Выполняемые функции Достигаемые цели

Рис. 12. Структура функциональных возможностей ГИС

Наиболее сложные функции ввода заключаются в автоматической детализации растровых изображений, полученных путем сканирования карт или фотосъемки местности. Это связано с решением задач по распознаванию образов. Поэтому создан особый класс программных средств – так называемые «векторизаторы». Например, пакет ARC/EDIT.

Функции хранения информации в ГИС имеют самостоятельное значение. Прежде всего это связано с типами форматов для компактного хранения и быстрой визуализации пространственной информации (см. § 4 и 5 гл. I). ГИС должна поддерживать как минимум один из форматов, включая возможность экспорта–импорта пространственных данных через обменные форматы [114]. Универсальные системы поддерживают до десятка различных форматов хранения пространственной информации в разных географических (геодезических) координатах. Большим разнообразием отличаются также способы хранения и взаимосвязи пространственных данных: от простейших файловых структур до иерархических и объектно ориентированных БД, объединяющих разномасштабные и разнотематические карты и планы. Тоже можно сказать и относительно атрибутивных БД. В ГИС с возможностями экспертных систем применяются также семантические цепи, фреймы и объектно ориентированные системы [15]. Необходимым требованием к современным ГИС является работа в локальных и глобальных сетях с соответствующими возможностями хранения и обмена всеми видами информации.

Функции вывода информацииобеспечивают наглядность и оперативность представления картографического материала совместно с атрибутивными данными (в виде таблиц), деловой графикой, слайдами. Качество конечного материала исследований, проведенного с помощью ГИС, во многом зависит от технической стороны дела, а также методов картографического вывода и графического дизайна. Карта по-прежнему остается основной формой отображения результатов пространственного анализа и моделирования в ГИС, т.к. визуальное восприятие картографической информации, ее объем и полнота зрительных образов для пользователя весьма эффективны.

Для создания карт больших размеров и высокого качества на «твердом носителе» используются графопостроители (плоттеры). Карты издают на бумаге или пластике с последующим ламинированием. В связи с развитием средств мультимедиа и Интернет-технологий большое распространение получили электронные карты и атласы, которые, конечно же, дешевле, чем полиграфическое издание. Интернет-технологии позволили также сделать «достоянием широкой публики» аэро- и космические снимки земной поверхности, картографические анимации, виртуальные рельефы.

Функции пространственного анализа являются одним из главных и определяющих показателей качества ГИС. К данным функциям относятся операции от простейших запросов до сложных экспертных оценок на основе пространственного моделирования. Подробное описание этих функций дано в следующем параграфе. Из всего многообразия функций логически можно выделить 3 подсистемы: сбор и обработка информации, моделирование и анализ информации, ее использование для принятия решений.

Структурная схема последовательности выполнения основных функций по обработке пространственной и атрибутивной информации универсальной ГИС представлена на рис. 1. Создание универсальной ГИС, которая выполняла бы все эти функции в полном объеме, является громоздкой и в принципе не нужной задачей. Поэтому каждый пакет имеет свою специфику, выражаемую в развитости одной из перечисленных функций. Кроме того, в каждом конкретном случае решается задача по устранению противоречий между полнотой выполняемых функций и операций и стоимостью программного продукта.

В соответствии с доминирующими функциями в настоящее время сложилась определенная терминология в названиях ГИС (табл. 1).

Таблица 1

Имеется большое количество ГИС, в которых разработчики пытаются реализовать большинство этих функций в едином программном продукте. Такие ГИС получили название инструментальные. Они строятся, как правило, по модульному принципу в виде набора пакетов специализированных программ [3, 16].

§ 2. Методы пространственного анализа и моделирования

Эффективность функционирования ГИС напрямую зависит от развитости и адекватности поставленным задачам системы анализа и моделирования. По мнению М. ДеМерса: «Подсистема анализа – сердце ГИС. Это то, ради чего ГИС существуют». Он считает, что пространственный анализ и моделирование, начиная с простых запросов и их комбинаций, далее в виде измерений и, наконец, в форме сравнительного анализа, формирует у пользователей пространственное мышление и порождает новые творческие идеи [6].

