Геоинформационная система "Компас-2" и возможности её использования для ведения природных кадастров России

Потребность в использовании и создании ГИС, анализе количественных и качественных показателей пространственно привязанных объектов и явлений возникает в настоящее время у представителей различных областей деятельности и профессиональных знаний - науки, техники, образования, управления, маркетинга и многих других. Отсюда все возрастающий интерес к ГИС и геоинформационным методам.

Роль ГИС не ограничивается сбором, обработкой, хранением и передачей информации. Для наук о Земле ГИС стала одним из основных ин-струментов моделирования природных, хозяйственных, социальных процессов и ситуаций, изучения их связей и взаимодействий, прогнози-рования развития в пространстве и времени, получения новой качественной и количественной информации, а главное средством обеспечения (поддержки) принятия решений управленческого характера и представления выводов. Каждая из наук, имеющих дело с пространственно распределенной информацией, предоставляет целый ряд методов, которые в совокупности своей способствуют созданию и функционированию ГИС.

2.3.Карты как основа ГИС. Понятие о геоинформационном картографировании

Картография, имеющая богатые традиции отображения пространственной информации на картах, на которые ранее возлагалась и задача ее хранения, представляет основные источники данных для ГИС. Поэтому традиционные методы картографии имеют основополагающее значение для них. В то же время можно выделить основные области ГИС-приложений для картографии:

автоматизация создания картографического произведения;

обновление и создание производных карт как результат анализа, преобразования данных и моделирования на основе ГИС-технологий;

новые методы использования карт как в ГИС, так и например, при построении динамических картографических анимаций.

ГИС базируется на анализе картографической информации и позволяет преодолеть ограниченность "ручного" анализа. С другой стороны, появляется возможность составления производных карт по имеющимся, например, морфометрических карт по картам рельефа, карт изменений на основе разновременных карт. ГИС, использующая для создания слоев множество тематических карт, представляет хорошее средство их согласования.

Компьютерная картография разрабатывает методы цифрового пред-ставления картографических характеристик. Современные ГИС-пакеты обладают средствами форматирования карт и размещения надписей, огромными библиотеками знаков и шрифтов, управления дорогостоящими устройствами, обеспечивающими высокое качество конечной продукции. Получило развитие новое направление в картографии - геоинформационное картографирование (ГК), занимающееся автоматизированным составлением и использованием карт на основе геоинформационных технологий и баз географических данных и знаний.

Геоинформационное картографирование не сводится только к ис-пользованию ГИС-технологий. Это, прежде всего картографирование объектов и явлений, основанное на методах анализа и синтеза их со-держательной сущности.

Однако карты обладают ограниченными аналитическими средствами по сравнению с ГИС. В отличие от данных для ГИС, форма хранения картографических данных не обеспечивает, например, возможности анализа взаимосвязей между различными феноменами, если они не отображены на карте. Некоторые вопросы могут вызвать затруднения или потребовать много времени для ответа, например, "какова площадь этого озера?", "что показано на определенной тематической карте для данной точки на этой топографической карте?".

Перевод карт и других источников пространственной информации в цифровую форму и ГИС-технологий ее анализа открывают новые пути манипулирования географическими знаниями и их отображения (ви-зуализации).

Карты для ГИС поставляют разную информацию и в ГИС они ис-пользуются по-разному. Топографические карты, показывающие контуры объектов на поверхности Земли, чаще всего являются основой для БД ГИС, для привязки и отображения другой дополнительной информации. Тематические карты служат средством изображения географических явлений, поставляя информацию для тематических слоев БД ГИС, служат основой для пространственного анализа взаимосвязей, отраженных на картах.

Существенное значение для ГИС имеет использование тематических карт и фотокарт, созданных на основе данных дистанционного зондирования.

При использовании карт в ГИС нужно постоянно помнить их важные особенности:

изображение на картах абстрактно и генерализовано, что требует их весьма осторожной интерпретации;

карты показывают только статичную картину, один временной срез;

от масштаба карты зависит не только как, но и какие объекты изображены, а большая часть ГИС не учитывает различий между наборами данных, полученных с разномасштабных карт;

при показе сферической поверхности Земли на плоском листе карты неизбежны искажения; наименьшие искажения возникают, когда на карте изображены небольшие территории, наибольшие - когда на карте стремятся показать всю поверхность Земли.

Свойства карт, заложенные при их создании, переносятся и на данные, полученные с этих карт, а обнаруживаются часто лишь при последующей обработке цифровых данных.

2.4.Типы ГИС

Географические информационные системы подразделяются на несколько типов, определяемых их задачами и характером используемой информации:

по проблемной ориентации;

по предметной(объектной) специализации;

по территориальному охвату.

Проблемная ориентация ГИС определяется возлагаемыми на нее научными или прикладными задачами, полностью определяемыми пользователем. Это прежде всего инвентаризационные задачи, кадастр, мониторинг, оценка и прогноз, управление и планирование, поддержка принятия решений.

Предметная или объектная ориентация может определяться ведомственными или отраслевыми интересами (землеустройство, природные катастрофы, охрана природы), которые имеют дело с различными объектами и явлениями на определенной территории: земля, лес, население и т.д.

По территориальному охвату различают ГИС:

глобальные, имеющие дело с информацией планетарного характера;

субконтинентальные, обычно государственного (национального) характера, и океанов;

региональные;

локальные, включающие городские или муниципальные ГИС, часто экспериментальные или учебные.

В ГИС показатели масштабов и точности должны соответствовать территориальному уровню исследований.

