Данные модели (ГИС)
Модель географических данных , модель геопространственных данных или просто модель данных в контексте географических информационных систем — это математическая и цифровая структура для представления явлений на Земле. Как правило, такие модели данных представляют различные аспекты этих явлений посредством географических данных , включая пространственные местоположения , атрибуты, изменения во времени и идентичность. Например, модель векторных данных представляет географию в виде набора точек, линий и многоугольников, а модель растровых данных представляет географию в виде матриц ячеек, в которых хранятся числовые значения. [1] Модели данных реализуются во всей экосистеме ГИС, включая программные инструменты для управления данными и пространственного анализа , данные, хранящиеся в различных форматах файлов ГИС , спецификациях и стандартах, а также специальные проекты для ГИС-установок.
Хотя уникальная природа пространственной информации привела к созданию собственного набора структур моделей, большая часть процесса моделирования данных аналогична остальной части информационных технологий, включая переход от концептуальных моделей к логическим моделям и физическим моделям , а также разницу между универсальные модели и конструкции для конкретных приложений.
История [ править ]
Самыми ранними компьютерными системами, представляющими географические явления, были модели количественного анализа, разработанные во время количественной революции в географии в 1950-х и 1960-х годах; их нельзя было назвать географической информационной системой, поскольку они не пытались хранить географические данные в последовательной постоянной структуре, а обычно представляли собой статистические или математические модели. Первое настоящее программное обеспечение ГИС моделировало пространственную информацию с использованием моделей данных, которые впоследствии стали известны как растровые или векторные:
- SYMAP ( Говард Фишер , Гарвардская лаборатория компьютерной графики и пространственного анализа , разработанный в 1963–1967 годах) создавал растровые карты, хотя данные обычно вводились в виде векторных контуров областей или точек выборки, а затем интерполировались в растровую структуру для вывода. [2] Пакет GRID, разработанный в лаборатории в 1969 году Дэвидом Синтоном, был основан на SYMAP, но был больше ориентирован на постоянное хранение и анализ данных с координатной сеткой, став, таким образом, возможно, первым растровым программным обеспечением ГИС общего назначения.
- Канадская географическая информационная система ( Роджер Томлинсон , «Канадская земельная инвентаризация», разработанная в 1963–1968 годах) хранила данные о природных ресурсах в виде «лиц» (векторных многоугольников), хотя обычно они были получены на основе растровых сканирований бумажных карт. [3]
- Двойное независимое кодирование карт (DIME, Бюро переписи населения США , 1967 г.), возможно, было первой надежной моделью векторных данных, включающей сетевую и полигональную топологию и атрибуты, достаточные для обеспечения геокодирования адресов . [4]
- Как и CGIS, первые установки ГИС в Соединенных Штатах часто были сосредоточены на инвентаризации землепользования и природных ресурсов, включая Информационную систему управления земельными ресурсами Миннесоты (MLMIS, 1969), Кадастр землепользования и природных ресурсов Нью-Йорка (LUNR, 1970). ) и Информационная система регионального моделирования Ок-Риджа (ORRMIS, 1973). В отличие от CGIS, все это были растровые системы, вдохновленные SYMAP, хотя MLMIS была основана на подразделах Public Land Survey System , которая не является идеальной регулярной сеткой. [5]
Большинство ГИС первого поколения были созданы специально для конкретных нужд, с моделями данных, предназначенными для наиболее эффективного хранения и обработки с использованием технологических ограничений того времени (особенно перфокарт и ограниченного времени обработки на мэйнфрейме). В 1970-х годах первые системы дали достаточно результатов для их сравнения и оценки эффективности лежащих в их основе моделей данных. [6] Это привело к тому, что в Гарвардской лаборатории и других местах были сосредоточены усилия на разработке нового поколения общих моделей данных , таких как топологическая векторная модель POLYVRT, которая станет основой для коммерческого программного обеспечения и данных, таких как Esri Coverage. [7]
По мере того, как в 1980-х годах распространялось коммерческое готовое программное обеспечение ГИС, установки ГИС и данные ГИС, ученые начали искать концептуальные модели географических явлений, которые, казалось, лежали в основе общих моделей данных, пытаясь выяснить, почему модели растровых и векторных данных казалось, имели здравый смысл, и то, как они измеряли и представляли реальный мир. [8] Это было одно из основных направлений, сформировавших субдисциплину географической информатики в начале 1990-х годов.
