GIS translate

(По направлению линии) представляют географический объект. Векторных данных характеризуется использованием последовательных точек или вершин для определения линейных сегментов. Каждая вершина состоит из координат X и Y координат.

Векторные линии часто называют дугами и состоят из строк вершин прекращено узла. Узла определяется как вершина, которая начинается или заканчивается дуга сегмента. Точечные объекты определяются одной парой координат, вершина. Polygonal особенности определяются множеством замкнутых пар координат. В векторном представлении, хранения вершин для каждой функции имеет важное значение, а также связь между функциями, например, совместное использование общих вершин, где функции подключения.

Несколько различных векторных данных моделей существует, однако только две из них широко используются в хранении данных ГИС.

Наиболее популярным методом сохранения пространственной взаимосвязи между особенностями является явным записывать информацию смежности в то, что известно как топологические модели данных. Топология является математической концепции, которая имеет в своей основе принципы смежности функций и возможностей подключения.

Структура топологических данных часто называют интеллектуальные структуры данных, поскольку пространственные отношения между географическими объектами легко выводятся при их использовании. В первую очередь по этой причине топологической модели является доминирующим вектором структуры данных, используемые в настоящее время в ГИС технологии. Многие из сложных функций анализа данных не может эффективно осуществляться без топологической структуры векторных данных. Топология рассматривается более подробно позже в этой книге.

Вторичных вектор структура данных, которая распространена среди программного обеспечения ГИС является автоматизированной разработки (CAD) структуры данных. Эта структура состоит из элементов в каталоге, а не функции, определенные строки из вершин, определить географические объекты, например, точек, линий или районов. Существует значительная избыточность с этой моделью данных, так как граница сегмента между двумя полигонами могут быть сохранены в два раза, один раз для каждой функции. Структура CAD вышла из развития компьютерных графических систем без конкретных соображений обработки географических особенностей. Соответственно, поскольку функции, например, многоугольники, являются автономными и независимыми, вопрос о смежности функций может быть трудно ответить. Модель CAD вектора не хватает определения пространственных отношений между объектами, которые определяются топологической модели данных.

ГИС Карта структура - векторные системы (адаптировано из Berry)

Растровых данных ФОРМАТЫ

Растровые данные модели включают использование сетки-клеточной структурой данных, где географическая область делится на ячейки, определенные строки и столбца. Эта структура данных, что обычно называют растровым. Хотя этот термин подразумевает растровых регулярно расположенных сеткой других мозаичную структуру данных существуют в сетку систем на базе ГИС. В частности, в структуре квадродерево данные нашли признание в качестве альтернативной модели растровых данных.

Размер ячеек в мозаичную структуру данных, выбирается на основе данных, точности и разрешения, необходимые пользователю. Существует нет явного кодирования географических координат требуется, так как это подразумевается в расположение клеток.Структура растровые данные, на самом деле матрицу, в которой любая координата может быть быстро вычислены, если начальная точка известна, и размером ячейки сетки не известно. С сеткой-клетки могут быть обработаны как двумерные массивы в компьютерной кодировки многих аналитических операций легки программы. Это делает мозаичную структуру данных популярным выбором для многих программного обеспечения ГИС. Топология не соответствующие концепции с мозаичные структуры, так как соседство и связь подразумеваются в расположение конкретной ячейки в матрице данных.

Несколько мозаичных структур данных существует, однако только две из них широко используются в ГИС автора. Самым популярным является клеточная структура регулярно расположенных матрицы или растровой структуры. Эта структура данных включает в себя разделение пространственных данных в регулярно расположенных клеток. Каждая ячейка имеет ту же форму и размер. Площади наиболее часто используются.

Так как географические данные редко отличаются регулярно расположенных формы, клетки должны быть классифицированы как к наиболее распространенным атрибутом для клетки.Проблема

определении надлежащего разрешения для определенного слоя данных может быть проблемой. Если выбрать слишком грубой размер ячейки, то данные могут быть слишком обобщенно. Если выбрать слишком мелкий размер ячейки, то слишком много клеток могут быть созданы в результате большого объема данных, медленнее, время обработки, а более громоздкий набор данных. Кроме того, можно предполагать точностью выше, чем у исходного процесса сбора данных и это может привести к ошибочным результатам при анализе.

