ответы гис

Что такое геоинформационные системы?
Геоинформационная система (ГИС, также географическая информационная система) информационная система, предназначенная для сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных данных и связанной с ними информации о представленных в ГИС объектах. Термин также используется в более узком смысле ГИС как инструмент (программный продукт), позволяющий пользователям искать, анализировать и редактировать цифровые карты, а также дополнительную информацию об объектах, например высоту здания, адрес, количество жильцов. 
ГИС включают в себя возможности cистем управления базами данных (СУБД), редакторов растровой и векторной графики и аналитических средств и применяются в картографии, геологии, метеорологии, землеустройстве, экологии, муниципальном управлении, транспорте, экономике, обороне и многих других областях. По территориальному охвату различают глобальные ГИС (global GIS), субконтинентальные ГИС, национальные ГИС, зачастую имеющие статус государственных, региональные ГИС (regional GIS), субрегиональные ГИС и локальные, или местные ГИС (local GIS).
ГИС различаются предметной областью информационного моделирования, к примеру, городские ГИС, или муниципальные ГИС, МГИС (urban GIS), природоохранные ГИС (environmental GIS) и т. п.; среди них особое наименование, как особо широко распространённые, получили земельные информационные системы. Проблемная ориентация ГИС определяется решаемыми в ней задачами (научными и прикладными), среди них инвентаризация ресурсов (в том числе кадастр), анализ, оценка, мониторинг, управление и планирование, поддержка принятия решений. Интегрированные ГИС, ИГИС (integrated GIS, IGIS) совмещают функциональные возможности ГИС и систем цифровой обработки изображений (данных дистанционного зондирования) в единой интегрированной среде.
Полимасштабные, или масштабно-независимые ГИС (multiscale GIS) основаны на множественных, или полимасштабных представлениях пространственных объектов (multiple representation, multiscale representation), обеспечивая графическое или картографическое воспроизведение данных на любом из избранных уровней масштабного ряда на основе единственного набора данных с наибольшим пространственным разрешением.
Пространственно-временные ГИС (spatio-temporal GIS) оперируют пространственно-временными данными. Реализация геоинформационных проектов (GIS project), создание ГИС в широком смысле слова, включает этапы: предпроектных исследований (feasibility study), в том числе изучение требований пользователя (user requirements) и функциональных возможностей используемых программных средств ГИС, технико-экономическое обоснование, оценку соотношения «затраты/прибыль» (costs/benefits); системное проектирование ГИС (GIS designing), включая стадию пилот-проекта (pilot-project), разработку ГИС (GIS development); её тестирование на небольшом территориальном фрагменте, или тестовом участке (test area), прототипирование, или создание опытного образца, или прототипа (prototype); внедрение ГИС (GIS implementation); эксплуатацию и использование. Научные, технические, технологические и прикладные аспекты проектирования, создания и использования ГИС изучаются геоинформатикой.

Базы геоданных: модели данных.

В ArcGIS представлен новый подход к хранению и представлению географических данных - объектно-ориентированная модель данных, названная базой геоданных.
С помощью этой модели пользователь может создавать объекты с новыми качествами и, тем самым, как бы моделировать объекты реального мира. Напомним, что в модели данных покрытия пользователь может описывать только геометрию объекта и его характеристику, где описание его поведения возможно только с помощью дополнительных созданных пользователем программ, что ограничивало возможности анализа и обработки, например анализ разных типов объектов в реальном времени и т.д.
Объекты, хранящиеся в базе геоданных, то есть являющиеся частью физической модели, также имеют свое описание в логической модели данных. То есть, при работе с БГД пользователь одновременно работает с двумя моделями: физической и логической, что позволяет поддерживать не только геометрическую связанность объектов, но также и их связанность на объектном уровне.
Более того, модель данных БГД позволяет реализовать те типы поведения географических объектов, для которых ранее требовалось писать отдельный код (приложение). Реализация этих типов поведения основывается на доменах и правилах проверки корректности объектов, а также на базе многих других функций, которые обеспечивает ArcGIS. А написание кода необходимо только на этапе описания специализированного поведения.
Несколько ключевых особенностей БГД
Унифицированное хранилище данных
Данные могут храниться на сервере, что позволяет всем пользователям обращаться к ним (естественно, приоритеты доступа может задать администратор), а также локально на вашем компьютере. При этом, локальная БГД сохранит всю структуру данных и наследует правила и свойства всех объектов, заданные в БГД на сервере.
Организация процесса редактирования и ввода новой информации
При моделировании БГД пользователь может ввести правила, которые в дальнейшем позволят избежать многих ошибок и неточностей, а специальные инструменты проверки корректности ввода данных позволят выявить ошибки, допущенные ранее.
Работа с интеллектуальными объектами
Пользователь работает не просто с обычными точками, линями и полигонами, информация о которых хранится в таблицах. В БГД пользователь может оперировать такими понятиями, как объекты реального мира, устанавливать и настраивать свойства и взаимоотношения объектов. Например, вместо точек можно работать с трансформаторами, а вместо линий - с трубами. При этом каждая труба будет «знать» через какой переходник она соединяется с трубой другого типа.
Объекты имеют более богатый контекст
Пользователь может через топологические отношения определить не только качества объектов, но их взаимосвязь между собой. Определенные пользователем отношения объектов, как обычные так и пространственные, позволяют вам, например, узнать, что произойдет с пространственными объектами, если переместить связанный с ними пространственный объект, и как изменится содержание объекта (атрибутивная информация), если изменить характеристики связанного с ним другого объекта.
Пространственные объекты могут отображаться на картах динамически
Отображение объекта может изменяться по результатам анализа или взаимодействия с другими объектами. Отслеживая состояние соседних объектов, с каждым типом или даже каждым из объектов можно связывать свой собственный инструментарий, который позволит более точно смоделировать характер природного явления, или отображать сложные схемы городских коммуникаций, используя при этом свои методы для их отображения.
Наборы пространственных данных непрерывны
БГД позволяет хранить очень большие объемы данных. Например листы топографических карт можно хранить не полистно, как в случае модели данных покрытий, где рационально каждый лист топокарты записывать в отдельное покрытие, а в виде общего тематического слоя, сшитого из многих листов. При этом множество операторов могут обращаться к таким тематическим слоям карты и редактировать их одновременно. Конфликты, возникающие при изменении одних и тех же данных, можно разрешить, не вставая со своего рабочего места.
Многие функции, описанные выше, можно реализовать и с помощью стандартных ГИС приложений. Но в большинстве случаев пользователю придется писать большой объем кода. Используя БГД, Вы получаете базу, в которой уже заложен принцип построения интеллектуальных пространственных объектов. Эти объекты могут имитировать поведение реальных объектов.
Пользователю предоставляется богатый стандартный инструментарий, и в большинстве случаев нет необходимости писать дополнительно программы. Если все же требуются инструменты и средства анализа, которые отличаются от тех, что включены в ArcGIS, то при создании новых инструментов и своих сложных функций можно облегчить задачу расширения стандартной объектной модели ArcGIS, взяв за основу уже существующие объекты.

