обладают спецификой в организации и обработке данных

Работа добавлена на сайт samzan.net:

ВВЕДЕНИЕ

Современные геоинформационные системы (ГИС) представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, которые, с одной стороны, включают методы обработки данных многих ранее существовавших автоматизированных систем (АС), с другой - обладают спецификой в организации и обработке данных. Практически это определяет ГИС как многоцелевые, многоаспектные системы.

В частности, как системы управления ГИС являются новой основой автоматизированных систем управления (АСУ). Это обусловливает повышенное значение ГИС - современного средства организации многих видов производств. Не случайно в декабре 1996 г. было принято постановление Правительства России "ГИС как органы государственной власти (ОГВ)".

Определение ГИС как "компьютеризованной базы данных (БД)", "как системы управления", в которой хранятся "пространственные данные" [10], следует считать неверным либо устаревшим по ряду причин. Во-первых, база данных ( и не одна) может входить в состав ГИС, а полная технология обработки информации в ГИС значительно шире, чем работа с базой данных. Во-вторых, современная ГИС рассчитана не просто на обработку данных, а на проведение во многих ситуациях экспертных оценок. Другими словами, ГИС должна включать в свой состав экспертную систему, а этого только на уровне базы данных достичь невозможно, так как экспертная система является более общей по отношению к БД. Наконец, данные, которые обрабатывает и хранит ГИС, имеют не только пространственную, но и временную характеристику, что важно в первую очередь для географических данных.

Хотя разработка ГИС началась более 30 лет назад (тогда это были чисто географические информационные системы), их бурное развитие и качественно новое представление произошло за последние 7-8 лет благодаря принятию за основу этих систем идеологии и технологии систем автоматизированного проектирования, интеграции всех процессов обработки данных на базе географических данных.

На основе анализа целей и задач различных ГИС, функционирующих в настоящее время, более точным следует считать определение ГИС как геоинформационных систем, а не как географических информационных систем. Это обусловлено и тем, что процент чисто географических данных в таких системах незначителен, технологии обработки данных имеют мало общего с традиционной обработкой географических данных и, наконец, географические данные служат лишь базой решения большого числа прикладных задач, цели которых далеки от географии. Разумеется, это не исключает существование чисто географических информационных систем - аббревиатура та же - ГИС, однако в дальнейшем мы будем понимать под ГИС геоинформационные системы.

Итак ГИС - автоматизированная информационная система, предназначенная для обработки пространственно - временных данных, основой интеграции которых служит географическая информация.

В ГИС осуществляется комплексная обработка информации - от ее сбора до хранения, обновления и представления, в связи с этим следует рассмотреть ГИС с различных позиций.

Как системы управления ГИС предназначены для обеспечения принятия решений по оптимальному управлению землями и ресурсами, городским хозяйством, по управлению транспортом и розничной торговлей, использованию океанов или других пространственных объектов. При этом для принятия решений в числе других всегда используют картографические данные.

В отличие от АСУ в ГИС появляется множество новых технологий пространственного анализа данных. В силу этого ГИС служат мощным средством преобразования и синтеза разнообразных данных для задач управления.

Как автоматизированные информационные системы ГИС объединяют ряд технологий или технологических процессов известных информационных систем типа автоматизированных систем научных исследований (АСНИ), систем автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированных справочно-информационных систем (АСИС) и др. Основу интеграции технологий ГИС составляют технологии САПР. Поскольку технологии САПР достаточно апробированы, это, с одной стороны, обеспечило качественно более высокий уровень развития ГИС, с другой - существенно упростило решение проблемы обмена данными и выбора систем технического обеспечения. Этим самым ГИС стали в один ряд с автоматизированными системами общего назначения типа САПР, АСНИ, АСИС.

Как геосистемы ГИС включают технологии (прежде всего технологии сбора информации) таких систем, как географические информационные системы (ГИС), системы картографической информации (СКИ), автоматизированные системы картографирования (АСК), автоматизированные фотограмметрические системы (АФС), земельные информационные системы (ЗИС), автоматизированные кадастровые системы (АКС) и т.п.

Как системы, использующие базы данных, ГИС характеризуются широким набором данных, собираемых с помощью разных методов и технологий. При этом следует подчеркнуть, что они объединяют в себе как базы данных обычной (цифровой) информации, так и графические базы данных. В связи с большим значением экспертных задач, решаемых при помощи ГИС, возрастает роль экспертных систем, входящих в состав ГИС.

Как системы моделирования ГИС используют максимальное количество методов и процессов моделирования, применяемых в других автоматизированных системах.

Как системы получения проектных решений ГИС во многом применяют методы автоматизированного проектирования и решают ряд специальных проектных задач, которые в типовом автоматизированном проектировании не встречаются.

Как системы представления информации ГИС являются развитием автоматизированных систем документационного обеспечения (АСДО) с использованием современных технологий мультимедиа. Это определяет большую наглядность выходных данных ГИС по сравнению с обычными географическими картами. Технологии вывода данных позволяют оперативно получать визуальное представление картографической информации с различными нагрузками, переходить от одного масштаба к другому, получать атрибутивные данные в табличной или графовой форме.

Как интегрированные системы ГИС являют собой пример объединения различных методов и технологий в единый комплекс, созданный при интеграции технологий на базе технологий САПР и интеграции данных на основе географической информации.

Как прикладные системы ГИС не имеют себе равных по широте применения, так как используются на транспорте, в навигации, геологии, географии, военном деле, топографии, экономике, экологии и т.д. Благодаря широким возможностям ГИС на их основе интенсивно развивается тематическое картографирование.

Как системы массового пользования ГИС позволяют применять картографическую информацию на уровне деловой графики, что делает их доступными любому школьнику или бизнесмену, не только специалисту географу. Именно поэтому при принятии решений на основе ГИС - технологий не всегда создают карты, но всегда используют картографические данные.

В последнее время более 100 организаций и фирм распространяют в России зарубежные системы для создания ГИС-технологиЙ. При этом базой создания ГИС служат так называемые инструментальные пакеты, представляющие программно-технологические комплексы.

Основу процессов обработки составляет цифровое моделирование. Оно позволяет осуществлять векторно-топологическое моделирование, буферизацию объектов, анализ сетей, построение цифровых моделей местности и т.д.

В инструментальных системах поддерживается набор моделей (цифровых представлений) пространственных данных (векторная, топологическая и нетопологическая модели, квадродерево, растровая модель, линейные сети) для ввода данных, их анализа, моделирования и представления.

ГИС нового поколения отличает ориентация на пользовательские модели данных с учетом предметной области и особенностей приложений. Их модели данных определяются классами объектов, наборами атрибутов, расширенными возможностями реализации запросов и операций над объектами по сравнению с предыдущим поколением. Они позволяют обрабатывать геоинформационные данные по распределенной технологии, что повышает гибкость и производительность систем.

Как правило, модули и приложения образуют единую пользовательскую среду инструментальных ГИС. К ядру подключаются тематически ориентированные модули, дополняемые приложениями для управления моделями данных, построения цифровых моделей, обработки растровых изображений, выполнения расчетов, анализа и проектирования, организации интерфейсов. При этом имеется возможность подключения модулей, разработанных конкретным пользователем. Это повышает универсальность систем и эффективность при решении нетиповых задач.

Возрастает значение модулей для трехмерного (3D) проектирования, генерации планов, автоматического документирования проектов и выбора оптимальных вариантов.

Инструментальные ГИС-системы могут включать набор модулей для формирования и ведения банков земельных данных о состоянии жилого и нежилого фондов, информационного обеспечения администрации города, ведения кадастра недвижимости, анализа, оценки и планирования городских территорий, управления коммунальным хозяйством и т.д.

Разнообразие ГИС порождает необходимость их анализа и выбора для решения практических задач в конкретной области. В данной книге освещена эта проблема. В ней дается анализ ГИС как современной информационной системы и приводятся варианты решения практических задач в управлении, экологии, контроле и учете и т.д.

1 Системный анализ ГИС

Многие разработчики автоматизированных систем (фактически ГИС) не совсем уверенно могут дать ответ на вопрос, относятся эти системы к классу ГИС или нет. Это обусловлено разнообразием технологий и даже терминологией многочисленных существовавших ранее (и существующих теперь) систем сбора и обработки пространственно-временных данных.

Сами ГИС также могут значительно отличаться друг от друга по возможностям, основным технологиям обработки данных (и их числу), по требуемой технической конфигурации, вычислительным ресурсам и т.д. Например, в одних инструментальных пакетах ГИС термин "дуга" заимствован из теории графов и служит для обозначения полилинии, в других пакетах - полилинию называют "полилинией", а дугу - "дугой".

В силу этого особую актуальность приобретает осуществляемая на основе методов системного анализа обобщенная оценка типичных признаков принадлежности информационной системы к классу ГИС и ее отличительных свойств.

Необходимо подчеркнуть, что ГИС относится к классу интегрированных систем. Современные тенденции создания интегрированных автоматизированных систем (в том числе ГИС) включают разные аспекты интеграции - интеграцию данных, технологий и технических средств.

Интеграция данных заключается в применении системного подхода проектирования моделей данных, создании некоей универсальной информационной модели и соответствующих протоколов обмена данными.

Интеграция технических средств в настоящее время выражается в создании распределенных систем обработки, применении концепций "открытых систем" и современных методов проектирования систем на основе CASE-технологий (Computer Aided System Engineering).

Интеграция технологий в информационных системах подразумевает не простое суммирование известных технологических процессов и решений, а получение оптимальных технологических решений обработки информации на основе известных методов и разработки новых, ранее не встречавшихся технологий. Разработка автоматизированной информационной технологии на базе существовавшей неавтоматизированной технологии в подавляющем большинстве случаев оказывается нерентабельной и неэффективной. Элемент новизны, как правило, определяет и эффективность новой автоматизированной технологии.

Для анализа обобщенной ГИС дадим основные понятия иерархии информационной интегрированной системы (рис. 1.1).

Верхним уровнем понятий является интегрированная система - независимый комплекс, в котором выполняются все процессы обработки, обмена и представления информации. Схема системы включает в себя системные уровни, подсистемы, процессы, задачи. Система может быть полной и неполной.

Полной будем называть систему, которая в процессе работы осуществляет технологический цикл, включающий следующие процессы:

•  ввод (или возможность ввода) всех видов информации данной предметной области для решения задач, поставленных перед системой;
•  обработку информации с привлечением набора существующих средств, применяемых для решения данного класса задач;
•  вывод или представление данных в формах вывода согласно заданию без использования других систем.

Неполной будем называть систему, которая осуществляет частичную обработку данных, частичный ввод данных или использует другие системы в процессе обработки.

Более низким уровнем по отношению к системе является системный уровень. Этим термином определим часть системы, объединяющую подсистемы и процессы обработки по функциональным и технологическим признакам. Системный уровень может включать от одной до нескольких подсистем.

Подсистему определим как часть системы, объединенную по функциональным методам обработки данных, включающим разные алгоритмы и способы моделирования. Подсистема может быть локальной или распределенной.

Распределенной будем считать подсистему, состоящую из фрагментов, которые располагаются на различных узлах сети компьютеров, возможно, управляются различными системами и допускают участие в работе нескольких пользователей из разных узлов сети.

В отличие от распределенной локальная подсистема сгруппирована в одной точке сети и, хак правило, обслуживается одним пользователем.

В подсистему входит процесс обработки данных - совокупность методов, обеспечивающих реализацию алгоритма обработки или одного метода моделирования, решающего одну или несколько задач обработки данных. Он подразделяется на локальный, системный, распределенный.

Значение терминов локальный и распределенный аналогично значению их для подсистем. Системный процесс предназначен для обслуживания системы; как правило, он является "прозрачным" (т.е. незаметным) для пользователя.

Задача как элемент системы определяется простейшим циклом обработки типизированных данных. В этом контексте задача может быть связана с алгоритмами обработки (с вычислениями) или технологическими процессами, не связанными с вычислениями типа ввода данных, формирования данных, визуального контроля данных, функционирования автоматизированных датчиков или устройств и т.п.

Рассмотренные понятия относятся к элементам системы (ГИС). Системный подход позволяет в равной степени анализировать как системы, так и процессы. Поэтому для интегрированных процессов обработки данных (в ГИС) иерархия понятий аналогично рассмотренной выше для систем будет выглядеть так:

•  интегрированный процесс;
•  системный уровень обработки;
•  блок процессов;
•  процесс;
•  класс задач;

Следует подчеркнуть разницу между системным уровнем и подсистемой. Подсистема имеет всегда технологическое назначение, логическое описанием физическую реализацию. Так, подсистема семантического моделирования может быть реализована как составная часть технологии сбора информации или как самостоятельная технология, например, при формировании графических моделей.

Системный уровень является описательным понятием, т.е. имеет технологическое назначение и может иметь (а может и не иметь) логическое описание.

Физическая реализация осуществляется обычно на уровне подсистемы. Определение основополагающих принципов функционирования любой автоматизированной системы (в том числе ГИС), достижение ее целостности, оптимизация структуры осуществляются на основе методов системного анализа.

Анализ, выполненный с использованием методов формализации общей теории систем, будет отвечать требованиям целостности и единства рассматриваемых проблем и задач, позволит определить структуру обобщенной ГИС и минимальные требования, которым должна удовлетворять такая система.

1.  Общие сведения о системном построении информационной системы

Для системного анализа обобщенной ГИС необходимо выбрать метод описаний разнородных процессов. Целесообразно использовать положения общей теории систем (ОТС), обоснованные в работах М.Дж. Месаровича и Ю.А. Урманцева, и методы структурного анализа, широко применяемые при разработке программных проектов и систем.

Отмеченные теоретические подходы имеют небольшие специфические различия в формах представления, но содержат концептуальное единство. Поэтому при их использовании будем применять положения, которые взаимно непротиворечивы и дополняют друг друга.

При практических исследованиях приходится иметь дело с функциональными системами. Для формализации этого класса систем более удобно описание, даваемое М. Месаровичем .

Системный подход позволяет представить процесс построения любой информационной системы в виде схемы, содержащей семь этапов (рис. 1.2), которые определяют создание системы от постановки задачи до ее реализации.

Первый этап - формирование основных требований к системе на словесном (вербальном) уровне без должной формализации.

Второй этап - определение концепции решения проблем и задач или построения системы.

Третий этап - детализация общей задачи создания и применения системы, определение системы описаний для перехода от словесных формулировок к схемному или логически взаимосвязанному описанию функций и задач системы, которое позволит разбить систему на основные составляющие ее части. Говоря другими словами, осуществляется формализованное представление взаимосвязи частей и процессов системы. В результате определится структурная схема системы.

На первых трех этапах происходит формирование инфологической модели.

Четвертый этап - алгоритмизация методов и решений задач, стоящих перед системой, выбор моделей данных, математических и технологических решений.

Пятый этап - оптимизация решений, осуществляемая на основе дополнительного исследования предметной области и специфики решаемых задач. Этим заканчивается построение системы на логическом уровне проектирования.

Шестой этап - реализация системы. В терминах проектирования говорят о переходе к физическому (уровню) построению системы.

Седьмой этап - модернизация создания информационной системы (в том числе ГИС), предусматривающая учет возможных ситуаций функционирования, а также тенденций развития программно-технологических средств.

В соответствии с этой схемой мы находимся на третьем этапе исследований и наша задача - представление обобщенной ГИС как сложной системы в виде основных составляющих ее частей. Для решения этой задачи используем метод общей теории систем (ОТС).

Определим функциональную систему S как отображение входного множества Х (множества первичных элементов ) на выходное множество Y. В формальном представлении ОТС это будет соответствовать записи:

S: Х® Y.

В общем случае любая сложная система считается неоднородной (гетерогенной), поэтому целесообразно разбить ее на однородные компоненты (подсистемы) путем построения стратифицированной (многоуровневой) системы (рис. 1.3).

Страты - это уровни, определяемые по совокупности сходных признаков. В зависимости от критериев оценки система может разбиваться по-разному, например на системные уровни, если критерием являются технологические признаки.

Стратификация (разделение системы S на уровни) возможна, если множества входной (X) и выходной (Y) информации неоднородны и представимы в виде декартовых произведений (Ä), т.е. если входная и выходная информация образует два независимых базиса Xi и Yi:

Х=(Х1ÄХi ... Хп);       Y= (Y1ÄYi ... Yn).                                         (1.1)

В этом случае система S может быть описана в виде совокупности п уровней. Для каждого уровня имеет место

S1: X1ÄW1®Y1;

Si: XiÄEiÄWi®Yi;

Sn: XnÄEn®Yn,

где Е, W- соответственно нисходящие и восходящие информационные потоки, обеспечивающие связь между уровнями (см. рис. 1.3).

Именно наличие нисходящих и восходящих потоков объединяет подуровни в единую систему. Отсутствие таких потоков приводит к тому, что исходная система 5 разбивается на совокупность независимых более мелких систем.

Возможность разложения входных/выходных данных на независимые группы (1.1) и выявление нисходящих и восходящих информационных потоков позволяет разбивать систему на системные уровни, системные уровни - на подсистемы, процессы - на задачи и т.д.

Многоуровневость может быть обусловлена различными критериями, в частности разнородностью входных/выходных данных или технологическими признаками. Например, выходные множества представляются в виде и документов, и информационных данных. Следовательно, выявление такой разнородности служит основой построения системы в виде совокупности уровней.

ОТС в равной мере применима для анализа как систем, так и процессов обработки данных. Это позволяет определить структуру создаваемой системы и описать ее технологии.

1.2. Построение схемы обобщенной ГИС

При системном подходе процесс разработки ГИС интерпретируется как поиск оптимальной структуры системы путем разбиения ее на подсистемы. При этом реализуется концепция разработки "сверху вниз".

Построение схемы обобщенной ГИС можно осуществить на основе анализа входных/выходных информационных потоков, функционирующих в автоматизированной системе,

Совокупность входных и выходных данных ГИС может быть представлена в виде независимых технологических совокупностей трех групп: сбора, моделирования и хранения, представления. Действительно, сбор информации производится независимо от хранения данных. Данные хранятся независимо от процедур сбора и представления информации. На представление (выдачу) информации в той или иной форме дается задание независимо от способов моделирования.

Эти условия являются достаточными для того, чтобы представить входные Х и выходные Y потоки обобщенной ГИС в виде независимых совокупностей (в форме декартовых произведений), аналогично выражению (1.1):

Х=(X1ÄT3cÄT3мÄT3п); Y=(Xy ÄЦММÄЦМК),         ( 1.2.)

где   ТЗс     - техническое задание на сбор информации;

ТЗм     - техническое задание на хранение, обновление и моделирование;

ТЗп     - техническое задание на представление данных после окончательной обработки;

Х1     - множество первичных данных, измеряемых или собираемых с помощью различных технологий

Хy      - множество унифицированных данных, получаемых после сбора и первичной обработки;

ЦММ - цифровая модель местности, хранимая в базе данных ГИС;

ЦМК  - цифровая модель карты, сгенерированная для визуального представления на дисплее или для печати.

В рамках данной теории цифровая модель карты представляет собой отображение цифровой модели местности с помощью средств компьютерной визуализации. Применение ЦММ и ЦМК наглядно прослеживается в технологии работы модульной системы MGE (Modular GIS Environment) и ряда других пакетов ГИС. В этой системе аналогом цифровой модели местности выступают объекты базы данных и графическая информация, аналогом цифровой карты — проект (карты). Для отображения проекта осуществляют преобразование проекта в чертеж - генерацию чертежа. Визуальному представлению ЦМК соответствует сгенерированный чертеж. Другими словами, ЦМК можно определить как результат формирования ЦММ для визуального отображения в виде карты.

Множество Х представляет собой сложную совокупность данных, получаемых с помощью разных технологий: по фотоснимкам, геодезическими методами на местности, с карт, при помощи систем GPS (Global Position System), из архивных табличных данных и т.д.

На основе ОТС с учетом выражения (1.2.) представим обобщенную ГИС в виде стратифицированной трехуровневой структуры (рис. 1.4):

УСО: X1 ÄТЗс ÄНТм®Xy;

    УМХ:Xy Ä TЗм Ä НТп®ЦММ;                        (1.3)

      УП: ТЗпÄ ЦММ®ЦМК,

где  УСО   - системный уровень сбора и первичной обработки информации;

УМХ   - системный уровень моделирования, хранения и обновления;

УП   - системный уровень представления данных;

НТм, НТп - нормативные требования к данным при моделировании и представлении информации соответственно; они являются аналогами промежуточных восходящих информационных потоков.

Для концептуального построения ГИС согласно (1.3.) необходимо определить НТм, НТп , т.е. информационную основу.

Таким образом, применяя системный подход, можно построить структурную схему обобщенной ГИС в виде трехуровневой системы (см. рис. 1.4) и по этим уровням проводить сравнение различных ГИС между собой, а также сравнение ГИС и других автоматизированных систем.

Нормативные требования в (1.3) определяются при дальнейшем анализе, т.е. при переходе к следующим этапам построения.

Мы употребляем термин обобщенная ГИС, так как абстрагируемся от конкретного ее применения.

Функционирование обобщенной ГИС согласно ее формализованному описанию (1.3) и схеме (см. рис. 1.4) осуществляется следующим образом. На первом системном уровне (УСО) происходит сбор первичных данных X1, получаемых с помощью разных методов и технологий и потому имеющих разные структуру, формат и представление. В ходе первичной обработки эти разнородные данные корректируются и унифицируются. В результате формируется некое унифицированное подмножество данных Хy, которое частично хранится в виде архивов и полностью передается на уровень моделирования и хранения.

На втором системном уровне (УМХ) осуществляются: анализ унифицированной информации Хy, установление связей между частями модели; устранение избыточности, если такая имеется; проверка на целостность и непротиворечивость данных; определение первичных и внешних ключей; формирование метаданных и т.д. Подмножество Ху содержит необходимые данные для построения цифровой модели местности, которая хранится в базе данных в виде совокупности графической и символьной информации. ЦММ служит основой для решения прикладных задач на базе различных методов моделирования. Эти процессы также происходят на уровне УМХ. В результате обработки сформированная цифровая модель или результат ее использования подготавливаются для визуального представления. Для этого она передается на третий системный уровень.

На третьем системном уровне (УП) ЦММ преобразуется в цифровую модель карты, которая и служит основой представления информации.

Анализируя группы задач обработки данных на трех системных уровнях, можно отметить следующее.

На первом уровне наиболее широко представлены задачи первичной обработки информации: распознавания, структуризации, декомпозиции, компоновки, измерения, сжатия, контроля, унификации.

Для второго уровня определяющими являются задачи типизации, геометрического преобразования, экспертного типа, построения цифровых моделей, синтеза и т.п.

На третьем уровне наиболее значимы задачи оптимизации, компоновки, синтеза и т.п.

Естественно, что различные задачи и методы моделирования могут в разной степени присутствовать на каждом уровне, но вид уровня определяет их значение.

В общем виде ГИС может включать следующие подсистемы:

•  семантического моделирования ( кодирования) собираемой информации (первый уровень);
•  имитационного моделирования для контроля входной информации (первый уровень);
•  геометрического моделирования (первый, второй и третий уровни);
•  имитационного моделирования для контроля модельных решений (второй уровень);
•  коррекции информации на основе векторных или скалярных критериев (первый и второй уровень);
•  интерактивного (эвристического ) моделирования (второй уровень);
•  семантического моделирования (кодирования) информации, хранимой в БД (второй уровень),
•  документационного обеспечения (третий уровень).

При сборе первичной информации основным является семантическое моделирование. Инвариантное моделирование имеет приоритет на втором уровне. Эвристическое моделирование занимает ведущее место при интерактивной обработке и в процессах контроля и коррекции. Наконец, информационное моделирование является основным в подсистемах документационного обеспечения.

Таким образом, независимо от вида инструментальной системы, составляющей основу конкретной ГИС, любая ГИС должна обладать общими признаками и свойствами обобщенной ГИС.

Определим ГИС как полную (информационную систему), если в ней присутствуют все три системных уровня, определенных выше. В противном случае будем говорить о неполной ГИС.

Данный метод анализа применим не только к ГИС, но и к любой автоматизированной системе, включая САПР, АСИС, АСУ. Таким образом, любая информационная система, система управления при аналогичных заданных условиях (1.2) представима в виде трехуровневой системы. Эта общность структур систем, различающихся задачами и целями, а также общность преобразования информации дает основание говорить и об общности концепций и методов обработки данных в этих системах. Следовательно, на уровне системной структуры ГИС и других АС существует общность принципов обработки данных для широкого круга прикладных задач, включая управление, организацию производства, проектирование, хранение и обновление данных. Эта общность является следствием интеграции.

ВЫВОД

Системный подход позволяет построить схему ГИС в виде основных уровней обработки информации и проводить сравнительный анализ как с другими автоматизированными системами, так и среди геоинформационных систем, предназначенных для решения различных задач.

2 Место ГИС среди других автоматизированных систем

Автоматизированная обработка информации в ГИС предполагает использование ряда технологических процессов из различных смежных предметных областей: фотограмметрии, САПР, АСНИ и т. д. В силу этого целесообразно рассмотреть технологии функционирования достаточно апробированных автоматизированных систем, таких, как АСНИ, САПР, АСИС, экспертные системы (ЭС), что позволит при оптимальном учете их специфики использовать технологические достижения и решения, применимые во всех исследуемых предметных областях.

2.1. Основные принципы функционирования АСНИ

АСНИ технологически настроена на сбор и первичную обработку разнообразной информации, что является также и потребностью ГИС. По этой причине можно рассматривать АСНИ как систему, наиболее близкую к ГИС на этапах сбора и первичной обработки данных.

Относительно обобщенной ГИС (см. рис. 1.4) технологии АСНИ приемлемы на уровне УСО.

По формам организации АСНИ делятся на три группы: специальные, локальные и глобальные.

Специальные АСНИ решают узкий класс задач на заданном наборе параметров. Их основная задача - контроль протекания процессов и предотвращение нежелательных ситуаций. Наиболее широко эта группа АСНИ представлена в интегрированном производстве, она в большой степени использует измерительно-вычислительные комплексы и относится функционально к классу контрольно-измерительных. Эта группа не имеет аналогов в среде ГИС.

Локальные АСНИ функционируют в рамках лабораторий. Их развитие связано с "персонализацией" технологий вычислительной техники, в частности с появлением ЭВМ, персональных баз данных, интеллектуальных терминалов и т.п. По организации эта группа наиболее близка ГИС, функционирующим на уровне города, области.

Глобальные АСНИ создаются в рамках института, КБ, НПО и т.п. ГИС аналогичного класса обслуживают страну или большой регион. Одним из направлений развития систем этой группы является создание распределенных систем (АСНИ, ГИС), в том числе и на основе локальных вычислительных сетей (ЛВС).

По функциям можно также выделить три группы АСНИ: информационно-поисковые, подсказывающие и обучающие; расчетные на основе модельного машинного эксперимента; экспериментальных исследований. В свою очередь каждая из этих групп может быть разбита на подгруппы, однако для анализа ГИС это не играет существенной роли.

Возможности АСНИ во многом определяются уровнем вычислительных средств и набором периферийных устройств к ним.

Интеграция предъявляет новые требования к базовым техническим средствам, входящим в состав АСНИ. Для реализации возможности интегрированной обработки информации эти средства должны либо являться элементами распределенной вычислительной системы или локальной сети, либо базироваться на более сложных вычислительных системах по сравнению с применяемыми для лабораторных АСНИ.

В настоящее время характерен рост интегрированных систем, которые включают технологии АСНИ на уровнях сбора и первичной обработки данных.

Большое значение при интеграции АСНИ имеют выбор единой информационной основы, составление классификаторов информации и способов ее кодирования. Эффективным средством, повышающим скорость кодирования, являются системы речевого ввода-вывода, разработка которых в нашей стране идет с 60-х гг. Однако эти системы не находят достаточно широкого применения при кодировании первичных данных в ГИС.

2.2. Системы автоматизированного

проектирования.

Технологии САПР служат основой интеграции всех прочих технологий в ГИС. Основное назначение САПР - получение оптимальных проектных решений - отвечает требованиям ГИС на уровне моделирования и хранения (формирования ЦММ) и проектирования (карт) на основе уже собранной, унифицированной информации.

Проектирование в САПР осуществляется путем декомпозиции проектной задачи с последующим синтезом общего проектного решения. В процессе синтеза проекта используются информационные ресурсы базы данных в условиях диалогового взаимодействия проектировщиков с комплексом средств автоматизации проектирования.

Технологии проектирования в САПР базируются на следующих принципах:

•  использование комплексного моделирования;
•  интерактивное взаимодействие с цифровой моделью;
•  принятие проектных решений на основе математических моделей и проектных процедур, реализуемых средствами вычислительной техники;
•  обеспечение единства модели проекта на всех этапах и стадиях проектирования;
•  использование единой информационной базы для автоматизированных процедур синтеза и анализа проекта, а также для управления процессом проектирования;
•  проведение многовариантного проектирования и комплексной оценки проекта с применением методов оптимизации;
•  обеспечение максимальной инвариантности информационных ресурсов, их слабой зависимости от конкретной области применения, простоты настройки на отраслевую специфику.

Все перечисленные принципы приемлемы для моделирования и проектирования в ГИС.

Проектирование. Анализ технологических процессов в САПР позволяет дать простую классификацию типов проектных работ по степени (уровню) интеграции процессов, вполне подходящую для решения задач ГИС:

•  процедура - элементарная операция обработки информации;
•  задача-совокупность процедур для получения одного вида проектной продукции;
•  функция (группы специализированных задач) - технологический процесс, в ходе которого выпускается специализированный комплект проектных документов;
•  комплекс работ - совокупность работ, заканчивающихся выпуском общего комплекта проектных документов;
•  интегрированные работы - выпуск комплекта документов; поддержка и автоматическое обновление базы данных; внесение данных в экспертную систему; выдача наряду с типовым комплектом документации прогнозов, рекомендаций, экспертных оценок проекта; информационный обмен с сетями баз данных.

Одна из основных технологических групп задач - разработка и автоматизация типовых проектных процедур, включающих декомпозицию, симплификацию, унификацию, композицию и синтез, взаимосвязана с группой задач оптимальной классификации и кодирования входной информации.

Поскольку невозможно для ряда задач полностью автоматизировать процесс проектирования, актуальным является эффективное интерактивное общение пользователя с ЭВМ. Этот подход особенно важен при использовании ГИС, так как большое количество информации в таких системах требует специальных экспертных решений, не входящих в методы типового проектирования или моделирования. Интерактивная обработка для удобства общения пользователя с ЭВМ требует специального лингвистического обеспечения. Как вспомогательная возникает задача автоматизированного обучения пользователя ГИС.

В процессе проектирования наиважнейшими остаются задачи оптимизации, например задача оптимального выбора структуры процесса проектирования или оптимизации самого проектного решения. Оптимальные решения можно выбирать разными путями, используя метод имитационного моделирования, векторные критерии оценки качества и т.п.

В большинстве САПР проект создается на основе типовых проектных процедур, типовых проектных решений, типовых элементов проекта. Этот подход полностью приемлем для ГИС, но при наличии хорошо организованной базы данных и интегрированной информационной основы.

Таким образом, эффективность применения технологий САПР в ГИС определяется прежде всего степенью интеграции информационной основы ГИС

Отметим различие на уровне УМХ между ГИС и САПР. В ГИС графическая информация значительно сложнее и больше по объему по сравнению с аналогами в САПР. Кроме того, в ГИС возможно наличие видео баз данных для хранения видеоинформации, а в САПР такие базы, как правило, отсутствуют. Следовательно, разработка и эксплуатация БД в ГИС должны проводиться более углубленно по сравнению с САПР. Простой перенос технологий БД или использование систем управления базами данных (СУБД) без технологических изменений, учитывающих специфику данных и их методов обработки в ГИС, не обеспечит максимального эффекта от применения баз данных в ГИС.

Моделирование. Выбор методов моделирования определяется главным образом предметной областью объекта моделирования. Построение моделей основано на их представлении в виде совокупностей декларативных, процедурных, семантических, метрических информационных массивов.

Моделирование с использованием аналитических моделей находит широкое применение для тех классов объектов, которые легко описываются аналитическими выражениями.

В случае использования неоднородных компонентов применяется структурно-процедурная модель процессов автоматизации проектирования, учитывающая свойства этих компонентов.

Для моделирования проектируемого объекта используют двухкомпонентную модель, включающую структурно-иерархическую и функционально-геометрическую части. Такой же подход применяется в некоторых ГИС.

Для САПР, имеющих разнородную (гетерогенную) структуру, на ранней стадии проектирования целесообразно моделирование для устранения погрешностей и сокращения общего времени проектирования.

В большинстве случаев эффективность проектирования обусловлена возможностью использования наборов базовых моделей для решения многих задач Для многократного использования модели целесообразно ее хранение в виде компонентов, определенных на заданных общих типах или подклассах моделей данных. Это относится как к цифровой модели местности, так и к цифровой модели объекта.

В САПР применяют только цифровые модели объекта с высокой степенью типизации информации. В ГИС цифровое моделирование значительно сложнее, а класс цифровых моделей включает большее число типов, чем в САПР, причем типизация цифровых моделей в ГИС меньше, чем в САПР.

При проектировании нетиповых и сложных объектов используют интерактивное и логическое проектирование, реализуемое в большинстве случаев с помощью сценария как в САПР, так и в ГИС.

Процессы моделирования в САПР могут включать совокупность разных уровней: схемного, логического, вентильного, системного.

В ГИС не применяются схемный и вентильный уровни, поэтому их рассмотрение будет опущено.

Системный уровень моделирования позволяет оценивать общие свойства проектируемой системы при функционировании ее в заданном окружении. Во многих ГИС на этом уровне описываются только начальная стадия обработки или основные концепции. Однако до формализованного описания технологий моделирование на этом уровне не доводится.

Логический уровень дает возможность построить логические схемы и использовать исчисление предикатов для оценки оптимальности процессов обработки в системе или структуры самой системы. В ГИС на этом уровне осуществляют проектирование ГИС как системы, проектирование процессов обработки информации, описание обработки некоторых данных.

2.3. Автоматизированные справочно-информационные системы

Автоматизированная справочно-информационная система использует ЭВМ на этапах ввода, обработки и выдачи справочных данных по различным запросам потребителей. Она представляет собой развитие информационно-поисковых систем, обеспечивающих ранее выполнение функций автоматизации архивов и информационного поиска.

Существует ряд специфических ГИС, рассматриваемых как архивы. Подобно архиву каждая ГИС хранит какую-либо информацию. Поэтому технологии АСИС интересны для использования в ГИС именно с целью организации хранения архивных данных.

Концепция создания автоматизированных архивов актуальна и сегодня, поскольку многие учреждения имеют и используют архивы, которые необходимо внедрять в ГИС-технологии.

Технологии АСИС эффективны на втором и третьем системных уровнях обобщенной ГИС (см. рис. 1.4). Технологическая совместимость АСИС и ГИС проявляется на этапах хранения, обновления информации (второй уровень) и выдачи разного рода справок, отчетов, графических отображений (третий уровень).

В современных интегрированных информационных системах АСИС утратили значение независимых систем и преобразовались в более мобильные и универсальные подсистемы документационного обеспечения. Другим направлением их развития явились экспертные системы, о которых речь пойдет ниже.

Для современных АСИС характерны преимущества системного направления развития:

•  многофункциональность, т. е. способность решать разнообразные задачи;
•  одноразовость подготовки и ввода данных;
•  независимость процесса сбора и обновления (актуализации) данных от процесса их использования прикладными программами;
•  независимость прикладных программ от физической организации базы данных;
•  развитые средства лингвистического обеспечения. Все это технологически совместимо с представлением информации в ГИС. Тем не менее имеется существенное отличие.

В ГИС по сравнению с АСИС графическая информация значительно сложнее и занимает больший объем. В обеих системах могут быть видеобазы данных для хранения видеоинформации, однако между ними существует качественное различие.

В ГИС видеоданные (изображения объектов) получены с высоким разрешением, поскольку используются как для визуальной оценки, так и для высокоточной геометрической обработки. В АСИС видеоданные, как правило, служат только для визуального просмотра. Различие особенно касается информационной емкости этих данных. В видеобазах ГИС объем файла видеоизображения достигает 1 Гбайта, в АСИС - составляет десятки килобайт, т.е. разница составляет четыре порядка.

Для полного решения какой-либо информационной задачи в информационных системах необходимо, чтобы ЭВМ понимала смысл текста, написанного на естественном языке, что тесно связано с проблемой искусственного интеллекта.

Информация, хранимая в АСИС, разделяется по различным признакам:

•  по временному фактору - ретроспективная, текущая и прогнозная;
•  по тематической деятельности - узкотематическая и широкотематическая;
•  по производственной принадлежности - служебная (учрежденческая), отраслевая и межотраслевая;
•  по характеру применения - рабочая и концептуальная.

В зависимости от формы хранения АСИС подразделяют на документографические (текстовые) и фактографические. Информационным массивом документографической АСИС служат различные неформализованные (слабо типизированные данные) документы (цитаты, статьи, письма и т. д.) на естественном или ограниченном искусственном языке, например текстовые файлы, получаемые с помощью текстовых процессоров.

Информационный массив фактографической АСИС составляется из формализованных записей (сильно типизированных данных), например, записей базы данных или электронных таблиц.

Фактографические информационные системы предполагают составление специальных форм документов для ввода информации в ЭВМ. Идентификация осуществляется с использованием ключей (дескрипторов), которые вводятся с помощью стандартных форм или задаются средствами самой системы.

Таким образом, разработка фактографических АСИС связана с необходимостью создания стандартных форм и методов контроля информации. Эти требования распространяются и на ГИС.

Следует отметить, что, как и в АСИС, в ГИС информация имеет временную характеристику.

Главные технические показатели АСИС - информационная емкость и скорость обмена информацией - определяются в первую очередь техническими данными ЭВМ и типом базы данных и во вторую - технологией обработки информации. В силу этого базы данных являются основой АСИС и составной частью ГИС.

Разработка информационной основы - первоочередная задача проектирования и функционирования АСИС (также и ГИС). При этом необходимо решать задачи структуризации, кодирования и классификации данных.

Созданию информационной основы должны предшествовать изучение информационных потребностей пользователя, видов запросов, анализ предметной области, базовых и составных моделей данных. Данный подход обязателен для ГИС, однако не применяется многими разработчиками ГИС, которые, мягко говоря, игнорируют большой опыт использования АСИС при решении этой задачи.

Рост объема информации в автоматизированных архивах, информационных системах, базах данных наряду с внедрением сетевых информационных структур обмена информацией требует создания новых методов не только фильтрации и выбора нужной информации, но и оценки ее полезности. Это весьма важно при использовании ГИС для решения экономических, экологических и других задач.

Следует отметить некоторые особенности архивов, создаваемых на основе технологий ГИС, в частности то, что библиотека карт является традиционным архивом, в котором данные классифицируются как тематически, так и географически.

В большинстве атласов и библиотек карт иерархия данных определена последовательностью классификации: вначале географические, а затем тематические данные.

Цифровые архивы пространственных данных (архивы ГИС) обычно организуются иначе: первый ключ - тематический, второй - географический. В мировой практике применяют набор стандартных форматов обмена архивными данными:

•  топографические данные - распространяются USGS в форматах DGL (цифровой граф линий) и DEM (цифровая модель рельефа);
•  данные о сети улиц - распространяет Бюро переписей США в формате TIGER;
•  дистанционные изображения поступают из НАСА и других космических агентств.

Преимуществом построения архивов на основе ГИС является возможность использования старых и минимального количества новых данных для оперативного синтеза новых картографических материалов. Многие задачи синтеза и получения картографических композиций требуют экспертных решений. Это более эффективно по сравнению с БД решают экспертные системы. Следовательно, их применение в ГИС более актуально, чем во многих АСИС.

Сравнивая модели и методы использования экспертных систем в ГИС, САПР, АСНИ и АСИС, можно отметить следующие различия. Если в АСНИ применяются, как правило, сложные, комплексные, динамические, многопараметрические модели, то в САПР, АСИС и ГИС наблюдается тенденция к типизации, т.е. к использованию типовых элементов, и декомпозиции сложных объектов на типовые.

Кроме того, если предметом моделирования в АСНИ являются в большей степени процессы и в меньшей - объекты, то в САПР наоборот: в первую очередь - объекты, во вторую - процессы (технологические). В АСИС предмет моделирования - формы данных.

В ГИС целью моделирования является: на уровне сбора и первичной обработки информации - создание моделей данных, на уровне моделирования и хранения - построение моделей геообъектов, на уровне представления - получение разнообразных форм данных.

Во всех системах можно выделить общее - использование цифровых моделей.

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

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.

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

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:

•  возможность решения, оптимизации или получения оценок новых классов трудноформализуемых задач, реализация которых на ЭВМ до недавнего времени считалась затруднительной или невозможной;
•  обеспечение возможности пользователю-непрограммисту вести диалог на естественном языке и применять методы визуализации информации для эффективного использования ЭВМ и решения задач в своей предметной области;
•  накопление данных, знаний, правил использования знаний, правил самообучения ЭС для получения все более достоверных и квалифицированных выводов или решений, включая не санкционированные пользователем;
•  решение вопросов или проблем, которые сам пользователь не в состоянии решить либо из-за отсутствия у него информации, либо из-за ее многообразия, либо из-за длительности обычного решения даже при помощи ЭВМ;
•  возможность создания индивидуальных специализированны" ЭС за счет использования развитых инструментальных средств и личного опыта пользователя-разработчика этой системы.

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 память. Это требует выделения ключевых (основополагающих) знаний и установления их взаимосвязи в структуре данных, а также создания и использования такой системы кодирования, которая бы позволила эффективно применять эту информацию для решения практических задач;
•  получение эффективной оценки качества функционирования ЭС и выработка соответствующих критериев. Трудность кроется в том, что знания специалистов - это не просто сумма сведений и фактов. Формальные попытки учета многомерности связей путем добавления новых для представления отношений отдельных элементов могут привести к чрезмерной "жесткости" системы, и она станет "закрытой" для добавления новых элементов и установления их связей с существующими;
•  возможность получения недостоверного результата из-за вероятностного характера структуры решаемых задач и синтеза знаний.

Решение перечисленных проблем является необходимым, но недостаточным условием применения ЭС в ГИС. Сформулируем требования, при которых разработка ЭС целесообразна (эффективна):

•  наличие экспертов, желающих передать системе свои знания;
•  существование проблемной области, в которой эксперты могут вербализовать свои методы решения задач;
•  существование сходимости решений в данной проблемной области у большинства экспертов (минимум рассогласования);
•  значимость задач в проблемной области, т. е. они должны быть либо сложными, либо недоступными для решения неспециалистом, либо требующими значительных временных затрат;
•  наличие большого объема данных и знаний для решения задач;
•  использование эвристических методов в связи с неполнотой и изменчивостью информации в предметной области.

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.

Обучающие ЭС должны предоставлять возможность пользователям 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.

Типы экспертных систем для решения задач ПК

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

•  обработка видеоизображений;
•  преобразование растровых изображений в векторные графические модели;
•  обработка картографической информации;
•  обработка разнородной информации;
•  построение моделей объектов или местности;
•  анализ моделей ГИС;
•  получение решений на основе геоинформации.

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

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:

•  на уровне сбора информации - самоокупающиеся системы автоматизированного распознавания образов при обработке снимков или сканированных картографических данных;
•  на уровне моделирования или композиции карт - ЭС автоматизированного редактирования картографических данных, оценки качества редактирования. Для управления и принятия решений применяются также ЭС всестороннего анализа атрибутивных данных, данных о запросах пользователей, о посредниках и т.д.;
•  на уровне представления данных - ЭС для генерализации карт, размещения названий, создания издательских оригиналов.

Разработан ряд производственных ЭС для решения задач ГИС:

•  МАРЕХ - для автоматической генерализации и работы с данными цифрового линейного графа Геологической службы США масштаба 1:24000. Основана на правилах, данные генерализируются в масштабе 1:250000;
•  AUTOMAP - для размещения названий. Используются эвристические знания на основе известных процедур и условных знаков. Небольшая серия точных знаний (около 30) содержится в базе знаний. Вначале комментируются элементы местности, затем особенности точек и линий;
•  GES - прототип картографической ЭС. Используется Управлением по энергетическим, минеральным и природным ресурсам Канады в качестве консультанта для картографов при создании электронного атласа Канады. Управление географической базой данных и запросы к ней относятся к фундаментальным операциям любой ГИС.

Для расширения числа пользователей ГИС создан ряд специализированных ЭС:

•  ОРВ1 - для контроля за доставками ресурсов окружающей среды в Португалии. Использует свойства систем классификации данных окружающей среды, обеспечивает принятие решений, включает программу синтаксического анализа естественного языка, меню-программы обработки входных данных жесткого формата, средства аргументации по этапам, "подсказки" при обращении к базе данных;
•  LOBSTER - интеллектуальный интерфейс пользователя к системе управления базой пространственных данных;
•  KBGIS - для ускорения поиска в больших базах географических данных. База данных представляется в виде четырехуровневого дерева;
•  SRAC - рабочее место сбора пространственных данных. Запрос в географическую базу данных осуществляется на естественном языке.
•  Разработан целый ряд ЭС для принятия географического решения:
•  ASPENEX - для контроля вида деревьев (осин) в Николетском национальном лесу и связи с ГИС;
•  EXSYS - для создания интерфейса пользователя, базы правил и связи между программами. Оснащена микроЭВМ "Резидент";
•  URBYS - для территориального планирования и анализа городских территорий;
•  AVL 2000 - для автоматического определения местоположения транспортного средства и навигации. Использует данные глобальной навигационной спутниковой системы в реальном масштабе времени;
•  GEODEX - для оценки землепользования. В ней предусмотрены формирование прямой цепочки с учетом ограничивающих условий участка и обратной цепочки для выявления непригодности участков и доказательства их несоответствия ограничивающим условиям в географической базе данных.

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

3 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 геообьектов, 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.

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 п 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.

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.);

• тип - совокупность моделей или объектов, объединенная общим набором признаков, или класс подобных знаков. В приведенном выше примере для первой знаковой системы будет тип "целый", для второй группы знаков - тип "вещественный", для третьей и четвертой групп - "символьный" или "текстовый". Понятие типа данных широко используется в программировании при описании данных. Это понятие является частным случаем понятия "типа" в общем . В зависимости от выбора признаков может меняться организация типов данных, т.е. разбиение на типы. Для выделения типов применяют процедуры типизации;

• типизация - объединение данных по набору заданных признаков или выделение из множества данных тех, которые удовлетворяют заданным критериям (или признакам).

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

• сущность - элемент модели (совокупность атрибутов и знаков), описывающая законченный объект или понятие;

• атрибут - элементарное данное, описывающее свойства сущностей;

• атрибут данных - свойство данных;

• запись данных - формализованное представление сложной информационной модели без описания ее структуры. Запись может быть логической и физической;

• запись логическая - информационная единица, соответствующая одному шагу обработки информации;

• запись физическая - порция информации, которая является единицей обмена данными между внутренней и внешней памятью ЭВМ;

• даталогическая модель ГИС - модель логического уровня описания геоинформационной системы, состоящая из логических записей и отображения связей между ними безотносительно к виду реализации. Описание даталогической модели называют схемой,

• даталогическое проектирование - этап создания даталогической модели;

• физическая модель ГИС (БД) - модель среды хранения данных физического уровня. Строится с учетом реальных СУБД и на их основе, может рассматриваться как реализация даталогической модели.

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

• абстракция - процедура структуризации (типизации) данных. Различают два вида абстракции: обобщение и агрегация;

• обобщение также подразделяется на две категории: собственно обобщение и классификация;

• собственно обобщение- процедура соотнесения множества типов одному типу соотносится с понятием: "есть часть...",

• классификация - процедура соотнесения множества знаков одному типу;

• экземпляция - процедура (обратная классификации) порождения реализации на основе известной классификации;

• специализация - процедура (обратная обобщению) порождения типов на основе общего класса типов;

• агрегация - процедура конструирования объекта из других базовых объектов; соотносится с понятием "есть некоторые..",

• интенсионал - агрегация на уровне свойств-типов;

• экстенсионал - агрегация на уровне свойств-знаков. Например, общая схема взаимосвязи данных, выраженных типами (общими понятиями), в любой базе данных представляет собой интенсионал, 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.

Личность

Ф.И.О.

Возраст

Адрес

Социальное положение

Стаж

Зарплата

Налоги

Специальность

Личность

Социальное положение

Административная принадлежность

Занимаемая должность

Тарифный разряд

На рис. 3.1 приведена схема проектирования (структурирования ) данных с применением прямых и обратных процедур абстракции.

Для пояснения различия между обобщением и арегацией приведены модели одного и того же объекта "личность", но построенные на основе различных подходов (процедур): с применением метода обобщений (рис. 3.2) и метода агрегации (рис. 3.3). Каждая структурно определенная модель позволяет создавать логическую запись На рис. 3.4 и 3.5 соответственно приведены логические записи, построенные для моделей, спроектированных с использованием агрегации (см. рис. 3.3) и обобщения (см. рис. 3.2).

Записи различаются не только по виду, но и контекстно, так как в одном случае (см. рис. 3.5) параметры (атрибуты) записи подчеркивают отношение полного объекта (записи) к другом группам объектов, а в другом (см рис. 3.4) - являются атомарными объектами, тугими словами, модель, построенная на основе обобщений, отражает свойства по отношению к другим классам моделей или объектов.

Модель, построенная на основе агрегации, может являться разложением сложного объекта на более простые вплоть до атомарных.

3.2. Классификационные задачи

При создании информационной основы и анализе данных используются методы классификационного анализа. Поскольку при сборе информации для БД приходится иметь дело с результатами измерений, первые три типа задач классификации определим по этому показателю. Воспользуемся определением, данным Кендаллом [5]. К задачам классификации первого типа относятся те, в которых исходные измерения требуется разделить на устойчивые группы. Их называют задачами классификации без учителя, кластеризации, таксономии, типизации. Этот тип классификации основан преимущественно на опытных данных. Задачи классификации второго типа характеризуются тем, что исходные данные уже сгруппированы и требуется оценить их информативность (значимость) относительно совокупности известных эталонов. Такого рода задачи встречаются при распознавании образов, дешифрировании снимков и т.д. Задачи классификации третьего типа - задачи разбиения. В них исходные измерения или их функции требуется разбить на устойчивые группы в зависимости от их величины.

Задачи классификации четвертого типа назовем процедурными. В них выполняются анализ и классификация процедур преобразования, а не данных.

Задачи классификации пятого типа - структурно-аналитические. С их помощью производятся анализ и классификация аналитически-логических связей в системах, алгоритмах и программах. Основу такой классификации составляют методы структурного и системного анализа.

В ГИС задачи классификации первого типа возникают и решаются при разработке классификаторов, т.е. при организации информационной основы, задачи второго типа - при сборе первичных данных и при использовании ГИС для экспертных решений или оценок. Задачи классификации третьего типа возникают в приложениях ГИС для решения проблем в области экологии, землепользования, статистики и т.п. Задачи четвертого типа классификации требуют решения при организации и выборе основных технологических процессов ГИС, пятого типа - при организации информационной системы, представлении (формализации) и оптимизации ее технологических процессов. Строго говоря, классификационные задачи пятого типа должны предшествовать классификационным задачам четвертого и других типов.

3.3. Аспекты рассмотрения моделей данных

Модель, как правило, отражает наиболее общие свойства объекта или исследуемого процесса. Использование различных аспектов рассмотрения и критериев оценки моделей данных позволяет на основе объективного сравнительного анализа выбирать оптимальную модель для решения возникающих проблем.

Семиотика. Модель как знаковая система должна содержать три основные характеристики: синтаксис, семантику и прагматику. Этот подход определяет содержание элементарной (атомарной) модели как элементарной единицы данных, включающей в себя правила построения, имя объекта, свойства объекта, значения свойств. Разнообразие атомарных моделей создает условия для построения множества моделей данных. Типизация. Одно из противоречий описания моделей заключается в стремлении отразить, с одной стороны, общие свойства класса объектов, с другой - индивидуальные признаки более узкого подкласса и индивидуальные признаки конкретного объекта. Это обусловливает разделение моделей данных на два класса: сильно типизированные и слабо типизированные.

Сильно типизированные- это модели, в которых большинство данных удовлетворяет неким условиям и ограничениям и может быть отнесено к узкому подклассу (типу). Если исходные данные нельзя отнести к одному типу, то их можно с помощью искусственных приемов (введением дополнительных условий или ограничений) отнести к набору типов с помощью процедур типизации. Сильно типизированные модели эффективны при обработке однотипных потоков данных. Примером сильно типизированных данных в ГИС служат координатные (метрические) данные и все табличные данные.

Слабо типизированные— это модели, в которых данные разнородны по формату, структуре. Они, в общем, слабо связаны условиями относительно известных типов. Слабо типизированные модели обеспечивают интеграцию категорий данных. Предельная возможность использования таких моделей обеспечивается исчислением предикатов. Примером слабо типизированных моделей в ГИС могут быть описательные характеристики (временные наборы данных).

Изменчивость. Можно выделить два класса моделей: статические и динамические.

К статическим относят модели, инвариантные относительно времени. Динамические модели не только допускают изменение параметров и структур во времени, но и служат для описания изменения процессов и моделей именно во времени. Примерами таких моделей в ГИС могут служить два вида электронных карт: электронные карты в режиме разделения времени (электронные атласы) - статическая модель, электронные карты в реальном масштабе времени (навигационные системы) - динамическая модель.

Следует подчеркнуть, что понятие изменчивости моделей данных в ГИС относительно, так как вся информация носит пространственно-временной характер и через какое - то время требует обновления. Поэтому, применяя понятия статические и динамические модели, необходимо указывать период времени, который используется при анализе геоинформационных данных, или определять альтернативную модель при сравнении с исходной.

Любая модель данных должна в разной степени обладать двумя этими свойствами. Динамика моделей определяет их возможный переход Друг в друга. Она позволяет связывать модель со множеством правил порождения и множеством операций.

Агрегация (взаимосвязь). Отдельные части модели образуют ее структуру. Одним из основных способов структуризации данных является абстракция, используемая как для образования категорий данных, так и для построения одних категорий на основе других.

Представление моделей. Выделяют табличные и графовые формы представления моделей.

Табличная форма дает представление модели или ее характеристик в виде одной или совокупности взаимосвязанных таблиц. При этом данные в ячейках таблицы не могут заноситься произвольно, они подчиняются определенным правилам, в частности, по столбцам располагают типизированные данные. Примером табличного представления модели кроме таблицы может служить логическая запись (см. рис 3.4, 3.5), которая представляет собой верхнюю строку таблицы.

Графовая форма основана на построении модели в виде графической схемы, называемой графом. Эта схема включает элементы графа, называемые вершинами (узлами) и ребрами (дугами). В отличие от произвольно нарисованной схемы графовая модель, как и табличная, строится по определенным правилам. В частности, каждое ребро может быть ориентировано, если определен путь от одной вершины к другой, и не ориентировано, что соответствует возможному пути от одной вершины к другой в обоих направлениях. Простейший пример ориентированного графа - вектор в трехмерном пространстве, а неориентированного графа - кривая пути из одной точки в другую. Кроме вершин и ребер существуют другие элементы, значение которых не столь существенно.