Кроме того, поскольку большинство данных, захваченных в векторном формате, например, оцифровки, данные должны быть преобразованы в структуры растровых данных. Это называется вектор-растровые преобразования. Большинство программного обеспечения ГИС позволяет пользователю определить растровой сетки (ячейки) размер Вектор-растровых преобразования. Крайне важно, что первоначальный масштаб, например, точность данных будут известны до преобразования. Точность данных, часто называют резолюции, должны определять размер ячейки карты выходного растра во время преобразования.

Большинство растровых программное обеспечение ГИС требует, чтобы ячейки растрового содержать только один дискретные значения. Соответственно, слой данных, например, лесоустройства стоит, может быть разбита на ряд растровых карт, каждая из которых представляет тип атрибута, например, вид карты, карты высот, карта плотности и т. д. Их часто называют одной карты атрибутов. Это в отличие от большинства обычных векторных данных моделей, которые сохраняют данные в виде нескольких карт атрибутов, например, полигонов инвентаризации лесов связаны с таблицей базы данных, содержащей все атрибуты столбцов. Это основное различие хранения растровых данных обеспечивает основу для количественного анализа. Это часто называют растровым или карту алгебре. Использование растровой структуры данных позволяют сложные математические моделирования процессов в то время как вектор на основе системы часто ограничиваются возможностями и язык реляционных СУБД.

ГИС Карта структура - растровые системы (адаптировано из Berry)

Это различие является основным отличительным фактором между векторной и растровой программного обеспечения ГИС. Важно также понимать, что выбор того или иного

Данные структуры могут обеспечить преимущества при анализе стадии. Например, модель векторных данных не обрабатывать непрерывные данные, например, высота, очень хорошо в то время как модель растровых данных более идеально подходит для этого типа анализа. Соответственно, структура растровых не обрабатывать линейного анализа данных, например, кратчайшему пути, очень хорошо в то время как векторные системы делают. Это важно для пользователей, чтобы понять, что есть определенные преимущества и недостатки каждой модели данных.

Выбор конкретной модели данных, векторной или растровой, зависит от источника и типа данных, а также предполагаемое использование данных. Некоторые аналитические процедуры требуют растровых данных, а другие лучше подходят для векторных данных.

IMAGE DATA

Данные изображения наиболее часто используются для представления графической или живописной данных. Термин изображения по своей сути отражает графическое представление, и в ГИС мира, существенно отличается от растровых данных. Чаще всего, данные изображения будет использоваться для хранения изображений дистанционного зондирования, например, спутниковый сцены или ортофотопланов, или вспомогательные графики, таких как фотографии, отсканированные документы плана, данных и т.д. Изображение обычно используется в ГИС-систем в качестве фона дисплея данных (если изображение было исправлено и привязки), или в виде графического атрибут. Программа дистанционного зондирования используются данные изображения для классификации и обработки изображений. Как правило, эти данные должны быть преобразованы в растровый формат (и, возможно, вектор), которые будут использоваться аналитически с ГИС.

Данные изображения обычно хранятся в различных де-факто отраслевым стандартом проприетарных форматов. Они часто отражают наиболее популярных систем обработки изображений. Другие графические форматы изображений, такие как TIFF, GIF, PCX и т.д., которые используются для хранения дополнительных данных изображений. Большинство программного обеспечения ГИС будет читать такие форматы и позволяют отображать эти данные.

Данные изображения наиболее часто используется для дистанционного зондирования изображений, такие как спутниковые изображения или цифровые ортофотопланы.

Векторные и растровые - преимущества и недостатки

Есть несколько преимуществ и недостатков либо с помощью векторной или растровой модели данных для хранения пространственных данных. Они приведены ниже.

Векторные данные преимущества:

Данные могут быть представлены в оригинальном разрешении и форме без обобщений.

Графический выход, как правило, более эстетично (традиционные представления картографической);

Так как большинство данных, например, жесткий карты копии, в векторной форме преобразования данных не требуется.

Точное географическое расположение данных сохраняется.

Позволяет для эффективного кодирования топологии, и в результате более эффективных операций, которые требуют топологической информации, например, близость, анализа сети.

Недостатки:

Положение каждой вершины должна быть сохранена в явном виде.

Для эффективного анализа, векторные данные должны быть преобразованы в топологической структуры. Это часто интенсивной обработке и обычно требует тщательной очистки данных. Кроме того, топология является статическим, и любые обновления или редактирования векторных данных требует повторного здания топологии.

