8. Интеграция гис лесоустройства с другими технологиями и программами

1. Математическое моделирование лесных экосистем

Кроме моделей, традиционно используемых при лесоучетных работах и проектировании лесов перспективно применение ряда моделей для многих направлений

Прогнозирование состояния лесных экосистем, динамика таксационных характеристик в разных условиях эксплуатации и антропогенной нагрузки

Математические модели на практике могут быть реализованы средствами множественной обработки атрибутивной информации (запросов…), встроенными в ГИС, СУБД или специальные приложения (WinPLP…).

2. Трехмерное моделирование лесных ландшафтов (составляющих лесных ландшафтов)

Поверхность

Тело

Объектами трехмерного моделирования в лесном комплексе могут выступать рельеф, отдельные деревья, яруса?

1. Цифровые модели рельефа

Визуализация цифровой модели рельефа в ГИС используется для:

1. Представления географической информации.

2. Анализа данных и проверки гипотез.

Существует множество разнообразных методов визуализации, которые,

как правило, можно классифицировать по размерности графической моде-

ли представления данных.

Двумерное представление рельефа

Традиционным графическим способом представления рельефа являются

изогипсы — линии постоянной высоты. Основной недостаток этого способа

заключается в том, что малоопытному пользователю бывает очень сложно

представить себе трехмерный рельеф по его двумерному представлению.

По этой причине был разработан ряд методов, в которых по-прежнему ис-

пользовались изогипсы, но одновременно создавался эффект трехмерности.

Метод затенения изогипс. В этом методе толщина изогипс выбирается

в зависимости от яркости освещения. В ГИС этот метод практически не

используется.

Аналитический метод затенения. Этот метод теневой отмывки релье-

фа основан на анализе взаимной ориентации направления излучения от

источника света и нормали к поверхности каждой грани нерегулярной

триангуляционной сети (рис. 10.18). Аналогичный метод используется

и для визуализации ЦМР (рис. 10.19). Аналитический метод затенения

относится к категории качественных методов, поэтому по результиру- ющему двумерному изображению нельзя восстановить значения высот

рельефа.

Представление рельефа условной размерности 2,5

Для создания ощущения трехмерности пространства на двумерном изо-

бражении можно использовать различные графические приемы. В дан-

ном методе для этого используется изометрия — метод проецирования,

характеризующийся одинаковым масштабом по всем трем координатным

осям. Хотя этот метод визуализации очень легко реализуется в числен-

ном виде, он не дает настоящего ощущения глубины пространства. Клас-

сической областью применения этого метода являются каркасные изо-

бражения (ил. 10.2). Изображение становится более реалистичным, если

на изометрическую проекцию поверхности наложить слой атрибутивных

данных (ил. 10.3). Следует отметить, что по мере развития компьютерных

технологий и трехмерных методов визуализации изометрия постепенно

утрачивает свое значение. Трехмерные методы представления рельефа

В трехмерных моделях рельефа координаты точек х, у и z образуют жест-

кую структуру, для визуализации которой используют перспективные

проекции. Трехмерное моделирование является одним из самых больших

достижений ГИС-технологий, которое позволяет применять к объектам

и их свойствам полный набор пространственных операций, ограниченных

только параметрами самой модели [49]. Для разработки трехмерных моде-

лей используются сложные теоретические методы, а их реализация требует

больших вычислительных ресурсов. Как правило, для такого моделирова-

ния используют целую совокупность графических методов, включая гео-

метрические преобразования, теневую отмывку рельефа, учет атмосферно-

го влияния и т. п.

Динамическая визуализация рельефа

Для динамической визуализации рельефа создают последовательность ка-

дров, «снятых» из одной точки наблюдения, которые затем можно просма-

тривать как кинофильм. Динамический просмотр позволяет наблюдать из-

менения, которые происходят с объектом во времени. Наиболее развитые

системы динамической визуализации позволяют также перемещать точку

наблюдения и создавать эффект полета над территорией.

10.9. Анализ поверхностей

Для моделирования реальной поверхности необходимо иметь большое

число точек измерений, которые должны равномерно располагаться на

исследуемой территории. При недостатке данных используют различные

методы интерполяции. Поскольку при локальной интерполяции наруша-

ются требования к гладкости, чаще применяют методы глобальной ин-

терполяции, основанные на моделировании поверхности с помощью из-

вестных функций.