На концептуальном уровне в ГИС существуют модели дискретных объектов, модели непрерывных полей и модели сетей.

Предшественником пространственного моделирования было геометрическое моделирование в конструкторских системах. Оно представляет собой совокупность операций и процедур, включающих формирование геометрической модели объекта и ее преобразование с целью получения желаемого изображения объекта и определения его свойств. Большой процент проектных разработок требует применения автоматизированного геометрического конструирования изделий и объектов. Развитие методов геометрического моделирования в большой степени обусловлено возникновением мощного специализированного аппаратного и программного обеспечения машинной графики, что дало толчок к развитию таких сложных систем, как трехмерная машинная графика, мультимедиа, аннимация [17].

Однако геометрическое моделирование должно быть дополнено методами, которые позволяют решать задачи пространственного характера. Например, методы пространственного анализа и моделирования (их еще называют геоанализ и геомоделирование) позволяют решить такие сложные проблемы, как:

– определение оптимального размещения на городской территории пожарных служб, служб охраны общественного порядка, спасения в чрезвычайных ситуациях;

– определение оптимального местоположения промышленных, энергетических и гражданских сооружений с учетом их положительного и отрицательного влияния на прилегающую территорию;

– проектирование плотин для ГЭС с учетом зон затопления;

– нахождение оптимальных маршрутов прокладки тепловых трасс, линий электропередач, транспортных магистралей;

– определение стоимости земли на заданной территории с учетом природных и социально-экономических факторов;

– оценка экологического состояния территории, в состав которой должно включаться влияние промышленных и энергетических объектов.

Здесь на первый план выдвигаются топологические свойства рассматриваемых объектов, их взаимоположение и взаимовлияние на данной территории. Если геометрическое моделирование отвечает на вопросы: какой формы? каких размеров?, то пространственное моделирование: где расположено? на каком расстоянии? При этом «полем деятельности» пространственного моделирования является определенная территория земли с расположенными на ней объектами природного и искусственного происхождения [18].

В общем случае пространственный анализ проводится с целью:

– выявления закономерностей в расположении или структуре пространственных объектов;

– нахождения заданных характеристик объектов;

– нахождения взаимосвязей между пространственными объектами;

– выявления тенденций развития явления в пространстве и/или времени;

– выбор конкретного пространственного решения с учетом поставленных условий и ограничений.

При проведении геоанализа пространство может быть описано как структурированным (все объекты имеют координаты, границы, описан характер их локализации в пространстве, взаимосвязи с другими объектами), так и неструктурированным (указанные характеристики могут принимать любое значение из заданного интервала – влажность, температура) способом.

Все характеристики пространственных объектов подразделяются на качественные и количественные. Чтобы сравнивать и оценивать качественные характеристики, их надо ранжировать.

Для более полного понимания особенностей различных функций пространственного анализа рассмотрим историю их возникновения.

Развитие функций, которые выполняют ГИС, шло неравномерно в зависимости от практических потребностей и научно-технических достижений. Первые подходы к построению информационных систем, ориентированных на обработку пространственных данных, были сформулированы в работах канадских и шведских ученых. Приоритет именно этих двух стран в данной области абсолютно бесспорен. Канадские работы были связаны с созданием в 1963–1971 гг. Канадской ГИС (CGIS) под руководством Р. Томлинсона, ставшей одним из классических примеров крупной универсальной региональной ГИС национального уровня. Работы шведской школы геоинформатики концентрировались вокруг ГИС земельно-учетной специализации, в частности Шведского земельного банка данных, предназначенного для автоматизации учета земельных участков и недвижимости.

