Viac

Prienik vektorového linestringu a podkladového DEM


Nasleduje snímka obrazovky, kde bola rastrová vrstva ASTER DEM prekrytá vektorovou vrstvou linestring. Chcem extrahovať tie pixely DEM, ktoré ležia presne pod čiarami. Chcem priradiť zodpovedajúce hodnoty nadmorskej výšky ku každému riadku. Akú funkciu PostGIS by som mal použiť alebo iný prístup? PostGISST_Insectionfunkcia pre rastrové vrstvy nie je užitočná.


Môžete použiť funkciu ST_DumpAsPolygons:

SELECT (ST_DumpAsPolygons (rast)).* FROM road_linestring_table, dem WHERE ST_Intersects (rast, geom);

Potom môžete výsledok rastrovať.


Prienik vektorového linestringu a podkladového DEM - geografického informačného systému

Digitálne výškové modely pre rastrové digitálne údaje o pobreží, Oregon Pilot Study 1

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/catalog.shtml Florence L. Wong Angie J. Venturato Eric L. Geist

Seaside, Oregon Tsunami Pilot Study - Modernizácia FEMA povodňových nebezpečných máp: GIS dátové vektorové digitálne údaje U.S. Geological Survey Data Series 236

Tento súbor údajov je jedným zo súboru priestorovo odkazovaných digitálnych súborov v geografickom informačnom systéme súvisiacom s pilotnou štúdiou Seaside, Oregon, Tsunami. Pokyny na vypracovanie a začlenenie posúdenia nebezpečenstva cunami, ktoré by odrážalo zásadný pokrok vo výskume cunami dosiahnutom za posledné dve desaťročia, v súčasnosti neexistujú (Federal Nursing Management Agency, FEMA). Preto bola v rámci programu modernizácie FEMA vykonaná pilotná štúdia cunami v oblasti Seaside/Gearhart, Oregon, aby poskytla informácie, z ktorých by sa dali vypracovať usmernenia k mapovaniu cunami. Táto oblasť bola vybraná, pretože je typická pre pobrežné komunity v časti pobrežia Tichého oceánu od mysu Mendocino po úžinu Juan de Fuca. Štátny úrady a miestne zainteresované strany prejavili značný záujem aj o mapovanie hrozby cunami v tomto regióne. Štúdia bola medzirezortným úsilím vedcov z US Geological Survey, Národného úradu pre oceán a atmosféru, Univerzity v južnej Kalifornii a Technickej univerzity na Blízkom východe. Údaje GIS z tejto správy uvádzame v tejto publikácii. Tieto údaje sú určené pre vedcov, študentov, tvorcov politík a širokú verejnosť. Dáta je možné použiť so softvérom geografických informačných systémov (GIS) na zobrazenie geologických a oceánografických informácií.

Sady údajov pozostávajú z 3 rastrových mriežok ASCII pokrývajúcich prímorskú, Oregonskú, pobrežnú oblasť Oregon-Washington a severozápadný Pacifik s rozlíšením 1/3 oblúkových sekúnd, 6 oblúkových sekúnd a 36 oblúkových sekúnd. Mriežka 1/3 oblúkovej sekundy pozostáva z batymetrických a topografických hodnôt. Mriežky s nižším rozlíšením pozostávajú z hodnôt predstavujúcich iba batymetriu. Dátum vydania 2006

Žiadne plánované -124,040000 -123,889898 46,079862 45,900000 žiadny digitálny výškový model ascii rastrová mriežka batymetria topografia DEM

Informačný systém o geografických názvoch

USA 206-526-6556 [email protected]

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/metadata/seasidedems.jpg
Rozsahy digitálnych výškových modelov a analýz cunami.
JPEG NOAA National Ocean Service, US Geological Survey, Oregon Bureau of Land Management Microsoft Windows XP Verzia 5.1 (Build 2600) Service Pack 2 ESRI ArcCatalog 9.1.0.722 Tsunami Pilot Study Working Group

Seaside, Oregon Tsunami Pilot Study-Modernization of FEMA Flood Hazard Maps 1 U.S. Geological Survey Open-File Report 2006-1234

https://pubs.usgs.gov/of/2006/1234/ Venturato, A.J.

Digitálny výškový model pre Seaside v Oregone: Procedúry, zdroje údajov a analýzy http://www.pmel.noaa.gov/pubs/PDF/vent2812/vent2812.pdf Centrum NOAA pre výskum tsunami

Vektorové digitálne údaje o pobreží severozápadného pacifického regiónu

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/catalog.shtml Národné geofyzikálne dátové centrum NOAA

GEODAS Verzia 4.1.18 vektorové digitálne údaje

Národné geofyzikálne dátové centrum NOAA

http://www.ngdc.noaa.gov Centrum NOAA pre výskum cunami

Tichomorské severozápadné stanice vodných hladín a prílivové datové distribúcie vektorové digitálne údaje

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/catalog.shtml Centrum pobrežných služieb NOAA Program diaľkového prieskumu pobrežia

Lietadlo Laserové/GPS mapovanie rastrových digitálnych údajov pobrežnej topografie

Charleston, Južná Karolína

Stredisko pobrežných služieb NOAA

http://www.csc.noaa.gov/lidar/ Národný geodetický prieskum NOAA

Horizontálne a vertikálne geodetické riadiace údaje vektorové digitálne údaje

Národný geodetický prieskum NOAA

http://www.ngs.noaa.gov/ Americká geologická služba, dátové centrum EROS

Digitálne rastrové digitálne údaje Národnej nadmorskej výšky

http://seamless.usgs.gov/ Americký armádny zbor inžinierov

Hydrografické prieskumy vektorových digitálnych údajov pre Columbia River, Grays Harbour a Willapa Bay

Seattle, Washington Portland, Oregon

Americký armádny zbor inžinierov

Washingtonské údaje boli získané z USACE Seattle District. Oregonské údaje boli získané prostredníctvom NOAA National Ocean Service, Office of Coast Survey http://www.usace.army.mil/ Ralph A. Haugerud

Digitálny výškový model (DEM) Cascadia, rastrové digitálne údaje o šírke 39N-53N, na dĺžku 116W-133W

http://wrgis.wr.usgs.gov/open-file/of99-369/ Pozri krížový odkaz Venturato (2005). Dokončené.

Horizontálna presnosť každej mriežky je vyjadrená ako odhadovaná stredná kvadratická chyba (RMSE). Odhad RMSE je založený na testoch horizontálnej presnosti zdrojových údajov, ktoré sú vybrané tak, aby boli rovnaké alebo menšie ako zamýšľaná horizontálna chyba RMSE každej mriežky. Horizontálne umiestnenie rôznych zdrojových bodov sa navzájom porovnávalo, aby sa overila presnosť mriežky. Vertikálna RMSE sa používa na určenie vertikálnej presnosti mriežky. Účtuje o systematických a náhodných chybách. Pozri krížový odkaz na Venturato (2005).

Vektorové digitálne údaje o pobreží severozápadného pacifického regiónu

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/catalog.shtml online 1999 2002 dátum vydania shoreline_pacnw pobrežie predstavujúce nulový obrys v Národnom geofyzikálnom dátovom centre NOAA Mean High Water

GEODAS Verzia 4.1.18 vektorové digitálne údaje

Národné geofyzikálne dátové centrum NOAA

http://www.ngdc.noaa.gov online 1927 1999 dátum vydania geodas batymetric data values ​​NOAA Center for Tsunami Research

Tichomorské severozápadné stanice vodných hladín a prílivové datové distribúcie vektorové digitálne údaje

https://pubs.usgs.gov/ds/2006/236/catalog.shtml online dátum zverejnenia 2004 údaje vertikálne rozloženie dátumu NOAA centrum pobrežných služieb Program pobrežného diaľkového prieskumu

Lietadlo Laserové/GPS mapovanie rastrových digitálnych údajov pobrežnej topografie

Charleston, Južná Karolína

Stredisko pobrežných služieb NOAA

http://www.csc.noaa.gov/lidar/ online 19971017 19980428 dátum vydania Seaside97, Seaside98 hodnoty batymetrických a topografických údajov Národný geodetický prieskum NOAA

Horizontálne a vertikálne geodetické riadiace údaje vektorové digitálne údaje

Národný geodetický prieskum NOAA

http://www.ngs.noaa.gov/ online dátum publikácie 2004 ngs_control vertikálne riadenie dátumu U.S. Geological Survey, EROS Data Center

Digitálne rastrové digitálne údaje Národnej nadmorskej výšky

dátum zdroja 1973, NED 1/3 oblúkovej sekundy http://seamless.usgs.gov/ online dátum vydania 1999 ned1_3 hodnoty topografických údajov US Army Corps of Engineers

Hydrografické prieskumy vektorových digitálnych údajov pre Columbia River, Grays Harbour a Willapa Bay

Seattle, Washington Portland, Oregon

Americký armádny zbor inžinierov

Washingtonské údaje boli získané z USACE Seattle District. Oregonské údaje boli získané prostredníctvom NOAA National Ocean Service, Office of Coast Survey http://www.usace.army.mil/ online 1998 2004 základný stav usace2004 hodnoty batymetrických údajov Ralph A. Haugerud

Digitálny výškový model (DEM) Cascadia, rastrové digitálne údaje o šírke 39N-53N, na dĺžku 116W-133W


Rozšírenie GIS NetLogo

Toto rozšírenie pridáva do NetLogo podporu GIS (Geographic Information Systems). Poskytuje možnosť načítať do modelu vektorové GIS údaje (body, čiary a mnohouholníky) a rastrové GIS údaje (mriežky).

Rozšírenie podporuje vektorové údaje vo forme tvarových súborov ESRI. Formát shapefile (.shp) je najbežnejším formátom na ukladanie a výmenu vektorových údajov GIS. Rozšírenie podporuje rastrové údaje vo forme súborov ESRI ASCII Grid. Súbor mriežky ASCII (.asc alebo .grd) nie je taký bežný ako súbor shapefile, ale je podporovaný ako výmenný formát väčšinou platforiem GIS.

Ako použiť

Vo všeobecnosti najskôr definujete transformáciu medzi dátovým priestorom GIS a priestorom NetLogo, potom načítate množiny údajov a vykonávate s nimi rôzne operácie. Najjednoduchší spôsob, ako definovať transformáciu medzi priestorom GIS a priestorom NetLogo, je zjednotiť & ldquoenvelopes & rdquo alebo ohraničujúce obdĺžniky všetkých vašich množín údajov v priestore GIS a mapovať ich priamo na hranice sveta NetLogo. Príklad tejto techniky nájdete vo všeobecných príkladoch GIS.

Môžete tiež voliteľne definovať projekciu pre priestor GIS. V takom prípade sa množiny údajov znova premietnu tak, aby zodpovedali tejto projekcii pri ich načítaní, pokiaľ má každý z vašich dátových súborov priradený súbor .prj, ktorý popisuje projekciu alebo geografický údaj. súradnicový systém údajov. Ak sa nenájde žiadny priradený súbor .prj, prípona bude predpokladať, že množina údajov už používa aktuálnu projekciu bez ohľadu na to, čo je táto projekcia.

Akonáhle je súradnicový systém definovaný, môžete načítať množiny údajov pomocou gis: load-dataset. Tento primitív hlási buď VectorDataset alebo RasterDataset, v závislosti od typu súboru, ktorý mu odovzdáte.

Sada VectorDataset pozostáva zo zbierky funkcií VectorFeatures, z ktorých každá je bodom, čiarou alebo mnohouholníkom, spolu so sadou hodnôt vlastností. Jedna sada VectorDataset môže obsahovať iba jednu z troch možných typov funkcií.

Existuje niekoľko vecí, ktoré môžete s VectorDataset robiť: opýtajte sa ho na názvy vlastností jeho funkcií, požiadajte ho o jeho & ldquoenvelope & rdquo (ohraničujúci obdĺžnik), požiadajte o zoznam všetkých VectorFeatures v množine údajov, vyhľadajte jeden VectorFeature alebo zoznam funkcií VectorFeatures, ktorých hodnota pre konkrétnu vlastnosť je menšia alebo väčšia ako konkrétna hodnota alebo leží v rámci daného rozsahu alebo sa zhoduje s daným reťazcom pomocou zástupných znakov (& quot**, čo zodpovedá ľubovoľnému počtu výskytov akýchkoľvek znakov). Ak sú funkcia VectorFeatures polygónmi, môžete na danú premennú opravy použiť aj hodnoty konkrétnej vlastnosti vlastností množiny údajov a rsquos.

Existuje tiež niekoľko vecí, ktoré môžete urobiť s VectorFeature z VectorDataset: požiadajte ho o zoznam vrcholových zoznamov, požiadajte ho o hodnotu vlastnosti podľa názvu, požiadajte ho o jeho ťažisko (ťažisko) a požiadajte o podmnožinu daná množina agentov, ktorých agenti pretínajú danú funkciu VectorFeature. Pokiaľ ide o bodové údaje, každý zoznam vrcholov bude zoznamom jedného prvku. V prípade riadkových údajov bude každý zoznam vrcholov predstavovať vrcholy čiary, ktorá tvorí túto funkciu. V prípade polygónových údajov bude každý zoznam vrcholov predstavovať jeden & ldquoring & rdquo polygónu a prvý a posledný vrchol zoznamu budú rovnaké. Zoznamy vrcholov sú tvorené hodnotami typu Vertex a ťažisko bude tiež hodnotou typu Vertex.

