Полигональные объекты в гис

Форумы GIS-Lab.info

Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с данными?

ArcGIS 8.x,9.x,10.x (Arcview, ArcEditor, Arcinfo).
6 сообщений • Страница 1 из 1
Сообщения: 3020 Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69 Ваше звание: Лиса Откуда: ** Контактная информация:

Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с данными?

Сообщение Natalia Novoselova » 10 авг 2013, 00:59

Для выполнения части задачи, мне нужно научиться строить полигональные объекты круг и треугольник из таблицы с данными. Для круга это будет координаты центра и радиус, для треугольника – координаты 3-х вершин.

Каким инструментом в ArcGIS можно сделать такое построение?
Для построения эллипса – на другом ресурсе подсказали Create Ellipse tool

Для построения полигонального иного объекта (не круга) – назвали только arcpy.Polygon

Но, как я понимаю, это уже не инструмент, а часть языка Phyton, его надо как-то отдельно импортировать.
Нужно ли погружаться в такие сложности для выполнения этой задачи? Но нет ли более простого способа (инструмента, готового скрипта) это сделать: построить полигоны из координат вершин, заданных в таблице

P.S. Это всё будет входить в модель ModelBuilder как составная часть модели расчета итоговых полигональных объектов, геометрическое построение, но, поскольку объектов очень много и вручную не построить, думаю делать через координаты в таблице — они позволят автоматизировать построение

Последний раз редактировалось Natalia Novoselova 10 авг 2013, 16:02, всего редактировалось 1 раз.
Сообщения: 3058 Зарегистрирован: 19 май 2010, 19:44
Репутация: 189

Re: Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с даным

Сообщение Донецков » 10 авг 2013, 09:27

Модуль Xtools Pro от DataEast.
Сообщения: 1018 Зарегистрирован: 01 авг 2012, 13:55
Репутация: 241

Re: Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с даным

Сообщение lam » 10 авг 2013, 11:02

doujin Активный участник
Сообщения: 163 Зарегистрирован: 28 июн 2012, 01:02
Репутация: 84 Откуда: Vladivostok

Re: Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с даным

Сообщение doujin » 10 авг 2013, 11:55

Или стандартными инструментами ArcGIS, раз уж все равно будете собирать модель.

Круги: Строим точки с координатами в центрах (Make XY Event Layer или Add XY Data). У точек должно быть поле с радиусом. Строим от них Buffer, беря в качестве параметра радиус. В зависимости от способа создания точек у модели будут разные входные данные, и, возможно, проблемы с присоединением полей. Это будет справедливо и для треугольников.

Треугольники: Строим точки с координатами вершин (Make XY Event Layer или Add XY Data). У этих точек должны быть 2 дополнительных поля. Первое, идентификатор принадлежности точки к тому или иному треугольнику. Второе, порядковый номер точки в треугольнике. Строим из точек замкнутые линии через Points To Line. Потом по этим линиям построим полигоны через Feature To Polygon. Но при этом пересечения уже построятся отдельными геметрическими фигурами. Если токое поведение не устраивает, то треугольники прийдется строить по одному, а потом сливать вместе.

Могут быть еще нюансы, которые всплывут при создании такой модели и обработке реальных данных.

P.S. Решение применимо в 10.1 и ArcGIS нужен с Advanced лицензией.

Сообщения: 3020 Зарегистрирован: 15 янв 2013, 20:14
Репутация: 69 Ваше звание: Лиса Откуда: ** Контактная информация:

Re: Как в ArcGIS построить полиг. объекты из таблицы с даным

Сообщение Natalia Novoselova » 10 авг 2013, 14:09

Огромное всем спасибо за информацию и ссылки!! Буду разбираться.

Хотела только прибавить, что мне не обязательно делать это именно в ArcGIS, можно любым вариантом — бесплатным ПО, в том числе и язык R наверняка на такое способен. Просто на входе — должна быть таблица с числовыми данными, а на выходе — новая тема полигональных объектов (их около 45000).
Но, как я уже увидела, в аналогичной теме на форуме говорится и о таких вариантах.
Поскольку опыта у меня еще никакого, то здесь я ищу пути попроще — то есть готовые скрипты, инструменты. Хотя и самой начинать учиться программировать (все же, думаю, придется для этого проекта в каком то объеме), не отказываюсь.

P.S. И для большей детализации, вот схема всей модели (составной частью которой предполагается сделать создание полигональных тем по таблице)
1) Создать 2 круга с одинаковым центром (с координатами X, Y — они будут в таблице) и радиусами Rmax и Rmin (они будут в таблице)
2) Создать новый полигонального объекта («бублик») = Круг(max) — Круг (min).
3) Создать полигон треугольник по координатам 3-х вершин (все координаты будут в таблице)
4) Найти полученный полигональный объект, который будет равен пространство пересечения «бублика», и треугольника.

То есть конечным результатом данного этапа (работы модели) должна быть вырезка новых полигональных объектов («усеченный с двух сторон сектор круга), их число около 15000

Векторные данные¶

Ознакомиться с моделями векторных данных, используемыми в ГИС.

вектор, точка, полилиния, полигон, вершина, геометрия, масштаб, качество данных, символика, источник данных

Обзор¶

Vector data provide a way to represent real world features within the GIS environment. A feature is anything you can see on the landscape. Imagine you are standing on the top of a hill. Looking down you can see houses, roads, trees, rivers, and so on (see figure_vector_landscape). Each one of these things would be a feature when we represent them in a GIS Application. Vector features have attributes, which consist of text or numerical information that describe the features.

Глядя на ландшафт, мы можем выделить основные объекты, например дороги, дома и деревья.

A vector feature has its shape represented using geometry. The geometry is made up of one or more interconnected vertices. A vertex describes a position in space using an X, Y and optionally z axis. Geometries which have vertices with a Z axis are often referred to as 2.5D since they describe height or depth at each vertex, but not both.

Когда геометрия объекта состоит из одного узла, это точечный объект (см. рисунок figure_geometry_point). Когда геометрия состоит из двух и более узлов, причем первый и последний узел не совпадают, это линейный объект (см. рисунок figure_geometry_polyline). Если объект образован тремя или более узлами, причем первый и последний узел совпадают, то это полигональный объект (см. рисунок figure_geometry_polygon).

Точечный объект описывается координатами X, Y и, опционально, Z. Атрибуты точки описывают её, например, что это дерево или фонарный столб.

Полилиния это последовательность соединённых узлов. Каждый узел имеет координаты X, Y (и, опционально, Z). Описывают полилинию её атрибуты.

Полигон, как и полилиния, явялется последовательностью узлов. Однако, в полигоне первый и последний узел всегда совпадают.

Возвращаясь к рисунку ландшафта, показаному выше, вы теперь должны суметь распознать на нем различные типы геометрий, используемых в ГИС (см. рисунок figure_geometry_landscape).

