gis-quest

15

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ»

Введение в ГИС

Основные понятия ГИС: геоинформатика, ГИС-технологии, ГИС-проект.

ГИС — это автоматизированная система, имеющая большое количество графических и тематических баз данных, соединенная с модельными и расчетными функциями для манипулирования ими и преобразования в пространственную картографическую информацию для принятия на ее основе разнообразных решений и осуществления контроля.

Предметом курса является изучение методов построения геоинформационных систем (ГИС-технологии), создания ГИС-проектов для статистического анализа, исследования и представления пространственно-временных данных о природных процессах и исследование с их помощью закономерностей функционирования природных и социально-экономических систем. Оценка и прогнозирование их поведения в условиях антропогенного воздействия, а также принятия управленческих решений с помощью ГИС-технологий по рациональному использованию и охране природных ресурсов, учету эффективности работы отраслей народного хозяйства.

Этапы развития ГИС.

История развития ГИС. В истории развития ГИС выделяют четыре периода:

1. Новаторский период (поздние 1950е - ранние 1970е гг.) - исследование принципиальных возможностей ГИС, пограничных областей знаний и технологий, первые крупные проекты и теоретические работы.

2. Период государственного влияния (ранние 1970е - ранние 1980е гг.) - развитие крупных геонформационных проектов, финансируемых государством, снижение роли и влияния отдельных исследователей и небольших групп.

3. Период коммерциализации (ранние 1980е – ранние 1990е):

• широкий рынок разнообразных программных средств,

• развитие настольных инструментальных ГИС, расширение области их применения за счет интеграции с базами атрибутивных данных,

• создание сетевых приложений,

• появление значительного числа непрофессиональных пользователей,

• организация систем, поддерживающие индивидуальные наборы данных на отдельных компьютерах и корпоративные, распределенные базы геоданных.

4. Период потребления (поздние 1990е - настоящее время):

• повышенная конкурентная борьба среди коммерческих производителей геоинформационных технологий и услуг,

• доступность и “открытость” программных средств позволяет пользователям самим настраивать, адаптировать, использовать и модифицировать программы,

• появление пользовательских “клубов”, телеконференций, территориально разобщенных, но связанных единой тематикой пользовательских групп,

• возросшая потребность в географических данных,

• формирование геоинформационной инфраструктуры планетарного масштаба.

Предшественники ГИС.

Основы ГИС

Виды ГИС.

НАСТОЛЬНЫЕ ГИС (WINGIS, ATLAS GIS, INTERGRAPH, ARCVIEW GIS)

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ ГИС (ARCINFO, MAPINFO, ARCGIS)

ВЕКТОРИЗАТОРЫ (EASY TRACE, MAPEDIT, VPMAP, POCK BIT, ИНТЕЛВЕК)

Функции ГИС.

В настоящее время приоритетными и наиболее жизнедеятельными информацион¬ными системами являются ГИС, которые служат информацион-ным базисом для решения следующих задач:

— картография и инженерная геодезия (создание и обновление карт и планов);

— научно-обоснованное перспективное и оперативное планирова¬ние раз¬ви¬тия города и его отдельных территорий;

— оптимальное проектирование объектов промышленного и граж¬данс-кого назначения на территории города;

— разработка генерального плана города и контроль за его реа-лизацией;

— изучение состояния экологических, социально-экономических, приро¬дно-ресурсных условий территорий и их экономическая оценка;

— совершенствование учета и рационального использования городс¬ких земель и недвижимости (зданий и сооружений);

— получение достоверной информации о местоположении и экс-плуатации инженерных сетей городского коммунального хо¬зяйства;

— проведение налогообложения, взимание платежей за использо¬вание природных ресурсов, недвижимости, за загрязнение окружающей среды;

— охрана прав пользователей, собственников, других потребите¬лей региональных ресурсов.

— пространственная навигация и др.

Компоненты ГИС.

Сканеры, Дигитайзер, периферийные устройства вывода, , к которым относятся принтеры, графопостроители, Спутниковая система навигации, Лазерные дальномеры, Электронный тахеометр

Растровая модель данных ГИС.

Основы построения. Напомним, что модель данных представляет собой отображение непрерывных последовательностей реального мира в набор дискретных объектов.

В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом - весь объект (исследуемая территория) отображается в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, плотность) участок поверхности

объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая - информацию о том, что расположено в

той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности. В растровых моделях в качестве атомарной модели используют двухмерный элемент пространства - пиксель (ячейка). Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообъекта.

Векторные модели относятся к бинарным или квазибинарным Растровые позволяют отображать полутона.

Как правило, каждый элемент растра или каждая ячейка должны иметь лишь одно значение плотности или цвета. Это применимо не для всех случаев. Например, когда граница двух типов покрытий может проходить через центр элемента растра, элементу дается значение, характеризующее большую часть ячейки или ее центральную точку Ряд систем позволяет иметь несколько значений для одного элемента растра.

Характеристики растровых моделей. Для растровых моделей существует ряд характеристик разрешение, значение, ориентация, зоны, положение.

Разрешение - минимальный линейный размер наименьшего участка пространства (поверхности), отображаемый одним пикселем.

Пиксели обычно представляют собой прямоугольники или квадраты, реже используются треугольники и шестиугольники. Более высоким разрешением обладает растр с меньшим размером ячеек Высокое разрешение подразумевает обилие деталей, множество ячеек, минимальный размер ячеек

Значение - элемент информации, хранящийся в элементе растра (пикселе) Поскольку при обработке применяют типизированные данные, то есть необходимость определить типы значений растровой модели

Тип значении в ячейках растра определяется как реальным явлением, так и особенностями ГИС. В частности, в разных системах можно использовать разные классы значений- целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения

Целые числа могут служить характеристиками оптической плотности или кодами, указывающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде Например, возможна следующая легенда, указывающая наименование класса почв- 0 - пустой класс, 1 - суглинистые, 2 - песчаные, 3 - щебнистые и т. п.

Ориентация - угол между направлением на север и положением колонок растра

Зона растровой модели включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления, ареалы типов почв, элементы гидрографии и т. п.

Для указания всех зон с одним и тем же значением используют понятие класс зон Естественно, что не во всех слоях изображения могут присутствовать зоны. Основные характеристики зоны - ее значение и положение

Буферная зона - зона, границы которой удалены на известное расстояние от любого объекта на карте Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик.

Положение обычно задается упорядоченной парой координат (но-

мер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положе-

ние каждого элемента отображаемого пространства в растре.

Проводя сравнение векторных и растровых моделей, отметим удобство

векторных для организации и работы со взаимосвязями объектов. Тем не

менее, используя простые приемы, например включая взаимосвязи в таб-

лицы атрибутов, можно организовать взаимосвязи и в растровых системах..

Необходимо остановиться на вопросах точности отображения в ра-

стровых моделях. В растровых форматах в большинстве случаев неяс

но, относятся координаты к центральной точке пикселя или к одному из

его углов. Поэтому точность привязки элемента растра определяют как

1/2 ширины и высоты ячейки.

Растровые модели имеют следующие достоинства:

• растр не требует предварительного знакомства с явлениями, дан-

ные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволя-

ет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать

объективные характеристики исследуемых объектов Благодаря этому

растровые модели могут использоваться для изучения новых явлений, о

которых не накоплен материал. В силу простоты этот способ получил

наибольшее распространение;

• растровые данные проще для обработки по параллельным алго-

ритмам и этим обеспечивают более высокое быстродействие по сравне-

нию с векторными;

• некоторые задачи, например создание буферной зоны, много про-

ще решать в растровом виде;

• многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в

то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных

моделей;

• процессы растеризации много проще алгоритмически, чем про-

цессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений.

Наиболее часто растровые модели применяют при обработке аэро-

космических снимков для получения данных дистанционных исследо-

ваний Земли.

Метод группового кодирования. При растровом вводе информации в ГИС возникает проблема ее сжатия, так как наряду с полезной может попадать и избыточная (в том числе и бесполезная) информация. Для сжатия информации, полученной со снимка или карты, применяется кодирование участков развертки или метод группового кодирования, учитывающий, что довольно часто в нескольких ячейках значения повторяются.

Суть метода группового кодирования состоит в том, что данные вводятся парой чисел, первое обозначает длину группы, второе - значение.Изображение просматривается построчно, и как только определенныйтип элемента или ячейки встречается впервые, он помечается признаком начала. Если за данной ячейкой следует цепочка ячеек того же типа,то их число подсчитывается, а последняя ячейка помечается признакомконца. В этом случае в памяти хранятся только позиции помеченныхячеек и значения соответствующих счетчиков.

Применение такого метода значительно упрощает хранение и воспроизведение изображений (карт), когда однородные участки (как правило) превосходят размеры одной ячейки.

Обычно ввод осуществляют слева направо, сверху вниз. Рассмотрим, например, бинарный массив матрицы (5х6):

000111

001110

001110

011111

011111.

При использовании метода группового кодирования он будет вводиться как : 30312031303120511051.

Вместо 30 необходимо только 20 элементов данных. В рассмотренном примере экономия составляет 30 %, однако на практике при работе с большими массивами бинарных данных она бывает гораздо больше.

Метод группового кодирования имеет ограничения и может использоваться далеко не во всех ГИС.

Элементы бинарной матрицы, т.е. растровой модели, могут принимать только два значения: "1" или "0". Эта матрица соответствует черно-белому изображению. На практике возможно полутоновое или цветное изображение. В этих случаях значения в ячейках растровой модели могут различаться по типам. Тип значений в ячейках растра определяется как исходными данными, так и особенностями программных средств ГИС. В качестве значений растровых данных могут быть применены целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения.

В одних системах используются только целые числа, в других - раз-

личные типы данных. При этом ставится условие единства значений для

отдельных растровых слоев. Целые числа часто служат кодами, указы-

вающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде.

Структурно определенные растровые модели. Растровые модели делятся на регулярные, нерегулярные и вложенные (рекурсивные или иерархические) мозаики.

Плоские регулярные мозаики бывают трех типов: квадрат, треугольник и шестиугольник. Квадрат - самая удобная модель, так как позволяет относительно просто проводить обработку больших массивов данных. Треугольные мозаики служат хорошей основой для создания выпуклых (сферических) покрытий

Среди нерегулярных мозаик чаще всего используют треугольные сети

неправильной формы (Triangulated Irregular Network - TIN) и полигоны

Тиссена. Сети TIN удобны для создания цифровых моде-

лей отметок местности по заданному набору точек. Они применяются

как в растровых, так и в векторных моделях.

Модель треугольной нерегулярной сети (TIN) в значительной мере

альтернативна цифровой модели рельефа, построенной на регулярной

сети. TIN-модель была разработана в начале 70-х гг. как простой способ

построения поверхностей на основе набора неравномерно расположен-

ных точек. В 70-е гг. было создано несколько вариантов данной систе-

мы, коммерческие системы на базе TIN стали появляться в 80-х гг. как

пакеты программ для построения горизонталей.

Модель TIN используется для цифрового моделирования рельефа.

При этом узлам и ребрам треугольной сети соотносятся исходные и про-

изводные атрибуты цифровой модели.

Полигоны Тиссена (или диаграммы Вороного) представляют собой

геометрические конструкции, образуемые относительно множества то-

чек таким образом, что границы полигонов являются отрезками перпен-

дикуляров, восстанавливаемых к линиям, соединяющим две ближайшие

точки. Полигоны Тиссена позволяют проводить анализ на соседство,

близость и достижимость.

Нерегулярная выборка лучше, чем регулярная, отражает харак-

тер реальной поверхности и это является достоинством полигонов

Тиссена.

При построении ТГМ-модели дискретно расположенные точки со-

единяются линиями, образующими треугольники. В пределах каждого

треугольника поверхность обычно представляется плоскостью. Поскольку поверхность каждого треугольника задается высотами трех его вершин, применение треугольников обеспечивает каждому участку мозаичной поверхности точное прилегание к смежным участкам. Это обеспечивает непрерывность поверхности при нерегулярном расположении точек.

Данная модель позволяет использовать в качестве элементов мозаики более сложные многоугольники, но их всегда можно разбить на треугольники.

