Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Публикации/Наши издания/Информационный бюллетень/Уникальные рубрики/Стандарты и форматы/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Растровые модели пространственно распределенных данных

Капустин Григорий Аронович (Ресурсный центр Idrisi)
т/ф156 19 69, amandych@amand.msk.ru

Растровые модели пространственных данных основаны на способах квантования пространства с помощью регулярных сеток, каждый элемент которых содержит идентификатор, к которому можно связать неограниченный по длине набор атрибутов. При этом важным свойством растра является неразрывная связь между пространственной и атрибутивной информацией в единой прямоугольной матрице, положение элементов которой определяется номерами строки и столбца. Такая структура представления позволяет в любой момент развернуть любой из привязанных к идентификатору атрибутов в слой с размерностью исходной сетки. С помощью такого способа представления данных возможна формализация пространственно-непрерывной информации, свойственной большинству природных и значительному числу антропогенных объектов.
Растровый способ представления пространственных данных служит более точным аналогом реального мира, поскольку являет собой меньшую абстракцию с точки зрения содержательных свойств, воспринимаемых наблюдателем непосредственно. Например, даже неподготовленный пользователь легче отличит лес от поля или луга на растровом аэрофотоснимке, чем на тематической карте в векторном формате (без пояснительных подписей). Кроме того, существуют определенные виды пространственных данных, которые невозможно или чрезвычайно сложно отразить с необходимой степенью детальности в векторном формате. В частности информация об атмосферном давлении, облачности, высотах над уровнем моря, расстояниях от выбранной точки до всех остальных точек поверхности (поле расстояний) трудно представима явно в векторном виде.
Основные характеристики растрового представления данных - форматы записи и пространственное разрешение.

Форматы записи делятся на:

битовые (булевы);
байтовые;
целочисленные;
действительные.
В битовом формате каждая ячейка растра описывается значением 1 или 0. Такой формат требует для записи значения ячейки один бит. В байтовом формате диапазон значений пикселя расширяется до 256, т.е. до 8-ми бит, а в целочисленном и действительном форматах - до 16 и 32 бит соответственно. Наличие различных форматов позволяет оперировать с огромным числом значащих классов, каждому из которых может соответствовать строка в БД.
Пространственным разрешением растровых моделей местности называется величина, соответствующая минимальным размерам объекта, который может быть отражен в данной модели. Например, разрешение 100 метров означает, что объекты, размером менее 100 м на данной модели, отражены не будут (т. е. сольются с фоном).

