Геоинформационные технологии

     По  своему назначению ГИС можно разделить на четыре широкие функциональные категории: простые инструменты составления карт и диаграмм; настольные ГИС-пакеты широкого применения; полнофункциональные системы и ГИС уровня предприятия (корпоративные системы).

     ГИС данные требуют заботливого управления для того чтобы извлекать из них полезную информацию. Управление данными включает в себя создание стандартных методов ввода, обновления и извлечения данных. К управлению данными также относят возможность файлового хранения и контроль за доступом пользователя к файлам для чтения, редактирования и архивации.  

     В небольших проектах географическая информация может храниться в  виде обычных файлов. Но при увеличении объема информации и росте числа  пользователей для хранения, структурирования и управления данными эффективнее применять системы управления базами данных (СУБД), то специальными компьютерными средствами для работы с интегрированными наборами данных (базами данных). В ГИС наиболее удобно использовать реляционную структуру, при которой данные хранятся в табличной форме. При этом для связывания таблиц применяются общие поля. Этот простой подход достаточно гибок и широко используется во многих, как ГИС, так и не ГИС приложениях. 
 

Рис 2 - Визуализации позволяют ГИС легко управлять отображением                  данных

       
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    3 Описательный тип данных (атрибут) 
 

    Существует  два главных типа данных в ГИС: картографический и описательный.

      Второй  тип данных, используемый в ГИС  не является графическим. Это описательная информация, которая хранится в базе данных об объектах (точка, линия, площадь) расположенных на карте.

      Описательная  информация называется атрибутом. Атрибут  являющийся общим для всех характеристик  это географическое местоположение, которому может быть дано имя атрибута МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ. Другие атрибуты зависят от типа характеристики объекта и от того, какое именно свойство объекта наиболее важно для отдельно выбранной цели или задачи. Каждый атрибут имеет набор возможных значений, относящихся к нему. Для примера:

      - Участок земли имеет владельца, размер и цель для которой он   используется владельцем;

     - Нефтяной колодец имеет определённый тип и пропускную способность в единицу времени;

     - У дороги есть имя, тип поверхности, и т.д.

     Каждую  из этих характеристик можно специально идентифицировать в ГИС, присвоив им имена атрибутов, такие как СОБСТВЕННИК, ТИП ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ, или ИМЯ-ДОРОГИ.

     Каждый  атрибут имеет набор возможных  значений относящихся к нему. Для примера, дороги имеют свои собственные названия для данной территории. Поэтому все дороги имеют атрибут ИМЯ-ДОРОГИ, а ВОСТОЧНАЯ является значением к этому атрибуту для определённой дороги.

     Любая географическая информация содержит сведенья о пространственном положении, будь то привязка к географическим или другим координатам или ссылки на адрес, почтовый индекс, изберательный округ или окру переписи населения, идентификатор земельного или лесного участка, название дороги т.п.

     При использовании подобных ссылок для автоматического определения местоположения объекта (объектов) применяется процедура, называемая геокодированием. С ее помощью можно быстро определить и посмотреть на карте, где находится интересующий вас объект или явление, такие как дом, в котором проживает ваш знакомый или находится нужная вам организация; где произошло землетрясение или наводнение, по какому маршруту проще и быстрее добраться до нужного вам пункта или дома. 
 
 
 

     4 Автоматизация материально-денежной оценки лесосек 
 

     В соответствии с наставлениями по отводу и таксации лесосек и правилами отпуска леса на корню в лесах страны выполнение этих работ и материально-денежная оценка лесосечного фонда возложена на работников лесохозяйственных предприятий.

     Объемы  таких работ ежегодно составляют около 1 млн. га. Для автоматизации задачи по материально-денежной оценке лесосек (МДОЛ) привлекались программисты и специалисты лесного хозяйства в научно-исследовательских институтах, вузах, на лесоустроительных предприятиях.

     Целесообразность  автоматизации МДОЛ на ПК очевидна. Трудозатраты инженерно-технических работников (ИТР) на ведение учета лесных ресурсов связаны с большим объемом учетной информации составляют до 30-50% фонда рабочего времени. Ежегодно подлежит обработке большой объем информации при подготовке отчетных и статотчетных документов, большая часть которых базируется на одних и тех же исходных данных. Автоматизация учета лесосечного фонда позволит создать единую информационную базу данных при одноразовом ее вводе корректировке и многократном ее использовании при получении необходимых выходных данных.

     При определении состава комплекса  программ учитывалась специфика  различных методов таксации лесосек  и удобство организации и ведения  информационной базы.

     Состав задач внутри комплекса определялся с учетом определенных функций, которые отображены в названиях метода таксации лесосек. Кроме того, учитывались особенности технологии выполнения видов работ по каждому методу. Решена важная задача по автоматизации материально-денежной оценке лесосек и статотчетности по лесопользованию на персональных компьютерах.

     Автоматизированная  система предназначена для практического  решения задач по лесопользованию. Уровни информационных потоков: «Лесничество» > «Агентство лесного хозяйства  субъекта РФ)» > «Федеральная служба лесного хозяйства (МПР)».

     Основой автоматизированной системы служит комплекс программ по МДОЛ, в котором  реализованы  следующие методы таксации лесосек:

     - сплошной перечет;

     - ленточный перечет;

     - круговые площадки постоянного радиуса;

     - круговые реласкопические площадки;

     - материалы лесоустройства.

     Для оценки товарной и сортиментной структуры  по сортиментным таблицам составлен  алгоритм для дополнения базы данных сортиментных таблиц по высшим ступеням толщины и восстановления информации по 

 четным ступеням толщины.

     Отличительной особенностью этого программного продукта является то, что в выходной форме  МДОЛ деловая древесина подразделяется на сортименты. Комплекс программ настроен на все предприятия региона. Все  выходные формы представления результатов расчетов унифицированы и не зависят от метода таксации лесосек. Сортиментные и товарные таблицы в системе актуализированы с постоянным мониторингом при их просмотре.

     Для решения задач автоматизации  формирования электронного реестра  отводимых в рубку участков леса с учетом их породно-ассортиментного состава и материально-денежной оценки, подготовки документации к лесным аукционам, регистрации договоров аренды, освидетельствования лесосек и других задач предлагается внедрение автоматизированной информационной подсистемы АИП «Лесомер».

     Данные, накапливаемые и оперативно изменяемые в распределенных БД предприятий, входящих в инфраструктуру лесного хозяйства  региона и использующих в своей  деятельности АИП «Лесомер», дают возможность: обоснованно назначать начальную стоимость лесных участков на аукционах, автоматизированным способом формировать расчетную лесосеку и сопоставлять объемы древостоя, предназначенного для лесозаготовки, и объемы фактически заготовленной на отведенном участке древесины. 

     Рис. 5.1 – АИП «Лесомер» 
 

        Алгоритм МОЛ по методу таксации лесосек – сплошной, ленточный перечет и круговые площадки постоянного радиуса.

       Сортиментные  таблицы вырожают выход деловой  древесины по категориям крупности (сортиментам) от объема ствола в коре, а также сырья для технологической переработки и дров из деловых и дровянных стволов в процентах или кубометрах.

       Различие  между методами таксации лесосек (сплошного  и ленточного) заключается в том. что при ленточном перечете производится сплошной перечет на определенной ее части и состовляет 8-12 % от общей площади лесосек. Следовательно, эти методы таксации можно объединить в один алгоритм путем введения переходного коэффициента

        ,

где  Р_k – переходный коэффициент;

       S – площадь лесосеки, га; S_n – площадь перечета на лесосеки, га;

      Количество  деловых и дровянных деревьев на лесосеки по элементу леса определяется по формуле

       ,

          .

     По  замерам диаметров и высот  для элемента леса определяются средний диаметр и высота, а по числовым значениям устанавливается разряд высот.

     Запас на лесосеки по элементу леса:

     

     Запас крупной, средней, мелкой древесины  из деловых деревьев:

      ,

      ,

      .

      Запас технологического сырья и дров из деловых и дровяных стволов определяется по формуле

      ,

      .

     Ликвидный запас (товарная древесина)

      .

     Отходы

      . 

      Стоимость крупной, средней и мелкой деловой древесины, дров:

         

         Общая стоимость  леса на корню

         

         Общее число деревьев на лесосеке по ступеням толщины

         

         Общее число деревьев на лесосеки

         

         Среднее число деревьев на 1 га

         

         Средний объем деревьев (хлыста)

         

         Rh – разряд высот элемента леса.

         Следует отметить что  общая стоимость древесины на корню зависит от расстояния вывозки, среднего запаса на 1 га. Для учета этих зависимостей в алгоритм расчетов включаются понижающие или повышающие коэффициенты. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   5 Информационные технологии в научных исследованиях 
 

    Современный этап развития математики характеризуется стремлением к всеобщей компьютеризации и повышенным интересом к использованию нечисловой информации. Благодаря интеллектуализации ПК (возможность программирования без языков программирования, наличие встроенных систем аналитических вычислений (САВ), обилие диалоговых средств работы с научной графикой, табличными и текстовыми объектами) и в связи с развитием традиционного ПО за счет формализации языков представления предметной области и дружественности ПО (что особенно характерно для ПК современного поколения), происходит непосредственное вовлечение конечных пользователей — математиков и физиков в прямую работу за терминалом ПК.

    Хорошо  известно, что аналитические преобразования являются неотъемлемой частью научных  исследований, и зачастую на их выполнение затрачивается больше труда, чем на остальную часть исследований, а для реализации специализированных методов, например методов современного группового анализа дифференциальных уравнений, особенное значение имеет точность аналитических выражений. Однако ручные вычисления по любому из подобных методов требуют непомерно больших затрат времени. Именно здесь и помогают методы компьютерной алгебры (КА) и соответствующие САВ, являющиеся практически единственным средством решения таких задач, требующих больших затрат ручных вычислений и очень чувствительных к потере точности при численном счете на ПК.