Объекты ландшафта и их представление в ГИС. Реки (голубые) и дороги (зелёные) представляются линиями, деревья — точками (красными) и дома — полигонами (белыми).

Точечные объекты в деталях¶

Первое, что необходимо понять, когда речь идет о точечных объектах, что, их использование зависит от масштаба. Рассмотрим это на примере городов. Если у нас есть мелкомасштабная карта (которая охватывает большую область), города лучше обозначать точками. Однако, при увеличении карты и переходе к более крупным масштабам, границы городов лучше отображать как полиногы.

Выбор точек для представления объектов реального мира зависит от используемого масштаба (как далеко вы находитесь от объекта), удобства (создание точечных объектов занимает меньше времени) и типа объектов (некоторые вещи, например телефонные будки, нет смысла хранить в виде полигонов).

Как было показано на рисунке figure_geometry_point, точечный объект имеет координаты X, Y, и опционально Z. Координаты X и Y зависят от используемой системы координат (Coordinate Reference System, CRS). Системы координат будут рассмотрены немного позже. Сейчас для простоты будем считать, что система координат это способ точно указать где именно находится объект на поверхности земли. Одной из наиболее распространенных систем координат является широта-долгота. Линии долготы идут от Северного полюса к Южному. Линии широты идут с Востока на Запад. Вы можете точно описать свое местонахождение, сообщив кому-либо свою долготу (X) и широту (Y). Если сделать такие же измерения для дерева или телефонной будки, а затем отметить их на карте, вы получите точечный объект.

Так как мы знаем, что Земля не плоская, полезно добавлять к точкам и координату Z. Она описывает высоту объекта над уровнем моря.

Полилинии в деталях¶

Точечный объект это один узел, полилиния же состоит из двух и более узлов. Полилиния это путь, проходящий через каждый узел, как показано на рисунке figure_geometry_polyline. Когда соединяется два узла, создаётся линия. При соединении нескольких таких линий, они образуют «линию линий» или полилинию.

Полилинии используются для отображения линейных объектов, таких как дороги, реки, горизонтали, тропинки, авиамаршруты и т.д. Иногда к полилиниям предъявляются дополнительные требования помимо основных требований к геометрии. Так, горизонтали могут соприкасаться (например, на скалах) но не должны пересекаться. Аналогично полилинии, используемые для хранения дорожной сети, должны быть соединены на перекрестках. В некоторых ГИС-приложениях вы можете задавать такие специальные правила для объектов и ГИС будет следить за тем, чтобы полилинии соответствовали им.

Если узлы изогнутой полилинии находятся на большом расстоянии друг от друга, она может выглядеть зубчатой или неровной в зависимости от масштаба (см. рисунок figure_polyline_jagged). Поэтому важно выполнять оцифровку полилиний с расстоянием между узлами, которое будет достаточным для масштаба, в котором данные будут использоваться.

Полилинии на мелких масштабах (1:20000 слева) выглядят сглаженными. При увеличении масштаба (1:500 справа) они становятся ломаными.

Атрибуты полилинии описывают её свойства или характеристики. Например, полилиния дороги может иметь атрибуты, описывающие тип поверхности, количество полос и направления движения и т.д. ГИС могут использовать эти атрибуты для отображения полилинии подходящим цветом или стилем.

Полигоны в деталях¶

Полигональные объекты это замкнутые области такие как плотины, острова, границы стран и подобные. Как и полилинии, полигональные объекты создаются из ряда узлов, соединенных линией. Однако, так как полигон всегда описывает замкнутую область, первый и последний узел всегда должны совпадать! Полигоны часто имеют общую геометрию — границы, общие для нескольких соседних полигонов. Многие ГИС-приложения могут следить за тем, чтобы границы смежных полигонов совпадали. Более подробно это рассматривается в разделе Топология этого руководства.

Как точки и полилинии, полигоны имеют атрибуты. Атрибуты описывают каждый полигон. Например, плотина может иметь атрибуты со значениями глубины и качества воды.

Векторные данные в слоях¶

Now that we have described what vector data is, let’s look at how vector data is managed and used in a GIS environment. Most GIS applications group vector features into layers. Features in a layer have the the same geometry type (e.g. they will all be points) and the same kinds of attributes (e.g. information about what species a tree is for a trees layer). For example if you have recorded the positions of all the footpaths in your school, they will usually be stored together on the computer hard disk and shown in the GIS as a single layer. This is convenient because it allows you to hide or show all of the features for that layer in your GIS application with a single mouse click.

Редактирование векторных данных¶

ГИС-приложения позволяют создавать и редактировать геометрии объектов слоя — этот процесс называется оцифровка и будет подробно рассмотрен позже. Если слой содержит полигоны (например, здания), ГИС-приложение позволит вам создать новые полигоны в этом слое. Аналогично, если вы захотите изменить форму объекта, приложение разрешить сделать это только в том случае, если измененная геометрия будет оставаться корректной. К примеру, вы не сможете отредактировать линию так, чтобы она состояла только из одного узла — вспомните предыдущий материал: линия должна иметь как миниму два узла.

Создание и редактирование векторных данных является важной функцией ГИС, т.к. это один из основных способов получить необходимые данные. Например, вы занимаетесь мониторингом загрязнений в речке. Вы можете использовать ГИС для оцифровки всех стоков ливневых вод (в виде точечного слоя). Также вы можете оцифровать саму речку (как линейный объект). И, наконец, можно снять показания уровня кислотности (pH) вдоль реки и нанести эти места на карту (тоже в виде точечного слоя).

Помимо создания собственных данных можно использовать существующие свободные векторные данные. Так, вы можете получить данные, используемые на картах масштаба 1:50000 в Управлении геодезии и картографии.

Масштаб и векторные данные¶

Масштаб является важной характеристикой векторных данных при работе в ГИС. Данные обычно получают либо путем оцифровки существующих карт, либо обработкой данных от устройств системы глобального позиционирования. Карты имеют различные масштабы, поэтому при переносе векторных данных с карты в ГИС (например, путем оцифровки бумажной карты), цифровые данные будут иметь тот же масштаб, что и исходная карта. Этот эффект демонстрируется на рисунках figure_vector_small_scale и figure_vector_large_scale. Выбор неправильного масштаба может стать источником многих проблем. Например, при использованиии векторных данных, показанных на рисунке figure_vector_small_scale, в планировании мероприятий по охране водно-болотных угодий может привести к тому, что важные части болот просто не будут учтены! С другой стороны, если вы создаёте карту региона, использование данных оцифрованных в масштабе1:1000 000 будет разумным и поможет сэкономить время и силы при оцифровке.

Векторные данные (красные линии), оцифрованные с мелкомасштабной (1:1000000) карты.

Векторные данные (зелёные линии), оцифрованные с крупномасштабной (1:50000) карты.

