ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 01.09.2020
Просмотров: 1118
Скачиваний: 5
19. Операции с растровыми слоями БД
Как уже не раз отмечалось, многие элементарные ГИС-операции в растровых системах выполняются проще, чем в векторных. Нет необходимости определять пересечения линий, поскольку границы растровых полигонов определяются сменой атрибута пиксела. Для определения площади полигона нужно только подсчитать число пикселов с его атрибутом, а затем умножить на величину разрешения.
При реклассе в растровом представлении ареалов достаточно изменить значение их класса по одному признаку или сочетанию признаков (присвоить новый идентификатор), тогда как при векторном представлении нужно еще устранить границы между ареалами одного и того же типа и слить полигоны в более крупные объекты; перекодировать последовательность отрезков линий, образующих границу (т. е. перестроить топологию); присвоить новый идентификатор каждому новому объекту.
Следует отметить, что длина линий в растровом формате существенно зависит от ее ориентации относительно ячеек растра. Если линия идет вдоль строк или столбцов, то ее длина равна сумме ячеек, умноженной на величину разрешения. Если линия пересекает ячейки строго по диагонали, то ее длину нужно умножить на л. Более сложная проблема — получение правильной длины извилистом линии. Разрешение растра может быть таково, что целый участок извилистой линии будет показан одной ячейкой, а тогда длина линии будет меньше реальной.
Процесс построения слоев растровой ГИС подразумевает геометрическую согласованность данных по ячейкам растра, а атрибуты вступают в соответствие автоматически. Если данные разных слоев тематической БД взаимоувязаны в пространстве (представлены в одной системе координат, пикселы имеют одинаковый размер), то выполнение операций оверлея в растровых системах осуществляется только в атрибутивном пространстве, на уровне легенд карт. Здесь на первое место выходят не просто технологии совмещения данных, а их географическое согласование.
В целом же для работы с взаимосвязями более пригодны векторные системы. Растровым системам, в которых мир моделируется как набор элементов, не свойственно понятие объекта как целого. Однако, используя простые приемы, можно оперировать взаимосвязями и в растровых системах. Например, имеется карта почвенных контуров, представляющая слой типов почв, в котором каждый элемент (пиксел) является идентификатором (1 или 2) некоторого типа почв (А или В) и идентификатором входа в таблицу атрибутов почв. В другом слое определено положение каждого почвенного разреза указанием на соответствующий элемент растра и идентификатором (1-4), указывающим на таблицу атрибутов разрезов. Путем операции оверлея можно вычислить взаимосвязь типа «содержится в»; при этом результаты (в данном случае тип почвы) хранятся в виде отдельного столбца в таблице атрибутов разрезов.
20. Типовые компьютерные задачи по анализу территории. Краткосрочные прогнозы. Долговременные прогнозы
Создание ГИС позволяет решать несколько классов задач. Первым, наиболее распространенным классом задач являются информационно-справочные задачи, которые позволяют осуществлять поиск и уточнение местоположения и характеристик интересующих геообъектов.
Второй класс — это задачи анализа, моделирования и прогнозирования природных и техногенных процессов. Решение этих задач позволит в удобной и наглядной картографической форме (на мониторе или на бумажном носителе) получать обобщенную или детализированную информацию. Примерами компьютерного моделирования могут быть карты зонирования (например, урожайности сельскохозяйтсвенных культур или др.) или моделирование зон затопления при очень высоком уровне воды в реке, моделирование аварийных разливов и их влияние на объекты инженерно-транспортной инфраструктуры в зоне возможного затопления и многие другие.
Прогнозирование – это процесс предвидения, предсказания тенденций и перспектив дальнейшего развития тех или иных объектов и их будущего состояния на основе знания закономерностей развития их в прошлом и в настоящее время.
Виды прогнозов в зависимости от их временного охвата классифицируются на:
1. Краткосрочные прогнозы - обычно применяются при составлении годичных планов.
2. Среднесрочные прогнозы (5-10 лет)
3. Долгосрочные прогнозы (10-20 лет и выше)
Общие методы прогнозирования можно разделить на четыре крупные группы:
. методы экспертных оценок;
. методы экстраполяции трендов;
. методы регрессионного анализа;
. методы экономико-математического моделирования.