2.5.Проблемно-ориентированные ГИС

Анализ действующих ГИС показывает, что все они могут быть отне-сены к проблемно-ориентированным, поскольку формулировка проблемы обычно включает предметные и территориальные аспекты. Разработка и функционирование ГИС любой проблемной ориентации определяются типом и структурой пространственных данных и техническими и программными средствами реализации ГИС-технологий.

Таким образом, базовые составляющие проблемно-ориентированной ГИС - это: решаемая проблема, пространственные данные, технические и программные средства реализации ГИС-технологий.

Проблемная ориентация ГИС. Важное свойство ГИС как модели геосистемы (реальности) - ее содержательное соответствие решаемой проблеме, т.е. научно обоснованное отображение главных особенностей действительности с учетом генезиса, внутренней и внешней структуры, иерархии объектов. Выполняя роль и научно-справочной системы, ГИС является сводом и обобщением научных знаний об отображенных в ее тематической базе данных природных и социально-экономических явлениях, предназначенным для глубокого изучения их особенностей с целью научного исследования и различной практической деятельности. Поэтому проблемы, решаемые ГИС, в конечном счете, сводятся к набору географических задач, различающихся по цели и методам решения. Основные прикладные области ГИС - инвентаризация и слежение за состоянием природной среды, городское планирование и управление, земельные ресурсы и кадастр.

При решении инвентаризационных задач ГИС-технологий позволяют максимально эффективно использовать разные источники информации: полевые обследования, оперативная аэрокосмическая съемка, карты.

Решение различного рода оценочных задач с использованием ГИС-технологий также становится более эффективным. Например, в задачах экологической оценки территории совмещают территориально привязанные атрибутивные параметры (табличные данные, данные выборочных полевых обследований) антропогенного воздействия или его интенсивности. Примером таких задач служат оценка качества сельскохозяйственных земель на основе совмещения карт ландшафтов и использования земель и реализации алгоритма балльной оценки компонентов ландшафта.

В основе решения динамических задач, трактуемых как изучение и картографирование изменений в природе, природопользовании и антропогенном воздействии на природу, лежит сопоставление разновременных материалов: полученных в разные годы результатов аэрокосмических съемок, карт, фиксирующих состояние исследуемого объекта на разные даты, либо разновременных картографических и съемочных материалов. Поскольку при этом используются разнообразные материалы, необходимым этапом является приведение их к геометрически сопоставимому виду - единому масштабу и проекции, т.е. взаимное трансформирование, что составляет важный элемент ГИС-технологии. После геометрического совмещения выполняется тематическое совмещение материалов. Для выявления изменений границ или замещения 2-3 объектов применяют, как правило, технологии, носящие названия "оверлей" и "рекласс". При исследовании изменений большого числа объектов, нескольких временных срезов, эволюции исследуемых объектов их различия представляют обычно в виде матрицы - "матрицы динамики".

Основа решения прогнозных задач - выявление тенденций и темпов динамики процессов, поэтому на первый план выходят ГИС-технологии моделирования, и в первую очередь математико-картографического моделирования. Ряд параметров моделей функционирования геосистем, пространственно-временная изменчивость природных и антропогенных объектов могут быть определены по снимкам.

Эффективность моделирования связана с необходимостью создания банков данных наземной, картографической и аэрокосмической информации, с автоматизированными методами интерпретации и отображения информации. В этих задачах наиболее полно проявляется интеграция методов географии, картографии, аэрокосмического зондирования и геоинформатики.

2.6.География и ГИС

Проникновение ГИС в практику научных географических исследова-ний началось с самого начала их развития в зарубежных странах. География посвящена изучению мира и места человека в нем и имеет длительные традиции пространственного анализа, обеспечивает методы для проведения такого анализа, предлагает пространственный взгляд на любое исследование. Общеизвестно, что географическая информация (география) доминирует в 70% объема циркулирующей информации. В отличие от других типов средств обработки информации, ГИС отражает концепцию геопространства, так как базируется на информации, привязанной к пространственным координатам и позволяет представить ее в графическом виде для интерпретации и принятия решений по управлению.

Бытует мнение, что широкое распространение ГИС и опыт их эксплуатации в различных сферах деятельности существенно упрощают задачи географии, сводя их к заимствованию, усвоению и воспроизведению накопленного опыта - задаче сугубо технической. В действительности совокупности географической (или потенциально географической) ин-формации системы не образуют.

Географическое разнообразие реального мира бесконечно сложно, но в то же время оно может быть представлено в виде отдельных элементов или объектов. Преимущество ГИС состоит в том, что она позволяет рассматривать объекты в их географическом окружении и исследовать взаимосвязи между объектами, а изучение взаимосвязей и взаимозависимостей - основа географического моделирования. Возможности ГИС для быстрого и точного совмещения различных срезов информации становятся действенным инструментом ее анализа. Значение ГИС для географии определил А. М. Берлянт: "Развитие ГИС дает современной географии уникальный и может быть единственный за всю ее историю шанс действительно стать основой передовых технологий в науках о Земле, концептуальной базой, на которую может опереться геоинформационная индустрия, одним из стержневых направлений информатизации общества на всех уровнях, начиная со школ".

2.7.ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ И ЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ В БАЗАХ ДАННЫХ ГИС

Географические данные принадлежат к различным типам: изображения (снимки, карты, рисунки), тексты, координаты, сложные объекты. Набор необходимой географической информации, представление данных в ГИС и их отображение определяются тематикой решаемых задач, составляемых карт, источниками пространственно определенной информации, используемыми техническими и программными средствами перевода данных в цифровую форму, их хранения и картографической визуализации. Рассмотрим принципы построения информационного обеспечения ГИС.