Символика¶

При добавлении векторных слоёв в ГИС они будут отображены базовыми символами со случайной расцветкой. Одно из преимуществе ГИС состоит в том, что вы легко можете создавать персонализованные карты. ГИС позволяет задать цвета, наилучшим образом отвечающие типу объектов (например, можно отображать водные объекты голубым цветом). Кроме того, ГИС позволяет задавать условные знаки. Так, если у вас есть точечный слой с информацией о деревьях, положение каждого дерева можно обозначить значком дерева, вместо стандартного кружка, который используется ГИС при первом открытии слоя (см. рисунки figure_vector_symbology, figure_generic_symbology и figure_custom_symbology).

В ГИС можно использовать диалог (похожий на приведенный здесь) для настройки отображения вашего слоя.

Когда слой (например, слой деревьев) загружается первый раз, ГИС отображает его обычным знаком.

После настройки отображения понять, что слой представляет деревья, намного легче.

Символика это удобный инструмент, делающий карты наглядными и упрощающий работу с ГИС-данными. В следующих главах ((Атрибуты векторных данных) мы более подробно рассмотрим как символика может помочь в понимании ГИС-данных.

Что можно делать в векторными данными в ГИС?¶

В самом простом случае использовать векторные данные в ГИС можно точно так же, как и обычную топографическую карту. Настоящая сила ГИС проявляется когда нам потребуется получить ответы на вопросы вида: «какие дома попадали в зону затопления на протяжении 100 лет?», «где разместить больницу, чтобы она была доступна наибольшему числу пациентов?», «кто из учащихся проживает в заданном районе?». ГИС является отличным инструментом для получения ответов на подобные вопросы при помощи векторных данных. Обычно процесс получения ответов на такие вопросы называют пространственным анализом. В последующих разделах он будет рассмотрен подробнее.

Проблемы векторных данных¶

При работе с векторными данными могут возникать некоторые проблемы. Мы уже упоминали о проблемах, связаных с оцифровкой данных в различных масштабах. Кроме того, векторные данные требуют обслуживания и доработки, чтобы быть уверенными в их точности и надежности. Неточные векторные данные могут быть получены при использовании неправильно настроенных инструментов оцифровки; когда люди, выполняющие оцифровку, недостаточно аккуратны; когда на процесс сбора и подготовки данных выделено недостаточно средств и т.д.

Если ваши векторные данные низкого качества, это часто заметно при просмотре данных в ГИС. Например, «щели» могут возникать в случае, если ребра двух соседних полигонов не соприкасаются (см. figure_vector_slivers).

Щели возникают, когда вершины двух полигонов на общих границах не совпадают. На мелких масштабах (например, 1 слева) вы можете не заметить ошибок. На крупных масштабах щели выглядят как белые полосы между полигонами (2 справа).

Overshoots can occur when a line feature such as a road does not meet another road exactly at an intersection. Undershoots can occur when a line feature (e.g. a river) does not exactly meet another feature to which it should be connected. Figure figure_vector_shoots demonstrates what undershoots and overshoots look like.

Недоводы (1) возникают при оцифровке линий, которые должны быть соединены, но не смотря на это не соприкасаются. Перехлесты (2) возникают когда линия пересекает другую линию, с которой она должна была быть соединена.

Чтобы подобные ошибки не возникали, важно выполнять оцифровку данных очень внимательно и аккуратно. В разделе, посвященном топологии, мы рассмотрим некоторые из этих ошибок более подробно.

Что мы узнали?¶

• Векторные данные использутся для отображения объектов реального мира в ГИС.
• Векторные объекты имеют геометрию одного из типов: точка, линия или полигон.
• Каждый объект имеет атрибуты, описывающие его.
• Геометрия объекта состоит из набора узлов.
• Точечная геометрия состоит из одного узла (X, Y и, необязательно, Z).
• Линейная геометрия состоит из двух и более узлов, формирующих линию.
• Полональная геометрия состоит как минимум из четырёх узлов, описывающих замкнутую область. Первый и последний узел всегда одинаковы.
• Выбор того или иного типа геомерии зависит от масштаба, удобства и целей использования данных в ГИС.
• Большинство ГИС-приложений не позволяют хранить различные типы геометрий в одном слое.
• Оцифровка это процесс создания цифровых векторных данных, путем их рисования в ГИС.
• Векторные данные могут иметь проблемы с качеством, такие как перехлесты, недоводы и щели, о которых необходимо помнить.
• Векторые данные могут использоваться для пространственного анализа в ГИС, например, для поиска ближашей больницы или школы.

Концепция векторных данных показана на рисунке figure_vector_summary.

Эта диаграмма показывает, как ГИС-приложение работает с векторными данными.

Попробуйте сами!¶

Вот некоторые идеи для заданий:

• Используя топографическую карту района (похожий на рисунок figure_sample_map), проверьте, что учащиеся могут идентифицировать различные типы векторных данных.
• Подумайте, как вы будете создавать векторные объекты, соответвствующие объектам школьного двора, в ГИС. Создайте таблицу различных объектов, расположенных вокруг школы и попросите учащихся определить какой тип геометрии лучше всего использовать для этих объектов в ГИС. В качестве примера используйте таблицу table_vector_1.

Можете ли вы идентифицировать два точечных и один полигональный объект на этой карте?

Подходящий тип геометрии

Тропинки вокруг школы

Места расположения кранов

Table Vector 1: Создайте аналогичную таблицу (оставив поле с типом геометрии пустым) и попросите учащихся определить подходящий тип геометрии.

Стоит учесть¶

Если у вас нет компьютера, можно использовать топографическую карту и прозрачную пленку, чтобы рассказать о векторных данных.

Дополнительная литература¶

Подробную информацию о работе с векторными данными в QGIS можно найти в Руководстве пользователя QGIS.

Что дальше?¶

В следующем разделе мы познакомимся с атрибутивными данными и узнаем как использовать их для описания векторных объектов.

• следующий
• предыдущий |
• »
• Краткое введение в ГИС »

Полигональные объекты в гис

Пространственные элементы. Описание пространственных элементов. Способы представления географического пространства. Модели данных: векторная, растровая. В лекции использованы материалы И.Ю. Черновой (КГУ)ю

Пространственные элементы. Представляемые на карте элементы, как природного происхождения, так и являющиеся результатом человеческой деятельности, называются объектами карты, или просто объектами.

Пространственные объекты окружающего мира легко можно разделить на 4 типа. Они представляют большинство природных и социальных элементов, которые мы встречаем каждый день. В ГИС объекты реального мира в основном представляются первыми тремя указанными типами объектов. Точки, линии и области представляются соответствующими символами, поверхности представляются путем добавление третьего измерения к исходным данным (высоты) либо специальными компьютерными средствами.