Дальнейшее развитие моделирования данных ГИС в 1990-х годах было обусловлено быстрым увеличением как базы пользователей ГИС, так и вычислительных возможностей. Основные тенденции включали: 1) разработку расширений традиционных моделей данных для удовлетворения более сложных потребностей, таких как время, трехмерные структуры, неопределенность и мультимедиа; и 2) необходимость эффективного управления экспоненциально растущими объемами пространственных данных с учетом потребностей предприятий в многопользовательском доступе и безопасности. Эти тенденции в конечном итоге привели к появлению пространственных баз данных, включенных в реляционные и объектно-реляционные базы данных .
Типы моделей данных [ править ]
Поскольку мир гораздо сложнее, чем можно представить на компьютере, все геопространственные данные являются неполными аппроксимациями мира. [9] Таким образом, большинство моделей геопространственных данных кодируют ту или иную форму стратегии сбора конечной выборки из часто бесконечной области, а также структуру для организации выборки таким образом, чтобы обеспечить интерполяцию характера невыбранной части. Например, здание состоит из бесконечного числа точек пространства; векторный многоугольник представляет его с помощью нескольких упорядоченных точек, которые соединены в замкнутый контур прямыми линиями и при условии, что все внутренние точки являются частью здания; более того, атрибут «высота» может быть единственным представлением его трехмерного объема.
Процесс разработки моделей геопространственных данных аналогичен моделированию данных в целом, по крайней мере, по своей общей схеме. Например, ее можно разделить на три отдельных уровня абстракции модели: [10]
- Концептуальная модель данных — высокоуровневая спецификация того, как информация организована в сознании и в корпоративных процессах, без учета ограничений ГИС и других компьютерных систем. Концептуальную модель обычно разрабатывают и представляют визуально, используя такие инструменты, как модель «сущность-связь» .
- Логическая модель данных — широкая стратегия представления концептуальной модели на компьютере, иногда новая, но часто в рамках существующего программного обеспечения, оборудования и стандартов. Унифицированный язык моделирования (UML), в частности диаграмма классов , обычно используется для визуальной разработки логических и физических моделей.
- Физическая модель данных — подробная спецификация того, как данные будут структурированы в памяти или в файлах.
Каждая из этих моделей может быть разработана для одной из двух ситуаций или областей применения :
- Общая модель данных предназначена для использования в самых разных приложениях путем обнаружения последовательных закономерностей в том, как общество в целом концептуализирует информацию и/или структуры, которые наиболее эффективно работают на компьютерах. Например, поле представляет собой общую концептуальную модель географических явлений, реляционной базы данных модель и вектор являются общими логическими моделями, а формат шейп-файла представляет собой общую физическую модель. Эти модели обычно реализуются непосредственно в информационном программном обеспечении и форматах файлов ГИС . В прошлом эти модели разрабатывались академическими исследователями, организациями по стандартизации, такими как Открытый геопространственный консорциум , и поставщиками программного обеспечения, такими как Esri . Хотя академические и стандартные модели являются общедоступными (а иногда и с открытым исходным кодом ), компании могут решить сохранить детали своей модели в секрете (как Esri пыталась сделать с покрытием и файловой базой геоданных) или опубликовать их открыто (как это сделала Esri с шейп-файл). [11]
- Конкретная модель данных или проект ГИС — это спецификация данных, необходимых для конкретного предприятия или проекта ГИС-приложения. Обычно он создается в рамках ограничений выбранных общих моделей данных, чтобы можно было использовать существующее программное обеспечение ГИС. Например, модель данных для города будет включать список слоев данных, которые необходимо включить (например, дороги, здания, участки, зонирование), причем каждый из них будет указан с указанием типа используемой общей модели пространственных данных (например, растровая или векторная). ), выбор параметров, таких как система координат и столбцы ее атрибутов.
Концептуальные пространственные модели [ править ]
Общие геопространственные концептуальные модели пытаются отразить как физическую природу географических явлений, так и то, как люди думают о них и работают с ними. [12] В отличие от стандартного процесса моделирования, описанного выше, модели данных, на которых строится ГИС, изначально не разрабатывались на основе общей концептуальной модели географических явлений, а в значительной степени проектировались в соответствии с технической целесообразностью, вероятно, под влиянием концептуализации здравого смысла, которая еще не существовала. было задокументировано.
