и азимутах направлений на них. Альманах нужен для планирования измерений. Точные сведения, касающиеся конкретного спутника, передаются только этим спутником. Информация альманаха транслируется всеми спутниками.

Навигационное сообщение передается на несущих волнах L1 и L2. Структура распределения данных в навигационных сообщениях различна в GPS и в ГЛОНАСС. Так, в GPS метки времени повторяются каждые 6 с, все сообщение длится 12,5 мин, а в ГЛОНАСС метки времени следуют каждые 2 с, все сообщение — 2,5 мин.

Позиционирование. Этот термин распространен довольно широко. Позиционирование — определение с помощью спутников ГСП параметров пространственно-временного состояния объектов, таких, как координаты объекта наблюдения, вектор скорости его движения, разности координат двух объектов, точное время наблюдения. Частными случаями этого действия являются: местоопределение — нахождение координат пункта установки антенны спутникового приемника и определение пространственного вектора — нахождение разностей координат двух пунктов, на которых установлены антенны спутниковых приемников. Рассмотрим следующие способы позиционирования.

Способы местоопределения:

      автономный;

      дифференциальный.

Способы определения пространственного вектора:

      статический;

      кинематический.

В позиционировании важным является понятие эпохи. Эпоха — опорная точка на шкале времени, фиксированный момент начала одновременного приема спутниковыми приемниками сигналов всех отслеживаемых спутников глобальной системы позиционирования.

Автономное местоопределение. При автономном способе пользователь работает с одним приемником и определяет свое местонахождение независимо от каких-либо других измерений. Местонахождение определяется пространственной линейной засечкой. Дальности измеряются кодовым методом. Автономный способ местоопределения достаточно прост, однако весьма чувствителен ко всем источникам погрешностей. На точность влияют нестабильность частот используемых электромагнитных колебаний, сдвиги шкал времени на спутниках и в приемниках, погрешности в координатах спутников, аппаратурные погрешности приемников, задержки сигналов в ионосфере, тропосфере.

Важным показателем качества местоопределения является геометрический фактор (ГФ). Он характеризует потери точности, обусловленные геометрией взаимного расположения спутников и приемника. Координаты определяются с наибольшей точностью, когда спутники равномерно распределены на небосводе. Точность ухудшается в десятки и сотни раз, если все спутники приближаются к одной плоскости.

Дифференциальное местоопределение. В отличие от автономного этот способ требует, чтобы измерения выполнялись одновременно двумя приемниками. Один приемник ставится на пункте с известными координатами. Его называют базовой станцией, опорной станцией или контрольно-корректирующей станцией (ККС). Другой, подвижный, приемник размещается на определяемой точке. Поскольку координаты ККС известны, то их можно использовать для сравнения со вновь определяемыми координатами и находить на этой основе поправки для подвижной станции. Способ тем точнее, чем меньше расстояние от подвижного приемника до ККС.

Статическое позиционирование. Этот способ используется для наиболее точных определений разностей координат между двумя пунктами, на которых установлены антенны фазово-кодовых приемников. Одна из этих станций рассматривается как базовая. В измерениях фазовый метод является основным, а кодовый — вспомогательным. При этом решается сложнейшая проблема разрешения неоднозначности фазовых измерений и компенсации искажений в аппаратуре и на трассе распространения радиоволн. Решить проблему удается, формируя разности фазовых измерений.

Известно несколько разновидностей статических способов позиционирования: статика, быстрая статика, способ реокупации. В основном применяется способ статики. Точность статики зависит от продолжительности измерений. Измерения в течение 10 мин обеспечивают дециметровую точность.

Кинематическое позиционирование. Способ представляет собой определение пространственного вектора от антенны приемника опорной станции до антенны мобильного приемника. Мобильный приемник либо переносится по определяемым точкам, либо перемещается на подвижной платформе: катере, автомобиле, самолете. По этой причине такой способ позиционирования иногда называют динамическим. Измерения складываются из двух этапов — инициализации и собственно измерений.

Инициализация — разрешение неоднозначности фазовых измерений на известном пространственном векторе.

Кинематическое позиционирование в режиме RTK используется во многих работах, например с целью построения профилей местности, для выполнения тематических и топографических съемок, для привязки материалов дистанционного зондирования, когда спутниковые приемники, обязательно двухчастотные, устанавливают на самолетах.

Комплексирование спутниковых приемников с другими устройствами. Удобным полевым инструментом для быстрого создания и актуализации пространственных данных является программно-аппаратный комплекс «Спутниковый приемник—ArcPad— Cassiopeia». Он позволяет в полевых условиях дешифрировать аэроснимки, исправлять карты, собирать данные для ГИС. Составной частью этого комплекса является карманный полевой компьютер Casio Е-125 Cassiopeia с операционной системой Windows СЕ. Посредством мобильной связи он может быть подключен к сети Интернет. Программный пакет ArcPad фирмы ESRI работает под операционными системами Windows СЕ, 95/98, 2000, NT с векторными данными в формате SHP и растровыми изображениями в форматах MrSID, JPEG, BMP, CADRG. Спутниковые приемники в комплекте с Arc Pad—Cassiopeia позволяют проводить полевые работы в широком диапазоне точностей в зависимости от способа позиционирования — от автономного до кинематики реального времени.

Многообещающим является совместное использование ГИС, спутниковых приемников и цифровых видеокамер. В результате получают привязанные к местности цифровые изображения. Такой комплекс удобен для быстрого сбора данных, например в целях городского планирования. На первом этапе работ создаются привязанные к местности цифровые изображения. На втором этапе дешифрированием изображений извлекается необходимая атрибутивная информация.

Современные технологии полевых съемок основаны на интегрировании спутниковых приемников и электронных тахеометров. Применяемые в таком комплексе электронные тахеометры иначе называют тотальными станциями. Позиционирование выполняется в реальном времени в режиме RTK. Координаты и высоты точек местности определяются с точностью 3 — 5 см. Приемник базовой станции устанавливается на любом геодезическом пункте. Передающий радиомодем транслирует данные в подвижный приемник. Радиус действия радиомодема зависит от множества факторов, может достигать 15 км и более. Подвижный приемник носится в рюкзаке. Его антенна закрепляется на вехе. В процессе съемки веха с антенной, наподобие традиционной геодезической рейки, устанавливается на всех снимаемых пикетах. Приемник может быть одно- или двухчастотным. Двухчастотные приемники более дороги, но их применение предпочтительнее. Использование двухчастотных приемников позволяет задачу разрешения неоднозначности фазовых измерений (инициализацию) выполнить значительно быстрее. Целесообразно применять приемники с технологией подавления отражений (многолучевости). По ходу съемки определяются не только координаты объектов, но и их атрибуты. Тахеометры применяются для съемки тех участков, где препятствия в виде растительности, сооружений и других объектов не позволяют использовать спутниковые приемники. Все это дает возможность создавать и визуализировать электронные карты непосредственно в полевых условиях.

Собранные данные также могут использоваться для пополнения или обновления соответствующих баз данных ГИС.

 

 

 

 

ЛЕКЦИЯ 15. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ И ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ГЕОИНФОРМАТИКЕ. ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

 

1. Технологии искусственного интеллекта

2. Экспертные системы

3. Нейронные сети в ГИС

4. Системы поддержки принятия решений

5. Атласные информационные системы

 

Технологии искусственного интеллекта. Одной из основных задач ГИС, которую ставят перед собой исследователи, является получение новых знаний, представлений о природе пространственных данных. В то же время пользователи иногда недооценивают возможностей ГИС в области поддержки принятия решений, которые эти системы могут обеспечивать, уделяя основное внимание представлению, в частности визуализации данных. Ценность географической информации в системах поддержки принятия решений становится особенно значимой, когда в ГИС включаются программные средства, базирующиеся на технологиях и методах искусственного интеллекта (ИИ) — «раздела информатики, изучающего методы, способы и приемы моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ разумной деятельности человека, связанной с решением задач».

Экспертные системы — первый коммерчески значимый продукт в области ИИ. Важность таких средств ИИ, как экспертные системы и нейронные сети, состоит в том, что они существенно расширяют круг практически важных задач, которые можно решать на компьютерах, и их решение приносит значительный экономический эффект.

Результатом успешного развития методов и технологий ИИ стало создание многочисленных приложений, ориентированных на конечных пользователей, включая специалистов в области ГИС. Интеграция систем ИИ с ГИС особенно эффективна в задачах оценки, контроля и принятия решения. Есть все основания полагать, что в следующее поколение программного обеспечения ГИС будут встроены элементы ИИ.

В настоящее время функциональные возможности пространственного анализа в ГИС все еще относительно слабы. В математике средства многомерного пространственного анализа постоянно развиваются и хорошо обеспечены методами исследования геометрии, топологии и других свойств абстрактных объектов, их множеств и структур. Поэтому их более широкое использование в геоинформационных технологиях все более актуально и осуществляется путем:

1)      расширения функциональной полноты традиционных методов, технологии и программных средств пространственного анализа в ГИС за счет использования возможностей развитых математических методов анализа многомерных данных;

2)      развития новых методов, основанных на интеллектуальных вычислительных технологиях, как базы для создания следующего поколения удобных и более сильных инструментальных программных средств анализа геоданных в условиях все возрастающих объемов первичной информации;

3) создания новых моделей данных, информационных технологий и программных средств, специально предназначенных для многомерного анализа данных, моделирования и прогноза территориально распределенных процессов и обеспечивающих интеграцию с традиционными ГИС.

По первому пути ГИС развиваются практически с момента их появления. Второе и третье направления связаны с фундаментальными исследованиями на стыке математики, информатики и нейрофизиологии. За последние годы исследователи хорошо разработали и выделяют целый класс статистических и адаптивных методов анализа многомерных данных, получивших название «нейросетевые методы». Нейросетевые методы применяются не только для анализа данных, но и, что существенно, для построения моделей процессов, разворачивающихся в многомерных пространствах. Статистические и адаптивные методы анализа геоданных позволяют улучшить качество исходной информации и построить нейросетевую модель, адекватную как назначению и качеству исходных данных, так и суждениям экспертов, и задачам исследователей.

Экспертные системы. В последние годы в геоинформатику стали широко внедряться экспертные системы (ЭС). Экспертную систему можно определить как «систему искусственного интеллекта, использующую знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек, то есть в процессе диалога с заинтересованным лицом, поставляющим необходимые сведения по конкретному вопросу».

ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач, общим для которых является то, что:

        задачи не могут быть выражены в числовой форме;

        цели нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции;

        не существует алгоритмического решения задач;

        если алгоритмическое решение есть, то его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (времени, памяти).

Кроме того, неформализованные задачи обладают ошибочностью, неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью как исходных данных, так и знаний о решаемой задаче.

Основу ЭС составляет база знаний (БЗ) о предметной области, которая накапливается в процессе построения и эксплуатации системы. Накопление и организация знаний — важнейшее свойство всех ЭС.

Знания в работах по ИИ принято разделять на предметные, или общедоступные, и индивидуальные, или эмпирические. К общедоступным знаниям относятся наборы сведений, например, в учебниках и др. литературе, а вот индивидуальные знания зачастую носят эмпирический характер, основанный на правилах и подходах, которые эксперт иногда даже не может четко или однозначно сформулировать — их называют эвристиками.

