геоинформационные системы. Рабочая программа по дисциплине Цели и задачи освоения дисциплины
 Скачать 0.93 Mb.
|
|
Тема N6. «Характеристика данных, используемых в ГИС» Общие сведения о типах данных Основной и наиболее трудоемкой задачей формирования любого проекта является сбор необходимых данных, которые преобразовываются в цифровой формат и вводятся в ГИС для дальнейшей обработки. В процессе управления данными выбор их типа (векторные, растровые) определяется объемом информации и возможностями программного обеспечения. Любая ГИС работает с различными типами данных, описывающих изучаемые объекты: пространственными, атрибутивными, тематическими, метрическими и семантическими. Эти данные являются наиболее дорогостоящим элементом системы и занимают значительный объем памяти. Пространственный объект – это любой конкретный объект, который характеризуется местоположением в пространстве и набором атрибутивных данных. Различают четыре основных типа пространственных объектов: точка, линия, полигон и поверхность. Пространственные данные – это цифровые данные о пространственных объектах, которые обеспечивают определение их пространственного положения, форму и свойства. Таким образом, пространственные данные Геоинформационные системы в бизнесе 43 позволяют описать местоположение пространственных объектов, их топологические свойства и содержательные характеристики. Атрибутивные данные формируют набор качественных и количественных характеристик конкретного пространственного объекта, не определяющих его местоположение. Эти данные связаны с пространственным объектом посредством идентификационного номера. Хранится такая информация в реляционных базах данных. Атрибутивные данные имеют широкий диапазон представления. Эта информация дополняет пространственную с необходимой степенью детализации. К такой информации относятся, например, данные о принадлежности объекта недвижимости, его назначении, виде хозяйственного использования и т. д. Тематические данные – это пространственные данные, отнесенные к конкретной предметной области. Метрические данные (метрика) – это информация об объекте цифровой топографической карты (плана), описывающая местоположение и параметры объекта. Семантические данные (семантика) – это информация об объекте цифровой топографической карты (плана), описывающая его сущность и свойства с помощью условных изображений. Кроме вышеуказанных типов данных, существует также два типа структур данных: топология и слои. Как было отмечено ранее, топология представляет собой раздел математики, который изучает свойства фигур, базирующиеся на понятии бесконечной близости (линии и поверхности) и сохраняющиеся в процессе непрерывных деформаций этих объектов. Простейшим примером отличия геометрии и топологии служит план транспортной системы. Изображение линий пересечений транспортных коммуникаций на схематическом плане имеет топологический характер. Кроме этого, остановки автобуса должны располагаться в обязательном порядке вдоль автобусного маршрута, лесной массив не должен пересекать водную поверхность и т. д. В отличие от этого, геометрическое представление транспортной сети заключается в ее отображении, например, на плане города. Таким образом, топология показывает в данном случае наличие связи между маршрутом автобуса и остановками транспортного средства, а геометрическое представление обеспечивает наглядность движения транспорта по улицам города. Слой – это таблица, в которой описаны объекты одного типа, например, телеграфные столбы, подземные коммуникации, здания, лесные массивы и т. д. Векторные и растровые данные Современное программное обеспечение ГИС поддерживает растровое, векторное и гибридное представление данных. Поэтому пользователь должен принять решение о выборе типа данных, который в наибольшей степени отвечает цели, поставленной перед ним. Поскольку информация в ГИС вводится в цифровой форме, то для этих целей используются специальные технологии, например, сканирование и векторизация. Сканирование является высокопроизводительным и простым процессом. Однако полученные растровые файлы не имеют характеристик, необходимых для ГИС, использующих векторное представление. Векторизация растрового изображения может быть проведена в автоматическом или полуавтоматическом режиме. Для получения надежных результатов требуются современные технологии, а также специально обученные и опытные операторы. Этот процесс полностью зависит от сложности оригинала и является достаточно трудоемким, длительным и дорогостоящим. Известно, что геоинформационные системы, созданные в конце 