Тем не менее, ранней концептуальной основой, которая оказала большое влияние на раннее развитие ГИС, было признание Брайаном Берри и другими того, что географическую информацию можно разложить на описание трех очень разных аспектов каждого явления: пространства, времени и атрибута/свойства/. тема. [13] В качестве дальнейшего развития в 1978 году Дэвид Синтон представил структуру, которая характеризовала различные стратегии измерения, данных и картографирования как сохранение одного из трех аспектов постоянным, контроль второго и измерение третьего. [14]
В течение 1980-х и 1990-х годов корпус теорий пространственной информации постепенно превратился в основную область географической информатики , включающую элементы философии (особенно онтологии ), лингвистики и наук о пространственном познании . К началу 1990-х годов возникла базовая дихотомия двух альтернативных способов осмысления мира и его содержания:
- Объект ( также называемый особенностью или сущностью ) — это отдельная «вещь», понимаемая как единое целое. Это может быть видимый материальный объект, такой как здание или дорога, или абстрактная сущность, такая как округ или рыночная площадь розничного магазина.
- Поле — это свойство , которое меняется в пространстве, поэтому оно потенциально имеет отдельное измеримое значение в любом месте в пределах своего размера. Это может быть физическая, непосредственно измеримая характеристика материи, подобная свойствам интенсивным химическим , таким как температура или плотность; или это может быть абстрактная концепция, определенная с помощью математической модели, например, вероятность того, что человек, проживающий в каждом месте, будет пользоваться местным парком. [15]
Эти две концептуальные модели не предназначены для представления разных явлений, но часто представляют собой разные способы концептуализации и описания одного и того же явления. Например, озеро — это объект, но температура, прозрачность и степень загрязнения воды в озере — это каждое поле (сама вода может рассматриваться как третье понятие массы , но это не так широко распространено). как объекты и поля). [16]
данных модель Векторная
Векторная логическая модель представляет каждое географическое место или явление геометрической формой и набором значений ее атрибутов. Каждая геометрическая форма представлена с использованием координатной геометрии в виде структурированного набора координат (x,y) в географической системе координат , выбранных из набора доступных геометрических примитивов , таких как точки, линии и многоугольники.
Хотя в различных программах ГИС используются десятки форматов векторных файлов (то есть моделей физических данных), большинство из них соответствуют спецификации Simple Feature Access (SFA) Открытого геопространственного консорциума (OGC). Он был разработан в 1990-х годах путем поиска точек соприкосновения между существующими векторными моделями и теперь закреплен как ISO 19125, эталонный стандарт для векторной модели данных. OGC-SFA включает в себя следующие векторные геометрические примитивы : [17]
- Точка : отдельная координата в двух- или трехмерном пространстве. Многие векторные форматы позволяют одному объекту состоять из нескольких изолированных точек и иметь нулевую размерность. ( MultiPoint в OGC-SFA).
- Кривая (также называемая ломаной линией или строкой линий ): линия включает в себя бесконечное количество точек и имеет одномерность, но она представлена конечной упорядоченной выборкой точек (называемой вершинами ), что позволяет программному обеспечению интерполировать промежуточные точки. Традиционно это была линейная интерполяция (OGC-SFA называет этот случай LineString ), но некоторые векторные форматы допускают использование кривых (обычно дуг окружностей или кривых Безье ) или одного объекта, состоящего из нескольких непересекающихся кривых ( MultiCurve в OGC). -СФА).
- Полигон : регион также включает в себя бесконечное количество точек, поэтому векторная модель представляет его границу в виде замкнутой линии (называемой кольцом в OGC-SFA), что позволяет программному обеспечению интерполировать внутреннюю часть. Программное обеспечение ГИС различает внутреннюю и внешнюю часть, требуя, чтобы линия располагалась против часовой стрелки, чтобы внутренняя часть всегда находилась с левой стороны границы. Почти в каждом формате многоугольник может иметь «дыры» (например, остров в озере) за счет включения внутренних колец, каждое по часовой стрелке (так что внутренняя часть по-прежнему остается слева). Как и в случае с линиями, могут быть разрешены изогнутые границы; обычно один объект может включать в себя несколько полигонов, которые OGC-SFA совместно называют поверхностью .
- Текст (альтернативно называемый аннотацией ): меньшинство форматов векторных данных, включая базу геоданных Esri и Autodesk .dwg , поддерживают хранение текста в базе данных. Аннотация обычно представляется в виде точки или кривой ( базовая линия ) с набором атрибутов, задающих текстовое содержимое и характеристики оформления (шрифт, размер, интервал и т. д.).