Если при традиционном процедурном программировании вычислительной системе необходимо указать, что и как она должна сделать, то специфика ЭС состоит в том, что используются механизмы автоматического рассуждения (вывода) и «слабые методы», такие, как поиск и эвристика.

В ЭС, способных самообучаться на основе накопленного опыта, анализа, контроля и принятия решений в процессе исследования явлений реального мира, появляются как бы знания второго уровня или метазнания.

Модуль приобретения знаний проверяет непротиворечивость вновь поступающих сведений имевшимся правилам. Достигается это путем проверки семантической непротиворечивости, а также автоматическим тестированием.

Модуль советов и объяснений (система объяснений) используется для разъяснения пользователю того, как экспертная система пришла к тому или иному конкретному выводу. Причем в процессе работы пользователь может задавать дополнительные вопросы о получении промежуточных результатов, уточнять цели, инспектировать правила с точки зрения их согласования между собой соответствия поставленным целям и др.

 

Нейронные сети в ГИС

Основы создания нейронных сетей. Современные компьютеры устроены по так называемой схеме фон Неймана, реализующей быстрые последовательности большого числа бинарных операций. В качестве основной альтернативы подходу фон Неймана обсуждалась ориентация на воспроизведение принципов работы биологических нейронных сетей. Примерно в те же годы создания первого компьютера была создана первая нейроподобная система — персептрон Розенблатта. Некоторое время оба направления — фон Неймана и Розенблатта — развивались независимо, затем персептронное направление пережило кризис, и возродилось уже в 80-е годы под именем нейронных сетей, при этом на новом этапе бинарно-логический и бионический принципы стали сочетаться.

Более конкретные характеристики мозга человека: кора головного мозга образована нейронами поверхностью толщиной от 2 до 3 мм с площадью около 2,2 дм2, содержит около 1011 нейронов, каждый нейрон связан с 103— 104 другими нейронами.

Нейроны взаимодействуют посредством короткой серии импульсов, как правило, продолжительностью несколько миллисекунд (мс). Сообщение передается посредством частотно-импульсной модуляции. Частота может изменяться от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем самые быстродействующие переключательные электронные схемы, тем не менее, достаточно сложные решения по восприятию информации человек принимает за несколько сотен миллисекунд.

Сопоставим биологический нейрон с наиболее часто рассматриваемой схемой технического нейрона. Оба типа нейронов реагируют на воздействие со стороны многих нейронов в зависимости от величины связей с этими нейронами. В отличие от технических нейронов реакция биологического нейрона всегда неотрицательная, причем, если воздействие на него не достигло критического уровня, реакции нет. Возможно, с этим связано одно из наиболее очевидных отличий биологических нейронных сетей от существующих сегодня нейропрограмм — один и тот же мозг в зависимости от того, какие нейроны «молчат», может работать весьма различным образом. Это выглядит так, как будто мозг — «склад» процессоров, которые по-разному соединяются при разных задачах. Аппаратное обеспечение, реализующее технические нейроны, бывало самым разным — сначала релейные схемы, сейчас, например, операционные усилители, но чаще всего эмуляция в обычном компьютере. Что до вычислительной мощности, то, по экспертным оценкам, современные ПК могут моделировать уровень нервной системы сложных червей, лучшие нейросетевые спецпроцессоры — уровень мухи.

Если рассматривать биологические нейронные сети, то для них существует принципиальное внутреннее деление: нейронные сети могут реализовывать либо рефлекторное поведение, либо мышление. Нейрофизиологически рефлекторному поведению соответствует относительно короткий всплеск процессов в ответ на внешнее воздействие с последующим возвращением в спокойное состояние, а мышлению — длительная работа сети, нередко с весьма умеренным, но постоянным уровнем возбуждения мозга, при этом внешние воздействия скорее мешают. В технических системах воспроизводят в основном рефлекторное поведение, хотя возможно, что некоторые нейроалгоритмы, решающие «внутренне сложные» задачи, могут сопоставляться и с процессами мышления.

Типы технических нейросетей. В литературе заметное внимание уделяется вопросам архитектуры технических нейронных сетей, приведем вариант соответствующей классификации схем: однослойные, многослойные и полносвязные.

Более принципиальным является разбиение нейроалгоритмов на два класса. В первом случае обучение организовано как воспроизведение набора правильных образцов (обучающей выборки), после чего сеть может адекватно реагировать и на примеры, которых не было в обучающей выборке, во втором случае образцы правильной реакции исходно отсутствуют.

Нейросети, обучающиеся по образцу, произошли от персептронов и в современной трактовке могут рассматриваться как варианты и модификации сетей с обратным распространением ошибки (иногда как результат примитивизации такого рода сетей с целью упрощения реализации). К этому классу можно отнести, например, однослойный и многослойный перцептрон, машину Больц-мана, сети, обучающиеся по правилу Хебба, рекуррентные слоистые и полносвязные сети обратного распространения ошибки, сети, использующие радиальные базисные функции.

Нейросети, обучающиеся без образца более разнообразны, хотя стоящая за ними теория математически порой более примитивна — это карты Кохонена, системы с множественными локально устойчивыми состояниями, такие, как сеть Хопфилда, сети, настраивающиеся на основе адаптивного резонанса.

В заключение укажем списки задач, которые принято относить к чаще всего рассматриваемым в рамках нейросетевого подхода:

      обучение по образцу — классификация образов, аппроксимация функций, предсказание, управление, анализ данных, категоризация внутри класса, сжатие данных;

      обучение без образца — категоризация, категоризация внутри класса, анализ данных, сжатие данных, ассоциативная память.

Области применения нейросетевых ГИС. Интегрированные с геоинформационными системами нейронные сети — мощный инструмент для решения широкого класса задач, обеспечивающий эффективную поддержку принятия решений. В качестве входных и выходных данных нейронная сеть может использовать пространственно-координированные данные. Программы, созданные на основе нейросетевых алгоритмов, будут динамически модифицировать слои электронной карты, изменять характеристики существующих объектов, создавать новые объекты. В результате обработки массива имеющихся данных могут также возникать новые слои карты, в то время как существующие слои будут приобретать динамические свойства.

Сегодня уже можно привести много примеров, демонстрирующих эффективность нейросетевых подходов, реализуемых в ГИС-среде.

В сельском хозяйстве одни слои ГИС могут содержать сведения о посеве зерновых культур, а другие — о достигнутой урожайности. Нейросеть в этом случае будет обобщать практический опыт методов и технологий выращивания зерновой культуры с учетом конкретных климатических, почвенных и прочих характеристик выбранной территории.

В решении задачи лесоустройства с помощью нейросети можно анализировать динамику приростов деревьев по высоте, диаметру и объему. Обработка тематических слоев ГИС с такой информацией поможет спланировать лесоустроительные работы, например при выращивании насаждений сосны в лесопарковых хозчастях и в зеленых зонах.

Прогностические нейросетевые модели могут использоваться в демографии и организации здравоохранения, опираясь на пространственные данные по плотности населения, медицинской статистике, загрязнению окружающей среды, представленные в виде слоев ГИС. Экспертная система будет определять, например, вероятностную продолжительность жизни, взаимосвязь различных категорий заболеваемости от экологического состояния территории, прогнозировать вспышки эпидемий.

Программное обеспечение. На рынке программного обеспечения в настоящее время имеется множество самых разнообразных программ для моделирования нейронных сетей. Поиск в Интернете дает сотни ссылок на зарубежные и российские сайты. Можно выделить несколько основных функций, которые реализованы во всех этих программах:

      формирование, конструирование нейронной сети;

      обучение нейронной сети;

      имитация функционирования (тестирование) обученной нейронной сети.

 

Системы поддержки решений.

Системы поддержки принятия решений (СППР) —перспективное направление в геоин­формационных технологиях. Они характеризуются как совокупности инструментальных средств, обеспечивающие формирование (моделирование) альтернативных решений на разных этапах принятия решений, их анализ и выбор вариантов, удовлетворяющих поставленным условиям. Они обеспечивает по­лучение информации, необходимой для тактического планирова­ния и деятельности лиц, принимающих решения. Эти системы базируются на анализе данных из баз данных (БД), в том числе с использованием математических методов и с применением средств визуализации. Пользователями таких систем обычно являются пред­ставители среднего управляющего персонала. А вот компьютер­ные системы, позволяющие готовить сведения и предоставлять их в распоряжение старшего управляющего персонала с ограничен­ным опытом использования ЭВМ, называют информационными системами руководителя (ИСР). Они должны предоставлять ин­формацию по конкретным возникающим запросам с любой до­пустимой степенью детализации. Такие системы играют важную роль в стратегическом управлении организациями.

Абитуриент, поступающий в университет, премьер-министр, планирующий реформы, или брокер, скупающий и продающий акции, — все они решают задачи выбора лучшего варианта дей­ствий. В этих задачах есть много общего, например, возможности и ограничения переработки информации человеком, а также ме­тоды анализа вариантов действий, которые принято называть ме­тодами принятия решений.

СППР, как уже упоминалось, используют материалы баз данных не только в виде исходных («сырых») данных, но и предварительно обработанных. Цель такой обработки состоит в том, чтобы сделать данные при­годными и удобными для аналитического использования разны­ми группами пользователей, сохранив при этом их исходную ин­формативность.

Процедуру «очистки» исходных данных, заключа­ющуюся в устранении избыточности, противоречивости и в эли­минации шумов, называют первичной обработкой данных. Более сложная обработка может включать восстановление пропущенных значений в исходных данных и др. Использование статистиче­ских, оптимизационных и других алгоритмов (корреляции, клас­сификации и т.д.) позволяет находить закономерности и зависи­мости в данных, а также синтезировать их, что называют исследо­ванием данных.

 Интеллектуальный анализ данных (ИАД) обычно определяют как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными. Методики, которые на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют оце­нивать значения неизвестных характеристик и параметров по из­вестным данным, являются аналитическими технологиями.

Гене­тические алгоритмы это другой вид технологий, применяемых для поиска оптимальных решений. В этих алгоритмах используется идея естественного отбора среди живых организмов в природе, поэтому они и называются генетическими. Генетические алгорит­мы часто применяются совместно с нейронными сетями, позволяя создавать гибкие, быстрые и эффективные инструменты анализа данных.

Познавательные модели являются формой организации и представления знаний, средством соеди­нения новых знаний с имеющимися.

Прагматические модели яв­ляются инструментом управления и организации практических действий, способом представления «образцово правильных» действий или их результата. Ситуационный план — план, содержащий конкретные предписания, которые должен выполнять каждый принимающий решения в той или иной ситуации, и каких последствий следует ожидать в результате реализации такого решения. При наличии конкретного ситуационного плана появляется возможность действовать согласно этому плану в непредвиденных обстоятельствах. При этом уменьшается неопределенность в действиях лиц, принимающих реше­ния при ситуации риска.

Необходимо также отметить роль Интернета, дистанционно­го зондирования Земли и глобальных систем позиционирования как интеграционных технологий в СППР.

 

Атласные информационные системы

Атласные информационные системы (АИС) по своим функци­ональным возможностям относятся к высшему классу электрон­ных атласов и применяются в виде систем поддержки принятия решений, разработки сценариев развития территории и др. Они имеют развитые моделирующие функции, могут интегри­ровать экспертные системы и оформляться как полномасштабные мультимедийные конструкции. Атласные информаци­онные системы позволяют визуализировать геопространственные данные и проводить разнообразный анализ, вплоть до разработки возможных вариантов развития таких комплексных систем, как «природа—общество—хозяйство». Создана Атласная система «Устой­чивое развитие России».

