Аналіз об'єктів гіс за допомогою класифікації

Для того, щоб краще розуміти об'єкти і процеси навколишнього світу людина подумки класифікує і впорядковує їх. Підмінює реальні об'єкти абстракціями, ділить усе на різні категорії тощо. Якби людський мозок цього не робив, то не зміг би розумно мислити. Ми говоримо: „це стілець”, „це табурет” і при цьому не замислюємося, чому ми так вирішили. Наш розум зробив цей поділ на підсвідомому рівні та відніс побачені предмети до різних категорій. Якщо ми скажемо „це меблі”, або „сюди можна присісти”, то побачимо, що тепер вони об'єдналися в одну категорію. Щоб легше розуміти навколишній світ, людині попередньо необхідно його класифікувати й упорядковувати.

ГІС допомагає представити об'єкти навколишнього світу упорядковано а тому дозволяє і легше орієнтуватися у великих обсягах інформації.

Прагнення людей створювати класифікації давно поширюється й на аналіз природних явищ, що відбуваються на земній поверхні. Багатовікова історія картографії показує, як люди групували природні явища за фізичними ознаками (суша і вода), політичними особливостями (держави), присутністю людей (насе­лені і ненаселені). Сторіччями ці класифікації існували на картах без тео­ретичного обґрунтування методів їх організації та впливу, який вони мо­жуть мати на прийняття рішення.

Необґрунтована класифікація може не­вірно зорієнтувати тих, хто приймає рішення. Припустимо, необхідно виді­лити ділянки підтоплення. Для більшості територій це ділянки, на яких глибина залягання ґрунтових вод не перевищує 1 м. Однак, чи завжди це можна класифікувати як „підтоплення”? Деякі визнані системи класифікації ви­значать, що-так. А наскільки тривалим має бути підняття рівня ґрунто­вих вод, щоб класифікувати його як „підтоплення”? Чи можна вважати підтопленими ділянки, на яких рівні піднялись на короткий час унаслідок зрошення, дощу або паводку? А може, підтопленими можна вважати тільки ті ділянки, на яких внаслідок і постійної високої вологості ґрунту з'явилися характерні зміни рослинності?

Таким чином, можна зробити висновок, що термін „класифікація” неоднозначний, оскільки в даний час він використовується для:

 визначення теоретичних (класифікаційних) досліджень;

 як метод створення класифікаторів;

 як метод утворення і впорядкування класів при вивченні нових об’єктів і явищ;

 як технологію обробки даних;

 як метод аналізу і віднесення статистичних даних до відомих класів і підкласів;

 як метод декомпозиції складних моделей і т. ін.

4.6.1. Класифікація просторових об’єктів, явищ

Усі класифікації мають одну загальну рису: вони орієнтовані на потреби користувачів. Навіть засоби класифікації для одного набору картографічних шарів, мо­жуть істотно відрізнятись в залежності від розв’язуваних задач і питань які потрібно з'ясувати.

Найважливіше призначення класифікації – опис властивостей її класів і підкласів, видів і підвидів, об’єктів та елементів, котрий надає можливість використовувати її для ідентифікації конкретних систем, з якими зіштовхується дослідник, інженер і т. ін. Класифікація об’єктів – це процедура групування на якісному рівні, спрямована на виділення однорідних властивостей.

Класифікація дозволяє узагальнити накопичений досвід, впорядкувати поняття предметної області. Не є виключенням у цьому і геоінформатика.

Класифікація – система розподілу об’єктів (предметів, явищ, процесів, понять) по класам (групам) у відповідності з визначеною ознакою.

Під об’єктом розуміють будь-який об’єкт, процес, явище матеріальної або нематеріальної властивості.

Клас – група об’єктів які характеризується низкою спільних властивостей.

Система класифікації дозволяє згрупувати об’єкти та визначити певні класи (групи), котрі будуть характеризуватись низкою спільних властивостей. Класи поєднують об'єкти з аналогічними характеристиками (подібними значеннями), присвоюючи їм однаковий символ. Це дозволяє побачити розподіл об'єктів з подібними значеннями та побачити, які об'єкти до якого класу належать, що, у свою чергу, визначає вигляд карти. За допомогою одних і тих же самих вихідних даних, можна створювати різноманітні карти, лише змінюючи класи (критерії відбору).

Зазвичай, по закінченні класифікації отримують менше категорій, ніж мали на початку класифікації. У цьому випадку кажуть про агрегування даних. Однак, існують також методи виділення більшої кількості деталей із узагальненої полігональної інформації. Наприклад, при картографічному накладанні, можна відбити межи лісових спільнот на карті вологості ґрунтів і отримати нові більш детальні елементи: вологі соснові ліси; сухі соснові ліси; лісові болота тощо.

Класифікації можуть бути:

 простими, створеними на основі одного критерію (тип ландшафту);

 складними - на основі багатьох критеріїв (висота, кількість опадів, екологічні показники тощо).

Деякі класифікації можна створювати шляхом комбінування багатьох параметрів різних покриттів.

Класифікації підлягають не тільки дискретні об'єкти. Цілі напрямки моделювання й аналізу статистичних поверхонь, такі як побудова карт ухилів, експозиції, площ затоплення, зон видимості, буферних зон і поясів далекості, фактично є класифікацією. Ці та інші методи просторового аналізу й моделювання розглядатимуться пізніше. У даному розділі увагу приділено безпосередньо методам класифікації.

Програмне забезпечення ГІС підтримує різні методи класифікацій. Наприклад, ArcView надає п’ять методів класифікації:

- метод природних інтервалів - об’єкти поділяються на класи, серед наборів об’єктів від найменшого значення до найбільшого, а кордони класів встановлюються в місцях порівняно великих стрибків значень;

- метод квантилів - кожному класу надається однакове число об’єктів з певного набору;

- рівноплощинний метод - дозволяє класифікувати тільки полігони за інтервалами в значеннях атрибутів (що мають дійсні значення) так, щоб загальна площа полігонів у кожному класі складала приблизно одну й ту ж величину;

- метод рівних інтервалів - значення атрибутів поділяються на рівні за розмірами підгрупи (підкласи);

- метод стандартних відхилень - показують різницю значення атрибута у порівнянні з середнім значенням усіх величин, тобто знаходиться середнє значення і потім розставляються інтервали вгору і вниз у відношенні до середнього значення з визначеним кроком, поки всі значення даних не будуть занесені до свого класу.