Точечные объекты – это объекты, которые в заданном масштабе не имеют длины и ширины и местоположение определяется только парой координат. В качество точечных объектов можно представить отдельно стоящие деревья, дома, населенные пункты, перекрестки дорог и т.д. О таких объектах говорят, что они дискретные, каждый их них в определенный момент времени может занимать только одну точку пространства.

Линейные объекты — это объекты, которые в заданном масштабе карты имеют длину, но не имеют ширины. Они представляются как бы одномерными в нашем пространстве. Такими объектами могут быть дороги, реки, границы, любые другие объекты, которые имеют большую протяженность, но небольшую ширину. Именно масштаб определяет порог, при пересечении которого мы считаем их объектами, не имеющими ширины.

Для линейных объектов, в отличии от точечных, мы можем указать пространственный размер простым определением их длины.

Площадные объекты (полигоны) – это объекты, которые при заданном масштабе имеют и длину и ширину («двумерные объекты»). Примерами полигонов может быть территория государства, города, озера и т.д. Границей полигональных объектов является линия, которая начинается и заканчивается в одной точке. Полигональные объекты имеют несколько характеристик: местоположение линии, определяющей полигон, форма и ориентация линии, величины периметра и площади полигона.

Добавление третьего измерения к полигональным объектам позволяет наблюдать и фиксировать поверхности (холмы, долины, скалы и тд). Поверхности могут описываться с указанием местоположения, занимаемой площади, ориентации и с добавлением третьего измерения, высот. Поверхности состоят из бесконечного числа точек со значениями высот. Мы считаем, что они непрерывны, поскольку эти точки распределены без разрывов, непрерывно, по всей поверхности. Использование таких вычислений весьма полезна, когда необходимо узнать, каков объем воды в водоеме, объем выбранного материала в карьере и т.д. Таким образом, поверхности являются 3-х мерными пространственными объектами.

Значения атрибутов. Шкалы измерений.

Геометрические примитивы – точки, линии, полигоны, помогают показать на карте объекты реального мира. Используя их, мы можем показать местоположение объекта и его форму. Но для того, чтобы совокупность геометрических объектов получила информативность карты, каждый из них должен обладать определенным набором описательных характеристик, интересных для пользователя, или атрибутов.

Использование атрибутов объектов определяется возможностью их измерения и сравнения с другими подобными объектами.

Существует устоявшаяся основа для измерения практически всех видов данных, в том числе и географических. Это шкалы измерения данных, которые простираются от простого наименования объектов до высокоточных измерений, позволяющих непосредственно сравнивать качества различных объектов. Использование определенной шкалы будет определяться отчасти тем, что мы классифицируем, отчасти тем, что мы хотим знать, отчасти нашими возможностями производить измерения при заданном масштабе наблюдения.

В таблице представлена связь шкал измерений с тремя типами географических объектов.

Номинальная шкала позволяет показать различные категории схожих объектов. Все объекты с одинаковым значением в чем-то похожи и отличаются от других объектов. Например: категории дороги: автострады, шоссе, второстепенные местные дороги. В номинальной шкале мы можем сказать, что объекты разных категорий различны, но как они отличаются – нет. Эта система не позволяет делать прямого сравнения объектов, за исключением определения тождества. Значение категорий можно представить, используя числовые коды или текст.

Для проведения более тонкое сравнение объектов используют порядковую (ранговую) шкалу. Порядковые (ранговые) шкалы позволяют расположить объекты по порядку, от большего к меньшему на качественном уровне (больше – меньше, светлее – темнее, лучше- хуже). Ранги представляют собой качественную или относительную величину и используются в случае, когда нет возможности провести точные измерения (например, территории, ранжированные для проведения отдыха – замечательный, хороший, средний, плохой). Поскольку оценка по рангам относительна, то при сравнении ориентируются только на установленный порядок, не зная абсолютного различия между рангами. Типичным примером является шкала Мооса для измерения твердости минералов. Можно назначать ранги, основываясь на атрибуте, (только тип или категория), а также на комбинации атрибутов. Например, классифицировать почвы по набору атрибутов –тип увлажнения + определенная пригодность для сельского хозяйства по набору признаков.

Другим ограничением порядковых (ранговых) шкал является то, что используя их мы не можем сравнить объекты количественно: по Шкале Мооса твердость гипса – 2, корунда — 9, алмаза- 10. Абсолютная же микротвердость этих минералов имеет следующие значения: гипса – 2,6 Па, корунда- 2 060Па, алмаза- 10 060 Па. Используя порядковую шкалу Мооса мы может только сказать, что алмаза тверже корунда и гипса, но утверждать, что алмаз тверже гипса в 5 раз, а корунд мягче алмаза всего на 1 было бы совсем неверно.

Самые точные измерения можно получить для атрибутов, измеренных в интервальной шкале, или шкале отношений, в которых измеряемым величинам приписывают численные значения. Атрибуты, измеренные в данных шкалах позволяют количественно сравнить объекты между собой. В данных шкалах можно измерить численность, количество и относительные значения параметров.

Численность и количество — показывают общие оценки. Численность представляет реальное число объектов на карте. Количество может быть любой измеренной величиной, связанной с объектом, например, число студентов в ВУЗе. Использование численности и количества позволяет узнать реальное значение каждого объекта, а также его реальную характеристику в сравнении с другими объектами.

Относительные значения – показывают взаимосвязь между двумя количественными величинами, и получаются делением одной величины на другую для каждого объекта. Использование относительных значений сглаживает разницу между большими и малыми регионами, или регионами с большим и малым числом объектов, при этом на карте будет более точно отображаться распределение объектов.

В качестве примера можно привести изучение температуры почвенного покрова в зависимости от содержания органического вещества в почвах. При сравнении карты-схемы Температура почв с картой распространения почв, мы знаем, что почвы светлые, бедные органическим веществом имеют температуру ниже, в интервале 8-15 0 С (средняя температура — 14 0 С). Почвы темные, богатые органическим веществом имеют температуру в интервале 20-24 0 С (средняя температура – 23 0 С). Теперь, имея среднюю температуру разных видов почв мы можем градуировать разницу между видами почв.

Существует некоторое ограничение при выполнении сравнений в интервальной шкале. При сравнении средней температуры почв мы получаем разницу в 9 0С. Но сказать, светлая почва в полтора раза холоднее темной мы не можем, так как начало шкалы Цельсия не является абсолютным нулем и связано с термодинамическими свойствами воды. Для такого сравнения необходимо перевести все величины в шкалу, где ноль представляет действительное начало температур, в шкалу Кельвина (К= 273 + 0С). Полученные результаты, 287 К и 296 К, не позволяют сказать, что температуры почв отличаются в полтора раза.

В результате перехода от шкалы Цельсия к шкале Кельвина мы перевели изучаемые величины в наиболее «количественную» шкалу измерений — шкалу отношений.

