Операции пространственного анализа (для векторных объектов)

6 7 8 9 10 11 12

1)Выбор объекта - позволяет находить объекты на карте и работать далее с ними.

Выбрать объекты можно:

-с помощью мыши (указывая на них или растягивая прямоугольник поверх них);

-по названию (по текстовому значению атрибута);

-с помощью графики (выбираются объекты, которые целиком попадают внутрь или пересекаются нарисованной графикой);

-с использованием атрибутивного запроса к слою, если необходимо выбрать объекты по значениям их атрибутов;

-с помощью выбора записей в атрибутивной таблице (при этом на карте выбираются объекты, к которым относятся эти записи).

2)Поиск объектов по пространственным критериям (пространственный запрос) - используется для решения задач соседства, смежности и вместимости.

Типы пространственных связей (отношений), устанавливаемых между объектами в ГИС:

•полностью располагаются внутри,

•полностью содержат,

•имеют свой центр внутри другого объекта,

•содержат центр другого объекта,

•пересекают (т.е. у них есть хотя бы одна общая точка),

•находятся в пределах заданного расстояния от других объектов.

3)Операции наложения (оверлей) - пространственные операции, возвращающие новые геометрические фигуры, получаемые в результате наложения исходных фигур (их наборов точек).

•Вырезание

-Создает новую фигуру с набором точек исходной, которые находятся внутри или на границе области вырезания.

-Новая фигура - того же типа, что и исходная.

•Пересечение

-Вычисляет геометрическое пересечение двух фигур и возвращает новую фигуру, присутствующую одновременно в 2-х исходных.

•Объединение

-Вычисляет геометрическое объединение двух фигур (одной размерности) и создает новую фигуру, образованную всеми точками 2-х исходных.

4)Буферизация – создание буферной зоны - области, граница которой отстоит на заданном расстоянии от границы исходного объекта (или объектов).

Используется для анализа размещения объектов в пределах буферных зон (анализ окрестности).

5)Агрегирование объектов – построение новых более крупных объектов (зон), однородных по выбранному критерию путем объединения объектов с одинаковыми значениями указанного атрибута.

6)Анализ сетей – это операции, исследующие топологические и геометрические свойства линейных пространственных объектов, образующих сети (гидрографическая сеть, сети коммуникаций).

Анализ сетей включает:

-поиск наикратчайшего пути между двумя точками,

-расчет маршрута движения с минимальными издержками (например временными),

-выбор оптимального маршрута между несколькими узлами сети,

-нахождение ближайшего сервисного центра и т.п.

Методы создания тематических карт в ГИС:

1)Отдельный символ - все объекты темы изображаются одним цветом и символом. Метод полезен, когда необходимо показать только расположение объектов в теме, а не их атрибуты.

2)Уникальное значение - в этом методе каждое уникальное значение выбранного для отображения на карте атрибута представляется уникальным символом. Наиболее эффективен при изображении качественных данных (типов почв, типов землепользования, типов дорог).

3)Цветовая шкала - объекты изображаются символами, цвет которых представляет диапазоны изменения выбранного атрибута. Метод полезен для отображения количественных данных, имеющих непрерывную последовательность значений.

4)Масштабируемый символ - объекты изображаются символами, размер которых представляет диапазоны изменения значений атрибута. Используется только для точечных и линейных данных.

5)Плотность точек - объекты полигональной темы изображаются точками, число которых, умноженное на вес точки, соответствует значению выбранного для отображения на карте атрибута. Используется для демонстрации распределения какого-либо явления по площади.

6)Локализованная диаграмма - объекты изображаются диаграммами (круговыми или столбчатыми; компоненты диаграмм соответствуют выбранным атрибутам данных). Метод полезен для одновременного изображения значений нескольких атрибутов.

29. ГИС-технологии: картографический калькулятор, операции растрового пространственного анализа.

Картографический калькулятор вычисляет значения ячеек для нового растрового слоя посредством создания логических выражений, основанных на одном или нескольких растровых слоях.

Для создания выражений используются математические операторы и математические функции. Выражения могут быть простыми с единственной функцией, либо сложными с множеством операторов и функций.

Доступны логарифмические, специальные математические (абсолютное значение, целочисленная часть и т.п.), тригонометрические и степенные функции.

