- •Понятие Гис и Гит. Место Гис среди других ис.
- •Основные понятия и определения гис: пространственные данные и объекты, атрибут, визуализация, пространственный анализ.
- •Отличительные особенности по гис. Структура проекта arc View gis.
- •Классификация Гис.
- •Виды объектов пространственных данных и их описание в Гис.
- •Этапы разработки гис и их характеристика.
- •Характеристика документации, составляемой при разработке по Гис.
- •Полнофункциональные гис.
- •Векторизаторы и специализированные гис: основные представители и характеристики по
- •Понятие о размерах Земли. Система отчетов Датум
- •Системы координат, применяемые в гис (географическая, прямоугольная)
- •Координатная привязка векторных цифровых карт: основные этапы технологии и характеристика.
- •Растровая модель пространственных данных и ее характеристика.
- •Регулярно-ячеистая модель
- •Векторная топологическая модель данных
- •Векторная нетопологическая модель данных.
- •Структура файлов хранения атрибутивных данных: неупорядоченные файлы, последовательно упорядоченные файлы, индексированные файлы
- •Структуры бд (иерархическая, сетевая, реляционная) и их хар-ки
- •Субд. И их исп-ие в гис.
- •Картометрические ф-ии в гис: вычисление периметров, площадей и дирекционных углов.
- •Геоинформационный анализ данных: ф-ии работы с бд, операции ввода и редактирования пространственных данных
- •Структура систем глобального позиционирования, принцип их работы.
- •Виды систем глоб поз-ия, источники ошибок измерения.
- •Методы и режимы проведения gps-съемок.
- •Классификация gps-приемников и их хар-ки.
- •Физические основы и виды систем дистанционного зондирования, хар-ки получаемых материалов.
- •Оптико-электронные системы дз и их хар-ки
- •Основные этапы обработки материалов кс и их сущность.
- •Метод контролируемой тематической классификации ддз: решающее правило параллелепипеда.
- •Метод контролируемой тематической классификации ддз: метод минимального расстояния.
- •Создание эталонных участков(обучающие выборки) для проведения контролируемой клас-ии
- •Программные средства обработки ддз и их функциональные особенности. Направление исп-ия ддз в экотуризме и народном хоз-ве
- •Автоматизированная система лесного картогр-ия : используемое по, этапы создания планово-картограф материалов и их хар-ки.
- •Понятие о веб-Гис технологиях: сервера пространственных данных и интерактивные картограф серверы.
- •Понятие о картограф анимациях и перспективы их исп-ия в экотуризме.
- •Построение запросов и тематических карт в arc View Gis: этапы и правила создания, используемые оператором.
- •Построение запросов и тематических карт в гис «Лесные ресерсы»
- •Гис для моб устройств.
Основные этапы обработки материалов кс и их сущность.
Выделяют 2 этапа обработки:
1.предварительная-обработка космич. снимков обеспечивающая их яркостные и геометрические преобразования(направлена на облегчение визуального дешифрирования.Яркостные преобр. включают 2 типа операций: 1т.-радиометрическая и геометрическая коррекция снимков, которая выполняется для устроения дефектов связанных с технологическими свойствами системы или условиями съемки. 2т.-улучшение качества цифровых изобр-й. Радиометрическая коррекция представляет собой исправление значения яркости пикселов, вследствие влияния рельефа, атмосферных эффектов, сбоя детекторов системы.
Геометрическая коррекция предназначена для устроения искажения в относительном позиционировании пикселов, в результате погрешности датчика и кривизны земли. Улучшения изобр-й предназначены для визуального анализа объектов и выполняютпутя:1).изменение яркости и контрастности;2).выделение контуров заданной контрастности;3).цветовое синтезирование и цветокодирование;4).улучшение пространственного разрешения. 2. автоматизированное дешифрирование –классификация объектов по снимкам с использованием информации о выделяемых классах объекта или без нее. Конечной целью обработки материалов космич. съемки явл. получение растровых тематических карт.
Метод неконтролируемой тематической классификации ДДЗ и его алгоритмы: K-Means, Isodata.
Алгоритм неконтролируемой классиф-и основан на пороговых процедурах. Классификация осущ-ся путем сравнения значений яркости 2х соседних пикселей. Если их различие превышает некоторую заранее заданную величину, то считается, что пиксели принадлежат разным объектам и между ними проходят границы.
Алгоритм K-means – При данном методе устанавливается фиксированное значение тематических классов, к которым последовательно относят все пиксели изоб-ия. Процедура включает след этапы.1Инициализация-необходимо задать след начальные параметры:-кол-во классов, макс допустимое отклонение спектральных яркостей от средних значений, -макс кол-во операций. 2опр-ие начальных средних значений спектра спектральных яркостей тематических классов. 3кластеризация изоб-ия каждый пиксель изоб-ия относится к тематическому классу, центр которого явл ближайшим на основании вычисленного ефклидова расстоянии. 4 уточнение средних значений спектральных яркостей тематических классов. По полученному тематическому растру выч-ют новые средние значения спектральных яркостей классов. 5 опр-ие изменения средних значений пикселей. 6 опр-ие необходимости продолжения кластеризации-если изменение ср значений спектр яркостей не превышают допустимую величину.
Алгоритм IsoData – отличается от алгоритма К-средних тем, что кол-во тематических не фиксировано, а может изменяться по заданному пользователю пределом. Для этого исп-ся процедуры удаления, объедения и разделение тематических классов