Укрупнённая структура ГИС-процесса

Обыкновенно пираты, начиная свои

похождения, запасаются соответст-

вующим гардеробом.

М.Твен. «Приключения Тома Сойера»

Структура обобщённой ГИС

При всем многообразии операций, целей, областей информационного моделирования, проблемной ориентации и иных атрибутов, характерных для создаваемых и действующих ГИС, логически и организационно в них можно выделить несколько конструктивных блоков, называемых также модулями или подсистемами, выполняющими более или менее четко определенные функции. Функции ГИС в свою очередь вытекают из четырех типов решаемых ею задач:

· сбора данных;

· обработки данных (поиск, вычисления, построения и т.п.);

· моделирования и анализа;

· использования результатов моделирования и анализа в процессах принятия решений.

ГИС-процесс

Процесс создания электронной карты состоит из нескольких шагов:

· Сканирование - получение фотографического изображения планшетов карты (с помощью специальных фотографирующих устройств - сканеров) и ввод его в компьютер. Можно сканировать не планшеты, а аэроснимки и снимки, полученные с космических аппаратов. Отсканированные изображения планшетов называются растровой картой. С ней можно делать всё то же, что и с бумажной картой, но только на экране компьютера. Растровое изображение - это изображение, состоящее из точек разной градации серого - от белого до черного цвета либо из точек разного цвета (цветные растры). Если Вы посмотрите на рисунок из газеты через увеличительное стекло, то увидите его состоящим из точек (пикселов). Отсканированное изображение на экране компьютера выглядит так же. О растрах поговорим в следующем разделе.

· Векторизация - обрисовка объектов поверх растровых изображений планшетов и, тем самым, указание геоинформационной системе, что понимать под выделенным объектом - здание, земельный участок, колодец, кабель или что-нибудь другое. При векторизации изменяется способ представления карты в компьютере - она заменяется на так называемую векторную или, - как иногда говорят, - цифровую. Далее мы рассмотрим поподробнее, чем отличаются растровые и векторные изображения карты.

· Наполнение семантических (смысловых) табличных баз данных. С каждым отвекторизованным изображением объекта можно связать таблицу характеристик этого объекта, которую (таблицу) всегда можно вызвать на экран, выбрав мышью объект на карте.

· После таких подготовительных процессов начинается собственно работа с программой как с полноценной геоинформационной системой; электронная карта создана, и с объектами связаны табличные данные. Теперь ГИС можно «спрашивать» с целью получения данных о пространственно распределённых объектах и проводить анализ этих данных.

Конечно, все приведённые выше процессы могут развиваться в более свободной последовательности, например, с частью введённой карты уже можно начать выполнять необходимую работу, а пока не введённые планшеты можно продолжать сканировать, векторизовать, а также вводить семантические данные, но уже отвекторизованным объектом. Можно также сначала ввести всю графическую часть карты, а затем начать заполнять таблицы.

Разные системы предоставляют разные возможности в каждом из представленных выше процессов, поэтому выбор той или иной ГИС требуется выполнять внимательно.

Рассмотрим более подробно все этапы ГИС-процесса.

Сканирование и векторизация

Что такое растровое изображение и векторное изображение

Вы, очевидно, часто слышали эти два словосочетания. Некоторые специалисты, для которых графические изображения на компьютерах не представляют никакой загадки, используют для краткости понятия «растр» и «вектор». Рассмотрим суть этих понятий, поскольку они весьма важны для понимания графических операций в ГИС. В частности, Вам станет понятным, зачем вообще что-то векторизовать.

Итак, РАСТР и ВЕКТОР.

Если Вы возьмёте газету и посмотрите на любое изображение в ней через увеличительное стекло, то увидите, что оно состоит из точек различных оттенков серого - от белого, до чёрного. И лишь на достаточно большом расстоянии - 15см и дальше - эти точки уже не различаются человеком по отдельности, и он различает целостное изображение. Всё очень похоже на ситуацию, когда в картинной галерее Вы, подойдя очень близко к картине, написанной маслом, видите отдельные мазки различного цвета, и Вам даже трудно «сложить» из них рисунок. И только отойдя на три-четыре метра, Вы видите шедевр.

Когда некоторая фотография планшета карты вводится в компьютер, это производится специальными устройствами, называемыми сканерами. Сканер представляет из себя некоторую совокупность отдельных расположенных в линию фотоэлементов, которые воспринимают освещённость очень маленьких участков фотографируемой картинки. Каждый элемент воспринимает на фотографируемом листе точку размером примерно 100х100мкм. Некоторые сканеры позволяют «видеть» точки размером в несколько раз меньше.

Когда фотографируемый (сканируемый) лист изображения вставляется в сканер, то сканирующая головка (это блок, на котором и расположены в линию сотни и тысячи фотоэлементов) пробегает над листом бумаги примерно так, как мы читаем книгу, - от строки к строке, но делает это сразу целыми строками. При этом при каждом маленьком шаге (при переходе к следующей строке) сканер считывает состояние на каждом фотоэлементе линейки в память компьютера. Когда процесс сканирования закончится, в памяти компьютера фотография отсканированного листа будет представлять матрицу из единичных состояний фотоэлементов, считанных в своё время с каждого из них на каждом шаге вдоль листа.

Затем этот набор данных используют специальные программы, которые умеют отображать оттенки на экране компьютера. Они показывают Вам считанное (отсканированное) изображение, которое Вы можете смотреть, редактировать (специальными программами, называемыми растровыми редакторами) и обрабатывать.