Существует три группы математических операторов: арифметические, операторы сравнения и логические операторы.

Операции растрового пространственного анализа:

1)Анализ близости - создается растр, хранящий для каждой ячейки идентификатор или атрибут ближайшего к этой ячейке объекта.

Объектами, по отношению к которым определяется близость ячеек растра, могут быть точки, линии, полигоны или ненулевые ячейки другого растра.

Анализ близости может быть использован для нахождения:

-области, привязанной к каждому исходному объекту,

-объектов одного слоя, ближайших к объектам другого слоя.

2)Анализ расстояния - создается растр, содержащий для каждой ячейки расстояние до ближайшего объекта.

Объектами, используемыми для нахождения расстояния, могут быть точки, линии, полигоны или ненулевые ячейки другого растра.

Прямолинейное расстояние вычисляется от каждой из выходных ячеек, не содержащей объект, до ближайшего объекта. Выходным ячейкам, содержащим объект, присваивается 0.

Растр расстояний может быть использован:

-для создания одной или набора буферных зон вокруг объектов (в растровом представлении);

-нахождения объектов в пределах заданных расстояний от других объектов.

3)Анализ видимости - операция обработки цифровых моделей рельефа, обеспечивающая оценку поверхности с точки зрения видимости или невидимости отдельных ее частей с некоторой точки (или точек) обзора.

Два типа анализа видимости:

•расчет линии взгляда - определение видимости вдоль указанной на поверхности линии с конкретной точки наблюдения;

•расчет зон видимости - определение областей поверхности, которые видны с одной или более точек наблюдения. В результате получается растр, каждой ячейке которого присваивается атрибут, обозначающий количество точек наблюдения, из которых видна данная ячейка.

30. Цифровая модель рельефа: определение; способы цифрового представления рельефа; источники данных, анализ ЦМР.

ЦМР(DEM) -цифр. представление 3-мерных пространственных объектов в виде 3-мерных данных с координатами x,y,z, расположенных:

- в узлах регулярной сетки с образованием матрицы высот(растровая модель);

- в узлах нерегулярной треугольной сети(TIN-модель);

- или вдоль горизонталей или иных изолиний(векторная модель).

Наиболее распространенный способ построения ЦМР - растровая модель.

Источники данных для создания ЦМР:

1) топографические карты;

2) данные дистанционного зондирования (ДДЗ);

3) GPS.

ЦМР SRTM получена посредством радарной топографической съемки в рамках Shuttle Radar Topograthic Mission. Целью SMRT было получить ЦМР с высоким разрешением, покрывающую большую часть земной поверхности(>80%).

Анализ ЦМР включает:

1)получение производных данных:

-уклон (угол наклона склона);

-экспозиция склонов (направление уклона);

-кривизна;

-отмывка рельефа

2)построение

-изолиний;

-зон видимости/невидимости;

-профиля поперечного сечения;

-трехмерных изображений

3)проведение

-гидрологического анализа (определение водосборных бассейнов, сетей поверхностного стока).

31. Интерполяция поверхностей (что собой представляет; основное предположение, на котором базируется интерполяция;сутьпонятияпространственной автокорреляции; основные классы и разновидности методов интерполяции; 4 основные метода интерполяции, используемые в ГИС (только перечислить с указанием, к какой разновидности методов интерполяции принадлежат).

Интерполяция поверхностей - процесс прогнозирования значений для точек, где нет измеренных значений, по ограниченному набору опорных точек с известными значениями.

Чтобы создать модель непрер. поверхности, берется выборка точек, для которых опр-ся значения:

1)случайная выборка;

2)регулярная выборка;

3)упорядоченная выборка.

Затем исп-ся разл.методы интерполяции, чтобы предсказать значения во всех точках растра по огранич. набору опорных точек с известными значениями.

Замечания:

1)Чем больше опорных точек и чем шире они распространены по поверхности, тем достовернее результаты интерполяции.

2)Интерполяция основана на предположении, что чем ближе расположены точки, тем больше похожи их св-ва и наоборот.

Пространственная автокорреляция определяет зависимость между близкими и отдаленными пространст. объектами.

-положительная (близкие объекты имеют сходные атрибуты);

-отрицательная (наоборот);

-нулевая (атрибуты объектов не зависят от их положения);