Моделирование и пространственный анализ в ГИС

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ  Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования  «Сибирский государственный университет геосистем и технологий»  (СГУГиТ)  Институт геодезии и менеджмента Кафедра инженерной геодезии и маркшейдерского дела КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ В ГИС Новосибирск, 2020 ОГЛАВЛЕНИЕ 1. Определение ИС, ГИС. Место ГИС среди ИС ………………..3 2. Пространственные элементы территорий…………………….9 3. Пространственный, векторный анализ ГИС…………………. 16 4. Сетевой анализ в ГИС……………………….…….……… ..…31 5. Измерительные трехмерные модели (видео-сцены, ЗD ЦМТ), ЦМР.....................................................................................................45 6. Mоделирование ЗD ЦМТ…………………………………… ….66 1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИС, ГИС. МЕСТО ГИС СРЕДИ ИС Моделирование, как метод научного познания, представляет собой построение модели и действия с моделью, что чаще и называют моделированием. Моделирование в техническом аспекте может быть рассмотрена как форма отражения действительности. Моделирование создает возможность переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, и тем самым решает задачу переноса знаний. Моделирование не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и объективный практический критерий проверки истинности знаний. При построении модели исходный объект заменяется другим объектом, называемым моделью. В модели входят множество параметров, связанных между собой. Часть параметров подлежит определению на основе измерений исходного объекта и рассматривается как совокупность известных значений. Другая часть параметров определяется на основе расчетов с использованием известных параметров. Целью моделирования является либо «объяснение того, что есть», либо «прогнозирование того, что будет». Моделирование позволяет с меньшими затратами воссоздать процессы в взаимодействии реального объекта и внешней среды и выявить критерии оптимизации этого взаимодействия. Наиболее известной является классификация по характеру моделей. Согласно ей различают следующие пять видов моделирования. 1) Предметное моделирование, при котором модель воспроизводит геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики объекта. Например, модель моста, плотины, модель крыла самолета и т.д. 2) Аналоговое моделирование, при котором модель и оригинал описываются единым математическим соотношением. Примером могут служить электрические модели, используемые для изучения механических, гидродинамических и акустических явлений. 3) Знаковое моделирование, при котором в роли моделей выступают схемы, чертежи, формулы. 4) Со знаковым тесно связано мысленное моделирование, при котором модели приобретают мысленно наглядный характер. 5) Наконец, особым видом моделирования является включение в эксперимент не самого объекта, а его модели, в силу чего последний приобретает характер модельного эксперимента. Этот вид моделирования свидетельствует о том, что нет жесткой грани между методами эмпирического и теоретического познания. 20-й век принес методу моделирования новые успехи, но одновременно поставил его перед серьезными испытаниями. С одной стороны, развивающийся математический аппарат обнаружил новые возможности и перспективы этого метода в раскрытии общих закономерностей и структурных особенностей систем различной физической природы, принадлежащих к разным уровням организации материи, формам движения. С другой же стороны, теория относительности и, в особенности, квантовая механика, указали на неабсолютный, относительный характер механических моделей, на трудности, связанные с моделированием. Моделирование ныне приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе. При проникновении в начале 1990-х гг. геоинформационных систем на российский рынок специалисты многих отраслей народного хозяйства быстро оценили предоставляемые им богатые возможности моделирования геопространства и подготовки пространственных решений. Геоинформационная система (ГИС) – это информационная система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, отображения и распространения данных, а также получения на их основе новой информации и знаний о пространственно-координированных объектах и явлениях. Таким образом, особенностью ГИС, в сравнении их с другими информационными системами, является то, что все моделируемые в ГИС объекты и явления имеют пространственную привязку, позволяющую анализировать их во взаимосвязи с другими пространственно-определенными объектами. Кроме того, ГИС отличаются от большинства других информационных систем тем, что вся информация в ГИС наглядно представляется в виде электронных карт, позволяя человеку извлекать новые знания. Определение в источнике «Толковый словарь по геоинформатике» под редакцией А.М.Берлянта и А.В.Кошкарева: Географическая информационная система (geographic(al) information system, spatial information system) - информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, доступ, отображение и распространение пространственно-координированных данных (пространственных данных). ГИС содержит данные о пространственных объектах в форме их цифровых представлений (векторных, растровых, квадротомических и иных), включает соответствующий задачам набор функциональных возможностей ГИС, в которых реализуются операции геоинформационных технологий, поддерживается программным, аппаратным, информационным, нормативно-правовым, кадровым и организационным обеспечением. В данном определении под пространственными данными понимается набор пространственных объектов, где пространственный объект – цифровое представление объекта реальности, иначе цифровая модель объекта местности, содержащая его местоуказание и набор свойств, характеристик, атрибутов (позиционных и непозиционных пространственных данных соответственно) или сам этот объект. Функциональные возможности ГИС – набор функций ГИС и соответствующих им программных средств ГИС, включают операции геоинформационных технологий и группы операций, отдельные функции и функциональные группы (рис.1); в их числе: ввод данных; преобразование, или трансформация данных; операции «картографической алгебры»; пространственный анализ; пространственное моделирование, или геомоделирование; визуализация исходных; вывод данных; настройки на требования пользователя; инструментарии разработчика. Рис. 1 Функциональные возможности ГИС Богатство функциональных возможностей ГИС порождает большое количество их пользователей. В результате появляется новый набор терминов, определяющих систему на основе того, что она делает. Например, возможны «информационная система по природным ресурсам», «земельная информационная система» и т.д. поэтому, необходимо структурировать подход к классификации ГИС в виде таксонометрического дерева (рис.2). Рис. 2 Классификация информационных систем Как видно из рисунка 2, в категории пространственных систем выделяется две подкатегории географические и негеографические ИС. Негеографические хотя и имеют часто дело с некоторой частью географического пространства, обычно имеют слабую связь с самой земной поверхностью и координатами на ней (не использую геокодирование). Несмотря на то, что ГИС могут быть любого назначения, их строение может быть описано в виде блочной структуры (подсистемы). В соответствии с этим, ГИС имеют следующие подсистемы: 1. Подсистема сбора данных. Здесь собираются и проводится предварительная обработка данных из различных источников. Эта подсистема также в основном отвечает за преобразования различных типов пространственных данных. 2. Подсистема хранения и выборки данных. Организует пространственные данные с целью их выборки, обновления и редактирования. 3. Подсистема манипуляции данными и анализа. Выполняет различные задачи на основе данных, выполняет моделирующие функции. 4. Подсистема вывода. Отображает всю базу данных или ее часть в табличной, диаграммной или картографической форме. В дальнейшем, нас будет интересовать в основном подсистема манипуляции данными и анализа, так как в ней сосредоточено основная компонента ГИС, ее сердце – АНАЛИЗ. 2 ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ТЕРРИТОРИЙ Геоинформационные системы, как системы основанные на элементах компьютерной графики, манипулируют графическими и численными представлениями объектов реального мира. Из этого следует, что пространство, используемое в ГИС, заполнено геометрическими объектами, представляющими отдельные части земной поверхности (картографические объекты). Их численное представление может быть получено непосредственно наземными инструментами, методами дистанционного зондирования или извлечено из документов и уже существующих карт. Важным является не только как представлять землю в базе данных геоинформационной системы, но и как эффективно анализировать и интерпретировать результаты этого анализа, так как объекты, описываемые геоинформационными системами, обладают различными сочетаниями, взаимосвязями, расстояниями, направлениями и пространственными взаимодействиями. Пространственные объекты реального мира можно разделить на легко идентифицируемые четыре типа: точки, линии, области и поверхности. В рамках ГИС объекты реального мира явно представляются тремя типами объектов из указанных. Точки, линии и области могут представляться соответствующими символами, поверхности же представляются чаще всего высотами точек. Объекты реального мира по своей природе не могут непосредственно исследоваться в ГИС, если им не присвоить некоторые представляющие их пространственные характеристики, которыми и являются пространственные типы объектов. Точечные объекты – это объекты, каждый из которых расположен в одной точке пространства. Точечные объекты являются дискретными объектами, т.е. каждый из них может занимать в любой момент времени только определенную точку пространства. Для целей моделирования принимают, что у точечных объектов нет пространственной протяженности, длины или ширины, но каждый может быть обозначен координатами своего местоположения (нулевое количество пространственных измерений). Представление объектов в виде точек определяется рамками масштаба карты. Линейные объекты в координатном пространстве представляются как одномерные объекты. Порог, при котором считается, что объекты не имеют ширины, обуславливается масштабом. Для линейных объектов, в отличие от точечных, пространственный размер указывается определением длины. Кроме того, поскольку линейные объекты не занимают единственного местоположения в пространстве, необходимо знать координаты начальных, конечных и промежуточных точек. Линейные объекты имеют две геометрические характеристики – форма и ориентация в пространстве. Отображение объектов имеющих длину и ширину, достигается использованием площадных объектов (области). Площадные объекты являются двухмерными и имеют три геометрические характеристики: форма, ориентация в пространстве и величина занимаемой площади. Области могут состоять не только из одного площадного объекта, но также и быть составными из нескольких объектов. В этом случае их называют регионами. Добавление нового измерения, высоты, к площадным объектам позволяет фиксировать поверхности (поля). Поверхности используются при описании объектов имеющих длину, ширину и некоторое свойство, непрерывно распределенное в пространстве, и имеют четыре геометрических характеристики: форма, ориентация, площадь и высота. Для топографической поверхности в качестве непрерывно распределенного свойства выступает абсолютная высота рельефа. Поверхности могут быть многомерными, т.