Геометрические примитивы
Геометрические примитивы – точки, линии, полигоны, помогают показать на карте объекты реального мира. Используя их, мы можем показать местоположение объекта и его форму. Но для того, чтобы совокупность геометрических объектов получила информативность карты, каждый из них должен обладать определенным набором описательных характеристик, интересных для пользователя, или атрибутов.
Использование атрибутов объектов определяется возможностью их измерения и сравнения с другими подобными объектами.
Существует устоявшаяся основа для измерения практически всех видов данных, в том числе и географических. Это шкалы измерения данных, которые простираются от простого наименования объектов до высокоточных измерений, позволяющих непосредственно сравнивать качества различных объектов. Использование определенной шкалы будет определяться отчасти тем, что мы классифицируем, отчасти тем, что мы хотим знать, отчасти нашими возможностями производить измерения при заданном масштабе наблюдения.

Шкалы измерений.

Картографические объекты содержат информацию не только о том, как они занимают пространство, но и о том, чем они являются и насколько они важны для нашего рассмотрения. Например, дерево, обозначенное как точечный объект, может быть отнесено к определенному классу на основе таксономической терминологии, то есть дуб, сосна и т.п. Мы можем узнать также возраст дерева, пробурив его и подсчитав годовые кольца. Дополнительная непространственная информация, помогающая нам описывать объекты, наблюдаемые в пространстве, образует набор атрибутов объектов.
        Атрибуты объектов затем можно распределять по категориям, а затем классифицировать. Это делается для того, чтобы можно было сказать, что определенный объект с определенным названием и с некоторыми измеримыми атрибутами существует в определенном месте. Но перед тем как присвоить эти атрибуты объектам, мы должны знать, как их измерять. Иначе мы не сможем сравнивать объекты в одном месте с объектами в другом месте.
        Существует устоявшаяся основа для измерения практически всех видов данных, в том числе и географических. Эти так называемые шкалы измерения данных простираются от простого именования объектов, до высокоточных измерений, позволяющих нам непосредственно сравнивать качества различных объектов. Используемая шкала измерений будет определяться отчасти типом классификации, отчасти необходимой информацией, и отчасти возможностями производить измерения при заданном масштабе наблюдения.
        Существует огромное количество шкал, приведем некоторые из них. Номинальная шкала, из названия которой следует, что объекты различаются по именам. Эта система позволяет говорить о том, как называется объект, но не позволяет делать прямого сравнения объектов.
        Если необходимо провести более тонкое сравнение объектов, то следует выбрать более высокую шкалу измерений. Таковой является порядковая шкала, позволяющая проводить качественное сравнение от лучшего к худшему для данного конкретного вопроса. Если необходима более высокая точность в измерениях, то нужно воспользоваться интервальной шкалой измерения, в которой измеряемым величинам приписываются численные значения. Как и в случае порядковой шкалы, здесь тоже можно сравнивать объекты, но сравнения могут делаться с более точной оценкой различий. Хорошим примером пространственных данных, измеряемых в интервальной шкале, является температура почвы на некоторой исследуемой площади с различными типами почв. Последняя и наиболее "количественная" шкала измерений – это шкала отношений.

