Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Реферат

Пространственные и атрибутивные данные

Введение

Географическая информационная система или геоинформационная система (ГИС) - это информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, анализ и отображение пространственных данных и связанных с ними непространственных, а также получение на их основе информации и знаний о географическом пространстве. Считается, что географические или пространственные данные составляют более половины объема всей циркулирующей информации, используемой организациями, занимающимися разными видами деятельности, в которых необходим учет пространственного размещения объектов. ГИС ориентирована на обеспечение возможности принятия оптимальных управленческих решений на основе анализа пространственных данных.

Ключевыми словами в определении ГИС являются - анализ пространственных данных или пространственный анализ. ГИС может ответить на следующие вопросы:

- что находится в заданной области?

- где находится область, удовлетворяющая заданному набору условий?

Современные ГИС расширили использование карт за счет хранения графических данных в виде отдельных тематических слоев, а качественных и количественных характеристик составляющих их объектов в виде баз данных. Такая организация данных при наличии гибких механизмов управления ими, обеспечивает принципиально новые аналитические возможности.

Под данными понимается совокупность фактов, известных об объектах, либо результаты измерения этих объектов. Данные - это как бы строительный элемент в процессе создания информации, поскольку она получается в процессе обработки данных.

В геоинформационных системах используются 4 вида данных:

· пространственные данные;

· атрибутивные данные;

· библиотека условных знаков;

· метаданные.

Пространственные данные содержат информацию о пространственном положении объектов и описывают их геометрию. Атрибутивные данные описывают качественные и количественные свойства пространственных объектов. Библиотеки условных знаков содержат наборы стандартных условных знаков, символов и принятых обозначений для отображения пространственных объектов в конкретной предметной области. Метаданные содержат информацию о самих данных.

Рассмотрим более подробно пространственные и атрибутивные данные.

1. Пространственные данные в ГИС

Согласно существующей терминологии в ГИС любой конкретный или абстрактный объект реального мира, который может быть определен однозначным содержанием и границами и описан в ГИС в виде набора геоданных, носит название реального пространственного объекта (Spatial Entity Object) или географического объекта (Geographic Entity). Географические объекты в ГИС представляются в виде набора пространственных и атрибутивных данных с общим названием географические данные (Geographic data). Географические данные содержат четыре интегрированных компонента [6]:

· Географическое положение (размещение) пространственных объектов представляется 2-х, 3-х или 4-х мерными координатами в географически соотнесенной системе координат (широта / долгота).

· Атрибуты ? свойство, качественный или количественный признак, характеризующий пространственный объект (но не связанный с его местоуказанием).

· Пространственные отношения определяют внутренние взаимоотношения между пространственными объектами (например, направление объекта А в отношении объекта В, расстояние между объектами А и В, вложенность объекта А в объект В).

· Временные характеристики представляются в виде сроков получения данных, они определяют их жизненный цикл, изменение местоположения или свойств пространственных объектов во времени.

Для представления пространственных данных в ГИС используются формализованные системы представления географических данных, т.е. определенные способы цифрового описания пространственных объектов. Наиболее распространенными способами цифрового описания пространственных объектов являются [6]:

- векторное представление (точки, линии, полигоны);

- растровое представление (ячейки, сетки), (рис. 1).

Дополнительно в ГИС используется грид-модель, в которой растровые геообъекты имеют атрибутивную таблицу и векторная модель TIN (Triangulated Irregular Network), которые используются для построения и анализа поверхностей. Например, TIN-модель рельефа представляет собой многогранную поверхность - нерегулярную сеть треугольников, вершинами которых являются исходные опорные точки, а также точки метрики структурных линий (хребты, линии водотока, автомагистрали и т.п.) и площадей заполнения постоянным значением (водные поверхности с постоянной высотой). Исходные точки для построения TIN-модели могут располагаться с переменной плотностью в зависимости от изменений формы моделируемой поверхности, что позволяет создать эффективную и точную модель (рис. 2), [6].

Рис. 1. Растровая (а) и векторная (б) модели данных

Рис. 2. Построение TIN-модели местности

Существуют способы и технологии перехода от одних способов цифрового описания к другим (например, растрово-векторное преобразование, векторно-растровое преобразование, создание грид-моделей по векторным точкам, построение TIN по гридам и т.д.).

2. Атрибутивные данные в ГИС

Состояние реального географического объекта характеризуется позицией, атрибутами и временем. Соответственно в ГИС каждый географический объект имеет один или более атрибутов, которые определяют, что собой представляет объект, описывают его, или представляют некоторые величины, связанные с этим объектом. Вид анализа, который выполняется в ГИС, в значительной мере определяется типом атрибутов. Объекты, имеющие сходные значения атрибутов можно объединить в группы объектов по определенному признаку, что хорошо прослеживается на примере выполнения классификаций геообъектов. Например, классификация дорог по типу дорожного покрытия (асфальтовые, грунтовые и др.), классификация населенных пунктов по численности населения, структуре промышленного производства, административному статусу, распределение видов растительности, виды водных объектов, категории землепользования и т.д. (рис. 3), [6].

