Преимущества и недостатки векторной и растровой моделей данных.

Приведем краткие списки преимуществ и недостатков каждой модели.

Достоинства векторной модели данных:

• хорошее качество представления линейных и площадных объектов сложной геометрии

• компактность представления объектов

• возможность генерализации геометрии объектов при выводе в различных масштабах

• простота изменения картографической проекции представления данных

Недостатки векторной модели данных:

• сложность самой модели (особенно при использовании топологии), трудности при создании и интерпретации данных

• сложность выполнения аналитических операций

Достоинства растровой модели данных:

• простота как самой модели, так и ее создания, выполнения аналитических операций и интерпретации результатов

• возможность выполнения ряда аналитических операций, невозможных в векторной модели (в первую очередь операций, основанных на дистанционном преобразовании)

• возможность прямого ввода изображений и данных дистанционного зондирования

Недостатки растровой модели данных:

• большой объем данных, зависящий от параметров растра, а не от сложности самой представляемой информации

• трудность с представлением как объектов, так и пространственных отношений между ними, в первую очередь топологических (связность объектов, соседство, и так далее).

• Сложность любых преобразований геометрии, например изменения проекции

Взаимное преобразование растрового и векторного представлений.

Задача преобразования представления пространственной информации из одной модели в другую возникает как при вводе пространственной информации в геоинформационные системы, так и при ее аналитической обработке.

Если раньше геоинформационные системы создавались с использованием только одной модели, то в настоящее время большинство из них способно хранить пространственную информацию как в векторном, так и в растровом виде, что требует их взаимного преобразования, как и импорт пространственной информации, созданной в других геоинформационных системах.

При этом, особенно при переводе информации из векторного представления в растровое, возникает ряд принципиальных проблем, связанных в первую очередь с ограниченной размером ячеек растра точность представления информации в растровой модели.

Кроме искажения геометрических характеристик объектов, при этом может происходить и искажение информации более высокого порядка, в первую очередь топологической.

Масштаб, непрерывность и дискретность размерность, форма.

Мы начнем анализ свойств пространственных данных с двух связанных между собой понятий – масштаба объекта и его пространственной идентификации и отделения от других явлений и объектов. Поскольку мы рассматриваем все свойства с точки зрения геоинформационных технологий, то мы не будем останавливаться на традиционно географических аспектах диалектики непрерывности и дискретности географического пространства. Нас интересует в первую очередь отображение реального мира на некоторую модель данных, содержащую ограниченное число средств (модельных объектов) для моделирования объектов и явлений реального мира.

Поскольку все модельные объекты имеют четко выраженные геометрические характеристики, то мы вынуждены и в реальном мире проводить границы между объектами. Если для техногенных объектов такое проведение границ обычно не вызывает затруднений (такие объекты, как здания, поля, дороги и т.д. имеют достаточно четкие естественные границы), то для природных объектов границы могут быть как явно выраженными (например, береговая линия рек), так и достаточно размытыми (например, границы заросшего лесом болота или граница природно-климатической или высотной зональности растительных сообществ). Проведение границ в этом случае является достаточно произвольным и зависящим от лица, принимающего решение. Это вызвано в первую очередь тем, что для природных систем зачастую отсутствуют четкие численные значения, позволяющие провести границу, либо граница определяется большим набором таких значений, имеющих достаточно большую временную и пространственную изменчивость.

Другим фактором, влияющим на проведение границ и выделение объектов, является их масштаб. Под масштабом мы в данном случае понимает соотношение характерного размера объекта и того основного масштаба, в котором вводится информация в геоинформационную систему.

Над связью понятия масштаба и геоинформационных технологий следует остановиться несколько подробнее. Зачастую у неподготовленных пользователей геоинформационных систем создается впечатление, что поскольку информация об объектах хранится в компьютере, то она может быть представлена в любом масштабе. С точки зрения на масштаб как на отношение линейных размеров на карте и в реальном мире это действительно так – информацию можно представить в любом масштабе. Однако понятие масштаба связано еще и с понятием генерализации информации, и с понятием картографической нагрузки. Если масштаб вывода информации будет слишком мелким по отношению к масштабу введенной информации, то полученная карта будет перегружена незначительными деталями, которые скрывают общую картину (за деревьями не видно леса). Если же масштаб вывода будет слишком крупным, то полученная карта будет почти пустой. Но самое главное, что масштаб введенной информации должен соответствовать масштабу, в котором предполагается представлять и использовать результаты геоинформационного анализа. В этом случае, при несоответствии масштабов, мы будем иметь не просто перегруженную или недогруженную результирующую карту, а карту с принципиально неверными результатами. Например, при использовании генерализованного рельефа для анализа эрозионных процессов мы получим неверное представление о величине уклонов и форме склонов, и, как следствие, неверные расчеты всех морфометрических характеристик рельефа.

Поскольку для решения многих природных задач решающую роль не столько координаты, сколько описанные выше характеристики, мы должны рассмотреть возможные способы их формализации в различных моделях данных.

Наконец, принятие решения о дискретности или непрерывности некоторого явления влияет и на последующий выбор модели данных для его представления. Так, для представления непрерывных явлений традиционно используются растровые модели данных, а для представления дискретных объектов – векторные модели.

С масштабом связано еще одно свойство пространственных объектов – их размерность, точнее размерность того объекта в модели данных, который используется для представления данного реального объекта. Размерность традиционно рассматривается только для объектов, представленных в векторных моделях данных, и может быть нулем (точечные данные), единицей (линейные данные), двойкой (площадные данные) и тройкой (тела или объемы), причем если размерности ноль, один и два являются традиционными, то объекты размерности три появились в геоинформационных системах относительно недавно. Обычно для сокращения записи используются обозначения 0D для размерности точечных объектов, 1D для размерности линейных , 2D для размерности площадных объектов и 3D для размерности тел.

Влияние масштаба на размерность представления объектов очевидна – если в крупном масштабе река представляется площадным объектом с достаточно сложной структурой, то в мелком масштабе та же река представляется линейным объектом.

Говоря о размерности нужно отметить и размерность 2.5D которая используется для обозначения однозначных (функциональных) поверхностей, расположенных в трехмерном пространстве. Единственным ограничением на такую поверхность является однозначность сопоставления каждой точке на земле единственной точки на поверхности. Если говорить, например, о представлении рельефа, то такая модель не допускает наличия складок и пещер.

Наконец, одним из основных свойств отдельного объекта является его форма и размеры. Здесь решаемая задача так же определяется масштабом, использованным для ввода объектов в компьютер. Если масштаб выбран достаточно крупным, то информация о форме и размерах объекта передается в рамках соответствующей модели данных. Если же масштаб представления объекта не позволяет этого сделать, то информация должна быть представлена в виде атрибутов и сохранена в атрибутивной базе данных.

В дальнейшем мы подробнее поговорим о представлении формы и размеров в виде численных атрибутов, то же ограничимся несколькими примерами. Так, для численного выражения степени «округлости» площадного объекта можно рассмотреть отношение его периметра к корню квадратному из площади. Это отношение зависит только от формы объекта, но не от его размера, и принимает минимальное значение для окружности. Чем больше полученное значения отношения, тем дальше форма объекта от круглой (для окружности отношение равно примерно 3.545, для квадрата – 4, для прямоугольника с отношением сторон 1:2 – примерно 4.243). Использование численного выражения характеристик формы и размеров (таких, как площадь и периметр объекта) позволяют в дальнейшем осуществлять различные виды геоинформационного анализа.

Примером численного выражения формы для линейных объектов может служить некоторая мера их извилистости, такая, например, как отношение длины линии к прямолинейному расстоянию от ее начала до конца, или закон изменения длины линии от измерения к измерению при использовании циркуля, раствор которого изменяется от измерения к измерению (фрактальная размерность линии).