е. представлять одновременно несколько характеристик. Примером поверхностей (полей) могут служить: поле температур, поле силы тяжести, поле ветра (характеризуется величиной и направлением). Сведем перечисленные геометрические характеристики рассматриваемых типов объектов в таблицу 1. Таблица 1– Геометрические характеристики типов объектов Геометрич. характеристики Точки Линии Полигоны Поверхности Форма местоположение + + + Ориентация + + + Площадь + + «Высота» + Приведенное подразделение объектов на элементарные геометрические типы характерно для картографии. Точечные объекты отображаются на картах внемасштабными условными знаками, линейные объекты – линейными условными знаками, площадные – площадными. Однако подобное деление условно и зависит от масштаба рассмотрения. Для геоинформатики этот факт имеет большее значение, чем для картографии, так как карта в ГИС – объект динамичный, с меняющимися по ходу работы масштабом рассмотрения. Шкалы измерений атрибутивных данных Объекты, отображаемые на электронных картах в ГИС, наделены те только геометрическими характеристиками, т.е. не только как они занимают пространство, но и содержат о том, насколько они важны для рассмотрения. Дополнительная непространственная информация образует набор атрибутов объектов. Однако, перед тем как присваивать объектам их атрибуты, необходимо знать как их измерять, чтобы получить возможность сравнения объектов. В настоящее время существует основа для измерения практически всех видов данных – шкалы измерения данных. Шкалы измерения данных определяются классифицируемыми данными, возможность проводить измерения, а также интересующей информацией. Общепринято деление шкал (и, соответственно, данных в этих шкалах) на «качественные» и «количественные». К «качественным» относятся шкалы номинальная и порядковая. К «количественным» относятся интервальная и шкала отношений. Номинальная шкала (шкала наименований). При использовании номинальной шкалы, объекты различаются по именам (например, болото, лес, луг и т.д.). Эта система позволяет делать высказывания о том, как называется объект, но позволяет делать прямого сравнения одного объекта с другим, за исключение определения тождества. Для более детального сравнения объектов, следует использовать более высокую шкалу измерений данных. Порядковая шкала (ординальная, ранговая шкала). Эта шкала используется для определения, насколько один объект отличается от другого (спектр значений от лучшего к худшему, например, шоссе федеральное, шоссе региональное, местная дорога). Очевидно, что этот спектр основан исключительно на цели использования информации и не может относиться к другим применениям данной информации, т.е. он основан на одном аспекте, отражающем один набор условий. Интервальная шкала. Шкала измерения, в которой измеряемым величинам приписываются численные значения (например, отметки горизонталей). Как и в случае порядковой шкалы, в интервальной шкале тоже можно сравнивать объекты, но эти сравнения делаются с более точной оценкой различий. Однако существует ограничение при выполнении сравнений по интервальной шкале. Она позволяет получать только численную разность измеряемых объектов и делать на ее основе какие-либо выводы. Для сравнения величин относительно друг друга, необходимо воспользоваться шкалой отношений. Шкала отношений (рациональная шкала). Шкала отношений является абсолютной шкалой, т.е. ее начало, в отличие от начала интервальной шкалы, имеет определенный физический («абсолютный») смысл и не может быть установлено произвольно (например, среднегодовой доход населения в различных районах города, где началом шкалы является полное отсутствие доходов). Еще одним примером использования шкалы отношений может служить сравнение высот геодезических пунктов, причем высота должна отсчитываться от центра земного эллипсоида, а не от какой-либо уровенной поверхности Все атрибутивные данные сравниваются между собой по перечисленным четырем шкалам, однако следует отметить, что сравнение атрибутивных (негеографических) данных корректно только внутри одной шкалы измерений. Кроме несовместимости между собой, шкалы измерений имеют фундаментальное различие по свойствам, изучением которых занимается абстрактная алгебра. Особенностью шкал является соответствующий набор допустимых операций с их значениями (таблица 2). Таблица 2– Операции шкал измерений Отношения Операции Шкала измерений номинальная порядковая интервалов отношений тождество равно / не равно есть есть есть есть порядок равно / не равно нет есть есть есть разность (абсолютная) вычитание / сложение нет нет есть есть отношение умножение на коэффициент / деление нет нет нет есть Необходимо отметить, что деление шкал не имеет ничего общего с формой записи или кодированием значений, так как данные в номинальной шкале могут быть представлены числом. Но это число не является численным значением, это просто код класса и заменяет название объекта. 3 ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ, ВЕКТОРНЫЙ АНАЛИЗ В ГИС Пространственные распределения элементов территорий Одним из основных элементов анализа является определение закономерностей в пространственном положении объектов местности. Так как, на расположение объектов влияет огромное количество факторов окружающей среды, то они имеют определенные пространственные размещения, отражающие влияние этих факторов. Используя данные зависимости, сведения об объектах местности, а также анализируя пространственные распределения объектов устанавливаются факторы влияющие на исследуемые объекты или область их размещения. Таким образом, при анализе пространственных распределений, определяющими характеристиками объекта является не объем пространств занимаемый объектом или его форма, а расположение в пространстве, которое может характеризоваться количеством объектов в определенной области и тем как они распределены – равномерно или группами, насколько удалены друг от друга, а также связь между объектами и с общим размером занимаемой площади. Под пространственными распределениями понимается расстановка, порядок, концентрация или рассеянность, соединенность или бессвязность многих объектов в пределах заключающего их географического пространства. Пространственное расположение при анализе может указать на механизмы возникновения самих исследуемых объектов. Так как, пространственные объекты реального мира описываемые геоинформационными системами представляются объектами тремя типов, то пространственные распределения для объектов разного типа соответственно анализируются разными методами. Рассмотрим основные методы анализа распределений. Распределения точек Наиболее распространенные методы анализа пространственных распределений применяются к точечным объектам. Основной мерой точечного распределения является плотность точек, определяемая как результат деления числа точек на общую площадь, на которой они расположены (n/S). Плотность может определяться как для разных областей с целью их сравнения, так и для одной области, но в разные моменты времени (определение динамики изменений). Кроме плотности распределения, можно оценить форму распределения. Точечные распределения встречаются в одном из четырех возможных вариантов: равномерном (если число точек в каждой малой подобласти такое же, как и в любой другой подобласти), регулярном (если точки расположены в узлах сетки, разделенные одинаковыми интервалами по всей области), случайном, кластерном (если точки собраны в тесные группы). Точечные распределения могут описываться не только количеством точек в пределах подобластей. Часто анализируются локальные отношения внутри пар точек, что достигается применением метода анализа – анализ ближайшего соседа. Вычисление этого статистического показателя включает определение среднего расстояния до ближайшей соседней точки среди всех возможных пар ближайших точек. Данный метод позволяет оценить меру разреженности точек в распределении, что дает возможность оценить вероятность возникновения конфликтов между точечными объектами. Точечные распределения могут также характеризоваться с помощью полигонов Тиссена (диаграммы Дирихле и диаграммы Воронова). Они основаны на наращивании вокруг точек полигонов, показывающих возможные зоны влияния на другие точки (рис. 3). Рисунок 3 – Изображение полигонов Тиссена Распределения линий Линейные объекты часто находятся между собой в определенных взаимоотношениях, и определив характер их распределения можно более уверенно сказать о происхождении объектов. Простейшей мерой распределения линий является их плотность. Плотность определяется как отношение суммы длин линий к площади области, на которой они расположены (/S). Определение плотности линий актуально только для сравнения с аналогичными величинами для других областей или для той же области в разные моменты времени. Так же как и для точек, для линий используется анализ ближайшего соседа, а также анализ пересечений с другими линиями. Однако это достаточно сложные задачи, к тому же результат анализа зависит от длины линий и их изогнутости. Другими характеристиками линейных объектов являются ориентация, направленность и связанность. Связанность используется для характеристики линейных сетей и является ее мерой сложности. Имеется несколько методов для определения связанности, из которых наиболее общими являются гамма-индекс и альфа-индекс. Гамма-индекс  является отношением числа существующих связей между парами узлов сети, L, к максимально возможному числу связей в том же наборе узлов, Lmax, которое зависит от от числа узлов V. При этом Lmax=3(V-2). Гамма-индекс определяется как =L/Lmax=L/(3(V-2), и находится в диапазоне [0 (нет связей);1 (все возможные связи присутствуют)]. Альфа-индекс является мерой соединенности узлов контурами альтернативных маршрутов. Он является отношением имеющегося в сети числа контуров к максимально возможному числу контуров в сети и определяется как =(L-(V-1))/(2V-5). Альфа-индекс также находится в диапазоне [0 (сеть без контуров);1 (сеть с максимальным числом контуров)]. Распределения полигонов Анализ распределений полигонов во многом подобен анализу распределения точек – через определение плотности полигонов на единицу площади области изучения. Однако, в этом случае определяется не количество полигонов на единицу площади, а относительную долю площади полигона (()/n). Полигоны, как и точки, могут быть сгруппированы, рассеяны (регулярно), или случайным образом разнесены по отношению друг к другу. Кроме того, площадные объекты могут быть соединены между собой, или удалены на некоторое расстояние. Для характеристики пространственного распределения смежных полигонов используется статистический показатель соединений – статистик соединений. Статистик соединений (соединение – общая граница двух смежных полигонов) подсчитывает количество соединений в полигональном распределении и характеризует структуру соединений. Данный показатель позволяет оценить, какое распределение имеют полигоны: кластерное (если полигоны сгруппированы по типам), разреженное (если большое количество соединений разнотипных полигоном) или случайное (если большое количество соединений как однотипных, так и разнотипных полигонов). Анализ пространственных распределений элементов территорий (представленные объектами тремя типов: точки, линии и полигоны), является основной частью геоинформационных систем. Приведенные выше характеристики пространственных распределений являются базовыми для ГИС претендующих на применение в области анализа территорий. Геоинформационные структуры данных Графическое представление объектов и их атрибутов Компьютерная реализация графического представления объектов местности достаточно сложна. При переходе к компьютерной реализации графического представления пространства и объектов в нем, созданных человеческим разумом, возникает множество трудностей. Главная трудность состоит в том, что наше графическое восприятие включает набор подразумеваемых отношений между элементами представленными на бумаге. Одни линии соединяются с другими линиями, и вместе они образуют области. Связь линий друг с другом в пространстве выражается посредством углов и расстояний. Список возможных взаимоотношений, которые могут содержаться в чертеже, практически бесконечен (линии – замкнутые/не замкнутые, области – изолированные/с соседями и т.