Файл: Курс лекций Учебное пособие Зерноград 2015 2 удк 528 (075. 8) Печатается по решению методической комиссии.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.01.2024
Просмотров: 127
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Тематические характеристики описывают разные свойства объекта, включая экономические, статистические, технические и другие свойства, ос- новное требование – полнота.
Для представления пространственных объектов в ГИС используют про-
странственные и атрибутивные типы данных.
Пространственные данные – сведения, которые характеризуют местопо- ложение объектов в пространстве относительно друг друга и их геометрию.
Пространственные объекты представляют с помощью следующих графиче- ских объектов: точки, линии, области и поверхности.
Описание объектов осуществляется путем указания координат объектов и составляющих их частей.
Точечные объекты – это такие объекты, каждый из которых расположен только в одной точке пространства, представленной парой координат X, Y.
В зависимости от масштаба картографирования, в качестве таких объектов мо- гут рассматриваться дерево, дом или город.
Линейные объекты, представлены как одномерные, имеющие одну раз- мерность – длину, ширина объекта не выражается в данном масштабе или не существенна. Примеры таких объектов: реки, границы муниципальных округов, горизонтали рельефа.
Области (полигоны) – площадные объекты, представляются набором пар координат (Х, У) или набором объектов типа линия, представляющих собой за-
22 мкнутый контур. Такими объектами могут быть представлены территории, за- нимаемые определенным ландшафтом, городом или целым континентом.
Поверхность – при ее описании требуется добавление к площадным объ- ектам значений высоты. Восстановление поверхностей осуществляется с помо- щью использования математических алгоритмов (интерполяции и аппроксима- ции) по исходному набору координат X, Y, Z.
Дополнительные непространственные данные об объектах образуют набор атрибутов.
Атрибутивные данные – это качественные или количественные характе- ристики пространственных объектов, выражающиеся, как правило, в алфавит- но-цифровом виде.
Примеры таких данных: географическое название, видовой состав расти- тельности, характеристики почв и т.п.
Природа пространственных и атрибутивных данных различна, соответ- ственно различны и методы манипулирования (хранения, ввода, редактирова- ния, поиска и анализа) для двух этих составляющих геоинформационной систе- мы. Одна из основных идей, воплощенных в традиционных ГИС – это сохране- ние связи между пространственными и атрибутивными данными, при раздель- ном их хранении и, частично, раздельной обработке.
Общее цифровое описание пространственного объекта включает: наимено- вание; указание местоположения; набор свойств; отношения с другими объек- тами. Наименованием объекта служит его географическое название (если оно есть), его условный код или идентификатор, присваиваемый пользователем или системой.
Однотипные объекты по пространственному и тематическому признакам объединяются в слои цифровой карты, которые рассматриваютсякак отдель- ные информационные единицы, при этом существует возможность совмещения всей имеющейся информации.
5.2
Структуры данных
Для представления пространственных данных в ГИС применяют вектор-
ные и растровые структуры данных.
Векторная структура – это представление пространственных объектов в виде набора координатных пар (векторов), описывающих геометрию объектов
(рисунок 4).
23
Рисунок 4 – Векторное представление пространственных данных
Растровая структура данных предполагает представления данных в ви- де двухмерной сетки, каждая ячейка которой содержит только одно значение, характеризующее объект, соответствующий ячейке растра на местности или на изображении. В качестве такой характеристики может быть код объекта (лес, луг и т.д.) высота или оптическая плотность (рисунок 5).
Точность растровых данных ограничивается размером ячейки. Такие структуры являются удобным средством анализа и визуализации разного рода информации.
Рисунок 5 – Растровая структура данных.
24
Для реализации растровых и векторных структур разработаны различные модели данных.
5.3
Модели данных
Модели пространственных данных – логические правила для формализованного цифрового описания пространственных объектов.
Векторные модели данных. Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных, позволяющую иссле- довать взаимосвязи между объектами одного слоя или между объектами разных слоев. Простейшей векторной моделью данных является «спагетти»- модель
(рисунок 6). В этом случае переводится «один в один» графическое изображе- ние карты.