ГИС «первого поколения» (1960-е – начало 1970-х гг.) значительно отличались от того, что понимается под ними сегодня. Они решали узкий круг задач инвентаризации земельного кадастра и учета для совершенствования системы налогообложения, решаемые путем автоматизации земельно-учетного документооборота в виде банков данных соответствующей специализации. Постепенно в этот период разрабатываются функции, формирующие ядро геоинформационных технологий: оверлей разноименных слоев, генерация буферных зон, полигонов Тиссена, алгоритмы аналитических и графоаналитических построений и другие операции манипулирования пространственными данными. В 1980-х гг. ГИС, хотя они и начинали развиваться в значительной степени на базе информационно-поисковых систем, стали приобретать черты картографических банков данных с параллельным расширением возможностей математико-картографического анализа и моделирования данных. Большинство ГИС этого периода включают в свои задачи создание карт или используют картографические материалы как источник исходных данных. Расширяется круг решаемых задач, геоинформационные технологии применяются для различных видов научной и производственной деятельности и образования. Осваиваются принципиально новые источники массовых данных для ГИС – это данные дистанционного зондирования, включая аэро- и фотосъемку. Цифровые методы обработки изображений интегрируются с системами автоматизированной картографии и геоинформационными технологиями, создавая предпосылки для единой программной среды 1990-х гг. [19].

В 1980-х гг. были начаты работы по проектированию и разработке отечественных ГИС, основанные на осмыслении и развитии международного опыта. Следует отметить, что с момента возникновения первых отечественных ГИС и до настоящего времени аппаратно-техническое обеспечение этих разработок базируются на персональных ЭВМ с развитой периферией. Системы ориентированы на расширение не только их геомодельных, но и интеллектуальных «знаниевых» возможностей на основе использования элементов экспертных систем.

В настоящее время для реализации многих информационных проектов используются достаточно мощные и многофункциональные программные средства.

Из зарубежных коммерческих средств ГИС наибольше распространение получили пакеты: pc ARC/INFO (Enviromental Systems Research Inst. Inc., США), Terrasoft (Digital Resourse Systems, Канада), MapInfo (MapInfo Inc., США), IDRISI (Clark Univ., США), SICAD/open (Siemens Nixdorf AG, Германия).

Наиболее известными системами России и стран СНГ являются: Инфосо (АО «Киберсо», Москва), Панорама (Cибирское отделение РАН), Рельеф-Процессор (РП) (МП «Рельеф», Украина), GeoCad System 3. for Windows (CPS 3) (GeoCad Ltd, Новосибирск), GeoDraw/GeoGraph for Windows (Центр Геоинформационных Исследований ИГ РАН, Москва), пакет WinPlan (Энергетический университет, Иваново).

Исследования показывают, что практически все современные ГИС в большей или меньшей степени обладают функциями пространственного анализа и моделирования. Можно выделить три основных блока аналитических функций, выполняемых по ГИС-технологии: информационные запросы; топологический анализ; пространственное моделирование.

Простейшим видом информационных запросов является получение необходимых данных по параметрическим запросам (так называемые однопараметрические запросы). Эти функции представлены и в ГИС-вьюверах, и в СКС, и в инструментальных ГИС.

Более развитые ГИС способны обслуживать многокритериальные (или многофункциональные) логические запросы, когда объекты отбираются, например, по признаку их удаленности или близости относительно других объектов, их совпадения и по другим количественным и качественным характеристикам и их соотношениям.

Топологический анализ включает в себя картометрические измерения и определение пространственных характеристик, анализ сетей, полигонов (площадей), трехмерных поверхностей (рельефа).

Картометрические измерения служат для определения расстояний между объектами, длин транспортных путей, периметров участков, их площадей, определения соседства нескольких объектов и другие пространственные измерительные операции («в пределах», «содержит», «пересекает» и т.д.).

Анализ сетей включает поиск кратчайшего пути, суммирование значений атрибутов по элементам сети, распределение ресурсов в сети, поиск пространственной смежности, объединение сетей и проч. Решение сетевых задач основано на аналитических операциях, которые тесно смыкаются с моделирующими операциями, что позволяет решать классические оптимизационные задачи на самых различных видах сетей. Развитый блок анализа сетей имеется лишь у полнофункциональных ГИС. Одним из примеров служит блок NETWORK пакета ARC/INFO.

Полигональный анализ охватывает задачи, связанные с оверлейными операциями. Их суть состоит в наложении разнотипных полигонов с генерацией производных объектов, возникающих при их геометрическом наслоении, и с наследованием их семантики.