Некоторые специалисты в области моделирования данных заменяют термины вершина и ребро терминами узел и дуга. При анализе графовых форм применительно к моделям данных в ГИС эти термины следует считать взаимно заменяемыми.

Форма отображения объекта в модель. Этот аспект рассмотрения определяет дискретную и аналоговую модели. Примерами таких моделей в ГИС могут служить обычная (аналоговая) карта и цифровая карта.

Аналоговые модели в свою очередь разбиваются на две группы: прямой и косвенной аналогии. Модели прямой аналогии создаются на основе физического моделирования (аналоговые карты, модели судов, самолетов, гидротехнические сооружения и т.п.), модели косвенной аналогии - на основе математического моделирования (аналитического описания), например, цифровая модель рельефа, построенная на основе аналитического описания поверхности.

Дискретные модели строятся путем замены непрерывных функций набором дискретных значений аргументов и функций. Дискретность определяется шагом квантования. Для сохранения информативности дискретной модели по отношению к объекту шаг квантования должен выбираться с учетом теоремы Шенона - Котельникова. Примером дискретных моделей являются большинство цифровых моделей, на основе которых впоследствии осуществляется аналоговое представление информации ГИС.

3.4. Базовые модели данных, используемые в ГИС

Инфологическая модель

Инфологическая модель занимает особое положение по отношению к другим моделям. Она соответствует четвертому этапу построения сложной системы и дает формализованное описание проблемной области независимо от структур данных. Инфологическая область моделирования данных охватывает естественные для человека концепции отображения реального мира.

Создание этой модели является первым шагом процесса формализации. В отличие от представления на естественном языке она в основном исключает неоднозначность за счет использования средств формальной логики.

Одно из главных понятий инфологической модели - объект. Это понятие связано с событиями: возникновение, исчезновение и изменение. Объекты могут быть атомарными или составными.

Атомарный объект - это объект определенного типа, дальнейшее разложение которого на более мелкие объекты внутри данного типа невозможно.

Составные объекты включают в себя множества объектов, кортежи объектов. Применяя это определение, рекурсивно можно получить произвольную структуру составных объектов.

Обычно объект имеет некоторое свойство или взаимосвязь (связь) с Другими объектами. Свойство может быть не определено формально, а лишь охарактеризовано как некоторое утверждение по поводу множества объектов.

Инфологическая модель позволяет выделить три категории фактов: истинные, значимые и ложные, С одной стороны, это обеспечивает модели дополнительную гибкость, с другой - создает определенные сложности.

Различия между традиционными и инфологическими моделями данных аналогичны различию между мнением и истиной. Во многих моделях большинство сообщений относится к одной из двух категорий: истинные или ложные. Инфологическая модель предполагает возможность представления любого сообщения с какой-то долей вероятности, т.е. в виде аналога мнения. Анализ такого сообщения возможен при учете конкретного контекста. В правильном контексте сообщение истинно. Но и ошибочное утверждение может рассматриваться как мнение.

Цель инфологического моделирования - формализация объектов реального мира предметной области и методов обработки информации в соответствии с поставленными задачами обработки и требованиями представления данных естественными для человека способами сбора и представления информации.

Инфологические модели позволяют получать произвольные представления простых событий. На их основе могут быть сконструированы также типы моделей, подобные поддерживаемым сильно типизированными моделями.

В таких моделях ссылки на объекты и сами объекты разделены, а сообщения интерпретируются с учетом контекста. Это позволяет реализовать множественность ссылок и обеспечить разнообразие интерпретации.

Инфологическая модель может включать в себя ряд компонентов (рис. 3.6). Принципиальной особенностью этой модели является возможность отображения как формализуемых средствами формальной логики процессов и объектов, так и неформализуемых в дальнейшем процессов. Основными компонентами инфологической модели являются:

•  описание предметной области;
•  описание методов обработки;
•  описание информационных потребностей пользователя.

Инфологическая модель носит описательный характер. В силу некоторой произвольности форм описания в настоящее время не существует общепринятых способов ее построения. Используют аналитические методы, методы графического описания, системный подход.

Иерархическая модель

К наиболее простым структурно определенным относится иерархическая модель. В этой модели данных связи между ее частями являются жесткими, а ее структурная диаграмма должна быть упорядоченным деревом.

Одно из важных понятий для этой модели - уровень. Для описания разных уровней применяют понятия: корень, ствол, ветви, листья и лес, что подчеркивает сходство структуры модели со структурой дерева.

Граф иерархической модели (ее схемное представление) включает AM типа элементов: дуги и узлы (или записи).

Дуги соединяют разные узлы между собой. Дуги, соответствующие функциональным связям, должны быть всегда направлены от корня в листья дерева, т.е. они являются ориентированным графом. Такая структурная схема называется иерархическим деревом определения или деревом определения [17].

Дуга дерева определения, соответствующая функциональному типу связи, называется связью исходный - порожденный. Между двумя типами записей в иерархической модели может быть не более одной такой связи. Дуга исходит из типа родительской (порождающей) записи и заходит в тип дочерней (порожденной ) записи.

В простейшем случае иерархическая модель представляет собой описание процесса или системы, состоящей из совокупности уровней, связанных одной дугой (рис. 3.7).

Рассматривая последовательность связей "исходный - порожденный", можно естественным образом идентифицировать типы родительской и порожденной записей.

Первую порождающую запись называют корневой (реже стволом), промежуточные записи - ветвями, записи самого нижнего уровня иерархической модели - листьями.

Понятия корневой, ствол, ветви, листья определяют тип записи в иерархической модели.

Иерархический путь, или маршрутизация, - это последовательность типов записей, начинающаяся с типа корневой записи, в которой типы записей выступают переменно в ролях исходного и порожденного.

Известная программистам последовательность "диск- корневой каталог - подкаталог - программа" - характерный пример иерархической модели.

Уровень типа записи относительно типа корневой записи определяется как длина пути от корневой записи, выраженная в числе дуг. Так, тип корневой записи "диск" находится на нулевом уровне, ”корневой каталог” - на первом, ”подкаталог” - на втором, имя файла - на третьем и т.д.

Расширение дерева определения иерархической модели может быть отражено в виде таблиц для записей, а расширение каждой связи "исходный - порожденный" - множеством соединений между таблицами.

Альтернативным способом представления расширения дерева определения является "лес", или совокупность отдельных деревьев, состоящих из одной корневой записи и всех ее зависимых записей. Такое дерево называется деревом базы данных. Оно конструируется в соответствии с деревом определения. Иногда структуру иерархической модели называют Е-деревом (см. рис. (3.2,3.6).

Иерархическим моделям данных присущи два внутренних ограничения. Первое ограничение - все типы связей должны быть функциональными, второе - структура связей должна быть древовидной. Следствием этих ограничений является необходимость соответствующей С1рук1уризации данных. В силу функциональности связей запись может иметь не более одной исходной записи любого типа, т.е. связь должна иметь жесткий вид -1 : п (один ко многим). Очевидный недостаток иерархических моделей - снижение времени доступа при большом числе уровней, поэтому в ГИС не используют модели при большом числе уровней (более 10). В то же время иерархические модели довольно устойчиво применяются для составления различного рода классификаторов.

Квадратомическое дерево

Иерархическая структура данных, известная как квадратомическое дерево, используется для накопления и хранения географической информации. В этой структуре двухмерная геометрическая область рекурсивно подразделяется на квадраты, что определило название данной модели.

На рис. 3.8 показан фрагмент двухмерной области QT, состоящей из 16 пикселей. Каждый пиксель обозначен цифрой. Вся область разбивается на четыре квадранта: А, В, С, D. Каждый из четырех квадрантов является узлом квадратомического дерева. Большой квадрант QT становится узлом более высокого иерархического уровня квадратомического дерева, а меньшие квадранты появляются на более низких уровнях.

Технология построения квадратомического дерева основана на рекурсивном разделении квадрата на квадранты и подквадранты до тех пор, пока все подквадранты не станут однородными по отношению к значению изображения (цвета) или пока не будет достигнут предопределенный заранее наименьший уровень разрешения.

Если регион состоит из 2n х 2n пикселей, то он полностью представлен на уровне n, а единичные пиксели находятся на нулевом уровне. Квадрант уровня 1 (0<1<n) содержит 21 х 21 пикселей, всего 41.

На рис. 3.9 показано квадратомическое дерево, построенное по данным рис. 3.8. Как видно, эта структура являет собой классический пример Е-дерева. Преимущество такой структуры состоит в том, что регулярное разделение обеспечивает накопление, восстановление иобработку данных простым и эффективным способом. Простота проистекает из геометрической регулярности разбиения, а эффективность достигается за счет хранения только узлов с данными, которые представляют интерес.

Поскольку квадратомическое дерево известно как пространственно-рациональный способ представления сгруппированных однородных ми сопряженных изображений, их преимущество над векторной репрезентацией многих (но не всех) пространственных алгоритмов относительно затрат машинного времени весьма существенно.

Первоначально большинство приложений моделей квадратомических деревьев было сделано для обработки изображений. Из этой области данная модель была перенесена в ГИС.

Модели, основанные на квадратомических деревьях, обеспечивают расчеты площадей, центроидные определения, распознавание образов, выявление связанных компонентов, определение соседства, преобразование расстояний, разделение изображений, сглаживание данных и усиление краевых эффектов. Вследствие этого появилась возможность использовать квадратомические деревья для хранения географических данных. Однако при этом требуется развитие процедур для превращения растровых данных в формат квадратомического дерева и усовершенствование техники линейного кодирования.

В первых работах по квадратомическим деревьям связи между квадрантом и подквадрантом давались в виде дерева со степенью ветвления, равной четырем. В такой структуре связи между родительским и дочерним уровнем определяются системой внешних указателей.

Все узловые точки дерева, за исключением корневой, имеют одного родителя. В то же время все они, за исключением листьев, связаны с четырьмя дочерними узловыми точками.

Преимущество представления, основанного на указателях, заключается в том, что оно выражает только значимую часть полного квадратомического дерева.

Последние исследования показали, что для больших квадратомических деревьев наиболее подходящей структурой является линейное квадродерево. В нем каждый листовой узел представлен линейным числовым кодом, который базируется на упорядоченном списке узловых точек прародителей. Последующее преобразование дерева в код достигается использованием битового уровня или модулярной арифметики. Система линейных кодов обеспечивает эффективную связь между структурами пространственных данных и алгоритмами, применяемыми в вычислительной геометрии для решения проблем восстановления прямоугольников и определения ближайшего "соседа".

Рядом исследователей была рассмотрена возможность использования искусственного интеллекта для совершенствования очень больших географических информационных систем, основанных на квадратоми-ческих деревьях.

Иерархические модели, как и прочие, могут описывать системы, данные и схемы процессов обработки данных. Следует, однако, подчеркнуть, что правильно составленная иерархическая схема должна содержать в качестве записей ( вершин) атрибуты или агрегаты атрибутов либо типы сущностей. Атрибуты или агрегаты атрибутов соответствуют множествам или расширенным множествам. Дуги могут использоваться для представления агрегации двух атрибутов в тип сущности или двух типов сущности в тип связи. На практике часто в запись вставляют не только сущности базы данных, но и связи. Такая схема описывается моделью "сущность-связь" и будет рассмотрена ниже.

Анализ иерархических моделей (связей между их частями) с "неправильным" описанием необходимо проводить, выделяя типы сущностей.

Реляционная модель

В современных информационных системах и базах данных наиболее широко представлены реляционные модели (РМ).

Реляционная модель данных, разработанная Коддом еще в 1969-1970 гг. на основе математической теории отношений, опирается на систему понятий, важнейшие из которых - таблица, отношение, строка, столбец, первичный ключ, внешний ключ, домен (domain). Доменом называется совокупность значений, не повторяющихся в одном столбце. Такая модель положена в основу так называемых электронных таблиц -специализированных баз данных.

Сущности, атрибуты и связи хранятся в таблицах как данные определенной структуры. Структура данных обусловливается используемыми моделями данных.

Таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект.

Основным средством структурирования данных в реляционной модели является отношение (relation). Понятия отношения в реляционной модели и математике близки, хотя и не совпадают. Можно определить отношение как декартово произведение доменов. Поясним связь перечисленных выше понятий между собой. Таблица имеет столбцы и записи (строки). Каждая запись имеет набор атрибутов. Записи каждого типа образуют таблицу или отношение. Каждая строка - это запись или кортеж. Каждый столбец - это атрибут. Диапазон допустимых значений (домен) определяется для каждого атрибута. Степень отношения - число атрибутов в таблице: один атрибут - унарное отношение, два атрибута - бинарное отношение, n атрибутов — n-арное отношение.

Ключ отношения - это подмножество атрибутов, имеющее следующие свойства:

•  уникальную идентификацию;
•  неизбыточность;
•  ни один из атрибутов ключа нельзя удалить, не нарушив его уникальности.

Первичный атрибут отношения - это атрибут, присутствующий по крайней мере в одном ключе, все другие атрибуты непервичные.

В реляционной модели данных схема отношения может быть использована для представления типа сущности.

Реляционная модель является табличной моделью, некоторые типы связей между отношениями могут представляться в схеме неявно. В этих моделях не предусматривается поддержание логической упорядоченности, однако кортежи помещаются в физическую память в соответствии с некоторым порядком. Физическая упорядоченность используется для выборки.

Рассмотренная выше иерархическая модель данных может быть сведена к реляционной с помощью "нормализации" - пошагового процесса приведения к табличной форме с полным сохранением информации. Рассмотрим пример реляционной модели. Таблица "Сотрудник" (рис. 3.10, а) содержит сведения о сотрудниках, работающих в организации, а ее строки являются наборами значений атрибутов. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Например, столбец "Специальность" содержит множество значений специальностей, столбец "Стаж" - целые неотрицательные числа.

Код	Ф.И.О	Специальность	Стаж	Название отдела
137	Иванов И. И.	Физик	10	Экспериментальный
139	Иванов А.П.	Экономист-	9	Технологический
143	Петров А. Г.	Математик	12	Теоретический
147	Рыбкин И.И.	Математик	11	Экспериментальный
149	Слонов К. И.	Физик	5	Экспериментальный
151	Семин П.П.	Экономист	10	Теоретический
155	Трунов К.А.	Физик	11	Технологический
156	Теркин П.И.	Физик	14	Экспериментальный

а

Название отдела	Код отдела	Численность
Технологический Теоретический Экспериментальный	007 Oil 008	8 12 20

б

Рис. 3.10. Реляционная модель: а - "Сотрудник" ; б - "Отдел"

Значения в столбце "Специальность" выбираются из множества имен всех возможных специальностей данной организации. В нем принципиально невозможно появление значения, которого нет в соответствующем домене, например "15" или "с.н.с".

Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. Оно должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь столбцы с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь по крайней мере один столбец. Столбцы расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при се создании. В отличие от столбцов строки не имеют имен, порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй", "последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключам (primary key).

В таблице "Сотрудник" первичный ключ - это столбец "код". В нашем примере каждый сотрудник имеет единственный номер (код), по которому из таблицы извлекается необходимая информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это столбец "код". В нем значения не могут дублироваться - в таблице "Сотрудник" не должно быть строк, имеющих одно и то же значение в столбце "код".

Взаимосвязь таблиц - важнейший элемент реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).

Рассмотрим пример, в котором база данных хранит информацию о сотрудниках (таблица "Сотрудник") и отделах (таблица "Отдел") в некоторой организации. Первичный ключ таблицы "Отдел" (рис. 3.10,6)-столбец "Название отдела". Столбец "Численность" не может выполнять роль первичного ключа, так как в одной организации могут существовать несколько отделов с одинаковой численностью.

Любой сотрудник работает в одном отделе, что должно быть отражено в базе данных. Таблица "Сотрудник" содержит столбец "Название отдела" и значения в этом столбце выбираются из столбца "Название отдела" таблицы "Отдел". Столбец "Название отдела" является внешним ключом в таблице "Сотрудник".

Для обработки данных, размещенных в таблицах, нужны дополнительные данные о данных, например описатели таблиц, столбцов и т.д. Их называют обычно метаданными. Метаданные также представлены в табличной форме и хранятся в словаре данных (data dictionary).

Помимо таблиц в ГИС могут храниться и другие объекты, такие, как экранные формы, отчеты (reports), представления (views) и даже прикладные программы, работающие с информацией, размещенной в реляционной модели.

Данные информационной системы должны быть однозначными и непротиворечивыми. В таком случае говорят, что реляционная модель удовлетворяет условию целостности (integrity). При этом на реляционную модель накладываются некоторые ограничения, которые называют ограничениями целостности (data integrity constraints).

Существует несколько типов ограничений целостности. Например, требуется, чтобы значения в столбце таблицы выбирались только из соответствующего домена. На практике учитывают и более сложные ограничения целостности, в частности, целостность по ссылкам (reference integrity). Ее суть заключается в том, что внешний ключ не может быть указателем на несуществующую строку в таблице.

Модель "сущность-связь"

Модель данных "сущность-связь" или ER-модель (Entity Relationship Model) дает представление о предметной области в виде объектов, называемых сущностями, между которыми фиксируются связи.

Для каждой связи определено число связываемых ею объектов. На схеме сущности изображаются прямоугольниками, связи - ромбами. Число связываемых объектов указывается цифрой на линии соединения объекта и связи.

Появление моделей данных типа "сущность-связь" было обусловлено практическими потребностями проектирования баз данных для коммерческих СУБД. Такие модели имеют много общего с иерархическими и сетевыми моделями данных.

Теоретической основой этого подхода является известная модель, введенная М. Ченом в 1976 г. и получившая широкое распространение в качестве средств концептуального проектирования баз данных.

В основе модели Чена лежит представление о том, что предметная область состоит из отдельных объектов, находящихся друг с другом в определенных связях. Объекты описываются различными параметрами или атрибутами; однотипные объекты описываются одним и тем же набором параметров и объединяются во множества или классы (сущности). Конкретные объекты, составляющие класс, называют экземплярами соответствующей сущности. Между сущностями идентифицируются взаимосвязи различного вида: один к одному, один ко многим и др.

На рис. 3.11 приведена схема проектирования геоинформационной системы, построенная на основе модели "сущность-связь". В силу своей ориентации на процесс проектирования ER-модели могут рассматриваться как обобщение и развитие иерархических и сетевых моделей.

Это, в частности, означает, что допускаются явная спецификация ограничений целостности и непосредственное представление связей типа "один к одному" (1:1), "один ко многим" (1: М) , "многие к одному" (М : 1) "многие ко многим" (М : N).

При построении ER-моделей важно учитывать разновидность объектов. Прежде всего это простые и сложные объекты. Объект модели рассматривается как простой, если он имеет свойства атомарного объекта или модели.

Сложными называют объекты, которые могут быть представлены в виде совокупности более простых объектов. На схеме это соответствует тому, что блок, отображающий такой объект, может быть заменен несколькими взаимосвязанными подблоками, определяющими другие объекты или наборы данных.

Такое разделение условно, так как в одних случаях объект может считаться простым, в других - сложным.

Сложные объекты подразделяют на составные, обобщенные и агрегированные.

Составной объект структурирован на основе связей "целое-часть". Он строится аналогично классификации.

Обобщенный объект построен на основе обобщения, т.е. на основе связей "тип-тип", "род-вид" и т.д. Выделение родовых-видовых связей позволяет осуществлять классификацию, т.е. выделение классов и подклассов, с использованием признаков и свойств объектов.

Агрегированным объектом, строго говоря, следует считать объект, спроектированный (смоделированный ) на основе агрегации. Однако в разных приложениях допускают введение дополнительных условий. В частности, агрегированными обозначают объекты, участвующие в каком-либо процессе. Это соответствует описанию динамических свойств, и такие агрегированные объекты называют "отглагольными существительными", например, поставлять - "поставка", производить - "производство" и т.п.

Большинство ограничений в ER-моделях относится к классу явных. Однако в них существует ограничение для случая, когда сущность может быть идентифицирована по связям, а не по значениям своих атрибутов. Такое ограничение называется зависимостью по идентификации и обозначается как ID-зависимость.

Сетевые модели

Сетевые модели дают представление о проблемной области в виде объектов, связанных бинарными отношениями "многие ко многим". В отличие от иерархических моделей в сетевой модели каждый объект может иметь несколько "подчиненных" и несколько "старших" объектов.

Сетевые модели используют табличные и значительно чаще графовые представления. Вершинам графа сопоставляют некоторые типы сущности, представляемые таблицами, а дугам - типы связей.

Многие типы сетевых моделей данных используют для описания экономических и организационных систем.

Наиболее развитой сетевой моделью данных является модель, разработанная Рабочей группой по базам данных Ассоциации по языкам систем обработки данных КОДАСИЛ. Ее спецификации впоследствии неоднократно пересматривались.

Дискуссия по поводу сравнительных достоинств реляционной и сетевой моделей данных окончательно не закончилась. Пока признано, что нет модели, наилучшей в любых условиях, и что различным задачам адекватны различные модели.

Прочие модели

Бинарная модель. Она дает представление о проблемной области в виде бинарных отношений, характеризуемых триадой: объект, атрибут, значение.

Как известно, в иерархической графовой модели вершины представляют атрибуты или агрегаты атрибутов и соответствуют множествам или Смотренным множествам. Дуги могут использоваться для представления агрегации двух атрибутов в тип сущности или двух типов сущности в тип связи.

Вершина графа бинарной модели соответствует классификационному обобщению данных в типы, называемые категориями.

Дуга бинарной модели соответствует бинарному отношению категорий. Используя исчисление предикатов, бинарное отношение можно определить как двухместный предикат. Алгебра этих множеств определяется двухместными, или бинарными, операциями.

Графовое представление бинарных моделей дает структуру так называемого B-дерева в отличие от Е-дерева - иерархической структуры общего вида.

Семантические сети. Как модели данных они созданы для изучения проблем искусственного интеллекта. Базовые структуры в этих моделях могут быть представлены графом, множество вершин и дуг которого, как для бинарной, так и сетевой модели образует сеть.

Первоначально такую модель предполагали использовать для описания памяти в психологических задачах, но по мере развития она стала одним из основных способов представления знаний.

В отличие от сетевых моделей данных, применяемых в экономической сфере, семантические сети предназначены для представления и систематизации знаний общего характера. Развитие моделей этого класса связано с проблемами понимания естественного языка, а не с проблемами теории типов и категорий данных.

Выбор базовых информационных моделей во многом определяется не только задачами и технологией, но и возможностью программно-технологических средств. Обоснованный выбор моделей данных - залог оптимальной работы ГИС. Этот процесс является обязательным пр" системном анализе и построении ГИС.

Рассматривая базовые модели данных в ГИС для применения их в управлении, следует подчеркнуть, что эти же самые модели используют в информационных системах, решающих экономические задачи и задачи управления.

Следовательно, на уровне базовых моделей ГИС, как и ОАСУ, применимы для решения разнообразых задач управления объектами, территориальными комплексами и т.д.

Выводы

Для эффективной работы ГИС необходимы обоснованный выбор базовых моделей данных и создание интегрированной информационной основы.

Выбор моделей данных осуществляется при анализе области применения ГИС.

Организация моделей данных ГИС для управления позволяет решать задачи, которые прежде входили в сферу деятельности АСУ.

ГИС является системой более широкого применения по сравнению с АСУ. Она используется в областях, в которых АСУ не применялись, - это военное дело, навигация, экологический мониторинг, разведка подземных ископаемых, анализ сетей и др.

4 Особенности организации данных в ГИС

ГИС как системы обработки пространственно-временной информации относятся к классу информационных систем. Они имеют общие, присущие всему классу, и индивидуальные, присущие только ГИС, свойства. К особенностям ГИС следует отнести наличие больших объемов хранимой в них информации. Кроме того, они отличаются специфичностью организации и структурирования моделей данных.

ГИС характеризуются разнообразием графических данных со специфическими их частями и связями. В частности, карта может быть рассмотрена как двухмерная аналоговая модель, отображающая трехмерную поверхность.

Используя процедуры абстракции, определим более общую модель геоинформационных данных как абстракцию данных, которые содержатся на земной поверхности. Такой подход требует выделения основных типов данных и их многочисленных связей.

В разд. 3 в качестве основного критерия анализа взаимосвязи частей и построения базовых моделей данных использовалась структура. Этот же подход приемлем для построения моделей геоинформационных данных.

Напомним, что одной из основных моделей в первых ГИС был набор имен и характеристик в сочетании со множеством именованных данных, местонахождение которых задается координатами. Эта простая модель не содержала каких-либо семантических данных, помогающих пользователю при работе с базами данных. Дальнейшие исследования привели к необходимости развития и усложнения такой модели. Другими словами, возникла потребность создания общей модели данных ГИС и ее основных частей для оптимальной обработки в базах данных и эффективного описания объектов.

Данные реального мира, отображаемые в ГИС, можно рассматривать с учетом трех аспектов: пространственного, временного и тематического.

Пространственный аспект связан с определением местоположения, временной - с изменениями объекта или процесса с течением времени, в частности от одного временного среза до другого. Примером временных данных служат результаты переписи населения. Тематический аспект обусловлен выделением одних признаков объекта и исключением из рассмотрения других.

Все измеримые параметры моделей геоинформационных данных подпадают под одну из этих характеристик: место, время, предмет. Затруднительно исчерпывающим образом описать сразу все три эти характеристики. Поэтому при построении моделей данных на основе наблюдений явлений реального мира один параметр считают "неизменным", изменения другого "задаются" и при этом "измеряют" изменения третьего параметра.

Зафиксировав географическое положение и изменяя время, можно получить временные ряды данных. Зафиксировав время и изменяя географическое положение, получаем данные по профилям.

В большинстве технологий ГИС для определения места используют один класс данных - координаты, для определения параметров времени и тематической направленности - другой класс данных -атрибут ы.

Однако прежде чем рассмотреть два основных класса данных в ГИС, необходимо рассмотреть методы определения местоположения точек объектов на поверхности Земли.

4.1. Определение положения точек на поверхности Земли

Координатные данные, составляющие один из основных классов геоинформационных данных, используют для указания местоположения на земной поверхности.

Поверхность Земли имеет сложную форму. При общей площади ее поверхности 510 млн. км^2 71 % приходится на дно морей и океанов и 29 % - на сушу. Это дает основание считать, что земная поверхность состоит из двух резко отличающихся морфологических элементов - материков и океанов.

С учетом того что поверхность вод Мирового океана занимает почти 3/4 поверхности Земли, за общую фигуру земли принимают тело, ограниченное поверхностью воды океанов. Такая поверхность называется уровненной. Потенциал силы тяжести на ней имеет одно и то же значение. Другими словами, эта поверхность везде перпендикулярна отвесной линии, т.е. везде горизонтальна.

Можно построить семейство горизонтальных поверхностей. Поверхность, которая совпадает с поверхностью Мирового океана в состоянии покоя и равновесия и продолжена под материками, образует фигуру, принятую в геодезии за общую фигуру Земли, называемую геоид.

С помощью методов дистанционного зондирования удалось установить, что Земля имеет грушевидную форму. В качестве математической модели Земли применяют эллипсоид, который в геодезии принято называть референц-эллипсоидом. В СССР до 1946 г. использовался эллипсоид, полученный Ф. Бесселем. В 1946 г. для обязательного использования был введен эллипсоид, вычисленный в ЦНИИГАиК в 1940 г. под руководством Ф.Н. Красовского при участии А. А. Изотова.

Для отображения положения точек поверхности на плоскости используют различные математические модели поверхности и различные системы координат. На практике применяют два основных типа координат: плоские и сферические Реже применяют криволинейные или полярные.

Выбор системы координат зависит от размеров исследуемых участков поверхности, как следствие, от влияния кривизны Земли. При изображении небольших участков Земли часть уровненной поверхности можно принять за плоскость. Такими участками будут участки до 20 км длиной и площадью до 400 км^2.

В этих случаях применимы плоские координаты. Плоские декартовы координаты определяются заданием двух осей. При этом обычно координата Х указывает на восток, Y - на север. Задают масштабные отрезки. Упорядоченная пара (X, Y) определит положение точки в заданной системе.

Плоские полярные координаты используют расстояние от начала координат (r) и угол (j) от фиксированного направления. Направление обычно фиксируется на север, а угол отсчитывается по часовой стрелке от него. Полярные координаты удобны при проведении измерений от какой-либо заданной точки, например когда используются данные таких источников, как радарные съемки.

При необходимости учета кривизны Земли применяют пространственные системы координат.

Для определения географической системы координат (разновидности сферической системы) введем следующие понятия:

• плоскость земного экватора - проходит через центр Земли перпендикулярно к оси вращения;

• плоскость географического (астрономического) меридиана - проходит через ось вращения Земли и отвесную линию в точке земной поверхности;

• меридиан — линия пересечения плоскостей географических меридианов с земной поверхностью;

• параллель - линия, образованная пересечением плоскости, параллельной плоскости земного экватора, с поверхностью Земли. Положение точки определяется широтой ( (р) и долготой ( X). Широта - это угол между точкой и экватором вдоль меридиана '. Она изменяется от -90 ° (южный полюс) до +90 ° (северный полюс).

Долгота - это угол в плоскости экватора между меридианом точки и главным (нулевым) меридианом, проходящим через Гринвич (Англия). Она изменяется от-180° (западная долгота) до+180° (восточная долгота).

Основными понятиями этой системы координат являются: меридиан - линия постоянной долготы; параллель - линия постоянной широты;

большой круг - воображаемый круг на земной поверхности, образованный плоскостью, проходящей через центр земного шара;

малый круг - воображаемый круг на земной поверхности, образованный плоскостью, не проходящей через центр земного шара.

Рассмотренные системы координат носят в большей степени теоретический характер. На практике используют более широкий набор систем координат [2]: геоцентрические, топоцентрические, полярные геодезические, эллиптические и др.

4.2. Координатные данные

Геометрически информация, содержащаяся на карте, может быть определена как совокупность наборов точек, линий, контуров и площадей, имеющих метрические значения, отражающие трехмерную реальность. Эта информация образует класс координатных данных ГИС.

Такое определение широты не годится для эллипсоида.

Основные типы координатных моделей

Класс координатных моделей можно разбить на типы. При этом следует учесть, что попытка включить в описание широкий набор групп приводит к усложнению базы данных и процессов обработки. В ГИС используют меньшее число атомарных моделей по сравнению с САПР.

В ГИС, как и в САПР, применяют набор базовых геометрических типов моделей, из которых создают все остальные, более сложные. С учетом предметной области карт ограничиваются лишь описанием таких типов (структур географических данных), которые относятся к представлению топографии и к тематическому упорядочению.

В ГИС включают следующие основные типы координатных данных (рис. 4.1):

• точка (узлы, вершины);

• линия незамкнутая;

• контур (замкнутая линия);

• полигон (ареал, район) - группы примыкающих друг к другу замкнутых участков.

В некоторых системах в описание основных типов моделей включают понятие пространственная сеть, которая является развитием типа данных район. Контуры и линии часто объединяют общим термином - "линейные объекты". Таким образом, в разных ГИС число основных типов координатных моделей меняется от трех до пяти. Проводя сравнение с технологиями САПР, отметим, что основные типы координатных данных являются аналогами атомарных моделей в САПР, которые называют примитивами.

Приведенные выше понятия носят концептуальный характер. На практике для построения реальных объектов используют большее число составных координатных моделей. В разных ГИС они незначительно отличаются, поэтому рассмотрим в качестве примера набор данных в системе ГеоДраф:

• точка - пара координат X, Y;

• отрезок - линия, соединяющая две точки;

• вершина (вертекс) - начальная или конечная точка отрезка;

• дуга (линия) - упорядоченный набор связных отрезков (или вершин);

• узел - начальная или конечная вершина дуги;

• висячий узел - узел, принадлежащий только одной дуге, у которой начальная и конечная вершины не совпадают;

• псевдоузел - узел, принадлежащий только двум дугам либо одной замкнутой дуге, у которой начальная и конечная вершины совпадают. Исключением является узел, принадлежащий двум дугам, одна из которых самозамкнута в этом узле, а другая примыкает к ней (такой узел является нормальным);

• нормальный узел - узел, принадлежащий трем (и более) дугам. Нормальным также является узел, принадлежащий двум дугам, одна из которых самозамкнута в этом узле, а другая примыкает к ней;

• висячая дуга - дуга, имеющая висячий узел;

• замкнутая дуга - дуга, у которой совпадают начальная и конечная вершины (у такой дуги имеется только один узел);

• полигон - единичная область, ограниченная (находящаяся внутри) замкнутой дугой или упорядоченным набором связных дуг, которые образуют замкнутый контур;

• покрытие - набор файлов, фиксирующий в виде цифровых записей пространственные объекты (точки, дуги , полигоны) и структуру отношений между ними;

• пустое покрытие - покрытие, в котором отсутствуют пространственные объекты;

• слой - покрытие, рассматриваемое в контексте его содержательной определенности (растительность, рельеф, административное деле-йие и т.п.) или его статуса в среде редактора (активный слой, пассивный слой);

• внутренний идентификатор пространственного объекта - целое число, являющееся служебным идентификатором системы (уникальное для йждого объекта данного покрытия и назначаемое автоматически в процессе работы редактора). Может изменяться системой в процессе работы;

• пользовательский идентификатор (внутренний ключ) пространственного объекта - целое число, служащее для связи объектов цифровой карты с базой (таблицами) тематических данных. Назначается и изменяется только пользователем.

На рис. 4.2 показаны основные из рассмотренных элементы векторных данных ГИС.

Точечные объекты. Простейший тип пространственного объекта задают точечные данные, к которым относятся не только точки, но и все точечные условные знаки. Выбор объектов, представляемых в виде точек, зависит от масштаба карты или исследования. Например, на крупномасштабной карте точками показываются отдельные строения, а на мелкомасштабной карте - города.

Особенность точечных объектов состоит в том, что они хранятся и в виде графических файлов, как другие пространственные объекты, и в виде таблиц, как атрибуты. Последнее обусловлено тем, что координаты каждой точки описывают как два дополнительных атрибута. В силу этого информацию о наборе точек можно представить в виде развернутой таблицы или таблицы, содержащей помимо координат наборы атрибутов (идентификационные номера, тематические характеристики и т.д.). В таких таблицах каждая строка соответствует точке - в ней собрана вся информация о данной точке. Каждый столбец - это признак, содержащий типизированные данные: координаты или атрибуты. Каждая точка независима от всех остальных точек, представленных отдельными строками.

Линейные объекты. Они широко применяются для описания сетей, для которых в отличие от точечных объектов характерно присутствие топологических признаков.

Любая сеть состоит из узлов (вершин) - соединений, концов обособленных линий и звеньев (дуг) - цепей в модели базы данных.

Для каждого узла существует специальная характеристика, называемая валентностью, определяемая количеством звеньев в нем. Концы обособленных линий одновалентны. Для уличных сетей (пересечения типа "крест") наиболее характерны четырехвалентные узлы. В гидрологии чаще всего встречаются трехвалентные узлы.

В древовидной сети (Е-дерево) каждая пара узлов имеет лишь одно соединение, не допускаются петли и замкнутые контуры, большая часть речных сетей имеет древовидную структуру.

Линейные объекты, как и точечные, имеют свои атрибуты, причем разные для дуг (звеньев) и узлов. Атрибутами для дуг являются:

•  направление движения, интенсивность движения, протяженность;
•  количество полос, время пути вдоль звена;
•  диаметр трубы, направление движения газа;
•  напряжение в ЛЭП, высота опор;
•  количество путей, уклон, ширина тоннеля, грузоподъемность и др. Атрибуты для узла:
•  наличие перехода, названия пересекающихся улиц;
•  наличие автоматического регулирования перекрестков;
•  тип (ручной или автоматический) перевода стрелок;
•  характеристики трансформаторов ЛЭП;
•  мощность компрессора.

Некоторые атрибуты (например, названия пересекающихся улиц) служат для связи одного типа объектов с другими (узлы со звеньями), другие характеризуют только участки звеньев сети.

Во многих ГИС для включения дополнительных атрибутов в сеть необходимо разбиение существующих звеньев и создание новых узлов. Например, звено улицы, часть которой ремонтируется, разрывается на месте начального и конечного участка ремонта, его атрибуты присваиваются новому (двухвалентному) узлу. Другой пример: для отрезка дороги, проходящей через мост, создаются новое звено и два новых узла. Такой подход может привести к появлению недопустимо большого числа звеньев и двухвалентных узлов, поэтому он имеет ограничение, определяемое ресурсами конкретной ГИС.

Сети часто используют как системы линейной адресации. В этих случаях точки размещают в сети по данным о номере звена и о расстоянии от его начала. Это более удобно, чем использовать X, Y координаты точки из таблицы, поскольку такие данные непосредственно указывают положение точки в сети.

Данный подход определяет метод присвоения атрибутов отдельным участкам звеньев. При этом линейные объекты (здания, тоннели) хранятся в отдельных таблицах, а с сетью они увязаны путем указания номера звена и расстояния от его начала.

Для точечных объектов необходимо указать одно значение координат, для линейных - два (для начальной и конечной точек). Это позволяет при необходимости рассчитать X, Y координаты этих объектов и исключает необходимость дробить звенья и вводить двухвалентные узлы.

Ареалы. В настоящее время в ГИС может быть представлено несколько типов ареалов: зоны в приложении к окружающей среде или природным ресурсам, социально-экономические зоны, данные об угодьях и др.

Для ареальных объектов границы могут определяться свойством или явлением, а также независимо от явления (затем перечисляются значения атрибутов). Кроме того, границы могут устанавливаться искусственно, например для микрорайонов.

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 "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 (см. разд. 3).

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 выяснить, перекрываются ли полигоны, и тем самым установить взаимосвязь типа "перекрывает". Другими словами, второй тип связи содержится в атрибутивных данных в неявном виде.

Третий тип - "интеллектуальный". Эти взаимосвязи 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 информация о связях. Учет связей происходит при кодировании данных, т.е. в подсистемах семантического моделирования.

4.3. Номенклатура и разграфка топографических карт

Поскольку основой интеграции данных в ГИС является географическая информация, необходимо рассмотреть понятия разграфка и номенклатура топографических карт.

Разграфкой называется разделение топографических карт на листы. Номенклатура - это система обозначений отдельных листов топографических карт. Общегеографические карты делятся на три вида:

• обзорные (масштаб 1 : 1 000 000 и мельче);

• обзорно-топографические (масштаб 1: 100 000 - 1 : 1 000 000);

• топографические (масштаб 1: 100 000 и крупнее),

Обзорно-топографические карты составляются по картам более крупных масштабов.

Топографические карты составляются по результатам съемок территорий и отличаются детальностью изображения местности. Это многолистные карты, т.е. на каждом листе отображается часть территории, а в совокупности на всех листах содержится полное отображение. Строго говоря, криволинейная часть поверхности отображаемой на листе карты соответствует некоей криволинейной трапеции. Поэтому для обозначения определенных листов карты используют термин трапеция.

В основу разграфки топографических карт положен лист карты масштаба 1 : 1 000 000. Для составления карты такого масштаба изображение земной поверхности разбивается на 60 колонн (двухугольников) начиная от Гринвичского меридиана через 6° (рис.4.3).

Двуугольники нумеруются арабскими цифрами от 1 до 60 на восток от 180°. Возможна нумерация от 0°. В этом случае двуугольники называют не колоннами, а зонами. Нумерация зон от колонн отличается на 30 единиц. Например, колонна с номером 40 соответствует зоне с номером 10.

Таким образом колонны и зоны делят земной шар по меридианам. Параллелями через 4° по широте изображение земной поверхности делится на ряды, обозначаемые буквами латинского алфавита к северу и югу от экватора (см. рис. 4.3) . Таким делением по меридианам и параллелям определяется номенклатура листа карты масштаба 1 : 1 000 000 (миллионной).

Номенклатура каждого листа включает букву ряда и номер колонны. Так, лист, на котором показывается г. Москва, имеет номенклатуру N-37, что соответствуют 52 - 56° широты и 36- 42° долготы. Номенклатура сдвоенных или счетверенных листов карты складывается из обозначений широтного пояса и соответственно двух или четырех колонн. Номенклатура листов карт более крупных масштабов связана с номенклатурой листов миллионной карты. Так, лист карты масштаба 1 : 500 000 (рис. 4.4) составляет 1/4 листа миллионной карты и обозначается добавлением прописной буквы А, Б, В, Г к номенклатуре листа миллионной карты, например М-37-Б.

Лист карты масштаба 1 : 300 000 составляет 1/9 листа миллионной карты и обозначается римскими цифрами от 1 до IX, расположенными перед номенклатурой миллионного листа, например 1-N-37 (см. рис. 4.4). Лист карты масштаба 1 : 200 000 (рис. 4.5) составляет 1/36 листа миллионной карты и обозначается римскими цифрами от 1 до XXXVI, расположенными после номенклатуры миллионного листа, например N-37-1.

N-37

1	11	III	IV	V	VI
VII					XII
XIII					XVIII
XIX					XXIV
XXV					XXX
XXXI	XXXII	XXXIII	XXXIV	XXXV	XXXVI

О - N-37-1

Рис. 4.5. Номенклатура листов карты масштаба 1: 200 000

Лист карты масштаба 1 : 100 000 (рис. 4.6) составляет 1/144 листа миллионной карты и обозначается арабскими цифрами от 1 до 144, расположенными после номенклатуры миллионного листа, например N-37-143.

Номенклатура листов карт более крупных масштабов строится на основе листа карты масштаба 1 : 100 000, подобно тому, как строились номенклатуры рассмотренных выше карт на основе листа миллионной карты.

Так, лист карты масштаба 1 : 50 000 составляет 1/4 листа карты масштаба 1: 100 000 и обозначается добавлением прописной буквы А, Б, В, Г к номенклатуре листа карты стотысячного масштаба ( рис. 4.7, а), например N-37-144-А.

N-37

1											12
13											24
25											36
37											48
49											60
61											72
73											84
85											96
97											108
109											120
121											132
133										0	144

0 - N-37-143

Рис. 4.6. Номенклатура листов карты масштаба 1: 100 000

Лист карты масштаба I : 50 000 содержит 4 листа карты масштаба 1: 25 000, которые обозначаются добавлением строчных букв а, б, в, г к номенклатуре листа карты пятидесятитысячного масштаба (см. рис. 4.7, a), например N-37-144-B-6.

Лист карты масштаба 1 : 25 000 содержит 4 листа карты масштаба 1: 10 000, которые обозначаются добавлением арабских цифр 1, 2, 3, 4 к номенклатуре листа карты двадцатипятитысячного масштаба (см. рис. 4.7, а), например N-37-144-B-a-l.

Лист карты масштаба 1 : 100 000 содержит 256 листов карты масштаба 1: 5 000, которые обозначаются добавлением арабских цифр от 1 до 256 к номенклатуре листа карты стотысячного масштаба (см. рис. 4.7, a), например N-37-144-(255).

Номенклатура листа карты масштаба 1:2 000 образуется на основе деления листа карты 1: 5 000 на 9 частей. Каждый лист обозначается путем добавления строчных букв русского алфавита а, б. в, г, д. е, ж, з, и к номенклатуре пятитысячного масштаба (рис. 4.7, б), например N-37-144-(256-а).

4.4. Атрибутивное описание

Одних координатных данных недостаточно для описания картографической или сложной графической информации. Картографические объекты кроме метрической обладают некоторой присвоенной им описательной информацией (названия политических единиц, городов и рек). Характеристики объектов, входящие в состав этой информации, называют атрибутами. Совокупность возможных атрибутов определяет класс атрибутивных моделей ГИС.

Выше отмечалось, что атрибутивные данные описывают тематические и временные характеристики. Таблица, содержащая атрибуты объектов, называется таблицей атрибутов.

Атрибуты, соответствующие тематической форме данных и определяющие различные признаки объектов, также хранятся в таблицах. Каждому объекту соответствует строка таблицы, каждому тематическому признаку - столбец таблицы. Каждая клетка таблицы отражает значение определенного признака для определенного объекта.

Временная характеристика может отражаться несколькими способами:

• путем указания временного периода существования объектов;

• путем соотнесения информации с определенными моментами времени;

• путем указания скорости движения объектов. В зависимости от способа отражения временной характеристики она может размещаться в одной таблице или в нескольких таблицах атрибутов данного объекта для различных временных этапов.

Применение атрибутов позволяет осуществлять анализ объектов базы данных с использованием стандартных форм запросов и разного рода фильтров, а также выражений математической логики. Последнее эффективно при тематическом картографировании.

Кроме того, с помощью атрибутов можно типизировать данные и упорядочивать описание для широкого набора некоординатных данных.

Таким образом, атрибутивное описание дополняет координатное, совместно с ним создает полное описание моделей ГИС и решает задачи типизации исходных данных, что упрощает процессы классификации и обработки.

Атрибутами могут быть символы (названия), числа (статистическая информация, код объекта) или графические признаки (цвет, рисунок, заполнения контуров).

Числовые значения в ГИС могут относиться как к координатным данным, так и к атрибутивным. Для пояснения этого напомним, что основной формой представления атрибутивных данных в БД является таблица, а в таблице могут храниться как координаты объектов (координат-ные данные), так и описательные характеристики (атрибутивные данные).

Можно по-разному организовывать взаимосвязь координатного и атрибутивного описания. Например, В. Вебером было предложено специфическое сочетание координатного и атрибутивного классов для описания картографических данных. Для построения общей модели данных ГИС он вводит четырехмерное пространство объекта, где первые дав (плановые) размера присваиваются данным X, Y, атрибуты располагаются в третьем измерении, а четвертое измерение резервируется для временных наборов данных.

Такой подход не нов, он заимствован из методов релятивистской механики и теории N-мерных пространств. По Веберу, данные по координате Z следует обрабатывать как атрибуты, помещая их в одну и ту же иггегорию наряду с описательными текстами и значениями.

Существуют различные методы хранения атрибутивной информации в ГИС:

• хранение для всех объектов системы 1-2 стандартных атрибутов;

• хранение таблицы атрибутов, связанных с пространственными объектами, и информации о реляциях;

• хранение ссылок на элементы данных иерархической или сетевой БД;

• хранение атрибутивной информации может вообще не применяться, если система опирается на классификатор.

4.5. Вопросы точности координатных и атрибутивных данных

Использование любой информации допустимо, если она удовлетворяет определенным критериям и стандартам. Одним из критериев применимости пространственно-временных данных в системах ГИС является точность - близость результатов, расчетов или оценок к истинным значениям (или значениям, принятым за истинные). Например, точность горизонтали в цифровой базе данных, полученной на основе дигитализации по карте, можно оценить сравнением ее с горизонталью на исходной карте.

Рассмотрим несколько показателей точности в ГИС: точность вычисления, точность измерения, точность представления.

Точность вычисления определяется количеством значимых цифр после запятой, точность измерений - количеством значимых цифр при измерениях, точность представления - количеством разрядов, описывающих координатные данные.

Точность вычислений и измерений не адекватна точности представления. Большое количество значимых цифр не всегда гарантирует точность вычислений или измерений.

Точность вычисления в ГИС велика, обычно она намного выше, чем точность самих данных. Более того, набор специальных методов и алгоритмов в ряде случаев позволяет повысить точность первичных измерений.

Точность входит в комплекс данных, определяющий важный показатель - качество данных.

В США разработаны национальные стандарты для цифровых картографических данных, которые применяются при оценке точности цифровых данных. Стандарт выделяет несколько компонентов качества данных:

•  позиционную точность;
•  точность атрибутов;
•  логическую непротиворечивость;
•  полноту;
•  происхождение.

Позиционная точность выражается степенью отклонения данных ГИС о местоположении от истинного положения объекта на местности. Обычно точность карт приблизительно определяется толщиной линии, или 0,4 мм. Это соответствует 10 м в масштабе 1 : 25 000.

Для проверки позиционной точности используют независимые более точные источники, например карту более крупного масштаба, систему глобального позиционирования (GPS) и др.

Можно на основе известного в статистике правила "переноса ошибок" оценить точность, зная погрешности, вносимые различными источниками. Например, при создании цифровой модели имели место следующие погрешности: 1 мм в исходном материале, 0,4 мм на карте, предназначенной для цифрования, 0,1 мм при цифровании.

При независимой комбинации источников ошибок общую погрешность А Можно оценить, суммируя квадраты отдельных погрешностей и извлекая квадратный корень из суммы:

Точность атрибутов определяется близостью значений атрибута к его истинной величине. Атрибуты могут со временем меняться: довольно часто по сравнению с координатными данными.

В зависимости от типов данных точность атрибутов может быть измерена разными способами. Для непрерывных атрибутов (поверхностей), например в полигонах Тиссена, точность выражается как погрешность измерений. Для атрибутов категорий объектов, например классифицированных полигонов, точность зависит от того, являются ли категории подходящими, достаточно подробными и определенными, и от того, какова вероятность наличия в данных грубых ошибок.

Точность атрибута может быть различной в разных частях карты, поэтому полезнее рассчитывать пространственную вариацию вероятности ошибки в классификации, чем пользоваться обобщенными статистическими показателями.

Понятие логической непротиворечивости связано с непротиворечивостью данных в базах данных.

В среде ГИС это понятие распространяется на внутреннюю непротиворечивость структур данных и внутреннюю топологическую непротиворечивость векторных данных. В частности, это определяет такие требования, как замкнутость полигонов, уникальность идентификатора полигона, наличие или отсутствие узлов на пересечениях дуг.

Понятие полноты ( достаточности) данных связано со степенью охвата данными множества соответствующих объектов. В зависимости от правил отбора, генерализации и масштаба определяют число соответствующих объектов для полного описания ситуации, картографической композиции, явления и т.п. .

Несколько специфический показатель происхождение включает сведения об источниках данных и операциях по созданию базы данных, о методах кодирования данных, времени сбора данных, методе обработки данных, точности результатов вычислений и т.п.

4.6. Векторные и растровые модели

Основой визуального представления данных при помощи ГИС-технологий служит так называемая графическая среда [1]. Основу графической среды и соответственно визуализации базы данных ГИС составляют векторные и растровые модели.

В общем случае модели пространственных (координатных) данных могут иметь векторное или растровое (ячеистое) представление, содержать или не содержать топологические характеристики. Этот подход позволяет классифицировать модели по трем типам:

• растровая модель;

• векторная нетопологическая модель;

• векторная топологическая модель.

Все эти модели взаимно преобразуемы. Тем не менее при получении каждой из них необходимо учитывать их особенности. В ГИС форме представления координатных данных соответствуют два основных подкласса моделей - векторные и растровые (ячеистые или мозаичные). Возможен класс моделей, которые содержат характеристики как векторов, так и мозаик. Они называются гибридными моделями.

В дальнейшем под терминами решетка, мозаика, элемент растра будем понимать одно и то же. Основу такой классификации составляет атомарная единица (пространства), содержащая представления площадей линий и точек.

Векторная модель

Построение модели. Векторные модели данных строятся на векторах, занимающих часть пространства в отличие от занимающих все пространство растровых моделей. Это определяет их основное преимущество - требование на порядки меньшей памяти для хранения и меньших затрат времени на обработку и представление.

При построении векторных моделей объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями, дугами окружностей, полилиниями. Площадные объекты - ареалы задаются наборами линий. В векторных моделях термин полигон (многоугольник) является синонимом слова ареал.

Векторные модели используются преимущественно в транспортных, коммунальных, маркетинговых приложениях ГИС. Системы ГИС, работающие в основном с векторными моделями, получили название векторных ГИС.

В реальных ГИС имеют дело не с абстрактными линиями и точками, а с объектами, содержащими линии и ареалы, занимающими пространственное положение, а также со сложными взаимосвязями между ними. Поэтому полная векторная модель данных ГИС отображает пространственные данные как совокупность следующих основных частей:

• геометрические (метрические) объекты (точки, линии и полигоны);

• атрибуты - признаки, связанные с объектами;

• связи между объектами.

Векторные модели (объектов) используют в качестве атомарной модели последовательность координат, образующих линию.

Линией называют границу, сегмент, цепь или дугу. Основные типы координатных данных в классе векторных моделей определяются через базовый элемент пиния следующим образом. Точка определяется как выродившаяся линия нулевой длины, линия - как линия конечной длины, а площадь представляется последовательностью связанных между собой сегментов.

Каждый участок линии может являться границей для двух ареалов либо двух пересечений (узлов). Отрезок общей границы между двумя пересечениями (узлами) имеет разные названия, которые являются синонимами в предметной области ГИС. Специалисты по теории графов предпочитают слову линия термин ребро, а для пересечения употребляют термин вершина. Национальным стандартом США официально санкционирован термин цепь (chain). В некоторых системах (Arcinfo, GeoDraw) используется термин дуга.

В отличие от обычных векторов в геометрии дуги имеют свои атрибуты. Атрибуты дуг обозначают полигоны по обе стороны от них. По отношению к последовательному кодированию дуги эти полигоны име-нуютсялевым и правый. Понятие дуги (цепи, ребра) является фундаментальным для векторных ГИС.

Векторные модели получают разными способами. Один из наиболее распространенных - векторизация сканированных (растровых) изображений. Она заключается в выделении векторных объектов со сканированного изображения и получении их в векторном формате.

Для векторизации необходимо высокое качество ( отчетливые линии и контуры) растровых образов. Чтобы обеспечить требуемую четкость линий, иногда приходится заниматься улучшением качества изображения.

Процесс сканирования требует незначительных затрат труда, но необходимость последующей векторизации увеличивает расходы практически до уровня ручного цифрования. При векторизации возможны ошибки, исправление которых осуществляется в два этапа:

1) корректировка растрового изображения до его векторизации;

2) корректировка векторных объектов. Векторные модели с помощью дискретных наборов данных отображают непрерывные объекты или явления. Следовательно, можно говорить о векторной дискретизации. При этом векторное представление позволяет отразить большую пространственную изменчивость для одних районов, чем для других, по сравнению с растровым представлением, что обусловлено более четким показом границ и их меньшей зависимостью от исходного образа (изображения), чем при растровом отображении. Это типично для социальных, экономических, демографических явлений, изменчивость которых в ряде районов более интенсивна.

Некоторые объекты являются векторными по определению, например границы соответствующего земельного участка, границы районов и т.д. Поэтому векторные модели обычно используют для сбора данных координатной геометрии (топографические записи), данных об административно-правовых границах и т.п.

Особенности векторных моделей. В векторных форматах набор данных определен объектами базы данных. Векторная модель может организовывать пространство в любой последовательности и дает "произвольный доступ" к данным.

В векторной форме легче осуществляются операции с линейными и точечными объектами, например, анализ сети - разработка маршрутов движения по сети дорог, замена условных обозначений.

В растровых форматах точечный объект должен занимать целую ячейку. Это создает ряд трудностей, связанных с соотношением размеров растра и размера объекта.

Что касается точности векторных данных, то здесь можно говорить о преимуществе векторных моделей перед растровыми, так как векторные данные могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности, которая ограничивается лишь возможностями метода внутреннего представления координат. Обычно для представления векторных данных используется 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность).

Только некоторые классы данных, получаемых в процессе измерений, соответствуют точности векторных данных. Это данные, полученные точной съемкой (координатная геометрия); карты небольших участков, составленные по топографическим координатам, и политические 1?аиицы, определенные точной съемкой.

Не все природные явления имеют характерные четкие границы, которые можно представить в виде математически определенных линий. Это обусловлено динамикой явлений или способами сбора пространственной информации. Почвы, типы растительности, склоны, место обитания диких животных - все эти объекты не имеют четких границ.

