Понятие геоинформационных систем.

Понятие геоинформатики.

 

В современном обществе, чем большее количество информации имеется в Вашем распоряжении, тем проще будет принять обоснованные решения и эффективные действия

Методы получения информации приобретают все более индустриальный характер. Объемы требуемой и собираемой информации колоссально возрастают, и, естественно, требуют для обеспечения своего рационального использования привлечения современных, базирующихся на компьютерных технологиях средств как для ее обработки и анализа, так и для организованного хранения, поиска нужной информации и другого манипулирования ею. В противном случае было бы неизбежно наступление информационного кризиса, связанного с утерей способности эффективно использовать имеющуюся информацию.

Совокупность этих средств и методов обращения с информацией, называется информационными технологиями и является предметом рассмотрения информатики (общей информатики).

Программные и технические средства, реализующие информационные технологии на практике, очень многообразны. Те из них, которые предназначены для обеспечения доступа к информационным ресурсам - ввода информации, хранения ее, модификации, осуществления поиска необходимой информации и ее представления в нужном виде, называются информационными системами (информационно-поисковыми системами, ИПС).

Современные информационные системы, как правило, являются цифровыми, то есть, основаны на использовании компьютерной техники, и информация в них находится в цифровом виде. Информационные системы, как правило, создаются с использованием специального программного обеспечения, называемого системами управления базами данных (СУБД), а сами упорядоченные массивы данных, организованные с помощью СУБД, называются базами данных.

Существуют специализированные пространственные информационные системы для работы с информацией об объектах и явлениях, которые имеют привязку к определенной позиции в пространстве, с информацией о тех объектах и явлениях, для которых важную роль играет их положение, форма, размеры, взаиморасположение по отношению к другим объектам и явлениям. Такие системы относятся к классу геоинформационных систем. Термин "пространственный", который мы употребили выше, имеет в данном контексте, достаточно, общий смысл. Важно, что объекты привязаны к некоторой координатной системе, возможно, местной и условной, и этот факт признается существенным и используется системой при организации данных и их использовании.

Специфический отдел информатики, имеющий дело с такой пространственно привязанной информацией, называется геоинформатикой. Соответственно выделяются и геоинформационные технологии, как совокупность методов и приемов для манипулирования пространственными данными, их представления и анализа. Как общая информатика имеет дело с общими свойствами информации и универсальными ее свойствами, а не со специфическими для конкретной предметной области, так и общая геоинформатика имеет дело с общими свойствами пространственной информации, независимо от конкретного ее содержания. И как для общей информатики существуют развивающиеся на ее пересечениях с конкретными предметными областями и научными дисциплинами ее специфические ветви, так и для геоинформатики также можно говорить о существовании или возможном появлении таких специфических ветвей - геологическая геоинформатика, геоинформатика в археологии, геоинформатика на железнодорожном транспорте.

В настоящее время геоинформационные системы используют:

Естественные науки и производство для учета минеральных, лесных, водных ресурсов, потребностей представителей флоры и фауны;

Медицина для анализа здоровья населения;

Бизнес – для маркетинга товаров, анализа различных потребностей населения;

Полиция и службы экстренного реагирования для анализа криминальных ситуаций и вычисления оптимальных маршрутов с целью скорейшей реакции на вызов;

Местные власти – создание планов роста и развития территорий, зонирование территорий, и многое другое.

 

Возникновение и бурное развитие ГИС было предопределено богатейшим опытом топографического и, особенно, тематического картографирования, успешными попытками автоматизировать картосоставительский процесс, а также революционным достижениями в области компьютерных технологий, информатики и компьютерной графики.

Первый безусловный крупный успех становления геоинформатики и ГИС - это разработка и создание Географической Информационной Системы Канады (Canada Geographic Information System, CGIS). Начав свою историю в 60-х годах, эта крупномасштабная ГИС поддерживается и развивается по сей день.

"Отцом" ГИС Канады считается Роджер Томлинсон (Roger Tomlinson), под руководством которого были разработаны и реализованы многие концептуальные и технологические решения.

