10. Другие виды анализа поверхностей

Помимо рассматривавшихся ранее операций существует множество других способов отображения и использования дополнительных покрытий с использованием данных о поверхности. Например, большинство ГИС позволяют отображать дополнительные покрытия наложенными на трехмерный вид поверхности. Эта возможность позволяет показать отношения между высотой и почвами, растительностью или распределением типов землепользования. Большинство программ также могут создавать покрытия из площади поверхности, занимаемой объемными объектами, такими как холмы. Вы также можете найти полезным определение реальной длины дороги, а не ее длины в плоскости, поскольку будет учтена топографическая поверхность.

Последний метод особенно ценен для дорожно-строительных компаний, работа которых оплачивается по километражу дороги: при определении длины дороги по карте можно недосчитаться некоторой части расстояния и получить недостаточно средств для строительства. Обо всех этих возможностях программ следует справляться в документации, учитывая наличие возможности создания при помощи этих процедур покрытий, которые могут подвергаться дальнейшему анализу вместо простого отображения результатов, по которым нужно сходу принимать решение.

11. Дискретные поверхности

Как было сказано выше, статистические поверхности могут представляться четырьмя различными способами. Мы уже рассмотрели основные методы представления непрерывных данных с использованием матриц высот, моделей TIN, изолиний. Но данные статистических поверхностей могут также встречаться как дискретные объекты. Для них необходимо рассмотреть некоторые дополнительные методы, как отображения, так и анализа.

1. Карты плотности точек

Этот подход чаще всего использует конкретные области, в которых подсчитываются объекты (число птиц на округ, тонн собранного зерна на ферму и т.д.). Другая распространенная форма карт плотности точек не использует отобранные области, а обозначает каждый объект одной точкой. Карты учета растений и животных, помещаемые в исследовательских статьях и книгах, или изыскания, проводимые многими службами биологических наблюдений, являются типичными представителями этого подхода.

Когда точка указывает на более чем одно наблюдение, должны быть заданы три взаимосвязанных вопроса: сколько объектов представляется одной точкой, каков размер точки в связи с единицей дискретности, и где мы расположим точки после ответа на первые два вопроса.

В то время как эти вопросы важны для картографического представления, их важность не проявляется, пока нам не придется вводить такие карты в ГИС. Чаще всего, когда нам приходится это делать, точки подсчитываются в каждом полигоне и преобразуются в одно значение. Затем они могут представляться посредством картограмм. Кроме того, точки могут рассматриваться как непрерывные данные, и в таком случае можно выбрать центроид или центр тяжести. Для представления значения каждой области в виде одной точки, а затем выполнять операции над всем набором с помощью изолиний. Таким образом, можно работать подобно тому, как это делалось с непрерывными данными, применяя интерполяцию или другие методы аппроксимации анализ уклона и экспозиции и т.д.

Когда каждая точка показывает некоторое количество объектов, скажем местоположений гнезд птиц, мы должны полагать, что положения точек точны, и только их размер должен нас беспокоить при вводе подсчитанных объектов в ГИС. Однако, мы видим, что подавляющее большинство точечных карт, особенно те, что были созданы до появления современных технологий GPS и телеметрии, отображают точки в широком диапазоне размеров. Обычное дело – увидеть карты масштаба 1:100 000 с точками, которые покрывают сотни и даже тысячи метров на земле. Покуда мы не имеем точных координат, мы вынуждены считать, что координаты точек наиболее верно отражаются их центрами. Хотя это и может быть не совсем правильно, у нас нет альтернатив.

В некоторых случаях представляют интерес расстояния и группировки отдельных точечных распределений. Иногда мы также обнаруживаем, что каждая точка сопровождается дополнительными данными, записанными в любой из четырех шкал измерения. Но в контексте статистической поверхности мы обращаем внимание только на те, которые представлены в числовых шкалах. Если мы можем принять, что имеется непрерывность для таких величин, как массы птиц или размеры стай млекопитающих, представленные отдельными точками, то сможем выполнять операции с этими точечными данными, как если бы они были точечной выборкой топографической поверхности, особенно если они записаны в шкале интервалов или отношений. Всё же, предположение непрерывности в большинстве из этих случаев неверно, и нам придется рассматривать и сравнивать эти дискретные события по отдельности, либо статистически, либо через сравнения их пространственных отношений.