Логика упорядочения материала в АИС «Устойчи­вое развитие России» базировалась на такой последовательности: исторические и духовно-нравственные основы, культурное насле­дие, демография, социальная сфера, экономика, характеристика ресурсной базы и ее использование, экологические аспекты. Далее подчеркивается при­оритетность ориентации на социальные аспекты развития при опо­ре на экономику и с использованием требуемых природных ре­сурсов. Завершающим блоком должны быть комплексные пробле­мы экологии, характеризующие взаимодействие человека и при­роды. Такая система тесно увязана и попытки улучшить лишь одну из ее компонент не дают реального результата.

Во всей системе природная компонента выполняет средообразующую (формирование условий, обеспечивающих жизнь на Зем­ле), продукционную (создание биологических продуктов, потребляемых человеком), информационную (сохранение информации о структуре и функционировании биосистем) и духовно-эстетиче­скую (влияние природы на развитие культуры человека) функции.

Структура Атласной информационной системы «Устойчивое развитие России» характеризуется тесно связанными между собой блоками — социально-политическим, экономическим (производ­ственным), природно-ресурсным и экологическим. Эти блоки в целом характеризуют социоэкосистемы различного территориаль­ного ранга. По всем тематическим сюжетам показана иерархия их изменений — от глобального до локального уровней, с учетом специфики характеристики явлений при разных масштабах их отображения. Здесь реализуется принцип гипермедийности системы, когда сюжеты соединяются ассоциативными (смысловыми) свя­зями, например сюжеты более низкого иерархического уровня не только отображают какой-либо тематический сюжет в соответ­ствующем масштабе, но и как бы раскрывают, разворачивают, детализируют его. На верхнем уровне иерархии создан раздел «Место и роль России в решении глобальных проблем человече­ства». Мировые карты этого раздела призваны отобразить запасы, а также баланс производства и потребления человечеством важ­нейших видов природных ресурсов; динамику роста численности населения; индекс антропогенной нагрузки, вклад России и дру­гих стран в планетарную экологическую ситуацию и др. Анамор­фозы, диаграммы, графики, пояснительный текст и таблицы показывают роль России.

 

 

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

 

Автоматизированная картографическая система, АКС (automatic(al) mapping system, computer-aided mapping system) — производственный и (или) научно-исследовательский комплекс автоматических картографи­ческих приборов, компьютеров, программных и информационных средств, функционирующих как единая система с целью создания и ис­пользования карт. АКС индивидуального пользования носят названия автоматизированного рабочего места картографа (АРМ-К). Роль АКС на платформах персональных компьютеров выполняют системы настольно­го картографирования.

Автоматизированная картография (automated cartography, computer-aided mapping, CAM) — раздел картографии, охватывающий теорию, методологию и практику создания, обновления и использования карт, атласов и других пространственно-временных картографических произ­ведений в графической, цифровой и электронной формах с помощью автоматизированных картографических систем и других и аппаратно-про­граммных средств.

Автоматизированное картографирование (computer-aided mapping, CAM, automated mapping) — применение технических и аппаратно-программ­ных средств, в т.ч. автоматизированных картографических систем (АКС) для составления, оформления, редактирования, издания и использова­ния карт и других картографических произведений.

АКС — см. Автоматизированная картографическая система.

Актуализация (данных), обновление (данных) (updating) — процесс изменения содержания (коррекции, модификации, исправления) дан­ных для приведения их к текущему (актуальному) состоянию.

«Алгебра карт», «картографическая алгебра» (map algebra) — в ГИС растрового типа: логико-арифметическая обработка растрового слоя как единого целого, подобная матричным операциям в математике.

Алгоритм (algorithm) — дискретный набор конечного числа правил, точных предписаний, определяющих порядок выполнения операций над исходными данными для достижения искомого результата и позволяю­щих чисто механически решить некоторую задачу из класса однотип­ных задач. А. должен обладать свойствами конечности, однозначности (детерминированности), определенности, массовости и результативно­сти. А., выраженный средствами языка программирования, именуется программой.

Анализ близости, анализ окрестности (neighbourhood analysis, proximity analysis) — 1) пространственно-аналитическая операция, основанная на поиске двух ближайших точек среди заданного их множества; анализ объектов, образующих ближайшее окружение рассматриваемого объекта; 2) в ГИС растрового типа: присвоение элементу растра (пикселу) нового значения как некоторой функции значений окрестных элементов.

Анализ видимости/невидимости (viewshed analysis, visibility/unvisibility analysis) — одна из операций обработки цифровых моделей рельефа, обеспечивающая оценку поверхности с точки зрения видимости или невидимости отдельных ее частей с некоторой точки обзора или из множества точек, заданных их положением в пространстве (источников или приемников излучений).

Анализ сетей, сетевой анализ (network analysis) — группа пространственно-аналитических операций, основанных на анализе линейных пространственных объектов {линий) или геометрических сетей, соответствующих графам. Включает поиск наикратчайшего пути, выбор оптимального маршрута (маршрута движения с минимальными издержками), решение задач коммивояжера, размещения ресурсов, диспетчеризации процессов и т.п.

Анаморфоза (anamorphosis, cartogram) — графическое изображение, производное от традиционной карты, масштаб которой трансформиру­ется и варьирует в зависимости от величины характеристики явлений на исходной карте.

Аннотация (annotation) — совокупность текстовых, цифровых, символьных, графических и иных элементов, размещаемых внутри или вне поля картографического изображения, т. е. вспомогательного и дополни­тельного оснащения карт или иной графики в ГИС. Под А. чаще всего понимают только те элементы, которые относятся исключительно к гра­фике (но не к атрибутивной базе данных).

Аппаратное обеспечение, аппаратные средства, аппаратура, технические средства (hardware) — техническое оборудование системы обработ­ки информации (в отличие от программного обеспечения, процедур, пра­вил и документации), включающее собственно компьютер и иные меха­нические, магнитные, электрические, электронные и оптические пери­ферийные устройства или аналогичные приборы, работающие под ее управлением или автономно, а также любые устройства, необходимые для функционирования системы. Вместе с программным обеспечением А.о. образует аппаратно-программное обеспечение системы.

Аппаратно-программное обеспечение, программно-аппаратное обес­печение (software/hardware, «hard and soft») — совокупность аппарат­ного обеспечения и программного обеспечения системы обработки инфор­мации.

Аппроксимация, аппроксимирование (approximation) — замена одних математических объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным (отсюда происхождение слова «А.» — приближение). А. позволя­ет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объек­та, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов, характеристики которых легко вычисляются или свойства которых уже известны. Широкое применение в последние годы получили методы А. сплайнами. Методы А. в трехмерном пространстве входят в состав инстру­ментария картографического метода исследования, применяются при обработке цифровых моделей рельефа, могут быть использованы в комплексе с иными операциями пространственного анализа в ГИС.

Атрибут, реквизит (attribute) — свойство, качественный или количе­ственный признак, характеризующий пространственный объект (но не связанный с его местоуказанием) и ассоциированный с его уникальным номером {идентификатором). Множество А. пространственного объекта образует атрибутивные данные. Процесс присвоения пространственным объектам А. или связывания объектов с А. носит название атрибутирования.

База данных, БД (data base, database, DB) — совокупность данных, организованных по определенным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными. Хранение данных в БД обеспечивает централизованное управление, соблюдение стандартов, безопасность и целостность данных, сокращает избыточность и устраняет противоречивость данных. БД не зависит от прикладных про­грамм. Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляются с помощью системы управления базами данных (СУБД). БД может быть раз­мещена на нескольких компьютерах сети; в этом случае она называется распределенной БД (РБД). БД ГИС содержат наборы данных о простран­ственных объектах, образуя пространственные БД; цифровая картогра­фическая информация может организовываться в картографические БД или картографические банки данных.

База знаний, БЗ (knowledge base) — совокупность знаний о некоторой предметной области, на основе которых можно производить рассужде­ния. Основная часть экспертных систем, где с помощью БЗ представля­ются навыки и опыт экспертов, разрабатывающих эвристические подхо­ды в процессе решения проблем. Обычно БЗ представляет собой набор фактов и правил, формализующих опыт специалистов в конкретной пред­метной области и позволяющих давать на вопросы об этой предметной области ответы, которые в явном виде не содержатся в БЗ.

Банк данных, БнД (databank, data bank) — информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. Содержит совокупность баз данных, СУБД и комплекс прикладных про­грамм. БнД называют локальным, если он размещен в одном вычисли­тельном центре (ВЦ) или на одном компьютере; распределенный БнД — система объединенных под единым управлением и посредством компь­ютерной сети территориально разобщенных локальных БнД. Картогра­фические БнД именуются также банками цифровых карт (БЦК).

БД — см. База данных.

БЗ — см. База знаний.

Блок-диаграмма (block-diagram) — трехмерный картографический рисунок, совмещающий перспективное изображение поверхности с про­дольным или поперечным вертикальными разрезами; один из видов трех­мерных геоизображений. Б.-д. строят в аффинных или перспективных проекциях с одной или двумя точками перспективы.

БнД — см. Банк данных.

Браузер, броузер (browser) — программа для просмотра Веб-страниц Интернета («просмотровщик», «листатель»); простой визуализатор.

Броузер — см. Браузер.

Буфер — см. Буферная зона.

Буферная зона, буфер, коридор (buffer zone, buffer, corridor) — по­лигональный объект, образованный путем расчета и построения экви­дистантных (изодистантных) линий (эквидистант, изодистант), равно-удаленных относительно выбранного точечного, линейного или полиго­нального пространственного объекта.

Буферный слой (buffer layer) — полигональный слой, сформированный из буферных зон выбранных объектов, каждая из которых построена по заданным правилам (одинаковое удаление от объектов, удаление, зависящее от значений атрибута, и др.). При построении буферного слоя для каждого объекта одновременно может формироваться несколько бу­ферных зон.

Веб-браузер (Web-browser) — средство просмотра Веб-страниц. Программа, установленная на клиентском компьютере и используемая для взаимодействия с WWW-серверами и другими ресурсами Интернета. Веб-браузер формирует экранное изображение Веб-страницы, исполь­зуя пересылаемый сервером HTML-файл и дополнительный набор фай­лов с графическими изображениями, шрифтами, программными при­ложениями и т.д.

Веб-картографирование (Web-mapping) — процесс формирования по­сетителем Веб-сайта картографических изображений на экране своего компьютера с помощью установленного на нем Веб-браузера. 5е5-браузер или поддерживаемые им специальные клиентские расширения управляют картографическим интернет-сервером Веб-сайта, передавая ему команды по перестройке карты (изменению масштаба, содержания и т.д.) в виде скрипта и получая от него новое картографическое изображение.

Веб-сайт (Web site) — определенное место в Интернет, доступное из любой точки World Wide Web, поскольку имеет собственный уникаль­ный адрес. Веб-сайт состоит из Веб-страниц, объединенных по смыслу, назначению, содержанию и выполненных, как правило, в едином стиле оформления и единой манере навигации. Веб-сайты выполняют основ­ную информационную функцию Интернета и характеризуются исключи­тельным разнообразием. Работа Веб-сайта в Интернете поддерживается Веб-сервером.