Наиболее сложными являются операции с трехмерными объектами (или операции анализа рельефа). Трехмерные объекты (рельефы) требуют особых форм представления, поскольку их пространственное положение должно описываться не только плановыми, но и пространственными координатами. Достаточно мощными средствами по анализу рельефа являются модуль TIN пакета ARC/INFO, модуль DTM системы Terrasoft (Digital Resource Systems, Канада) и специализированное средство для создания и обработки ЦРМ – Рельеф-Процессор (Харьковский университет).

Пространственное моделирование – следующая ступень аналитических возможностей ГИС. Пространственное моделирование (геомоделирование) позволяет автоматизировать процесс выработки управленческих решений в составе информационных систем города или региона, «проигрывания сценариев» размещения социальных, промышленных, энергетических и других объектов, рассмотрения большого количества альтернативных проектных целей и поиска оптимальных вариантов с применением различных функций пространственного анализа и моделирования [см., например, 28].

Другими словами, пространственное моделирование представляет собой сочетание аналитических и имитационных математических моделей и координатно-локализованной (геометрической) информации в процессе изучения окружающей действительности.

Наиболее применяемыми функциями пространственного моделирования являются:

– генерация буферных зон;

– зонирование, или районирование;

– построение пространственных статических моделей;

– построение пространственных динамических моделей;

– сетевое моделирование, или сетевая оптимизация.

Рассмотрим подробнее содержание данных функций.

Генерация буферных зон – это расчет и построение областей, ограниченных эквидистантными линиями, построенными относительно множества точечных, линейных и площадных объектов, т.е. это зоны, границы которых удалены на известное расстояние от любого объекта на карте. Ширина (радиус для точечных объектов) буферной зоны может быть постоянна или зависима от значения приписываемого объекту атрибута (так называемая «буферизация» со взвешиванием). Эта операция используется, например, для учета «запретных» зон на размещение проектируемых объектов по условиям эксплуатационной безопасности, а также так называемых «зон влияния», оценивающих близость транспортных коммуникаций, инженерных сетей и т.д.

Зонирование, или районирование, применяется для группировки объектов по определенным принципам с последующей дифференциацией всей их совокупности по тем же критериям. Зонирование означает «разбиение» территории на части (зоны), объединяемые взаимными связями или общими свойствами.

Статическое пространственное моделирование применяется для исследования состояния территории, сложившегося на какой-то момент времени, на основе координатно-локализованной информации. Например, оценка криминогенной обстановки, прогнозирование чрезвычайных ситуаций и их последствий, оценка насыщенности территории энергопроизводящими и энергопотребляющими предприятиями, изменение экологического состояния территории с вводом в эксплуатацию на ней промышленного объекта или прокладки транспортной магистрали и т.д. В частности, генерацию буферных зон можно рассмотреть как наиболее простой способ получения пространственной статической модели.

Динамическое пространственное моделирование имитирует распространение различных явлений и процессов, протекающих во времени, на заданной территории. Например, имитация развития системы населенных мест, когда в основу эксперимента были заложены правила развития системы, а на ЭВМ «проигрывались» пути их реализации с помощью алгоритма статистических испытаний (метод Монте-Карло). Типичным примером применения пространственных динамических моделей является также пространственно-временное прогнозирование затопления территории во время паводков, прорыва дамбы или заполнения водохранилища ГЭС.

Сетевое моделирование (сетевая оптимизация) нужно для работы с процессами в географических сетях, которые образованы топологически связанными объектами – дорогами, трубопроводами, линиями электропередач, другими коммуникациями, – чтобы максимально эффективно определять маршруты движения, например, служб экстренного вызова, управлять ресурсами, распределенными по сетям, оценивать их и т.д. ГИС-технология позволяет оперативно планировать и контролировать ресурсы даже в очень больших разветвленных сетях самого разного назначения.

Функции моделирования маршрутов, местоположений ресурсных и транспортных потоков реализуются, как правило, в специализированных пакетах развитых ГИС с помощью таких особых показателей, как связи, барьеры, ограничения для поворота, запреты на поворот, центры ресурсов, ограничения на ресурсы, остановки, ограничения на остановки.

На рис. 13 представлена схема взаимосвязи функций пространственного анализа и моделирования по степени их сложности.

х

Рис. 13. Иерархия аналитических функций ГИС

Подробный перечень функций пространственного анализа и моделирования удобно представить в виде таблицы (табл. 2).