Рис. 3. Классификация объектов по атрибутам

В этой связи в ГИС качественные или количественные (неграфические) данные, представленные в виде свойств или характеристик, относящихся к определенному пространственному объекту базы данных ГИС, носят название атрибутивных данных (Attribute Data). Значения атрибутов подразделяются на следующие типы [5]:

- категории;

- ранги;

- численность;

- абсолютные величины;

- относительные значения.

Категории представляют собой группы схожих объектов. Все объекты с одинаковым значением для категории ведут себя одинаково, и отличаются от объектов других категорий. Например, можно разделить на категории дороги по типам: автострады, шоссе, второстепенные местные дороги. Значения категорий можно представить, используя числовые коды или текстовый идентификатор.

Ранги используются для сортировки объектов по порядку от большего к меньшему и устанавливают относительный порядок для объектов. Ранги используют часто в тех случаях, когда произвести непосредственные измерения затруднительно, или, если количественная мера характеризуется комбинацией нескольких факторов. Например, трудно количественно охарактеризовать живописность ландшафта. В этом случае можно просто установить, что живописность ландшафта с озером и сосновым лесом на берегу имеет более высокий ранг, нежели живописность ландшафта около промышленного предприятия.

Численность и абсолютные величины дают представление о некоторых суммарных количественных характеристиках объектов. Численность характеризует реальное число объектов на карте. Абсолютная величина представляет собой некоторую суммарную величину, связанную с каждым объектом. Использование этих количественных характеристик позволяет лучше понять значение каждого объекта, а также количественно сравнивать объекты друг с другом.

Относительные значения показывают взаимные отношения между двумя количественными величинами, и находятся делением одной количественной величины на другую для каждого объекта. Наиболее часто применяются такие относительные значения, как средние значения, пропорции и плотности.

Средние значения используются для сравнения областей, содержащих небольшое число объектов, с областями, в которых таких объектов много.

Соответственно, деление числа жителей в возрасте от 18 до 30 лет в каждом участке переписи на общее число жителей каждого участка переписи даст в ГИС значение пропорции жителей в возрасте от 18 до 30 лет в каждом из указанных участков. Пропорции часто выражаются в процентах (значение пропорции, умноженное на сто). Плотность, в свою очередь, показывает распределение объектов или величин, отнесенных к единице площади. В качестве характеристик атрибутов геообъектов могут выступать буквы, числа, индексы, абсолютные, относительные, условные (баллы, индексы) показатели.

В ГИС атрибутивные данные географических объектов представляются в форме специальных атрибутивных таблиц, состоящих из строк и столбцов. Таблица атрибутов векторных объектов - это особый тип файла данных, хранящий информацию о каждой точке, дуге или полигоне [8].

В зависимости от содержания атрибутивных данных создается одно из возможных типов полей [7]:

- Символьное (Character) - любая комбинация алфавитно-цифровых символов.

- Числовое (Number) - любые символы, которые составляют допустимое целое или вещественное число.

- Дата (Date) - занимает 8 байт.

Для оперативной и корректной обработки данных ГИС принято, что каждая запись в таблице атрибутов объектов содержит описание только одного объекта карты (рис. 4).

Каждая запись атрибутивной таблицы также содержит уникальный идентификатор объекта (ID), и эти идентификаторы должны иметь уникальные значения для каждой точки, дуги и полигона.

Атрибутивные данные являются важнейшими элементами аналитических возможностей ГИС. По атрибутам в ГИС можно оперативно простроить картограммы, на которых будет показано пространственное размещение геообъектов по заданному атрибуту (например, географические задачи отображения на карте городов по численности населения, административному статусу, полововозрастной структуре, национальности и т.д.).