Веб-сайты, которые интегрируют большие объемы информации, пред­назначенные широкому кругу пользователей, и предоставляют им раз­личные виды информационных услуг (ленты новостей, поиск нужной информации в Интернет, услуги электронной почты и общения, опера­тивные и аналитические данные и т.д.), называют Веб-порталами.

Веб-страница (Web-page) — основной содержательный компонент Веб­сайта. Как правило, любой Веб-сайт состоит из нескольких или многих Веб-страниц, содержащих текст, графические изображения, исполняе­мые команды, написанные на языке, который может интерпретировать Веб-браузер, и другие элементы. Физически Веб-страница представляет собой HTML-файл и набор вспомогательных файлов с графическими изображениями, шрифтами, программными приложениями и т.д.

Вектор (vector) — 1) величина, характеризуемая числовым значени­ем и направлением; 2) направленный отрезок прямой, сегмент; набор координатных пар в цифровом представлении пространственных объек­тов; термин, служащий для образования производных терминов, свя­занных с векторными моделями пространственных данных (см. векторная топологическая модель (данных), векторно-растровое преобразование, растрово-векторное преобразование, модель «спагетти»), векторными фор­матами (пространственных) данных, устройствами векторной компью­терной графики (например, векторный дисплей).

Векторизатор (vectorizer) — программное средство для выполнения растрово-векторного преобразования (векторизации) пространственных данных.

Векторизация — см. Растрово-векторное преобразование. Векторная модель, векторное представление (данных) (vector data structure, vector data model) — обобщенный класс моделей пространствен­ных данных, основанных на цифровом представлении точечных, линей­ных и полигональных пространственных объектов в виде набора коорди­натных пар с описанием только геометрии объектов, что соответствует нетопологической В.м. (см. модель «спагетти») или геометрии и тополо­гических отношений (топологии) в виде векторной топологической моде­ли; в машинной реализации В.м. соответствует векторный формат про­странственных данных.

Векторная нетопологическая модель (данных) — см. Модель «спагетти». Векторная топологическая модель, векторное топологическое пред­ставление, линейно-узловая модель (данных) (arc-node model) — раз­новидность векторной модели (данных) точечных, линейных и полиго­нальных пространственных объектов, описывающей не только их гео­метрию (см. модель «спагетти»), но и топологические отношения между полигонами, дугами и узлами.

Векторное представление (данных) — см. Векторная модель (данных). Векторное нетопологическое представление (данных) — см. Модель «спагетти».

Векторное топологическое представление (данных) — см. Векторная топологическая модель (данных).

Векторно-растровое преобразование, растеризация (rasterization, rasterisation, gridding, vector to raster conversion) — преобразование (кон­вертирование) данных из векторной модели в растровую модель путем присваивания элементам растра значений, соответствующих принад­лежности или непринадлежности к ним элементов векторных записей объектов.

Видеоэкран — см. Дисплей.

Визуализация, графическое воспроизведение, отображение (visualization, visualisation, viewing, display, displaying) — проектирование и генерация изображений, геоизображений, в том числе картографических, и иной графики на устройствах отображения (преимущественно на экране дисп­лея) на основе исходных цифровых данных и правил и алгоритмов их преобразования.

Визуализатор, вьювер, «вьюер» (visualizer, viewer) — программное средство, предназначенное для визуализации данных; в ТИС: один из типов программных средств ГИС с набором функций, ограниченных, как правило, возможностями видеоэкранной визуализации картографических изображений, называемый картографическим В. Простой В. (в том числе гра­фики) носит название браузера.

Виртуальная реальность (virtual reality, VR) — искусственная действительность, во всех отношениях, подобная подлинной и совершенно от нее не отличимая. При этом между искусственной действительностью и воспринимающим ее человеком образуется двусторонняя связь. Динами­ческая модель реальности создается средствами трехмерной компьютерной графики и обеспечивает (с помощью специальной аппаратуры: шлема-дисплея и сенсорной перчатки) взаимодействие пользователя с вир­туальными объектами в режиме реального времени с эффектом его участия в конструируемых сценах и событиях. Создание элементов В.р. средствами ГИС на основе трехмерного моделирования местности путем наложения аэро- или космического или другого высокореалистичного изображения на цифровую модель рельефа находит применение в симуляторах  и тренажерных системах.

Выделенный сервер (dedicated server) — компьютер, который цели- | ком занят обслуживанием сети и имеет главный жесткий диск, или прин­тер, или выход в Интернет. Выделенный сервер используется в тех случа­ях, когда число компьютеров в сети больше 6 — 8. Если их меньше, то на компьютере, который служит сервером сети, могут выполняться другие работы.

Вычислительная геометрия (computational geometry) — геометричес­кие алгоритмы и компьютерные программы для решения задач, свя­занных с геометрическими построениями и преобразованиями как на плоскости, так и в пространстве, и способы оценки сложности этих алгоритмов.

Вьювер — см. Визуализатор.

Газеттир, указатель географических названий (gazetteer) — список географических объектов на карте или в БД ГИС с указанием их место­положения.

Геоанализ см. Пространственный анализ.

Географическая информационная система, геоинформационная сис­тема, ГИС (geographic(al) information system, GIS, spatial information system) — 1) информационная система, обеспечивающая сбор, хране­ние, обработку, доступ, отображение и распространение пространствен­но-координированных данных (пространственных данных); 2) програм­мное средство ГИС (1) — программный продукт, в котором реализова­ны функциональные возможности ГИС. Научные, технические, техноло­гические и прикладные аспекты проектирования, создания и использо­вания ГИС изучаются геоинформатикой.

Географические данные — см. Пространственные данные.

Географический объект — см. Пространственный объект.

Геоизображение (geoimage, georepresentation) — любая пространствен­но-временная масштабная генерализованная модель земных (планетных) объектов или процессов, представленная в графической образной форме. Различают двумерные плоские Г. (карты, планы, электронные карты, аэро- и космические снимки); трехмерные, или объемные, Г. (стереомодели, анаглифы, блок-диаграммы, картографические голограммы); ди­намические Г. (анимации, картографические фильмы, мультимедийные карты и атласы).

Геоинформатика (GIS science, geographic information science, geo-informatics) — наука, технология и производственная деятельность по научному обоснованию, проектированию, созданию, эксплуатации и использованию географических информационных систем, по разработке геоинформационных технологий и по приложению ГИС для практических или геонаучных целей. Входит составной частью в геоматику (по одной из точек зрения) или предметно, методически и технологически пере­секается с ней.

Геоинформационная индустрия, ГИС-индустрия (GIS industry) — совокупность предприятий и организаций, обеспечивающих создание геоинформационных продуктов. Как и любая индустрия (или промышлен­ность), подразделяется на производство средств производства и произ­водство предметов потребления. В качестве средств производства высту­пают аппаратное обеспечение, программное обеспечение, данные. В ка­честве средств потребления — геоинформационные проекты, в том чис­ле массового пользования, такие, как информационно-справочные ГИС, системы персональной навигации и др.

Геоинформационная система — см. Географическая информационная система.

Геоинформационное картографирование (geoinformational mapping, geoinformatic mapping) — отрасль картографии, занимающаяся автома­тизированным составлением и использованием карт на основе геоинфор­мационных технологий и географических баз знаний.

Геоинформационное образование, ГИС-образование (GIS education) — профессиональная подготовка специалистов в области геоинформатики и ГИС.

Геоинформационные технологии, ГИС-технологии (GIS technology) — технологическая основа создания географических информационных систем, позволяющая реализовать функциональные возможности ГИС в форме программных средств.

Геоинформационный проект, ГИС-проект (GIS project) — уникальное предприятие по созданию и обеспечению функционирования геоинфор­мационной системы, отвечающей поставленным требованиям, предпо­лагающее координированное выполнение взаимосвязанных действий по аппаратному, программному, информационному и кадровому обеспе­чению системы с достижением определенных ее параметров (полнота информации, актуальность информации, производительность системы, функциональность системы, надежность ее функционирования и т.д.) в условиях временных и ресурсных ограничений.

Геоинформационный рынок, ГИС-рынок (GIS market) — сфера обра­щения товаров, услуг, капиталов и рабочей силы, связанных с произ­водством геоинформационных продуктов и оказанием услуг отраслями геоинформационной индустрии, а также их потреблением (использовани­ем). К Г.р. относят геоинформационные технологии, программные продукты ГИС, пространственные данные, персонал, занятый в выполнении геоинформационных проектов, компьютерную технику и специализированное оборудование.

Геоматика — 1) область деятельности, основанная на интеграции средств сбора, обработки и распространения цифровых пространствен­ных данных (2); 2) термин, употребляемый как синоним геоинформатики.

Геометрия (geometry) — 1) часть математики, изучающая простран­ственные отношения и формы тел; 2) в ГИС: позиционная часть пространственных данных (в отличие от атрибутивной или содержательной части данных — «семантики») или геометрические свойства элементар­ных пространственных объектов в векторной топологической модели дан­ных (в отличие от их топологических свойств — топологии (2).

Геомоделирование, пространственное моделирование (spatial model­ling, geomodeling) — одна из главных функций ГИС (наряду с про­странственным анализом); способность ГИС и программных средств ГИС строить и использовать модели пространственных объектов и динамики процессов (математико-статистический анализ пространственных разме­щений и временных рядов, межслойный корреляционный анализ взаи­мосвязей разнотипных объектов и т.п.) или обеспечивать интерфейс с моделями вне среды ГИС.

Геопространственные данные — см. Пространственные данные.

ГИС — см. Географическая информационная система.

ГИС-индустрия — см. Геоинформационная индустрия.

ГИС-образование — см. Геоинформационное образование.

ГИС-проект — см. Геоинформационный проект.

ГИС-рынок — см. Геоинформационный рынок.

ГИС-технологии — см. Геоинформационные технологии.

Главный компьютер (host) — управляющий компьютер в распреде­ленной вычислительной системе.