Геоинформационные системы Канады обязаны своему возникновению Министерству лесного и сельского хозяйства Канады. В начале 60х годов 20 века перед Министерством встала задача учета земельных ресурсов и составления прогноза использование последних на ближайшие 10-20 лет. Эти задачи должны быть выполнены так, чтобы можно было разработать стратегию управления земельными ресурсами, для эксплуатации без ущерба для окружающей среды и будущих поколений. Правительственные топографы подсчитали, что составление карт ресурсов на столь большую площадь потребовало бы больше опытных картографов, чем имелось на тот момент.

Таким образом, новоиспеченному Отделению информационных систем регионального планирования, финансируемому федеральным правительством Канады было поручено создание того, что стало первой в мире геоинформационной системой (CanGIS – Канадская географическая информационная система.). Ее первоначальной задачей были классификация и нанесение на карту земельных ресурсов Канады. Интересно, что выходными данными первой ГИС были не картографические материалы, а обобщенные результаты исследований, представленные в виде таблиц.

Большое воздействие на развитие ГИС оказала Гарвардская лаборатория компьютерной графики и пространственного анализа (Harvard Laboratory for Computer Graphics & Spatial Analysis) Массачусетского технологического института. Ее основал в середине 60-х годов Говард Фишер (Howard Fisher) с целью разработки программных средств многофункционального компьютерного картографирования, которые стали существенным шагом в алгоритмическом совершенствовании ГИС

В результате этих работ появился и стал быстро развиваться новый класс графического программного обеспечения для отображения и анализа картографической информации- геоинформационные системы. Со временем сфера применения ГИС вышла далеко за пределы компьютерной графики.

 

Подсистемы ГИС.

 

Майкл ДеМерс, автор книги «Географические информационные системы. Основы» дает следующее определение ГИС через подсистемы, которые ее образуют:

1. ГИС представляет собой набор подсистем, ее образующих. В соответствии Подсистема сбора данных, которая собирает и проводит предварительную обработку данных из различных источников. Эта подсистема также отвечает за преобразование различных типов пространственных данных (например, от изолиний топографической карты к модели рельефа ГИС).

2. Подсистема хранения и выборки данных, организующая пространственные данные с целью их выборки, обновления и редактирования.

3. Подсистема манипуляции данными и анализа, которая выполняет различные задачи на основе этих данных, группирует и разделяет их, устанавливает параметры и ограничения и выполняет моделирующие функции.

 

4. Подсистема вывода, которая отображает всю базу данных или часть ее в табличной, диаграммной или картографической форме.

Это разделение легко сравнить с традиционными бумажными картами, особенно если рассмотреть этапы картографического процесса.

 

 

Векторные модели.

Векторный метод представления данных позволяет создавать точные пространственные координаты явным образом. Это достигается приписыванием точкам пары координат (ХУ) координатного пространства, линиям – связной последовательности пар координат их вершин, полигонам – замкнутой последовательности соединенных линий, начальная и конечная точка которых совпадают.

Векторные объекты представляются в географическом пространстве точками, линиями, полигонами, либо в виде аннотаций. Существуют и более сложные виды геометрии векторных объектов – 3D Мульти-патчи, предназначенные для представления 3х мерных объектов.

 

Векторная модель данных основана на векторах (направленных отрезках прямых). Базовым примитивом является точка. Векторные линейные объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями или дугами. Для описания дуги необходимо хотя бы 2 точки- начальную и конечную, для описания местоположения линейного объекта в пространстве. Если линия является кривой или ломанной, то необходимы дополнительные точки – точки перегиба (вертексы). Чем сложнее линия, тем больше точек требуется для ее описания.

 

Площадные объекты определяются набором линий. Для набора линий необходимо указывать из форму и ориентацию, а также величину площади, которую занимает описываемая площадь.

 

Векторная модель показывает геометрию картографических объектов. Чтобы придать свойства объектам, последние связывают с атрибутивными данными, хранящиеся в отдельном файле или в базе данных. В этом случае графические примитивы связываются с атрибутами посредством идентификаторов. Идентификаторы в большинстве случаев недоступны для пользователей и являются одним из ключевых элементов в различных форматах пространственных данных.

Растровые модели.

 

Растровый метод использует принципиально другой способ представления географического пространства - разбиение пространства на множество элементов, каждый из которых представляет собой малую, но вполне определенную часть земной поверхности. Такой метод создает растровое изображение. Чаще всего использую квадраты, или ячейки, которые в растровых моделях одинаковы по размеру. Векторная модель представляет объекты дискретными, границы которых в пространстве четко определены, то растровый способ представляет географическое пространство в виде непрерывной поверхности, равномерно поделенной на равные ячейки.