Два способа представления географического пространства
Многие реальные географические объекты имею форму с четким контуром. Говорят, что такие объекты дискретны. У дискретного объекта есть известная определенная граница. Можно точно определить, где объект начинается, и где он заканчивается. Озеро - это дискретный объект на карте ландшафта. Можно точно определить границу воды и суши. Другие примеры дискретных объектов: дороги, здания, участки. Дискретные объекты обычно бывают искусственными (созданными человеком) и обычно описываются векторным типом данных. Непрерывные данные описывают объекты или явления, которые существуют в каждой точке пространства. Одним из типов непрерывных данных  могут быть значения высот над уровнем моря. Примеры поверхностей такого типа - это распределение концентрации соли в почве или воде, уровня загрязнения от выброса загрязняющего вещества или ядерного реактора, огня от лесного пожара. На поверхности, отражающей концентрацию явления на рисунке справа, концентрация в любой точке будет функцией от способности явления двигаться через среду. Непрерывные данные обычно описываются растровым типом данных.
Существует другой тип непрерывных данных, которые относятся к непрерывным достаточно условно, и могут, в принципе, рассматриваться как дискретные данные. Примером таких данных могут быть данные, отражающие расселение популяций животных или плотность населения людей, распределение потенциальных клиентов магазина и распространение эпидемии, т.к. людям и другим живым организмам свойственно собираться в группы или стаи (т.е. образовывать дискретные объекты), а не расселяться по поверхности Земли равномерно.
Таким образом, многие объекты не являются явно непрерывными или  явно дискретными. Создается единая среда представления географических объектов, в которой крайние случаи будут чисто дискретными или чисто непрерывными. Большинство явлений находится где-то между крайностями. Примерами объектов промежуточного типа могут быть типы почв, границы лесов, болот или географические границы рынков сбыта, на которые влияет телевизионная рекламная кампания. Из этого следует, что для представления дискретных данных может быть использована модель непрерывных данных – растровая модель, а для непрерывных данных– векторная модель.
Фактором определения положения объектов в диапазоне от непрерывных до дискретных явлений может быть простота выявления его границ. Если границу между шоссе и окружающими его полями можно определить довольно просто, то граница между болотом и заболоченным лугом определяется не столь очевидно и сетка растра, состоящая из ячеек, позволит представить ее с большей или меньшей точностью, не хуже, чем в векторном способе.
Растровый и векторный - два принципиально разных, но совершенно равноправных способа представления географического пространства, одинаково важны при изучении географического пространства. Выбор модели данных зависит от того, какие объекты мы собираемся исследовать, и какие методы исследования хотим применить.

Векторная модель данных.
Векторный метод представления данных позволяет создавать точные пространственные координаты явным образом. Это достигается приписыванием точкам пары координат (ХУ) координатного пространства, линиям – связной последовательности пар координат их вершин, полигонам – замкнутой последовательности соединенных линий, начальная и конечная точка которых совпадают.
Векторные объекты представляются в географическом пространстве точками, линиями, полигонами, либо в виде аннотаций. Существуют и более сложные виды геометрии векторных объектов – 3D Мульти-патчи, предназначенные для представления 3х мерных объектов.
Векторная модель данных основана на векторах (направленных отрезках прямых). Базовым примитивом является точка. Векторные линейные объекты создаются путем соединения точекпрямыми линиями или дугами. Для описания дуги необходимо хотя бы 2 точки- начальную и конечную, для описания местоположения линейного объекта в пространстве. Если линия является кривой или ломанной, то необходимы дополнительные точки – точки перегиба (вертексы). Чем сложнее линия, тем больше точек требуется для ее описания.
Векторная модель показывает геометрию картографических объектов. Чтобы придать свойства объектам, последние связывают с атрибутивными данными, хранящиеся в отдельном файле или в базе данных. В этом случае графические примитивы связываются с атрибутами посредством идентификаторов. Идентификаторы в большинстве случаев недоступны для пользователей и являются одним из ключевых элементов в различных форматах пространственных данных.
Типы векторных моделей данных.Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных. Все способы относятся к одному из двух основных типов векторных моделей данных: топологические векторные модели данных и нетопологические векторные модели данных. Топология – это такой математический аппарат, который описывает пространственные отношения между объектами.
Простые векторные модели, как правило, не используют топологию и хорошо подходят для систем компьютерной картографии. Более продвинутые векторные модели, как правило, основаны на топологии и предназначены для выполнения аналитических операций.

Растровая модель данных


Растровый метод использует принципиально другой способ представления географического пространства - разбиение пространства на множество элементов, каждый из которых представляет собой малую, но вполне определенную часть земной поверхности. Такой метод создает растровое изображение. Чаще всего использую квадраты, или ячейки, которые в растровых моделях одинаковы по размеру. Векторная модель представляет объекты дискретными, границы которых в пространстве четко определены, то растровый способ представляет географическое пространство в виде непрерывной поверхности, равномерно поделенной на равные ячейки.
Растры могут содержать информацию трех видов: тематические данные (тип растительности, ориентация или уклон склона и тд); данные дистанционного зондирования (аэрофо- и космосъемка);  обычные цветные изображения (сканированные карты или фотографии). Растры используются для представления непрерывной информации: высоты местности, уклонов склонов, растительного покрова, зон распространения загрязняющих веществ и т.д
Растровое изображение - это обычная двумерная матрица, в ячейках которой находится информация о цвете. Для каждой ячейки существует уникальный адрес, состоящий из номера строки и номера столбца.
Устройство пикселя. Характеризовать ячейку растра (или пиксела «picture element») можно двумя параметрами.
1. размер ячейки
2. количество цветов на ячейку - одна из важных характеристик изображения, которая сказывается на размере растра.
Пиксел имеет как значение, так и пространственное расположение.
В растровых системах есть два способа добавления атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.
Ячейки растра примыкают друг к другу для покрытия всей области. Поэтому мы можем использовать номера ячеек по вертикали и по горизонтали в качестве координат. Для определения местоположения прямоугольного растра в географическом пространства необходимо знать пару координат x, y хотя бы одного угла. В то же время, ячейки или пикселы результатов дистанционного зондирования сразу создаются в некоторой проекции, и для измерения на растр может быть помещена более точная координатная сетка.