1960-х годов, были ориентированы главным образом на растровое (ячеистое) представление данных. Объяснялось это отсутствием или недоступностью технологий для векторизации. Основным преимуществом растровых данных является то, что в прямоугольной матрице расположение входящих в нее элементов определяется номером столбца и строки. При этом координаты любого пикселя или центроида (центральной части) могут быть вычислены. Геоинформационные системы в бизнесе 44 Растр или растровый массив (bitmap) представляет собой совокупность битов, расположенных на сетчатом поле. Бит может быть включен (единичное состояние) или выключен (нулевое состояние). Состояния битов используются для представления различных цветов растрового изображения. Таким образом, путем соединения нескольких битов создаются изображения из разноцветных точек, свойства которых могут непрерывно меняться. Качественные параметры каждого пикселя растрового изображения (цвет, тон) независимы от параметров других пикселей. Пиксели имеют свои координаты и обладают цветовыми характеристиками. Растровые данные используются для создания фотореалистических изображений (например, портреты и пейзажи). Они занимают в несколько раз больше объема дисковой памяти, чем векторные. Растровое изображение является основной формой геометрического представления информации посредством пикселей (Picture Element – элемент картинки), которые располагаются по строкам и столбцам в виде квадратных или прямоугольных элементов одинаковой формы. Растровые данные не различают точки и линии. Между отдельными элементами картинок не существует логических связей. Растровые данные оцениваются только по свойствам пикселя (например, цвет, высота, ширина и т. д.). Растр в переводе с латинского означает «грабли». Смысл этого термина становится понятным, если обычными граблями прочертить на песке несколько параллельных линий, а затем перечеркнуть эти линии таким же образом в перпендикулярном направлении. В результате получится двумерная сетка квадратиков, которая называется растром. Растровые изображения имеют ряд достоинств и недостатков. К достоинствам растровой графики относятся: •• простота и полное соответствие процессам автоматизации ввода информации (сканирование); •• возможность получения живописных изображений, разноцветных рисунков и фотографий. Растровой графике присущи также некоторые существенные недостатки, основные из которых целесообразно отметить. Наиболее важным является тот факт, что перед началом сканирования изображения необходимо указать конкретные значения разрешения (количество точек на единицу длины) и глубину цвета (количество цветовых бит на пиксель). Последующие изменения все же возможны, однако это приводит к серьезным погрешностям. В целях повышения качества растрового изображения исходный материал необходимо заново сканировать, применяя другое разрешение. При этом объем растрового файла может существенным образом увеличиться. Другим недостатком является то, что в процессе сканирования фотографий с максимальным разрешением и глубиной цвета объем результирующего файла растрового изображения определяется как произведение его площади на разрешение и на глубину цвета (если они приведены к единой размерности). Программное обеспечение любого сканера обеспечивает вычисление этой величины и определение объема памяти для сохранения изображения. Однако такие файлы могут иметь внушительные размеры (то есть быть «тяжелыми»), и работа с ними становится утомительной. Следующий недостаток заключается в том, что в процессе поворота растрового изображения даже на небольшой угол четкие линии деформируются и становятся ступенчатыми. Это означает, что при любых трансформациях (поворот, масштабирование, наклон и т. д.) в растровой графике невозможно обойтись без искажений, что определяется дискретной природой изображения. Такие искажения могут быть не слишком заметны глазу, однако всегда существуют, накапливаются при трансформациях и могут значительно ухудшить качество исходного материала. Обработка растровых данных осуществляется главным образом в масштабах 1 : 5 000 – 1 : 1 000 000. Для целей ведения кадастра объектов недвижимости, определения их кадастровой стоимости и решения многих других задач растровые данные могут создаваться в более крупных масштабах. Сбор информации производится путем сканирования графических и прочих документов, а также дистанционного зондирования земной поверхности с помощью специальных приборов, установленных на спутниках, или с помощью других устройств. Механизм компьютерной реализации растровых изображений достаточно