Растры могут содержать информацию трех видов: тематические данные (тип растительности, ориентация или уклон склона и тд); данные дистанционного зондирования (аэрофо- и космосъемка); обычные цветные изображения (сканированные карты или фотографии). Растры используются для представления непрерывной информации: высоты местности, уклонов склонов, растительного покрова, зон распространения загрязняющих веществ и т.д.

 

Растровое изображение - это обычная двумерная матрица, в ячейках которой находится информация о цвете. Для каждой ячейки существует уникальный адрес, состоящий из номера строки и номера столбца.

Устройство пикселя. Характеризовать ячейку растра (или пиксела «picture element») можно двумя параметрами.

 

1. размер ячейки

2. количество цветов на ячейку - одна из важных характеристик изображения, которая сказывается на размере растра.

Пиксель имеет как значение, так и пространственное расположение.

В растровых системах есть два способа добавления атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.

 

Ячейки растра примыкают друг к другу для покрытия всей области. Поэтому мы можем использовать номера ячеек по вертикали и по горизонтали в качестве координат. Для определения местоположения прямоугольного растра в географическом пространства необходимо знать пару координат x, y хотя бы одного угла. В то же время, ячейки или пикселы результатов дистанционного зондирования сразу создаются в некоторой проекции, и для измерения на растр может быть помещена более точная координатная сетка.

Представление пространственных элементов в растровой и векторной моделях данных. Точечные объекты всегда будут представлены целым пикселем, линейные объекты будут представлены цепочкой смежных ячеек, полигоны – областью смежных ячеек.

Главный недостаток представления картографических данных в форме ячеек растра - это потеря точности информации о местоположении объектов. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в которых эти точки находятся. Здесь мы наблюдаем изменение пространственной мерности, которая состоит в том, что мы изображаем объект, не имеющий измерений (точку), с помощью объекта (ячейки), имеющего и длину, и ширину. Чем меньше ячейка, тем меньше ее площадь, тем точнее она представляет точечный объект.

 

Легко увидеть, что эта структура данных изображает линии и полигоны ступенчатым образом. Точность представления данных зависит от масштаба и размера ячейки. Чем больше разрешение ячеек, и чем больше ячеек представляют определенную площадь, тем точнее это представление.

 

Значение ячейки.

 

Каждой ячейке растра присваивается определенное значение, служащее для идентификации или описания класса, категории, группы, к которым относится ячейка, либо для задания количественной характеристики свойства, которое описывает данный растр. Значение может представлять такие характеристики, как тип или структура почв, класс землепользования, стратиграфические подразделения. Значение может также представлять величину, расстояние или отношение в непрерывной поверхности данных. Высота, величина и направление уклона, уровень шума от аэропорта, величина pH почвы - примеры количественных характеристик.

В растрах, представляющих изображения, значения могут указывать цвет или спектральную отражающую способность. В этом случае каждой ячейке приписывается не одно, а несколько значений (мультиканальный растр).

Значения ячеек могут быть как целые, так и с плавающей запятой. Целочисленные значения удобны для представления значений дискретных данных, а значения с плавающей запятой - для представления непрерывных поверхностей.

Зоны. Любые две или более ячейки с одинаковым значением принадлежат к одной зоне. Зона может состоять из соединенных ячеек, несоединенных ячеек, или из тех и других. Зоны, ячейки которых соединены, представляют отдельные объекты территории, например, здание, озеро, дорогу или линию электропередачи. Каждая ячейка растра принадлежит к определенной зоне. Одни растры состоят из нескольких зон, другие - из множества зон.

 

Регионы. Каждая группа соединенных ячеек в зоне называется регионом. Зона, состоящая из одной группы соединенных ячеек, включает один регион. Зона может состоять из стольких регионов, сколько нужно для представления объекта; количество ячеек в одном регионе практически не ограничено. В растровом наборе данных на рисунке внизу, Зона 2 состоит из двух регионов, Зона 4 - из трех регионов, а Зона 5 - только из одного региона.