п.). Для компьютерной реализации необходимо найти способ представления каждого объекта и каждого отношения в виде набора явных правил, помогающих компьютеру «понять», что эти объекты представляют нечто на земле, что находятся в определенных местах пространства и что эти места также связаны друг с другом. Для описания объектов местности в компьютерном представлении необходим т.н. язык пространственных отношений. Существуют два основных метода представления географического пространства – растровый и векторный. Растровое представление данных Графические данные Растровый метод (квантование, или разбиение пространства на множество элементов, каждый из которых представляет малую, но вполне определенную часть земной поверхности) может использовать элементы любой подходящей геометрической формы при условии, что они могут быть соединены для образования сплошной поверхности, представляющей все пространство изучаемой области. Растровые структуры данных не обеспечивают точной информации о местоположении, поскольку географическое пространство поделено на дискретные ячейки конечного размера. Вместо точных координат точек в растровой структуре используются отдельные ячейки растра, в которых эти точки расположены. Это еще одно форма изменения пространственной мерности, которая состоит в том, что объект не имеющий измерений (точка) изображается с помощью полигонального объекта (ячейки). Линии, то есть одномерные объекты, изображаются как цепочки соединенных ячеек (изменение пространственной мерности). В итоге, эта структура данных отображает объекты ступенчатым образом. Хотя абсолютное местоположение не является явной частью растровой структуры данных, оно подразумевается относительным положением ячеек. Таким образом, определить относительное расположение объектов карты возможно, но точность этого определения (как и абсолютное местоположение) сильно зависит от разрешения растра (площадь которую покрывает одна ячейка). Растровые структуры данных могут показаться плохими из-за отсутствия точной информации о местоположении. На самом деле верно обратное, так как растровые структуры имеют много преимуществ перед векторными. В частности, они относительно легко понимаются как метод представления пространства. Кроме того, они обеспечивают связи между данными дистанционного зондирования и ГИС без изменений. Еще одной характеристикой растровых структур данных является то, что многие функции, особенно связанные с операциями с поверхностями и наложением (overlay), легко выполняются на этом типе структуры данных. Атрибутивные данные В растровых системах используются два способа включения атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присваивание значения атрибута (например, класса растительного покрытия) каждой ячейки растра. Благодаря такому распределению, возникает возможность позициям значений атрибутов играть роль местоположения объектов. Таким образом, каждой ячейки на карте может выть присвоено только одно значение атрибута. Альтернативный подход (расширение вышеописанного) состоит в связывании каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра. Этот подход является преобладающим, так как он уменьшает объем хранимых данных и может обеспечивать связь с другими структурами данных, которые также используют СУБД для хранения и поиска данных. Главным недостатком растровой структуры данных является проблема низкой пространственной точности, которая уменьшает достоверность измерения площадей и расстояний, и необходимость большого объема памяти, обусловленная тем, что каждая ячейка растра храниться как отдельная числовая величина. Векторное представление данных Графические данные Второй метод представления географического пространства, называемый векторным, позволяет задавать точные пространственные координаты явным образом. Таким образом подразумевается, что географическое пространство является непрерывным, а не квантованным на дискретные ячейки. Это достигается приписыванием точкам пары координат координатного пространства, линиям – связной последовательности пар координат их вершин, областям – замкнутой последовательности соединенных линий, начальная и конечная точки которой совпадают. Векторные структуры лучше представляют положение объектов в пространстве, но не абсолютно точны (аппроксимирую криволинейные природные объекты набором отрезков). Они все же являются приближенным изображением географического пространства. Векторная структура данных показывает только геометрию картографических объектов. Атрибутивные данные Чтобы придать графическим данным полезность карты, необходимо связать геометрические данные с соответствующими атрибутивными данными, хранящимися в отдельном файле или базе данных. В отличии от растрового, в векторном представлении используется другой подход. Информация храниться в виде графических примитивов без атрибутов, при этом полагаются на связь с отдельной атрибутивной базой данных. Геометрические объекты высокого уровня На предыдущих лекциях рассматривались в основном графические объекты – точки, линии и области. Одни объекты образуются во время ввода, например, узлы. Другие, такие как центроиды, должны быть вычислены, т.е. построены на основе введенных объектов. Вследствие этой особенности и важности их для анализа, такие объекты называют «объекты высокого уровня». Точечные объекты высокого уровня. Два основных типа точечных объектов высокого уровня это центроиды и узлы. Центроид обычно определяется как точка, находящаяся в точном географическом центре области или полигона. Ее нахождение просто для простых многоугольников, таких как прямоугольники; когда многоугольники становятся более сложными, объем необходимых вычислений тоже растет. Растровые ГИС не очень хорошо приспособлены к этой процедуре. Во многих случаях даже векторные ГИС не имеют соответствующей функции. Существует несколько способов построения центроидов. Например, центроидом может считаться центр прямоугольника, описанного вокруг полигона, или центр инерции полигона. Каноническим для ГИС центроидом является центр эллипса, наиболее близкого по форме к контуру полигона. Это определение может также использоваться для сложных линий. Кроме того, оно позволяет использовать большую ось эллипса для определения ориентации полигона или сложной линии. Центроид может быть нужен, когда необходимо создать карту поверхности по значениям, определенным в разных ее областях. Например, если нужно провести изолинии (линии равных значений) или создать карту населения, но данные собраны на уровне районов, то потребуется разместить центроиды в каждом из районов. Затем, через интерполяцию, на основе этих точек могут быть построены изолинии или поверхности. Центроид выполняет функцию точечного объекта, к которому при известных обстоятельствах можно отнести данные полигона. Второй тип точечных объектов высокого уровня, узел. Узел, в отличии от формообразующей точки важен не сам по себе, а как некоторая отметка на линейных или площадных объектах. Узлы не существуют как определенные объекты в растровых ГИС. Поскольку атрибутивные узлы вводятся для указания на изменение атрибутов, возможность их идентификации жизненно важна для многих процедур работы с атрибутами. В общем случае узлы кодируются явным образом в процессе ввода и должны легко отделяться или идентифицироваться простыми процедурами поиска в ГИС. Трудность возникает только тогда, когда узел был по ошибке закодирован не как узловая, а как обычная формообразующая точка. Это еще одна иллюстрация важности правильной организации данных и тщательного выполнения ввода. Линейные объекты высокого уровня. Три типа линий особенно важны и оправдывают свое название объектов высокого уровня. Первый тип линий – границы. Они подразумевают значительное изменение одного или многих атрибутов местности. Другими словами, важность границ обусловлена их функцией по отношению к прилежащим полигонам. Линии могут также становиться объектами высокого уровня, когда они связаны друг с другом некоторыми отношениями. В таких случаях это не просто изображения линейных объектов или границ между полигонами, а особые структуры, которые вместе с узлами образуют сети (рисунок 4). Рисунок 4 – Виды сетей: а) прямолинейные, б) древовидные, в) контуры Сети могут быть определены как набор соединенных линейных объектов, вдоль которых возможно движение от одного узла к другому. Сети позволяют моделировать множество видов потока: движение автомобилей и поездов, транспортировку грузов, перекачку нефти. Во всех случаях необходима возможность производить операции на сетях, поэтому линии должны иметь специальные атрибуты, необходимые для анализа этих потоков (ограничения скорости, сопротивление и т.