Тикунов В.С. (ред.) Основы геоинформатики. В 2 книгах. Книга 1

Подождите немного. Документ загружается.

работка которых имеют определенную историю. Так, метеороло-

гические наблюдения включают синоптические характеристики у

поверхности земли, показатели термобарического поля в свобод-

ной атмосфере (средние месячные значения давления, геопотен-

циала и температуры воздуха для уровня моря и основных изоба-

рических поверхностей); данные актинометрических наблюдений

(суммарная и отраженная радиация, радиационный баланс и т.д.);

характеристики ветра в свободной атмосфере; нормы и аномалии

средней месячной температуры воздуха; нормы месячных сумм осад-

ков; месячные сумму осадков в процентах от нормы и еще мно-

гие другие показатели, исчисляемые несколькими десятками. Об-

щие характеристики о видах и характере всего комплекса метео-

рологических элементов приземного слоя воздуха можно найти в

статистических справочниках по климату страны и миру, а также

в сборниках по выборочным станциям со сведениями по темпера-

туре, влажности и скорости ветра в свободной атмосфере. Данные

по загрязнению воздуха городов можно получить из Ежегодников

состояния загрязнения воздуха и выбросов вредных веществ в ат-

мосферу городов и промышленных центров Советского Союза, а

с 1994 г. — из Ежегодников состояния загрязнения атмосферы в

городах на территории Российской Федерации fКомплексное...,

1997]. Издаются также «Актинометрические ежемесячники».

Гидрологические материалы содержат сведения о прошлом, на-

стоящем и для некоторых элементов будущем состоянии рек, озер

и водохранилищ. Данные собираются сетью из около 2000 опорных

гидрометеорологических станций. Распространены и телеметриче-

ские станции, способные вести наблюдения и передавать данные в

специальные центры без участия человека. Налажен автоматиче-

ский сбор и хранение всего спектра данных

—

от срочных наблюде-

ний до сводок за многолетние периоды — во Всесоюзном научно-

исследовательском институте гидрометеорологической информа-

ции — Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦД) в Обнинске

(Калужская обл.), в Государственном гидрологическом институте

(ГГИ) в Санкт-Петербурге. Для этих целей собираются сведения

по всем водомерным и гидрометеорологическим постам, которые

до рубежа 90-х годов публиковались в виде отдельных изданий.

В массив гидрологических наблюдений входят данные: о сред-

них, высших и низших уровнях воды; о средних месячных расходах

воды; о максимальных расходах воды и слоях стока за половодье и

паводки; о ледовых явлениях на реках с устойчивым и неустойчи-

вым ледоставом; о гранулометрическом составе взвешенных, вле-

комых и донных наносов; о средних месячных и декадных темпера-

турах воды по бассейнам; о дождевом паводковом стоке; о расходах

взвешенных наносов и мутности воды, а также ряд других данных.

В виде печатной продукции выпускаются региональные спра-

вочники и обзоры «Ежегодники качества вод СССР» (Российской

Федерации с 1992 г.), «Ежегодные сведения о качестве поверхно-

стных вод», «Ежегодники состояния экосистем поверхностных вод

Российской Федерации по гидробиологическим показателям» и

«Ежегодники качества поверхностных вод по гидрохимическим

показателям», причем с 1992 г. публикуется только текстовая часть

последних двух изданий, а непосредственно статистические мате-

риалы выдаются Росгидрометом по запросам организаций [Ком-

плексное..., 1997].

Многообразны работы, проводимые для нужд океанологии. Сбор

осуществляется в глобальном масштабе с использованием судов

погоды, научно-исследовательских судов, плавмаяков, океано-

графических буйковых станций и др. Состав наблюдаемых данных

включает в себя следующие гидрометеорологические характери-

стики: температуру и соленость воды в приземном слое океана

(моря) и на стандартных горизонтах (до глубины 500 м); направ-

ление, высоту и период ветровых волн и зыби; скорость и на-

правление течений в поверхностном слое и на некоторых гсри-

зонтах; скорость и направление ветра на установленной высоте;

температуру воздуха; температуру точки росы; атмосферное дав-

ление; общую солнечную радиацию и др. В настоящее время соби-

раемые данные группируются в Центре океанографических дан-

ных ВНИИГМИ-МЦД, где они обрабатываются, контролируют-

ся и накапливаются на носителях информации, в частности на

микрофильмах и магнитных лентах. Издаются «Ежегодник каче-

ства морских вод по гидрохимическим показателям» и «Обзор эко-

логического состояния морей Российской Федерации и отдель-

ных районов Мирового океана».