Глобальные системы позиционирования, ГСП (Global Positioning System, GPS, GPS-system, SGS) — технологические комплексы, пред­назначенные для позиционирования объектов — нахождения их коорди­нат в трехмерном земном пространстве путем измерения псевдодально­сти от приемника позиционирования до 4 или большего числа спутни­ков. Г.с.п. обеспечивают ряд способов позиционирования, включая авто­номное позиционирование (способ определения абсолютных (полных) координат местонахождения пространственной линейной засечкой по измерениям кодовым методом псевдодальностей только с определяемо­го пункта); дифференциальное позиционирование, когда псевдодально­сти измеряют одновременно с двух пунктов: базовой станции (референц-станции), расположенной на пункте с известными координатами, и подвижной станции, стоящей над новой точкой; статическое позицио­нирование (статика, способ относительных измерений, когда фазовым методом по продолжительным (около часа и дольше) наблюдениям оп­ределяют приращения координат между базовой и подвижной станция­ми); ускоренная статика (разновидность статики, в которой для разре­шения неоднозначности применяют стратегии поиска, не требующие продолжительных наблюдений, продолжительность же измерений согла­сована с числом наблюдаемых спутников и уменьшается при его увеличении); псевдостатика (разновидность статики, когда непрерывность из­мерений сохраняется только на базовой станции; на подвижной станции измерения выполняют лишь в начале и в конце часового интервала); способы кинематики — разновидности относительных измерений, вы­полняемых обычно фазовым методом, позволяющие измерять вектор между базовой и подвижной станциями за короткое время. Современное поколение Г.с.п. образуют системы GPS (NAVSTAR) — США и ГЛОНАСС (GLONASS) — Россия. Их разработки велись в 70 —90 годах. GPS развернута в 1993 г., ГЛОНАСС официально принята в эксплуатацию в сентябре 1993 г., в марте 1995 г. открыта для гражданского применения, в 1996 г. развернута полностью. Выделяют три подсистемы (сегмента) Г.с.п.: подсистема наземного контроля и управления, сеть наземных стан­ций которой обеспечивает спутники точными координатами (эфемери­дами) и другой информацией; подсистема созвездия спутников, состоя­щая из 24 космических аппаратов, оснащенных несколькими атомными цезиевыми стандартами частоты — времени и постоянно передающих на частотах Li и L2 сигналы для измерений псевдодальностей кодовым и фазовым методами, метки времени и другие сообщения, необходимые для позиционирования (длины несущих волн на всех спутниках GPS со­ответственно равны 19,0 и 24,4 см, а частоты находятся в строгом отно­шении 77/60, в ГЛОНАСС у каждого спутника свои несущие частоты, находящиеся в соотношении 9/7, длины волн близки к 18,7 и 24,1 см); подсистема аппаратуры пользователей, включающая приемники пози­ционирования с антеннами, накопителями результатов измерений, про­чим оснащением и программным обеспечением обработки данных.

Горизонтали, изогипсы (contours, contour lines, isohypses) — линии (изолинии) равных абсолютных высот.

Граница (border, boundary, edge) — линия, разделяющая разноимен­ные полигоны.

Графический интерфейс пользователя, графический пользовательский интерфейс, GUI-интерфейс (graphical user interface, GUI) — графиче­ская среда организации взаимодействия пользователя с вычислительной системой (см. интерфейс). К основным элементам Г.и.п. относят: рабо­чий стол, окна, меню, линейки инструментов (инструментальные ли­нейки, планки инструментов), представляющие собой наборы пиктог­рамм, выбор которых инициирует какое-либо действие, линейки про­крутки и элементы управления: кнопки, в том числе кнопки команд, кнопки настройки, переключатели, наборы значений, выключатели, списки, текстовые зоны, спиннеры и др.

Графопостроитель, плоттер, автоматический координатограф (plotter) — устройство отображения, предназначенное для вывода данных в графи­ческой форме на бумагу, пластик, фоточувствительный материал или иной носитель путем черчения, гравирования, фоторегистрации или иным способом.

Групповое кодирование, кодирование группами отрезков (run-length encoding, run length coding, RLE) — один из простых и распространен­ных методов сжатия растровых данных, основанный на замене групп повторяющихся символов в последовательности значением числа повторений (например, последовательность 00000111107777 имеет групповой код 50411047); иначе говоря, замена отрезка, состоящего из одноименных элементов растра, длиной отрезка.

ГСП — см. Глобальные системы позиционирования.

Данные (datum, pi. data) — 1) зарегистрированные факты, описания явлений реального мира или идей, которые представляются достаточно ценными для того, чтобы их сформулировать и точно зафиксировать; 2) сведения, представленные в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека; факты, понятия или команды, представленные в формализованном виде, позволяющем осуществить их передачу, интерпретацию или обработку как вручную, так и с помощью систем автоматизации. Д. о пространственных объектах, снабженные указанием на их локализацию в пространстве (позиционными атрибутами), носят наименование пространственных (гео­графических) данных.

Дигитайзер, цифрователь, графический планшет, графическое уст­ройство ввода данных, графоповторитель, «сколка», «таблетка» (digitizer, 1 digitiser, tablet, table digitizer, digitizer tablet, digital tablet, graphic tablet) — 1) устройство для аналого-цифрового преобразования сигналов, источ­ников и данных; 2) в геоинформатике, компьютерной графике и картогра­фии: устройство для ручного цифрования картографической и графичес­кой документации в виде множества или последовательности точек, по­ложение которых описывается прямоугольными декартовыми координа­тами плоскости Д.

Дисплей, видеоэкран, устройство отображения (display, display device) — устройство (система) вывода, осуществляющее визуальное представле­ние (отображение, визуализацию) выводимых данных на экран (монитор) компьютера. По конструкции различают Д. на основе электронно-лучевой трубки и жидкокристаллические Д. (ЖК-дисплеи), плазменные Д.; по ре­жиму отображения — алфавитно-цифровые, графические, векторные Д.; по цветности — монохромные (обычно черно-белые) и цветные Д. Воз­можности монохромного и цветного воспроизведения текста и графики поддерживаются аппаратно и/или программно драйверами и графически­ми адаптерами и видеостандартами, включая CGA, EGA, VGA (устарев­шие типы), SVGA, XGA. Размер экрана измеряется длиной его диагона­ли, обычно в диапазоне от 14 до 21 дюйма. Четкость изображения Д. зави­сит от размера зерна, точнее расстояния между зернами (обычно от 0,32 до 0,25 мм), диапазона частот развертки по горизонтали и вертикали.

Дуга (arc, string, chain, line, edge) — 1) последовательность сегментов, имеющая начало и конец в узлах; элемент (примитив) векторной топологи­ческой (линейно-узловой) .wode/ш линейных и полигональных пространствен­ных объектов (см. линия, полигон); 2) кривая, описываемая относительно множества точек некоторыми аналитическими функциями.

Запрос (query, request) — задание на поиск данных в базе данных, удовлетворяющих некоторым условиям, в том числе содержащим коор­динаты искомых объектов (см. пространственный запрос).

Идентификатор (identifier) — уникальный номер, приписываемый пространственному объекту слоя; может присваиваться автоматически или назначаться пользователем; служит для связи позиционной и непо­зиционной части пространственных данных.

Изолинии (contours) — линии на карте, соединяющие равные значе­ния аппликат.

ИИ — см. Искусственный интеллект.

Интернет (Internet) — всемирная сеть сетей, открытая для всеобщего доступа и обеспечивающая соединение компьютера пользователя с дру­гими компьютерами для организации и поддержки обмена информаци­ей между ними: передачи файлов, пересылки сообщений электронной почты, поиска и просмотра информации, существующей в самых раз­личных формах: Веб-страницах, каталогах, базах данных и т. д.

Интернет-картографирование, веб-картографирование, киберкарто-графирование (Internet-mapping) — процесс формирования посетите­лем Веб-сайта картографических изображений на экране своего компь­ютера с помощью установленного на нем Веб-браузера. Веб-браузер или поддерживаемые им специальные клиентские расширения управляют кар­тографическим интернет-сервером Веб-сайта, передавая ему команды по перестройке карты (изменению масштаба, содержания и т.д.) в виде скрипта и получая от него новое картографическое изображение.

Интерполяция, интерполирование (interpolation) — восстановление функции на заданном интервале по известным ее значениям в конечном множестве точек, принадлежащих этому интервалу.

Интерфейс (interface) — совокупность средств и правил, обеспечива­ющих взаимодействие вычислительных систем, входящих в их состав устройств, программ, а также пользователя с системой; последний из них носит особое название интерфейса пользователя, в современных программных средствах оформляемый графически (см. графический ин­терфейс пользователя).

Интранет (Intranet) — локальная или корпоративная сеть, использу­ющая для работы технологии Интернет, например, Веб-сервера и Веб-браузеры, и предназначенная для выполнения исключительно корпора­тивных (внутренних) задач той или иной организации. Корпоративная сеть, как правило, имеет выход к внешним сетям, в том числе к Интер­нет, в котором часть информационных ресурсов корпоративной сети может быть доступна для всеобщего пользования.

Информационное обеспечение (information support) — совокупность массивов информации {баз данных, банков данных и иных структуриро­ванных наборов данных), систем кодирования, классификации и соот­ветствующей документации, обслуживающая систему обработки данных (наряду с программным и аппаратным обеспечением). И.о. ГИС включает поиск и оценку источников пространственных данных, накопление дан­ных, выбор методов ввода данных в машинную среду, проектирование баз данных, их ведение и метасопровождение (см. метаданные), оценку качества данных.

Информация (information) — 1) совокупность сведений о фактиче­ских данных и зависимостях между ними; сведения, являющиеся объектом некоторых операций: передачи, распределения, преобразования, хранения или непосредственного использования; сведения, релевант­ные пользователю; 2) в вычислительной технике: содержание, присваи­ваемое данным посредством соглашений, распространяющихся на эти данные; данные, подлежащие вводу в компьютер, обрабатываемые на нем и выдаваемые пользователю. Законы, методы и способы накопле­ния, обработки и передачи информации с помощью компьютеров и иных технических устройств, изучаются информатикой, а в приложениях к проблематике ГИС — геоинформатикой.

Инфраструктура (гео) пространственных данных, ИПД ((geo)spatial data infrastructure) — совокупность технологических, нормативно-правовых ri и институциональных мер и механизмов организации и интеграции ре­сурсов пространственных данных (2) на национальном, региональном и глобальном уровнях для эффективного использования, обеспечения до­ступности к информации со стороны государственных и коммерческих организаций и простых граждан, удобства информационного взаимо­действия держателей и потребителей данных, устранения ведомствен­ных информационных барьеров, дублирования сбора пространственных данных. ИПД включает три необходимых компонента: базовую простран­ственную информацию, стандартизацию пространственных данных, базы метаданных и механизм обмена данными, а также институциональную основу их реализации.

ИПД — см. Инфраструктура (гео)пространственных данных.

Искусственный интеллект, ИИ (artifical intelligence, AI) — общее по­нятие, описывающее способность вычислительной машины моделиро­вать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом. К сфере ИИ относят построе­ние и использование экспертных систем, логический вывод (доказатель­ство теорем и правильности программ), понимание естественных язы­ков, зрительное и слуховое восприятие. Иногда считается, что элементы ИИ реализуются в некоторых пространственно-аналитических и геомо-делирующих блоках и причисляются к функциональным возможностям ГИС.

Источники пространственных данных (spatial data sources) — аналого­вые или цифровые данные, которые могут служить основой информаци­онного обеспечения ГИС. К четырем основным типам И.п.д. принадлежат: картографические источники, т.е. карты, планы, атласы и иные карто­графические изображения; данные дистанционного зондирования; дан­ные режимных наблюдений на гидрометеопостах, океанографических станциях и т.п.; статистические данные ведомственной и государствен­ной статистики и данные переписей.

Карта-основа (base map) — карта, элементы содержания которой об­разуют основу географической привязки иных объектов картографиро­вания.

«Картографическая алгебра» — см. «Алгебра карт». Картографические проекции, проекции (map projections, projections) — математически определенный способ изображения поверхности земного шара или эллипсоида (или другой планеты) на плоскости. Общее урав­нение К.п. связывает геодезические широты (В) и долготы (L) с прямо­угольными координатами х и у на плоскости: x=f\(B,L); у =/г(5,£), где/i и/2 — независимые, однозначные и конечные функции. Все К.п. обла­дают теми или иными искажениями, возникающими при переходе от сферической поверхности к плоскости. По характеру искажений К.п. под­разделяют на равноугольные, равнопромежуточные и произвольные. В зависимости от положения сферических координат К.п. делят на нор­мальные, поперечные и косые, в которых ось сферических координат совпадает с осью вращения Земли, лежит в плоскости экватора или рас­положена под углом к ней соответственно. По виду меридианов и парал­лелей нормальной сетки различают цилиндрические проекции, в кото­рых меридианы изображены равноотстоящими параллельными прямы­ми, а параллели — прямыми, перпендикулярными к ним; конические проекции с прямыми меридианами, исходящими из одной точки, и па­раллелями, представленными дугами концентрических окружностей; ази­мутальные проекции, в которых параллели изображаются концентриче­скими окружностями, а меридианы — радиусами, проведенными из об­щего центра этих окружностей; псевдоцилиндрические проекции, где параллели представлены параллельными прямыми, а меридианы — в виде кривых, увеличивающих свою кривизну по мере удаления от пря­мого центрального меридиана; псевдоконические проекции, в которых параллели представлены дугами концентрических окружностей, средний меридиан — прямой, а остальные меридианы — кривые; поликониче­ские проекции, в которых параллели изображены эксцентрическими ок­ружностями, центры которых лежат на прямом центральном меридиа­не, а все остальные — кривыми линиями, увеличивающими кривизну с удалением от центрального меридиана; условные проекции, в которых меридианы и параллели на карте могут иметь самую разную форму.

Картографический интернет-сервер (Internet Map ServerIMS) — сетевое программное обеспечение, устанавливаемое на сервер и предос­тавляющее пользователям Интернет возможность работы с размещен­ными на нем геопространственными данными. Картографический ин­тернет-сервер способен поддерживать многие базовые функции и серви­сы ГИС, однако основное его назначение заключается в формировании и визуализации на экране компьютера клиента картографических изоб­ражений согласно запросу пользователя. Для этих целей сервер поддер­живает базы геопространственных (картографических) и атрибутивных (табличных) данных и взаимодействует с Веб-сервером.

Квадродерево — см. Квадротомическая модель (данных).

Квадротомическая модель, квадротомическое представление (данных), квадродерево, дерево квадратов, Q-дерево, 4-дерево (quadtree, quad tree, Q-tree) — один из способов представления пространственных объектов в виде иерархической древовидной структуры, основанный на декомпо­зиции пространства на квадратные участки (квадратные блоки, квадран­ты), каждый из которых делится рекурсивно на 4 вложенных до дости­жения некоторого уровня детальности представления (разрешения).

Квадротомическое представление (данных) — см. Квадротомическая модель (данных).

Клиент (Client) — компьютер (или установленная на нем програм­ма), который использует ресурсы, предоставляемые другим компьюте­ром (или установленной на нем программой), который называется сер­вером.

Клиентское расширение (Client-side extension) — программы, уста­навливаемые на клиентском компьютере и расширяющие функциональ­ные возможности средств просмотра ресурсов Интернет. Для целей Ин­тернет-картографирования используются, как правило, клиентские при­ложения, способные работать с внутренними векторными форматами представления геопространственной информации картографического ин­тернет-сервера. В этом случае на компьютер клиента передается не гото­вое картографическое изображение, а массивы цифровых картографи­ческих и атрибутивных данных, которые используются клиентским при­ложением для формирования и визуализации нового картографического изображения.

КЛОН (clone) — компьютер, принтер или другое устройство, кото­рое работает так же, как какое-либо более известное устройство.

Компьютерная графика, машинная графика (computer graphics) — режим машинной обработки и вывода данных, при котором значитель­ная часть выводимой информации имеет графический вид: от простых гистограмм и других графиков до сложных карт и технических чертежей. Некоторые из алгоритмов решения задач К. г. используются в ГИС.

Компьютерная карта (computer map) — карта, полученная с помо­щью средств автоматизированного картографирования или ГИС на гра­фопостроителях, принтерах и других графических периферийных устрой­ствах путем воспроизведения на бумаге, пластике, фотопленке и иных материалах.

Конвертирование, конвертация (форматов) (format conversion) — пре­образование данных из одного формата в другой, воспринимаемый иной системой (как правило, при экспорте или импорте данных).

Координаты (coordinates) — числа, заданием которых определяется положение точки на плоскости, поверхности или в пространстве. Пря­моугольные (декартовы) К.: прямоугольные К. на плоскости — снаб­женные знаками «+» или «—» расстояния х (абсцисса) и у (ордината) этой точки от двух взаимно перпендикулярных прямых X и Y, являю­щихся координатными осями и пересекающихся в некоторой точке — начале К.; прямоугольные К. в пространстве — три числа х, у и z (аппли­ката), определяющие положение точки относительно трех взаимно перпендикулярных плоскостей. Плоскости пересекаются в начале К. и по координатным осям X, У и Z. Полярные К.: полярные К. на плоскости (на поверхности) — два числа: полярное расстояние точки от фиксирован­ного начала и полярный угол между выбранной полярной осью и на­правлением на точку. В качестве полярной оси на плоскости часто при­нимают направление, параллельное оси абсцисс, а на эллипсоиде — северное направление меридиана. В первом случае полярным углом будет дирекционный угол, во втором — азимут. В пространстве в качестве по­лярных К. используют радиус-вектор (расстояние от начала координат до заданной точки), вертикальный угол и азимут. Сферические К.: три числа: радиус-вектор, геоцентрические широта и долгота. Эллипсоидальные К.: три числа: геодезические широта, долгота и высота; определяют положение точки земной поверхности относительного земного эллипсо­ида. Измерениями на физической поверхности определяют астрономи­ческие широты и долготы. Различия геодезических и астрономических К. обусловлены уклонениями отвесных линий, зависят от фигуры Земли, земного эллипсоида, от его расположения в теле Земли. В мелкомасш­табном картографировании различием геодезических и астрономических широт и долгот пренебрегают и их именуют географическими К. — на­званием, исторически сложившимся по отношению к шарообразной и однородной по строению Земле. Часто ошибочно геодезические К. на­зывают географическими. К. с началом на земной поверхности или в околоземном пространстве называют топоцентрическими К., с началом в центре масс — геоцентрическими К., около центра масс Земли — квазигеоцентрическими К. Различают: К. экваториальные, когда одной из координатных плоскостей является плоскость экватора, К. горизонтальные, когда координатной плоскостью служит плоскость горизонта. На эллипсоиде, шаре и на картах применяют криволинейные К.

Контур — см. Полигон.

Коридор — см. Буферная зона.

Кэш-память (Cache Memory) — память, необходимая для того, что­бы центральный процессор меньше простаивал из-за низкого быстро­действия основной памяти, расположена между процессором и основ­ной памятью. Изготавливается на микросхемах статической памяти (не требующей регенерации), значительно более быстродействующей, чем память типа DRAM. Играет роль буфера между процессором и медлен­ной динамической памятью. Кэш-память значительно дороже DRAM, поэтому ее объем, как правило, не превышает 512 Kb. Объем и быстро­действие кэш-памяти является определяющими параметрами быстродей­ствия материнской платы и/или центрального процессора для подавля­ющего большинства задач, решаемых на компьютере. Цифры впечатля­ющей разницы в быстродействии между различными видами DRAM уменьшаются в десятки раз при оценке производительности компьютера в целом из-за кэш-памяти. Для еще большего увеличения быстродей­ствия кэш-памяти она часто встраивается в собственно кристалл про­цессора и работает при этом на той же тактовой частоте, что и сам про­цессор.

Линейно-узловая модель (данных) — см. Векторная топологическая модель (данных).

Линейный объект — см. Линия.

Линейный сегмент — см. Сегмент.

Линия, линейный объект, полилиния (line, line feature, linear feature) — 1) одномерный пространственный объект, образованный последова­тельностью не менее 2 точек с известными плановыми координатами (линейными сегментами или дугами); совокупность Л. образует линей­ный слой; 2) обобщенное наименование линейных графических прими­тивов и пространственных объектов: линии (1) сегментов и дуг, границ полигона.

Макрокоманда (macro command) — одна буква или слово, которые используются для запуска набора подпрограмм, что упрощает пользова­ние программой.

Математико-картографическое моделирование (mathematical-cartographic modeling) — процесс органического комплексирования математических и картографических моделей в системе «создание-использование карт» для конструирования или анализа тематического содержания карт.

Машина фон Неймана (von Neumann machine) — логическая конст­рукция ЭВМ, состоящая из следующих основных блоков: устройство ввода/вывода информации, память компьютера и процессор, включаю­щий в себя устройство управления и арифметико-логическое устройство. Общие принципы работы машины фон Неймана: 1) принцип двоично­го кодирования (вся информация, поступающая в ЭВМ, кодируется с помощью двоичных сигналов); 2) принцип программного управления (программа состоит из набора команд, которые выполняются процессо­ром автоматически друг за другом в определенной последовательности); 3) принцип однородности памяти (программы и данные хранятся в од­ной и той же памяти. Поэтому ЭВМ не различает, что хранится в данной ячейке памяти — число, текст или команда. Над командами можно вы­полнять такие же действия, как и над данными); 4) принцип адресности (основная память структурно состоит из пронумерованных ячеек; про­цессору в произвольный момент времени доступна любая ячейка). Прак­тически все ЭВМ, которыми мы сейчас пользуемся, работают на ука­занных принципах.

Машинная графика — см. Компьютерная графика.

Метаданные (metadata) — данные о данных: каталоги, справочники, реестры, инвентории, базы М. и иные формы описания (метасопровож-дения) наборов цифровых и аналоговых данных, содержащие сведения об их составе, содержании, статусе (актуальности и обновляемости), происхождении (способах и условиях получения), местонахождении, качестве (полноте, непротиворечивости, достоверности), форматах и формах представления, условиях доступа, приобретения и использова­ния, авторских, имущественных и смежных с ними правах на данные и об их иных датометрических характеристиках.

Метка (label) — 1) дескриптивная информация, присвоенная про­странственному объекту слоя и хранящаяся в базе данных в качестве его атрибута (в отличие от аннотации, относящейся к графическому объек­ту и не связанной с атрибутивной базой данных); 2) внутренняя точка полигона, служащая для его связи с атрибутами базы данных через иден­тификатор; 3) в языках программирования: языковая конструкция, ус­танавливающая имя оператору и включающая идентификатор.

Микропроцессор (CPU, Central Processor Unit — ЦПУ, или цент­ральное процессорное устройство) — важнейший компонент любого пер­сонального компьютера, его «мозг», который управляет работой компь­ютера и выполняет большую часть обработки информации. Микропро­цессор представляет собой сверхбольшую интегральную схему, степень интеграции которой определяется размером кристалла и количеством реализованных в нем транзисторов. Выполняемые микропроцессором команды предусматривают, как правило, арифметические действия, логические операции, передачу управления (условную и безусловную) и перемещение данных (между регистрами, оперативной памятью и пор­тами ввода/вывода). С внешними устройствами микропроцессор может общаться благодаря своим шинам адреса, данных и управления, выве­денным на специальные контакты корпуса микросхемы. Разрядность внут­ренних регистров микропроцессора может не совпадать с количеством внешних выводов для линий данных, например, микропроцессор с 32-разрядными регистрами может иметь только 16 внешних линий данных. Модель пространственных данных, представление (пространственных) данных (spatial data representation, (geo)spatial data model) — логические правила для формализованного цифрового описания объектов реально­сти (местности) как пространственных объектов; наиболее универсаль­ные и употребительные из них: векторная модель (данных), включая век­торную топологическую модель и модель «спагетти», растровая модель (дан­ных), регулярно-ячеистая модель (данных) и квадротомическая модель (дан­ных). Машинные реализации М.п.д. называют форматами пространствен­ных данных. Существуют способы и технологии перехода от одних М.п.д. к другим (например, растрово-векторное преобразование, векторно-рас-тровое преобразование).

