2. Расскажите о функциях анализа моделей поверхностей и геостатистике.

Геостати́стика — наука и технология для анализа, обработки и представления пространственно-распределенной (или пространственно-временной) информации с помощью статистических методов. Геостатистика моделирует распределение объектов, явлений и процессов в географическом пространстве.

Предметом анализа геостатистики являются пространственные переменные, что аналогично переменной с координатной привязкой. В качестве примера пространственных переменных можно привести: количество осадков, плотность населения в некоторой географической области, мощность геологической формации, плотность загрязнения почвы, среднее потребление электроэнергии в определенный час и т.п. Пространственные переменные не следует путать со случайными величинами, используемыми в обычной статистике.

Геостатистические методы основываются на статистических моделях, включающих анализ автокорреляции (статистических отношений между измеренными точками). Такие методы дают возможность создавать поверхность интерполяции, а также предоставляют меру точности таких интерполяций.

Основные действия по анализу геостатистической модели включают:

1. Распределение

Большинство методов интерполяции, предоставляемые в ArcGIS ArcGIS Geostatistical Analyst Extension, не требуют нормального распределения данных, однако в этом случае не гарантируется оптимальное качество карты проинтерполированных значений. В связи с этим преобразования данных, изменяющие форму (распределение) данных, не являются обязательными для модели интерполяции.

2. Тренды

Инструмент Анализ тренда позволяет отображать данные в трехмерной перспективе. Местоположения опорных точек наносятся на плоскость x,y. Над каждой точкой значение атрибута отображается высотой отрезка (оси z). Уникальной особенностью инструмента Анализ тренда (Trend Analysis) является то, что значения проецируются на плоскости x,z и y,z в виде диаграмм рассеивания. Также это применимо к видам с боку посредством трехмерных данных. Затем на проецируемых плоскостях выполняется подгон полиномов с помощью диаграмм рассеивания. Дополнительной особенностью является возможность вращения данных для отделения трендов направления. Инструмент также оснащен другими возможностями, позволяющими поворачивать и изменять перспективу всего изображения, размер и цвет точек и линий, удалять плоскости и точки, а также выбирать степень подгоняемого под диаграммы рассеивания полинома. По умолчанию для отображения трендов данных инструмент выбирает полиномы второй степени, тем не менее можно оценить уровень соответствия данным полиномов первой и третьей степени.

3. Направленные компоненты

Пространственная автокорреляция (Spatial autocorrelation)

Можно проанализировать пространственную автокорреляцию данных, рассмотрев различные пары опорных точек. Путем измерения расстояния между двумя местоположениями и отображения на графике квадрата разницы между значениями в этих местоположениях создается облако вариограммы. По оси х откладывается расстояние между местоположениями, а по оси y — квадрат разницы соответствующих значений. Каждая точка на вариограмме представляет пару местоположений, а не отдельные местоположения на карте.

Если существует пространственная корреляция, то отклонение между парами точек, расположенных близко друг к другу (в крайней левой области по оси х), должно быть меньше (ниже по оси y). По мере увеличения расстояния между точками (вправо по оси х) в общем случае квадрат разницы между значениями растет (вверх по оси y). Часто после того, как расстояние превышает определенный предел, квадрат разницы между значениями перестает увеличиваться. Пары местоположений, расстояние между которыми больше этого значения, считаются некоррелированными.

Фундаментальное предположение для геостатистических методов заключается в том, что два любых местоположения, расположенные на одинаковом расстоянии и направлении друг от друга, должны иметь сходные квадраты разницы между их значениями. Такое отношение называется стационарностью.

4. Выпадающие значения

Глобальное выпадающее значение — это измеренная опорная точка с очень высоким или очень низким значением по сравнению со всеми значениями в наборе данных. Например, если значения 99 из 100 точек находятся в промежутке от 300 до 400, а значение 100-й точки равно 750, то 100-я точка может являться глобальным выпадающим значением.

Локальное выпадающее значение— это измеренная опорная точка, которая имеет значение в пределах нормы для всего набора данных, но если посмотреть на окрестные точки, то это значение будет чрезвычайно высоким или низким. Например, на диаграмме ниже представлено поперечное сечение долины. При этом в центре долины имеется точка с чрезвычайно высоким значением по сравнению с ее окрестностями, но весьма обычным по сравнению со всем набором данных.