д.). растровые ГИС не подходят для работы с сетями, так как в них нет средств явного определения сетей. Сети бывают трех основных видов: прямолинейные, как автомагистраль; древовидные, как речная сеть; контуры, как ведущая в исходную точку комбинация улиц. Они могут быть направленными и ненаправленными. В направленной сети поток может иметь только одно направление. Например, река при нормальных обстоятельствах текут только вниз по склону. Аналогично, на улицах с односторонним движением запрещено движение в одном из направлений. В случае если один отрезок сети пересекается с другим, может иметь место изменение направления потока, или может потребоваться ограничить места, в которых допустимо выполнять повороты при переходе с одного отрезка на другой. В ненаправленных сетях поток может двигаться в любом направлении, хотя, в общем случае, сопротивление движению во встречных направлениях может не быть одинаковым. Поскольку сети могут моделировать потоки как направленных, так и ненаправленным образом, и поскольку одни отрезки сети соединяются с другими, но не с третьими, все эти характеристики должны быть закодированы явным образом. Почти все векторные ГИС имеют возможность хранения таких атрибутов и моделирования потоков с их помощью. В случае отсутствия атрибутивных данных для сетей существенно ограничивается использование линейных объектов как сетевых объектов высокого уровня. Линии, соединенные друг с другом без атрибутов, показывающих, что они обеспечивают пути для потоков, не создают основы для сетевого моделирования. Площадные объекты высокого уровня. Как и точки и линии, области также могут быть объектами высокого уровня. Сами полигоны могут быть использованы для определения регионов сходных географических характеристик. На самом деле, среди наиболее важных аспектов географических исследований прошлого и настоящего находится определение регионов, участков земной поверхности, которые имеют некоторое единство характеристик (например, политические регионы определяются национальными границами). Внутри ГИС выделение регионов может основываться на атрибутах, определяющих каждый полигон или набор полигонов. Например, можно определить регион, отобрав все полигоны, в которых главным образом растительным компонентом является лес. Это даст «лесной» регион. Необходимо заранее знать, какие регионы искать, и как они должны определяться. Поскольку определение регионов – задача не простая, велики шансы, что просто выбор подходящих полигонов не будет достаточным для создания определений. Скорее всего, для определения регионов придется объединять наборы атрибутов из нескольких различных покрытий. На самом деле, возможность определения регионов на основе большого разнообразия характеристик является одной из самых замечательных черт ГИС. Выбор регионов должен мыслиться как обособление однородных наборов или комбинаций данных. В некоторых случаях регионы могут представляться как области, содержащие подобные смести разнородных атрибутов, а не как имеющие только одинаковые атрибуты. Регионы различаются не только атрибутами, но и своей конфигурацией в пространстве. Имеются три основных вида регионов: сплошные (односвязные), фрагментированные (неодносвязные) и перфорированные (рисунок 5). Сплошной регоин образует одну сплошную область, при этом атрибуты входящих в него полигонов могут быть одинаковыми (гомогенный регион) или различными (гетерогенный регион). Фрагментированный регион (гомогенный или гетерогенный) составлен из двух или более полигональных фигур, разделенных пространством, которое не относится к этому региону. Для фрагментированных регионов нет ограничений на расстояние между образующими их полигонами, пока сохраняется сходство атрибутов. Перфорированный регион, в отличии от фрагментированного, не состоит из отдельных полигонов, а исключает их. То есть, такой регион представляет собой связную область, из которой исключены некоторые внутренние полигоны, называемые отверстиями или островами. Рисунок 5– Виды регионов: а) сплошной, б) фрагментированный, в) перфорированный Все рассмотренные объекты, как простые, так и более высокого порядка, должны распознаваться системой, чтобы с ними были возможны операции для дальнейшего анализа. 4 СЕТЕВОЙ АНАЛИЗ В ГИС Сети играют важную роль во многих приложениях. Их можно использовать для моделирования различных объектов, например сети улиц, телефонной и электрической линий, водных каналов, коллекторов, ливневых стоков, авиалиний и железных дорог. Кроме того, сети можно использовать для решения многих практических задач, таких как разбиение на районы, а также для различных видов планирования и распределения работ. Для понимания работы с сетями необходимо сначала рассмотреть "деревья", которые являются основой сетей и родоначальниками алгоритмов обработки сетей. Деревья. Основные определения Деревья представляют собой графы особого типа, которые свою очередь являются динамически связанными структурами элементов (рисунок 6). Можно рекурсивно определить дерево как пустую структуру или узел, называемый корнем дерева, который связан с одним или более поддеревом. На рисунке 7 изображено дерево. Корневой узел A соединен с тремя поддеревьями, начинающимися узлами B, C и D. Эти узлы соединены с поддеревьями, имеющими корни в узлах E, F и G, а которые в свою очередь связаны с поддеревьями с корнями H, I и J. Данная терминология является смесью терминов, заимствованных из ботаники и генеалогии. Из ботаники взято определение узла, который представляет собой точку, где может возникнуть ветвь. Ветвь описывает связь между двумя узлами, лист – узел, откуда не выходят другие ветви. Рисунок 6 – Изображения графов Рисунок 7– Изображение «Дерево» Из генеалогии пришли термины, описывающие отношения. Если узел находится непосредственно над другим, то он называется родительским, а нижний узел называется дочерним. Узлы на пути вверх от узла до корня принято считать предками узла. Например, на рис.9 предками узла I являются узлы E, B и A. Все узлы, расположенные ниже какого-либо узла, называются потомками. На рис.7 потомками узла B являются узлы E, H, I и J. Узлы, имеющие одного и того же родителя, называются сестринскими. Кроме того, существует ещё несколько понятий. Внутренний узел – это узел, не являющийся листом. Порядком узла или его степенью называется количество его дочерних узлов. Степень дерева – это максимальный порядок его узлов. Степень дерева, изображенного на рис.7, равна 3, так как узлы A и E, имеющие максимальную степень, имеют три дочерних узла. Глубина узла равна числу его предков плюс 1. На рис.7узел E имеет глубину 3. Глубина дерева – это наибольшая глубина всех узлов. Глубина дерева, изображенного на рис.7, равна 4. Дерево степени 2 называется двоичным. Деревья степени 3 называются троичными. Аналогично дерево степени N называется N-ичным деревом. Например, дерево степени 12 называется 12-ричным деревом, но можно избегать подобных формулировок и просто называть "дерево степени 12". Методы поиска решений в деревьях Многие сложные реальные задачи можно смоделировать с помощью деревьев решений. Каждый узел в дереве представляет собой один шаг решения задачи. Ветвь в дереве соответствует решению, которое ведет к более полному решению. Листы представляют собой окончательное решение. Цель состоит в том, чтобы найти "наилучший" путь от корня до листа при выполнении некоторых условий. Естественно, что условия и "наилучший" путь зависят от сложности конкретной задачи. Деревья решений обычно огромны. Подобное дерево для игры в крестики-нолики содержит более полумиллиона узлов. Многие же реальные задачи несравненно сложнее игры. Соответствующие им деревья решений могут содержать больше узлов, чем атомов во вселенной. Существует три способа исследования деревьев решений, используемых в зависимости от сложности дерева. Для самых маленьких деревьев можно использовать метод полного перебора всех возможных решений. Для работы с большими деревьями более подходит метод ветвей и границ, позволяющий отыскивать лучшее возможное решение без поиска по всему дереву. Для огромных деревьев лучше использовать эвристический метод. При этом найденное решение может и не быть наилучшем из возможных, но должно быть достаточно близким к нему. Данный метод позволяет исследовать практически любое дерево. Метод полного перебора подразумевает просмотр всех возможных решений дерева от корня до листьев, а в последующем сравнение полученных результатов и нахождение оптимального, удовлетворяющего всем условиям. Этот метод является самым трудоемким и не возможен для больших деревьев. Метод ветвей и границ является одним из методов упрощения деревьев решений таким образом, чтобы не рассматривать все ветви дерева. Общая стратегия состоит в том, чтобы отслеживать границы уже обнаруженных и возможных решений. Если достигается точка, где лучшее решение на данный момент эффективнее, чем лучшее возможное решение в нижних ветвях, то все пути ниже данного узла игнорируются. Другими словами, если во время поиска достигается точка, где рассматриваемое решение не может быть достаточно хорошим, чтобы конкурировать с текущим лучшим решением, то можно прекратить исследование этого пути. Эвристический метод применяется тогда, когда даже метод ветвей и границ не может полностью перебрать дерево решения. Метод эвристики можно использовать, если качество решения не критично. В некоторых случаях, невозможно знать входные данные с абсолютной точностью. Тогда хорошее эвристическое решение может иметь такую же силу, как и лучшее теоретическое решение. Перечислим основные методы, используемые эвристикой (без их пояснений): • восхождение на холм; • метод наименьшей стоимости; • сбалансированная прибыль; • случайный поиск; • последовательное приближение; • момент остановки; • локальный оптимум; • метод отжига. Эвристика выполняется гораздо быстрее, чем методы полного перебора и ветвей и границ. Они занимают так мало времени, что имеет смысл выполнять их все по очереди и затем выбрать наилучшее из трех полученных решений. Конечно, нет гарантии, что это решение будет наилучшим из всех возможных, но оно будет достаточно хорошим. Сети. Основные определения Сеть – это набор узлов, связанных ребрами, или дугам, или связями. В отличие от дерева, в сети нет предков и потомков. Узлы, соединенные с другими узлами, являются скорее соседями, чем родительскими или дочерними узлами (рисунок 8). Каждое звено в сети может иметь соответствующее направление. В этом случае сеть называется направленной сетью. Каждая дуга может также иметь соответствующую стоимость. В сети улиц, например, стоимость равна времени, которое требуется, чтобы проехать по участку дороги, представленному дугой сети. В телефонной сети стоимость могла бы быть затуханием на участке кабеля, представленного дугой. На рис.6 показана небольшая направленная сеть, в которой числа рядом с дугами соответствуют их стоимости. Рисунок 8 – Изображение направленной сети со стоимостью связей Путь между узлами A и B — это последовательность дуг, которые соединяют эти узлы. Если между любыми двумя узлами сети есть не больше одного ребра, то путь можно описать, перечислив входящие в него узлы. Поскольку такое описание проще представить наглядно, пути по возможности описываются именно так. На рис.6 путь, соединяющий узлы B, E, F, G, E и D, соединяет узлы B и D. Цикл — это путь, который соединяет узел с самим собой. Путь E, F, G, E на рис.6 является циклом. Путь называется простым, если он не содержит циклов. Если между двумя узлами существует какой-либо путь, то должен существовать и простой путь между ними. Можно найти его, удалив все циклы из первоначального пути. Например, если заменить цикл E, F, G, E узлом E в пути B, E, F, G, E, D, получится простой путь B, E, D между узлами B и D. Сеть называется связанной, если между любыми двумя узлами сети есть хотя бы один путь. В направленной сети не всегда очевидно, существует такая связь или нет. На рис.9 сеть слева связана. Сеть справа не является таковой, потому что от узла E к узлу C не ни одного пути. Рисунок 9 – Связанная (слева) и несвязанная (справа) сети Обход сети Обход сети подобен обходу дерева. Однако есть существенное отличие. В дереве между соседними узлами существует отношение "родительский–дочерний". Поскольку алгоритм начинает с корня и всегда движется вниз через дочерние узлы, он никогда не обратится к узлу дважды. В сети узлы не обязательно соединены сверху в низ. Если предпринять попытку реализовать алгоритм, предназначенный для обхода дерева, то возникнет бесконечный цикл. Чтобы