прост, однако для Геоинформационные системы в бизнесе 45 размещения таких данных требуется больше дисковой памяти, чем для векторного представления. В векторной модели информация о точках, линиях, полилиниях и замкнутых областях кодируется и хранится также в цифровом виде. Например, местоположение точечного объекта (буровая скважина) описывается парой координат (Xi, Yi). Линейные объекты, такие как дороги, реки или трубопроводы, сохраняются в виде наборов координат Xi и Yi. Полигональные объекты, типа речных водосборов, земельных участков или областей обслуживания заявителей, хранятся в виде замкнутого набора координат. Векторная модель оказывается особенно удобной для представления дискретных объектов и менее пригодной для описания непрерывно меняющихся свойств, таких, например, как типы почв. Полигональные объекты (например, земельные участки) хранятся в виде набора координат углов поворота этих объектов. Векторная графика базируется на развитых средствах рисования и обладает рядом достоинств, поскольку она: •• не требует большой дисковой памяти, необходимой для хранения изображений. Кроме того, описание цветовых характеристик несущественно увеличивает размер векторного файла; •• может включать в себя изображения точечной графики, для обработки которой имеются редакторы векторной графики; •• достаточно точно обеспечивает чертежно-графические работы; •• обеспечивает свободное масштабирование изображений. К недостаткам векторной графики можно отнести ее ограниченные возможности воспроизведения изображений и текста. Однако последние версии графических редакторов восполняют этот недостаток посредством создания тени, прозрачности и т. д. Недостатком векторной графики считается также сложность создания фотореалистических изображений и их некоторая искусственность, заключающаяся в том, что любое изображение необходимо разбить на конечное множество составляющих его примитивов. Кроме этого, возникают проблемы объединения и анализа наборов данных в зависимости от детальности их обработки и, соответственно, повышения требований к ресурсам компьютера. Перевод векторных данных в растровые прост алгоритмически и практически, поскольку современные графические системы снабжены дополнительными техническими и программными средствами, обеспечивающими этот переход. Из сказанного выше понятно, что растровая и векторная модели данных дополняют друг друга. В частности, векторные рисунки могут включать в себя и растровые изображения. Кроме того, векторные и растровые изображения могут быть преобразованы друг в друга. Однако переход от растровой графики к векторной значительно сложнее, поскольку программа конвертирования данных не всегда может идентифицировать отдельные элементы растра как векторные примитивы. Это касается, в частности, высококачественных фотографий, когда пиксели отличаются друг от друга по цвету и тону. Важное значение при этом имеет разрешающая способность, которая представляет собой количество элементов в заданной замкнутой области. Разрешающая способность графического изображения или принтера как устройства вывода представляет собой количество элементов в заданной области. Например, разрешающая способность лазерного принтера составляет 600 dpi (dot per inche – точек на дюйм, дюйм равен 2.54 см). Это означает способность принтера напечатать на отрезке в один дюйм 600 точек, которые равны по величине, но могут отличаться друг от друга по цвету (тону). В этом случае элементами изображения являются лазерные точки, а размер изображения измеряется в дюймах. Разрешение может быть входное (при сканировании) и выходное (в процессе вывода на принтер или монитор). Входное разрешение при сканировании генерирует растровые изображения, состоящие из черно-белых, серых или цветных элементов, размеры которых зависят от выбранного разрешения. Каждый сканер имеет свой диапазон возможных разрешений, то есть количество пикселей на дюйм. Это влияет на размер самих пикселей. Однако размер пикселей на мониторе постоянный и зависит только от типа экрана. Разрешение принтера показывает количество горизонтальных и вертикальных точек на дюйм устройства Геоинформационные системы в бизнесе 46 вывода. Чем выше разрешение, тем более непрерывным будет тон изображения. В отличие от этого, разрешающая способность любого графического изображения измеряется в пикселях на дюйм. Таким образом, пиксель в компьютерном файле не имеет определенного размера, так как хранит лишь информацию о своем цвете. Он приобретает физический размер при отображении на конкретном устройстве вывода, например, на