Типы векторных объектов, основанные на определении пространственных размеров

Безразмерные типы объектов

· Точка - определяет геометрическое местоположение

· Узел - топологический переход или конечная точка, также может определять местоположение

Одномерные типы объектов

· Линия - одномерный объект

· Линейный сегмент - прямая линия между двумя точками

· Строка - последовательность линейных сегментов

· Дуга - геометрическое место точек, которые формируют кривую определенную математической функцией

· Связь - соединение между двумя узлами

· Направленная связь - связь с одним определенным направлением

· Цепочка - направленная последовательность непересекающихся линейных сегментов или дуг с узлами на их концах

· Кольцо - последовательность непересекающихся цепочек, строк, связей или замкнутых дуг

Двумерные типы объектов

· Область - ограниченный непрерывный объект, который может включать или не включать в себя собственную границу

· Внутренняя область - область, которая не включает собственную границу

· Полигон (контур) - 2-мерный (площадной) объект, внутренняя область, образованная замкнутой последовательностью дуг в векторно-топологических представлениях или сегментов в модели "спагетти". Различают простой П., не содержащий внутренних П., и составной П, содержащий внутренние П., называемые также "островами" (island) и анклавами (hole).

· Пиксель - элемент изображения, который является самым малым неделимым элементом изображения

Пример слоев, составленных из пространственных объектов линейного типа

Примеры слоев, составленных из пространственных объектов полигонального типа

Топологическое представление векторных объектов

Формирование топологии включает определение и кодирование взаимосвязей между точечными, линейными и площадными объектами.

Сопоставление растровой и векторной моделей данных

Преимущества

Растровая модель	Векторная модель
1. Простая структура данных 2. Эффективные оверлейные операции 3. Работа со сложными структурами 4. Работа со снимками	1. Компактная структура 2. Топология 3. Качественная графика

 

 

Квадротомическое дерево (квадродерево) - структура данных, используемая для представления двумерных пространственных данных. Существует несколько типов квадродеревьев в зависимости от базового типа данных. (точки, площади, кривые, поверхности или объемы). Наиболее общим типом квадродерева и примером использования является квадродерево растрового изображения (см. рисунок 1, рисунок 3 и рисунок 4 - примеры изображения и его бинарного представления, блоков разбиения и квадродерева). Далее, для конкретности, под пространственными данными везде будем понимать растровое изображение.

Следуя Samet (1990), под двумерным изображением понимается массив элементов изображения (пикселов, pixel). Если каждый из пикселов имеет только два состояния - черный или белый (подсвечен или нет), то изображение называется бинарным. Если пикселы могут принимать более двух значений, то их значения могут трактоваться как оттенки серого, а изображение в этом случае называется изображением в градациях серого (grey-scale). Цветные изображения организованы аналогичным образом. Квадродеревья наиболее широко используются для работы с двухцветными изображениями, поэтому в дальнейшем будем иметь дело преимущественно с бинарными изображениями. Будем также в дальнейшем подразумевать, что фоновым в бинарном изображении является белый цвет.

При построении квадродерева двумерное изображение рекурсивно подразделяется на квадранты. Каждый из четырех квадрантов становится узлом квадротомического дерева. Больший квадрант становится узлом более высокого иерархического уровня квадродерева, а меньшие квадранты появляются на более низких уровнях. Преимущества такой структуры в том, что регулярное разделение обеспечивает простое и эффективное накопление, восстановление и обработку данных. Простота проистекает из геометрической регулярности разбиения, а эффективность - за счет хранения только узлов с данными, которые представляют интерес. Основополагающая идея квадродерева - комбинирование одинаковых или сходных элементов данных и кодирование больших однородных совокупностей данных малым количеством битов.