Данные в номинальной и порядковой (ранговой) шкалах являются дискретными значениями (одно и то же значение могут иметь несколько объектов). Данные в шкале интервалов/отношений (численность, количество и относительные величины)относятся к разряду непрерывных данных.

Способы представления географического пространства.

Многие реальные географические объекты имею форму с четким контуром. Говорят, что такие объекты дискретны. У дискретного объекта есть известная определенная граница. Можно точно определить, где объект начинается, и где он заканчивается. Озеро — это дискретный объект на карте ландшафта. Можно точно определить границу воды и суши. Другие примеры дискретных объектов: дороги, здания, участки. Дискретные объекты обычно бывают искусственными (созданными человеком) и обычно описываются векторным типом данных.

Непрерывные данные описывают объекты или явления, которые существуют в каждой точке пространства. Одним из типов непрерывных данных могут быть значения высот над уровнем моря. Примеры поверхностей такого типа — это распределение концентрации соли в почве или воде, уровня загрязнения от выброса загрязняющего вещества или ядерного реактора, огня от лесного пожара. На поверхности, отражающей концентрацию явления на рисунке справа, концентрация в любой точке будет функцией от способности явления двигаться через среду. Непрерывные данные обычно описываются растровым типом данных.

Существует другой тип непрерывных данных, которые относятся к непрерывным достаточно условно, и могут, в принципе, рассматриваться как дискретные данные. Примером таких данных могут быть данные, отражающие расселение популяций животных или плотность населения людей, распределение потенциальных клиентов магазина и распространение эпидемии, т.к. людям и другим живым организмам свойственно собираться в группы или стаи (т.е. образовывать дискретные объекты), а не расселяться по поверхности Земли равномерно.

Таким образом, многие объекты не являются явно непрерывными или явно дискретными. Создается единая среда представления географических объектов, в которой крайние случаи будут чисто дискретными или чисто непрерывными. Большинство явлений находится где-то между крайностями. Примерами объектов промежуточного типа могут быть типы почв, границы лесов, болот или географические границы рынков сбыта, на которые влияет телевизионная рекламная кампания. Из этого следует, что для представления дискретных данных может быть использована модель непрерывных данных – растровая модель, а для непрерывных данных– векторная модель.

Фактором определения положения объектов в диапазоне от непрерывных до дискретных явлений может быть простота выявления его границ. Если границу между шоссе и окружающими его полями можно определить довольно просто, то граница между болотом и заболоченным лугом определяется не столь очевидно и сетка растра, состоящая из ячеек, позволит представить ее с большей или меньшей точностью, не хуже, чем в векторном способе.

Растровый и векторный — два принципиально разных, но совершенно равноправных способа представления географического пространства, одинаково важны при изучении географического пространства. Выбор модели данных зависит от того, какие объекты мы собираемся исследовать, и какие методы исследования хотим применить.

Векторные модели.

Векторный метод представления данных позволяет создавать точные пространственные координаты явным образом. Это достигается приписыванием точкам пары координат (ХУ) координатного пространства, линиям – связной последовательности пар координат их вершин, полигонам – замкнутой последовательности соединенных линий, начальная и конечная точка которых совпадают.

Векторные объекты представляются в географическом пространстве точками, линиями, полигонами, либо в виде аннотаций. Существуют и более сложные виды геометрии векторных объектов – 3D Мульти-патчи, предназначенные для представления 3 х мерных объектов.

Векторная модель данных основана на векторах (направленных отрезках прямых). Базовым примитивом является точка. Векторные линейные объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями или дугами. Для описания дуги необходимо хотя бы 2 точки- начальную и конечную, для описания местоположения линейного объекта в пространстве. Если линия является кривой или ломанной, то необходимы дополнительные точки – точки перегиба (вертексы). Чем сложнее линия, тем больше точек требуется для ее описания.

Площадные объекты определяются набором линий. Для набора линий необходимо указывать из форму и ориентацию, а также величину площади, которую занимает описываемая площадь.

Векторная модель показывает геометрию картографических объектов. Чтобы придать свойства объектам, последние связывают с атрибутивными данными, хранящиеся в отдельном файле или в базе данных. В этом случае графические примитивы связываются с атрибутами посредством идентификаторов. Идентификаторы в большинстве случаев недоступны для пользователей и являются одним из ключевых элементов в различных форматах пространственных данных.

Типы векторных моделей данных.Существует несколько способов объединения векторных структур данных в векторную модель данных. Все способы относятся к одному из двух основных типов векторных моделей данных: топологические векторные модели данных и нетопологические векторные модели данных. Топология – это такой математический аппарат, который описывает пространственные отношения между объектами.

Простые векторные модели, как правило, не используют топологию и хорошо подходят для систем компьютерной картографии. Более продвинутые векторные модели, как правило, основаны на топологии и предназначены для выполнения аналитических операций.

Растровые модели.

Растровый метод использует принципиально другой способ представления географического пространства — разбиение пространства на множество элементов, каждый из которых представляет собой малую, но вполне определенную часть земной поверхности. Такой метод создает растровое изображение. Чаще всего использую квадраты, или ячейки, которые в растровых моделях одинаковы по размеру. Векторная модель представляет объекты дискретными, границы которых в пространстве четко определены, то растровый способ представляет географическое пространство в виде непрерывной поверхности, равномерно поделенной на равные ячейки.

Растры могут содержать информацию трех видов: тематические данные (тип растительности, ориентация или уклон склона и тд); данные дистанционного зондирования (аэрофо- и космосъемка); обычные цветные изображения (сканированные карты или фотографии). Растры используются для представления непрерывной информации: высоты местности, уклонов склонов, растительного покрова, зон распространения загрязняющих веществ и т.д.

Растровое изображение — это обычная двумерная матрица, в ячейках которой находится информация о цвете. Для каждой ячейки существует уникальный адрес, состоящий из номера строки и номера столбца.

Устройство пикселя. Характеризовать ячейку растра (или пиксела «picture element») можно двумя параметрами.

1. размер ячейки

2. количество цветов на ячейку — одна из важных характеристик изображения, которая сказывается на размере растра.

Пиксел имеет как значение, так и пространственное расположение.

В растровых системах есть два способа добавления атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.

Ячейки растра примыкают друг к другу для покрытия всей области. Поэтому мы можем использовать номера ячеек по вертикали и по горизонтали в качестве координат. Для определения местоположения прямоугольного растра в географическом пространства необходимо знать пару координат x, y хотя бы одного угла. В то же время, ячейки или пикселы результатов дистанционного зондирования сразу создаются в некоторой проекции, и для измерения на растр может быть помещена более точная координатная сетка.

Представление пространственных элементов в растровой и векторной моделях данных. Точечные объекты всегда будут представлены целым пикселем, линейные объекты будут представлены цепочкой смежных ячеек, полигоны – областью смежных ячеек.