мониторе или принтере. Здесь уместно заметить, что в настоящее время чаще применяется термин «пятен на дюйм» (spi – spot per inche), чем «точек на дюйм» (dpi). Это представляется верным, поскольку растровые точки имеют большее сходство с размытыми каплями, чем с круглыми точками. В процессе ввода векторного рисунка используется максимальное разрешение. Команды, описывающие изображение, сообщают устройству вывода положение и размеры какого-либо объекта. В свою очередь, это устройство использует максимально возможное количество точек для отрисовки. Таким образом, векторный объект (например, эллипс), распечатанный на принтерах различной разрешающей способности, отображается на листе бумаги практически без искажения конфигурации и размеров. Однако более гладкий эллипс (или другой объект) формируется в процессе печати на принтере с большей разрешающей способностью. Существенное влияние разрешающая способность устройства вывода оказывает на растровый рисунок. Если в файле растрового изображения не определено, сколько пикселей на дюйм должно создавать устройство вывода, то по умолчанию для каждого пикселя используется минимальный размер. Для лазерного принтера минимальным элементом служит лазерная точка, а для монитора – видеопиксель. Между разрешающей способностью и размерами пикселей существует четкая связь. Чем выше разрешающая способность растрового изображения, тем меньше размеры пикселей, то есть их количество на единицу длины больше. Таким образом, размер точки определяется из соотношения: Д / РС = Р, где Д – количество пикселей в отрезке длиной в один дюйм, пиксель; РС – разрешающая способность, пиксель/мм; Р – размер точки, мм. Для обработки растровых и векторных файлов используются различные технологии. Например, задача сканирования заключается в получении качественного растрового изображения, упрощающего работу оператора в процессе векторизации. Однако, чем выше разрешение изображения и чем больше в нем цветов, тем оно объемнее и с ним сложнее работать. Результатом сканирования является изображение, которое, как правило, можно улучшить для того, чтобы векторизация была менее трудоемкой. В процессе векторизации программа определяет, как проводить линию. При этом она ориентируется на пиксели растрового изображения. В параметрах векторизации оператором устанавливается, какие разрывы в линиях векторизатору следует «не замечать». Чтобы растр имел более ровные линии и в нем отсутствовали разрывы, его нужно после сканирования подвергнуть «чистке». Набор инструментов для «чистки» растрового изображения зависит от программного обеспечения. При этом изображения могут быть выровнены, удлинены, укорочены или просто удалены. Геоинформационные системы в бизнесе 47 Масштабирование изображений Выше было отмечено, что основным элементом растрового изображения является пиксель (pixel). Под этим термином различают несколько понятий, например: • пиксель (отдельный элемент растрового изображения); • видеопиксель (элемент изображения на экране монитора); • точка (отдельная точка, создаваемая принтером или фотонаборным устройством). Каждый пиксель растрового изображения имеет четыре характеристики, которые определяют разрешение растра: 1. Размер. 2. Тоновое значение. 3. Глубина цвета. 4. Позиция. Все пиксели одного отсканированного изображения имеют равную ширину и высоту. Изначальный размер пикселя определяется выбранным разрешением сканирования. Например, при разрешении 600 пикселей на дюйм размер пикселя составляет 2.54/600. Чем выше разрешение, тем меньше размер пикселя. При этом изображение становится четче. Меняя разрешение, можно менять и размеры пикселя, а следовательно, и точность изображения. Диапазон цвета (тона) задается в процессе сканирования. Сканеры присваивают определенное значение цвета (тона) каждому пикселю. Поскольку размер пикселей мал, соседние пиксели несущественно отличаются друг от друга по цвету (тону). Глубина цвета также задается при сканировании. Это определяет количество возможных цветов (тонов) и увеличивает размер графического файла. Вместе с тем, такое обстоятельство имеет важное преимущество, поскольку обеспечивает непрерывность перехода между тонами смежных пикселей. Цвет каждого пикселя растрового изображения (черный, белый, серый или любой из спектра) запоминается с помощью комбинации битов. Количество битов расширяет диапазон оттенков цветов для каждого пикселя. Это называется битовой глубиной или глубиной цвета и используется компьютером для хранения информации о каждом пикселе. Наиболее простое растровое изображение состоит из пикселей, имеющих