Existuje aj množstvo operácií definovaných pre RasterDatasets. Väčšinou ide o vzorkovanie hodnôt v množine údajov alebo opätovné vzorkovanie rastra na iné rozlíšenie. Na danú premennú opravy môžete tiež použiť raster a vytvoriť raster pomocou ľubovoľnej konvolučnej matice.

Príklad kódu: Všeobecné príklady GIS majú všeobecné príklady použitia rozšírenia

Príklad kódu: GIS Gradient Example je pokročilejším príkladom analýzy rastrovej množiny údajov.

Známe problémy

Hodnoty typu RasterDataset, VectorDataset, VectorFeature a Vertex nespracovávajú exportný svet a importný svet správne. Na uloženie množín údajov musíte použiť primitív gis: store-dataset.

V súčasnosti neexistuje spôsob, ako rozlíšiť polygóny s pozitívnou oblasťou & ldquoshell & rdquo od polygónov s negatívnou oblasťou & ldquohole & rdquo, ani určiť, ktoré otvory sú spojené s ktorými škrupinami.

Kredity

Hlavným vývojárom rozšírenia GIS bol Eric Russell.

Rozšírenie GIS využíva niekoľko open-source softvérových knižníc. Autorské práva a licenčné informácie o nich nájdete v časti o autorských právach v príručke. Rozšírenie tiež obsahuje prvky požičané z GIS Môj svet.


Trojrozmerná rekonštrukcia krajiny Huizhou v kombinácii s multimediálnou technológiou a geografickým informačným systémom

Architektúra Huizhou je najdôležitejšou starovekou čínskou architektúrou. Ako tradičná architektúra si architektúra Huizhou vždy zachovala jedinečný umelecký štýl elegancie, jednoduchosti, bohatstva a integrácie. Krajina Huizhou je základným stelesnením kultúry Huizhou. Krajina a vzor dedín Huizhou sú vonkajšími prejavmi symbolov kultúry Huizhou. Túto architektúru je potrebné zachovať pomocou multimediálnej technológie a geografického informačného systému. Tento článok používa tieto systémy na extrakciu obrazu krajiny a vývoj trojrozmerných modelovacích metód dediny Huizhou s automatizáciou, vysokou účinnosťou a nízkymi nákladmi. Realizovala funkcie dotazu na informácie o krajine, vysokorozmerného merania, analýzy terénu, analýzy viditeľnosti a virtuálneho roamingu v dedine Huipai. Toto modelovanie má špecifické propagačné účinky na priestorovú analýzu krajiny, plánovanie krajiny, ekologickú ochranu, prírodnú a kultúrnu dedičnosť a rozvoj cestovného ruchu.

1. Úvod

Dedinská krajina Huizhou je multifunkčný socializovaný krajinný nosič zložený z ľudskej krajiny a prírodnej krajiny formovanej v špecifickom časovom a priestorovom prostredí. Vytvára regionálnu komplexnú ekologickú krajinu s dlhodobým spolužitím ľudí a životného prostredia, ktorá odráža charakteristiky. Konotácia „kultúry Huihua“ je realistický pohľad na „Nebo a človeka“ a jednoduchý koncept ekologického vedomia. Jeho štruktúra je ovplyvnená prírodným prostredím, ako sú hory, vegetácia, vody, podnebie, a ľudskými faktormi, ako sú architektúra, zvyky, Feng Shui a ekonomické správanie [1]. Tradičné čínske dediny reprezentované dedinkami Huipai sú v procese výberu lokality, výstavby a vývoja hlboko ovplyvnené konvenčnou doktrínou Feng Shui, ktorá plne stelesňuje model „harmónie medzi človekom a prírodou“, prirodzenej koordinácie a harmonickej symbiózy. Priestorový model, model biotopu, architektonická forma a sociálne vzťahy formované v dlhodobom horizonte majú hlboké ekologické súvislosti a sú v Číne cenným ekologickým bohatstvom. Z hľadiska ekológie je koncept ľudských sídiel v dedinách Huizhou s multikultúrnymi účelmi ideálny pre ľudské sídla [2]. V dnešnom konflikte medzi ľudským a ekologickým prostredím sa analyzujú priestorové charakteristiky dedín Huizhou. Hĺbenie environmentálnej konotácie dediny Huizhou môže poskytnúť koncepčnú podporu pre moderný dizajn ľudského osídlenia.

V súčasnosti sa výskum priestorových charakteristík tradičných dedín zameriava predovšetkým na tri aspekty. Prvým je kvalitatívna analýza usporiadania osídlenia, priestorovej štruktúry a mechanizmu vplyvu z prvkov ľudských faktorov, Liu Peilina a ďalšej „kultúry Feng Shui“, „duchovného priestoru“ a „obrazu“ krajiny a podobne ako východiskového bodu. ukázať štúdiu obrazu sídelného priestoru, študovať viacrozmerný priestorový stereoskopický obraz starovekej čínskej dedinskej krajiny. Aby sa navrhla koncepcia dedinského ekosystému z ekologického hľadiska a charakteristika dediny z hľadiska štruktúry, funkcie, distribúcie, evolúcie a humanitných vied, bola s modelom vykonaná kvalitatívna analýza. Hu a kol. a Liu Peilin navrhli koncept tradičnej mapy genómu sídliskovej krajiny a analyzovali jej vzťah k krajinným génom a krajinným genómom a ďalej skúmali typy, funkcie a význam konvenčných máp genómových máp osídlenia [3]. Druhým je použiť model krajiny, priestorovú analýzu GIS, ekologický model a ďalšie metódy merania na štúdium usporiadania, typu, mierky, systému, priestorovej štruktúry a vývoja osídlenia sídla a pomocou analýzy štruktúry krajiny odhaliť Feng. Shui obsiahnuté v usporiadaní osady. Tretia skúša teóriu Feng Shui a ekologický dizajn krajiny v kombinácii s komplexnými kvalitatívnymi a kvantitatívnymi analytickými metódami na vyriešenie priestorových charakteristík osídlenia a myšlienok aplikácie a konceptov usporiadania dediny do krajinného dizajnu. Uvedený výskum stále viac kladie dôraz na komplexný multidisciplinárny výskum kombinujúci kvalitatívne a kvantitatívne metódy. Kvalitatívny prístup vychádza z multikulturalizmu, ako je teória Feng Shui, teória psychologického poľa a žánre krajiny. Kvantitatívna metóda používa krajinný index na analýzu krajinných modelov a odhaľuje komplexné interakcie prírody a biológie so sociálnymi silami v čase a priestore. Tradičný dvojrozmerný krajinný index ignoruje topografické a geomorfologické vlastnosti nevyhnutné pre ekologický krajinný vzor, ​​čo má za následok skreslenie presných informácií o geometrickom tvare zemskej jednotky, čo má za následok podhodnotenie a nadhodnotenie výsledkov analýzy indexu krajiny. Presné meranie indexu 3D krajiny môže nahradiť chyby indexu 2D krajiny. Môže veľmi obohatiť informácie o štruktúre krajiny, pretože odráža jej štrukturálne zloženie a charakteristiky priestorovej konfigurácie [4]. Tento článok považuje multimediálnu technológiu a geografické informačné systémy za východiskový bod štúdií. Úroveň dediny Huizhou považuje Chengkan za výskumný objekt, integruje tradičnú čínsku teóriu Feng Shui, teóriu psychologického poľa a ideálne životné prostredie a predkladá myšlienku prostredia ľudského osídlenia. Ekosystémový model analyzuje rozloženie dediny a krajinné prvky dediny Chengkan, analyzuje charakteristiky jej priestorovej štruktúry a zlepšuje tradičnú metódu analýzy krajinného modelu. Zavádza metódu indexu 3D krajiny a nahrádza 2D krajinu výpočtom dĺžky povrchu a charakteristík povrchu terénnych úprav: charakteristiky a kvantitatívna analýza krajinného vzoru dediny Huizhou [5]. Kombinácia ideálneho modelu ekosystému s metódou trojrozmerného indexu krajiny môže efektívnejšie analyzovať charakteristiky priestorovej štruktúry dedín Huizhou.

V súčasnosti existuje v medicíne mnoho spôsobov trojrozmernej rekonštrukcie dvojrozmerného obrazu, ako napríklad CT [6] a MRI [7]. Sú tiež široko používané pri rekonštrukcii tváre [8, 9]. Pan a ďalší okrem toho študovali aplikáciu dvojrozmerných obrazov pri rekonštrukcii odevov, Zhang skúmal metódu trojrozmernej rekonštrukcie dvojrozmerných obrazov pod binokulárnym videním a Ye študoval trojrozmernú rekonštrukciu pevných telies na dvojrozmerných obrazových sekvenciách. Niekoľko techník výpočtovej rekonštrukcie vizualizuje 3D obraz bez optického zobrazenia elementárnych obrazov [13]. Tieto metódy sú klasifikované pomocou rekonštrukcie roviny po rovine (PPRT) a techniky rekonštrukcie pozorovacieho bodu (VPRT). Na rekonštrukciu 3D obrazu PPRT používa namiesto šošovkového poľa virtuálne dierkové pole. V zrekonštruovanej rovine obrazu na obrázku 1 je každý pixel primárneho obrazu integrovaný a pozorovatelia môžu vidieť 3D obraz, ktorý je zaostrený na túto rovinu.

Na druhej strane, vo VPRT je 3D obraz rekonštruovaný extrahovaním jedného pixelu z každého zodpovedajúceho elementárneho obrazu poľa šošoviek [10]. Tento článok používa multimediálnu technológiu a geografický informačný systém na extrakciu obrazu krajiny a vývoj metód trojrozmerného modelovania dedín Huizhou s automatizáciou, vysokou účinnosťou a nízkymi nákladmi. Realizovala funkcie dotazu na informácie o krajine, vysokorozmerného merania, analýzy terénu, analýzy viditeľnosti a virtuálneho roamingu v dedine Huipai. Má špecifické propagačné účinky na územnú analýzu krajiny, plánovanie krajiny, ekologickú ochranu, prírodnú a kultúrnu dedičnosť a rozvoj cestovného ruchu [14]. V porovnaní s inými metódami môže táto stratégia efektívnejšie zrekonštruovať krajinu a je s vyššou presnosťou [11].

Príspevky tohto príspevku sú zhrnuté takto: (1) Uvažujeme o novej trojrozmernej rekonštrukčnej schéme, ktorá kombinuje multimediálnu technológiu a geografický informačný systém. Táto nová metóda môže pomôcť efektívne extrahovať vlastnosti údajov a rýchlo zrekonštruovať pôvodné údaje. (2) Rekonštruujeme krajinu Huizhou pomocou navrhovanej stratégie. Zrekonštruovaná krajina môže pomôcť realizovať funkcie dotazu na informácie o krajine, vysokorozmerného merania, analýzy terénu, analýzy viditeľnosti a virtuálneho roamingu v dedine Huipai. (3) Nová schéma trojrozmernej rekonštrukcie má špecifické propagačné účinky na územnú analýzu krajiny, plánovanie krajiny, ekologickú ochranu, dedičstvo prírody a kultúry a rozvoj cestovného ruchu.

Tento dokument je usporiadaný nasledovne. Časť 2 predstavuje niekoľko predbežných štúdií a súvisiacich prác o multimediálnych technológiách a geografických informačných systémoch. Časť 3 navrhuje preskúmanie výskumu trojrozmernej rekonštrukcie. Rekonštrukcia krajiny Huizhou bude uvedená v časti 4. Nakoniec časť 5 sumarizuje niektoré závery a ponúka niekoľko návrhov týkajúcich sa budúcich tém výskumu [12].

2. Prehľad a rozvoj multimediálnej technológie a geografických informačných systémov

Médiá sú médiá, ktoré poskytujú informácie, vrátane uložených entít a nosičov, ktoré informácie prenášajú. Disky, pásky atď. Sú entity, ktoré predstavujú informácie, a hodnoty (číslo), literatúra (text), zvuk (zvuk), grafika (obrázok), obrázky (video) atď. Sú nosičmi prenosu informácií. [15]. Médiá v tom, čo nazývame „multimédiá“, sa týkajú tých druhých. Takzvané „multimédiá“ často nie sú samotné multimediálne informácie, ale hlavne súbor techník na ich spracovanie a aplikáciu. „Multimédiá“ sa preto často používajú ako synonymum pre „multimediálnu technológiu“.

2.1. Koncept multimediálnej technológie

Multimediálna technológia používa počítače na komplexné spracovanie textu, grafiky, obrázkov, zvukov, animácií, videí a ďalších typov informácií na nadviazanie logických vzťahov a interakcie človeka s počítačom. Presná multimediálna technológia zahŕňa predmet počítačovej technológie, zatiaľ čo ostatné jednoduché veci, ako sú filmy, televízia a zvuk, nepatria do kategórie multimediálnych technológií [16].