Таблица 2

Продолжение табл. 2

В последнее время благодаря возрастанию вычислительных возможностей компьютеров и развитию методов поиска решений в условиях нечеткой или размытой информации, а также методов искусственного интеллекта получили развитие методы, которые обладают более широкими возможностями анализа и моделирования. Среди них: метод нечетких множеств, метод нейронных сетей, теория катастроф и т.д. [20].

§ 3. Технология интегрированного применения функций
пространственного анализа и моделирования

Задачи пространственного анализа и моделирования являются довольно сложными и требуют применения большого количества функций в различных сочетаниях и последовательностях. Рассмотрим эту технологию в общем виде, используя формальное описание оцифрованной территории на языке теории множеств (1)–(6).

Если отдельная часть территории, представляемая множеством W, имеет свойство a, то

. (7)

Определим множество A через функцию присвоения f_a свойства a
i-му элементу w

. (8)

Рассматриваемая территория, очевидно, может иметь и другие свойства: b, c и т.д. Аналогично выражениям (7) и (8) для свойства b можно записать

, (9)

где .

Соответственно для свойства c:

, (10)

где

Разбиение множества W на множества A, B, C и так далее является, по существу, разбиением на классы эквивалентности по представителям a, b, c. Особенностью является то, что

, (11)

т.к. один и тот же ЭУ территории может иметь различные свойства (показатели). Например, одна и та же точка может характеризоваться таким набором свойств, как тип грунта, высотой над уровнем моря, средней плотностью населения и т. д. В связи с этим общими элементами множеств A, B, C и так далее являются те, которые имеют совпадающие индексы, что соответствует одним и тем же элементам рассматриваемой территории.

Ввиду того, что мы имеем дело с пространственно распределенной информацией, важным фактором является взаимное положение (соседство) ЭУ, имеющих одни и те же свойства. В соответствии с обозначениями пространственного положения ЭУ в (9), например, в множестве A два элемента a_k,l и a_m,n будут соседними, если m=k±1 или n=l±1, т.е. эти элементы являются соседними по горизонтали (по оси X) или по вертикали (по оси Y). При использовании обозначения положения ЭУ, принятого в (1), два элемента a_i и a_j будут горизонтально соседними, если j=i±1, и вертикально соседними, если j=i±M, где M – максимальное число ЭУ в строке.

Множество, состоящее из горизонтально и (или) вертикально соседних элементов с одними и теми же свойствами, является упорядоченно сгруппированным множеством. Сгруппированное множество ЭУ, имеющих одно и то же свойство, в ГИС-технологии называется зоной, или ареалом (см. табл. 2). Таким образом, операция зонирования, или районирования, является второй операцией разбиения классов эквивалентности по свойствам на упорядоченно сгруппированные подмножества:

и т.д., (12)

где G – число зон со свойствами a, R – число зон со свойствами b, S – число зон со свойствами c и т.д.

Очевидно, что

.

Рассмотрим существующие процедуры зонирования в ГИС-технологии. К первому методу относится зонирование по массивам регулярных и нерегулярных точек замеров на исследуемой местности (например, результат геологических исследований грунта, измерение количества осадков на нерегулярно расположенных метеостанциях, результаты голосования на конкретных избирательных участках).

Множество точек (элементов) исходной координатно-локализованной информации где – точки замеров, как правило, количественно значительно меньше множества и пространственно значительно реже. Чтобы восполнить пробелы, т.е. преобразовать множество в зону (ареал) применяются различные методы интерполяции и экстраполяции, в которых отражается непрерывность пространственного распределения свойств территории. Осуществляется функция продолжения f_p на прилежащие точки w_i для формирования зон, или ареалов. Данные методы в ГИС-технологии выполняются с помощью операций зонирования на основе регулярно и нерегулярно расположенных информационных точек (см. табл. 2). Кроме того, может производиться предварительная статистическая обработка информации, например, определение средней величины, среднеквадратичного отклонения и т.д.

Например, на рис. 14 представлен тематический слой типа грунта, разделенный на две зоны по результатам геологических исследований – глина и плывуны.

