Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии - файл n1.doc

приобрести
Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии
скачать (3238.5 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc3239kb.08.07.2012 20:10скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14

31


Системные
Подводя итог сравнения ГИС и автоматизированных систем общего, назначения с использованием результатов системного анализа ГИС, т.е. представления ее в виде трех системных уровней (см. рис. 1.4), можно сделать следующие выводы.

Дополнительные




GPS, полевые данные


Оверлей, анализ сетей


Обработка

больших

массивов


Представление информации


Возможнрсти ГИС_ Уровни

32


Рис. 2.1. Дополнительные возможности ГИС по сравнению с автоматизированными системами на разных системных уровнях
ГИС интегрирует в себе технологии всех трех рассмотренных си­стем (рис. 2.1). На уровне сбора наиболее близкой ГИС является тех­нология АСНИ. Но в ГИС по сравнению с АСНИ более широко ис­пользуются технологии сбора данных на местности и особенно тех­нология GPS.

На уровне моделирования и хранения в ГИС наиболее ярко пред­ставлены технологии САПР и АСИС. Но и на этом уровне технологии ГИС более полны, чем в отмеченных системах. В частности, в отличие от САПР в ГИС имеются оригинальные методы наложения оверлея, ана­лиза сетей, более широк спектр технологий пространственного анализа, возможна обработка файлов (принадлежащих одному объекту) больших объемов (до 1 Гбайта).

В отличие от технологий АСИС технологии ГИС дополняются ме­тодами хранения и использования измерительной (метрически точной) видеоинформацией. Видеоинформация в обычных АСИС не имеет мет­рической точности и не пригодна для проведения на ее основе расчетов по определению метрических характеристик объектов местности.

На уровне представления ГИС полностью включает в себя техноло­гии автоматизированных систем документационного обеспечения с на­бором средств компьютерной полиграфии и мультимедиа. Однако и здесь технологии ГИС полнее, поскольку они содержат методы издания кар­тографической продукции.

Большое распространение получают ГИС как системы принятия ре­шений. Ранее такими системами были АСУ. Проводя сравнение ГИС и АСУ (рис. 2.2) по тем же трем системным уровням, можно прийти к следующим выводам.

АСУ полностью интегрирована в ГИС и может быть рассмотрена как подмножество этой системы.

На уровне сбора информации технологии ГИС включают в себя от­сутствующие в АСУ методы сбора пространственно-временных данных, технологии использования навигационных систем, технологии реаль­ного масштаба времени, GPS и т.д.

На уровне хранения и моделирования дополнительно к обработке социально-экономических данных (как и в АСУ) технологии ГИС вклю­чают в себя набор технологий пространственного анализа, применение цифровых моделей и видеобаз данных, а также комплексный подход к принятию решений.

На уровне представления ГИС дополняет технологии АСУ приме­нением интеллектуальной графики (представление картографических Данных в виде карт, тематических карт или на уровне деловой графики),

33


что делает ГИС более доступными и понятными по сравнению с АСУ для бизнесменов, работников управления, работников органов государ­ственной власти и т.д.

2.4 Применение экспертных систем в ГИС



Моделирование, хранение и обновление информации


Представление и выдача

форм, справок, отчетов, документов




Основные уровни обработки данных
Дополнительные

возможности

Сбор первичных данных


Полевые данные, GPS


Цифровое мо­делирование, пространствен ный анализ, анализ сетей, буферные зоны, топологи­ческие струк­туры


Издание карт, интеллектуаль­ная графика


ГИС
Рис. 2.2. Дополнительные возможности ГИС по сравнению с АСУ по основным уровням обработки данных
Характеристика ЭС

Нарастающие информационные потоки в современном обществе, разнообразие информационных технологий, повышение сложности ре­шаемых на компьютере задач увеличивают нагрузку на пользователя этих технологий и ставят задачу переноса проблемы выбора и принятия ре­шений с человека на ЭВМ. Одним из путей решения этой задачи являет­ся применение экспертных систем, которые могут быть составной час­тью рассмотренных выше автоматизированных систем.

Экспертную систему от других автоматизированных систем на эта­пе ее использования отличают большая интеллектуальность, специали­зация и ориентация на решение задач в определенной области.

Отличие ЭС на этапе проектирования состоит в том, что в ней долж­ны учитываться особенности решаемых задач на стадии разработки систе­мы. Для сравнения: базы данных поставляются широкому кругу пользова­телей, которые и занимаются их специализацией уже после создания БД.

Эффективное использование и развитие ГИС невозможно без высо­кого уровня автоматизации и применения экспертных систем.

Экспертные системы можно рассматривать как класс автоматизи­рованных информационных систем, содержащих базы данных и базы знаний, способных осуществлять анализ и коррекцию данных незави­симо от санкции пользователя, анализировать и принимать решения как по запросу, так и независимо от запроса пользователя и выполнять ряд аналитически-классификационных задач. В частности, ЭС должны раз­бивать входную информацию на группы, консультировать, делать выво­ды, ставить диагноз, обучать прогнозированию, идентифицировать, ин­терпретировать и т.д.

Основными преимуществами ЭС перед другими автомати­зированными системами являются:


34

35

В основе структуры информации, закладываемой в экспертную сис­тему, лежат два принципа представления знаний - поверхностный и глу­бокий. Первый реализуется с помощью правил, второй - с помощью фреймов.

Реализация знаний в виде программного продукта с помощью пра­вил относительно недорогая, но структура ЭС при этом получается жес­ткой, внесение изменений и поправок оказывается сложным и неэффек­тивным (гораздо более сложным, чем создание самой программы). С другой стороны, хотя поверхностные представления не позволяют фор­мировать суждения и концепции, с их помощью можно находить реше­ния эмпирически ассоциированных проблем.

Генерация знаний с помощью структуры фреймов - процесс слож­ный и дорогостоящий, но при этом достигается модульность, которая позволяет в дальнейшем добавлять новые и корректировать старые эле­менты знаний. Кроме того, фреймы дают возможность формировать суж­дения и выводы на основе обобщений и в результате индуцировать но­вые знания.

Эффективность применения ЭС в ГИС не обусловливает их исполь­зование во всех случаях. По сравнению с базами данных ЭС предъявля­ют более жесткие требования как к организации решения задач, так и к наличию необходимого минимума данных и формализованных знаний.

При создании экспертных систем возникают как минимум три про­блемы:

• обеспечение достаточной полноты информации, заносимой в па­
мять. Это требует выделения ключевых (основополагающих) знаний
и установления их взаимосвязи в структуре данных, а также созда­
ния и использования такой системы кодирования, которая бы позво­
лила эффективно применять эту информацию для решения практи­
ческих задач;

36


Решение перечисленных проблем является необходимым, но недо­статочным условием применения ЭС в ГИС.

Сформулируем требования, при которых разработка ЭС целесооб­разна (эффективна):

Возможность решения трех вышеупомянутых проблем и выполне­ние перечисленных требований является необходимым и достаточным условием применения ЭС в геоинформационных системах.

Классификация ЭС. Существует большое число ЭС, различающих­ся своими функциональными возможностями и методами принятия ре­шений.

Планирующие ЭС предназначены для выработки программы дей­ствий, необходимых для достижения определенных целей.

Прогнозирующие ЭС должны предсказывать сценарий будущего, основываясь на событиях прошлого и настоящего, т.е. выводить вероят­ные следствия из заданных ситуаций. Для этого в прогнозирующих ЭС используются динамические параметрические модели.

Диагностирующие ЭС имеют способность находить причины ано­мальности наблюдаемых явлений. Основой для анализа служат наборы Данных, с помощью которых выявляются отклонения от эталонного по­ведения и в результате ставится диагноз.

37

лям ставить диагноз и анализировать ошибки в заданных областях. От таких систем требуется умение формировать гипотезы о знаниях и поведении, определять соответствующие обучающие методы и спо­собы действий.

Архитектуры экспертных систем могут отличаться друг от друга. При построении ЭС используются архитектуры, например, "экзапов" ("классной доски") с множественными источниками знаний.

Этапы создания ЭС. К наиболее важным этапам создания эксперт­ных систем могут быть отнесены концептуализация, идентификация, формализация, реализация, тестирование, внедрение, сопровождение и модернизация.

На этапе концептуализации специалист по разработке ЭС совмес­тно с экспертом решает, какие понятия, отношения и процедуры необ­ходимы для описания метода решения проблем в выбранной области. Главная задача этапа заключается в выборе стратегии задач и ограни­чений, возникающих в процессе решения задач. Концептуализация тре­бует полного анализа проблемы.

На этапе идентификации определяются типы, характеристики, раз­мерность задачи, состав участников процесса разработки; делаются оцен­ки моделепригодности; оцениваются требуемые ресурсы - временные, машинные; устанавливаются цели создания ЭС.

На этапе формализации ключевые понятия и отношения переводятся на некоторый формальный язык представления знаний. Здесь выбира­ется адекватный способ представления данных или моделей для рассмат­риваемой задачи.

На этапе реализации создается физическая оболочка ЭС, способ­ная к выполнению возложенных на нее функций.

Проверка правильности функционирования ЭС возможна на этапе тестирования. Однако даже после тестирования невозможно предуга­дать всевозможные ситуации отказов, которые могут быть вызваны как неверной работой или недостатками ЭС, так и совершенно независи­мым выходом из строя оборудования.

Поэтому необходимо планировать этапы внедрения и сопровожде­ния, которые облегчили бы пользователю поиск причин различных сбой­ных ситуаций.

Появление новых методов, правил, технических средств вызывает необходимость планирования этапа модернизации. При этом существен­но возрастет фактор мобильности ЭС.

38

Типы экспертных систем для решения задач ГИС

Можно выделить несколько групп задач, требующих применения экспертных систем в ГИС:

• получение решений на основе геоинформации.
Структурная схема экспертной системы ГИС соответствует типовой

ЭС (рис. 2.3). Главной проблемой при создании экспертных систем ГИС остается разработка моделей пространственных данных, требуемых для объединения внутри ГИС данных дистанционного зондирования и картографической основы.

Пользователь-эксперт

I

Лингвистический процессор



Рабочая память

Интерпретатор

Объяснительные способности

База знаний

Рис. 2.3. Схема обобщенной экспертной системы

39

ГИС являются хорошей средой для внедрения методов искусствен­ного интеллекта и экспертных систем. Это вызвано, с одной стороны, разнообразием и сложностью данных в ГИС, с другой - наличием боль­шого числа экспертных задач при использовании ГИС. В частности, для ГИС созданы экспертные системы, применяемые для решения разных задач: получения композиции карт, выделения элементов нагрузки, по­лучения тематических карт, поддержки принятия решений, построения оверлейных структур и др.

Применительно к схеме обобщенной ГИС можно в соответствии с уров­нями (см. рис 1.4) выделить три типа экспертных систем для ГИС:

Разработан ряд производственных ЭС для решения задач ГИС:

Для расширения числа пользователей ГИС создан ряд специализированных ЭС:

OPBI - для контроля за доставками ресурсов окружающей среды в
Португалии. Использует свойства систем классификации данных окру­
жающей среды, обеспечивает принятие решений, включает программу

40

синтаксического анализа естественного языка, меню-программы обра­ботки входных данных жесткого формата, средства аргументации по эта­пам, "подсказки" при обращении к базе данных;

Разработан целый ряд ЭС для принятия географического реше­ния:




Пространственно-распределенные ГИС способствуют мобильнос­ти ЭС. Актуальным остается разработка методов, повышающих логи­ческую непротиворечивость в ЭС, особенно в тех случаях, когда речь идет о связи пространственных знаний со знаниями других типов с раз­личной степенью неопределенности. По мере совершенствования таких ЭС возрастает важность обработки нечетких данных.

Кроме того, существует класс консультативных ЭС, которые по­зволяют улучшить процесс принятия решений, формализовать геоин­формационные знания и устранить неопределенности в данных.

Выводы

Моделирование в ГИС носит наиболее сложны и характер по отно­шению к другим автоматизированным системам. Но, с другой сторо­ны, процессы моделирования в ГИС на каждом системном уровне и в

41

какой-либо из рассмотренных систем весьма близки. В целом основы моделирования и построения моделей в ГИС должны базироваться на известных принципах и подходах, которые применяют в других АС.

Основой интеграции технологий в ГИС служат технологии САПР, но между ними существуют различия.

АСУ полностью интегрирована в ГИС и может быть рассмотре­на как подмножество этой системы.

Таким образом в ГИС принципиально решаются все задачи, выпол­няемые прежде в АСУ, но на более высоком уровне интеграции и объе­динения данных. Следовательно, ГИС можно рассматривать как но­вый современный вариант автоматизированных систем управления, использующих большее число данных и большее число методов анализа и принятия решений, причем в первую очередь использующих методы пространственного анализа (см. рис. 2.2).

Экспертные системы должны служить составной частью ГИС как систем принятия решений.





Общие принципы

построения моделей

данных в ГИС

ГИС использует разнообразные данные об объектах, характеристи­ках земной поверхности, информацию о формах и связях между объек­тами, различные описательные сведения.

Для того чтобы полностью отобразить геообъекты реального мира и все их свойства, понадобилась бы бесконечно большая база данных. Поэтому, используя приемы генерализации и абстракции, необходимо свести множество данных к конечному объему, легко поддающемуся анализу и управлению. Это достигается применением моделей, сохра­няющих основные свойства объектов исследования и не содержащих второстепенных свойств. Поэтому первым этапом разработки ГИС или технологии ее применения является обоснование выбора моделей дан­ных для создания информационной основы ГИС.

В существующих ГИС используются различные способы для орга­низации реальности посредством модели данных. Каждая модель более пригодна для определенных типов данных и областей применения, по­этому при необходимости решения большого числа задач следует ис­пользовать совокупность разных моделей.

Модели геообъектов, применяемые в ГИС, многочисленны и разно­образны, что обусловливается многообразием данных и задач, решае­мых при помощи ГИС.

В процессе функционирования ГИС все многообразие входных дан­ных - информация об объектах, их характеристиках, о формах и связях между объектами, различные описательные сведения - преобразуется в единую общую модель (набор моделей), хранимую в базе данных. В со­вокупности эти данные образуют разнообразные модели объектов, ко­торые задают информационную основу базы данных и определяют ме­тоды обмена данными в процессе эксплуатации ГИС.

43

Интегрированная информационная основа базы данных не является просто суммой информационных моделей частей объекта. Она, как пра­вило, имеет меньший объем физической памяти при сохранении инфор­мационной емкости по сравнению с информационными моделями, ее составляющими, хотя включает данные о связях и дополнительную слу­жебную информацию.

Целостность, непротиворечивость и оптимальность этой общей мо­дели ГИС обусловливается обоснованным выбором составляющих час­тей модели.

Модели объектов ГИС, хранящихся в базах данных, состоят из бо­лее простых частей, которые принято называть моделями данных. В свою очередь, модели данных в ГИС имеют сложную многоуровневую струк­туру, в которой нижние уровни состоят из элементарных (атомарных) моделей данных. Из элементарных моделей конструируются более слож­ные. Конструирование, или проектирование сложных моделей на осно­ве более простых, зависит от выбора структуры сложной модели, от типа связей в сложной модели и от качественных характеристик элементар­ных моделей.

Проблема организации базы данных з ГИС сводится к решению ряда задач, первой из которых является организация моделей объектов. Это определяет необходимость предварительного анализа свойств элемен­тарных моделей данных, составляющих более сложные модели в БД, и выбора базовых теоретических моделей с учетом конкретной предмет­ной области задач ГИС. Такой подход позволяет оптимизировать созда­ние информационной основы и процессы обработки данных в БД.

Оптимизация информационной основы и функционирования ГИС начинается с анализа базовых моделей данных, определяющих структу­ру связей в моделях и образующих более сложные модели для описания реальных объектов.

3.1. Основные понятия моделей данных

Вопросы и терминология моделирования данными недостаточно широко освещены в технической литературе. Поэтому необходимо дать основные понятия, используемые при построении и описании моделей данных.

Как правило, реальная ГИС используется для решения заданного круга задач в конкретной области применения.

44
Предметной областью называется подмножество (часть реального мира), на котором определяется набор данных и методов манипулирования с ними для решения конкретных задач или исследований.

Рассмотрим информационные единицы, которые составляют осно­ву организации моделей и структур данных:

знак - элементарная единица информации, являющаяся реализа­цией свойств объекта в заранее заданной, структурно организованной знаковой системе.

Примеры знаков:

  1. В знаковой системе целых чисел знаками будут целые числа типа
    1,2,10,101 и т.д. Но в этой системе знаком не будут являться дробные
    числа, например 0.5, 0.25.

  2. В знаковой системе вещественных чисел в качестве знаков будут
    выступать числа типа 0.5,1,1,3,5.356 и т.д.

  3. В системе русского алфавита знаками будут буквы а, б, Т и др.

  4. В системе латинского алфавита знаками будут латинские буквы
    X, Y, Z и т.д., но не русские (П,Б и др);




Знак можно рассматривать как реализацию типа, тип - как обоб­щение совокупности знаков. Следовательно, знак представляет индиви­дуальные свойства модели, а тип - ее общие свойства;

45

Для построения модели объекта в виде составляющих частей и оп­ределения связей между этими частями применяют методы (процеду­ры) абстракции, которые тоже образуют целый набор понятий:

экстенсивная - агрегация на уровне свойств-знаков.
Например, общая схема взаимосвязи данных, выраженных типами

(общими понятиями), в любой базе данных представляет собой интен-сионал, а схема взаимосвязи данных, выраженных конкретным набором значений (набором знаков), - экстенсионал.

Под агрегативными данными будем понимать набор данных для формирования объекта из его частей на основе процедур агрегации.

Процедура, обратная агрегации, называется пошаговой детализа­цией. Она применяется для разбиения агрегативной модели на состав­ляющие части.

46



Рис. 3.1. Схема структурирования данных

с применением процедур абстракции: а - прямые процедуры; б - обратные процедуры



Рис. 3.2. Построение модели на основе процедур обобщения

47




1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   14


31 Системные
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации