Источники пространственных данных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Представление точечных, линейных и площадных объектов в базе данных и на цифровой карте.[5],[10]

В БД ГИС картографические источники и итоговые карты представляются в виде цифровых карт, каждая из которых является "цифровой моделью карты, созданной путем цифрования картографических источников, фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования, цифровой регистрации данных полевых съемок". Отличие таких карт от традиционных изображений состоит в том, что она, как и БД, недоступна непосредственному восприятию человеком как карта. Поэтому важно знать, как географические объекты представляются в БД и на цифровой карте.

Любая БД состоит из цифровых представлений дискретных объектов. Содержание карты можно хранить  в БД в виде цифровой карты, превратив  объекты карты в объекты базы данных. Правда, всегда нужно помнить, что многое из показанного на картах умозрительно и не существует в реальном мире: горизонталей в природе не существует, а вот дома и озера - это реальные объекты.

Итак, географические объекты, моделируемые с помощью карты  или ГИС, имеют три формы представления:

- объект в действительности;

- объект, представленный  в базе данных (некоторые авторы  вводят для таких объектов  наименование предмет);

- знак, который используется  для показа объекта (предмета) на карте или на другом графическом  изображении.

Мы будем во всех случаях  использовать наименование "объект", поскольку о чем идет речь обычно понятно из контекста.

Предназначенный для  отражения в БД или цифровой карте  объект - это явление действительности, последнее в ряду подразделения  однотипных явлений при выборе "элементарных кирпичиков" для информационного моделирования; например, город можно считать объектом, при его подразделении составные части уже не будут городами, они будут районами, кварталами и т. п.

Объект в БД - это  цифровое представление всего реального объекта или его части. Способ цифрового представления объекта зависит от назначения ГИС, масштаба исследования, его задач и других факторов, например, географически город может быть представлен в виде точки, если рассматриваемая территория имеет масштабы материка; если речь идет о базе географических данных области, тот же город может быть представлен ареалом.

Сходные явления, информация о которых хранится в базе данных, определяются как типы объектов - любая  группа сходных явлений, которые должны иметь одинаковую форму хранения и представления, например, дороги, реки, высоты, растительность; тем самым обеспечивается основа для формирования общего атрибута явлений. Каждый тип объектов должен быть точно определен, это помогает выявить перекрывающиеся категории данных, вносит ясность в содержание базы данных.

Основные элементы базы данных. Для цифрового представления  типов реальных объектов необходимо выбрать подходящую форму объектов, являющихся представителями первых (кодами) в базе пространственных данных. Их классификация может быть основана на представлении пространственной размерности:

- точка - объекты, имеющие  положение в пространстве, но  не имеющие длины (0-мерные);

- линия - объекты, имеющие  длину, они состоят из двух  и более 0-мерных объектов (1-мерные);

- объекты, имеющие  длину и ширину, они ограничены, по крайней мере, тремя 1-мерными  объектами (отрезками) (2-мерные);

- объемная фигура - объекты,  имеющие длину, ширину и высоту  или глубину, они ограничены, по  крайней мере, четырьмя 2-мерными объектами (3-мерные).

Такие объекты хорошо отражают тип пространственной локализации  реальных объектов. Они могут быть объединены в классы, например, множество  точек для представления множества  городов.

Пространственные типы объектов БД могут группироваться в слои, именуемые также покрытиями или темами. Один слой представляет один тип объектов или группу концептуально взаимосвязанных типов объектов. Например, слой может включать только отрезки водотоков, или же водотоки, озера, береговую линию и болота. Возможны самые разные варианты системы слоев, как и модели данных. Некоторые базы пространственных данных создаются путем объединения всех объектов в один слой.

Одни и те же географические явления можно представить в  разных масштабах и с разной точностью. Переход от одного представления к другому достаточно сложен, например, переход от мелкого масштаба (1:250 000) к крупному (1:10 000). Поэтому часто встречаются базы данных, содержащие множественные представления одних и тех же явлений. Это неэкономно, но избежать этого пока не удается, ибо соответствующие методы перехода еще недостаточно разработаны.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Объектно-ориентированные  и реляционные структуры БД.[6],[7]

В преобладающем большинстве  ГИС используются реляционные базы данных, поддерживаемые такими СУБД как dBASE , INFO ,ORACLE, INFORMIX и т.п. Такие БД позволяют разработчикам ГИС разделить проблему управления пространственными данными на две части: как представлять геометрию объектов и топологию пространственных объектов (вектор или растр) и как работать с атрибутами этих объектов. Для этого годятся реляционные СУБД, а управляемые ими модели данных иногда называют геореляционными моделями. Основные их преимущества таковы:

- нет необходимости  хранить атрибуты с пространственными  данными, но они всегда могут содержаться где-нибудь в системе или поставляться, например, по сети;

- атрибуты могут быть  изменены или удалены без изменения  пространственной БД;

- коммерческие реляционные  СУБД стандартны и могут управляться  стандартными запросами;

- хранение атрибутивных  данных в реляционных БД не  противоречит основным принципам  слоев в ГИС;

- атрибуты могут быть  привязаны к пространственным  единицам и представлены разными  способами.

В последнее время, особенно в разработках фирмы ESRI, большое внимание стало уделяться четвертому типу СУБД - объектно-ориентированному (здесь этот термин имеет отношение только к структуре БД и языку программирования, а не объекту как реальности). Ее применение направлено на снижение объемов хранимой информации и времени последовательного поиска в БД. В ГИС такие структуры применяются, когда появляется необходимость управления сложными реальными объектами более разумным способом, чем простыми точками, линиями и полигонами, а также модификации БД при оверлее полигонов.

В объектно-ориентированных  БД требуется, чтобы географические данные были определены как совокупности элементов. При этом они характеризуются  серией атрибутов и параметров их поведения, которые определяют их пространственные, графические, временные, текстовые/численные размерности. Примерами таких элементов могут служить участок железной дороги и связанное с ним здание вокзала, участок трубопровода с серией ответвлений разного диаметра и т.п. Такая структура позволяет унифицировать хранение геометрии и атрибутов при отображении взаимосвязанных объектов.

 

 

 

 

Организация и форматы данных.[2],[4],[11]

Для хранения цифровых пространственных данных, позиционной и атрибутивной их составляющих в БД применяют различные  структуры, которые связаны в  основном с векторным или растровым представлениями географических объектов. Способы компьютерной реализации этих представлений носят, соответственно, названия векторный и растровый форматы.

В векторном формате, в котором  пространственные объекты представляются точками, линиями и полигонами, позиционная составляющая или геометрия обычно хранится в одном файле в виде индексированных записей: индекс кодирует объект (соответственно, точечный, линейный или полигональный), а запись состоит из набора пар или троек координат, число которых в записи соответствует типу объекта: 1 -для точки, n - для линии или полигона. Чтобы отличить записи для линий и полигонов их либо кодируют разными типами индексов, либо для полигонов в последней записи повторяют координаты первой точки полигона.

Значения атрибутов часто упорядочивают  в виде таблиц атрибутов. В реляционных  моделях БД каждая клетка таблицы  отражает значение одного из признаков  определенного объекта. В зависимости  от способа отражения временная  форма фиксируется в одной  таблице атрибутов данного объекта или в нескольких таблицах для различных временных этапов. Таблица отражает тематическую и, отчасти, пространственную формы информации.

В растровом формате геометрия  и атрибуты хранятся в одном файле: записи в нем организованы по строкам или столбцам растра, номера которых кодируют систему координат, а каждое число в записи кодирует уникальное значение атрибута, относящегося к одной ячейке растра (пикселу).

Сопоставление векторного и растрового форматов. Основные проблемы, обсуждаемые при выборе растрового или векторного форматов - это отображение реальности, точность координат, скорость аналитической обработки, потребности в объеме памяти, отражение характерных признаков явлений.

Обработка данных. Данные в растровых  форматах обрабатываются быстрее при решении таких аналитических задач, как наложение (оверлей), определение соседства, выполнение логических запросов. Для определения взаимного положения объектов и их анализа в большинстве случаев требуется лишь сравнить содержание соответствующих ячеек растра в различных слоях БД с применением простейших условных операторов.

При построении векторной топологии  приходится многократно выполнять  однотипные вычисления и логические проверки, например, для нахождения точек пересечения отрезков линий, составляющих контуры объектов. Сложные алгоритмы необходимы и при наложении полигонов, для выявления ложных ("паразитных") полигонов. Эти обстоятельства удлиняют время обработки данных, запросов пользователей.

Хранение данных. Простейший метод хранения растровых данных требует 1-2 байтов памяти для каждого пиксела независимо от величины им представляемой, и в этом аспекте он не эффективен. В некоторых системах хранения существуют ограничения на число строк и столбцов. На практике применяются различные методы сжатия информации; наиболее распространенным из них является групповое кодирование, при котором степень сжатия зависит от пространственной изменчивости данных. Однако в некоторых случаях группового кодирования упаковка и распаковка данных дает лишь небольшое преимущество по сравнению с их поячеечным хранением.

Для хранения простых  полигонов в векторном формате  требуются небольшие объемы памяти; в общем случае необходимый ее объем зависит от сложности объектов, от того, что хранится вместе с координатами, а также от точности координат (одинарная или двойная). В целом векторные системы используют меньший объем памяти по сравнению с растровыми системами, графическое разрешение которых сопоставимо с векторными.

Растровые базы данных привлекают простотой организации, быстротой многих операций; они особенно привлекательны для специалистов в области дистанционного зондирования, привыкших оперировать пикселами при обработке информации, а также при представлении первичных и систематизированных данных о высотах рельефа. Растровый файл легко получить путем сканирования фотоотпечатков или бумажных карт. С другой стороны, во многих случаях растровый подход ведет к потере деталей. Растровые данные различных источников могут иметь разный размер элементов, ориентацию, положение, проекцию. В случае их совместного использования необходим процесс интерполяции информации из одной системы элементов растра в другую. При этом переход к элементам большего размера относительно безопасен, переход к меньшим элементам чреват большими неприятностями.

Хорошие результаты дает использование систем, в которых  растровый и векторный анализ могут осуществляться параллельно  с использованием функций преобразования (конвертирования) форматов. Такие системы позволяют, например, осуществить наложение векторной карты участков с различным типом использования земель на снимок для более точного его дешифрирования, а затем снимок использовать для корректировки векторной карты ареалов растительности.

Обменные форматы данных. Совместное использование разных источников данных (как векторных, так и растровых) связано с еще одним понятием формата данных - шаблоном представления их в файлах данных. Некоторые из них приняты государственными организациями как стандарты, другие определяются распространителями данных и разработчиками программных средств как внутренние форматы. Обилие таких форматов и уже накопленных данных делают чрезвычайно важной проблему разработки специальных обменных форматов и способов их конвертирования. Многие современные ГИС-пакеты представляют широкие возможности для конвертирования внутренних форматов, как в обменные, так и форматы других пакетов.

Графические форматы, используемые как обменные в разных ГИС- и графических  пакетах программ, также делятся на векторные и растровые.

Среди векторных наибольшее распространение получил формат DFX пакета AutoCad, использующий для передачи атрибутивной информации формат DBF (Dbase), более подробные характеристики разных форматов можно найти в  толковом словаре.

Преобразование данных других цифровых источников. Все больше данных появляется на магнитных носителях, CD-ROM, данных, доступных в сети Internet; (цифровые карты мира - DCW, цифровые картографические данные Геологической службы США - DLG, цифровые космические снимки, так называемые Quicklook, и многие другие).

Нужно помнить, что пока изображения, распространяемые в Internet, зачастую имеют низкое разрешение, растровый формат и ограниченные размеры.

Истинное горизонтальное и вертикальное положение объектов обычно непосредственно определяется в результате полевой съемки. Система спутникового позиционирования (ССП) - новый способ точного определения положения объектов на земной поверхности. Положение объекта рассчитывается по сигналам, поступающим с серии ИСЗ (ГЛОНАСС, Россия, NAVSTAR или GPS, США) с точностью от метров до нескольких сантиметров. Она сопоставима с точностью самых крупномасштабных карт.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Качество  данных и контроль ошибок.[9]

Представления о качестве данных, их точности и оценке погрешности становятся чрезвычайно важными при создании баз и банков данных ГИС. Существует практически всеобщая тенденция забывать об ошибках в данных, если последние представлены в цифровой форме. Все пространственные данные до некоторой степени неточны, но в цифровой форме они обычно представляются с высокой точностью, определяемой параметрами памяти компьютера.