Обычно линии на карте имеют толщину 0,4 мм и, как часто считается, отражают неопределенность положения объекта. В растровой системе эта неопределенность задается размером ячейки.

Поэтому следует помнить, что в ГИС действительное представление о точности дают размер растровой ячейки и неопределенность положения векторного объекта, а не точность координат.

Геометрические данные составляют основу векторной модели, тем не менее, как отмечено выше, в ее состав входят также атрибуты и связи. Атрибуты уже рассматривались достаточно подробно. Остановимся на связях в векторных моделях. Для этого необходимо рассмотреть топологические свойства векторных моделей, т.е. рассмотреть топологические модели, которые являются разновидностью векторных моделей данных.

Топологическая модель

Основные понятия. Большое количество графических данных в ГИС со специфическими взаимными связями требует топологического описания объектов и групп объектов, которое зависит от "связанности" (простой или сложной). Оно определяет совокупность топологических моделей.

Напомним, что топологические свойства фигур не изменяются при любых деформациях, производимых без разрывов или соединений. На рис. 4.8 представлены топологически родственные фигуры: прямоугольный четырехугольник, замкнутый контур произвольной формы, окружность, треугольник. Эти объекты (фигуры) имеют одинаковую топологию - одинаковые топологические свойства. Другим примером топологически родственных фигур могут служить арифметические знаки сложения "+" и умножения "х".

В геоинформационных системах применение термина топологический не такое строгое, как в топологии. В ГИС топологическая модель определяется наличием и хранением совокупностей взаимосвязей, таких, как соединенность дуг на пересечениях, упорядоченный набор звеньев (цепей), образующих границу каждого полигона, взаимосвязи смежности между ареалами и т.п.

В общем смысле слово топологический означает, что в модели объекта хранятся взаимосвязи, которые расширяют использование данных ГИС для различных видов пространственного анализа.

Топологическими характеристиками графические модели ГИС существенно отличаются от моделей САПР. Соответственно это различие просматривается в программно-технологическом обеспечении этих систем.

Например, вплоть до настоящего времени много разработок ГИС выполняется с использованием средств Автокада, версий от 10 до 13. Однако в нем не предусмотрены ни работа с покрытиями, ни оверлейные процедуры, ни обработка топологических данных. Принципиально такие операции в системах CAD ( Computer-Aided Desing) возможны, но путем доработки программного обеспечения, что требует достаточно высокой квалификации пользователя и, естественно, ограничивает их круг.

В системах ГИС названные выше процедуры являются встроенными и делают доступным анализ картографической информации широкому кругу пользователей без всякой доработки.

Элементы топологии, входящие в описание моделей данных ГИС, в простейшем случае определяются связями между элементами основных типов координатных данных. Например, в логическую структуру ("логическая запись" см. раза. 3) описания данных могут входить указания о том, какие линии входят в район, в каких точках эти линии пересекаются.

Топологические модели позволяют представлять элементы карты и всю карту в целом в виде графов. Площади, линии и точки описываются границами и узлами (дуговая/узловая структура). Каждая граница идет от начального к конечному узлу, и известно, какие площади находятся слева и справа.

Теоретической основой моделей служат алгебраическая топология и теория графов. В соответствии с алгебраической топологией координатные типы данных: площади, линии и точки называются 2-ячейками, 1-ячейками и 0-ячейками соответственно. Карта рассматривается как ориентированный двухмерный ячеечный комплекс.

Двойственность между теорией графов и алгебраической топологией позволяет применять теоретические положения графов, а также топологический подход.

Топологическое векторное представление данных отличается от нетопологического наличием возможности получения исчерпывающего списка взаимоотношений между связанными геометрическими примитивами без изменения хранимых координат пространственных объектов.

Необходимая процедура при работе с топологической моделью -подготовка геометрических данных для построения топологии. Этот процесс не может быть полностью автоматизирован уже на данных средней сложности и реализуется только при дополнительных затратах труда (обычно значительных). Таким образом, данные, хранимые в системе, не предусматривающей поддержки топологии, не могут быть надежно преобразованы в топологические данные другой системы чисто автоматическим алгоритмом.

Топологические характеристики должны вычисляться в ходе количественных преобразований моделей объектов ГИС, а затем храниться в базе данных совместно с координатными данными.

Основные топологические характеристики моделей ГИС. Топологические модели в ГИС задаются совокупностью следующих характеристик:

• связанность векторов - контуры, дороги и прочие векторы должны храниться не как независимые наборы точек, а как взаимосвязанные друг с другом объекты;

• связанность и примыкание районов - информация о взаимном расположении районов и об узлах пересечения районов (рис. 4.9, в);

• пересечение - информация о типах пересечений позволяет воспроизводить мосты и дорожные пересечения (рис. 4.9, а). Так Т-образ-ное пересечение ( 3 линии) является трехвалентным, а Х-образное (4 линии сходятся в точке пересечения) называют четырехвалентным;

• близость - показатель пространственной близости линейных или ареальных объектов (рис. 4.9, б), оценивается числовым параметром, в данном случае символом S.

Топологические характеристики линейных объектов могут быть представлены визуально с помощью связанных графов. Граф сохраняет структуру модели со всеми узлами и пересечениями. Он напоминает карту с искаженным масштабом. Примером такого графа может служить схема метрополитена. Разница между картой метро и схемой метро показывает разницу между картой и графом.

Узлы графа, описывающего картографическую модель, соответствуют пересечениям дорог, местам смыкания дорог с мостами и т.п. Ребра такого графа описывают участки дорог и соединяющие их объекты. В отличие от классической сетевой модели в данной модели длина ребер может не нести информативной нагрузки.

Топологические характеристики ареальных объектов могут быть представлены с помощью графов покрытия и смежности. Граф покрытия топологически гомоморфен контурной карте соответствующих районов. Ребра такого графа описывают границы между районами, а его узлы (вершины) представляют точки смыкания районов. Степень вершины такого графа - это число районов, которые в ней смыкаются. Граф смежности это как бы вывернутый наизнанку граф покрытия. В нем районы изображаются узлами (вершинами), а пара смыкающихся районов - ребрами. На основе такого графа ГИС может выдать ответ на вопрос, является ли проходимой рассматриваемая территория, разделенная на проходимые или непроходимые участки.

Топологические характеристики сопровождаются позиционной и описательной информацией. Вершина графа покрытия может быть дополнена координатными точками, в которых смыкаются соответствующие районы, а ребрам приписывают левосторонние и правосторонние идентификаторы.

После введения точечных объектов при построении линейных и площадных объектов необходимо "создать" топологию. Эти процессы включают вычисление и кодирование связей между точками, линиями и ареалами.

Пересечения и связи имеют векторное представление. Топологические характеристики заносятся при кодировании данных в виде дополнительных атрибутов. Этот процесс осуществляется автоматически во многих ГИС в ходе дигитализации (картографических или фотограмметрических) данных,

Объекты связаны множеством отношений между собой. Это определяет эффективность применения реляционных моделей и баз данных, в основе которых используется понятие отношения. В свою очередь, отношения задают множества связей. Простейшие примеры таких связей : "ближайший к ...", "пересекает", "соединен с ...".

Каждому объекту можно присвоить признак, который представляет собой идентификатор ближайшего к нему объекта того же класса; таким образом кодируются связи между парами объектов.

В ГИС часто кодируются два особых типа связей: связи в сетях и связи между полигонами.

Топологические сети состоят из объектов двух типов: линий (звенья, грани, ребра, дуги) и узлов (вершины, пересечения, соединения).

Простейший способ кодирования связей между звеньями и узлами заключается в присвоении каждому звену двух дополнительных атрибутов -идентификаторов узлов на каждом конце (входной узел и выходной узел).

В этом случае при кодировании геометрических данных будут иметь место два типа записей:

1) координаты дуг: (х1,y1), (х2,у2), ... , (хn,yn);

2) атрибуты дуг; входной узел, выходной узел, длина, описательные характеристики.

Такая структура позволяет, перемещаясь от звена к звену, определять те из них, у которых перекрываются номера узлов.

Более сложная, но и более совершенная структура имеет список всех звеньев для каждого узла. Это может быть выполнено добавлением к первым двум записи третьего типа;

3) узел: (х, у), смежные дуги (со знаком "+" для входного угла и со знаком "-" - для выходного).

Чтобы избежать неудобств, связанных с хранением неодинакового количества идентификаторов дуг, используют два отдельных файла:

1) простой упорядоченный список, в котором файл узлов сжат до ряда идентификаторов дуг;

2) таблицу, в которой для каждого узла хранится информация о положении первой дуги списка.

Используемое в настоящее время математическое обеспечение ГИС почти исключительно основано на топологических моделях, дающих хорошее формализованное представление о пространственных соотношениях между основными объектами карты. Однако, если требуется установить более сложные соотношения, например включение или порядок, нужны дополнительные средства.

Растровые модели

Основы построения. Напомним, что модель данных представляет собой отображение непрерывных последовательностей реального мира в набор дискретных объектов.

В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом - весь объект ( исследуемая территория) отображается в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселимция.

Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая - информацию о том, что расположено в той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности.

В растровых моделях в качестве атомарной модели используют двухмерный элемент пространства - пиксель (ячейка). Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообъекта.

Векторные модели относятся к бинарным или квазибинарным. Растровые позволяют отображать полутона.

Как правило, каждый элемент растра или каждая ячейка должны иметь лишь одно значение плотности или цвета. Это применимо не для всех случаев. Например, когда граница двух типов покрытий может проходить через центр элемента растра, элементу дается значение, характе-ризующее большую часть ячейки или ее центральную точку. Ряд систем позволяет иметь несколько значений для одного элемента растра.     Характеристики растровых моделей. Для растровых моделей су-ществует ряд характеристик: разрешение, значение, ориентация, зоны, пожение.

Разрешение - минимальный линейный размер наименьшего участка пространства (поверхности), отображаемый одним пикселем.

Пиксели обычно представляют собой прямоугольники или квадраты, реже используются треугольники и шестиугольники. Более высоким разрешением обладает растр с меньшим размером ячеек. Высокое разрешение подразумевает обилие деталей, множество ячеек, минимальный размер ячеек.

Значение - элемент информации, хранящийся в элементе растра (пикселе). Поскольку при обработке применяют типизированные данные, то есть необходимость определить типы значений растровой модели.

Тип значений в ячейках растра определяется как реальным явлением так и особенностями ГИС. В частности, в разных системах можно использовать разные классы значений: целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения.

Целые числа могут служить характеристиками оптической плотности или кодами, указывающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде. Например, возможна следующая легенда, указывающая наименование класса почв: 0 - пустой класс, 1 - суглинистые, 2 - песчаные, 3 - щебнистые и т.п.

Ориентация - угол между направлением на север и положением колонок растра.

Зона растровой модели включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение. Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления, ареалы типов почв, элементы гидрографии и т.п.

Для указания всех зон с одним и тем же значением используют понятие класс зон. Естественно, что не во всех слоях изображения могут присутствовать зоны. Основные характеристики зоны - ее значение и положение.

Буферная зона - зона, границы которой удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик.

Положение обычно задается упорядоченной парой координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого элемента отображаемого пространства в растре.

Проводя сравнение векторных и растровых моделей, отметим удобство векторных для организации и работы со взаимосвязями объектов. Тем не менее, используя простые приемы, например включая взаимосвязи в таблицы атрибутов, можно организовать взаимосвязи и в растровых системах.

Необходимо остановиться на вопросах точности отображения в растровых моделях. В растровых форматах в большинстве случаев неясно, относятся координаты к центральной точке пикселя или к одному из его углов. Поэтому точность привязки элемента растра определяют как 1/2 ширины и высоты ячейки.

Растровые модели имеют следующие достоинства:

• растр не требует предварительного знакомства с явлениями, данные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характеристики исследуемых объектов. Благодаря этому растровые модели могут использоваться для изучения новых явлений, о которых не накоплен материал. В силу простоты этот способ получил наибольшее распространение;

• растровые данные проще для обработки по параллельным алгоритмам и этим обеспечивают более высокое быстродействие по сравнению с векторными;

• некоторые задачи, например создание буферной зоны, много проще решать в растровом виде;

• многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных моделей;

• процессы растеризации много проще алгоритмически, чем процессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений.

Наиболее часто растровые модели применяют при обработке аэрокосмических снимков для получения данных дистанционных исследований Земли.

Метод группового кодирования. Самый простой способ ввода растровых моделей - прямой ввод одной ячейки за другой. Недостатками данного подхода являются требования большого объема памяти в компьютере и значительного времени для организации процедур ввода-вывода. Например, снимок искусственного спутника Земли (ИСЗ) Landsat имеет 74 000 000 элементов растра и это требует огромных ресурсов для хранения данных.

При растровом вводе информации в ГИС возникает проблема ее сжатия, так как наряду с полезной может попадать и избыточная ( в том числе и бесполезная) информация. Для сжатия информации, полученной со снимка или карты, применяется кодирование участков развертки или метод группового кодирования, учитывающий, что довольно часто в нескольких ячейках значения повторяются.

Суть метода группового кодирования состоит в том, что данные вводятся парой чисел, первое обозначает длину группы, второе - значение. Изображение просматривается построчно, и как только определенный тип элемента или ячейки встречается впервые, он помечается признаком начала. Если за данной ячейкой следует цепочка ячеек того же типа, то их число подсчитывается, а последняя ячейка помечается признаком конца. В этом случае в памяти хранятся только позиции помеченных ячеек и значения соответствующих счетчиков.

Применение такого метода значительно упрощает хранение и воспроизведение изображений (карт), когда однородные участки (как правило) превосходят размеры одной ячейки.

Обычно ввод осуществляют слева направо, сверху вниз. Рассмотрим, например, бинарный массив матрицы (5 х 6) :

000111 001110 001110 011111 011111.

При использовании метода группового кодирования он будет вводиться как:

30312031303120511051.

Вместо 30 необходимо только 20 элементов данных. В рассмотренном примере экономия составляет 30 %, однако на практике при работе с большими массивами бинарных данных она бывает гораздо больше.

Метод группового кодирования имеет ограничения и может использоваться далеко не во всех ГИС.

Элементы бинарной матрицы, т.е. растровой модели, могут принимать только два значения: "1" или "0". Эта матрица соответствует черно-белому изображению. На практике возможно полутоновое или цветное изображение. В этих случаях значения в ячейках растровой модели могут различаться по типам. Тип значений в ячейках растра определяется как исходными данными, так и особенностями программных средств ГИС. В качестве значений растровых данных могут быть применены целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения.

В одних системах используются только целые числа, в других - различные типы данных. При этом ставится условие единства значений для отдельных растровых слоев. Целые числа часто служат кодами, указывающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде.

Структурно определенные растровые модели. Растровые модели делятся на регулярные, нерегулярные и вложенные (рекурсивные или иерархические) мозаики (рис. 4.10).

Плоские регулярные мозаики бывают трех типов: квадрат (рис. 4.10, а), треугольник и шестиугольник (рис. 4.10, б). Квадрат - самая удобная модель, так как позволяет относительно просто проводить обработку больших массивов данных. Треугольные мозаики служат хорошей основой для создания выпуклых (сферических) покрытий.

Среди нерегулярных мозаик чаще всего используют треугольные сети неправильной формы (Triangulated Irregular Network - TIN) и полигоны Тиссена (рис. 4.10, в). Сети TIN удобны для создания цифровых моделей отметок местности по заданному набору точек. Они применяются как в растровых, так и в векторных моделях.

Модель треугольной нерегулярной сети (TIN) в значительной мере альтернативна цифровой модели рельефа, построенной на регулярной сети. TIN-модель была разработана в начале 70-х гг. как простой способ построения поверхностей на основе набора неравномерно расположенных точек. В 70-е гг. было создано несколько вариантов данной системы, коммерческие системы на базе TIN стали появляться в 80-х гг. как пакеты программ для построения горизонталей.

Модель TIN используется для цифрового моделирования рельефа. При этом узлам и ребрам треугольной сети соотносятся исходные и производные атрибуты цифровой модели.

Полигоны Тиссена (или диаграммы Вороного) представляют собой геометрические конструкции, образуемые относительно множества точек таким образом, что границы полигонов являются отрезками перпендикуляров, восстанавливаемых к линиям, соединяющим две ближайшие точки. Полигоны Тиссена позволяют проводить анализ на соседство, близость и достижимость.

Нерегулярная выборка лучше, чем регулярная, отражает характер реальной поверхности и это является достоинством полигонов Тиссена.

При построении TIN-модели дискретно расположенные точки соединяются линиями, образующими треугольники. В пределах каждого треугольника поверхность обычно представляется плоскостью. Поскольку поверхность каждого треугольника задается высотами трех его вершин, применение треугольников обеспечивает каждому участку мозаичной поверхности точное прилегание к смежным участкам. Это обеспечивает непрерывность поверхности при нерегулярном расположении точек.

Данная модель позволяет использовать в качестве элементов мозаики более сложные многоугольники, но их всегда можно разбить на треугольники.

В векторных ГИС модель TIN можно рассматривать как полигоны с атрибутами угла наклона, экспозиции и площади, с тремя вершинами, имеющими атрибуты высоты, и с тремя сторонами, характеризующимися углом наклона и направлением.

Для выбора точек модели используют три основных алгоритма: алгоритм Фоулера и Литла, алгоритм ключевых точек, эвристическое удаление точек.

С аналитической точки зрения основу таких вложенных, или иерархических, мозаик составляют (рекурсивно) раскладываемые модели. Рекурсивная декомпозиция треугольников приводит к образованию треугольных квадродеревьев, причем декомпозиция шестиугольников невозможна. Единицы с более высоким уровнем разрешающей способности можно объединять, формируя шестиугольники, что приводит к образованию семиразрядного дерева. Схема адресации для вложенных шестиугольных мозаик была разработана Л. Гибсоном и Д. Лукасом. Они назвали ее генерализованной сбалансированной троичной мозаикой.

Квадратомическое дерево - одна из наиболее широко известных структур данных, использующихся применительно к площадям, линиям и точкам.

Бесструктурные гиперграфовые и решетчатые модели. Они обрабатывают координатные данные в виде простых строк координат без какой-либо структуры. В случае обработки площадей общие границы всегда вводятся в ЭВМ дважды. Пример практического применения этих моделей - хранимые в памяти ЭВМ полные полигоны и векторные цепные коды.

Гиперграфовые модели основаны на теории множеств и гиперграфов и используют шесть абстрактных типов данных: класс, атрибут класса, связь класса, объект, атрибут объекта, связь объекта.

Класс соответствует границе гиперграфа, причем объекты являются узлами этого графа. Каждый класс содержит объекты с атрибутами объекта и различаемый узел, содержащий атрибут класса. Используя подклассы, вводят иерархию классов и объектов.

Связи классов и связи объектов устанавливают соотношения между теми классами, которые не связаны иерархически. Связи классов представляют потенциальные соотношения между классами, а связи объектов - действительные соотношения между объектами. Для образования мультисвязи можно объединить несколько связей объектов. Несколько классов объектов образуют гиперклассы, которые связаны гиперсвязями.

Гиперграфовые модели применимы как к координатным, так и к атрибутивным данным. Как правило, они отличаются высокой степенью сложности.

Решетчатые модели базируются на математической теории решеток, оперирующей с частично упорядоченными наборами данных. Они полезны в тех случаях, когда отсутствует четкая иерархия объектов.

Элементы алгебраической теории автоматных моделей синтеза типовых конструктивных моделей упрощают процесс получения сложных графических изображений. Однако такой подход, находящий широкое применение в САПР, пока не используется в технологиях ГИС.

4.7. Оверлейные структуры

Цифровая карта может быть организована как множество слоев (покрытий или карт-подложек). Концепция послойного представления графической информации заимствована из систем CAD, однако в ГИС она получила качественно новое развитие.

Принципиальное отличие состоит в том, что слои в ГИС могут быть как векторными, так и растровыми, причем векторные слои обязательно должны иметь одну из трех характеристик векторных данных, т.е. векторный слой должен быть определен как точечный, линейный или полигональный дополнительно к его тематической направленности.

Другое важное отличие послойного представления геоинформационных векторных данных заключается в том, что они являются объектными, т.е. несут информацию об объектах, а не об отдельных элементах объекта, как в САПР.

Слои в ГИС являются типом цифровых картографических моделей, которые построены на основе объединения (типизации) пространственных объектов (или набора данных), имеющих общие свойства или функциональные признаки. Такими свойствами могут быть: принадлежность к одному типу координатных объектов ( точечные, линейные полигональные); принадлежность к одному типу пространственных объектов (жилые здания, подземные коммуникации, административные границы и т.д.); отображение на карте одним цветом.

В качестве отдельных слоев можно объединять данные, полученные в результате сбора первичной информации.

Совокупность слоев образует интегрированную основу графической части ГИС (рис. 4.11). Принадлежность объекта или части объекта к слою позволяет использовать и добавлять групповые свойства объектам данного слоя. А как известно из теории обработки данных, именно их групповая обработка является основой повышения производительности автоматизированных систем [11].

Слои могут иметь как векторные, так и растровые форматы. Однако многие ГИС допускают возможность работы со слоями только векторного типа, а растр используется в качестве подложки. В связи с этим следует отметить возможности системы ER Mapper трансформировать растровое изображение снимка в заданную картографическую проекцию.

Данные, размещенные на слоях, могут обрабатываться как в интерактивном, так и в автоматическом режиме. С помощью системы фильтров или заданных параметров объекты, принадлежащие слою, могут быть одновременно масштабированы, перемещены, скопированы, записаны в базу данных. В других случаях (при установке других режимов) можно наложить запрет на редактирование объектов слоя, запретить их просмотр или сделать невидимыми.

Многослойная организация электронной карты при наличии гибкого механизма управления слоями позволяет объединить и отобразить не только большее количество информации, чем на обычной карте, но существенно упростить анализ картографических данных с помощью селекции данных, необходимых для визуализации и механизма "прозрачности" цифровой карты.

Таким образом, разбиение на слои позволяет решать задачи типизации и разбиения данных на типы, повышать эффективность интерактивной обработки и групповой автоматизированной обработки, упрощать процесс хранения информации в базах данных, включать автоматизированные методы пространственного анализа на стадии сбора данных и при моделировании, упрощать решение экспертных задач.

4.5. Трехмерные модели

Большинство ГИС хранят информацию о точках местности в виде трехмерных координат. Однако для многих приложений ГИС, таких, как построение карт, трехмерные координаты преобразуют в двухмерное представление, т.е. строят двухмерные (2D) модели.

Со второй половины 90-х гг. заметна тенденция к построению трехмерных (3D) моделей. С одной стороны, это продиктовано решением практических задач, с другой - увеличением мощности вычислительных ресурсов, что необходимо для трехмерного моделирования. Такая модель должна соответствовать отображению трехмерной реальности, по возможности близкой к той, что видит человеческий глаз на местности.

В настоящее время существуют два основных способа представления трехмерных моделей в ГИС.

Первый способ, назовем его псевдотрехмерным, основан на том, что создается структура данных, в которых значение третьей координаты Z (обычно высота) каждой точки (X, Y) записывается в качестве атрибута. При этом значение Z может быть использовано в перспективных построениях для создания изображений трехмерных представлений. Поскольку это не истинное трехмерное представление, его часто именуют 2,5-мерным (два-с-половиной-мерным).

Такие 2,5-мерные модели дают возможность эффективного решения ряда задач:

• представление рельефа и других непрерывных поверхностей на базе ЦМР или TIN;

• расчет перспективной модели для любой задаваемой точки обзора;

• "натяжение" дополнительных слоев на поверхность с использованием цвета и световых эффектов;

• визуальное преобразование одних классов данных в другие (например, объемный слой промышленных выбросов преобразовать в изображение экологической карты и результирующей карты действия на окружающую растительность);

• создание динамической модели "полета" над территорией. Второй способ - создание истинных трехмерных представлений - структур данных, в которых местоположение фиксируется в трех измерениях (X, У, Z). В этом случае Z- не атрибут, а элемент местоположения точки. Такой подход позволяет регистрировать данные в нескольких точках с одинаковыми координатами Х и У, например, при зондировании атмосферы или при определении объемов горных выработок.

Истинные трехмерные представления позволяют:

• наглядно изображать (визуализировать) объемы;

• решать задачи, связанные с моделированием объемов;

• решать новый класс задач - разработка трехмерных ГИС;

• производить синтез трехмерных структур. Оба способа трехмерных представлений пространственной информации имеют несколько важных приложений:

• проектирование инженерных и промышленных сооружений (шахты, карьеры, плотины, водохранилища);

• моделирование геологических процессов;

• моделирование трехмерных потоков в газообразных и жидкостных средах.

В ГИС наряду с цифровыми моделями местности, которые, как правило, отражают статические свойства, широко используются динамические модели, например модель явления.

Трехмерные явления характеризуются несколькими свойствами: распределение, геометрическая сложность, топологическая сложность, точность измерения, точность представления.

Распределение может быть непрерывное (например, поле поверхности) и дискретное (например, рудные тела).

Топологическая сложность обусловливается связями внутри объекта. Например, составной объект состоит из таких же, но более мелких объектов одного класса. Смешанный объект включает несколько классов и состоит из более мелких неоднородных объектов.

Геометрическая сложность зависит от типов кривых и геометрических конструкций.

Точность представления определяет допуски при проектировании, изысканиях, научных исследованиях.

Точность измерения выражается допусками и погрешностью средств измерения.

Применение трехмерных моделей позволяет строить новые модели и расширяет возможности ГИС как системы принятия решений. С использованием методов трехмерной графики можно по-новому решать задачи проектирования жилой застройки, размещения объектов бытового и хозяйственного назначения в муниципальных округах, создавать новые типы трехмерных условных знаков и т.д.

Примером подобной разработки может служить ГИС Star Informatic для решения задач городского планирования и задач урбанизации, разработанная специалистами из Бельгии и Великобритании (фирма Star).

Выводы

Данные в ГИС обладают своей спецификой и не имеют прямых аналогов в других автоматизированных системах. Они имеют множество форматов (практически каждая ГИС - свой) и разные формы представления.

Информационная основа ГИС содержит типизированные и нетипизированные записи, а также графические данные с двумя основными формами представления - векторной и растровой. Растровые и векторные модели имеют свои преимущества при решении разных задач и дополняют друг друга в системе комплексной обработки данных ГИС. Векторные данные разделяются на три основных типа: точечные, линейные и полигональные. Каждый тип характеризуется своими методами обработки.

Остается нерешенной проблема автоматизированного преобразования растровых моделей в векторные.

Интеграция данных в ГИС позволяет решать задачи проекционных преобразований и объемного представления трехмерных объектов, включая их динамическую визуализацию.

5 Технология моделирования в ГИС

5.1. Основные виды моделирования

В ГИС можно выделить четыре основные группы моделирования [14]: семантическое, инвариантное, эвристическое, информационное.

Семантическое моделирование взаимосвязано с задачами кодирования и лингвистического обеспечения. Чем более разнородна входная информация по структуре и содержанию, чем менее она унифицирована, тем больший объем семантического моделирования применяется в подсистеме сбора.

В ГИС доля семантического моделирования велика на уровне сбора информации, что обусловлено большим объемом и разнообразием входной информации, сложностью ее структуры, возможным наличием ошибок.

Инвариантное моделирование основано на работе с полностью или частично унифицированными информационными элементами или структурами. Его эффективность доказана опытом применения прежде всего САПР и других АС. Этот вид моделирования предполагает использование групповых операций, что повышает производительность труда по сравнению с индивидуальным моделированием.

Инвариантность создает предпосылки для применения наборов программно-технологических средств безотносительно к конкретному виду (особенностям ) моделируемого объекта. Она предусматривает использование общих свойств моделируемых объектов (свойств типов или классов) независимо от технических средств и специфических характеристик отдельных объектов.

Этот тип моделирования значительно повышает производительность обработки информации, особенно при моделировании (обработке) графических объектов. Однако реализация такого подхода возможна лишь при использовании графических баз данных, неграфических баз данных с возможностью организации векторных файлов и при наличии наборов структурно разделенных графических моделей, нижний уровень которых инвариантен (безотносителен) к особенностям модели, а верхний - открыт для записи индивидуальных свойств объекта моделирования.

Другими словами, такое моделирование требует специализированного программного и лингвистического обеспечения, учитывающего свойства моделируемых объектов и возможность их структуризации на некие "графические примитивы".

В ГИС этот подход выражается в виде создания некоей основы для графического представления информации (карт) за счет использования специальных библиотек, например библиотек условных знаков и библиотек графических элементов.

Эвристическое моделирование применяется при необходимости экспертных решений, учете дуальных свойств объектов на видеоизображениях и при решении специальных нетиповых задач. В основном оно реализуется при интерактивной обработке.

В технологиях ГИС и САПР эвристическое моделирование осуществляется путем общения пользователя с ЭВМ на основе сценария, учитывающего, с одной стороны, технологические особенности программного обеспечения, с другой - особенности и опыт обработки данной категории объектов.

В ГИС процент эвристического моделирования много выше, чем в САПР. Это повышает актуальность применения экспертных систем в ГИС.

Информационное моделирование связано с созданием и преобразованием разных форм информации, например графической или текстовой в вид, задаваемый пользователем. Оно эффективно только при предварительной разработке интегрированной информационной основы и использовании баз данных.

В современных информационных системах реализация информационного моделирования комплексно осуществляется путем создания подсистемы документационного обеспечения.

Локально проблема информационного моделирования решается средствами программного обеспечения, в частности средствами СУБД. Современные СУБД дополнительно к возможностям хранения и моделирования информации предоставляют разнообразные методы по созданию отчетов, справок и других документов.

Как правило, информационная емкость видеоизображений велика, т.е. избыточна, по отношению к моделям, хранимым на машинных носителях. Информационная емкость фотоснимков на два-три порядка превосходит информационную емкость существующих магнитных носителей. Она уступает только оптическим, биотехнологическим и генетическим носителям информации. Это обусловливает необходимость обязательного решения задач сжатия информации на уровне сбора и первичной обработки информации. С другой стороны, это порождает необходимость создания так называемых видео-баз данных.

Важной характеристикой при создании моделей для любого класса объектов является моделепригодность [14], которая включает две группы показателей. Первая группа показателей моделепригодности характеризует средства описания объекта, вторая определяется такими техническими данными средств моделирования, как вычислительные ресурсы.

Анализ моделепригодности объектов ГИС широкого класса показывает их сложность для создания набора базовых графических элементов. Поэтому наилучшим средством описания таких объектов являются комплексные модели из метрических множеств и множеств семантико-описательной информации.

Как показывает опыт, для эффективной интерактивной обработки реализация одного модельного эксперимента не должна превышать 1 ч, а время одного сеанса работы на компьютере должно быть не более 4 ч.

Методы моделирования в ГИС и САПР имеют достаточно сходных признаков. Однако по значению различных задач на разных этапах обработки они отличаются.

В САПР задачи структуризации и компоновки решают на втором системном уровне (моделирование, хранение и обновление), а в ГИС - на первом (при сборе информации). Причем если в САПР ставятся задачи выбрать и скомпоновать комплексную проектируемую модель, то в системах ГИС — оптимально отобразить структуру исходной модели.

Учитывая сходства и различия между САПР и ГИС, отмечая достаточно широкий класс задач проектирования карт, необходимо выделить проблему геоинформационного проектирования. Она заключается в получении оптимальных проектных решений на основе использования следующих технологий:

• эффективных методов сбора и первичной обработки видеоинформации и вспомогательной информации;

• создания унифицированных информационных моделей, позволяющих эффективно использовать разные виды моделирования;

• устранения нечеткости исходной видеоинформации и ее сжатия для последующего хранения и обработки;

• геометрического моделирования для построения широкого набора цифровых (плоскостных, линейных, объемных и др.) моделей проектируемых объектов;

• декомпозиции, унификации, синтеза для оптимальной обработки различных форм видеоинформации;

• автоматизированного представления результатов обработки. При сопоставлении задач, решаемых в ГИС , с общими задачами, решаемыми типовыми САПР, отметим, что первые содержат в своем составе общие задачи, но со специфическими отличиями. В частности, трудоемкие работы в типовых САПР для ГИС выглядят следующим образом:

• замена натурных испытаний математическим моделированием, использующим избыточную видеоинформацию;

• решение задач компоновки при сборе информации, а не в диалоговом процессе основной обработки;

• автоматизация синтеза решения проектных процедур на основе комплексного использования различных видов информации;

• формирование и выпуск проектной документации на основе автоматизированных систем документационного обеспечения;

• уменьшение нечеткости информации и повышение контролепригодности моделей за счет использования более точных автоматизированных фотограмметрических приборов;

• проведение избыточных измерений за счет применения аналитических фотограмметрических приборов или сканирующих устройств.

5.2. Методологические основы моделирования в ГИС

С современных позиций ГИС является интегрированной информационной системой, что определяет комплексный подход к обработке информации, в частности к методам моделирования.

Комплексность включает в себя процессы автоматизации сбора, обработки, моделирования, унифицированного представления и документационного обеспечения информации.

Концепции моделирования в ГИС базируются на интеграции, которая предусматривает, с одной стороны, переход от автоматизации отдельных частных задач к комплексному решению задач, с другой - интеграцию задач, относящихся к различным этапам жизненного цикла моделируемого объекта (карты), включая проектирование и технологию его производства.

В процессах моделирования реализуется принцип единства информационной модели объекта как системно-организованной сущности на всех этапах процесса моделирования и изготовления карт.

Моделирование в ГИС осуществляется основе декомпозиции исходных информационных данных с последующим синтезом общего модельного решения.

В процессе синтеза модели используются информационные ресурсы базы данных в условиях диалогового взаимодействия проектировщиков с комплексом средств автоматизации моделирования. Технологии моделирования в ГИС используют следующие принципы:

• создание и применение единой интегрированной информационной основы (модели);

• использование комплексного моделирования; • интерактивное взаимодействие с цифровой моделью;

• принятие решений на основе математических моделей и процедур, реализуемых средствами вычислительной техники;

• обеспечение единства модели на всех этапах и стадиях обработки информации;

• использование единой информационной базы для автоматизированных процедур синтеза и анализа модели, а также для управления процессом моделирования;

• проведение многовариантного проектирования и комплексной оценки проекта с использованием методов оптимизации;

• наличие хорошо развитых информационных ресурсов, которые в ГИС выступают в форме информационных и математических моделей объектов, пакетов прикладных программ, банков данных и организационно-методических материалов;

• обеспечение максимальной инвариантности организации информационных ресурсов, их слабой зависимости от конкретной области применения, простоты настройки на отраслевую специфику;

• создание специальной информационно-справочной системы и организация взаимодействия с нею как пользователя, так и специалиста по системной поддержке пакета моделирования.

Анализ работ в области применения и развития ГИС показывает, что практически в каждой работе дается индивидуальный вариант технологического решения автоматизации моделирования. В то же время методы описания информационного и лингвистического обеспечения имеют тенденции к единому формальному описанию, т.е. в большей степени инвариантны к задачам моделирования, чем технологии.

Тем не менее можно выделить ряд общих для широкого набора ГИС технологических подходов, которые могут быть классифицированы по степени (уровню) их интеграции:

• процедура -элементарная операция обработки информации;

• задача - совокупность процедур для получения одного вида проектной продукции;

• процесс-совокупность задач, обеспечивающих реализацию типового цикла преобразования данных;

• функция - группы специализированных задач, выполняющих взаимосвязанные работы, в ходе которых выпускается специализированный комплект проектных документов;

• комплекс работ — совокупность работ, заканчивающихся выпуском комплекта проектных документов;

• интегрированные работы - выпуск комплекта документов; поддержка и автоматическое обновление базы данных; внесение данных в экспертную систему; выдача наряду с типовым комплектом документации прогнозов, рекомендаций, экспертных оценок проекта; информационный обмен с сетями баз данных и ГИС.

Задачи эффективного интерактивного общения пользователя с ЭВМ весьма актуальны ввиду невозможности при решении ряда задач полностью автоматизировать процесс моделирования.

Метод имитационного моделирования - один из путей выбора оптимальных решений. Практическое использование этого метода в ГИС обеспечивается системами имитационного моделирования (СИМ).

Для хранения набора типовых моделей и их элементов, хранения информационно-справочной информации необходимо применение специализированных баз данных.

Базы данных могут образовывать распределенную или централизованную систему типа банка данных. Для решения задач обмена информацией между базами данных требуется интегрированная информационная основа.

Для удобства общения пользователя с ЭВМ нужно лингвистическое обеспечение.

При выдаче информации пользователю основным технологическим процессом является графическое моделирование. Методы моделирования графики должны быть инвариантны к структуре графической базы данных и техническим средствам. Элементы алгебраической теории автоматных моделей, синтеза типовых конструктивных моделей упрощают процесс получения сложных графических изображений.

В ряде ГИС возникает необходимость графического моделирования сложных трехмерных объектов. При графическом моделировании объект сложной формы целесообразно представлять в виде совокупности модулей информационной и программной среды.

5.3. Особенности моделирования в ГИС

При моделировании в ГИС можно выделить следующие программно-технологические блоки:

• операции преобразования форматов и представлений данных;

• проекционные преобразования;

• геометрический анализ;

• оверлейные операции;

• функционально-моделирующие операции.

Операции преобразования форматов и представлений данных

Операции преобразования форматов и представлений данных присутствуют в каждой ГИС, в системах обработки данных дистанционного зондирования и САПР, в силу чего имеют важное значение для ГИС как средство обмена данными с другими системами. По набору форматов ввода-вывода определяются возможности ГИС использовать данные, получаемые в других технологиях.

Исходные пространственные данные и данные, полученные в процессах обработки ГИС, могут иметь различные наборы форматов. Тип формата чаще всего определяется используемыми программными средствами, что особенно характерно при сборе данных по разным технологиям. Преобразование форматов осуществляется с помощью специальных программ - конвертеров.

Векторизация. Данные могут иметь векторное или растровое представление. Между векторными и растровыми изображениями имеется существенное различие, характерное именно для ГИС. Растровые изображения отображают поля данных, т.е. носят полевой характер. Векторные изображения в ГИС, как правило, отображают геоинформационные объекты, т.е. носят объектный характер.

Операции преобразования данных из растрового представления в векторное (векторизация) - одни из наиболее важных при обработке пространственно-временных данных в ГИС.

В технологическом плане преобразование от растра к вектору для ГИС означает переход от полевого представления данных к объектному.

Растрово-векторное преобразование применяется при интерпретации сканированных аэрокосмических изображений (выделение и оконтуривание на них однородных областей), в методах дигитализации цифровых растровых картографических изображений, при обработке данных, полученных с цифровых фотокамер или от видеосъемки, и т.п.

Векторные изображения вычерченных на бумаге чертежей, карт невозможно получить с помощью сканера. При сканировании получается только растровая копия оригинала.

Векторные представления по сравнению с растровыми обладают рядом преимуществ:

• многие приложения, использующие графику для расчетов, работают только с векторными файлами, так как векторная технология эффективнее;

• при хранении на компьютере векторные файлы занимают меньший (в 100- 1000 раз ) объем памяти, чем растровые оригиналы;

• векторные рисунки легко редактируются, масштабирование и трансформирование векторного изображения происходит без искажений, чего нельзя сказать о преобразовании растровых изображений.

Векторные изображения обычно создаются и редактируются с помощью специальных программ - графических редакторов. Такой редактор входит в состав всех инструментальных ГИС-систем. Тем не менее существует большое число специализированных программ - векторизаторов.

Векторизация может быть ручной, полуавтоматической и автоматической. В графических редакторах ГИС обычно используется ручная векторизация, что обусловлено необходимостью решения экспертных задач, создания топологии, присвоения идентификаторов графическим объектам и т.д.

Программы-векторизаторы в основном ориентированы на автоматизацию процесса векторизации растрового изображения. Ручной режим в них вводится для коррекции векторизованного изображения, полученного в автоматическом режиме. Вот некоторые из таких программ-векторизаторов: AUDREO (па), AUTOVECT(рп), AutoVEC (рпа), CADOverlay (р), ColorFast (a), DIGI Map (рпа), EasyTrase (рп), I / EOVEC (рп), I / VEC (a), MapEDIT (рп), POCKBIT (a), Spotlight (рп), TRACK(рпa), Vectory(pa), WinGIS (р), Вектометр (рпа), ИНТЕЛВЕК (рпа), ЦКМ-век-торизатор (рпа).

Буквы в скобках обозначают: р - ручной; п — полуавтоматический; а - автоматический режимы векторизации.

Программы-векторизаторы отличаются друг от друга следующими параметрами:

• видом управляющей операционной системы;

• возможностью векторизации различных видов растра: бинарного, полутонового или цветного;

• требуемым качеством векторизации растра;

• наборами фильтров (тематическими);

• возможностью и методами редактирования исходного растрового изображения;

• видом графической оболочки, посредством которой оператор осуществляет управление векторизатором.

Векторизация позволяет преобразовать растровые изображения, хранящиеся в растровых файлах, в векторные рисунки и сохранять их в векторных файлах.

Задачей преобразования является не только получение векторного образа, практически идентичного исходному растровому, но и сохранение в распознанном векторном объекте геометрических связей растровых аналогов при максимальной информативности векторного образа.

С этих позиций векторизация может быть рассмотрена как способ сжатия растровых данных с сохранением информативности исходного изображения по заданным критериям выделения. В частности, растровое изображение размерной линии со стрелками должно распознаваться именно как размерная линия, а не как совокупность отдельных линий.

Векторизация может быть грубой (быстрой), например применяется алгоритм для векторизации растровых аналогов линий с углом наклона, кратным 45°.

Для векторизации ареальных объектов растрового изображения применяют известный фильтр типа outline, который векторизует границы в виде контура.

Несмотря на наличие автоматизированных режимов в программах-векторизаторах, автоматизация этого процесса сталкивается с большими трудностями, поэтому эффективность в значительной мере зависит от того, насколько успешно чисто автоматизированные методы векторизации сочетаются с интерактивными возможностями пользователя контролировать процесс растрово-векторного преобразования и влиять на него.

Пока трудно поддаются автоматизации процессы фильтрации исходного растрового изображения, подавления шумов, индикации и устранения разрывов линий, учета изменения толщины линий, сохранения топологических признаков.

При автоматизированной векторизации картографических данных возникают сложности в распознавании ситуаций с большим числом разрывных дискретных элементов, распознавании надписей в областях с высокой плотностью нанесения или переносом надписи.

Несмотря на наличие большого числа программных средств, выполняющих преобразование растра в вектор, пока наиболее точным и надежным является интерактивный метол преобразования, основанный на эвристическом моделировании. Это обусловлено значительным количеством искажений, производимых программами-преобразователями.

В основу векторного преобразования положен набор процедур, создающих векторный аналог растрового изображения и применяющих свой алгоритм векторизации.

В процессах автоматизированного преобразования растрового изображения в векторное применяют ряд специальных терминов:

• алгоритм векторизации - алгоритм, который осуществляет автоматический поиск растровых аналогов векторных объектов заданных типов (примитивов) и создает векторные аналоги найденных фрагментов растрового изображения;

• векторная форма представления изображений - совокупность векторных объектов и векторных файлов;

• векторный объект - графический объект, заданный своим аналитическим описанием. Описание включает в себя тип векторного объекта, который определяет его форму (отрезок прямой, окружность, дуга), а также параметры (координаты базовых точек , характерные размеры, ширина, масштаб и т.д.) ;

• векторный рисунок - совокупность векторных объектов,

• векторный файл ~ файл, содержащий информацию о векторном рисунке;

• маска - задаваемая пользователем прямоугольная область растрового изображения, которая игнорируется при векторизации;

• параметры векторизации - набор логических и числовых (размерных) параметров, управляющих процессом распознавания;

• примитив - тип векторного объекта, атомарная графическая модель векторизации. Могут использоваться следующие типы векторных моделей: линия, дуга, текст, полилиния, контур и размерная линия;

• рабочая область - прямоугольный фрагмент растрового изображения, который обрабатывается программой, задается пользователем. Основное назначение рабочей области - выделение фрагмента изображения, в котором происходит векторизация;

• растровое изображение (монохромное) - изображение, представляющее собой двухмерный массив точек, каждая из которых имеет черный или белый цвет;

• режим распознавания - поименованный набор всех параметров распознавания, запомненный в дисковом файле, применяется для векторизации изображений одинаковых типов (изображения городских планов, карт, электрических схем и т. п.);

• табличная область - задаваемая пользователем прямоугольная область растрового изображения, используется для модификации процесса распознавания тех частей растрового изображения, которые содержат таблицы;

• текстовая область - задаваемая пользователем прямоугольная область растрового изображения, предназначена для модификации процесса распознавания фрагмента растрового изображения, содержащего тексты. Растровое изображение в текстовой области может быть векторизовано полилиниями или контурами. В некоторых программах-векторизаторах текстовые области на изображении могут быть найдены автоматически;

• файл параметров - уникальный для каждого растрового файла файл. Содержит: все параметры распознавания; информацию о расположении рабочей области, текстовых, табличных областей и масок на изображении; значение разрешения растрового изображения (в точках на дюйм); текущие единицы - точки, миллиметры или дюймы;

• текущий алгоритм фильтрации;

• фильтр - алгоритм, используемый в процедуре фильтрации;

• фильтрация - процедура, применяемая для повышения качества растрового изображения. При фильтрации программа анализирует информацию о цвете растровых точек, расположенных в окрестности каждой точки, и меняет или оставляет без изменения цвет этой точки согласно одному из алгоритмов фильтрации (фильтра).

Показ векторного изображения в любом масштабе происходит без искажений, поскольку при отображении на экране программа, используя математическое описание каждого векторного объекта, всегда может вычислить расположение и цвет пикселей экрана так, чтобы оптимальным образом передать изображение. Возможными становятся и такие режимы показа векторного изображения, которые не имеют аналогов при управлении видом растрового изображения. Например, показ векторных объектов в каркасном (проволочном) представлении, что дает возможность найти ошибки в построении картографической информации (увидеть, какие линии не соединяются в концевых точках), и делает векторное изображение легко читаемым.

При создании векторного объекта пользователь выбирает необходимый ему тип векторного объекта и задает параметры, описывающие геометрические размеры этого объекта. При редактировании векторного изображения применяются простые алгоритмы, с помощью которых можно легко выбирать и изменять векторные объекты. При этом можно использовать геометрические отношения между объектами, оперируя точными математическими терминами.

Режим ортогональности позволяет строить линии вертикально и горизонтально, с помощью специальных опций проводить их перпендикулярно или параллельно другим.

Растровые изображения обрабатывают, добавляя или стирая части бинаризованного изображения на экране компьютера.

Процесс распознавания становится эффективнее за счет применения системы фильтров. Это дает возможность векторизовать растровые изображения различной структуры: машиностроительные чертежи, архитектурные планы, карты, схемы, рисунки.

Некоторые программы-векторизаторы позволяют производить распознавание наборов растровых файлов в пакетном режиме.

Как правило, программы-векторизаторы обрабатывают бинарные изображения, представленные двухмерным массивом точек, каждая из которых имеет черный или белый цвет. Эти точки называются растровыми точками. Бинарные растровые изображения создаются с помощью конвертеров или специальных программ обработки изображений. Примером такой программы может служить широко известный редактор PhotoFinish.

Когда растровое изображение выводится на монитор компьютера, каждый пиксель экрана соответствует определенному количеству растровых точек изображения. Цвет пикселя будет черным или белым в зависимости от того, каких растровых точек - черных или белых - в нем больше. Черные пиксели, сливаясь между собой, образуют пятна и полосы, которые передают изображение чертежа или рисунка.

При векторизации можно управлять режимом показа растрового изображения, используя команды управления экраном. Например, установка режима просмотра "один в один" означает, что программа отобразит каждую точку растрового изображения одним пикселем экрана.

При увеличении в два раза для изображения каждой растровой точки будет использовано четыре пикселя. Такая простая операция приводит к искажению вида растрового изображения - неровности контуров, незаметные при прежнем масштабе, вырастают пропорционально степени увеличения. Все это происходит потому, что растровые модели при компьютерной обработке данных имеют существенный недостаток: информация об изображении представляется в виде набора точек и поэтому не содержит в явном виде данных о геометрии и размерах отображаемых объектов.

Поэтому программы, которые используют компьютерную графику для расчетов (интегрированные системы, программы по созданию объемной мультипликации и др.), работают не с растровыми изображениями, а с векторными.

Анализ растра почти всегда позволяет определять, какая его часть изображает линию или дугу, контур или ареал. Это достигается на основе использования векторных аналогов.

Действие программ-векторизаторов основано на поиске связи между формой растровой линии и векторным объектом определенного типа. При этом используется понятие растрового аналога векторного примитива. Это означает, что существует векторный объект данного типа такой, что его растровая модель будет практически идентична изображению фрагмента растра на экране компьютера.

Полоса растра может быть тонкой линией, линией с шириной или контуром. Ее можно показать с помощью векторных объектов трех типов. Очевидно, что без дополнительной информации эта задача автоматически не решается.

Распознавание векторных объектов на растровых (векторизация) представляет собой автоматическую процедуру поиска растровых аналогов заданного набора векторных примитивов с последующим преобразованием их в векторные объекты.

При векторизации ставится задача не только получить векторный рисунок, практически идентичный исходному растровому, но, кроме того, уменьшить количество создаваемых объектов с тем, чтобы с изображением впоследствии было удобно работать. Например, пересекающиеся линии на чертеже должны быть представлены именно как две линии, а не как четыре отрезка, окружность, пересекаемая прямой, - как целая окружность, а не как совокупность отдельных дуг.

При распознавании необходимо сохранить в векторном рисунке геометрические связи растровых аналогов: если растровые аналоги двух линий образуют угол, то векторные линии должны пересекаться в вершине этого угла.

Растровое изображение может иметь дефекты, получающиеся при сканировании (разрывы линий, смаз изображения и т. д.), на нем могут быть линии, которые были неправильно проведены на исходном чертеже или искажены при сканировании оригинала (например, из-за перекоса нарушены горизонтальность и вертикальность).

Исправление подобных дефектов растрового изображения в процессе векторизации достигается применением фильтров и установкой режимов (степень ортогонализации прямых).

Следует подчеркнуть, что основой большинства программ-векторизаторов служат бинарные изображения. Это ограничивает эффективность автоматизированной векторизации и требует больших затрат времени при обработке полутоновых изображений в интерактивных режимах.

В настоящее время применяется комплексный подход, включающий сканирование, частичную автоматизированную векторизацию, визуальный контроль преобразования, интерактивное редактирование данных; унификацию и преобразование данных для хранения в базе данных.

Векторно-растровое преобразование. Его можно использовать для генерализации изображения. При этом существенное значение имеет разрешающая способность создаваемой (электронной ) карты. Преобразование типа вектор-растр - более простая задача. Оно осуществляется при выводе векторных данных на устройства печати, при визуализации графики на растровых видемониторах, построении электронных карт или карт-подложек.

К этой же группе операций относят сжатие или развертку растровых данных, основанных на алгоритмах кодирования и компрессии, разбиения на слои, фрагментации или дефрагментации слоев.

Примером системы, осуществляющей преобразование в растровый формат, может служить продукт фирмы ESRI ArePress. Это программный растеризатор, преобразующий векторную, растровую или смешанную векторно-растровую графику в формат растрового устройства вывода, растр заданного разрешения и размера. Он обеспечивает быструю распечатку карт и изображений на растровых устройствах вывода, таких, как струйные и электростатические плоттеры.

В качестве входных данных он может использовать как графические метафайлы в стандартах ESRI, так и файлы других систем в форматах CGM, PostScript (Level 1, Level 2). На выходе ArePress могут быть получены растровые форматы для направления на устройство вывода и для экспорта в другие форматы, использующиеся для обмена (TIFF, РВМ, PCX BW, BMP, BIT).

ArePress выполняет программную растеризацию непосредственно на рабочей станции, используя ее ресурсы памяти. Это позволяет обойтись без добавления памяти в плоттер стандартной конфигурации (особенно при выводе на большие форматы), одновременно распечатывать один файл и растеризовать другие, исключить ограничения на размер файла для устройства вывода.

Проекции и проекционные преобразования

Координаты точек пространственных объектов используют для указания местоположения объектов на земной поверхности. Поверхность Земли имеет сложную форму. При составлении карт пространственное положение точек отображается в плоском (двухмерном) представлении. Для отображения положения точек поверхности на плоскости применяют различные математические модели поверхности, задающие различные картографические проекции.

Группа математических процедур ГИС, осуществляющая переход от одной картографической проекции к другой или от пространственной системы к картографической проекции, носит название проекционных преобразований. Эта группа реализуется методами моделирования, образуя единый блок. В этот блок входят и различные процедуры обработки пространственных данных для получения новых проекций на основе исходных. Эти процедуры включают и простые операции пересчета координат пространственных объектов (поворота, смещения, масштабирования и т. п.), более сложные (связанные, например, с "укладкой" объектов в систему опорных точек) и самую сложную подгруппу операций (трансформация картографических проекций).

Число проекционных преобразований в блоках моделирования ГИС различно: в системе ER Mapper их свыше 700, в ГеоГраф - около трех десятков, а в некоторых настольных системах (DeskTop GIS) их нет вообще.

Рассмотрим наиболее общие классы проекционных преобразований [2] для решения задач в ГИС.

Преобразования картографических проекций применяют для перехода от исходной (хранимой в базе данных) картографической композиции к задаваемой пользователем. В частности, когда цифровая карта (слой), выполненная в известной проекции и соответствующая ее теоретическим координатам, должна быть преобразована в географические координаты либо в другую картографическую проекцию.

Достоинством моделирования в ГИС является возможность трансформирования космического (или аэро-) снимка непосредственно в картографическую проекцию, минуя построение фотограмметрической модели или традиционное фотограмметрическое трансформирование снимков. Эта возможность предоставляется в пакетах ГИС, в первую очередь связанных с обработкой данных дистанционного зондирования.

Выделение подгруппы преобразования проекций связано с необходимостью интеграции данных из различных картографических источников с разнородной математической основой. Карты могут отличаться моделью Земли, примененной при создании карты; картографической проекцией; системой координат, привязанной к используемой модели Земли.

Технологически для проекционных преобразований в ГИС необходимо создать файл описания картографической проекции и выбрать исходный файл. Из набора типов преобразований выбирают необходимое, задают требуемые параметры, и проекционное преобразование осуществляется автоматически путем создания новой картографической проекции в заданном слое и соответствующем файле.

Проекционные преобразования требуют рассмотрения различных классов проекций, применяемых для создания карт[2]. Картографические проекции классифицируют по различным признакам, например в зависимости от характера и размера искажений.

Равноугольные проекции (conformai projection) сохраняют без искажений углы и формы малых объектов, но в них резко деформируются длины и площади объектов. В математике такие преобразования называют конформными.

Равновеликие проекции (equivalente projection) не искажают площадей, но в них искажены углы и формы объектов. Первый вид проекций приемлем для прокладки маршрутов транспортных средств, второй - для определения площадей и землепользования.

Произвольные проекции (arbitrary projection) имеют искажения углов, площадей и длин, но эти искажения распределены по карте, например, так, что минимальные искажения имеются в центральной части и возрастают к краям. Среди произвольных проекций выделяют равнопромежуточные (equidistant projection), в которых искажения длин отсутствуют по одному из направлений: вдоль меридиана или вдоль параллели.