Объект номер Положение
Точка
5
Одна пара координат (x,y)
Линия 16
Набор пар координат (x,y)
Область 25
Набор пар координат (x,y), первая и последняя совпадают
Рисунок 6 – «Спагетти»-модель
В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каж- дый геометрический объект хранится отдельно и не связан с другими, например общая граница объектов 25 и 26 записывается дважды, хотя с помощью одина- кового набора координат. Все отношения между объектами должны вычислять- ся независимо, что затрудняет анализ данных и увеличивает объем хранимой информации.
25
Векторные топологические модели (рисунок 7) содержат сведения о со- седстве, близости объектов и другие, характеристики взаимного расположения векторных объектов.
Рисунок 7. Векторная топологическая модель данных.
26
Топологическая информация описывается набором узлов и дуг. Узел – это пересечение двух или более дуг, и его номер используется для ссылки на любую дугу, которой он принадлежит. Каждая дуга начинается и заканчивается либо в точке пересечения с другой дугой, либо в узле, не принадлежащем дру- гим дугам. Дуги образуются последовательностью отрезков, соединѐнных про- межуточными точками. В этом случае каждая линия имеет два набора чисел: пары координат промежуточных точек и номера узлов. Кроме того, каждая дуга имеет свой идентификационный номер, который используется для указания то- го, какие узлы представляют еѐ начало и конец.
Разработаны и другие модификации векторных моделей, в частности, су- ществуют специальные векторные модели для представления моделей поверх- ностей, которые будут рассмотрены далее.
Растровые модели используются в двух случаях. В первом случае – для хранения исходных изображений местности. Во втором случае, для хранения тематических слоев, когда пользователей интересуют не отдельные простран- ственные объекты, а набор точек пространства, имеющих различные характери- стики (высотные отметки или глубины, влажность почв и т.д.), для оперативно- го анализа или визуализации.
В растровых моделях данных в качестве атомарной модели используется двухмерный элемент пространства – ячейка, или пиксель. Упорядоченная сово- купность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообъекта.
Для растровых моделей существует ряд характеристик.
1 Разрешение – минимальный линейный размер наименьшего участка про- странства (поверхности), отображаемый одним пикселем. Более высоким раз- решением обладает растр с меньшим размером ячеек.
2
Значение – элемент информации, хранящийся в элементе растра (пиксе- ле). Тип значения может быть целым, действительным, комплексным, символь- ным.
3
Зона – соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковые зна- чения.
4
Положение – упорядоченная пара координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого элемента отоб- ражаемого пространства в растре.
Достоинствами растровых моделей является следующее:
– растр не требует предварительного знакомства с явлениями, данные со- бираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характери- стики исследуемых объектов;
– растровые данные проще обрабатывать по параллельным алгоритмам;
– некоторые задачи, например создание буферной зоны, проще решать в растровом виде.
27
Наиболее часто растровые модели применяют при обработке данных ди- станционного зондирования.
Недостатки растровых моделей:
– наряду с полезной информацией может попадать и избыточная (в том числе и бесполезная) информация;
– большой объѐм данных.
Для уменьшения объѐма данных применяют алгоритмы сжатия. Наиболь- шую степень сжатия дают алгоритмы сжатия с потерями, но эти алгоритмы можно использовать только при визуальном анализе данных.
Растровые модели делятся на:
– регулярные;
– нерегулярные;
– вложенные (рекурсивные или иерархические) мозаики.
Существует несколько способов хранения и адресации значений отдельных ячеек растра, и их атрибутов, названий слоев и легенд.
При использовании растровых моделей актуальным является вопрос сжа- тия растровых данных, для которого разработаны методы группового кодирова- ния, блочного кодирования, цепочного кодирования и представления в виде квадродерева.
5.4
Форматы данных
Форматы данных определяют способ хранения информации на жестком диске, а также механизм ее обработки. Модели данных и форматы данных определенным способом взаимосвязаны.
