Ввод данных в ГИС с растровой моделью данных
Растровая модель является оптимальной для работы с непрерывными свойствами объектов. Растровое изображение – это набор значений для отдельных элементов (растров, ячеек, пикселей).
Отдельный растр характеризуется координатами, глубиной цвета (в цветных растрах), градацией серого цвета (серая шкала), черного или белого цвета (в черно-белых изображениях). В общем случае растровая картина – это обычное фотоизображение, которое получено сканированием традиционной бумажной карты или аэро- и космического фотографированием участка земной поверхности. Растровое изображение можно охарактеризовать разрешением, измеряемым в единицах dpi (dot’s per inch – точек на дюйм) и указывающим, сколько пикселей располагается в одном дюйме изображения. Чем выше разрешение, тем качественнее и информативнее изображение. Но не следует забывать, что с увеличением разрешения увеличивается и файл растрового изображения. В ГИС обычно используются растровые изображения, разрешение которых лежит в диапазоне 200–600 dpi (исключением могут быть только аэро- и космоснимки, разрешение которых может достигать нескольких тысяч dpi).
Оцифровка карт
Как бы прецизионно не проводилась оцифровка и сканирование традиционных карт, ошибки неизбежны. Уровень ошибок в базе данных ГИС непосредственно связан с уровнем ошибок исходных карт. Всё дело в том, что карты не всегда адекватно отображают информацию и не всегда точно передают данные о местоположении объектов.
В процессе оцифровки можно выделить следующие ошибки:
-разрывы (два сегмента линии не стыкуются друг с другом);
-подергивания (линия имеет участки “пульсирования”);
-петли (линия местами закручивается);
-пересечения (сегменты линий накладываются друг на друга).
Кроме того, часто встречаются такие ошибки как недовод и перевод.
При дискретной оцифровке карты (т.е. по отдельным областям, которые потом соединяются в единую карту) возникают несовпадения или нестыковки.
Анализ информации в ГИС
Любая современная ГИС содержит в себе набор средств для анализа пространственно-атрибутивной информации Используя аналитические функции ГИС можно получить ответы на такие вопросы, как: Где расположен объект А? Каково расположение объекта А по отношению к объекту В? Какое количество объектов А располагается в пределах расстояния D от объекта B? И тд
Запросы в ГИС можно задавать как простым кликом мышью на объекте, так и с помощью развитых аналитических средств. В группе со средствами стандартного языка структурированных запросов SQL (Structured Query Language) аналитические возможности ГИС дают пользователю мощные и настраиваемые инструменты для обработки и управления информацией.
Выделим основные функции ГИС, связанные с анализом пространственно-атрибутивной информации.
Возможности непространственного (атрибутивного) анализа:
- запрос по атрибутам и их отображение; - поиск цифровых карт и их визуализация; - классифицирование непространственных данных; - картографические измерения (расстояние, направление, площадь); - статистические функции.
Возможности пространственного анализа:
- “оверлейные” операции; - анализ близости;
- сетевой анализ; - поиск объектов;
- анализ видимости-невидимости; - прогнозирование;
- картометрические функции; - интерполяция;
- зонирование; - создание контуров;
- декомпозиция и объединение объектов; -буферизация; - переклассификация.
Аналитические методики картографических данных в ГИС мало чем отличаются от методик анализа информации на традиционных картах. Измерение количественных параметров объектов и их математическая обработка являются общепринятыми. Однако расчеты проводятся настолько быстро, что это позволяет за малые интервалы времени проверять огромное число предположений и гипотез и подбирать наиболее подходящие из них.
Пространственное расположение объектов исследуется при помощи операций анализа размещения, связей и других геопространственных взаимоотношений объектов и их атрибутов. К таким операциям можно отнести буферизацию, анализ близости, оверлейный и сетевой анализ, районирование и др. Комбинируя перечисленные операции можно решать достаточно сложные пространственные задачи.
Буферизация
Буферная зона (buffer zone, buffer, corridor) – представляет из себя полигональный слой, образованный путем расчета и построения эквидистант, или эквидистантных линий (equidistant line), равноудаленных относительно множества точечных, линейных или полигональных пространственных объектов. Операция “буферизации” (buffering) применяется, например, для целей выделения трехкилометровой пограничной зоны, 20-метровой полосы отчуждения железнодорожной линии и т.п. Буферная зона полигонального объекта может строиться как вовне, так и внутри полигона. В случае если расстоянию между объектами и эквидистантами ставятся в соответствие значения одного из его атрибутов, говорят о “буферизации со взвешиванием” (weighed buffering).
В современных ГИС буферные зоны создаются автоматически, причем построить их можно вокруг объектов любых типов. Говоря проще, буферные зоны – это могут быть эпидемиологические зоны, зоны техногенных катастроф (розлив нефти, авария на атомной станции), зоны дальнодействия различных радиотехнических устройств и систем и т.д.