Конические проекции (konical projection). По характеру искажений конические проекции могут быть различными. Наибольшее распространение получили равноугольные и равнопромежуточные проекции.

Образование конических проекций можно представить как проектирование земной поверхности на боковую поверхность конуса, определенным образом ориентированного относительно земного шара (эллипсоида) (рис. 5.1, а). В прямых конических проекциях оси земного шара и конуса совпадают. При этом конус берется или касательный, или секущий.

После проектирования боковая поверхность конуса разрезается по одной из образующих и развертывается в плоскость (рис. 5.1, б). При проектировании по методу линейной перспективы получаются перспективные конические проекции, обладающие только промежуточными свойствами по характеру искажений.

Другой метод образования конических проекций - аналитический. В его основу положены уравнения проекций, вытекающие из их определения и формулы общей теории искажений. В конических проекциях имеются две постоянные проекции ее и с. Постоянная а равняется синусу широты стандартной параллели или, что то же самое, синусу угла при вершине конуса.

В зависимости от размеров изображаемой территории в конических проекциях принимаются одна или две параллели, вдоль которых сохраняются длины без искажений. Одна параллель (касательная) принимается при небольшом протяжении по широте; две параллели (секущие) – при большом протяжении для уменьшения уклонений масштабов от единицы. В литературе их называют стандартными параллелями.

Коническая проекция данной группы вполне определяется, если заданы постоянные проекции или любые величины, с ними связанные. Это могут быть широты стандартных или крайних параллелей. В последнем случае, например, может быть дополнено условие, чтобы масштабы на крайних параллелях и на параллели с наименьшим масштабом были равны по абсолютной величине.

Азимутальные проекции (azimuthal projection). В них параллели (альмукантараты) изображаются концентрическими окружностями, а меридианы (вертикалы) - пучком прямых, исходящих из центра (рис. 5.2, а).

Углы между меридианами проекции равны соответствующим разностям долгот. Промежутки между параллелями определяются принятым характером изображения (равноугольным или другим) или способом проектирования точек земной поверхности на картинную плоскость.

Нормальная сетка азимутальных проекций ортогональна. Их можно рассматривать как частный случай конических проекций, в которых a=1 (альфа=1).

Применяются прямые, косые и поперечные азимутальные проекции, что определяется широтой центральной точки проекции, выбор которой зависит от расположения территории. Меридианы и параллели в косых и поперечных проекциях изображаются кривыми линиями, за исключением среднего меридиана, на котором находится центральная точка проекции. В поперечных проекциях прямой изображается также экватор: он является второй осью симметрии.

В зависимости от искажений азимутальные проекции подразделяются на равноугольные, равновеликие и с промежуточными свойствами. В проекции масштаб длин может сохраняться в точке или вдоль одной из параллелей (вдоль альмукантарата). В первом случае предполагается касательная картинная плоскость, во втором - секущая. В прямых проекциях формулы даются для поверхности эллипсоида или шара (в зависимости от масштаба карт), в косых и поперечных - только для поверхности шара (рис.5.2, б).

Цилиндрические проекции (cylindrical projection). В прямых цилиндрических проекциях параллели и меридианы изображаются двумя семействами параллельных прямых линий, перпендикулярных друг другу. Таким образом задается прямоугольная сетка цилиндрических проекций (рис. 5.3, а).

Промежутки между параллелями пропорциональны разностям долгот. Промежутки между меридианами определяются принятым характером изображения или способом проектирования точек земной поверхности на боковую поверхность цилиндра. Из определения проекций следует, что их сетка меридианов и параллелей ортогональна. Цилиндрические проекции можно рассматривать как частный случай конических при (х=0 (вершина конуса в бесконечности).

По свойствам изображения проекции могут быть равноугольными, равновеликими и произвольными. Применяются прямые, косые и поперечные цилиндрические проекции в зависимости от расположения изображаемой области. В косых и поперечных проекциях меридианы и параллели изображаются различными кривыми, но средний меридиан проекции, на котором располагается полюс косой системы, всегда прямой.

Существуют разные способы образования цилиндрических проекций. Наглядным представляется проектирование земной поверхности на боковую поверхность цилиндра (рис. 5.3, а), которая затем развертывается на плоскости [2] (рис.5.3, б). Цилиндр может быть касательным к земному шару или секущим его. В первом случае длины сохраняются по экватору, во втором - по двум стандартным параллелям, симметричным относительно экватора.

Цилиндрические проекции применяются при составлении карт мелких и крупных масштабов - от общегеографических до специальных. Так, например, аэронавигационные маршрутные полетные карты чаще всего составляются в косых и поперечных цилиндрических равноугольных проекциях (на шаре).

В прямых цилиндрических проекциях одинаково изображаются одни и те же участки земной поверхности вдоль линии разреза - по восточной и западной рамкам карты (дублируемые участки карты) и обеспечивается удобство чтения по широтным поясам (например, на картах растительности, осадков) или по меридианальным зонам (например, на картах часовых поясов).

Косые цилиндрические проекции при широте полюса косой системы, близкой к полярным широтам, имеют географическую сетку, дающую представление о сферичности земного шара. С уменьшением широты полюса кривизна параллелей увеличивается, а их протяжение уменьшается, поэтому уменьшаются и искажения (эффект сферичности).

В прямых проекциях полюс показывается прямой линией, по длине, равной экватору, но в некоторых из них (проекции Меркатора, Уэтча) полюс изобразить невозможно. Полюс представляется точкой в косых и поперечных проекциях. При ширине полосы до 4,5° можно использовать касательный цилиндр, при увеличении ширины полосы следует применять секущий цилиндр, т.е. вводить редукционный коэффициент.

Поликонические проекции (policonic projection). В них параллели изображаются дугами эксцентрических окружностей с центрами на среднем (прямолинейном) меридиане или его продолжении, а меридианы - кривыми, симметричными относительно среднего меридиана (рис. 5.4).

Частным случаем поликонических проекций являются собственно поликонические проекции, для которых принимаются дополнительные условия, и круговые проекции с меридианами в виде дуг эксцентрических окружностей.

К поликоническим проекциям в широком понимании относятся проекция Таича (определялась аналитически) и проекции Гинзбурга (получены численными методами).

Видоизмененная простая полнконнческая проекция. Она применяется как многогранная. Земная поверхность, принимаемая за поверхность эллипсоида вращения, делится линиями меридианов и параллелей на трапеции.

При рассмотрении данной проекции учтем особенности ее применения при создании карты масштаба 1:1 000 000.

Трапеции изображаются на отдельных листах в одной и той же проекции (для карты масштаба 1:1 000 000 - в видоизмененной простой поликонической).

Листы международной карты мира масштаба 1:1 000 000 имеют определенные размеры сторон трапеций: по меридианам -4°, по параллелям - 6°; на широте от 60 до 76° листы сдваивают, они имеют размеры по параллелям 12°; выше 76° листы счетверяют, их протяжение по параллелям - 24°.

Применение проекции как многогранной определяет необходимость введения номенклатуры - системы обозначения отдельных листов.

Для карты масштаба 1:1 000 000 установлено обозначение трапеций по широтным поясам в направлении от экватора к полюсам буквами латинского алфавита (А, В, С, D и т.д.) и по колоннам - арабскими цифрами (1, 2, 3, 4 и т.д.), которые считают от меридиана с долготой 180° (по Гринвичу) против часовой стрелки.

Номенклатура сдвоенных и счетверенных листов карты складывается из обозначений широтного пояса и соответственно двух или четырех колонн.

Отметим особенности видоизмененной простой поликониче'кой проекции и распределение искажений б пределах отдельных листов карты масштаба 1:1 000 000.

Меридианы изображаются прямыми линиями. Длина двух меридианов, отстоящих от среднего на ±2° по долготе (на ±4° на сдвоенных листах и на ±8° на счетверенных), искажений не имеет.

Крайние параллели каждого листа (северная и южная) являются дугами окружностей, центры этих параллелей находятся на среднем меридиане, длина их не искажается.

Для построения внутренних параллелей используют способ Хинкса, т. е. проводят эти параллели через точки, полученные путем деления всех меридианов на четыре равные части.

Картографическая сетка строится через 1 ° по широте и по долготе, на сдвоенных листах - по долготе через 2°, на счетверенных - через 4°. Таким образом, все листы карты масштаба 1:1 000 000 имеют пять параллелей и семь меридианов.

Криволинейные меридианы простой поликонической проекции заменяются в видоизмененной поликонической проекции прямыми, соединяющими соответствующие точки крайних параллелей, поэтому масштабы на внутренних параллелях будут меньше единицы.

Минимальный масштаб получают на средней параллели каждого листа карты. Для карты масштаба 1 : 1 000 000 искажение длины средней параллели каждого листа Vn-0,06%.

Масштабы по меридианам и параллелям для этой карты могут быть приняты за экстремальные (а и Ь), так как сетка проекции практически ортогональна. На каждом листе имеются четыре точки, в которых отсутствуют искажения всех видов; эти точки находятся на пересечении крайних параллелей листа с меридианами, удаленными от среднего на 2° к западу и востоку.

Максимальное искажение площади Vp находится в середине листа, оно имеет знак минус и может достигать -0,14 %. Изоколы нулевых искажений площади имеют вид кривых, проходящих через точки, в которых отсутствуют искажения, и вытянутых вдоль крайних меридианов.

Достоинством видоизмененной простой поликонической проекции, применяемой как многогранная, является небольшая величина искажений. Анализ в пределах листа карты показал, что искажения длин не превышают 0,10 %, площади -0,15 %, углов - 5' и являются практически неощутимыми. Недостаток этой проекции - появление разрывов при соединении листов по меридианам и параллелям.

Псевдоцилиндрические проекции. В прямых псевдоцилиндрических проекциях параллели изображаются в виде прямых параллельных линий, меридианы - в виде кривых (дуг, синусоид, гипербол, парабол, эллипсов и т.д.) , симметричных относительно среднего прямолинейного меридиана (рис.5.5).

Промежутки между параллелями определяются принятым законом изображения земной поверхности на плоскости. Промежутки между меридианами в равновеликих проекциях пропорциональны разностям долгот, в других проекциях они могут убывать или, значительно реже, возрастать от среднего меридиана к востоку и западу.

Полюс в псевдоцилиндрических проекциях изображается точкой или полярной линией, длина которой устанавливается или получается из задания. Поэтому сетка меридианов и параллелей не ортогональна, в силу чего эти проекции не могут быть равноугольными.

При рассмотрении цилиндрических проекций как частного случая псевдоцилиндрических проекций, когда меридианы изображаются прямыми параллельными линиями, ортогональными к параллелям, цилиндрическую равноугольную проекцию Меркатора можно считать равноугольной псевдоцилиндрической проекцией.

Из-за неортогональности сетки экстремальные масштабы не совпадают с направлением меридианов и параллелей, за исключением среднего меридиана и экватора.

Псевдоцилиндрические проекции в основном применяются для изображения всей земной поверхности или значительных ее частей в мелких масштабах, поэтому земная поверхность принимается за поверхность шара с радиусом R. Эти проекции имеют две оси симметрии - экватор и средний меридиан нормальной сетки. Косые и поперечные псевдоцилиндрические проекции используются крайне редко.

Проекция Гаусса-Крюгера. К.Ф. Гаусс в 1820 - 1830 гг. разработал "двойную" равноугольную проекцию, сохраняющую длины на среднем меридиане. Л.Крюгер в 1912и 1919 гг. предложил способ непосредственного отображения эллипсоида взамен определения, указанного двойной проекцией, и эту проекцию стали называть проекцией Гаусса-Крюгера (Gauss - Kruger projection). Она была принята в СССР ( на эллипсоиде Бесселя) в 1928 г. для всех геодезических и топографических работ. В ней создавали топографические карты масштабов крупнее 1:500 000, а с 1939 г. проекция Гаусса-Крюгера стала применяться и для карты масштаба 1:500 000.

В апреле 1946 г. постановлением правительства были утверждены размеры референц-эллипсоида Красовского и новые исходные даты, характеризующие систему координат 1942 г.

Проекция Гаусса-Крюгера не является строго равноугольной, так как при ее получении использовано разложение в такой ряд, для которого выполняется только одно из условий Коши-Римана.

При введении в уравнение проекции еще одного дополнительного члена ряда начинает выполняться второе условие, а первое, которое сохранялось ранее, не выполняется.

Проекция при сохранении в ее формулах достаточного количества (7-8) членов является практически равноугольной, поэтому можно считать, что в ней соблюдаются условия ортогональности сетки и равенства масштабов.

В проекции Гаусса-Крюгера поверхность эллипсоида на плоскости отображается по меридианным зонам, ширина которых равна 6° (для карт масштабов 1:500000-1:10 000) и 3° (для карт масштабов 1:5 000 -1: 2 000) (рис. 5.6, a).

Меридианы и параллели изображаются кривыми, симметричными относительно осевого меридиана зоны и экватора, однако их кривизна настолько мала, что западная и восточная рамки карты показаны прямыми линиями.

Параллели, совпадающие с северной и южной рамками карт, изображаются прямыми на картах крупных масштабов (1:2 000 - 1:50 000), на картах мелких масштабов - кривыми. Начало прямоугольных координат каждой зоны находится в точке пересечения осевого меридиана зоны с экватором (рис. 5.6, б).

В России принята нумерация зон, отличающаяся от нумерации колонн карты масштаба 1:1 000 000 на тридцать единиц, т. е. крайняя западная зона с долготой осевого меридиана 1=21° имеет номер 4, к востоку номера зон возрастают. Номер зоны N и долгота осевого меридиана 1° в градусах связаны между собой равенством L°= 6N-3.

Территория России находится в северном полушарии, поэтому координаты Х всех точек имеют положительное значение. Координаты Y имеют отрицательные значения левее осевого меридиана и положительные правее его (рис. 5.6, б ). Чтобы исключить из обращения отрицательные координаты и облегчить пользование прямоугольными координатами на топографических картах, ко всем координатам Y добавляют постоянное число 500 000 м (см. рис. 5.6, б). Для указания зоны, к которой относятся координаты, к значению Y слева приписывают номер зоны. Например, запись координаты Y" 30 786 543м означает, что точка находится в 30-й зоне, ее реальная координата равна 786 000 - 500 000 = 286 543 м, т.е она расположена правее осевого меридиана 30-й зоны. Запись координаты Y= 8 397 720 м означает, что точка находится в 8-й зоне, ее реальная координата равна 397 720 - 500 000 = 102 280 м, она расположена левее осевого меридиана 8-й зоны.

Изоколы в проекции Гаусса-Крюгера имеют вид овалов, вытянутых вдоль осевого меридиана; в пределах отдельных листов карт они имеют вид прямых. Максимальные искажения в каждой зоне будут при значениях широт 0° и ±3°, в этих точках они достигают ^пи»=0,14 %.

На расстоянии около 200 км по обе стороны от осевого меридиана и параллельно ему находятся две изоколы с нулевыми искажениями длин. При дальнейшем удалении от осевого меридиана масштаб длин становится больше единицы и достигает максимума на пересечении крайних меридианов зоны с экватором (Vmax = +0,05 %).

Осевые меридианы трехградусных зон совпадают попеременно то с осевыми меридианами шестиградусных зон, то с крайними меридианами этих зон.

Во многих странах применяют для составления топографических карт универсальную поперечно-цилиндрическую проекцию Меркатора (UTM) в шестиградусных зонах. Эта проекция близка по своим свойствам и распределению искажений к проекции Гаусса-Крюгера, но на осевом меридиане каждой зоны масштаб М=0,9996, а не единица. Проекция UTM получается двойным проектированием: эллипсоида на шар, а затем шара - на плоскость в проекции Меркатора.

Достаточно полное описание перечня проекций приведено в [2] . Важно отметить, что существует различие между проекцией, с которой работает пользователь, и проекцией исходной карты. Для мелкомасштабных карт существенно различие картографических проекций. Процесс трансформации картографических данных из одной проекции в другую требует знания параметров проекции источника и производной проекции, известных из курсов математической картографии и теории картографических проекций и справочных изданий.

Пересчет координат может быть представлен как решение обратной задачи математической картографии, т.е. преобразования прямоугольных координат в географические, а вслед за нею - прямой задачи с использованием уравнения производной проекции либо непосредственного пересчета данных из проекции в проекцию, минуя приведение к системе географических координат.

При неизвестных функциональных зависимостях, определяющих соответствие географических и условных координат, можно воспользоваться методами трансформации по сети опорных точек с известными координатами. В этом случае возникает проблема оптимального выбора аппроксимирующей функции. Наличие координатной основы - обязательное требование трансформационных преобразований.

Программные средства ГИС содержат различные блоки преобразования, включающие различные проекции: равновеликую коническую Алберса, азимутальную равнопромежуточную, коническую равнопромежуточную, гномоническую, равновеликую азимутальную Ламберта, коническую равноугольную Ламберта, Меркатора, цилиндрическую Миллера, косую Меркатора (Hotine), ортографическую, полярную стереографическую, поликоническую, синусоидальную, стереографическую, поперечную Меркатора, универсальную поперечную Меркатора (UTM), Гринтена.

На практике использование модулей трансформации проекций может быть осложнено отсутствием параметров проекции карты-источника.

При определении проекций исходной карты рекомендуют пользоваться атласом для отечественных карт [4] и для зарубежных [17].

Для топографических карт в отличие от мелкомасштабных нет такого разнообразия проекций, однако имеется разнообразие моделей Земли и географических систем координат.

Специфика российского рынка геоинформационных технологий определяет проблемы проекционных преобразований в России. Одна из серьезных проблем связана с использованием отечественной картографической информации, имеющей значительные отличия от аналогичной иностранной. Как правило, иностранные программные средства не поддерживают напрямую распространенные в нашей стране проекции, а информацию о типе проекции и ее параметрах получить довольно сложно.

Другая проблема состоит в том, что широко распространенные в России разнообразные методы работы с пространственными данными не получили признания или не имеют аналогов за рубежом и нуждаются в анализе и классификации.

Геометрический анализ

Программные средства ГИС позволяют выполнять ряд операций геометрического анализа для векторных и растровых моделей. Для векторных моделей такими операциями являются: определение расстояний, длин ломаных линий, координат центроидов полигонов, расчет площадей векторных объектов, трансформирование точек объекта. Особо следует отметить процедуры поиска точек пересечения линий.

Для растровых моделей технологии ГИС обеспечивают выполнение следующих операций геометрического анализа: идентификацию зон, вычисление площадей зон, расчет периметров зон, определение расстояния от границы зоны, определение формы зоны, трансформирование растрового слоя.

Для векторных моделей, каждая из которых отображает отдельный объект, процедуры геометрического анализа во многом используют традиционную геометрию и выполняются без каких-либо предварительных преобразований как алгоритмы прямого счета. Кроме того, например, площадь и периметр элемента могут входить в число обязательных атрибутов полигонов.

Для растровых моделей, которые создаются не по объектным признакам, проведению практически любой геометрической процедуры должны предшествовать анализ и выделение необходимого объекта (распознавание образа).

В ГИС эти процедуры упрощаются заданием исчерпывающей информации в атрибутах модели. Но даже при таких условиях простая операция типа вычисления площади для растрового объекта существенно отличается от аналогичной для векторного. Например, чтобы измерить по карте площадь объекта (зоны) признака А, необходимо обойти дерево иерархической структуры модели и сложить все листья, содержащие признак А, с учетом веса площади на уровне данного листа.

Более сложные алгоритмы основаны на развитии методов САПР, машинной графики, распознавания и анализа сцен. К таким алгоритмам принадлежат:

• задача построения полигонов Тиссена, которые представляют собой геометрические конструкции, образуемые относительно множества точек таким образом, что границы полигонов являются отрезками перпендикуляров, восстанавливаемых к линиям, соединяющим две ближайшие точки;

• расчет площадей трехмерных объектов;

• определение принадлежности точки внутренней области выпуклого или невыпуклого полигона;

• описание геометрических и топологических отношений, линейных и полигональных объектов двух разноименных слоев при их наложении (оверлее).

В связи с возможными погрешностями, локализованными в плановых координатах объектов, применяемых для территорий глобального, семиглобального и регионального уровней, целесообразно использовать равновеликие проекции.

При наличии значительных площадных искажений возможно применение трансформации проекции исходных слоев.

Оверлейные операции

Особенностью цифровой карты является возможность ее организации в виде множества слоев (покрытий или карт-подложек).

Сущность оверлейных операций состоит в наложении разноименных слоев (двух или более) с генерацией производных объектов, возникающих при их геометрическом наслоении, и наследованием их атрибутов. Наиболее распространены операции оверлея двух полигональных слоев.

Площадь и периметр элемента могут входить в число атрибутов полигонов. Их значения используются в операциях удаления границ полигонов, принадлежащих к одинаковым классам, и в оверлейных операциях.

Для растровых форматов данных такие расчеты достаточно просты. Для векторных представлений используют алгоритмы, основанные на формулах аналитической геометрии.

Практические трудности реализации оверлейных процедур связаны с большими затратами машинного времени на поиск координат всех пересечений, образующих полигоны линейных сегментов (возрастающих экспоненциально при росте числа полигонов); определение топологии полученной производной полигональной сети при так называемом топологическом оверлее, переприсвоение атрибутов производной сети различными методами наследования атрибутов качественного (символьного, типового) или количественного (числового, знакового) характера.

В алгоритмах операций наложения широко применяются методы математической логики и структурного анализа.

В настоящее время оверлейные процедуры ГИС обеспечивают высокопрофессиональные средства анализа и использования географической информации, включая взаимоналожение полигональных, точечных и линейных покрытий, создание буферных зон, объединение полигонов и ряд других функций, основывающихся на пространственной и топологической взаимосвязи данных.

В качестве примера рассмотрим подсистему Overlay широко известной инструментальной системы Arcinfo, которая предоставляет достаточно разнообразные средства обработки и анализа географической информации.

Шесть оверлейных команд, каждая из которых выполняет определенную функцию, обеспечивают максимальную гибкость пространственного анализа. Это команды CLIP, ERASE, IDENTITY, INTERSECT, UNION и UPDATE.

При наложении картографических покрытий в результате пересечений границ полигонов образуется новый набор объектов покрытия. Характеристики новых полигонов определяются характеристиками исходных, что создает новые пространственные и признаковые взаимосвязи данных.

При табличном анализе данных, полученных с использованием функций подсистемы Overlay, можно использовать dBASE-совместимую систему хранения и анализа данных. В частности, можно классифицировать участки территории для выбора оптимальных мест строительства объектов жилых домов, основываясь на таких критериях, как характеристики грунтов, уклоны, близость к зонам затопления и т.п.

Оверлейные процедуры позволяют соединять сетку административных районов, коммуникационные линии, зоны затопления, статистику преступности и другую информацию о городской среде для ежедневного анализа различных аспектов жизни большого города.

В подсистеме Overlay содержится команда BUFFER для создания буферных зон, т.е. зон, границы которых удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик. Например, ширина лесных защитных полос вдоль дорог или водотоков может автоматически задаваться в соответствии с классом дорог или расходом водотока. Подсистема Overlay позволяет автоматически объединять друг с другом буферные зоны, удаляя лишние внутренние границы. Она обеспечивает пользователя профессиональными средствами обработки разноплановых источников информации. В частности, в ней содержатся команды MAPJOIN для соединения смежных листов карты в единое картографическое покрытие и команда SPLIT для разбиения большого покрытия на более мелкие.

Команды DISSOLVE и ELIMINATE позволяют объединять выбранные полигоны в одном картографическом покрытии для создания новых полигональных объектов.

Команда RESELECT позволяет выбирать объекты картографических покрытий в соответствии с пространственными или логическими критериями, заданными пользователем новых полигональных объектов.

Команда INTERSECT соединяет две карты , оставляя только общие для обеих карт участки.

Команда CLIP удаляет все объекты, которые оказываются за пределами указанных пользователем границ. Команда SPLIT разбивает картографические покрытия на покрытия меньшего размера.

Функционально - моделирующие операции

В ГИС используются различные аналитические операции:

• расчет и построение буферных зон - областей, ограниченных эквидистантными линиями, построенными относительно множества точечных, линейных и площадных объектов;

• анализ сетей;

• генерализация;

• цифровое моделирование рельефа.

Построение буферных зон. Буферная зона может создаваться вокруг точки, линии или ареала. В результате образуется новый ареал, включающий исходный объект,

Операции построения буферной зоны применяются в транспортных системах, лесном хозяйстве, при создании охранных зон вокруг озер и вдоль водотоков, при определении зон загрязнения вдоль дорог, зоны влияния существующей или проектируемой сети транспортных коммуникаций, связанной с изменением экологической обстановки, и т.д.

В векторных моделях отсутствуют некоторые возможности растровых систем, например моделирования слоя "трения", поэтому построение буферных зон на основе векторных моделей ГИС более трудоемко. При использовании буферных зон растровых моделей используют апробированные методы лексического анализа.

Методология создания буферных зон использует общие принципы пространственного анализа ГИС, в частности набор операций ГИС, при которых из уже имеющихся пространственных объектов формируются новые. Новые объекты могут иметь атрибуты старых, из которых они образованы.

Этот подход взят за основу при формировании буферных зон. Иногда ширину буферной зоны можно определить исходя из признака объекта. Ширина (радиус для точечных объектов) зоны может быть постоянной или зависеть от значения соответствующего атрибута объекта. В последнем случае имеет место буферизация со "взвешиванием".

Анализ сетей. Операции анализа сетей позволяют решать оптимизационные задачи на сетях. Они основаны на использовании векторных моделей, на координатном и атрибутивном представлении линейных пространственных структур и на введении в них топологических характеристик (моделей).

Координатные векторные пространственные объекты ( точки, линии, полигоны, ареалы ) определены в векторных моделях наборами упорядоченных пар координат х, у:

• точка: (х, у),

• линия: (x1, y1), (x2, у2), ... , (xn, yn);

• полигон: (x1, y1), (х2, у2),..., (хn, уn).

Это обеспечивает идентичность цифрового представления указанных трех пространственных объектов, позволяя использовать групповые процедуры пространственного анализа.

Для построения линии или ареала нужно соединить каждую последующую пару точек прямой линией. Точки не всегда должны соединяться прямыми линиями. Особенности соединения и вида линий могут быть описаны в атрибутивных данных. Атрибуты объектов хранятся в таблицах.

Общая структура векторных моделей, применяемых для анализа сетей, состоит обычно из двух частей: координат к атрибутов.

Координаты хранятся в одном файле, каждая группа координат определяет один объект, обозначенный индивидуальным идентификатором (индексом ID);

Атрибуты содержатся в таблице с одним атрибутом, идентифицирующим объект, к которому привязаны все остальные.

В инструментальных ГИС используются различные термины наименования для этих взаимосвязанных понятий;

• атрибуты - дескрипторный набор данных, файл описаний данных, таблица атрибутов полигонов,

• координаты - геометрия, наборы данных изображения, данные о положении, география.

Основу анализа сетей определяет исследование связей между объектами, что задается топологией, или топологическими свойствами векторной модели.

Топологические свойства выражают множество возможных отношений между объектами, например "ближайший к", "пересекает", "соединен с". Этими выражениями пользуются для установления связей между двумя объектами.

Каждому объекту можно присвоить признак, который представляет собой идентификатор ближайшего к нему объекта того же класса; таким образом кодируются связи между парами объектов.

Следует выделить два особых типа связей: связи в сетях и связи между полигонами.

Связи в сетях определяются взаимодействием основных объектов сетей: линий, также известных как дуги, звенья, грани, ребра, и узлов, известных еще как пересечения, соединения, вершины.

Простейший способ кодирования связей между дугами и узлами -присвоение каждой дуге двух дополнительных атрибутов - идентификаторов узлов на каждом конце (входной узел и выходной узел). В этом случае будут иметь место два типа записей:

1) координаты дуг: (х1,y1), (х2, y2), ... , (хn, yn);

2) атрибуты дуг: входной узел, выходной узел, длина, вспомогательные атрибуты.

Используя эти записи, можно двигаться от дуги к дуге, отыскивая те из них, у которых перекрываются номера узлов.

Таким образом, механизм анализа сетей основан на особой организации структур данных и кодировании связей. Собственно анализ происходит с использованием информационной основы моделей сети.

Методы анализа географических сетей являются мощным аналитическим средством для моделирования реальных сетей (улицы, водотоки, телефонные линии и линии электросвязи) для поиска объектов по его адресу (например, привязка табличных данных к географическим объектам с использованием файлов формата TIGER).

В системе ArcInfo имеется для этой цели специальная программная подсистема Network. Она обеспечивает выполнение двух основных функций: анализ географических сетей и поиск объекта по его адресу (адресное геокодирование).

Подсистема Network позволяет рассчитывать оптимальные маршруты движения транспорта, места размещения объектов, оптимизировать районирование. Точность моделирования реальных сетей при использовании этой подсистемы высока, так как различная информация типа направления и стоимости передвижения или перемещения грузов может храниться в таблицах сопряженных характеристик для каждой линии в сети.

Анализ сетей включает в себя три функции: поиск путей, аллокацию и районирование.

Поиск путей обеспечивает оптимизацию перемещения ресурсов по сети, например выбор альтернативных маршрутов движения машин аварийных служб во время максимальной загруженности транспортных магистралей.

Аллокация позволяет отыскать ближайшие центры (минимальную стоимость перемещения) для каждой точки сети в целях оптимизации функционирования последней. Например, аллокация может использоваться при поиске ближайшей станции пожарной охраны для каждой улицы или ближайшей школы для каждого конкретного школьника.

Районирование включает в себя группировку участков, ограниченных элементами сети, например городских кварталов, ограниченных улицами. Это средство ценно при планировании. Районирование может использоваться, например, для определения границ участков доставки газет.

Если организация использует информацию, содержащую уличную адресацию, то применение средств Network позволяет определить характеристики объекта по его адресу. Система геокодирования дает возможность соединить табличные данные адресных файлов с географическим положением объектов в форматах ЕТАК, TIGER или ArcInfo.

При использовании покрытий с адресацией все данные могут анализироваться и наноситься на карту любым набором программных средств Arcinfo.

Подсистема Network полностью поддерживает выполнение таких прикладных задач, как маркетинговые исследования, оптимизация размещения сервисных центров по адресам клиентов, компоновка списков расселения, распределение детей по школам, направление машин аварийных служб, картографирование мест совершения преступлений и др.

Успешный анализ сетей возможен только при наличии качественных обобщенных моделей сетей и движения потоков по ним. Структура данных Arcinfo, средства анализа и отображения, содержащиеся в подсистеме Network, обеспечивают такую возможность.

Генерализация. Генерализация в ГИС - это набор процедур классификации и обобщения, предназначенных для отбора и отображения картографических объектов соответственно масштабу, содержанию и тематической направленности создаваемой цифровой карты.

Относительно информационного моделирования генерализация может быть рассмотрена как группа методов, позволяющих сохранить объем информации даже при уменьшении объема данных. Например, при сокращении числа точек на линии остающиеся должны быть выбраны так, чтобы внешний вид линии не изменился. При генерализации происходит геометрическое манипулирование с цепочками координатных пар (х, у).

Рассмотрим методику генерализации линий. Более общая задача включает, например, генерализацию ареалов до уровня точки.

Генерализация как группа методов включает в себя следующие процедуры:

• упрощение - набор алгоритмов, которые позволяют убрать лишние или ненужные координатные пары, исходя из определенного геометрического критерия (например, расстояние между точками, смещение от центральной линии);

• сглаживание - комплекс методов и алгоритмов, которые позволяют переместить или сдвинуть координатные пары с целью устранить мелкие нарушения и выделить только наиболее значимые тенденции изменения линии;

• перемещение объектов - процедуры сдвига двух объектов, проводимые во избежание их слияния или наложения при уменьшении масштаба. Большинство алгоритмов перемещения объектов в векторном формате ориентировано на интеллектуальный интерактивный режим, когда векторы начального перемещения задаются специалистом-картографом. В иных случаях для регулирования процесса перемещения используется уменьшенная копия объекта;

• слияние - объединение двух параллельных объектов при уменьшении масштаба. Например, берега реки или обочины дороги в мелком масштабе сливаются, остров превращается в точку;

• корректировка (текстурирование) - набор эвристических процедур, которые позволяют в уже упрощенный набор данных снова ввести некоторые детали. Например, сглаженная линия может потерять сходство с оригиналом, тогда для улучшения ее вида будет проведено текстурирование в случайных точках.

Один из методов генерализации предполагает расчленение линии путем введения дополнительных точек и придания большего сходства с оригиналом.

Цифровое моделирование рельефа. Оно заключается в построении модели базы данных, которая бы наилучшим образом отображала рельеф исследуемой местности. Эти процессы связаны с трехмерным моделированием и с задачами пространственного анализа.

Говоря терминами моделирования, происходит переход от аналоговой модели непрерывной поверхности к дискретной модели набора точек, оптимально отображающей форму этой поверхности.

Координаты точек цифровой модели рельефа (ЦМР) расположены на земной поверхности, имеющей сложную форму. Для подробного отображения такой поверхности требуется очень большое число точек, поэтому в ЦМР используют различные математические модели поверхности.

В свою очередь, это определяет проблему выбора оптимального аналитического описания или набора функций для отображения рельефа местности. При этом может возникнуть задача учета возможных картографических представлений и проекций.

В зависимости от характера рельефа местность подразделяют на равнинную, всхолмленную и горную. Вводят понятие пяти основных форм рельефа; гора, котловина или впадина, хребет, лощина, седловина

Отображают рельеф разными способами: цветом, штриховкой, горизонталями, отметками характерных точек с подписями и т.п.

Одним из наиболее распространенных методов построения рельефа является метод горизонталей. Горизонталью называют геометрическое место точек (линия) с равными отметками (одинаковая высота над уровнем моря).

Метод горизонталей наиболее приемлем для ГИС. Он открывает большие перспективы для моделирования горизонталей на основе трехмерных моделей, вписывается в послойное представление векторных данных ГИС (оверлей), что создает возможность применения ряда стандартных математических алгоритмов, входящих в состав ГИС. Наконец, этот метод позволяет использовать ряд процедур пространственного анализа данных линейных объектов, т.е. применять процедуры анализа 20-объектов для объектов, относящихся к классу 3D.

Цифровое моделирование будет подробно рассмотрено в разд. б. Здесь отметим лишь различие между цифровой моделью рельефа и цифровой моделью картографического отображения рельефа. В первом случае речь идет об информационной структуре базы данных, во втором -об информационной структуре, предназначенной для визуального отображения цифровых данных с помощью дисплея или плоттера.

Выводы

Отечественная картографическая информация имеет значительные отличия от аналогичной иностранной. Как правило, иностранные программные средства не поддерживают напрямую распространенные в нашей стране проекции, а информацию о типе проекции и ее параметрах получить довольно сложно. Это определяет преимущество отечественных разработок ГИС, содержащих наборы нужных проекционных преобразований.

Моделирование в ГИС охватывает ряд областей, ранее не объединявшихся для совместной обработки информации. Оно включает построение проекта карты на основе методологии САПР, проекционные преобразования, цифровое моделирование, автоматизацию процедур генерализации, анализ сетей, преобразование форм представления данных и др.

Интеграция данных в ГИС создает возможности для качественного совершенствования моделирования (трехмерных объектов или пространственных сетей) с целью использования результатов моделирования в управлении, планировании, бизнесе.

6 Цифровые модели местности

6.1. Основные понятия

Развитие автоматизированных методов обработки пространственной информации привело к появлению нового направления в моделировании - цифрового моделирования.

Основной элемент цифрового моделирования - цифровая модель местности (ЦММ), которая может быть получена с помощью разнообразных технологий.

В отличие от всех рассмотренных выше моделей данных цифровые являются их формой представления для обработки на ЭВМ. Например, цифровая модель может иметь в качестве структурной основы иерархическую, реляционную, сетевую или комплексную модель.

Цифровые модели могут храниться в базах данных или независимо в виде файловых структур. Наибольшее распространение цифровые модели нашли в ГИС, строительстве, архитектуре.

В настоящее время используют много определений ЦММ. Различие между ними обусловлено различием исходных моделей и задач, для которых эти ЦММ создаются. Тем не менее можно выделить общие признаки ЦММ с помощью методов абстракции для построения структур моделей.

Метод построения ЦМИ на основе обобщения

Структура ЦММ (рис. 6.1 ), построенная на основе обобщения, т.е. с использованием принципа "цифровая модель есть часть ...", отражает четыре основных свойства модели, вытекающие из се определения.

1. Как модель объекта конкретной предметной области она должна содержать специальную информацию о данной предметной области: элементы координатного и атрибутивного описания, характеризующие как саму предметную область, так и индивидуальные свойства моделируемых объектов.

2. Как модель вообще ЦММ должна быть определена на известном классе моделей, т.е. она должна иметь вполне определенную структуру и содержать в своей основе одну из базовых моделей данных (см. разд. 3). Из этого свойства вытекает, что ЦММ должна обладать общими свойствами безотносительно к предметной области. Следовательно, логическая структура ЦММ, с одной стороны, должна содержать индивидуальные свойства объектов, с другой - не вступать в противоречие с существующими методами описания и использования моделей данных.

3. ЦММ как модель цифровая должна быть оптимально организована и удобна при работе на ЭВМ. Это означает, что для полной реализации модели должна быть определена ее физическая структура.

4. Как элемент базы данных ЦММ должна быть пригодна для моделирования, многократного использования, анализа и решения различных задач. Отсюда следует, что ЦММ должна содержать дополнительную информацию для ее многократного использования. Другими словами, она должна быть информативно переопределена по отношению к одиночной модели объекта, т.е. должна по возможности содержать свойства (атрибуты) подкласса (группы) объектов, а не одного объекта. Это свойство необходимо учитывать при организации технологии систем, использующих цифровое моделирование. Оно может быть реализовано путем организации баз данных для хранения ЦММ.

Такая организация подразумевает создание БД не как хранилища или архива единичных ЦММ, а как проведение дополнительных исследований для выявления класса моделей, к которому принадлежит ЦММ и формирование БД для классов и типов цифровых моделей. Кроме того, обязательным является определение и установление связей между разными ЦММ одного или разных классов.

Многочисленные попытки специалистов разработать технологию автоматизированной системы на основе неавтоматизированной технологии, решающей задачи получения единичного продукта, всегда приводили к резкому увеличению трудозатрат и стоимости работ. К сожалению, такие специалисты не отличают концепции ручных технологий от автоматизированных.

Напомним, что неавтоматизированная технология нацелена на изготовление одиночного продукта (например, плана определенного масштаба или издательских оригиналов одной тематики, одного масштаба). Поэтому в таких технологических процессах до минимума сведены необходимость получения дополнительной информации и возможность изменения методов обработки информации.

Напротив, автоматизированная технология должна быть нацелена на изготовление совокупности (серий) различных продуктов. Она в отличие от ручных технологий позволяет хранить, модифицировать и использовать в различных сочетаниях как информацию, так и методы ее обработки. Эффект от такой технологии возрастает с течением времени, по мере заполнения базы данных и ее оптимального использования. Информация накапливается не только в виде суммы данных о единичных объектах, но и в виде взаимосвязанных методов преобразования информации и накапливаемой суммы свойств и связей классов объектов.

Именно для возможности многократного применения информационная модель базы данных должна быть переопределена (более информативна) по сравнению с информационной моделью ручной технологии для получения разового продукта.

Поэтому четвертое свойство ЦММ должно быть учтено при организации информационной основы ГИС. Обобщенное описание цифровых моделей местности должно выполняться на уровне типов, т.е. для этого необходимы предварительный анализ и последующая максимальная типизация пространственных объектов.

Индивидуальные свойства конкретного объекта должны выражаться на уровне знаков. Такое сочетание индивидуального и обобщенного описания в теории моделей данных известно под названием классификация (см. разд. 3). Следовательно, для полного создания ЦММ должна быть предварительно разработана система классификации или некий классификатор.

Метод построения ЦММ на основе агрегации

Метод построения моделей данных на основе агрегации дополняет метод обобщения. Схема агрегативного построения ЦММ (рис. 6.2), как и описание ЦММ (см. рис. 6.1) выполнена в виде  Е-дерева (иерархическая модель). Агрегативная модель дает наглядное представление о том, что ЦММ входит в класс общих цифровых моделей и подкласс цифровых моделей геоинформационных объектов. Метод пошаговой детализации позволяет выделять части и элементы ЦММ.

В автоматизированных системах пространственной обработки данных имеется несколько основных типов цифровых моделей: цифровая модель местности, цифровая модель объекта (ЦМО), цифровая модель карты (ЦМК).

В агрегативной модели ЦМК и ЦМО являются "порожденными" или "ветвями". Объекты более низких уровней, например "цифровая модель рельефа", "планы", получают путем пошаговой детализации. ЦМО выделена в отдельный тип, так как при решении ряда задач в ГИС и САПР она используется независимо.

Между ЦММ и ЦМК существует разница: ЦММ определяет модель базы данных, ЦМК - модель представления данных, т.е. представление ЦММ.

Цифровую карту можно определить как цифровую модель геоинформационной системы, представленную в виде композиции из одного или нескольких слоев. На цифровой карте фиксируются пространственные объекты, связи и отношения между ними, а также пользовательские идентификаторы пространственных объектов, обеспечивающие связь с их атрибутивными данными.

Атрибутивные данные объектов хранятся в виде таблиц, каждая запись в которых соотносится с определенным пространственным объектом цифровой карты через пользовательский идентификатор, указанный и в записи, и в цифровой карте.

Кроме атрибутивного описания содержательная определенность объектов фиксируется в виде конкретных тематических слоев согласно принятой схеме выделения на исходной карте.

Пространственная определенность объектов на цифровой карте фиксируется в соответствующем выделении слоев цифровых карт по типу пространственных объектов (полигоны, линии и точки).

В контексте данной концепции цифровая модель карты представляет собой отображение цифровой модели местности с помощью средств компьютерной визуализации. Этот подход наглядно прослеживается в технологии работ ряда ГИС. Примером может служить модульная система МGЕ, в которой аналогом цифровой модели местности выступает объект системы - проект карты. Для отображения проекта (ЦММ) осуществляют преобразование - генерацию чертежа. Аналогом ЦМК будет сгенерированный чертеж.

ЦМК можно определить как подмножество ЦММ, сформированное для визуального отображения пространственно-временных данных. Следует подчеркнуть, что ЦММ и ЦМК являются дискретными моделями. Но в процессе отображения ЦМК преобразуется в аналоговую модель - аналоговую карту.

Как показывает опыт и системный анализ, обобщенная геоинформационная система имеет три технологических уровня обработки данных: сбор, обработка и хранение, представление. В соответствии с этим понятие цифровой модели может быть интерпретировано для разных уровней (см. рис. 6.2).

При сборе первичной информации получают различные первичные цифровые модели (цифровая модель первичных данных), которые представляют собой совокупность точечного, параметрического и символьного множеств. По существу, это наборы данных, которые, не будучи полной цифровой моделью, служат основой ее формирования. Они могут быть получены с помощью разных технологий и средств, характеризуются большим разбросом форматов и структур данных, в целом не являются некоей унифицированной информационной основой.

На уровне обработки и хранения эти разнообразные наборы цифровых данных преобразуются в унифицированные наборы и структуры в соответствии с требованиями хранения в базе данных и становятся элементами единой информационной модели (информационной основы).

Однако и здесь мы имеем не саму цифровую модель, а лишь исходные (избыточные) данные для ее создания. Упрощенно говоря, на этом уровне вся исходная информация унифицируется, реструктурируется и размещается в таблицы базы данных.

На уровне представления происходит окончательное создание цифровой модели местности в соответствии с требованиями на проектирование ( или построение) ЦММ на основе информации, хранимой в базе данных (см. рис. 6.2).

На этом уровне определяют внешние и внутренние ключи таблиц, устанавливают связи между таблицами, определяют метаданные. Исходная унифицированная информационная основа преобразуется в систему.

В общем виде ЦММ может быть определена как совокупность множеств метрической, семантической, параметрической информации и класса операций преобразования над этими множествами.

Дальнейшие детализация и квантификация отмеченных множеств на структурную, топологическую, таксонометрическую и другие виды не представляются целесообразными ввиду того, что они не меняют качественно описания ЦММ и класса ее преобразований.

6.2. Характеристики цифровых моделей

Для описания свойств ЦММ рассмотрим схему (рис. 6.3), представляющую собой Е-дерево, хорошо знакомую нам иерархическую модель. Данная структура не претендует на полноту описания. Она носит скорее инфологический, чем даталогический характер, и построена в целях отражения основных и вспомогательных свойств и характеристик.

Метрическая информация. Она передает метрическую (измерительную) характеристику объекта, т.е. координаты, размеры. Эта информация относительно проста и однородна по структуре, в силу чего она является сильно типизированной. Метрическая информация в ГИС содержит координатные данные и некоторые (числовые) атрибутивные данные.

Качественным отличием цифровых моделей, полученных по реальным измерениям, является точностная характеристика модели. Она обусловлена ошибками измерений и последующими ошибками вычислений при геометрическом моделировании. Этот параметр определяет применимость цифровой модели, в частности, при получении графических реализаций в разных масштабах.

Атрибутивная информация. Это информация о свойствах и связях объектов. В ГИС она включает атрибутивные данные и метаданные. Она может подразделяться на семантическую, технологическую и другие виды. Тем не менее все эти виды информации можно назвать семантическими, хотя с учетом сложившейся в ГИС терминологии более правильно называть ее атрибутивной.

Этот тип информации определяет принадлежность точек или объектов к определенному классу или объекту (сложный или простой объект), описывает свойства объектов и их частей, задает взаимосвязи и условия обработки, условия воспроизведения и т.п.

В общем виде эта информация неоднородна, сложна по структуре и является слабо типизированной, поэтому для создания ЦММ требуются анализ, классификация и типизация атрибутивной информации. Эта информация должна быть разбита на более мелкие группы, имеющие достаточное число сходных признаков, т.е. типизирована в достаточной степени для использования ее в базах данных,

Синтаксическая информация. Она определяет последовательность работы при корректировке или обновлении ЦММ, правила построения и представления ЦММ. Эта информация типизирована.

Первые два типа информации (метрическая и атрибутивная) определяются логической структурой ЦММ и не зависят от выбора СУБД. В силу этого их можно назвать внутренними по отношению к ЦММ.

Синтаксическая информация зависит от технологии использования ЦММ с учетом конкретных технических средств и их возможностей. Например, она определяется разрешающей способностью монитора и его цветовой палитры, разрешением принтера или плоттера, погрешностью дигитализации или фотограмметрической обработки и т.д. Она является внешней по отношению к ЦММ, зависит от выбора СУБД и технологии обработки информации и поэтому находится в тесной взаимосвязи с физической структурой ЦММ.

Логическая и физическая структура ЦИМ

Понятия логической и физической структуры ЦММ являются развитием и расширением понятий логической и физической модели данных.

Логическая структура ЦММ определяется как совокупность схем и логических записей, описывающих данную ЦММ. Такая характеристика относится к описательным.

Схемы, составляющие логическую структуру ЦММ, могут быть различными в зависимости от назначения и принципов построения (см. рис.6.1 и 6.2).

Логическая структура обусловливается концепцией и методологией моделирования. Она может включать схемы взаимосвязи частей ЦММ в натуре, в базе данных, схемы взаимосвязи свойств ЦММ и схемы построения ЦММ. Она содержит логические записи, составляющие информационную основу. Элементом логической структуры ЦММ является логическая запись.

Физическая структура ЦММ определяется способом реализации логической ЦММ на конкретной технической основе. В частности, она задается форматом записи данных, хранимых на носителях информации. Элементом физической структуры ЦММ является физическая запись.

Топологически цифровые модели (схемы) в зависимости от их назначения и области применения могут быть отображены с помощью иерархических, сетевых и других базовых моделей.

Требование инвариантности моделирования обусловливает максимальную независимость физической структуры ЦММ от технологий и технических средств.

Свойства ЦММ

Целостность. При обработке данных в БД недостаточно, чтобы ЦММ просто отражала объекты реального мира. Важно, чтобы такое отражение было однозначным и непротиворечивым. В этом случае говорят, что ЦММ удовлетворяет условию целостности (integrity). Целостность ЦММ имеет два значения: как объекта БД и как модели реального объекта,

Целостность ЦММ как объекта базы данных определяется требованиями СУБД и соответствует понятию целостности информации в БД. Для достижения целостности исходная информация должна быть типизирована и структурирована. Такая целостность позволяет осуществлять работу с ЦММ как с элементом базы данных, направлять к ней запросы, проводить фильтрацию, получать справки или отчеты.

Целостность ЦММ как модели реального объекта определяется требованием получения проекта карты или картографической композиции средствами ГИС. Для достижения такой целостности информация должна быть полной, актуальной и отвечать требованиям точности при получении данного проекта карты. Например, информация должна включать не только собранные на местности данные, но и библиотеки условных знаков, которые хранятся в БД независимо от ЦММ. В данном случае целостность ЦММ как модели объекта обусловливается полнотой информации БД.

Другой пример: точностные требования, позволяющие строить карту масштаба 1:1 000 000, не соответствуют точностным требованиям для масштаба 1:2 000, в силу чего метрические данные ЦММ мелкого масштаба не пригодны для построения карт крупного масштаба.

Дискретность. ЦММ относится к классу дискретных моделей. Это обусловлено необходимостью хранения ЦММ как объекта дискретной базы данных. Геометрическая часть ЦММ может содержать отдельные точки поверхности объектов. Тем не менее ЦММ позволяет строить непрерывные линии и поверхности, т.е. получать аналоговые модели (аналоговые карты), за счет совместного использования метрической и семантической информации.

Отметим противоречие, заключающееся, с одной стороны, в необходимости выделения большей информативности модели, что увеличивает объем модели, с другой - в необходимости минимизации информационных объемов, обусловленной ограничениями машинных носителей информации и требованием максимальной скорости обработки данных.

Многофункциональность. ЦММ должны быть легко адаптируемыми для решения различных задач. Графическое отображение ЦММ не должно зависеть от средств воспроизведения графической информации. Например, одна и та же ЦММ может использоваться для получения карт масштабного ряда.

Для многократного использования ЦММ нужны дополнительные данные: описатели, классификаторы, нормативные данные, правила применения и т.д. Обычно их называют метаданными. Они хранятся в словаре данных (data dictionary).

Виды моделирования

Рассмотрим работу с цифровыми моделями в соответствии с тремя системными уровнями: сбор и первичная обработка информации, хранение и обновление, представление (отображение ).

При сборе информации для построения цифровых моделей используются автоматизированные средства регистрации и автоматизированных технологий. Источниками информации служат карты, таблицы, спецификации, геодезические координаты точек и объектов местности, координаты точек на аэрокосмических и наземных фотоснимках, данные, получаемые по телевизионным и/или радиолокационным снимкам, телеметрические данные, информация, считываемая с планов и карт, данные о допусках и погрешностях, дополнительная информация текстового характера.

После сбора первичных данных на уровне хранения и обновления информации осуществляются симплификация, унификация, коррекция информации, содержащей ошибки и дополнения к ней. Таким образом, формируется унифицированная совокупность данных, одинаковая для различных средств и технологий сбора, позволяющая в дальнейшем применять ее для получения чертежей и планов не одного, а нескольких смежных масштабов.

На уровне представления ЦММ отображается цифровая информация в виде, удобном для пользования. ЦММ может генерироваться из разных моделей. Визуальное представление ЦММ реализуется на современных устройствах вывода информации.

Технологически можно выделить следующие виды моделирования [14]: семантическое, инвариантное, геометрическое, эвристическое, информационное. Они проявляются на разных системных уровнях обработки информации в разной степени.

Семантическое моделирование взаимосвязано с задачами кодирования и лингвистического обеспечения, поэтому оно в большей степени используется на уровне сбора первичной информации. Это обусловлено также большим объемом и разнообразием входной информации, сложностью ее структуры, возможным наличием ошибок.

Чем более разнородна входная информация по структуре и содержанию, чем менее она унифицирована, тем больший объем семантического моделирования применяется в подсистеме сбора.

Инвариантное моделирование основано на работе с полностью или частично унифицированными информационными элементами или структурами. Его эффективность доказана опытом применения прежде всего САПР и других АС. Этот вид моделирования предполагает использование групповых операций, чем обеспечивается повышение производительности труда по сравнению с индивидуальным моделированием.

Инвариантность создает предпосылки для широкого применения наборов программно-технологических средств независимо от конкретного вида (особенностей) моделируемого объекта. Она предусматривает использование общих свойств моделируемых объектов (свойства типов или классов) безотносительно к техническим средствам и специфическим характеристикам отдельных объектов.

Этот вид моделирования обеспечивает значительное повышение производительности обработки информации, особенно при моделировании (обработке) графических объектов.

Однако реализация такого подхода возможна лишь при наличии структурно разделенных графических моделей, нижний уровень которых инвариантен (безотносителен) к особенностям модели, а верхний содержит индивидуальные свойства моделей. Другими словами, такое моделирование требует специализированного программного и лингвистического обеспечения, учитывающего свойства моделируемых объектов и возможность их структуризации на некие графические примитивы.

Геометрическое моделирование можно рассматривать как разновидность инвариантного, тем не менее оно применяется там, где требуется обработка метрических данных.

Эвристическое моделирование применяется при учете индивидуальных свойств объектов на видеоизображениях и при решении специальных нетиповых задач. В основном оно реализуется при интерактивной обработке.

Оно базируется на реализации общения пользователя с ЭВМ по сценарию, учитывающему, с одной стороны, технологические особенности программного обеспечения, с другой - особенности и опыт обработки данной категории объектов.

Информационное моделирование связано с созданием и преобразованием различных форм информации, например графической или текстовой, в вид, задаваемый пользователем. Оно эффективно только при предварительной разработке интегрированной информационной основы и применении баз данных. В современных автоматизированных системах для отображения ЦММ применякл автоматизированные системы документационного обеспечения.

Следует отметить, что все виды моделирования используются на всех системных уровнях, но в разной степени.

Описание цифровой модели динамично. Оно изменяется или дополняется по мере появления новых задач, новых методов обработки и новых технических средств автоматизации проектирования.

Особенности формирования ЦМР

Термин цифровая определяет принадлежность модели к классу дискретных. Применительно к ЦММ это порождает проблему адекватного отображения дискретной моделью соответствующего рельефа поверхности, представляющего собой аналоговую модель. В свою очередь, эта проблема связана с методами сбора информации для организации цифровой модели рельефа (ЦМР).

Сбор данных для ЦМР осуществляется обычно путем цифрового преобразования горизонталей или расчета фотограмметрических измерений. В настоящее время стоимость цифрового преобразования карт ручными или автоматизированными методами приблизительно одинакова при существенно разных временных затратах. Например, затраты времени на обработку листа карты масштаба 1:25000 размером 50х70 см характеризуются следующими цифрами:

• ручное преобразование -50-70ч;

• автоматизированное сканирование (на ЭВМ VAX) - 0,5 ч;

• векторизация - 8 ч;

• редактирование ( на интерактивной рабочей станции) -8-20 ч.

Большие трудозатраты являются результатом неэффективной реализации концепции цифрового моделирования, а не недостатком самой концепции. Для автоматического сканирования необходимо более совершенное программное обеспечение, которое позволяло бы правильно реконструировать горизонтали, а также сопровождать горизонтали отметками. Сбор данных обычно производится по профилям.