Существует большое количество форматов данных. Можно отметить, что во многих ГИС поддерживаются основные форматы хранения растровых дан- ных (TIFF, JPEG, GIF, BMP, WMF, PCX), а также GeoSpot, GeoTIFF, позволяю- щие передавать информацию о привязке растрового изображения к реальным географическим координатам, и MrSID - для сжатия информации. Наиболее распространенным среди векторных форматов является - DXF.
Все системы поддерживают обмен пространственной информацией (экс- порт и импорт) со многими ГИС и САПР через основные обменные форматы:
SHP, E00, GEN (ESRI), VEC (IDRISI), MIF (MapInfo Corp.), DWG, DXF
(Autodesk), WMF (Microsoft), DGN (Bentley). Только некоторые, в основном отечественные системы, поддерживают российские обменные форматы – F1M
(Роскартография), SXF (Военно-топографическая служба).
Довольно часто для эффективной реализации одних компьютерных опера- ций предпочитают векторный формат, а для других растровый. Поэтому, в не- которых системах реализуются возможности манипулирования данными в том и в другом формате, и функции преобразования векторного в растровый, и наоборот, растрового в векторный форматы.
28
5.5
Базы данных и управление ими
Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных и составляет содержание баз данных.
База данных (БД) – совокупность данных организованных по определен- ным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и ма- нипулирования данными.
Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляется с помо-
щью системы управления базами данных (СУБД).
Создавая дизайн базы геоданных ГИС, пользователи определяют, как будут представляться разные пространственные объекты. Например, земельные участки обычно представляются как полигоны, улицы - как центральные линии, скважины - как точки, и т.д. Эти объекты группируются в классы объектов, в которых каждый набор имеет единое географическое представление.
Каждый набор данных ГИС дает пространственное представление какого- то аспекта окружающего мира, включая:
Упорядоченные наборы векторных объектов (наборы точек, линий и по- лигонов)
Наборы растровых данных, такие как цифровые модели рельефа или изображения
29
Пространственные сети
Топография местности и другие поверхности
Наборы данных геодезической съемки
30
Прочие типы данных, такие как адреса, названия мест, картографическая информация
Логическая структура элементов базы данных определяется выбранной мо- делью БД. Наиболее распространенными моделями БД являются иерархиче-
ские, сетевые и реляционные и объектно-ориентированные.
Иерархические модели представляют древовидную структуру, в этом слу- чае каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высо- ком уровне.
Такая система хорошо иллюстрируется системой классификации растений и животных. Примером может также служить структура хранения информации на дисках ПК. Главное понятие такой модели уровень. Количество уровней и их состав зависит от принятой при создании БД классификации. Доступ к любой из этих записей осуществляется путем прохода по строго определенной цепочке узлов. При такой структуре легко осуществлять поиск нужных данных, но если изначально описание неполное, или не предусмотрен какой либо критерий по- иска, то он становится невозможным. Для достаточно простых задач такая си- стема эффективна, но она практически непригодна для использования в слож- ных системах с оперативной обработкой запросов.
Сетевые модели были призваны устранить некоторые из недостатков иерархических моделей. В сетевой модели каждая запись в каждом узле сети может быть связана с несколькими другими узлами. Записи, входящие в состав сетевой структуры, содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такая модель позволяет ускорить доступ к данным, но изменение структуры базы требует значительных усилий и времени.
Реляционные модели собирают данные в унифицированные таблицы.
Таблице присваивается уникальное имя внутри БД. Каждый столбец - это поле, имеющее имя, соответствующее содержащемуся в нем атрибуту. Каждая строка в таблице соответствует записи в файле. Одно и тоже поле может присутство-
31 вать в нескольких таблицах. Так как строки в таблице не упорядочены, то опре- деляется один или несколько столбцов, значения которых однозначно иденти- фицируют каждую строку. Такой столбец называется первичным ключом. Вза- имосвязь таблиц поддерживается внешними ключами. Манипулирование дан- ными осуществляется при помощи операций, порождающих таблицы. Пользо- ватель может легко заносить в базу новые данные, комбинировать таблицы, вы- бирая отдельные поля и записи, и формировать новые таблицы для отображения на экране.