2.7.1.Источники пространственных данных

Совокупность цифровых данных о пространственных объектах образует множество пространственных данных и составляет содержание баз географических данных. Данные, необходимые для создания информационного обеспечения ГИС и входящие в БД, можно подразделить на две группы - первичные и вторичные.

Первичные данные - это данные, которые измерены непосредственно, например, путем выборочного обследования в полевых условиях или путем дистанционного зондирования. При этом "плотность" обследования определяет так называемое разрешение данных. Например, если пространственная выборка осуществляется через 1 км, останутся незафиксированными изменения, размер которых меньше 1 км, хотя выборка должна отражать характеристики, свойственные всем точкам территории. Разрешение данных, получаемых путем дистанционного зондирования, определяется автоматически и зависит от технических характеристик съемки.

К стандартным методам выборочного обследования относятся случайные, систематические (ключевые) и расслоенные (районированные) выборки.

При случайной выборке могут быть с одинаковой вероятностью выб-раны любые точки или любые моменты времени, а при систематической выборке придерживаются определенных правил (например, через 1 км), которые, однако, не должны оказывать влияния на результат анализа. При расслоенной выборке эксперт заранее исходит из того, что имеющаяся совокупность состоит из различных подмножеств, проводя выборку по каждому из них, чтобы добиться адекватного отражения всех их параметров. Например, если известно, что на части территории рельеф более расчлененный, она обследуется с большей плотностью, что позволяет дать более точное представление о характере рельефа. Если необходима репрезентативная выборка всей совокупности, то выборки по каждому подмножеству включаются в нее с соответствующими весами.

Вторичные данные получают из уже имеющихся карт, таблиц или других баз данных.

Как и карты, различают данные:

о природных ресурсах и окружающей среде;

экономические и социально-экономические;

географической привязки.

Данные о природных ресурсах и окружающей среде можно подразделить на тематические и топографические.

Большую часть тематических данных получают по тематическим кар-там, а также аэро- и космическим снимкам. Дешифрирование снимков позволяет создать множество типов тематических карт (а также слоев БД ГИС), например, карт растительности, почвенного покрова, сельско-хозяйственных культур, использования земель. Другими источниками таких данных служат, например, метео и экологические наблюдения, мониторинг, лабораторные исследования и т.п.

Источником топографических данных служат топографические съем-ки и карты. Данные этого типа имеются и в цифровой форме, например, Роскартографией созданы цифровые карты 1:1 000 000 и 1:200 000 масштабов для всей территории России и выборочно - более крупных масштабов.

Данные о природных ресурсах относительно стабильны и не нужда-ются в частом обновлении в БД; пространственное разрешение может быть не очень большим.

Экономические и социально-экономические данные. К ним относятся данные о взаимодействии природы и общества, населении, деятельности населения, а также о пространстве и/или структурах, используемых для осуществления этой деятельности. Данные могут быть обобщены по временным интервалам или по социально-экономическим показателям.

Источниками социально-экономических данных служат в основном государственная статистика и административная отчетность (надежные данные, но, как правило, они конфиденциальны, доступ к ним ограничен) и тематические карты. Ведомственная информация может поставляться в цифровой форме на коммерческой основе, однако она часто имеет особый географический охват или специфическое обобщение.

Социально-экономические данные малопригодны для баз данных ГИС, если отсутствует достоверная информация об их пространственном размещении. Пространственная привязка информации позволяет обобщать данные по географическому принципу, например, переходить от данных по отдельным городам к данным о регионе. Социально-экономические данные быстро меняются и устаревают.

Еще один тип данных, появившийся вследствие развития ГИС - это данные географической привязки - географические материалы, пред-ставленные в виде базовых карт территориальных единиц и атласов, а также цифровые материалы - файлы границ, данные многоцелевого кадастра, координатные данные, получаемые системами спутникового по-зиционирования.

Вместе с данными нужно получать и так называемые метаданные. Метаданные должны содержать информацию о проекции, географической основе и базовой карте, уровне генерализации, цензе и норме отбора объектов картографирования, дизайне, данные о времени создания или переиздания карты и давать дополнительную информацию о процедурах сбора и компиляции данных, системах кодирования и точности приборов. В метаданных необходимо указывать все примененные способы преобразования данных и их точности. Наличие метаданных позволяет пользователю получить представление о достоверности информации, а их отсутствие часто ведет к неправильной трактовке и ложным представлениям отечности самих данных.

Широкие возможности для получения данных открывают компью-терные сети. В сети Internet: в настоящее время распространяются элек-тронные карты и атласы (туристические, тематические карты и атласы, созданные для презентаций), отсканированные печатные карты и снимки, мультимедийные изображения, динамические карты, например, си-ноптические.

Снимки и карты могут довводиться в ГИС по мере надобности. В силу ограниченности технических ресурсов данные могут храниться как в цифровом, так и не цифровом виде (традиционные карты, снимки).

Общее представление об информационной обеспеченности территории должна давать информационно-поисковая система, которую целесообразно включить в структуру ГИС.

Анализ общего состава данных - геокодированной информации, необходимого для создания функционирующей ГИС, показывает, что для его определения необходимо ответить на ряд вопросов:

имеется ли возможность сбора, хранения и обновления географической информации?;

каковы ожидаемые объемы данных и каковы их форматы?;

какой объем данных необходимо преобразовать в цифровую форму, сколько времени это замет и сколько будет стоить?;

каковы качество данных, надежность информации?;

какого рода затруднения могут возникнуть при обработке информации?

2.7.2.Проектирование географических баз и банков данных

Выявление географических объектов и явлений и последующий выбор адекватного представления данных о них являются составной частью процесса, именуемого проектированием базы данных.

В ГИС пользователь рассматривает реальный мир через призму те-матической базы данных. Измерения и выборки, содержащиеся в базе данных, должны как можно полнее и точнее соответствовать предмету исследования и его основным характеристикам. Представление данных должно учитывать типы их возможных преобразований. К созданию БД ГИС предъявляются высокие требования, связанные с пространственной формой организации и представления данных.

Требования к базе данных. База данных должна быть:

согласованной по времени - хранящиеся в ней количественные данные должны соответствовать определенному времени, быть актуальными;

полной, достаточно подробной для предполагаемого создания ГИС или картографического произведения; категории данных и их подразделения должны включать все необходимые сведения для осуществления анализа или математико-картографического моделирования исследуемого объекта или явления;

позиционно точной, абсолютно совместимой с другими данными, ко-торые могут добавляться в нее;

достоверной, правильно отражающей характер явлений, для этого необходимо четко определить включенные в нее атрибуты явлений;

легко обновляемой;

доступной для любых пользователей.

Проектирование базы данных. В процессе проектирования БД обычно выделяют три основных уровня: концептуальный, логический и физический.

Концептуальный уровень не зависит от имеющихся аппаратных и программных средств. Для БД ГИС он связан с концептуальной моделью географических данных и включает: описание и определение рассматриваемых объектов; установление способа представления географических объектов в базе данных; выбор базовых типов пространственных объектов - точки, линии, ареалы, ячейки растра; решение вопроса о способе представления размерности и взаимосвязей реального мира в БД (например, следует ли показать здание ареалом или точкой).

Логический уровень определяется имеющимися программными средствами и практически не зависит от технического обеспечения. Он включает разработку логической структуры элементов базы данных в соответствии с системой управления базами данных (СУБД), используемой в программном обеспечении. СУБД представляет собой три взаимосвязанные компоненты: командный язык для выполнения требуемых операций с данными (ввод, вывод, модификация), интерпретирующую систему (или компилятор) для обработки команд и перевода их на язык машины, интерфейс пользователя для формирования запросов к БД (выборки нужных данных).

Наиболее распространенными логическими структурами - моделями БД и их СУБД - являются иерархическая, сетевая, реляционная.

2.7.3.Позиционная и семантическая составляющие данных

Пространственные данные традиционно подразделяются на две взаимосвязанные составляющие - позиционные и непозиционные данные.

Позиционная информация описывает положение географических объектов (или пространственную форму) в координатах двух- и трехмерного пространства - декартовых (x,y,z) или географических.

К непозиционной информации относятся качественная характеристика пространственных объектов (семантика) и статистика; эта информация называется атрибутивной и представляется в виде текстовых или числовых параметров. Она соответствует тематической форме данных или кодированному представлению взаимосвязей объектов (топологии). Почти всегда тип объекта маркируется и опознается по его атрибутивным параметрам (дорога имеет название и идентифицируется по ее классу - грунтовая, шоссе). Обычно атрибутивная информация не имеет пространственного характера, хотя некоторая ее часть может иметь связь с пространственной природой изучаемого объекта; например, площадь, периметр.

В качестве атрибутивной информации часто выступает время (вре-менная форма), которая может отражаться несколькими способами: указанием временного периода существования объектов, соотнесением информации с определенными моментами времени, указанием скорости движения объектов.

Количественные атрибуты создаются в соответствии с номинальными, порядковыми, интервальными или пропорциональными шкалами измерений. Важно знать, какие шкалы измерений использованы для данных, поскольку это определяет характер возможных математических операций с ними.

Кратко составляющие пространственных данных называют геометрией и атрибутами.

2.7.4.Представление точечных, линейных и площадных объектов в базе данных и на цифровой карте

В БД ГИС картографические источники и итоговые карты представля-ются в виде цифровых карт, каждая из которых является "цифровой моделью карты, созданной путем цифрования картографических источников, фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования, цифровой регистрации данных полевых съемок". Отличие таких карт от традиционных изображений состоит в том, что она, как и БД, недоступна непосредственному восприятию человеком как карта. Поэтому важно знать, как географические объекты представляются в БД и на цифровой карте.

Любая БД состоит из цифровых представлений дискретных объектов. Содержание карты можно хранить в БД в виде цифровой карты, превратив объекты карты в объекты базы данных. Правда, всегда нужно помнить, что многое из показанного на картах умозрительно и не существует в реальном мире: горизонталей в природе не существует, а вот дома и озера - это реальные объекты.

Итак, географические объекты, моделируемые с помощью карты или ГИС, имеют три формы представления:

объект в действительности;

объект, представленный в базе данных (некоторые авторы вводят для таких объектов наименование предмет);

знак, который используется для показа объекта (предмета) на карте или на другом графическом изображении.

Мы будем во всех случаях использовать наименование "объект", поскольку о чем идет речь обычно понятно из контекста.

Предназначенный для отражения в БД или цифровой карте объект - это явление действительности, последнее в ряду подразделения однотипных явлений при выборе "элементарных кирпичиков" для информационного моделирования; например, город можно считать объектом, при его подразделении составные части уже не будут городами, они будут районами, кварталами и т. п.

Объект в БД - это цифровое представление всего реального объекта или его части. Способ цифрового представления объекта зависит от назначения ГИС, масштаба исследования, его задач и других факторов, например, географически город может быть представлен в виде точки, если рассматриваемая территория имеет масштабы материка; если речь идет о базе географических данных области, тот же город может быть представлен ареалом.