Корневой узел соответствует изображению в целом и имеет четыре дочерних узла, которые ассоциируются с четырьмя квадрантами исходного изображения (обозначаемыми NW - северо-западный, NE - северо-восточный, SW - юго-западный, SE - его-восточный). В свою очередь каждый из дочерних узлов корня дерева также имеет по четыре дочерних узла, ассоциированных с шестнадцать субквадрантами исходного изображения. Дочерние узлы следующего уровня представляют собой шестьдесят четыре квадранта, составляющих исходное изображение и так далее.

Рис. 1: (a) изображение (b) его бинарный образ (c) его квадротомическое разбиение

В сформированном выше описанном способом квадродереве листовым узлам дерева (узлам, соответствующим каждому одиночному пикселу изображения) приписывают цвет связанного с ними пиксела (черный или белый). Если нелистовой узел имеет среди дочерних узлов, узлы как одного так и другого цвета, ему приписывается серый цвет. Если же все дочерние узлы нелистового узла дерева "окрашены" в один и тот же цвет, то такому узлу приписывается этот цвет, а его дочерние узлы исключаются из дерева. Таким образом, в квадродереве могут отсутствовать некоторые ветки, представляющие собой достаточно большие одноцветные области.

Как показано SametandTamminen (1985), квадродеревья и их варианты оказываются полезными в различных приложениях таких, как обработка изображений, машинная графика, распознавание образов, роботостроении и картографии.

Рис. 2: Пример квадродерева

 

3. Построение квадродерева

Рис. 3: (a) первый этап разбиения (b) второй этап разбиния
(c) третий этап разбиения (d) изображение полностью разбито

На каждом этапе построения квадродерева изображение разбивается на четыре квадранта и каждому присваивается одно из следующих значений

• 1) белый -->квадрант полностью белый. Обозначается белым квадратом.
• 2) черный -->квадрант полностью черный. Обозначается черным квадратом.
• 3) серый -->квадрант - смесь черного и белого. Обозначается белым кругом.

На нулевом этапе полному изображению (рисунок 1a) сопоставляется корневой узел дерева (рисунок 4). Далее четырем равновеликим квадрантам первого этапа разбиения (рисунок 3a) ставятся в соответствие дочерние узлы первого уровня. В показанном на рисунках частном случае северо-западный NW -квадрант обозначен белым квадратом, а остальные три - серыми кругами (рисунок 4). На очередно этапе серые квадранты снова подвергаются разбиению (на рисунке 3b для простоты показано лишь разбиение SW -квадранта). Как видно по рисунку 3b SW -квадрант на этом этапе содержит два белых, один черный и один серый подквадранты. Они представлены в дереве на рисунке 4. узлами второго уровня. Единственный серый квадрант снова разбивается. В данном случае это разбиение является последним, т.к. ни один из получившихся в результате подквадрантов не оказался серым (один белый и три черных). Подобным же образом обрабатываются и остальные квадранты изображения всех уровней. Окончательный вид квадродерева показан на рисунке 4.

Рис. 4: Окончательный вид квадродерева

 

Burroughs (1986) и Samet (1990) также упоминают о том, что квадродерево полезно при изменении разрешения объекта. Рассмотрим, например, квародерево на рисунке 4, которое представляет изображение, приведенное на рисунке 1.a. Если мы хотим изменить разрешение этого изображения, нам необходимо просто заменить все серые узлы второго уровня на черные узлы. Результатом будет новое изображение, показанное на рисунке 5.

Рис. 5: Изображение с измененным при помощи квадродерева разрешением

Наконец, еще одним немаловажным достоинством квадродеревьев является также наличие доступных исходных текстов программ и алгоритмов для реализации этой структуры данных (см.исходные тексты).

 

6. Недостатки квадродерева

Главный недостаток квадродеревьев состоит в том, что почти невозможно сравнить два изображения, которые отличаются, например, лишь поворотом. Это обусловлено тем, что квадродеревья, представляющие такие изображения являются абсолютно различными.

Алгоритмы поворота квадротомированного изображения ограничиваются лишь поворотами на углы, кратные 90 градусам. Повороты на любые другие углы невозможны.

