Типы векторных моделей данных.

Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных. Все способы относятся к одному из двух основных типов векторных моделей данных: топологические векторные модели данных и нетопологические векторные модели данных. Топология – это такой математический аппарат, который описывает пространственные отношения между объектами.

Простые векторные модели, как правило, не используют топологию и хорошо подходят для систем компьютерной картографии. Более продвинутые векторные модели, как правило, основаны на топологии и предназначены для выполнения аналитических операций.

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).