Зацерковний В.І. та ін. ГІС та бази даних. І бази даних
 Скачать 31.1 Mb.
|
|
8.11. Засоби TIN для відображення поверхні Модель TIN має ефективні засоби відображення поверхні за допо- могою експозиції схилів, крутості граней, затінення граней, діапазонів висот для поверхні [86]. Експозиція схилу. Експозиція (Aspect) окремої грані визначається кутом β як напрямком проекції нормалі на горизонтальну поверхню віднос- но напрямку на північ (рис. 8.53). Кут обчислюється за формулою [86]: 2 2 arccos ) arccos( b a c p p p f Рис. 8.53. Відображення експозиції схилів Рис. 8.54. Відображення крутості граней Крутість грані. Крутість грані (Slope) представляється кутом нахилу нормалі до горизонтальної лінії. Він визначається як доповнення до 90° кута α (рис. 8.54) [86]: 2 2 2 arccos ) arccos( c b a c p p p p i Затінення граней. Затінення граней (Hillshading) визначається від- носно вектора напрямку на Сонце. Положення Сонця задається азимутом 313 (Azimuth) та кутом піднесення над горизонтом (Аltitude) Сонця. Задача роз- рахунку затінення схилів використовується для аналізу освітленості Землі. У зв’язку з цим часто виникає потреба додаткового урахування поточного положення Сонця. Таким чином, кожний трикутник тріангуляції може класифіку- ватись за принципом належності до того або іншого регіону. Після цього потрібно просто використати алгоритм виділення регіонів (рис. 8.55) [86]. Діапазони висот. Для відображення діапазонів висот (Range of elevations) висота довільної точки усередині трикутника визначається за рівнянням площини, заданої вершинами трикутника. Площина з нормаль- ним вектором P = {p a , p b , p c }, що проходить через точку M (x 0 , y 0 , z 0 ), описується рівнянням [86]: ) ( ) ( ) ( 0 0 0 z z p y y p x x p c b a Звідси за відомими значеннями x та y знаходяться висоти довільних точок (рис. 8.56). Рис. 8.55. Відображення затінення граней Рис. 8.56. Відображення діапазонів висот Інтерполяція ізоліній виконується по кожній грані тріангуляції. 8.12. Ланцюгове кодування Ланцюгові коди застосовуються для представлення межі об’єкта у вигляді послідовності відрізків прямих ліній певної довжини і напрямку. В основі цього представлення лежить 4- або 8-зв’язна решітка. Довжина кожного відрізка визначається розрізненням (роздільною здатністю) решітки, а напрямки задаються обраним кодом. Специфічним методом опису об’єктів є восьмизв’язний ланцюговий код Фрімана (Freeman Chain Code). Це набір із восьми цифр (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7), кожна з яких кодує один із восьми фіксованих напрямків. Опис 314 форми будь-якої кривої є послідовністю цифр, що характеризують напря- мок на кожному кроці дигітизування. Так, контур об’єкта, який представ- лений на фрагменті "б" (рис. 8.57), описується за допомогою рядка: 00011222234445566667. Ідея простого ланцюгового коду полягає в тому, що для будь-якої зв’язаної лінії на растрі кодуються координати початкового пікселя, а для кожного наступного пікселя ланцюга як код використовується його приріст, який визначає перехід на один із суміжних пікселів (рис. 8.57 б). Оскільки таких суміжних пікселів усього 8, то для кодування кожного пікселя необхідно 3 біта інформації. а б Рис. 8.57. Восьмизв’язний код Фрімана (а) і приклад його застосування (б) Знаючи ланцюговий код лінії, можна доволі легко обчислити різні параметри ареалів, що нею обмежується, наприклад, площу, периметр, максимальну висоту і ширину тощо. Ланцюгове кодування (chain encoding) векторних даних використову- ється як спосіб стиснення векторної інформації у випадках, коли відстань між точками введення настільки мала, що приріст координат між суміжни- ми точками виражається малими частками одиниці, як у наведеному нижче прикладі: (45,4580;30,7288); (45,4571;30,7292); (45,4566;30,7284); (45,4561;30,7274). При ланцюговому кодуванні повністю записуються лише координати першої точки. Для решти вказується приріст координат між поточною точкою і попередньою, виражений у тисячних частках одиниці із зазначен- ням знака: (45,4580;30,7188) (-09,+04) (-05,-08) (-05,-10). 315 Таким чином досягається істотне стиснення інформації. Однак мож- ливості застосування даного методу кодування обмежені дуже незначни- ми змінами координат між сусідніми точками введення (не більше 0,0099 (Core Curriculum, 1991)). 