Хотя квадродеревья имеют массу плюсов в ГИС-приложениях, их распространение в других областях сдерживается их недостатками. Большинство проблем связано именно с тем, что при повороте изображения для него приходится заново перестраивать квадродерево. При этом сопоставление квадродеревьев исходного и повернутого изображений становится весьма сложной задачей. Вследствие этого применение квадродеревьев, например, в геометрическом анализе форм и распознавании образов остается достаточно узким.

Рис. 6: Исходное и повернутое изображения, различные квадродеревья

 

Что такое ArcView?

ArcView - мощный, легкий в использовании инструмент для обеспечения доступа к географической информации, дает широкие возможности для отображения, изучения, выполнения запросов и анализа пространственных данных. ArcView разработан Институтом Исследований Систем Окружающей Среды (EnvironmentalSystemsResearchInstitute, ESRI), изготовителем ARC/INFO - ведущего программного обеспечения для географических информационных систем (ГИС). Более 25 лет помогает решать разнообразные пространственные задачи. При использовании ArcView не обязательно знать о том, как создаются пространственные данные. ArcView поставляется с уже готовыми к использованию данными. Дополнительные наборы географических данных доступны через ESRI и через различных поставщиков, что позволяет решать любые задачи. И если организация использует данные ARC/INFO, то можно обратиться к этим ресурсам, включая векторные покрытия, библиотеки карт, гриды, изображения и событийные данные.
Работа с пространственными данными
ArcView может быть использована всеми, кому необходима работа с пространственными данными. Главная особенность ArcView - простота загрузки в ArcView табличных данных, типа файлов dBASE и данных с серверов баз, для отображения, запросов, обработки и организации таких данных в удобном для восприятия и анализа виде.
Виды (Views)
Работа в ArcView осуществляется с географическими (распределенными в пространстве) данными на интерактивных картах, называемых Видами. Каждый Вид в ArcView предоставляет уникальную географическую Таблицу содержания, похожую на обычную легенду, облегчающую понимание отображаемых данных, что делает геоинформационную систему довольно простой.
Таблицы (Tables)
Работа с табличными данными в таблицах ArcView организована через элементы управления. Щелкнув по объекту в Виде, выделяются данные в таблице, показывающей нужные атрибуты выбранного объекта. Можно выбрать запись в таблице, и соответствующие объекты выделятся в Виде. Помимо этого, таблицы ArcView обеспечивают полный набор возможностей для получения итоговой статистики, сортировки и запросов.
Диаграммы (Charts)
Диаграммы в ArcView предоставляют средства создания полноценной деловой графики и возможности визуализации данных, полностью интегрированные со средой ArcView. Можно просто щелкнуть по объектам в Виде для добавления их к диаграмме. ArcView позволяет работать одновременно с географическим и табличным представлениями данных, а также с их представлением в виде диаграмм.
Компоновки (Layouts)
Компоновки ArcView позволяют создавать высококачественные, полноцветные карты простым размещением элементов любым из выбранных способов. Компоновки динамичны, потому что имеют связь с представляемыми ими данными. При печати компоновки, любые изменения в картах будут автоматически учтены, и карта будет содержать все внесенные исправления.
Скрипты или тексты программ (Scripts)
Скрипты ArcView являются макрокомандами, написанными на Avenue, языке программирования и среде разработки ArcView. Используя Avenue, можно настроить под свои задачи практически любые элементы управления, начиная от создания новой кнопки, выполняющей скрипт, до создания полного пользовательского приложения, готового для распространения.
Проекты (Projects)
Все компоненты в сеансе работы с ArcView: виды, таблицы, диаграммы, компоновки и скрипты для удобства сохраняются в одном файле, называемом проект. Окно проекта ArcView показывает все компоненты проекта и облегчает управление работой.

м Технология организации доступа к геопространственным данным в World Wide Web.