Алгоритмы и анализ манипулятивных функций являются сложными и могут быть интенсивной обработке. Часто, это по своей сути ограничивает функциональность для больших наборов данных, например,Большое количество возможностей.

Непрерывные данные, такие как данные о высотах, не эффективно представлена в векторной форме. Обычно существенным обобщением данных или интерполяции, необходимые для этих слоев данных.

Пространственный анализ и фильтрацию в пределах полигона невозможно

.

Растровых данных Преимущества:

Географическое положение каждой ячейки следует из его положения в ячейке матрицы. Соответственно, кроме начальной точки, например, в левом нижнем углу, не географические координаты хранятся.

В связи с особенностями техники анализа данных для хранения данных, как правило, легко программировать и быстро выполнять.

Присущее природе растровые карты, например, один атрибут карты, идеально подходит для математического моделирования и количественного анализа.

Дискретных данных, например, лесного хозяйства стенды, размещается одинаково хорошо как непрерывные данные, например, данные о высотах, а также способствует интегрированию двух типов данных.

Grid-клеточных системах очень совместимы с растровых устройствах вывода, например, электростатические плоттеры, графические терминалы.

Недостатки:

Размер ячейки определяет разрешение, при котором данные представлены.

Это особенно трудно адекватно представляют собой линейные функции в зависимости от клетки резолюции. Таким образом, сеть связей трудно установить.

Обработка связанные с ним данные атрибут может быть громоздким, если большие объемы данных не существует. Растровые карты по своей сути отражают только один атрибут или характерные для области.

Так как большинство входных данных в векторную форму, данные должны пройти вектор к растровым преобразования. Помимо повышения требований к обработке этого может ввести целостности данных озабоченность в связи с обобщением и выбор нарушении размер ячейки.

Большинство выхода карт из сетки-клеточной системы не соответствуют высоким требованиям картографического.

Очень часто трудно сравнивать скорость или программное обеспечение ГИС, которые используют различные модели данных. Некоторые персональный компьютер (ПК) пакеты используют вектор структур для ввода данных, редактирования и отображения, но преобразовать в растровые структуры для любого анализа. Другие, более комплексными предложениями ГИС обеспечивают как интегрированная растровый и векторный методы анализа. Они позволяют пользователям выбирать структуры данных, подходящие для анализа требований. Комплексная растровой и векторной обработки возможностями являются наиболее желательными и обеспечивают максимальную гибкость для обработки данных и анализа.

Модели данных атрибутов

Отдельные модели данных используется для хранения и поддержания атрибутов данных для ГИС. Эти данные модели могут существовать внутри самой программное обеспечение ГИС, или может быть отражено во внешнем коммерческого программного обеспечения управления базами данных (СУБД).Различных моделей данных существуют для хранения и управления данными атрибутов.Наиболее распространенными являются:

табличный

иерархической

сеть

реляционный

объектно-ориентированного

Табличной модели является то, каким образом наиболее ранних пакетов программного обеспечения ГИС хранятся их данные атрибутов. Следующие три модели являются наиболее широко реализуется в систем управления базами данных (СУБД).Объектно-ориентированный новее, но быстро набирает популярность для некоторых приложений.Краткий обзор каждой модели предусмотрено.

Табличные модели

Простая табличная модель магазинах приписывать данные в виде последовательности файлов данных с фиксированными форматами (или запятые для ASCII данных), для размещения значения атрибутов в предопределенную структуру записи. Этот тип модели данных устарела в ГИС арене. В нем отсутствуют любые методы проверки целостности данных, а также является неэффективным по отношению к хранению данных, например, ограниченные возможности индексации атрибутов или записи и т.д.

Иерархическая модель

Иерархической базы данных организует данные в виде древовидной структуры. Данные структурированы вниз в иерархии таблиц. Любой уровень в иерархии может иметь неограниченное детей, но любой ребенок может иметь только одного родителя. Иерархическую СУБД не получили заметного признания для использования в ГИС. Они ориентированы на наборы данных, которые являются очень стабильными, где первичные отношения между данными изменениями редко или никогда вообще. Кроме того, ограничение на число родителей, что элемент может иметь не всегда способствует фактическое географическое явление.

Модель сети

Сеть базы данных организует данные в структуре сети или сплетения. Любой столбец в сложной структурой может быть связан с любым другим. Как древовидной структуры, сложная структура может быть описана в терминах родителей и детей. Эта модель позволяет детям иметь более одного родителя.