8.13. Вибір способу формалізації та перетворення структур даних Вибір моделі (рис. 8.58) залежить від типів об’єктів і засобів виділення необхідної інформації при виконанні тих чи інших запитів. Рис. 8.58. Геоінформаційне картографування Векторна модель є дуже зручною для опису дискретних об’єктів, а растрова – для роботи з об’єктами, що мають безперервні властивості. Векторна форма подання даних із топологічними даними надає можли- вість відображати різні просторові об’єкти, процеси, явища з різним ступенем деталізації і виконувати велику кількість різноманітних запитів. Растрова форма подання геометричної інформації необхідна при відображенні елементів, які безперервно змінюються в просторі. До переваг растрових структур потрібно віднести злиття позиційних і семантичних атрибутів просторової інформації в одній прямокутній 316 матриці. Оскільки растрова модель містить інформацію про те, що розта- шовано в тій або іншій точці території, то при використанні цієї моделі зникає потреба використання спеціальних засобів збереження й обробки се- мантики просторових даних (як це відбувається у векторних структурах), що суттєво спрощує аналітичні операції з растровими зображеннями, зокрема, оверлейний аналіз. До інших переваг растрових моделей потрібно віднести: – растр не потребує попереднього вивчення явища, дані збираються з рівномірно розташованої мережі точок, що дозволяє в подальшому на ос- нові статистичних методів обробки отримувати об’єктивні характеристики досліджуваних об’єктів. Завдяки цьому растрові моделі можуть використо- вуватись для дослідження явищ і процесів, попередня інформація про які відсутня; – растрові моделі, на відміну від векторних моделей, дозволяють використовувати паралельні алгоритми обробки, забезпечуючи при цьому високу швидкість опрацювання інформації; – растрові моделі істотно спрощують створення буферних зон; – растрові моделі дозволяють уводити векторні дані, на відміну від векторних, де зворотна процедура вкрай ускладнена; – процеси растеризації алгоритмічно істотно простіші, на відміну від процесів векторизації, які вимагають експертних рішень. 8.14. Порівняння векторних і растрових моделей подання просторових даних Основними недоліками растрового подання даних є значна ємність машинної пам’яті, необхідної для збереження растрових даних; відносно висока вартість сканерів, що забезпечують автоматизоване введення інформації; а також недостатньо висока точність позиціонування точкових об’єктів і зображення ліній, особливо похилих, зумовлена генералізацією інформації в межах комірки растру. Основними перевагами векторного подання даних є компактність збереження (яка на порядок вища, ніж при растровому збереженні), ви- сока точність позиціонування точкових об’єктів і зображення ліній. Однак векторні моделі мають складну систему опису топологічної структури даних, внаслідок чого їх обробка вимагає виконання складних геометричних алгоритмів визначення положення вузлових точок, стику- вання сегментів (дуг), замикання полігонів тощо. Це значно сповільнює маніпулювання векторними даними, особливо на персональних комп’ю- терах із порівняно невеликою швидкодією. 317 Порівняння переваг і недоліків двох основних структур просторо- вих даних показує, що вони взаємно протилежні один одному – переваги одного способу формалізації є недоліками іншого, і навпаки. Це визначає необхідність застосування в рамках ГІС обох способів, а отже, можливості перетворення (конвертації) однієї структури на іншу, і навпаки (виконан- ня так званих векторно-растрових і растрово-векторних перетворень), що на даному етапі розвитку ГІС реалізовано в усіх досить потужних гео- інформаційних пакетах. При цьому розв’язання різних завдань доцільно виконувати з використанням того способу формалізації просторових даних, який у даному разі є більш ефективним. Для картографічного виробництва використання даних, поданих у векторному або растровому форматі, не є принциповим. У той же час растрові дані можуть бути засобом підвищення якості створюваної карто- графічної продукції. Тому для підвищення якості карт перед їх друкуванням застосовується растеризація зображень. ГІС з розвиненими можливостями забезпечує одночасну роботу як з растровою, так і з векторною моделями даних, тому такі ГІС інколи називають гібридними (растрово-векторними). Необхідність поєднання в одному програмному засобі можливостей оперування з растровими і векторними моделями (рис. 8.59) зобов’язує мати засоби конвертування даних з одного формату в інший, які реа- лізують апарат растрово-векторних і векторно-растрових перетворень. Рис. 8.59. Подання об’єктів растровою і векторною моделями 318 