К достоинствам растрового формата можно отнести быстроту формализации и представления в машинно-читаемом виде. Современные способы получения цифровых аэро- и космофотоизображений предоставляют возможность обновления геоданных в системе реального времени без применения сложной и дорогостоящей аппаратуры цифрового ввода данных в векторном формате или дорогостоящих полуавтоматических векторизаторов.
Недостатком растрового представления информации является значительный объем файлов, сказывающийся в основном на скорости обработки информации на компьютерах с небольшими размерами оперативной памяти и времени вывода изображения на экран. Для преодоления подобных недостатков используются различные способы сжатия (упаковки) информации от простейшего группового или лексикографического кода (run length code), до создания иерархической пирамидной структуры (pyramid layers, reduced resolution datasets) или организации сблокированной структуры с прямым доступом к каждому блоку - обычно небольшому квадратному участку изображения. (tiled format). Для ускорения и упрощения визуализации применяются способы предварительного создания изображений, загрубленных в 2-4-6 раз, с хранением их в отдельных файлах и вызовом слоя необходимого загрубления в зависимости от требующейся операции.
История применения растрового способа представления пространственных данных состоит из нескольких периодов. В начале развития ГИС-технологий растровому способу отдавалось предпочтение, поскольку не были развиты средства ввода векторной информации и алгоритмы манипулирования векторными данными. Поэтому все более-менее серьезные ГИС-проекты ориентировались на растровое представление информации в виде вложенных друг в друга регулярных матриц различного пространственного разрешения. Каждая ячейка такой матрицы содержала необходимый (иногда достаточно значительный) объем тематической информации.
В дальнейшем, с развитием как аппаратной, так и программной части ГИС, векторный способ представления географических данных, перейдя из области автоматизированной картографии, возобладал над растровым, в основном благодаря меньшему объему требований к аппаратной части проектов и заимствованию методов из программ инженерной графики. В этот период резко возросло количество проектов, называвшихся геоинформационными, но выполняемых на уровне сложных инженерных решений средствами и методами САПР. В результате, резко повысившееся качество презентации решений инженерно-технических задач на местности, с использованием приемов автоматизированной картографии и САПР, привело к выхолащиванию сущности пространственного анализа методами ГИС как таковыми и, зачастую, подмене понятий. Растровое представление пространственной информации осталось только в системах обработки ДДЗ, как неотъемлемая часть самой технологии получения такого рода информации, достигнув в этом секторе ГИС-технологий значительного прогресса.
В настоящее время, в связи с повышением роли экологического фактора в жизнедеятельности общества, наметились серьезные изменения приоритетов развития технической и научной мысли. Перед специалистами всех областей знаний, особенно в Науках о Земле, были поставлены задачи анализа функционирования техногенных систем в природном окружении, контроля качества окружающей человека среды, мониторинга состояния природных и антропогенных объектов. С целью решения подобных задач опережающими темпами развивается математическое моделирование в ГИС-технологиях. Поток данных, фиксирующих непрерывно распределенные характеристики и явления, значительно возрос, а именно эти данные наиболее целесообразно представлять в виде растровых моделей. В ГИС-технологии через систему наук о Земле пришли понятия ядерно-экотонной структуры природных и антропогенных геокомплексов, в которой отсутствует понятие резких границ, характерное для векторных моделей данных. Все шире применяются методы анализа пространственных объектов на основе статистических характеристик, дескриптивных множеств, нечетких классификаций и параметризаций, формализованные в виде алгоритмов обработки именно растровых моделей данных. В результате сравнения, удобства использования аналитических алгоритмов обработки пространственной информации в различных форматах, был сделан вывод о предпочтении растрового представления данных в ГИС-проектах для целей анализа информации и поддержки принятия решений. Поэтому растровый способ представления геоданных переживает сейчас подъем на качественно новый уровень использования в ГИС-технологиях.
Кроме того, во всем мире пересматривается отношение к использованию растровых моделей в представлении информации пользователю. Если раньше использование растровых слоев в ГИС сводилось к роли пассивной подложки, призванной украсить и оживить внешний вид выходного изображения, то в настоящее время растровые слои стали важными наглядными источниками информации о пространстве, заменить которые не в силах никакие другие. В частности информация о температуре поверхности с локальными минимумами и максимумами, показатели удаленности и времени достижения различных объектов из определенной точки местности, непрерывно меняющиеся характеристики окружающей среды (плотность почвы, лесопокрытость территории, степень проходимости болот, загазованность городской среды и т.п.) наиболее точно и достоверно представляются именно в растровом виде.

Программные средства, использующие растровые цифровые модели делятся на четыре группы

