Под характеристиками соотношения с другими объектами и пространственное поведение понимается, прежде всего, топология: размерность (одно-, двух-, трёхмерные объекты), замкнутость, если речь идёт о линейных объектах, и характеристики, объясняющие тип связи с другими объектами.
Топология, вместе с геометрией, образуют тополого-геометрическую часть данных, позиционную характеристику объекта.
Таким образом, в общем виде в пространственных данных различают три составные части: топологическую, геометрическую и атрибутивную. Первые две объединяются в «позиционные», а атрибутивная часть носит название «непозиционные» данные.
Способы организации цифровых описаний пространственной информации принято называть моделями пространственных данных.
Модели пространственных данных на теоретическом концептуальном уровне разделяются на три типа:
· модели дискретных объектов;
· модели непрерывных полей;
· модели сетей.
Создать исчерпывающую практическую классификацию моделей пространственных данных, по мнению ведущих специалистов в геоинформатике, на данном этапе вряд ли возможно, так как всё время возникает потребность в разработке новых специальных моделей данных. Тем не менее, в практике геоинформатики достаточно давно определился набор базовых моделей, используемых для описания одно- и двухмерных пространственных данных.
1. Растровая.
2. Регулярно-ячеестая (матричная).
3. Квадротомическая.
4. Векторная.
Растровая модель пространственных данных. В основе растровой модели используется растр, прямоугольная решётка, разбивающая изображение на составные однородные (гомогенные) далее неделимые части. Эти элементарные частицы называются пикселями (от английского pixel, сокращение от «picture element» - элемент изображения), каждому из которых присваивается некоторый код, для определённой общности объектов, обычно идентифицирующий цвет или условный знак. Из множества значений логических пикселей складывается цифровое изображение. Растровая модель данных в ГИС предполагает разбиение пространства с вмещающими её пространственными объектами на аналогичные пикселям дискретные элементы. Для цифрового описания точечного объекта при этом будет достаточно указать его принадлежность к тому или иному элементу дискретизации, учитывая, что его положение однозначно определено номерами столбца и строки матрицы или координатами пикселя. Пикселю присваивается цифровое значение, определяющее имя или атрибут объекта. Аналогичным образом описываются линейные и полигонные объекты: каждый элемент матрицы получает значение, соответствующее принадлежности или непринадлежности к нему того или иного объекта. Полученная матрица образует растровый слой с однотипными объектами. Множество разнотипных объектов образует набор слоёв, составляющих полное цифровое описание моделируемой предметной области. Пример графический.
Регулярно-ячеестая матричная модель данных. По сути, эта модель данных является аналогом растровой модели с меньшей разрешающей способностью изображения. При растровой модели далее неделимым элементом координатной плоскости является пиксель, при регулярно-ячеестой модели атомарной, неделимой единицей данных служит пространственная ячейка правильной геометрической формы. При этом сеть может строиться на плоскости, в условиях прямоугольных координат, или на поверхности эллипсоида вращения, то есть на поверхности земного шара. В последнем случае регулярными ячейками являются геометрические фигуры в форме трапеции. Пример графический.
Квадротомическая модель данных. Эта модель используется в тех случаях, когда возникает необходимость в экономии ресурса памяти компьютера. Она основана на подходе известном как квадротомическое дерево. В его основе лежит разбиение территории на вложенные друг в друга регулярные ячейки с образованием иерархической древовидной структуры - декомпозиции пространства на квадратные участки (квадраты, квадратные блоки, квадранты), каждый из которых делится на четыре вложенных более мелких квадрата уровня пространственного разрешения. Пример графический. Экономия по сравнению с растровой моделью данных очевидна - некоторые области представлены одним квадратом, а не 16-тью элементами регулярной сети.
Векторные модели данных используются для цифрового представления точечных, линейных и площадных объектов.
Множество точечных объектов, образующих слой однородных данных (например - точки минерализации) может быть представлен в векторном формате в виде неупорядочной последовательности записей (строк таблицы), каждая из которых содержит три числа: уникальный идентификационный номер объекта (идентификатор), значение координаты «х» и значение координаты «y» в системе прямоугольных координат.
Линейные объекты могут быть представлены в виде последовательности образующих их точек, имеющих координаты и общий для полилинии идентификатор.
Таким же образом может быть представлена граница полигонального объекта. При этом каждый именованный полигон (со своим идентификатором) представляется записью пар координат, образующих его границу в избранной последовательности (например - по часовой стрелке). При описании множества полигонов, каждый отрезок границы, заключённый между двумя узловыми точками, будет описан в этом случае дважды (по часовой стрелке и против).
Область применения векторных моделей ограничена двухмерным пространством.
Программные средства ГИС обычно поддерживают одну или две модели пространственных данных и в этом случае может возникнуть необходимость векторно-растрового преобразования и обратного.
Контрольные вопросы
1. Базовые (элементарные) типы пространственных объектов?
2. Модели, используемые для описания одно- и двухмерных пространственных данных.
3. Какие характеристики определяются цифровым описанием пространственного объекта?
4. Позиционные и непозиционные пространственные данные?
5. Растровая модель пространственных данных?
6. В чём суть и преимущество векторной модели данных?
7. Что представляет собой пространственный объект?
8. Можно ли считать квадротомическую и регулярно-ячеистую модели данных своеобразной модификацией растровой модели?
3.3 Аналогово-цифровое преобразование данных
В основе создания цифровых моделей карты лежат базовые наборы данных. Цифровая карта или цифровая карта-основа (ЦКО) используется как топографическая основа для позиционирования тематической (геологической) нагрузки. В геологических ГИС-проектах чаще в качестве основы используются карты геологического строения, карты предпосылок, карты рудоносности и металлогенические схемы. Такая карта может готовиться как в векторном, так и в растровом формате.
ЦКО в векторном формате создаётся с помощью сканирования оригиналов с последующей векторизацией.
Векторная цифровая карта-основа обладает рядом известных преимуществ при её использование. Растровые модели так же имеют преимущества, такие как скорость работ по созданию ЦКО и существенно более низкая стоимость их выполнения по сравнению с векторной картой.
Существенные недостатки растровой основы: трудность актуализации, ограниченные возможности изменения масштаба изображения, невозможность разгрузки (удаление излишних элементов), трудность атрибутирования, невозможность адресации к элементам содержания и, главное, большие объёмы данных.
Собственно процесс аналого-цифрового преобразования данных это сложная комплексная процедура, состоящая из трёх крупных блоков:
1. Цифрование
2. Обеспечение качества оцифрованных материалов
3. Интеграция разнородных цифровых материалов
Цифрование - перевод исходных картографических материалов в цифровую форму. Кроме известного способа перевода путём векторизации растра, в настоящее время получил распространение способ создания цифровой основы в компьютере непосредственно по материалам полевых съёмок, представленных в цифровом виде.
Обеспечение качества оцифрованных материалов. При оценке качества цифровых карт исходят из анализа основополагающих характеристик, к которым относятся: информативность, точность, полнота, корректность внутренней структуры.
Информативность карты в первую очередь связана с научной обоснованностью выделяемых позиционных объектов и их атрибутивных характеристик, со степенью генерализации используемой информации в соответствие с масштабом исследований и детальностью изображения взаимоотношения отдельных элементов строения между собой. Эти свойства, влияющие на качество цифровой карты, в основном относятся к компетенции автора исходного картографического произведения.
Точность. Оценка величины погрешности в передаче контуров пространственных объектов в значительной степени зависит от качества материала-носителя исходной информации (например: деформация бумаги, на которой начерчена карта), а также от степени искажения растрового изображения при сканировании.
Полнота передачи содержания источника при переводе в цифровую форму зависит в основном от технологии создания ЦК, то есть от того, насколько обеспечивается контроль пропусков операторами объектов цифрования. Такой контроль проще всего осуществлять методом наложения на оригинал полученной копии.
Корректность внутренней структуры определяется сочетаемостью слоёв цифровой информации между собой, что в значительной степени зависит от технологии создания ЦК или, если проще сказать, от квалификации операторами объектов цифрования.
Интеграция разнородных цифровых материалов. Основой для интеграции должна служить базовая карта или система карт. Целью интеграции является создание единой картографической основы (ЕКО), согласованной по территориальному охвату, системе координат, содержанию, формату, масштабам, системам условных знаков и классификаторам.
Контрольные вопросы
1. Что понимается под цифровой картой-основой (ЦКО) в ГИС- проектах и в частности в геологических ГИС-проектах?
2. Сравнительная характеристика векторной и растровой цифровой карты-основы?
3. Какие процедуры включает процесс аналого-цифрового преобразования данных?
4. Анализ, каких характеристик обеспечивает качество оцифрованных материалов?
3.4 Базы данных и управление ими
Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных, которые составляют содержание баз данных (БД). Базы данных, как правило, содержат атрибутивную информацию о пространственных объектах, выраженную в цифрах.
Требования к базам данных. База данных должна быть:
1. Согласованной по времени - быть актуальной.
2. Полной, достаточно подробной и сомасштабной поставленной цели ГИЗ - проекта.
3. Позиционно точной, абсолютно совместимой с другими данными.
4. Достоверной, правильно отражающей характер явлений.
5. Легко обновляемой.
6. Доступной для любых пользователей.
Наиболее распространёнными логическими структурами - моделями баз данных (БД) и системами управления базами данных (СУБД) - являются иерархическая, сетевая, реляционная (рис.9).
В иерархической модели записи данных образуют древовидную структуру, при этом каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высоком уровне. Доступ к любой записи осуществляется по строго определённым веткам и узлам такого дерева. Иерархические модели хорошо подходят для задач с явно выраженной иерархически соподчинённой структурой информации и запросов. Они обладают низким быстродействием, трудно модифицируемы, но эффективны с точки зрения организации машинной памяти. Пример графический.
В сетевых моделях каждая запись в каждом из узлов сети может быть связана с несколькими другими узлами. Кроме информации записи содержат в себе указатели, определяющих местоположение других записей, связанных с ними. Такие модели очень трудно редактировать, например - удалять записи, так как вместе с данными нужно редактировать и указатели. Подобные модели хорошо работают в случае решения сетевых, коммуникационных задач. Пример графический.
Реляционные БД завоевали самую широкую популярность. Эти модели имеют табличную структуру. Строки таблицы соответствуют одной записи об объекте, а столбцы - содержат однотипные характеристики всех объектов. Эта модель характеризуется высокой скоростью поиска и запроса к данным.
Рис.9. Модели баз данных: а - иерархическая; б - сетевая; в - реляционная
Позиционная и атрибутивная составляющая данных. Пространственные данные подразделяются на две взаимосвязанные составляющие - позиционные и непозиционные.
Позиционная составляющая характеризует положение географических объектов в координатах двух- и трёхмерного пространства прямоугольных, декартовых (x, y, z) или географических (широта, долгота).
К непозиционной составляющей относится качественная характеристика пространственных объектов (семантика) и статистика. Эта информация называется атрибутивной и представляется в виде текстов и числовых параметров.