Локальные выпадающие значения

Выпадающие значения важно установить по двум причинам: выпадающие значения могут быть реальными аномалиями в явлении, и значение может быть измерено или записано неправильно.

Если выпадающее значение является фактической аномалией в явлении, то он может быть самой показательной точкой в исследовании и осмыслении явления. Например, образец пласта минеральной руды может быть выпадающим значением и наиболее важным местоположением для горнодобывающей компании.

Если выпадающие значения вызваны ошибками во время ввода очевидно неправильных данных, то они должны быть исправлены или удалены перед созданием поверхности. Выпадающие значения могут неблагоприятно влиять на поверхность интерполяции, поскольку оказывают влияние на моделирование вариограммы и соседние значения.

! Билет №8

1. Что такое цифровые и электронные карты? Как организуется управление наборами пространственных данных? Что такое метаданные и зачем они нужны? Расскажите о Российской инфраструктуре пространственных данных.

Ответ:

Цифровая карта (digital map) - цифровая модель карты, создан­ная путем цифрования картографических источников, фотограм­метрической обработки данных дистанционного зондирования, циф­ровой регистрации данных полевых съемок или иным способом; циф­ровая модель земной поверхности, сформированная с учетом зако­нов картографической генерализации в принятых для карт проек­ции, разграфке, системе координат и высот. Цифровая карта слу­жит основой для изготовления обычных бумажных, компьютерных, электронных карт, она входит в состав картографических баз дан­ных, составляет один из важнейших элементов информационного обеспечения ГИС и может быть результатом функционирования ГИС.

Электронная карта –

1) картографическое изо­бражение, визуализированное на дисплее (видеоэкране) компьютера на основе данных цифровых карт или баз данных ГИС в отличие от компьютерных карт, визуализируемых невидеоэкранными средства­ми графического вывода;

2) картографическое произведение в элек­тронной (безбумажной) форме, представляющее собой цифровые данные (в т.ч. цифровые карты или слои данных ГИС), как правило, в записях на диске CD-ROM, вместе с программными средствами их визуализации, обычно картографическим визуализатором или картографическим браузером (map browser), предназначенное для гене­рации электронной карты; "векторная или растровая карта, сфор­мированная на машинном носителе (например, на оптическом диске) с использованием программных и технических средств в принятой проекции, системе координат, условных знаках, предназначенная для отображения, анализа и моделирования, а также решения информа­ционных и расчетных задач по данным о местности и обстановке".

Инфраструктуру пространственных данных Российской Федера­ции образует совокупность следующих взаимосвязанных компонентов:

• информационных ресурсов, включающих базовые пространствен­ные данные и метаданные;

• организационной структуры;

• нормативно-правового обеспечения;

• технологии и технических средств.

Информационную основу инфраструктуры составляют базовые пространственные данные (БПД), описывающие в цифровом виде ба­зовые пространственные объекты. БПД состоят из координатного опи­сания, наименования объекта, его адреса и других сведений.

Метаданные

Организация эффективного доступа к пространственным данным осуществляется путем использования информации, содержащейся в метаданных, пользование которыми предполагается осуществлять на безвозмездной основе. Метаданные предназначены для поиска, оцен­ки качества, пригодности и возможности обработки пространственных данных. Создавать пространственные данные в установленном поряд­ке могут любые юридические и физические лица, при этом формиро­вание метаданных является стимулирующим фактором предложения этой продукции на рынке. Предполагается, что производство метадан­ных базовых пространственных данных будет являться обязательным для производителей пространственных данных.

Основные функции метаданных:

• поддержка поиска (информация, необходимая для определения наборов данных, имеющихся на какую-то определенную географи­ческую область);

• определение назначения и пригодности (информация, необходи­мая для оценки, удовлетворяет ли набор данных определенным потребностям);

• организация доступа к данным (информация, необходимая для приобретения (получения) выбранного набора данных);

• описание применения данных (информация, необходимая для об­работки и использования набора данных).

В 2003 г. Международная организация стандартизации (ISO) ут­вердила международный стандарт (профиль) ISO 19115 «GeospatialInformation Metadata». Этот стандарт определяет более 220 элементов метаданных, объединенных в так называемые пакеты. Эти элементы поддерживают все четыре функции метаданных, упомя­нутые выше.