Объектно-ориентированные модели применяют, если геометрия опреде- ленного объекта способна охватывать несколько слоев, атрибуты таких объек- тов могут наследоваться, для их обработки применяют специфические методы.
Для обработки данных, размещенных в таблицах необходимы дополни- тельные сведения о данных, их называют метаданными.
Метаданные– данные о данных: каталоги, справочники, реестры и иные формы описания наборов цифровых данных.
Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Назовите основные характеристики объектов реального мира.
2. Что такое пространственные данные?
3. Что такое атрибутивные данные?
4. Назовите основные структуры данных в ГИС.
5. Какие существуют модели данных в ГИС?
6. Какие существуют форматы данных в ГИС?
7. Что такое база данных?
8. Что такое системы управления базами данных (СУБД)?
6
ВЕКТОРНЫЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ. ТОПОЛОГИЯ
ТОПОЛОГИЯ (от греч. topos – место) – раздел математики, изучающий топологические свойства фигур, т.е. свойства, не изменяющиеся при любых де- формациях, производимых без разрывов и «склеиваний» (точнее, при взаимно- однозначных и непрерывных отображениях). Примерами топологических свойств фигур является размерность, число кривых, ограничивающих данную область, и т.д. Так, окружность, эллипс, контур квадрата имеют одни и те же топологические свойства, т.к. эти линии могут быть преобразованы одна в дру- гую описанным выше способом; в то же время кольцо и круг обладают различ- ными топологическими свойствами: круг ограничен оним контуром, а кольцо – двумя.
В сильно упрощенной форме под топологией понимают математическую науку, изучающую свойства объектов (и их отношения), которые сохраняются при непрерывных деформациях и преобразованиях. Такие «устойчивые» свой-
32 ства, в противоположность метрическим (последние, естественно, меняются при деформациях), называются топологическими.
Например, когда человек работает с картой, но не пользуется при этом из- мерительными инструментами, то в первую очередь он замечает и анализирует топологические соотношения между его элементами: река впадает в море, доро- ги образуют перекресток, участок, покрытый лесом, граничит с участком, непо- крытым лесом.
Абсолютно нетопологических карт не бывает. В картографии работать с системой, в которой полностью отсутствует топология, практически невозмож- но вследствие крайней неэффективности деятельности оператора; ему придѐтся беспрерывно бороться с «рассыпающимся» изображением при выполнении раз- личных операций редактирования.
Различают следующие типы топологических отношений:
1)
Необъектные топологии:
– («внутриобъектные» и «межобъектные») линейно-узловые топологиче- ские отношения. «Объект» в линейно-узловых и в объектных моделях – это не- сколько различные понятия, поэтому здесь термины приведены в скобках.
2)
Объектные топологии:
– внутриобъектные топологические отношения;
– межобъектные топологические отношения:
– узловые топологические отношения;
– межобъектные топологические отношения в пределах одного слоя;
– межслойные топологические отношения между объектами;
– топологические межобъектные ресурсные связи.
3)
Концептуальные топологические отношения (отношения между класса- ми объектов, а не между экземплярами).
4)
Псевдотопология.
Рассмотрим разные типы топологических отношений подробнее.
Необъектные топологии.Линейно-узловая топология. В цифровой карто- графии «объектность» отражает то, что цифровая карта состоит из более или менее чѐтко выделяемых на территории относительно автономных объектов.
Главная особенность линейноузловой топологии – огромная роль границ, на ос- нове которых строится всѐ остальное. «Объекты» здесь структуры несамостоя- тельные и даже не имеют своей автономной формы. Все контура в этой модели данных могут пересекаться друг с другом только в своих концевых точках.