При фотограмметрических технологиях сбора информации разработаны методы, позволяющие определять плотность выборки для обеспечения требований точности. Измерения для получения большей точности выполняются по заданным точкам сетки рельефа в режиме "остановка-движение" на аналитических стереоприборах.

Измерения в динамическом режиме приводят к увеличению средне-квадратических ошибок. Многие программы построения ЦММ для повышения надежности отображения местности включают технологии определения характерных линий рельефа.

Выбор структурных линий и определение их необходимого числа -это экспертная задача, требующая интеллектуального решения, определенной квалификации и представляющая определенные трудности для оператора. Измерение этих линий происходит с меньшей точностью, чем измерение точек сетки, так как оператор должен контролировать движение по трем координатам.

Плотность измерения точек вдоль характерных линий принимается в 2-3 раза выше, чем точек сетки. Это увеличивает временные затраты. Объем измерений и затраты времени на измерение структурных линий обычно больше, чем на измерение отметок точек сетки. Затраты времени зависят от квалификации оператора и от того, было ли проведено предварительное опознавание характерных линий до начала измерительной обработки снимка под зеркальным стереоскопом. Опыт работ подтверждает необходимость измерения характерных линий рельефа для надежной интерполяции горизонталей.

Для пользователя важно знать принципы и характеристики метода интерполяции, чтобы правильно сделать выбор характерных линий рельефа и таким образом определить оптимальные входные параметры и обеспечить контроль качества собираемой информации.

Для получения адекватного описания местности следует с достаточной осторожностью применять аналитические описания модели рельефа, основанные на сглаживающих параметрах.

Всегда существует допуск вычислительной погрешности, с превышением которого обработка становится неэффективной. Интерполированные отметки не должны выходить за пределы локального минимума и максимума. Однако не во всех программах формирования ЦМР это предусматривается.

Трудности интерполяции с использованием автоматизированных методов приводят к тому, что, хотя горизонтали, получаемые при использовании ЦМР, выглядят очень естественными (гладкими), они могут быть менее точны, чем при классической неавтоматизированной рисовке.

Поэтому перспективным следует считать развитие автоматизированных и полуавтоматизированных методов сбора данных для ЦМР на основе автоматической корреляции и сопоставления изображений, получаемых при помощи специальных датчиков с аэро- и космических носителей. Создание ЦМР должно совмещаться с автоматическим распознаванием образов. Наибольший интерес проявляется к таким разработкам, как машинное зрение и "онлайновый" контроль качества на производстве, реализуемый с использованием аналитических приборов типа "Анаграф".

Международная деятельность в этой области организуется рабочей группой "Цифровые модели рельефа".

6.3. Методы фотограмметрического проектирования ЦМ

Общие положения

ГИС в своей основе использует различные подходы и методы, свойственные другим автоматизированным системам. Поэтому встает практическая задача интеграции этих технологий в единый цикл. Такой технологией, порожденной концепцией ГИС, явилось фотограмметрическое проектирование - новый метод обработки пространственно-временных данных и построения цифровых моделей. Рассмотрим подробно основы и принципы этой технологии. 1. Как автоматизированная информационная система ГИС объединяет и использует различные технологии других автоматизированных систем, ранее функционировавших независимо друг от друга.

2. Фотограмметрические методы сбора и обработки информации -одна из информационных технологий ГИС.

3. Методы и технологии систем автоматизированного проектирования широко используются в ГИС для получения проектных решений.

4, Результатом сбора данных фотограмметрическими методами являются, как правило, точечные цифровые модели с большим числом связей между точками, что определяет значительный объем семантического моделирования.

5. Проектирование в САПР основано на использовании наборов типовых (графических и цифровых ) моделей и в большей степени решает задачи компоновки.

6. В ГИС, где обе технологии функционируют для решения общих задач, целесообразна разработка комплексной технологии, уменьшающей их недостатки и суммирующей преимущества.

Сопоставительный анализ технологических процессов систем автоматизированного проектирования и фотограмметрических систем показал различие в целях и методах получения моделей объектов. Так, если в САПР основная задача - оптимальная компоновка объекта на основе имеющихся базисных элементов, то в фотограмметрических технологиях задача компоновки, как правило, решена и важнейшей является проблема декомпозиции.

При этом в фотограмметрических технологиях приходится иметь дело с информацией, содержащей погрешности, что требует проведения дополнительной статистической обработки.

Использование методологии автоматизированного проектирования, применение общей теории систем, фотограмметрических методов обработки данных и специальной методики цифрового моделирования позволило разработать новую технологию построения и конструирования моделей объектов, изображенных на фотоснимках, - технологию фотограмметрического проектирования.

Ее реализация возможна только с использованием развитых информационных ресурсов, включая базу данных и систему моделей данных.

Главная цель фотограмметрического проектирования - оптимальное построение проектного решения на основе фотограмметрической и проектной информации.

Основными технологическими этапами фотограмметрического проектирования (рис. 6.4) являются: распознавание (дешифрирование), классификация по признакам (декомпозиция), предварительная коррекция, унификация входных данных, цифровое моделирование, коррекция моделей, представление информации.

Реализация такой технологии позволяет получать проектные решения, основанные на построении цифровых моделей с использованием фотограмметрической информации и проектного задания.

Первые четыре этапа типичны для многих автоматизированных систем обработки пространственных данных.

Следует остановиться на особенностях этапа цифрового моделирования. Как известно, в основе структуры и связей цифровой моде-пи может быть любая из известных структур: иерархическая, реляционная, "сущность-связь", сетевая, бинарная, семантическая сеть и др. Поэтому выбор структуры и соответствующей базовой модели для построения ЦММ важен при создании ГИС и ее информационной основы.

Модели данных

При организации системы моделей в технологии фотограмметрического проектирования было выбрано четыре модели данных: базисная, агрегативная, обобщенная, объектная.

Базисная модель. Подход основан на использовании базы данных, в которой хранятся наборы базисных (атомарных) моделей данных. Набор, или библиотека базисных моделей, создается до начала фотограмметрического проектирования.

Базисные модели можно определить как группы точек (точка входит как частный случай), обладающих характерной структурой и пропорциями. В терминологии САПР такие базисные модели называются примитивами.

Базисные модели не несут самостоятельной информации о конкретном объекте. Неполными аналогами таких моделей в картографии могут служить условные знаки, которые в совокупности с дополнительной информацией дают картину, описывающую реальный объект. Базисные модели характеризуются наличием в них свободных параметров, которые определяются в процессе измерений.

Базисными эти модели называются еще и потому, что играют роль базиса разложения исходных моделей объектов для последующего построения цифровых моделей.

Важная особенность этих моделей, которая часто ускользает от многих специалистов, состоит в том, что они являются не только набором (данных) графических файлов. Они определены на множестве как типов данных , так и правил преобразования этих моделей и построения на их основе сложных моделей.

В большинстве фотограмметрических систем обработки данных роль базовых информационных единиц играет логическая запись, задаваемая только кодом и координатами точки трехмерного пространства. Набор структур базисных моделей и какая-либо топология отсутствуют.

В силу произвольного расположения точек подобные технологии требуют при каждом построении модели определения и кодирования связей между точками. В свою очередь, это увеличивает объем семантического моделирования и затрудняет типизацию данных.

В отличие от примитивов типа "точка" базисные модели обладают элементарной структурой (топологией) и связями между точками, образующими базовую модель. Перед началом измерений масштаб их не установлен.

Применение базисных моделей требует дополнительной классификации объектов на этапе дешифрирования снимков. При обработке снимков измеряется не каждая точка объекта, как в традиционной технологии, а только ограниченное количество точек и параметров (новый вид измерений) объектов, состоящих из базисных моделей. Делается это для определения местоположения групп точек, образующих базисные модели, и для определения их масштабов или пропорций.

Агрегативная модель. На первом и втором этапах фотограмметрического проектирования исходная модель (изображение на снимке) представляется как агрегативный комплекс (составная модель), построенный на основе абстракции типа "агрегация". С использованием метода пошаговой детализации эта сложная модель разлагается на более мелкие до тех пор, пока не будет представлена набором заданных в БД базисных моделей.

Полное разложение объекта на составляющие базовые модели и установление связей между ними определяет агрегативную модель. Другими словами, агрегативная модель — совокупность базисных моделей с набором связей, описывающих реальный объект на логическом уровне.

Агрегативная модель представляет собой "каркас", или схему, объекта. Она несет в себе индивидуальные топологические характеристики объекта, но не имеет полной метрической нагрузки.

Поскольку агрегативная модель организована на основе известных (типовых) базисных моделей, которые определены на множестве типов данных и правил преобразования, то с организацией ее структуры одновременно определяется набор правил ее построения и преобразования как подкласс общего класса преобразований базисных моделей.

Итак, агрегативная модель определяется как совокупность базисных моделей с набором связей между ними и набором правил построения и преобразования некоего подкласса ( а не одного ) объектов.

Важная технологическая особенность фотограмметрического проектирования состоит в том, что процесс индивидуального измерения координат точек в традиционных технологиях заменяется процессом измерения параметров классифицированных групп точек.

Этот подход обеспечивает два заметных преимущества при сборе данных:

1) использование базисных моделей значительно уменьшает объем семантического моделирования при сборе информации об объекте и объем измерения координат точек;

2) повышается надежность измерений, так как наличие известной структуры позволяет корректировать измеренные координаты точек снимков до этапа вычисления по ним пространственных координат точек объектов.

Такой подход применим для всех геообъектов, имеющих структуру, которая может быть определена через набор структур базовых моделей.

На этапе цифрового моделирования при таком подходе используются преимущества типового проектирования (на основе базисных моделей) перед индивидуальным проектированием (с применением множества отдельных точек).

Дальнейший процесс проектирования происходит на третьем, четвертом и частично на пятом этапах (см. рис. 6.4).

На основе измерений снимка агрегативная модель дополняется необходимыми параметрами.

Целью первых четырех этапов проектирования является построение цифровой модели (местности или объекта). Цифровая модель должна быть организована так, чтобы ее можно было многократно использовать при решении различных технологических задач, что потребует большего объема данных, чем для решения одной.

Обобщенная модель. Цифровая модель, сформированная на основе агрегативной модели и множества измерений, должна обладать информационной избыточностью по отношению к модели одиночного объекта. В ней должны храниться избыточные координатные данные и характерные для баз данных метаданные.

В процессе фотограмметрического проектирования создается избыточная цифровая модель.

Обобщенная модель - информационно переопределенная (по отношению к одиночной) модель, построенная на основе агрегативной модели и множества измерений и определенная на множестве моделей представления и множестве правил построения.

Обобщенность модели выражается в том, что она, хотя и содержит все индивидуальные признаки объекта, изображенного на снимке, располагает дополнительной информацией для описания и построения ряда подобных или близких моделей.

Объектная модель. На этапе представления информации создается объектная модель, которая является описанием конкретного объекта моделирования или проектирования. Объектная модель определяется как форма реализации или представления обобщенной модели в цифровом, графическом или другом виде на основе задания на построение модели объекта.

Реализация метода фотограмметрического проектирования

Применяя системный подход, формализуем описанные технологические процессы. Будем обозначать переменной X входные величины , а переменной Y- выходные.

При фотограмметрическом проектировании входные величины в общем случае могут включать множество измерений Х1, множество базисных элементов Х2, множество связей Х3 , множество элементов проектного задания Х4.

Выходные величины включают агрегативную (Y1 ), обобщенную (Y2 ), объектную (Y3) модели.

Для описания основных процессов достаточно трех формализованных выражений:

P1: (X2 x X3) ÕY1;

 P2: (Y1 x X1) Õ Y2;

P3: (Y2 x X4) ÕY3,

где Р1 - построение агрегативной модели Y1 как отображения декартова произведения подмножества Х2 базисных элементов и множества связей объекта X3;

Р2 - построение обобщенной модели Y2 как отображения декартова произведения подмножества Х1 реальных измерений и агрегативной модели Y1;

P3 - построение объектной модели Y3 как отображения декартова произведения подмножества Y2 элементов обобщенной модели и множества данных проектного задания Х4.

Такой подход к получению проектных решений в ГИС применим для широкого класса геообъектов, элементы которых имеют определенную структуру.

Принципиальным в данной технологии следует считать возможность получения проектных решений для двух классов задач: для объектов, полностью изображенных на снимках , и для объектов, изображенных частично или не изображенных на снимках.

В первом случае возможно построение статической модели объекта или при наличии набора снимков ( измерений, разделенных по времени) динамической модели изменения состояния объекта.

При построении статической модели используют набор снимков видимой части объекта при условии их получения в одно время.

Для построения динамической модели применяют снимки объектов, полученных в разное время. На основе набора снимков получают либо картину развития процесса за период исследований, либо визуальное представление области изменения.

Во втором случае для объектов, изображенных частично или не изображенных на снимках, процесс получения модели возможен на основе разложения объекта на базисные составляющие по видимой части фотографии и моделирования той части объекта, которая на снимках не показана.

Таким образом, технология фотограмметрического проектирования позволяет решать принципиально новый класс задач: построение чертежей и моделей объектов, которые в явном виде на фотоснимке не изображены.

.

Следует отметить, что такие задачи решаются только для класса геоинформационных объектов, которые с помощью процедур декомпозиции могут быть разложены на полный набор базисных составляющих элементов и определены на множестве правил преобразования и построения.

В качестве примера применения фотограмметрического проектирования можно привести построение проекта фасадов Никольской церкви на Старом Ваганьково (ныне ДК им. П. Морозова, г. Москва) с использованием архивного снимка южного фасада.

При проведении комплекса полевых работ были сделаны обмеры объекта по всем фасадам, что позволило создать обобщенную цифровую модель современного состояния объекта, по которой были построены все четыре фасада.

На рис. 6.5, а показана объектная модель (чертеж южного фасада), созданная в результате обработки современных снимков и построения обобщенной модели.

Затем был использован единственный архивный снимок этого же южного фасада. На основе комплексной

обработки данных со снимка и обобщенной цифровой модели современного состояния объекта была построена новая обобщенная цифровая модель объекта до его реконструкции.

На рис. 6.5, б показана объектная модель этого же фасада, полученная путем синтеза современных снимков и одного архивного.

Поскольку обобщенная модель была определена на совокупности правил преобразования и построения, это дало возможность построить невидимый на снимке фасад, применяя эти правила к обобщенной модели объекта.

На рис. 6.5, в показана объектная модель восточного фасада, построенная на основе обобщенной модели объекта до периода ее реконструкции. Таким образом, с использованием концепций ГИС решена принципиально новая задача - определение планов объекта, невидимых на фотоснимках.

ВЫВОДЫ

Цифровое моделирование является основой организации, хранения, обновления и представления пространственно-временных данных в ГИС.

Цифровые модели ГИС совершенствуются, появляются новые, например цифровая модель явления.

Особенность формирования ЦММ в геоинформационных технологиях заключается в создании их как структуры базы данных.

Информационно ЦММ в системе ГИС должна быть переопределена по отношению к модели одиночного объекта. Она должна содержать не только параметры объекта, но и свойства класса объектов, а также набор методов преобразования и построения объектов этого класса.

Метод фотограмметрического проектирования появился как развитие технологий цифрового моделирования в ГИС. Он имеет следующие основные преимущества'.

1. Уменьшение объема семантического моделирования при сборе информации за счет определения меньшего числа связей между элементами объекта по сравнению с большим числом связей между множеством точек объекта.

2. Сокращение объема геометрического моделирования при сборе информации за счет измерения меньшего числа параметров элементов по сравнению с большим числом координат точек объекта.

3. Упрощение процесса построения реляционной модели базы данных благодаря использованию более типизированной модели базисных объектов по сравнению со слаботипизированной моделью множества точек

4. Появление дополнительных возможностей контроля и коррекции метрических данных за счет использования известных свойств структур базисных моделей.

5. Расширение возможностей автоматизированного ввода информации (автоматизированное распознавание образов) благодаря использованию известного набора форм базисных моделей.

6. Более эффективное использование технологий САПР и получение проектных решений.

7. Более эффективное использование графических баз данных на этапе сбора информации, поскольку при разложении модели объекта применяются графические примитивы. При этом исключаются процедуры преобразования наборов точек объекта в элементы графической базы данных на этапе моделирования.

7 Инструментальные средства ГИС

7.1. Назначение и возможности

Инструментальные пакеты программного обеспечения в отличие от жестко функциональных систем (под ключ) позволяют настраивать систему с учетом особенностей работы, вида информации, методов ее обработки, хранения и представления.

Серия модулей, составляющих большинство инструментальных пакетов ГИС, обеспечивает, с одной стороны, определенную свободу выбора технологии обработки, с другой - решение достаточно общих задач: цифрование карт, обмен данными в различных форматах, работа с реляционной базой данных, наложение карт, визуализация карт на дисплее, ответы на широкий набор запросов, интерактивное графическое редактирование, поиск объектов по их адресам и анализ линейных сетей с их оптимизацией.

В большинстве инструментальных ГИС осуществляется комплексная обработка информации - от сбора данных до ее хранения, обновления и представления. Такие системы относятся к классу полных. Они включают технологии сбора информации, используют максимальное количество методов моделирования, автоматизированного проектирования и решают ряд специальных проектных задач, которые в типовом автоматизированном проектировании не встречаются.

Как системы представления информации ГИС являются развитием автоматизированных систем документационного обеспечения.

В последнее время более 100 организаций и фирм распространяют в России зарубежные системы для создания ГИС-технологий. Эти системы отличаются как назначением, так и требуемыми ресурсами. Например, версии AtlasGIS могут функционировать даже на процессоре286 с весьма небольшими ресурсами, a ER Mapper требует в среднем 1 Гбайт дисковой памяти и 32 Мбайт RAM (это не покажется странным, если учесть, что объем одного файла составляет от 400 Мбайт и более).

Таким образом, по стоимости и назначению инструментальные системы представляют собой широкий набор средств - от комплексных до настольных (Desktop GIS).

Большинство инструментальных систем ориентированы на использование платформ PC. Среди них можно отметить: Mapinfo, Arcinfo, МGЕ (Intergraph), ArcView, ArcCAD (ESRI), WinGIS (Progis), AtlasGIS, Spans GIS (TYDAC Techn., Inc.), ERDAS Imagine (ERDAS, Inc.). Дадим краткий анализ некоторых систем.

7.2. Специализированная система ER Mapper

В ноябре 1996 г. в Москве прошла 3-я Международная конференция "Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды". На конференции отмечена тенденция сближения технологий обработки данных дистанционного зондирования (ДДЗ) и ГИС-технологии.

Программное обеспечение (ПО) систем ГИС и ДДЗ долгое время развивалось почти независимо друг от друга. В конце 80-х гг. стали появляться первые коммерческие пакеты программ для обработки данных зондирования. И в это же время начинается активное установление связей с ГИС-пакетами.

Однако только в середине 90-х гг. произошел качественный скачок -появились многофункциональные пакеты, снабженные совершенным пользовательским интерфейсом. Это дало возможность массовому пользователю-прикладнику напрямую использовать мощные технологические возможности систем обработки ДДЗ и способствовало сближению технологий ГИС и ДДЗ, причем сближение это обусловлено потребностями технологий этих систем.

Первые ГИС в качестве основного источника данных были ориентированы на карту, ДДЗ - на использование снимков. В настоящее время ввиду более активного применения снимков в ГИС создаются предпосылки объединения этих технологий. На рынке ПО ДДЗ можно выделить три пакета такого рода, которые, с одной стороны, специально предназначены для обработки ДДЗ, с другой - выступают как некие специализированные ГИС-пакеты. Это ERDAS Imagine фирмы ERDAS, ER Mapper фирмы ER Mapping, EASI/PACE фирмы РС1.

Одна из развитых систем обработки изображений в среде ГИС ER Mapper ориентирована прежде всего на обработку больших объемов фотограмметрической информации (файл до 900 Мбайт) и решение задач ГИС на этой основе (тематическое картографирование). Она имеет полный графический интерфейс пользователя.

В пакете ER Mapper впервые используется набор алгоритмов, позволяющих обрабатывать растровые изображения совместно с векторными данными ГИС и табличными данными из реляционных баз данных.

Применение динамических связей с ГИС и СУБД дает возможность оперативно использовать все данные об объекте независимо от формы представления и форматов данных. ER Mapper снабжен аппаратом составления и редактирования аннотаций к растровым, векторным и точечным объектам.

Пакет включает встроенный динамический компилятор, который позволяет обрабатывать большие объемы информации на рабочих станциях, поддерживающих систему X-Windows, PC под управлением Windows NT, Windows 95. Картографические средства, включенные в пакет, обеспечивают вывод изображений на большой набор полиграфических устройств.

Пакет ER Mapper рассчитан на применение во всех отраслях науки и промышленности, требующих обработки больших объемов геофизической и географической информации: контроль природных ресурсов, лесное хозяйство, информационное обеспечение управления, разведка минеральных ресурсов, разведка и добыча нефти и газа.

Каждая из прикладных отраслей имеет свои особенности, которые должны быть учтены для получения полного и эффективного решения.

ER Mapper содержит библиотеку алгоритмов, необходимых для обработки различных данных - от спутниковых съемок до сейсмических измерений. Имеется возможность модификации алгоритмов и добавления в библиотеку новых.

В пакете ER Mapper вводится новый прием обработки изображений - алгоритмы. Алгоритм - это хранимая в текстовом виде последовательность операций, содержащая полное описание действий, необходимых для решения той или иной задачи. В состав алгоритма могут входить следующие операции:

• ввод исходных растровых данных в цифровой форме, включая описание этапов предварительной обработки для каждого частотного диапазона,

• формулы (групповые операции), по которым следует проводить комбинирование данных частотных диапазонов многозональных снимков;

• совместное отображение заданного порядка различных наборов данных;

• динамический доступ к внешним данным;

• метод классификации элементов изображения по "частотному портрету";

• вычисление статистических характеристик, кодирование цветом результатов классификации.

Программное обеспечение системы позволяет осуществлять проекционные преобразования в более чем шестьсот проекций. Кроме того, существует возможность трансформирования снимков с переводом фотограмметрических данных в любую картографическую проекцию.

В пакете ER Mapper предлагается новое понятие в технике обработки изображений - виртуальные наборы данных (virtual dataset).

Виртуальные наборы данных - это результат применения алгоритма к некоторому набору данных. Формально любой алгоритм, порождающий некий набор данных, может рассматриваться (и участвовать в других алгоритмах) как логический виртуальный набор данных. Достоинствами такой организации данных являются:

• уменьшение затрат дисковой памяти. Например, обработка одного набора данных Landset может порождать от 15 до 20 виртуальных наборов данных (главные компоненты, индексы вегетации, булевы данные о наличии водного или облачного покрова и т. д.). Эти данные могут вычисляться по мере необходимости;

• упрощенное представление данных. Виртуальные наборы могут быть использованы для построения простых "проекций" (моделей) более сложных наборов или моделей данных;

• порождение новых типов данных. Например, из набора данных спутниковой съемки Landset ТМ ( 7 полос с разрешением 30 м) и SPOT Panchromatic (одна полоса с разрешением 10 м) возможно построение набора с разрешением 10 м и 7-ю полосами спектра.

Метод доступа к внешним данным, применяемый в системе ER Mapper, называется динамической связью. Если в алгоритме предусмотрено использование внешних данных, динамическая связь обеспечит доступ непосредственно к требуемой внешней системе. Это дает ряд преимуществ:

• высокая точность;

• поддержка различных типов данных - имеется возможность объединения различных типов данных (векторных, табличных и точечных), например, динамическая связь с базой данных на основе SQL позволяет представлять табличные данные в графической форме;

• поддержка требований заказчика - пользователь может добавлять свои программы динамических связей к интересующим его системам;

• наличие интерфейса PostScript.

Для реализации отмеченных преимуществ в комплект системы включен набор программ для динамической связи с разными информационными системами и форматами: аннотационные векторные файлы ER Mapper, оболочки Arcinfo, карты GenaMap, таблицы SQL Oracle, внешние векторные форматы, средства оформления карт (легенды, сетки, графические знаки, объекты, описанные пользователем, масштабные и цветовые шкалы), заголовки и аннотации (дата и время, сноски, коммерческие знаки (логотипы)), примеры программ динамических связей.

Пакет позволяет оперативно создавать и редактировать векторные файлы аннотаций. Поддерживается создание новых файлов и редактирование существующих. Аннотации могут быть "привязаны" к любым данным. Во время работы с аннотациями возможно выполнение других операций. В процессе составления аннотаций пользователь может выполнять векторизацию растровых файлов, в частности построение векторного полигона вокруг произвольного участка растрового изображения. Все операции по составлению аннотации выполняются из соответствующей панели интерфейса.

Пакет ER Mapper снабжен развитым аппаратом для подготовки карт высокого полиграфического качества. Построение карт может быть включено в любой алгоритм. Благодаря использованию процессора PostSript достигается высокое качество печати для многих видов поддерживаемого полиграфического оборудования.

Подготовка картографических объектов выполняется в 24-битном цвете, после чего проводится цветокорректировка, соответствующая RGB- (Red, Green, Blue) или HSI-представлениям. Все действия по подготовке карт выполняются под управлением меню, что существенно облегчает этот процесс. Предусмотрена возможность использования объектов из библиотек с необходимыми дополнениями.

Достоинством системы является наличие в ней средств визуализации трехмерного изображения. Пакет ER Mapper содержит полный набор трехмерной визуализации, включая отображение в перспективе, получение стереопар, перемещение точки обзора рельефа в реальном времени "полет" и трехмерное отображение на дисплее. Последние две функции используют графическую библиотеку OpenGL и пока могут быть реализованы только на UNIX.

7.3. Система ГеоДраф, ГеоГраф (GeoDraw, GeoGraph)

Система ГеоДраф, ГеоГраф (GeoDraw, GeoGraph) - ведущая отечественная разработка ГИС. В совокупности с системой Геоконструктор эти средства образуют некую законченную модульную систему. Различие между ними функциональное. ГеоДраф - векторный топологический редактор, ГеоГраф - средство композиционного построения уже существующих цифровых карт, Геоконструктор - средство создания приложений пользователя по его собственным алгоритмам и программам с использованием Borland C++, Visual Basic, Delphi и т.п., позволяющее эффективно организовывать композиции формирования карты, фильтрации пространственных объектов, привязки к базам данных, поддержки географических проекций и т.д.

Векторный редактор ГеоДраф предназначен для создания картографических баз данных для технологий ГИС и относится к классу Desktop GIS. Он поддерживает построение картографической структуры, содержащей многослойное отображение данных, позволяет осуществлять идентификацию объектов и их привязку к базам атрибутивных данных, вести работу с 40 картографическими проекциями и выполнять преобразование (конвертацию) форматов данных в широком диапазоне. -

ГеоГраф позволяет создавать электронные тематические атласы на основе оверлейного представления цифровых карт и связанных с ними атрибутивных цифровых данных.

Использование ГИС ГеоДраф, ГеоГраф для Windows дает возможность создавать базы данных, содержащие координатные атрибутивные данные, отвечающие международным стандартам. Цифровые модели, создаваемые в системе, имеют топологическую нагрузку.

Допускается ввод картографической информации методами дигитализации. Система ГеоДраф осуществляет векторизацию растровых изображений и производит широкий спектр преобразований карт для интеграции пространственных данных из разных источников: преобразования плоскости и всех отечественных картографических проекций, идентификацию объектов и их связь с таблицами атрибутивных данных популярных форматов DXF, dBase, Paradox и др.

В системе имеется возможность проведения анализа данных. С ее помощью можно осуществлять тематическое картографирование, пространственные измерения, реализацию разнообразных запросов к картам и связанным с ними таблицам, логические запросы и быстрый оверлей слоев, вывод полученных композиций карт, растровых изображений, графиков, текстов на другие устройства, взаимодействие с приложениями.

Система ГеоДраф осуществляет обмен данными с другими известными системами, такими, как Arcinfo, Mapinfo, AutoCAD и др., которые могут использоваться в едином технологическом комплексе с программными средствами ГеоДраф, решая взаимодополняющие классы задач.

Программные средства и технологии системы обеспечивают создание и поддержку базы данных цифровых планов, которая является основой для создания ГИС города.

Программные средства достаточно просты в использовании, могут применяться как автономно, так и в сочетании с другими популярными программными средствами, указанными выше, и при этом значительно дешевле любых программных средств с сопоставимыми возможностями.

При наличии единой цифровой пространственной базы для города различные городские службы (земельные, по управлению имуществом, милиция, тепло-, газо- и энергоснабжение, БТИ, жилищные, дорожные и др.) имеют возможность связывать с пространственными объектами (зданиями, улицами, коммуникациями, земельными участками, участками зеленых насаждений и др.) свою специфическую информацию в виде таблиц и дополнительных пространственных объектов.

При этом обеспечивается полное (топологическое) согласование объектов из различных слоев, автоматически формируются корректная система пространственных отношений между объектами, необходимая координатная привязка, в том числе и для системы GPS.

Геоинформационная система конечного пользователя ГеоГраф дает возможность просматривать, редактировать, анализировать данные, проводить пространственные измерения, находить объекты, отвечающие наборам задаваемых пользователем условий, и реализовывать другие функции. Приложения, созданные на базе этой системы, широко используются внутри страны и за рубежом. Наконец, система ГеоДраф, ГеоГраф позволяет путем интеграции разноотрасле-вой информации на едином пространственном базисе решать сложные комплексные задачи в области управления территорией города с учетом комплекса интересов (социальных, экологических, финансовых и др.). Система постоянно развивается и в нее включаются новые возможности.

7.4. Инструментальная система ArGIS

В Московском государственном университете геодезии и картографии разработано ядро инструментальной ГИС, занимающей промежуточное состояние между полнофункциональной и настольной ГИС -ArGIS.

Требуя небольшого объема вычислительных ресурсов, ArGIS решает задачи, посильные таким мощным пакетам, как ER Mapper. Система ArGIS ориентирована на построение цифровых моделей с использованием аэрокосмических снимков. Она позволяет не только строить цифровую модель рельефа ( по регулярной сетке), но и получать ее трехмерное перспективное представление. По цифровой модели рельефа с помощью специального программного модуля получают разрезы.

ArGIS в отличие от ГеоДраф, ГеоГраф совмещает в одной среде графический редактор и систему построения картографических композиций. Более удобным по сравнению с ГеоДраф является редактирование графических элементов карты.

ArGIS имеет встроенные библиотеки условных знаков, которые могут пополняться или видоизменяться пользователем. Система имеет русскоязычное меню, справочник команд, что делает ее простой и доступной для обучения и освоения отечественным пользователем. В системе дополнительно к обычным встроена библиотека трехмерных условных знаков.

7.5. Система ArcCAD

Система ArcCAD, разработанная Институтом исследования систем окружающей среды (ESRI), является продуктом слияния технологий САПР (AutoCAD) и геоинформационных систем (Arclnfo). При этом следует отметить, что ArcCAD - не преобразователь данных из AutoCAD в Arclnfo, а полноценная GIS, создающая пространственные данные непосредственно в формате Arclnfo. Это означает, что технологически и на уровне данных ArcCAD полностью интегрирована с Arclnfo. Подобная интеграция означает следующее:

• ArcCAD использует данные, созданные как в программе Arclnfo, так и в системе AutoCAD;

• созданные в ArcCAD данные могут быть использованы для дальнейшей обработки в Arclnfo и в AutoCAD;

• программное средство ArcView для PC, компьютеров Macintosh или рабочих станций может быть использовано для просмотра, вывода на экран и анализа данных ArcCAD;

• ArcCAD может быть также использована для доступа к dBASE-файлам, файлам форматов DXF, ASCII и IGES;

• с помощью ArcCAD пользователь может распоряжаться всеми обслуживающими средствами GIS пакета Arclnfo;

• ArcCAD включает все стандартные средства ГИС-технологий создания, корректировки и управления данными с топологической структурой. Система предоставляет набор геоинформационных команд выбора и запроса. Выбор объектов может основываться на любой комбинации пространственных, графических и атрибутивных критериев, определенных в виде серий логических выражений.

При работе с AutoCAD имеется возможность использования языка искусственного интеллекта AutoLISP. Этот язык, отличаясь логичностью и простотой, легко осваивается специалистами, пишущими практически на любом алгоритмическом языке. Специальные средства обработки пространственных данных расширяют возможности AutoLISP. Все функции ArcCAD могут быть также реализованы через библиотеки AutoCAD.

Пользовательский интерфейс анализа и управления объектами системы ArcCAD позволяет осуществлять оверлей полигонов, вписывание линий и точек в полигоны, создание буферных зон, удаление границ смежных полигонов и другие операции.

В системе ArcCAD производится автоматическое создание легенд с описанием условных обозначений. При этом используются хранящиеся в базе данных атрибуты и несколько параметров, вводимых пользователем в интерактивном режиме.

ArcCAD связывает карты и базу данных, создавая систему управления базами данных с графическим интерфейсом. Информация из геоинформационной базы данных может быть запрошена либо через указание объекта непосредственно на карте, либо путем ввода запроса к самой базе данных.

Система определяет пространственные взаимосвязи каждого объекта цифровой карты, что означает точное примыкание одной области к другой. Эти позиционные или пространственные зависимости позволяют создавать новые и обновлять существующие записи базы данных путем добавления или отсечения картографических характеристик. Такая технология ГИС называется пространственным анализом и используется для множества инженерных и бизнес-приложений.

ArcCAD формирует базу данных отдельно от чертежей и рисунков CAD, так как чертежи, созданные в CAD, просто не содержат информацию того уровня, который необходим для получения всеобъемлющей информации в области ГИС. Поэтому ArcCAD и стоит особняком как полноценная геоинформационная система.

ArcCAD использует программу CAD для создания и редактирования собственных карт. Если пользователь имеет AutoCAD, то ArcCAD конвертирует существующие чертежи и рисунки в формат ГИС.

С помощью приложений MS Windows можно организовать связь! между электронными таблицами, программами деловой графики и геоинформационной базой данных. Используя Arc View для Windows, можно организовать запрос и просмотр геоинформационных данных, созданных с помощью ArcCAD.

Как ГИС, ориентированная на принятие управленческих решений и реализацию прикладных задач, ArcCAD содержит в своем составе ряд специальных пакетов для этой цели:

• Проектирование транспортных перевозок. В ArcCAD возможен анализ транспортных "коридоров" при проектировании перевозок. Объединение CAD и GIS обеспечивает идеальную платформу для проектирования дренажных работ и анализа бассейновых структур.

• Управление оборудованием. ArcCAD можно использовать для управления внутри и вне предприятий в таких сферах, как инвентаризация и управление имуществом и собственностью, выбор нового месторасположения и инвентаризационный контроль.

• Проектирование гражданского строительства. В процессе построения топологически корректной геоинформационной базы данных ArcCAD позволяет проектировщику использовать традиционную координатную геометрию AutoCAD, топографию, программные средства проектирования дорог и деления на административные округа.

7.6. Программный продукт ArcVlew

Arc View (фирма ESRI) появился в 1993 г. как дополнение к системе Arclnfo для уровня массового пользователя. Arc View удобен для создания, анализа и вывода картографических данных.

Первая и вторая версии программного продукта Arc View — простые и эффективные средства для визуализации и анализа любых данных об объектах и явлениях, произвольным образом распределенных по территории (геоданных).

Сферы применения этих версий разнообразны: бизнес и наука, образование и управление, социологические, демографические и политические исследования, промышленность и экология, транспортная и нефтегазовая индустрия, землепользование и кадастры, службы коммунального хозяйства и др.

Во вторую версию этого пакета добавлено большое число функций, необходимых для полноценной работы современных коммерческих компаний, использующих компьютеры в своей работе. Arc View 2 имеет одинаковые функциональные возможности при работе на всех платформах.

Пакет ArcView 2 предоставляет пользователям современные средства визуализации, просмотра, запрашивания и анализа географически привязанных к местности данных. С его помощью занятые бизнесом люди могут управлять содержимым всей корпоративной базы данных их организации, проводить анализ накопленных в ней сведений в соответствии со своими потребностями и задачами, использовать картографические материалы и сопутствующую атрибутивную информацию.

При этом карты выполняют функции географической электронной справочной таблицы. Это достигается за счет привязки географических (пространственных) данных, в явном виде показываемых на карте, к табличной (атрибутивной) информации, содержащейся в традиционных базах данных.

Кроме того, ArcView 2 имеет полный набор средств деловой графики для полноценного анализа и поддержки принятия решений.

Так же, как программное обеспечение обычных электронных таблиц, ArcView может использоваться менеджерами, планировщиками, аналитиками и учеными для анализа возникающих перед ними проблем реальной жизни, связанных с деятельностью их компаний, адресно-гео-_ графической привязки информации. Например, при выборе места для нового магазина по карте в ArcView 2 пользователь имеет возможность сначала просмотреть данные о продажах товара за предыдущие месяцы в других торговых точках, о демографическом и социальном составе потенциальных покупателей (жителей близлежащих домов или микрорайонов), дополнительно вывести на экран монитора фотографию или по-этажный план здания, где предполагается открыть магазин, подсветить на этой либо более подробной карте, выведенной как часть того же изображения, магазины конкурентов.

Подобные операции обычно занимают минимум времени - весь анализ выполняется за один сеанс работы с программой. Достаточно быстро можно рассмотреть варианты предполагаемых маркетинговых операций.

Arc View предоставляет алгоритм процедуры принятия решений, важных для нормального функционирования фирмы. Отметим базовые возможности и характеристики пакета Arc View.

Графический интерфейс пользователя (GUI). Он сходен с наиболее популярным и современным, простым в работе интерфейсом пользователя Windows.

Доступ к данным из одного программного окружения. Arc View 2 интегрирует информацию из разных источников, причем все собранные данные можно извлечь и проанализировать в пределах единой программной среды. Пакет эффективно работает с таблицами, изображениями, текстовыми файлами, электронными таблицами, графиками и диаграммами. В реляционной базе данных ArcView 2 сохраняются атрибуты разнородных данных и взаимосвязи между всеми накопленными данными.

Поддержка системы управления реляционными базами данных. В пакете ArcView 2 имеются средства связывания любых SQL DBMS-, ASCII-, dBase-файлов с соответствующими географическими данными, как источником описательной информации по характеристикам карты. Поддерживается неограниченное число динамических связей с неоднородными DBMS-форматами, которые могут находиться на локальном диске или в другом месте гетерогенной сети. Полностью поддерживаются реляционные возможности, включая режимы one-to-many, many-to-one, many-to-many, one-to-one.

Деловая графика. При работе в ArcView 2 можно использовать разные типы документов, каждый из которых по сути является электронным аналогом стандартной формы представления информации. Чтобы в дальнейшем не повторяться, заметим, что любую созданную документацию можно распечатать на принтере или на графопостроителе (плоттере). Применяется несколько форм документов.

Форма просмотра (view document) - предназначена для показа географической информации в виде карты с аннотациями и легендой или в виде списка. Можно изменять масштаб и проекцию выведенной карты, проводить запрос текстовых, звуковых, фотографических данных или отсканированных документов, динамически привязанных к показанным на карте объектам, а также корректировать (редактировать) эти данные. Результаты редактирования автоматически заносятся во все связанные между собой документы.

Табличная форма (table document) - наиболее удобна для показа связанных с картографической информацией данных электронных таблиц. С табличными данными можно проводить простые статистические расчеты. Данные для подстановки в таблицы можно импортировать из файлов стандартных форматов dBase, ASCII, Excel, Lotus 1-2-3, INFO и других или использовать внешние базы данных (ORACLE, SYBASE, INGRES, INFORMIX).

Форма диаграмм (Chart document) - позволяет выводить на экран монитора данные в виде различных графиков, гистограмм и диаграмм (круговых, столбчатых, линейных, полей точек или значков и т.п.), которые можно накладывать на карты и добавлять к другим типам документации.

Создание макета (Layout document) - позволяет представить имеющуюся и созданную в базе данных информацию с помощью трех описанных выше форм документации в наиболее удобном, наглядном и привлекательном виде. Формирование выходных документов проводится в интерактивном режиме. Можно также выбрать любой из прилагаемого набора стандартных шаблонов (templates) выходных документов.

Все формы документов динамически связываются друг с другом, т.е. изменения, сделанные в одном документе, автоматически обновляются как в других документах, так и в их окончательном совместном представлении. Средства графической компоновки пакета ArcView 2 поддерживают множество типов и форматов вывода, включая PostScript и CGM, все драйверы Windows, Adobe Illustrator на компьютерах Macintosh.

Анализ табличных данных. Средства анализа табличных данных ArcView 2 включают набор операций: сортировку, запрос, расчет статистик по выборке, добавление новых полей в таблицы, расчет новой информации на основе имеющихся атрибутивных данных, интерактивное редактирование содержимого любого из полей таблицы. Результаты всех проводимых операций можно сразу отобразить на карте и в автоматическом режиме связать с другими типами документов, например автоматически обновить соответствующие график, диаграмму или гистограмму.

Создание профессионально оформленной картографической продукции. Набор средств компоновки и редактирования дизайна карт и планов ArcView 2 обеспечивает:

• быстрый выбор и при необходимости изменение символогии;

• добавление изображений (в том числе отсканированных), диаграмм и графиков;

• создание и удобное для целей заказчика расположение легенды, стрелки указания направления на север, заголовков и подписей, масштабной линейки, множества графических примитивов типа рамок, линий и символов.

Для печати картографической продукции включены полноценные средства графического редактирования в рамках того же интерфейса, в котором проводится редактирование тематических слоев карт и добавление пояснительной справочной информации.

Пользователи могут добавить на карту свои, полученные в результате оцифровки, географические характеристики, например, границы территорий или наиболее вероятные места расположения проектируемых объектов.

Arc View 2 поддерживает мощную библиотеку средств картографической визуализации, стандартные или задаваемые пользователем палитры цветов, наборы штриховок и символов.

Интеграция изображений. ArcView 2 обеспечивает совместный вывод на экран монитора разнородных прозрачных и непрозрачных изображений: космических снимков, аэрофотоснимков, иллюстраций, отсканированной документации. Например, к карте земельной собственности или домовладения можно добавить оцифрованные фотографии зданий, памятных мест и других достопримечательностей, поэтажные планы расположения комнат и т.п. Вызов этих изображений на экран достигается нажатием кнопки мыши при нахождении курсора на соответствующем объекте карты.

При необходимости любое из введенных изображений можно вновь убрать. Можно задать автоматический вывод или изъятие добавленных изображений при разных уровнях зуммирования (увеличения или уменьшения масштаба) исходной карты.

Разработка собственных приложений и локализация интерфейса. Пользователи имеют возможность модифицировать интерфейс ArcView 2 для наилучшего соответствия специфическим требованиям. Такие операции проводятся с помощью нового, специально созданного для ArcView 2 объектно-ориентированного языка разработки приложений Avenue. Этот язык обычно применяется для изменения вида пиктограмм и кнопок, изменения шрифта, языка и терминологии, используемых в изображении, для написания текстов макрокоманд, облегчающих и ускоряющих процедуру создания и компоновки изображения либо ограничивающих доступ к базам конфиденциальных данных. Avenue - достаточно мощный язык, сам пакет ArcView 2 частично создан с его использованием.

Взаимодействие с другими приложениями. ArcView 2 снабжен средствами общения и обмена данными с другими приложениями и программами через стандартные для разных платформ коммуникационные протоколы: Dynamic Data Exchange (DDE) for Windows для IBM-совместимых PC, Remote Procedure Calls (RPC) for UNIX для рабочих станций, AppleEvents и AppleScript for MacOS для компьютеров Macintosh.

За счет применения различных классов многоуровневой организации обмен данными с другими бизнес-приложениями может проводиться без необходимости их конвертирования, в процессе непрерывного сеанса работы с ArcView 2.

В версии 2 добавлены средства прямого просмотра графических файлов DWG и DXF системы AutoCAD.

Концепция ArcView определяется направленностью на работу с Arclnfo. Пакет ArcView 2 позволяет подгружать топологические векторные данные, созданные в Arclnfo, и создавать свою графику в открытом нетопологическом формате (shapefile).

Возможны просмотр и вывод в качестве подложки растровых данных нескольких форматов. Пакет ArcView 2.1 работает с атрибутивными данными в форматах DBF (dBase IV) и ASCII.

Импорт данных из Excel и Lotus 1-2-3 осуществляется с помощью буфера обмена Windows. Использование ODBC-драйверов позволяет подключиться к серверу любой базы данных, поддерживающей этот стандарт.

ArcView имеет многооконный Windows-подобный интерфейс. Число окон (Вид, Таблица, График, Сценарий и Макет (Layout)) не ограничено. Объединяющим понятием всех перечисленных элементов является л/? о е к от.

Картографическая информация, представленная в окнах Вид, организована в темы четырех стандартных типов: точечные, линейные, площадные векторные и растровое изображения.

Окно Скрипт служит для написания и редактирования программ на языке Avenue. Макет позволяет расположить карту и соответствующие элементы (легенды, заголовки, логотип и т.д.) для создания твердой копии.

Имеется набор утилит, выполняющих функции, не входящие в основной пакет ArcView , например импорт/экспорт из форматов других ГИС.

7.7. Система AtlasGIS для Windows

AtlasGIS для Windows, продует фирмы Strategic Mapping Inc. (Santa Clara, USA), представляет собой интерактивную оболочку географических информационных систем и относится к классу Desktop GIS.

AtlasGIS - полнофункциональная информационная картографическая система, которая объединяет обширные аналитические и презента-ционные возможности универсального картографирования с легкостью и гибкостью настольного программного обеспечения. Она имеет следующие возможности:

• ввод, редактирование и печать/рисование карт, осуществляемые через графический интерфейс Windows;

• развитые презентационные средства: полное управление цветами и штриховками, создание и редактирование символов, многочисленные вставки, тематическое картографирование;

• деловая графика - круговые и линейные диаграммы, графики и т.д.;

• возможность создания приложений с помощью Atlas Ware GIS / С /VB (ГИС-расширений языков Си и MS Visual Basic соответственно);

• работа с растровыми проектами (растровые "подложки");

• пространственный поиск/анализ - комбинирование географических объектов, агрегирование данных по географическим признакам, создание буферных зон;

• геокодирование - поиск по почтовым адресу и индексу, включая поиск по неполному или неточному адресу;

• специальные средства обработки данных, основанные на библиотеке встроенных функций и операторов (59 функций и 22 оператора);

• встроенная поддержка SQL, позволяющая обращаться к так называемым SQL-серверам, что удобно при работе в больших сетях;

• встроенная поддержка Application Linking, позволяющая связывать с географическими объектами мультимедиа-приложения.

В системе AtlasGIS реализован принцип What You See Is What You Map - видишь то, что наносишь на карту - аналог WYSIWYG (What You See Is What You Get - что вы увидели, то и получили).

В отличие от многих других ГИС-пакетов AtlasGIS программируется не с помощью специального макроязыка, а средствами популярных и широко используемых языков MS VisualBasic и Си.

Разработчики смогут также использовать в своих приложениях прикладные программы для VisualBasic и Си из любых доступных библиотек. В свою очередь, созданное ПО будет легко переносимо в рамках выбранного языка. Все свойства языка программирования, такие, как поддержка OLE, DDE и т.д., естественным образом переходят в приложения.

Недостатком системы следует считать ее относительно высокую стоимость. В частности, конвертер файлов для DXF-формата в AtlasGIS поставляется отдельно по цене, сопоставимой со стоимостью полного отечественного комплекта ГеоДраф, ГеоГраф, в котором данная функция является встроенной.

7.8. Система WinGIS

WinGIS используется для работы с пространственными базами данных Gupta SQL, построения сложных изображений, их дигитализации, преобразования и вывода на графопостроитель. Наличие интерфейсов DDE и OLE дает возможность работать с приложениями пользователя и мультимедиа-средствами.

Следует отметить среди разработок дилеров этой системы специальный инсталляционный пакет фирмы GUPTA для российского рынка, локализованную базу данных SQL BASE 6.0, графический сервер версии 3.0 и утилиту прямого доступа к файлам DBF. Этот проект дает возможность российским пользователям WinGIS работать с русифицированной версией SQL BASE.

В 1996 г. на российском рынке появилась версия WinGIS 3.2. Графический редактор этой версии имеет ряд важных новых графических функций.

Снято ограничение прежних версий "один слой - один цвет". Теперь пользователь, селектируя один или несколько объектов на одном слое, может закрашивать их в любые цвета и задавать им любые типы линий, отличные от первоначальных параметров слоя.

При загрузке растрового изображения можно задать различную степень его прозрачности, вследствие чего будут видны объекты, находящиеся на слоях, лежащих ниже растрового.

В системе реализована поддержка OLE 2.0. Любой объект, созданный в приложении, работающем с OLE 2.0, может быть точно привязан в проекте WinGIS, а также в дальнейшем отредактирован.

Появилась возможность автоматического создания легенды проекта по выбранным слоям. Реализована функция сложного построения точек по известным параметрам: расстоянию между известными объектами, по углам или по условию ортогональности.

В систему WinGIS включена функция генерализации слоев. При определении параметров генерализации для выбранных слоев при изменении масштаба карты слои будут автоматически подключаться или отключаться, что существенно разгрузит проект пользователя.

В систему входит модуль связи с БД GUPTA, который поддерживает обмен данными с SQL-BASE 5.2 и SQL- BASE 6.0.

Обеспечена полноценная связь со всеми приложениями Windows, прежде всего с объектами БД типа OLE 2.0. Теперь пользователь может внести в БД любую информацию, описывающую любой графический объект WinGIS (точка, линия, площадь, текст и т.д.), от документа, составленного с помощью редактора MS-Word, графического рисунка, созданного в любом графическом пакеге (например. Photofinish), до видеоклипа.

В системе WinGIS реализована возможность многотабличных запросов; созданные сложные запросы можно сохранять в файлах, что позволяет сохранять результаты мониторинга.

Появилась функция генерации графических объектов из базы данных. При наличии в базе координат объектов пользователь способен генерировать любые графические модели и помещать их на разные слои проекта.

При составлении отчетов возможно использование разнообразных форм и графики.

Кроме связи с БД GUPTA предоставлена возможность работы с файлами других баз данных (Access, dBase, foxpro, Paradox, Excel и др.), поддерживающих интерфейс Microsoft ODBC. В этом случае происходит переключение работы на специальный модуль, который взаимодействует с WinGIS посредством стандартного набора SQL-команд.

7.9. Системы четвертого поколения

ГИС нового поколения отличает ориентация на пользовательские модели данных с учетом предметной области и особенностей приложений. Их модели данных определяются классами объектов, наборами атрибутов, расширенными возможностями реализации запросов и операций над объектами по сравнению с предыдущим поколением.

Среди таких ГИС можно выделить: SICAD/open фирмы Siemens Nixdorf (Германия); Star фирмы Star Informatic (Бельгия), GRADIS GIS фирмы Straessle (Швейцария); Smallworld GIS фирмы Smallworld Systems Ltd (Великобритания); Spans GIS фирмы Tydac Technologies Inc. (Канада).

Spans GIS - универсальная система обработки и анализа пространственно - координированных данных четвертого поколения. Она поддерживает набор моделей (цифровых представлений) пространственных данных (векторная, топологическая и нетопологическая модели, квад-родерево, растровая модель, линейные сети, TIN) для ввода данных, анализа, моделирования и представления.

Spans GIS позволяет осуществлять многооконный режим работы, экспорт/импорт данных в форматы других ГИС, поддержку цифровых карт, интеграцию растровых и векторных данных и др.

Система SICAD/open

SICAD/open - системный продукт для рабочих станций, ориентированный на работу со стандартными СУБД INFORMIX и ORACLE. Он позволяет обрабатывать геоинформационные данные по распределенной технологии, что повышает гибкость и производительность системы.

Для актуализации карты предлагаются прямая дигитализация, оверлей с растровой подложкой и различные трансформации. Система позволяет создавать цифровые картографические модели в масштабных рядах. Однако вид графических объектов в разных масштабных рядах, процедуры генерализации и другие особенности графических функций SICAD/open определяются принятой моделью данных.

Недостатком SICAD/open является отсутствие библиотек стандартных приложений, поэтому работать с ней должен только высококвалифицированный специалист.

Семейство Star

Семейство интегрированных продуктов Star представляется наиболее законченной "пользовательской" средой, и в нем, как и в MGE, сохранена модульность, но в измененном, "прозрачном" виде.

Модули и приложения образуют единую пользовательскую среду Star. Ядро Star составляет SICAD и к нему подключаются тематически ориентированные модули Star CARTO, Star INFRA, Star ARCHI и Star TECHNO, дополняемые приложениями для управления моделями данных, построения цифровых моделей, обработки растровых изображений, выполнения расчетов, анализа и проектирования, организации интерфейсов.

Инструментом развития системы является утилита Macroprogramming - библиотека функций Star с интерфейсом связи семантики и метрики, создания меню и формирования собственных приложений.

Star CAD - полномасштабный модуль для обработки векторных и растровых объектов и оцифровки, служит сервером баз данных.

Star CARTO - геоинформационный модуль с набором функций топологической ГИС, к которому примыкают специализированные приложения и утилиты по проектированию, анализу и оценке сетей (канализация, водо-, энерго-, теплоснабжение, связь, дороги и т.д.).

Star INFRA - модуль с функциями обработки полевых геодезических данных, трансформаций и привязки растровой информации, ведения вспомогательных библиотек стандартных приложений.

Star ARCHI - архитектурный модуль для ЗD-проектирования, генерации 20-планов, автоматического документирования проекта и выбора наилучшего варианта.

Star TECHNO - объектно-ориентированный модуль с приложениями, позволяющий создавать информационные системы произвольной сложности. Он обеспечивает связь между различными графическими, текстовыми, атрибутивными данными и средствами мультимедиа.

Viewer - модуль просмотра, представляющий собой подмножество БД ORACLE. Рассчитан на пользователей, работающих с распределен-ными базами данных в ORACLE, но без сложного пространственного анализа.

В среде программных средств последнее десятилетие находят все более широкое применение так называемые объектно-ориентированные методы и системы программирования и моделирования.

Географическая операционная система Small World GIS

Small World GIS - одна из первых ГИС-систем нового поколения. Отличительной ее особенностью является синтез объектно-ориентированных моделей данных, объектно-ориентированного программирования и "многовариантной" СУБД. Это полностью интегрированная среда, называемая "географической операционной системой".

Ядро Small World GIS составляет объектно-ориентированная интерактивная оболочка программирования Magik, представляющая гибрид Algol и Small Talk.

Моделирование пространственно-связанных объектов осуществляется на основе набора операций построения и анализа топологических связей между ними.

Основу классификации и моделирования составляют топологические типы: точечный, линейный, площадной объекты. Правила топологического взаимодействия объектов обеспечивают совместное использование ими первичных геометрических элементов (узлов, нитей, полигонов).

Технологии Small World GIS поддерживают графические файлы в сочетании растр/вектор. Каждый растр при импорте в систему дополняется ее генерализованными версиями для быстрой и качественной визуализации в мелкомасштабные ряды.

Преимуществом Small World GIS следует считать полную мультиплатформность. Система функционирует на всех моделях ведущих производителей RISC-платформ HP, IBM, SUN, DEC (и соответствующих версий UNIX). Новые версии программного обеспечения разрабатываются для всех платформ. Полностью унифицированы дистрибутив и процедура инсталляции. Интерактивная оболочка Magik обеспечивает бинарную совместимость приложений для всех указанных платформ.