Как правило, в качестве интерполяционных функций используют по-

линомы первой, второй и третьей степени:

z = а + Ьх + су, (10.3)

Z = а + Ьх + су + dx2 + еху + fy2, (10.4)

Z = а + Ьх + су + dx2 + еху + fy2 + gx3 + hx2y + ixy2 + fy2, (10.4)

где z — искомая высота рельефа в точке с координатами (х, у), а а, Ъ, с,...,

j — коэффициенты полиномов. Значения коэффициентов определяют по

известным значениям высот из системы линейных уравнений, для реше-

ния которой используют метод наименьших квадратов.

Оптимальным локальным методом интерполяции, который широко

применяется для создания ЦМР, является кригинг, названый так в честь

его автора Д. Крига. Этот метод легко модифицируется, и его можно

использовать для интерполяции данных любого типа. Существуют не-

сколько вариантов этого метода: простой кригинг, стандартный кригинг,

универсальный кригинг, блочный кригинг и ко-кригинг. В каждом из них

используется свой собственный критерий оценки значений атрибута

в промежуточных точках. Иными словами, кригинг — это общее на-

звание целого семейства линейных регрессионных алгоритмов. При ис-

пользовании метода ко-кригинга для оценки значения атрибута можно

использовать значения другого атрибута, если между этими двумя се-

мействами атрибутов есть пространственная зависимость. В частности,

этот подход применяется при высокой стоимости измерений какого-либо

параметра. В этом случае проводят менее затратные измерения другого

параметра, а затем вычисляют значения нужного атрибута методом ко-

кригинга.

Создание наборов данных для новой ЦМР

Потребность в новой цифровой модели рельефа возникает, если старые

данные перестают удовлетворять требованиям к качеству и разрешению

или если появляется новый источник информации. Наиболее быстрый

способ создания модели с более высоким разрешением заключается в том,

чтобы обновить уже существующую модель, добавив в нее новые данные.

Если при обновлении ЦМР используется интерполяция, очень важно по-нимать, что выбор того или иного интерполяционного метода зависит от

географических размеров цифровой модели. Если ЦМР охватывает не-

большую область, можно применять как глобальные, так и локальные

методы интерполяции, однако для создания больших национальных

ЦМР многие глобальные методы (например, кригинг) становятся практи-

чески неприменимыми из-за гигантского количества точек, которые не-

обходимо одновременно обрабатывать. Для построения цифровой модели

рельефа Австралии использовался итерационный конечно-разностный

алгоритм интерполяции Хатчинсона [35]. Этот метод сравним по своей

вычислительной эффективности с локальными методами интерполяции

и, одновременно, обладает всеми основными преимуществами глобаль-

ных методов.

Расчет топографических атрибутов и извлечение

пространственных объектов

Топографические атрибуты, являющиеся цифровой формой описания ре-

льефа, можно разделить на две категории [57]:

1. Основные.

2. Дополнительные (вторичные).

Основные атрибуты — это топографические параметры, значения кото-

рых можно получить или рассчитать непосредственно из цифровой модели

рельефа. В частности, к таким параметрам относятся высота и наклон. До-

полнительными атрибутами называются параметры, являющиеся комбина-

цией основных параметров с другими признаками, которые характеризуют

пространственные вариации какого-то определенного распределения (на-

пример, распределения влажности почв).

Непосредственно по ЦМР можно вычислить значения следующих

основных атрибутов:

1. Высоту (относительная высота или высота над уровнем моря).

2. Наклон (градиент поверхности).

3. Экспозицию (азимут, задающий направление максимального на-

клона в данной точке).

4. Удельную водосборную площадь (площадь водосбора, соответству-

ющая единице длины изогипсы).

5. Длину пути водного потока (максимальное расстояние, которое во-

дный поток проходит до некоторой точки водосборного бассейна).

6. Кривизну профиля (кривизна профиля наклона).

7. Кривизну в плоскости (кривизна изогипсы).

Из ЦМР можно получить также значения атрибутов, необходимых для

геоморфологического анализа. В частности, к таким атрибутам относятся

локальные параметры рельефа, густота гидрографической сети и стати-

стические оценки наклона и геодезической выпуклости. Расчет значений

топографических и геоморфологических атрибутов является обычной про-

межуточной задачей при моделировании рельефа.

