Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии

Подождите немного. Документ загружается.

использована для представления типа сущности.

Реляционная модель является табличной моделью, некоторые

типы связей между отношениями могут представляться в схеме

неявно. В этих моделях не предусматривается поддержание

логической упорядоченности, однако кортежи помещаются в

физическую память в соответствии с некоторым порядком.

Физическая упорядоченность используется для выборки.

Рассмотренная выше иерархическая модель данных может

быть сведена к реляционной с помощью "нормализации" -

пошагового процесса приведения к табличной форме с полным

сохранением информации.

Рассмотрим пример реляционной модели. Таблица

"Сотрудник" (рис. ЗЛО, а) содержит сведения о сотрудниках,

работающих в организации, а ее строки являются наборами

значений атрибутов. Каждый столбец таблицы - это совокупность

значений конкретного атрибута объекта. Например, столбец

"Специальность" содержит множество значений специальностей,

столбец "Стаж" - целые неотрицательные числа.

Код Ф.И.О

Специальност

Ста

Название отдела

137 Иванов И.И. Физик

Экспериментальный

139

Иванов А.

Экономист

Технологический

143 Петров А. Г. Математик

Теоретический

147 Рыбкин

И.И.

Математик

Экспериментальный

149

Слонов К.

Физик

Экспериментальный

151 Семин П. П. Экономист

Теоретический

155 Трунов К.А. Физик

Технологический

156 Теркин П.

И.

Физик 14 Экспериментальный

Название отдела Код отдела Численность

Технологический

Теоретический

Экспериментальный

007

011

008

Рис. 3.10. Реляционная модель: а - "Сотрудник"; б - "Отдел"

Значения в столбце "Специальность" выбираются из множества

имен всех возможных специальностей данной организации. В нем

принципиально невозможно появление значения, которого нет в

соответствующем домене, например "15" или "с.н.с".

Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в

верхней части таблицы. Оно должно быть уникальным в таблице,

однако различные таблицы могут иметь столбцы с одинаковыми

именами. Любая таблица должна иметь по крайней мере один

столбец. Столбцы расположены в таблице в соответствии с

порядком следования их имен при ее создании. В отличие от

столбцов строки не имеют имен, порядок их следования в таблице

не определен, а количество логически не ограничено.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать

строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй",

"последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов,

значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее

строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется

первичным ключам (primary key).

В таблице "Сотрудник" первичный ключ - это столбец "код". В

нашем примере каждый сотрудник имеет единственный номер

(код), по которому из таблицы извлекается необходимая

информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это

столбец "код". В нем значения не могут дублироваться - в таблице

"Сотрудник" не должно быть строк, имеющих одно и то же

значение в столбце "код".

Взаимосвязь таблиц- важнейший элемент реляционной модели

данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).

Рассмотрим пример, в котором база данных хранит

информацию о сотрудниках (таблица "Сотрудник") и отделах

(таблица "Отдел") в некоторой организации. Первичный ключ

таблицы "Отдел" (рис. 3.10, б) -столбец "Название отдела". Столбец

"Численность" не может выполнять роль первичного ключа, так как

в одной организации могут существовать несколько отделов с

одинаковой численностью.

Любой сотрудник работает в одном отделе, что должно быть

отражено в базе данных. Таблица "Сотрудник" содержит столбец

"Название отдела" и значения в этом столбце выбираются из

столбца "Название отдела" таблицы "Отдел". Столбец "Название

отдела" является внешним ключом в таблице "Сотрудник".

Для обработки данных, размещенных в таблицах, нужны

дополнительные данные о данных, например описатели таблиц,

столбцов и т.д. Их называют обычно метаданными. Метаданные

также представлены в табличной форме и хранятся в словаре

данных (data dictionary).

Помимо таблиц в ГИС могут храниться и другие объекты,

такие, как экранные формы, отчеты (reports), представления (views)

и даже прикладные программы, работающие с информацией,

размещенной в реляционной модели.

Данные информационной системы должны быть однозначными

и непротиворечивыми. В таком случае говорят, что реляционная

модель удовлетворяет условию целостности (integrity). При этом на

реляционную модель накладываются некоторые ограничения,

которые называют ограничениями целостности (data integrity

constraints).

Существует несколько типов ограничений целостности.

Например, требуется, чтобы значения в столбце таблицы

выбирались только из соответствующего домена. На практике

учитывают и более сложные ограничения целостности, в частности,

целостность по ссылкам (reference integrity). Ее суть заключается в

том, что внешний ключ не может быть указателем на

несуществующую строку в таблице.

Модель "сущность-связь"

Модель данных "сущность-связь" или ER-модель (Entity

Relationship Model) дает представление о предметной области в

виде объектов, называемых сущностями, между которыми

фиксируются связи.

Для каждой связи определено число связываемых ею объектов.

На схеме сущности изображаются прямоугольниками, связи -

ромбами. Число связываемых объектов указывается цифрой на

линии соединения объекта и связи.

Появление моделей данных типа "сущность-связь" было

обусловлено практическими потребностями проектирования баз

данных для коммерческих СУБД. Такие модели имеют много

общего с иерархическими и сетевыми моделями данных.

Теоретической основой этого подхода является известная

модель, введенная М. Ченом в 1976 г. и получившая широкое

распространение в качестве средств концептуального

проектирования баз данных.

В основе модели Чена лежит представление о том, что

предметная область состоит из отдельных объектов, находящихся

друг с другом в определенных связях. Объекты описываются

различными параметрами или атрибутами; однотипные объекты

описываются одним и тем же набором параметров и объединяются

во множества или классы (сущности). Конкретные объекты,

составляющие класс, называют экземплярами соответствующей

сущности. Между сущностями идентифицируются взаимосвязи

различного вида: один к одному, один ко многим и др.

На рис. 3.11 приведена схема проектирования

геоинформационной системы, построенная на основе модели

"сущность-связь". В силу своей ориентации на процесс

проектирования ER-модели могут рассматриваться как обобщение

и развитие иерархических и сетевых моделей. Это, в частности,

означает, что допускаются явная спецификация ограничений

целостности и непосредственное представление связей типа "один к

одному" (1:1), "один ко многим" (1: М) , "многие к одному" (М : 1)

"многие ко многим" (М : N).

Рис. 3.11. Модель "сущность - связь" проекта ГИС:

КТС - комплекс технических средств

При построении ER-моделей важно учитывать разновидность

объектов. Прежде всего это простые и сложные объекты. Объект

модели рассматривается как простой, если он имеет свойства

атомарного объекта или модели.

Сложными называют объекты, которые могут быть представле-

ны в виде совокупности более простых объектов. На схеме это

соответствует тому, что блок, отображающий такой объект, может

быть заменен несколькими взаимосвязанными подблоками,

определяющими другие объекты или наборы данных.

Такое разделение условно, так как в одних случаях объект

может считаться простым, в других - сложным.

Сложные объекты подразделяют на составные, обобщенные и

агрегированные.

Составной объект структурирован на основе связей "целое-

часть". Он строится аналогично классификации.

Обобщенный объект построен на основе обобщения, т.е. на

основе связей "тип-тип", "род-вид" и т.д. Выделение родовых-

видовых связей позволяет осуществлять классификацию, т.е.

выделение классов и подклассов, с использованием признаков и

свойств объектов.

Агрегированным объектом, строго говоря, следует считать

объект, спроектированный (смоделированный ) на основе

агрегации. Однако в разных приложениях допускают введение

дополнительных условий. В частности, агрегированными

обозначают объекты, участвующие в каком-либо процессе. Это

соответствует описанию динамических свойств, и такие

агрегированные объекты называют "отглагольными существи-

тельными", например, поставлять - "поставка", производить -

"производство" и т.п.

Большинство ограничений в ER-моделях относится к классу

явных. Однако в них существует ограничение для случая, когда

сущность может быть идентифицирована по связям, а не по

значениям своих атрибутов. Такое ограничение называется

зависимостью по идентификации и обозначается как ID-

зависимость,

Сетевые модели

Сетевые модели дают представление о проблемной области в

виде объектов, связанных бинарными отношениями "многие ко

многим". В отличие от иерархических моделей в сетевой модели

каждый объект может иметь несколько "подчиненных" и несколько

"старш

их"

объект

ов.

Сетевые модели используют табличные и значительно чаще

графовые представления. Вершинам графа сопоставляют

некоторые типы сущности, представляемые таблицами, а дугам -

типы связей.

Многие типы сетевых моделей данных используют для

описания экономических и организационных систем.