2.2. Koncept geografického informačného systému

Geografický informačný systém (GIS) je rozvíjajúca sa disciplína, ktorá integruje počítačovú vedu, informatiku, geografiu, geodéziu a mapovanie, vedu o životnom prostredí, mestskú vedu, vedu o manažmente a mnoho ďalších vied. S podporou počítačového softvéru a hardvéru sa teória systémového inžinierstva a vedy o informačných systémoch používa na vedecké riadenie a komplexnú analýzu geografických údajov s priestorovými konotáciami na poskytovanie priestorových informačných systémov na plánovanie, správu, rozhodovanie a výskum [17] . Vývoj GIS odráža charakteristiky multidisciplinárnej križovatky. Multimediálny integračný rámec GIS je znázornený na obrázku 1. S rastúcou podporou rôznych sektorov národného hospodárstva sa GIS venuje väčšej pozornosti rôznych rezortov a miestnych vlád a komunity. Rozhodovacie skupiny a spotrebiteľské skupiny naliehavo potrebujú multimediálne produkty na analýzu, skúmanie, výskum a využívanie informácií o geografickom prostredí [18]. V minulosti mnohé nástroje GIS dokázali reprezentovať a prenášať iba priestorové informácie pomocou textu, grafiky a tabuliek, čo výrazne znižuje vplyv spracovania GIS a prenosu priestorových informácií. Na zlepšenie vizualizácie tohto softvéru GIS je preto potrebná multimediálna technológia [19]. Kombinácia multimediálnej technológie a geografického informačného systému môže intuitívnym a živým spôsobom vyjadrovať priestorové informácie vo forme zraku, sluchu a dotyku, zvýšiť efektivitu zberu údajov GIS, spracovania údajov, výrazu a výstupu a naplno hrať. k výhodám multimediálnej technológie, výrazne posilňujúcim efekt vizualizácie priestorových informácií GIS [20]. Preto je potrebné do GIS zadať multimediálnu technológiu. Kombinácia multimediálnej technológie a geografického informačného systému sa stala jedným z dôležitých smerov vývoja technológie GIS. Aplikácia multimediálnej technológie na geografické informačné systémy má výrazný vplyv na štruktúru systému, funkcie systému a aplikačné režimy GIS, vďaka čomu je GIS bohatší, flexibilnejší a priateľskejší.

Údaje zahrnuté v integrovanom procese vývoja multimédií GIS obsahujú predovšetkým dva zdroje: jeden je priestorový súbor s grafickými údajmi a druhý sú údaje multimediálnych atribútov. Na zvýšenie flexibility spracovania údajov celého systému je prijatý konkrétny spôsob ukladania [21, 22]. Integračný rámec pre multimédiá a GIS je znázornený na obrázku 1. Informácie o multimediálnych atribútoch sú základným obsahom systému a sú informáciami, ktoré môžu používatelia používať a na ktoré sa môžu pýtať. Požiadavky sú veľmi presné [23]. Informácie o multimediálnych atribútoch je možné zbierať rôznymi spôsobmi, vrátane textu, fotografií, grafiky, zvuku, videa a animácie, a potom tieto informácie skontrolujeme, usporiadame a spracujeme. Bohaté dátové typy multimediálnych geografických informačných systémov, integrujúce zvuk, obraz, obraz a text, sú nevyhnutné na integráciu databázovej a multimediálnej technológie. Konvenčný prístup k databáze je spravidla podrobnejšími informáciami, ako sú text, čísla a dátumy. V prípade multimediálnych informácií, ako sú obrázky, zvuky, filmy a podobne, nie je možné do databázy získať priamy prístup z dôvodu obmedzenia typu poľa [24]. S neustálym vývojom databázovej technológie sa v type poľa objavujú typy BLOB (veľké typy binárnych objektov). Môžete napísať program a previesť súbor multimediálneho typu na typ BLOB a potom k nemu získať prístup v databáze. Údaje o priestorových multimediálnych atribútoch sú uložené v relačnej databáze. V databáze sú nastavené rôzne polia, ktoré poskytujú rôzne typy informácií. Uložené multimediálne informácie je možné podľa potreby rozšíriť a rôzne mediálne informácie je možné interpretovať prostredníctvom konkrétneho modulu [25, 26].

Štandardizované elektronické geografické grafické údaje sú uložené v konkrétnom adresári v štandardnom formáte súboru a každý objekt v grafike má svoj zodpovedajúci jedinečný identifikátor (ID číslo). Systém to používa ako register na vytvorenie súboru grafických údajov [27]. Pri navrhovaní štruktúry dátového úložiska a štruktúry vstupného rozhrania GIS vstavané pripojenie k databáze podporuje viac databáz na pripojenie údajov rôznych atribútov. Kľúčové slovo každého záznamu atribútu je identifikačné číslo objektu v grafickom súbore, čím sa realizuje individuálna zhoda medzi priestorovými, grafickými informáciami a informáciami o multimediálnych atribútoch.

3. Prehľad výskumu trojrozmernej rekonštrukcie

3.1. D Rekonštrukčný koncept

3D rekonštrukcia sa týka vytvorenia trojrozmerného modelu s určitou úrovňou podrobností zodpovedajúcich skutočnému objektu v digitálnom virtuálnom prostredí. Keďže skúmanie geopriestorových informácií ľuďmi je hlbšie a širšie používané, trojrozmerný model budovania monolitických alebo skupinových už nemôže uspokojovať dopyt ľudí po globálnych priestorových informáciách. Z trojrozmerného modelu stavebnej skupiny sa postupne stalo urbanistické plánovanie a manažment, architektonický návrh, potrebná infraštruktúra v mnohých oblastiach, ako je núdzová pomoc, verejná bezpečnosť, ochrana životného prostredia, výber nehnuteľností a komerčných pozemkov a dopravná navigácia.

3.2. Klasifikácia technickej metódy

Trojrozmerná rekonštrukcia budov je výskumným hotspotom doma i v zahraničí a boli vyvinuté rôzne metódy. V závislosti od použitej technológie ich možno zhruba rozdeliť na nasledujúcich sedem typov: (1) metóda založená na mapovaní údajov o teréne (2) metóda založená na údajoch DEM (3) metóda založená na technológii rozpoznávania obrazu (4) Metóda založená na technológii trojrozmerného laserového skenovania (5) Metóda založená na inteligentnej identifikačnej technológii na báze papiera pre stavebné vektory (6) Metóda založená na technikách modelovania CSG (7) Procesné modelovanie metóda

Výhody a nevýhody vyššie uvedených siedmich spôsobov je možné získať podľa tabuľky 1.

3.3. Návrh modelu 3D rekonštrukcie

Táto kapitola sa zameriava na metódu analýzy krajinného vzoru založenú na ideálnom ekosystémovom modeli a 3D indexe krajiny a metódu vizualizácie krajiny založenú na modelovaní pravidiel.

3.3.1. Ideálny ekosystémový model

Ekosystém je geografická jednotka alebo ekologická zóna a systémová jednotka so vstupnými a výstupnými funkciami a prirodzenou alebo umelou hranicou [19]. Ideálny ekosystém biotopov je optimalizovať prežitie, vývoj a pokračovanie ľudských bytostí a optimalizovať výmenu energie, látkový metabolizmus, výmenu informácií a biologickú migráciu medzi vnútornými prvkami ekosystému. Ekologické funkcie každého prvku sú uvedené v tabuľke 2. Výber lokality tiež vyžaduje súlad s environmentálnou vedou o stavbe.

3.3.2. Index trojrozmernej krajiny

Index 3D krajiny vylepšuje tradičnú metódu indexu 2D krajiny, ktorá hlavne nahrádza premietanú plochu a dĺžku strany konvenčného indexu krajiny šírkou povrchu plochy povrchu a dĺžkou strany povrchu [20]. Výpočet plochy povrchu a dĺžky strany krajinných záplat je kľúčom k trojrozmernému indexu krajiny.

Počet krajinných indexov je veľký a korelácia je silná a akýkoľvek výber indexu pravdepodobne spôsobí prebytok v indexe. Podľa topografických charakteristík obce Huipai sa podľa výsledkov výskumu veľkého počtu krajinných modelov výber indexu horskej krajiny zameriava na odrážanie mierky, tvaru a koncentrácie krajiny. Štúdia použila trojrozmerné ukazovatele, ako ukazuje tabuľka 3.


Prienik vektorového linestringu a podkladového DEM - geografického informačného systému

Vytváranie súborov funkcií a vektorové úpravy zosilňovača

Väčšina projektov, s ktorými sa stretnete, bude obsahovať údaje, ktoré už boli vyvinuté. Niekedy však môže byť potrebné vytvoriť nové množiny údajov alebo zmeniť existujúce súbory údajov. Táto časť sa zaoberá úpravami funkcií v databázach súradníc používaných v ArcGIS.

Keď v ArcGIS vytvoríte alebo zmeníte množiny údajov o funkciách (vektoroch), budete používať súbory tvarov. Shapefiles sú preferovaným natívnym súborom údajov pre ArcGIS. Tvarové súbory je možné v rámci ArcGIS úplne upravovať, čo znamená, že ich je možné meniť tak v priestorových, ako aj v atribútových vlastnostiach. Navyše akékoľvek iné platné zdroje vektorových údajov v projektoch ArcGIS je možné ľahko previesť na súbory tvarov alebo triedy prvkov geodatabázy, v ktorých je možné ich vlastnosti upravovať.

Najbežnejšou „legálnou“ metódou získavania údajov do GIS je použitie digitalizácie tabletov.

Na zachytenie súradnicových mapových údajov sa od počiatkov GIS používali digitalizačné tablety. Digitalizátor je špeciálna tabuľka vložená pod povrch sériovými drôtmi. Drôty sú usporiadané v tesne rozmiestnených horizontálnych radoch a zvislých stĺpoch. Tieto vodiče prijímajú signály z kurzora digitizéra (ktorý sa správa ako myš) a umožňujú sledovanie a uloženie funkcií mapy ako súradnicových údajov. Softvér GIS sa používa na transformáciu hodnôt súradníc tabuľky na hodnoty súradníc v reálnom svete.

K tabletu je obvykle prilepená páska a zaregistrovaná pomocou bodov známej polohy (& quot; & quot;). Potom sa funkcie na mape vystopujú ako softvér „počúva“ do komunikačného portu, ku ktorému je digitalizátor pripojený. Na ovládanie funkčnosti digitizéra slúžia špeciálne tlačidlá na kurzore.

Väčšina softvérových aplikácií, ktoré boli vyvinuté ako kompletné riešenia GIS, obsahovala podporu digitalizácie tabletu aj obrazovky (& quotheads-up & quot).

ArcGIS až na niekoľko výnimiek podporuje digitalizáciu v oboch režimoch. Tvarové súbory a triedy funkcií geodatabázy sú jediným typom súborov zdrojov priestorových údajov, ktoré je možné upravovať digitalizáciou. Head-up digitalizácia tvarových súborov a tried funkcií geodatabázy je plne podporovaná. Digitalizácia tabletu je podporovaná iba v systémoch MS-Windows a je podporovaná iba vtedy, ak sú pre značku digitalizovaného tabletu, ktorý je pripojený k počítaču, nainštalované ovládače systému Windows. Z dôvodu časovej tiesne a nedostatku digitalizovaných tabletov sa v tomto kurze nebudeme zaoberať digitalizáciou tabletov. Súbory pomoci pre digitalizáciu tabletu v ArcGIS sú však prehľadné a rozsiahle.

Práca s shapefiles a amp geodatabázami

Tvarovky sú najľahšie spravovateľným vektorovým formátom údajov ArcGIS. Jeden súbor tvaru predstavuje skupinu bodov, čiar alebo mnohouholníkov. Zatiaľ čo iné zdroje údajov (napr. Pokrytia ArcInfo, výkresy CAD) môžu pozostávať z viacerých typov prvkov, tvarové súbory sa skladajú z iba body, čiary, alebo mnohouholníky.

Súbor shapefile je v skutočnosti skôr súborom súborov než jediným súborom. Jeden súbor tvaru obsahuje najmenej 3 súbory (v tomto prípade je názov súboru tvaru cesty).

  • roads.shp: geometria objektu (tvar a umiestnenie)
  • roads.shx: index geometrie funkcií
  • roads.dbf: tabuľka atribútov funkcií

Okrem troch základných súborov môžu existovať aj ďalšie súbory:

  • roads.sbn: funkcia priestorového indexu
  • roads.sbx: funkcia priestorového indexu
  • roads.ain: index atribútov funkcií
  • roads.aix: index atribútov funkcií
  • roads.prj: údaje o projekcii a súradniciach

Indexové súbory sa používajú na krížové odkazy na priestorové funkcie alebo atribúty a na urýchlenie dotazov, spracovania a zobrazovania.

Tvarové súbory sú v ArcGIS užitočné, pretože

  • rýchlo kresliť (v porovnaní s inými zdrojmi údajov o funkciách)
  • je možné vytvoriť v aplikácii
  • je možné v aplikácii úplne upraviť
  • je možné vytvoriť z iných zdrojov vektorových údajov
  • dajú sa ľahko a bez poškodenia presúvať po štruktúre súborov

Geodatabázy sú špeciálne typy databázových súborov, ktoré obsahujú geometriu funkcií, tabuľky atribútov a ďalšie tabuľky ukladajúce pravidlá a vzťahy medzi množinami údajov funkcií. Geodatabázy môžu do jedného databázového súboru ukladať viacero rôznych množín údajov o funkciách, takže geodatabáza je praktickým a výkonným spôsobom ukladania údajov. V geodatabáze je tiež možné ukladať vzťahy, ako napríklad viacvrstvovú topológiu. V modeli geodatabázy je použitý základný dátový model pre vrstvy prvkov (bod, čiara, polygón). Vektorové údaje uložené v geodatabázach sa označujú ako triedy funkcií alebo množiny údajov o funkciách (čo sú skupiny jednotlivých tried funkcií). Rastre je možné uložiť aj do geodatabáz.

V ArcGIS existujú dva typy formátov súborov geodatabázy, osobná geodatabáza, ktorý je uložený ako súbor MDB programu Microsoft Access, a geodatabáza súborov, ktorý je uložený v špeciálnom formáte súboru ESRI.

