Шпаргалка по ГИС - файл n1.doc

приобрести
Шпаргалка по ГИС
скачать (54.8 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc276kb.14.04.2010 21:28скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13
10. Классификация моделей данных ГИС
Классификация ГИС
Что касается классификации ГИС, то здесь наметилось несколько направлений.
Например, классификация по их проблемной ориентации :
1. Инженерные;
2. Имущественные (ГИС для учета недвижимости), предназначенные для обработки кадастровых данных;
3. ГИС для тематического и статистического картографирования, имеющие целью управление природными ресурсами, составление карт переписям и планирование окружающей среды;
4. Библиографические, содержащие каталогизированную информацию о множестве географических документов;
5. Географические файлы с данными о функциональных и административных границах;
6. Системы обработки изображений и др.

Однако быстрая изменчивость и множественность вариантов решаемых проблем требует введения иных классификаций, учитывающих структуру и архитектуру ГИС.

Разработана и представлена 3 - х компонентная классификация ГИС по следующим признакам:

1) характеру проблемно - процессорной модели;
2) структуре модели баз данных;
3) особенностям модели интерфейса.

На верхнем уровне классификации все информационные системы подразделены на:
1. пространственные и
2. непространственные.

ГИС, естественно, относятся к пространственным, делясь на:
1. тематические ( например социально - экономические)
2. земельные (кадастровые, лесные, инвентаризационные и др.).

Существует разделение по территориальному охвату:
1. общенациональные ГИС
2. региональные ГИС)

По целям:
1. многоцелевые

2. специализированные

3. информационно - справочные

4. инвентаризационные, для нужд планирования, управления)

По тематической ориентации:
1. общегеографические
2. отраслевые, в том числе водных ресурсов
3. использования земель
4. лесопользования
5. туризма
6. рекреации и др.
11. Взаимосвязи между координатными моделями ГИС



Взаимосвязи между координатными моделями
В общем случае пространственные данные могут иметь большое число разнообразных связей. Эти связи играют важную роль для пространственного анализа данных. Например, связь типа "содержится в..." позволяет соотносить объекты с их окружением, связь типа "пересекает" между двумя линиями важна для анализа маршрутов в сетях. Взаимосвязи могут существовать между объектами одного типа или разных типов. Исходя из критерия построения моделей, можно выделить три основных типа взаимосвязей между координатными объектами.
Первый тип - взаимосвязи для построения сложных объектов из простых элементов, например, взаимосвязи между дугой и упорядоченным набором определяющих ее вершин, взаимосвязи между полигоном и упорядоченным набором определяющих его линий. При этом используют процедуры агрегации и обобщения.
Второй тип - взаимосвязи, которые можно вычислить по координатам объектов. Например, координаты точки пересечения двух линий определяют взаимосвязь типа "скрещивается" и наличие четырехвалентного узла. Табличные координаты отдельной точки и данные о границах полигонов позволяют найти полигон, включающий данную точку. Этим определяется взаимосвязь типа "содержится в". Используя данные о границах полигонов, можно установить, перекрываются ли полигоны и гем самым установить взаимосвязь типа "перекрывает". Другими словами, второй тип связи содержится в атрибутивных данных в неявном виде.
Третий тип - "интеллектуальный". Эти взаимосвя *и нельзя вычислить по координатам, они должны получать специальное описание и семантику при вводе данных. Например, можно вычислить пересечение двух линий, но, если этими линиями являются автодороги, нельзя сказать пересекаются они или в этом месте находится развязка автодорог. Следовательно, для решения дополнительных задач необходима дополнительная информация о связях. Учет связей происходит при кодировании данных, т.е. в подсистемах семантического моделирования.
12. Атрибутивные данные ГИС
Атрибутивные данные объектов могут быть введены при импорте вместе с географическими данными, а также впоследствии вручную или заполняться автоматически в результате работы специализированных приложений. Возможен также импорт атрибутивных данных из внешних форматов, в частности, из формата mdb Microsoft Access.
Сами атрибутивные данные хранятся при географической базе в файлах формата MS Access, однако работа с ними не требует наличия на компьютере установленной копии этой программы: ГИС GeoLink 3.* позволяет редактировать эти данные непосредственно из программы, а также обеспечивает доступ к ним любым специализированным приложениям, работающим в среде ГИС GeoLink. При этом каждому географическому слою соответствует отдельная таблица атрибутивных данных, а каждому объекту слоя - своя строка этой таблицы.
Атрибутивные данные могут использоваться многими приложениями как входные данные, по ним можно менять атрибуты отрисовки объектов в зависимости от значения данных. Значения атрибутивных данных отдельного объекта могут быть получены пользователем простым выбором этого объекта мышью.
13. Графическое представление пространственной информации ГИС

Существуют два основных метода представления географического пространства. Первый метод использует квантование, или разбиение пространства на множество эле-ментов, каждый из которых представляет малую, но вполне определенную часть земной поверхности. Этот растровый метод может использовать элементы любой подходящей геометрической формы при условии, что они могут быть соединены для образования сплошной поверхности, представляющей все пространство изучаемой области. Хотя возможны многие формы элементов растра, например, треугольная или шестиугольная, обычно проще использовать прямоугольники, а еще лучше - квадраты, которые называ-ются ячейками. В растровых моделях ячейки одинаковы по размеру, но это не является обязательным требованием для разбиения пространства на элементы, которое не выпол-няется в не очень широко используемом подходе, называемом квадродеревом.