7.10. Инструментальная среда CADdy

При создании территориальных кадастровых и геоинформационных систем может находить применение система CADdy ( фирма ZIEGLER Informatics GmbH). Система является ярко выраженной инструментальной средой для широкого круга задач и требует настройки.

В 1990 г. CADdy была локализована на русском языке. Локализованная версия включает в себя свыше 80 модулей, охватывающих такие направления, как архитектура и строительство, инженерная геодезия и картография, городское планирование и инженерные сети, машиностроение, электроника, электротехника.

Как ГИС-система CADdy распространена в более чем 150 городах России.

Для обмена данными в CADdy предусмотрены двусторонние конвертеры в наиболее популярные форматы (DXF, SICAD, IGES, ALK, Intergraph и др.). В рамках системы возможно построение технологии для решения всего спектра задач городского планирования и земельного городского кадастра (от привязки к местности объектов городской инфраструктуры до проектирования схем и планов развития территорий).

В состав программного обеспечения входят следующие прикладные модули, выполняющие разнообразные функции:

• CADdy VI В - создание планово-высотного обоснования съемочной геодезической сети; топографическая съемка в масштабах 1:5 000 -1:500, включая съемку сооружений и подземных коммуникаций; вынос в натуру линейных сооружений, зданий, дорог; определение площадей участков произвольных форм; автоматизация крупномасштабных съемок с применением электронных тахеометров различных фирм-производителей: Wild ТС 600-ТС 1100 (фирма LEICA), Geodimeter 50X -Geodimeter 60X (фирма GEOTRONICS), DTMA XOLG - DTMA 7Х0 (фирма NIKON), SET 6 4133 - SET 2В 4133 (фирма SOKKIA), ТАЗМ (фирма ZEISS) и др.; генерация различных форм отчетов и каталогов координат;

• CADdy VI С - уравнивание плановых и высотных геодезических сетей; вычисление пространственных, обратных и прямых многократных засечек, пересчет координат геодезических пунктов из государственной системы координат в местную, перенос начала координат на объект строительства;

• CADdy V2 - создание электронных топографических карт по данным тахеометрической съемки с подключением библиотек условных знаков соответствующих масштабов, создание электронных карт различной тематики по существующим картографическим материалам с помощью дигитализации и векторизации сканерных изображений; автоматическое создание объектов земельного, городского кадастра и кадастра инженерных сетей с подключением баз данных формата DBF; построение продольных и поперечных профилей местности с возможностью подключения цифровой модели рельефа, созданной в модуле V3A;

• CADdy BSV - ведение банка данных топографических и картографических планшетов по номенклатурам с различными способами выборки и передачей их для редактирования в модуль V2;

• CADdy V3A - построение цифровой модели рельефа по данным регулярной и нерегулярной сети опорных точек; автоматический расчет и построение горизонталей; вертикальная планировка территории;

• CADdy V3B - расчет объема земляных масс с учетом коэффициентов уплотнения и разрыхления по методу призменных горизонтов; вывод результатов расчета в виде таблиц и картограммы земляных работ;

• CADdy V3C - представление и визуализация различных трехмерных объектов (цифровых моделей рельефа, городского ландшафта, архитектурных проектов зданий); выбор различных точек обзора и видов объектов; создание светотеневой раскраски объектов, максимально приближенной к реальному изображению;

• CADdy SP1 - выполнение функции территориального планирования и ландшафтного проектирования, включающего в себя двухуровневый графико-семантический классификатор объектов (точечных, линейных и площадных); автоматическое создание и описание этих объектов, формирование легенд и экспликаций по кадастровому и генеральному плану, а также получение статистических отчетов;

• CADdy INFO - обеспечение совместной обработки графических (векторных рисунков, сканерных и видеоизображений) и табличных баз данных в формате DBF, что позволяет формировать информационные системы различного уровня;

• CADdy КР1,2 - построение планов и профилей городской ливневой и сточной канализации по заданной трассе на основе кадастрового плана и цифровой модели рельефа.

Кроме того, осуществляется стационарный и нестационарный гидравлический расчет городских канализационных сетей на основе информации из базы данных элементов сборных шахтных колодцев и труб коллекторов;

• CADdy LP1,2 - построение на основе кадастрового плана цифровой модели рельефа н базы данных элементов водопроводных сетей (труб, фитингов, арматуры, насосов, резервуаров) планов и профилей городских водопроводных сетей; выполнение расчета гидравлики городских сетей водоснабжения с подбором диаметров труб в зависимости от расхода и напора воды в узловых точках водопровода, расчета напоров и подбора насосов и резервуаров для подачи воды потребителям;

• CADdy KDB - регистрация технического состояния и гидравлических условий работы канализационных сетей, анализ неисправностей и управление эксплуатацией сетей с использованием специализированных баз данных.

CADdy включает набор модулей для формирования и ведения банков земельных данных по состоянию жилого и нежилого фондов, информационного обеспечения администрации города, ведения кадастра недвижимости, анализа, оценки и планирования городских территорий, управления коммунальным хозяйством и т.д.

Система допускает разработку пользовательских приложений и интерфейсов с использованием языка программирования Си и графической библиотеки CADdy Plus. Система позволяет реализовать объектно-ориентированные технологии работы с графическими данными и их геодезической привязкой к государственной сети.

7.11. Модульная система MGE

Модульная среда ГИС фирмы Intergraph MGE обеспечивает независимость по базам данных, пространственный анализ, поддержку запросов и формирование тематических слоев. Она включает графические и объектно-ориентированные интерфейсы для работы с окнами, для просмотра географических данных, запуска MGE-приложений и доступа к связанной пространственной базе данных.

Возможности MGE. Основу MGE составляет программный комплекс MicroStation. Принципиальным отличием MGE от иных, более простых графических систем, является то, что в ней пользователь формирует не чертеж, а проект (design). Это говорит о направленности комплекса MicroStation на применение технологий САПР для решения задач ГИС.

В системе существует несколько установочных блоков, определяющих общие характеристики проекта в целом.

MicroStation поддерживает многослойные структуры. В системе имеется возможность создания поименованных групп слоев. Групповые имена позволяют создавать целую иерархическую структуру слоев.

В системе MGE имеются три типа вспомогательных координат: прямоугольные, цилиндрические и сферические. Они особенно полезны при трехмерном проектировании, например цилиндрических или сферических объектов.

Режимы выделения группы графических примитивов. Можно выбрать группу графических примитивов для их объединения или проведения общей операции над ними. При этом можно окружить их некоторой границей прямоугольной или произвольной формы. В MicroStation такой способ выделения группы примитивов носит название Fence Selection Modes.

Пользователь имеет возможность разделить все графические примитивы, присутствующие на проекте, по их отношению к обозначенной границе:

• примитивы, полностью расположенные внутри границы;

• все примитивы, пересекающие границу;

• все примитивы, находящиеся внутри границы целиком, а также и пересекающие ее;

• все примитивы, полностью расположенные вне границы;

• все примитивы, расположенные вне границы и частично пересекающие ее.

Ассоциированные файлы. MGE позволяет присоединить, сцепить с проектом до 255 так называемых ассоциированных файлов (reference files). Ассоциированные файлы содержат части или отдельные виды проекта. В нужные моменты пользователь может извлекать (целиком или частично) содержимое ассоциированных файлов.

Можно использовать некоторое двухмерное изображение из ассоциированного файла для его вставки в трехмерное изображение. Например, на изометрическом изображении какой-либо конструкции можно расположить плоский чертеж ее сечения и т.д.

В отличие от многих графических систем в составе MicroStation существует такой графический примитив, как мультилинии (multi-lines). На экране монитора этот примитив выглядит как несколько параллельных сложной формы.

Мультилиния содержит до 16 параллельных линий, причем каждая из них может обладать собственными цветом, типом (штриховая, пунктирная, сплошная), толщиной. Можно контролировать расстояние, на котором отстоит одна линия от другой, и принадлежность линии к тому или иному слою.

Все характеристики мультилинии запоминаются в специальной библиотеке (style library) и при необходимости могут быть использованы в разных проектах. Существует возможность изгибать и пересекать мультилинии с автоматическим построением узлов пересечения.

MGE содержит высокопроизводительный комплекс для обработки аэрофотоснимков. Имеется возможность включения в технологический процесс MGE-технологий мультимедиа.

Работа с данными. MGE представляет собой обширный набор модулей для управления проектами и данными, сбора данных и их интеграции, анализа пространственной информации и создания запросов по ней, ее вывода и визуализации.

Назначение MGE - поддержка рабочего процесса ГИС и картографии в любой отрасли. Совокупность модульной, интегрированной архитектуры, широты диапазона технических прикладных решений и удобства пользования обусловливает широкое применение данной системы.

Модульная архитектура MGE обеспечивает высокую мобильность ГИС. Каждый модуль тесно увязан с базой данных MGE, что дает возможность оснастить каждое рабочее место специальными инструментами управления данными, их моделирования, анализа и вывода, которые наиболее соответствуют требованиям проекта.

MGE позволяет делать выбор между операционными средами MS Windows, Windows NT, DOS, UNIX и в то же время использовать преимущества, которые дает бесшовное разделение проектных данных. Формат проектного файла МGЕ един для всех поддерживаемых платформ.

Разделение данных осуществляется при сохранении контроля за несанкционированным доступом. К имеющемуся проекту можно добавить новые системы МGЕ, можно выбрать новую операционную среду, поддерживаемую МGЕ - в любом случае усилия по обучению будут сведены к минимуму. Программные средства Intergraph поддерживают все основные промышленные стандарты для операционных систем, сетей и графического обмена. Это делает его системы совместимыми от версии к версии. Среда открытых систем обеспечивает совместное использование данных в соответствии с предоставленным правом доступа, интеграцию решений МGЕ - с уже существующей компьютерной средой.

Система МGЕ предлагает два различных полностью интегрированных метода управления данными. Выбор зависит от того, как необходимо организовать данные, как будут осуществляться их поддержка и доступ к ним. Первый метод заключается в обработке геопараметров по листам карты, когда подробно воспроизводится рабочий процесс ведения карт на бумажных носителях, второй метод - в индивидуальной обработке геопараметров независимо от их местоположения на листе карты.

При выборе второго метода пользователь получает доступ к уникальным возможностям МGЕ по временной обработке данных, т.е. может вводить информацию об изменениях во времени как пространственных, так и непространственных параметров, отслеживать их и выводить.

Дополнительные возможности МGЕ по объектно-ориентированному моделированию позволяют проводить анализ и создавать динамичные запросы типа "what - if ("что, если...") по интерактивной топологии. Корректировка топологической информации происходит автоматически непосредственно вслед за любыми изменениями: созданием новых параметров, изменением существующих или их удалением.

МGЕ обладает большим набором инструментов анализа, способных преобразовать сложную ГИС-информацию и сложные структуры в доступные пониманию формы. Разнообразие этих инструментов позволяет выбирать методы, наиболее подходящие для решения проблем пользователя, наиболее соответствующие типу используемых в процессе данных и требуемой точности результатов.

При обработке графических данных сразу можно открыть восемь видов одной модели объекта. При этом каждый вид является активным, в нем можно осуществлять редактирование чертежа. Такой подход позволяет начать редактирование в одном виде, а закончить - в другом, что создает преимущества по сравнению со многими ГИС при обработке трехмерных объектов.

Инструменты запроса и анализа МGЕ предусматривают использование методов, проверенных временем:

• векторный пространственный анализ с использованием топологической модели;

• анализ растрированных (ячеистых) данных;

• анализ изображений;

• анализ трассировки и маршрутов сетей;

• анализ и визуализация моделей поверхности местности;

• динамичный анализ и запросы типа "what if “ ("что, если...") по интерактивной топологии;

• анализ и визуализация в трехмерной графике глубинных (неповерхностных) слоев.

Пользовательский интерфейс. Интерактивный графический пользовательский интерфейс МGЕ неизменен во всем диапазоне картографических и ГИС-решений, что сокращает сроки обучения и обеспечивает связь между прикладными задачами.

МGЕ посредством системы реляционных интерфейсов фирмы Intergraph (Intergraph's Relational Interface System - RIS) позволяет делать выбор из имеющихся на рынке ведущих СУБД. Система RIS, уникальная в своей области, дает возможность многим рабочим станциям МGЕ одновременно обмениваться информацией по сети с сервером баз данных МGЕ независимо от того, где находится база.

Технология RIS и графическая среда обеспечивают плавную интеграцию основного ядра системы с прикладными задачами, связанными с ГИС. Использование графического пользовательского интерфейса, управляемого в режиме меню, общего для многих других прикладных решений фирмы Intergraph, сокращает сроки освоения системы и облегчает переход пользователей от одной прикладной задачи к другой.

Интеграция MGE с технологиями Intergraph в области архитектуры, инжиниринга, коммунальных услуг, сканирования, черчения, управления технической информацией и других позволяет встраивать возможности ГИС и картографии МGЕ во многие прикладные задачи. Такая интеграция делает MGE удобным средством для больших проектов, базирующихся на технологиях ГИС или картографии.

7.12. Специализированная система Maplnfo

Система Maplnfo позволяет отображать различные данные, имеющие пространственную привязку. Она относится к классу Desktop GIS. В конце 80-х rr. Maplnfo вместе с AtlasGIS делила рынок настольных ГИС. После выхода Windows -версии она опередила соперника, особенно на российском рынке.

Отличительная особенность Maplnfo - универсальность. Система дает возможность создавать интегрированные геоинформационные технологии Intergraph и Maplnfo для DOS, Windows, Windows NT, UNIX, геоинформационные системы, цифровые картографические системы, программные и технические средства формирования и анализа геоинформационных баз данных.

В систему заложены следующие возможности:

• методы анализа данных в реляционной базе данных;

• поиск географических объектов;

• методы тематической закраски карт;

• методы создания и редактирования легенд;

• поддержка широкого набора форматов данных;

• доступ к удаленным БД и распределенная обработка данных.

Maplnfo позволяет получать информацию о местоположении по адресу или имени, находить пересечения улиц, границ, производить автоматическое и интерактивное геокодирование, проставлять на карту объекты из базы данных. Форма представления информации в системе может иметь вид таблиц, карт, диаграмм, текстовых справок. Система дает возможность проводить специальный географический анализ и графическое редактирование. При этом система команд и сообщения представляются как на русском языке, так и на других языках. Модули системы включают обработку данных геодезических измерений, векторизацию и архивацию карт, схем, чертежей, преобразования картографических проекций, совмещение пространственных данных.

Возможность компьютерного дизайна и подготовки к изданию разнообразных картографических документов позволяет получать различные технологические решения для территориальных и отраслевых информационных систем. Программные комплексы функционируют на различных платформах. Система Maplnfo включает специализированный язык программирования MapBasic, позволяющий менять и расширять пользовательский интерфейс системы.

Система дает возможность напрямую использовать данные электронных таблиц типа Excel, Lotus 1-2-3, форматы dBase и т.д.

7.13. Инструментальная система Arclnfo Общее назначение

Интегрированный пакет Arclnfo - типичное инструментальное средство для разработки и эксплуатации ГИС широкого назначения. Он предназначен для создания геоинформационных систем и обеспечивает ввод, обработку, анализ данных и составление профессиональных карт с использованием персонального компьютера. Система Arclnfo используется на рабочих станциях, но с ограничениями для IBM PC. На основе цифрового моделирования она позволяет осуществлять векторно-топо-логическое моделирование, буферизацию объектов, анализ сетей, построение ЦММ и т.д. Предметная область системы - создание и ведение земельных, лесных, геологических и других кадастров.

Данная система проста в эксплуатации и позволяет работать независимо или в сети с большими системами. Пользователями Arclnfo могут быть специалисты широкого профиля. Это обусловлено тем, что система обеспечивает интеграцию пространственной информации в среде реляционной базы данных для разнообразных задач: картирование кадастра земель, собственности, расчет налогов, планирование мероприятий по землепользованию, оценка природных ресурсов, сооружение дорог, анализ преступности или демографических проблем, оптимизация прокладки транспортных путей, строительство сервисных центров, районирование территорий и др.

Достаточно большой набор драйверов обусловливает большой выбор стандартных мониторов, дигитайзеров и плоттеров.

Система Arclnfo позволяет постепенно распространять сферы ее применения на другие области и по мере роста потребностей проводить программное и техническое расширение системы.

Специализированное ПО обеспечивает превращение персонального компьютера в геоинформационную станцию, включающую средства цифрования и составления карт, топологического структурирования данных, создания таблиц сопряженных характеристик, вывода карт в виде твердых копий, соединения компьютеров в локальные сети.

Первичный интерфейс пользователя

Серия программных модулей Arclnfo начинается с модуля Starter KIT, который является первичным интерфейсом пользователя и служит средством превращения компьютера в геоинформационную систему.

Starter KIT содержит в себе средства конфигурирования персонального компьютера и графического оборудования, коммуникации и обмена данными с другими компьютерами, создания картографических покрытий, составления и редактирования таблиц сопряженных характеристик, а также средства вывода простейших карт на экран:

• систему цифрования (ADS - Arc Digitizing System) - для быстрого создания и редактирования карт;

• команды CLEAN и BUILD - для создания точечных, линейных и площадных объектов по данным координатного ввода;

• команды для создания таблиц сопряженных характеристик;

• систему Tables - для создания и работы с базами данных;

• систему ESRI Plot System - для вывода карт на экран, плоттеры и графические принтеры.

Модуль Starter KIT обеспечивает возможности распределенной обработки данных. Он задает режим, который позволяет компьютеру связываться с другими платформами для обмена данными, работающими в среде ArcInfo, например с рабочими станциями или мини-компьютерами, работающими под операционной системой UNIX. Так, покрытия, созданные на одном компьютере (сервере), могут быть переданы на рабочую станцию, обработаны там и затем возвращены обратно или переданы на другой компьютер (сервер). В этом модуле содержится простая в использовании программа эмуляции терминала для доступа к другим компьютерным платформам.

Система ADS обладает полным набором средств цифрования для создания новых карт и редактирования имеющихся с помощью персонального компьютера. При цифровании с использованием дигитайзера данные отображаются на графическом мониторе. Вы можете интерактивно редактировать элементы покрытий, выбирая их курсором на экране. Для удобства редактирования можно увеличивать отдельные фрагменты покрытий. Интеграция ADS в Starter KIT обеспечивает тот же пользовательский интерфейс (ту же систему меню), что и системы ADS на других платформах Arclnfo.

Команды CLEAN и BUILD в модуле Arclnfo Starter KIT используются для создания точечных, линейных и площадных объектов, а также таблиц сопряженных характеристик. Последние могут применяться для интеграции тематических данных и графических объектов. Помимо создания новых объектов команда CLEAN обеспечивает геометрический анализ покрытий, позволяющий автоматически устранять разные типы ошибок (висящие дуги, незамкнутые полигоны и т.д.), возникающие при цифровании. Кроме того, BUILD и CLEAN автоматически определяют пространственные взаимосвязи между различными объектами. Например, CLEAN и BUILD идентифицируют площадные объекты, примыкающие друг к другу или соединяющиеся линейные объекты. Такие взаимосвязи обеспечивают большое разнообразие новых аналитических возможностей, таких, как нахождение оптимальных маршрутов при движении по линейной сети независимо от того, улицы это, водотоки или телефонные линии.

Поскольку Starter KIT является базовым модулем для решения всех последующих прикладных задач геоинформационных систем, он должен устанавливаться на каждый компьютер, работающий в среде ArcInfo.

Редактирование и обновление данных

Для интерактивного редактирования данных геоинформационных систем, обеспечивающего создание, обновление баз данных и вывод этих данных на графические устройства, в Arclnfo существует специальный графический редактор и редактор базы данных ArcEdit. Он в полной мере использует хорошо отработанные технологии обработки графических данных в САПР с мощной геоинформационной базой, позволяющие не только создавать высококачественные карты, но и организовать банк географических данных, с которым могут работать все прочие модули Arclnfo.

Он имеет режим одновременной обработки и редактирования графических, картографических и сопряженных характеристик.

Редактор ArcEdit является объектно-ориентированным графическим редактором. Он позволяет передвигать, копировать, добавлять, удалять или менять очертания точечных, линейных, площадных объектов или надписи на карте. Каждый отдельный узел ломаной может быть передвинут, удален или добавлен. Очертания линий можно менять или сглаживать сплайн-функциями. Надписи на картах с использованием пропорциональных шрифтов масштабируются и направляются по прямой под любым углом или вдоль линейного объекта с любым отступом от заданной точки.

Для каждого объекта в ArcEdit могут быть созданы или изменены сопряженные табличные характеристики (таблицы атрибутов). Эти характеристики можно обобщать, рассчитывать их новые значения или вводить и уточнять заданные с использованием удобных форм.

Редактор ArcEdit обладает эффективными средствами создания картографических покрытий, проверки и корректировки ошибок. Он может применяться для создания дополнительных графических элементов с целью составления карт высокого качества с использованием модуля ArcPlot.

Редактор ArcEdit соединяет все удобства системы ADS модуля Starter KIT по цифрованию покрытий с более широким набором средств графического редактирования. В частности, он позволяет редактировать сопряженные характеристики, добавлять надписи высококачественными шрифтами, использовать другие слои (покрытия) из базы данных в качестве фона, а также легко диагностировать и исправлять ошибки ввода.

В среде ArcEdit можно работать только с графическим монитором и клавиатурой либо применять мышь или дигитайзер для цифрования/ука-зания точек на карте. Кроме того, можно ввести команду или последовательность команд выбором графического меню, установленного на дигитайзере.

Обмен данными

Программа Data Conversion обеспечивает преобразование данных формата ArcInfo во множество других форматов географических данных и обратно, что позволяет интегрировать в ГИС данные из самых различных источников, включая растровые и векторные форматы.

Векторные форматы данных, поддерживаемые Data Conversion, включают в себя набор форматов: Initial Graphics Exchange Specificaton (IGES), AutoCAD Drawing Exchange Format (DXF), U.S. Bureau of the Genus GBF/DIME.

Точечные, линейные и полигональные покрытия Arclnfo могут быть преобразованы в сеточные форматы, совместимые с Grid/GridTopo программными модулями ESRI (работающими в среде версии Arclnfo для мини-компьютеров и рабочих станций), системой обработки изображений ERDAS и системой EPPL-7.

Программа Data Conversion позволяет конвертировать один растровый формат в другой. Таким образом, данные, полученные в одной растровой системе, могут быть непосредственно преобразованы в форматы, совместимые с другой растровой системой.

Эта программа обеспечивает конвертацию форматов Arclnfo в форматы других автоматизированных систем и обратно.

База данных

В состав Arclnfo включены полная реляционная база данных и язык программирования четвертого поколения для обработки табличной информации. Процедуры базы данных позволяют осуществлять манипулирование данными, включая ввод, обработку и анализ данных, арифметические и логические операции, и подготовку итоговых документов.

Табличные данные, характеризующие объекты покрытий в системе Arclnfo, хранятся в формате dBase. Система Arclnfo контролирует и обновляет таблицы сопряженных характеристик в dBase-совместимых форматах.

Система поддерживает соответствие между каждым объектом картографического покрытия и табличными данными. Формат dBase можно использовать для обработки и обновления любых характеристик объектов в процессе выполнения логических или арифметических операций над строками, столбцами или блоками реляционных таблиц.

Реляционная модель базы данных позволяет создавать сложные таблицы, входящие одна в другую. Одновременно может быть связано между собой до десяти таблиц сопряженных признаков, что дает возможность использовать до 4000 знаков для описания каждого картографического объекта.

При этом применяется разделенная технология работы. Так, для создания объектов картографических покрытий используются средства Arclnfo, а для анализа табличных сопряженных данных - dBase.

В качестве сопряженных характеристик объектов могут быть использованы данные самых разных типов: целые и дробные числа, буквенные и цифровые символы, даты. Средства пространственного и логического анализа Arclnfo позволяют с использованием СУБД dBase решать различные прикладные задачи:

• идентификация всех частных владений в заданных пределах от данного участка;

• распечатка почтовых наклеек всем владельцам выбранных объектов;

• оценка лесных ресурсов и ожидаемый выход деловой древесины определенного типа на данном участке за определенный промежуток времени;

• расчет налогов для землепользователей по налоговым ставкам. База данных dBase обеспечивает возможности работы с различными форматами данных и использования существующих файлов данных, ввода, корректировки, сортировки и анализа информации. База данных является также основой подсистемы документационного обеспечения. Она позволяет составлять итоговые документы на основе методов автоматизированной обработки за счет использования развитого языка программирования. Документы могут включать расчет'общих итоговых сумм и пяти промежуточных итогов, формы заголовков и столбцов таблиц длиной до пяти строк. Язык программирования содержит условные и логические переходы, циклы, ветвления и допускает использование локальных переменных.

Табличные данные, сопряженные с графическими данными, хранятся в dBase-совместимом формате, поэтому любая dBase-совместимая система хранения данных или БД совместима с набором данных Arclnfo.

Специализированный интерфейс анализа геоинформации

В отличие от графического редактора ArcEdit, который во многом повторяет известные методы редактирования пакетов в САПР и даже во многом уступает им, в ГИС должен быть встроен специализированный интерфейс для работы с графическими данными. В Arclnfo такой интерфейс создается с помощью пакетов Overlay и Network.

Пакет Overlay. Он обеспечивает средства анализа и использования географической информации, включая взаимоналожение полигональных, точечных и линейных покрытий, создание буферных зон, объединение полигонов и ряд других функций, основанных на пространственной и топологической взаимосвязи данных.

Overlay предоставляет разнообразные средства обработки и анализа географической информации. Шесть оверлейных команд, каждая из которых выполняет определенную функцию, обеспечивают максимальную гибкость пространственного анализа. Это команды: CLIP, ERASE, IDENTITY, INTERSECT, UNION и UPDATE. При наложении картографических покрытий в результате пересечений границ полигонов образуется новый набор объектов покрытия. Характеристики новых полигонов определяются характеристиками исходных, что создает новые пространственные и признаковые взаимосвязи данных.

Для табличного анализа данных, полученных с использованием пакета Overlay, можно использовать dBase-совместимую систему хранения и анализа данных. Так, можно классифицировать участки территории для выбора оптимальных мест строительства объектов жилых домов, основываясь на таких критериях, как характеристики грунтов, уклоны, близость к зонам затопления и т.п. Можно также соединить сетку административных районов, коммуникационные линии, зоны затопления, статистику преступности и другую информацию о городской среде для каждодневного анализа различных аспектов жизни большого города.

В пакете Overlay содержится команда BUFFER для создания буферных зон, т. е. зон, границы которых удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик.

Например, ширина лесных защитных полос вдоль дорог или водотоков может автоматически задаваться в соответствии с классом дорог или расходом водотока. Пакет Overlay позволяет автоматически объединять друг с другом буферные зоны, удаляя лишние внутренние границы. Он обеспечивает пользователя средствами обработки разноплановых источников информации. В пакете Overlay содержатся группа команд MAPJOIN для соединения смежных листов карты в единое картографическое покрытие и команда SPLIT для разбиения большого покрытия на более мелкие.

Команды DISSOLVE и ELIMINATE позволяют объединять выбранные полигоны в одном картографическом покрытии для создания новых полигональных объектов. В частности, команда ELIMINATE может использоваться для удаления внутренних фрагментарных полигонов, возникающих при наложении двух карт.

Команда RESELECT дает возможность выбирать объекты картографических покрытий в соответствии с пространственными или логическими критериями, заданными пользователем новых полигональных объектов.

Команда INTERSECT соединяет две карты, оставляя только общие для обеих карт участки.

Команда CLIP удаляет все объекты, которые оказываются за пределами указанных пользователем границ.

Команда SPLIT разбивает картографические покрытия на покрытия меньшего размера.

Пакет Network. Это аналитическое средство для моделирования реальных сетей, таких, как улицы, водотоки, телефонные линии и линии электросвязи, для поиска объектов по его адресу (например, привязка табличных данных к географическим объектам с использованием файлов формата TIGER). Пакет обеспечивает выполнение двух основных категорий функций: анализ географических сетей и поиск объекта по его адресу.

Пакет Network позволяет рассчитывать оптимальные маршруты движения транспорта, места размещения объектов, оптимизировать районирование. Точность моделирования реальных сетей при использовании пакета высока, так как различная информация типа направления и стоимости передвижения или перемещения грузов может храниться в таблицах сопряженных характеристик для каждой линии в сети. Анализ сетей включает в себя три функции: поиск путей, аллокацию и районирование.

Поиск путей обеспечивает оптимизацию перемещения ресурсов по сети, например помогает выбирать альтернативные маршруты движения машин аварийных служб в периоды максимальной загруженности транспортных магистралей.

Аллокация позволяет отыскать ближайшие центры (минимальную стоимость перемещения) для каждой точки сети в целях оптимизации функционирования последней. Например, аллокация может использоваться при поиске ближайшей станции пожарной охраны для каждой улицы или ближайшей школы для каждого конкретного школьника.

Районирование включает .ч себя группирование участков, ограниченных элементами сети, например городских кварталов, ограниченных улицами. Это средство ценно при планировании. Так, районирование может использоваться для определения границ участков доставки газет.

Если организация использует информацию, содержащую уличную адресацию, то применение средств Network позволяет определить характеристики объекта по его адресу. Система геокодировки дает возможность соединить табличные данные адресных файлов с географическим положением объектов в форматах ЕТАК, TIGER или ArcInfo.

При использовании покрытий с адресацией все данные могут анализироваться и наноситься на карту любым набором программных средств Arclnfo.

Пакет Network полностью поддерживает выполнение таких прикладных задач, как маркетинговые исследования, оптимизация размещения сервисных центров по адресам клиентов, компоновка списков расселения, распределение детей по школам, направление машин аварийных служб, картографирование мест совершения преступлений и др.

Успешный анализ сетей возможен только при наличии качественных обобщенных моделей сетей и движения потоков по ним. Структура данных системы Arclnfo, средства анализа и отображения, содержащиеся в пакете Network, обеспечивают такую возможность.

Особенностью системы Arclnfo является то, что она может работать монопольно или в качестве терминала сети.

7.14. Система электронных карт "Панорама"

Отечественная разработка "Панорама" представляет собой инструментальные средства для построения и обработки цифровых и электронных карт на основе современных ГИС-технологий. Система позволяет осуществлять:

• ведение картографической базы данных;

• ведение атрибутивной (семантической) базы данных;

• установление и поддержание связей между картографическими объектами и атрибутивными (семантическими) базами данных;

• ведение классификаторов и справочников;

• формирование и вывод отчетных, аналитических и презентацион-ных материалов.

Технологическое обеспечение

Технология работ включает следующие этапы:

• создание и ведение классификатора RSCEdit ( выполнение подготовительных работ, описание слоев карты, описание атрибутов объектов, описание цветовой палитры, описание объектов карты);

• конвертирование растрового изображения из формата PCX во внутренний формат RST системы "Панорама";

• создание паспорта проектируемой карты;

• открытие растрового файла;

• векторизация по растру;

• редактирование карты;

• проекционные преобразования;

• представление данных в заданных формах вывода.

Редактор ресурсов RSCedit. Он представляет собой программу, позволяющую создавать и редактировать файл ресурсов - классификатор.

Создание паспорта карты. Оно заключается в задании начальных параметров района работ и отдельных его листов: название района, масштаб создаваемой карты, дискретность цифрования, имя файла ресурсов пользователя, условный тип карты, единицы измерения в плане и в высоте, вид эллипсоида, система высот, система координат, проекция исходного материала, вид рамки.

Кроме данных на весь район работ необходимо завести паспортные данные на каждый отдельный лист района работ (в том числе и для случая, когда имеется только один лист). Эти данные включают в себя координаты углов рамки данного листа, имя файла заголовка листа, вид исходного картматериала, тип исходного картматериала.

Ведение некоторых паспортных данных контролируется на этапе ввода.

Векторизация. Графическая информация в системе может иметь растровую или векторные формы представления. Для векторных данных имеется возможность послойного представления. Набор слоев может содержать до 255 слоев, каждый из которых содержит определенный набор векторных объектов (всего до 65535 видов объектов). Наборы геообъектов образуют картографические композиции, которые отображаются принятыми условными знаками соответствующего масштаба. К каждому объекту может быть привязана определенная атрибутивная информация (до 65535 характеристик). Вся информация об условных знаках содержится в классификаторе, который может редактироваться пользователем.

Для получения векторной формы осуществляется векторизация, производимая по растровому изображению (форматы PCX, TIFF, RST).

Растровые данные получают сканированием картографических материалов или фотоснимков. Следует отметить возможность обработки растра с помощью функций "ластик" и "перо". Растровое изображение может быть черно-белым, 4-битным цветным или 16-битным серым. Перед началом векторизации возможно трансформирование растрового фона, полученного с картографического материала по точкам рамки листа.

Векторизация осуществляется набором следующих технологий:

• ручная дигитализация объектов по растровому изображению;

• полуавтоматическое отслеживание объектов растровой карты;

• автоматическая векторизация растровой карты (по расчлененным оригиналам заливок);

• ввод данных с клавиатуры;

• формирование объектов векторной карты по заранее созданным файлам, содержащим координаты создаваемых объектов.

При создании объектов векторной карты возможно получение динамически изменяющейся информации о длине, площади объекта и дирекционном угле в сравнении с предыдущей созданной точкой.

ГИС "Панорама" позволяет объединять отдельные номенклатурные листы в район (до 255 листов в одном районе).

При ведении картографической базы данных решена проблема расположения частей одного объекта на нескольких планшетах, возникающая при ведении больших картографических баз данных.

Ввод атрибутивных данных осуществляется в поля таблиц, определяемые при создании или редактировании классификатора. Данные вводятся в трех режимах:

• после создания каждого объекта;

• после создания карты;

• путем редактирования ранее введенных данных.

В процессе создания картографических композиций решаются вопросы генерализации.

Вся картографическая и семантическая информация хранится в обменном формате DXF, который в 4 - 6 раз компактнее аналогичных форматов хранения данных о местности в таких системах, как AutoCAD, Arclnfo и т.д. Возможна конвертация данных в обменные форматы других систем: Fl, F20V, DXF, HP-GL/2, F20S, PCX и т.д.

Достоинством ГИС "Панорама" является наличие специального интерфейса поиска объектов электронной карты по характеристикам баз данных.

Редактирование карты. На уровне баз данных система позволяет организовать редактирование, хранение и логическую связь с базами данных типа DBF или Hi Tech.

Аналитическое обеспечение

Аналитический аппарат ГИС "Панорама" включает в себя более десяти прикладных задач, реализованных на базе электронной карты. Рассмотрим некоторые из них.

Система учета и регистрации землепользователей (СУРЗ). Она основана на использовании ряда dbf-файлов.

Система СУРЗ позволяет осуществлять ведение баз данных:

• земельных участков с их основными свойствами (обременение, ограничение на использование и т.д.) - реестр землевладений;

• владельцев земельных участков - реестр землепользователей;

• земельных отношений - реестр земельных отношений. Построение матрицы высот. Матрица может содержать высоты, отражающие абсолютный или суммарный рельеф местности. Абсолютный рельеф строится на основе данных о поверхности земли, представленных горизонталями, отметками высот, урезами воды и т.д. Суммарный рельеф создается на основе абсолютного рельефа с учетом данных об объектах местности (леса, населенные пункты, линии электропередач и т.д.).

Матрица высот формируется на отдельный лист, район работ или участок местности. Отображение матрицы высот возможно в виде 2D-или ЗD-представлений. Данная процедура служит основой решения задач прогнозирования затопления и осушения территорий.

Комплекс "Геодезия". Это специализированный комплекс для решения прикладных задач и обработки данных полевых наблюдений. Он предназначен для автоматизированной обработки данных полевых геодезических работ и последующих вычислений, а именно для построения и уравнивания данных полигонометрических и теодолитных ходов. Комплекс позволяет решать следующие задачи:

• автоматизированный ввод заранее подготовленных измерений теодолитного хода с экрана монитора;

• уравнивание точек теодолитного хода;

• отображение уравненного теодолитного хода на электронной карте;

• возможность ввода произвольных точек, привязанных к конкретным объектам карты, и построение расчетных точек методом прямой засечки;

• создание новых объектов по уравненным и произвольно введенным точкам;

• формирование отчетов по результатам уравнивания, где отражены названия и номера точек теодолитного хода, их откорректированные углы и координаты.

Все действия происходят в системе электронной карты и позволяют визуально отслеживать местоположение реальных теодолитных ходов на местности, их полноту и корректность.

ГИС "Панорама" обеспечивает вывод изображения электронной карты в заданном масштабе, составе, размере на принтер как непосредственно из программы, так и из MS Windows в формате PCX. Предусмотрена возможность вывода картографического материала на монохромный или цветной плоттер со стандартным зарамочным оформлением.

Достоинство системы "Панорама" - применение достаточно простых средств для ее реализации. Для ведения кадастровых баз данных необходим компьютер с процессором 386 и оперативной памятью 4 Мбайта.

7.15. Система ERDAS Imagine

ERDAS Imagine занимает в области систем обработки аэрокосмо-снимков примерно такое же ведущее положение, что и Arclnfo в области ГИС. Это признанный мировой лидер, но в России возможность познакомиться с ним появилась только в 1994 г. Это модульная система, и на разных платформах число модулей может различаться (некоторые модули в настоящее время доступны не на всех платформах).

Система имеет современный графический интерфейс и, несмотря на очевидную сложность многих выполняемых ею функций, она проста в обучении. В комплект поставки входит обширная гипертекстовая система Help (диалоговая документация).

Система обладает широкими возможностями импорта и экспорта в разные форматы. Она работает под управлением лицензионного менеджера и имеет два варианта базового комплекта: Imagine Vista - минимальный, Imagine Production - стандартный.

Комплект Imagine Vista

Комплект включает в себя программу просмотра Viewer, редактор оформления карт Map Composer и средства импорта/экспорта. Viewer служит функциональным ядром системы ERDAS Imagine.

Viewer. Программа реализована в виде окна на экране для вывода растрового изображения, векторной графики и аннотаций. Как в любой современной системе, размеры и конфигурацию этого окна легко изменить. Можно одновременно открыть много окон, загрузив в них один и тот же или разные объекты (снимки).

Программа Viewer включает набор функций, отнюдь не ограниченных только просмотром снимка. Эти функции доступны через меню, пиктограммы и клавиатурные комбинации. В частности, в возможности Viewer входит синтезирование мультиспектрального изображения.

В ней может быть открыто одновременно несколько растровых и векторных слоев, перекрывающихся полностью или частично. Есть возможность регулировать степень прозрачности слоев, разными способами управлять масштабом изображения: задавая число пикселей исходного изображения, приходящихся на один пиксель экрана (zoom-ratio), указывая непосредственно знаменатель масштаба, вписывая изображения в данный размер окна и т.д.

Во Viewer есть средство для геометрических измерений координат точек, длины линий, периметров и площадей произвольных фигур. Результаты измерений направляются в открывающееся окно текстового редактора, где они накапливаются и могут быть сохранены в файле.

Важной функцией Viewer является работа с AOI (Area of Interest) -рабочими областями. Многие операции над растром в ERDAS Imagine могут выполняться не только со всем изображением, но и над его выделенными частями ( в пределах заданной AOI).

Рабочие области удобно представить себе как прозрачную пленку -накладку на изображение с нарисованными произвольной формы контурами. Наборы таких областей сохраняются как поименованные слои особого рода и используются повторно даже с другим снимком той же территории. Они сами по себе ничего не меняют в изображении и не являются его частями.

Можно получить рабочие области методом "выращивания из затравки". Для этого надо указать некоторый пиксель и задать максимальное расстояние в пространстве признаков, по которому будут отбираться в односвязанную область подобные по спектральным характеристикам рядом расположенные пиксели. Можно также уточнить правило, по которому они отбираются, ограничить максимальное число пикселей в области отбора или максимальное геометрическое расстояние от пикселя-затравки. Такой способ образования рабочих областей позволяет очень тонко настроить процедуры обработки изображения на участки с определенными свойствами.

В окне Viewer предусмотрены большие возможности управления контрастом изображения, как в целом, так и отдельно для разных диапазонов значений пикселей в файле и для каждого из цветов RGB (красный, зеленый, голубой).

Есть возможность оперировать гистограммами и функциями передачи контраста в графическом виде. В специальных окнах отображаются гистограммы значений пикселей для трех активных в настоящий момент зон и график функции передачи контраста, который можно тут же редактировать - добавить точки излома, изменить наклон, сместить.

24-битовый графический адаптер позволяет в реальном масштабе времени наблюдать, как отражаются манипуляции в самом изображении, и закрепить результаты манипуляций, сохранив соответствующие таблицы перекодировочных (передаточных) функций или просто применив их для преобразования значений в самом файле данных.

В программе Viewer можно редактировать растр, например заполнить выделенные рабочие области постоянным значением или результатом интерполяции, применить некоторый фильтр в скользящем окне; создавать произвольные аннотации - связанную с изображением вспомогательную графику (элементы зарамочного оформления, сетку, произвольный текст и т.п.), которая выводится на экран и печать, не меняя самого изображения.

Map Composer. Это редактор оформления карт. В нем имеется весь набор необходимых средств для создания на базе снимка чистовой картографической продукции. Удобные интерактивные средства для размещения на листе одного или нескольких изображений дают полную возможность контролировать размеры и масштаб, создавать и размещать элементы оформления - легенды, координатную сетку и т.п. Подготовленную композицию можно вывести на цветной плоттер, принтер непрерывного тона и на PostScript-принтер, струйные плоттеры.

Комплект Imagine Production

По сравнению с Imagine Vista базовый комплект Imagine Production обладает многими дополнительными функциями. Он позволяет геометрически трансформировать снимки по опорным точкам, применять методы эталонной и безэталонной классификации для выделенных объектов на изображении. Эти классификации могут быть без обучения и с обучением (как интерактивный процесс). Создание обучающих образов (эталонов) осуществляется с использованием рабочих областей и технологии "выращивания из затравки".

Для классификации применяется широкий набор алгоритмов, таких, как Isodata (иерархический кластерный анализ) и эталонные классификации на основе принципа максимального правдоподобия, критерия Махаланобиса, минимального расстояния. Есть методы оценки надежности и качества полученной классификации по результатам наземной проверки.

Широк набор методов обработки изображений, причем для их задания могут применяться как библиотека типовых алгоритмов, так и специальный интерактивный графический редактор алгоритмов -Model Maker, реализующий концепцию "визуального программирования".

Базовые комплекты Imagine Vista и Imagine Production могут быть при необходимости дополнены модулями расширения.

Модуль расширения Vector. Это расширение обеспечивает преемственность средств "линии ArcInfo" для рабочих станций, встроенных в ERDAS Imagine, полноценную работу с векторными данными в топологическом формате Arclnfo (покрытиями), редактирование векторных данных (атрибутов и графики), создание новых векторных слоев, использование привязанной к векторным объектам описательной информации для распознавания символов.

Расширение Vector допускает как ручную прорисовку векторных слоев по растровой подложке, так и автоматическое выделение достаточно однородных контуров методом "выращивания из затравки", автоматическую векторизацию в полигоны ArcInfo площадных объектов, выделенных при проведении классификации, и т.д.

Подмножество этих функций,обеспечивающих работу с атрибутивной информацией (запрос значения, определение символогии через значения атрибутов, но не редактирование графики), реализует модуль Vector Query.

В версии ERDAS Imagine 8.2 для ОС Windows NT и Windows 95 нет отдельных модулей расширения Vector и Vector Query, но некоторые базовые возможности работы с векторными данными в виде покрытий Arclnfo обеспечиваются даже в базовом наборе Imagine Vista:

вывод векторных данных в модуль Viewer поверх растра (в том числе с использованием символогии, определяемой через значения атрибутов), запрос значений атрибутов, поиск объектов по значениям атрибутов, формирование рабочих областей и аннотаций из полигонных объектов Arclnfo.

Модуль расширения Radar. В этом модуле сосредоточены специфические методы, используемые для работы с радиолокационными снимками. Это прежде всего набор методов предварительной обработки (коррекции) радарных снимков, учитывающих особенности их геометрических и радиометрических характеристик:

• яркостная коррекция, оценивающая удаление объектов;

• переход от угловых координат наклонной дальности к координатам, подобным картографическим, с компенсацией геометрических искажений, связанных с наклоном луча зрения;

• подавление специфических шумов, в частности спекл-шума (пятнистости), связанного с эффектами интерференции отраженного когерентного излучения.

Имеются и другие функции обработки изображения, позволяющие улучшить качество радарных снимков с учетом их специфики (анализ текстур, специальные адаптивные фильтры и т.п.). Модуль работает с данными съемок LANDSAT и SPOT, используя фотограмметрические модели этой съемочной аппаратуры.

Модуль расширения Perspective View. Он позволяет в интерактивном режиме строить перспективное изображение имеющейся цифровой модели рельефа. Если есть тематическая карта или снимки на ту же территорию, что и ЦМР, можно спроектировать их на перспективное изображение рельефа.

Таким образом, перспективная модель рельефа как бы раскрашивается по снимку или карте, т. е. создается достаточно реалистическое изображение местности (если используется многозональный снимок с близким к естественному результатом цветосинтеза) или наглядная рельефная карта.

Средства модуля позволяют использовать и другие регулярные модели, например геофизические или геохимические поля. Есть возможность интерактивно задавать положение наблюдателя и направление взгляда, перемещая мышью соответствующие маркеры. Можно также задать их положение, вводя нужные значения координат. Весьма эффективно применение этого модуля вместе с модулем OrthoMAX.

Модуль расширения Image Catalog. Он позволяет организовать упорядоченное хранение большого числа снимков путем создания справочной базы данных. Для каждого снимка в таблице хранится некоторая стандартная, а также произвольная описательная информация, которая дает возможность быстро отыскивать снимки с необходимыми характеристиками и тут же их просматривать. Если снимки привязаны к местности, то доступен их поиск по положению на карте. Может быть использовано много карт разного масштаба на разные участки. При этом переход от одной карты к другой осуществляется автоматически при изменении текущего масштаба просмотра.

Карты находятся в векторном формате системы Arclnfo (он используется и как векторный формат в системе ERDAS Imagine). Каждый привязанный к реальным координатам снимок при занесении в базу данных автоматически заносится и на карту - там появляется его контур. Необходимые снимки можно выбирать по координатам или прямо по карте. Поддерживается ведение архива снимков. Модуль рекомендуется для использования при работе с большими архивами снимков.

Модуль расширения Virtual GIS. Создание этого модуля - принципиально новый этап в развитии геоинформационных технологий. Модуль обеспечивает объединение ГИС и систем виртуальной реальности.

До недавнего времени из-за технических ограничений пользователи ГИС были лишены возможности визуализации трехмерных данных в реальном времени. Только с помощью чрезвычайно дорогих суперкомпьютеров и существовавшего в единичных экземплярах специализированного программного обеспечения, совершенно не доступных массовому пользователю, удавалось решать подобные задачи.

Достижения в области аппаратной поддержки трехмерной графики, развитие стандартов программирования и общее повышение производительности компьютеров позволили осуществить слияние двух наиболее впечатляющих информационных технологий современности: геоинформационных систем и систем виртуальной реальности.

Virtual GIS позволяет не только быстро обеспечивать трехмерную визуализацию пространственных данных, но и производить анализ этих данных.

Модуль Virtual GIS предназначен для построения перспективного изображения регулярной цифровой модели рельефа с возможностью перемещения над ней позиции наблюдателя в реальном времени. При этом допустимо как интерактивное управление направлением перемещения, направлением взгляда и высотой, так и пролет над местностью по заранее проведенному маршруту. На модели рельефа могут быть наложены (спроектированы) растровое изображение (аэро- или космический снимок или карта в растровом представлении), а также картографическая информация в векторно-топологическом формате Arclnfo. Как растровые изображения (значения пикселей), так и векторные объекты (значения атрибутов объектов) запрашиваются с помощью трехмерного курсора прямо на перспективном изображении.

Возможно получение дополнительных эффектов: эффекта дымки, теней и других для получения более реалистического изображения. Модуль обеспечивает загрузку последовательно нескольких растровых моделей с разделением их на заданное расстояние по вертикали, т.е. построение и визуализацию многослойной структуры. Эту структуру можно рассматривать с разных точек зрения, погружаясь под слои и облетая вокруг "пиков". И вдобавок все вышеперечисленные функции доступны в стереоскопическом режиме (при использовании оборудования фирмы Stereographies - стереоочки с LCD -затворами и эмиттера инфракрасного синхронизирующего сигнала).

Модуль Virtual GIS открывает принципиально новые возможности для пользователей ГИС-технологий.

Как уже говорилось выше, трехмерная визуализация в реальном времени стала доступной достаточно широкому кругу заказчиков, а не только организациям с большими финансовыми возможностями. В отличие от подавляющего большинства систем виртуальной реальности, даже весьма дорогих, Virtual GIS обеспечивает работу с моцелью реальной местности, а не с упрощенной, схематически сконструированной.

Не представляет труда загрузить для использования в Virtual GIS любые пространственные данные (цифровую модель рельефа, снимки, карты) в растровом формате системы ERDAS Imagine и в векторном топологическом формате Arclnfo. При этом не требуется никакого предварительного преобразования данных.

В версии 8.2 пространство маневра ограничено одной загруженной цифровой моделью местности, однако в версии 8.3 уже не будет ограничений на размер территории, над которой можно совершать "виртуальный полет". Будет обеспечиваться динамическая подгрузка новых данных по мере перемещения за пределы изначально загруженного листа карты. Тем самым при наличии соответствующей пространственной базы вы можете совершать "виртуальный полет" практически вокруг всего земного шара.

Модуль Virtual GIS рассчитан на разные категории пользователей. Разнообразны области его применения:

• авиация - построения различных тренажерных систем;

• военное дело - тщательное изучение местности при планировании военных операций. На базе этой системы уже построены система визуализации поля боя и оперативного управления войсками, применяемые как в ходе обучения и штабных учений, так и в реальной боевой практике;

• служба спасения - реагирование на чрезвычайные ситуации;

• гражданское применение - ландшафтная архитектура, геология, геоморфология.

Особый интерес представляет Virtual GIS для визуализации геофизических и геохимических полей, особенно в задачах, связанных с комплексным использованием геохимических и геофизических данных. Более того, представляется, что потенциальный круг пользователей Virtual GIS и систем на ее основе чрезвычайно широк.

По мере того как цифровыми моделями рельефа достаточного разрешения будут обеспечены все большие и большие территории, трехмерная визуализация пространственных данных в реальном времени станет едва ли не основным способом работы с такой информацией. Действительно, нет резкой границы между картографическим представлением пространственной информации и перспективным ее изображением.

Оба представления могут плавно преобразовываться друг в друга в зависимости от изменения положения наблюдателя, направления взгляда и других геометрических характеристик. Таким образом, в ГИС мы подошли к реалистическому отображению окружающего мира (электронная картография слилась с виртуальной реальностью).

Модуль Virtual GIS использует графические библиотеки OpenGL и аппаратную поддержку трехмерной графики (специальный вид памяти, называемый текстурной памятью - texture RAM). Графическая библиотека OpenGL в настоящее время принята в качестве стандартного средства работы с трехмерной графикой на многих компьютерных платформах: SGI, IBM, DEC.

Для работы в действительно реальном времени, однако, требуется аппаратная поддержка OpenGL - texture mapping. В наилучшей степени это реализовано сегодня на компьютерах SGI в новой линии Impact, известного семейства рабочих станций Indigo2. Для работы с Virtual GIS рекомендуются модели: Indigo2 High Impact и Maximum Impact с объемом текстурной памяти не менее 4 Мбайт, графические карты с аппаратной поддержкой OpenGL и текстурной памятью. Планируется выпуск Virtual GIS 8.3 также для компьютеров SUN (с операционной системой Solaris 2.5), для рабочих станций HР 9000/700 с операционной системой HP UX 10 (и, возможно, HP UX 9.0.7). Подобные графические карты имеются также на рабочих станциях IBM RS/6000 и DEC Alpha, поэтому можно ожидать появления Virtual GIS также и для этих платформ (для OS AIX 4.1.4 и Digital UNIX 4 соответственно). Подобные графические карты с аппаратной поддержкой OpenGL и texture mapping сегодня имеются даже для персональных компьютеров ( например, производства фирмы Evans and Sutherland), так что возможно появление подобных систем на ПК под ОС Windows NT.

Модуль расширения Sub-Pixel Classifier. Он добавляет к системе средства классификации мультиспектральных изображений с разделением смешанных пикселей. Обычно каждый пиксель кадра включает смешанную (комплексную) информацию, отражающую влияние различных природных факторов.

Процесс классификации позволяет исключить специфическое влияние любого из этих факторов (интересующих объектов, материалов, свойств, называемых Material Of Interest - MOI) в каждом смешанном пикселе, что дает возможность провести их продвинутый анализ и классифицировать объекты с размерами, меньшими, чем пространственная разрешающая способность сенсора.

Главными компонентами процесса анализа спектральных характеристик пикселей (Applied Analysis Spectral Analytical Process - AASAP) являются средства автоматического определения происхождения записи (сигнатуры) спектра и субпиксельный классификатор. Первый позволяет создать локализованные спектральные записи, наилучшим образом удовлетворяющие специфическим требованиям, второй выявляет местоположение пикселей, содержащих некоторые части выделенного (ых) MOI. В ходе классификации этих MOI проводится подавление субпиксельных фоновых материалов (факторов), в том числе при обработке смешанных пикселей, включающих широкий диапазон фоновых материалов. За счет этого удается проводить коррекцию и классификацию по снимкам, сделанным в различных условиях, выделять объекты, занимающие небольшую часть пикселя, выявлять материалы с малыми спектральными отличиями.

Процесс нормализации снимка дает точную характеристику и контроль влияния атмосферы и солнечного освещения в ходе проведения классификации. Использование модуля предоставляет следующие дополнительные преимущества:

• улучшение точности классификации;

• реальное выявление факторов (материалов), дающих не менее 20 % яркостного спектра;

• возможность классификации пикселей по более детальным признакам (виды деревьев или тип воды);

• минимизация ошибок определения без существенной потери скорости расчетов;

• возможность использования записей спектральных свойств по одному снимку при проведении классификации по другим снимкам;

• возможность проведения последовательной работы в пределах одного или нескольких снимков.

Модуль расширения Restoration. Он предполагает использование деконволюции (развертки), опирающейся на математические модели конкретных сенсоров, для восстановления первоначальной радиометрии кадра, утерянной в процессе получения изображения и его обработок, таких, как пересчет пикселей методом кубической свертки, билинейной интерполяции и методом ближайшего соседа. Все эти методики действуют как сглаживающие фильтры, подавляющие высокие частоты. При этом ухудшается качество передачи локальных объектов и резких границ.

Модуль Restoration позволяет выполнять трансформирование снимков, давая при этом изображения с большим эффективным разрешением, чем обычно. Применение модуля в первую очередь улучшает передачу высоких частот, т. е. локальных объектов, и уменьшает эффект смещенных пикселей.

Обработанные снимки обладают повышенной радиометрической и геометрической точностью, визуально имеют лучшее качество и лучше дешифрируются человеком. В модуле используются математические модели сенсоров для LANDSAT TM, MSS, SPOT Pan, SPOT XS, AVHRR и многих систем сканирования твердых копий.

Модуль расширения Auto Warp. Основное назначение модуля состоит в автоматической привязке снимков друг к другу или к отсканированной карте с использованием метода, обеспечивающего полностью автоматическую работу в пакетном режиме без вмешательства оператора.

С помощью модуля можно в специальном окне для одновременного вывода двух изображений (а также, если необходимо, и при одновременной работе с другими окнами Viewer, связанными друг с другом географически) использовать специальные средства выявления изменений.

7.16. Применение концепции "открытых систем" в инструментальных пакетах ГИС

Один из кажущихся недостатков многих ГИС-пакетов - присутствие в каждом из них внутренних форматов данных. Это объясняется не только различием подходов при создании ГИС, но и стремлением защитить информацию системы от доступа средствами "чужих" ГИС. Объективно первые ГИС создавались как "закрытые" системы, что было обусловлено: отсутствием общих концепций в различных фирмах-производителях, различием применяемых форматов, основных решаемых задач, подходов программирования и организацией интерфейсов.

Однако если передача данных из одной ГИС в другую решается путем конвертирования форматов, то возможность включения в инструментальную систему дополнительных модулей, созданных разработчиком, весьма ограничена во многих ГИС.

Кроме того, при конвертировании форматов (см. разд. 5.3) нарушаются, а зачастую просто теряются связи, характерные для геоинформационных данных. Поэтому обычные конвертеры форматов данных, приемлемые, например, для задач обработки изображений, не удовлетворяют требованиям передачи пространственно-временных данных ГИС. Конвертированные данные нуждаются в восстановлении связей и структур. Это снижает возможность эффективного обмена данными и тем более использования геоинформационных данных в "негеоинформаци-онных" приложениях.

Ряд ГИС-систем дает возможность пользователю создавать свои модули по внутренним правилам этих ГИС, в то же время использование уже готовых пакетов весьма затруднено.

Одним из решений этой проблемы следует считать концепцию "открытых систем", развиваемую фирмой Microsoft для операционной системы MS Windows. Реализация этой идеи основана на архитектуре OLE (Object Linking and Embedding - связывание и внедрение объектов) и построении компонентной модели объекта СОМ (Component Object Model). Этот подход часто называют сокращенно OLE/COM.

Архитектура OLE позволяет одним приложениям системы MS Windows использовать другие или "вставлять" их для локальных процедур обработки, например для включения электронной таблицы или обработки рисунка. В понятие объекта OLE попадает все, что имеет машинное представление - документ текстового редактора, электронная таблица, рисунок, видеоклип и т.д. Это включает в понятие объекта OLE не только данные, но и программные элементы и объекты, привязанные к разным процессам и даже к разным машинам (сети).

Понятие OLE как связывание и внедрение, используемое в базах данных как тип данных, в концепции OLE/COM имеет более широкое значение. Оно включает в себя унифицированную передачу данных, структурированное хранилище информации и набор интерфейсов, позволяющий использовать конкретное приложение в качестве OLE- объекта.

Сущность данной концепции заключается в том, что с помощью набора интерфейсов создается система автоматных моделей, в которой одно из приложений, называемое сервером, управляется другим, называемым клиентом (или контроллером). При этом некоторые приложения Windows могут выступать в роли как сервера, так и клиента, пример Excel и Project 4.

Таким образом, разработка компонентной модели уже созданного ранее приложения дает возможность связывать между собой различные программные продукты MS Windows, к числу которых и относятся инструментальные пакеты ГИС. Это, в частности, позволяет внедрять в ГИС "негисовские" пакеты программ и наоборот.

Такой подход является общим для всех приложений MS Windows безотносительно к их предметной области.

Примером конкретной разработки этой концепции в направлении развития ГИС может служить работа фирмы Intergraph. Ею осуществляется проект, известный под названием технологии "Юпитер"[19], который ставит целью создание коммуникабельной среды обмена, обработки и применения геоинформационных данных для решения управленческих, инженерных и других задач на основе концепции "открытых систем".

Совместно с Oracle фирма Intergraph разработала "OLE для ГИС" -механизм, отражающий концепцию OGIS (Open Geodata Interoperability Specification) - открытую спецификацию взаимообмена геоданными, разработанную Консорциумом по открытым ГИС.

Адаптация "Юпитер"-приложений с помощью методов OLE аналогична, например, использованию Visual Basic для программирования форм ввода или модификации данных в электронной таблице Excel.

Инструментальный ГИС-продукт GeoMedia для Windows NT - первый продукт технологии "Юпитер". Он представляет собой универсальный геоинформационный "клиент", дополняющий продукты МОЕ и FRAMME , интегрируя данные из множества источников.

GeoMedia предоставляет доступ ко множеству источников данных (для ГИС) интегрирует их на общую основу, создает возможность общения на геоинформационной основе.

Система GeoMedia расширяет возможности MGE и делает ее более "распределенной" системой. Сравнение MGE и GeoMedia показывает, что MGE в большей степени рассчитана на конструкторов и проектировщиков ГИС-продуктов, т.е. в первую очередь на создание, во вторую -на использование ГИС-продуктов. Система GeoMedia рассчитана на аналитиков и пользователей ГИС-продуктов, синтезирующих новые данные и решения. Это достигается механизмом просмотра и анализа геоинформационных данных и возможностью принятия решений на основе более широкой интеграции данных.

Система GeoMedia позволяет копировать или вставлять атрибутивные данные из буфера обмена в текстовом формате, обеспечивая более эффективное использование приложений Windows типа Excel, Access, Word, Visio и др. Преобразование графической информации в форму деловой графики для задач управления и бизнеса достигается копированием графики через буфер обмена в формате метафайлов Windows и последующей вставкой ее в документы Excel, Access, Word.

Придание данным GeoMedia необходимых свойств осуществляет интерфейс Data Warehouse. Кроме организации связей между данными, характерными для ГИС (см. раза. 4.2,4.3), он производит при необходимости соответствующие проекционные преобразования (см. разд. 5.3), что также характерно только для геоинформационных данных.

Другими словами, GeoMedia делает более "прозрачной" ГИС-тех-нологию для пользователя-прикладника, далекого от геоинформатики. Эта прозрачность особенно ценна при интеграции технологий управления офисом. Через стандартный интерфейс пользователя Windows решаются задачи создания бизнес-приложений, требующих пространственно-временную информацию ГИС.

Например, при создании отчета по новой дорожной схеме или сети коммуникаций создается текстовый блок на основе базы атрибутивных данных. На основе этих же данных составляются графики и диаграммы, на основе запросов - справки, таблицы и нормативы, на базе графических данных ГИС-план с соответствующей нагрузкой и набором спецификаций. Связь пространственно-временных и экономических данных позволяет создать приложение, нацеленное на конкретный бизнес-проект с набором вариантов, отвечающих на вопрос: "что, если...". Кроме того, создается презентационная документация. Дополнительно к этому GeoMedia содержит средства, связывающие с текстовыми документами мультимедийные объекты: видеоклипы, фотографии, анимационные объекты, звуковое сопровождение и др.

Учитывая важность повышения коммуникабельности геоинформационных данных и применения для этой цели сети Интернет, фирма Intergraph разработала GeoMedia Web Map - еще один продукт, основанный на технологии "Юпитер". Он представляет гипертекстовые ссылки на базы геоинформационных данных, а также позволяет просматривать интеллектуальные векторные карты. Он работает совместно с известными Web-браузарами Internet Explorer и Netscape в качестве средств просмотра.

Выводы

Существует большое число разнообразных инструментальных ГИС-систем. Они различаются прежде всего целевой направленностью. программно-технологическими средствами и внутренними форматами данных.

Современная тенденция обработки информации в инструментальных ГИС - создание проекта (карты).

Отечественные системы, такие, как ГеоДраф, ГеоГраф, сопоставимы по стоимости и возможностям со многими зарубежными, а с учетом специфики распространенных в нашей стране проекций и номенклатуры карт их использование упрощает работу с отечественной картографической продукцией.

Проблемы эффективной передачи геоинформационных и "негеоин-формационных" данных в ГИС, включения в инструментальную систему дополнительных модулей. созданных разработчиком, использования уже готовых пакетов решаются внедрением концепции "открытых систем ", развиваемой фирмой Microsoft для операционной системы MS Windows. Одним из таких решений является программа "Юпитер " фирмы Intergraph.

8 Применение ГИС

По сфере использования ГИС не имеют себе равных. Они применяются в транспорте, навигации, геологии, географии, военном деле, топографии, экономике и т.д. Переход к автоматизированным методам создания карт с помощью ГИС имеет ряд преимуществ:

• повышение точности картографической информации;

• сокращение трудозатрат на изготовление продукции;

• увеличение производительности труда за счет автоматизации отдельных операций или исключения их.

Методологической основой процессов обработки информации в ГИС является цифровое моделирование местности, объединяющее процессы сбора первичной информации, ее моделирования и обновления, обработки и формирования документов.

За счет применения современных технических средств осуществляется автоматизация полевых и камеральных работ.

Использование ГИС происходит на разных уровнях. Это обусловлено многообразием геоинформационных технологий.

Выделяют следующие территориальные уровни использования ГИС в России:

• глобальный уровень - Россия на глобальном и евразийском фоне, масштаб 1 : 4 500 000 – 1 : 100 000 000;

• всероссийский уровень - вся территория страны, включая прибрежные акватории и приграничные районы, масштаб 1 :2 500 000 - 1 :20 000 000;

• региональный уровень - крупные природные и экономические регионы, субъекты Федерации, масштаб 1 : 500 000 -1:4 000 000;

• локальный уровень - области, районы, национальные парки, ареал кризисных ситуаций, масштаб 1 : 50 000 - 1 000 000;

• муниципальный уровень - города, городские районы, пригородные зоны, масштаб 1 : 50 000 и крупнее.

8.1. Электронные карты

Цель создания. Развитие методов цифрового картографирования привело к появлению так называемых электронных карт (ЭК). Они представляют собой динамическую визуализацию цифровых карт при помощи видеомониторов и соответствующего программного интерфейса.

Основой для создания и обновления электронных карт являются изображения, которые получаются при съемке местности специальной аппаратурой, размещенной на борту воздушно-транспортных средств.

Применение ЭК вызвано необходимостью повышения эффективности использования информации в различных областях (научные исследования, навигация, социальное управление).

Электронную карту можно рассматривать как многокомпонентную модель реальности. Основными целями ее создания являются:

• графическая коммуникация пространственных отношений и распределений;

• улучшение возможности анализа, обработки и отображения геоинформационных данных;

• визуальное отображение цифровых моделей явлений, не видимых для человеческого глаза;

• автоматизация отображения и картографического анализа в системах управления;

• исследование объектов, явлений и процессов с учетом динамики их развития и возможного использования;

• получение экспертных решений в графическом виде в режимах реального и разделенного времени.

Цифровая картографическая информация (ЦКИ) является частью информационной основы ГИС и обусловливает возможности ЭК при геомоделировании.

Визуализация пространственных данных в форме ЭК выполняет роль интерфейса, обеспечивающего пользователю динамическое двустороннее взаимодействие с базой пространственных данных .

Принципы построения. Свойства ЭК. Для электронных карт, как и для традиционных, характерны следующие принципы построения и свойства:

• пространственно-временное отображение геоинформационных объектов реального мира;

• системность отображения главных элементов с учетом генезиса, структуры и иерархии объектов;

• избирательность (синтетичность), раздельное представление или выделение характерных особенностей действительности, которые проявляются совместно или изолированно;

• метричность, обеспечиваемая математическими законами построения, точностью составления и воспроизведения карты;

• наглядность, возможность зрительного восприятия пространственных форм, размеров, связей, воспроизводимых с эффектами освещения и текстуры поверхности изображаемых объектов;

• обзорность, возможность охвата обширных пространств с выделением главных элементов содержания при учете генерализации и взаимосвязей;

• возможность тематической направленности.

К электронной карте как средству, построенному на принципах цифрового моделирования и использующему ЦММ, предъявляются следующие требования:

• структурная определенность и моделепригодность;

• возможность многоцелевого использования;

• наличие набора форм представления графической информации;

• возможность построения динамических моделей и наличие анимационных свойств;

• формирование картографического изображения в интерактивном и автоматизированном режимах;

• возможность интеграции геоинформации с данными дистанционного зондирования.

Электронная карта как автоматизированная система характеризуется качественно новыми свойствами при обработке пространственной информации:

• автоматическое поддержание информационного поля в различных временных режимах;

• комплексное изображение совместно обрабатываемых априорных и оперативных данных. Например, в навигационных системах на карто-основе могут отображаться данные координирования и радиолокационная ситуация;

• оперативная селекция данных и построение изображения, синтезированного на основе послойного представления данных;

• возможность создания оригинального дизайна пользователя. Он может добавлять или убирать информацию с экрана, менять масштаб и проекцию, получать псевдообъемные, псевдоцветные и динамические геоизображения, использовать дисплейные эффекты (мерцание, изменение цвета, яркости);

• автоматическая картометрия: определение координат и направлений, расстояний и длин, площадей и объемов; построение линий уровней и поверхностей.

Системы электронных карт можно рассматривать как специализированные информационные системы, ориентированные на визуализацию картографических данных. Технологически такие системы могут функционировать независимо и образовывать некие специализированные ГИС либо входить как подсистемы в глобальные ГИС.

Хотя электронные карты как модели картографической информации относятся к классу динамических моделей, они могут создаваться в двух режимах: в режиме разделения времени (например, электронные атласы) - аналоги обычных карт и в режиме реального времени (навигационные системы).

Такие особенности электронных карт объясняются следующими

факторами:

1. Обычная аналоговая карта не допускает существенного ее изменения. Это обусловлено тем, что в ее основе заложена невариа-бельная статическая модель данных. В электронной карте форма и содержание визуализируемой информации варьируются неограниченно.

2. Электронная карта реализует мобильную или адаптивную модель данных, позволяющую настраивать состав, объем и форму отображаемых данных в соответствии с запросами пользователя.

3. В отличие от обычных карт ЭК представимы в различных картографических проекциях благодаря набору трансформационных методов, что создает возможность дополнительного анализа и сопоставления, т.е. повышает уровень автоматизации и производительности исследований.

Как системы реального времени ЭК нашли большое применение в морской навигации. В частности, в Японии в 1984 г. системами электронных карт было оснащено 150 торговых и 4 тыс. рыболовецких судов.

Принципы работы системы отдаленно напоминают получение радиолокационного изображения. Однако электронные карты дают более подробное и качественное изображение.

Режимы реального масштаба времени являются основой в технологиях электронных карт. Это накладывает повышенные требования к вычислительным ресурсам таких систем, а именно к компактности оборудования в сочетании с высоким быстродействием.

В отличие от многих ГИС в ЭК корректировка и визуализация данных осуществляются без прямого участия человека-оператора.

Широкое применение электронные карты находят в автотранспорте, в частности для определения местоположения движущегося транспортного средства. В настоящее время система электронных карт на автомобилях имеет мощную поддержку систем спутниковой связи.

Метод создания ЭК. Основной метод создания электронных карт -математико-картографическое моделирование содержания, нагрузки и условных знаков с использованием визуальной оценки получаемого изображения.

Технология создания электронных карт зависит от их вида; требований, предъявляемых к их точности, содержанию и условным знакам;

исходных картографических данных; снимков; структур входных/выходных информационных массивов.

Электронные карты можно сравнить с набором справочников, которые должны храниться в библиотеках (банках данных), содержать подробную информацию, занимать минимальный объем и быть доступными в кратчайший период времени.

Примером коммерческого продукта электронной карты может служить разработка фирмы ESRI Digital Chart of the World (DCW) - это цифровая карта мира (суши) в формате Arclnfo, созданная на основе тактических навигационных карт Министерства обороны США. Исходный масштаб 1:1 000 000, объем данных 1,7 Гбайта, носитель - четыре диска CD-ROM с книгой описания данных. Карта разбита на 2094 листа размером 5 х 5°. Число тематических слоев на лист: от 3 до 27 (для России в среднем 17 слоев). Существуют версии DCW для UNIX-рабочих станций и для PC. Для просмотра и работы с картой можно использовать все ГИС-пакеты ESRI.

Основными процессами технологии создания электронных цифровых карт являются: подготовка исходных картографических материалов;

цифрование, обработка и редактирование цифровой картографической информации; формирование электронных, цифровых карт для хранения в архиве и выдачи их по запросам.

Электронные карты позволяют применять интерактивный режим работы с картографическими данными, описаниями и оперативной информацией. Это создает возможность в процессе планирования или проведения исследований по картам оперативно вторгаться в процесс проектирования карты и задавать новые проектные критерии, решения или ограничивающие условия.

Особенностью электронной карты является то, что она может быть организована как множество слоев (покрытий). Слои являются типом картографических моделей, которые построены на основе объединения (типизации) пространственных объектов (или набора данных), имеющих какие-либо общие свойства или функциональные признаки. Такими свойствами могут быть: принадлежность к одному типу пространственных объектов (жилые здания, подземные коммуникации, административные границы и т. д.); отображение на карте одним цветом; представление одинаковыми графическими примитивами (линиями, точками, полигонами) и т. д.

В качестве отдельных слоев можно объединять данные, полученные в результате сбора первичной информации. Принадлежность объекта или части объекта к слою позволяет использовать и добавлять групповые свойства объектам данного слоя. А как известно из теории обработки данных, именно групповая обработка данных является основой повышения производительности автоматизированных систем.

Данные, размещенные на слоях, могут обрабатываться как в интерактивном режиме, так и в автоматическом. С помощью системы фильтров или заданных параметров объекты, принадлежащие слою, могут быть одновременно масштабированы, перемещены, скопированы, записаны в базу данных. В других случаях (при установке других режимов) можно наложить запрет на редактирование объектов слоя, запретить их просмотр .

Многослойная организация электронной карты при наличии гибкого механизма управления слоями позволяет объединить и отобразить не только большее количество информации, чем на обычной карте, но существенно упростить анализ картографических данных путем селекции данных, необходимых для текущего рассмотрения, и применения механизма "прозрачности" электронной карты.

Анализ выводимых на экран промежуточных результатов (слоев), учет динамики исследуемого процесса (или поиска), использование правил пространственно-структурного анализа и образно-зрительных ассоциаций позволяют изменять ход обработки данных и приходить к искомому результату, не имея четкого начального плана исследования.

В будущем видеокарты можно устанавливать в городских центрах, на площадях и вокзалах, на наиболее выдающихся зданиях, гостиницах и т.п. Так, например, в вестибюле ООН можно будет получать на видеотерминале полную информацию о каждой из стран - участниц ООН: карты, отражающие географию страны, историю, культуру, экономику и т.п. Теоретически можно предположить, что будут разработаны портативные видеотерминалы для приема информации непосредственно с геостационарного ИСЗ.

Современные электронные карты используют набор возможностей мультимедиа, что придает им большую выразительность и наглядность

по сравнению с обычными картами. В качестве примера можно привести поставляемый на компакт-диске 3D-Atlas (abc and Electronic Arts). Система может рассматриваться для демонстрации электронных карт и как неполная ГИС для обучения. В 3D-Atlas информационная основа интегрирована на атласе мира. Система позволяет осуществлять наблюдение карт в разных масштабах и допускает трехмерную визуализацию.

Возможно перемещение над поверхностью (режим "Полет") с визуальным эффектом полета в трехмерном пространстве.

Кроме наблюдения поверхности Земли в системе имеется возможность просмотра глобальных карт: атмосферы, гидросферы, биосферы, геосферы, литосферы, часовых поясов и т.п. Система позволяет просматривать атрибуты и проводить небольшие операции анализа данных.

Обмен данными. Существует большое количество форматов векторных ЭК. Рассматривая эти форматы и способы их применения в России, можно условно выделить два подхода к обмену данными.

Первый подход заключается в применении форматов, которые описывают разные виды объектов с помощью графических примитивов, не используя системы классификации и кодирования объектов. Например, так применяется формат DXF. Он имеет простую структуру и поддерживается многими прикладными системами.

Второй подход состоит в применении системы классификации и кодирования, которая позволяет исключить описание внешнего вида объектов из файлов, предназначенных для обмена и хранения данных. Такой подход гарантирует однозначную интерпретацию объектов при конвертировании данных между этими форматами, в том числе когда используются разные классификаторы, но их содержимое (т.е. соответствие кодов и объектов) известно.

Имеется определенная гибкость при конвертировании этих форматов в формат DXF, когда для одних и тех же объектов можно задать разные графические примитивы по требованию пользователей информации. Это обеспечивается применением таблиц, содержащих описание кодов объектов с помощью графических примитивов.

8.2. ГИС для задач городского хозяйства

Общие сведения. ГИС городского хозяйства относится к низшему (муниципальному) уровню систем. Вместе с тем это самые популярные ГИС, поскольку для их реализации требуются минимальные информационные и технические ресурсы.

В городской ГИС необходимо обеспечить связь между пространственными данными и справочной информацией, атрибутивными данными. Основным справочным материалом такой ГИС являются земельные записи.

При ручных методах сбора и обработки атрибутивные данные ( количество жителей, транспортные маршруты, промышленные объекты, подземные коммуникации и т.п.) собираются в виде таблиц и переносятся на карту для наглядности и дальнейшего анализа. При такой технологии возможны ошибки из-за многократных ручных методов сбора и трудоемкости анализа больших объемов данных .

Городская ГИС содержит в одной среде (интегрированная информационная основа) атрибутивные и картографические данные, которые могут обрабатываться совместно. При таком подходе упрощаются ввод и контроль вводимой информации, анализ форм представления данных.

Все координатные данные в ГИС должны входить в единую систему координат. Для позиционирования объектов в этой координатной системе должны быть определены идентификаторы местоположения, которые задают характеристики карты по всей юрисдикции, например коды объектов, акты переписи населения, номера домов и т.д.

В городской ГИС топографическая информация является ссылкой, используемой для решения задач управления и анализа. В связи с тематической ориентацией каждой задачи для ее решения возможно создание специальных тематических карт, таких, как карта квартального деления, карта землепользования, зональные карты и др.

Тематические карты городского хозяйства представляют собой составную модель. В свою очередь они подразделяются на слои. Таким образом, интегрированную графическую основу городской ГИС образует совокупность тематических карт-слоев и связанных с ними атрибутивных данных в табличной и текстовой форме.

Схема построения городской ГИС. Укрупненная схема создания городской ГИС содержит семь основных этапов:

1. Определение целей городской администрации.

2. Определение функций органов местной власти применительно к принятию решений при помощи ГИС.

3. Построение информационной модели управления городским хозяйством.

3.1. Выделение и классификация данных по основным методам их использования: исходные, промежуточные и вспомогательные, директивные или выходные данные;

3.2. Построение моделей данных для ГИС. Определение объектов и сущностей. Определение атрибутов.

4. Определение эффективности функционирования ГИС и выбор технологических решений.

5. Получение организационной поддержки.

6. Создание пилот-проекта.

7. Полная разработка и реализация ГИС.

Рассмотрим эти этапы более подробно.

Этап 1. В качестве основных и вспомогательных целей городской администрации могут выступать учет и контроль землепользованием, учет недвижимости, учет и использование жилого и нежилого фонда, оптимизация транспортных задач, экологический мониторинг, снижение преступности, сохранение рабочих мест и т.д. Естественно, что именно эти цели должны определять цели получения выходной информации ГИС и назначение самой ГИС.

Э т а п 2. Реализацию решений городской администрации осуществляют местные органы. Они являются функциональным звеном, преобразующим директивную информацию сверху в практические действия по управлению, контролю, преобразованию ситуации на местах.

Следовательно, в связи с этим должны быть рассмотрены все функции местных органов власти и проведен последующий анализ для поиска методов улучшения работы местной власти за счет применения ГИС.

Выполнение первых двух этапов дают основание для составления технического задания на разработку ГИС. На этих этапах осуществляется первое согласование работ с городской администрацией (заказчиком).

Э т а п 3. Содержание этапа - построение информационной модели данных, применяемой в ГИС для достижения определенных выше целей и реализации определенных функций. Этот этап разработки ГИС включает два подэтапа. Первый подэтап охватывает следующие действия:

• анализ существующей служебной документации в целях выделения исходных данных для ГИС и выходных данных, которые или представляют собой директивы, или способствуют принятию директивных решений;

• определение группы промежуточных данных, которая может включать вспомогательную информацию поясняющего характера или данные, подготавливаемые для хранения в архивах;

• анализ документов по их целевому или функциональному признаку без изучения их структуры;

• детализация технического задания, согласование и обмен данными с городской администрацией.

На втором подэтапе сгруппированные документы подвергают структурному анализу для определения связи между элементами информационной модели. Сначала выявляют главные элементы, называемые сущностями и объектами (см. разд. 3), затем анализируют их свойства, необходимые для принятия решений. На этой стадии согласование администрации не требуется и качество работ определяется профессиональными способностями исполнителя.

Э т а п 4. Производится анализ достижения максимальной эффективности при минимальных затратах с учетом специфических местных условий получения и передачи информации, а также категории ценностей задач. Допустим в экологически загрязненных районах на первом месте по ценности стоят задачи контроля окружающей среды, в районах с транспортными проблемами - задачи оптимизации перевозок, в районах с повышенным уровнем преступности - задачи контроля и правопорядка и т.д. Качество работ этого этапа также зависит в первую очередь от квалификации исполнителя и его компетенции в вопросах экономики и оптимизации проектных решений.

Приоритет целей дает основу выбора соответствующих технологий и форм выходных данных, применяемых в разрабатываемой ГИС.

Работы четвертого этапа служат основой для принятия заказчиком решения о создании и выборе ГИС из числа предлагаемых исполнителем.

Этап 5. Принятие заказчиком решения определяет получение административной поддержки для реализации работ, в частности для создания пилот-проекта ( пилотного проекта).

Этап 6. Создание пилот-проекта - усеченного варианта реализации системы ( не только ГИС, но и любой другой) требует минимального риска вложения денег от заказчика. Он выполняется либо без затрат со стороны администрации (заказчика), либо в ограниченном объеме финансирования ( 2 - 10 % от полной стоимости проекта). Пилотный проект реализует ограниченное количество функций и служит в первую очередь демонстрационным вариантом полной ГИС, во вторую - реализацией практических возможностей ГИС.

Этап 7, После реализации пилот-проекта проводится анализ его функционирования, учитываются замечания к доработке или расширению функций ГИС, уточняется техническое задание и осуществляется разработка ГИС в полном объеме. На этом этапе осуществляются решающее общение и согласование работ с администрацией перед окончательным созданием полной системы и технологий ГИС.

Рассмотренная схема построения ГИС городского хозяйства может быть перенесена на другие типы ГИС. Картографическая информация в таком процессе разработки ГИС для администрации "прозрачна". Хотя она является интеграцией экономических, статистических, экологических и других данных, для чиновника, заказывающего ГИС, она "невидима".

"Прозрачность" интерфейса и систем является показателем интелек-туальности и характеристикой высокого уровня разработки систем.

Автоматизированная информационная система государственного городского кадастра (АИС ГГК) '. Она разработана центром "Сиб-геоинформ" (г. Новосибирск). Система принята в эксплуатацию со второй половины 1993 г. и к настоящему времени накоплен определенный опыт ее использования.

АИС ГГК предназначена для производства работ по созданию и ведению государственного городского кадастра. В ее основе функционирует топографическая база данных масштабов 1:500,1:2000, 1:10000. Система обеспечивает решение трех основных групп задач: инженерных (в том числе для САПР), кадастровых по учету земель, зданий и сооружений, подземных и наземных коммуникаций и управленческих.

В основу технологии положено ведение дежурной карты города и получение прикладных кадастровых карт. АИС ГГК обеспечивает систематическое обновление БД, автоматизированную выдачу упорядоченной совокупности информации о правовом, хозяйственном, природном и экономическом состоянии объектов и явлений городской среды во времени и пространстве для нужд функционирования и развития города.

Система позволяет оперативно снабжать актуальной кадастровой информацией городские организации, учреждения и частных лиц для принятия управленческих и других решений, проведения налоговой политики на городской территории и обновлять топографические карты крупного масштаба. Все операции осуществляются по единому классификатору и в единых формах.

Система состоит из трех блоков (трех системных уровней) с условными названиями: сбор, накопление и хранение, выдача. Это соответствует классической трехуровневой схеме обобщенной ГИС (см. разд. 1).

Блок сбор включает четыре подсистемы, каждой из которых также присвоены условные наименования.

Подсистема сбор-ПД предназначена для получения цифровой топографической и кадастровой информации по картматериалам.

(Рожков В.Ф. Автоматизированная информационная система государственного кадастра // Геодезия и картография. - 1995. - № 2 . - С. 57 - 59.)

Подсистема ФАТ/ФАГ выполняет сбор топографической и кадастровой информации фотограмметрическими методами. Исходной информацией служат аэроснимки и материалы дешифрирования.

Подсистема сбор-НС обеспечивает сбор топографической и геометрической кадастровой информации методом наземных съемок с использованием полевого АРМ-топографа, включающего электронный тахеометр, вычислительный управляющий блок и малогабаритный принтер.

Первые три подсистемы осуществляют сбор координатных данных с элементами семантики.

Подсистема сбор-КАД служит для сбора текстовой кадастровой информации (атрибутивного типа), заполнения баз и выдачи ее по следующим (типовым) признакам: земли, здания и сооружения, колодцы, зеленые насаждения, рекреационные зоны и др.

Блок накопление и хранение предназначен для формирования базы данных цифровой кадастровой и топографической информации. Особенность технологии ведения БД состоит в том, что банк топографической информации дополняется кадастровыми данными, а банк кадастровой информации дополняется топографической информацией. В сущности, такой подход связан с организацией двух баз для координатных и атрибутивных данных.

Блок выдача (усеченная подсистема документационного обеспечения) обеспечивает выдачу кадастровых и топографических планов, схем, экспликаций границ землепользователей и колодцев, паспортов землепользования и иной информации по запросам.

Каждая из рассмотренных подсистем может иметь локальное применение для целей обновления топографических карт крупного масштаба или выдачи кадастровой информации, что опять же соответствует общим принципам функционирования обобщенной ГИС (см. разд. 1).

8.3. Технологии ГИС в государственной земельном кадастре России

Общие сведения

Опыт зарубежных стран показывает, что основой эффективного управления экономикой является использование современных методов и технологий учета и контроля земельной собственности. Для решения этой проблемы необходима мобильная, всеобъемлющая информационная база о земле - земельный кадастр. Под кадастром понимают карты и другие описания земельных участков с идентификацией всех, кто имеет юридические права на земельную собственность.

Кадастровые карты (cadastral maps) можно определить как графические отображения юридических описаний земельных участков [10]. Таким образом, основу эффективного землепользования составляют кадастровые карты, получение которых входит в комплекс технологий ГИС.

В настоящее время Комитетом Российской Федерации по земельным ресурсам и землеустройству (Роскомзем) формируется и внедряется единая система государственного земельного кадастра, мониторинга земель и землеустройства.

Автоматизированная система кадастрового картографирования (АСКК)

АСКК - интегрированная автоматизированная картографическая система, основанная на цифровых методах создания карт [9]. Система является полной. Она включает все три системных уровня: сбор, моделирование и хранение, представление информации.

В состав системы входят следующие подсистемы:

• подсистема фотограмметрического сбора данных;

• подсистема сбора полевых данных;

• подсистема ортофототрансформирования;

• подсистема цифрования карт;

• подсистема обработки цифровой картографической информации;

• подсистема издания карт.

АСКК предназначена для получения цифровых кадастровых карт путем использования комплекса работ, связанных с фотограмметрической обработкой материалов аэрофотосъемки, цифрованием карт, обработкой цифровой картографической информации, собранной различными методами (включая полевую съемку), и формирования цифровых моделей местности, получением кадастровых карт на основе автоматизированных технологий.

Входными данными системы являются:

• материалы аэрофотосъемки: черно-белые аэрофотоснимки формата 23 х 23 см масштабов 1:8 000 и 1:40 000. Аэрофотосъемка должна выполняться с помощью аэрофотоаппарата, сопряженного с GPS-обору-дованием, обеспечивающим навигацию во время полета и определение координат центров проектирования;

• результаты полевых тахеометрических съемок или досъемок отдельных объектов, которые по тем или иным причинам невозможно снять фотограмметрическими методами. Эти данные представляются в виде файлов векторных моделей контуров снятых объектов в каком-либо из распространенных графических форматов (DXF, DGN и др.);

• картографические материалы, представленные в графической форме;

• каталоги координат и высотных отметок опорных точек, которые могут быть представлены в виде файлов на машинном носителе и в виде бумажного документа.

В результате функционирования АСКК создаются следующие карты:

• карты масштаба 1: 2 000, получаемые по материалам аэрофотосъемки масштаба 1:8000 с площадью охвата 1 км2;

• карты масштаба 1:10 000, получаемые по материалам аэрофотосъемки масштаба 1:40 000 с площадью охвата около 20 км2.

Плановая точность этих карт, характеризуемая средней ошибкой положения контуров с четкими очертаниями относительно ближайших точек съемочного обоснования, должна быть не хуже 0,5 мм в масштабе карты.

Содержание карт охватывает следующие объекты:

• пункты геодезических и опорных межевых сетей;

• объекты земельного кадастра;

• территории политико-адинистративного деления;

• земельные участки с указанием владельцев, арендаторов и других пользователей - юридических и физических лиц;

• границы земель различных видов и категорий (сельскохозяйственного назначения, промышленности, транспорта, лесного фонда, водо-охранные, природоохранные, историко-культурного и рекреационного назначения);

• объекты недвижимости, прочно связанные с земельными участками;

• инженерные сооружения (линии электропередач, связи, теплосети, трубопроводы);

• объекты транспорта (автомобильные и железные дороги и объекты, связанные с ними);

• гидротехнические сооружения, объекты водоснабжения;

• улицы и проезды в населенных пунктах;

• ограждения;

• объекты гидрографии (реки, водохранилища и прочие водоемы);

• объекты растительности (древесная и кустарниковая );

• заболоченные и засоленные земли.

Карты в системе АСКК изготавливают в графической форме на бумаге тиражом 5-10 экземпляров, полиграфическая печать не предусматривается. Они должны быть многоцветными и достаточно высокого качества с использованием условных знаков для точечных, линейных и площадных (ареальных) объектов.

Ареальные объекты отображаются как в виде окрашенных полигонов, так и в виде полигонов, заполненных условными знаками. Качество линий штриховых элементов содержания карт, характеризуемое "шероховатостью" линии, должно быть не хуже 0,04 мм. Карты должны иметь координатную сетку, зарамочное оформление и легенды.

Цифровые карты должны содержать координатную (метрическую) информацию о положении объектов и атрибутивную информацию, характеризующую их свойства, и представляться в виде файлов принятых стандартных форматов (как минимум DGN, DXF, DBF).

Форматы данных и технология проекта во многом обусловлены участием фирмы Intergraph. В то же время по условиям проекта внутренние форматы баз данных цифровой картографической информации открыты с тем, чтобы обеспечить возможность создания конвертеров в формат цифровой карты в виде ASCII-файлов, принятый в качестве стандарта Роскомзема.

Ортофотокарты масштабов 1:2 000 и 1:10 000 должны представляться как в цифровой растровой форме, так и визуализированными на твердом носителе (черно-белое полутоновое изображение) с координатной сеткой и зарамочным оформлением. Площади охвата и требования к точности фотокарт аналогичны требованиям, предъявляемым к картам указанных масштабов.

В системе АСКК используются референц-эллипсоиды Красовского и WGS84. В системе применяются проекции Гаусса - Крюгера, UTM, поперечная проекция Меркатора с задаваемыми параметрами, конформная коническая проекция Ламберта.

Для обеспечения эффективной обработки в АСКК включены шесть различных картографических прикладных программных пакетов (фототриангуляция, сбор данных на фотограмметрической рабочей станции, редактирование собираемых данных, обработка картографической информации, ортофототрансформирование, издание карт).

Преобразование форматов данных в форматы DXF, DGN и обратно обеспечивают конвертеры векторных картографических данных.

Прикладное программное обеспечение открыто для дополнения, модернизации и создания новых приложений с использованием языка развития и библиотеки объектных файлов.

Подсистема фотограмметрического сбора данных. В качестве исходных подсистема использует следующие данные:

• черно-белые аэрофотоснимки формата 23 х 23 см и 18 х 18 см на пленке с углами наклона до 5 °, продольное перекрытие 58-85 %, поперечное 27 - 40 %, а также контактные и увеличенные (при необходимости) отпечатки;

• каталоги координат опорных и контрольных точек, а также координаты центров проектирования аэрофотоснимков;

• данные аэрофотоаппарата;

• параметры аэрофотосъемки.

В результате функционирования подсистемы формируются следующие типы данных:

• векторная модель контуров снятых объектов в стандартных обменных форматах, в число которых по крайней мере должны быть включены DXF, DGN;

• каталоги координат точек фотограмметрической сети в открытом формате (коды ASCII);

• каталоги элементов внешнего ориентирования аэрофотоснимков в открытом формате (коды ASCII);

• цифровая модель рельефа;

• контрольный абрис собранных контуров объектов. Основными функциями подсистемы являются:

• предварительное камеральное дешифрирование аэрофотоснимков перед сбором данных на фотограмметрической станции или приборе (выполняется в тех случаях, когда это необходимо);

• стереоскопическое опознавание и искусственное маркирование точек сети фототриангуляции в пределах маршрутов и блока, а также маркирование точек, используемых для ортофототрансформирования снимков; если используется цифровая стереофотограмметрическая станция, то должно обеспечиваться цифровое маркирование точек любым способом, позволяющим передавать связующие точки между моделями и маршрутами;

• измерение координат точек сети фототриангуляции;

• уравнивание сети фототриангуляции с использованием координат центров проектирования аэрофотоснимков;

• получение цифровой модели рельефа для последующего ортофототрансформирования;

• стереоскопическая съемка объектов картографирования;

• получение (автоматическое вычерчивание) контрольных абрисов снятых контуров объектов.

При измерении координат точек фотограмметрического сгущения предусмотрены следующие возможности:

• ввод номеров точек, стереопар, маршрутов;

• измерение координат точек с представлением результатов в виде ASCII-файлов, содержащих наборы: номер точки, X,Y,P, Q или номер точки, X,Y левого снимка, X,Y правого снимка, а также номер точки, X,Y,Z , если измеряются координаты точки модели;

• коррекция измерений;

• повторное измерение;

• быстрое перемещение в зону расположения точки;

• оперативный контроль результатов измерений.

Требуемая точность измерений, характеризуемая средней квадрати-ческой ошибкой, составляет 4 мкм в масштабе обрабатываемого снимка.

Программа фототриангуляции должна обеспечивать построение блочной сети с использованием центров проектирования аэрофотоснимков, координаты которых получены с помощью GPS, в качестве опорных точек с контролем точности по нескольким наземным опорным точкам.

Цифровая модель рельефа может быть получена в двух вариантах: в виде регулярной сетки и параллельных профилей.

Для повышения эффективности обработки программный интерфейс подсистемы должен обеспечивать следующие возможности:

• управление проектом, ввод координат опорных и контрольных точек, параметров аэрофотосъемки, параметров аэрофотоаппарата, включая элементы внутреннего ориентирования и данные дисторсии; измерение координатных меток с автоматическим перемещением в окрестности метки;

• измерение координат точек для фототриангуляции с автоматическим перемещением в зоны стандартного расположения точек;

• взаимное ориентирование аэрофотоснимков;

• измерение координат отдельных точек модели для фототриангуляции ;

• внешнее ориентирование модели;

• измерение координат точек объектов (как плоских, так и пространственных) и рельефа (горизонталей и пикетов);

• выбор различных режимов измерений координат контуров (с автоматическим выбором точек при заданном шаге по длине пути или в зависимости от кривизны линии, а также с выбором и регистрацией отдельных точек, указываемых оператором);

• корректировка результатов измерений в режиме диалога и повторные измерения;

• задание способа соединения точек (отрезками прямых, плавной кривой, дугой окружности, замкнутой окружностью);

• замыкание контуров (линий);

• разрыв контуров;

• построение линий, параллельных данной линии или ее фрагменту;

• присоединение одной линии к другой;

• обработка соединений (пересечение, отсечение, продолжение, слияние);

• копирование объекта, перенос;

• сглаживание криволинейных контуров объектов;

• ортогонализация контуров объектов;

• построение недостающих (невидимых) углов у прямоугольных объектов;

• ввод точек с известными координатами;

• удаление отдельных точек, всего объекта, фрагмента контура объекта;

• задание типа и цвета линии и использование упрощенных условных знаков для более наглядного графического воспроизведения результатов съемки;

• "сшивка" линий по границе смежных стереопар. Допускается использование цифровых фотограмметрических станций с применением методов сканирования аэрофотоснимков, а также хранение всех необходимых цифровых изображений в течение технологического цикла обработки.

Подсистема ортофототрансформировання. Она выполняет следующие функции:

• сканирование аэрофотоснимков;

• преобразование аэрофотоснимков в цифровую форму;

• ввод цифровой модели рельефа, элементов внутреннего ориентирования снимков, каталогов координат опорных точек, элементов внешнего ориентирования;

•ортофототрансформирование аэрофотоснимков;

• трансформирование цифровых аэрофотоснимков с учетом рельефа;

• монтаж фотоплана и выравнивание гистограммы по границе стыковки снимков;

• съемка контуров объектов на ортофотоплане;

• оформление ортофотокарты и вывод на твердый носитель;

• получение контрольного абриса собранных контуров объектов. При реализации перечисленных функций применяют входные материалы и данные, полученные в подсистеме фотограмметрического сбора данных. На выходе подсистемы в результате обработки данных получают следующие материалы:

• фотоплан или фотокарту с координатной сеткой, зарамочным оформлением и требуемой графической нагрузкой, представленные на твердом носителе;

• цифровой фотоплан или фотокарту в форматах TIFF и Binary;

• текстовые документы с результатами контроля точности трансформирования;

• цифровую картографическую информацию в векторном формате (как минимум DGN,DXF), представляющую результаты съемки объектов на фотоплане;

• цифровые изображения аэрофотоснимков в виде машинных файлов стандартного формата для возможного хранения в архиве и передачи в подсистему фотограмметрического сбора данных (если она основана на использовании цифровой фотограмметрической станции);

• контрольные абрисы собранных контуров. Работа подсистемы должна обеспечивать следующую точность трансформирования:

• максимальное расхождение положения маркированных опорных точек на трансформированном изображении относительно их положения, определяемого координатами из каталога, не должно превышать 0,4 мм в масштабе создаваемой фотокарты;

• максимальное расхождение в положении соответствующих контуров по границе монтажа смежных трансформированных снимков не должно превышать 0,7 мм.

Подсистема цифрования карт (дигитализации). Она предназначена для сбора картографических данных в ручном и автоматизированных режимах с использованием планшетных дигитайзеров и сканеров.

Входными материалами и данными являются:

• листы тиражных цветных оттисков карт различных масштабов на бумаге;

• оригиналы и копии листов карт на пластиках;

• оригиналы карт на диэлектрических носителях (бумага, пленка, картон) толщиной до 2 мм;

• оригиналы карт на металлических (карта, наклеенная на алюминиевый лист ) носителях толщиной до 2 мм.

Выходные данные включают векторные файлы и контрольные абрисы.

Подсистема обработки цифровой картографической информации. Это основной компонент автоматизированной системы кадастрового картографирования.

Подсистема выполняет все производственные процессы, необходимые после фотограмметрического сбора данных, цифрования карт, проведения полевых съемочных работ для получения цифровых карт как одного из видов конечной продукции системы.

Входными данными подсистемы служат:

• цифровые модели местности (векторные данные), получаемые от подсистемы фотограмметрического сбора данных в том формате, в котором они формируются;

• результаты цифрования карт, поступающие от подсистемы цифрования карт в виде файлов векторных данных;

• кадастровая картографическая информация, получаемая в результате полевых съемок с использованием тахеометров (формат DXF);

• контрольные абрисы снятых контуров объектов различными методами;

• атрибутивные данные картографируемых объектов в документальной (текстовой) форме и в виде машинных файлов;

• данные создаваемых листов карты (название, номенклатура, координаты углов, система координат, проекция и др.). В ходе работы подсистема осуществляет:

• ввод цифровых картографических данных и приведение их к такому виду, в котором представляется информация в картографических базах данных системы;

• пространственное сопряжение всех исходных данных;

• диалоговую и пакетную "сшивку" данных смежных территорий, листов карт;

• структурирование картографических объектов по тематическим слоям;

• формирование топологически корректной векторной цифровой модели (полной топологической модели);

• ввод атрибутивных данных и соединение их с графическими данными;

• управление архивом цифровых карт;

• обеспечение хранения, защиты, санкционированного доступа, распределения и управления всеми типами цифровых данных требуемых для функционирования автоматизированной системы кадастрового картографирования;

• управление технологическими процессами обработки информации всей системы, диспетчеризация движения и состояния информации в ходе ее обработки;

• обеспечение сетевого распределения данных и прозрачного сетевого доступа к базам данных;

• управление сетью всего комплекса технологий.

В итоге работы подсистемы формируется содержание баз данных цифровой картографической информации, включая графические и связанные с ними атрибутивные данные.

Подсистема издания карт. Она включает все производственные процессы, необходимые после формирования цифровой картографической информации для того, чтобы выпустить тираж вычерченных карт масштабов 1:2 000 и 1:10 000 с качеством, соответствующим требованиям издания карт.

Система не предусматривает большого тиража издания. Вычерченные на бумаге многоцветные карты с штриховыми и фоновыми элементами, с координатной сеткой, подписями, зарамочным оформлением и легендами издаются тиражом 5-10 экз.

Реализация таких систем в рамках любого государства обеспечивает интересы землевладельцев:

• права на землю и другую недвижимость, подтвержденные юридически заверенным документом с прилагаемым планом участка;

• гарантии государства по защите прав земельной собственности, безопасность длительного владения землей, снижение конфликтов между претендентами на земельный участок;

• упрощение земельных сделок ;

• повышение контроля и экологически безопасное использование собственной земли.

В не меньшей степени ГИС/ЗИС выгодны для государства. Они обеспечивают:

• сбор земельного налога и налога на прочно связанную с землей недвижимость;

• пополнение бюджета за счет большего контроля пошлинных сборов с земельных сделок и операций с недвижимостью;

• функционирование земельного рынка и другой недвижимости;

• предоставление юридически обоснованных и достоверных данных о правах на землю для органов управления судов, земельных банков, юридических и физических лиц;

• оптимальное планирование развития территорий;

• ведение государственной статистики и учета с большей достоверностью.

Следует выделить основные этапы создания и эксплуатации этих систем: проектирование, реализация, накопление данных, функционирование и обновление данных, модернизация.

В заключение отметим, что ГИС/ЗИС соответствуют схеме обобщенной ГИС. В технологическом плане они отличаются повышением требований к точности координатных данных и спецификой организации запросов в зависимости от целей ГИС/ЗИС.

8.4. Экология и ГИС

В управлении землепользованием и в ведении городского хозяйства одним из основных видов продукции является информация ( в том числе картографическая), получаемая на основе имеющихся данных. При решении экологических задач с помощью ГИС акцент на продукцию несколько иной. В ходе экологического наблюдения (мониторинга) осуществляют сбор и совместную обработку данных, относящихся к различным природным средам, моделирование и анализ экологических процессов и тенденций их развития, а также использование данных при принятии решений по управлению качеством окружающей среды.

Результат экологического исследования, как правило, представляет оперативные данные трех типов: констатирующие (измеренные параметры состояния экологической обстановки в момент обследования), оценочные (результаты обработки измерений и получение на этой основе оценок экологической ситуации), прогнозные (прогнозирующие развитие обстановки на заданный период времени).

Из этого следует, что в экологических ГИС применяются в первую очередь динамические модели. В силу этого большую роль в них играют технологии создания электронных карт.

Совокупность всех перечисленных трех типов данных составляет основу экологического мониторинга.

Особенностью представления данных в системах экологического мониторинга является то, что на экологических картах в большей степени представлены ареальные геообъекты, чем линейные.

Относительно цифрового моделирования принципиальным следует считать использование цифровых моделей типа цифровая модель явления, поле и т.п.

На уровне сбора наряду с топографическими характеристиками дополнительно определяются параметры, характеризующие экологическую обстановку. Это увеличивает объем атрибутивных данных в экологических ГИС по сравнению с типовыми ГИС. Соответственно возрастает роль семантического моделирования.

На уровне моделирования используют специальные методы расчета параметров, характеризующих экологическое состояние среды и определяющих форму представления цифровых карт.

На уровне представления при экологических исследованиях осуществляют выдачу не одной, а, как правило, серии карт, особенно при прогнозировании явлений. В некоторых случаях карты выдаются с применением методов динамической визуализации, что довольно часто можно наблюдать при метеопрогнозах, показываемых по телевидению.

В качестве примера рассмотрим систему экологического мониторинга, создаваемую для Москвы'. Объектами мониторинга Москвы являются: атмосферный воздух, поверхностные и подземные воды, почва, зеленые насаждения, радиационная обстановка, среда обитания и состояние здоровья населения.

Большое число организаций (федеральных, муниципальных, ведомственных) в Москве занимаются независимо друг от друга сбором данных о состоянии параметров объектов окружающей среды. Производится контроль состава атмосферного воздуха, количества выбросов промышленных предприятий и автотранспорта, качества поверхностных и подземных вод и т. д. Эти работы выполняют различные организации - от ГАИ до санэпидемстанций. Недостатки существующего порядка сбора экологических данных - разрозненность и бессистемность, разобщенность городских природоохранных организаций и отсутствие комплексных оценок и прогнозов развития экологической обстановки.

Главная задача городского экомониторинга - получение комплексной оценки экологической ситуации в городе на базе интеграции всех видов данных, поступающих от различных организаций. Интеграционной основой множества данных, естественно, является карта. Следовательно, решение задач экомониторинга города неизбежно приводит к созданию и применению ГИС.

(‘Пупырев Е.И., Бутаков П.Д., Дронина Н.П. Роль и место геоинформационных технологий в системе экомониторинга Москвы // ГИС - Обозрение. -Лето, 1995.-С. 34-36.)

Для этого объединяют существующие сети различных измерений и специализированные мониторинги природоохранных служб. Создание системы основано на внедрении современных средств контроля на базе единого информационного пространства.

Структура системы экомониторинга Москвы включает два уровня.

Нижний уровень системы включает:

• федеральные, городские и ведомственные подсистемы специализированных мониторингов (мониторинг атмосферы, поверхностных вод, здоровья населения, радиодогический мониторинг, мониторинг санитарной очистки территории города, мониторинг недр и подземных вод, почв, зеленых насаждений, акустический мониторинг, градостроительный мониторинг);

• территориальные центры сбора и обработки данных, созданные на базе территориальных отделений Москомприроды.

Эти подсистемы обеспечивают сбор полной и по возможности качественной информации о состоянии окружающей среды на всей территории города. В локальных центрах проводятся также анализ информации и ее отбор для передачи на верхний уровень.

Территориальные центры обеспечивают сбор информации по источникам антропогенного загрязнения на территории административных округов и используют данные территориальных подразделений федеральных служб и городских хозяйственных организаций.

Верхний уровень системы экомониторинга составляет информационно-аналитический центр. В задачи верхнего уровня системы входят:

• оперативная оценка экологической ситуации в городе;

• расчет интегральных оценок экологической ситуации;

• прогноз развития, экологической обстановки;

• подготовка проектов управляющих воздействий и оценка последствий принимаемых решений.

Очевидно, что информационная система экомониторинга Москвы имеет ярко выраженный распределенный характер. Поэтому она строится на основе распределенной информационной сети.

Для эффективного использования накапливаемых данных необходимы комплексная обработка и совершенные методы моделирования и представления данных.

Геоинформационные системы являются оптимальным средством для представления и анализа пространственно - распределенных экологических данных.

Подсистема специализированных мониторингов охватывает ряд организаций (Москомзем, НПО "Радон", НИиПИ Генплана), имеющих инструментальные пакеты ГИС. Другие организации (Мослесопарк, МГЦСЭН) подобного программного обеспечения не имеют. Интеграция данных в единую систему происходит двумя путями:

• на основе конвертирования форматов данных в единый для всей системы формат;

• на основе выбора единого программного обеспечения ГИС. Программный комплекс, разрабатываемый АО "Прима", обеспечивая решение задач территориальных отделений Москомприроды иди комитетов по охране природы крупных и средних городов, выполняет следующие функции:

• формирование и ведение баз экологической информации по территориям, предприятиям, средам (воздух, вода, почва);

• ведение базы данных нормативно-законодательных документов в области экологии;

• ведение базы данных нормативов содержания загрязняющих веществ в воздухе, воде, почве и продуктах питания;

• ведение базы данных приборов экологического контроля.

Кроме ведения баз данных предусмотрены работы по моделированию и получению тематических карт. В частности, в системе производятся следующие виды расчетов: расчет платежей за использование природных ресурсов и расчет полей концентрации загрязняющих веществ в атмосфере, воде и почве.

Система экологического мониторинга предусматривает обмен данными между его участниками. Поэтому одним из главных требований, предъявляемых к программному обеспечению всех подсистем, является возможность конвертирования файлов данных в стандартные форматы (dbf для файлов баз данных и DXF для графических файлов).

При создании системы экомониторинга Москвы использовалась единая система координат для всех подразделений экомониторинга. Все геоинформационные (включая экологические) данные должны иметь единую координатную привязку, и тогда при обмене информацией в цифровом виде не возникает никаких проблем.

Масштабы карт, на которых работают разные подсистемы экомониторинга, могут быть различными: от 1: 2 000 для территориальных отделений Москомприроды до 1: 38 000 для верхнего уровня системы.

В организации экомониторинга Москвы геоинформационные технологии составляют основу, поскольку они обеспечивают решение задач экологического мониторинга Москвы.

8.5. Методы дистанционного зондирования и ГИС

Развитие доступных на коммерческой основе космических снимков, получаемых потребителем практически в режиме реального времени, обеспечивает развитие новых областей применения ГИС. Появление доступных по стоимости технических средств цифровой обработки для ГИС, глобальных систем позиционирования (GPS), рабочих станций, лаптопов привело к тесному сближению технологий дистанционного зондирования и ГИС.

Использование телекоммуникационных систем типа Internet существенно ускорило и упростило процессы интеграции и обмена данных.

Основные средства и технологии дистанционного зондирования были созданы в соответствии с тремя программами ': программой по международным метеорологическим ИСЗ NOAA (США) 1960 г., программой LANDSAT (США) 1972 г., программой SPOT (Франция) 1984 г. Развитие этих программ создало возможность коммерческого применения данных, в том числе для ГИС-пользователей. Ввод информации для задач ГИС осуществляется комплексно: по данным дистанционного зондирования, со снимков спутников, аэроснимков, по материалам дешифрирования снимков, полевым измерениям, по информации с карт.

Из традиционных технологий следует отметить программное обеспечение для ГИС, которое может расширяться на основе уже имеющихся пакетов для решения фотограмметрических и картографических задач. Например, фирма Оптон (ФРГ) первоначально создала универсальную систему программного обеспечения "Фокус" (Phocus).

В дальнейшем этот пакет уже рассматривается от фирмы Карл Цейсс, Оберкохен, как программное средство сбора и обработки фотограмметрических и картографических данных для ГИС. В системе для крупно-и среднемасштабных карт почти решена проблема автоматической генерализации зданий и транспортных сетей

В модульной системе CHANGE, интегрированной в "Фокус", решена задача генерализации атрибутивных данных. В ней же решена задача обнаружения участков, требующих перемещения объектов, выделения места для текста и обозначения горизонталей и т.п.