Сходные явления, информация о которых хранится в базе данных, определяются как типы объектов - любая группа сходных явлений, которые должны иметь одинаковую форму хранения и представления, например, дороги, реки, высоты, растительность; тем самым обеспечивается основа для формирования общего атрибута явлений. Каждый тип объектов должен быть точно определен, это помогает выявить перекрывающиеся категории данных, вносит ясность в содержание базы данных.

Основные элементы базы данных. Для цифрового представления типов реальных объектов необходимо выбрать подходящую форму объектов, являющихся представителями первых (кодами) в базе пространственных данных. Их классификация может быть основана на представлении пространственной размерности:

точка - объекты, имеющие положение в пространстве, но не имеющие длины (0-мерные);

линия - объекты, имеющие длину, они состоят из двух и более 0-мерных объектов (1-мерные);

полигон - объекты, имеющие длину и ширину, они ограничены, по крайней мере, тремя 1-мерными объектами (отрезками) (2-мерные);

объемная фигура - объекты, имеющие длину, ширину и высоту или глубину, они ограничены, по крайней мере, четырьмя 2-мерными объектами (3-мерные).

Такие объекты хорошо отражают тип пространственной локализации реальных объектов. Они могут быть объединены в классы, например, множество точек для представления множества городов.

Пространственные типы объектов БД могут группироваться в слои, именуемые также покрытиями или темами. Один слой представляет один тип объектов или группу концептуально взаимосвязанных типов объектов. Например, слой может включать только отрезки водотоков, или же водотоки, озера, береговую линию и болота. Возможны самые разные варианты системы слоев, как и модели данных. Некоторые базы пространственных данных создаются путем объединения всех объектов в один слой.

Одни и те же географические явления можно представить в разных масштабах и с разной точностью. Переход от одного представления к другому достаточно сложен, например, переход от мелкого масштаба (1:250 000) к крупному (1:10 000). Поэтому часто встречаются базы данных, содержащие множественные представления одних и тех же явлений. Это неэкономно, но избежать этого пока не удается, ибо соответствующие методы перехода еще недостаточно разработаны.

2.7.5.Объектно-ориентированные и реляционные структуры БД

В преобладающем большинстве ГИС используются реляционные базы данных, поддерживаемые такими СУБД как dBASE , INFO ,ORACLE, INFORMIX и т.п. Такие БД позволяют разработчикам ГИС разделить проблему управления пространственными данными на две части: как представлять геометрию объектов и топологию пространственных объектов (вектор или растр) и как работать с атрибутами этих объектов. Для этого годятся реляционные СУБД, а управляемые ими модели дан-ных иногда называют геореляционными моделями. Основные их преимущества таковы:

нет необходимости хранить атрибуты с пространственными данными, но они всегда могут содержаться где-нибудь в системе или поставляться, например, по сети;

атрибуты могут быть изменены или удалены без изменения прост-ранственной БД;

коммерческие реляционные СУБД стандартны и могут управляться стандартными запросами;

хранение атрибутивных данных в реляционных БД не противоречит основным принципам слоев в ГИС;

атрибуты могут быть привязаны к пространственным единицам и представлены разными способами.

В последнее время, особенно в разработках фирмы ESRI, большое внимание стало уделяться четвертому типу СУБД - объектно-ориенти-рованному (здесь этот термин имеет отношение только к структуре БД и языку программирования, а не объекту как реальности). Ее применение направлено на снижение объемов хранимой информации и времени последовательного поиска в БД. В ГИС такие структуры применяются, когда появляется необходимость управления сложными реальными объектами более разумным способом, чем простыми точками, линиями и полигонами, а также модификации БД при оверлее полигонов.

В объектно-ориентированных БД требуется, чтобы географические данные были определены как совокупности элементов. При этом они характеризуются серией атрибутов и параметров их поведения, которые определяют их пространственные, графические, временные, текстовые/численные размерности. Примерами таких элементов могут служить участок железной дороги и связанное с ним здание вокзала, участок трубопровода с серией ответвлений разного диаметра и т.п. Такая структура позволяет унифицировать хранение геометрии и атрибутов при отображении взаимосвязанных объектов.

2.7.6.Организация и форматы данных

Для хранения цифровых пространственных данных, позиционной и атрибутивной их составляющих в БД применяют различные структуры, которые связаны в основном с векторным или растровым представлениями географических объектов. Способы компьютерной реализации этих представлений носят, соответственно, названия векторный и растровый форматы.

В векторном формате, в котором пространственные объекты пред-ставляются точками, линиями и полигонами, позиционная составляющая или геометрия обычно хранится в одном файле в виде индексированных записей: индекс кодирует объект (соответственно, точечный, линейный или полигональный), а запись состоит из набора пар или троек координат, число которых в записи соответствует типу объекта: 1 -для точки, n - для линии или полигона. Чтобы отличить записи для линий и полигонов их либо кодируют разными типами индексов, либо для поли-гонов в последней записи повторяют координаты первой точки поли-гона.

Значения атрибутов часто упорядочивают в виде таблиц атрибутов. В реляционных моделях БД каждая клетка таблицы отражает значение одного из признаков определенного объекта. В зависимости от способа отражения временная форма фиксируется в одной таблице атрибутов данного объекта или в нескольких таблицах для различных временных этапов. Таблица отражает тематическую и, отчасти, пространственную формы информации.

В растровом формате геометрия и атрибуты хранятся в одном файле: записи в нем организованы по строкам или столбцам растра, номера которых кодируют систему координат, а каждое число в записи кодирует уникальное значение атрибута, относящегося к одной ячейке растра (пикселу).

Сопоставление векторного и растрового форматов. Основные проб-лемы, обсуждаемые при выборе растрового или векторного форматов - это отображение реальности, точность координат, скорость аналитической обработки, потребности в объеме памяти, отражение характерных признаков явлений.

Обработка данных. Данные в растровых форматах обрабатываются быстрее при решении таких аналитических задач, как наложение (оверлей), определение соседства, выполнение логических запросов. Для определения взаимного положения объектов и их анализа в большинстве случаев требуется лишь сравнить содержание соответствующих ячеек растра в различных слоях БД с применением простейших условных операторов.

При построении векторной топологии приходится многократно выполнять однотипные вычисления и логические проверки, например, для нахождения точек пересечения отрезков линий, составляющих контуры объектов. Сложные алгоритмы необходимы и при наложении полигонов, для выявления ложных ("паразитных") полигонов. Эти обстоятельства удлиняют время обработки данных, запросов пользователей.

Хранение данных. Простейший метод хранения растровых данных требует 1-2 байтов памяти для каждого пиксела независимо от величины им представляемой, и в этом аспекте он не эффективен. В некоторых системах хранения существуют ограничения на число строк и столбцов. На практике применяются различные методы сжатия информации; наиболее распространенным из них является групповое кодирование, при котором степень сжатия зависит от пространственной изменчивости данных. Однако в некоторых случаях группового кодирования упаковка и распаковка данных дает лишь небольшое преимущество по сравнению с их поячеечным хранением.

Для хранения простых полигонов в векторном формате требуются небольшие объемы памяти; в общем случае необходимый ее объем зависит от сложности объектов, от того, что хранится вместе с координатами, а также от точности координат (одинарная или двойная). В целом векторные системы используют меньший объем памяти по сравнению с растровыми системами, графическое разрешение которых сопоставимо с векторными.

Растровые базы данных привлекают простотой организации, быстротой многих операций; они особенно привлекательны для специалистов в области дистанционного зондирования, привыкших оперировать пикселами при обработке информации, а также при представлении первичных и систематизированных данных о высотах рельефа. Растровый файл легко получить путем сканирования фотоотпечатков или бумажных карт. С другой стороны, во многих случаях растровый подход ведет к потере деталей. Растровые данные различных источников могут иметь разный размер элементов, ориентацию, положение, проекцию. В случае их совместного использования необходим процесс интерполяции информации из одной системы элементов растра в другую. При этом переход к элементам большего размера относительно безопасен, переход к меньшим элементам чреват большими неприятностями.

Хорошие результаты дает использование систем, в которых растровый и векторный анализ могут осуществляться параллельно с использованием функций преобразования (конвертирования) форматов. Такие системы позволяют, например, осуществить наложение векторной карты участков с различным типом использования земель на снимок для более точного его дешифрирования, а затем снимок использовать для корректировки векторной карты ареалов растительности.

Обменные форматы данных. Совместное использование разных источников данных (как векторных, так и растровых) связано с еще одним понятием формата данных - шаблоном представления их в файлах данных. Некоторые из них приняты государственными организациями как стандарты, другие определяются распространителями данных и разработчиками программных средств как внутренние форматы. Обилие таких форматов и уже накопленных данных делают чрезвычайно важной проблему разработки специальных обменных форматов и способов их конвертирования. Многие современные ГИС-пакеты представляют широкие возможности для конвертирования внутренних форматов, как в обменные, так и форматы других пакетов.

Графические форматы, используемые как обменные в разных ГИС- и графических пакетах программ, также делятся на векторные и растровые.

Среди векторных наибольшее распространение получил формат DFX пакета AutoCad, использующий для передачи атрибутивной информации формат DBF (Dbase), более подробные характеристики разных форматов можно найти в толковом словаре.

Преобразование данных других цифровых источников. Все больше данных появляется на магнитных носителях, CD-ROM, данных, доступных в сети Internet; (цифровые карты мира - DCW, цифровые картографические данные Геологической службы США - DLG, цифровые космические снимки, так называемые Quicklook, и многие другие).

Нужно помнить, что пока изображения, распространяемые в Internet, зачастую имеют низкое разрешение, растровый формат и ограниченные размеры.

Истинное горизонтальное и вертикальное положение объектов обычно непосредственно определяется в результате полевой съемки. Система спутникового позиционирования (ССП) - новый способ точного определения положения объектов на земной поверхности. Положение объекта рассчитывается по сигналам, поступающим с серии ИСЗ (ГЛОНАСС, Россия, NAVSTAR или GPS, США) с точностью от метров до нескольких сантиметров. Она сопоставима с точностью самых крупномасштабных карт.

2.7.7.Качество данных и контроль ошибок

Представления о качестве данных, их точности и оценке погрешности становятся чрезвычайно важными при создании баз и банков данных ГИС. Существует практически всеобщая тенденция забывать об ошибках в данных, если последние представлены в цифровой форме. Все пространственные данные до некоторой степени неточны, но в цифровой форме они обычно представляются с высокой точностью, определяемой параметрами памяти компьютера. Необходимо каждый раз рассматривать два вопроса:

насколько правильно представляемые в БД цифровые структуры отражают реальный мир;

насколько точно алгоритмы позволяют рассчитать истинное значение результата.