Традиционно цифровые модели рельефа использовались для изучения

водосборных бассейнов и других задач гидрологии. В настоящее время__сфера применения ЦМР существенно расширилась, прежде всего, благода-

ря использованию ГИС в самых разнообразных областях науки и техники.

В общем случае из ЦМР можно выделить объекты трех типов:

1. Характерные точечные объекты.

2. Линейные или сетевые объекты.

3. Площадные объекты.

Характерные точечные объекты. К характерным точечным объектам

относятся горные пики, впадины, перевалы и седловины. Для извле-

чения этих точек из ЦМР необходимо проанализировать разность вы-

сот в некоторой окрестности. Локальные максимумы высоты в ЦМР

соответствуют пикам, а локальные минимумы — впадинам, перевалам

и седловинам.

Линейные или сетевые объекты. В настоящее время для выделения ли-

нейных объектов из ЦМР чаще всего используют гидрологический метод

[51]. В этом методе сначала по значениям высот исходной модели опреде- считывают новую цифровую модель, характеризующую площадь водосбора

в каждой ячейке (рис. 10.16, в) [49].

На полученной модели водосборного бассейна определяют ячейку

с максимальным значением и соединяют ее со всеми соседними ячейка-

ми, у которых величина площади водосбора больше заданной. Затем эту

процедуру повторяют для всех присоединенных ячеек и так до тех пор,

пока не останутся только те ячейки, у которых площадь водосбора мень-

ше установленного порогового значения. В результате на ЦМР выделяется

гидрографическая сеть (рис. 10.16, г), которую в дальнейшем можно ис-

пользовать, например, для выделения хребтов. Пропуски в структуре гид-

рографической сети устраняют путем интерполяции. Если какая-то часть

гидрографической сети или хребет представлены несколькими близлежа-

щими линиями, эти линии объединяют в одну.

Площадные объекты. Выделенные русла рек и хребты используют

в дальнейшем для определения границ таких площадных объектов, как

водосборные бассейны. Для этого применяют рекурсивные алгоритмы,

аналогичные описанному выше, с помощью которых определяют при-

надлежность ячеек к той или иной части гидрографической сети или

хребту.

Вычисление наклона и экспозиции

В растровой ЦМР для вычисления наклона поверхности и экспозиции ис-

пользуется окно размером 3 x 3 ячейки, с помощью которого определяют

коэффициенты полинома (10.3), после чего наклон S и экспозицию А мож-

но вычислить, используя следующие формулы:

S=b2 + с\

Наклон и экспозиция при использовании векторных данных вычисля-

ются на этапе создания нерегулярной триангуляционной сети. Примеры

карт этих параметров представлены на ил. 1. Для анализа и классифика-

ции различных структур рельефа могут также применяться карты скоро-

сти изменения наклона и кривизны поверхности.

Анализ видимости

Цифровую модель рельефа можно использовать для определения обла-

стей, находящихся в зоне прямой видимости из определенной точки зем-

ной поверхности. Пример такого анализа показан на рис. 10.17. В этом

примере Р является точкой наблюдения, из которой видны все точки F

Если точка Рп находится между точками Ри Р% ниже линии РР\ она будет

видна из точки Р\ Но если точка Рп лежит за точкой Р\ то она будет не

видна из точки Р. Поскольку в растровой ГИС точки эквивалентны пикселам, можно

сформировать матрицу видимости К присвоив каждому пикселу одно из

двух значений:

V..= 1, если точка ij видна из точки наблюдения,

V.. = 0, если точка ij не видна из точки наблюдения.

Множество пикселов, видимых из точки наблюдения, называется ее об-

ластью видимости, а вычисление матриц видимости и их интерпретация —

определением области видимости.

Методы определения области видимости на основе растровых и век-

торных данных мало чем отличаются друг от друга, и в обоих случаях ко-

нечным результатом такого анализа является карта видимости. Во многих

программных реализациях ГИС предусмотрены дополнительные возмож-

ности. Например, пользователь может задать высоту точки наблюдения от-

носительно поверхности и таким образом выбрать в качестве точки наблю-

дения высотный промышленный объект.

В некоторых ГИС существует также возможность учета дополнительных

преград между природными объектами и средства визуализации, моделиру-

ющие полет над поверхностью. Следует также добавить, что на поверхности,

построенные по цифровой модели рельефа, можно наносить данные из дру-

гих источников и, в частности, накладывать на них космические снимки.