Рис. 14. Тематический слой типа грунта

Другой способ зонирования базируется на картографическом методе представления рельефа изолиниями. Этот способ наиболее часто применяется в тех случаях, когда свойства точек территории могут быть выражены в численном виде.

По регулярным или нерегулярным замерам формируется разреженное множество

(12)

где – численное значение свойства территории в точке i.

Данное множество представляется трехмерным графиком в виде рельефа. При построении рельефа, как и в предыдущем случае, необходимо применять функцию продолжения

(13)

т.е. присвоение соседним точкам свойств замера путем применения методов интерполяции, экстраполяции и других средств математической обработки результатов измерений.

Получение зон осуществляется определением их границ путем формирования из множества B подмножества B^q, все элементы которого имеют одинаковое фиксированное значение

. (14)

Это подмножество графически будет представлять собой цепочку точек, по которой образуется изолиния рельефа. Часть территории, ограниченная двумя соседними изолиниями, образованными множеством точек с параметрами и будет представлять зону, или ареал, состоящий из множества сгруппированных ЭУ, имеющих свойства в интервале

(15)

Множество B разбивается на упорядоченную совокупность классов эквивалентности {B¹, B², ..., B^q, ..., B^Q} по представителям {b¹, b², ..., b^q, ..., b^Q}. Классы эквивалентности на языке ГИС представляют собой зоны равного свойства. Строгий порядок на множестве классов эквивалентности B^Q определяет квазипорядок на множестве B, которое, в свою очередь, формируется как объединение этих множеств. В качестве примера на рис. 15,а представлен «рельеф» загрязнения воздуха от трубы котельной, полученный расчетным путем с учетом розы ветров, и на рис. 15,б – зоны B¹ и B², сформированные изолиниями множества точек, в которых уровень загрязнения соответствует b¹ и b² условным или физическим единицам (рис. 14). Соответственно множество B¹ определяется как упорядоченно сгруппированные ЭУ, имеющие вес свойства b, равный или больший b¹:

соответственно

Рис. 15. «Рельеф» загрязнения воздуха:

а – виртуальный «рельеф» загрязнения воздуха от выбросов трубы;
б – зоны различных уровней загрязнения, полученные путем построения изолиний

Если рельеф сложный и имеет несколько вершин, тогда получим несколько зон равного уровня. В этом случае разбиение множества B будет иметь следующий вид:

где R – в соответствии с формулой (12) это множество зон с качественным свойством b, сформированных по интервальным количественным характеристикам формулы (15), qÎQ – число, определяющее интервал количественной характеристики свойства b каждой точки k-й зоны.

Если первые два метода зонирования являются по сути расширением области применения методов классической картографии, то третий метод – построение буферных зон – появился как чисто «ГИСовская» технология, связанная с автоматизацией пространственного анализа. Буферная зона – это часть территории, прилегающая к объекту и образованная эквидистантными линиями. Буферные зоны позволяют определить распространение влияния некоторых физических или условных свойств объекта на прилегающую территорию. Например, при размещении жилых домов целесообразно строить их на определенной удаленности от дорожных магистралей из-за высокого уровня шума и загрязненности воздуха. Графически это представлено на рис. 16.

Рис. 16. Тематический слой автомагистралей с построением буферных зон

Множество W разбивается на два подмножества С и в результате построения буферных зон. В свою очередь, может быть построено несколько буферных зон вокруг одного и того же объекта. Множество разбивается на классы эквивалентности C^l, т.е. на более мелкие зоны по представителям (количественным значениям свойства c) c¹, c², ..., c^R

где R – множество зон с качественными свойствами с; lÎL – число, определяющее интервал количественной характеристики свойства c каждой точки l-й зоны.

В рассматриваемом примере на рис. 16 l=r, т.к. нет зон с одинаковыми количественными характеристиками свойства c. Это же относится и к зонам, имеющим свойство b, в примере, представленном на рис. 15. В таких случаях будем применять упрощенную индексацию, опуская верхний индекс.

В итоге путем построения рассмотренными методами зон, состоящих из ЭУ определенных свойств, осуществляется операция пространственной группировки или пространственного структурирования, данных в пределах заданных интервалов оценки свойств территории.

На втором этапе моделирования новая информация должна быть получена с помощью взаимосвяз