Геометрическая форма, хранящаяся в наборе векторных данных, представляющая явление, может иметь или не иметь того же размера , что и само явление реального мира. [18] Обычно объект представляют в более низком измерении, чем его реальная природа, в зависимости от масштаба и цели представления. Например, город (двумерный регион) может быть представлен в виде точки, а дорога (трехмерная структура) может быть представлена в виде линии. Пока пользователь осознает, что последнее является выбором представления, а дорога на самом деле не является линией, это обобщение может быть полезно для таких приложений, как анализ транспортной сети .
Основываясь на этой базовой стратегии геометрических фигур и атрибутов, модели векторных данных используют различные структуры для сбора их в единый набор данных (часто называемый слоем ) , обычно содержащий набор связанных объектов (например, дорог). Их можно разделить на несколько подходов:
- Геореляционная модель данных была основой для большинства ранних программ векторной ГИС. [19] Геометрические данные и данные атрибутов хранятся отдельно; Первоначально это произошло потому, что для обработки геометрических данных требовался специальный код ГИС, но реляционных баз данных для управления атрибутами можно было использовать существующее программное обеспечение (СУБД). Например, Esri ARC/INFO (позже ArcInfo ) изначально состояла из двух отдельных программ: ARC была написана Esri для пространственного управления и анализа, а INFO была лицензированной коммерческой программой РСУБД. Его назвали «геореляционным», поскольку в соответствии с принципами реляционных баз данных геометрию и атрибуты можно было объединить путем сопоставления каждой фигуры со строкой в таблице с использованием ключа , такого как номер строки или идентификационный номер. [20]
- Пространственная база данных (также называемая объектно-ориентированной моделью) [20] ) впервые появился в 1990-х годах. Он также использует зрелость систем управления реляционными базами данных , особенно их способность управлять чрезвычайно большими корпоративными базами данных. Вместо отдельного хранения геометрических данных пространственная база данных определяет тип геометрических данных, что позволяет хранить формы в столбце той же таблицы, что и атрибуты, создавая единый унифицированный набор данных для каждого слоя. Большинство программного обеспечения РСУБД (как коммерческого, так и с открытым исходным кодом) имеют пространственные расширения, позволяющие хранить и запрашивать геометрические данные, обычно на основе стандарта Simple Features-SQL от Открытого геопространственного консорциума . [21] Некоторые форматы данных, не относящиеся к базам данных, также интегрируют геометрические и атрибутивные данные для каждого объекта в единую структуру, например GeoJSON .
Структуры векторных данных также можно классифицировать по тому, как они управляют топологическими связями между объектами в наборе данных: [22]
- Топологическая модель данных включает топологические отношения как основную часть конструкции модели. [18] : 46 Формат GBF/DIME Бюро переписи населения США, вероятно, был первой топологической моделью данных; Еще одним ранним примером был POLYVRT, разработанный в Гарвардской лаборатории компьютерной графики и пространственного анализа в 1970-х годах и в конечном итоге превратившийся в формат Esri ARC/INFO Coverage. [7] [19] В этой структуре линии разрываются во всех точках пересечения; эти узлы затем могут хранить топологическую информацию о том, какие линии туда соединяются. Полигоны не сохраняются отдельно, а определяются как набор линий, которые вместе замыкаются. Каждая строка содержит информацию о полигонах справа и слева, таким образом явно сохраняя топологическую смежность. Эта структура была разработана для обеспечения составных линейно-полигональных структур (например, переписного блока), геокодирования адресов и анализа транспортной сети . Преимущество этого также заключалось в повышении эффективности хранения и уменьшении ошибок, поскольку общая граница каждой пары соседних полигонов оцифровывалась только один раз. Однако это довольно сложная структура данных. Почти все топологические модели данных также являются геореляционными.
- Модель данных спагетти не включает никакой информации о топологии (названной так потому, что отдельные нити в тарелке спагетти могут перекрываться, не соединяясь). [10] : 215 Это было распространено в ранних ГИС-системах, таких как Map Overlay and Statistical System (MOSS), а также в новейших форматах данных, таких как шейп-файл Esri , язык разметки географии (GML) и почти во всех пространственных базах данных . В этой модели геометрия каждого объекта кодируется отдельно от любых других объектов в наборе данных, независимо от того, могут ли они быть топологически связаны. Например, общая граница между двумя соседними областями будет дублироваться в каждой многоугольной форме. Несмотря на увеличенный объем данных и вероятность ошибок в топологических данных, эта модель доминирует в ГИС с 2000 года, во многом благодаря своей концептуальной простоте. В некоторых программах ГИС есть инструменты для проверки правил топологической целостности (например, не допускать перекрытия полигонов или наличия пробелов) на данных спагетти, чтобы предотвратить и/или исправить топологические ошибки.