Основные характеристики карт
Карта является основным языком географии. Следовательно, она является и основным языком компьютеризованной географии. Эта графическая форма представления пространственных данных состоит из различных координатных систем проекций, наборов символов, методов упрощения и генерализации. В геоинформатике встречается большое разнообразие карт из курсов геологии, топографии или почвоведения. Вдобавок к геологическим, топографическим, кадастровым и почвенным картам, используемым в этих дисциплинах, тематическое наполнение покрытий ГИС включает карты растительности, транспорта, распределения животных, коммунальных служб, планы городов, зональные карты, карты землепользования, ландшафтов и снимки дистанционного зондирования. Эти карты могут иметь как вполне привычный вид, так и такие нетрадиционные формы как блок-диаграммы, карты плотности точек, объемные карты и множество других типов.
        Исследование земли посредством ГИС основывается на нашей способности мыслить пространственно. Пространственное мышление требует от нас умения выбирать, наблюдать, измерять, записывать и характеризовать то, что нам встречается. Реальная ценность объектов в картографической форме представления зависит от решаемых задач, от того, пытаемся ли мы лишь изобразить карту или анализировать ее в ГИС. Чем больше мы знаем о возможных сочетаниях графических элементов и о том, как с ними обходятся на картографических документах, тем яснее наш географический язык. Более развитый уровень понимания графических приемов пригодится во всех четырех подсистемах ГИС. При вводе существующих карт в геоинформационную систему необходимо знать о влиянии различных уровней генерализации, масштабов, проекций, символизации и т.п. на то, что вводится, и как это вводится. Для анализа данных необходимо знать о возможности ошибок в некоторых покрытиях, созданных из мелкомасштабных карт. При выводе возникает проблема отображения результатов анализа при решении которой необходимы знания о картографических методах и критериях дизайна.
        Карта является моделью пространственных явлений, абстракцией. Однако, необходимо признать, что отображение всех деталей и объектов невозможно. Есть пределы тому, что мы можем изображать на картах. Главной причиной нашей переоценки возможностей карт в отображении реальности является то, что они - среди наиболее удачных графических инструментов, созданных для передачи пространственной информации. Карты существуют тысячи лет, и все мы больше или меньше привыкли их видеть.
        Карты бывают разных видов и на разные темы. Два основных типа - это карты общегеографические и тематические. Наиболее часто в ГИС нам придется иметь дело с тематическими картами, хотя общегеографические и топографические карты тоже используются для ввода в ГИС, главным образом для того, чтобы обеспечить общегеографическую основу для сложных тематических карт.
        Карты, как изображения мира показывают как положения объектов в пространстве и их форму, так и качественные, и количественные их характеристики. Эти взаимосвязанные геометрические объекты и атрибуты необходимы для картографического документа. Но независимо от того, какие объекты реального мира представляются этими точками, линиями, площадями или поверхностями они не могут выступать в качестве миниатюризации действительности из-за ограничений масштаба. Вместо этого они должны храниться в памяти компьютера, а затем, при отображении, используется какой-либо набор символов для их представления. Символы, в свою очередь, должны иметь ключ к их пониманию, называемый легендой карты. Легенда тактически соединяет геометрические объекты с их атрибутами, после чего каждый из них может быть воспринят в качестве представления реального объекта с его количественными характеристиками. Таким образом, может представить себе, что же в действительности наблюдалось при сборе исходных данных.
Географическая система координат
Градусная сеть Земли - система меридианов и параллелей на географических картах и глобусах, служащая для отсчета географических координат точек земной поверхности - [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и[ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] или нанесения на карту объектов по их координатам. Все точки одного меридиана имеют одну и ту же долготу, а все точки параллели - одинаковую широту. Чем мельче масштаб карты, тем обычно реже наносятся линии градусной сети. В разных картографических проекциях градусная сеть изображается по разному.
Для определения положения точек на земной поверхности могут применяться различные системы координат: географическая, прямоугольная, полярная и др. Наиболее употребительной является система географических координат.
Малая ось эллипсоида пересекает поверхность последнего в двух точках, которые называются северными и южным полюсами. Плоскости, проходящие через ось вращения Земли, называются плоскостями земных меридианов, которые в сечении с поверхностью Земли образуют большие круги, называемые меридианами. Плоскость, перпендикулярная земной оси и проходящая через центр эллипсоида, называется плоскостью экватора. Большой круг, образующийся от пересечения этой плоскости с поверхностью эллипсоида, называется земным экватором. Плоскости, параллельные плоскости земного экватора в сечении с поверхностью Земли, образуют малые круги, называемые земными параллелями.
Координатными осями системы географических координат приняты: [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и один из [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], принимаемый за начальный; координатными линиями являются земные параллели и меридианы, а величинами, определяющими положение точек, т. е. координатами, географическая широта и географическая долгота.
Географической широтой точки на поверхности Земли называется угол между нормалью к поверхности эллипсоида в этой точке и плоскостью экватора. Географическая широта в кораблевождении обозначается греческой буквой 
· (фи). Счет широт ведется от экватора к полюсам от 0 до 90°. Широты северного полушария считаются положительными и при аналитических расчетах они принимаются со знаком плюс. Северные широты обозначаются буквой N. Широты точек южного полушария, обозначаемые буквой S, считаются отрицательными и им приписывается знак минус.
Счет географических долгот ведется к востоку и западу от Гринвичского меридиана от 0 до 180°. Географическая долгота в кораблевождении обозначается греческой буквой 
· (ламбда). Долготы точек, находящихся в восточном полушарии, принято считать положительными (знак плюс), западные долготы считаются отрицательными (знак минус). При определении долготы той или иной точки земной поверхности обязательно указывают на ее наименование: восточной Оst или, как сейчас принято, Е, западной W. В зависимости от метода вычисления- географических координат различают координаты геодезические и астрономические.

