поверхностей, гидрологического анализа и др. Например, вычисление уклона (см. раздел 5.3) обычно используется для анализа поверхностей, но одновременно является фокальной функцией. Эти функции можно вызывать, например, через интерфейс пользователя приложения Spatial Analyst в программных продуктах ESRI. Большинство операций анализа данных в растровых ГИС-пакетах, вызываемых с помощью меню (например, меню Analysis ГИС-пакета Idrisi), основано на использовании функций алгебры карт.

4.5. ГИС-технологии совмещения и оценки пригодности данных

Совмещение позиционных данных. Первая необходимая процедура комбинации цифровых данных разных типов и источников — их единая координатная привязка. Предпочтительно иметь репрезентативную сеть опорных точек, созданную с применением геодезического контроля и систем спутникового позиционирования. Решению проблемы способствует наличие выверенной базовой цифровой карты с известными масштабом и координатной системой. Задача плохо поддается решению при разновременности данных или некорректном размещении контрольных точек.

При интеграции данных осуществляется совмещение позиционных данных, представляющих непрерывные области пространства,

иклассов, описываемых атрибутами.

Воснове процедур совмещения позиционных данных лежит оценка позиционной точности. Обычно решение о пригодности материалов принимается на основе визуального контроля, экспертных и статистических оценок или определяется по наименее точному слою БД. Одним из способов оценки позиционной точности совмещаемых координатно привязанных векторных источников данных служит следующий набор технологических процедур. На базовой карте или одном из наиболее достоверных выбранных источников (цифровая карта, снимок) выделяются такие объекты, как гидрография, дороги, высотно-плановые опознаки, площадные объекты с координатно определенными границами и т. п. Полученное изображение рассматривается как опорное, а для каждого объекта выполняется построение буферных зон. Ширина буферных зон определяется величиной допустимой среднеквадратической погрешности координат (или

смещения контуров) в масштабе карты. Далее следует выполнить оверлей каждого из оставшихся цифровых изображений на подготовленное опорное. Если положение выделенных на этих изображениях объектов не выходит за пределы буферных зон, то источники данных можно считать пригодными для совместного использования.

Некоторые ошибки проявляются в нарушении топологических отношений объектов. Существуют объекты, для которых на карте определенные типы отношений недопустимы, например, наложение, пересечение и т. д. Так, не могут пересекаться горизонтали, дом не может попасть в пределы водоема. Для поиска ошибок такого рода удобно применять пространственные запросы (типа графического расширения SQL), такие возможности есть во многих ГИС-пакетах.

Применение более точных процедур для обработки пространственных данных, имеющих небольшую точность, нецелесообразно, поскольку при этом возникают искусственные признаки ошибок (артефакты).

Совмещение атрибутивных данных технологически еще более трудоемко и проблематично в сравнении с позиционными. Атрибуты могут быть качественными или количественными и соответственно текстовыми или цифровыми и по-разному отображаться на картах, что требует применения разных компьютерных операций при их сопоставлении. На практике знание атрибутивной точности может зависеть от типа и масштаба измерений или наблюдений признаков пространственных объектов.

ГИС-технологии оверлея ряда слоев разнотипных тематических данных позволяют выделить регионы, которые удовлетворяют выбранной пригодности атрибутов для каждого из слоев, путем создания булевых слоев.

В ряде случаев для оценки точности атрибутов может быть использована иерархическая процедура попарного оверлея интегрируемых данных и составления матрицы взаимных отношений пар атрибутов, аналогичной известной матрице ошибок классификации (предварительно необходимо привести данные в единую систему координат и оценить их позиционную точность). В идеале все значения атрибутов должны располагаться по диагонали матрицы. Это показывает, что они в разных источниках соответствуют одному классу объектов. Несовпадения могут быть вызваны многими причинами: ошибками или разными принципами атрибутирования, разным уровнем (дроб-

ностью) или правилами классификации, разным числом классов в двух источниках данных и т. п. Построение подобных матриц соответствия в совокупности с графических оверлеем данных повышает достоверность оценки пригодности данных.

И все же стандартных ГИС-технологий интеграции данных - булевых операций оверлея, подразделяющихся на операции наложения, объединения и выделения областей перекрытия данных, явно недостаточно. В ГИС приходится манипулировать точками, линиями и контурами, описывающими пространственное положение (координаты), географическое содержание (атрибуты) и взаимное расположение (топологию) реальных объектов, применяя правила логики и математики. Правила основных методов анализа — классификации — не допускают перекрытия классов, частичной принадлежности к классу, «частичной правды». Но географические феномены более сложны, чем многие другие многопараметрически определенные объекты, они описываются многими взаимосвязанными атрибутами. В большинстве пространственных данных заложены модельные представления, а модель не совпадает в точности с оригиналом из-за большого числа неопределенностей, сложности, нечеткости реального мира и наших знаний. Поэтому в ГИС-пакетах должны быть представлены методы теории нечетких множеств (см. параграф 5.4.2), допускающие такие понятия, как степень принадлежности объекта

к классу, разрешающие частичную принадлежность, оперирующие

спонятиями правдоподобия объекта или суждения. Программные средства должны быть дополнены технологиями выполнения географической интерполяции (пространственной и атрибутивной), факторного и компонентного анализа. Как правило, если описанные процедуры и реализованы в ГИС-пакетах, то применимы только к данным определенных форматов.

Хорошим технологическим приемом интеграции разнотипных данных произвольных источников является создание специали- зированных экспертных систем (см. параграф 5.4.3). Их задача — выполнение оценок качества и пригодности данных, опирающееся на три базовые составляющие: метаданные, логические процедуры, учитывающие характер проявления источников возможных ошибок в цифровых пространственных данных, ГИС-технологии, реализующие традиционные и современные приемы совмещения инфор- мации в БД, для создания и использования карт.

ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ

АНАЛИЗ И ПРОСТРАНСТВЕННОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ

Основное назначение описанных в главе 4 элементов ГИСтехнологий - обеспечение функционирования ГИС как системы, выполнения географического анализа и моделирования для решения научно-исследовательских и прикладных тематических задач. Пространственный анализ включает изучение размещения, динамики, связей и иных отношений пространственных объектов на основе информации в БД ГИС или специально создаваемых моделей объектов или процессов. Некоторые методы географического анализа и моделирования разработаны и применяются давно, и перенесение их в геоинформационную среду способствует развитию новых геоинформационных технологий географических исследований. Методы рассматриваемые далее, можно условно подразделить на четыре группы, предназначенные для реализации в ГИС четырех направлений исследования: пространственного анализа, пространственного моделирования, обеспечения поддержки принятия решений, а также создания и использования карт (задачи геоинформационного картографирования рассматриваются в главе 7).