 

Геопространственные данные с самого начала развития Internet органично вписались в его информационное наполнение. Это стало возможным благодаря не только их потенциально высокой востребованности со стороны разнообразных пользователей, но и тому, что геоинформатика и ГИС своевременно подготовили для использования в Internet структурированные массивы цифровой информации, разнообразные методические и технологические решения их представления, обработки и перестройки. На ранних стадиях развития информационных технологий в WWW картографическая информация предоставлялась клиенту в виде предопределенного перечня доступных для выгрузки карт. Масштаб, покрываемая территория, тематическое наполнение и полнота покрытия были четко определены и не могли быть изменены. Такой подход не мог претендовать на комплексность решения; к тому же он мало подходил для поддержки возможностей анализа геоинформационных данных. Современная методика отображения геопространственных данных в Internet основывается на предоставлении пользователю возможности динамически менять центральную точку и масштаб изображения, управлять видимостью отдельных информационных слоев, строить различного рода тематические карты, осуществлять сложные варианты пространственного поиска, комбинировать объекты с помощью операций булевой алгебры. Обеспечение подобных функциональных возможностей накладывает серьезные требования к системам публикации данных. При построении таких систем в WWW, на предоставляющем динамические геопространственные данные сервере должен выполняться набор сервисов, обеспечивающих поддержку всевозможных запросов клиента и посылающих ему очередную порцию информации в соответствии с текущим состоянием параметров проекта.

Сложность и комплексность систем во многом определяется данными, с которыми они работают, а также теми задачами, которые необходимо решить, чтобы преобразовать входные данные в иной, необходимый пользователю формат. Исходным для ГИС является набор векторных и ассоциированных с ними атрибутивных данных, а конечное представление должно отвечать потребности пользователя в получении твердой копии документа. Реализовать подобную технологическую цепочку в Internet можно двумя способами:

· Растрирование и преобразование вектора в изображение на сервере. Этот способ наиболее прост в реализации и позволяет клиенту увидеть данные на странице в виде картинки (image) или элемента формы ввода типа изображение (input image).

· Пересылка клиенту векторной информации как таковой. В этом случае клиентская сторона должна быть оснащена специальным программным обеспечением, позволяющим отображать данные этого векторного формата.

Каждый из этих методов используется в настоящее время различными системами публикации геоданных в WWW. Безусловным преимуществом первого из них является то, что он позволяет клиенту обойтись без процедуры установки дополнительных модулей визуализации данных специфического векторного формата. С другой стороны стандартные элементы гипертекстовой разметки не позволяют в полной мере обеспечить потребности, возникающие при визуализации геопространственных данных. Необходимо также отметить, что размеры векторных файлов, как правило, существенно меньше размеров растрированных изображений, покрывающих ту же самую территорию. Кроме того, географические объекты в векторном формате могут легко быть ассоциированы с атрибутивной информацией.

Рассмотрим подробнее первый способ: для обеспечения возможности удаленного доступа к геопространственным данным в Internet необходимо преобразование этих данных в формат, удобный для передачи в сети и визуализации на клиентской стороне Internet браузером. Такими форматами в настоящее время являются графические растровые форматы gif, jpeg, png. Информация, представленная в одном из этих форматов это графическое изображение, которое может быть легко помещено на WWW-страницу путем добавления стандартного тэга. Параметры отображаемой геопространственной информации, такие как масштаб карты, ее центральная точка, тематическое наполнение, количественный состав информационных слоев могут быть динамически изменены пользователем, что приводит к необходимости использования не просто статической растровой картинки, а элемента формы типа изображение - тэг. Это позволяет отследить последовательность действия пользователя на клиентской стороне и преобразовать его взаимодействие с элементами формы в запросы к серверу на получение нового варианта растровой картинки в соответствие с новыми требуемыми значениями параметров отображения. Так при задании в качестве активного инструмента процедуры перемещения центра и уменьшения масштаба в два раза, нажатие пользователем на клавишу мыши при положении курсора в пределах изображения карты приводит к посылке на сервер события обработки формы. При этом координаты пикселя элемента, на котором было произведено нажатие, передаются в качестве параметров события. Сервер преобразует полученные координаты нажатия в реальные географические координаты на земной поверхности в соответствие с текущей установленной проекцией. После чего происходит операция повторного растрирования векторных данных, но уже с использованием новых параметров для центра отображаемой зоны и масштаба. Затем новое полученное изображение предается клиенту и подменяет собой старое на HTML-странице. Подобным образом реализуется динамика отображения данных.

Сам геоинформационный сервер при получении запроса на отображение конкретной области интереса пользователя производит операцию растрирования векторной геопространственной информации. Осуществление подобной операции основывается на взаимодействии Internet-сервера со специальным программным обеспечением, отвечающим за выдачу определенного участка данных по заданным параметрам запроса. Такое ПО может функционировать как на локальном, так и на удаленном по отношению к серверному компьютере. Функционально оно обычно строится на основе элементов управления ActiveX. ActiveX элементы интегрируются в операционную систему и предоставляют программный интерфейс в виде определенного набора методов для организации повторного использования некоторого куска программного кода, представленного как OLE-объект. Разработка управляющих элементов ActiveX для их реализации в области ГИС представляется крайне эффективным решением. Потребность в интегрировании картографической информации возникает при решении широкого круга задач в сфере информационных технологий: от использования офисных приложений до организации систем слежения за военными объектами в реальном времени. На сегодняшний день функциональные возможности ActiveX-элементов ничуть не уже возможностей окончательно законченных комплексных ГИС. Этот факт позволяет разработчикам создавать специализированные приложения, в наилучшей мере учитывающие особенности предметной области и имеющие возможности для вывода и проведения анализа по геопространственным данным. ActiveX-элементы легко встраиваются в приложения, написанные с использованием Visual Basic, Delphi, Visual C++ или других объектно-ориентированных языков. Интегрирование таких элементов возможно также и в системы управления базами данных для организации совместного использования данных из различных источников. При этом управление выборкой данных осуществляется с помощью языка скриптов.

 

Функциональные возможности систем публикации геопространственных данных в Internet

Функциональные возможности, предоставляемые системами публикации геопространственных данных в Internet, принципиально мало отличаются от тех, которые доступны при использовании самих базовых ГИС. Традиционными задачами, решаемыми в ГИС, являются обработка и анализ геопространственных данных с целью отображения на карте, плане или схеме местности. Результатами анализа, как правило, являются параметры относительного сравнения тех или иных участков земной поверхности по каким-либо характеристикам (плотности населения, вероятности загрязнения промышленными отходами, устойчивости зоны приема радиосигналов, качеству обслуживания клиентов). Проведение такого сравнения и получение в качестве результата наглядного представления о превалировании или просто об отличии одних объектов и другими называется построением тематических карт (thematic mapping). Другой важной задачей, решаемой при помощи геоинформационных систем, является геокодирование - связывание записей базы данных, содержащих некоторую информацию о географическом положении того или иного объекта с реальным векторным элементом (точкой, линией или полигоном), т. е. нахождение их местоположения на земной поверхности. Геокодирование проводят по трем основным параметрам:

· по адресу: базовый набор данных содержит направленную сеть улиц с присвоенными названиями и номерами домов;

· по границам: базовый набор данных содержит информацию по странам, областям, природным образованьям и пр. Результатом геокодирования будет центральная приблизительная точка, характеризующая площадной элемент;

· по Zip-коду: актуальный для США способ геокодирования по почтовым центроидам.

Родственной геокодированию является задача поиска графического объекта по известным атрибутивным данным. На установленном масштабе система отображает найденный объект, позиционируя центральную точку окна отображения таким образом, чтобы она совпадала с центроидом геометрического объекта.

Важной вопросом при задании символизации геопространственных объектов является выборка некоторого подмножества из исходного набора данных. Основой для выбора являются либо значения атрибутивных данных, либо пространственное взаиморасположение одного или нескольких объектов (выборка всех объектов, пересекающих заданный). Также, как правило, пользователю дается возможность выбрать объекты путем прямого указания, путем охвата определенного набора объектов круговым, квадратным или произвольным площадным контуром.

