Геоинформатика Раздел 2. Организация данных в ГИС.

Модели пространственных данных Модель отражает наиболее общие свойства объекта или процесса. С позиции взаимосвязи отдельных частей модели говорят о её структуре. Один из способов структуризации данных абстракция. Она используется для построения категорий данных. Модели могут различаться: уровнем типизации, т. е. быть слабо или сильно типизированными; изменчивостью, т. е. Быть статическими (напр., электронные атласы) или динамическими (навигационные системы). способом отображения объекта, т. е. Быть аналоговыми (напр., обычный фотоснимок), которые делятся на прямые, т. е. построенные на основе физического моделирования: аналоговые карты, модели судов, самолётов) и косвенные на основе математического моделирования или дискретными. Основаны на замене непр. функций набором дискретных значений аргументов и функций. Дискретность определяется шагом квантования. масштабом действия (охватом территории)

Модели пространственных данных Жизненный цикл модели период её существования. Делится на фазы: разработки концепции разработки проекта модели реализации модели эксплуатации и актуализации Модернизации завершения эксплуатации. Формы представления моделей данных: аналитическая форма представляет модель в виде формул. графическая форма использует изображение данных в виде кривых, графиков, диаграмм. табличная форма. Применяется при описании атрибутов и при сборе статистичекской информации. графовая форма. Представляет топологические свойства объектов. Пример неориентированного графа схема метро

Модели пространственных данных Наиболее универсальные и употребительные: растровая модель; регулярно-ячеистая (матричная) модель; квадротомическая модель (квадродерево, дерево квадратов, квадрантное дерево, Q-дерево, 4-дерево); векторная модель: векторная топологическая (линейно-узловая) модель; векторная нетопологическая модель (модель «спагетти»). Менее распространенные или применяемые для представления пространственных объектов определенного типа относятся также: модель типа TIN и ее многомерные расширения. гиперграфовая модель; гибридные модели данных

Модели пространственных данных

Растровые модели пространственных данных Растровое представление (raster data structure, tessellation data structure, grid data structure) -- син. растровая модель данных (raster data model) -- цифровое представление пространственных объектов в виде совокупности ячеек растра (пикселов) с присвоенными им значениями класса объекта в отличие от формально идентичного регулярно-ячеистого представления как совокупности ячеек регулярной сети (элементов разбиения земной поверхности). Р.п. предполагает позиционирование объектов указанием их положения в соответствующей растру прямоугольной матрице единообразно для всех типов пространственных объектов (точек, линий, полигонов и поверхностей); в машинной реализации Р.п. соответствует растровый формат пространственных данных (raster data format). В цифровой картографии Р.п. соответствует матричная форма представления цифровой картографической информации (ГОСТ Картография цифровая. Термины и определения).

Растровые модели пространственных данных

Векторные модели пространственных данных Векторное представление (vector data structure, vector data model) -- син. векторная модель данных --цифровое представление точечных, линейных и полигональных пространственных объектов в виде набора координатных пар, с описанием только геометрии объектов, что соответствует нетопологическому линейных и полигональных объектов (модель "спагетти"), или геометрию и топологические отношения (топологию) в виде векторно- топологического представления; в машинной реализации В.п. соответствует векторный формат пространственных данных (vector data format).

Векторные модели пространственных данных

Методы ввода данных в ГИС Ввод данных – это процедура, связанная с кодированием данных в компьютерно-читаемую форму и их записью в базу данных ГИС. Выделяют три главных этапа ввода данных: сбор данных; редактирование и очистка данных; географическое кодирование данных. Последние два этапа называются также предварительной обработкой данных. В процессе такой обработки накапливается новый класс данных – метаданные (данные о данных). Метаданные обычно содержат: дату получения; точность позиционирования; точность классификации; степень полноты; метод, использованный для получения и кодирования данных.

РЕАЛИЗОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ДОСТУПА ГИС

Способы ввода данных в ГИС Первый способ – это ввод информации при помощи клавиатуры. Этот тип ввода, главным образом, используется для атрибутивных данных. Обычно ввод с клавиатуры совмещают с ручной оцифровкой. Второй способ ввода – ручная оцифровка при помощи дигитайзера. Этот способ наиболее широко используется для ввода пространственных данных с традиционных карт. Эффективность и качество оцифровки зависит от качества программного обеспечения оцифровки и умения оператора. Данный способ требует больших временных затрат и допускает наличие ошибок.

Векторизация

Трансформация Преобразования подобия Преобразование подобия сочетает в себе сдвиг, поворот и изменение масштаба. Такое преобразование определено как для векторных, так и для растровых данных. При преобразовании подобия форма объекта трансформирования не изменяется, но допускается изменение его размера (в случае векторных данных) или масштаба (в случае растров), а также поворот по отношению к исходному положению. Афинное преобразование Полиномиальное преобразование Оценка результатов преобразования

Трансформация Преобразования подобия Преобразование подобия сочетает в себе сдвиг, поворот и изменение масштаба. Такое преобразование определено как для векторных, так и для растровых данных. При преобразовании подобия форма объекта трансформирования не изменяется, но допускается изменение его размера (в случае векторных данных) или масштаба (в случае растров), а также поворот по отношению к исходному положению.