Модель «спагетти», векторная нетопологическая модель (данных), векторная нетопологическое представление (данных) (spaghetti model) — разновидность векторной модели (данных) для представления линейных и полигональных пространственных объектов с описанием их геометрии (но не топологии) в виде набора дуг или совокупности сегментов.

Модель TIN (TINmodel) — одна из моделей (пространственных) дан­ных, используемая при конструировании цифровой модели рельефа, пред­ставляя его набором высотных отметок в узлах сети неравносторонних треугольников, соответствующей триангуляции Делоне, и заменяя его многогранной поверхностью.

Мультимедиа (multimedia) — компьютерная система и технология, обеспечивающая возможность создания, хранения и высококачественно­го воспроизведения разнородной информации, включая текст, звук и неподвижные и движущиеся изображения (анимацию), и ее совместного использования. Обязательными составными частями минимального ком­плекта мультимедийной системы на базе ПК является дисковод CD-ROM, звуковая карта (плата) для воспроизведения и синтеза звука и акустичес­кая стереофоническая система, которые могут быть дополнены аппарату­рой для записи и воспроизведения видеоизображений и др. устройствами. Функции М. могут быть встроены в программные средства ГИС, исполь­зоваться в качестве элемента содержания электронных атласов.

Нейрон искусственный (технический, формальный) (neuron) — это вычислительный элемент, который вычисляет взвешенную сумму вход­ных сигналов, а затем рассчитывает значение передаточной функции и подает ее на другие нейроны или на выход сети нейронов.

Нейронная сеть, нейросеть — взаимодействующая совокупность не­рвных клеток — нейронов (естественная), либо моделирующих их поведение компонентов (искусственная) с выделенными связями между ними. Нейронная сеть обладает свойствами автоматического выбора конфигу­рации активных компонентов в процессе самообучения, который осу­ществляется путем постепенного изменения значений весовых коэффи­циентов компонентов сети, для уменьшения ошибки в выдаваемом се­тью сигнале. Искусственная нейронная сеть представляет собой систему, состоящую из многих простых вычислительных элементов, работающих параллельно, функция которых определяется структурой сети, силой вза­имных связей, а вычисления производятся в самих элементах или узлах сети. Вычислительными элементами могут служить микропроцессорные или аналоговые устройства. Под нейронными сетями (или нейросетевы-ми методами) также иногда понимают класс алгоритмов (программ), обеспечивающих решение задач, примерно так, как это делает мозг че­ловека. Это обстоятельство обеспечивает им широкое применение в со­здании систем искусственного интеллекта.

Нечеткая логика (fuzzy logic) — расширение Булевой логики, которое позволяет определять промежуточные значения между стандартными двоичными оценками Да/Нет, Истина/Ложь, Черное/Белое и т.д. Поня­тия «довольно теплый» или «довольно холодный» могут быть сформули­рованы математически точно и обработаны компьютерами. Нечеткая ло­гика позволяет применить человеко-подобное мышление в программи­ровании компьютера. Применяется в создании систем искусственного интеллекта.

Область — см. Полигон. Обновление (данных) — см. Актуализация (данных).

Оверлей (overlay) — 1) операция наложения друг на друга двух или более слоев, в результате которой образуется графическая композиция исходных слоев (графический О.) или один производный слой, содер­жащий геометрическую композицию пространственных объектов исход­ных слоев, топологию этой композиции и атрибуты, арифметически или логически производные от значений атрибутов исходных объектов в топологическом О; 2) группа аналитических операций, связанная или обслуживающая операцию О. в предыдущем смысле; к ним относятся операции О. одно- и разнотипных слоев и решение связанных с ним задач определения принадлежности точки или линии полигону, наложе­ния двух полигональных слоев, уничтожение границ одноименных клас­сов полигонального слоя с порождением нового слоя; 3) синоним слоя (в англоязычной терминологии).

Ортотрансформирование, орторектификация (orthorectification, orthotransformation, orthofototransformation) — устранение на изображе­нии геометрических искажений, вызванных рельефом, для создания ортофотоснимков, ортофотокарт, ортофотопланов и др. ортотрансформи-рованных (орторектифицированных) изображений и продуктов.

Периферийные устройства, внешние устройства, периферийное оборудование, «периферия» (peripherals, peripheral devices, peripheral equipment, peripheral unit) — часть аппаратного обеспечения, конструктивно отделенная от основного блока компьютера; комплекс устройств для внешней обработки данных, обеспечивающий их подготовку, ввод, хра­нение, управление, защиту, вывод и передачу на расстояние по каналам связи. К П.у. ввода принадлежат дигитайзеры, сканеры и т. п. В группу уст­ройств вывода входят графопостроители, принтеры, мониторы и т.п. П. у. ввода и вывода образуют группу графических П.у. К средствам хранения (накопления) и архивирования принадлежат внешние дисководы, стрим­меры (стримеры) и т.п. Сюда относят также источники бесперебойного питания, модемы и т.п.

ПЗ-90 (PZ-90) — параметры Земли 1990 г. — мировая геодезическая система; в 1995 г. объявлена геодезической основой российской спутни­ковой системы позиционирования ГЛОНАСС. С 2002 г. эта система офици­ально используется в России для целей навигации и обороны.

Пиксел, пэл, пиксель (pixel, pel) — сокращение от англ. «picture element» («элемент изображения») — элемент изображения, наимень­шая из его составляющих, получаемая в результате дискретизации изоб­ражения (разбиения на далее неделимые элементы — дикреты, ячейки или точки растра). В ТИС: 2-мерный пространственный объект, далее неделимый элемент координатной плоскости, используемый в растро­вой модели (данных).

Пиксель — см. Пиксел.

Плоттер — см. Графопостроитель.

Поверхность, рельеф (surface, relief) — 2-мерный пространственный объект, определяемый не только плановыми координатами, но и аппли­катой Z как одним из атрибутов образующих ее объектов, т.е. тройкой (триплетом) координат; оболочка тела {см. цифровая модель рельефа).

Полигон, область, многоугольник (в вычислительной геометрии и ком­пьютерной графике), полигональный объект, контур, контурный объект (polygon, area, area feature, region, face) — 2-мерный (площадной) про­странственный объект, внутренняя область, ограниченная замкнутой последовательностью дуг в векторной топологической модели (данных) или сегментов в модели «спагетти» и идентифицируемая внутренней точкой (меткой) и ассоциированными с нею атрибутами. Совокупность П. об­разует полигональный слой.

Полигон Тиссена, полигон Дирихле, полигон (диаграмма) Вороно­го, ячейка Вигнера-Зейтца, многоугольник близости (Thiessen polygons, Voronoi polygons, Voronoi diagrams, Dirichlet tessellation, proximity polygons, proximal polygons) — полигональная область (локус), образу­емая на заданном множестве точек таким образом, что расстояние от любой точки области до данной точки меньше, чем для любой другой точки множества. Границы П.Т. являются отрезками перпендикуляров, восстановленных к серединам сторон треугольников в триангуляции Делоне, которая может быть построена относительно того же точечного множества.

Полигональный объект — см. Полигон.

Полилиния — см. Линия.

Представление (пространственных) данных — см. Модель простран­ственных данных.

Программное обеспечение, математическое обеспечение, программные средства (software) — совокупность программ системы обработки ин­формации и программных документов, необходимых при эксплуатации этих программ. Вместе с аппаратным обеспечением образует аппаратно-программное обеспечение. П.о. ГИС поддерживает тот или иной набор фун­кциональных возможностей ГИС.

Проекции — см. Картографические проекции.

Прокрутка (изображения) (scrolling) — вертикальное или горизон­тальное перемещение текста или изображения в окне видеоэкрана для просмотра данных за его пределами.

Пространственное разрешение — см. Разрешение.

Пространственное моделирование — см. Геомоделирование.

Пространственные данные, географические данные, геоданные, гео­пространственные данные (spatial data, geographic(al) data, geospatial data, georeferenced data) — 1) цифровые данные о пространственных объек­тах, включающие сведения об их местоположении и свойствах, про­странственных и непространственных атрибутах. Обычно состоят из двух взаимосвязанных частей: позиционных данных и непозиционных дан­ных; иначе говоря — описания пространственного положения и темати­ческого содержания данных, тополого-геометрических и атрибутивных данных. В векторных топологических моделях (данных) полное описание П.д. складывается из взаимосвязанных описаний топологии, геометрии и атрибутики объектов. П.д. вместе с их семантическим окружением со­ставляют основу информационного обеспечения ГИС; 2) любые простран­ственно-координированные данные, включающие не только данные в первом значении (существующие, созданные и обрабатываемые в среде ГИС), но и цифровые изображения, цифровые карты, каталоги коорди­нат пунктов опорной геодезической сети и др. данные, принадлежащие предметной области и технологиям геоматики.

Пространственный анализ, геоанализ (spatial analysis) — группа фун­кций, обеспечивающих анализ размещения, связей и иных простран­ственных отношений пространственных объектов, включая анализ зон видимости/невидимости, анализ соседства, анализ сетей, создание и об­работку цифровых моделей рельефа, П.а. объектов в пределах буферных зон и др.

Пространственный запрос (spatial query) — задание (запрос) на поиск пространственных объектов в базе данных по условиям, содержащим про­странственные операторы, такие, как: касается, находится внутри, не пересекается (не имеет общих точек), находится на расстоянии и др. Простейшие пространственные операторы: попадает в круг заданного радиуса, попадает в прямоугольник с заданными координатами вершин.

Пространственный объект, географический объект, геообъект (feature, spatial feature, geographic(al) feature, object) — цифровое представление объекта реальности, иначе — цифровая модель объекта местности, содер­жащая его местоуказание и набор свойств, характеристик, атрибутов (позиционных и непозиционных пространственных данных соответствен­но) или сам этот объект. Выделяют четыре основных типа П.о.: 0-мер­ные точечные (точки), 1-мерные линейные (линии), 2-мерные площад­ные (полигональные, контурные) (полигоны) и 2-мерные поверхности (рельефы), 2-мерные ячейки регулярных сетей и 2-мерные пикселы рас­тра, а также 3-мерные тела. Полный набор однотипных объектов одного класса в пределах данной территории образует слой. Множество простых (индивидуализированных) П.о. может быть объединено в составной (ком­позитный) или множественный П.о.

Процессоры-клоны — микропроцессоры, которые программно и ап-паратно совместимы с продукцией образцом, например процессорами фирмы Intel. Производством клонов процессоров семейства х86 в раз­личное время занимались компании AMD, Chips&Technologies, Cyrix (ныне подразделение National Semiconductor), IBM, IDT, IIT, NexGen, SGS Thomson, Texas Instruments, ULSI, UMC, а также отечественная радиоэлектронная промышленность. Точное воспроизведение процессо­ров Intel невозможно из-за патентных ограничений и запрещено закона­ми об авторском праве, поэтому все процессоры-клоны в той или иной степени аппаратно и программно реализуют некую модель процессора Intel в том виде, в котором его представляют разработчики клона.