Обширные материалы могут быть получены из государственных

кадастров, которые ведут Росземкадастр и МПР России. Напри-

мер, ведение кадастра земельных участков производится Федераль-

ной службой земельного кадастра России (Росземкадастр), лесов,

вод, особо охраняемых природных территорий, месторождений и

проявлений полезных ископаемых — различными службами МПР

России. Это обеспечивает полноценную основу (наряду с приняти-

ем основополагающих законодательных актов) для рационализа-

ции управления нашими основными национальными богатствами.

Значительный объем информации содержится в Федеральных

информационных ресурсах МПР. Так, например, геофизическая

информация, хранящаяся в объединении ВИРГ — Рудгеофкзи-

ка, включает:

Банк геофизических основ Государственной геологической кар-

ты РФ 1000;

Банк данных по результатам гидрохимической съемки;

Гравимагнитный банк России (ГРАВИМАГ);

Банк аэрогеофизических данных по радиационной экологии

(РАДИОЭКОБАНК).

В качестве печатных изданий укажем ежегодники: «Загрязне-

ние почв Российской Федерации токсикантами промышленного

происхождения», «Мониторинг пестицидов в объектах природ-

ной среды Российской Федерации» и «Радиационная обстановка

по территории России и сопредельных государств». Комплексные

характеристики состояния природной среды можно найти в изда-

ниях «Обзор фонового состояния окружающей природной среды»

и «Обзор загрязнения окружающей природной среды».

При проведении тех или иных исследований, например на ста-

ционарах, собираются сведения о характеристиках ландшафтов

или при учете населения птиц, где применяются интересные ме-

тодики сбора данных, но, как правило, они не координируются в

государственном и тем более в глобальном масштабах. Зачастую

обследования проводятся отдельными экспедициями и использу-

ются для частных научно-исследовательских работ.

Велико информационное значение справочных изданий по от-

дельным типам географических объектов. Кроме вышеупомянутых

справочников Гидрометслужбы, Госкомстата и других, хорошим

примером может быть 40-томный Каталог ледников СССР, акку-

мулировавший в себе разнообразные гляциологические данные, в

последующем обобщенные в уже упоминавшемся Атласе снежно-

ледовых ресурсов мира.

Отличительная особенность текстовых материалов — отчетов

экспедиций, статей, книг — состоит в том, что содержащийся в

них большой фактический материал не всегда представлен в спе-

циально классифицированном виде и не обеспечивает точную про-

странственную локализацию данных. Это позволяет разделить их

по пригодности для информационного обеспечения географиче-

ских исследований.

Первая группа — это книги и статьи обычного типа, содержа-

щие разнообразные сведения, рассредоточенные как в региональ-

ном, так и в тематическом плане. Упорядоченному использова-

нию подобного типа данных помогает их библиографическая ка-

талогизация, в частности региональные каталоги географиче-

ских библиотек. Определенной тематической и региональной си-

стематизации лавины вновь поступающих текстовых материалов

способствует их прохождение через Реферативный журнал, из-

даваемый ВИНИТИ РАН, рубрики которого направлены имен-

но на системное информационное обеспечение исследований.

Вторая группа — обобщающие тематические монографии по

отдельным компонентам природы и хозяйства для крупных ре-

гионов («Рельеф Земли», «Почвы мира» и др.) или комплекс-

ные географические работы (например, «Физико-географиче-

ское районирование СССР»). Близки к ним имеющие и предмет-

ную, и региональную направленность обобщающие глобальные

и региональные географические работы, начиная от материков,

океанов, крупных регионов мира (такие, как многотомное изда-

ние «География океанов», «Сохранение биоразнообразия» (2002)

и др.) и кончая отдельными физико-географическими или эко-

номико-географическими и политико-административными еди-

ницами («Малые реки Волжского бассейна» (под ред. Н.И.Алек-

сеевского), «Геоэкология Прикаспия» (под ред. Н.С.Касимова)

и др.).

Необходимо в заключение отметить, что в ГИС редко исполь-

зуется только один вид данных. Чаще всего это сочетание разно-

образных данных на какую-либо территорию.

Контрольные вопросы

1. Определите, что входит в понятие картографические источники?

2. В чем особенности использования материалов дистанционного зон-

дирования Земли в ГИС?

3. Какие органы государственной власти отвечают за ведение фондов

пространственной информации в цифровом виде?

4. Какие из источников информации дают наиболее оперативную про-

странственную информацию?

5. Какова периодичность сбора материалов государственной статистики?

6. В чем недостатки использования текстовых материалов в геоинфор-

мационных системах?

7. Дайте пример комплексного представления данных в ГИС.

4.2. Модели пространственных данных

Информационную основу ГИС образуют цифровые представ-

ления (модели) реальности. С появлением компьютера все мно-

жество данных разделилось на два типа: цифровые и аналоговые.

Последними стали именовать данные на традиционных «бумаж-

ных» носителях, используя этот термин как антоним цифровым

данным. В отличие от аналоговой цифровая форма представления,

хранения и передачи данных реализуется в виде цифровых кодов

или цифровых сигналов.

Рассматривая данные по отношению к описываемым ими

объектам, говорят о цифровых моделях объектов, а примени-

тельно к пространственным объектам в ГИС — о цифровых мо-

делях пространственных объектов. Термин «цифровая модель»

нельзя признать удачным — он отражает внешнюю форму пред-

ставления, а не его суть как набора логических правил построе-

ния системы из слагающих ее элементов

—

в данном случае эле-

ментарных (атомарных) пространственных объектов, имеющих

аналогии в компьютерной графике и называемых там графиче-

скими примитивами.

Цифровые по форме, по своей сути модели пространственных

данных относятся к типу информационных моделей, отличных от

реальных (например, физических), математических, мысленных

или моделей особого типа, например картографических.

Объектом информационного моделирования в ГИС является

пространственный объект. Это одно из ключевых понятий геоин-

форматики. Он может быть определен как цифровое представле-

ние (модель) объекта реальности (местности), содержащее его

местоуказание и набор свойств (характеристик, атрибутов), или

сам этот объект.

Некоторое множество цифровых данных о пространственных

объектах образует пространственные данные. Они состоят из двух

взаимосвязанных частей: позиционной (тополого-геометрической)

и непозиционной (атрибутивной) составляющих, которые обра-

зуют описание пространственного положения и тематического

содержания данных.

Пространственные объекты как абстрактные представления

реальных объектов и предмет информационного моделирования

(цифрового описания) в ГИС разнообразны и традиционно клас-

сифицируются соответственно характеру пространственной лока-

лизации отображаемых ими объектов реальности, мерности про-

странства, которое они образуют, модели данных, используемой

для их описания, и по другим основаниям. В рамках объектно-

ориентированных моделей данных могут конструироваться в но-

вые классы объектов, отличные от базовых или созданных ранее.

Базовыми (элементарными) типами пространственных объектов,

которыми оперируют современные ГИС, обычно считаются (в

скобках приведены их синонимы):

точка (точечный объект) — 0-мерный объект, характеризуе-

мый плановыми координатами;

линия (линейный объект, полилиния) — 1-мерный объект, обра-

зованный последовательностью не менее двух точек с известными

плановыми координатами (линейными сегментами или дугами);

область (полигон, полигональный объект, контур, контурный

объект) — 2-мерный (площадной) объект, внутренняя область,

ограниченная замкнутой последовательностью линий (дуг в век-

торных топологических моделях (данных) или сегментов в модели

«спагетти») и идентифицируемая внутренней точкой (меткой);

пиксел (пиксель, пэл) — 2-мерный объект, элемент цифрово-

го изображения, наименьшая из его составляющих, получаемая в

результате дискретизации изображения (разбиения на далее неде-

лимые элементы растра)', элемент дискретизации координатной

плоскости в растровой модели (данных) ГИС;

ячейка (регулярная ячейка) — 2-мерный объект, элемент раз-

биения земной поверхности линиями регулярной сети;

поверхность (рельеф) — 2-мерный объект, определяемый не

только плановыми координатами, но и аппликатой Z, которая

входит в число атрибутов образующих ее объектов; оболочка тела;

тело — 3-мерный (объемный) объект, описываемый тройкой

(триплетом) координат, включая аппликату Z, и ограниченный

поверхностями.