Рис. 4. Атрибутивная таблица площадного объекта в ГИС

3. Структуры и модели данных

Объекты реального мира, рассматриваемые в геоинформатике, отличаются пространственными, временными и тематическими характеристиками. Пространственные характеристики определяют положение объекта в заранее определенной системе координат, основное требование к таким данным - точность. Временные характеристики фиксируют время исследования объекта и важны для оценки изменений свойств объекта с течением времени. Основное требование к таким данным - актуальность, что означает возможность их использования для обработки, неактуальные данные - это устаревшие данные. Тематические характеристики описывают разные свойства объекта, включая экономические, статистические, технические и другие свойства, основное требование - полнота. Для представления пространственных объектов в ГИС используют пространственные и атрибутивные типы данных. Пространственные данные, как уже отмечалось выше - сведения, которые характеризуют местоположение объектов в пространстве относительно друг друга и их геометрию. Пространственные объекты представляют с помощью следующих графических объектов: точки, линии, области и поверхности. Описание объектов осуществляется путем указания координат объектов и составляющих их частей. Точечные объекты - это такие объекты, каждый из которых расположен только в одной точке пространства, представленной парой координат X, Y. В зависимости от масштаба картографирования, в качестве таких объектов могут рассматриваться дерево, дом или город. Линейные объекты, представлены как одномерные, имеющие одну размерность - длину, ширина объекта не выражается в данном масштабе или не существенна. Примеры таких объектов: реки, границы муниципальных округов, горизонтали рельефа [2].

Области (полигоны) - площадные объекты, представляются набором пар координат (Х, У) или набором объектов типа линия, представляющих собой замкнутый контур. Такими объектами могут быть представлены территории, занимаемые определенным ландшафтом, городом или целым континентом. Поверхность ? при ее описании требуется добавление к площадным объектам значений высоты. Восстановление поверхностей осуществляется с помощью использования математических алгоритмов (интерполяции и аппроксимации) по исходному набору координат X, Y, Z. Дополнительные непространственные данные об объектах образуют набор атрибутов. Атрибутивные данные, как уже отмечалось выше - это качественные или количественные характеристики пространственных объектов, выражающиеся, как правило, в алфавитно-цифровом виде. Примеры таких данных: географическое название, видовой состав растительности, характеристики почв и т.п. Природа пространственных и атрибутивных данных различна, соответственно различны и методы манипулирования (хранения, ввода, редактирования, поиска и анализа) для двух этих составляющих геоинформационной системы. Одна из основных идей, воплощенных в традиционных ГИС - это сохранение связи между пространственными и атрибутивными данными, при раздельном их хранении и, частично, раздельной обработке. Общее цифровое описание пространственного объекта включает: наименование; указание местоположения; набор свойств; отношения с другими объектами. Наименованием объекта служит его географическое название (если оно есть), его условный код или идентификатор, присваиваемый пользователем или системой. Однотипные объекты по пространственному и тематическому признакам объединяются в слои цифровой карты, которые рассматриваются как отдельные информационные единицы, при этом существует возможность совмещения всей имеющейся информации [2].

Для представления пространственных данных в ГИС применяют векторные и растровые структуры данных [3]. Векторная структура - это представление пространственных объектов в виде набора координатных пар (векторов), описывающих геометрию объектов (рис. 5).

Рис. 5. Векторное представление пространственных данных

Растровая структура данных предполагает представления данных в виде двухмерной сетки, каждая ячейка которой содержит только одно значение, характеризующее объект, соответствующий ячейке растра на местности или на изображении. В качестве такой характеристики может быть код объекта (лес, луг и т.д.) высота или оптическая плотность. Точность растровых данных ограничивается размером ячейки. Такие структуры являются удобным средством анализа и визуализации разного рода информации (рис. 6).

Рис. 6. Растровая структура данных

геоинформационный векторный пространственный управление

Для реализации растровых и векторных структур разработаны различные модели данных [8].

Модели пространственных данных - логические правила для формализованного цифрового описания пространственных объектов.

Векторные модели данных. Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных, позволяющую исследовать взаимосвязи между объектами одного слоя или между объектами разных слоев. Простейшей векторной моделью данных является «спагетти» - модель (рис. 7). В этом случае переводится «один в один» графическое изображение карты.

Рис. 7. «Спагетти» - модель

В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каждый геометрический объект хранится отдельно и не связан с другими, например общая граница объектов 25 и 26 записывается дважды, хотя с помощью одинакового набора координат. Все отношения между объектами должны вычисляться независимо, что затрудняет анализ данных и увеличивает объем хранимой информации. Векторные топологические модели (рис. 8) содержат сведения о соседстве, близости объектов и другие характеристики взаимного расположения векторных объектов.

Рис. 8. Векторная топологическая модель данных

Топологическая информация описывается набором узлов и дуг. Узел - это пересечение двух или более дуг, и его номер используется для ссылки на любую дугу, которой он принадлежит. Каждая дуга начинается и заканчивается либо в точке пересечения с другой дугой, либо в узле, не принадлежащем другим дугам. Дуги образуются последовательностью отрезков, соедин?нных промежуточными точками. В этом случае каждая линия имеет два набора чисел: пары координат промежуточных точек и номера узлов. Кроме того, каждая дуга имеет свой идентификационный номер, который используется для указания того, какие узлы представляют е? начало и конец.

