WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Федеральное агентство по образованию

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Сибирский федеральный университет»

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

И ТЕХНОЛОГИИ

Направление 120100 – “Геодезия и дистанционное зондирование”

Специальность 120201 «Исследование природных ресурсов

аэрокосмическими методами»

Красноярск – 2007 Содержание ТЕМА 1. ГЕОИНФОРМАТИКА И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

ТЕМА 2. МОДЕЛЬ ДАННЫХ ВЕКТОРНЫХ ГИС

УРОВНИ ЛОКАЛИЗАЦИИ ОБЪЕКТОВ В ВЕКТОРНЫХ ГИС

Точечные данные.

Линейные данные

Площадные данные

МОДЕЛЬ ДАННЫХ ВЕКТОРНЫХ ГИС

РАБОТА С ТОПОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ В ВЕКТОРНЫХ ГИС

ТЕМА 3. ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ОТНОШЕНИЯ В ГИС-АНАЛИЗЕ

ТОПОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ЦИФРОВОЙ КАРТЫ

АЛГОРИТМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ГЕОМЕТРИИ

Пересечение линий

Операции с полигонами

Точка внутри или снаружи полигона

Определение особых точек полигона

ОВЕРЛЕЙ ПОЛИГОНОВ

ТЕМА 4. ВВОД ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ В ГИС

ПЕРИФЕРИЙНЫЕ УСТРОЙСТВА ЭВМ ДЛЯ ВВОДА ДАННЫХ В ГИС

ОЦИФРОВКА КАРТЫ

СВОДКА СЕГМЕНТОВ ГИС-ПРОЕКТА

ГЕНЕРАЛИЗАЦИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ В ГИС

ТЕМА 5. ПРИВЯЗКА ГЕОДАННЫХ К КАРТЕ И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КООРДИНАТ

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОСНОВА И ПРОЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ КАРТ

КАРТОГРАФИЧЕСКАЯ ПРОЕКЦИЯ ГАУССА

Формулы проекции Гаусса

Система координат Гаусса-Крюгера

ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИСТЕМ КООРДИНАТ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЕКЦИЙ

ТЕМА 6. ВЕКТОРИЗАЦИЯ КАРТОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

ПРЕДОБРАБОТКА ОТСКАНИРОВАННОЙ КАРТЫ

РАЗБИЕНИЕ КАРТЫ НА ТЕМАТИЧЕСКИЕ СЛОИ

ВЫДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ. ГРАДИЕНТНЫЕ ФИЛЬТРЫ

ОПЕРАТОРЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОРФОЛОГИИ

АЛГОРИТМЫ РАСТРОВО-ВЕКТОРНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

СЕГМЕНТАЦИЯ ЧЕРЕЗ ПОДБОР МОДЕЛИ. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ХОХА

ТЕМА 7. ГЛОБАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ GPS

Определение местоположения по расстояниям до спутников

Измерение расстояния до спутника

Обеспечение совершенной временной привязки

Определение положения спутника в космосе

Ионосферные и атмосферные задержки сигналов

Другие виды погрешностей

ОБЗОР ПОРТАТИВНЫХ GPS-ПРИЕМНИКОВ

ТЕМА 8. РАСТРОВЫЕ ГИС: МОДЕЛЬ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА

ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ В РАСТРОВЫХ ГИС

Описание характеристик растра

Локальные операции

Фокальные операции

Зональные операции

ТЕМА 9. ФИЗИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ ГИС............ ХРАНЕНИЕ РАСТРОВЫХ ДАННЫХ

ИЕРАРХИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ

АЛГОРИТМЫ НА КВАДРОДЕРЕВЬЯХ

ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ИНДЕКСЫ

ТЕМА 10. МОДЕЛИ 3D – ПОВЕРХНОСТЕЙ В ГИС

РАСТРОВЫЕ ЦИФРОВЫЕ МОДЕЛИ МЕСТНОСТИ

НЕРЕГУЛЯРНЫЕ ТРИАНГУЛЯЦИОННЫЕ СЕТИ (TIN)

ТЕМА 11. ГЕОДЕЗИЯ И ЦИФРОВАЯ ФОТОГРАММЕТРИЯ В ГИС

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ КООРДИНАТ ТОЧЕК

Полярная засечка

Прямая угловая засечка

Линейная засечка

Триангуляция, трилатерация и полигонометрия

ЦИФРОВАЯ ФОТОГРАММЕТРИЯ

Получение изображения

Системы координат

Внутреннее ориентирование снимка

Внешнее ориентирование снимка

Последовательность операций при фотограмметрической обработке

ТЕМА 12. КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СТРУКТУРЫ ЯВЛЕНИЙ В ГИС

МОДЕЛИ АППРОКСИМАЦИИ ПОВЕРХНОСТЕЙ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

МОДЕЛИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗМЕЩЕНИЯ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ

Карта плотности населения

Модель равномерности размещения населенных пунктов

Карты потенциала поля расселения

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТИПОЛОГИЧЕСКИХ СИНТЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК

ТЕМА 13. КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЗАИМОСВЯЗИ ЯВЛЕНИЙ В ГИС............... КОЭФФИЦИЕНТ СООТВЕТСТВИЯ ПЛОЩАДЕЙ, МАТРИЦА СХОДСТВА И 2 - СТАТИСТИКА

ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ВЗАИМОСВЯЗИ ЯВЛЕНИЙ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ВЗАИМОСВЯЗИ ЯВЛЕНИЙ

ТЕМА 14. КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ЯВЛЕНИЙ В ГИС

МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО

“ГРАВИТАЦИОННЫЕ” МОДЕЛИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЯВЛЕНИЙ

ТЕМА 15. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА СОЗДАНИЯ ГИС-ПРИЛОЖЕНИЙ........... ТЕМА 16. ВЫВОД ДАННЫХ В ГИС

ПЕРИФЕРИЙНЫЕ УСТРОЙСТВА ВЫВОДА ИНФОРМАЦИИ В ГИС

ПОДГОТОВКА КАРТ К ИЗДАНИЮ

Рамка карты и зарамочное оформление

Размещение подписей географических объектов на карте

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КАРТ И КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ В ИНТЕРНЕТ

Картографический сервер UMN MapServer

Размещение растровых карт. Сервер MapIT!.

ТЕМА 17. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: БУДУЩЕЕ ГИС

ЛИТЕРАТУРА

Тема 1. Геоинформатика и геоинформационные системы В 1990-х годах в нашей стране усилился интерес к геоинформатике – научно-техническому комплексу, объединяющему одноименную отрасль научного знания, технологию и прикладную деятельность, связанные с разработкой и реализацией географических информационных систем (ГИС).

Геоинформатика охватывает научную, техническую и производственную сферы. Геоинформатика как наука изучает природные и социальноэкономические геосистемы, их структуру, связи, динамику, функционирование в пространстве-времени посредством компьютерного моделирования на основе пространственных баз данных. Геоинформатика как технология изучает законы образования и функционирования пространственно-временной информации, связанной с географическими объектами и явлениями, её свойства, методы сбора, обработки, хранения, анализа и распространения. Геоинформационные технологии в этом случае рассматриваются как метод по отношению к географии, экономике, социологии и т.п. Геоинформатика как производство включает разработку аппаратных и программных средств ГИС, создание баз данных, цифровых карт, приложений.



Геоинформатика как наука имеет междисциплинарный характер, и сформировалась на стыке таких дисциплин, как география, информатика, картография, геодезия, теория информационных систем и баз данных, а также других дисциплин с привлечением общенаучных методов познания, таких как системный подход, моделирование. Этот список в настоящее время расширяется (пространственная статистика, Internet). Геоинформатика наиболее тесно связана с картографическими методами.

Геоинформационные системы являются технологической основой геоинформатики. Из множества встречающихся определений ГИС можно сказать, что информационная система является географической, если в ней интегрируются данные и знания о территории, которые используются для решения научных и прикладных географических задач, связанных с инвентаризацией, пространственным анализом и моделированием, прогнозированием, управлением экономикой, территориальным развитием общества, защитой окружающей среды.

В литературе ГИС чаще всего классифицируются по проблемнотематической ориентации, назначению, территориальному охвату, способу организации географических данных. В зависимости от характера решаемых задач выделяют информационно-справочные, мониторинговые, инвентаризационные, исследовательские, учебные, издательские, поддержки принятия решений. По области применения ГИС можно классифицировать на следующие виды: экологические и природопользовательские, социальноэкономические, земельно-кадастровые, геологические, инженерных коммуникаций и городского хозяйства, чрезвычайных ситуаций, навигационные, транспортные, торгово-маркетинговые, археологические и т.д. По территориальному охвату выделяются глобальные, общенациональные, региональные, локальные, муниципальные ГИС.

Несмотря на все многообразие задач, решаемых на основе геоинформационных технологий, во всех ГИС можно выделить некоторые блоки, выполняющие приблизительно одинаковые функции. К числу таких «обязательных» блоков относятся блоки сбора и ввода данных, обработки, моделирования и анализа, распространения и использования в процессах принятия решений (рисунок 1.1). Исторически ГИС функционально развивались от задач инвентаризации к анализу и моделированию, а затем – к автоматизированному принятию решений.

Основной особенностью ГИС является географическая привязка обрабатываемых данных. Представление в ЭВМ географических объектов и явлений предполагает формализованное описание их позиционных и непозиционных свойств. Пространственно - распределенная информация в ГИС кодируется в одной из моделей пространственных данных, а атрибутная информация – в виде реляционных таблиц, обрабатываемых СУБД. При выборе цифрового представления географических объектов и явлений обычно учитываются следующие критерии: точность представления, достоверность прогнозов и решений, принятых на основе выбранного представления, объем данных, скорость вычислений, совместимость с программным обеспечением.