Растровые структуры данных не обеспечивают точной информации о местополо-жении, поскольку географическое пространство поделено на дискретные ячейки конеч-ного размера. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в ко-торых эти точки находятся. Это еще одна форма изменения пространственной мерности, которая состоит в том, что мы изображаем объект, не имеющий измерений (точку), с помощью объекта (ячейки), имеющего длину и ширину. Линии, то есть одномерные объекты, изображаются как цепочки соединенных ячеек. Каждая точка линии представ-ляется ячейкой растра, и каждая точка линии должна находиться где-то внутри одной из ячеек растра.

В растровых системах есть два способа включения атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присваивание значение атрибута каждой ячейке растра Распределяя эти значения, мы в конечном итоге позволяем позициям значений атрибу-тов играть роль местоположений объектов. Например, если числом 10 мы представляем водную поверхность, и записываем его в левую верхнюю ячейку растра, то по умолча-нию эта ячейка является участком земной поверхности, представляющим воду. Таким образом мы можем каждой ячейке на данной карте присвоить только одно значение ат-рибута. Альтернативный подход, а на самом деле, - расширение только что описанного, состоит в связывании каждой ячейки растра с базой данных. Этот подход становится все более преобладающим, так как он уменьшает объем хранимых данных и может обеспе-чивать связь с другими структурами данных, которые также используют СУБД для хра-нения и поиска данных.

Растровые структуры данных могут показаться плохими из-за отсутствия точной информации о местоположении. На самом деле верно обратное. Растровые структуры имеют много преимуществ перед другими. В частности, они относительно легко пони-маются как метод представления пространства. Например, телевидение использует то же растровое представление изображений в виде набора точек (пикселов). Еще одной замечательной характеристикой растровых систем является то, что, многие функции, особенно связанные с операциями с поверхностями и наложением, легко пополняются на этом типе структур данных.

Второй метод представления географического пространства, называемый вектор-ным, позволяет задавать точные пространственные координаты явным образом. Здесь подразумевается, что географическое пространство является непрерывным, а не разде-ленным на дискретные ячейки. Это достигается приписыванием точкам пары координат (X и Y) координатного пространства, линиям - связной последовательности пар коор-динат их вершин, областям - замкнутой последовательности соединенных линий, на-чальная и конечная точки которой совпадают. Таким образом видно, что хотя векторные структуры данных лучше представляют положения объектов в пространстве, они не абсолютно точны. Они все же являются приближенным изображением географического пространства.

В то время, как растровые и векторные структуры данных дают средства отобра-жения отдельных пространственных феноменов на отдельных картах, все же существует необходимость разработки более сложных подходов, называемых моделями данных, для включения в базу данных взаимоотношений объектов, связывания объектов и их атри-бутов, обеспечения совместного анализа нескольких слоев карты. Вначале рассмотрим растровые модели, затем - векторные.
2.6.1 Растровые модели.
Как говорилось выше, в растровых структурах данных каждая ячейка связана с одним значением атрибута. Для создания растровой тематической карты собираются данные об определенной теме в форме двухмерного массива ячеек, где каждая ячейка представляет атрибут отдельной темы. Такой двухмерный массив называется покрыти-ем (coverage). Покрытия используют для представления различных типов тематических данных (землепользование, растительность. тип почвы, поверхностная геология, гидро-логия и т.д.). Кроме того, этот подход позволяет фокусировать внимание на объектах, распределениях и взаимосвязях тем без ненужной путаницы. Чаще всего создается отдельное покрытие для каждой дополнительной темы. Можно сложить эти покрытия на-подобие слоеного пирога, в котором сочетание всех тем может адекватно моделировать все необходимые характеристики области изучения.

Существует несколько способов хранения и адресации значений отдельных ячеек растра, их атрибутов, названий покрытий и легенд. Среди первых попыток можно упо-мянуть подход под названием GRID/LUNR/ MAGI, все ранние растровые ГИС исполь-зовали именно его. В этой модели каждая ячейка содержит все атрибуты вроде верти-кального столбика значений, где каждое значение относится к отдельной теме. Преиму-ществом, конечно, является то, что относительно легко выполняется вычислительное сравнение многих тем или покрытий для каждой ячейки растра. Но в то же время, не-удобно сравнивать группы ячеек одного покрытия с группами ячеек другого покрытия, поскольку каждая ячейка должна адресоваться индивидуально.
2.6.2 Векторные модели.
Векторные структуры данных дают представление географического пространства более интуитивно понятным способом и очевидно больше напоминают хорошо извест-ные бумажные карты. Существуют несколько способов объединения векторных струк-тур данных в векторную модель данных, позволяющую исследовать взаимосвязи между показателями внутри одного покрытия или между разными покрытиями. На пример спа-гетти-модель, топологическая модель и кодирование цепочек векторов.

Простейшей векторной структурой данных является спагетти-модель, приведенная на рисунке 2.7, которая по сути переводит "один в один" графическое изображение карты. Возможно, она представляется как наиболее естественная или наиболее логич-ная, в основном потому, что карта реализуется как умозрительная модель. Хотя назва-ние звучит несколько странно, оно на самом деле весьма точно по сути. Если предста-вить себе покрытие каждого графического объекта нашей бумажной карты кусочком (одним или несколькими) макарон, то вы получите достаточно точное изображение то-го, как эта модель работает. Каждый кусочек действует как один примитив: очень ко-роткие - для точек, более длинные - для отрезков прямых, наборы отрезков, соеди-ненных концами, - для границ областей. Каждый примитив - одна логическая запись в компьютере, записанная как строки переменной длины пар координат (X,Y).
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13


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