В векторных ГИС модель TIN можно рассматривать как полигоны с

атрибутами угла наклона, экспозиции и площади, с тремя вершинами,

имеющими атрибуты высоты, и с тремя сторонами, характеризующи-

мися углом наклона и направлением.

Для выбора точек модели используют три основных алгоритма: ал-

горитм Фоулера и Литла, алгоритм ключевых точек, эвристическое уда-

ление точек.

С аналитической точки зрения основу таких вложенных, или иерар-

хических, мозаик составляют (рекурсивно) раскладываемые модели.

Рекурсивная декомпозиция треугольников приводит к образованию тре-

угольных квадродеревьев, причем декомпозиция шестиугольников не-

возможна. Единицы с более высоким уровнем разрешающей способно-

сти можно объединять, формируя шестиугольники, что приводит к об-

разованию семиразрядного дерева. Схема адресации для вложенных

шестиугольных мозаик была разработана Л. Гибсоном и Д. Лукасом. Они

назвали ее генерализованной сбалансированной троичной мозаикой.

Квадратомическое дерево - одна из наиболее широко известных

структур данных, использующихся применительно к площадям, линиям

и точкам.

Векторная модель данных ГИС.

Построение модели. Векторные модели данных строятся на векто-

рах, занимающих часть пространства в отличие от занимающих все про-

странство растровых моделей. Это определяет их основное преимуще-

ство - требование на порядки меньшей памяти для хранения и меньших

затрат времени на обработку и представление.

При построении векторных моделей объекты создаются путем со-

единения точек прямыми линиями, дугами окружностей, полилиниями.

Площадные объекты - ареалы задаются наборами линий. В векторных

моделях термин полигон (многоугольник) является синонимом слова

ареал.

Векторные модели используются преимущественно в транспортных,

коммунальных, маркетинговых приложениях ГИС. Системы ГИС, рабо-

тающие в основном с векторными моделями, получили название век-

торных ГИС.

В реальных ГИС имеют дело не с абстрактными линиями и точка-

ми, а с объектами, содержащими линии и ареалы, занимающими про-

странственное положение, а также со сложными взаимосвязями между

ними. Поэтому полная векторная модель данных ГИС отображает про-

странственные данные как совокупность следующих основных частей:

• геометрические (метрические) объекты (точки, линии и полигоны);

• атрибуты - признаки, связанные с объектами;

• связи между объектами.

Векторные модели (объектов) используют в качестве атомарной

модели последовательность координат, образующих линию.

Линией называют границу, сегмент, цепь или дугу. Основные типы

координатных данных в классе векторных моделей определяются через

базовый элемент линия следующим образом. Точка определяется как

выродившаяся линия нулевой длины, линия - как линия конечной дли-

ны, а площадь представляется последовательностью связанных между

собой сегментов.

Каждый участок линии может являться границей для двух ареалов

либо двух пересечений (узлов). Отрезок общей границы между двумя

пересечениями (узлами) имеет разные названия, которые являются си-

нонимами в предметной области ГИС. Специалисты по теории графов

предпочитают слову линия термин ребро, а для пересечения употребля-

ют термин вершина. Национальным стандартом США официально сан-

кционирован термин цепь (chain). В некоторых системах (Arclnfo,

GeoDraw) используется термин дуга.

В отличие от обычных векторов в геометрии дуги имеют свои атри-

буты. Атрибуты дуг обозначают полигоны по обе стороны от них. По

отношению к последовательному кодированию дуги эти полигоны име-

нуются левый и правый. Понятие дуги (цепи, ребра) является фундамен-

тальным для векторных ГИС.

Векторные модели получают разными способами. Один из наибо-

лее распространенных - векторизация сканированных (растровых) изоб-

ражений. Она заключается в выделении векторных объектов со скани-

рованного изображения и получении их в векторном формате.

Для векторизации необходимо высокое качество (отчетливые линии и

контуры) растровых образов. Чтобы обеспечить требуемую четкость ли-

ний, иногда приходится заниматься улучшением качества изображения.

Процесс сканирования требует незначительных затрат труда, но не-

обходимость последующей векторизации увеличивает расходы практи-

чески до уровня ручного цифрования. При векторизации возможны

ошибки, исправление которых осуществляется в два этапа:

1) корректировка растрового изображения до его векторизации;

2) корректировка векторных объектов.