(‘Фредерик В. Гедерсон. Дистанционное зондирование Земли для ГИС // ГИС - Обозрение, - Лето , 1995. - С. 48 - 51.)

В США разрабатываются программы дистанционного зондирования высокого разрешения.

Помимо программного обеспечения международные организации располагают в Internet собранные ими данные, в частности космические снимки, дважды в сутки представляют в Internet обновляемые изображения поверхности Земли с метеорологических спутников. Для облегчения доступа к информационным материалам в Internet созданы каталоги ГИС-ресурсов, которые содержат ряд указателей.

Разведка месторождений нефти и газа проводится в разных системах. Такие возможности предоставляет рассмотренный выше пакет ER Mapper. В частности, при интерпретации данных трехмерной сейсмики используются такие средства пакета, как "солнечное освещение" в реальном времени и кодирование цветом. Включение этих функций в алгоритмы обработки сейсмических данных позволяет выделять различные особенности строения подземного массива.

Сейсмические данные могут объединяться с данными аэрофотосъемки и космическими снимками для получения карт предполагаемых залежей нефти и газа. Использование радаров с синтезированной ап-пертурой (SAR) позволяет получить данные о геологической и иной структуре местности.

Проблему прогноза и оценки последствий стихийных бедствий можно решать с применением ГИС-технологий. Современная техника обработки космических снимков обеспечивает решение таких задач, как предсказание наводнений, штормовые предупреждения и оценка разрушений; обнаружение и сопровождение циклонов; контроль лесных пожаров и др. Например, автоматизированный сравнительный анализ снимков Landset за длительные промежутки времени позволяет выявить опасные изменения ландшафта, которые могут привести к возникновению оползней и наводнений.

С помощью ГИС-технологий, основанных на методах дистанционного зондирования, проводится разведка полезных ископаемых .

Так, используя пакет ER Mapper для обработки многозональных снимков, можно находить участки повышенной минерализации почв и другие объекты, представляющие интерес при поиске полезных ископаемых.

Основными методами обработки изображений, применяемыми в геологии, являются: анализ спектральных характеристик, выделение лине-амен, визуальный анализ однополосных и многозональных снимков, выделение геохимических аномалий, а также анализ спектральных отношений. Например, аэроснимки в 24 полосах спектра могут применяться для поиска золотоносных участков.

Результаты интерпретации данных, а также различные комментарии и заголовки могут быть нанесены непосредственно на растровое изображение снимка совместно с данными из произвольных геоинформационных систем и баз данных. Можно также объединять растровые данные различной природы, например снимки Landset TM можно комбинировать с данными аэромагнитной съемки, результатами радиометрических измерений и другими данными.

8.6. ГИС для решения экономических задач Применение ГИС в бизнесе

Технология геоинформационных систем быстро проникает в сферу бизнеса. Согласно GIS STRATEGIES, ежеквартальному обзору мирового рынка ГИС американской компании Dataquest и журнала GIS World, проникновение ГИС в бизнес происходит быстрее, чем в большинство других областей их применения. Объемы продаж ГИС-продуктов для бизнеса в 1990 г. составляли 10 млн долл. США, а к 1997 г., судя по прогнозам аналитиков, они достигнут 200 млн долл.

О повышенном интересе бизнесменов к этой мощной современной технологии свидетельствует регулярное проведение ряда конференций и выставок. Так, на третьей ежегодной конференции "ГИС в бизнесе" (GIS in Business) в июне 1994 г. в Сан-Франциско (штат Калифорния, США) собралось более трех тысяч бизнесменов.

Кроме того, в 1994 г. прошли конференции:

• африканская "GIS in Business" в Йоханнесбурге (Южно-Африканская Республика);

• европейская "GIS in Business" в 1994 г. в Амстердаме (Нидерланды) и в 1995 г. в Мадриде (Испания);

• мировая "GIS in Real Estate" (ГИС в операциях с недвижимостью) в Форт-Коллинсе (штат Колорадо, США);

• для поддержки принятия решений "Decision Support - 2001" в Торонто (пров.Онтарио, Канада), а также ряд других.

В США выходит специальный журнал "Business Geographies", приложение к GIS World, посвященный описанию базовых принципов ГИС и приложениям этой технологии в бизнесе. В западной печати все чаще встречается новое понятие геомаркетинг (geomarketing), связывающее в неразрывное целое бизнес и геоинформационные технологии.

Сформулируем преимущества ГИС перед другими информационными технологиями:

• наличие набора средств создания и объединения баз данных;

• обеспечение географического анализа и наглядной визуализации БД в виде различных карт, графиков, диаграмм;

• возможность прямой привязки друг к другу в режиме Hot Link всех атрибутивных и графических данных.

Сфера применения ГИС в бизнесе охватывает разные области:

• анализ и отслеживание текущего состояния и тенденций изменения рынка;

• планирование деловой активности;

• оптимальный выбор местоположения новых филиалов фирмы или банка, торговых точек, складов, производственных мощностей;

• поддержка принятия решений;

• выбор кратчайших или наиболее безопасных маршрутов перевозок и путей распределения продукции;

• анализ риска материальных вложений и урегулирование разногласий;

• демографические исследования, проводимые в целях определения спроса на продукцию;

• географическая привязка баз данных о земле- и домовладении. В разных странах ГИС находят применение в бизнесе. С помощью ГИС, например, бизнесмены Великобритании открывают новые супермаркеты, бензоколонки и станции техобслуживания автомобилей, а также на основе демографического анализа и моделирования развивают сеть столь популярных в этой стране пивных баров-пабов;

В Южной Африке ГИС применяются при: оптовой и розничной продаже автомобилей; рассылке и разноске почты и другой корреспонденции, в том числе рекламной в соответствии с индивидуальными потребностями, профессиональными интересами и доходами каждого занесенного в базу данных жителя; оптовых поставках бакалейных товаров; создании информационной системы с адресной и картографической привязкой по коммерческим компаниям и фирмам с объемами продаж более 50 тыс.долл.

В Испании ГИС используются крупными банками для разработки планов развития и координации деятельности региональных центров по обслуживанию вкладчиков.

Во Франции пользователями ГИС являются, например, автомобильные компании Citroen, Renault и Peugeot, активно внедряющие картографию в свою повседневную деятельность. Региональный центр IBM-

France смог увеличить объем продаж аппаратных и программных средств, ускорил сервисное обслуживание клиентов за счет повышения эффективности взаимодействия с 1200 бизнес-партнерами, новых возможностей оперативного анализа результатов работы своих подразделений и многочисленных дилеров в результате совместного использования потенциала аналитических средств ГИС и собственной базы данных "Траектория" (Trajectoire). Опыт использования подобной связки оказался столь успешным, что и сама созданная за две недели универсальная аналитическая бизнес-система стала рыночным товаром, заинтересованность в приобретении которого проявил ряд фирм, напрямую не связанных с компьютерным бизнесом.

В Новой Зеландии компания Eagle Technology на базе пакета Arc View разработала собственное приложение View/NZ - многофункциональное средство анализа сведенных табличных, текстовых и картографических бизнес-данных, демографической, статистической, земельной, муниципальной, адресной и другой информации. Использование этого приложения помогает переориентировать главную цель маркетинговых усилий с удовлетворения усредненных потребностей населения города или района на оперативное реагирование на запросы каждого человека, живущего или работающего в зоне реализации товаров фирмы. Достигаемый при таком подходе принципиально новый уровень сервиса получил наименование персонифицированного маркетинга (personal marketing).

В США располагающейся в г.Сан-Диего (штат Калифорния) компанией Equifax National Decision Systems в середине 1993 г. разработана ГИС-система Infomark-GIS, специально предназначенная для маркетинговых приложений и обеспечения процесса принятия решений. Система легко интегрируется с более чем 60 национальными базами бизнес-данных, может быть без больших дополнительных усилий локализована под специальные задачи, характерные: для операций с недвижимостью, ресторанного бизнеса, продажи товаров повседневного спроса, деятельности коммунальных служб (utilities), банковско-финансовой индустрии.

Одними из первых пользователей системы стали компании Levi Straus & Co., Tennessee Valley Authority, Boston Chicken и Friday's (бывшая TGI Fridays). Система объединяет средства пакетов Arclnfo, Arc View и собственного продукта компании-разработчика Infomark.

За последнее десятилетие в США и других странах появилась многочисленная группа компаний, специализирующихся на консультационном обслуживании бизнеса, проводящих по заказам аналитические маркетинговые исследования на базе ГИС.

Например, специалисты компании Castillo Company, Inc., Феникс (штат Аризона), применяя пакет ArcInfo, могут без большого труда на территориях 50 с лишним стран мира выявить районы с определенным составом населения, расположенные на заданном расстоянии от аэропорта, с домами, имеющими определенную среднюю стоимость, или отвечающие многим другим критериям.

Заказчиками постоянно расширяющегося спектра решаемых компанией маркетинговых, демографических, социологических, политологических и многих комплексных междисциплинарных задач являются как частные фирмы, так и государственные организации, например Геологическая служба США.

Предоставляемые компанией результаты и решения способствуют выбору оптимальных, наиболее выгодных стратегии и тактики действий ее клиентов, быстрому реагированию на изменяющиеся условия рынка, при необходимости - переориентации профиля деятельности коммерческих фирм. Последние явно доминируют среди клиентов Castillo Company, Inc, в их числе такие гиганты компьютерного бизнеса, как Motorola и Intel.

Не обходится без ГИС и такая специфическая область бизнеса, как быстрая доставка корреспонденции. Более 25 лет частная компания Federal Express занимается рассылкой почтовых отправлений по всему миру. В этой требующей особой тщательности работе последние семь лет задействованы средства геокодирования пакета Arclnfo. В его базе данных хранятся адреса, почтовые индексы, названия, имена и фамилии миллионов жителей и организаций разных стран. К соответствующим картам привязаны их местонахождение, маршруты и расписания авиарейсов, границы административных районов, другая полезная для успешной работы информация.

Перспективы использования ГИС в бизнесе

По мнению многих бизнесменов и аналитиков, сфера приложений ГИС-технологий безгранична. Они входят в мир бизнеса, перевернув все представления о предназначении и экономической эффективности географических методов визуализации и анализа рутинной информации. ГИС преобразует эту информацию в новое, уникальное по своей прикладной ценности знание.

Особенно успешно и выгодно использование ГИС-технологий при массовых перевозках грузов и людей, при создании сетей оптимально размещенных торговых точек, анализе существующих и потенциальных рынков и районов сбыта продукции, в нефтяных, газовых и электрических компаниях, а также в коммерческих фирмах, занимающихся операциями с недвижимостью, для обоснования, расширения и поддержки банковских операций, в работе авиакомпаний и телекоммуникационных корпораций, ряде других сфер деловой активности.

Конечная цель использования ГИС - наилучшее удовлетворение потребностей и запросов покупателей и клиентов, причем как в настоящем, так и в будущем и, как следствие, процветание фирмы и ее стабильно высокая конкурентоспособность.

Спектр предлагаемых ESRI программных ГИС-продуктов наиболее широк в сравнении с конкурентами на рынке геоинформационных технологий. Он включает простые средства конечного пользователя Arc View 1 и Arc View 2, полнофункциональные ГИС PC Arclnfo и ArcCAD, работающие на персональных компьютерах, а также наиболее мощный по функциональным возможностям программный пакет Arclnfo, работающий на всех основных платформах UNIX- рабочих станций.

Важным преимуществом является комллементарность (полная совместимость) всех разноуровневых продуктов ESRI. Результаты работы с одним пакетом не пропадут, если пользователь сочтет целесообразным заменить его или дополнительно использовать любой другой из семейства ESRI. Все они работают в единой информационной среде Arclnfo. В этой же среде написаны сотни специализированных программных продуктов (приложений) для многих отраслей науки и практики. При разработке последних версий программных продуктов ESRI предусмотрены возможности использования наиболее распространенных типов внешних реляционных баз данных и конвертеров файлов данных популярных форматов.

Как показывает практика, для крупных компаний, имеющих разветвленную структуру филиалов, производств и магазинов или проводящих свои коммерческие операции на большой территории, целесообразно задействовать пакет Arclnfo, лучше в связке с ArcView.

Для большинства фирм на первом этапе использования ГИС достаточно возможностей простых и удобных в работе даже для начинающего пользователя пакетов ArcView, в особенности ArcView 2 - одного из новых программных продуктов, выпущенных ESRI в последнем квартале 1994 г. (последняя версия ArcView 2.1 с расширенными возможностями поставляется с августа 1995 г.).

Первая и вторая версии программного продукта ArcView - простые и эффективные средства для визуализации и анализа любых данных об объектах и явлениях, произвольным образом распределенных по территории (геоданных). Сферы их применения разнообразны: бизнес и наука, образование и управление, социологические, демографические и политические исследования, промышленность и экология, транспортная и нефтегазовая индустрия, землепользование и кадастры, службы коммунального хозяйства и многое другое.

Так же, как программное обеспечение для создания обычных электронных таблиц. Arc View может использоваться менеджерами, планировщиками, аналитиками и учеными для более полного понимания сущности возникающих перед ними проблем реальной жизни, связанных с деятельностью их компаний, адресно-географической привязки полезной для решения этих проблем информации.

Например, при выборе места для нового магазина по карте в ArcView 2 пользователь имеет возможность сначала просмотреть данные о продажах товара за предыдущие месяцы в других торговых точках, о демографическом и социальном составе потенциальных покупателей (жителей близлежащих домов или микрорайонов), дополнительно вывести на экран монитора фотографию или поэтажный план здания, где предполагается открыть магазин, подсветить на этой либо более подробной карте, выведенной как часть того же изображения, магазины конкурентов.

Подобные операции обычно занимают минимум времени-весь анализ выполняется за один сеанс работы с программой. Достаточно быстро можно "проиграть" ряд вариантов предполагаемых маркетинговых операций.

Впервые ознакомившиеся с такими возможностями коммерсанты часто бывают поражены, внезапно увидев и поняв, где они могут найти новых покупателей и клиентов, где наиболее остра конкуренция с соперничающими фирмами, что за люди (вероятные покупатели) живут и работают в районе вашей торговой точки, на какой спрос (как по составу товаров, так и по их стоимости) и, следовательно, на какие доходы можно рассчитывать.

После такого анализа целесообразность открытия магазина может стать очевидной, либо становится ясно, что надо подбирать другое место или изменить ассортимент товаров и объем товарооборота.

Пакет Arc View предоставляет алгоритм процедуры принятия решений, важных для функционирования фирмы.

При планировании развития центров экономического (коммерческого) управления возникает потребность в оптимальном управлении, совокупностью коммерческих организаций, транспортными потоками, сетями коммуникаций и т.д. Решение подобных задач осуществляется методами ГИС'. В начале создается интегрированная информационная основа. Затем геокодированная информация об объектах загружается в базу данных ГИС, которая уже загружена картографической информацией в нужных масштабах. Путем использования методов теоретического и численного анализа, линейного программирования решаются задачи оптимизации. В результате решения подобных задач осуществляется выбор оптимального местоположения коммерческих центров, выбор областей (сфер ) влияния этих центров, оптимизация транспортных потоков, оптимизация информационного ( в том числе рекламного) обеспечения.

Схема применения геоинформационной технологии в сфере бизнеса достаточно проста. Любая фирма ведет, как правило, несколько баз данных. Даже если это отсутствует, в любой фирме используется справочник телефонов и факсов, справочник адресов клиентов или партнеров, справочник возможностей и услуг фирм. Эти данные необходимо систематизировать и наглядно представить, чтобы повысить эффективность работы с ними. Для этой цели приобретаются настольная (desktop) ГИС и набор цифровых карт соответствующей тематики. Каталог адресов переводится в базу данных ГИС и становится атрибутивной характеристикой карты, создавая на ней соответствующую нагрузку. Затем заполняются данными другие базы: о клиентах, поставщиках, заказчиках и т.д. Дополнительно загружается информация о сроках транспортировки и т.п.

Геоинформационная система позволит:

• быстро выявить по карте, где "скрываются" покупатели и конкуренты;

• определить наиболее выгодное для бизнеса местоположение новых производственных мощностей, филиалов и торговых точек;

• составить сводные диаграммы объемов продаж за месяц или год по интересующим торговым предприятиям;

• привязать диаграммы к соответствующим местам на картах;

• визуально оценить и получить полноценную статистическую сводку по динамике спроса и предложения в любой области рынка, например в операциях с недвижимостью;

(' Wang Jin Feng, Chen Hong Yan. GIS method to study economic hinterland.// Int. Colloq. Photogramm. Remote Sens. and GIS, Wuhan, may 11-14,1992. - Wuhan, 1992.-P. 346-348.)

• выделить маркетинговые территории и провести анализ имеющейся по ним информации;

• визуально по карте и на основе сопутствующей цифровой и текстовой информации провести сравнение демографических характеристик по разным странам, областям и районам;

• выявить и оконтурить неблагополучные по экологическим признакам районы или зоны повышенной чувствительности природной среды к антропогенным воздействиям;

• нанести на карту, выделить и дополнить сопутствующей информацией зоны производства, хранения, сброса и накопления вредных для людей и живых организмов веществ и материалов;

• изучить взаимосвязи между различными факторами, например между повторяемостью стихийных природных явлений и стоимостью недвижимости по любой территории;

• определить степень соответствия загрязненности территории вследствие работы предприятия природоохранному законодательству, действующему в стране;

• включить в базу данных и вывести на экран тексты соответствующих законодательных актов при вызове мышью объекта на карте;

• принимать обоснованные решения на основе всестороннего анализа имеющегося в распоряжении набора информации;

• выявить сферы действия фирмы и конкурентов для выбора оптимальной стратегии;

• на основе внутренних ресурсов ГИС оптимизировать задачи (поставка в кратчайшие сроки с минимальными затратами, учет ресурсов или взаимосвязывание участников сделки и т.д.).

Выводы

ГИС является развивающейся самой перспективной информационной системой для решения задач управления, бизнеса и мониторинга.

Структура ГИС для задач фирмы, города или страны соответствует обобщенной ГИС, которая настраивается под конкретные потребности пользователя, а сбор данных осуществляется на основе технических, технологических и программных средств разработчика.

Имеют место две тенденции использования ГИС.

1. Применение геоинформационных данных напрямую в разных приложениях. Это требует изучения пользователем основ геоинформатики (хотя бы в минимальном объеме). В результате этой тенденции появились новые направления в бизнесе - геомаркетинг, бизнес-география и т.д.

2. Использование механизма "прозрачности" ГИС для пользователя. Это дает ему возможность оперировать известными понятиями, не прибегая к специальным знаниям в области геоинформатики, что упрощает работу с ГИС в традиционных сферах деятельности: чем меньше чиновник или бизнесмен вынужден использовать напрямую географические данные, чем больше эти данные скрыты от пользователя, тем легче освоение и применение ГИС для пользователей-неспециалистов в геоинформатике.

Литература

1. БерлянтА.М. Геоиконика. - М.: МГУ, АЕН РФ, "Астрея", 1996. -208 с.

2. Бугаевскчй Л.М. , Вахромеева Л.А. Картографические проекции. -М.: Недра, 1992.-293 с.

3. Гинзбург Г.А., Салманова Т.Д. Пособие по математической картографии. Тр. ЦНИИГАиК. Вып. 160. - М.: ЦНИИГАиК, 1964. - 456 с.

4. Доклад о наиболее важных достижениях в области науки, техники и производства топографо-геодезических и картографических работ в Российской Федерации и за рубежом за 1995 г. - М.: ФСГиК, ЦНИИГАиК, 1995.-56 с.

5. Кендалл М. Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976. - 550 с.

6. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. - М.: Картоцентр -Геодезиздат, 1993. -213 с.

7. Личник В.Г. Построение геоинформационных систем в физической географии. - М.: изд-во МГУ, 1990. - 80 с.

8. Самратов У.Д., Елесин Г.С., Попович П.Р. Использование технологий цифровых картографических и геоинформационных систем в государственном земельном кадастре России // ГИС - Обозрение. -Весна, 1995.-С. 12-13.

9. Создание электронных карт: Обзорная информация. - М.: ЦНИИГАиК, 1994.-59 с.

10. Хаксольд В. Введение в городские географические информационные системы. - Изд-во Оксфордского университета, 1991. - 321 с.

11. Цветков В.Я. Перспективы применения методов параллельного программирования в топографо-геодезическом производстве. - М.:

ЦНИИГАиК, 1986.-49 с.

12. Цветков В.Я. Информатизация: Создание современных информационных технологий. - Ч. 1. Структуры данных и технические средства- М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1990. - 118 с.

13. Цветков В.Я. Разработка проблемно-ориентированных систем управления - М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1990. - 132 с.

14. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проекти-ровании- М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991. - 125 с.

15. Цветков В.Я., Кирюхина И.Я. Применение экспертных систем в управлении непромышленными объектами. - М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991.-119с.

16. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии (учебное пособие). - М.: МИИГАиК, 1996. - 112 с.

17. ЦикритзисД., Лоховски Ф. Модели данных. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 344 с.

18. SnyderJ.P., VoxlandP.M. An Album of Map Projection. U.S. Geological Survey professional paper 1453, Washington, 1989.

19. Geographic Information Systems (GIS) based on Jupiter Technology // Intergraph software solutions . - April 1996. - 36 p.

Глоссарий

Абстракция - процедура структуризации (типизации) данных. Различают два вида абстракции: обобщение и агрегация.

Автоматизированная справочно-информационная система (АСИС) - автоматизированная система обслуживания потребителей информацией в удобной для восприятия и переработки форме.

АСИС документографическая - автоматизированная информационная система, информационным массивом которой служат различные неформализованные (слабо типизированные данные) документы (цитаты, статьи, письма и т. д.) на естественном или ограниченном искусственном языке.

АСИС фактографическая - автоматизированная информационная система, информационный массив которой составляется из формализованных записей (сильно типизированных данных).

Агрегативные данные - набор данных для формирования объекта из его частей на основе процедур агрегации.

Агрегация - процедура структуризации данных. Заключается в конструировании объекта из других базовых объектов, на основе чего создается агрега-тивная модель. Соотносится с понятием "есть некоторое...".

Алгоритм векторизации - алгоритм, который осуществляет автоматический поиск растровых аналогов векторных объектов заданных типов (примитивов) и создает векторные аналоги найденных фрагментов растрового изображения.

Аналитическая обработка - математическая обработка фотограмметрических или геодезических измерений для построения модели объекта при помощи компьютера.

Аналитический прибор - фотограмметрический прибор для построения модели (цифровой) объекта и хранения ее на машинных носителях на основе математической обработки данных, получаемых при измерении одного или нескольких снимков. В дальнейшем на основе полученной модели могут быть получены чертежи в нескольких масштабах.

Аналоговый прибор - фотограмметрический прибор для вычерчивания планов или чертежей в одном заданном масштабе на основе механического преобразования точек одной пары снимков в точки чертежа или плана.

Атрибут — элементарное данное, описывающее свойства сущностей.

Атрибутивные данные (семантика) - данные с присвоенной им описательной информацией (время, тема). Являются вторым основным классом данных в ГИС, которые дополняют координатные данные необходимыми описаниями.

Большой круг - воображаемый круг на земной поверхности, образованный плоскостью, проходящей через центр земного шара.

Буферные зоны - зоны, границы которых удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик.

Валентность - специальная (топологическая) характеристика вершины (узла) сети, определяемая количеством звеньев в нем. Концы обособленных линий "одновалентны". Для уличных сетей (пересечения типа "крест") наиболее характерны четырехвалентные узлы. В гидрографии чаще всего встречаются трехвалентные узлы.

Векторизация - процедура (ручная или автоматизированная) выделения векторных объектов с растрового изображения и получения их в векторном формате.

Векторные (объектные) модели ГИС - модели данных ГИС, строящиеся на векторах, занимающие часть пространства в отличие от занимающих все пространство растровых моделей. При построении векторных моделей создаются целостные объекты путем соединения точек прямыми линиями, дугами окружностей, полилиниями, поэтому векторные модели называют также объектными. Основные части векторной модели: геометрические объекты (точки, линии и полигоны); атрибуты (признаки, связанные с объектами); связи между объектами.

Векторный рисунок - совокупность векторных объектов.

Векторный файл - файл, содержащий информацию о векторном рисунке.

Верификация - процедура проверки. Может осуществляться автоматически или с помощью эвристических методов, вызываемых явной директивой пользователя или запускаемых при возникновении специфических ситуаций.

Вершина (узел) - соединение, начало или конец отрезка линии [дуги. звена).

Висячая дуга - дуга, имеющая висячий узел.

Внешний ключ - столбец в реляционной модели, поддерживающий связь между разными реляционными таблицами.

Внутренний идентификатор пространственного объекта - целое число, являющееся служебным идентификатором системы (уникальное для каждого объекта данного покрытия и назначаемое автоматически в процессе работы редактора). Может изменяться системой в процессе работы.

Внутренний ключ - столбец в реляционной модели, однозначно определяющий каждую строку таблицы.

Генерализация - в ГИС представляет собой набор процедур классификации и обобщения, предназначенных для отбора и отображения картографических объектов соответственно масштабу, содержанию и тематической направленности создаваемой цифровой карты. Относительно информационного моделирования генерализация может быть рассмотрена как группа методов, позволяющих сохранить информативность даже при уменьшении объема данных.

Геоинформационная система - автоматизированная информационная система, предназначенная для обработки пространственно-временных данных, основой интеграции которых служит географическая информация.

Геокодирование - соединение табличных данных адресных файлов с географическим положением объектов.

Геоид - общая фигура Земли, образованная поверхностью, которая совладает с поверхностью Мирового океана в состоянии покоя и равновесия и продолжена под материками.

Граф - графическая схема, включающая основные элементы графа, называемые вершинами (узлами) и звеньями (ребрами, дугами). В отличие от произвольно нарисованной схемы графовая форма моделей, как и табличная форма представления моделей, строится по определенным правилам.

Граф неориентированный - граф, в котором ребра не ориентированы, т.е. возможен путь от одной вершины к другой в обоих направлениях.

Граф ориентированный - граф, в котором каждое ребро ориентировано, т.е. определен путь от одной вершины к другой. Примером служит вектор в аналитической геометрии.

Граф покрытия - граф, соответствующий (гомоморфный) линейной сети районов покрытия. Ребра такого графа представляют границы между районами, а его узлы (вершины) представляют точки, в которых смыкаются три (или более) района. Степень вершины такого графа - это число районов, которые в ней смыкаются. Примером может служить контурная карта соответствующих районов.

Граф смежности - граф, в котором районы отображаются узлами (вершинами), а пара смыкающихся районов - ребрами.

Графовая форма представления моделей - форма, которая дает представление модели или ее характеристик в виде одного или совокупности взаимосвязанных графов.

Даталогическая модель ГИС - модель логического уровня описания геоинформационной системы, состоящая из логических записей и отображения связей между ними безотносительно к виду реализации.

Дисторсия - нарушение ортоскопии, способности объектива строить изображение, подобное предмету, по законам центрального проектирования.

Долгота - угол в плоскости экватора между меридианом точки и главным (нулевым) меридианом, проходящим через Гринвич (Англия). Она изменяется от -180° (западная долгота) до +180 ° (восточная долгота).

Запись данных - формализованное представление сложной информационной модели без описания ее структуры. Запись может быть логической и физической.

Запись логическая - информационная единица, соответствующая одному шагу обработки информации.

Запись физическая - порция информации, которая является единицей обмена данными между внутренней и внешней памятью ЭВМ.

Звено (ребро, дуга) - линейный объект ГИС, отрезок, соединяющий две точки отрезка (вершины, узлы).

Знак - элементарная единица информации, являющаяся реализацией свойств объекта в заранее заданной, структурно организованной знаковой системе. Знак можно рассматривать как реализацию типа, тип - как обобщение совокупности знаков. Следовательно, знак представляет индивидуальные свойства модели, а тип - ее общие свойства.

Зона (растровой модели) - включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение. Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления, ареалы типов почв, элементы гидрографии и т.п.

Изоколы - линии, соединяющие на карте точки с одинаковыми значениями искажений, обусловленных свойствами картографической проекции. Форма изоколон зависит от вида проекции. В конических проекциях изоколы имеют форму дуг, в азимутальных - концентрических окружностей, в цилиндрических - параллельных прямых.

Иерархическая модель - модель структуры процесса или системы, структурная схема которой является ориентированным графом. Состоит из совокупности исходных и порожденных типов записей (уровней), связанных одной дугой или несколькими дугами. Допускает связи уровней типа один ко многим (1: N) или один к одному (1:1).

Иерархический путь ( маршрутизация ) - последовательность типов записей иерархической модели, начинающаяся с корневой записи, в которой типы записей выступают попеременно в ролях исходного и порожденного.

Интегрированные работы - выпуск комплекта документов; поддержка и автоматическое обновление базы данных; внесение данных в экспертную систему; выдача наряду с типовым комплектом документации прогнозов, рекомендаций, экспертных оценок проекта; информационный обмен с сетями баз данных.

Мифологическая модель - описательная модель предметной области, независимая от структур данных. Обычно состоит из совокупности информационных объектов, атрибутов и отношений между объектами. Отражает динамику предметной области.

Мифологическое моделирование - формализация объектов реального мира данной предметной области и методов обработки данных в соответствии с поставленными задачами обработки и требованиями представления данных. Выполняется при обеспечении наиболее естественных для человека способов сбора и представления информации.

Кадастр - карты и другие описания земельных участков с идентификацией всех, кто имеет юридические права на земельную собственность.

Кадастровые карты - графические отображения юридических описаний земельных участков.

Квадратомическое дерево - иерархическая модель со связью 1:4. В этой структуре исходный уровень рекурсивно подразделяется на четыре порожденных уровня.

Классификация - процедура абстракции (структуризации) данных. Состоит в соотнесении множества знаков одному типу.

Координатные данные (место) - один из основных классов геоинформационных данных, используется для указания местоположения исследуемого объекта на земной поверхности.

Малый круг-воображаемый круг на земной поверхности, образованный плоскостью, не проходящей через центр земного шара.

Меридиан - линия пересечения плоскостей географических меридианов с земной поверхностью.

Метаданные - дополнительные данные о данных, например, описатели таблиц, столбцов и т.д. Обычно хранятся в словаре данных (data dictionary).

Метрический снимок - снимок, полученный при помощи специальных высокоточных фотокамер (фототеодолиты, аэрофотокамеры, камеры для аэрокосмической съемки). При его получении имеется возможность с высокой точностью устанавливать и определять параметры съемки. Имеет минимальные искажения изображения в геометрии изображения.

Модели аналоговые - модели, создаваемые на основе физического или математического моделирования (аналитического описания), например цифровая модель рельефа, построенная на основе аналитического описания поверхности.

Модели динамические - модели, служащие для описания изменения процессов и моделей. Допускают изменение параметров и структур во времени.

Модели дискретные - модели, основанные на замене непрерывных функций набором дискретных значений аргументов и функций. Дискретность определяется шагом квантования. Для необходимости сохранения информативности дискретной модели по отношению к объекту шаг квантования должен выбираться с учетом теоремы Шенона-Котельникова.

Модели сильно типизированные - модели, в которых большинство данных удовлетворяет неким условиям и ограничениям и может быть отнесено к узкому подклассу (типу).

Модели слабо типизированные - модели, в которых данные разнородны по формату, структуре и слабо связаны условиями относительно известных типов.

Модели статические - модели, инвариантные относительно времени.

Моделирование инвариантное - моделирование, основанное на работе с полностью или частично унифицированными информационными элементами или структурами. Имеется возможность использования групповых операций, что повышает производительность труда по сравнению с индивидуальным моделированием. Инвариантность предполагает использование общих свойств моделируемых объектов (свойств типов или классов) безотносительно к индивидуальным характеристикам отдельных объектов. Примером могут служить оверлейные процедуры.

Моделирование информационное - моделирование, связанное с созданием и преобразованием разных форм информации, например графической или текстовой, в вид, задаваемый пользователем. В современных информационных системах оно осуществляется путем создания подсистемы докумен-тационного обеспечения.

Моделирование семантическое - моделирование, связанное с задачами кодирования и лингвистического обеспечения. В ГИС доля семантического моделирования велика на стадии сбора информации, что обусловлено большим объемом и разнообразием входной информации, сложностью ее структуры, возможным наличием ошибок.

Моделирование эвристическое - моделирование, основанное на интерактивной обработке, применяется при необходимости экспертных решений, при учете дуальных свойств объектов на видеоизображениях и при решении специальных нетиповых задач. В ГИС и САПР оно выражается в том, что общение пользователя с ЭВМ осуществляется на основе сценария, учитывающего, с одной стороны, технологические особенности программного обеспечения, с другой - особенности и опыт обработки данной категории объектов.

Модель "сущность-связь" (ER-модель (Entity Relationship Model)) - графовая модель, дающая представление о предметной области в виде объектов, называемых сущностями, между которыми фиксируются связи. Для каждой связи определено число связываемых ею объектов. На схеме сущности изображаются прямоугольниками, связи - ромбами. Число связываемых объектов указывается цифрой на линии соединения объекта и связи. В ER-модели допускаются представления связей типа "один к одному" (1:1), "один ко многим" (1 : М), "многие к одному" (М: 1), "многие ко многим" (М : N).

Номенклатура - система обозначений отдельных листов топографических карт.

Обобщение - процедура абстракции (структуризации) данных, соотносится с понятием: "есть часть...". Обобщение акцентирует сходство объектов, абстрагируясь от различий. Подразделяется на две категории: собственно обобщение и классификацию.

Оверлейные операции - процедуры наложения разноименных слоев ( двух или более, при многократном повторении операции попарного наложения) с генерацией производных объектов, возникающих при их геометрическом наслоении, и наследованием их атрибутов. Наиболее распространен случай оверлея двух полигональных слоев.

Параллель - линия, образованная пересечением плоскости, параллельной плоскости земного экватора, с поверхностью Земли.

Первичный атрибут отношения-атрибут, присутствующий по крайней мере в одном ключе, все другие атрибуты непервичные.

Первичный ключ - столбец (или комбинация столбцов ), значения в которых однозначно идентифицируют каждую строку реляционной модели.

Пиксель (ячейка) - минимальный элемент растровой модели, двухмерный элемент пространства.

Пилот-проект - усеченный вариант реализации системы ( не только ГИС, но и любой другой), требует минимального риска вложения денег от заказчика. Выполняется либо без затрат со стороны администрации (заказчика), либо в ограниченном объеме финансирования ( 2 - 10 % от полной стоимости проекта). Реализует ограниченное количество функций и служит демонстрационным вариантом полной ГИС.

Плоскость географического (астрономического) меридиана - плоскость , проходящая через ось вращения Земли и отвесную линию в точке земной поверхности.

Плоскость земного экватора - плоскость, проходящая через центр Земли перпендикулярно к оси вращения.

Позиционная точность координатных данных - степень отклонения данных ГИС о местоположении объекта от его истинного положения на местности.

Покрытие - набор файлов, отображающих пространственные объекты (точки, дуги, полигоны) и структуру отношений между ними.

Полигон - пространственная область, ограниченная упорядоченным набором связанных дуг, которые образуют замкнутый контур.

Пользовательский идентификатор (внутренний ключ) пространственного объекта - целое число, предназначенное для связи объектов цифровой карты с базой (таблицами) тематических данных, назначаемое пользователем.

Пошаговая детализация - процедура, обратная агрегации. Применяется для разбиения агрегативной модели на составляющие части.

Предметная область - подмножество (часть реального мира), на котором определяется набор данных и методов манипулирования с ними для решения конкретных задач или исследований.

Примитив-тип векторной модели, атомарная графическая модель векторизации. Например, могут использоваться следующие типы векторных моделей: линия, дуга, текст, полилиния, контур и размерная линия.

Проекции произвольные - проекции, которые имеют искажения углов, площадей и длин, но эти искажения распределены по карте, например, так, что минимальные искажения имеются в центральной части и возрастают к краям. Среди произвольных проекций выделяют равнопромежуточные (equidistant projection), в которых искажения длин отсутствуют по одному из направлений: вдоль меридиана или вдоль параллели.

Проекции равновеликие - проекции, которые не искажают площадей, но искажают углы и формы объектов.

Проекции равноугольные - проекции, в которых сохраняются без искажений углы и формы малых объектов, но резко деформируются длины и площади объектов.

Проекционные преобразования - группа математических процедур ГИС, осуществляющих переход от одной картографической проекции к другой или от пространственной системы к картографической проекции.

Псевдоузел - узел, принадлежащий только двум дугам либо одной замкнутой дуге, у которой начальная и конечная вершины совпадают.

Разграфка - разделение топографических карт на листы.

Растровая модель (растр) ГИС - дискретная модель, в которой в качестве атомарной используют двухмерный элемент пространства - пиксель (ячейка). Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который в свою очередь является моделью карты или геообъекта. В растровых моделях дискретизация осуществляется путем отображения геообьек-тов в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая модель дает информацию о том, что расположено в той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности. Основные характеристики растровых моделей:

• значение - элемент информации, хранящийся в элементе растра (пикселе);

• ориентация - угол между направлением на север и положением колонок растра;

• разрешение - минимальный линейный размер наименьшего участка пространства (поверхности), отображаемый одним пикселем. Более высоким разрешением обладает растр с меньшим размером ячеек. Высокое разрешение подразумевает обилие деталей, множество ячеек, мелкий размер ячейки.

Реляционная модель-табличная модель данных, основным средством структуризации в которой является отношение. Таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), каждая ее строка - конкретный объект, каждый столбец - атрибут. Сущности, атрибуты и связи хранятся в таблицах как данные определенного типа. В реляционных моделях данных не предусматривается поддержание логической упорядоченности, однако кортежи помещаются в физическую память в соответствии с некоторым порядком. Физическая упорядоченность используется для выборки.

Референц-эллипсоид - эллипсоид, применяемый в качестве математической модели Земли.

Слой - покрытие, задаваемое его тематической определенностью (растительность, рельеф, административное деление и т.д.) и координатной принадлежностью (точечный, линейный, полигональный).

Собственно обобщение - процедура соотнесения множества типов одному типу.

Специализация - процедура (обратная обобщению) порождения типов на основе общего класса типов.

Сущность - элемент модели (совокупность атрибутов и знаков), описывающий законченный объект или понятие.

Табличная форма представления моделей - форма, которая даст представление модели или ее характеристик в виде одной или совокупности взаимосвязанных таблиц. При этом данные в ячейках таблицы не могут заноситься произвольно, они подчиняются определенным правилам, в частности по столбцам располагают типизированные данные.

Территориальные уровни использования ГИС:

• глобальный уровень - Россия на глобальном и евразийском фоне, масштаб 1 : 45 000 000 - 1 : 100 000 000;

• всероссийский уровень - вся территория страны, включая прибрежные акватории и приграничные районы, масштаб 1 : 2 500 000 - 1 :20 000 000;

• региональный уровень - крупные и природные экономические регионы, субъекты федерации, масштаб 1 : 500 000 - 1 : 4 000 000;

• локальный уровень - области, районы, национальные парки, ареал кризисных ситуаций, масштаб 1 : 50 000 - 1 000 000;

• муниципальный уровень - города, городские районы, пригородные зоны, масштаб 1 : 50 000 и крупнее.

Тип - совокупность моделей или объектов, объединенная общим набором признаков или класс подобных знаков.

Типизация - процедура объединения данных по набору заданных признаков или выделения из множества данных тех, которые удовлетворяют заданным критериям (или признакам).

Тип записи иерархической модели - вершина в графовой форме иерархической модели, соответствующая типу сущности.

Типы координатных данных в ГИС: точки (узлы , вершины); линии (дуги, звенья); полигоны ( районы, ареалы).

Топологические свойства (фигур) - свойства, которые не изменяются при любых деформациях, производимых без разрывов или соединений.

Топологические характеристики:

• связанность векторов - контуры, дороги и прочие векторы должны храниться как взаимосвязанные объекты, а не независимо; • связанность и примыкание районов - информация о взаимном расположении районов и об узлах пересечения районов;

• пересечение - информация о типах пресечении (валентности) позволяет воспроизводить мосты и дорожные пересечения;

• близость - показатель пространственной близости линейных или ареаль-ных объектов.

Топологическое описание (объектов ГИС) - описание, которое определяется связанностью и взаимным расположением линейных объектов.

Трансформирование (ректификация) - разновидность процедур проекционных преобразований. Применяется для преобразования координат точек снимка в другую проекцию. Частным случаем является преобразование плоского изображения в плоское с целью устранения перспективных искажений.

Узел висячий - узел, принадлежащий только одной дуге, у которой начальная и конечная вершины не совпадают.

Узел нормальный - узел, принадлежащий трем и более дугам. Нормальным также является узел, принадлежащий двум дугам, одна из которых самозамкнута в этом узле, а другая примыкает к ней.

Уровненная поверхность - поверхность, образующая тело, ограниченное поверхностью воды океанов. Основное ее свойство заключается в том, что потенциал силы тяжести на ней имеет одно и то же значение. Другими словами, эта поверхность везде перпендикулярна отвесной линии, т.е. везде горизонтальна.

Файл - порция информации, имеющая начало и конец, хранимая на машинных носителях. Может содержать данные или программу.

Физическая модель ГИС - модель среды хранения данных физического уровня. Строится с учетом реальных инструментальных систем и на их основе. Может рассматриваться как реализация даталогической модели.

Фильтр - специальный алгоритм, используемый в процедуре обработки изображения.

Фильтрация - процедура, применяемая для повышения качества или выделения части растрового изображения. При фильтрации программа анализирует информацию о цвете растровых точек, расположенных в окрестности каждой Точки, и меняет или оставляет без изменения цвет этой точки согласно одному из алгоритмов фильтрации (фильтра).

Характеристики геоинформационных данных - данные реального мира, отображаемые в ГИС. Характеризуются с учетом трех аспектов: пространственного (связан с определением местоположения), временного (связан с изменениями объекта или процесса с течением времени, в частности, от одного временного среза до другого) и тематического (связан с выделением одних признаков объекта и исключением из рассмотрения других).

Цифровая модель местности (ЦММ) - комплексная модель местности, которая должна содержать четыре основных свойства, вытекающие из ее определения, а именно:

•как цифровая она должна быть оптимально организована и удобна при работе на ЭВМ. Это означает, что для полной ее реализации должна быть определена се "физическая" структура;

• как модель вообще ЦММ должна быть определена на известном классе моделей. Это означает, что она должна иметь вполне определенную структуру и содержать в своей основе одну из базовых моделей данных, а также удовлетворять требованиям и обладать общими свойствами моделей соответствующего класса безотносительно к предметной области;

•как модель местности- она должна содержать специальную информацию данной конкретной предметной области. Это означает, что ЦММ должна содержать элементы координатного и атрибутивного описания, характеризующие как саму предметную область, так и индивидуальные свойства моделируемых объектов;

•как структура базы данных ЦММ должна иметь возможность для моделирования, многократного использования, анализа и решения различных задач. Для возможности многократного применения ЦММ должна быть переопределена ( более информативна) по сравнению с информационной моделью ручной технологии, обеспечивающей получение разового продукта. Это требует выполнения обобщенного описания цифровых моделей местности на уровне типов, т.е. для этого необходимы предварительный анализ и последующая максимальная типизация пространственных объектов.

Цифровое моделирование рельефа - построение дискретной модели, основанное на переходе от аналоговой модели непрерывной поверхности (рельефа) к дискретной модели набора точек, оптимально отображающей форму этой поверхности.

Цифровая фотокамера - фотокамера, в которой изображение фиксируется не на фотопленку или фотопластинки, а на цифровой элемент (матричный или линейный). Это дает возможность хранить изображения в цифровом виде и записывать их непосредственно в компьютер. По точност-ным характеристикам соответствует либо любительским, либо метрическим камерам.

Широта - угол между точкой и экватором вдоль меридиана. Изменяется от -90° (южный полюс) до +90 ° (северный полюс).

Экземпляция - процедура (обратная классификации) порождения реализации на основе известной классификации.

Экспертные системы (ЭС) - 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.

ЭС диагностирующие - системы, в качестве цели имеющие 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.

ЭС планирующие-системы, предназначенные для выработки программы действий, необходимых для достижения определенных целей.

ЭС прогнозирующие - системы, предназначенные для построения сценария будущего. Основываясь на событиях прошлого и настоящего, они способны выводить вероятные следствия из заданных ситуаций. Для этой цели в прогнозирующих ЭС используются динамические параметрические модели.

CASE (Computer Aided System Engineering) - технологии автоматизированного построения моделей всей системы: модели базы данных, модели функций, модели потоков и т.п. Это современная интегрированная технология создания информационных систем, использующая концептуальный подход, методы проектирования "сверху вниз" и современные программно-технологические средства (4-го поколения).

Список сокращений

АИС ГГК  - автоматизированная информационная система государственного городского кадастра

АКС - автоматизированная кадастровая система

AC  - автоматизированная система

АСДО - автоматизированная система документационного обеспечения

АСИС - автоматизированная справочно-информационная система

АСК - автоматизированная система картографирования

АСКК - автоматизированная система кадастрового картографирования

АСНИ - автоматизированная система научных исследований

АСПР - автоматизированная система принятия решений

АСУ - автоматизированная система управления

АФС - автоматизированная фотограмметрическая система

БД  - база данных

БТИ - бюро технической инвентаризации

ГИС - геоинформационная система

ГИС - географическая информационная система

ЗИС - земельная информационная система

ДДЗ - данные дистанционного зондирования

ИМ  - иерархическая модель

ИСЗ - искусственный спутник Земли

КБ  - конструкторское бюро

КТС - комплекс технических средств

ЛВС - локальная вычислительная сеть

НАСА - Национальная космическая ассоциация США

НПО - научно-производственное объединение

НС  - наземная съемка

НТ  - нормативные требования

ОТС - общая теория систем

ОАС - отраслевая автоматизированная система управления

РМ  - реляционная модель

САПР - система автоматизированного проектирования

ПО  - программное обеспечение

СИМ - система имитационного моделирования

СКИ - система картографической информации

СУБД - Система управления базами данных

СУРЗ - система учета и регистрации землепользователей

ТЗ  - техническое задание

УСО - (системный) уровень сбора и обработки первичных данных

УМХ - (системный) уровень моделирования и хранения

УП  - (системный) уровень представления информации

ЦКИ - цифровая картографическая информация

ЦМК - цифровая модель карты

ЦММ - цифровая модель местности

ЦМО - цифровая модель объекта

ЦМР - цифровая модель рельефа

ЦМЯ - цифровая модель явления

ЭК  - электронная карта

ЭС  - экспертная система

AASAP - Applied Analysis Spectral Analytical Process – процесс анализа спектральных характеристик пикселей

ADS - Arc Digitizing System - система цифрования

AOI - Area of Interest - область векторизации

CAD - Computer Aided Desing - аналог

САПР CASE - Computer Aided System Engineering – технология "автоматизированного построения информационной системы"

СОМ - Component Object Model - компонентная модель объекта

DEC - Digital Equipment Corporation - фирма, производящая вычислительную технику

DCW - Digital Chart of the World-цифровая карта мира (суши) в формате Arclnfo

ER  - Entity Relationship (model) - модель "сущность-связь"

ESRI - Институт исследования систем окружающей Среды

(США)

FDD - Floppy Driver Disk - гибкий диск

GPS - Global Position System - глобальная система позиционирования (местоопределения)

HDD  - Hard Driver Disk - жесткий диск

HP   - Hewlett Packard - фирма, занимающаяся производством

вычислительных средств, в первую очередь периферийных

ID   - Identifier Descriptor - идентификатор базы данных

М01  - Material Of Interest - влияние факторов объектов, материалов, свойств

OGIS  - Open Geodata Interoperability Specification-открытая спецификация взаимообмена геоданными

OLE  - Objekt Linking and Embedding –  1. Связывание и внедрение объектов. 2. Способ связи разных приложений Windows

RIS  - Relational Interface System - реляционный интерфейс системы

TIN  - Triangulated Irregular Network-треугольные сети неправильной формы

2D   - 2-Dimensoinal - двухмерный объект

3D   - 3-Dimensoinal - трехмерный объект

Производственное издание

Цветков Виктор Яковлевич

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ

СИСТЕМЫ

И ТЕХНОЛОГИИ

Ведущий редактор Л. А. Табакова Редактор А. М. Материна Художественный редактор Ю.И. Артюхов Технический редактор И.В. Завгородняя Корректор Г.В. Хлопцееа Обложка художника Ю. В. Токарева Компьютерная верстка Е.В. Васчльевской

ИБ №3709 Лицензия ЛР№ 010156 от 29.01.97

Подписано в печать 03.12.97. формат 60х88/16 Гарнитура «Тайме». Печать офсетная Усл.пл. 17,64.Уч.-изд.л. 17,64. Тираж 5000 экз. Заказ 3443. «С»013

Издательство «Финансы и статистика»

101000, Москва, ул. Покровка, 7

Телефон (095) 925-35-02, факс (095) 925-09-57

Великолукская городская типография Комитета по средствам массовой информации и связям с общественностью администрации Псковской области 182100, Великие Луки, ул. Полиграфистов, 78/12

Интегрированная система

Системный уровень

Подсистема

Локальная

Распределенная

Процесс

Задача

Локальный

Распределенный

Системный

Рис. 1.1. Структура интегрированной системы.

Описание на вербальном уровне объекта исследований, целей, критериев исследования и получения результатов

Разработка концептуального представления процесса или системы

Постановка проблем, декомпозиция на задачи, формализация технологии

Анализ и выбор методов и моделей для получения решений

Оптимизация решений

Сопровождение, анализ и модернизация

Реализация системы и решение задач

Рис. 1.2. Схема построения автоматизированной системы

Приобретение знаний

Объяснительные способности

Рабочая память

База знаний

Пользователь - эксперт

Лингвистический процессор

Интерпретатор

Рис. 2.3. Схема обобщенной экспертной системы

Абстакция

Обобщение

(есть часть)

Собственно обобщение

тип, множество типов

Классификация

тип, множество знаков

Агрегация

(есть некоторые)

объект, множество объектов

а

Обратные процессы

Экземпляция

Пошаговая детализация

Специализация

Рис. 3.1. Схема структурирования данных с применением процедур абстракции.

а – прямые процедуры; б – обратные процедуры.

б

Школьник

Студент

Учащийся

Профессор

Ассистент

Учебный

Секретарь

Вахтер

Администра-тивный

Персонал

Служащий

Личность

Рис. 3.2. Построение модели на основе процедур обобщения

Личность

Ф.И.О.

Возраст

Адрес

Студент

Служащий

Университет

Зарплата

Налог

Курс

Специальность

Рис. 3.3. Построение модели на основе процедур агрегации

ис. 3.4. Логическая запись, построенная на основе агрегации

Рис. 3.5. Логическая запись, построенная на основе обобщения

И

Н

Ф

О

Л

О

Г

И

Ч

Е

С

К

А

Я

М

О

Д

Е

Л

Ь

Описание предметной области

Описание методов обработки

Описание информационных потребностей пользователя

Описание объектов

Описание связей между объектами

Описание исходных данных

Описание лингвистических требований

Описание алгоритмических связей

Ограничения целостности

Виды выходных данных

Формы представления

Рис. 3.6. Основные компоненты инфологической модели

Инфологическое моделирование

Инфологическая модель

Даталогическое моделирование

Даталогическая модель (схема)

Физическое проектирование

Физическая модель

Рис. 3.7. Иерархическая модель проектирования ГИС

Проект ГИС

Содержит

Содержит

Логическую модель

Физическую модель

Включает

Содержит

Логические схемы

Требования к КТС

Схемы алгоритмов

Содержат

Содержат

Модели данных

Перечень КТС

Содержат

Атомарные модели

Рис. 3.11. Модель «Сущность – связь» проекта ГИС.

КТС – комплекс технических средств.

Рис. 4.8. Топологически родственные фигуры

Рис. 5.1. Коническая проекция: а – принцип построения проекции; б – вид проекции

Рис. 5.2. Азимутальная проекция: а – принцип построения проекции; б – вид проекции

Рис. 5.4. Поликоническая проекция

Рис. 5.6. Проекция Гаусса – Крюгера:  а – общий вид; б – система координат зоны

Рис. 6.1. Структура цифровой модели местности

(E-дерево), построенная на основе абстракции обобщения.

Модели организации данных для хранения и компьютерной обработки.

Общие свойства моделей. Множество методов моделирования

Свойства (геоинформационных) объектов предметной области

Цифровая модель местности

Цифровая модель

Цифровая модель геоинформационных объектов

Цифровая модель первичной информации

Цифровая модель первичных картографических данных

Цифровая модель сбора геодезической информации

Цифровая модель первичных фотограмметриче-ских данных

База данных

Цифровая модель местности

Цифровая модель объекта

Планы

Чертежи

Разрезы

Метаданные

Цифровая модель карты

Цифровая модель рельефа

Цифровая модель гидрографии

Цифровая модель ситуации

Рис. 6.2. Схема построения агрегативной ЦММ

Характеристики цифровых моделей

Основные типы информации

Метрическая

Размеры

Координаты

Точностные характеристики

Рис. 6.3. (начало)

Атрибутивная

Названия

Свойства

Связи

Обозначения

Семантическая

Правила ввода

Правила хранения

Описание связей БД

Правила вывода

Структура

Логическая

Топология

Схемы

Информационная основа

Логические записи

Физическая

Информационные потоки

Топология

Схемы

Физические записи

Целостность

Целостность объектов

Целостность элементов БД

Дискретность

Требования информативности

Ограничения по информационной емкости

Многофункциональность

Словари данных

Классификаторы

Описатели

Нормативы

Виды моделирования

Семантическое

Геометрическое

Инвариантное

Эвристическое

Информационное

Рис. 6.3. Основные характеристики цифровых моделей (окончание)

Распознавание (дешифрование)

Классификация по признакам (декомпозиция)

Предварительная коррекция

Унификация входных данных

Цифровое моделирование

Коррекция моделей

Представление информации

Рис. 6.4. Обобщенная схема фотограмметрического проектирования

Рис. 6.5. (окончание)

Рис. 3.8. Фрагмент растра, квантованный для построения квадратомического дерева

Рис. 3.9. Квадратомическое дерево в виде Е-структуры

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

Рис. 2.1. Дополнительные возможности ГИС по сравнению с автоматизированными  системами на разных системных уровнях

Рис. 1.4. Структура обобщенной ГИС

Рис. 1.3. Структура сложной стратифицированной системы

Рис. 4.1. Основные типы координатных данных

Рис. 4.2. Основные элементы векторных данных ГИС

Рис. 4.3. Номенклатура и разграфка карты масштаба 1: 000 000

Рис. 4.4. Номенклатура листов карт масштабов 1:500 000 и 1:300 000

Рис. 4.7. Номенклатура карт крупных масштабов: а – масштабов 1: 50 000 – 1: 5 000; б – масштаба 1: 2 000

Рис. 4.9. Основные топологические свойства моделей ГИС: a – пересечение; б – близость; в - связанность 

Рис. 4.10. Растровые модели: а – регулярная прямоугольная решетка; б – регулярная треугольная решетка; в – полигоны Тиссена

Рис. 4.11. Пример слоев интегрированной ГИС

Рис. 5.3. Цилиндрическая проекция: а – принцип построения проекции; б – вид проекции

Рис. 5.5. Псевдоцилиндрическая проекция