Общее цифровое описание пространственного объекта включает:

— наименование;

—

указание местоположения (местонахождения, локализации);

— набор свойств;

— отношения с иными объектами;

— пространственное «поведение».

Два последних элемента описания пространственного объекта

факультативны.

Наименованием объекта служит его географическое наимено-

вание (имя собственное, если оно есть), его условный код и/или

идентификатор, присваиваемый пользователем или назначаемый

системой.

В зависимости от типа объекта его местоположение определя-

ется парой (триплетом) координат (для точечного объекта) или

набором координат, организованным определенным образом в

рамках некоторой модели данных, о которых речь пойдет ниже.

Это геометрическая часть описания данных, геометрия (метрика)

описываемых пространственных объектов, отличная от их семан-

тики (непозиционных свойств).

Перечень свойств соответствует атрибутам объекта, качествен-

ным и количественным его характеристикам, которые приписы-

ваются ему в цифровом виде пользователем, могут быть получены

в ходе обработки данных или генерируются системой автомати-

чески (к последнему типу атрибутов принадлежат, например, зна-

чения площадей и периметров полигональных объектов). Суще-

ствует расширенное толкование понятия атрибута объекта; пос-

леднему могут быть поставлены в соответствие любые типы дан-

ных: текст, цифровое изображение, видео- или аудиозапись, гра-

фика (включая карту), что, по существу, реализуется на практике

в мультимедийных электронных атласах. Под атрибутами понима-

ются именно содержательные, тематические (непозиционные,

непространственные) атрибуты (свойства) объектов.

Под отношениями понимают прежде всего топологические

отношения (топологию). К топологическим свойствам простран-

ственных объектов принято относить его размерность (мерность,

пространственную размерность), сообразно которой выше были

выделены нуль-, одно-, двух- и трехмерные объекты; замкнутость,

если речь идет о линейных объектах в широком смысле слова;

связность; простота (отсутствие самопересечения линейных объек-

тов и «островов» в полигоне); нахождение на границе, внутри

или вне полигона; признак точечного объекта, указывающий, яв-

ляется ли он конечным для некоторой линии. Примерами тополо-

гических отношений объектов являются их свойства «пересекать-

ся» (или «не пересекаться»), «касаться», «быть внутри», «содер-

жать», «совпадать» [С.Ф.Трофимова, 2000].

Топология вместе с геометрией образует тополого-геометри-

ческую часть описания данных, его позиционную часть.

Таким образом, в самом общем виде в пространственных дан-

ных следует различать и выделять три составные части: топологиче-

скую, геометрическую и атрибутивную — «геометрию», «тополо-

гию» и «атрибутику» цифровой модели пространственного объекта.

Четкое разделение позиционных и непозиционных данных —

историческая традиция, Имеющая определенные технологические

корни. Управление атрибутивной частью данных обычно возлага-

ется на средства систем управления базами данных (СУБД), встро-

енных в программные средства ГИС или внешних по отношению

к ним (см. 4.4). В наиболее яркой форме оно реализовано в рас-

смотренной ниже векторной модели данных, атрибуты которой пред-

ставлены таблицей, хранятся и управляются СУБД, поддержива-

ющей реляционную модель данных, а их позиционная часть, свя-

занная с атрибутивной через идентификаторы пространственных

объектов, управляется другими средствами. Модели пространствен-

ных данных такого типа получили широкое распространение и

наименование геореляционных. Будучи еще недавно практически

единственной и став классической, геореляционная модель не

выглядит достаточно изящной. Современной альтернативой этой

модели является интегрированный подход, когда и атрибутивная,

и тополого-геометрическая части данных хранятся и управляются

в единой среде СУБД, а также объектный и объектно-реляцион-

ный подходы (и одноименные им типы моделей данных)

[Ю.

К. Королев, 1998].

Объектно-ориентированный подход к моделированию простран-

ственных объектов вводит также понятие их «пространственного

поведения»

Способы организации цифровых описаний пространственных

данных принято называть моделями данных по традиции, унаследо-

ванной из теоретических обобщений проектирования систем управ-

ления базами данных. Они называются также цифровыми представ-

лениями или просто представлениями пространственных данных.

На концептуальном уровне все множество моделей простран-

ственных данных можно разделить на три типа: модели дискрет-

ных объектов, модели непрерывных полей и модели сетей.

Типами (классами) моделей именуют также модели, различа-

ющиеся по своему внутреннему устройству. В литературе суще-

ствует множество классификаций моделей и наименований конк-

ретных моделей; например, классификация В.Кайнца (Kainz,

Об объектно-ориентированном подходе к моделированию объектов см. под-

робней: [Ю.К.Королев, 1998].

3 Тикупов, KII. I.

1987) [Картография..., 1994, с.

83 —

88], по существовавшей в 80-

х годах традиции называемая им «классификацией моделей циф-

ровых картографических данных», включает следующие их типы:

векторные модели:

— бесструктурная;

— топологическая;

— гиперграфовая;

— решетчатая;

мозаичные модели:

— регулярные мозаики;

— нерегулярные мозаики;

— TIN;

— полигоны Тиссена;

— иерархические (вложенные) мозаики;

— квадродерево;

гибридные модели.

С сегодняшних позиций список В. Кайнца как классификация

моделей данных ГИС небезупречен и нуждается в комментариях.

В частности, бесструктурной модели в сегодняшней терминоло-

гии соответствует векторная нетопологическая модель данных (опи-

сываемая далее модель «спагетти»). Гиперграфовая модель Ф. Буйе

не получила развития и широкой реализации в программных сред-

ствах ГИС и поэтому представляет лишь теоретический интерес.

Выделение обобщенного класса «мозаичных» моделей как альтер-

нативы векторным моделям логически небезупречно. Модель TIN

будет рассмотрена особо в разделе о ЦМР.

ГОСТ 28441 —90 «Картография цифровая. Термины и опреде-

ления» [Картография цифровая..., 1990] различает следующие фор-

мы представления цифровой картографической информации: ли-

нейную, векторную и матричную (недопустимый синоним после-

дней — позиционная).

Построить исчерпывающую классификацию моделей простран-

ственных данных вряд ли возможно: чуть позже увидим, что осо-

бенности моделируемой предметной области и специфические

требования к функциональности ГИС могут потребовать разра-

ботки и использования весьма специальных моделей данных. Кро-

ме того, как справедливо заметил Ю. К. Королев, «их нельзя рас-

классифицировать по одной оси, они различаются как бы «в раз-

ные стороны»» [Ю.К.Королев, 1998, с. 110]. Тем не менее в прак-

тике геоинформатики уже достаточно давно определился набор

базовых моделей (представлений) пространственных данных, ис-

пользуемых для описания объектов размерности не более двух (пла-

ниметрических объектов): растровая модель; регулярно-ячеистая

(матричная) модель; квадротомическая модель (квадродерево,

дерево квадратов, квадрантное дерево, Q-дерево, 4-дерево); век-

торная модель: векторная топологическая (линейно-узловая) мо-

дель; векторная нетопологическая модель (модель «спагетти»).

Это список рекомендуемых терминов для обозначения базовых

моделей данных. Он не включает модели, используемые для пред-

ставления поверхностей (рельефов) и рассмотренные ниже в раз-

деле о цифровом моделировании рельефа, а также трехмерные

расширения базовых моделей и специальных типов моделей для

особых объектов (например, геометрических сетей).

Растровая модель данных. Модель данных, именуемая растро-

вой, взамен устаревшего наименования матричной модели данных

имеет аналогии в компьютерной графике, где растр — прямо-

угольная решетка

—

разбивает изображение на составные однород-

ные (гомогенные) далее неделимые части, называемые пикселами

(от англ. pixel, сокращение от «picture element» — элемент изобра-

жения), каждому из которых поставлен в соответствие некоторый

код, обычно идентифицирующий цвет в той или иной системе

цветов (цветовой модели). Из множества значений логических пик-

селов складывается цифровое изображение. Растровая модель дан-

ных в ГИС предполагает разбиение пространства (координатной

плоскости) с вмещающими ее пространственными объектами на

аналогичные пикселам дискретные элементы, упорядоченные в виде

прямоугольной матрицы. Для цифрового описания (позициониро-

вания) точечного объекта при этом будет достаточно указать его

принадлежность к тому или иному элементу дискретизации, учи-

тывая, что его положение однозначно определено номерами столб-

ца и строки матрицы (при необходимости координаты пиксела,

либо его центроида или любого угла могут быть вычислены). Пик-

селу присваивается цифровое значение, определяющее имя или

семантику (атрибут) объекта. Аналогичным образом описываются

линейные и полигональные объекты: каждый элемент матрицы

получает значение, соответствующее принадлежности или непри-

надлежности к нему того или иного объекта (рис. 6).

Представление исходных полигональных объектов на рис. 6 в

виде растра может показаться весьма грубым приближением их

истинной формы. Однако, выбрав подходящий размер пиксела

растровой модели, можно добиться пространственного разреше-

ния (точности представления объектов), удовлетворяющего це-

лям их цифрового описания и последующей обработки, если это-

му не препятствуют соображения экономии машинной памяти:

двукратное увеличение разрешения ведет к четырехкратному рос-

ту объемов хранимых данных и т.д. Полученная матрица образует

растровый слой с однотипными объектами; множество разнотип-

ных объектов образует набор слоев, составляющих полное циф-

ровое описание моделируемой предметной области. С каждым се-

мантическим значением или кодом пиксела, кроме того, может

быть связан неограниченный по длине набор (таблица) атрибу-

С_

Е Е

Л-

D D

С с

/в

-!с

"А

С с

\А В

в в

ЕГ D

а.

А в

Исходная карта Формат с использованием

контуров ячеек сетки

Рис. 6. Растровая модель данных. Исходные полигональные объекты (а)

с атрибутами (классами) А, В, С, D и Е и матрица размерностью 7x7

растровой модели (б), каждому элементу которой присвоено значение

атрибута объекта [Картография..., 1994, с. 198]

тов, каждый из которых может быть развернут в производный

слой с размерностью исходной матрицы. Таким образом, стано-

вится не столь обязательным разделение данных на позиционную

и семантическую составляющие, отпадает необходимость в осо-

бых средствах хранения и манипулирования метрикой и семанти-

кой пространственных данных, как это принято в векторных си-

стемах, существенно упрощаются аналитические операции, мно-

гие из которых (включая обработку запросов с логическими усло-

виями) сводятся к попиксельным операциям с набором растро-

вых слоев, которые могут быть легко «распараллелены».

В ГИС растрового типа (с возможностями поддержки растро-

вой модели данных) достаточно просто могут быть реализованы

функции их обработки, включая пространственный анализ. Зача-

стую они включают также аппарат, получивший название «кар-

тографическая

алгебра»

(неудачный дословный перевод с англ. «шар

algebra»), аналогичный по языковым средствам матричным опе-

рациям в некоторых языках программирования. Поддержка рас-

тровой модели данных — хорошая предпосылка (и условие) ин-

теграции программных продуктов ГИС со средствами цифровой

обработки данных дистанционного зондирования и обработки

изображений в целом.

Простота машинной реализации операций с растровыми дан-

ными находится в противоречии с другой главной их особенно-

стью — значительными затратами машинной памяти, требуемой

для их хранения (в сравнении с объемами данных в описываемых

ниже векторных моделях). Существуют способы сжатия (компрес-

сии, упаковки) растровых данных. Простейший и достаточно по-

пулярный из них — групповое кодирование. Групповой код преоб-