В каждой точке пространства может существовать только один полигон, грани- цами которого являются ближайшая замкнутая последовательность контуров
(рисунок 8).
Для представления пространственных объектов в ГИС используют про-
странственные и атрибутивные типы данных.
Пространственные данные – сведения, которые характеризуют местопо- ложение объектов в пространстве относительно друг друга и их геометрию.
Пространственные объекты представляют с помощью следующих графиче- ских объектов: точки, линии, области и поверхности.
Описание объектов осуществляется путем указания координат объектов и составляющих их частей.
Точечные объекты – это такие объекты, каждый из которых расположен только в одной точке пространства, представленной парой координат X, Y.
В зависимости от масштаба картографирования, в качестве таких объектов мо- гут рассматриваться дерево, дом или город.
Линейные объекты, представлены как одномерные, имеющие одну раз- мерность – длину, ширина объекта не выражается в данном масштабе или не существенна. Примеры таких объектов: реки, границы муниципальных округов, горизонтали рельефа.
Области (полигоны) – площадные объекты, представляются набором пар координат (Х, У) или набором объектов типа линия, представляющих собой за-
22 мкнутый контур. Такими объектами могут быть представлены территории, за- нимаемые определенным ландшафтом, городом или целым континентом.
Поверхность – при ее описании требуется добавление к площадным объ- ектам значений высоты. Восстановление поверхностей осуществляется с помо- щью использования математических алгоритмов (интерполяции и аппроксима- ции) по исходному набору координат X, Y, Z.
Дополнительные непространственные данные об объектах образуют набор атрибутов.
Атрибутивные данные – это качественные или количественные характе- ристики пространственных объектов, выражающиеся, как правило, в алфавит- но-цифровом виде.
Примеры таких данных: географическое название, видовой состав расти- тельности, характеристики почв и т.п.
Природа пространственных и атрибутивных данных различна, соответ- ственно различны и методы манипулирования (хранения, ввода, редактирова- ния, поиска и анализа) для двух этих составляющих геоинформационной систе- мы. Одна из основных идей, воплощенных в традиционных ГИС – это сохране- ние связи между пространственными и атрибутивными данными, при раздель- ном их хранении и, частично, раздельной обработке.
Общее цифровое описание пространственного объекта включает: наимено- вание; указание местоположения; набор свойств; отношения с другими объек- тами. Наименованием объекта служит его географическое название (если оно есть), его условный код или идентификатор, присваиваемый пользователем или системой.
Однотипные объекты по пространственному и тематическому признакам объединяются в слои цифровой карты, которые рассматриваютсякак отдель- ные информационные единицы, при этом существует возможность совмещения всей имеющейся информации.
5.2
Структуры данных
Для представления пространственных данных в ГИС применяют вектор-
ные и растровые структуры данных.
Векторная структура – это представление пространственных объектов в виде набора координатных пар (векторов), описывающих геометрию объектов
(рисунок 4).
23
Рисунок 4 – Векторное представление пространственных данных
Растровая структура данных предполагает представления данных в ви- де двухмерной сетки, каждая ячейка которой содержит только одно значение, характеризующее объект, соответствующий ячейке растра на местности или на изображении. В качестве такой характеристики может быть код объекта (лес, луг и т.д.) высота или оптическая плотность (рисунок 5).
Точность растровых данных ограничивается размером ячейки. Такие структуры являются удобным средством анализа и визуализации разного рода информации.
Рисунок 5 – Растровая структура данных.
24
Для реализации растровых и векторных структур разработаны различные модели данных.
5.3
Модели данных
Модели пространственных данных – логические правила для формализованного цифрового описания пространственных объектов.
Векторные модели данных. Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных, позволяющую иссле- довать взаимосвязи между объектами одного слоя или между объектами разных слоев. Простейшей векторной моделью данных является «спагетти»- модель
(рисунок 6). В этом случае переводится «один в один» графическое изображе- ние карты.