Векторные модели с помощью дискретных наборов данных отображают непрерывные объекты или явления. Следовательно, можно говорить о векторной дискретизации. При этом векторное представление позволяет отразить большую пространственную изменчивость для одних районов, чем для других, по сравнению с растровым представлением, что обусловлено более четким показом границ и их меньшей зависимостью от исходного образа (изображения), чем при растровом отображении. Это типично для социальных, экономических, демографических явлений, изменчивость которых в ряде районов более интенсивна.

Некоторые объекты являются векторными по определению, напри-

мер границы соответствующего земельного участка, границы районов и

т.д. Поэтому векторные модели обычно используют для сбора данных

координатной геометрии (топографические записи), данных об админи-

стративно-правовых границах и т.п.

Особенности векторных моделей. В векторных форматах набор

данных определен объектами базы данных. Векторная модель может

организовывать пространство в любой последовательности и дает "про-

извольный доступ" к данным.

В векторной форме легче осуществляются операции с линейными и

точечными объектами, например, анализ сети - разработка маршрутов

движения по сети дорог, замена условных обозначений.

В растровых форматах точечный объект должен занимать целую

ячейку. Это создает ряд трудностей, связанных с соотношением разме-

ров растра и размера объекта.

Что касается точности векторных данных, то здесь можно говорить

о преимуществе векторных моделей перед растровыми, так как вектор-

ные данные могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности,

которая ограничивается лишь возможностями метода внутреннего пред-

ставления координат. Обычно для представления векторных данных исполь-

зуется 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность).

Только некоторые классы данных, получаемых в процессе измере-

ний, соответствуют точности векторных данных. Это данные, получен-

ные точной съемкой (координатная геометрия); карты небольших учас-

тков, составленные по топографическим координатам, и политические

границы, определенные точной съемкой.

Не все природные явления имеют характерные четкие границы, ко-

торые можно представить в виде математически определенных линий.

Это обусловлено динамикой явлений или способами сбора простран-

ственной информации. Почвы, типы растительности, склоны, место оби-

тания диких животных - все эти объекты не имеют четких границ.

Обычно линии на карте имеют толщину 0,4 мм и, как часто считает-

ся, отражают неопределенность положения объекта. В растровой систе-

ме эта неопределенность задается размером ячейки. Поэтому следует помнить, что в ГИС действительное представление о точности дают раз-

мер растровой ячейки и неопределенность положения векторного объек-

та, а не точность координат.

Геометрические данные составляют основу векторной модели, тем

не менее, как отмечено выше, в ее состав входят также атрибуты и свя-

зи. Атрибуты уже рассматривались достаточно подробно. Остановимся

на связях в векторных моделях. Для этого необходимо рассмотреть то-

пологические свойства векторных моделей, т.е. рассмотреть топологи-

ческие модели, которые являются разновидностью векторных моделей

данных.

Типы векторных объектов. Формы векторной модели данных.

Функциональное ядро ГИС.

Особенности организации данных в ГИС

Послойная организация данных. Типы слоев.

Тематическая и графическая информация.

Операция наложения слоев.

Интегрированные компоненты геоданных.

Источники данных для ГИС.

Данные дистанционного зондирования Земли.

Организация БД в ГИС,

Виды информационных моделей.

Элементы инфраструктуры пространственных данных (ИПД).

Способы получения и обработки геопространственных данных ГИС.

Географические и атрибутивные данные.

Основы цифровой картографии

Картографические основы ГИС.

Номенклатура листов карты, масштаб, картографические проекции.

Картографическая БД.

Типы карт. Атласы.

Цифровые и электронные карты.

Элементы топологии.

Геокодирование.

Программное обеспечение ГИС

Компании ГИС-индустрии.

Настольные ГИС.

Профессиональные ГИС.

Векторизаторы. Специализированное ПО.

ГИС-технологии и Интернет. Компоненты ArcIMS.

Программные продукты фирмы «MAPINFO»

Полнофункциональные ГИС.

Среда программирования для MapInfo Professional.

Технология управления пространственной информацией в БД.