Такое изображение, состоящее из точек различной яркости, каждая из которых соответствует состоянию фотоэлемента в момент сканирования картинки и называется растром, - т.е. изображением, сложенным из элементарных фрагментов, называемых пикселами (обычно так называют элементы на экране монитора).

Посмотрите на Рисунок 3.1, на котором показано растровое изображение при достаточном увеличении:

Рисунок 3.1

Вы видите, что оно состоит из точек различной яркости. Человек способен представить это изображение как некий рисунок, поскольку он обладает способностью угадывать в этом нагромождении точек связи. Так на приведённом рисунке, Вы без особого труда различите прямоугольник дома.

Таким образом, растр обладает лишь следующими преимуществами по сравнению с картинкой на бумаге:

· всё-таки это изображение находится не на бумаге, а в памяти компьютера. Следовательно, можно создать программы, которые будут пытаться автоматически, как человек, распознать в группах близкорасположенных точек некоторые объекты (например, дома, если изображение - аэрофотоснимок поверхности Земли или планшет карты), и затем обрабатывать изображения этих объектов по специальным алгоритмам (так делают программы, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования, растрово-векторные векторизаторы и т.д.);

· растровое изображение имеет очень простую структуру и его можно легко сжимать, экономя память компьютера, специальными программными (математическими) методами. К сожалению, при этом приходится жертвовать производительностью программы, поскольку периодические сжатие и распаковка изображения занимают время процессора компьютера.

Однако, первое преимущество может проявиться лишь тогда, когда изображение - простое, и разработаны методы распознавания таких простых образов, реализованные в виде программ распознавания. Что касается второго преимущества, то экономия памяти составляет сотни % относительно несжатого изображения. Аэрокосмические снимки уже сжимаются менее хорошо, чем отсканированное изображение планшетов бумажных карт, поскольку на снимках - более богатое изображение.

Растровое изображение имеет и два очевидных недостатка, что заставляет преобразовывать его в другую форму - векторное изображение:

· один недостаток связан в первую очередь с избыточностью растровой картинки в плане того, что изображение некоторой прямой на растре приходится хранить в памяти как весьма большой набор пикселов. Это могут быть десятки и сотни точек для одной линии. И поскольку каждый пиксел занимает какую-то память, которая в компьютере хоть и немалая, но ограниченная, то большие изображения очень трудно обрабатывать. Именно по этой причине программы, занимающиеся обработкой растров, работают весьма медленно и вообще обработка растров долгое время была прерогативой только мощных машин - рабочих станций, имеющих как высокопроизводительные процессоры, так и большую оперативную память (отчего такие компьютеры - были всегда весьма дороги). Векторное же изображение позволяет хранить описание прямой только лишь как две пары координат - начала и конца отрезка, - т.е. (X0,Y0)-(X1,Y1). Причем независимо от того, какой длины этот отрезок. Таким образом, если у нас есть картинка, состоящая из некоторого множества отрезков прямых, то векторное изображение, как правило, занимает в десятки и сотни раз меньшую память в компьютере, чем растровое изображение одной и той же картинки. [Впрочем, когда карта насыщенная, то объёмы векторного и растрового изображений становятся одного порядка (например, в муниципальных картах).]

· второй недостаток растрового изображения связан с тем, что поскольку изображение на растре – это, как правило, лишь набор точек разных градаций серого, то весьма трудно составить такую программу, которая позволяла бы пользователю оперировать крупными объектами на растровой картинке как единым целым. Имеются ввиду целые линии или группы линий, образующих, например, изображение дома. В частности, дом как целое Вам не удастся легко перенести (сдвинуть) в другое место картинки. Дело в том, что опять же, раз это изображение состоит лишь из точек, НЕ СВЯЗАННЫХ между собой, и объединяются они в «дом» только в сознании смотрящего на это изображение человека, то этот набор не связанных точек программа (компьютер) как единое целое переместить не может. Она его «не видит» таковым. Следовательно, компьютеру необходимо указать ту область на растре, которая обозначает дом, и затем уже компьютер может оперировать домом как целым. И связывать с ним дополнительную информацию.

Для исключения или смягчения указанных недостатков растрового изображения служит ВЕКТОРИЗАЦИЯ. Первый недостаток исключается в векторном изображении тем, что растровые изображения объектов заменяется набором отрезков прямых, проходящих по темным областям растра, причём каждая растровая прямая заменяются отрезком, для которого нужно хранить только координаты ее начала и конца.

Второй недостаток исключается тем, что программы, занимающиеся векторизацией растра, запоминая точки концов отрезков ещё и «помнят» какой отрезок с каким связан (топология), поэтому в результате такой операции дом «собирается» из векторов (отрезков), связанных концами друг с другом и проходящими по областям растра, где обозначены стены дома. Затем уже программа, работающая с векторным изображением, может по Вашему требованию переместить весь дом (а не каждую стену по отдельности) в другое место рисунка, увеличить или уменьшить этот дом либо даже деформировать его. Более того, поскольку программа «знает», где на рисунке находится изображение каждого конкретного дома (она ведёт реестр всех векторных объектов), то можно связывать с каждым таким объектом (точнее с областью, которое ограничено векторным изображением дома) какую-то смысловую информацию, например, его почтовый адрес.

Вот мы и пришли к векторно-топологической ГИС, которая и есть программа, работающая с векторными изображениями объектов, а также позволяет с каждым из них связывать некоторую атрибутивную информацию.

Поиск по сайту: