
- •1 Общее представление о географических информационных системах
- •1. Общая характеристика гис движения
- •1. Общая характеристика гис движения
- •2. Определение гис
- •3. Общая характеристика компонентов гис
- •4. Обшая характеристика отличительных функций гис
- •5. Пространственные запросы в гис
- •6. Гис как пересечение наук
- •7. Историческая справка
- •5 Географические объекты и географические данные
- •1. Географические объекты
- •1.1 Определение географических объектов
- •1.2 Способы локализации географических объектов
- •1.3 Виды географических объектов
- •2. Понятия «информация» и «данные»
- •2.1 Информация
- •2.2 Понятия "информация" и "данные"
- •2.3 Географические данные, информация о географическом объекте
- •6 Векторные модели географических объектов
- •1. Базовые понятия картографического представления информации
- •2. Векторное нетопологическое представление пространственных объектов
- •2.1. Векторные модели единичных пространственных объектов
- •2.2. Векторные модели множества пространственных объектов
- •3.Векторное топологическое представление пространственных объектов
- •3.1. Пространственные отношения
- •3.2. Понятие «граф»
- •3.3. Понятие «топология»
- •3.4. Топологическое представление области
- •3.5. Топологическое представление смежности
- •3.6. Топологическое представление связности
- •6.2. Таблицы атрибутов
- •6.3. Связь пространственных и атрибутивных данных
- •7. Растровые модели географических объектов
- •7.1. Концепция растровых моделей географических объектов
- •7.1.1. Определение и виды растровых моделей
- •7.1.2. Источники растровых данных
- •7.1.3. Матрица ячеек
- •7.1.4. Представление географических объектов
- •7.2. Характеристики растровых моделей
- •1. Разрешение
- •2. Геометрия растров
- •3. Координаты ячеек
- •4. Значение ячеек растра
- •5. Цветовые модели
- •6. Таблица атрибутов растра
- •7. Зонирование
- •8. Хранение растровых данных
- •9. Методы сжатия растровых данных
- •10. Форматы растровых данных
- •8 Tin модели географический объектов
- •1. Определение поверхности. Растровое представление поверхности
- •2. Определение tin
- •3. Свойства tin
- •4. Геометрия tin
- •5. Триангуляция Делоне
- •6. Топология в tin
- •7. Создание tin
- •8. Визуализация поверхности
- •8.1. Затенение граней
- •8.2. Диапазоны высот
- •3 Характеристика: хранение пространственных данных
- •10 Геореференция пространственных данных
- •1. Сферы и сфероиды
- •2. Даты
- •3.1. Географические системы координат
- •3.2. Проецированные системы координат
- •4. Картографические проекции
- •4.1. Что представляет собой картографическая проекция?
- •4.2. Классификация проекций по типу искажений
- •4.3. Классификация проекций по типу развертывающихся поверхностей
- •5. Географические преобразования
- •5.1. Методы географических преобразований (Метод с тремя параметрами, Метод с семью параметрами)
- •11 Геореляционная модель данных
- •1. Сущность реляционной модели данных
- •2. Сущность геореля ционной моде ли данных
- •3.1. Набор данных «Тема»
- •3.2. Модель данных "Шейпфайл"
- •3.3. Модель данных "Покрытие"
- •4. Преимущес тв а и недостатки геореля ционной м одели данных.
- •12.Объектно-ориентированная модель данных
- •3 . Общая характеристика модели данных "База геоданных"
- •4. Элементы бгд
- •4.1. Таблицы. Расширения таблиц
- •4.2. Классы пространственных объектов. Расширения классов пространственных о бъектов.
- •4.3. Наборы растровых данных. Расширения растров.
- •13 Пространственный анализ векторных моделей
- •1.Алгоритмы вычислительной геометрии
- •1.1. Пересечение линий
- •1.2. Определение площади полигона
- •1.3. Определение принадлежности точки к полигону
- •1.4. Определение центральной, репрезентативной точки полигона
- •2. Базовые группы операций пространственного анализа векторных моделей
- •3. Топологическое наложение векторных моделей
- •3.1. Концепция топологическое наложение карт
- •3.2. Булева алгебра в топологическом наложении
- •3.3. Классификация векторных оверлейных операций
- •3.4. Алгоритмы векторных оверлейных операций (Обработка "точка в полигоне")
- •3.5. Типы оверлейных операций (Объединение, Пересечение, Включение, Исключение)
- •4. Генерирование буферов
- •4.1.Определение и назначение буферов
- •4.2. Буферизация точечных пространственных объектов
- •4.3. Буферизация линейных пространственных объектов
- •4.4. Буферизация полигональных пространственных объектов
- •5. Этапы пространственного анализа
- •14. Пространственный анализ растровых моделей
- •1. Типы цифровых данных
- •2. Пространственная перевыборка: Метод ближайшего соседа, Метод билинейной интерполяции, Метод кубической интерполяции
- •3. Мозаичный монтаж
- •4. Реклассификация
- •5. Операции окрестности. Статистический анализ окрестности
4. Значение ячеек растра
Каждая ячейка растра описывается тремя параметрами:
1) номер C колонки (Column),
2) номер R ряда (Row),
3) значение V ячейки (Value).
Эти параметры образуют позиционную и содержательную часть. Позиционная часть представляется номером строки и номером столбца. Содержательная часть представляется смысловым кодом - значением, с которым может быть связан неограниченный набор атрибутов. Значение – это элемент информации, хранящийся в ячейке растра. Как правило, каждая ячейка растра или сетки (грида) должна иметь лишь одно значение. Ячейкой фиксируется элементарный объект поверхности однородного (гомогенного) свойства. В случае, когда граница двух типов покрытий может проходить через часть элемента растра, значение ячейки может быть определено как:
среднее для всех значений в ячейке,
преобладающее значение из всех значений в ячейке,
значение в центре ячейки,
значение в угле ячейки.
5. Цветовые модели
В качестве примера рассмотрим кодирование цветового пространства.
Значения пространственных ячеек растров, определенных по аэрокосмическим снимкам, – это цветовые характеристики растра. Они несут богатую цветовую информативность. Цвета пространственных ячеек растров могут быть представлены в цифровом виде посредством определенной системы представления цветов. Цветовое пространство непрерывно. Любой цвет может быть получен в результате синтеза трех исходных базовых цветов.
Первичными базовыми цветами являются:
красный (R - Red);
зеленый (G - Green);
синий (B - Blue);
вторичными базовыми цветами являются:
голубой (C - Cyan);
пурпурный (M - Magenta);
желтый (Y - Yellow);
Для цифрового представления цветов используют интенсивность каждого цвета, которая может принимать 256 дискретных значений (256 = 28) от 0 до 255. На основании интенсивности базовых цветов, созданы системы представления цветов:
модель RGB, по которой интенсивность каждого цвета определяется по формуле:
с*C = r*R + g*G + b*B , (2.4.14)
где r,g,b – интенсивность цветов Red (R), Green (G), Blue (B) соответственно;
модель C,M,Y, по которой интенсивность каждого цвета определяется по формуле:
а*A = c*C + m*M + y*Y , (2.4.15)
где c,m,y – интенсивность цветов Cyan (С), Magenta (M), Yellow (Y) соответственно.
модели CMYK (+ blacK), HSB, Grayscall и др.
Количество цветов модели равно
256 * 256 * 256 = 16,7 млн.
Чем меньше интенсивность, тем темнее цвет. В модели RGB интенсивность всех 3 каналов равная 0 образует черный цвет
с*C = о*R + о*G + о*B, (2.4.16)
а интенсивность всех 3 каналов равная 255 образует белый цвет
с*C = 256*R + 256*G + 256*B. (2.4.17)
В модели RGB, например, рекреациям можно присвоить следующую интенсивность 3 каналов
с*C = 211*R + 252*G + 190*B. (2.4.18)
Таким образом, каждый цвет можно представить в цифровом виде в выбранной цветовой системе.