Объект номер Положение
Точка
5
Одна пара координат (x,y)
Линия 16
Набор пар координат (x,y)
Область 25
Набор пар координат (x,y), первая и последняя совпадают
Рисунок 6 – «Спагетти»-модель
В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каж- дый геометрический объект хранится отдельно и не связан с другими, например общая граница объектов 25 и 26 записывается дважды, хотя с помощью одина- кового набора координат. Все отношения между объектами должны вычислять- ся независимо, что затрудняет анализ данных и увеличивает объем хранимой информации.
25
Векторные топологические модели (рисунок 7) содержат сведения о со- седстве, близости объектов и другие, характеристики взаимного расположения векторных объектов.
Рисунок 7. Векторная топологическая модель данных.
26
Топологическая информация описывается набором узлов и дуг. Узел – это пересечение двух или более дуг, и его номер используется для ссылки на любую дугу, которой он принадлежит. Каждая дуга начинается и заканчивается либо в точке пересечения с другой дугой, либо в узле, не принадлежащем дру- гим дугам. Дуги образуются последовательностью отрезков, соединѐнных про- межуточными точками. В этом случае каждая линия имеет два набора чисел: пары координат промежуточных точек и номера узлов. Кроме того, каждая дуга имеет свой идентификационный номер, который используется для указания то- го, какие узлы представляют еѐ начало и конец.
Разработаны и другие модификации векторных моделей, в частности, су- ществуют специальные векторные модели для представления моделей поверх- ностей, которые будут рассмотрены далее.
Растровые модели используются в двух случаях. В первом случае – для хранения исходных изображений местности. Во втором случае, для хранения тематических слоев, когда пользователей интересуют не отдельные простран- ственные объекты, а набор точек пространства, имеющих различные характери- стики (высотные отметки или глубины, влажность почв и т.д.), для оперативно- го анализа или визуализации.
В растровых моделях данных в качестве атомарной модели используется двухмерный элемент пространства – ячейка, или пиксель. Упорядоченная сово- купность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообъекта.
Для растровых моделей существует ряд характеристик.
1 Разрешение – минимальный линейный размер наименьшего участка про- странства (поверхности), отображаемый одним пикселем. Более высоким раз- решением обладает растр с меньшим размером ячеек.
2
Значение – элемент информации, хранящийся в элементе растра (пиксе- ле). Тип значения может быть целым, действительным, комплексным, символь- ным.
3
Зона – соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковые зна- чения.
4
Положение – упорядоченная пара координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого элемента отоб- ражаемого пространства в растре.
Достоинствами растровых моделей является следующее:
– растр не требует предварительного знакомства с явлениями, данные со- бираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характери- стики исследуемых объектов;
– растровые данные проще обрабатывать по параллельным алгоритмам;
– некоторые задачи, например создание буферной зоны, проще решать в растровом виде.
27
Наиболее часто растровые модели применяют при обработке данных ди- станционного зондирования.
Недостатки растровых моделей:
– наряду с полезной информацией может попадать и избыточная (в том числе и бесполезная) информация;
– большой объѐм данных.
Для уменьшения объѐма данных применяют алгоритмы сжатия. Наиболь- шую степень сжатия дают алгоритмы сжатия с потерями, но эти алгоритмы можно использовать только при визуальном анализе данных.
Растровые модели делятся на:
– регулярные;
– нерегулярные;
– вложенные (рекурсивные или иерархические) мозаики.
Существует несколько способов хранения и адресации значений отдельных ячеек растра, и их атрибутов, названий слоев и легенд.
При использовании растровых моделей актуальным является вопрос сжа- тия растровых данных, для которого разработаны методы группового кодирова- ния, блочного кодирования, цепочного кодирования и представления в виде квадродерева.
5.4
Форматы данных
Форматы данных определяют способ хранения информации на жестком диске, а также механизм ее обработки. Модели данных и форматы данных определенным способом взаимосвязаны.