Сеть СУБД не нашли гораздо больше признания в ГИС, чем иерархическая СУБД. Они имеют те же ограничения, как гибкость иерархических баз данных, однако, более мощные структуры для представления данных отношений позволяет более реалистичного моделирования географического явления. Тем не менее, сетевых баз данных, как правило, чрезмерно сложные слишком легко. В связи с этим легко потерять контроль и понимание взаимосвязи между элементами.

Реляционной модели

Реляционных баз данных организует данные в таблицы. Каждая таблица, указывается уникальное имя таблицы, и организована по строкам и столбцам. Каждый столбец в таблице имеет уникальное имя. Колонны хранения значений конкретного атрибута, например, Крышка группа, высота дерева. Строки представляют собой одну запись в таблице. В ГИС каждой строке, как правило, связаны с отдельными пространственные функции, например, лесного хозяйства стоять. Соответственно, каждая строка будет состоять из нескольких столбцов, каждый столбец, содержащий конкретные значения для этого географического объекта. На следующем рисунке представлен пример таблицы для функции инвентаризации лесов. Эта таблица имеет 4 строки и 5 столбцов. Число древостоя будет ярлык для пространственных функций, а также первичный ключ для таблицы базы данных. Это служит связь между пространственными определение функций и атрибутов данных для этой функции.

Уникальный номер STAND DOMINANT группа прикрытия AVG. Высота дерева STAND САЙТА STAND AGE

3 декабря 001 G 100

002 DEC-CON 4 M 80

003 DEC-CON 4 M 60

004 CON 4 G 120

Данные часто хранятся в нескольких таблицах. Таблицы могут быть соединены или ссылаться друг с другом посредством общих столбцов (реляционных полей). Обычно общий столбец идентификационный номер для выбранного географического объекта, например, многоугольник лесного номер стенда. Это идентификационный номер выступает в качестве первичного ключа для таблицы.Возможность присоединиться к таблицам через использование общего столбца суть реляционной модели. Такие реляционных соединений, как правило, специальный характер, и основой для выполнения запросов в реляционных продуктов ГИС. В отличие от других ранее обсуждался типов баз данных, отношения подразумеваются в характере данных, в отличие от явных характеристик настройке базы данных.

Реляционная модель базы данных является наиболее распространенным для управления атрибутами географических данных.

Есть много различных конструкций СУБД, но в ГИС реляционных была наиболее полезной. В реляционных данных, которые хранятся концептуальном виде набора таблиц. Общие полей в разных таблицах используются, чтобы связать их вместе. Эта удивительно простая конструкция была настолько широко используется, в первую очередь из-за его гибкости и очень широким развертыванием в приложениях, как внутри, так и без ГИС.

Вреляционных данных, которые хранятся концептуальном виде набора таблиц. Общие полей в разных таблицах используются, чтобы связать их вместе.

Всамом деле, большинство программного обеспечения ГИС обеспечивает внутренний реляционной модели данных, а также поддержка коммерческой вне-полки (COTS) реляционных СУБД. COTS СУБД ", называют внешними СУБД. Такой подход поддерживает пользователей с небольшими наборами данных, где внутренняя модель данных достаточно, и клиенты с большими наборами данных, которые используют СУБД для других корпоративного хранилища данных требований. С внешней СУБД, ГИС может просто подключиться к базе данных, и пользователь может использовать присущие возможности СУБД. Внешний СУБД ", как правило, имеют гораздо более широкие запросы и целостность данных возможностей, чем ГИС« внутренней реляционной модели. Появление и использование внешних СУБД является тенденцией, которая привела к распространению ГИС-технологии в более традиционной обработке данных условиях.

Реляционных СУБД является привлекательным из-за его:

простота в организации и моделирования данных.

Гибкость - данные можно манипулировать в разовой основе путем объединения таблиц.

Эффективность хранения - от правильного проектирования таблиц данных, избыточных данных можно свести к минимуму, а

не-процессуального характера - запросов в реляционной базе данных не нужно принимать во внимание внутреннюю организацию данных.

Реляционных СУБД стала доминирующей коммерческое управление данными инструментом в реализации ГИС и приложений.

Следующая диаграмма иллюстрирует основные связи между вектором пространственных данных (топологической модели) и атрибуты сохраняются в файл реляционных баз данных.