Представьте, что у вас есть задача создать область, охватывающую объекты, находящиеся в пределах 500 метров по обе стороны от реки. Процесс создания такой области называется созданием буферной зоны. Сама такая зона называется буфером. Вид буфера определяется его радиусом. Радиусом буфера в нашем случае является величина 500 метров.
Чтобы создать буфер, нужно задать радиус буфера, либо в виде константы, либо в виде колонки таблицы, либо в виде выражения. Затем нужно указать гладкость (число сегментов для буферной окружности). Радиус буфера определяет его размеры. Скажем, чтобы буфер охватывал все объекты, расположенные в пределах 10 километров по обе стороны шоссе, следует задать радиус буфера 10 километров. Если в качестве радиуса используется выражение или данные из некоторой колонки таблицы, то ГИС будет вычислять радиус. Радиус можно задать как постоянную величину (константу), а также использовать значения из некоторой колонки таблицы в качестве значений радиуса. Например, чтобы создать вокруг городов буферные зоны, которые отражали бы численность их населения, можно выбирать значения радиуса буфера из колонки “Население”. Более того, радиус буфера можно задавать в виде выражения. Допустим, нужно создать буферы вокруг городов, отражающие плотность населения. Но в таблице нет колонки, которая содержала бы значение плотности населения. В таком случае надо задать радиус буфера выражением, в котором будет вычисляться плотность населения на основании данных численности населения и площади городов.
Число сегментов для буферной окружности определяет степень скругления (гладкость). Чем больше сегментов используется для прорисовки буферной окружности, тем больше уровень гладкости буферов. Вместе с тем надо помнить, что большая гладкость требует и большего времени на создание буфера. Стандартное значение гладкости – 12 сегментов для полной окружности.
Можно создавать единый буфер вокруг всех выбранных объектов или отдельные буферы вокруг каждого объекта. Осуществить буферизацию для нескольких объектов сразу можно двумя способами. Во-первых, можно создать единый буфер вокруг всех этих объектов. В этом случае следует помнить, что ГИС считает полученный буфер единым объектом типа многоугольник. Если выбрать один из буферных многоугольников, будут выбраны и все остальные. Другим способом является создание отдельных буферов для каждого из объектов.
Оверлейные операции
Оверлейная операция, оверлей (overlay) – представляет из себя операцию наложения друг на друга двух или более слоев, результатом которой является графическая композиция (графический оверлей) используемых слоев либо единственный результирующий слой, несущий в себе набор пространственных объектов исходных слоев, топологию этого набора и атрибуты, которые являются производными от значений атрибутов исходных объектов в топологическом оверлее векторной модели представлений пространственных объектов.
К оверлейным относятся операции:
- определения принадлежности точки полигону;
- определения принадлежности линии полигону;
- определения принадлежности полигона полигону;
- наложения двух полигональных слоев;
- уничтожения границ одноименных классов полигонального слоя с порождением нового слоя;
- определения линий пересечения объектов;
- объединения (комбинирования) объектов одного типа;
- определения точки касания линейного объекта и т.д.
Примером оверлейной операции служит операция топологического оверлея “точка-в-полигон” (point-in-polygon). По существу происходит наложение двух слоев, в результате чего образуется новый слой.
Операция наложения двух полигональных слоев (polygon-on-polygon) методом вырезания применяется для вырезания части одного слоя, используя для этого другой слой в качестве формы.
Эта операция создает новый слой посредством наложения объектов двух слоев. Один из этих слоев должен быть полигонального типа и он используется для определения области отсечения. В полученном слое сохраняют только те объекты исходного слоя, которые попадают в область вырезания.
Объектами исходного слоя могут быть любые объекты (полигоны, линии или точки). Объекты нового слоя будут одного типа с объектами исходного слоя. В итоге получают объективную атрибутивную таблицу для нового слоя, которая содержит поля, аналогичные имеющимся полям в атрибутивной таблице исходного слоя.
Помимо операций топологического оверлея существуют операции логического или булевского оверлея. Все операции (всего их четыре) основаны на элементарных логических функциях – логические И, ИЛИ, НЕ и исключающее ИЛИ.
Переклассификация
Переклассификация – это аналитическая операция, направленная на преобразование слоя карты по заданному условию. К примеру, на карте нанесены сельхоз угодья с разными типами почв. В данном случае операция переклассификации позволяет объединить однородные почвенные зоны в единую область без акцента на растущие на них сельхоз культуры. В этом случае условием переклассификации является принадлежность к одному типу почвы.
Выделяют несколько основных переклассификационных условий. Одно из первых – это отсечение объектов, пространственное положение которых не соответствует заданной позиции.
Следующее переклассификационное условие – значение какой-либо величины (высота над уровнем моря, зональная температура, количество осадков), отображаемой на карте. Например, на карте нужно изменить футы на метры.
Переклассификация часто производится по размеру объектов. Например, на слое карты необходимо убрать объекты, площадь которых ниже либо выше заданного значения.нет
Переклассификация используется для разбиения класса объектов на индивидуальные объекты, так как с ними удобнее работать.
