Слайд 2 В геоинформатики используется набор базовых моделей пространственных данных используемых для описания объектов:
-растровая модель;
-
![В геоинформатики используется набор базовых моделей пространственных данных используемых для описания объектов:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-1.jpg)
векторная модель, которая делится:
-векторно-топологическую;
- векторно-нетопологическую.
Слайд 3 В растровых моделях весь объект отображается в пространственные ячейки. Растровая модель несет
![В растровых моделях весь объект отображается в пространственные ячейки. Растровая модель несет](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-2.jpg)
информацию о том, что расположено в той или иной точке поверхности объекта.
Растровые модели характеризуются такими параметрами как разрешение, значение, ориентация, зоны и положение.
Слайд 4 Растровые модели – это графические модели, описывающие пространственную реальность, в котором весь
![Растровые модели – это графические модели, описывающие пространственную реальность, в котором весь](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-3.jpg)
объект (исследуемая территория) отображается дискретно в площадные ячейки, образующие регулярную сеть (совокупность правильных геометрических фигур, например, квадрат).
Слайд 5 При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный
![При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-4.jpg)
по характеристикам (плотность, цвет, участок) пиксель.
Каждая ячейка отображает реальный участок поверхности, который также характеризуется цветовыми показателями. В ячейке растровой модели содержится одно значение, обобщающее световые и цветовые характеристики участка реальной поверхности. Эта процедура называется пикселезация.
Слайд 6Для создания растровой тематической карты собираются данные об определенной теме, где каждая
![Для создания растровой тематической карты собираются данные об определенной теме, где каждая](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-5.jpg)
ячейка представляет атрибут отдельной темы.
Такой массив называется покрытием (coverage). Покрытия используют для представления различных типов тематических данных (землепользование, растительность, тип почвы, поверхностная геология, гидрология и т.д.). текстовых или числовых параметров.
Слайд 7 Этот подход позволяет фокусировать внимание на объектах, распределениях и взаимосвязях тем без
![Этот подход позволяет фокусировать внимание на объектах, распределениях и взаимосвязях тем без](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-6.jpg)
ненужной путаницы.
Чаще всего создается отдельное покрытие для каждой дополнительной темы. Можно сложить эти покрытия наподобие слоеного пирога, в котором сочетание всех тем может адекватно моделировать все необходимые характеристики области изучения.
Слайд 8 В растровых системах способ включения атрибутивной информации об объектах является присваивание значения
![В растровых системах способ включения атрибутивной информации об объектах является присваивание значения](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-7.jpg)
атрибута каждой ячейке растра.
Распределяя эти значения позиции значений атрибутов играют роль местоположений объектов.
Каждой ячейке на карте можно присвоить только одно значение атрибута, что состоит в связывании каждой ячейки растра с базой данных. Этот подход уменьшает объем хранимых данных и может обеспечивать связь с другими структурами данных, которые также используют СУБД для хранения и поиска данных.
Слайд 9
Растровая структура данных предполагает представления данных в виде двухмерной сетки, каждая ячейка
![Растровая структура данных предполагает представления данных в виде двухмерной сетки, каждая ячейка](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-8.jpg)
которой содержит только одно значение, характеризующее объект, соответствующий ячейке растра на местности или на изображении. В качестве такой характеристики может быть код объекта (лес, луг и т.д.) высота или оптическая плотность.
Точность растровых данных ограничивается размером ячейки. Такие структуры являются удобным средством анализа и визуализации разного рода информации.
Слайд 11
Среди недостатков растровой структуры данных – проблема низкой пространственной точности, которая уменьшает
![Среди недостатков растровой структуры данных – проблема низкой пространственной точности, которая уменьшает](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-10.jpg)
достоверность измерения площадей и расстояний, и необходимость большого объема памяти, обусловленная тем, что каждая ячейка растра хранится как отдельная числовая величина.
Слайд 12 Векторные модели – метод представления географического пространства, называемый векторным, позволяет задавать точные
![Векторные модели – метод представления географического пространства, называемый векторным, позволяет задавать точные](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-11.jpg)
пространственные координаты явным образом.
Подразумевается, что географическое пространство является непрерывным, а не разделенным на дискретные ячейки.
Слайд 13
Это достигается приписыванием точкам пары координат (X и Y) координатного пространства, линиям
![Это достигается приписыванием точкам пары координат (X и Y) координатного пространства, линиям](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-12.jpg)
— связной последовательности пар координат их вершин, областям — замкнутой последовательности соединенных линий, начальная и конечная точки которой совпадают.
