
- •1. Определение геоинформационного картографирования
- •2. Общие принципы гк; понятия о гис и гк
- •3. Основные этапы развития методов и средств автоматизации в картографии
- •5. Структура системы автоматизированного (геоинформационного) картографирования
- •6. Источники данных геоинформационного картографирования
- •7. Позиционная точность, точность атрибутов
- •8. Понятия качества данных. Распространение погрешностей в измерениях координат
- •9. Понятия базовых пространственных объектов и данных, цифровой картографической основы
- •10. Методы создания общегеографических и тематических компьютерных карт
- •11. Задачи автоматизации картографической генерализации
- •12. Семантическая и геометрическая генерализация
- •13. Элементы генерализации линий (упрощение, сглаживание, перемещение, структурирование, слияние)
- •14. Алгоритмы упрощения линий (независимые точки, локальная обработка)
- •15. Алгоритмы глобального упрощения линий
- •16. Алгоритмы определения пересечения линий: простейшие и особые случаи
- •17. Алгоритмы определения пересечения линий: сложные линии
- •18. Определение положения центральной точки полигона, скелетизация
- •19. Картографические базы и банки данных, этапы их проектирования
- •20. Цифровые, электронные и компьютерные карты
- •21. Трансформирование векторных изображений (на примере перехода из относительной прямоугольной системы коорд в равнопромежуточную коническую)
- •22. Линейное трансформирование растровых изображений
- •25. Методы построения цифровых моделей рельефа и комп. Построение изолинейных карт
- •4 Осн класса моделирования статистич пов-тей (отлич разными мат подходами)
- •26. Формализация и алгоритмизация процесса картографирования. Автоматизированное построение картографических знаков
- •27. Построение электронной карты (методы визуализации простр данных)
- •28. Элементы цветового зрения и цветовые палитры.
- •29. Понятия теории фракталов и ее использование в картогр генерализации.
- •30. Определение фрактальной размерности.
- •31. Ошибки измерения длин и площадей при использовании фракталов
- •36. Алгоритмы компьютерной обработки снимков для составления тематических карт
- •37. Использование операций синтеза, компонентного анализа, подсчета вегетационного индекса для создания тематических карт
- •38. Алгоритмы контролируемой классификации (ближайшего соседа, максимального правдоподобия)
- •39. Алгоритмы неконтролируемой классификации
- •41. Использование гис-пакета ArcView в целях геоинформационного картографирования
- •42. Структура и терминология гис-пакета ArcView
- •47. Построение связей между таблицами: соединение и связывание таблиц
26. Формализация и алгоритмизация процесса картографирования. Автоматизированное построение картографических знаков
Геообъекты в ГИС имеют три формы существования: объект в действительности, объект в БД и знак, используемый для изображения объекта на карте.
Свойство карт как образно-знаковых моделей действительности при ГК требует учета трех аспектов: особенности реальных объектов, форма представления объектов в БД, возможности программ для графической визуализации данных.
При конструировании систем картографических знаков для ГК необходимо выполнение 2 основных условий: 1) алгоритмы должны обладать свойством инвариантности; 2) создаваемые знаки должны быть увязаны с картографическими способами отображения.
Основные алгоритмы, применяемые в программах: определение точек пересечения линий различного типа с контурами, заданными набором пар координат (при формировании различных штриховок); создание кружков разных диаметров и проведение в них секущих линий под разными углами (для создания звезд, ромбов, круга, диаграммы).; моделирование площадных или объемных фигур для построения столбчатых, площадных и объемных картодиаграмм.
Локализация символа – основной способ показа пространственных отношений. Комп программы сначала рассчитывают эти отношения или хранят их в БД для избегания обработки, необходимой для их расчета.
Чтобы знак на карте соот-л местоположению точечного объекта, следует использовать или создавать значки с известной привязкой к объекту. В ГИС-пакетах имеется возможность устанавливать цвет, размер и ориентировку символов, шаблон, цвет, толщину линии основной и контурной.
Интенсивность цвета используется для показа количественных различий.
Пространственное разрешение определяет место, где могут располагаться символы, и форму.
Цветовое разрешение ограничено палитрой – кол-во имеющихся цветов, которое зависит от числа бит цветовой памяти.
Временные ограничения определяются тем, ведется ли поиск данных во внешней или в основной памяти, объемом обработки данных для расчета изображения, временем записи на устройство изображения.
27. Построение электронной карты (методы визуализации простр данных)
28. Элементы цветового зрения и цветовые палитры.
Для показа изображения используются такие понятия как число бит, палитры, размер видеопамяти и тип видеопреобразования.
Число бит. Один бит – для показа ч/б изображения, 2 бита – 4 цвета, 24 бита – 224 цветов. Число бит показывает, сколько цветов может быть показано одновременно.
Палитра – ограниченный набор цветов, используемый в каждый момент времени.
Видеопамять – локальная объектная память, где хранится объем объектов, относящихся к выводимому на экран изображению, а также номер цвета, который надо показать в каждом из элементов растра.
Таблица перекодировки – указывает сочетание RGB тонов для каждого цвета текущей палитры
Видимый цвет – это функция относительного количества R,G и B света, воздействующего на сетчатку глаза. Цвет может быть описан в терминах 3х измерений: оттенок, светлота, насыщенность.
Оттенок – функция длины волны видимого света (RGB – аддитивные, CMY – субтрактивные).
Светлота – функция количества световой энергии (темнее или светлее оттенок).
Насыщенность – отражает интенсивность цвета (смесь оттенка с серым).
Цветовые модели – RGB и CMY.
RGB.
Ближе к физической сущности монитора.
Можно представить в виде куба (Черный
– (0,0,0), Белый – (1,1,1)). Все возможные
сочетания – внутри куба, действительное
количество цветов зависит от количества
бит адаптера монитора.
CMY – тот же самый куб, но Белый (0,0,0), Черный (1,1,1).
Обе модели не являются интуитивными моделями отражения цвета, т.к. связаны лишь с физическими характеристиками графических устройств.