Главный недостаток представления картографических данных в форме ячеек растра — это потеря точности информации о местоположении объектов. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в которых эти точки находятся. Здесь мы наблюдаем изменение пространственной мерности, которая состоит в том, что мы изображаем объект, не имеющий измерений (точку), с помощью объекта (ячейки), имеющего и длину, и ширину. Чем меньше ячейка, тем меньше ее площадь, тем точнее она представляет точечный объект.

Легко увидеть, что эта структура данных изображает линии и полигоны ступенчатым образом. Точность представления данных зависит от масштаба и размера ячейки. Чем больше разрешение ячеек, и чем больше ячеек представляют определенную площадь, тем точнее это представление.

Значение ячейки.

Каждой ячейке растра присваивается определенное значение, служащее для идентификации или описания класса, категории, группы, к которым относится ячейка, либо для задания количественной характеристики свойства, которое описывает данный растр. Значение может представлять такие характеристики, как тип или структура почв, класс землепользования, стратиграфические подразделения. Значение может также представлять величину, расстояние или отношение в непрерывной поверхности данных. Высота, величина и направление уклона, уровень шума от аэропорта, величина pH почвы — примеры количественных характеристик.

В растрах, представляющих изображения, значения могут указывать цвет или спектральную отражающую способность. В этом случае каждой ячейке приписывается не одно, а несколько значений (мультиканальный растр).

Значения ячеек могут быть как целые, так и с плавающей запятой. Целочисленные значения удобны для представления значений дискретных данных, а значения с плавающей запятой — для представления непрерывных поверхностей.

Зоны. Любые две или более ячейки с одинаковым значением принадлежат к одной зоне. Зона может состоять из соединенных ячеек, несоединенных ячеек, или из тех и других. Зоны, ячейки которых соединены, представляют отдельные объекты территории, например, здание, озеро, дорогу или линию электропередачи. Каждая ячейка растра принадлежит к определенной зоне. Одни растры состоят из нескольких зон, другие — из множества зон.

Регионы. Каждая группа соединенных ячеек в зоне называется регионом. Зона, состоящая из одной группы соединенных ячеек, включает один регион. Зона может состоять из стольких регионов, сколько нужно для представления объекта; количество ячеек в одном регионе практически не ограничено. В растровом наборе данных на рисунке внизу, Зона 2 состоит из двух регионов, Зона 4 — из трех регионов, а Зона 5 — только из одного региона.

Значение ”Нет данных”. Если ячейке присвоено значение “Нет данных” (No Data), это означает, что данных о заданной характеристике в точке, которую представляет ячейка, либо нет, либо недостаточно. Значение отсутствия данных, иначе называемое пустым значением, обрабатывается всеми операторами и функциями иначе, чем другие значения. В большинстве случаев это значение передается в выходной растр, в других — ее значение формируется на основании значений соседних ячеек.

Для некоторых видов данных, чаще всего непрерывных, значение ячейки представляет измерение в центре ячейки. Пример – растр высот. Для изображения непрерывной поверхности, значения высот на границах ячеек вычисляют путем интерполяции, на основании известных значений ячеек, отнесенных к центральной точке.

В других случаях значение ячейки относится ко всей ее площади — поверхность отображается в виде «ступенек».

Пространственное разрешение растровых изображений. Растровые изображения в ГИС не имеют понятия масштаба. Изображения характеризуются таким понятием, как геометрическое разрешение растра. Оно характеризует площадь поверхности, изображенное в каждом пикселе. Если длина одной стороны пиксела соответствует 100м на местности, то говорят, что растр имеет геометрическое разрешение 100 м. При длине стороны пиксела, соответствующей 2 м на местности, говорят о растре с 2 метровым разрешением.

Разрешение возрастает при уменьшении размера ячейки, однако обычно за счет увеличения занятого дискового пространства и снижения скорости обработки. Уменьшение ячеек определенной области в два раза требует увеличения дисковой памяти примерно в четыре раза, в зависимости от типа данных и используемой технологии их хранения. Для большинства пользователей эффективность анализа более чем компенсирует потерю разрешения.

Сравнение представления пространственных элементов в растровой и векторной моделях данных. Растровые структуры не обеспечивают точной информации о местоположении, поскольку пространство поделено на дискретные ячейки конечного размера. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в которых эти точки находятся. В этом случае точка, объект не имеющий измерений, изображается с помощью квадратной ячейки, имеющей длину и ширину; линии – как цепочки ячеек. Эта структура данных изображает линии ступенчатым образом. Таким же образом отображаются полигоны.

Местоположение точки на растре указать точнее, чем положений ячейки — нельзя. Чем больше размер ячейки, тем большую площадь земли она покрывает, тем меньше точность положений пространственных объектов.

Снижение пространственной точности положения объектов – главный недостаток растровой структуры данных. Увеличить точность можно увеличивая разрешение растра. При отображении одной и той же географической области с использованием растровой и векторной модели данных

Краткое введение в ГИС. Часть 2: Векторные данные

Векторные данные являются способом представления объектов реального мира в среде ГИС. Объект – это все, что Вы можете увидеть на ландшафте. Представьте себе, что Вы стоите на вершине холма. Глядя вниз, Вы различаете дома, дороги, деревья, реки и т.д. (см. Рисунок 14). Все это объекты, которые можно представить в ГИС-приложении. Векторные объекты имеют атрибуты, состоящие из текстовой и числовой информации, описывающей каждый объект.

Рисунок 14: Глядя на пейзаж, Вы можете различить основные объекты, такие как дома, дороги и деревья.

Векторный объект имеет форму, записанную в виде геометрии. Геометрия состоит из одной или большего числа связанных вершин. Вершина описывает позицию в пространстве, используя оси X, Y и (возможно) Z. Геометрии, которые включают вертикальную ось Z, часто называются 2.5D, т.к. они описывают только высоту или только глубину каждой вершины, но не оба параметра одновременно.

Если геометрия объекта состоит из единственной вершины, этот объект называется точечным (см. Рисунок 15 ниже). Когда геометрия состоит из двух и более вершин, формируется полилиния (см. Рисунок 16). Если первая вершина равна последней и вершин четыре и более, они составляют замкнутый полигон (см. Рисунок 17).

Точечный объект			Линейный объект			Полигональный объект
Геометрия точки			Геометрия линии			Геометрия полигона
Атрибуты точки (описание)			Атрибуты линии (описание)			Атрибуты полигона (описание)
№	Имя	Описание	№	Имя	Описание	№	Имя	Описание
1	Дерево	Снаружи классной комнаты	1	Тропинка 1	От класса до стадиона	1	Граница школы	Линия школьного забора
2	Фонарь	На выходе из школы

Взглянув на фотографию ландшафта еще раз, Вы сможете увидеть различные типы объектов в том виде, в каком их можно представить в геоинформационной системе (см. Рисунок 18 ниже).