два возможных цвета – черный и белый. Для хранения такого пикселя требуется один бит в памяти компьютера. Эти изображения называются однобитовыми. Число возможных и доступных цветов или градаций серого цвета каждого пикселя равно двум в степени, равной количеству битов, отводимых для каждого пикселя. Двадцатибитовые изображения формируют более 16 миллионов цветов. Такие изображения практически соответствуют естественным цветам, поскольку этого количества цветов достаточно, чтобы отобразить всевозможные оттенки, которые способен различать человеческий глаз. Позиция каждого пикселя определяется координатами столбца и строки. Масштабирование изображения заключается в изменении вертикального и горизонтального его размеров. Масштабирование может быть пропорциональным, если соотношение между высотой и шириной рисунка не изменяется, а меняется лишь общий размер, и непропорциональным, когда размеры по высоте и ширине изменяются в разных пропорциях. Масштабирование векторных рисунков выполняется без потери их качества. Так как объекты векторной графики создаются по описаниям, то для изменения масштаба векторного объекта достаточно изменить его описание. Например, чтобы увеличить в два раза векторный объект, следует удвоить значения его сторон. Масштабирование растровых рисунков является более сложным процессом, чем для векторной графики, и часто сопровождается потерей качества. При изменении размеров растрового изображения выполняется одно из следующих действий: одновременное изменение размеров всех пикселей (в большую или меньшую Геоинформационные системы в бизнесе 48 сторону); добавление или удаление пикселей из рисунка, называемое выборкой пикселей. Простейший способ изменения масштаба растрового рисунка состоит в изменении размера всех его пикселей. Поскольку внутри самого рисунка пиксели не имеют размеров, а приобретают их при выводе на внешнее устройство, то изменение размера пикселей растра можно считать аналогичным масштабированию векторных объектов. При этом достаточно сменить только описание пикселя, а остальное выполнит устройство вывода. Устройство вывода для создания пикселя определенного физического размера использует столько своих минимальных элементов (лазерных точек – для лазерного принтера и видеопикселей – для монитора), сколько обеспечивают технические возможности прибора. Высококачественные изображения имеют размеры до нескольких десятков мегабайт. Поэтому векторные и растровые изображения, в целях экономии памяти компьютера, могут быть сжаты. Для файлов графических изображений разработано множество схем и алгоритмов сжатия, основными из которых являются групповое, арифметическое, квадротомическое. Поскольку размер растрового файла зависит главным образом от его разрешения, ниже приведены общеизвестные формулы, отражающие эту связь. В таблице приняты следующие обозначения: H – горизонтальный размер изображения, мм; V – вертикальный размер изображения, мм; R – разрешение при сканировании, пиксель/мм. По формулам, приведенным в таблице, можно определить размеры любого файла. Допустим вертикальный (V) и горизонтальный (H) размеры изображения равны сорока дюймам, а разрешение (R) при сканировании установлено равным 600 пиксель/мм. Тогда размер черно-белого файла составит 4040(600)2 / 8 = 72 000 000 байт = 68.66 Мб (один мегабайт равен 210 килобайт, один килобайт равен 210 байт, 210 = 1 024). Работать с таким файлом позволяет оборудование, обладающее высокими техническими данными. Если сканировать с двойным разрешением (1 200 пиксель/мм), то размер растрового файла увеличится в четыре раза (274.66 Мб). Зная разрешение своего сканера, можно по формулам, приведѐнным в таблице, подсчитать размеры элементов. Таким образом, размер растрового изображения зависит от разрешающей способности сканирующего устройства. Геоинформационные системы в бизнесе 49 Аддитивные и субстрактивные цветовые пространства Человек видит предметы, потому что одни из них излучают свет, а другие – его отражают. Если предметы излучают свет, то его цвет воспринимает глаз человека. Когда предметы отражают свет, то их цвет определяется цветом падающего на них света и цветом, который эти объекты отражают. Излучаемый свет выходит из активного источника, например, экрана монитора, а отраженный – отражается от поверхности объекта, например, от листа бумаги. В связи с этим в процессе работы с растровыми изображениями различают два вида считывания: двоичное и считывание интенсивности серого цвета. Сущность первого из них заключается в том, что в процессе считывания измеряемая величина может принимать значение 0 или 1 (то есть активная ячейка или неактивная). С помощью двоичной системы можно представить любые изображения. Второй вид считывания основан на восприятии интенсивности серого цвета. При этом могут различаться до 256 значений серого цвета, которые переводятся в байты/пиксели (один байт/пиксель равен восьми битам/пикселям). Исходным материалом служат черно-белые фотографии, картографические материалы, чертежи, а также тексты, которые переводятся в растровые изображения. Известно, что окружающее нас цветовое пространство может быть аддитивным и субстрактивным. В аддитивном пространстве все цвета образуются путем сложения световых лучей из комбинаций красного (Red), зеленого (Green) и синего (Blue) цветов. Первые буквы названий этих цветов формируют аббревиатуру RGB. Комбинации двух любых из вышеназванных цветов образуют дополнительные цвета (пурпурный, голубой, желтый). Смешение максимальных интенсивностей основных цветов дает белый цвет. Отсутствие лучей формирует черный цвет. Например, экран выключенного монитора компьютера воспринимается человеком в темных тонах. Цветовая модель RGB является распространенной цветовой моделью, обеспечивающей воспроизведение изображений на экране монитора. Главный ее недостаток заключается в том, что свойства изображения не сохраняются при выводе на печать. Поскольку результаты работы требуется зачастую выводить на принтер, ниже приведены некоторые данные из области полиграфии, когда при распечатке графических или текстовых документов используется субстрактивная модель. В субстрактивном цветовом пространстве, в отличие от аддитивного, любой цвет получается вычитанием различных цветов из общего луча света. При этом, в отличие от модели RGB, белый цвет получается в результате отсутствия всех цветов, а наличие всех цветов формирует черный цвет. Система субстрактивных цветов работает с отраженным светом, например, от экрана монитора или стен комнаты. Если стена белая, то отражаются все цвета, в противном случае некоторые из них поглощаются, а некоторые отражаются. В системе субстрактивных цветов основными являются голубой (Cyan), пурпурный (Magenta) и желтый (Yellow) цвета. Первые буквы названий этих цветов образуют аббревиатуру CMY. Если эти цвета смешиваются на бумаге в равной пропорции, то теоретически должен получиться черный цвет. Однако, в связи с тем, что типографские краски не полностью поглощают свет, комбинация трех указанных цветов выглядит темно-коричневой. Поэтому для корректировки тонов и получения качественного черного цвета в принтеры добавляют немного черной краски (blacK). Последняя буква названия черного цвета в сочетании с аббревиатурой CMY образует новую аббревиатуру (CMYK). Такое решение вопроса существенным образом усиливает субстрактивный метод, основанный на принципе четырехцветной высококачественной печати. Имеют место также и другие системы формирования цветов, представляющие их, например, в виде тона, насыщенности и яркости. Тон представляет собой конкретный оттенок цвета, отличный от других: красный, голубой, зеленый и т. п. Насыщенность характеризует относительную интенсивность цвета. При уменьшении, например, насыщенности красного цвета в рисунке он становится более блеклым. Яркость (освещенность) цвета показывает величину добавляемого черного оттенка, что делает объект более темным. Яркость хорошо согласуется с моделью восприятия цвета человеком. Таким образом, насыщенность соответствует интенсивности световой волны, а яркость служит показателем общего количества света. В Геоинформационные системы в бизнесе 50 процессе своей деятельности пользователю чаще всего необходимо менее мощное сочетание цветов. В этом случае удобнее использовать индексированные палитры, то есть наборы, содержащие фиксированное количество цветов (например, 16 или 256), из которых легко выбрать необходимый. Преимуществом таких палитр является то, что они занимают гораздо меньше памяти, чем полные системы RGB и CMYK. Другие модели применяются только для отображения на экране монитора и в редких случаях – для корректировки цвета сканированных фотографий или слайдов. Здесь имеется ряд проблем. Например, цветовая модель RGB насыщеннее цветовой модели CMYK. Это приводит к тому, что некоторые яркие цвета зеленых и голубых оттенков, которые видны на мониторе, невозможно воспроизвести при выводе на печать. Вследствие этого RGB-изображение необходимо заново редактировать, а затем преобразовывать в CMYK. Что же касается размеров файлов, то при правильных установках CMYK-файлы по своим размерам несущественно отличаются от