Геоинформатика Раздел 2. Организация данных в ГИС.
реклама
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 28441-90. 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 векторнотопологического 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 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 Тонкие клиенты WEB-браузер Internet Explorer, Mozilla Firebox WEB сервер Картографический WEB-сервер прототипа Internet Information Service (IIS) Интранет WEB приложение Опубликованные сервисы Толстые клиенты ` ГИС сервер ArcGIS Image Server ArcGIS Server каталог ортофотопланов высокого разрешения на район ArcGIS Desktop Сервер геоданных ArcSDE СУБД Oracle База тематической информации (БДТИ) База геоданных (БГД) · · цифровая модель рельефа векторные картографические слои цифровой модели местности (ЦММ) · ` Файловое хранилище тематические векторные слои ArcGIS Desktop, ArcGIS Explorer 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. Автобусная остановка Автобусный маршрут Улица Железная дорога Пересечение улиц Железнодорожная станция 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: водоснабжение; теплоснабжение; газоснабжение; канализация; электроснабжение; слаботочные сети; дренажные сети; ливневая канализация; береговая защита; Сети связи: 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.