Подробнее о точечных объектах:

Первая вещь, которую надо отметить, говоря о точках, – это условность выбора точечного представления объекта и его зависимость от масштаба. В качестве примера рассмотрим города. Если у Вас мелкомасштабная карта (т.е. она покрывает большую площадь), целесообразно будет представить города в виде точек. Тем не менее, в случае увеличения масштаба (приближения) лучше показать границы городов в виде полигонов. При выборе точек для представления объектов необходимо руководствоваться масштабом карты (как мелко показаны объекты), удобством (проще и быстрее поставить точку, нежели нарисовать полигон) и типом объектов (такие объекты, как телефонные столбы, не имеет смысла представлять в виде полигонов даже в крупном масштабе).

Рисунок 18: Представления объектов ландшафта в геоинформационной системе. Реки (синий цвет) и дороги (зеленый) могут быть представлены
как линии, деревья (красный) как точки, а дома – как полигоны (белый).

Как показано на Рисунке 15, точечный объект имеет значения X, Y и (возможно) Z. Значения X и Y зависят от используемой системы координат (СК). Координатные системы будут рассмотрены более подробно в дальнейшем содержании руководства. На данный момент уточним, что СК используются для указания конкретных местоположений на поверхности Земли. Одна из наиболее распространенных координатных систем – географическая, состоящая из долготы и широты. Линии долготы (меридианы) пролегают от Северного до Южного полюса. Линии широты (параллели) идут с Запада на Восток. Вы можете точно описать свое местонахождение за Земле с помощью значений долготы (X) и широты (Y). Если Вы сделаете соответствующее измерение для дерева или телефонного столба и отметите его на карте, Вы создадите точечный объект. Так как мы знаем, что поверхность Земли не является плоской, часто бывает полезно добавить значение Z для каждой точки. Оно показывает, насколько высоко точка находится над уровнем моря.

Подробнее о полилиниях:

Если точечный объект состоит из одной вершины, то полилиния имеет две и более вершины. Полилиния – это непрерывная линия, соединяющая последовательность вершин, как показано на Рисунке 16. Когда соединяются две вершины, создается линия. Когда к ним добавляются последующие вершины, получается «линия из линий», то есть полилиния. Полилинии используются для хранения геометрии линейных объектов, таких как дороги, реки, изолинии, маршруты и др. Иногда в добавление к основной геометрии для полилиний устанавливаются специальные правила. Например, горизонтали высот могут касаться друг друга (в случае отвесного склона), но никогда не должны пересекаться, а полилинии, используемые для хранения данных о дорожной сети, должны быть связаны в местах перекрестков. В некоторых ГИС-приложениях Вы можете устанавливать набор подобных правил для определенных типов объектов (т.е. дорог), и программа будет проверять полилинии на соответствие этим правилам. Мы рассмотрим эти правила в разделе «Топология».

Если волнистая полилиния имеет большие расстояния между вершинами, она может показаться угловатой или зубчатой, в зависимости от масштаба просмотра (см. Рисунок 19 ниже). Поэтому важно, чтобы полилинии были оцифрованы (отрисованы на компьютере) с такими расстояниями между вершинами, которые соответствовали бы масштабу предполагаемых карт.

Атрибуты полилиний описывают их свойства и характеристики. Например, полилиния дороги может иметь атрибуты, описывающие дорожное покрытие (асфальт, гравий и др.), количество полос, характер движения (одностороннее или двустороннее), и другие. ГИС может использовать эти атрибуты для присвоения полилиниям определенных цветов и стилей.

Рисунок 19: Полилиния, отображенная в мелком масштабе (1:20 000 слева), может показаться гладкой и изогнутой. Приближенная в более крупном
масштабе (1:500 справа), та же линия будет выглядеть угловатой.

Подробнее о полигональных объектах:

Полигональные объекты соответствуют замкнутым площадям, таким как острова, озера, границы государств и др. Подобно полилиниям, полигоны состоят из серии вершин, связанных непрерывной линией. В то же время, полигон всегда показывает замкнутую площадь, поэтому первая и последняя вершины всегда совпадают! Полигоны часто имеют общую геометрию, например границы прилегающих полигонов. Многие ГИС-приложения имеют возможность проверки точности прилегания соседних полигонов. Мы изучим подобные возможности в разделе «Топология» данного руководства.

Подобно точкам и полилиниям, полигоны имеют свои атрибуты, описывающие каждый полигон. Например, полигонам государственных границ можно присвоить имена, численность населения и значения ВВП на душу населения.

Векторные данные в слоях:

Теперь, когда мы описали векторные данные, взглянем, как они управляются и используются в среде ГИС. Большинство ГИС-приложений группирует векторные объекты в слои. Объекты одного слоя имеют один тип геометрии (например, только точки) и один и тот же набор атрибутов (например, биологический вид и высота для точечного слоя деревьев). Допустим, Вы создали набор информации о тропинках, тогда он хранится в виде отдельного файла на жестком диске компьютера и показан в ГИС как отдельный слой. Это удобно, т.к. позволяет показать или скрыть все объекты слоя в ГИС-приложении с помощью единственного клика мышью.

Редактирование векторных данных:

ГИС-приложение позволяет создавать и изменять геометрию данных в слое. Этот процесс называется оцифровкой, и мы рассмотрим его более внимательно в последующем содержании руководства. Если слой содержит полигоны (например, сельско-хозяйственные дамбы), ГИС-приложение не позволит создавать линии в этом слое. Аналогично, если Вы хотите изменить форму объекта, то приложение позволит Вам это сделать только в том случае, если новая форма допустима. Например, он не позволит вам редактировать линию таким образом, чтобы она имела только одну вершину – как сказано выше, каждая линия должна иметь по крайней мере две вершины.

Создание и редактирование векторных данных является важной функцией ГИС, так как это

один из основных способов создания новых данных об интересующих Вас объектах. Например, вы отслеживаете речное загрязнение. Вы могли бы использовать ГИС для оцифровки всех ливневых водостоков в виде точечных объектов. Кроме того, можно оцифровать саму реку в виде полилинии. И наконец, вы можете взять пробы уровня кислотности вдоль течения реки и оцифровать места забора в виде точек.

Помимо создания собственных данных, существует множество бесплатных векторных данных, которыми Вы можете пользоваться. Например, Вы можете получить данные, обратившись в официальную картографическую службу своей страны.