Системы координат проекций.


Система геодезических координат (DATUM).
Датум - это набор параметров и контрольных точек, используемых для точного задания трехмерной формы Земли. В то время как сфероид аппроксимирует форму Земли, датум определяет положение сфероида по отношению к центру Земли. Датум обеспечивает относительную систему (рамку) для измерения параметров местоположений на поверхности Земли. Он задает начало отсчета и ориентацию для линий широты и долготы.
В последние пятнадцать лет спутниковые данные позволили, используя новые методы измерений, определить оптимально соответствующий поверхности Земли сфероид, который связывает координаты с центром масс Земли. Являясь геоцентрическим (глобальным), то есть связанным с центром Земли, датум использует центр масс Земли в качестве начала отсчета. Наиболее широко используемым датумом является Мировая геодезическая система 1984 года (WGS84). Она служит основой для измерения местоположений во всем мире. Локальный датум изменяет положение сфероида так, чтобы наиболее близко совместить его поверхность с нужной областью. Точка на поверхности сфероида, совпадающая с конкретным местоположением на поверхности Земли, известна как "исходная точка" датума (origin point). Координаты этой точки фиксируются, и все остальные точки рассчитываются, исходя из них. Начало отсчета координатной системы для локального датума не совпадает с центром Земли. Центр сфероида локального датума сдвинут относительно центра Земли. Так, Североамериканский датум 1927 года (NAD27) и Европейский датум 1950 года являются локальными. NAD27 разработан с учетом наилучшего представления Северной Америки, а Европейский датум ED50 создан, соответственно, для использования в Европе. Локальный датум не следует применять вне области, для которой он был разработан.

Что такое картографическая проекция

Независимо от того, рассматриваете ли Вы Землю как сферу или как сфероид, Вы должны преобразовать ее трехмерную поверхность в плоское изображение на карте. Это преобразование, выполняемое по математическим законам, называется картографической проекцией. Проекции – не абсолютно точные представления географического пространства. Каждая создает свой набор типов и величин искажений на плоской карте. Искажаются  на карте: форма объектов, площадь, расстояние, направления.
В зависимости от того, какие пространственные характеристики при проектировании остаются без искажения, различают равноугольные (или конформные), равновеликие, равнопромежуточные (эквидистантные) проекции и азимутальные проекции.
Равноугольные проекции. Равноугольные проекции сохраняют без искажений малые локальные формы.
Равновеликие проекции. Равновеликие проекции сохраняют площадь изображаемых объектов. Вследствие этого другие свойства: форма, углы, масштаб - искажаются.
Равнопромежуточные проекции. Карты с равнопромежуточными проекциями сохраняют расстояния между определенными точками. Правильный масштаб не сохраняется никакой проекцией на всей карте; однако, в большинстве случаев существует одна или более линий на карте, вдоль которых масштаб сохраняется постоянным.
Азимутальные проекции или проекции истинных направлений - используются для сохранения некоторых кривых, описывающих большие окружности, и придают правильные азимутальные направления всем точкам на карте относительно центра.

Семейства проекций.
Поскольку карты являются плоскими, в качестве вспомогательных поверхностей некоторых простейших проекций используются геометрические фигуры, которые можно развернуть на плоскость без растяжения их поверхностей. Они называются развертывающимися поверхностями. Типичными примерами являются конусы, цилиндры и плоскости. Картографические проекции систематически проецируют местоположения с поверхности сфероида на условные местоположения на плоской поверхности, используя уравнения картографических проекций. Первым шагом при проецировании одной поверхности на другую является создание одной или более точек контакта. Каждая такая точка называется точкой касания.
Азимутальная проекция проходит по касательной к глобусу только в одной точке. Конусы и цилиндры касаются глобуса вдоль линии. Если поверхность проекции пересекает глобус, то полученная в результате проекция является секущей, а не касательной. Независимо от того, является ли контакт касательным или секущим, его место очень значимо, поскольку определяет точку или линии нулевого искажения. Эту линию истинного масштаба называют стандартной линией.
В общем случае, искажение проекции увеличивается с увеличением расстояния от точки контакта. Картографические проекции можно классифицировать в соответствии с используемой для них проекционной поверхностью: конические, цилиндрические или азимутальные (проекции на плоскость).


14 и 15 Проекция Гаусса-Крюгера и Универсальная Поперечная проекция Меркатора (UTM).