Методы расчета точности определений по картам рассматриваются в курсе картографии, с понятиями надежности и качества географических данных полезно ознакомиться в работе. Показатели качества данных определяются стандартами. Основные из них: позиционная точность и точность атрибутов объектов, а также логическая непротиворечивость, полнота, происхождение, относящиеся к базе данных в целом.

2.7.8.Позиционная точность данных и типы ошибок

Позиционная точность определяется как величина отклонения измерения данных о местоположении (обычно координат) от истинного значения. При ее определении, как правило, исходят из масштаба исследования или первичного материала, например, в данных о природных ресурсах стремятся достичь точности карты заданного масштаба. Обеспечение большей точности требует более качественных исходных материалов, но всегда следует задаться вопросом, оправданы ли дополнительные затраты задачами исследования.

Точность координат определяется по-разному в растровом и векторном представлении.

Точность растра зависит от размера ячеек сетки. Для избежания потери информации можно использовать ячейки меньшего размера с тем, например, чтобы показать искусственные объекты, но следует оценить, что будет представлять выбранная ячейка в заданном масштабе. В большинстве случаев неясно, относятся ли координаты, представленные в растровом формате, к центральной точке ячейки или к одному из ее углов; точность привязки, таким образом, составляет 1/2 ширины и высоты ячейки.

Координаты в векторном формате могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности; она ограничивается возможностями внутреннего представления координат в памяти компьютера. Обычно для представления используется 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность), что соответствует ограничению по точности соответственно до 1/108 и 1/1016 измерения на местности. Для получения такой же точности растра необходимо, соответственно, 108х108 или 1016х1016 ячеек, что невозможно даже при специальном сжатии данных. Но лишь некоторые классы данных соответствуют такой точности векторного представления: данные, полученные точной съемкой, карты небольших участков, составленные на основе крупно-масштабных топографических карт; лишь для немногих природных явле-ний характерны четкие границы, которые можно представить в виде математически определенных линий. Поэтому можно утверждать, что тонкие линии в векторном формате дают ложное ощущение точности. Обычно на карте толщина линии отражает неопределенность положения объекта. Поэтому в векторной системе фиксируется неопределенность положения векторного объекта, а не точность координат. В растровой системе эта неопределенность автоматически выражается размером ячейки, который и дает действительное представление о точности.

Точность базы данных. Почти каждый этап создания БД чреват вне-сением ошибок.

Карты не свободны от погрешностей, которые при цифровании авто-матически переносятся в базу данных; из-за генерализации они не всегда точно фиксируют информацию о местоположении объекта; несоответствия на границах листов могут обусловить несоответствия в базе данных.

Ошибки характерны для данных, взятых из некартографических ис-точников. Они могут появиться и при проведении инвентаризации по аэрофотоснимкам, если изображения дешифрированы неверно, часто возникают потому, что слишком велико доверие к базовым картам. Другие ошибки связаны с проблемой границ и погрешностями классификации. Многие ошибки обусловлены особенностями сбора данных. Ручной ввод цифровых данных весьма утомителен и трудно сохранять качество работы на протяжении долгого времени.

Для снижения ошибок в измерении местоположения используют гео-дезический контроль и системы спутникового позиционирования, а также создание массивов данных географической привязки. К последним предъявляют особенно высокие требования по точности и достоверности еще на этапе сбора исходной информации. Их применение в качестве основы для интеграции данных в известных оригинальных масштабах и проекциях не вызывает затруднений. Во всех других случаях требуется преобразование информации, которое должно выполняться по правилам картографической генерализации и согласования. Большая часть данных о местоположении берется с аэроснимков, при этом точность зависит от правильного размещения контрольных точек. Данные космической съемки труднее расположить с большой точностью - не позволяет разрешение снимка.

На весь набор данных влияют: ошибки регистрации и определения контрольных точек, преобразования координат, особенно когда неизвестна проекция исходного документа; ошибки обработки данных, неправильный логический подход, генерализация и проблемы интерпретации; математические ошибки; потеря точности представления из-за невысокой точности вычислений; перевод векторных данных в растровый формат.

В БД обычно используются данные из разных источников с разной сте-пенью точности. При наложении множества карт точность результирующего материала может оказаться очень низкой. Однако больший интерес представляет показатель пригодности полученной карты. Для некоторых типов операций степень пригодности карт определяется точностью наименее точного слоя БД. Показатель пригодности можно оценить также по его устойчивости при смене порядка ввода данных или изменении веса атрибута.

Часто возникают искусственные признаки ошибок (артефакты) - это нежелательные последствия применения высокоточных процедур для обработки пространственных данных, имеющих небольшую точность. Использование растровых данных позволяет застраховаться от артефактов до тех пор, пока размер элемента растра больше или равен позиционной точности данных. При работе с векторными данными артефакты возникают при кодировании (цифровании) и наложении по-лигонов.

Чтобы проверить позиционную точность, нужно использовать независимый, более точный источник, например, карту более крупного масштаба, данные спутникового позиционирования, первичные ("сырые") данные съемки. Для контроля можно использовать и внутренние признаки: незамкнутые полигоны, линии, проходящие выше или ниже узловых точек, и т. п. Величина этих погрешностей может служить мерой позиционной точности.

Наиболее надежным путем создания качественных БД, особенно для ее многократного и многопользовательского применения, является хранение информации о точности в самой БД в виде атрибутов или метаданных.

2.7.9.Точность атрибутивных данных

Точность атрибутов определяется как близость их к истинным показателям (на данный момент времени). В зависимости от природы данных точность атрибутов может быть проанализирована разными способами.

Для непрерывных атрибутов, представляющих модель поверхности, например, ЦМР, точность определяется как погрешность измерений по этой модели.

Для атрибутов объектов, выделяемых в результате классификации, точность выражается в оценках соответствия, определенности или правдоподобия. В случае двух объектов ситуация, в которой они представлены сочетанием 70% атрибута объекта А и 30% атрибута В, лучше, чем когда объекты А и В недостаточно определены, что не позволяет четко разграничить их. В общем случае для оценки точности атрибутов полезно составить матрицу ошибок классификации. Для этого нужно взять несколько случайных точек, определить их категорию по базе данных, затем на местности определить истинный класс и заполнить матрицу классификации (соответствия). Если, например, число классов 4, а число обследованных точек 100, из них на местности определено 25 точек класса А, 18 точек - В, 24 - С и 33 - О (табл. 1).

В идеале все точки должны располагаться по диагонали матрицы; это показывает, что на местности и в базе данных зафиксирован один и тот же класс. Ошибка пропуска возникает тогда, когда точки класса на местности неправильно зафиксированы в базе данных. В матрице

Таблица 1

Матрица классификации класса В равно сумме

Класс на местности	Класс в БД
	А	В	С	0	Всего
А	12	7	3	3	25
В	3	10	3	2	18
С	3	5	15	1	24
0	4	4	4	21	33
Всего	22	26	25	27	100

записей в столбцах А, С и О строки В (числу точек, относящихся на местности к классу В, а в базе данных - к другим классам). Ошибка добавления(ложного класса) имеет место в случаях, когда в базе данных зафиксирован класс, которого нет на местности, например, для класса А - это сумма записей в строках В, С и О столбца А (соответствует числу точек, неправильно отнесенных к классу А в базе данных).

Для обобщения матрицы соответствия используют такой показатель достоверности классификации, как количество правильно классифицированных точек, расположенных по диагонали матрицы (в %). На самом деле это число может быть случайным. Чтобы учесть этот факт часто при обобщении результатов используют так называемый индекс к каппа Коэна, вносящий поправку на случайность. Он вычисляется по формуле:

K=(d-q)/(N-q) (1)

где d - число случаев правильного получения результата (сумма значений, стоящих на диагонали матрицы соответствия); q - число случайных результатов, вычисляемое через число случайных результатов в столбцах пс и истинных в строках пг матрицы соответствия. N - общее число точек. Для абсолютно точных результатов (все N точек на диагонали) каппа равна 1, а при чисто случайном попадании - О. В приведенном примере

q= (22x25/100 + 26x18/100 + 25x24/100 + 27x33/100) = 25,09; K= (58-25)/(100-25) = 0,44;

показатель достоверности классификации равен 44%, что меньше значения, полученного по диагональным элементам (58%).

Неопределенность атрибутов каждого элемента растра постоянна для каждого из представленных классов объектов, а позиционная неопределенность постоянна для всего растра - фиксируется один раз для всей карты.

Для социальных данных основной источник неточности в атрибутах - недоучет данных. Например, при проведении переписи в некоторых районах и по некоторым социальным группам недоучет может быть очень высоким (>10%).

2.7.10.Логическая непротиворечивость, полнота, происхождение

Эти элементы качества данных относятся к базе данных в целом, а не к объектам, атрибутам или координатам.

Логическая непротиворечивость связана с внутренней непротиворечивостью структуры данных, с топологическим представлением данных, что означает наличие исчерпывающего списка взаимоотношений между связными геометрическими представлениями данных без измерения хранимых координат пространственных объектов. Она обычно заключается в ответах на вопросы: замкнуты ли полигоны, нет ли полигонов без меток или с несколькими метками, есть ли узлы на всех пересечениях дуг. Логические противоречия могут быть связаны с проблемами согласования информации и географических границ при совмещении данных из разных источников.

Полнота связана со степенью охвата данными множества объектов, необходимых для представления реальности или отображения на результирующей карте (все ли соответствующие объекты включены в базу данных?). Она зависит от правил отбора объектов или явлений, генерализации и масштаба.

Происхождение включает сведения об источниках данных, времени сбора данных, точности источников и цифровых данных, организации, которая их собирала, об операциях по созданию базы данных (как кодировались данные и с какого исходного материала, как происходила их обработка). Обычно эта информация содержится в специальных файлах метаданных.

2.7.11.Особенности интеграции разнотипных данных

Новые виды и типы цифровых данных требуют разработки методов их совместного использования, оценки пригодности для создания ГИС и составления карт. Создание проблемно-ориентированных банков географических и картографических данных и знаний способствует не только накоплению и обмену информацией, но и повышению качества и достоверности результатов, получаемых ГИС. Особенно возрастает роль таких банков для интеграции, пространственного и тематического согласования информации.

Проблемы интеграции данных особенно остро встали в связи с широким использованием уже существующих цифровых карт, содержащихся в разнообразных базах пространственных данных и распространяемых по телекоммуникационным сетям. Они могут быть слоями проблемноориентированных ГИС, представлять результаты компьютерного дешифрирования аэро и космических снимков, цифрового моделирования объектов или явлений. Информация относительно их происхождения, методов создания, точности и достоверности часто отсутствует или не-доступна. Совокупность цифровых данных о пространственных объектах, составляющих содержание баз географических данных ГИС, по существу, еще не является цифровой картой. На картах, созданных на основе данных дистанционного зондирования, "пиксельные" разрешение и генерализация могут не соответствовать показателям картографической точности и генерализации для выбранных масштаба и проекции. Особенно сложна интеграция данных, представляемых на карте условными знаками, из-за их внемасштабности и уникальности.