Немаловажным аспектом полноценного функционирования ГИС является возможность подключения к существующему набору векторных данных растровой или матричной информации. Сканированные растровые изображения или фотографии часто используются в качестве подложки для оцифрованных векторных данных. Матрицы, как правило, представляющие собой цифровые модели рельефа местности, служат как основа для других данных в процессе присвоения им третьей пространственной координаты - высоты. Результатом такого присвоения является реальная трехмерная модель участка местности с наложенными поверх информационными слоями (гидрография, растительность, дорожная сеть, населенные пункты, линии связи).

Для решения вышеперечисленных задачи в рамках подсистемы публикации данных в Internet, разработчикам приходится создавать программные интерфейсы с базовыми элементами управления ГИС. Немаловажным фактором является также разработка пользовательского интерфейса для представления элементов управления на HTML-странице.

Варианты организации поиска геопространственных данных

Одним из важнейших вопросов, решаемым при начале работы с геоинформационной подсистемой в Internet, является локализация некоторой области интересов во всем множестве предоставляемых данных. Решением этой задачи является грамотная организация процедуры поиска географических объектов. Варианты выдаваемых пользователем запросов поиска весьма разнообразны. Поэтому от того, насколько грамотно будет организована поисковая система геоинформационного сервера, во многом зависит его популярность, а следовательно и окупаемость. Для построения картографических поисковых систем на базе Internet можно предложить два подхода:

· постепенная детализация отображаемой информации путем уменьшения масштаба карт. При этом локализация нужного участка земной поверхности производится пользователем вручную, путем указания нового центра очередного участка изображения;

· задание пользователем имени объекта (целиком или частично) и выбор одного из найденных вариантов. Для выбранного объекта автоматически вычисляется центр и масштаб отображения (центральная точка выводимого участка карты, как правило, совпадает с центроидом объекта, а масштаб вычисляется на основе минимального ограничивающего прямоугольника).

Преимуществом первого варианта является простота реализации, однако он малоэффективен, так как пользователь далеко не всегда знает, где географически расположен интересующий его объект. Тем не менее, этот подход используется в том случае, когда требуется получить четко определенный уровень детализации отображаемый информации на определенном масштабе. При этом подбирается дискретный ряд масштабов и для каждого из них выбирается тематическая насыщенность слоев карты и символизация каждого слоя.

Второй вариант наиболее универсален. Он позволяет на основе атрибутивной информации осуществлять поиск практически любого географического объекта. Построение системы поиска на его основе ведет к увеличению количества запросов к базе геопространственных данных. Первоначально выдается некоторый пробный список вариантов, удовлетворяющий введенному пользователем шаблону поиска. При этом для сужения круга предоставляемых вариантов, тематика предоставляемых объектов, как правило, выбирается перед началом поиска: нет смысла в выводе в едином списке названий городских улиц и морских заливов. Далее пользователем выбирает из предоставленного списка объект, наиболее полно удовлетворяющий критерию поиска. Для этого объекта строится еще один геопространственный запрос, определяющий его центроид и Minimum Boundary Rectangle (MBR) - минимальный ограничивающий прямоугольник. Сложность подобной операции заключается в том, что зачастую географический объект представляет собой топологически сложный комплексный векторный элемент, состоящий из нескольких более простых. Поэтому задача определения границ видимости объекта и их соотнесение с параметрами окна отображения (размерами элемента <IMG> на HTML-странице) достаточно сложна.