Vytvorenie vrstvy nového tvaru

Okrem prevodu tried tvarových súborov alebo tried prvkov geodatabázy z iných zdrojov údajov o funkciách je možné tiež vytvárať súbory s tvarmi alebo triedy prvkov od začiatku pomocou iných dátových vrstiev funkcií alebo obrázkov iba ako vizuálneho sprievodcu pre pozičnú referenciu. Po zvyšok tejto prednášky budú tvarové súbory a triedy funkcií označované jednoducho ako „triedy funkcií“.

Keď sa vytvorí nová trieda prvkov, používateľ sa musí rozhodnúť, či trieda prvkov bude reprezentovať bodové, čiarové alebo mnohouholníkové prvky. Vopred musíte určiť, aký typ funkcie bude pre váš súbor údajov. Triede funkcií musí byť tiež priradený názov a miesto v systéme súborov.

Trieda funkcií sa potom pridá do aktuálneho mapového dokumentu a je otvorená na úpravu.

Súradnice nových funkcií sú určené rozsahom dátového rámca, do ktorého sú funkcie pridané, a súradnicovým systémom nového súboru údajov. Ak používate nový dátový rámec bez ďalších vrstiev, funkcie, ktoré pridáte, budú umiestnené blízko začiatku dátového rámca (v predvolenom nastavení je rozsah nového dátového rámca zhruba [(0,0), (1,1)]).

Tu sa vytvára nová trieda bodových funkcií:

Nová vrstva je pripravená na úpravu, ale neobsahuje žiadne funkcie ani tabuľkové atribúty. Je to podobné ako pri vytváraní novej tabuľky alebo dokumentu spracovaného textom, keď je práve vytvorený, je prázdny. Aby bolo možné do nového súboru tvarov pridať funkcie, je potrebné ho pridať do dokumentu ArcMap a otvoriť na úpravy.

Pridanie funkcií vrstvy tvaru

Keď je nová vrstva pridaná do mapového dokumentu a otvorená na úpravy, môžete pridávať funkcie. Panel s nástrojmi editora v programe ArcMap musí byť povolený. Na paneli s nástrojmi editora existuje množstvo rôznych nástrojov na vytváranie a úpravu funkcií. Na výber je tiež množstvo rôznych úprav. Pokryjeme najbežnejšie nástroje a úlohy, ale nebudeme mať čas pokryť všetky nástroje a úlohy na úpravu.

Rôzne nástroje na úpravu sú v rozbaľovacom zozname ikon, z ktorých každá vykonáva inú funkciu úprav. V závislosti od stavu aplikácie môže byť jeden alebo viac nástrojov nedostupných (sivé). Zoznam nástrojov a ich funkcií je uvedený tu:

skica: základná kresba

stredný bod: vytvorte bod v strede nakreslenej čiary

vzdialenosť-vzdialenosť: vytvorte bod v známej vzdialenosti od 2 ďalších miest
priesečník: vytvorte bod na priesečníku dvoch existujúcich vektorov
oblúk koncového bodu: vytvorte kruhový rez s definovanými koncovými bodmi
smer-vzdialenosť: vytvorte bod v známej vzdialenosti a smere z iného miesta
oblúk: vytvorte kruhový rez definovaním začiatku, stredu a konca krivky
tangenta: predĺženie segmentu o dotyčnicu k existujúcemu segmentu
sledovanie: vytvorte novú funkciu, ktorá vystopuje existujúce prvky z tej istej alebo inej vrstvy

Keď sa vytvorí nová trieda funkcií, vytvorí sa tiež tabuľka atribútov & quot; bare kosti & quot; Táto tabuľka bude spočiatku obsahovať iba jeden záznam pre každú funkciu a dve polia, FID, Tvar a Id. V nasledujúcej tabuľke bol vytvorený jeden bod a zobrazí sa tabuľka atribútov

Užívateľ môže pridať polia do tabuľky atribútov (alebo do akejkoľvek tabuľky v projekte). Polia sa pridávajú, aby reprezentovali vlastnosti priestorových prvkov. Po pridaní polí je potrebné zadať názov poľa, typ údajov (napr. Krátke celé číslo, text, blob), dĺžku (počet znakov) a/alebo desatinnú presnosť. Nové pole sa pripojí za posledné existujúce pole v tabuľke.

Po pridaní polí do tabuľky je možné hodnoty vyplniť.

Úprava tried funkcií

triedy funkcií, ktoré boli vytvorené úplne od začiatku alebo z iných zdrojov, je možné upravovať. Keď sa vytvorí nová trieda funkcií, automaticky sa prepne do režimu úprav. Je však možné upravovať akúkoľvek triedu funkcií za predpokladu, že používateľ má povolenie na zápis do súborov a adresárov na disku, ktoré ukladajú triedu funkcií. Nasledujúce témy ilustrujú niektoré konkrétne úpravy priestorových vlastností vrstiev, ktoré je možné vykonať.

Pred vykonaním akýchkoľvek úprav je potrebné triedu prvkov prepnúť do režimu úprav. Na paneli s nástrojmi editora vyberte Editor & gt Začnite s úpravami z ponuky. Akýkoľvek zo zdrojov údajov v aktuálnom dátovom rámci, ktoré je možné upravovať, bude otvorený na úpravu. Ak sa chcete rozhodnúť, ktorú vrstvu chcete upraviť, vyberte Cieľ:

V rámci tej istej relácie úprav môžete prepínať tam a späť medzi rôznymi zdrojmi údajov.

Tiež je možné prepínať tam a späť medzi rôznymi úlohami úprav. Rôzne úlohy úprav sú väčšinou samovysvetľujúce.

Akonáhle je vrstva v režime úprav, použite Upraviť nástroj na výber jednotlivých funkcií. Ponechajte si & ltSHIFT & gt stlačením klávesu vyberiete viac ako jednu funkciu. Keď sú vybraté funkcie, zobrazia sa hrubým azúrovým symbolom. Tu vidíte dva vybrané polygóny. Ak je vybratá funkcia, je možné ju odstrániť pomocou & ltDELETE & gt kláves na klávesnici,

Ak chcete zobraziť vrcholy jednotlivých tvarov, stlačte a podržte tlačidlo v kľúč. Tvar aktuálne pod ukazovateľom a všetky okolité tvary budú mať odhalené vrcholy. Týmto spôsobom môžete pochopiť, ako je tvar vytvorený.

Použi Vlastnosti pretvorenia úloha a Skica nástroj na kreslenie novej hrany pre polygonálne alebo lineárne prvky. Tu je niekoľko jednoduchých diagramov, ktoré ukazujú, ako sa tvarujú mnohouholníky a čiary

Ak chcete zmeniť umiestnenie jednotlivých vrcholov čiary alebo mnohouholníka, použite Upraviť funkcie úlohu a pomocou nástroja na úpravu kliknite na vrchol prvku, ktorý chcete zmeniť. Všetky vrcholy v línii budú označené malým štvorcom.

Kliknite a presuňte vrchol na nové miesto.

Ak chcete súčasne upravovať zdieľané hrany, je potrebné vytvoriť topologický vzťah. Pri úprave súboru tvarových súborov pretrváva topologický vzťah iba pre danú reláciu úprav. V prípade geodatabáz je možné mať topologické pravidlá uložené v geodatabáze, takže topologické pravidlá sa obnovia pri každej úprave tried funkcií, ktoré sa zúčastňujú na topológii.

Keď je topológia aktívna, je možné použiť nástroje topológie na výber zdieľaných funkcií, potom použiť nástroje na skicovanie a Upravte tvar hrany alebo Upraviť Edge úlohy. Tu je rovnaká oblasť, ale je vybratá spoločná hrana (tá súčasne vyberie obe sady vrcholov pre oba susedné tvary).

Pretvarovaním okraja sa zmenia oba susedné polygóny.

Vrcholy je možné odstrániť pomocou Upraviť funkcie úloha. Tu je jeden z vrcholov vymazaný, aby sa ukázalo, že predchádzajúca úloha úpravy zdieľanej hrany skutočne zmenila oba polygóny súčasne:

Nastavenie prostredia prichytávania

Prichytávanie sa používa na zaistenie toho, aby nové funkcie zdieľali spoločné umiestnenie v koncových bodoch alebo uzloch. Prichytením sa koniec nového riadka spojí s existujúcim riadkom, a to buď end-to-end, alebo end-to-side. Prichytávanie je nastavené buď interaktívne, alebo vo vlastnostiach vrstvy na určitú toleranciu. Ak je koncový bod nového riadka v tolerančnej vzdialenosti od existujúceho riadku, nový riadok sa prichytí a pripojí k existujúcemu riadku. Na funkcie, ktoré sa pridávajú alebo upravujú, sa vzťahujú pravidlá prichytávania. Snapping Environment nastavuje pravidlá a priority pre snapping.

Tu sú dva riadky, ktoré sa pridávajú do súboru tvaru bez prichytenia:

Deliace čiary a mnohouholníky

Existujúce riadky a je možné ich rozdeliť pomocou Rozdelenie riadkov nástroj. Polygóny je možné rozdeliť pomocou Rezané polygóny úloha.

Pri rozdeľovaní čiar kliknite na miesto v riadku, kde má dôjsť k rozdeleniu ..

Rozdelenie mnohouholníkov je podobné rozdeleniu čiar, okrem toho, že existujúce mnohouholníky sú rozdelené čiarami, a nie jedným umiestnením. Na rozdelenie polygónov je potrebné, aby deliaca čiara začínala a končila mimo polygónu, ktorý má byť rozdelený.

Jedna deliaca čiara môže rozdeliť súčasne viac ako jednu existujúcu čiaru alebo mnohouholník.

Keď sa existujúci riadok alebo mnohouholník rozdelí, záznam atribútu pôvodného prvku sa odstráni a pre každú novú funkciu sa pridajú nové záznamy atribútov. Pre triedy funkcií geodatabázy existujú rôzne politiky, ktoré je možné špecifikovať pre to, čo sa stane s atribútmi pri rozdelení funkcií. V prípade súborov tvarov duplikujú nové záznamy pre rozdelené funkcie pôvodné hodnoty z nadradeného tvaru.

Tu je jeden z polygónov lesných porastov rozdelený na dva samostatné polygóny.

Tu je jeden z riadkov, ktorý bol predtým pridaný, rozdelený na dva segmenty.

Aktualizácia atribútov pomocou rozdelenia

Keď sú funkcie rozdelené, môžete určiť, ako sa atribúty nových funkcií odvodia od pôvodných funkcií. Každému poľu v tabuľke atribútov je možné priradiť pravidlá správania sa pre rozdelenie. Majú byť skopírované číselné polia alebo by mal byť daný ich podiel na pôvodnej hodnote? Majú sa polia reťazcov (znakov) kopírovať alebo majú byť polia pre nové funkcie prázdne?

ArcGIS poskytuje pravidlá pre aktualizáciu hodnôt atribútov pre funkcie, ktoré boli rozdelené:

Zásady rozdelenia

účinok

Predvolená hodnota hodnoty v nových záznamoch sú predvolenou hodnotou pre pole v nastaveniach domény atribútu triedy funkcií
Duplikovať hodnoty v nových záznamoch sa skopírujú z nadradeného záznamu
Geometrický pomer číselné hodnoty sú úmerné pôvodnej oblasti alebo dĺžke objektu

Na každé pole v tabuľke atribútov vrstvy je možné použiť politiky rozdelenia.

Zlúčenie funkcií s úniou

Okrem delenia funkcií ArcGIS umožňuje zlúčenie viac ako jednej funkcie. Prvky, ktoré sa majú zlúčiť, musia byť súčasťou vybranej sady.

Riadky, ktoré sa stretávajú v rovnakom bode, sú spojené do jedného riadka s jediným záznamom atribútu.

Polygóny, ktoré sa prekrývajú alebo zdieľajú spoločnú hranicu, sú spojené do jedného polygónu s jediným záznamom atribútu. Polygóny, ktoré sa neprekrývajú a nie sú susediace, môžu byť tiež zlúčené do jedného polygónu s jediným záznamom. Aj týmto spôsobom sa trieda funkcií líši od podpory ostatných tried vektorových množín údajov slobodný polygóny pozostávajúce z viac ako jedného priestorového objektu.

Tu sú spojené dva polygóny lesných porastov. Nový polygón má záznam jedného atribútu.

Ak polygóny, ktoré sa majú zjednotiť, nesusedia, prvky sa dajú zjednotiť. Pred:

Aktualizácia atribútov pomocou zlúčenia

Union jednoducho spojí geometrie vybranej sady a vygeneruje nový prázdny záznam. Keď sú funkcie zlúčené, sa odstránia pôvodné záznamy o atribútoch a vytvorí sa nový záznam o atribútoch. Rovnako ako pre rozdelenie, aj pre atribúty nového záznamu je možné použiť politiky.

Zásady zlúčenia

účinok

Predvolená hodnota hodnoty v nových záznamoch sú predvolenou hodnotou pre pole v nastaveniach domény atribútu triedy funkcií
Duplikovať hodnoty v nových záznamoch sa skopírujú z nadradeného záznamu
Geometria vážená číselné hodnoty sú úmerné pôvodnej oblasti alebo dĺžke objektu

Keď sú funkcie zlúčené, musíte vybrať, ktorá funkcia nastaví hodnoty atribútov pre novú funkciu.

Geometria zlúčiť je identický s tým z zväz, ale pri tomto zlúčení môžete vidieť, že záznam získal hodnoty z jednej z nadradených funkcií, a nie ako prázdny, ako v spojení vyššie.

Viac operácií úprav

Pre funkcie mnohouholníka je k dispozícii niekoľko ďalších úprav. Tu je niekoľko zovšeobecnených funkcií použitých na ilustráciu operácií. Jeden tvarový súbor sa skladá z kruhu prekrývajúceho obdĺžnik.

  • Clip (zahodenie oblasti, ktorá sa pretína): clipping odstráni oblasť prekrytia medzi dvoma polygónmi. Polygón, ktorý je v tom čase vybraný, funguje ako "rezačka cookies", ktorá odstraňuje oblasť z prekrývajúcich sa polygónov. Tu je po orezovej operácii obdĺžnik presunutý, aby ukázal účinok operácie. Obrázok vľavo zobrazuje obdĺžnik ako zastrihávač, obrázok vpravo ukazuje kruh ako strihací stroj.

Všetky úpravy tried funkcií je možné vrátiť späť výberom Upraviť & gt Vrátiť späť z ponuky alebo pomocou kombinácie klávesov & ltCTRL-Z & gt. Všetky úpravy je možné vrátiť späť, až do posledného uloženia, alebo až do vytvorenia triedy prvkov, ak je trieda funkcií nová a nikdy nebola uložená.

Ak ste dokončili úpravu triedy funkcií, môžete sa rozhodnúť uložiť úpravy. V prípade problémov so systémom je tiež vhodné často ukladať úpravy. Všetky uložené úpravy sú zapísané na disk ako súčasť štruktúry triedy funkcií.

Ak sa pokúsite zastaviť úpravy, budete vyzvaní na uloženie úprav.

Budete tiež vyzvaní na uloženie zmien, ak sa pokúsite zavrieť mapový dokument, otvoriť iný projekt alebo zavrieť ArcGIS.


Priestorové informácie

Priestorové rozlíšenie

Uhlová vzdialenosť
Jednotky uhlovej vzdialenosti
Horizontálna vzdialenosť
Jednotky horizontálnej vzdialenosti
Vertikálna vzdialenosť
Jednotky vertikálnej vzdialenosti
Ekvivalentný menovateľ mierky
Úroveň podrobného popisu

Priestorové zastúpenie

Použité zobrazenie siete? Nie
Je použitá vektorová reprezentácia? Áno
Je použité zobrazenie textu / tabuľky? Nie
Použité zobrazenie DIČ? Nie
Je použitá reprezentácia stereo modelu? Nie
Je použité zobrazenie videa? Nie

Zastúpenie siete

Rozmer osi

Rozmer osi

Vektorové zastúpenie

Topologická úroveň
Je prítomný komplexný objekt?
Počet komplexných objektov
Je prítomný kompozitný objekt?
Počet zložených objektov
Je prítomný predmet krivky?
Počet objektov krivky
Je prítomný bodový objekt? Nie
Počet objektov bodu
Je prítomný pevný predmet?
Počet pevných predmetov
Je prítomný povrchový objekt?
Počet povrchových objektov

Vektorové zastúpenie

Topologická úroveň
Je prítomný komplexný objekt?
Počet komplexných objektov
Je prítomný kompozitný objekt?
Počet zložených objektov
Je prítomný predmet krivky?
Počet objektov krivky
Je prítomný bodový objekt?
Počet objektov bodu
Je prítomný pevný predmet?
Počet pevných predmetov
Je prítomný povrchový objekt?
Počet povrchových objektov

Referenčné systémy

Referenčný systém

Horizontálne rozlíšenie

Vertikálne rozlíšenie


Rastrový dátový model je široko používanou metódou ukladania geografických údajov. Model má najčastejšie formu mriežkovej štruktúry, ktorá uchováva hodnoty v pravidelne rozmiestnených intervaloch v celom rozsahu rastra. Rastre sú obzvlášť vhodné na ukladanie nepretržitých údajov, ako sú hodnoty teploty a nadmorskej výšky, ale môžu obsahovať aj diskrétne a kategorické údaje, ako napríklad o využití pôdy. Rozlíšenie rastra je dané v lineárnych jednotkách (napr. Metroch) alebo uhlových jednotkách (napr. Jedna oblúková sekunda) a definuje rozsah pozdĺž jednej strany bunky mriežky. Rastry s vysokým (alebo jemným) rozlíšením majú porovnateľne menšie medzery a viac buniek mriežky ako rastre s nízkym (alebo hrubým) rozlíšením a na uloženie vyžadujú relatívne viac pamäte. Aktívny výskum v doméne je zameraný na zlepšenie schémy kompresie a implementáciu pre alternatívne tvary buniek (ako sú šesťuholníky) a lepšiu podporu funkcií ukladania a analýzy rastrov s viacerými rozlíšeniami.

Pingel, T. (2018). Rastrový dátový model. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača (Edícia 3. štvrťrok 2018), John P. Wilson (Ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2018.3.11

Táto verzia bola zverejnená 2. júla 2018.

Táto téma je k dispozícii aj v nasledujúcich vydaniach: DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A. T., Plewe, B., and Wentz, E. (2006). Rastrový model. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača. Washington, DC: Asociácia amerických geografov. (2. štvrťrok 2016, prvý digitálny).

2,5D: Systém zaznamenávania hodnôt na raster, v ktorom každá bunka mriežky má jednu a iba jednu hodnotu z.

spojité údaje: Údaje podobné poľom, v ktorých sú hodnoty prítomné v ktoromkoľvek bode priestorového rozsahu, ako je nadmorská výška alebo teplota.

digitálny výškový model (DEM): Dátový model používaný na spracovanie, ukladanie, analýzu a zobrazovanie údajov nadmorskej výšky.

digitálny povrchový model (DSM): Typ DEM, ktorý predstavuje maximálnu hodnotu v bunke mriežky, čím sa zaznamenávajú vrcholy budov, stromov a iných objektov.

digitálny model terénu (DTM): Typ DEM, ktorého cieľom je reprezentovať idealizovaný povrch zeme, kde boli digitálne odstránené povrchové objekty (budovy, stromy atď.).

diskrétne údaje: Údaje podobné objektu, v ktorých je definovateľný priestorový rozsah alebo hranice funkcií.

rozsahu: Oblasť alebo vzdialenosť v reálnom priestore, na ktorej existuje nejaká geografická entita. V kartografii a GIS je rozsah reprezentácie veľkosťou reprezentovaného skutočného priestoru.

formát súboru: Špecifikácia ukladania údajov do počítačového súboru. Medzi dôležité rozdiely patrí prístup medzi binárnym a holým textom a medzi proprietárnym a bezplatným a otvoreným formátom.

zmiešaný pixel: Podmienka, v ktorej sa v jednej bunke mriežky nachádza viac ako jedna kategória objektu.

pixel: Portmanteau „obrazového prvku“, najmenšej jednotky rastra. Niekedy sa označuje ako bunka alebo bod mriežky.

rozhodnutie: Stupeň podrobností, v ktorých je jav detegovaný alebo reprezentovaný. Údaje sú uložené a vykreslené v určitom stupni rozlíšenia reprezentácie. V rastrových senzorových poliach je rozlíšenie definované rozmermi jednotlivých senzorov z hľadiska pozemných jednotiek (t. J. Šírky jedného pixelu v metroch na Zemi).

Rastrový dátový model, spolu s vektorovým dátovým modelom, je jedným z prvých a najpoužívanejších dátových modelov v rámci geografických informačných systémov (Tomlin, 1990 Goodchild, 1992, Maguire, 1992). Obvykle sa používa na záznam, analýzu a vizualizáciu údajov kontinuálneho charakteru, ako je nadmorská výška, teplota alebo odrazené alebo emitované elektromagnetické žiarenie. Pojem raster pochádza z nemeckého slova screen, čo znamená sériu ortogonálne orientovaných rovnobežných čiar. Jeho pôvod ako opis obrázkov pochádza z kresby vykonávanej elektrónovými lúčmi na obrazovkách katódových trubičiek (CRT) v počiatkoch analógovej televízie a metafora bola následne rozšírená aj na digitálne obrázky. Digitálne rastre majú najčastejšie formu pravidelne rozmiestnených mriežkových vzorov riadkov a stĺpcov, pričom každý prvok je označovaný ako bunka, pixel alebo bod mriežky. Raster sa niekedy označuje ako obrázok, pole, povrch, matica alebo mriežka (Wise, 2000). Bunky rastra sú najčastejšie štvorcové, ale môžu byť obdĺžnikové (s rôznym rozlíšením v smeroch x a y) alebo iné tvary, ktoré je možné mozaikovať, napríklad trojuholníky a šesťuholníky (obrázok 1 Peuquet, 1984).

Obrázok 1. Teselácie trojuholníkov, štvorcov a šesťuholníkov, ktoré možno použiť ako základ pre tvar bunky v rastrovom modeli.

Veľkosť alebo rozsah každej bunky udáva rozlíšenie rastra a udáva sa v lineárnych jednotkách vzdialenosti (napr. Počet stôp, metrov, kilometrov pozdĺž jednej strany bunky) alebo v stupňoch alebo zlomkoch stupňov zemepisnej šírky a dĺžky. (napr. jedna oblúková sekunda alebo tretina oblúkovej sekundy). Rozlíšenie rastra je jednou z komponentov, ktoré preň určujú požiadavky na pamäťové úložisko, pričom jemnejšie rozlíšenia vyžadujú viac miesta v pamäti. Počet buniek v rastri sa kvadraticky zvyšuje, pretože rozlíšenie zvyšuje zdvojnásobenie rozlíšenia rastra, čím sa zníži lineárna vzdialenosť bunky o polovicu (napr. Prechod z 2 m bunky do 1 m bunky), ale zvýši sa počet buniek štyrikrát (zdvojnásobenie počtu buniek v dvoch smeroch). Obrázok 2 ilustruje vplyv zvýšeného rozlíšenia na model digitálnej nadmorskej výšky (DEM).

Obrázok 2. Digitálny výškový model (DEM) v 30 m (vľavo), 10 m (v strede) a rozlíšení 3,3 m (vpravo).

V najbežnejšom prípade, keď pixely predstavujú 2D oblasť, je možné pixely považovať za „bin“, kde hodnota pixelu je súhrnnou štatistikou (napr. Priemer, medián, štandardná odchýlka) všetkých hodnôt poľa v rámci hranice pixelov. Naopak, pixely môžu predstavovať hodnotu v presnom strede mriežky, ktorá sa niekedy označuje ako mriežka (Briese, 2010) alebo raster mriežkového typu (Wise, 2000).

Rastre sa najčastejšie používajú na reprezentáciu spojitých údajov, pretože umožňujú efektívnejšie ukladanie hodnôt ako ekvivalentný vektorový alebo bodový mriežkový systém v bodoch hustoty, ktoré sa všeobecne vyžadujú. Súradnice sú totiž implicitne uložené ako pozícia v dátovej tabuľke, a nie explicitne (ako súradnice). Rastry sa však často používajú aj na reprezentáciu kategoriálnych (napr. Využitie krajiny) alebo diskrétnych údajov. V týchto prípadoch môže byť oblasť zodpovedajúca bunke rastra zmiešaná s viac ako jednou kategóriou prítomnou v pixeli. Mriežková bunka s rozlíšením 100 metrov môže mať napríklad obytné aj priemyselné využitie. Existuje niekoľko bežných stratégií na riešenie problému so zmiešanými pixelmi, vrátane (a) väčšinových víťazstiev alebo víťazov a všetkých, (b) použitia samostatnej kategórie na konkrétne označenie zmiešaného pixelu, (c) pomocou hodnoty najbližšej k stred bunky, alebo (d) priradenie prahového percenta pre danú kategóriu (napr. ak je najmenej 25% plochy v pixeli voda, bude zaznamenaná ako voda).Obrázok 3 ilustruje problém zmiešaných pixelov prekrytím označení krajinnej pokrývky s relatívne hrubým (30 m) rozlíšením cez digitálny model povrchu (DSM) s relatívne jemným rozlíšením (1 m), ktorý ukazuje budovy, cesty, stromy a ďalšie funkcie jemného rozsahu, z ktorých sú odvodené označenia krajinnej pokrývky.

Obrázok 3. Raster národnej krajinnej databázy (30 m) prekrytý na svahovito tienenom digitálnom modeli povrchu odvodenom z lidaru (1 m), ktorý zvýrazňuje problém so zmiešanými pixelmi.

Rastre sa najčastejšie distribuujú a používajú sa buď ako jednoduché 2,5D povrchy s iba jednou hodnotou údajov na bunku (napr. S nadmorskou výškou), alebo ako obrázky s viacerými pásmami. Príkladom posledného typu je ortografia, v ktorej sú do rovnakého rastra vložené červená, zelená, modrá, blízka infračervená a potenciálne mnoho ďalších vrstiev. V takýchto prípadoch reprezentácia rastra často zahŕňa prepojenie každého pásma s červeným, zeleným alebo modrým (RGB) vizualizačným kanálom. Rastre môžu tiež rozšíriť štruktúru mriežky viacrozmerne na kocky (alebo voxely) alebo hyperpriestorové ekvivalenty, ktoré môžu predstavovať objem priestoru, čas, priestor atribútov alebo ich ľubovoľnú kombináciu. Indexové hodnoty môžu byť tiež použité namiesto meraní na prepojenie s externými informáciami o atribútoch uchovávanými v externom systéme správy databáz (DBMS) prostredníctvom vyhľadávacích tabuliek. Tomlinova (1990) práca na modeli MAP je toho príkladom.

Rastrový dátový model sa široko používa na kódovanie údajov GIS. Medzi príklady patrí:

  • Digitálne výškové modely (DEM), ako napríklad model globálnej pomoci ETOPO1.
  • Vizualizácie a produkty odvodené z nadmorskej výšky (Kennelly, 2017).
  • Diaľkovo snímané údaje vrátane leteckých a radarových snímok.
  • Meteorologické veličiny ako teplota a zrážky interpolované z bodových zdrojov.
  • Kategorické rastre, ako napríklad Národná databáza krajinných krytov.
  • Dátový súbor Gridded Population of the World, ktorý uvádza hodnoty pôvodne zaznamenané prostredníctvom administratívnych jednotiek.
  • Digitálne skenovanie historických máp.
  • Exportované kartografické produkty, ako sú napríklad topografické mapy Digital Raster Graphic.
  • Modely bunkových automatov, ako napríklad SLEUTH (Chaudhuri a Clarke, 2013).

Rastre zaznamenávajú jednu alebo viac hodnôt v každom bode mriežky. Hodnoty mriežky je možné veľmi jednoducho zaznamenávať riadok po riadku v ľavom hornom rohu rovnakým spôsobom, akým je text napísaný v angličtine. Na zvýšenie účinnosti je možné použiť alternatívne objednávacie systémy, vrátane metód prime prime, Morton alebo Peano-Hilbert. Požiadavky na pamäť pre rastre sú ovplyvnené typom zaznamenaných údajov (napr. Booleovský, celočíselný, float alebo reťazec), rozlíšením a priestorovým rozsahom rastra a prípadnou kompresiou použitou na obrázok. Kompresiu je možné použiť na využitie opakovania alebo redundancie v údajoch na zníženie celkových nárokov na ukladanie dát a na dosiahnutie tohto cieľa je k dispozícii mnoho schém, vrátane reťazových kódov, blokových kódov, kódov dĺžky behu a kvadrantových stromov.

Rastre môžu byť uložené v ľubovoľnom počte formátov alebo kontajnerov. Kvôli efektivite sú zvyčajne uložené v binárnom formáte, ale formáty vo formáte obyčajného textu nie sú neobvyklé, pričom ArcInfo ASCII Grid od ESRI je možno najrozšírenejším z tohto druhu. Binárne rastrové formáty sú príliš početné na to, aby ich bolo možné vyčerpávajúco vymenovať, a čitateľ si môže prečítať zoznam svojich 154 čitateľných formátov v projekte Geopriestorová knižnica abstrakcie knižnice (GDAL). Ako rastrové kontajnery bolo použitých mnoho formátov pôvodne navrhnutých pre fotografické obrázky, vrátane formátov JPG, JPEG 2000, PNG a TIFF, ktoré majú výhodu jednoduchého presunu rastrových údajov do a zo systémov na spracovanie údajov, ktoré nie sú GIS. Podobne bolo navrhnutých špeciálne pre geodáta mnoho rastrových formátov, vrátane ESRI ArcGRID, Erdasovho Imagine formátu a MrSID. NetCDF bol navrhnutý spoločnosťou Unidata ako kontajner pre mnoho typov vedeckých dát založených na poli a bežne sa používa pre rastrové geodáta v atmosférických vedách, kde je žiaduce uchovávať viac vrstiev údajov o časovom rade v jednom súbore.

Takmer všetky kontajnery sú vybavené mechanizmom na kompresiu údajov na zníženie veľkosti súborov, líšia sa však v miere, v akej umožňujú bezstratovú (vs. stratovú) kompresiu. V niektorých prípadoch určité zníženie vernosti údajov nemusí výrazne znížiť hodnotu súboru údajov, napríklad digitálne ortofotografie boli široko distribuované v kontajneri JPEG, aj keď v procese kódovania údajov dôjde k určitej - často nepostrehnuteľnej - strate údajov. na skladovanie. V iných prípadoch (napr. Modely s digitálnou eleváciou) je dokonalá vernosť údajov považovaná za kritickejšiu, a preto sú často distribuované vo formátoch, ktoré sa vyznačujú bezstratovou kompresiou (napr. GeoTIFF). Formáty sa často líšia v typoch údajov, ktoré môžu obsahovať. Napríklad súbory PNG môžu obsahovať iba údaje založené na celých číslach s maximálne štyrmi pásmami, zatiaľ čo súbory TIFF môžu uchovávať údaje typu float a väčší počet pásiem. Nedávny formát BigTIFF rozširuje možnosti formátu TIFF a umožňuje oveľa väčšiu veľkosť súboru (viac ako 4 gigabajty). Obľúbené sa ukázali aj obrazové kontajnery, pretože ľahšie spolupracujú so softvérom, ktorý nie je GIS. Proprietárne formáty úložísk (napr. MrSID) často vykazujú vyššie kompresné pomery, ale obavy z dokumentácie, dlhej životnosti a interoperability viedli k vývoju niekoľkých efektívnych otvorených / nechránených alternatív (napr. JPG 2000).

Informácie o georeferenciách pre rastrové obrázky sú vložené buď priamo do hlavičky kontajnerového súboru, alebo prostredníctvom pomocných súborov, ktoré sú distribuované s rastrom. Svetový súbor je bežným príkladom posledného uvedeného prístupu, kde samostatný súbor vo formáte obyčajného textu opisuje polohu stredu horného ľavého pixelu v geografickom priestore a tiež rozlíšenie x a y rastra. Kompresia rastrov sa dosahuje jedným z niekoľkých prístupov, vrátane behu (Holroyd a Bell, 1992), reťazca (Freeman, 1974 Žalik et al., 2015), bloku, kvadrantu (Finkel a Bentley, 1974 Mark a Lauzon, 1984 Samet, 1984, Martin, 1992) a vlnkové metódy.

Rastrový dátový model je často v kontraste k vektorovému dátovému modelu. Oba sú veľmi užitočné a výber modelu, ktorý funguje lepšie, závisí výlučne od úlohy. Rastrové dátové modely vynikajú v prípadoch, keď sú podkladové údaje samy o sebe kontinuálne, pretože vďaka pravidelnému priestorovému usporiadaniu siete dochádza k značnému zvýšeniu účinnosti ukladania a indexovania. Regulovaný vzor podobne zrýchľuje časy aritmetických výpočtov medzi viacerými vrstvami rastra a znižuje požadovaný čas na operácie, ako je priestorová interpolácia chýbajúcich hodnôt alebo na prevzorkovanie. Pretože rastrové vrstvy je možné interpretovať ako binárne alebo obrázky v odtieňoch sivej, mnohé operácie pôvodne navrhnuté pre počítačové videnie je možné ľahko použiť na problémy klasifikácie alebo strojového učenia.

Rastre majú tiež niekoľko nevýhod. Mnoho kontajnerov podporuje iba jednu úroveň rozlíšenia, aj keď konštrukcia pomocných obrazových pyramíd môže znížiť ich vplyv na vizualizáciu. Mnoho novších formátov rastrových úložísk, vrátane MrSID a JPEG 2000, ponúka natívne ukladanie údajov s viacerými rozlíšeniami, čo umožňuje spracovanie analýzy podrobných úrovní v softvéri, ktorý to podporuje. Ďalším obmedzením rastrových formátov je, že reprojekcia a/alebo prevzorkovanie má spravidla za následok rôzny stupeň degradácie dát. Z tohto dôvodu je vhodné, aby boli rastre premietané a/alebo prevzorkované z ich pôvodného zdroja, a nie sériovo. Rastre s hrubým rozlíšením vzhľadom na objekty alebo atribúty, ktoré predstavujú, môžu spôsobiť „blokový“ vzhľad údajov. Zvýšenie rozlíšenia nemôže tento problém úplne vyriešiť z praktických aj teoretických dôvodov, pretože zvýšené rozlíšenie kladie vyššie nároky na pamäť, úložný a procesorový výkon (Fisher, 1997). Tento prístup ďalej takmer vždy prinesie menšie, ale stále zmiešané pixely pozdĺž okraja objektu, čo povedie k rovnakému „blokovanému“ vzhľadu, ak sa používateľ priblíži dostatočne ďaleko.

Rastrové bunky sú typicky považované za topologicky spojené so svojimi susedmi vpravo, vľavo, hore a dole, ale môžu byť tiež spojené so susedmi na diagonále (alebo ďalej). Topologické spojenia môžu byť celkom dôležité, keď sa v modelovaní používajú rastre, ako je napríklad určenie cesty za najnižšiu cenu. V tomto kontexte môže prevod vektorových prvkov (ako sú čiary predstavujúce cestnú sieť) zaviesť chyby v analýze založenej na rastroch, ak sú nesprávne zahrnuté buď ďalšie bunky mriežky, alebo sú bunkám mriežky počas prevodu priradené nesprávne hodnoty.

Briese, C. (2010). Extrakcia modelov digitálneho terénu. In G. Vosselman a H-G. Maas (Eds.), Letecké a pozemné laserové skenovanie (s. 135-167). Dunbeath, Škótsko: Whittles Publishing.

Chaudhuri, G., & amp Clarke, K. (2013). Model zmeny využívania krajiny SLEUTH: prehľad. Výskum environmentálnych zdrojov, 1(1), 88-105. DOI: 10.22069/IJERR.2013.1688

Finkel, R. A., & amp Bentley, J. L. (1974). Štvoruholníky majú dátovú štruktúru na vyhľadávanie na kompozitných kľúčoch. Acta informatica, 4(1), 1-9. DOI: 10.1007/BF00288933

Fisher, P. (1997). Pixel: osídlo a klam. International Journal of Remote Sensing, 18(3), 679-685. DOI: 10.1080/014311697219015

Freeman, H. (1974). Počítačové spracovanie obrázkov na kreslenie čiar. Počítačové prieskumy, 6, 54-97. DOI: 10,1145/356625,356627

Goodchild, M.F. (1992). Geografické modelovanie údajov. Počítače a zosilňovače geovedy, 18(4), 401-408. DOI: 10.1016/0098-3004 (92) 90069-4

Holroyd, F., & amp Bell, S. B. M. (1992). Rastrový GIS: Modely rastrového kódovania. Počítače a zosilňovače geovedy, 18(4), 419-426. DOI: 10.1016/0098-3004 (92) 90071-X

Kennelly, P. (2017). Reprezentácia terénu. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača (Vydanie 4. štvrťroka 2017), John P. Wilson (ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2017.4.9

Maguire, D. J. (1992). Rastrový návrhový model GIS - profil systému ERDAS. Počítače a zosilňovače geovedy, 18(4), 463-470. DOI: 10.1016/0098-3004 (92) 90076-4

Mark, D. M., & amp Lauzon, J. P. (1984). Lineárne štyri stromy pre geografické informačné systémy. V Zborník zo sympózia IGU o spracovaní priestorových údajov, 20.-24. augusta, Zürich, s. 412-431.

Martin, J. J. (1992). Organizácia geografických údajov pomocou aproximácií štvorcov a najmenších štvorcov. V Zborník zo sympózia o rozpoznávaní vzorov a spracovaní obrazu (PRIP), Las Vegas, Nevada. IEEE Computer Society, s. 458-465.

Peucker T. K., & amp Chrisman, N. (1975). Štruktúry kartografických údajov. Americký kartograf, 2(1), 55-69. DOI: https://doi.org/10.1559/152304075784447289

Peuquet, D. J. (1984). Koncepčný rámec a porovnanie modelov priestorových údajov. Cartographica, 21(4), 66-113. DOI: 10.1002/9780470669488.ch12

Samet, H. (1984). Štvorcestný strom a súvisiace hierarchické dátové štruktúry. ACM Computing Surveys (CSUR), 16(2): 187-260. DOI: 10,1145/356924,356930

Tomlin, C. D. (1990). Geografické informačné systémy a kartografické modelovanie. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall.

Múdry, S. (2000). GIS modelovanie dát-lekcie z analýzy DTM. International Journal of Geographic Information Science, 14(4), 313-318. DOI: 10,1080/13658810050024250


Vlastnosti údajov sú charakteristikami atribútových systémov a hodnôt GIS, ktorých dizajn a formát ovplyvňujú analytické a výpočtové spracovanie. Geopriestorové údaje sú vyjadrené na koncepčnej, logickej a fyzickej úrovni abstrakcie databázy, ktorá má reprezentovať geografické informácie. Vhodný návrh atribútových systémov a výber vlastností by mali byť logicky konzistentné a mali by podporovať vhodné stupnice merania na reprezentáciu a analýzu. Geopriestorové koncepty, ako sú pohľady na objektové pole a dimenzionálny priestor pre súvisiace objekty a kvality, tvoria dátové modely založené na geografickej matici a geometrii prvkov. Opisujú sa tri prístupy GIS a ich návrh systému atribútov: teselácie, vektory a grafy.

Varanka, D. E. (2021). Vlastnosti údajov. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača (Vydanie 1. štvrťrok 2021), John P. Wilson (Ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2021.1.15 ..

Tento záznam bol zverejnený 28. marca 2021.

Je tiež k dispozícii v predchádzajúcom vydaní:

DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A. T., Plewe, B. a Wentz, E. (2006). Vlastnosti. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača. Washington, DC: Asociácia amerických geografov. (2. štvrťrok 2016, prvý digitálny).

Vlastnosti objektu geografických informačných systémov (GIS) sa týkajú charakteristík digitálnych údajov, ktoré predstavujú entity a sú uložené v databázovom modeli. Vlastnosti sú technickým základom pre údajové atribúty GIS, ktoré predstavujú geografické kvality alebo vzťahy, ktoré sú vyňaté z interakcií s prostredím a modelované vo výpočtových systémoch. Napríklad pre geografické súradnice sa často používajú desatinné stupne a pre kódovanie choroplethových máp sú vhodné celé čísla. Kombinovaná implementácia technológie informatiky a intuitívne rozpoznávanie geografických vlastností podporujú porozumenie priestorovým informáciám a manipuláciu s dátami.

Pojmy „vlastnosti“ a „atribúty“ ako dátové štruktúry v konceptoch modelov a softvérových jazykoch používajú rôzne druhy. Niekedy sa používajú synonymne. Je možné rozlíšiť, že „vlastnosti“ znamenajú vnútorné charakteristiky objektov GIS, čo znamená charakteristiky, bez ktorých by predmet neexistoval, zatiaľ čo „atribúty“ sú pripisované charakteristiky, ktorých zmena by objekt zásadne nezmenila. Zamýšľaným mentálnym modelom týchto výrazov použitých v tomto texte je, že vlastnosti, atribúty a ich systémy sú konštruktmi vzťahu medzi reprezentačnými a sémantickými prvkami v databázach, ktoré odkazujú na skutočné, vrátane fyzických a koncepčných entít. Systém atribútov súvisí s reprezentáciou entity alebo triedy entít. Systém vlastností sa týka reprezentatívnej entity alebo triedy entít. Tieto dva systémy sa integrujú. Atribúty obsahujú vlastnosti údajov na ich reprezentáciu. Vlastnosti sú charakteristikami atribútov a ich štruktúra sa rozširuje na prípustné hodnoty.

Dátové modely v GIS sa pokúšajú popísať široko zrozumiteľné a súhlasné pohľady na svet na troch široko dohodnutých úrovniach abstrakcie údajov: koncepčné, logické a fyzické. Koncepčná úroveň abstrakcie údajov demonštruje informačný obsah systému z pohľadu užívateľa. Užívateľ môže pochopiť, čo sa dá urobiť so systémom podporovaným, ale bez uvedenia technickej implementácie. Logická abstrakcia koncepčných informácií je implementovaná prostredníctvom návrhu databázy. Obmedzenia a pravidlá dátového modelu zovšeobecnia informácie ako logické štruktúry. Ukladanie údajov je určené na fyzickej úrovni abstrakcie. Tento článok hodnotí charakter a význam vlastností na týchto úrovniach, pretože interagujú s hodnotami atribútov v prevládajúcich geometrických modeloch používaných v GIS, vrátane vektorových, mozaikových a ich hybridných ako Triangulované nepravidelné siete (TIN). Ostatné logické modely GIS, ako napríklad objektovo orientované a grafové, používajú vlastnosti, ktoré súvisia s vektorovými a mozaikovými štruktúrami.

Na koncepčnej úrovni abstrakcie údajov zachytenie environmentálnych atribútov, ktoré určitý čas pretrvávajú, vytvára sémantickú stabilitu GIS, ale je komplikované rôznymi individuálnymi vnímaniami a interpretáciami. Pohľady na kategórie geopriestorových funkcií, priestorové odkazy a časovú variabilitu sa rôzne formujú podľa pozornosti na detaily, ako je geografická mierka, kultúrne prostredie používateľov a vhodné štruktúry technických údajov. Komunikácia medzi individualizovanými perspektívami je úspešná napriek svojej variabilite, pretože sú založené na určitých konceptoch, ktoré sú univerzálne, čo znamená, že sú široko dohodnuté, a pretože kontexty môžu byť zosúladené alebo súvisiace. Niektoré aspekty kognitívneho spracovania človeka zapojené do vnímania a konštruovania svetonázorov môžu byť medzi ľuďmi relatívne podobné (Peuquet, 2002). Kategorizácia je napríklad základným konštruktom ľudského myslenia (Rosch 1978).

Nasledujúce časti diskutujú logické a fyzické vlastnosti údajov v jadre atribútov GIS. Úrovne abstrakcie sú na sebe závislé, takže logickú abstrakciu možno považovať za schému, ktorá organizuje fyzické úrovne dátových inštancií. Tento článok končí súhrnom kľúčových pojmov o týchto bodoch.

Logická konzistencia databázy, meradlá a dátové typy majú významný vplyv na ukladanie údajov, presnosť a výpočty na analýzu. Vyjadrenie pojmov ako formálnej logiky môže pomôcť vyhnúť sa chybám a protirečeniam v geografických informáciách, ale takáto dokumentácia sa vytvára len zriedka. Stevensov (1946) systém meracích stupníc je často citovaný v dátovej vede, ale priestorové koncepty zavádzajú komplexnosť nad rámec tohto systému. Atributové systémy môžu vo svojej úlohe deskriptívnych a analytických reprezentácií vyžadovať celý rad dátových typov.

2.1 Logická konzistencia

Vlastnosti údajov v atribútoch GIS podporujú logickú konzistenciu priestorových databáz. Niektoré charakteristiky logickej konzistencie geografických informácií sú uvedené nižšie.

  • Konzistencia presnosti dátového modelu so skutočným svetom. Vybratý dátový model je vhodný pre aplikáciu, ak je štruktúra atribútu v súlade s dôležitými vlastnosťami entít reálneho sveta, ktoré popisujú.
  • Konzistencia dátových typov. Formáty súborov a pravidlá spracovania sú vhodné pre dátový model.
  • Konzistencia pozičných údajov. Polohy sú popísané s podobným rozsahom lokalizačnej presnosti na základe generalizácie údajov.
  • Konzistencia databázy v normálnom formáte. Znižujú sa nežiaduce závislosti a potreba reštrukturalizácie, ktoré zasahujú do efektívnej aplikácie.

2.2 Mierka

Škály hodnôt atribútov štruktúry meraní a podporných dátových aplikácií od jednoduchého popisu po komplexné štatistické výpočty. Podľa systému Stevens sú nominálne údaje stupnice hodnoty, ktoré nepredpokladajú žiadne relatívne poradie a sú reprezentované názvom alebo iným štítkom. Nominálne údaje sa niekedy nazývajú kategorické údaje, pretože tvoria diskrétne kategórie s malým alebo žiadnym prekrývaním. Radová stupnica radí údaje v rozsahu, ktorý vyjadruje relatívny rozsah určitých vlastností objektu. Poradie odzrkadľuje určité poradie nečíselných atribútov, ale hodnoty údajov nie sú jednotne kvantifikované. Údaje intervalovej stupnice odrážajú jednotné meranie vzhľadom na ľubovoľný počiatočný bod. Bežným príkladom intervalových údajov sú stupne teploty merané v stupniciach Fahrenheita alebo Celzia. Pomerová stupnica merania je založená na pôvode od nuly a umožňuje matematické porovnania ako vyššie alebo nižšie, ale konkrétnejšie aritmetické výpočty, ako je dvakrát toľko, menej ako polovica a ďalšie. Premenné škály intervalových údajov podporujú popisné štatistiky, ako napríklad centrálnu tendenciu a variabilitu. Premenné škály pomerových údajov podporujú aritmetické operácie vrátane násobenia a delenia.

Aj keď je Stevensov systém pre GIS široko relevantný, priestorové údaje používajú ďalšie škály na meranie údajov, ako sú počty surových čísel, absolútne stupnice, cyklické miery, ako sú uhly 360-stupňového kruhu, a členenie v stupňovanej kategórii, ako sú fuzzy množiny (Chrisman 2002 ). Presnosť priestorových mierok musí zodpovedať metóde geografickej analýzy.

2.3 Typ údajov

Dátový typ je charakteristika hodnoty, ktorá usmerňuje význam a spôsob, akým môžu byť údaje reprezentované a používané. Dátový typ poskytuje množinu hodnôt povolených výrazom programovacieho jazyka. Tieto obmedzenia hodnôt definujú operácie s údajmi a ich ukladanie. Väčšina programovacích jazykov podporuje základné dátové typy používané v GIS, ako sú bajty, celé čísla a plávajúce čiarky, s niekoľkými úrovňami presnosti pre číselné miery a znaky/reťazce pre textovú atribúciu. Vlastné dátové typy je možné vytvárať a pridávať do softvérových systémov. Ak je dátový typ používaný na priestorové účely uložený v systéme správy databáz, ich prípustné typy údajov sa nemusia presne zhodovať a musia byť mapované na najbližšie dostupné.

Pred rozsiahlym prijatím digitálnych výpočtových systémov mapy zobrazovali vlastnosti priestorových štruktúr v rovinnej súradnicovej sieti analógovým spôsobom v rámci určitých rozlíšení displeja a geografických mierok. Používatelia mapy mohli vidieť tvary funkcií, priestorové vzťahy, tematické kategórie, anotácie a ďalšie geopriestorové informácie. Kuhn (2012) uviedol desať základných koncepčných úrovní abstrakcie priestorových informácií vychádzajúcich z geografie a kartografie, ktoré GIS logicky a fyzicky štruktúruje a predstavuje vrátane polohy, susedstva, poľa, objektu, siete, udalosti, granularity, presnosti, významu a hodnoty. Koncepty spojitého vs. diskrétneho a absolútneho vs. relatívneho priestoru je možné použiť spoločne komplementárnymi a vzájomne závislými spôsobmi na podporu logiky priestorových konceptov v rámci rôznych typov geografickej analýzy.

Po prijatí prevládajúcich dátových štruktúr vyvinutých v informatike popisuje GIS koncepty a ich logiku pomocou atribútov a vlastností na spracovanie priestorových údajov vrátane teselácie, relačnej tabuľky, hierarchických a sieťových štruktúr. Priestorové údaje majú ďalšie výzvy, vrátane ukladania a geometrického spracovania súradníc a určovania topológie na účely uvažovania priestorových vzťahov. Rámec GIS je viacrozmerná matica, ktorá obsahuje priestorové aj mimopriestorové atribúty.

Táto časť popisuje dva bežné logické modely: teselácie, ktoré zodpovedajú všeobecnému geografickému konceptu „poľa“, a vektorové údaje, ktoré uprednostňujú „objektové“ typy reprezentácie (Couclelis 1992). V nadväznosti na tieto, časť 3.3 popisuje vlastnosti grafického dátového modelu pre GIS. Rovnako ako vektorové údaje, grafy pripomínajú siete.

3.1 Tesnenie

Teselácie sú dátové modely, ktoré aproximujú súradnicové mriežky rozdelením súvislého povrchu geografickej oblasti na samostatné a susedné geometrické bunky špecifického základného tvaru, ktorých atribútmi sú hodnoty polohy určené pre každú bunku. Každá bunka má svoje vlastné súradnice, ktoré môžu byť projekčné rovinné alebo geografické a ktoré sú definované vnútorne v mriežke. Aby sa atribúty GIS logicky podobali skutočnému svetu, ich priradené umiestnenie musí zodpovedať referenčnému systému založenému na geografickej mierke. Hranice buniek je možné presne vypočítať a zovšeobecniť na geometrický tvar so súradnicovou reprezentáciou pre každú bunku. Oblasti v bunkách zdieľajú spoločnú hodnotu buď polohy, alebo atribútu bez vnútorných podrobností, a ktoré sú riadené rozlíšením mozaikovania.

Teselácia môže mať mnoho foriem, ale dva najbežnejšie typy sú rastrové a trojuholníkové nepravidelné siete (TIN). Každá bunka v rastrovej reprezentácii má s touto bunkou priradenú hodnotu atribútu. Pri mozaikovaní TIN má každý bod trojuholníka súradnice x/y a hodnotu prevýšenia a z nich je možné určiť sklon trojuholníka.

Rastrové údaje majú formu obdĺžnikových pixelov so súvisiacimi hodnotami. Atribúty sú zvyčajne obmedzené na hodnoty súradnice polohy a hodnotu bunky. Atribúty panchromatickej leteckej fotografie zahŕňajú hodnoty v odtieňoch sivej, ktoré tvoria vizuálnu reprezentáciu povrchu zeme. Digitálne výškové modely (DEM) sú maticou výškových hodnôt, ktoré sú pravidelne rozmiestnené po rastri. Viacpásmové satelitné snímky sú kompiláciou oddelených rastrových vrstiev s hodnotami, ktoré zodpovedajú rôznym vlnovým dĺžkam v elektromagnetickom spektre. Tieto hodnoty sú plošné, agregované elektromagnetické reakcie z okamžitého zorného poľa, nie z bodu, senzora. Hodnoty DEM, v súčasnosti (2021), odvodené z údajov o detekcii svetla a rozsahu (lidar) môžu byť priemermi všetkých bodov zemného návratu v bunke alebo určitého počtu pozemných výnosov s hodnotami váženými s inverznou vzdialenosťou. Ďalšie atribúty pre rastrové bunky je možné integrovať pomocou identifikátora priradeného k súboru a prepojeného s databázou relačných tabuliek.

Viaceré rastre je možné zaregistrovať navzájom a hodnoty buniek každej vrstvy je možné kombinovať ako vstup pre operáciu. Operácia výpočtového prekrytia vyžaduje, aby bunky mali rovnaké rozlíšenie, pretože priestorový referenčný systém slúži ako ovládací prvok na zarovnanie geometrie. Ak rozlíšenie nie je totožné, atribúty sa znova prevzorkujú, aby boli navzájom zarovnané.

Vzhľadom na jednoduchú základnú organizáciu rastrových súborov sa údaje atribútov často opakujú, najmä pozdĺž riadkov, stĺpcov a susedných buniek. Dáta je možné komprimovať bez straty (bezstratovo) a jednoduchšie ukladať. Ďalší spôsob, ako ušetriť úložisko agregáciou údajov s rovnakými alebo podobnými hodnotami, je pomocou hierarchických dátových štruktúr rekurzívneho priestorového rozkladu. Susedné pixely sú rozdelené tak, aby boli medzi nimi spoločné iba rovnaké atribúty (Samet, 1990).

3.1.2 Triangulovaná nepravidelná sieť (TIN)

DIČ tvoria povrchovú štruktúru vytvorením topologických vzťahov medzi súborom bodových hodnôt. Bodové merania sú priradené na zmysluplných bodových miestach, ktoré sa líšia podľa charakteristík vlastností tak, aby tvorili povrchové uzly. DIČ spájajú tri susedné uzly s okrajmi a vytvárajú susedné trojuholníkové roviny. Atribúty bodu TIN je možné použiť na výpočet gradientov sklonu a meraní strán pre trojuholníkovú fazetu. Podobne ako DEM, každý bod môže byť spojený s interpolovanou hodnotou, pretože celá oblasť je pokrytá trojuholníkmi.

3.2 Vektorové údaje

Vektorové údaje majú formu geometrických znázornení entít podobných objektom vymedzených ako body uložené ako súčasť projektovaného geografického súradnicového systému. Čiary spájajú body ako vizuálne vektorové reprezentácie a tvoria polygóny z čiar, ktoré sa v koncových bodoch zatvárajú. Pretože súradnice sú uložené ako celé čísla alebo ako hodnoty s pohyblivou rádovou čiarkou, vzhľad priamky z jedného páru súradníc do druhého závisí od vhodného rozlíšenia pre dvojrozmernú formu mriežky.

Tabuľky atribútov sú založené na návrhoch databáz relačných tabuliek a kombinované s interaktívnym kartografickým zobrazením na vizualizáciu geografických údajov. Relačné tabuľky sú zbierkou záznamov v pevnom formáte. Údaje sú štruktúrované ako množina jednoznačne identifikovaných riadkov s hodnotou pre každé záhlavie atribútu stĺpcov tabuľky. Atribúty majú sady domén, ktoré pozostávajú z prípustných hodnôt z hľadiska typov údajov alebo iných obmedzení záznamu. Názvy atribútov väčšinou zostavujú návrhári databáz pre potreby aplikácií. Tabuľky je možné spájať alebo spájať prostredníctvom duplikátov medzi „kľúčovými“ poľami.

Ukladanie objektov geometrickej súradnicovej geometrie je v dátovom modeli relačných tabuliek problematické, pretože body súvisia podľa postupnosti. Väčšina systémov neumožňuje, aby hodnoty tabuliek mali formu zoznamov, takže jedna bunka nemôže obsahovať množinu alebo pole hodnôt, aj keď spoločne predstavujú geometrický objekt predstavujúci jednu entitu. Prístupy nazývané rozšírený relačný alebo hierarchický vektorový model používajú ako riešenie indexovanie. Hierarchický referenčný systém štruktúruje priestorový atribút voči referenčným súradniciam priradeným k objektu geopriestorových prvkov. Okrem použitia na ukladanie súradníc je možné geografické objekty, ako napríklad polygóny pozemkových balíkov, organizovať vo vzájomnom vzťahu týmto spôsobom pomocou jedinečných identifikátorov namiesto podľa polohy (Lo a Yeung, 2002). Identifikátory implicitne organizujú priestorové referencie pre vnorené entity, ako je jurisdikcia a správa pozemkov, alebo pre sčítanie ľudu kódovanie demografických údajov pomocou vyhľadávacej tabuľky na získavanie informácií. Takéto systémy indexovania sú efektívnym riešením úložiska, pretože kódy sú kompaktnejšie ako popisy v prirodzenom jazyku. Rovnakú vyhľadávaciu tabuľku je možné použiť aj pre kartografický štýl, ako je napríklad farebná rampa alebo iná operácia GIS. Geokódovanie je hierarchický referenčný systém, ktorý sa používa predovšetkým pre lineárne funkcie, ako sú adresy ulíc a vlastníctvo susedných pozemkov. Tento prístup musí zaistiť konzistentné prepojenie medzi segmentmi komplexných objektov a geometrie prvkov s nepriestorovými atribútmi.

Topologické priestorové vzťahy medzi entitami sa pre vektorové údaje ukladajú tak, že ako hodnoty atribútov identifikujú ID funkcií. Topologické hodnoty susedných mnohouholníkov alebo križujúcich sa čiar pomáhajú zaistiť kontrolu kvality údajov, znížiť požiadavky na ukladanie údajov znížením duplikácie a predstavujú vypočítateľné priestorové vzťahy. Objekty pretínajúcej sa geometrie, ktoré sú potrebné na vykonávanie komplexných priestorových operácií, sa tiež ľahko neprispôsobujú modelu relačnej tabuľky (Worboys, 1999), ale sú možné operácie relačnej algebry na vrstvových a topologických množinách vrátane spojenia, priesečníka a rozdielu. Rovnako ako pri operáciách prevzorkovania pre rastrové rozlíšenia, k preskupeniu atribútov dochádza po dokončení operácií prekrytia geometrie (Tomlin, 1990). Priestorové dopyty sú podporované na atribútoch vektorových údajov niektorými štruktúrovanými jazykmi dotazov, ktoré umožňujú špecifikáciu používateľom definovaných dátových typov, ako sú napríklad geopriestorové údaje.

3.3 Vlastnosti grafu

Vlastnosti dátového modelu grafu tvoria trojnásobok ako hranu predstavujúcu atribút medzi dvoma uzlami, ktoré predstavujú inštancie, triedy alebo sady inštancií alebo doslovné reťazce. Uzly majú ľubovoľný počet vlastností, ktoré sa medzi nimi spájajú a vytvárajú grafy. Vznikajúca štúdia geopriestorovej sémantiky a znalostných grafov má za cieľ vyvinúť model, ktorý odráža aplikovanú ontológiu, ktorého objektovými vlastnosťami sú formálne logické axiómy špecifikujúce vzťah medzi týmito triedami alebo inštanciami. Logická axióma vlastností môže podporovať dedukciu alebo iné typy úvah na vytvorenie podgrafu, ktorý tvorí sémantiku predmetnej entity. Jazyky dotazu na graf podporujú okrem logických operácií a zhodných reťazcov aj navigáciu pozdĺž reťazcov vlastností.

Vlastnosti údajov štruktúrujú vzťah medzi geografickými informáciami, reprezentačnými atribútmi a výpočtovým úložiskom a aplikáciou týchto hodnôt. Vhodný výber vlastností má za cieľ zachovať logický vzťah medzi geografickými informáciami, dátovými modelmi GIS, mierkami merania a dátovými typmi. Atribúty teselácie a vektorového dátového modelu sa pokúšajú popísať funkcie reálneho sveta aproximáciou kľúčových konceptov v geografii. Vlastnosti kladú na tieto popisy technické obmedzenia, aby obmedzili a podporovali funkcie ukladania údajov a analytické funkcie.

Aj keď GIS prijal prevládajúce formy počítačovej vedy, niektoré geopriestorové koncepcie sa od týchto pravidiel líšia. Niektoré významné koncepty, ktoré dobre zodpovedajú priestorovému poznaniu a efektívnemu mysleniu, sú logická konzistencia, hierarchie, súradnicová geometria a topológia. Dimenzionálna matica údajov GIS má korene v konceptoch polí a kartografickej reprezentácii tvoriacich pozadie objektov a ich priestorové vzťahy. Hierarchie sú široko použiteľné na logické štruktúry databázy GIS ako prístup k indexovým údajom. Geometrické objekty sú voliteľne uložené ako plne definované entity alebo jednoducho oblúkové segmenty. Topológia je indikátorom správnosti údajov, znižuje ukladanie údajov a podporuje analýzu susedstva v GIS. V databázach grafov topológia podporuje odvodenie priestorových vzťahov prostredníctvom tranzitivity.

Chrisman, N. (2002). Prieskum geografických informačných systémov. 2. vydanie John Wiley & amp Sons, Inc.

Couclelis H. (1992) Ľudia manipulujú s predmetmi (ale kultivujú polia): Za debatou o rastrových vektoroch v GIS. In: Frank A.U., Campari I., Formentini U. (eds) Theories and Methods of Spatio-Temporal Reasoning in Geographic Space. Lecture Notes in Computer Science, vol 639. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-55966-3_3

Kuhn, W. (2012). Základné koncepty priestorových informácií pre transdisciplinárny výskum. International Journal of Geographic Information Science, 26 (12), 2267-2276. DOI: 10.1080/13658816.2012.722637.

Lo, C.P. a Yeung, A.K.W. (2002). Koncepty a techniky geografických informačných systémov. Prentice-Hall, Inc. DOI: 10.1080/1365881031000111173.

Peuquet, D.J. (2002). Reprezentácie priestoru a času. Guilford Press.

Rosch, E. (1978). Zásady kategorizácie. V E. Rosch a B. B. Lloyd (Eds.), Poznávanie a kategorizácia (s. 27-48). Halstead Press.

Samet, H. (1990). Návrh a analýza štruktúr priestorových údajov. Addison Wesley Publishing Company, Inc.


Veta 3.2. Predpokladajme, že u ∈ Cp+1 (Ω) s = 1 2∞Ω ⊂ R2 a že uh ∈ Wh na kvázi uniformnej rodine ôk na Ω do štvoruholníkov. Potom nevyhnutné.

Preto dokázané. Lemma-2 Ex-Touch trojuholník referenčného trojuholníka funguje ako trojuholník pedálu vzhľadom na bod Bevan a oblasť Ex-Touch tr.

Rovnica objektívu [1] Táto rovnica bola použitá pri analýze na zistenie ohniskového bodu použitej šošovky. Túto rovnicu je možné odvodiť buď pomocou geómu.

Predstavuje tiež myšlienky pozretí na výskyt a východ. Teória Základ röntgenovej difrakcie má korene v porozumení vzťahu medzi ge.

Tým vznikne rovnica (x-h) 2a2- (y-k) 2b2 = 1 pre horizontálne hyperboly a (y-k) 2a2-(x-h) 2b2 = 1 pre vertikálne hyperboly. Hyperbola je miesto bodov s.

Táto časť preto používa na určenie pohybovej rovnice nebeského telesa polárne súradnice. Polohový vektor r tela je definovaný v.

Mriežkou na Bonneovej projekčnej mape sú komplexné krivky spájajúce body rovnomerne rozložené pozdĺž každej rovnobežky a konkávne smerom k poludníku. Vlastnosti.

Sklon priamky spájajúcej body (x2, y2) a (x3, y3) je m2 = (y_3- y_2)/(x_3- x_2). Pretože n1 a n2 sú kolmé priame čiary, sú Fo.

<& lt & gt>: Typ údajov a atribúty zobrazujú typy údajov, na ktoré je možné ich prevádzať. item extbf <& lt>>: Popisuje počiatočné znalosti, ktoré hostiteľ poznal. Atribúty suc.

Morfologický tvar objektu je možné extrahovať priesečníkom pozitívnej a negatívnej distribúcie čiastkových okien, ako je znázornené na obrázku 8. Fi.


Metódy a techniky GIS

1.06.2.1 Priestorové údaje a databázy

Priestorové databázy, ako naznačuje názov, sú databázy, ktoré sú optimalizované na ukladanie a dopytovanie priestorových údajov. V geografickej informačnej vede možno priestorové údaje rozdeliť do dvoch hlavných kategórií: vektorové a rastrové (Heywood a Cornelius, 2010). Vektorový údajový model priestorových entít s geometriami, ako sú body, čiary a mnohouholníky, a topológiami medzi nimi. Rieku možno napríklad považovať za čiaru a jazero za polygón. Rastrové údaje predstavujú geografické javy so sieťou viacrozmerných diskrétnych hodnôt, ako sú obrázky diaľkového snímania, naskenované topografické mapy a údaje z digitálneho výškového modelu (DEM). V tradičnom kontexte GIS sa priestorové údaje často týkajú priestorových vektorových údajov. Počiatočná fáza štúdií priestorových databáz sa zameriava predovšetkým na to, ako vkladať vektorové údaje do databáz, zatiaľ čo rastrové údaje boli stále uložené ako súbory. Priestorové údaje pozostávajú z jednoduchých atribútov, umiestnení, časov a informácií o topológii. Ich variabilná dĺžka a neštruktúrovaný charakter sťažuje priame spracovanie týchto údajov s bežnými databázami. Medzi ďalšie dôležité vlastnosti priestorových údajov patrí veľký objem dát, rôzne heterogénne dátové formáty a zložité procesy dotazovania údajov. Tieto funkcie predstavujú pre databázové technológie určité výzvy. Návrh a implementácia priestorovej databázy musí spĺňať nasledujúce požiadavky:

Túto databázu je možné použiť na ukladanie a správu údajov.

Táto databáza by mala vo svojom dátovom modeli natívne podporovať typy priestorových údajov.

Táto databáza by mala ponúkať dotazovací jazyk na vykonávanie priestorových dotazov.

Táto databáza by mala poskytovať priestorové indexy na urýchlenie priestorových dotazov.

Databázové modely, priestorové dotazy a indexy sú tri dôležité otázky, ktoré je potrebné zvážiť, aby bolo možné poskytovať uspokojivú službu priestorových databáz. Priestorové dopyty, ktoré sa vykonávajú na priestorových objektoch, zahŕňajú predovšetkým dopyty založené na umiestnení, dopyty založené na priestorových vzťahoch a dopyty založené na atribútoch, pričom prvé dva sú typickými priestorovými dotazmi. Základné priestorové dotazy sú zhrnuté v stôl 1 . Databázové modely a priestorové indexy sú popísané v nasledujúcich častiach.


Pozri si video: Размерность суммы и пересечения подпространств (Septembra 2021).