Наиболее развитой сетевой моделью данных является модель,

разработанная Рабочей группой по базам данных Ассоциации по

языкам систем обработки данных КОДАСИЛ. Ее спецификации

впоследствии неоднократно пересматривались.

Дискуссия по поводу сравнительных достоинств реляционной

и сетевой моделей данных окончательно не закончилась. Пока

признано, что нет модели, наилучшей в любых условиях, и что

различным задачам адекватны различные модели.

Прочие модели

Бинарная модель. Она дает представление о проблемной

области в виде бинарных отношений, характеризуемых триадой:

объект, атрибут, значение.

Как известно, в иерархической графовой модели вершины

представляют атрибуты или агрегаты атрибутов и соответствуют

множествам или расширенным множествам. Дуги могут

использоваться для представления агрегации двух атрибутов в тип

сущности или двух типов сущности в тип связи.

Вершина графа бинарной модели соответствует

классификационному обобщению данных в типы, называемые

категориями.

Дуга бинарной модели соответствует бинарному отношению

категорий. Используя исчисление предикатов, бинарное

отношение можно определить как двухместный предикат. Алгебра

этих множеств определяется двухместными, или бинарными,

операциями.

Графовое представление бинарных моделей дает структуру так

называемого В-дерева в отличие от Е-дерева - иерархической

структуры общего вида.

Семантические сети. Как модели данных они созданы для

изучения проблем искусственного интеллекта. Базовые структуры

в этих моделях могут быть представлены графом, множество

вершин и дуг которого, как для бинарной, так и сетевой модели

образует сеть.

Первоначально такую модель предполагали использовать для

описания памяти в психологических задачах, но по мере развития

она

стала

одним

из

основн

ых

способ

ов

предст

авлени

знаний

В отличие от сетевых моделей данных, применяемых в

экономической сфере, семантические сети предназначены для

представления и систематизации знаний общего характера. Развитие

моделей этого класса связано с проблемами понимания естественного

языка, а не с проблемами теории типов и категорий данных.

Выбор базовых информационных моделей во многом определяется

не только задачами и технологией, но и возможностью программно-

технологических средств. Обоснованный выбор моделей данных -

залог оптимальной работы ГИС. Этот процесс является обязательным

при системном анализе и построении ГИС.

Рассматривая базовые модели данных в ГИС для применения их в

управлении, следует подчеркнуть, что эти же самые модели

используют в информационных системах, решающих экономические

задачи и задачи управления.

Следовательно, на уровне базовых моделей ГИС, как и ОАСУ,

применимы для решения разнообразых задач управления объектами,

территориальными комплексами и т.д.

Выводы

Для эффективной работы ГИС необходимы обоснованный выбор

базовых моделей данных и создание интегрированной

информационной основы.

Выбор моделей данных осуществляется при анализе области при-

менения ГИС.

Организация моделей данных ГИС для управления позволяет

решать задачи, которые прежде входили в сферу деятельности АСУ.

ГИС является системой более широкого применения по сравнению

с АСУ. Она используется в областях, в которых АСУ не применялись,

это военное дело, навигация, экологический мониторинг, разведка под-

земных ископаемых, анализ сетей и др.

Особенности

организации

данных в ГИС

ГИС как системы обработки пространственно-временной

информации относятся к классу информационных систем. Они имеют

общие, присущие всему классу, и индивидуальные, присущие только

ГИС, свойства. К особенностям ГИС следует отнести наличие

больших объемов хранимой в них информации. Кроме того, они

отличаются специфичностью организации и структурирования

моделей данных.

ГИС характеризуются разнообразием графических данных со спе-

цифическими их частями и связями. В частности, карта может быть

рассмотрена как двухмерная аналоговая модель, отображающая

трехмерную поверхность.

Используя процедуры абстракции, определим более общую

модель геоинформационных данных как абстракцию данных, которые

содержатся на земной поверхности. Такой подход требует выделения

основных типов данных и их многочисленных связей.

В разд.3 в качестве основного критерия анализа взаимосвязи

частей и построения базовых моделей данных использовалась

структура. Этот же подход приемлем для построения моделей

геоинформационных данных.

Напомним, что одной из основных моделей в первых ГИС был на-

бор имен и характеристик в сочетании со множеством именованных

данных, местонахождение которых задается координатами. Эта

простая модель не содержала каких-либо семантических данных,

помогающих пользователю при работе с базами данных. Дальнейшие

исследования привели к необходимости развития и усложнения такой

модели. Другими словами, возникла потребность создания общей

модели данных ГИС и ее основных частей для оптимальной обработки

в базах данных и эффективного описания объектов.

Данные реального мира, отображаемые в ГИС, можно

рассматривать с учетом трех аспектов: пространственного,

временного и тематического.

Пространственный аспект связан с определением

местоположения, временной - с изменениями объекта или

процесса с течением времени, в частности от одного

временного среза до другого. Примером временных данных

служат результаты переписи населения. Тематический

аспект обусловлен выделением одних признаков объекта и

исключением из рассмотрения других.

Все измеримые параметры моделей геоинформационных

данных подпадают под одну из этих характеристик: место,

время, предмет. Затруднительно исчерпывающим образом

описать сразу все три эти характеристики. Поэтому при

построении моделей данных на основе наблюдений явлений

реального мира один параметр считают "неизменным",

изменения другого "задаются" и при этом "измеряют"

изменения третьего параметра.

Зафиксировав географическое положение и изменяя

время, можно получить временные ряды данных.

Зафиксировав время и изменяя географическое положение,

получаем данные по профилям.

В большинстве технологий ГИС для определения места

используют один класс данных -координаты, для

определения параметров времени и тематической

направленности - другой класс данных -атрибуты.

Однако прежде чем рассмотреть два основных класса

данных в ГИС, необходимо рассмотреть методы определения

местоположения точек объектов на поверхности Земли.

4.1. Определение положения

точек на поверхности

Земли

Координатные данные, составляющие один из основных

классов геоинформационных данных, используют для указания

местоположения на земной поверхности.

Поверхность Земли имеет сложную форму. При обшей

площади ее поверхности 510 млн. км

71 % приходится на дно

морей и океанов и 29 % - на сушу. Это дает основание считать, что

земная поверхность состоит из двух резко отличающихся

морфол

огическ

их

элемен

тов -

ма-

териков

океанов

С учетом того что поверхность вод Мирового океана занимает

почти 3/4 поверхности Земли, за общую фигуру земли принимают

тело, ограниченное поверхностью воды океанов. Такая

поверхность называется уровненной. Потенциал силы тяжести на

ней имеет одно и то же значение. Другими словами, эта

поверхность везде перпендикулярна отвесной линии, т.е. везде

горизонтальна.

Можно построить семейство горизонтальных поверхностей.

Поверхность, которая совпадает с поверхностью Мирового океана

в состоянии покоя и равновесия и продолжена под материками,

образует фигуру, принятую в геодезии за общую фигуру Земли,

называемую геоид.

С помощью методов дистанционного зондирования удалось

установить, что Земля имеет грушевидную форму. В качестве

математической модели Земли применяют эллипсоид, который в

геодезии принято называть референц-эллипсоидом. В СССР до

1946 г. использовался эллипсоид, полученный Ф. Бесселем. В 1946

г. для обязательного использования был введен эллипсоид,

вычисленный в ЦНИИГАиК в 1940 г. под руководством Ф.Н.

Красовсмого при участии А.А. Изотова.

Для отображения положения точек поверхности на плоскости

используют различные математические модели поверхности и

различные системы координат. На практике применяют два

основных типа координат: плоские и сферические. Реже

применяют криволинейные или полярные.

Выбор системы координат зависит от размеров исследуемых

участков поверхности, как следствие, от влияния кривизны Земли.

При изображении небольших участков Земли часть уровненной

поверхности можно принять за плоскость. Такими участками будут

участки до 20 км длиной и площадью до 400 км

В этих случаях применимы плоские координаты. Плоские

декартовы координаты определяются заданием двух осей. При

этом обычно координата X указывает на восток, Y - на север.

Задают масштабные отрезки. Упорядоченная пара (X, Y) определит

положение точки в заданной системе.

Плоские полярные координаты используют расстояние от

начала координат (r) и угол ( Ф) от фиксированного направления.

Направление обычно фиксируется на север, а угол отсчитывается

по часовой стрелке от него. Полярные координаты удобны при

проведении измерений от какой-либо заданной точки, например

когда используются данные таких источников, как радарные

съемки.

Пр

необхо

димост

и учета

кривиз

ны

Земли

примен

яют

простр

ан-

ственн

ые

систем

коорди

нат.