Проекция Гаусса-Крюгера и универсальная поперечная координатная система Меркатора (UTM) обеспечивают точные измерения в метрической системе. Проекция Гаусса-Крюгера и Universal Transverse Mercator (UTM) - это разновидности поперечно-цилиндрической проекции.
Проекция Гаусса-Крюгера и Универсальная Поперечная проекция Меркатора (UTM). Наиболее широко распространенной в ГИС проекцией является Универсальная Поперечная проекция Меркатора (UTM), в России аналогом этой системы является система проекция Гаусса-Крюгера. (Слайд 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32)
Эти проекции является поперечно цилиндрическими, зональными. Проекции Гаусса- Крюгера и UTM делят земную поверхность на 60 пронумерованных зон шириной по 6 градусов долготы. Зоны пронумерованы. Нумерация в проекции Гаусса-Крюгера начинается с Гринвичского меридиана, в UTM - начиная от 180- градусного меридиана в восточном направлении.
Зональная проекция подразумевает проведение проецирования не одновременно для всего сфероида, а отдельно для каждой зоны. Проецирование осуществляется столько раз, сколько существует зон. Для получения проекции какой-либо из 60-ти зон, цилиндр размещают относительно сфероида таким образом, чтобы поверхность цилиндра наиболее плотно прилегала к поверхности сфероида в пределах этой зоны. Центральный меридиан размещается в центре области интереса. Такой способ проецирования позволяет свести искажения, неизбежные при проецировании, к минимуму. Эти проекции наилучшим образом подходит для регионов, вытянутых в направлении север-юг.
Система координат зоны проекций Гаусса- Крюгера и UTM.
Каждая зона имеет свой центральный меридиан, относительно которого она охватывает 3 градуса к западу и 3 градуса к востоку. Меридианы и параллели представляют собой кривые линии, за исключением осевого (центрального меридиана) меридиана. Каждая зона представляет особую координатную систему. Система координат прямоугольная. Начало координат каждой зоны находится в точке пересечения экватора с осевым меридианом зоны. Каждая зона имеет свое начало координат. Осевой меридиан и  экватор принимают за координатные оси: осевой меридиан за ось абсцисс, а экватор за ось ординат. Единица измерения – метр. Для областей, находящихся в северном полушарии, ложный сдвиг северном направлении равен 0 м, в восточном направлении 500 000 м (координата  X самой западной точки зоны составляет »165 км).
В проекции Гаусса-Крюгера цилиндр касается эллипсоида по центральному меридиану, масштаб (scale) вдоль него равен 1
Проекция UTM является конформной  (равноугольной), искажения площадей, расстояний и направлений в пределах каждой зоны минимальны. UTM - это проекция на секущий цилиндр и масштаб равен единице вдоль двух секущих линий, отстоящих от центрального меридиана на 180 000 м. Вдоль центральная меридиана масштабный коэффициент равен 0,9996.
Цилиндр разворачивают в плоскость и накладывают прямоугольную километровую сетку с началом координат в точке пересечения экватора и центрального меридиана. Вертикальные линии сетки параллельны центральному меридиану. Для того, чтобы все прямоугольные координаты были положительны, вводится величина ложного восточного смещения (false easting), равное 500 000 м, т.е. координата X на центральном меридиане равна 500 000 м.
В южном полушарии в тех же целях вводится ложного северного смещения (false northing)10 000 000 м.
Важно понимать, что вертикали километровой сетки не ориентированы точно на север (за исключением линии на центральном меридиане), угол расхождения с меридианами может составлять до 3°.

16. Разрешение растра

Растровое изображение - это обычная двумерная матрица, в ячейках которой находится информация о цвете. Для каждой ячейки существует уникальный адрес, состоящий из номера строки и номера столбца.
Устройство пикселя. Характеризовать ячейку растра (или пиксела «picture element») можно двумя параметрами.
1. размер ячейки
2. количество цветов на ячейку - одна из важных характеристик изображения, которая сказывается на размере растра.
Пиксел имеет как значение, так и пространственное расположение.
В растровых системах есть два способа добавления атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.
Ячейки растра примыкают друг к другу для покрытия всей области. Поэтому мы можем использовать номера ячеек по вертикали и по горизонтали в качестве координат. Для определения местоположения прямоугольного растра в географическом пространства необходимо знать пару координат x, y хотя бы одного угла. В то же время, ячейки или пикселы результатов дистанционного зондирования сразу создаются в некоторой проекции, и для измерения на растр может быть помещена более точная координатная сетка.

17. Два типа векторных моделей данных.
Типы векторных моделей данных.Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных. Все способы относятся к одному из двух основных типов векторных моделей данных: топологические векторные модели данных и нетопологические векторные модели данных. Топология – это такой математический аппарат, который описывает пространственные отношения между объектами.
Простые векторные модели, как правило, не используют топологию и хорошо подходят для систем компьютерной картографии. Более продвинутые векторные модели, как правило, основаны на топологии и предназначены для выполнения аналитических операций.

18. Отношения между таблицами
Отношения между таблицами устанавливают связь между данными находящимися в разных таблицах базы данных.
Отношения между таблицами определяются отношением между группами объектов соответствующего типа. Например, один автор может написать несколько книг и издать их в разных издательствах. Или издательство может опубликовать несколько книг разных авторов. Таким образом, между авторами и названиями книг существует отношение один-ко-многим, а между издательствами и авторами существует отношение много-ко-многим.
Если между двумя таблицами существует отношение один-к-одному, то это означает, что каждая запись в одной таблице соответствует только одной записи в другой таблице.
19.Соединения и связи
1. Соединение
Соединение (Join) таблиц осуществляется по полю, имеющемуся в обеих таблицах. Связь осуществляется по принципу одна-ко-многим (записям). Принцип связывания выбирается автоматически и зависит от того, сколько записей в таблице источнике (таблице которая связывается) соответствует записей в таблице назначения (таблице с которой связывают таблицу источник). Имя поля не обязательно должно быть одинаковым в обеих таблицах, но тип данных должен быть одинаковым. Вы можете соединить числа с числами, строки со строками, логические выражения с логическими и даты с датами. При этом данные из одной таблицы добавляются (присоединяются) к другой - то есть результатом операции является новая (модифицированная) таблица содержащая поля из двух объединенных таблиц.
2. Связывание
Также как и соединение, связывание (Link) устанавливает связь одна-ко-многим между таблицей назначения и таблицей источника. Одна запись в таблице назначения связывается с одной или несколькими записями в таблице источнике. При связывании таблиц добавления данных из одной таблицы к другой не происходит (в отличие от операции соединения). Между ними только устанавливается связь, поэтому выбирая запись в одной из таблиц Вы автоматически выбираете запись в связанной с ней таблице.
20. Глубина цвета.