К первой группе относятся пакеты, использующие растровые изображения в качестве подложек, в том числе и для векторного ввода информации. К ним относятся пакеты MapInfo, ArcView, GeoGraph, GeoDraw, Atlas GIS и многие другие. Использование растровых представлений данных в этом случае, ограничивается принципом увидел - обвел, то есть в лучшем случае растр используется как источник данных, а в худшем - как декоративная картинка. Авось умный пользователь сам все увидит и оценит. Средств тематической обработки растра в этих пакетах не предусмотрено по определению.
Вторая группа средств ПО - системы обработки ДДЗ и растрового анализа представляют собой яркий пример программ, обладающих широким спектром средств и способов работы с растровыми моделями данных. Такими моделями выступают цифровые или оцифрованные на сканерах данные дистанционных исследований: аэрофото и космофотоснимки, данные сканерной, радиолокационной, тепловой, эхолокационной, гравиметрической, и других видов съемки с разнообразных носителей. Вся мощь технологий этих пакетов направлена на качественное и количественное преобразование значительного объема растровой информации с целью дешифрирования, то есть создания растровых карт и их дальнейшего анализа с помощью полуавтоматических методов и зашитых в пакет автоматических средств. Примерами таких программ являются PCI, ERDAS Imagin, ER Mapper, и др. Большинство из них ориентированы на UNIX платформы и предназначены для рутинной обработки значительных объемов аэрокосмической информации. В каждом из них модули растрового анализа заложены в неявном виде, поэтому работать с ними на высоком уровне могут в основном профессионалы.
Третий тип программ предназначен для растрового анализа. К нему относятся такие пакеты, как EPPL7, GRASS и др. В какой то мере к ним можно отнести пакеты математического моделирования типа Surfer. Обладая неплохими аналитическими функциями, они, тем не менее, мало приспособлены к построению собственно картографических моделей презентационного качества, в которых возможности растровых ГИС сочетались бы с функциями дешифрирования ДДЗ.
Четвертый тип ПО использующего растровые модели данных, на мой взгляд, является наиболее продвинутым в области сочетания растровых моделей с возможностями обработки ДДЗ. К этому типу можно отнести программы ILWIS, IDRISI. Разумное сочетание растрового моделирования с дешифрированием ДДЗ, возможность использовать векторные модели, представленные в явном виде модули пространственного анализа делают подобные пакеты удобными для использования, как начинающими, так и опытными пользователями.
Рассмотрим некоторые возможности пространственного моделирования на примерах, взятых из аналитического модуля программы IDRISI 1.0 для Windows
Модуль состоит из нескольких групп операций.
В состав первой группы входят операции связанные с запросами к данным и математическому преобразованию на основе матричной алгебры. Таковы например модули гистограмма (построение гистограммы распределения значений пикселов), извлечь (извлечение данных из файла посредством бинарной маски), табулирование (создание таблицы перекрестной классификации или файла на ее основе), классы (уменьшение количества значащих классов путем агрегирования). Особо хочется отметить свойства модуля оверлей. Оверлейные операции в растровых моделях производятся гораздо легче, чем в векторных за счет отсутствия ошибок несовпадения границ полигонов в отдельных слоях и практически полном отсутствии мусора в виде генерируемых полигонов очень маленького размера. Операция оверлея в растровом анализе заключается в арифметических преобразованиях значений соответствующих пикселов накладываемых растровых слоев. При этом результат зависит от вида операции (сложение, вычитание, умножение, деление и др.).
Группы операций анализа дальности и близости позволяет оценивать расстояния от выбранных объектов до любой точки поверхности с учетом наличия препятствий, полупроницаемых барьеров, неоднородности и анизотропности пространства, а также затраты на прохождение пути с учетом воздействующих на движущийся объект внешних сил.
Операции контекстного анализа служат для определения мер неоднородности пространства, анализа ближайшего соседства, построения полей видимости-невидимости, выделения бассейнов и другие.

В заключение можно отметить возросшую роль растровых моделей данных как инструмента оценки состояния процессов и явлений и средства помощи в принятии решений. С ростом возможности компьютерной техники в области хранения и обработки больших файлов, положительные свойства растровых моделей все более и более превалируют над недостатками, поэтому будущее аналитических ГИС-пакетов несомненно за ПО, ориентированные а работу с растровыми моделями.


См. также:
Каталог Программного обеспечения:
   - ER Mapper
   - ArcGIS ArcView
   - Atlas GIS
   - MapInfo Professional
   - GeoDraw
   - ГеоГраф
   - ERDAS IMAGINE
Каталог Организаций:
   - GRASS

Разделы, к которым прикреплен документ:
Тематич. разделы / Технологии
Данные
Публикации / Конференции / Наши конференции / Ввод / 1997
Публикации / Наши издания / Информационный бюллетень / Уникальные рубрики / Стандарты и форматы
Страны и регионы / Россия / Центральный ФО / г. Москва
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: материалы второго семинара Проблемы ввода и обновления пространственной информации (Москва, 24-27 февраля 1997 г.)
Цитирумость документа: 7
18:11:58 24.02 1997   

Версия для печати  

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.021003007888794 sec, Question: 109