- Гибридная топологическая модель данных имеет возможность хранить информацию о топологических взаимосвязях в виде отдельного слоя, построенного поверх набора данных спагетти. Примером может служить набор сетевых данных в базе геоданных Esri . [23]
Векторные данные обычно используются для представления концептуальных объектов (например, деревьев, зданий, округов), но они также могут представлять поля . В качестве примера последнего, температурное поле может быть представлено нерегулярной выборкой точек (например, метеостанций) или изотермами — выборкой линий одинаковой температуры. [10] : 89
Модель растровых данных [ править ]
Растровая логическая модель представляет поле с использованием мозаики географического пространства в виде регулярно расположенного двумерного массива местоположений (каждое из которых называется ячейкой ) с одним значением атрибута для каждой ячейки (или более чем одним значением в многоканальном растре). ). Обычно каждая ячейка представляет собой либо одну выборку центральной точки (в которой модель измерения для всего растра называется решеткой ), либо она представляет собой сводку (обычно среднее значение) переменной поля по квадратной площади (в которой модель представляет собой называется сеткой ). [9] : 86 Общая модель данных по существу такая же, как и для изображений и другой растровой графики , с добавлением возможностей для географического контекста. Ниже приводится небольшой пример:
| 6 | 7 | 10 | 9 | 8 | 6 | 7 | 8 |
| 6 | 8 | 9 | 10 | 8 | 7 | 7 | 7 |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 9 | 8 | 7 | 6 |
| 8 | 8 | 9 | 11 | 10 | 9 | 9 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 11 | 10 | 10 | 8 |
| 9 | 9 | 10 | 10 | 11 | 10 | 9 | 8 |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 10 | 9 | 9 | 7 |
| 7 | 7 | 8 | 9 | 8 | 8 | 7 | 6 |
Чтобы представить растровую сетку в компьютерном файле, ее необходимо сериализовать в единый (одномерный) список значений. Хотя существуют различные возможные схемы упорядочивания, наиболее часто используется row-major , в котором за ячейками в первой строке сразу следуют ячейки во второй строке, как показано ниже:
6 7 10 9 8 6 7 8 6 8 9 10 8 7 7 7 7 8 9 10 9 8 7 6 8 8 9 11 10 9 9 7 . . .
Для восстановления исходной сетки необходим заголовок с общими параметрами сетки. По крайней мере, ему требуется количество строк в каждом столбце, чтобы он знал, с чего начинать каждую новую строку, а также тип данных каждого значения (т. е. количество битов в каждом значении перед началом следующего значения). [24]
Хотя растровая модель тесно связана с концептуальной моделью поля, объекты также могут быть представлены в растре, по сути, путем преобразования объекта X в дискретное ( логическое ) поле присутствия/отсутствия X. В качестве альтернативы слой объектов (обычно многоугольников) можно преобразовать в дискретное поле идентификаторов объектов. В этом случае некоторые форматы растровых файлов позволяют присоединить к растру векторную таблицу атрибутов путем сопоставления значений идентификаторов. [18] Растровые представления объектов часто являются временными, создаются и используются только как часть процедуры моделирования, а не в постоянном хранилище данных. [20] : 135-137
Чтобы быть полезным в ГИС, растровый файл должен иметь географическую привязку , чтобы соответствовать реальным местоположениям, поскольку необработанный растр может выражать местоположения только в виде строк и столбцов. Обычно это делается с помощью набора параметров метаданных либо в заголовке файла (например, в формате GeoTIFF ), либо в дополнительном файле (например, в файле привязки ). По крайней мере, метаданные пространственной привязки должны включать местоположение хотя бы одной ячейки в выбранной системе координат и разрешение или размер ячейки , расстояние между каждой ячейкой. Линейное аффинное преобразование — наиболее распространенный тип пространственной привязки, допускающий вращение и прямоугольные ячейки. [18] : 171 Более сложные схемы пространственной привязки включают полиномиальные и сплайновые преобразования.
Наборы растровых данных могут быть очень большими, поэтому сжатия изображений часто используются методы . Алгоритмы сжатия идентифицируют пространственные закономерности в данных, затем преобразуют данные в параметризованные представления закономерностей, из которых можно восстановить исходные данные. В большинстве ГИС-приложений алгоритмы сжатия без потерь (например, Lempel-Ziv ) предпочтительнее алгоритмов с потерями (например, JPEG ), поскольку необходимы полные исходные данные, а не интерполяция. [10]
Расширения [ править ]
Начиная с 1990-х годов, когда исходные модели данных и программное обеспечение ГИС развивались, одним из основных направлений исследований в области моделирования данных была разработка расширений традиционных моделей для обработки более сложной географической информации.