файлов RGB. Представление пространственных данных в ГИС Объекты реального окружающего нас пространства после некоторых упрощений могут быть представлены средствами ГИС для дальнейшего использования специалистами в научной и производственной деятельности. Представление данных в ГИС осуществляется посредством пространственных (позиционных) и атрибутивных данных. Представление пространственных данных базируется на системе концепций и правил, используемых для описания типов объектов и взаимоотношений между ними. При этом одна группа аналитических функций может быть реализована на нескольких моделях, а другая – только лишь на одной конкретной модели. Кроме того, реализация одних и тех же функций на разных моделях данных может иметь свои особенности. Модель пространственных данных определяет характер практически всех используемых в дальнейшем операций и методов анализа, а также способов ввода и форм получения конечных результатов. Переход между различными моделями данных возможен, однако требует существенных дополнительных затрат труда и может привести к безвозвратной потере информации. Пространственные данные представляют собой информацию в цифровом виде, идентифицирующую географическое местоположение и свойства изучаемых естественных и искусственных объектов. Графическая база данных обеспечивает хранение информации о местоположении и размерах объектов. Она должна соответствовать принципу целостности. Это означает, что метрические, топологические и атрибутивные свойства отдельных элементов изучаемых объектов должны сохраняться. В целях достижения корректности графических баз данных разрабатываются классификаторы объектов по описательным и топологическим признакам. Таким образом, классификаторы позволяют обеспечить распознавание различных объектов (например, полигон с островом или без острова, минеральный и обычный источник питьевой воды и т. д.). Объекты, которые формируются в ГИС, могут иметь очень сложную форму, поэтому для их представления необходимы процессы аппроксимации или упрощения. В ГИС содержатся элементы, с помощью которых может быть описан практически любой объект реального мира с заданной степенью детализации. Описание, как известно, включает пространственные и атрибутивные данные. Пространственные данные могут быть заданы посредством растровой или векторной модели. Атрибутивные данные, описывающие объекты реального мира, вводятся в базы данных непосредственно оператором или из других систем. Каждому объекту цифровой карты присваивается идентификационный номер и набор атрибутов, которые могут быть развернуты в отдельный слой. Это, в свою очередь, позволяет хранить совместно позиционную и атрибутивную (описательную) информацию. Существенные затраты как в информационном, так и в стоимостном отношениях приходятся на подготовку геопространственных данных и ассоциированной с ними атрибутивной информации. Кроме этого, организация хранения таких данных в геоинформационных системах с целью обеспечения наиболее эффективного их использования составляет отдельную сложную задачу. Ведущие мировые производители программного обеспечения разработали различные подходы к ее решению. Многие из компаний предлагают собственные Геоинформационные системы в бизнесе 51 фирменные стандарты на хранение данных. К сожалению, в настоящее время не существует спецификаций на установление единого формата геоинформационных данных. Для обмена информацией между системами нужно использовать фирменные трансляторы. В этом отношении следует отметить компанию Intergraph, которая в рамках своей новой технологии Jupiter предложила специальный сервер данных, позволяющий объединять в одном проекте данные из различных источников. Растровые данные могут быть получены в результате сканирования какого-либо изображения. Растр, отнесенный к земной поверхности, называется регулярно-ячеистым. Для его представления могут быть использованы не только прямоугольники и квадраты, но и треугольники и правильные многоугольники. Точность растровых данных зависит главным образом от разрешения, то есть от размера пикселей (прямоугольных или квадратных), и оценивается как половина высоты (ширины) пикселя. Векторное представление – это цифровое представление пространственных объектов в виде наборов координатных пар, описывающих геометрию объектов точками, линиями, дугами и полигонами. Точка – это нуль-мерный объект, характеризуемый координатами (Xi и Yi) и ассоциированными с ним атрибутивными данными. Линия определяется двумя точками с известными (заданными) координатами (Xi и Yi). Дуга формируется последовательностью