Масштаб и векторные данные:

Масштаб карты – важная проблема, о которой необходимо помнить, работая с векторными данными в ГИС. Создание новых данных чаще всего происходит путем оцифровки существующих бумажных карт или съемкой на местности с помощью геодезического и GPS-оборудования. Карты имеют различные масштабы, и если Вы переносите векторные данные из карты в среду ГИС (например, оцифровывая бумажные карты), эти данные будут иметь те же проблемы, что и исходные данные. Пример показан ниже на Рисунках 20 и 21. Из-за неверно выбранного масштаба могут возникнуть многие проблемы. Например, использование векторных данных, показанных на Рисунке 20, для планирования заповедной части болота может привести к исключению важных частей болот из заповедника! С другой стороны, если Вы хотите создать региональную карту, эти данные могут быть достаточны, и Вы сохраните время и усилия при их создании.

Рисунок 20: Векторные данные (красные линии), оцифрованные с мелко-масштабной карты (1:1 000 000).	Рисунок 21: Векторные данные (красные линии), оцифрованные с крупно-масштабной карты (1:50 000).

Условные обозначения:

Когда Вы добавляете векторный слой на карту в ГИС-приложении, он отображается с помощью случайного цвета и базовых символов. Одно из больших преимуществ ГИС состоит в том, что Вы можете очень легко настраивать карту. ГИС-приложение позволяет выбирать цвета, соответствующие объектам (например, Вы можете настроить отображение слоя водных объектов голубым цветом). ГИС также позволяет изменить используемые символы. Так, если у Вас есть точечный слой деревьев, Вы можете отображать каждое дерево в виде маленькой картинки дерева вместо обычного круглого маркера, используемого при изначальной загрузке слоя в приложение (см. Рисунки 22-24 ниже).

Рисунок 22: Когда слой (в данном случае слой деревьев) загружается в первый раз, ГИС-приложение присваивает ему базовый символ случайного цвета.

Рисунок 23: Каждое ГИС-приложение имеет наборы символов, которые можно выбирать для отображения слоев.

Рисунок 24: После изменения настроек гораздо проще понять, что на карте изображены деревья.

Условные обозначения – мощный инструмент для придания картам более «живого» вида и упрощения понимания данных, которыми располагает Ваша система. В следующей части («Атрибутивные данные») Вы подробнее узнаете, как символы помогают пользователю считывать данные с карты.

Что мы можем делать с векторными данными в ГИС?

На самом простом уровне мы можем использовать векторные данные в ГИС-приложении так же, как мы используем обычные топографическые карты. Реальные возможности ГИС начинают проявляться, когда вы начинаете задавать вопросы вроде «какие дома находятся в 100-летней зоне затопления близлежащей реки?», «где лучше разместить больницу, чтобы она была легко доступна как можно большему количеству людей?», «какие учащиеся проживают в определенном пригороде?» и т.д. ГИС является отличным инструментом для ответа на подобные вопросы с помощью векторных данных. Мы называем процесс ответа на такие вопросы пространственным анализом. В дальнейших разделах данного руководства мы рассмотрим пространственный анализ более детально.

Распространенные проблемы с векторными данными:

Работа с векторными данными связана с некоторыми проблемами. Мы уже упомянули вопрос различающихся масштабов. Также векторные данные требуют немалой работы и текущего обслуживания для поддержания точности и достоверности данных. Неточные данные могут появиться, когда инструменты для их создания неверно настроены или люди, создающие данные, были невнимательны, а также когда время и финансы не позволяют достаточной степени точности сбора данных, и т.д. Если Вы располагаете некачественными векторными данными, Вы часто можете обнаружить это, просматривая данные в ГИС-приложении. Например, Вы можете видеть разрывы, когда края прилегающих полигонов некорректно состыкованы (см. Рисунок 25 ниже). Когда линейный объект неточно прилегает к другому объекту, с которым он должен быть связан, например дорога не доходит до перекрестка или приток не впадает в реку, это также может вызвать проблемы. Рисунок 26 показывает, как выглядят подобные «недолеты» и «перелеты». Из-за возможности подобных ошибок очень важна внимательная и точная оцифровка. В последующем разделе «Топология» мы рассмотрим некоторые типы ошибок более детально.

Рисунок 25: Когда вершины двух полигонов на их границах не совпадают, появляются разрывы. При мелком масштабе (слева) подобные ошибки
могут быть не видны, но при более крупном масштабе можно увидеть небольшой пробел между двумя полигонами.

Рисунок 26: «Недолеты» (1) случаются, когда оцифрованная векторная линия, которая должна соединяться с другой, немного не доходит
до нее. «Перелеты» (2) появляются, когда линия пересекает другую линию, с которой она должна быть связана.

Что мы узнали?

Закрепим изученный материал:

• Векторные данные служат для представления объектов реального мира в ГИС.
• Векторный объект может иметь один из следующих типов геометрии: точка, линия или полигон.
• Каждый векторный объект имеет атрибутивные данные, описывающие его.
• Геометрия объектов записана в виде вершин.
• Точечная геометрия состоит из однойвершины (X,Y и возможно Z).
• Линейная геометрия состоит из двух и болеевершин, формирующих связанную линию.
• Полигональная геометрия состоит из четырех и более вершин, формирующих замкнутый контур, т.е. первая и последняя вершины всегда совпадают.
• Выбор типа геометрии зависит от масштаба, удобства и задач, которые должна решать ГИС.
• Оцифровка – это процесс создания цифровых векторных данных путем отрисовки в ГИС-приложении.
• Векторные данные связаны с такими проблемами качества данных, как «перелеты», «недолеты» и разрывы, и о них необходимо помнить.
• Векторные данные можно использовать для пространственного анализа в ГИС-приложении, например для поиска ближайшей к школе больницы.
• Концепция векторных геоданных кратко изложена на Рисунке 27.

Рисунок 27: Диаграмма, показывающая как ГИС-приложения работают с векторными данными.

Попробуйте сами!

Ниже приведено несколько примеров практических заданий для Ваших учеников:

• Используя лист топографической карты (такой, как изображен на Рисунке 28), определить различные типы векторных данных и выделить их на карте.
• Подумайте, как Вы создали бы векторные объекты в ГИС для представления реальных объектов вокруг Вашего учебного заведения или дома. Создайте таблицу объектов и попросите учеников решить, какой тип геометрии лучше всего подойдет каждому объекту – точка, линия или полигон. Пример таблицы приведен ниже (Таблица 1).

Рисунок 28: На это карте можно найти два точечных, четыре линейных и один полигональный объект.

Объект реального мира	Подходящий тип геометрии
Футбольное поле
Питьевые фонтаны
Тропинки на территории

Таблица 1: Создайте подобную таблицу и попросите учеников заполнить колонку с типами геометрии

Если у Вас нет компьютера:

Вы можете использовать топографическую карту и кальку для демонстрации концепции векторных данных.

Дополнительные материалы:

Руководство Пользователя QGIS включает более детальную информацию по работе с векторными данными в QGIS.

В следующем разделе мы подробнее рассмотрим атрибутивные данные и их возможности в области описания векторных данных.