Разработаны и другие модификации векторных моделей, в частности, существуют специальные векторные модели для представления моделей поверхностей.

Растровые модели используются в двух случаях. В первом случае - для хранения исходных изображений местности. Во втором случае, для хранения тематических слоев, когда пользователей интересуют не отдельные пространственные объекты, а набор точек пространства, имеющих различные характеристики (высотные отметки или глубины, влажность почв и т.д.), для оперативного анализа или визуализации (рис. 9). Существует несколько способов хранения и адресации значений отдельных ячеек растра, и их атрибутов, названий слоев и легенд. При использовании растровых моделей актуальным является вопрос сжатия растровых данных, для которого разработаны методы группового кодирования, блочного кодирования, цепочного кодирования и представления в виде квадродерева.

Рис. 9. Растровая модель данных: растр изнутри

Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных и составляет содержание баз данных. База данных (БД) - совокупность данных организованных по определенным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными. Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД). Логическая структура элементов базы данных определяется выбранной моделью БД. Наиболее распространенными моделями БД являются иерархические, сетевые и реляционные и объектно-ориентированные.

Иерархические модели представляют древовидную структуру, в этом случае каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высоком уровне. Такая система хорошо иллюстрируется системой классификации растений и животных. Примером может также служить структура хранения информации на дисках ПК. Главное понятие такой модели уровень. Количество уровней и их состав зависит от принятой при создании БД классификации. Доступ к любой из этих записей осуществляется путем прохода по строго определенной цепочке узлов. При такой структуре легко осуществлять поиск нужных данных, но если изначально описание неполное, или не предусмотрен какой либо критерий поиска, то он становится невозможным. Для достаточно простых задач такая система эффективна, но она практически непригодна для использования в сложных системах с оперативной обработкой запросов (рис. 10).

Рис. 10. Иерархическая модель

Сетевые модели были призваны устранить некоторые из недостатков иерархических моделей. В сетевой модели каждая запись в каждом узле сети может быть связана с несколькими другими узлами. Записи, входящие в состав сетевой структуры, содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такая модель позволяет ускорить доступ к данным, но изменение структуры базы требует значительных усилий и времени (рис. 11).

Рис. 11. Сетевая модель

Реляционные модели собирают данные в унифицированные таблицы. Таблице присваивается уникальное имя внутри БД. Каждый столбец ? это поле, имеющее имя, соответствующее содержащемуся в нем атрибуту. Каждая строка в таблице соответствует записи в файле. Одно и тоже поле может присутствовать в нескольких таблицах. Так как строки в таблице не упорядочены, то определяется один или несколько столбцов, значения которых однозначно идентифицируют каждую строку. Такой столбец называется первичным ключом. Взаимосвязь таблиц поддерживается внешними ключами. Манипулирование данными осуществляется при помощи операций, порождающих таблицы. Пользователь может легко заносить в базу новые данные, комбинировать таблицы, выбирая отдельные поля и записи, и формировать новые таблицы для отображения на экране (рис. 12).

Рис. 12. Реляционная модель

Объектно-ориентированные модели применяют, если геометрия определенного объекта способна охватывать несколько слоев, атрибуты таких объектов могут наследоваться, для их обработки применяют специфические методы (рис. 13).

Для обработки данных, размещенных в таблицах необходимы дополнительные сведения о данных, их называют метаданными. Метаданные ? данные о данных: каталоги, справочники, реестры и иные формы описания наборов цифровых данных [1].

Рис. 13 Объектно-ориентированная модель

4. Организация связи пространственных и атрибутивных данных

Список литературы

1. Ананьев Ю.С. Геоинформационные системы. Учеб. пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2003. - 70 с.

2. Гурьянова Л.В. Введение в ГИС. Учеб. пособие. - Минск: Изд-во БГУ, 2008. - 135 с.

3. Коротаев М.В. Применение геоинформационных систем в геологии: учебное пособие / М.В. Коротаев, Н.В. Правикова; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ), Геологический факультет. - 2-е изд. - М.: КДУ, 2010. - 172 с.

4. Самардак А.С. Геоинформационные системы. Учеб. пособие. - Владивосток: Изд-во ДВГУ, 2015. - 145 с.

5. http://www.geokniga.org

6. https://studopedia.org/8-187501.html

7. http:// 3ys.ru/obshchie-metody-i-podkhody-k-sozdaniyu-i-upravleniyu-gis/printsipy-organizatsii-modelej-prostranstvennykh-dannykh.html

8. http://lib.ssga.ru/fulltext/UMK/020804% 20PDF/6% 20 семестр / Геоинформационные % 20 системы/020804% 20Курс % 20 лекций % 20Геоинформационные % 20 системы % 202012.pdf

Размещено на Allbest.ru