Трансформация Афинное преобразование Аффинное преобразование относится к классу линейных преобразований, оно изменяет форму объекта трансформирования, его размер (в случае векторных данных) или масштаб (в случае растров), поворачивает по отношению к исходному положению. Однако одинаковые квадраты исходной сетки, хотя в результате преобразования и меняют свою форму, все равно между собой остаются одинаковыми. Для выполнения такого преобразования нужно задать, как минимум, три опорные точки, причем они не должны размещаться вдоль одной линии.

Трансформация Полиномиальные преобразования Все полиномиальные преобразования относятся к нелинейным. Они позволяют очень сильно деформировать трансформируемый объект. При использовании полиномов требуется задавать большое число опорных точек, равномерно распределенных по всей плоскости объекта. Для полинома 2-ой степени нужно как минимум 6 опорных точек, для полинома 3-й степени - уже минимум 10. Общая формула для количества опорных точек для полинома степени t имеет вид:

Оценка преобразований Рассматривать алгоритмы трансформирования можно с трех позиций: описания сути преобразования геометрического пространства необходимого числа опорных точек практической применимости алгоритма Для каждого алгоритма трансформирования существует минимально необходимое количество опорных точек, при котором преобразование вычисляется однозначно, все невязки нулевые и любая неточно заданная пара целевой-исходной точек "незаметно" искажает результирующее преобразование.

Моделирование Моделирование – исследование каких либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. Моделирование – одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования –как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели)

Моделирование

Моделирование рельефа

Моделирование Обычно первичные данные существуют или с использованием тех или иных операций приводятся к одному из двух наиболее широко распространенных представлений поверхностей (полей) в ГИС: матричному (растровому) представлению (модели) и модели TIN. Суть модели TIN в ее наименовании - "Нерегулярная треугольная сеть" (в английском оригинале - Triangulated Irregular Network). В своем пространственном выражении это сеть треугольников – обычно, элементов триангуляции Делоне - с высотными отметками в ее узлах, что позволяет представить моделируемую поверхность как многогранную

Моделирование

По сути задачу моделирования поверхности можно сформулировать так: Поверхность описывается однозначной функцией двух переменных Z=F(X,Y) которая нам неизвестна. Мы ищем не саму функцию F(X,Y), а некоторое приближение к ней f(X,Y) в классе известных нам функций. Класс функций определяется таким образом, чтобы функции f(X,Y) из него были в определенном смысле «похожими» на восстанавливаемые функции и чтобы их параметры могли быть найдены по имеющимся у нас исходным данным. Классификация алгоритмов вычисления значений ЦМР: триангуляция Делоне Локальный интерполяционный алгоритм построенный на триангуляции Делоне метод скользящего окна Метод весового среднего или модифицированный метод скользящего окна (Локальный аппроксимационный) Интерполяционный многочлен для всей территории(Глобальный интерполяционный алгоритм) Аппроксимационный многочлен для всей территории (Глобальный аппроксимационный алгоритм)

Моделирование По сути задачу моделирования поверхности можно сформулировать так: Поверхность описывается однозначной функцией двух переменных Z=F(X,Y) которая нам неизвестна. Мы ищем не саму функцию F(X,Y), а некоторое приближение к ней f(X,Y) в классе известных нам функций. Класс функций определяется таким образом, чтобы функции f(X,Y) из него были в определенном смысле «похожими» на восстанавливаемые функции и чтобы их параметры могли быть найдены по имеющимся у нас исходным данным. Классификация алгоритмов вычисления значений ЦМР: триангуляция Делоне Локальный интерполяционный алгоритм построенный на триангуляции Делоне метод скользящего окна Метод весового среднего или модифицированный метод скользящего окна (Локальный аппроксимационный) Интерполяционный многочлен для всей территории(Глобальный интерполяционный алгоритм) Аппроксимационный многочлен для всей территории (Глобальный аппроксимационный алгоритм)

Результат статического моделирования оползневых процессов

Статическое моделирование оползневых процессов

Оценочное моделирование селей Реализация гидрогеологических задач

Использование ЦМР Модули обработки ЦМР поддерживают следующие группы функций: расчет "элементарных" морфометрических показателей: углов наклона (уклонов) и экспозиций склонов; оценка формы склонов через кривизну их поперечного и продольного сечений; генерация сети тальвегов и водоразделов (сепаратрисс) и других особых точек и линий рельефа, нарушающих его "гладкость"; подсчет положительных и отрицательных объемов относительно заданного горизонтального уровня в пределах границ участка; построение профилей поперечного сечения рельефа по направлению прямой или ломаной линии; аналитическая отмывка рельефа; трехмерная визуализация рельефа в форме блок-диаграмм и других объемных каркасных (нитяных), полутоновых (светотеневых) и фотореалистичниых (текстурированных) изображений, в том числе виртуально-реальностных, например путем драпировки поверхности рельефа цифровыми космо- или аэрофотоизображениями; оценка зон видимости или невидимости с заданной точки (точек) обзора (анализ видимости/невидимости); построение изолиний по множеству отметок высот (например, генерация горизонталей); интерполяция значений высот, другие трансформации исходной модели (например, осреднение, сглаживание, генерализация, фильтрация и т.п.). ортотрансформирование аэро- и космических снимков.

Картирование по величине Картирование объектов, основанное на количественных характеристиках, дает дополнительную информацию, которая выходит за рамки простого нанесения на карту местоположений объектов. Картирование объектов по величине – от большего к меньшему, дает возможность производить сравнение объектов на местности, основываясь на количественных мерах; можно понять, какие из них удовлетворяют установленным критериям или понять взаимосвязи между ними. Численные значения можно представить на карте либо присваивая для каждого отдельного значения свой символ, либо группируя значения в классы. Если каждую величину попытаться отобразить на карте, то карта будет, безусловно, точна, однако восприятие информации будет затруднено. Выход состоит в том, чтобы группировать значения в классы и уже каждому классу ставить в соответствие какой-то символ. Использование классов – это компромисс между точным представлением данных и генерализацией картины, применение этого подхода позволяет лучше отобразить закономерности на карте. Однако то, как при использовании классов численные данные будут выглядеть на карте, зависит от способа группировки значений в классы, иначе говоря, – от выбранной схемы классификации.

Схемы классификации Наиболее употребительные схемы классификации следующие: метод естественных границ: Границы между классами устанавливаются в тех местах, где достигается наилучшая группировка близких значений в каждом из классов и максимальная разница значений между классами. Количество классов задается пользователем. метод квантилей: ГИС упорядочивает объекты, основываясь на значениях атрибутов от самого меньшего до самого большего, и суммирует число объектов по мере их выбора. Затем ГИС делит суммарное значение на число классов, которое задано пользователем. Результатом является число объектов, которое будет занесено в каждый из классов. Затем ГИС выполняет задачу заполнения классов, начиная с наименьших значений, и помещает в каждый класс установленное число объектов. метод равных интервалов: Каждый класс содержит одинаковый диапазон значений, т.е. разница между максимальной и минимальной величинами является одинаковой для каждого класса. ГИС вычитает минимальное значение, представленное в наборе данных, из максимального значения. Полученный результат делится на число заданных классов, после чего последовательно от минимального значения определяются границы классов и происходит их заполнение. метод стандартного (среднеквадратичного) отклонения: Каждый класс определяется в зависимости от удаления его значений от среднего значения. ГИС прежде всего находит среднее значение для представленных данных. Затем вычисляется среднеквадратичное отклонение (СКО). ГИС определяет границы классов, располагая их выше и ниже средней величины, основываясь на числе стандартных отклонений, которое следует задать при работе с этим методом – 0,5 или 1 СКО.

Картирование по величине Архитектура картографического Web-сервера ГИС

Ситуационный анализ и моделирование с использованием пространственной информации Система обеспечивает возможность провести ситуационный анализ и моделирование в следующих направлениях: для транспортного моделирования; для геоэкологического моделирования; при проектировании инженерных сетей и т.д. Транспортное моделирование предназначено для решения следующих задач: нахождения ближайшего пункта обслуживания; поиска кратчайшего маршрута; поиска оптимального расположения объектов; создания матрицы расстояний.

Граф дорожной сети (ГДС) ГДС представляет собой множество связанных ребер (представляющих дороги) и узлов (точек соединения ребер), и правила необходимые для построения и моделирования реальной сетевой инфраструктуры. Основные элементы: Ребра (Edges). Узлы (Junction). Повороты (Turn elementы). Правила соединений (Connectivity). При построении ГДС используются следующие источники данных: источник данных для построения ребер – класс осевых линий дорог; источник данных для построения узлов – точечные классы (станции, склады, объекты инфраструктуры и т.п.); источник данных для построения поворотов – специальный класс определяющий правила для поворотов в узле.

Геоэкологическое моделирование Моделирование лавинной опасности Моделирование селевой опасности Моделирование гидрологических явлений

Ведение инженерных сетей и сетей связи осуществляется путем визуализации результатов обработки сведений по инженерным сетям и сетям связи, в том числе результаты моделирования и анализа взаимного положения объектов. Ведение инженерных сетей и сетей связи обеспечивается за счет хранения и поддержания информации в актуальном состоянии по следующим видам сетевых инфраструктур: Инженерные сети:Сети связи: водоснабжение; теплоснабжение; газоснабжение; канализация; электроснабжение; слаботочные сети; дренажные сети; ливневая канализация; береговая защита; фиксированные сети связи; беспроводные сети связи.

Возможности по интеграции Системы с ГИС потребителей и поставщиков информации В качестве ГИС потребители и поставщики информации используют: ArcGIS; MapInfo; AutoCad; Существует несколько возможных вариантов интеграции Системы и ГИС потребителей и поставщиков информации: с помощью передачи данных через Web-службы; с использованием данных, сохраненных в различных форматах.