В настоящее время клоны в чистом виде встречаются редко. Некото­рые процессоры компаний-конкурентов Intel реализуют функции, кото­рых нет в процессорах Intel. Например, в процессорах AMD набор инст­рукций 3DNow! реализован весной 1998 г., a Intel ввела аналогичный набор команд KNI лишь в начале 1999 г. Процессоры фирм AMD, Cyrix (National Semiconductor) и IDT в настоящее время правильнее называть не клонами, а аналогами соответствующих процессоров Intel.

Пэл — см. Пиксел.

Разрешение, разрешающая способность, пространственное разреше­ние (resolution, spatial resolution) — способность измерительной систе­мы (устройства съема данных — сенсора, приемника или устройства ото­бражения) обеспечивать различение деталей объекта или его изображе­ния и мера, используемая для оценки Р. как размера наименьшего из различаемых объектов (элементов Р.) и выражающаяся в числе точек на дюйм, DPI (например, для матричных или лазерных принтеров), в чис­ле линий на дюйм (LPI), см или мм (для материалов дистанционного зондирования, устройств построчного сканирования изображений), в числе строк и столбцов растра видеоэкрана, в угловом или линейном размере пиксела, в размере наименьшего из различаемых объектов на местности (в м, км). В дистанционном зондировании, кроме пространственного Р., которое зависит от освещенности снимаемых объектов, их яркости, спек­тральных характеристик и технических параметров съемки, различают температурное, угловое, спектральное Р. (палитра и количество оттен­ков), радиометрическое Р. (число градаций яркости, фиксируемых сис­темой), временное Р. (минимальный промежуток времени, через кото­рый возможно повторное проведение съемки).

Растеризация — см. Векторно-растровое преобразование.

Растр (raster) — 1) оптическая решетка с прозрачными и непрозрач­ными элементами (линиями с определенной частотой, называемой ли-неатурой Р.), используемая при полиграфическом воспроизведении по­лутоновых изображений; 2) семейство горизонтальных параллельных линий, образующих изображение на электронно-лучевой трубке мони­тора или кинескопа телевизионного устройства; 3) решетка, как прави­ло, прямоугольная, разбивающая изображение или координатную плос­кость на элементы прямоугольной матрицы — пикселы, образующие ос­нову растрового представления изображений или растровой модели (дан­ных) в ГИС.

Растровая модель (данных), растровое представление (данных) (raster data structure, tessellation data structure, grid data structure) — цифровое представление пространственных объектов в виде совокупности элемен­тов растра (пикселов) с присвоенными им значениями класса объекта в отличие от формально идентичной регулярно-ячеистой модели (данных) как совокупности ячеек регулярной сети (элементов разбиения земной поверхности). Р.м. предполагает позиционирование объектов указанием их положения в соответствующей растру прямоугольной матрице едино­образно для всех типов пространственных объектов (точек, линий, по­лигонов и поверхностей); в машинной реализации Р.м. соответствует ра­стровый формат пространственных данных.

Растрово-векторное преобразование, векторизация (vectorization, raster to vector conversion) — автоматическое или полуавтоматическое преоб­разование (конвертирование) растровой модели (данных) в векторную модель (данных). Р.-в.п. поддерживается специализированными програм­мными средствами — векторизаторами.

Растровое представление (данных) — см. Растровая модель (данных).

Регрессия (regression) — зависимость среднего значения какой-либо величины от другой величины или от нескольких величин. Задачей рег­рессии является построение приближения выборки данных (xi,yi) неко­торой непрерывной функцией f(x), определенным образом минимизи­рующей совокупность ошибок в узлах f(xi) – (yi). Регрессия сводится к под­бору неизвестных коэффициентов, определяющих некоторую определен­ную аналитическую зависимость f(x). В силу производимого действия, большинство задач регрессии являются частным случаем более общей проблемы сглаживания данных. Как правило, регрессия очень эффек­тивна, когда заранее известен (или, по крайней мере, хорошо угадыва­ется) закон распределения данных (хi,.уi). Вид функции f(x) определяет тип регрессии — линейная, нелинейная, многопараметрическая.

Регулярная сеть, «грид» (grid, regular grid, tessellation) — 1) решет­ка, используемая для разбиения земной поверхности (но не изображе­ния) на ячейки в регулярно-ячеистой модели (данных) аналогично растру в растровой модели (данных); 2) необщепризнанный синоним растра (см. ячейка).

Регулярная ячейка — см. Ячейка.

Регулярно-ячеистая модель (данных), регулярно-ячеистое представ­ление (данных), матричная модель (данных) (cellular data model, tessellation) — цифровое представление пространственных объектов в виде совокупности ячеек регулярной сети с присвоенными им значениями класса объекта в отличие от совокупности элементов растра (пикселов) в растровой модели (данных).

Регулярно-ячеистое представление (данных) — см. Регулярно-ячеис­тая модель (данных).

САПР — см. Система автоматизированного проектирования.

Сводка (edgematching, edge matching, edgematch, edgejoin) — согла­сование линейных элементов (линейных объектов и границ полигонов) на двух смежных листах карты (слоя) по линии их стыка, сопровождающе­еся их соединением (графически, геометрически и/или топологически) и корректурой возможных рассогласований и завершающееся их объеди­нением (физически или логически) в одно целое (сшивкой соседних ли­стов).

Сегмент, линейный сегмент, отрезок (line segment, segment, chord) — 1) отрезок прямой линии, соединяющий две точки с известными коор­динатами: промежуточные точки или узлы; 2) элемент дуги в векторных моделях (данных); 3) в компьютерной графике: набор графических прими­тивов и их атрибутов в некоторых системах (GKS).

Сенсорный планшет, сенсорная панель (touchpad) — панель, чувстви­тельная к касанию, — специальная панель, размером приблизительно 6x6 см, заменяющая мышь. Панель отслеживает как перемещение паль­ца, так и нажатием им (щелчок). Применяется в мобильных компьюте­рах и встраивается в некоторые модели клавиатур.

Сервер (Server) — компьютер (или установленная на нем програм­ма), предоставляющий клиенту доступ к совместному использованию собственных ресурсов в сети. Компьютер (или установленная на нем про­грамма), который обеспечивает доступ к ресурсам Веб-сайта, называет­ся Веб-сервером.

Сетевой анализ — см. Анализ сетей.

Сетевой компьютер, или NC (Net Computer) — это компонент архи­тектуры клиент-сервер, имеющий минимальное программное обеспече­ние и предназначенный для работы в сети, отсюда второе название сете­вого компьютера — тонкий клиент (thin client).

Система автоматизированного проектирования, САПР (computer-aided design, CAD) — комплекс программных, технических, информацион­ных, технологических и др. средств, а также персонала системы, пред­назначенный для автоматизации процессов проектирования, в том чис­ле подготовки проектно-конструкторской документации различных тех­нических объектов (деталей, узлов, механизмов, приборов, программ, систем и т. п.). Программные средства САПР используются для создания цифровых карт.

Система управления базами данных, СУБД (data base management system, DBMS) — комплекс программ и языковых средств, предназначенных для создания, ведения и использования баз данных. Средствами СУБД поддерживаются различные операции с данными, включая ввод, хране­ние, манипулирование, обработку запросов, поиск, выборку, сортиров­ку, обновление, сохранение целостности и защиту данных от несанкци­онированного доступа или потери.

СК-95 — Система координат 1995 г. — референцная геодезическая система, которая введена в России с июля 2002 г., вместо действовав­шей ранее системы координат 1942 г.

Сканер, сканирующее устройство (scanner) — 1) устройство анало­го-цифрового преобразования изображения для его автоматизированного ввода в компьютер в растровом формате с высоким разрешением (обычно 300 — 600 dpi и более) путем сканирования; 2) устройство, раз­мещаемое на аэро- или космических (летательных) аппаратах для дис­танционных съемок, выполняющее ее путем построчного сканирова­ния объекта съемки с региртрацией собственного или отраженного из­лучения.

Сканирование (scanning) — аналого-цифровое преобразование изоб­ражения в цифровую растровую форму с помощью сканера (1); один из способов или этапов цифрования графических и картографических ис­точников для их векторного представления, предваряющий процесс растрово-векторного преобразования (векторизации). Часто рассматривается как альтернатива цифрованию с помощью дигитайзеров (2) с ручным обводом.

Сканирующее устройство — см. Сканер.

Скрипт (Script) — небольшая программа-сценарий, написанная на каком-либо языке программирования. Различают скрипты клиентской и серверной стороны. Скрипты клиентской стороны используются для улуч­шения интерактивности Веб-страницы, в частности для создания пользо­вательского интерфейса Веб-картографирования. Серверные скрипты управляют серверными программами и используются для динамической подготовки информации и формирования выходного HTML-файла. Так, например, скрипт, управляющий картографическим интернет-сервером, как правило, содержит закодированное описание того картографическо­го изображения, которое сервер должен сформировать и передать на кли­ентский компьютер вместе с выходным HTML-файлом.

Скроллинг — см. Прокрутка (изображения).

Слой, «покрытие» (layer, theme, coverage, overlay) — совокупность однотипных (одной мерности) пространственных объектов, относящих­ся к одной теме (классу объектов) в пределах некоторой территории и в системе координат, общих для набора С. По типу объектов различают точечные, линейные, полигональные С. и т. п.

Спутниковые системы позиционирования, ССП — см. Глобальные си­стемы позиционирования.

ССП — см. Спутниковые системы позиционирования.

СУБД — см. Система управления базами данных.

Сшивка (mapjoin, mosaicking) — автоматическое объединение вектор­ных цифровых записей двух отдельных смежных (листов) цифровых карт или слоев ГИС, а также монтаж отдельных цифровых снимков или иных цифровых изображений в растровом формате в единую карту, изображе­ние, слой; в операцию объединения входит (или предшествует ему) опе­рация сводки. Операция, обратная С, носит название фрагментирования.

Тело (body, solid object, solid body) — 3-мерный (объемный) про­странственный объект, описываемый тройкой (триплетом) координат, включая аппликату Z, и ограниченный поверхностями. Растровые трех­мерные представления Т. основаны на конструкциях, известных под наи­менованием «вокселов» (объемных пикселов), векторные — на трехмер­ных расширениях модели TIN.

Топологизация (topologization) — автоматическая или интерактивная процедура построения топологии (2) при преобразовании векторных не­топологических моделей (данных) в векторные топологические модели (дан­ных); может входить в состав операций векторизации.

Топология (topology, analysis situs) — 1) ветвь геометрии, изучающая те свойства фигур, которые опираются на понятие бесконечной близос­ти; 2) в ГИС: топологические свойства пространственных объектов (раз­мерность, замкнутость, связность и т.п.) и топологические отношения между ними (совпадение, пересечение, касание, нахождение внутри или вне и т.п.), часть которых используется в векторных топологических мо­делях (данных), в отличие от геометрии (2), служащей для описания их чисто геометрических свойств (положения в пространстве).

Точечный объект — см. Точка.

Точка, точечный объект (point, point feature) — 0-мерный простран­ственный объект, характеризуемый плановыми координатами и ассоци­ированными с ними атрибутами; совокупность точечных объектов об­разует точечный слой.

Трансформация проекций (projection