Методы экспертных оценок. Предполагает учет субъективного мнения экспертов о будущем состоянии дел. Для экспертных оценок характерно предсказание будущего на основе как рациональных доводов, так и интуитивного знания. Методы экспертных оценок, как правило, имеют качественный характер. Разновидности: 1. Индивидуальные экспертные оценки: - сценарии; - метод “интервью”; - аналитические докладные записки. 2. Коллективные экспертные оценки: - метод “комиссий”; - метод “мозговых атак”; - метод Дельфи. Могут применяться при использовании различных методов прогнозирования (краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного).
Методы экстраполяции трендов. Основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода, т.е. при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее. Разновидности: 1. Метод скользящего среднего; 2. Метод экспоненциального сглаживания. Обычно применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта/ услуги), в задачи прогнозирования входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.
Методы регрессионного анализа. Исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин. Применяется преимущественно в среднесрочном прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель.
Методы экономико-математического моделирования. Предполагают построение математических моделей, основанных на использовании методов теории вероятностей и математической статистики. Разновидности: 1. Модели внутренней среды фирмы (корпоративные модели); 2. Макроэкономические модели: - эконометрические модели; - модели “затраты-выпуск”. При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные (обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей. Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ. Находясь в процессе выполнения, такие программы позволяют исследовать развитие внутрифирменных взаимосвязей, то есть придают моделям динамический характер.
21. Построение буферов и использование оверлеев при выполнении ГИС-анализа.
Операция построения буферных зон позволяет создавать полигональные области (соответственно новые полигональные объекты) вокруг некоторого географического объекта или набора объектов. Буферная зона - это площадной (полигональный объект), границы которого находятся на равном удалении на заданную величину от выбранного объекта. Буферные зоны строятся автоматически средствами ГИС, причем они могут создаваться вокруг объектов любых типов — точек, полилиний, площадей и т. д. (рис. 4.11); в результате создается новый полигон, включающий исходный объект. Обычно построение буферных зон выполняют для определения различных охранных зон, зоны видимости, дальности действия или расположения и т. д.
Ширина буферной зоны определяется заданным расстоянием, которое для каждого выбранного объекта в слое может быть одинаковым или различным, задаваемым числовым атрибутом. Числовые значения в поле атрибутивной таблицы можно использовать также для создания множества концентрических буферных зон заданной ширины. Если нет необходимости в создании буферов вокруг отдельных объектов, можно обобщить границы между смежными областями; при этом все буферные полигоны будут сгруппированы в один объект, определяемый одной записью в таблице атрибутов.
Операции оверлея слоев являются базовыми операциями пространственного анализа данных, изучения взаимосвязей географических объектов, пространственного моделирования.
Оверлей — это наложение друг на друга двух или более слоев, в результате чего образуется графическая композиция исходных слоев (графический оверлей) или один слой, содержащий композицию пространственных объектов исходных слоев, топологию этой композиции и атрибуты, арифметически или логически производные от значений атрибутов исходных объектов (топологический оверлей в векторном представлении пространственных объектов).
Технологически это наиболее сложная операция в ГИС, особенно векторных. Базируется она на координатной совмещенности данных, которая позволяет накладывать слои в БД ГИС. Предполагается, что слои представлены в одной системе пространственных координат проекции и масштабе.
При этом результат зависит от типа пространственных объектов (точки, линии, полигоны), от того, как перекрываются слои — полностью или частично, используются ли топологические свойства или нет, а также от целей географического анализа. Операции оверлея слоев следует подразделять на процедуры соединения и пересечения слоев.
К оверлейным обычно относят операции: • определения принадлежности точки полигону; • определения принадлежности линии полигону; • определения принадлежности полигона полигону; • наложения двух полигональных слоев; • уничтожения границ одноименных классов полигонального слоя с порождением нового слоя; • определения линий пересечения объектов; • объединения (комбинирования) объектов одного типа; • определения точки касания линейного объекта и т. д.
Для получения новых пространственных данных в разных случаях используют разновидности операции оверлея — соединение и пересечение слоев.