Глубина
· цве
·та (ка
·чество цветопереда
·чи, би
·тность изображе
·ния)  [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], означающий объём памяти в количестве [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], используемых для хранения и представления [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] при [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] одного [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] или видеоизображения.
Часто выражается единицей бит на пиксел .
С увеличением количества бит в представлении цвета, количество отображаемых цветов стало становиться непрактично-большим для цветовых палитр (20-битная глубина цвета требует больше [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] для сохранения цветовой [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], чем памяти для сохранения самих [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]изображения). При большой глубине цвета на практике обычно кодируют яркости [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ], [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] и [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] составляющих  такое кодирование обычно называют [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]-моделью.
8-битный «реальный» цвет
Сильно ограниченная, однако «реальная» цветовая схема, в которой 3 бита (8 возможных значений) для красной (R) и зелёной (G) составляющих, и два оставшихся бита на пиксель для кодирования синей (B) составляющей (4 возможных значения), позволяют представить 256 (8 Ч 8 Ч 4) различных цвета. Нормальный человеческий [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] менее чувствителен к синей составляющей, чем к красной и зелёной, поэтому синяя составляющая представляется одним битом меньше. Такая схема использовалась в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ]-серии компьютеров в [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ].
Не следует путать такую схему с 8bpp индексным цветом, который может быть представлен выбором различных цветовых палитр.
12-битный «реальный» цвет
12-битный «реальный» цвет кодируется 4 битами (16 возможных значений) для каждой R, G и B-составляющих, что позволяет представить 4096 (16Ч16Ч16) различных цветов. Такая глубина цвета иногда используется в простых устройствах с цветными [ Cкачайте файл, чтобы посмотреть ссылку ] (например, в мобильных телефонах).

21. Выбор по атрибуту
Построение запроса по атрибутам, хранящихся в записях реляционной базы данных, выполняется с использованием специальных языков программирования  универсальных (SQL, язык структурированных запросов) или внутренних языков запросов программного ГИС-пакета. Конечно запрос представляет собой выражение, написанное в специальном редакторе или строке построения запроса, текст запроса может быть сохранен для повторного использования. В запросе используются имена полей атрибутивной базы данных, операторы и функции.
Данные, по которым производится поиск, определяются именем файла картографической базы данных и именем поля в этой базе данных; как правило, предлагается список имен доступных полей.
Для обработки данных используются следующие операторы:
Арифметические операторы (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень);
Операторы сравнения (равно, не равно, больше, меньше, меньше или равно, больше или равно);
Операторы приоритета (скобки, допускается вложенность скобок, сначала выполняются действия во внутренних скобках);
Логические (буливськи) операторы для связывания частей сложных запросов (логическое «и» (and)  должны выполняться оба условия, связанные этим оператором; логическое «или» (or)  может быть выполнено одно из условий, повязкам связанных этим оператором; логическое "нет" (not)  одна из связанных условиях не должна быть выполнена и др.);
Оператор поиска текстовых строк по заданной маске поиска (может быть определена длина слова или фрагмента слова, порядок прохождения определенных символов в любом месте слова или предложения; в выборку попадают все записи, у которых есть указанное слово, буквосочетание или символ);
Пространственные операторы (аналогично запросов по месту размещения могут использоваться операторы поиска включений и пересечений пространственных объектов).
В процессе обработки данных в некоторых ГИС-пакетах доступны дополнительные функции, например:
Функции преобразования форматов данных (преобразование числовых форматов, преобразования числовых данных в символьные, округление чисел, преобразования дат в числа или символьные строки и др.,);
Математические функции (вычисление квадратного корня, экспоненты, натурального логарифма, абсолютных, минимальных и максимальных значений);
Функции обработки календарных дат (вычисления количества дней между указанными датами, вычисления дня с указанной даты, определения года, месяца, дня недели указанной даты);
Функции обработки пространственных объектов (вычисления длин и периметров полигонов, вычисление длин линий, вычисление расстояний между указанными точками, определение координат отдельных точек и центроида полигонов).
При построении текстов запросов на языке SQL для пользователя доступны операторы и функции одной из версий этого языка работы с СУБД. Здесь возможен поиск двух и более таблицах одновременно, связывание полей различных таблиц. С помощью SQL-запросов возможно осуществление поиска в удаленных базах данных, хранящих данные в различных файловых форматах, получение выборки, построенной по заданной условием, и хранение полученной информации во внутреннем формате конкретного ГИС-пакета.

22. Выбор по расположению

23. Полигоны Тиссена

Полигоны Тиссена (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 удобны для производства пространственного анализа на соседство, близость и достижимость.
Другим недостатком векторных моделей является то, что изображение видится не «как есть», а через формирование зрительных образов посредством графических примитивов, то есть является весьма условным. В то же время границы реальных геологических тел также являются условными. Эта особенность геологических тел легко трансформируется в сознании геологов в зрительные образы векторной модели, которая похожа на привычную бумажную карту. Поэтому векторные модели являются эффективным способом картографического отображения и широко используются в компьютерной картографии.

