3 Место гис среди других автоматизированных систем.

Автоматизированная обработка информации в ГИС предполагает использование ряда технологических процессов из различных предметных смежных областей: фотограмметрии, САПР, АСНИ и т. д. В силу это­го целесообразно рассмотреть технологии функционирования достаточ­но апробированных автоматизированных систем, таких, как АСНИ, САПР, АСИС, экспертные системы (ЭС), что позволит при оптималь­ном учете их специфики использовать технологические достижения и решения, применимые во всех исследуемых предметных областях.

Экзаменационный билет №2

1 Общие принципы построения моделей данных в гис.

ГИС использует разнообразные данные об объектах, характеристи­ках земной поверхности, информацию о формах и связях между объек­тами, различные описательные сведения.

Для того чтобы полностью отобразить геообъекты реального мира и все их свойства, понадобилась бы бесконечно большая база данных. Поэтому, используя приемы генерализации и абстракции, необходимо свести множество данных к конечному объему, легко поддающемуся анализу и управлению. Это достигается применением моделей, сохра­няющих основные свойства объектов исследования и не содержащих второстепенных свойств. Поэтому первым этапом разработки ГИС или технологии ее применения является обоснование выбора моделей дан­ных для создания информационной основы ГИС.

В существующих ГИС используются различные способы для организации реальности посредством модели данных. Каждая модель более пригодна для определенных типов данных и областей применения, по­этому при необходимости решения большого числа задач следует ис­пользовать совокупность разных моделей.

2 Классификационные задачи.

При создании информационной основы и анализе данных используются методы классификационного анализа. Поскольку при «сборе информа­ции для БД приходится иметь дело с результатами измерений, первые три типа задач классификации определим по этому показателю.

К задачам классификации первого типа относятся те, в которых исходные измерения требуется разделить на устойчивые группы. Их называют задачами, классификации без учителя, кластеризации, таксо­номии, типизации. Этот тип классификации основан/преимущественно на опытных данных.

Задачи классификации второго типа характеризуются тем, что исходные данные уже сгруппированы и требуется оценить их информативность (значимость) относительно совокупности известных эталонов. Такого рода задачи встречаются при распознавании образов, дешифрировании снимков и т.д.

Задачи, классификации третьего типа - задачи разбиения. В них исходные измерения или их функции требуется разбить на устойчивые группы в зависимости от их величины.

Задачи классификации четвертого типа - процедурны­ми. В них выполняются анализ и классификация процедур преобразова­ния, а не данных.

Задачи классификации пятого типа - структурно-аналитичес­кие. С их помощью производятся анализ я классификация аналитичес­ки-логических связей в системах, алгоритмах я программах. Основу такой классификации составляют методы структурного и системного анализа.