В геоинформационных системах используется особое – пространственное представление географических объектов и явлений. Восприятие окружающего мира можно свести к пониманию протекающих в нем явлений, описание которых в какой-либо форме мы называем данными. Географические явления бесконечно сложны и разнообразны. Чем ближе мы находимся к географическому объекту, тем больше деталей мы можем видеть. Поэтому для абсолютно точного описания сущностей реального мира потребовались бы бесконечно большие базы данных. Для того, чтобы быть обработанными в компьютере, данные должны быть редуцированы до конечных размеров.

Данные – зарегистрированные факты о явлениях. Знание – опытно проверенный результат познания действительности, верное её отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, и на основании которых можно строить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Если в результате переработки данных возникает приращение знания, то это приращение – информация.

При описании данных на естественном языке сами данные и их интерпретация обычно фиксируются совместно. В компьютерном представлении данные и интерпретация разделены: программы обычно имеют дело с данными как таковыми, а семантика часто вообще не фиксируется в явном виде.

Задачу интерпретации данных возлагают на программу, использующую некоторую модель данных.

База данных в ГИС – больше, чем просто хранилище данных; данные в ней организованы особым образом, чтобы обеспечить работу с пространственными географическими данными. Далее понятие базы данных будет рассматриваться как представление или модель сущностей окружающего мира для специфического «пространственного» применения. Создание базы данных может требовать до 75% затрат на реализацию проекта ГИС.

Пространственно-распределенные данные могут быть представлены в базе данных при помощи векторной или растровой моделей данных. Любая реальная географическая ситуация может быть представлена и векторной, и растровой модели. Данные из растровой могут быть конвертированы в векторную модель и наоборот.

В векторной модели пространственных данных графические данные представлены в виде объектов – точек, линий и регионов – с которыми связаны атрибутные данные. Координатами точек являются декартовы координаты в некоторой прямоугольной системе координат (например, в системе координат Гаусса-Крюгера) или географические координаты – широта и долгота. Линии или дуги представляются последовательностью точек. Структуры данных, основанные на векторном представлении, используются для кодирования сущностей, которые могут быть выделены как объект. В этих структурах объекты представлены в виде множества векторных примитивов, покрывающих лишь часть исследуемой территории.

Основным преимуществом "векторного" представления геоинформации является возможность описания топологических отношений между объектами. Это позволяет компактно представлять в памяти ЭВМ контурные объекты, сети, эффективно анализировать эти данные. Линейно-узловое топологическое представление основано на описании объектов в виде узлов, соединяющих их дуг и полигонов, образуемых дугами. Между элементами существуют топологические отношения, описываемые в виде таблиц смежности узлов и дуг, дуг и полигонов, смежности полигонов и т.п.

Растровые представления образуются путем соотнесения объектов с ячейками правильной геометрической формы, которые образуют регулярную сеть, покрывающую исследуемую территорию. Эти ячейки являются наименьшей единицей информации, их размеры могут в зависимости от приложения варьироваться от нескольких микрон до километров. Для привязки пиксела растрового изображения к пространственным координатам используется один из углов пиксела или его центроид. Каждая ячейка растра имеет дискретные атрибуты. Примерами использования растровой модели в ГИС являются данные дистанционного зондирования, полученные с ИСЗ, цифровые модели местности (DEM).

Основным преимуществом растровых представлений является совмещение позиционной и содержательной информации, что значительно упрощает реализацию алгоритмов анализа данных. Растровая модель является наиболее простой моделью представления пространственных данных. Растровые модели полностью покрывают исследуемое пространство и обеспечивают прямой доступ к информации о выделенном участке. Недостатком этих моделей является трудность представления геометрии объектов (точность представления зависит от разрешения сетки). Они требуют больших размеров памяти и ограничены в точности представления географических сущностей.

Для представления поверхностей в ГИС используются модели, основанные на разбиении компактного планарного домена карты на множество непересекающихся ячеек. Используются как регулярные разбиения, соответствующие растровой модели, так и нерегулярные – триангуляционные сети.

Геоинформационные системы предоставляют богатые возможности для обработки пространственно-распределенных данных: космических снимков, цифровых карт, триангуляционных и регулярных сетей. Функциональные возможности ГИС во многом определяются моделью данных. Первую группу функций составляют операции ввода пространственных и атрибутных данных. Ввод данных, имеющих координатную привязку, осуществляется при помощи дигитайзерной и сканерной технологии. Дигитайзеры применяются для оцифровки материалов, имеющих векторный характер, а сканеры – для ввода данных в grid-модели и для оцифровки изображений для автоматических векторизаторов. Средства ввода атрибутных данных в различных ГИС весьма разнообразны, однако большинство из них сводится к поддержке стандартных форматов обмена данными или драйверов внешних СУБД.

Функции обработки пространственных данных включают действия по преобразованию систем координат и трансформации картографических проекций, растрово-векторные преобразования, обработку данных дистанционного зондирования. Хранение позиционных и атрибутных данных в ГИС осуществляется в пространственной базе данных. Способ организации данных в системе во многом определяет ее функциональные возможности. Особенностью системы управления базой данных в ГИС является возможность обработки пространственных запросов.

Атрибутные данные в ГИС обеспечивают связь между местоположением символа и его значением. Этим символом может быть как ячейка матрицы в растровых ГИС, так и графический объект векторной ГИС. Связь осуществляется при помощи уникального номера пространственного объекта. Непространственные данные могут существовать в различных формах: в виде "плоского" файла, иерархической, сетевой или реляционной базы данных.

"Плоский" файл - самый простой способ хранения атрибутных данных.

В "плоском" файле все свойства отображаемой географической сущности содержатся в одном файле в виде таблицы. Все записи об объектах имеют одинаковое число полей и фиксированную длину.

Обычно различают три класса баз данных: иерархические, сетевые и реляционные. Входящие в иерархическую модель записи образуют древовидную структуру – каждая из них связана с одной записью, находящейся на более высоком уровне иерархии. Доступ к любой из записей осуществляется путем прохода по строго определенной цепочке узлов дерева с последующим просмотром соответствующих этим узлам записей. Для простых задач иерархическая система эффективна, но она практически непригодна для использования в сложных системах с оперативной отработкой запросов и распределенной архитектурой. Иерархическая организация не может обеспечить быстродействие, необходимое для работы в условиях одновременного модифицирования файлов несколькими пользователями ГИС.

Сетевые модели устраняют некоторые недостатки иерархических моделей. Здесь каждый из узлов может иметь не один, а несколько узловродителей. Записи, входящие в состав сетевой структуры, содержат в себе указатели, определяющие местоположение других записей, связанных с ними. Такая модель позволила ускорить доступ к данным, но изменение структуры базы данных по прежнему требовало значительных усилий и времени.

Концепция реляционной модели данных была впервые выдвинута в 1950-е годы, но первые реализации появились только в 1970-х. СУБД реляционного типа освобождает пользователя от всех ограничений, связанных с организацией хранения данных и спецификой аппаратуры. Изменение физической структуры базы данных не влияет на работоспособность прикладных программ, работающих с нею. В распоряжение пользователя предоставляется простая структура данных – они рассматриваются как таблицы. Пользователь может не знать, каким образом его данные структурированы в базе – это обеспечивает независимость данных.

Аналитические возможности векторных ГИС включают как простые операции (измерения, оверлеи, буферы и скелетоны и т.п.), так и сложные операции: анализ сетей, выбор оптимального маршрута. Векторная модель данных подразумевает наличие для каждого объекта атрибутной составляющей, поэтому в таких ГИС обычно имеются возможности семантической выборки. Обязательным компонентом блока аналитических функций большинства современных ГИС являются операции топологического оверлея, определение принадлежности точки полигону, линии полигону и полигона полигону. В системах, поддерживающих описание межобъектной топологии, эти операции выполняются на порядки быстрее.

Простейший анализ в растровых ГИС основывается на "алгебре карт" и включает локальные, зональные, фокальные операции. Техника хранения, обработки и анализа данных в растровой модели типичны для компьютерной графики и цифровой обработки изображений. Аналитические возможности растровых ГИС простираются от простейших операций комбинирования нескольких слоев и вычисления различных статистических показателей до операций классификации, анализа соседства и т.д. Современные ГИС имеют возможности геометрической коррекции изображения – ортотрансформации и привязки к карте, генерализации, классификации изображений. Анализ поверхностей в ГИС представлен операциями вычисления углов наклона и экспозиций склонов, интерполяции высот, определения зон видимости, генерации горизонталей.

К числу функций вывода данных относятся воспроизведение результирующих карт на экране графического дисплея, печать карт при помощи принтеров, плоттеров. В последние годы популярным методом вывода информации ГИС конечному пользователю является передача картографических изображений через Интернет.

Тема 2. Модель данных векторных ГИС Окружающий нас мир слишком сложен для нашего непосредственного понимания. Мы создаем модели реальности, имеющие некоторые общие свойства с исследуемыми сущностями реального мира. На основе этих моделей создаются базы данных. Первоначально под словом “модель” подразумевался “образец в малом виде”, уменьшенная копия предмета. Впоследствии моделями стали называть любые образы (изображения, описания, схемы, карты и т.д.) объектов, процессов, явлений, используемые в качестве “заместителя”, “представителя”, оригинала данной модели.

Сущности реального мира в пространственно – распределенных базах данных представлены пространственными объектами, с которыми связаны атрибутные данные. Современные ГИС представляют пространственное распределение сущностей в виде объектов: точек, линий, ломаных, путей, площадей, поверхностей. Атрибуты содержат пространственную и непространственную информацию о сущностях и связаны с пространственными объектами.

Атрибут – свойство, качественный или количественный признак, характеризующий пространственный объект (но не связанный с его местоуказанием) и ассоциированный с его уникальным номером, или идентификатором. Наборы значений атрибутов обычно представляются в форме таблиц средствами реляционных СУБД. Классу атрибута при этом соответствует имя колонки, или столбца или поля таблицы. Данные в ГИС обычно разделяются на пространственную и непространственную составляющие. Различие между этими данными не является четким в силу наличия тесной взаимосвязи между ними.

Рисунок 2.1 – Пространственные и атрибутные данные в ГИС По степени сложности пространственные объекты подразделяются на элементарные (простые), составные и сложные. Элементарный объект имеет структурированное описание семантических и графических атрибутов, а также фактов и характера его взаимодействия с другими объектами. Составной объект имеет структурированное описание образованный группой других объектов с определенным (направленным) порядком их следования при образовании определяемого объекта. Сложный объект образуется группой других объектов (элементарных, составных, сложных), порядок следования которых при образовании определяемого объекта не фиксирован.

Уровни локализации объектов в векторных ГИС Выбор сущностей, которые будут отображены в модели точечными объектами, зависит от масштаба карты, изученности территории и т.д. Например, на крупномасштабных картах населенные пункты представлены точками, а на мелкомасштабных – площадными объектами.

Точечные данные.

Условия, при которых объект изображается в виде точки, могут быть выражены следующими положениями: пространственное расположение его важно; метрические размеры – не важны; размер объекта не выражается в масштабе модели. Точечные объекты – самый простой тип пространственных объектов. Координаты каждой точки могут быть представлены парой дополнительных столбцов базы данных. В этом случае каждая строка – точка, вся информация о точке заключена в строке, столбцы, не содержащие ординат, – атрибуты. Точки не зависят друг от друга.

Рисунок 2.2 – Представление точечных объектов Линейные данные Линейными объектами представляются сущности, “не имеющие ширины, а лишь протяженность”. Линейные данные часто называют сетями. Примеры сущностей, представляемых сетями: сети инфраструктуры, транспортные сети, линии электропередачи, газопроводы; естественные сети – речная сеть.

Объекты линейной сети состоят из узлов – мест, где линия заканчивается, прерывается, и дуг, соединяющих узлы. Узел – начальная точка или конечная точка дуги в векторно-топологическом представлении (линейноузловой модели) пространственных объектов типа линии или полигона. Узлы содержат атрибуты, устанавливающие топологическую связь со всеми замыкающимися в нем дугами. Дуга – последовательность сегментов, имеющая начало и конец в узлах; элемент векторно-топологических представлений линейных и полигональных пространственных объектов.

Рисунок 2.3 – Элементы линейно-узлового представления сети Валентность узла – число дуг, связанных с узлом. Окончание линии имеет валентность 1, узлы с валентностью 4 часто встречаются в дорожных сетях, а с валентностью 3 – в сети рек. Разновидностью сети является дерево, имеющее только один путь между парами узлов. Большинство речных сетей являются деревьями. Дуги могут иметь атрибуты, например: направление и объем трафика, время движения по дуге; Примеры атрибутов узлов: названия пересекающихся в узле улиц; количество трансформаторов на подстанции.

Некоторые атрибуты связаны с частями дуг: например, часть железнодорожной ветки может проходить внутри тоннеля.

Площадные данные Границы контуров могут представлять различные природные феномены, такие, как озера, леса, крупные населенные пункты. Сущности являются изолированными областями, возможно перекрывающимися. Объекты могут не полностью покрывать исследуемую область (точка может находиться внутри нескольких объектов). Если каждая находится внутри одного объекта, объекты полностью покрывают территорию. Каждая линия границы разделяет два площадных объекта. Площадные объекты не могут пересекаться. Любой слой первого типа может быть преобразован в слой второго типа: каждый площадной объект может теперь иметь любое число атрибутов. Площадные объекты могут иметь «дыры», имеющие набор атрибутов, отличных от атрибутов основного объекта. Например, на реках есть острова.

Сущность Сущность «Озеро»

Сущность «остров»

Рисунок 2.4 – Сложные (многосвязные) площадные объекты Непрерывные поверхности Некоторые явления и феномены, непрерывно изменяющиеся в пространстве, не могут быть точно представлены в виде дискретных точек, линий или областей – эти объекты наилучшим образом представляются в ГИС непрерывными поверхностями. Примеры непрерывных поверхностей: рельеф, температура, давление, плотность населения.

Характеристиками поверхностей являются критические точки:

- пики и углубления – самые высокие и низкие точки;

- линии хребтов и низин – линии изменения знака угла наклона;

- проходы – место схождения двух хребтов или низин;

- дефекты – резкие изменения значения (например, утесы);

- фронты - резкие изменения угла наклона поверхности.

Поверхности представляются в виде точек, линий и областей. Представление поверхностей в виде точек называется цифровой моделью местности и основано на выборке через регулярные интервалы значений с исследуемой поверхности. В результате получается матрица значений, называемая также растром, сеткой, решеткой. Многие цифровые модели местности создаются именно в таком виде и могут быть просто конвертированы в растровое изображение для визуализации.

Рисунок 2.5 – Представление поверхностей регулярной сетью точек Представление поверхностей в виде линейных объектов идентично тому, что мы видим на топографических картах и основано на использовании изолиний (линий равных значений, например, высот). Линии соединяют выборочные точки, имеющие одинаковые значения атрибута.

Поверхности удобно также представлять площадными объектами. Чаще всего используют треугольники, так как эта фигура всегда выпуклая и лежит в одной плоскости. Представление поверхности набором треугольников называется триангуляцией. Выборочные точки являются вершинами треугольников, в сами треугольники полностью покрывают исследуемую территорию. Выборочные точки чаще всего располагаются в пиках и впадинах, вдоль линий хребтов и низин, и соединяются дугами.

При использовании непрерывных данных мы часто хотим знать значения атрибута вне точек, линий или вершин треугольника, представляющих поверхность. Эти значения вычисляются путем интерполяции по ближайшим точкам, в которых величина атрибута известна. Поверхности обычно обладают одним атрибутом, но иногда могут иметь несколько (например, многозональные космические снимки). Каждая ячейка имеет одно значение на всей описываемой ею площади.

Рисунок 2.6 – Представление поверхностей изолиниями и триангуляционной сетью Модель данных векторных ГИС Векторная модель данных основана на векторах (в противоположность покрывающим все пространство растровым структурам). Фундаментальным примитивом является точка. Объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями. Некоторые системы позволяют соединять точки дугами окружностей. Площадные объекты определяются как набор линий. Термин полигон является синонимом «площадного объекта» в силу использования прямых линий для соединения точек. Векторные базы данных создаются для различных целей: векторная модель доминирует в транспортных задачах, коммуникациях, управлении и т.д. Для управления ресурсами используются как векторные, так и растровые ГИС. В векторной базе данных объекты собираются в единое целое посредством топологии.

Топологические отношения в ГИС позволяют описывать связанность и отделимость точек или линий, определяющих взаимосвязи объектов в слое.

Топологические отношения являются одним из наиболее полезных видов отношений, поддерживаемых пространственными базами данных. Топологическая структура данных определяет, где и как точки и линии соединяются в узлах на карте. Порядок соединения определяет форму дуги или полигона.

Рассмотрим пример кодирования топологических связей в ГИС и топологию «дуга-узел». После того, как векторизованы объект карты и построена топология, возможно определять связанность объектов, например, с какими полигонами соседствует полигон А, какой полигон граничит с полигоном Б через границу d, найти все возможные пути из третьего узла во второй.

Топология объектов может быть построена по «спагетти» следующим образом. Объекты и атрибуты позволяют описывать условия, существующие на карте или в реальности. Векторные объекты, используемые для описания пространственного изменения явления должны подчиняться правилам: два площадных объекта не должны перекрываться и каждая точка изучаемого пространства должна находиться внутри только одного площадного объекта.

ет определить маршрут между двумя узлами.

3. Полигоны определяются дугами и ориентация. Внутренние обласc ти (границы) полигона соответствующим образом помечаются (например, знаком «минус»).

4. Наконец, для каждой дуги можно зоны, соответствующая область Рисунок 2.7 – Кодирование топологических отношений в модели «дуга-узел»

Если редактируются точки объектов слоя, топология должна быть построена заново. Построение топологии включает в себя вычисление и кодирование взаимосвязей между объектами на основе планарных правил, использующихся для построения объектов по оцифрованным линиям. Планарные правила позволяют исправлять ошибки, возникающие при оцифровке.

Работа с топологической информацией в векторных ГИС Функции анализа в векторных ГИС отличаются от функций анализа растровых ГИС. Имеется больше возможностей для работы с отдельными объектами; в различных вычислениях, например, вычислениях площадей объектов, используются координаты объектов вместо подсчета количества ячеек в растровых ГИС. Это обуславливает большую точность вычислений. Некоторые операции выполняются быстрее (поиск оптимального пути в дорожной сети), а некоторые – медленнее (комбинирование слоев, буферные зоны).

Представим, что несколько слоев имеют построенную топологию (требуемую во многих ГИС, хотя и не во всех). Когда два слоя комбинируются (совмещаются), результат также должен удовлетворять условиям планарных правил. Для этого находятся все пересечения линий, и на каждом пересечении создается новый узел. Например, прямая, пересекающая выпуклый площадной объект, делит его на два полигона. Топологическое наложение – общее название для комбинирования слоев с использованием построенной топологической модели. Для получившейся в результате комбинирования слоев карты топологические связи обновляются.

При наложении полигонов их границы разбиваются на каждом пересечении объектов. Наложение линейных объектов на площадные также использует отношение “содержится в”. Линии разрываются на каждом их пересечении с границей полигона. Количество линий в результате этой операции становится больше. Содержащий линию полигон становится новым атрибутом каждой линии. Например, по карте на рисунке 2.8 можно определить ландшафт, по которому проходит каждый сегмент слоя дорог. Для наложения слоя точечных объектов на слой площадных объектов используется отношение «содержится в»., а результатом такой операции является новый атрибут для каждой точки. На рисунке 2.9 показаны две карты – точечный слой избушек и площадной слой видов ландшафта. В результате комбинирования этих слоев для каждого объекта в слое избушек получим вид ландшафта, на котором она расположена.

Операция переклассификации объектов применяется в работе с площадными объектами. В них объекты собираются вместе на основе атрибутов. Например, карта почв содержит объекты, имеющие атрибуты «тип почвы» (A, B, C) и «потенциал роста» (d и f). Чтобы получить карту по какому-то одному признаку, нужно объединить соседние объекты, имеющие одинаковые значения признака (рисунок 2.10), т.е. удалить границы между полигонами одного типа.

Рисунок 2.10 – Переклассификация объектов: а) – классификация объектов; б) – удаление границы между объектами одного типа; в) – сборка из дуг полигонов одного типа Тема 3. Пространственные отношения в ГИС-анализе ГИС предоставляют пользователю эффективные механизмы для хранения местоположения географических сущностей и их атрибутов, но кроме этого во многих задачах требуется проследить отношения между географическими объектами. Между объектами в векторной модели данных могут существовать пространственные отношения: близость, соседство, а также бинарные отношения "находится внутри", "находится снаружи", "пересекаются", "примыкает" и другие (рисунок 3.1).

A частично содержит B = TRUE D полностью внутри C = TRUE Рисунок 3.1 – Пространственные отношения между объектами Отношения между объектами могут быть вычислены на основе метрической информации об объектах. Например, язык создания приложений MapBasic в ГИС MapInfo позволяет выяснить взаимное расположение объектов в пространстве при помощи специальных географических операторов, встраиваемых в SQL-запрос.

Топологическая структура цифровой карты Географические базы данных содержат множество пространственных данных, представляющих различные взгляды на окружающий мир в различные моменты времени. Термин пространственные означает, что объекты позиционированы в географическом пространстве. Пространственные объекты являются представлениями элементов реального мира – рек, городов, дорог и т.п. В зависимости от уровня детализации, эти объекты могут иметь различную пространственную размерность. Например, исток реки может быть выражен точечным объектом, ручьи – линейными объектами, а озера – полигональными объектами. Каждый пространственный объект описывается пространственными и непространственными атрибутами. Пространственные атрибуты, такие, как форма, размер, обычно складываются из позиционной и метрической информации об объекте. Пространственные объекты участвуют в пространственных отношениях, описывающих топологические свойства, такие, как связанность, ориентация, соседство, и вложенность.

Топологическая информация является неотъемлемой частью любой географической базы данных в геоинформационных системах и содержит пространственные отношения между объектами. Топологическая информация обычно хранится на уровне представления объектов. Например, представление линейного объекта может включать ссылки на другие связанные с ним объекты. В настоящее время топологические представления стали общепринятым методом организации геоданных в ГИС.

В модели топологических отношений Эгенхофера формализуются топологические отношения, которые могут существовать между двумя пространственными объектами. Такие топологические понятия, как смежность, вложенность и д.р., описываются совокупностью пересечений между внутренностями, границами и дополнениями двух элементов. Топологическое отношение R между двумя элементами A и B может быть задано матрицей:

Значениями ячеек матрицы являются либо пустое значение, означающее, что сравниваемые внутренности, границы или дополнения не пересекаются, либо непустое значение, если в пересечении имеется хотя бы одна точка. Различные комбинации значений ячеек матрицы описывают различных топологических отношений. Любое пространственное отношение между двумя элементами является инвариантом одного из отношений, описываемых матрицей. Однако на плоскости возможно реализовать лишь часть этих отношений (рисунок 3.2).

Рисунок 3.2 – Топологические отношения между двумя полигонами на плоскости Если топологическое отношение между AX и BX в X эквивалентно топологическому отношению AY и BY в Y, то матрицы пересечений инвариантов для этих отношений будут идентичны. Обратное не верно, идентичность матриц пересечений инвариантов не означает эквивалентности отношений.

Описанная модель топологических отношений полностью описывает пространственные отношения между объектами на уровне констатации факта отношения, но не содержит средств описания характера отношения. Например, если два региона касаются в двух точках, в модели будет зафиксирован только факт касания.

В векторных ГИС для передачи кодирование объектов используется модель данных “дуга–узел”, в которой полилинии и полигоны представляются в виде ориентированных графов. При этом фиксируются отношения инцидентности узлов и дуг, принадлежности дуги границе полигона, смежности полигонов. При векторизации карт векторные объекты представляют собой т.н. “спагетти”. Процесс преобразования спагетти в модель “дуга–узел” называется planar enforcement. Наличие в модели данных заранее рассчитанных топологических свойств объектов позволяет снизить вычислительную сложность многих алгоритмов.

Алгоритмы вычислительной геометрии В геоинформационных системах сложные алгоритмы анализа часто строятся из простых алгоритмов. Рассмотрим сначала некоторые простые алгоритмы, а далее покажем, как из этих простых алгоритмов строятся сложные аналитические процедуры.

Пересечение линий Операция нахождение пересечения линий является одной из базовых в ГИС–анализе. Она используется в оверлейных операциях с полигонами, при соединении и разъединении (merge и dissolve) линий и полигонов. Эта операция является базисной при определении нахождения точки в полигоне, при удалении расщепленных полигонов. Поэтому эффективные алгоритмы определения пересечения линий важны в любой векторной ГИС.

Рассмотрим простейший пример: требуется определить, пересекается ли отрезок AB (4, 2) – (2, 0) с отрезком CD (0, 4) – (4, 0) и если да, то в какой точке? Для этого нужно найти уравнения прямых AB и CD и решить их совместно (рисунок 3.3-а). Уравнение прямой y=a+bx может быть найдено по двум точкам, через которые она проходит. Коэффициент наклона прямой b=(y2–y1) / (x2–x1). Используя любую из точек, через которые проходит прямая, найдем a=yi–bxi. Уравнение первой линии y=x–2, а второй линии y=4–x.

Сложив два уравнения, получим точку пересечения (3, 1).

В общем виде две линии,заданные уравнениями y=a1+b1x и y=a2+b2x, пересекаются в точке x = –(a1–a2) / (b1–b2); y = a1+b1x. Однако таким способом можно найти только точку пересечения непараллельных линий бесконечной длины. Возможно отрезки не пересекаются, а пересекаются продолженные по этим отрезкам прямые (рисунок 3.3-б). Отрезки пересекаются, если для точки пересечения (x, y) и точек A, B, C, D выполнены условия:

Рисунок 3.3 – Точка пересечения прямых: а) внутри отрезков; б) снаружи Необходимо учитывать специальные случаи. Для вертикальных линий угол наклона b стремится к бесконечности, поэтому точку пересечения ищут особым способом. Если обе линии вертикальные, они не пересекаются. Если вертикальная только одна из линий, то подстановкой решается система уравнений y=const и y=a2+b2x. Невертикальные параллельные линии также вызывают сбой в работе алгоритма, поэтому перед решением системы уравнений следует проверять b1–b2 на равенство нулю.

Рассмотрим теперь способы определения пересечения полилиний.

Пусть имеются две полилинии с n1 и n2 сегментами соответственно. Самым простым способом нахождения их точек пересечения является последовательная проверка пересечения каждого сегмента первой линии с каждым сегментом второй линии. Сложность этого алгоритма, пропорциональная произведению n1 * n2, может быть уменьшена при помощи разнообразных эвристических алгоритмов. Хотя в этих алгоритмах требуются дополнительные шаги обработки и, возможно, структуры данных, общая трудоемкость алгоритма снижается. Рассмотрим некоторые из таких методов.

Сложность алгоритма вычисления пересечения полилиний может быть снижена, если предварительно проверять на пересечение минимальные ограничивающие прямоугольники полилиний (MBR – minimal bounding rectangle). Эти прямоугольники определяются минимальными и максимальными координатами x и y. Две полилинии не пересекаются, если не пересекаются их ограничивающие прямоугольники. Можно применить этот подход и для определения пересечения отдельных сегментов полилиний. Два отрезка AB и CD не пересекаются, если не пересекаются интервалы (xA, xB) и (xC, xD) или не пересекаются интервалы (yA, yB) и (yC, yD).

Следующий метод, впервые использованный в ГИС ArcInfo, основан на разбиении полилинии на секции, в которых линия монотонно возрастает или убывает по x и по y (рисунок 3.4-а). Разбиение происходит в точках локального минимума или максимума по x или по y. Горизонтальная или вертикальная линия пересекает такую секцию только в одной точке. Это дает возможность уменьшить трудоемкость алгоритма поиска пересечения полилиний. Если для двух секций найдена точка пересечения, не нужно проверять оставшиеся пары точек, т.к. это пересечение единственное при условии, что вторые производные в секциях не меняют знак. Это ограничение может быть разрешено либо разбиением секции в критических точках, либо полным перебором пар сегментов для таких секций. Модифицированный таким способом алгоритм в некоторых случаях позволяет получить вычислительную сложность порядка O(n1 + n2).

На рисунке 3.4-б представлены два различных случая пересечения секций. В одном случае секции пересекаются только в одной точке, в другом – в нескольких точках. Определим условия, при которых точка пересечения единственна. Если две секции одновременно возрастают или убывают по одному направлению, одна из них возрастает, а другая убывает по другому, то полилинии на этих секциях пересекаются не более чем в одной точке. На рисунке 3.4-в серым цветом выделены условия, при которых можно применять вышеописанный метод оптимизации алгоритма поиска пересечений полилиний.

min(x) Рисунок 3.4 – Оптимизация алгоритма пересечения полилиний, основанная на разбиении на монотонные секции: а) разбиение на секции; б) различные варианты пересечения секций; в) схема определения единственности точки пересечения секций Если требуется найти точки пересечения большого числа полилиний, как, например, в оверлейной задаче, можно организовать пространственную индексацию полилиний. Наиболее часто в ГИС используются индексы на квадродеревьях. При такой индексации поиск пересечений ведется только для полилиний, у которых ветви квадродерева пересекаются.

Операции с полигонами Перейдем теперь к операциям с полигонами, заданными последовательностью вершин. Рассмотрим задачу определения площади полигона. Чаще всего применяется алгоритм, основанный на разбиении многоугольника на трапеции, ограниченные линией сегмента полигона, перпендикулярами, опущенными из вершин сегмента на ось x, и осью x (рисунок 3.5-а). Для сегмента, соединяющего вершины (xA,yA) и (xB,yB), площадь такой трапеции равна S=(xB– xA)* (yB– yA) / 2.

Вычислим площади трапеций для всех сегментов полигона и просуммируем их. Для сегментов, у которых xi > xi+1, площадь берется отрицательной (рисунок 3.5-б). Следует заметить, что полигон – замкнутая фигура, поэтому нужно учитывать сегмент, соединяющий последнюю вершину с первой.

Рисунок 3.5 – Вычисление площади полигона: а) исходная фигура;

Таким способом можно вычислить площади не только для выпуклых многоугольников, но и для вогнутых, а также для полигонов, имеющих дыры. Алгоритм непригоден для вычисления площадей полигонов, имеющих самопересечения границ. Для полигонов, оцифрованных против часовой стрелки, площадь получается отрицательной. Проблемы возникают также при отрицательных значениях координат y вершин полигона. В таком случае можно либо прибавить к координатам y достаточно большое число, либо опускать перпендикуляры из вершин на прямую y=const, где const меньше самой малой y-координаты в полигоне.

Если используется система координат с большими значениями x и y (например, в системе координат Гаусса-Крюгера в районе Красноярска действуют координаты x=6200000; y=16500000), то при многократном суммировании площадей трапеций будет накапливаться вычислительная ошибка. Относительная погрешность получается особенно высокой для малых полигонов. Эта проблема может быть решена линейным преобразованием полигона к новой системе координат, в которой не будет столь больших значений, и вычислением в ней площади. Далее вычисляется площадь в исходной системе.

В модели “дуга-узел” полигоны формируются из дуг. При этом кодируется расположение полигона относительно направления цифрования дуги.

Очевидно, определяемую границей двух смежных полигонов площадь достаточно вычислить один раз. Затем для правых полигонов эта площадь суммируется со знаком “плюс”, а для левых – со знаком “минус”.

Точка внутри или снаружи полигона Рассмотрим следующую задачу, часто встречающуюся в процедурах ГИС-анализа. Для заданной точки A(u, v) и полигона P=(xi, yi) i=1..n требуется определить, находится точка внутри полигона или снаружи. Задача может быть решена с использованием топологических свойств полигонов. Из точки A проведем вертикальную линию (xi, yi) – (xi, ) и вычислим количество пересечений этой линии с сегментами границы полигона. Если это число нечетное, точка лежит внутри полигона. Если число четное – точка лежит вне полигона (рисунок 3.6).

Рисунок 3.6 – Схема определения принадлежности точки полигону.

Вертикальная линия x=u пересекает сегмент с концевыми точками (xi, yi) и (xi+1, yi+1) когда эти точки расположены по разную сторону от вертикальной линии. Уравнение прямой сегмента y=a+bx определяется по его концевым точкам, а пересечение сегмента с вертикальной прямой x=u находится в точке (u, a+b*u). Вертикальные сегменты границы являются для этого способа определения принадлежности точки полигону специальным случаем. Когда xi=xi+1 и xiu, линия и сегмент границы не пересекаются. Когда xi=xi+1 и xi=u, прибавим к количеству пересечений 0 или 2. Для сохранения детерминированности алгоритма нужно также проверять, расположена ли точка на границе полигона (a+b*u=v). Иначе алгоритм в разных случаях будет выдавать разные результаты (рисунок 3.7).

Рисунок 3.7 – Неопределенность при расположении точки на границе Если граница полигона разбита на монотонные секции, вертикальная линия пересекает секцию не более чем в одной точке. Поэтому когда найдено одно пересечение, можно не проверять оставшиеся сегменты секции на пересечение с вертикальной линией. Алгоритм можно применять также и вогнутых полигонов, для полигонов, имеющих дыры и самопересечения границ.

Определение особых точек полигона Перейдем к задаче определения центральной, репрезентативной точки полигона. В ГИС с этой целью часто используется понятие центроида – точки, являющейся центром тяжести полигона. Как видно из рисунка 3.8, центроид расположен не всегда внутри полигона. Однако эта операция может применяться, например, в картографической генерализации при замене площадных объектов точечными.

Координаты центроида региона с площадью A вычисляются по следующим формулам: xц= ((yi – yi+1) (xi2 + xi xi+1 + xi+12) / 6A); yц= ((xi – xi+1) (yi2 + yi yi+1 + yi+12) / 6A). В некоторых программах координаты центроида вычисляются как среднее значение x и y.

Рассмотрим следующую полигональную операцию – вычисление скелета полигона. Скелет полигона определяется как сеть линий, построенная таким образом, что каждая точка сети расположена на равном расстоянии от ближайших двух сегментов границы полигона. При помощи этой операции можно определить оптимальные места для подписи полигона. Скелет получается путем “сжатия” полигона (рисунок 3.9). Сегменты границы полигона сдвигаются внутрь полигона на равные расстояния, поэтому можно считать эту операцию обратной построению буфера.

Выпуклые вершины многоугольника сдвигаются внутрь в направлении биссектрисы угла, формируемого смежными с вершинами сегментами. Вогнутые участки в скелете полигона заменяются дугами окружности. Правильные многоугольники превращаются в точки, являющиеся центрами вписанных окружностей.

Оверлей полигонов Наложение картографических слоев является основным средством для реализации сложных пространственных отношений, называемых в англоязычной литературе spatial join. Геометрические аспекты оверлея тематических слоев основаны на методах вычислительной геометрии. Однако в пространственных запросах не только вычисляются пересечения объектов на входных картах, но и выполняется комбинирование их атрибутов.

Оверлеи слоев в растровых форматах сводятся к комбинированию значений соответствующих ячеек. Такие операции достаточно просты и не требуют использования методов вычислительной геометрии. Для выравнивания растров, имеющих различную ориентацию или размер ячеек, могут использоваться различные алгоритмы трансформации.

В векторных ГИС встречается несколько типов оверлейных операций:

оверлеи двух разбиений (например, регионов), оверлеи двух линий, оверлеи линии и региона, оверлеи точки и региона. Для оверлеев типа "регионрегион" и "линия-регион" входные данные могут представлять собой результат предыдущих оверлейных операций. Картографический оверлей сводится к нескольким стандартным задачам: поиску точек пересечения двух сегментов, удалению расщепленных полигонов, вычислению пересечений двух разбиений, определения принадлежности точки региону.

Простые алгоритмы, рассмотренные в предыдущих разделах, формируют базис для более сложных алгоритмов ГИС-анализа, таких, как оверлеи полигонов. Эта операция традиционно используется в ландшафтном планировании, где с целью управления использованием земель исследуются пространственные взаимосвязи между наложенными друг на друга географическими слоями.

Оверлеи полигонов изоморфны операциям теории множеств. Когда накладываются два полигона A и B, получается графическая интерпретация объединения или пересечения множеств A и B. На рисунке 3.10 показаны возможных оверлейных операций с двумя полигонами, выраженные через объединение, пересечение и отрицание помеченных цифрами 1.. 4 множеств.

На основе оверлейных операций строятся некоторые другие функции ГИС.

При визуализации данных интерес представляют только объекты, попадающие в “окно” пользователя, а остальные объекты для ускорения отображения должны быть пропущены. Для этого на слои карты накладывается прямоугольник – экстент карты, вне которого объекты не отображаются. При построении буферов вокруг точек, полилиний и полигонов создаются круги и прямоугольники, которые впоследствии оверлейной операцией сливаются в один объект.

Оверлейные операции применяются при площадной интерполяции. Здесь требуется распределить некоторую величину, связанную с полигоном A, между пересечением A B и разностью A – B пропорционально их площади. При этом считается, что плотность этой величины по всему полигону постоянна.

Рисунок 3.10 – Связь оверлеев полигонов с операциями теории множеств.

Перейдем теперь к способам реализации оверлейных операций. Будем рассматривать наиболее распространенный в ГИС-анализе случай, когда накладываются два слоя с непересекающимися полигонами. Представим, что в одном из слоев содержатся “красные” полигоны, а в другом – “синие”. Тогда задача заключается в поиске полигонов на комбинированном слое. Атрибуты этого слоя содержат конкатенацию характеристик “синих” и “красных” полигонов. Количество полигонов, получившихся в результате наложения слоев, заранее предсказать нельзя.

Чтобы получить оверлей двух полигонов, вначале необходимо вычислить все пересечения между их границами. На рисунке 3.11 изображен “красный” полигон с атрибутом “A” (тонкие линии) и синий полигон с атрибутом “1” (толстые линии). Внешняя часть на обеих картах имеет атрибут “0”. Каждый полигон представлен одной дугой, для каждой из них известно, с какой стороны расположен полигон. После вычисления пересечений этих дуг образуются шесть новых дуг и четыре новых полигона, наследовавших атрибуты 00, A0, A1, 01. Для новых дуг также известно, какие полигоны лежат справа и слева. По таблице смежности получившихся дуг и полигонов можно сформировать любой из возможных шестнадцати полигонов, показанных на рисунке 3.11.

Рисунок 3.11 – Оверлей полигонов в модели “дуга–узел”: а) исходные объекты;

б) вычисление пересечений дуг; в) метки смежности дуг и полигонов.

Рассмотрим более сложный пример (рисунок 3.12). Здесь накладываются слой с объектом “1” и слой с тремя объектами “A”, “B” и “C”. Вычислим пересечения дуг объектов и получим метки правых и левых полигонов получившихся новых дуг.

Рисунок 3.12 – Оверлей полигонов с непересекающимися границами.

Как видно из рисунка, дуги 3, 6 и 8 не имеют пересечений с объектом “1”. Определим метки для третьей дуги. Легко видеть, что метки внутри полигона могут передаваться от дуги к дуге. Правый полигон третьей дуги тот же, что правые полигоны второй и четвертой дуги – “А1”. Левый полигон шестой дуги тот же, что левые полигоны второй и четвертой дуги – “А1”.

Для третьей дуги, как для части сети “красного” слоя, известна “красная” часть метки левого полигона – это “B”. “Синяя” часть левой метки берется из метки правого полигона. В результате получается метка “B1”. Аналогично, метка правого полигона для шестой дуги будет “B1”.

Восьмая дуга не пересекается с границей полигона “1” и не является смежной с другими дугами сети “красного” слоя. Для изолированной дуги при помощи алгоритма “точка в полигоне” следует определить вмещающий полигон “синего” слоя. Получим для восьмой дуги правый полигон “С1” и левый полигон “01”. Последний шаг оверлейного алгоритма заключается в формировании полигонов из новых дуг путем обхода полигона от дуги к дуге до тех пор, пока полигон не замкнется.

Точность представления координат сегментов в машинной форме более высока, чем погрешности оцифровки и векторизации. Поэтому при поиске пересечений сегментов полигона могут возникать ошибки, связанные с отсутствием сведений о топологической структуре объектов. На рисунке 3. показаны два различных случая пересечения линий.

Рисунок 3.13 – Проблемы поиска пересечения полигонов:

а) пересекающиеся сегменты; б) ложные пересечения сегментов смежных Из рисунков видно, что в первом случае линии пересекаются на самом деле, а во втором случае пересекающиеся участки линий представляют одну и ту же границу. Необходимо составлять оверлейные алгоритмы таким образом, чтобы различать эти ситуации. Полигоны, образующиеся при оверлее двух полигонов с ошибочно векторизованными общими границами, называются расщепленными. Для двух полигонов, состоящих из n1 и n2 точек, может образоваться до ( 2n1n 2/ (n1+n2) – 3 ) расщепленных полигонов.

Расщепленные полигоны могут быть устранены либо в процессе оверлейной операции, либо после ее выполнения. В большинстве коммерческих ГИС используется первый подход, заключающийся в “нечетком” представлении линий. При этом для каждой линии задается уровень толерантности, связанный с возникающей из-за ошибок векторизации неопределенностью геометрии линии. Поиск пересечений ведется для “полос”, заданных самой линией и уровнем толерантности (рисунок 3.14-а). Следует заметить, что определение пересечений для нечетких линий не является транзитивным.

Рисунок 3.14 – Удаление расщепленных полигонов: а) до оверлейной операции;

Для устранения расщепленных полигонов после оверлейной операции необходимо определить критерии, по которым расщепленный полигон можно отличить от настоящего. Расщепленные полигоны обычно имеют небольшую площадь и вытянутую форму. Они чаще всего состоят из двух дуг. Расщепленные полигоны характеризуются также “перемежающимися” атрибутами. Если синяя дуга с атрибутами “1” и “2” накладывается на “красную” дугу с атрибутами “A” и “B”, расщепленные полигоны будут иметь атрибуты “B1” и “A2” (рисунок 3.14-б). Дуги расщепленных полигонов заканчиваются в четырехвалентных узлах, а в реальных полигонах валентность узлов обычно равна трем. Состоящий из двух дуг расщепленный полигон можно заменить одной дугой, проходящей через центр полигона.

Тема 4. Ввод пространственных данных в ГИС Географические явления и феномены бесконечно сложны и разнообразны. Для того, чтобы абсолютно полно представить их в ГИС, потребовались бы бесконечно большие пространственные базы данных. Чтобы описывать, обрабатывать и анализировать объекты реального мира в ГИС, используют модели данных, в которых абстракцией и агрегацией данных устанавливается необходимый для решения поставленной задачи уровень детальности информации. Это касается как атрибутной, так и пространственной составляющих геоданных. На географических картах уровень детальности информации определяется масштабом карты. Здесь в качестве примера абстракции данных можно привести процесс камерального создания мелкомасштабных карт на основе крупномасштабных путем их генерализации. Пользователь ГИС смотрит на окружающий мир через модель пространственных данных, которая должна с достаточной полнотой и точностью описывать объекты и явления.

Изображения объектов и явлений на географических картах и космических снимках обычно описываются функцией двух переменных F(x,y), где x,y – географические координаты. Аналитический способ определения функции F(x,y) с целью определения пространственного положения географических объектов практически не применяется. Вместо этого функцию F(x,y) сэмплируют – т.е. представляют выборочными значениями в некоторых точках (их называют выборочными точками).

Способ дискретизации функции F(x,y) определяет модели данных ГИС:

растровые модели, DLG-графы векторных ГИС, модели поверхностей TIN и DEM. Представление феноменов и явлений объективной реальности выборочными значениями и кодирование этих значений в пространственной базе данных называется вводом данных в ГИС.

Большая часть характеристик географических объектов и явлений существует на всей территории и изменяется непрерывно (рельеф территории, температура, атмосферное давление и т.п.). Если взять выборочные точки в узлах регулярной решетки, получим растровую модель данных. Размещение точек вдоль трансект либо вдоль границ объектов порождает векторную модель (в виде полилиний и полигонов), а изображение объектов и явлений в изолиниях приводит к 3D-моделям.

Феномены окружающего мира могут быть рассмотрены в трех аспектах: пространственном (вариации значений от одного места на карте до другого), временном (изменения между двумя моментами времени) и тематическом (вариации от одной характеристики до другой). Измеряемые или описываемые свойства объектов попадают в одну из этих категорий, и их полное описание во всех трех аспектах практически невозможно. При построении ГИС-моделей одна из категорий фиксирована, другая – контролируется, а третья – свободно изменяется. Например, при переписи населения фиксируется время (год переписи), контролируется местоположение, используя census track, и измеряется разная тематическая информация (возраст, пол и т.п.).

Ввод данных – наиболее узкое место в геоинформационных технологиях. Затраты на ввод данных часто превосходят 80% от общей стоимости ГИС-проекта. Процесс ввода данных обычно требует участия большого количества операторов, сами операции ввода – утомительны (однообразная, рутинная работа), требуется постоянно контролировать ошибки ввода данных.

Поэтому для снижения трудозатрат и стоимости ввода и для повышения качества ГИС-продуктов нужно автоматизировать процессы ввода данных, насколько это возможно.

В ГИС используется несколько режимов ввода данных. Путем ручного ввода (например, с клавиатуры) могут быть введены табличные данные, элементы оформления и дизайна карты, реже пространственные данные (из-за их большого объема). Ручные устройства определения координат, при помощи которых оператор непосредственно указывает местоположение географического объекта и фиксирует его координаты, позволяют оцифровывать карты, выполнять ручное дешифрирование снимков. Автоматизированные устройства ввода автоматически извлекают геоданные с карт и снимков. В настоящее время производители ГИС пытаются использовать для ввода данных новые технологии, например, голосовой ввод, но в общераспространенном программном обеспечении ГИС эти возможности пока недоступны.

Данные для ГИС-проекта могут быть также получены из других ГИС и CAD/CAM – систем; в этом случае ввод данных сводится к преобразованиям между различными ГИС-форматами. Существуют специальные обменные форматы для передачи пространственных данных между разными ГИС (DFX/DBF, MIF/MID и т.п.). Современные попытки разработки стандартов на пространственные данные и на процедуры обмена базируются на XML.

Одним из способов снижения затрат на ввод данных является также разделение цифровых данных (data sharing), когда несколько коллективов, занятых разработкой ГИС, совместно создают, владеют и используют банк геопространственных данных, что позволяет избежать ситуаций, когда две организации тратят ресурсы на ввод одинаковых карт. Кроме того, сейчас в сети Интернет появляется все больше свободно доступных пространственных данных (космические снимки и цифровые карты GoogleEarth, цифровые модели местности NASA и многое другое).

Периферийные устройства ЭВМ для ввода данных в ГИС Для ввода данных в ГИС необходимы технические и программные средства преобразования пространственных данных различных типов в цифровую форму. Пространственные данные кодируются в виде списка координат, а атрибутные данные чаще всего представлены в виде таблиц. Для пространственных данных часто требуются преобразования между различными проекциями и системами координат цифровой карты, космического снимка и т.п.

Первыми устройствами для аналого-цифрового преобразования картографической информации в ГИС были дигитайзеры – устройства ручной оцифровки карт, схем и планов в виде последовательности точек, положение которых описывается прямоугольными декартовыми координатами плоскости. Дигитайзер состоит из плоского стола и указующего устройства – съемника информации в виде курсора или пера. Рабочее поле стола может быть выполнено из прозрачного материала и иметь подсветку. Дигитайзеры различаются размером рабочего поля (форматы А4–А0), точностными характеристиками: точностью (accuracy), контролируемой погрешностью курсора, точностью поля дигитайзера, конструктивным разрешением (величиной минимального шага – инкремента). Интегральная точность современных дигитайзеров обычно лежит в пределах сотых или десятых долей миллиметра.

Первые дигитайзеры создавались в начале 1960-х на базе светостолов – столов со столешницей из прозрачного материала, под которой был размещен источник света. Оператор перемещал по закрепленной на столе карте курсор, внутри которого располагался электромагнит. Магнитное поле, создаваемое курсором, движет расположенный под столом кулачок. Механические перемещения кулачка вдоль осей oX и oY кодировались и передавались в ЭВМ, где специальная программа формировала из этих перемещений векторные полилинии и полигоны.

Первые электромеханические дигитайзеры были механически связанными; дигитайзеры со свободным перемещением курсора были очень дороги и нестабильны в работе. Так, в одном из первых дигитайзеров со свободным перемещением курсора курсор генерировал звук, который фиксировался линейкой микрофонов. Дигитайзер выдавал много ошибок из-за проблем с шумами.

В современных дигитайзерах чаще всего используется решетка катушек, спрятанная в столе и детектирующая электромагнитное поле, генерируемое курсором. По величине ЭДС, наведенной в каждой из катушек, процессор дигитайзера определяет положение курсора с точностью лучше 0,1 миллиметра (эта точность выше, чем точность позиционирования курсора любым оператором). Во многих дигитайзерах функция географической привязки изображения по реперным точкам заложена в само устройство или в его драйвер.

Рассмотрим процесс ввода карты в ГИС при помощи дигитайзера. Сначала карта фиксируется на столе: при сдвиге карты привязку нужно проводить заново. Карта должна плотно прилегать к поверхности стола, иначе неизбежно возникают ошибки геопривязки изображения. Для привязки снимаются координаты трех реперных точек – этого достаточно, если используются аффинные преобразования, и есть уверенность в точности определения координат реперных точек. Для контроля ошибок при определении координат или если используется функция преобразования координат более высокого порядка, оператору потребуется определить большее количество реперных точек.

Реперные точки удобно брать в местах пересечения дорог, на углах зданий, в устьях рек и т.п. Для каждой реперной точки должны быть известны её координаты в системе координат дигитайзера (обычно задаются в виде расстояния от края рабочего поля) и в системе координат оцифровываемой карты. Координаты реперных точек используются для вычисления параметров функции трансформации координат.

Рисунок 4.1 – Сканеры: а) – планшетный; б) – барабанный Сканеры – устройства аналого-цифрового преобразования изображения для его ввода в ЭВМ в растровом формате путем сканирования в отраженном или проходящем свете с непрозрачного и прозрачного оригинала (рисунок 4.1). Видеосканеры (телекамеры, светочувствительные матрицы) позволяют менее чем за 1 сек. получать полностью сканируемое изображение, формируя растровый массив значений яркостей, цвета. Полученное при помощи видеосканера изображение содержит значительные геометрические искривления, что затрудняет использование видеосканеров для ввода карт.

Рис 4.2. – Устройство сканеров: а) – барабанных; б) – планшетных (www.pcmore.ru) Электромеханические сканеры, более дорогие и более медленные, чем видеосканеры, выдают более качественные изображения. Эти сканеры разделяют на планшетные, барабанные и ручные. В планшетных сканерах (рисунок 4.2-а) над неподвижной картой перемещается источник света и линейка светочувствительных элементов, фиксирующих яркость отраженного от карты света. В барабанных сканерах нерах (рисунок 4.2-б) наоборот – над неподвижным источником света и линейкой светочувствительных элементов «прокатывается» карта. Ручные сканеры, перемещаемые над сканируемым документом вручную, в ГИС используются крайне редко из-за низкой позиционной точности результата и малого формата документа, который можно отсканировать за один проход.

Оцифровка карты Оцифровку содержимого карты можно производить в точечном режиме, когда оператор устанавливает точки явно нажатием кнопки на курсоре, или в потоковом режиме, при котором положение точек снимается автоматически через некоторый промежуток времени (обычно 0,1–1 сек.) или при движении курсора на заданное количество позиций. В точечном режиме точки выбираются субъективно; два оператора никогда не оцифруют одну и ту же ломаную одинаково. Но оператор в этом режиме может размещать точки более правильно, т.е. чаще ставить точки на изгибах линий и реже – на прямых участках. В потоковом режиме точки размещаются независимо от формы кривой, поэтому создается много избыточных точек, которые нужно отфильтровать.

Рисунок 4.3 – Влияние особенностей картографического изображения Большая часть существующих бумажных карт создается без учета того, что когда-нибудь их будут оцифровывать, поэтому при оцифровке карт неизбежно возникают проблемы. Часто на картах в целях более наглядного изображения географических объектов жертвуют их позиционной точностью. Например, по узкой береговой полосе проходят ЛЭП, автомобильная и железная дороги (рисунок 4.3). Если вынести эти объекты на карту точно по тем координатам, где они расположены, три линии могут слиться в одну. В этом случае эти линии рисуют на небольшом расстоянии друг от друга, пренебрегая позиционной точностью и сохраняя топологию объектов. Если граница территорий проходит по естественным объектам (по реке, не выраженной в масштабе карты по ширине), линию границы изображают поочередно на разных берегах этой реки.

Рисунок 4.4 – Типичные ошибки оператора при оцифровке карты Сводка сегментов ГИС-проекта Планшет топографической карты, основной источник данных для создания цифровых карт, является самостоятельным картографическим произведением. В геоинформационных системах планшеты цифровых карт часто используются совместно с целью создания топографических основ какойлибо территории, например, административного района или края в целом.

Для решения этой задачи необходимо совмещение тополого-метрической информации на границах планшетов.

Совместное использование планшетов цифровых топографических карт в системе координат Гаусса–Крюгера требует пересчета координат в одну зону. Но даже после этого метрика объекта, пересекающего границы планшета, будет разорвана. Величина расхождения в метрике чаще всего лежит в пределах картографической точности, поэтому корректной будет операция по усреднению метрики объектов на стыках листов. Эта операция называется "сводкой" планшетов топографических карт (рисунок 4.5).

Рисунок 4.5 – Сводка топографических планшетов: а) – выделение объектов, имеющих выход на границу листа; б) – поиск пар, представляющих один объект на местности; в) – усреднение метрики сводимых объектов.

Сводка планшетов сводится к выполнению ряда простых операций. В зависимости от расположения сводимых листов задается широта или долгота сведения. Задается критерий близости объектов – минимальное расстояние между вертексами линейных объектов на соседних листах, при котором они считаются различными. Алгоритм сводки состоит в последовательном сравнении с критерием близости расстояний между вертексами всех элементах декартового произведения множеств объектов двух сводимых листов (рисунок 4.5). Чтобы не перебирать все пары объектов, по заданной ширине полосы сведения выбираются объекты, имеющие выход на границу со сводимым листом. В результате получим множество пар объектов, вертексы которых находятся достаточно близко друг от друга, чтобы считать эти объекты изображением одного предмета. Если расстояние между вертексами объектов не превосходит точности карты, их можно свести без ошибок в одну точку.

Генерализация картографического изображения в ГИС Под картографической генерализацией понимают процесс обработки картографического изображения, осуществляемый посредством абстрагирования и содержательного обобщения объекта в соответствии с масштабом и назначением карт. Цифровые карты крупных масштабов являются источником данных для создания мелкомасштабных карт, применяемых для печати обзорных карт небольших форматов. Мелкомасштабные карты создаются путем генерализации исходных цифровых карт.

исходная цифровая карта сокращение объектного состава карты и замена масштабного изображения генерализация геометрии внемасштабным изображением картографических объектов Рисунок 4.6 – Генерализация карты масштаба 1 : 1 В ГИС понятие генерализации задается в более обобщенном виде – как редукция "информационной плотности" в пространственной базе данных, при которой сохраняется ее общая структура и семантика. Процесс генерализации в ГИС сложен и требует больших вычислительных затрат. Высокая вычислительная сложность машинной генерализации объясняется тем, что в этом процессе учитываются как геометрические аспекты географических сущностей – форма, структура, детализация, так и негеометрические – роль и важность объекта в контексте карты (рисунок 4.6).

В настоящее время в литературе встречаются работы по моделированию отдельных стадий этого процесса. Достижение полной автоматизации этого процесса невозможно по причине бесконечного многообразия отношений между объектами и явлениями. Наиболее изученная часть проблемы – упрощение геометрии объектов. Здесь самым известным и часто используемым алгоритмом возможно является эвристический алгоритм Дугласа и Пекье для простой открытой полигональной цепи.

На мелкомасштабных картах отображается обзорное представление картографируемого объекта или явления. Для этой задачи мелкие детали, имеющиеся на картах более крупного масштаба, только препятствуют комплексному взгляду на предмет. Поэтому при создании карт мелких масштабов на исходной карте выделяются наиболее общие классы объектов: реки, озера, крупные населенные пункты, автомобильные и железные дороги.

Содержательная разгрузка карты выполняется также путем удаления мелких объектов. С исходной карты удаляются линейные объекты, длина которых меньше некоторой величины, определяемой масштабом карты. Таким же способом – выборкой по площади – удаляются мелкие полигональные объекты.

При уменьшении масштаба объекты могут менять свою пространственную локализацию. Площадные объекты, которые в новом масштабе не выражаются по одному из направлений, заменяются линейными объектами.

Если площадной объект перестает выражаться по всем направлениям, то он заменяется точечным. Линейный объект заменяется точечным, если его длина перестает выражаться в масштабе карты (рисунок 4.7).

Агрегация предполагает переход от частных понятий к общим понятиям и контролируется в основном негеометрическими правилами. Группа близко расположенных объектов при уменьшении масштаба может быть выражена единым условным знаком, обозначающим некоторое собирательное понятие.

Геометрическая сторона картографической генерализации алгоритмически наиболее сложна. Для разных типов объектов решение задачи генерализации будет своим. Однако, можно выделить общие операции, которые применяются при генерализации картографических объектов: замена ломаной отрезком при заданном предельном угле излома, удаление точек, лежащих на одной прямой, объединение нескольких условных знаков один, замена масштабного изображения внемасштабным (рисунок 4.7-г).





Похожие работы:

«ГЛАВА 3 РАЗЛИЧНОЕ ПОНИМАНИЕ ВЗАИМОЗАВИСИМОСТИ: НАЦИОНАЛЬНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ И ТОРГОВЛЯ ЭНЕРГОРЕСУРСАМИ МЕЖДУ РОССИЕЙ, УКРАИНОЙ И БЕЛАРУСЬЮ РАВИ АБДЕЛАЛ1 В наследство от плановой экономики СССР Украине и Белару си в 1991 году досталась огромная зависимость от России. Два новых государства зависели от российских рынков, где украин ские и белорусские производители продавали продукцию, которая была неконкурентоспособной в других странах мира. Кроме того, Украина и Беларусь зависели от импорта жизненно...»

«Коллективная монография Культурная память в контексте формирования национальной идеи России в 21 веке проект выполнен Российским институтом культурологии в рамках государственного контракта № 927-01-41/06-11 от 19 мая 2011 г. Руководитель проекта К.Э. Разлогов Авторский коллектив: О.Н. Астафьева, А.Г. Васильев,Т.Н. Золотова, Н.А. Кочеляева, К.Э. Разлогов, А.П. Сорокин, В.О. Чистякова, А.С. Чикишева Содержание: 1. А.Г.Васильев. Культурная память/забвение и национальная идентичность:...»

«Инвестиционное предложение по развитию комплекса Аэроград Ноябрь 2010 Содержание 2 Предложение 3 План комплекса 4 План расположения объектов 5 Финансовые параметры проекта 6 Сводная информация по проектам 7 Создание производственной базы 8 Продвижение бизнеса и культуры 10 Оптовая и розничная торговля 16 Инфраструктура 18 Описание земельного участка 24 Украина: краткий обзор 25 Украина: информация о стране Украина: государственный строй Макроэкономический обзор Торговое и экономическое...»

«Каф ед ра Социологии Меж ду нар од ны х От но шени й Со ц иологи ческого фак ул ьте та М Г У имени М.В. Ломоносова Геополитика Ин ф о р м а ц и о н н о - а н а л и т и ч е с ко е и з д а н и е Тема выпуска: Казахстан В ы п у с к XVI Моск ва 2012 г. Геополитика. Информационно-аналитическое издание. Выпуск XVI, 2012. — 106 стр. Печатается по решению кафедры Социологии Международных Отношений Социологического факультета МГУ им М. В. Ломоносова. Главный редактор: Савин Л. В. Научно-редакционный...»

«Отечественный и зарубежный опыт 5. Заключение Вышеизложенное позволяет сформулировать следующие основные выводы. • Использование коллекций ЦОР и ЭОР нового поколения на базе внедрения современных информационных технологий в сфере образовательных услуг является одним из главных показателей развития информационного общества в нашей стране, а их разработка – коренной проблемой информатизации российского образования. • Коллекции ЦОР и ЭОР нового поколения – важный инструмент для повышения качества...»

«Дорогие друзья я! Вы хорошо знаете, что в стране в н настоящее время р реализуются четыре приоритетных национальных проекта — в области е здраво оохранения, образоования, жилья и се ельского хозяйства Эти сферы а. в перввую очередь опре еделяют качество жизни людей и социальное благоп получие общества Однако здесь н а. накопилось немал сложных ло проблеем, решение к которых стало насущной и неотложной необхоодимостью. Именн поэтому Презид но дентом РФ В.В. Пуутиным была постав влена перед П...»

«НП РАЭК Пресненская набережная, дом 12, Башня Федерация Запад, этаж 46, Москва, 123100 Тел. (495) 950-56-51 Дайджест СМИ http://www.raec.ru/ Новости Интернет-отрасли 25 июня 2013 г. Новости Минкомсвязи Cтраховые льготы для малых IT-стартапов могут ввести уже в этом году Минкомсвязь планирует поддержать небольшие российские IT-компании льготами на страховые отчисления с заработной платы, которыми на данный момент могут пользоваться только компании со штатом более 30 человек. Новости...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА Волгоградский филиал Кафедра туризма и сервиса ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ на тему: Разработка систем сервиса при производстве моторного масла по специальности: 100101.65 Сервис Студент Михаил Александрович Ребриков Руководитель к.х.н., профессор Владимир Николаевич Карев Волгоград 2014 г....»

«1 А. МОНАСТЫРСКИЙ, Н. ПАНИТКОВ, Г. КИЗЕВАЛЬТЕР, И. МАКАРЕВИЧ, Е. ЕЛАГИНА, С. РОМАШКО, С. ХЭНСГЕН ПОЕЗДКИ ЗА ГОРОД ( т. 5 ) Москва 1989 г. 2 0т авторов В пятом томе “Поездок за город” собраны документы акций, проведенных нами в 1987 годах. Так как два проекта акций, предложенные С. Хэнсген, были осуществлены группой (акции Е. Елагиной и С. Ромашко), С. Хэнсген включена в состав ее постоянных членов на данном этапе деятельности КД. Как и прежде, акции строились по принципу: автор проекта -...»

«Проект. Май 2013    Стратегия развития питьевого водоснабжения и водоотведения  населенных пунктов Кыргызской Республики  Введение Кыргызская Республика по праву гордится своей прекрасной природой и особым положением, занимаемое таким изобилием свежей воды в нашем обществе - ведь вода один из ценнейших ресурсов страны, поэтому необходимо с уважением относиться к этому ресурсу, использовать его мудро и бережливо. Вода является неотъемлемой частью здравоохранения и экономики. Обеспечение доступа...»

«Учреждение Российской Академии наук ИНСТИТУТ ЯДЕРНОЙ ФИЗИКИ им. Г.И. БУДКЕРА СО РАН ЕЖЕГОДНЫЙ ОТЧЕТ 2010 НОВОСИБИРСК 2011 ОГЛАВЛЕНИЕ Оглавление Введение 7 1. Физика элементарных частиц 1.1 Детектор КМД-3 1.2 Детектор СНД 1.2.1 Модернизация СНД и первые результаты экспериментов на ВЭПП-2000.16 1.2.2 Обработка данных с ВЭПП-2М 1.2.3 Участие в международных проектах 1.3 Детектор КЕДР 1.3.1 Детекторы на основе ГЭУ...»

«Государственный контракт № _ на поставку компьютерного оборудования для общеобразовательных учреждений города Москвы в 2012 году г. Москва _ 2012 года Департамент информационных технологий города Москвы, именуемый в дальнейшем Государственный заказчик, в лице руководителя департамента Ермолаева Артема Валерьевича, действующего на основании Положения, и Общество с ограниченной ответственностью ДПИ – Проекты, ОГРН 1105003003687, адрес местонахождения: Московская область, Ленинский р-н, г. Видное,...»

«Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского Серия География. Том 24 (63). 2011 г. №1. С.3-14. РАЗДЕЛ 1. ФИЗИЧЕСКАЯ ГЕОГРАФИЯ И ГЕОЭКОЛОГИЯ УДК 504.54(477.75) КЛИМАТИЧЕСКАЯ ДИССИММЕТРИЯ СКЛОНОВЫХ ЛОКАЛЬНЫХ ЛАНДШАФТНЫХ КОМПЛЕКСОВ ГОРНОГО КРЫМА Боков В.А., Горбунов Р.В. Таврический национальный университет им. В.И. Вернадского e-mail: [email protected]; [email protected] Устанавливаются закономерности возникновения различий ландшафтных комплексов на локальном...»

«Предварительно УТВЕРЖДЕН: УТВЕРЖДЕН: Решением Совета директоров Решением годового общего собрания акционеров ОАО МЕТРОВАГОНМАШ ОАО МЕТРОВАГОНМАШ Протокол № 8 от 21 мая 2010 г. Протокол от 30 июня 2010 г. Председатель Совета директоров: Председатель годового общего собрания акционеров: (В.В.Шнейдмюллер) (В.В.Шнейдмюллер) Ответственный секретарь Совета директоров Секретарь годового общего собрания акционеров: (Л.В.Филимонова) (Л.В.Филимонова) ГОДОВОЙ ОТЧЕТ Открытого акционерного общества...»

«Антонио СОМАИНИ ВОЗМОЖНОСТИ КИНО: ИСТОРИЯ КАК МОНТАЖ В ЗАМЕТКАХ СЕРГЕЯ ЭЙЗЕНШТЕЙНА КО ВСЕОБЩЕЙ ИСТОРИИ КИНО В своем анализе заметок ко Всеобщей истории кино1, написанных Сергеем Эйзенштейном в период между 1946 и 1948 гг., я попытаюсь определить ту идею кино и ту идею истории, которые лежат в основе подобного проекта. Я сосредоточусь на том, как Эйзенштейн определяет сущность кино в качестве средства передачи информации и располагает его в историческом ряду других видов искусств и средств...»

«РУКОВОДСТВO ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ Системы информационно правового обеспечения ЛIГА:ЗАКОН ЛІГА:ЗАКОН ВЕРСИЯ 8.0 сеть Всеукраинская КИЕВ 2008 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ: Системы информационно правового обеспечения ЛIГА:ЗАКОН. К.: ООО “ЛIГА ЗАКОН”, 2008. 238 с. Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена и использована в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фото копирование и запись на магнитный носитель,...»

«Концепция развития культуры Волгоградской области на период до 2020 года Содержание Содержание.. 1 1. Общие положения.. 3 2. Принципы развития культуры Волгоградской области. 7 3. Актуальность.. 8 4. Современное состояние.. 11 5. Цели, задачи и направления развития. 22 6. Механизмы реализации концепции.. 34 7. Прогноз результатов реализации концепции. 36 8. Основные показатели эффективности реализации концепции. 41 2 Концепция развития культуры Волгоградской области на период до года (далее -...»

«3 Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА Факультет экономики, управления и права Кафедра Управление персоналом и государственного и муниципального управления ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ на тему: Совершенствование организации содействия занятости населения на муниципальном уровне (на примере Мытищинского муниципального района...»

«ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ ГрафИнфо ДОКУМЕНТ ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ПЛАН) МО Озерковское сельское поселение ГВАРДЕЙСКОГО РАЙОНА КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ Положения о территориальном планировании проекта генерального плана МО Озерковское сельское поселение Гвардейского района Калининградской области МК №3 от 01.07.2008г. Исполнительный директор _ Л.В. Морякова Главный архитектор _ А.Г. Силаев Главный инженер _ Г.Х. Музафарова Руководитель проекта _ Т.В. Лисова...»

«РЕФЕРАТ Усилитель сверхвысокочастотного сигнала, как источник электроэнергии, диапазон частот усилителя от 75 МГц до 100 ТГц (терагерц) Автор идеи и проекта Малыш Алексей Александрович Тел. 8963-075-1588 2013 г. СОДЕРЖАНИЕ 1 Введение _ 3 2 Описание гипотезы и принцип работы усилителя 4 3 Особенности схемы усилителя СВЧ сигналов _ 8 4 Использование усилителя СВЧ сигналов, как источник электроэнергии _ 10 5 Способы применения усилителя СВЧ сигналов 15 6 Влияние потерь элементов схемы усилителя...»






 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.