24. Модели поверхностей

Цифровое моделирование рельефа. Заключается в построении такой модели базы данных и средств её визуализации, которая наилучшим образом бы отображала рельеф исследуемой местности. В зависимости от характера рельефа местность подразделяют на равнинную, всхолмленную и горную. Вводят понятие пяти основных форм рельефа  гора, впадина (котловина), хребет, лощина, седловина.
На картах рельеф отображают:
Цветом
Штриховкой
Горизонталями
Отметками характерных точек с подписями.
В геоинформационных системах поверхности, как непрерывные феномены, могут представляться в виде двух наиболее распространенных моделей данных:
Растровая модель выборочные точки расположены в узлах регулярной решетки
Триангуляционная сеть- точки располагаются нерегулярно, таким образом, что бы наилучшим способом обогнуть поверхность.
При моделировании непрерывных поверхностей (в частности рельефа) возникают три важных задачи:
Определение возвышения поверхности в произвольной точке.
Угол наклона произвольной точки.
Расчет экспозиции склона.
Угол наклона к поверхности некоторой точки измеряют в градусах или процентах. Он рассчитывается как отношение изменение возвышения, к изменению горизонтального местоположения

25 и 26 TIN - нерегулярные сети треугольников и TIN: триангуляция Делоне


Самой используемой векторной полигональной структурой (моделью) пространственных данных является треугольная нерегулярная сеть (Triangulated Irregular Network), известная под аббревиатурой TIN. Она строится путем объединения известных точечных значений в серии треугольников по алгоритму триангуляции Делоне. Модель используется для представления поверхности в виде совокупности смежных трехмерных (3D) треугольных граней, которые не перекрываются.
Основной принцип алгоритма триангуляции Делоне заключается в том, чтобы из имеющегося набора точек с известными высотными отметками (значениями координаты Z) построить треугольники, которые все вместе будут максимально близкими к равносторонних фигур. Достигается это постоянным контролем условия, согласно которой любое круг, проведенное через три узла в треугольнике, не включать никакого другого узла.
Благодаря своей «нерегулярности» TIN-модель является более гибкой по сравнению с растровой и позволяет более компактно и с меньшими погрешностями описать поверхности с вложенными формами, такие, как, например, топографическая поверхность. Поэтому TIN-модель обычно используется для построения цифровых моделей рельефа, в частности, в рамках программных ГИС-пакетов фирмы ESRI (ARC / INFO, ArcView GIS, ArcGIS).
Модель рассматривает узлы или точки сети как первичные элементы (Burrough, McDonnel, 1998).Топологические отношения устанавливаются путем создания в базе данных для каждой узловой точки указаний на соседние узлы. Пространство, окружающее территорию, моделируется TIN, подается фиктивной узловой точкой. Это помогает в описании топологии приграничных точек и упрощает эту процедуру.
База данных TIN-модели содержит три набора записей: список узловых точек, список указателей и список треугольников. Список (таблица) узловых точек содержит номера узловых точек, их координаты, количество соседних узловых точек и исходное положение идентификаторов этих соседних точек в списке указателей. Узловые точки на границе рассматриваемой области используют как указатель какого фиксированного значения, например  32000. Список (таблица) указателей для каждой узловой точки содержит номера соседних узловых точек. Список соседних узлов начинается от северного направления и соответствует ходу часовой стрелки.
Списки узловых точек и указателей содержат всю существенную атрибутивную и топологическую информацию, поэтому они используются во многих приложениях. При некоторых приложениях, таких, как картографирование уклонов или аналитическое затенения склонов, необходимо уметь ссылаться непосредственно на треугольники. Эта процедура выполняется с использованием списка треугольников путем связывания каждого направленного ребра сети с треугольником, расположенным справа. В итоге каждый треугольник ассоциируется (связывается) с тремя пространственно ориентированными ребрами, описанными в списке указателей.

27. GRID – модель

Построение моделей непрерывно распределенных признаков эффективно выполняется с помощью грид-моделей пространственных объектов. Например, гриды ГИС ArcView позволяют выполнять большое количество функций для проведения пространственного анализа. Гриды могут представлять непрерывно распределенные в пространстве данные, такие, как рельеф, расстояния до заданных объектов, данные спектрального отражения и др. Использование грида позволяет проводить аналитические операции, которые невозможны для векторных покрытий. Например, с помощью гридов можно моделировать водные потоки на местности, распространение пожара, загрязнение почвы радионуклидами и т. д., В ГИС ArcView работу с гридами поддерживает специальный программный модуль Spatial Analyst. При подключении этого модуля в ArcView большая палитра функциональных средств становится доступной через дополнительные пункты меню Анализа (Analysis), некоторые новые кнопки и инструменты, а также через запросы на языке Avenue. Прежде всего появляется возможность преобразовывать любую из векторных тем ArcView, включая темы в формате CAD, в растровый формат грид-темы, а затем использовать все доступные аналитические возможности грид-тем: создание поверхностей по этим темам, буферизация пространственных объектов, расчет близости точек пространства к тем или иным объектам и др. Грид-темы могут быть также созданы из растровых изображений стандартных форматов, включая TIFF, BIL, Sun raster, USGS DEM, DTED и др. Специальные пункты меню позволяют моделировать поверхность по отдельным точечным данным, интерполируя изолинии, рассчитывая уклоны и экспозицию склонов полученной поверхности, а также подсчета плотности явления. Данные функции позволяют интерполировать поверхность или строить изолинии (векторная линейная тема) по значениям отдельных точек с использованием одного из четырех предлагаемых в ArcView методов интерполяции:
· ОВР - обратно взвешенных расстояний (средневзвешенных значений соседних точек по заданному числу соседей или в пределах указанного радиуса).
· Сплайн - создание поверхности с минимальной кривизной.
· Тренд - подбор функции, описывающей все входные точки с полиномом заданного порядка методом наименьших квадратов.
· Кригинг - многоступенчатый подбор математической функции для заданного числа точек или для точек в пределах заданного радиуса для распространения зависимостей на все точки


28. Интерполяция, методы интерполяции.











мђ Заголовок 315

Приложенные файлы

  • doc 8871104
    Размер файла: 159 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий