Основные представления о моделировании. Базовые понятия и термины (стр. 8 )

Рис. Тематические слои ГИС

Работа с векторными слоями ГИС

Для создания нового векторного слоя ГИС необходимо:

 запустить программу ArcGIS > ArcCatalog, при этом в новом окне

появится “дерево” директорий (папок) подключенных дисков;

 выбрать директорию для сохранения нового слоя;

 нажав правую кнопку мышки из всплывающего меню выбрать New

(Новый), в следующем меню – Shapefile (Шейп-файл) (Рис. 2)

 в новом окне заполнить поле Name (Имя файла), выбрать Feature Type

(Тип объекта) и нажать OK

23. Моделирование пригодности и рисков в ГИС.

Принцип на примере ArcGIS 10.1

Инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay) использует стандартный механизм для анализа наложения, для решения задач с учетом нескольких критериев, например, поиск подходящего местоположения и модели пригодности. В анализе взвешенного наложения выполняются все общие шаги анализа наложения.

Более подробно об анализе наложения

Как и в случае со всеми анализами наложения, в анализе взвешенного наложения вам необходимо определить проблему, разбить модель на подмодели и определить входные слои.

Т. к. слои входных критериев будут в различных числовых системах с различными диапазонами, чтобы объединить их в один анализ, каждая ячейка для каждого критерия должна быть переклассифицирована по общей шкале пригодности, например, от 1 до 10, где значение 10 соответствует максимальной пригодности. Присвоенное предпочтение по общей шкале означает оценку пригодности для конкретного критерия. Значения пригодности представлены относительными величинами. Т. е. пригодность 10 в два раза предпочтительнее, чем пригодность 5.

Значения пригодности должны быть пересчитаны по одной шкале и относительно друг друга в слое, и между слоями. Например, если ячейке в слое одного из критериев присвоена пригодность 5, то такое же влияние на явление окажет пригодность 5 в слое другого критерия.

Например, в примерной модели пригодности жилья, может быть три входных критерия: уклон, экспозиция и расстояние до дорог. Уклоны переклассифицируются по шкале от 1 до 10, и чем ровнее плоскость, тем более пригодны участки для жилья, и им присваиваются высокие значения. По мере увеличения крутизны уклонов, им присваиваются более низкие значения, и самым крутым уклонам присваивается значение 1. Тот же процесс переклассификации по шкале от 1 до 10 выполняется для слоя экспозиции, где более благоприятным экспозициям (в данном случае более южным) присваиваются большие значения. Тот же процесс переклассификации применяется к критерию расстояния до дорог. Местоположения ближе к дорогам более предпочтительны, т. к. они дешевле для строительства, потому что они имеют более легкий доступ к степени и им требуются более короткие подъездные пути. Ячейки со значением пригодности 5 на переклассифицированном слое уклона, будут в два раза дороже для строительства, чем ячейки со значением 10. Ячейки со значением пригодности 5 на переклассифицированном слое уклона, будет иметь ту же стоимость, что ячейки со значением 5 на переклассифицированном слое расстояний до дорог.

Каждый критерий во взвешенном анализе наложения не обязательно равен по важности. Вы можете присвоить веса более важным критериям. Например, в примерной модели пригодности жилья, вы можете решить, что лучшая освещенность более важна, чем уклон и расстояния до дорог. Таким образом, вы можете присвоить веса слою экспозиции в два раза больше, чем слоям уклона и расстояния до дорог.

Входные критерии умножаются на веса, затем складываются. Например, в модели пригодности жилья экспозиция умножается на 2, и три критерия складываются, то есть, (2 * экспозиция) + уклон + расстояние до дорог.

Последний шаг процесса анализа наложения - проверить модель, чтобы убедиться, что территория, на которую указывает модель, на месте. После проверки модели выбирается территория на которой будет построено здание.

24. Анализ рельефа в ГИС. Цифровые карты рельефа.

Поверхность и цифровая модель

Основой для представления данных о земной поверхности являются цифровые модели рельефа.

Поверхности - это объекты, которые чаще всего представляются значениями высоты Z, распределенными по области, определенной координатами X и Y.

Цифровые модели рельефа (ЦМР) используют для компьютерного представления земных поверхностей.

ЦМР - средство цифрового представления рельефа земной поверхности.

Построение ЦМР требует определённой формы представления исходных данных (набора координат точек X, Y,Z) и способа их структурного описания, позволяющего восстанавливать поверхность путем интерполяции или аппроксимации исходных данных.

Источники данных для формирования ЦМР

Исходные данные для формирования ЦМР могут быть получены по картам - цифрованием горизонталей, по стереопарам снимков, а также в результате геодезических измерений или лазерного сканирования местности. Наиболее распространен первый способ, т. к. сбор по стереопарам снимков отличается трудоемкостью и требует специфического программного обеспечения, но в то же время позволяет обеспечить желаемую степень детальности представления земной поверхности. Лазерное сканирование перспективный современный метод, пока достаточно дорогой.

Восстановление поверхностей реализуется на основе интерполяции исходных данных.

Интерполяция - восстановление функции на заданном интервале по известным ее значениям конечного множества точек, принадлежащих этому интервалу.

В настоящее время известны десятки методов интерполяции поверхностей, наиболее распространенные: линейная интерполяция; метод обратных взвешенных расстояний, кригинг; сплайн-интерполяция; тренд-интерполяция.

Основными процессами построения ЦМР по картам являются:

1) Преобразование исходных карт в растровые изображения, т. е. сканирование. При сканировании важным является выбор разрешения получаемого изображения, излишне высокое разрешение требует больших объемов памяти для хранения исходной информации, в тоже время разрешение должно обеспечить необходимую точность сбора информации, которая определяется целями формирования ЦМР.

2) Монтаж растровых фрагментов. Монтаж или «сшивка» - это стыковка нескольких изображений произвольной формы в одно таким образом, чтобы границы между исходными изображениями были незаметны. При монтаже осуществляется геопривязка растровых данных. В ГИС имеются различные модули для решения этой задачи.

3) Векторизация растрового изображения. Векторизация, или дигитализация горизонталей может выполняться в ручном, полуавтоматическом и автоматическом режимах. Для различных ГИС разработаны отдельные модули, реализующие эту задачу в автоматических режимах, например, Мар Еdit.

4) Формирование ЦМР. ЦМР создается на основе методов интерполяции и может быть представлена в разных форматах.

5) Визуализация результатов. ЦМР обеспечивает визуализацию информации о поверхностях в разных формах

Использование ЦМР

Цифровые модели рельефа (ЦМР) важны для решения целого ряда прикладных экологических задач. Для прогнозирования чрезвычайных ситуаций, например наводнений, оценки степени изменения ландшафтов и т. д.. По результатам анализа ЦМР средствами ГИС получают карты углов наклона (уклонов) местности и экспозиций склонов, формируют продольные и поперечные профили по заданному направлению, выполняют оценку зон видимости с намеченных точек обзора и др. Для отображения ЦМР используют разные формы.

25. Алгебра карт. Применение алгебраических и логических операций при создании новых слоев ГИС.

Алгебра карт (Map Algebra) - это способ выполнения пространственного анализа путем создания выражений на алгебраическом языке.

Совместное использование картографических и математических моделей в процессе анализа-синтеза сложной и разнородной пространственно-временной информации существенно повышает географическую точность и достоверность данных, а также приводит к оптимальному виду результаты математических расчетов. Формализованное картографическое изображение (особенно ярко это проявляется при пространственно-позиционном представлении) по своей сути приспособлено для математического анализа. Каждой точке карты с координатами Х и Y поставлено в соответствие одно значение картографируемого явления Z, а это позволяет рассматривать изображение данного явления как функцию Z = F(X, Y).

Многие пространственно-распределенные явления реально связаны между собой функциональными или статистическими зависимостями, другие могут быть условно представлены как функции пространства и времени при помощи абстрагирования от несущественных деталей, постановки определенных ограничений, аппроксимации сложных и неизвестных функций более простыми и известными. В настоящее время почти все разделы современной математики применимы для обработки картографических изображений, однако не все они однозначно обоснованы и не все результаты, получаемые в результате математического анализа, имеют надежную содержательную интерпретацию.

Наиболее широко распространенные алгоритмы анализа реализованы во многих оболочках ГИС в виде готовых аналитических модулей, однако пользователи должны иметь возможность самим строить аналитические алгоритмы с минимальным расходом времени на создание пользовательского интерфейса. Реализацией такого подхода к наращиванию аналитических возможностей в некоторых оболочках ГИС стала разработка макроязыка программирования, построенного на макрофункциях пространственного анализа растровых данных и задаваемых пользователем значениях обрабатываемых параметров.

Основные принципы такого макроязыка и включенных в него функций пространственного анализа были разработаны (C. D. Tomlin) и в настоящее время они под общим именем "функций картографической алгебры" включаются во многие пакеты ГИС.

Функции картографической алгебры:

1. Локальные функции работают с индивидуальным местоположением ячеек, вычисляя их значения в одном или нескольких картографических слоях.

2. Фокальные функции анализируют окружение каждой отдельно взятой ячейки растровой карты и вычисляют для нее новое значение в зависимости от значений этого окружения, направления и радиуса поиска, типа математической операции. Например, такие функции используются при решении задач районирования, расчета стоимости пути или анализа зон видимости.