Пространственно-временные модели [ править ]
Время всегда играло важную роль в аналитической географии, начиная, по крайней мере, с Брайана Берри региональной научной матрицы (1964) и географии времени Торстена Хегерстранда (1970). [25] [13] На заре эры ГИС-науки в начале 1990-х годов работа Гейл Лангран открыла двери для исследования методов явного представления изменений с течением времени в данных ГИС; [26] это привело к появлению множества концептуальных моделей и моделей данных в последующие десятилетия. [27] К 2010 году некоторые формы временных данных начали поддерживаться в стандартном программном обеспечении ГИС.
Несколько распространенных моделей представления времени в векторных и растровых данных ГИС включают: [28]
- Модель моментального снимка (также известная как слои с отметками времени ), в которой весь набор данных привязан к определенному допустимому времени. То есть это «снимок» мира того времени.
- Объекты с отметкой времени , в которых набор данных включает объекты, действительные в разное время, причем каждый объект отмечен временем, в течение которого он был действителен (т. е. столбцами «дата начала» и «дата окончания» в таблице атрибутов). . Некоторые программы ГИС, такие как ArcGIS Pro, изначально поддерживают эту модель, включая анимацию.
- Границы с отметкой времени : использование топологической векторной модели данных для разложения полигонов на сегменты границ и пометка каждого сегмента по времени, в течение которого он был действителен. Этот метод был впервые использован в Исторической ГИС Великобритании .
- Факты с отметкой времени , в которых каждый отдельный элемент данных (включая значения атрибутов) может иметь свою собственную отметку времени, что позволяет атрибутам внутри одного объекта изменяться с течением времени или одному объекту (с постоянной идентичностью) иметь разные геометрические формы. в разное время. [29]
- Время как измерение , которое рассматривает время как другое (3-е или 4-е) пространственное измерение и использует многомерные векторные или растровые структуры для создания геометрии, включающей время. Таким образом Хегерстранд визуализировал свою географию времени, и некоторые основанные на ней ГИС-модели используют этот подход. Формат NetCDF поддерживает управление временными растровыми данными как измерением. [30]
Трехмерные модели [ править ]
Существует несколько подходов к представлению информации трехмерной карты и управлению ею в модели данных . Некоторые из них были разработаны специально для ГИС, а другие были заимствованы из 3D-компьютерной графики или автоматизированного черчения (САПР).
- Поля высот (также известные как «2 1/2-мерные поверхности») моделируют трехмерные явления с помощью одной функциональной поверхности, в которой высота является функцией двумерного местоположения, что позволяет представлять ее с использованием полевых методов, таких как изолированные точки. , горизонтали , растр ( цифровая модель рельефа ) и нерегулярные триангулированные сети .
- Полигональная сетка (связанная с математическим многогранником ) является логическим расширением векторной модели данных и, вероятно, является типом трехмерной модели, наиболее широко поддерживаемым в ГИС. Объемный объект сводится к его внешней поверхности, которая представлена набором многоугольников (часто треугольников), которые в совокупности полностью заключают в себе объем.
- Воксельная вокселами модель является логическим расширением модели растровых данных путем тесселяции трехмерного пространства в кубы, называемые ( чемодан объема и , пикселей . последний сам по себе является чемоданом) NetCDF — один из наиболее распространенных форматов данных, поддерживающий трехмерные ячейки. [30]
- Векторные карты групповых единиц отображают вертикальную последовательность геологических единиц до заданной глубины (здесь — основание блок -диаграммы ). Этот подход к картированию характеризует вертикальные изменения физических свойств в каждой единице трехмерной карты. В этом примере аллювиальные отложения (единица «а») перекрывают ледниковый тилл (единица «t»), и единица сложения, помеченная как «a/t», указывает на эту взаимосвязь, тогда как единица «t» указывает на то, что ледниковый тилл простирается вниз. на указанную глубину. Аналогично тому, как показано на рисунке 11, управляются возникновение единицы стека (обнажение единицы карты), геометрия (границы единицы карты) и дескрипторы (физические свойства геологических единиц, включенных в единицу сложения). как и для типичной двухмерной геологической карты. [31]
- Составные поверхности на основе растров отображают поверхность каждой погребенной геологической единицы и могут содержать данные о латеральных изменениях физических свойств. В этом примере Соллера и других (1999): [32] Верхняя поверхность каждой погребенной геологической единицы была представлена в растровом формате в виде файла ArcInfo Grid. Средняя сетка представляет собой самую верхнюю поверхность экономически важного водоносного горизонта «Пески Магомета», который заполняет до- и межледниковую долину, высеченную в поверхности коренных пород. Каждой геологической единицей в растровом формате можно управлять в модели данных способом, не отличающимся от того, что показано для карты составных единиц. Магометовский песок в этой области является непрерывным и представляет собой одно из проявлений этой толщи в модели данных. Каждый растр или пиксель на поверхности песка Магомет имеет набор координат карты, которые записываются в ГИС (в ячейке модели данных, которая помечена как «координаты пикселей», что является растровым следствием ячейки «геометрия» для векторов). данные карты). Каждый пиксель может иметь уникальный набор описательной информации, такой как высота поверхности, толщина единицы, литология , коэффициент пропускания и т. д.).