предотвратить это, алгоритм должен пометить посещаемый узел. При поиске в соседних узлах обращение происходит только к узлам, которые ещё не были помечены. Когда алгоритм заканчивается, все узлы сети будут помечены как посещенные. Поскольку это процедура не обращается дважды ни к одному узлу, набор обходимых связей не содержит циклов и образует дерево. В связанной сети дерево будет обходить каждый узел. Поскольку дерево охватывает каждый узел сети, оно названо остовным деревом, или каркасом. На рис.10 показана небольшая сеть. Каркас ее дерева с корнем в узле A изображен жирными линиями. Рисунок 10 – Каркас дерева Если задана сеть со стоимостью ребер, минимальным, или наименьшим, каркасом дерева именуется каркас, общая стоимость всех ребер в котором минимальна. Минимальный каркас можно использовать для выбора самого дешевого способа соединения всех узлов сети. Сеть может содержать более одного минимального каркаса. На рисунке11 представлены два варианта одной сети с двумя различными минимальными остовными деревьями. Суммарная стоимость обоих равна 32. Рисунок 11 – Два различных минимальных остовных дерева для одной сети Кратчайший путь Алгоритмы поиска кратчайшего пути находят все кратчайшие пути от одной точки сети до любой другой, конечно, если сеть связана. Набор связей, используемых всеми кратчайшими путями, образует дерево кратчайших путей. На рис.12 изображена сеть, в которой дерево кратчайших путей с корнем в узле A выделено жирными линиями. Оно показывает кратчайшие пути от узла A до любого другого узла сети. Рис. 12 Дерево кратчайших путей Большинство алгоритмов поиска кратчайшего пути начинают с пустого дерева и затем добавляют к дереву по одному ребру до тех пор, пока дерево не будет построено. Эти алгоритмы можно разделить на две категории по способу выбора следующего ребра, которое добавляется к дереву. Максимальный поток Во многих сетях звенья имеют кроме стоимости ещё и пропускную способность. Через каждый узел сети проходит поток, который не превышает ее пропускной способности. Например, каждая улица может пропустить только определенное количество автомобилей в час. Если число машин превышает пропускную способность сети, образуется пробка. Сеть с заданными пропускными способностями связей называется нагруженной сетью. Если задана нагруженная сеть, то задачей о максимальном потоке будет определение самого большого потока через сеть от заданного источника до заданного стока. На рисунке 13 изображена небольшая нагруженная сеть. Числа рядом с ребрами – это не стоимость связи, а ее пропускная способность. В данном примере максимальный поток, равный 4, получится, если две единицы потока направляются по пути A, B, E, F и ещё две – по пути A, C, D, F. Рисунок 13 – Нагруженная сеть Алгоритм поиска максимального потока начинает работу с того, что поток во всех связях равен нулю. Затем он постепенно увеличивает потоки, чтобы улучшить найденное решение. Когда сделать это уже невозможно, алгоритм завершает работу. Реализация алгоритма достаточно сложна, поэтому ее рассмотрение в лекционном курсе не приводится. Однако необходимо отметить, что алгоритм исследует разностную пропускгую способность связи. Результат работы алгоритма представлен на рисунке 14. для каждой связи первое число равно потоку через связь (величина потока), а второе её пропускную способность. Рисунок 14 – Максимальные потоки Сферы применения Вычисления максимального потока используются во многих приложениях. Данный метод для многих сетей задействован напрямую, но также он применяется косвенно для получения результатов, которые на первый взгляд могут показаться не имеющими никакого отношения к пропускной способности сети. Непересекающиеся пути Примером могут служить задачи поиска непересекающихся путей между источником и стоком в сетях коммуникаций. Цель поиска таких путей заключается в создании стойких к авариям сетям коммуникаций, ведь если существует множество непересекающихся путей, которые не используют общие связи, то соединение между этими узлами останется, даже если несколько связей в сети будут разорваны.аспределение работ Предположим, что имеется группа служащих, каждый из которых обладает определенными навыками. Существует набор заданий, которые требуют привлечения сотрудника, обладающего специфическим набором навыков. Задача распределения работы состоит в том, чтобы назначить сотруднику задание в соответствии с имеющимися у него навыками. Чтобы преобразовать эту задачу в вычисление максимального потока, строится сеть с двумя столбцами узлов. В левом столбце размещаются узлы, представляющие каждого сотрудника. В правом столбце – узлы, представляющие каждое задание. Затем сравниваются навыки каждого служащего с навыками, необходимыми для выполнения каждого задания. После это создаются связи между каждым служащим и каждым заданием, которое предположительно может выполнить служащий, и устанавливаются этим связям единичная пропускная способность. Далее создается узел источника и соединяется с каждым служащим связью с единичной пропускной способностью. Затем создается узел стока и соединяется с ним каждое задание, опять используя связи с единичной пропускной способностью. Теперь находится максимальный поток от источника до стока. Каждая результирующая единица потока должна пройти через один узел служащего и один узел задания. Этот поток представляет распределение работы для этого сотрудника. Использованы материалы ведущего преподавателя: Тараненко С.В. 5 ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ТРЕХМЕРНЫЕ МОДЕЛИ (ВИДЕО-СЦЕНЫ, ЗD ЦМТ), ЦМР Развитие автоматизированных методов обработки информации привело к появлению нового направления в моделировании – цифрового моделирования и специальных моделей, называемых цифровыми моделями. Термин «цифровое моделирование» – синоним термина «компьютерное моделирование». Цифрование (digitizing, digitising, digitalization) – информационная технология преобразования аналоговых данных в дискретную (цифровую) форму, пригодную для использования в компьютерных технологиях. Термин «цифровые» заимствован из названия «цифровые вычислительные машины» (ЦВМ). На ранних этапах развития вычислительной техники существовало два типа вычислительных машин – аналоговые и цифровые. Аналоговые вычислительные машины обрабатывали непрерывные аналоговые сигналы. Они использовали специально разработанные электронные схемы, в которых осуществлялось функциональное преобразование аналоговой информации (сигналов). Переходная характеристика такой схемы соответствовала требуемому алгоритму обработки. Например, для дифференцирования непрерывного сигнала, поступающего на вход системы, использовалась дифференцирующая цепочка и непрерывный сигнал преобразовывался в другой, который представлял непрерывную производную от исходного. Аналогично дело обстояло с интегрированием или решением дифференциальных уравнений. Другими словами, алгоритм обработки был жестко зашит в электронную схему обработки и был не перестраиваемым. По этой причине эти ЭВМ были узкоспециализированными и дорогими в изготовлении. Цифровые вычислительные машины были основаны на преобразовании аналоговых сигналов в дискретные последовательности с сохранением информативности. Для того, чтобы информацию можно было обработать с помощью ЦВМ, она должна быть дигитализована (digtal – цифра), т. е. преобразована в цифровой код. Именно цифровой код и является доминантой, определяющей суть термина «цифровой». ЦВМ были более универсальны в обработке, так как позволяли обрабатывать данные с помощью наборов программ. Кроме того, они были более дешевыми с точки зрения стоимости производства. Таким образом, универсальность и низкая стоимость явились существенными конкурентными преимуществами ЦВМ перед АВМ, что и привело к вытеснению с рынка АВМ. В настоящее время аналоговые вычислительные машины практически не используются за исключением специальных устройств анализа данных. Все персональные компьютеры являются цифровыми и поэтому данный термин не употребляют по отношению к компьютерам. Термин «цифровой» сохранился как характеристика для некоторых данных и систем (цифровые методы, цифровые снимки, цифровые фотокамеры, цифровые данные, цифровая информация). В настоящее время он означает, что информация в этих данных и системах содержится в дискретной форме и предназначена для обработки с помощью современных компьютерных технологий. В информатике и геоинформатике цифровое моделирование заключается в реализации возможностей математических методов и программных средств для моделирования объектов. Понятие цифровой модели местности В результате автоматизации топографо-геодезического производства возникло новое направление – цифровое картографирование местности. Под цифровым картографированием местности как части топографо-геодезического производства понимается технологический процесс, объединяющий сбор и обработку цифровой топографической информации, формирование на ЭВМ цифровой модели местности, хранение, дополнение и обновление, получение по этой модели различных аналитических и графических материалов в соответствии с предъявленными требованиями. В научном плане цифровое картографирование представляет собой новый метод, принципиально отличающийся от традиционных аналоговых и предназначенный для создания цифровой модели местности (ЦММ). Топографические планы и карты при этом рассматриваются как ее производные. Сущность и содержание топографических работ определяет метод моделирования, при котором данному реальному физическому объекту – местности – ставится в соответствие некоторый объект, называемый моделью. Под моделью понимают объект (например, систему, знаковое образование), подобный моделируемому. С позиции топографо-геодезического производства эти модели представляют собой некоторую информационную систему свойств местности и могут быть как моделями отдельных объектов (здания, дороги), так и моделями различных совокупностей объектов, начиная от аспектного набора объектов (гидрография, растительность), их совокупностей (ситуация, рельеф) и кончая моделью всей системы объектов (местности). По форме представления модели могут быть абстрактными (например, дорога отображается линией, дерево – в виде точки, совокупность отдельных деревьев – в виде площадного объекта – леса), цифровыми топографическими, цифровыми картографическими (цифровая карта) и картографическими (карта, план). Расширение области применения цифровых моделей местности, принятие ЦММ в качестве информационной основы автоматизированного картографирования и информационных систем накопления топографической информации в банках данных определили сущность ЦММ как совокупности информации о всех элементах местности – рельефе, ситуации, топографических объектах. При этом появились новые понятия, характеризующие узко ориентированные модели: цифровые модели рельефа или цифровые модели поверхности, цифровые модели ситуации, цифровые модели застройки или цифровые модели контуров, цифровые модели топографических объектов. Отличительная особенность цифровой модели местности – ее содержание, ориентированное на отображение топографических свойств местности. Поэтому цифровую модель местности называют топографической моделью или указывают, что она содержит топографическую информацию. Важной особенностью ЦММ является наличие структуры в виде упорядоченного множества точек или чисел, совокупности взаимосвязанных точек и элементов. Характерная черта ЦММ – дискретная форма представления информации, что обусловлено применением ЭВМ для целей моделирования. Наряду с перечисленными особенностями, имеется еще ряд свойств ЦММ, обеспечивающих решение топографических и инженерных задач: адекватность модели исходному объекту – местности, непрерывность, точность, однозначность и реальность модели. Базовым понятием цифрового картографирования является понятие «цифровая (топографическая) модель местности». Составными частями ЦММ являются «цифровая модель рельефа» и «цифровая модель ситуации». Следующими по уровню детализации понятиями будут «цифровая модель топографической поверхности» и «цифровая модель топографического объекта». Цифровое моделирование рельефа Цифровое моделирование рельефа является одной из важных моделирующих функций геоинформационных систем и включает две группы операций, первая из которых выполняет задачу создания модели рельефа, вторая – ее использование. Под цифровой моделью рельефа (ЦМР) принято понимать средство цифрового представления трехмерных пространственных объектов (поверхностей, или рельефов) в виде трехмерных данных, образующих множество высотных отметок (отметок глубин) и иных значений аппликат (координаты Z) в узлах регулярной или нерегулярной сети или совокупность записей горизонталей (изогипс, изобат) или иных изолиний. Первые эксперименты по созданию ЦМР относятся к самым ранним этапам развития геоинформатики и автоматизированной картографии первой половины 60-х гг. ХХ в. С тех пор разработаны методы и алгоритмы решения различных задач, созданы программные средства моделирования, крупные, в том числе национальные и глобальные, массивы данных о рельефе, накоплен опыт решения с их помощью разнообразных научных и прикладных задач. Каждую точку поверхности Земли невозможно передать в модель. Поэтому используются цифровые модели рельефа, которые передают отдельные точки. Наборы этих точек позволяют восстанавливать поверхность средствами компьютерного моделирования. В англоязычной литературе используется специальный термин digital elevation model (DEM). В технической литературе под цифровой моделью рельефа понимается упорядоченный в пространстве численный набор дискретных высотных точек. Термин «цифровая модель рельефа» трактуется как «трехмерная цифровая модель, содержащая информацию о координатах и высотах (глубинах) земного рельефа или поверхности других небесных тел. Может быть представлена отметками высот в узлах регулярной сети (матрица высот), нерегулярной триангуляционной сети или как запись высот изолиний (горизонталей, изобат)». Способы представления рельефа Способ моделирования рельефа местности будет зависеть от его характера, масштаба модели, требуемой точности представления рельефа, по которому будут решаться прикладные задачи. Наиболее распространенные способы цифрового представления рельефа имеют следующий вид: − векторных линий (горизонталей или иных изолиний с равным или неравным шагом); − регулярной матрицы (регулярная или матричная модель) высот земной поверхности (представление на регулярной сетке квадратов, прямоугольников или треугольников, когда в ее узлах заданы значения высоты); далее – регулярная матрица высот или регулярная модель. В английском языке регулярная сетка квадратов называется GRID, поэтому в русскоязычной литературе этот способ часто называют «грид». По способу вычисления значения уровней поля между узлами сетки различают решеточные и ячеистые сетки. В первой из них такие значения интерполируются по значениям высот в соседних точках, вторая модель рассматривает точки как центры ячеек с постоянным значением отметки высоты; − нерегулярной, так называемой TIN-модели (TIN − Triangulated Irregular Network), включающей некоторую совокупность точек с высотными отметками, по которым проведена триангуляция с учетом линий разрыва непрерывности; далее – нерегулярная триангуляционная сеть. Важнейшим недостатком представления рельефа в виде регулярной матрицы является несоответствие координатной сетки (точек матрицы) структуре рельефа. Здесь предполагается равнозначность всех точек цифровой модели (иными словами, предполагается непрерывность и плавность рельефа) и допускается возможность игнорировать особые, наиболее значимые точки рельефа, находящиеся на линиях тальвегов и водоразделов, перегибах скатов. В связи с этим важным является выбор оптимального шага сетки, так как с его увеличением растут погрешности цифровой модели, а с уменьшением резко возрастают объемы данных. По схемам подготовки и организации исходных данных ЦМР подразделяются на следующие: − модели с расположением опорных точек в узлах регулярных сеток (по квадратам, прямоугольникам, равносторонним треугольникам (рис. 15, а, б, в); а) б) в) г) Рисунок 15 − Схемы организации исходных данных для ЦМР − полурегулярные модели в виде систем взаимнопараллельных профилей; − модели с опорными точками по поперечникам к заданным линиям; − модели с набором точек по горизонталям с равным шагом (рис. 2.1, г); − модели со случайным в геометрическом смысле расположением опорных точек на характерных перегибах рельефа и экстремальных местах. Вместе с тем, регулярные сетки позволяют использовать при их обработке простые алгоритмы интерполяции, обеспечивают простоту генерации различных представлений рельефа в виде изображений или горизонталей, а также при расчете производных параметров (например, морфометрических). Модель в виде нерегулярной триангуляционной сети дает лучшее представление рельефа в случае сильнопересеченной местности, но эту модель трудно обновлять. Каждое изменение рельефа моделируемой территории обычно влечет за собой необходимость заново развивать всю сеть. Другой недостаток нерегулярной триангуляционной сети – чрезмерная сложность создания уровней детализации. Вследствие этого, визуализация ЦМР в режиме реального времени на основе нерегулярной триангуляционной сети затруднена. При нерегулярном способе задания цифровой модели рельефа возникает задача интерполяции ее поверхности, которая представляется как функция двух переменных x, y, и пересчета в регулярный способ представления. Наиболее используемыми методами интерполяции в ГИС и других системах геомоделирования являются: – интерполяция на основе триангуляции Делоне; – кригинг; – средневзвешенная (среднегармоническая) интерполяция – метод Шепарда; – полиномиальное и кусочно-полиномиальное сглаживание. Метод моделирования на основе триангуляции состоит в следующем: в заданной области строятся не перекрывающие друг друга треугольники, вершинами которых являются опорные точки. В каждом треугольнике поверхность представляется либо линейной функцией, либо полиномиальной поверхностью, коэффициенты которой определяются по значениям и частным производным в вершинах треугольника. Повышая степень полиномов, можно добиться заданной степени гладкости кусочно-полиномиальной поверхности. В подавляющем большинстве случаев используется метод, который носит название «триангуляция Делоне». Основная проблема при построении ЦМР заключается в том, что реальная поверхность является нерегулярной, т. е. имеет разрывы. Математические модели, как правило, описывают гладкую, регулярную поверхность. Поэтому часто цифровую модель рельефа строят из совокупностей разных математических моделей, стыкующихся в определенных точках. Одна из проблем моделирования рельефа − нахождение способа, который позволял бы при минимальном количестве точек модели максимально информативно отображать исходную поверхность. Подход, дающий решение данной проблемы, – метод Делоне. Метод упрощенно можно свести к нахождению системы дискретных точек, заполняющих некое пространство. Сравнение методов интерполяции показывает, что моделирование на основе триангуляции Делоне является самым быстрым, еще на предварительной стадии создания цифровой модели позволяет быстро обнаруживать ошибки в данных, оценивать распространение показателя. Метод кригинга в большинстве случаев дает хорошие результаты, даже когда плотность опорных точек невелика. Однако при некотором расположении опорных точек с соответствующими значениями в них возможно появление нежелательных осцилляций (резкие пики или впадины). Этот недостаток можно исправить путем применения не интерполяционного, а «сглаживающего» кригинга. К достоинствам метода обобщенной средневзвешенной интерполяции можно отнести то, что он является локальным, т. е. на значения моделируемой функции и ее производных в любой точке практически не оказывают влияния значения в опорных точках, далеко отстоящих от нее. Этот метод хорошо использовать, когда опорные точки расположены достаточно плотно. Кроме того, изменяя весовую функцию и степень полинома, можно в интерактивном режиме подбирать модельную поверхность, наиболее приемлемую с точки зрения специалиста. На практике исходный рельеф часто задается в виде изолиний, что существенно затрудняет анализ рельефа. Поэтому в ГИС, работающих с трехмерным представлением, как правило, существуют приложения, обеспечивающие преобразование изолиний в регулярную сетку или триангуляционную сеть. На первом этапе изолинии преобразуются в нерегулярную сеть точек, значения уровней которых соответствуют уровням исходных изолиний, например, путем преобразования узлов изолиний в точечные объекты или путем выявления пересечений изолиний с квадратной сеткой. На втором этапе осуществляется восстановление регулярной поверхности по полученным нерегулярным данным. Источники данных для ЦМР На практике имеется множество способов и технологий создания ЦМР. Источниками исходных данных о рельефе служат разнообразные данные, способы получения которых различны. Среди них геодезические работы и топографическая съемка местности, стереофотограмметрическая обработка фототеодолитных, аэро- и космических снимков, альтиметрическая съемка (рельеф суши), промерные работы и эхолотирование подводного рельефа акваторий океанов и внутренних водоемов, радиолокационная съемка рельефа ледникового ложа и небесных тел. «Пространственная организация исходных данных о рельефе как множество опорных точек модели (точек с известными высотными отметками) также различна. Их распределение может быть регулярным, структурным и хаотическим. С учетом технологии получения и предобработки (характера фотограмметрической обработки стереомоделей и технологии цифрования карт) можно выделить системы высотных отметок рельефа в случайно расположенных точках – узлах нерегулярной сети (получаемых, например, в результате тахеометрической съемки), в частично упорядоченных множествах точек (инженерные изыскания, эхолотирование), в узлах регулярных решеток (специальные виды площадного нивелирования, цифровая фотограмметрическая обработка, предварительная обработка других моделей), линейно упорядоченные множества точек, получаемые путем цифрования карт (обводом линий или сканированием) полностью или частично упорядоченных множеств точек, генерируемых в процессе фотограмметрической обработки стереомоделей местности». На рис. 16 выделены четыре типа исходных множеств: 1) нерегулярно расположенных точек; 2) нерегулярно расположенных точек, положение которых связано со структурой рельефа (структурные линии поля); 3) точек, регулярно расположенных вдоль линий, слабо связанных со структурой поля (на изолиниях или профилях, например, галсы попутного промера); 4) регулярно расположенных точек (прямоугольные, треугольные или шестиугольные регулярные сети). Среди перечисленных источников данных для моделирования рельефа двум из них – картам и материалам аэрокосмических съемок – принадлежит роль массовых источников. В литературных источниках отмечается, что использование материалов аэрокосмических съемок для создания ЦМР будет возрастать, а картматериалов – снижаться. Это объясняется технологическими и техническими причинами: рост пространственного разрешения систем сканерной космической съемки (до 1 м и менее), широкое распространение относительно недорогих и доступных цифровых фотограмметрических станций, в том числе на платформе персональных компьютеров, появление принципиально отличного от стереофотограмметрического метода экстракции (лат. extraho – извлекаю) высот – интерферометрии, широко известной в приложениях к обработке радиометрических данных. Аэрофотоснимки широко используются для контроля качества и верификции ЦМР. В качестве контрольных точек берутся четко опознаваемые точки (на поверхности Земли) со значениями высотных отметок на стереофотограмметрических моделях. Точность контрольных точек заведомо намного выше, чем у верифицируемой модели, а масштаб стереофотограмметрической модели крупнее. Данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и процедуры их обработки, в том числе экстракции высот, имеют недостатки. В условиях плотной городской застройки или высокой залесенности (при 100-процентной сомкнутости крон древостоя) полученная цифровая модель в существенной своей части будет отражать геометрию здания и сооружений или полога леса и требовать вмешательства оператора в автоматизированный процесс ее построения. Так или иначе, информация картматериалов пока остается основным источником данных для ЦМР. К картографическим источникам принадлежат топографические карты и планы, используемые для создания ЦМР суши, и морские навигационные или топобатиметрические карты для ЦМР акваторий. Типовая технология создания ЦМР основана на цифровании горизонталей как основной ее составляющей, а также высотных отметок и других картографических элементов, используемых для отображения рельефа, с привлечением данных по другим объектам карты (элементов гидрографической сети). При наличии готовой цифровой топографической или аналогичной ей карты используются соответствующие им слои. На современных общегеографических картах суши рельеф представлен композицией трех средств картографической выразительности с разной пространственной локализацией элементов: системой изолиний (горизонталей, изогипс), множеством отметок высот и совокупностью точечных внемасштабных, линейных и площадных знаков, дополняющих изображение рельефа горизонталями (знаки оврагов и промоин, сухих участков рек, обрывов, бровок, оползней, осыпных участков, карстовых воронок, курганов, наледей, ледников и т. д.). В литературе отмечаются три важных достоинства горизонталей: – возможность их автоматического построения по сети высотных точек; – простота их цифрования путем записи плановых координат точек в результате ручного обвода или автоматического отслеживания по карте; – удобство автоматического получения профилей по горизонталям с вычислением высот промежуточных точек. Как источник данных для ЦМР, топографическая карта имеет ряд недостатков. Один из них связан с изображением рельефа горизонталями. Общеизвестно, что две функции горизонталей – соединять точки с одинаковыми высотами и служить средством «правильного», «географически достоверного» описания (передачи) форм рельефа на карте – находятся в трудно разрешимом противоречии между собой. «При пользовании способом горизонталей важно видеть в горизонталях не только математические линии равных высот, но и линии, рисующие формы рельефа. По начертанию горизонталей судят о типе рельефа. Мягким формам рельефа свойственны округлые, плавные горизонтали, резким формам – извилистые и угловатые: каждому типу рельефа свойствен неповторимо своеобразный рисунок горизонталей». Правила составления и редактирования изображения рельефа, оформленные в инструкциях и редакционных указаниях, обычно предписывают сохранять или даже утрировать эти их свойства. Есть и другие особенности, которые рассматриваются в литературных источниках. Исходя из этого, сформулированы общие рекомендации к программным средствам создания ЦМР: поддержка контроля геометрической корректности цифровых представлений горизонталей. Для этого должны соблюдаться условия: – одноименные и разноименные горизонтали не должны пересекаться (сливаться, касаться); – каждая горизонталь должна быть замкнута на самое себя или границу картографического изображения (рамку карты, плана). ПРОГРАММА ГИС КАРТА 2011 − ГИС ПАНОРАМА Проект «Панорама» – это набор геоинформационных технологий, включающий в себя профессиональную ГИС КАРТА 2011, промышленный векторизатор электронных карт Панорама – Редактор, инструментальные средства разработки ГИС приложений для различных платформ GIS ToolKit, систему учета и регистрации землевладений «Земля и Недвижимость», конверторы для обмена данными с другими ГИС. Проект «Панорама» разработан в ЗАО «КБ Панорама» (г. Москва, Россия). Здесь и далее используется название ГИС КАРТА 2011, согласно документации на 2012 г. Ранее были версии программы с названиями КАРТА 2005, КАРТА 2008, КАРТА 2010. ГИС КАРТА 2011 – универсальная геоинформационная система, предназначенная для решения следующих задач: – создание и обновление электронных карт местности по материалам космической или аэрофотосъемки, отсканированным картографическим материалам, полевым измерениям, навигационным и другим данным. Более 100 режимов редактирования векторной карты; – построение ортофотопланов по космическим снимкам (щелевым, панорамным, центральной проекции), аэрофотоснимкам, матрицам высот и каталогам опорных точек; – выполнение геодезических расчетов и построений, нанесение результатов на карту, формирование отчетных ведомостей и межевых дел; – отображение и печать карт в стандартных условных знаках, добавление новых знаков в растровом (ВМР) или векторном (True Type) виде, программирование сложных стилей, нанесение OLE-объектов; – поддержка внешних баз данных разнообразных форматов, различные способы связи объектов карт с записями баз данных, конструктор форм для работы с базами, формирование отчетов посредством Microsoft Office, геокодирование, запросы к данным; – формирование тематических карт для отображения прикладной информации из баз данных, навигационных приборов и других источников; – построение трехмерных сцен, цифровых моделей рельефа, профилирование местности, построение зон видимости, создание многослойных матриц по точечным измерениям; – выполнение измерений по карте, оверлейные операции над выбранным множеством объектов; – обмен данными в стандартных форматах – SXF, DXF/DBF, MIF/MID, Shape, S57/S52, GRD, TIFF, PCX, BMP и др.; – разработка прикладных задач на языках С, С++, Pascal; исходные тексты примеров, документация для разработчика; – поддержка многопользовательской работы в сети с одним экземпляром карт, ведение журнала транзакций; – контроль качества данных (топология, атрибуты, сводка листов и т. д.). Более 50 параметров контроля карт. Приведенный перечень в данном разделе дан в сокращенном виде. Технология построения трехмерной модели реализована на базе приложений, входящих в состав ГИС КАРТА 2011. К таким приложениям относятся: Редактор карты, Редактор классификатора, Редактор библиотеки трехмерных видов объектов, Построение трехмерной модели, Редактор трехмерной карты, Измерения по трехмерной карте, Печать и Формирование презентаций. Технология построения трехмерной модели предназначена для создания трехмерных моделей разной степени детализации и решения прикладных задач. По степени детализации модели делятся на типовые, детальные, модели внутренних помещений и тематические. Технология позволяет создавать трехмерные модели территории, модели архитектурных ансамблей, интерьера внутренних помещений, надземных и подземных коммуникаций. Для построения трехмерной модели территории используются данные векторной карты, матрицы высот, триангуляционной модели рельефа, классификатор карты, библиотека трехмерных моделей объектов, цифровые фотоснимки местности и цифровые фотографии объектов местности. Отображение рельефа земной поверхности в ГИС КАРТА 2011 выполняется либо с использованием регулярной матрицы высот, содержащей элементы, значения которых – абсолютные высоты пикетов местности, либо набора высотных отметок в узлах треугольников – нерегулярной триангуляционной сети. Модели поверхностей могут быть созданы по данным векторной карты, по информации из таблиц базы данных или загружены из внешних форматов. 6 МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗD ЦМТ Рассмотрим сущность и определение измерительной трехмерной видеосцены. Одной из главных задач топографии было и остается пространственное представление о территории. Топографическая карта, где пространственное положение объектов участка территории определяется реальными координатами планового положения (с учетом масштаба) и условными средствами по высоте, была наиболее совершенным графическим представлением территории до конца прошлого века. Однако, во многих областях народного хозяйства потребность в информации о местности, как по виду, так и по объему содержащихся сведений, уже не удовлетворяется использованием только топографических карт, в том числе и цифровых. Недостаточная информативность карты, необходимость умения читать карту работниками различных ведомств затрудняют ее использование, а в ряде специальных приложений существенно ограничивают ее применение. В современных проектах, использующих топографическую основу, требуется цифровая информация о территории, обладающая следующими основными свойствами: – реалистичностью отображения местности, включая учет освещенности солнцем в заданное время; – возможностью визуализации объектов местности в трехмерном представлении; – обеспечением эффекта присутствия наблюдателя на местности и возможностью рассматривания объектов местности с произвольного направления; – отображением реального внешнего вида объекта; – обеспечением возможности навигации по рассматриваемой территории, которая сопровождается синхронным отображением вида объектов местности по произвольным направлениям от точки стояния; – повышенной точностью к положению отдельных объектов, к взаимному положению объектов. В некоторых случаях требуется отображение внутреннего строения объектов местности или объектов, скрытых под земной поверхностью. Приведенным перечнем свойств в том или ином объеме обладают новые цифровые картографические продукты, получившие название 3D-моделей. Получению таких новых видов цифровой продукции способствовало использование достижений трехмерной машинной графики при пространственном моделировании местности в геоинформационных технологиях. Прогнозируется, что такое представление территории в будущем станет преобладающим для большого круга пользователей, а создание таких моделей будет одной из главных задач картографического производства. В общем случае трехмерные цифровые модели представляют собой трехмерные пространственные аналоги реальных объектов местности. В научной и технической литературе приводятся различные определения и обозначения, например: трехмерные виртуальные модели местности или 3D-(3-Dimentional) визуализации, виртуальные модели местности, цифровые пространственные модели местности, пространственные модели местности, трехмерные цифровые модели, 3D-модели, 3D-ЦММ, 3D-сцены, трехмерные текстурированные модели реалистического вида. При этом, если двумерное представление информации о пространственных объектах обозначается как 2D, трехмерное – 3D, то цифровая модель рельефа местности, совмещенная с фотоснимком, получила обозначение 2,5D. Термины ЦММ и ЦМО, введенные более трех десятилетий назад, включали в свой состав в основном топографические объекты. В настоящее время эти термины считаются устоявшимися, однако перечень объектов более широк и содержит не только топографические объекты, но и процессы, явления природы (облачность, туман, снежный покров), объекты виртуальные (граница), транспорт, подписи, расположенные в границах рассматриваемой территории. Следует сказать, что использованное выше определение «измерительная» применительно к трехмерной видеосцене означает возможность использования ее для решения расчетно-измерительных задач по координатам и высотам с учетом заданных метрических требований. Процесс «измерения» сводится к совмещению курсора на экране ПЭВМ с выбранной точкой трехмерной видеосцены. При этом происходит не измерение координат точки, а считывание значений X, Y, Z из базы данных. Здесь и далее термин «измерение» следует воспринимать с учетом этого пояснения. Таким образом, трехмерные видеосцены включают модель земной поверхности и модели наземных (подземных) искусственных объектов, как правило, созданных человеком, а также процессов, явлений природы. При создании видеосцены решается две задачи: конструирование геометрии и текстурирование модели. Для текстурирования модели используются растровые изображения земной поверхности (сканированные карты или снимки). Трехмерные видеосцены могут быть созданы в разных формах в зависимости от имеющихся исходных ЦММ и требований к визуализации сцен. Возможности 3D ГИС в настоящее время позволяют осуществлять только раздельное формирование трехмерной видеосцены, т. е. формирование модели земной поверхности, затем «насадку» на нее трехмерных объектов, на (под) ней расположенных (деревья, постройки, ограждения и т. д.). В зависимости от условий наблюдения (обзора) созданных трехмерных моделей, последние делятся на статические (трехмерные сцены) и динамические. Статические трехмерные модели обеспечивают просмотр местности с разных точек наблюдения, в различных условиях освещенности. При этом перемещение точки наблюдения по заданной траектории и скорости движения в трехкоординатном пространстве осуществляется дискретно. Возможны два варианта расположения точки наблюдения: − взгляд из бесконечно удаленной точки, когда задается пространственное направление на точку взгляда (параллельная проекция); − взгляд из точки с заданными координатами и высотой (перспективная проекция). Динамические модели позволяют «пролететь» над местностью в режиме реального (или близкого к реальному) времени, по заданной или произвольной траектории полета и с различной скоростью, т. е. для этих моделей перемещение точки наблюдения по заданной траектории и скорости движения в трехкоординатном пространстве осуществляется плавно. Понятие динамической модели применяется также для географических объектов, у которых непрерывно во времени изменяется состояние. Это большинство объектов в геологии, океанологии, гидрологии, метеорологии и т. д. Для создания динамической модели таких объектов используется следующий подход: модель представляется в виде набора статичных трехмерных моделей, которые отражают состояние на заданные моменты времени. Отображение этих состояний через определенные интервалы времени создает иллюзию непрерывно изменяющегося во времени процесса. Как показано выше, для создания трехмерных видеосцен, предназначенных для дешифрирования объектов и определения координат и высот точек с заданной точностью, т. е. измерительных целей, используются цифровые модели рельефа и объектов местности. Источниками информации для получения последних служат следующие данные: − дистанционного зондирования (материалы аэрокосмических съемок, лазерной локации, радиолокационной интерферометрии); − архивных картографических материалов на бумажных носителях; − цифровых топографических карт и планов; − геодезии и инженерной геологии; − дополнительной атрибутивной информации; − наземных фотографий зданий (фототекстуры); − библиотек трехмерных моделей различных объектов. Современные технологии получения цифровых моделей рельефа и объектов территории предполагают использование данных дистанционного зондирования Земли. Так называемый «единый комплекс данных», формируемый единовременно, обладает наибольшей информационной ценностью и включает в себя три вида данных [87]: − лазерно-локационные данные (облака лазерных точек); − аэрофотосъемочные данные (цифровые аэрофотоснимки); − навигационные данные (данные GPS, ГЛОНАСС и инерциальной системы). Программные и технические средства для создания цифровых моделей местности по материалам аэрокосмических съемок В настоящее время завершен переход от аналитических и универсальных фотограмметрических приборов к цифровым. Цифровые методы фотограмметрии применяются в топографических, кадастровых съемках, обновлении карт. Зарубежными фирмами разработан ряд программно-технологических комплексов, обеспечивающих автоматизированную обработку материалов аэрокосмических съемок средствами современной компьютерной техники. В России такие исследования, направленные на разработку цифровых фотограмметрических систем (ЦФС), начались в 80-е гг. прошлого века. В результате появились отечественные ЦФС, во многом конкурирующие с зарубежными, при этом значительно дешевле по стоимости. Цифровая фотограмметрическая система − компьютерный комплекс, обеспечивающий автоматические стереоскопические измерения, создание цифровых моделей рельефа, трассирование горизонталей, изготовление ортофотопланов и графических оригиналов карт. Цифровая фотограмметрическая система представляет собой комплекс аппаратных, программных и технологических средств, предназначенных для обработки данных дистанционного зондирования. ЦФС позволяет работать в стереорежиме с использованием специальных аппаратных средств: бинокуляров, анаглифических, призменных, светозатворных очков, зеркальных стереодисплев и др. В итоге обработки снимков на ЦФС получают цифровую продукцию (ЦТК, ЦТП, ортофотопланы, ЦМР, ЦММ) и твердые копии на бумаге, пластике. В настоящее время из числа отечественных разработок наиболее известна и имеет свойства цифровой полнофункциональной системы ЦФС PHOTOMOD (г. Москва, компания Ракурс). Общая классификация программных и технических средств В настоящее время на рынке существует огромное количество ГИС, разработанных для решения различных задач. Одни из них предназначены для эксплуатации на персональных компьютерах (ПК), другие – на рабочих станциях. Рабочие станции (Work station) – это компьютер большой мощности с возможностью подключения нескольких ПК, имеющих меньшую мощность. Базовые технические средства ПК: процессор, видеосистема, системный интерфейс. Рынок программно-технологических средств предлагает большой выбор программных пакетов, позволяющих создавать трехмерные сцены территории, визуализировать их, проводить анализ полученных, решать прикладные задачи пользователя. Каждый профессиональный пакет для работы с трехмерной графикой имеет свое предназначение, останавливать свой выбор следует, только исходя из поставленных задач. Одна программа идеально подходит для проектирования объектов, другая − для моделирования природных ландшафтов. В ряде организаций России накоплен опыт по обработке информации о пространственных объектах и построения трехмерных сцен, например, в центре управления полетами Российского Космического Агентства, в Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, ЗАО «Институт телекоммуникаций», ГосНИИАС, КБ Панорама, ООО НПФ «ТАЛКА-ТДВ» и др. С точки зрения оценки программно-технологических средств для цели построения измерительных трехмерных видеосцен существующие программные средства могут быть разделены на три типа: − CAD-системы, предназначенные для черчения или проектирования (не для картографии), содержащие встроенные функции для визуализации трехмерных объектов; − программы для создания 3D-графики и видеоэффектов; − картографические программы или ГИС с функциями 3D−моделирования. В программах второго типа, предназначенных для создания 3D-графики и видеоэффектов (таких, как 3D Studio MAX), есть возможности создания сцены территории, очень близкой к действительности. Качество графики очень высокое. Однако, в них не поддерживаются картографические функции (привязка растров, проекции, послойное представление данных, базы данных и пр.). К недостаткам этих В известном источнике программные средства первого типа оцениваются следующим образом: «CAD-пакеты (например, AutoCAD, MicroStation), как правило, не позволяют создавать полноценные модели местности в силу того, что они просто не предназначены для этого; однако при необходимости в них возможно создать трехмерную модель рельефа, драпированную текстурой, а также добавить в модель дополнительные объекты (дома, сооружения и пр.). Пакеты позволяют визуализировать модель с любого ракурса либо вращать ее перед наблюдателем». Недостатками создания трехмерных сцен этими средствами считаются трудоемкость процесса, сложности с согласованием растров и трехмерных объектов, требовательность к ресурсам используемого компьютера. К наиболее популярным программным пакетам данного типа относятся 3D Studio MAX, Maya, Rhinoceros, TrueSpace, Lightwave, Google SketchUp и др. К картографическим (третий тип) программам, имеющим средства создания трехмерных сцен, относят: − ERDAS IMAGINE (Leica Geosystems& GIS Mapping) − Virtual GIS; − ArcGIS (ESRI) − 3D Analist; − SiteBuilder 3D (Multigen − Раradigm, Inc). Из отечественных пакетов к этому типу можно добавить ГИС Панорама (КБ «Панорама», г. Москва) − ГИС КАРТА 2011. Основные характеристики этих программ приведены таблица 3. Таблица 3 − Основные характеристики картографических 3D ГИС Реализуемые возможности Программа ArcView 3D Analyst Multigen Erdas Imagine Virtual GIS Панора- ма Тип используемой ЦМР (в порядке предпочтения) TIN, GRID TIN, GRID GRID TIN, GRID Возможность «обтягивания» рельефа растровыми изображениями + + + + Возможность нанесения подписей на модель + + + + Возможность нанесения векторных данных + + + + Статическая визуализация (3D-вид) + + + + Запись облета по заданной траектории в видеофайл + + + + Облет сцены в реальном времени − + + + Объезд сцены в реальном времени − + + + Импорт 3D-объектов − + + − Анимирование импортированных объектов в реальном времени − + − − Расчет полей видимости + + + + Моделирование освещения в соответствии с заданным днем и часом − − + − Возможность оптимизации модели для ускорения обсчета − + + − Необходимость использования других программ ArcView 3.x − Erdas Imagine −