Существует большое количество форматов данных. Можно отметить, что во многих ГИС поддерживаются основные форматы хранения растровых дан- ных (TIFF, JPEG, GIF, BMP, WMF, PCX), а также GeoSpot, GeoTIFF, позволяю- щие передавать информацию о привязке растрового изображения к реальным географическим координатам, и MrSID - для сжатия информации. Наиболее распространенным среди векторных форматов является - DXF.
Все системы поддерживают обмен пространственной информацией (экс- порт и импорт) со многими ГИС и САПР через основные обменные форматы:
SHP, E00, GEN (ESRI), VEC (IDRISI), MIF (MapInfo Corp.), DWG, DXF
(Autodesk), WMF (Microsoft), DGN (Bentley). Только некоторые, в основном отечественные системы, поддерживают российские обменные форматы – F1M
(Роскартография), SXF (Военно-топографическая служба).
Довольно часто для эффективной реализации одних компьютерных опера- ций предпочитают векторный формат, а для других растровый. Поэтому, в не- которых системах реализуются возможности манипулирования данными в том и в другом формате, и функции преобразования векторного в растровый, и наоборот, растрового в векторный форматы.
28
5.5
Базы данных и управление ими
Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных и составляет содержание баз данных.
База данных (БД) – совокупность данных организованных по определен- ным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и ма- нипулирования данными.
Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляется с помо-
щью системы управления базами данных (СУБД).
Создавая дизайн базы геоданных ГИС, пользователи определяют, как будут представляться разные пространственные объекты. Например, земельные участки обычно представляются как полигоны, улицы - как центральные линии, скважины - как точки, и т.д. Эти объекты группируются в классы объектов, в которых каждый набор имеет единое географическое представление.
Каждый набор данных ГИС дает пространственное представление какого- то аспекта окружающего мира, включая:
Упорядоченные наборы векторных объектов (наборы точек, линий и по- лигонов)
Наборы растровых данных, такие как цифровые модели рельефа или изображения
29
Пространственные сети
Топография местности и другие поверхности
Наборы данных геодезической съемки
30
Прочие типы данных, такие как адреса, названия мест, картографическая информация
Логическая структура элементов базы данных определяется выбранной мо- делью БД. Наиболее распространенными моделями БД являются иерархиче-
ские, сетевые и реляционные и объектно-ориентированные.
Иерархические модели представляют древовидную структуру, в этом слу- чае каждая запись связана только с одной записью, находящейся на более высо- ком уровне.
Такая система хорошо иллюстрируется системой классификации растений и животных. Примером может также служить структура хранения информации на дисках ПК. Главное понятие такой модели уровень. Количество уровней и их состав зависит от принятой при создании БД классификации. Доступ к любой из этих записей осуществляется путем прохода по строго определенной цепочке узлов. При такой структуре легко осуществлять поиск нужных данных, но если изначально описание неполное, или не предусмотрен какой либо критерий по- иска, то он становится невозможным. Для достаточно простых задач такая си- стема эффективна, но она практически непригодна для использования в слож- ных системах с оперативной обработкой запросов.
Сетевые модели были призваны устранить некоторые из недостатков иерархических моделей. В сетевой модели каждая запись в каждом узле сети может быть связана с несколькими другими узлами. Записи, входящие в состав сетевой структуры, содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такая модель позволяет ускорить доступ к данным, но изменение структуры базы требует значительных усилий и времени.
Реляционные модели собирают данные в унифицированные таблицы.
Таблице присваивается уникальное имя внутри БД. Каждый столбец - это поле, имеющее имя, соответствующее содержащемуся в нем атрибуту. Каждая строка в таблице соответствует записи в файле. Одно и тоже поле может присутство-
31 вать в нескольких таблицах. Так как строки в таблице не упорядочены, то опре- деляется один или несколько столбцов, значения которых однозначно иденти- фицируют каждую строку. Такой столбец называется первичным ключом. Вза- имосвязь таблиц поддерживается внешними ключами. Манипулирование дан- ными осуществляется при помощи операций, порождающих таблицы. Пользо- ватель может легко заносить в базу новые данные, комбинировать таблицы, вы- бирая отдельные поля и записи, и формировать новые таблицы для отображения на экране.
Объектно-ориентированные модели применяют, если геометрия опреде- ленного объекта способна охватывать несколько слоев, атрибуты таких объек- тов могут наследоваться, для их обработки применяют специфические методы.
Для обработки данных, размещенных в таблицах необходимы дополни- тельные сведения о данных, их называют метаданными.
Метаданные– данные о данных: каталоги, справочники, реестры и иные формы описания наборов цифровых данных.
Вопросы для повторения и самоконтроля
1. Назовите основные характеристики объектов реального мира.
2. Что такое пространственные данные?
3. Что такое атрибутивные данные?
4. Назовите основные структуры данных в ГИС.
5. Какие существуют модели данных в ГИС?
6. Какие существуют форматы данных в ГИС?
7. Что такое база данных?
8. Что такое системы управления базами данных (СУБД)?
6
ВЕКТОРНЫЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ. ТОПОЛОГИЯ
ТОПОЛОГИЯ (от греч. topos – место) – раздел математики, изучающий топологические свойства фигур, т.е. свойства, не изменяющиеся при любых де- формациях, производимых без разрывов и «склеиваний» (точнее, при взаимно- однозначных и непрерывных отображениях). Примерами топологических свойств фигур является размерность, число кривых, ограничивающих данную область, и т.д. Так, окружность, эллипс, контур квадрата имеют одни и те же топологические свойства, т.к. эти линии могут быть преобразованы одна в дру- гую описанным выше способом; в то же время кольцо и круг обладают различ- ными топологическими свойствами: круг ограничен оним контуром, а кольцо – двумя.
В сильно упрощенной форме под топологией понимают математическую науку, изучающую свойства объектов (и их отношения), которые сохраняются при непрерывных деформациях и преобразованиях. Такие «устойчивые» свой-
32 ства, в противоположность метрическим (последние, естественно, меняются при деформациях), называются топологическими.
Например, когда человек работает с картой, но не пользуется при этом из- мерительными инструментами, то в первую очередь он замечает и анализирует топологические соотношения между его элементами: река впадает в море, доро- ги образуют перекресток, участок, покрытый лесом, граничит с участком, непо- крытым лесом.
Абсолютно нетопологических карт не бывает. В картографии работать с системой, в которой полностью отсутствует топология, практически невозмож- но вследствие крайней неэффективности деятельности оператора; ему придѐтся беспрерывно бороться с «рассыпающимся» изображением при выполнении раз- личных операций редактирования.
Различают следующие типы топологических отношений:
1)
Необъектные топологии:
– («внутриобъектные» и «межобъектные») линейно-узловые топологиче- ские отношения. «Объект» в линейно-узловых и в объектных моделях – это не- сколько различные понятия, поэтому здесь термины приведены в скобках.
2)
Объектные топологии:
– внутриобъектные топологические отношения;
– межобъектные топологические отношения:
– узловые топологические отношения;
– межобъектные топологические отношения в пределах одного слоя;
– межслойные топологические отношения между объектами;
– топологические межобъектные ресурсные связи.
3)
Концептуальные топологические отношения (отношения между класса- ми объектов, а не между экземплярами).
4)
Псевдотопология.
Рассмотрим разные типы топологических отношений подробнее.
Необъектные топологии.Линейно-узловая топология. В цифровой карто- графии «объектность» отражает то, что цифровая карта состоит из более или менее чѐтко выделяемых на территории относительно автономных объектов.
Главная особенность линейноузловой топологии – огромная роль границ, на ос- нове которых строится всѐ остальное. «Объекты» здесь структуры несамостоя- тельные и даже не имеют своей автономной формы. Все контура в этой модели данных могут пересекаться друг с другом только в своих концевых точках.
В каждой точке пространства может существовать только один полигон, грани- цами которого являются ближайшая замкнутая последовательность контуров
(рисунок 8).