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ Уэйд, Т. и Соммер, С. ред. ГИС от А до Я
- ^ Робертсон, Дж. К. (1967). «Программа Symap для компьютерного картографирования». Картографический журнал . 4 (2): 108–113. дои : 10.1179/caj.1967.4.2.108 .
- ^ Томлинсон, Роджер (1968). «Географическая информационная система для регионального планирования». В Стюарте, Джорджия (ред.). Оценка земли: материалы симпозиума CSIRO . Макмиллан из Австралии. стр. 200–210.
- ^ Кук, Дональд Ф. (1998). «Топология и ТИГР: вклад Бюро переписи населения». В Форесмане, Тимоти В. (ред.). История географических информационных систем: взгляды пионеров . Прентис Холл. стр. 47–57.
- ^ Томлинсон, Роджер Ф.; Калкинс, Хью В.; Марбл, Дуэйн Ф. (1976). Компьютерная обработка географических данных . Пресса ЮНЕСКО.
- ^ Дукер, Кеннет Дж. (1972). «Среда кодирования пространственных данных» . Географический анализ . 4 (1): 98–105. дои : 10.1111/j.1538-4632.1972.tb00460.x .
- ^ Перейти обратно: а б Пойкер, Томас К.; Крисман, Николас (1975). «Картографические структуры данных». Американский картограф . 2 (1): 55–69. дои : 10.1559/152304075784447289 .
- ^ Пеке, Донна Дж. (1988). «Представления географического пространства: к концептуальному синтезу». Анналы Ассоциации американских географов . 78 (3): 375–394. дои : 10.1111/j.1467-8306.1988.tb00214.x .
- ^ Перейти обратно: а б Хейсман, Отто; де Бю, Рольф А. (2009). Принципы географических информационных систем (PDF) . Энсхеде, Нидерланды: ITC. п. 64 . Проверено 1 ноября 2021 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д Лонгли, Пол А.; Гудчайлд, Майкл Ф.; Магуайр, Дэвид Дж.; Ринд, Дэвид В. (2011). Географические информационные системы и наука (3-е изд.). Уайли. стр. 207–228.
- ^ Эсри. «Техническое описание шейп-файла ESRI» (PDF) . Техническая библиотека Esri . Проверено 30 октября 2021 г.
- ^ Меннис, Дж.; Пеке, диджей; Цянь, Л. (2000). «Концептуальная основа включения когнитивных принципов в географическое представление баз данных». Международный журнал географической информатики . 14 (6): 501–520. дои : 10.1080/136588100415710 . S2CID 7458359 .
- ^ Перейти обратно: а б Берри, Брайан Дж.Л. (1964). «Подходы к региональному анализу: синтез». Анналы Ассоциации американских географов . 54 (1): 2–11. дои : 10.1111/j.1467-8306.1964.tb00469.x . S2CID 128770492 .
- ^ Синтон, Дэвид Дж. (1978). «Внутренняя структура информации как ограничение для анализа: сопоставленные тематические данные как тематическое исследование». В Даттоне, Джефф (ред.). Гарвардские статьи по ГИС . Том. 7. Гарвардский университет.
- ^ Пеке, Донна Дж.; Смит, Барри; Брогаард, Берит, ред. (1997). Онтология полей: отчет встречи специалистов, проведенной под эгидой проекта Varenius (PDF) .
- ^ Плеве, Брэндон (2019). «Дело о географических массах». В Тимпфе, Сабина; Шлидер, Кристофф; Каттенбек, Маркус; Людвиг, Бернд (ред.). 14-я Международная конференция по теории пространственной информации (COSIT 2019) . Центр информатики замка Дагштуль-Лейбница.
- ^ Открытый геопространственный консорциум (2010). Простой доступ к функциям. Часть 1. Общая архитектура . стр. 20–32.
- ^ Перейти обратно: а б с д Болстад, Пол (2019). Основы ГИС: первый текст по географическим информационным системам (6-е изд.). КсанЭду. стр. 39–71.
- ^ Перейти обратно: а б Морхаус, Скотт (1985). «ARC/INFO: геореляционная модель пространственной информации» (PDF) . Труды Международного симпозиума по картографии и информатике (Auto-Carto VII) : 388.
- ^ Перейти обратно: а б с Дженсен, Джон Р.; Дженсен, Райан Р. (2013). «5: Пространственные модели данных и базы данных». Вводные географические информационные системы . Пирсон. стр. 125–147.
- ^ Открытый геопространственный консорциум. «Простой доступ к функциям. Часть 2: опция SQL» . Проверено 4 ноября 2021 г.
- ^ Пеке, Донна Дж. (1984). «Концептуальная основа и сравнение моделей пространственных данных». Картографика . 21 (4): 66–113. дои : 10.3138/D794-N214-221R-23R5 .
- ^ Эсри. «Что такое набор сетевых данных?» . Документация ArcGIS Pro . Проверено 4 ноября 2021 г.
- ^ Ло, КП; Юнг, Альберт К.В. (2002). Концепции и методы географических информационных систем . Прентис Холл. п. 81.
- ^ Хегерстранд, Торстен (1970). «А как же люди в региональной науке?». Доклады Региональной научной ассоциации . 24 (1): 6–21. дои : 10.1007/BF01936872 . S2CID 198174673 .
- ^ Лангран, Гейл (1992). Время в географических информационных системах . Тейлор и Фрэнсис.
- ^ Пеке, Донна Дж. (1994). «Пришло время: концептуальная основа представления временной динамики в географических информационных системах». Анналы Ассоциации американских географов . 84 (3): 441–461. дои : 10.1111/j.1467-8306.1994.tb01869.x .
- ^ Грегори, Ян Н. (2002). «Изменчивые во времени базы данных ГИС об изменении исторических административных границ: европейское сравнение». Транзакции в ГИС . 6 (2): 161–178. дои : 10.1111/1467-9671.00103 . S2CID 38450649 .
- ^ Плеве, Брэндон (2019). «Квалифицированная база данных утверждений для истории мест». Международный журнал гуманитарных и художественных вычислений . 13 (1–2): 95–115. дои : 10.3366/ijhac.2019.0233 . S2CID 207941717 .
- ^ Перейти обратно: а б Эсри. «Основы хранения данных netCDF» . Документация ArcGIS Pro . Проверено 5 ноября 2021 г.
- ^ Перейти обратно: а б Дэвид Р. Соллер1 и Томас М. Берг (2003). Проект национальной базы данных геологических карт: обзор и прогресс. Открытый отчет Геологической службы США 03–471.
- ^ Д. Р. Соллер и др. (1999). «Включение продуктов цифровых карт в Национальную базу данных геологических карт». В Соллере, доктор медицинских наук, изд., « Техники цифрового картографирования '99 — материалы семинара» . Открытый отчет Геологической службы США 99-386, стр. 35–38,
Дальнейшее чтение [ править ]
- Б. Р. Джонсон и др. (1998). Модель данных цифровой геологической карты . Версия 4.3: Отчет рабочей группы по модели данных AASG/USGS, http://geology.usgs.gov/dm/ .
- Соллер, Д.Р., Берг, Т.М. и Валь, Рон (2000). «Разработка национальной базы данных геологических карт, этап 3 — онлайновая «живая» база данных картографической информации». В Соллере, Д.Р., изд., « Техники цифрового картографирования '00 — Материалы семинара: Отчет об открытом файле Геологической службы США 00-325», стр. 49–52, http://pubs.usgs.gov/openfile/of00-325/soller4.html .
- Соллер, Д.Р., и Линдквист, Тарин (2000). «Разработка и публичное рассмотрение проекта «Цифрового картографического стандарта для символизации геологических карт». В Соллере, Д.Р., изд., Digital Mapping Techniques '00 — Материалы семинара: Отчет об открытом файле Геологической службы США 00-325, стр. 43– 47, http://pubs.usgs.gov/openfile/of00-325/soller3.html .