Слайд 15
Векторная структура данных показывает только геометрию картографических объектов.
Чтобы придать ей полезность
![Векторная структура данных показывает только геометрию картографических объектов. Чтобы придать ей полезность](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-14.jpg)
карты, мы связываем геометрические данные с соответствующими атрибутивными данными, хранящимися в отдельном файле или в базе данных.
Слайд 16 Каждый именованный полигон представляется записью пар координат, образующий его границу в избранной
![Каждый именованный полигон представляется записью пар координат, образующий его границу в избранной](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-15.jpg)
последовательности (например, по часовой стрелки). При описании множества полигонов каждый отрезок границы заключенный между двумя условными точками, за исключением внешней границы полигонов (будет описан в этом случае дважды). Такая модель данных носит наименование «модель спагетти» или векторная нетопологическая модель.
Слайд 17 . В этом случае переводится «один в один» графическое изображение карты.
![. В этом случае переводится «один в один» графическое изображение карты.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-16.jpg)
Слайд 18В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каждый геометрический объект
![В этой модели не содержится описания отношений между объектами, каждый геометрический объект](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-17.jpg)
хранится отдельно и не связан с другими, например общая граница объектов 25 и 26 записывается дважды, хотя с помощью одинакового набора координат. Все отношения между объектами должны вычисляться независимо.
Слайд 19Векторные топологические модели содержат сведения о соседстве, близости объектов и другие, характеристики
![Векторные топологические модели содержат сведения о соседстве, близости объектов и другие, характеристики](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-18.jpg)
взаимного расположения векторных объектов.
Ее характеризуют такие элементы, как промежуточная точка, сегмент (линейный сегмент, отрезок прямой), узел, дуга, полигон (область, полигональный объект, многоугольник, контур).
Слайд 21 Для определения параметров времени и тематической направленности используют атрибуты.
Атрибутами могут быть
![Для определения параметров времени и тематической направленности используют атрибуты. Атрибутами могут быть](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-20.jpg)
– символы (названия), числа (коды, числовая информация), графические признаки (цвет, рисунок, заполнение контуров).
Основной формой представления атрибутивных данных в базах данных является таблица.
Слайд 22 Атрибуты, соответствующие тематической форме данных и определяющие различные признаки объектов, также хранятся
![Атрибуты, соответствующие тематической форме данных и определяющие различные признаки объектов, также хранятся](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-21.jpg)
в таблицах. Каждому объекту соответствует строка таблицы (запись), каждому тематическому признаку (атрибуту) – столбец таблицы. Каждая клетка таблицы отражает значение определенного признака для определенного объекта.
Слайд 23 Временная характеристика может отражаться несколькими способами:
путем указания временного периода существования объекта;
путем
![Временная характеристика может отражаться несколькими способами: путем указания временного периода существования объекта;](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-22.jpg)
соотнесения информации с определенными моментами времени.
В зависимости от способа отражения временной характеристики она может размещаться в одной таблице или в нескольких таблицах атрибутов данного объекта для различных временных этапов.
Слайд 24 Между атрибутивным и координатным описаниями существует взаимосвязь, которая может быть организована по-разному.
![Между атрибутивным и координатным описаниями существует взаимосвязь, которая может быть организована по-разному.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-23.jpg)
Первый тип, когда связи используется для построения сложных объектов из простых элементов. Например, взаимосвязи между дугой и упорядоченным набором определяющих ее вершин, взаимосвязи между полигоном и упорядоченным набором определяющих его линий.
Слайд 25 Второй тип – взаимосвязи, которые можно вычислить по координатам объектов. Например, координаты
![Второй тип – взаимосвязи, которые можно вычислить по координатам объектов. Например, координаты](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-24.jpg)
точки пересечения двух линий определяют взаимосвязь типа «скрещивается».
Табличные координаты отдельной точки и данные о границах полигонов позволяют найти полигон, включающий данную точку. Этим определяется взаимосвязь типа «содержится в».
Используя данные о границах полигонов, можно выяснить, перекрещиваются ли полигоны, и тем самым установит связь типа «перекрывают».
Слайд 26 Третий тип - «интеллектуальный». Эти взаимосвязи нельзя вычислить по координатам, они должны
![Третий тип - «интеллектуальный». Эти взаимосвязи нельзя вычислить по координатам, они должны](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/971832/slide-25.jpg)
получать специальное описание в семантику при вводе данных.
Например, можно вычислить пересечение двух линий, но если этими линиями являются автодороги, то нельзя сказать, пересекаются они или в этом месте находится развязка автодорог.