 

Значение ”Нет данных”. Если ячейке присвоено значение “Нет данных” (No Data), это означает, что данных о заданной характеристике в точке, которую представляет ячейка, либо нет, либо недостаточно. Значение отсутствия данных, иначе называемое пустым значением, обрабатывается всеми операторами и функциями иначе, чем другие значения. В большинстве случаев это значение передается в выходной растр, в других - ее значение формируется на основании значений соседних ячеек.

Для некоторых видов данных, чаще всего непрерывных, значение ячейки представляет измерение в центре ячейки. Пример – растр высот. Для изображения непрерывной поверхности, значения высот на границах ячеек вычисляют путем интерполяции, на основании известных значений ячеек, отнесенных к центральной точке.

В других случаях значение ячейки относится ко всей ее площади - поверхность отображается в виде «ступенек».

 

Пространственное разрешение растровых изображений.

Растровые изображения в ГИС не имеют понятия масштаба. Изображения характеризуются таким понятием, как геометрическое разрешение растра. Оно характеризует площадь поверхности, изображенное в каждом пикселе. Если длина одной стороны пиксела соответствует 100м на местности, то говорят, что растр имеет геометрическое разрешение 100 м. При длине стороны пиксела, соответствующей 2 м на местности, говорят о растре с 2 метровым разрешением.

 

Разрешение возрастает при уменьшении размера ячейки, однако обычно за счет увеличения занятого дискового пространства и снижения скорости обработки. Уменьшение ячеек определенной области в два раза требует увеличения дисковой памяти примерно в четыре раза, в зависимости от типа данных и используемой технологии их хранения. Для большинства пользователей эффективность анализа более чем компенсирует потерю разрешения.

Сравнение представления пространственных элементов в растровой и векторной моделях данных. Растровые структуры не обеспечивают точной информации о местоположении, поскольку пространство поделено на дискретные ячейки конечного размера. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в которых эти точки находятся. В этом случае точка, объект не имеющий измерений, изображается с помощью квадратной ячейки, имеющей длину и ширину; линии – как цепочки ячеек. Эта структура данных изображает линии ступенчатым образом. Таким же образом отображаются полигоны.

 

Местоположение точки на растре указать точнее, чем положений ячейки - нельзя. Чем больше размер ячейки, тем большую площадь земли она покрывает, тем меньше точность положений пространственных объектов.

 

Снижение пространственной точности положения объектов – главный недостаток растровой структуры данных. Увеличить точность можно увеличивая разрешение растра. При отображении одной и той же географической области с использованием растровой и векторной модели данных

 

 

 

 

Тема 5. Форматы данных ГИС

Форматы данных ГИС.

Современные геоинформационные системы работают с множеством форматов данных. Эта множественность объясняется разнообразием задач, решаемых с помощью ГИС и использованием в ГИС специфических данных, таких как, например, результаты переписи населения или материалы космической съемки.

Кроме того ГИС возникли и развивались на стыке разных предметных областей (география, экономика, природные ресурсы, прикладная математика и т.д.), каждая из которых использует свои специфические базы данных и свои форматы данных. Со временем информационные ресурсы и технологии развивались, совершенствовались, форматы данных менялись и в том или ином виде наследовались геоинформационными системами.

С другой стороны современные ГИС способны по-разному представлять географическое пространство:

-как собрание отдельных объектов в векторной модели

-как сетку ячеек растра

-как набор точек триангуляции.

Соответственно существуют три основные группы форматов данных:

Векторны е (шейп-файлы, покрытия ARC/INFO, чертежи САПР и др.)

Растровые изображения и гриды (BMP, TIFF, JPG, ERDAS IMAGINE, ESRI ARC GRID, GIF, MrSID и др.)

Триангуляционные (TIN)

Триангуляционные модели предназначены для представления поверхностей. Таблицы и текстовые файлы также важны в ГИС, так большая часть атрибутивной информации записывается в виде таблиц или текстов.

Многообразие форматов порождает трудности в обмене данными между разными системами. Многие ГИС имеют специальные трансляторы для преобразования данных, либо развивают собственное программное обеспечения таким образом, чтобы оно напрямую читало и работало с несколькими форматами данных.