Таблиця 8.7 Порівняння растрової і векторної моделей даних Властивість / Модель даних Растрова Векторна Масштабованість – + Надмірність (об’єм даних) – + Передача безперервних властивостей + – Передача дискретних об’єктів – + Легкість створення + – Враховуючи переваги і недоліки, векторні структури рекомендується використовувати для збереження феноменологічно-структурованої інфор- мації (ґрунтові та рослинні ареали, ареали використання земель тощо), для мережевого аналізу, у тому числі транспортних і телефонних мереж, а також для підвищення якості відображення при картографуванні лінійних об’єк- тів. Растрові структури застосовуються для швидкого і дешевого накладен- ня карт, просторового аналізу, а також для моделювання в тих випадках, коли доводиться працювати з поверхнями (наприклад, топографічними) (Burrough, 1986). Дуже ефективним, зокрема для високоякісного картографування, є поєднання векторного і растрового форматів з використанням векторного формату для збереження і побудови ліній, а растрового – для наповнення (розфарбування) площ. Перетворення векторного зображення на растрове (піксельне) на- зивається раструванням, або рендерингом. Ідея векторно-растрового перетворення досить проста: точка заміня- ється коміркою, лінія – послідовністю комірок, територіальний об’єкт (по- лігон) – сукупністю комірок із заданим розміром. Растрово-векторне перетворення полягає у зведенні вмісту кожної комірки до точки, поло- ження якої відповідає геометричному центру. При цьому укладається угода, наприклад, про те, що при перетворенні ліній на растр значущими стають усі комірки, через які проходить лінія, а при перетворенні полігонів – тільки ті з них, у яких межею полігона відтинається значна частина комірки, як це показано на рис. 8.60. Рис. 8.60. Схема перетворення (конвертації) векторних даних на растрові 319 Принцип конвертації растрових структур просторових даних у век- торні також очевидний: зміст кожної комірки зводиться до точки, поло- ження якої відповідає, наприклад, геометричному центру цієї комірки. Однак на практиці реалізація цього принципу ускладнюється розмитістю лінійних об’єктів і територіальних меж, наявністю шумів, особливо при векторизації даних дистанційного зондування або растро- вих зображень, отриманих шляхом сканерного введення. У цьому разі необхідне проведення попередньої обробки растрових зображень з метою "придушення" шумів, "стоншення" лінійних об’єктів і територіальних меж, "скелетизації" зображення. Необхідно також зазначити, що існують пропозиції щодо комбінова- них растрово-векторних представлень просторових даних, які поєднують переваги растрового і векторного представлень і не потребують векторно- растрового або растрово-векторного перетворення. До таких комбінованих моделей просторових даних відносять матрично-символьні структури, що є узагальненням квадротомічних структур даних, і растрове представлення, основною логічною одиницею якого є система, яка поєднує декілька рядків сканування та містить елементи векторного і растрового представлень. Таблиця 8.8 Переваги Растрова модель Векторна модель 1. Проста структура даних 1. Компактна структура 2. Ефективні оверлейні операції 2. Топологія 3. Робота зі складними структурами 3. Якісна графіка 4. Робота зі знімками Порівняння векторних моделей географічних об’єктів представлено в табл. 8.9. Таблиця 8.9 Прості нетопологічні моделі Топологічні моделі 1 Можливі незамкнені полігони Однозначне подання області 2 Можлива відсутність зв’язаності ліній Дуги, пов’язані через вузли 3 Неефективне збереження даних Ефективне збереження даних 4 Відсутня можливість аналізу даних Можливість аналізу даних 320 8.15. Аналіз подання геооб’єктів векторними моделями Узагальнена характеристика подання географічних об’єктів вектор- ними моделями наведено в табл. 8.10. Таблиця 8.10 Подання геооб’єктів векторними моделями [19] Призначення моделі Векторні дані орієнтовані на моделювання дискрет- них просторових об’єктів з точним визначенням форм і меж Джерела даних Компіляція матеріалів аерофотозйомки, збір GPS ви- значень, оцифровка паперових карт, оцифровка на дисплеї, векторизація растрових даних, побудова ізоліній рельєфу, обробка даних топографічних знімань, імпорт з CAD креслень Збереження просторових даних Точки зберігаються як координатні пари. Лінії – як послідовність координатних пар. Полігони – як замкнена послідовність координатних пар Подання просторових об’єктів Точками подають такі географічні об’єкти, розмірами яких для конкретної мети можна знехтувати. Лініями подають такі географічні об’єкти, які є настільки вузькими, що мають довжину, але не мають ширини. Полігонами подають такі географічні об’єкти, які мають місце розташування, форму та площу Топологічні відношення Топологія ліній ґрунтується на принципі, згідно з якими лінії зв’язуються у вузлах. Топологія полігонів ґрунтується на принципі, згідно з яким полігони знаходяться ліворуч і праворуч від лінії Геопросторовий аналіз Топологічний оверлей карт, генерування буферів і аналіз близькості, розчинення полігонів та оверлей, просторові і логічні запити, адресне геокодування, мережевий аналіз Картографічна продукція Векторні дані кращі для креслення точної форми і місця розташування просторових об’єктів. Вони не придатні для безперервних явищ або просторових об’єктів з нечіткими межами Точність розміщення об’єкта у векторній моделі обмежена невизначе- ністю його положення на вихідній паперовій карті: лінії на карті мають товщину 0,1 мм, що в масштабі, наприклад, 1:200 000 відповідає 20 м на місцевості – гранична точність даного масштабу. 321 ІХ. ЗАГАЛЬНІ ВІДОМОСТІ ПРО СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ БАЗАМИ ДАНИХ Неможливо розв’язати проблему на тому ж рівні, на якому вона виникла. Потрібно стати вище цієї проблеми, піднявшись на наступний рівень. Альберт Ейнштейн Одним із компонентів програмного забезпечення ГІС є бази даних, де міститься просторова і атрибутивна інформація. Збереження та накопичення даних є однією з основних дій, здійснюваних над інфор- мацією, яка забезпечує її доступність протягом певного проміжку часу. Збором і накопиченням даних, коригуванням, сортуванням та відбо- ром необхідних даних тією або іншою мірою займається кожна людина, кожен фахівець, незалежно від сфери своєї діяльності. Протягом життя людина накопичує різноманітні дані: телефони, адреси, імена та дати народження друзів і знайомих; відомості про те, які книги зберігаються у власній бібліотеці, які ігри, аудіо- та відеозаписи знаходяться на дисках тощо. Для забезпечення зручного користування цими даними їх необхідно зберігати в систематизованому вигляді. Для того щоб інформація, яка накопичена окремою людиною або сус- пільством, була доступною для подальшого використання, її зберігають у систематизованому вигляді в спеціальних сховищах – базах даних. 9.1. Передумови виникнення концепції баз даних Незважаючи на суттєві досягнення сучасних систем керування базами даних (СКБД), що здійснені за декілька останніх десятиліть, треба відзна- чити, що обробка інформації головним чином з метою обліку ресурсів має історію в декілька тисяч років. Проте обробка цієї інформації здійсню- валась переважно вручну. І тільки на початку ХХ ст. з’явилась можливість її опрацьовувати автоматизовано, за допомогою перфокарт. В історії обчислювальної техніки можна прослідкувати розвиток двох основних напрямків її використання. Перший напрямок – застосування обчислювальної техніки для вико- нання числових розрахунків, які або дуже довго або взагалі неможливо про- водити вручну. Розвиток цього напрямку сприяв інтенсифікації методів числового розв’язку складних математичних завдань, появі мов програму- вання, які були розраховані виключно на обробку числової інформації (Fortran, Algol), орієнтованих на зручний запис числових алгоритмів, 322 становленню зворотного зв’язку з розробниками нової архітектури ЕОМ. Характерною особливістю даного напрямку застосування обчислювальної техніки є наявність складних алгоритмів обробки, які застосовуються до простих за структурою даних, об’єм яких порівняно невеликий. Другий напрямок – це використання засобів обчислювальної техніки в автоматичних або автоматизованих інформаційних системах (ІС) 34 . За- звичай такі системи мають справу з великими обсягами інформації, що мають доволі складну структуру. Класичними прикладами ІС є банківські системи, автоматизовані системи управління (АСУ) підприємствами, систе- ми резервування авіаційних або залізничних квитків, місць у готелях тощо. Даний напрямок використання обчислювальної техніки виник трохи пізніше першого. Це пов’язано з тим, що на зорі розвитку обчислювальної техніки можливості комп’ютерів зі збереження інформації були доволі обмеженими. Дані подавались у вигляді простих послідовних файлів на магнітній стрічці, були частиною програм і розташовувались відразу за ко- дом програми в так званому сегменті даних (рис. 9.1), тобто залежали від програм обробки. |