Картометрические функции
Картометрические функции – это операции, позволяющие измерять расстояния, площади, периметры, объемы, заключенные между секущими поверхностями и т.д. Как правило, такие операции являются обязательными внутренними функциями ГИС.
Картометрические измерения тесно связаны с морфометрическими (morphometry) измерениями, суть которых заключается в вычислении морфометрических показателей (morphometric indexes, morphometric parametrs), т.е. показателей формы и структуры явлений (извилистости, расчленения, плотности и мн. др.) на основе картометрических определений. Измерения и исчисления по тематическим картам иногда выделяют в особый раздел – тематическую картометрию и морфометрию (thematic cartometry and morphometry).
Процесс вычисления картометрических и морфометрических функций состоит в определении координат, направлений, дистанций, периметров, размеров, площадей, форм объектов, а также параметров дистанционной съемки, полученных по стереопаре (стереологические параметры). При проведении картометрических измерений нужно знать, что:
· процесс вычисления координат объектов различается для разных примитивов: проще всего вычислить координаты точек - (x, y), затем линий – (x1, y1; …; xn, yn), и, наконец, полигонов – (x1, y1; … xn, yn; x1, y1). Для линий иногда приходится вычислять дополнительные характеристики, такие как длина и угол простирания. Для полигонов чаще всего определяют периметр, площадь, размеры;
· форму обычно охарактеризовывают такими параметрами, как факторы формы круга и эллипса. Фактор формы круга показывает насколько полигон близок к кругу, т.е. фигуре, площадь которой ограничена наименьшим периметром. Для круга фактор формы круга равняется 1. С увеличением периметра фигуры при неизменной площади значение фактора формы круга уменьшается до 0. Фактор формы эллипса говорит о близости фигуры к эллипсу (изменение значений этого фактора такое же, как для круга); вычисление стереологических параметров необходимо для описания объемной (3d) структуры объектов. Фундаментом для расчета параметров служат значения площади и периметра примитива, полученные с карты. В большинстве случаев, этими параметрами описывают структуры, элементы которых связаны между собой в пространстве.
Районирование
Процесс районирования (зонирования) состоит в объединении объектов на карте в большие регионы или территории для обобщения данных по этим территориям. Районирование используется в самых различных задачах, таких, как создание и анализ территорий сбыта, избирательных округов, территорий, обслуживаемых подразделениями аварийной службы, маршрутов доставки, анализ распределения ресурсов и т.д. ГИС создает тематическую карту методом индивидуальных значений, в которой тематической переменной является название территории. На этой карте цветами обозначены различные территории – районы, рис. 33. Специальное окно обычно показывает данные о районах в табличной форме. Кроме того ГИС позволяет динамически отслеживать изменения в данных по районам при переносе объектов из одного района в другой. Районирование чаще всего используется для оптимизации территориального планирования и решения задач иногда называемых “балансировкой (выравниванием) территорий”.
При районировании не создается новых географических объектов на карте, а также не вносится никаких постоянных изменений в стили существующих объектов. Районирование представляет собой инструмент динамической группировки существующих объектов и анализа соответствующих данных. Однако пользователь ГИС может зафиксировать изменения в объектах, сохранив в виде отдельной таблицы результаты районирования. Районирование можно осуществить для любой таблицы, содержащей графические объекты типа область, линия или точка. Различные районы изображаются различными штриховками, типами линий или символов. Число районов для каждой таблицы обычно не может превышать 300.
Районирование особенно полезно при большом разбросе значений данных, когда необходимо оценить различные сценарии разделения. Районирование можно применять для создания новых территориальных единиц или для перепланирования существующего деления.
Сетевой анализ
Сетевой анализ направлен на решение задач по определению ближайшего, наиболее выгодного сетевого (это может быть транспортная сеть, сеть телекоммуникаций и т.д.) маршрута, установлению уровней нагрузки на сеть, определению зон влияния на объекты сети других объектов.
Сетевой анализ часто используют в процессе принятия решений по транспортным задачам, по проектированию и эксплуатации разнообразных сетей инженерных коммуникаций и т.д.
Сетевой анализ нацелен на обработку данных линейных объектов, которые имеют разветвленную (древовидную) структуру. Он может быть использован, например, при анализе геологических данных по интенсивности спектральных линий. Для решения более сложных исследовательских задач используется моделирование распределения пространственных и атрибутивных параметров графических объектов методом регулярной ячейки. Этот метод представляет из себя набор пространственных операций, в процессе выполнения которых территория разбивается на регулярные ячейки строго установленного размера и вычисляются статистические значения пространственных или атрибутивных данных объектов в этих ячейках.
Регулярная ячейка представляет из себя двухмерный пространственный объект, элемент разбиения земной поверхности линиями регулярной сети, то есть регулярно-ячеистого представления пространственных объектов, в отличие от пикселя (как элемента растрового представления), образуемого разбиением линиями растра изображения (а не земной поверхности).