Оценка задач и потребностей пользователя

Основная задача, встающая перед пользователем при работе в Internet - это получение интересующих его данных. Потребность в геоинформационных данных день ото дня растет, поскольку необходимость в соотнесении семантических данных и геопространственной информации о них все время увеличивается. Ежедневно в мире происходит множество событий, имеющих конкретную географическую привязку. Обеспечение возможности визуализации картографической информации на требуемый участок земной поверхности становится насущной задачей в WWW. Помимо простого получения информации о географическом местоположении некоторого объекта зачастую у пользователя возникают задачи качественной оценки геопространственной информации. Подобные задачи решаются с помощью тематического картографирования: визуализации объектов с использованием различной символизации (размер, цвет, тип заливки) на основе ассоциированных с ними атрибутивных данных. Часто возникают задачи обнаружения ближайшего объекта по отношению к заданной точке или нахождения кратчайшего пути по дорожной сети. Такие задачи требуют построения сложных геопространственных запросов к базе данных с целью выборки тех объектов, которые наиболее полно удовлетворяют критерию поиска.

1. Области применения ГИС

В настоящее время геоинформационные технологии проникли практически во все сферы жиз-

ни. Отметим основные:

· Управление земельными ресурсами, земельные кадастры. Для решения проблем, имеющих пространственную привязку и начали создавать ГИС. Типичные задачи — составление кадастров, классификационных карт, определение площадей участков и границ между ними и т. д.

· Инвентаризация, учет, планирование размещения объектов распределенной производственной инфраструктуры и управление ими. Например, нефтегазодобывающие компании или компании, управляющие энергетической сетью, системой бензоколонок, магазинов и т. п.

· Проектирование, инженерные изыскания, планировка в строительстве, архитектуре. Такие ГИС позволяют решать полный комплекс задач по развитию территории, оптимизации инфраструктуры строящегося района, требующегося количества техники, сил и средств.

· Тематическое картографирование.

· Управление наземным, воздушным и водным транспортом. ГИС позволяет решать задачи управления движущимися объектами при условии выполнения заданной системы отношений между ними и неподвижными объектами. В любой момент можно узнать, где находится транспортное средство, рассчитать загрузку, оптимальную траекторию движения, время прибытия и т. п.

· Управление природными ресурсами, природоохранная деятельность и экология. ГИС помогает определить текущее состояние и запасы наблюдаемых ресурсов, моделирует процессы в природной среде, осуществляет экологический мониторинг местности.

· Геология, минерально-сырьевые ресурсы, горнодобывающая промышленность. ГИС осуществляет расчеты запасов полезных ископаемых по результатам проб (разведочное бурение, пробные шурфы) при известной модели процесса образования месторождения.

· Чрезвычайные ситуации. С помощью ГИС производится прогнозирование чрезвычайных ситуаций (пожаров, наводнений, землетрясений, селей, ураганов), расчет степени потенциальной опасности и принятие решений об оказании помощи, расчет требуемого количества сил и средств для ликвидации чрезвычайных ситуаций, расчет оптимальных маршрутов движения к месту бедствия, оценка нанесенного ущерба.

· Военное дело. Решение широкого круга специфических задач, связанных с расчетом зон видимости, оптимальных маршрутов движения по пересеченной местности с учетом противодействия и т. п.

· Сельское хозяйство. Прогнозирование урожайности и увеличения производства сельскохозяйственной продукции, оптимизация ее транспортировки и сбыта.

 

Классификация ГИС

По территориальному охвату:

· глобальные ГИС;

· субконтинентальные ГИС;

· национальные ГИС;

· региональные ГИС;

· субрегиональные ГИС;

· локальные или местные ГИС.

По уровню управления:

· федеральные ГИС;

· региональные ГИС;

· муниципальные ГИС;

· корпоративные ГИС.

По функциональности:

· полнофункциональные;

· ГИС для просмотра данных;

· ГИС для ввода и обработки данных;

· специализированные ГИС.

По предметной области:

· картографические;

· геологические;

· городские или муниципальные ГИС;

· природоохранные ГИС и т. п.

Если помимо функциональных возможностей ГИС в системе присутствуют возможности цифровой обработки изображений, то такие системы называются интегрированными ГИС (ИГИС). Полимасштабные, или масштабно-независимые ГИС основаны на множественных, или полимасштабных представлениях пространственных объектов, 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 оперируют пространственно-временными данными.