координатных пар (Xi и Yi), описывающих кривую, относительно выбранной точки. Полигон (область) – это двумерный (площадной) объект, образованный замкнутой последовательностью линий (дуг), у которого первая и последняя пары координат (Xi и Yi) совпадают. Различают простые полигоны и составные, содержащие или не содержащие внутренний полигон или «остров» (анклав). Для полигонов дополнительно вводятся указатели направления обхода: по часовой стрелке или против нее. В процессе векторного представления множество точек, принадлежащих одному слою, формируется в виде записей, каждая из которых включает как минимум три значения: идентификатор объекта, значение координаты X, значение координаты Y. При этом может быть приведена дополнительно координата H, а также указатели для семантических атрибутов. Этот формат носит название «спагетти», поскольку не отражает описание топологических отношений между объектами и их элементами. Такое представление называется векторным-нетопологическим. Векторно-топологическое представление – это разновидность векторного представления линейных и полигональных пространственных объектов, описывающее не только местоположение примитивов, но и отношения между ними на логическом уровне. Топологические модели данных формируются набором узлов и дуг. Узел – это пересечение двух и более дуг. Номер узла содержит ссылки на все объекты, которые соединены с ним. Кроме этого, каждый примитив содержит информацию о номере областей слева и справа в виде файлов узлов, областей и дуг. При этом изучается и фиксируется факт пересечения объектов, их примыкания, наложения и т. д. В векторной топологической модели данных связь между объектами и их описаниями осуществляется средствами реляционных баз данных благодаря идентификатору объекта. Векторные топологические модели для ГИС-технологий являются весьма важными, поскольку они обеспечивают реализацию функций пространственного анализа. В частности, эти модели позволяют выявить взаимное положение всех объектов, например: •• взаимное пересечение объектов; •• примыкание объектов друг к другу; •• нахождение одних объектов внутри других; •• нахождение объектов на удалении друг от друга с учетом транспортных артерий; •• перекрытие объектами друг друга. Геоинформационные системы в бизнесе 52 Растровая модель представляет собой совокупность ячеек заданного при сканировании размера. Каждому элементу изображения соответствует код, идентифицирующий цвет или коэффициент яркости. От размера пикселей растровой модели зависит точность представления объектов. Однако, как было сказано ранее, двукратное увеличение разрешения требует четырехкратного увеличения объема дисковой памяти для хранения информации. Каждому пространственному объекту соответствует строка таблицы, содержащая атрибутивную информацию. Точность атрибутивных данных определяется их соответствием фактическим данным на текущую дату. Существует ряд способов оценки атрибутивных данных. Позиционные данные и атрибуты в растровом формате хранятся в одном файле. Записи в этом файле осуществляются по строкам (столбцам) растрового изображения. Номера этих строк и столбцов кодируют систему координат. При этом каждое число связано с уникальным значением атрибута, относящегося к конкретному пикселю (ячейке растра). Растровое представление информации повышает оперативность выполнения операций. Взаимное положение объектов определяется посредством сравнения содержимого соответствующих этим объектам ячеек растра. Сущность растрового и векторного представления данных описана выше. Кроме этих двух видов, имеют место также и другие, например: квадродерево, регулярно-ячеистое, о которых читатель может получить полное представление из специальной литературы. В процессе представления пространственных данных немаловажное значение имеет проблема уменьшения объема информации. Это наилучшим образом позволяет достичь квадротомическая модель, которая требует меньше машинной памяти, чем растровая. Квадротомическое представление (квадродерево) основано на последовательной декомпозиции территории на квадратные участки, каждый из которых делится на четыре части рекурсивно, то есть с учетом значений предшествующего уровня. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет обеспечена требуемая детальность описания объектов. При этом в каждом квадрате достигается одинаковое значение какого-либо атрибута. Квадродерево обеспечивает снижение времени доступа к данным, и его иногда называют «интеллектуальным» растром, поскольку он не включает в обработку неиспользуемые части графического изображения. |