В ArcGIS, например, есть специальный модуль Data Interoperability, предназначенный для конвертации данных из различных ГИС-форматов. Data Interoperability добавляет возможность прямого чтения и использования данных в более чем 60 распространенных векторных ГИС-форматах. Например, можно обращаться, отображать и напрямую использовать в ArcGIS такие источники данных, как наборы навигационных данных S57, наборы данных САПР с атрибутами, наборы данных MapInfo и др. Этот модуль позволяет обмениваться ГИС-данными, используя разнообразные форматы экспорта векторных данных (более 50 поддерживаемых форматов).

Хранение шейп-файлов.

Если мы в Проводнике Windows откроем папку, в которой хранятся шейп-файлы, то каждый шейп-файл предстанет в виде списка, по крайней мере, 3-х файлов:

<имя>.shp

<имя>.dbf

<имя>.shх

Все компоненты шейп-файла имеют одно имя. Файл с расширением.shp содержит пространственные данные в двоичном коде, файл с расширением.dbf - атрибутивные данные в таблице в формате dBASE. Файл с расширением.shх представляет собой пространственный индекс, в котором в сжатом виде описана структура файла.shp. Другими словами, файл с расширением.shх является ключом к пространственным данным, благодаря которому осуществляется быстрое чтение шейп-файла, а следовательно, все операции поиска и выборочного отображения объектов.

Шейп-файл может включать четыре дополнительных файла с индексной информацией. Файлы с расширениями.sbn и.sbx образуются, когда мы обращаемся к шейп-файлу с пространственным запросом (т.е. ищем объекты на основе их местоположения). Два атрибутивных индексных файла (.ain и. aix) создаются операцией реляционного связывания таблиц. Данные файлы позволяют быстрее осуществлять поиск атрибутов. Все эти файлы записываются в каталог источника данных.

В папке, где хранится шейп-файл вы можете увидеть еще два файла:

<имя>.prj - файл пространственной привязки, содержащий информацию о системе координат шейп-файла.

<имя>.shp.xml - файл метаданных. Метаданные – это информация, которая характеризует ваши данные, подобно тому, как карточка в библиотечном каталоге описывает книгу. Метаданные могут содержать различную информацию: кто автор или владелец этих данных, какова точность данных, в какой системе координат они находятся, дата последнего обновления и др.

В ArcCatalog все файлы, образующие шейп-файл, представлены как один класс пространственных объектов. При перемещении, переименовании, копировании или удалении шейп-файла ArcCatalog сам позаботится о том, чтобы все файлы, составляющие шейп-файл, участвовали в операции. Если пользователь работает в обычной файловой системе, он должен сам позаботиться об изменении или переносе всех файлов, составляющих шейп-файл.

Таблицы.

Таблица (table) состоит из строк и столбцов.

Строка (raw) — это фундаментальная единица информации в таблице и заключает в себе набор свойств объекта. Все строки в таблице должны иметь одинаковый набор свойств.

Столбец (column) представляет один и тот же атрибут для всех объектов-строк. Определение столбца — его имя и формат, обеспечивающий хранение идентификатора или геометрии объекта, действительного или целого числа, или символьной строки - называют полем.

Виды таблиц. В базе геоданных, таблицы могут хранить непространственные объекты, пространственные объекты и отношения.

Таблицу, содержащую непространственные объекты, называют объектным классом. Эти таблицы обычно содержат дополнительные атрибуты, расшифровки кодов или значения координат. Они могут быть получены из других приложений.

Таблицу, содержащую пространственные объекты, называют классом пространственных объектов. В таблице есть два набора полей: предопределенные поля (predefined fields) — для однозначной идентификации объектов и хранения формы пространственных объектов, — и пользовательские поля (custom fields) — для определения дополнительных атрибутов пространственных объектов. Для каждого класса, поля обоих видов располагаются в одной и той же таблице.

Например, класс пространственных объектов с линейной геометрией имеет ряд предопределенных полей: уникальный идентификатор пространственного объекта, попе слежения за геометрией для записи длины пространственного объекта, поле геометрии для представления формы пространственного объекта. Предопределенные поля управляются ArcGIS ArcInfo, их нельзя модифицировать какими-либо иными программами, осуществляющими доступ к базе данных.

Остальные показанные поля- пользовательские. В качестве примера различных типов атрибутов приведены кодированные значения для типа дороги, описательная строка для типа покрытия, непрерывное числовое значение для ширины дороги, дискретное числовое значение для числа рядов и текст для названий дороги.

 

Структура растровых данных.

Другим способом представления географического пространства является растровый способ. В настоящее время разработано множество форматов растровых данных. Но все они имеют одинаковую структуру.

Набор растровых данных хранит двухмерную матрицу, в каждой ячейке которой хранится измеренное, интерполированное или иначе вычисленное значение. Все ячейки имеют одинаковые ширину и высоту.

Географические координаты верхнего левого угла сетки вместе с размерами ячейки и количеством их строк и столбцов однозначно определяют пространственный экстент набора растровых данных.

 

Глубина цвета.

Изображения хранятся в файлах изображений, называемых также image-файлами, и содержат только числа. Такое представление данных преобразуется в изображение, когда они отображаются на экране монитора или выводятся на печать. При этом программа каждому значению пикселя (или нескольким значениям пикселя, если это многоканальный растр) ставит в соответствие один цвет и с помощью этого цвета отображает пиксель на экране монитора. Цвет каждого пикселя (красный, чёрный, белый или любой другой) хранится в компьютере как комбинация битов. Бит (двоичный разряд) является наименьшей единицей информации, которая может принимать лишь одно из двух значений (да/нет, плюс/минус, чёрное/белое, включено/выключено и т.д.). Чем больше битов используется для пикселя, тем больше оттенков цветов можно получить. Число битов, используемых компьютером для каждого пикселя, называется битовой глубиной, или глубиной цвета. В зависимости от различной глубины цвета выделяют следующие типы растровых изображений:

чёрно-белые штриховые (монохромные);

полутоновые (в оттенках серого);

с индексированным цветом;

полноцветные.

В чёрно-белых штриховых (монохромных) изображениях для хранения каждого пикселя используется лишь один бит информации. Одним битом кодируются два состояния, т.е. два цвета: черный или белый. Глубина цвета в этом случае - один бит, и такой тип изображения называется 1-битовым.

В полутоновых изображениях каждый пиксель кодируется 8 битами (8 бит составляют 1 байт). Глубина цвета такого изображения составляет 8 бит, а каждый его пиксель может принимать одно из 256 различных значений (28=256). Серая шкала имеет 256 градаций серого цвета, каждая из которых характеризуется значением яркости в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый). К полутоновым изображениям относятся аэрофотоснимки и панхроматические космические снимки (SPOT, Ikonos и т.п.). На них информация о земной поверхности представлена 256 оттенками серого цвета.

Изображения с индексированным цветом имеют ограниченную цветовую гамму. Пиксели таких изображений кодируются 4 битами (24=16 цветов) или 8 битами (28=256 цветов). Такие цвета называются индексированными (indexed color). Разумеется, 16 (и даже 256) цветами невозможно полностью передать цветовую гамму фото­изображений. Однако иногда изображения с индексированным цветом можно использовать вместо полноцветных, так как для хранения таких изображений требуется гораздо меньше ресурсов памяти компьютера. Например, топографическая карта имеет всего 8 цветов, и нет смысла хранить её в полноцветном или даже в 256-цветном режиме.

К полноцветным относятся изображения с глубиной цвета не менее 24 бит, что даёт возможность отобразить 16,7 млн цветов (224). Поэтому иногда полноцветные изображения называют true color (истинный цвет). Примером таких изображений могут служить высококачественные цветные фотографии, многозональные кос­мические снимки и т.п.

 

Формат TIN.

Нерегулярная триангуляционная сеть (TIN) (triangulated irregular network) служит эффективной и точной моделью для описания непрерывных поверхностей. Программное обеспечение по работе с TIN включает многие функции анализа поверхностей.

Упрощенно, набор данных TIN формируется следующим образом: из набора точек с координатами х, у, z программное обеспечение ГИС создает оптимальную сеть треугольников, называемую триангуляцией Делоне, при которой грани в TIN создаются как можно более похожими на равносторонние треугольники.

Грань TIN представляет собой треугольник, расположенный в трехмерном пространстве. Грань определяет плоскость, ее уклон и направление уклона.

Для любой точки с координатами (х, у) с помощью TIN можно рассчитать высоту (а точнее координату z), сначала находя содержащую эту точку грань, и затем интерполируя значение высоты в ее пределах.

TIN является эффективным методом представления поверхностей, так как плотность точек в любой части поверхности может быть пропорциональна пересеченности рельефа. Для плоской равнины достаточно малой плотности точек. Гористый рельеф требует высокой плотности точек, особенно на участках быстрых перепадов высот. С помощью TIN можно представлять не только рельеф, но и любую другую измеряемую поверхность, а также цифровые модели местности, включающие трехмерные географические объекты (здания, промышленные объекты и др.).

 

 

Системы координат

 

Данные в ГИС имеют привязку к поверхности Земли.

Система координат необходима для определения расстояний и направлений на Земле. Географическая система координат использует трехмерную сферическую поверхность для определения местоположения объектов на поверхности Земли. Она применяется для определения положений объектов на сферической поверхности Земли (единицы измерения: градусы, минуты, секунды или десятичные градусы). Широта и долгота не являются регулярными на поверхности Земли.

Виды эллипсоидов.

Размеры эллипсоида и его ориентировка в теле Земли должны быть такими, чтобы поверхности эллипсоида и квазигеоида были по возможности близки друг другу.

Наилучшим образом этому удовлетворяет общеземной эллипсоид у которого:

- центр совпадает с центром тяжести Земли, а плоскость экватора совпадает с плоскостью земного экватора,

- сумма квадратов отклонений по высоте поверхности эллипсоида от поверхности квазигеоида - минимальная.

Общеземной эллипсоид аппроксимирует поверхность Земли в целом. Задачи определения размеров общеземного эллипсоида и его ориентирования в теле Земли должны решаться совместно. Однако точное выполнение указанных выше условий невозможно без детальной изученности поверхности квазигеоида в целом.

Для точной аппроксимации отдельных участков поверхности Земли вычисляются параметры эллипсоидов определялись в результате вычислительной обработки данных государственных и региональных геодезических сетей. Полученный таким способом эллипсоид называется референц-эллипсоид.

 

Поскольку геодезические сети создавались на разных континентах, разными средствами и с разным уровнем точности, на настоящий момент имеется более двух десятков референц-эллипсоидов, каждый из которых оптимален лишь для определенной части Земли. Для территории России таким эллипсоидом является эллипсоид Красовского, рассчитанный в 1940 г.

 

Таким образом, эллипсоиды бывают 2 типов: общеземные, аппроксимирующие поверхность Земли в целом и референц-эллипсоиды, наиболее точно представляющие поверхность Земли на некоторой ограниченной территории, например, в пределах отдельной страны. Примеры земного эллипсоида

 

Название Дата Большая полуось Малая полуось Применение

Айри (Airy) 1830 6377563.396 6356256.91 Великобритания

Бессель (Bessel) 1841 6377397.155 6356078.96284 Центральная Европа, Чили, Индонезия

Кларк (Clarke) 1866 6378206.4 6356583.8 Североамериканский континент, Филиппины

Хелмет (Helmet) 1907 6378200 6356818.17 Египет

Красовский 1940 6378245 6356863.018 СНГ,Россия, некоторые страны вост. Европы

Сфера

6370997 6370997 Весь мир (мелкий масштаб)

WGS84 1984 6378137 6356752.31 Весь Мир (GPS приемники)

 

Семейства проекций.

 

Поскольку карты являются плоскими, в качестве вспомогательных поверхностей некоторых простейших проекций используются геометрические фигуры, которые можно развернуть на плоскость без растяжения их поверхностей. Они называются развертывающимися поверхностями. Типичными примерами являются конусы, цилиндры и плоскости. Картографические проекции систематически проецируют местоположения с поверхности сфероида на условные местоположения на плоской поверхности, используя уравнения картографических проекций. Первым шагом при проецировании одной поверхности на другую является создание одной или более точек контакта. Каждая такая точка называется точкой касания.

Азимутальная проекция проходит по касательной к глобусу только в одной точке. Конусы и цилиндры касаются глобуса вдоль линии. Если поверхность проекции пересекает глобус, то полученная в результате проекция является секущей, а не касательной. Независимо от того, является ли контакт касательным или секущим, его место очень значимо, поскольку определяет точку или линии нулевого искажения. Эту линию истинного масштаба называют стандартной линией.

В общем случае, искажение проекции увеличивается с увеличением расстояния от точки контакта. Картографические проекции можно классифицировать в соответствии с используемой для них проекционной поверхностью: конические, цилиндрические или азимутальные (проекции на плоскость).

 

 

Параметры проекций.