Векторное представление данных ГИС

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 4.80 (5 Голоса)

Векторное представление метрических данных

В основе векторного метода формализации пространственных данных лежит точка (point) - первичный графический элемент с координатами (х, у), чье местоположение известно с произвольно заданной точностью. Две точки с координатами (х^, у, ) и (х^, у^ ) формируют Линию (line) - отрезок прямой, соединяющий эти точки, а замкнутая последовательность линий - Полигон (polygon).

Совокупность этих элементов вполне достаточна для описания формы как линейных, так и площадных картографических объектов, которые в этом случае кодируются как совокупность координат точек, аппроксимирующих форму линейного объекта, например, административной границы, русла реки и т. п. или контура (границы) территориального объекта, например, территории землепользования, населенного пункта, бассейна реки и т. п. (Рис. 2.5). Этот способ векторного представления метрических данных, называемый Точечной полигональной структурой (point polygon structure), соответствует начальному периоду развития ГИС-технологии. Он, в частности, использовался для построения почвенно-геохимического банка данных для территории Московской области. Основной недостаток этого способа заключается в отсутствии топологической информации о взаимном расположении объектов, что вынуждает при вводе метрических данных с помощью дигитайзера проводить полный обход каждого полигона. Это приводит к двойному проходу по общим для двух смежных полигонов границам, что обуславливает значительное увеличение затрат времени на ввод, а также появление двух не совпадающих вследствие неточностей позиционирования дигитайзера границ пространственных объектов.

Широкое распространение в настоящее время получили wio-Полигонические векторные структуры, в которых кроме идентификатор объектов и координат кодируется также информация о взаимном расположении объектов.

Представление картографических данных

Рис. 2.5. Представление картографических данных с использованием точечной полигональной структуры: а) формализация исходной карты, б) таблица координат опорных точек, а) таблица атрибутов полигонов

координаты полигонов

Оконце 60-х годов была разработана структура хранения пространственной информации, названная по первым буквам слов Dual temtendent Map Encoding - DIME структурой. Основным элементом DIME структуры является Сегмент (segment) – последовательность явлений, начинающаяся и заканчивающаяся узловыми точками. Под узловой точкой понимается точка пересечения трех и более линий. В рамках данной структуры каждый сегмент кодируется тремя компонентами: идентификатором (уникальным индексом) сегмента, номера начальной (from) и конечной (to) узловых точек сегмента и идентификаторами полигонов, примыкающих к данному сегменту слева (left polygon) и справа (right polygon).

Дальнейшим развитием DIME структур являются векторные структуры типа Дуга-узел (Arc-Node Structure). В этом случае описание метрической нагрузки карты состоит из трех наборов данных: таблицы атрибутов полигонов, таблицы атрибутов дуг и набора пар координат (х, у), представляющих геометрию (Рис. 2.6).

Введение топологических характеристик в структуру растровых данных позволило избежать основного недостатка точечных растровых структур - необходимости двойного обвода общих границ и связанных погрешностей.

В DIME структурах, а также в большинстве современных систем формализации метрических данных используются линейные, представляющие последовательности примыкающих отрезков прямых линий. Теоретически при неограниченном уменьшении расстояния между точками, ограничивающими эти отрезки, таким образом, может быть описана любая кривая. Однако на практике это приводит к чрезмерному увеличению затрат ручного труда при вводе сложных кривых. Разработаны различные методы аппроксимации кривых, позволяющие не прибегать к чрезмерному уменьшению шага дигитирования при вводе даже весьма сложных кривых (границ почвенных или ландшафтных контуров, береговой линии, русел рек, горизонталей, трасс дорог и пр.). Чаще всего для этой цели используются аналитические методы описания отрезков кривых - как дуг окружностей переменного радиуса, либо с применением сплайнов.

Специфическим методом описания кривых является восьмисвязный Код Фримана, представляющий набор из восьми цифр (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7), каждая из которых кодирует одно из восьми фиксированных направлений (Рис. 2.7а).

картографические данные гис

Рис. 2.6. Представление картографических данных с использованием топологической структуры "сегмент (дуга) - узел": а) формализация исходной карты (жирным шрифтом выделены номера узловых точек), б) таблица координат опорных точек, в) таблица атрибутов сегментов, г) таблица атрибутов полигонов

Описание формы любой кривой в этом случае представляет собой последовательность цифр, характеризующих направление на каждом

Восьмисвязный код Фримана

Рис. 2.7 Восьмисвязный код Фримана (а) и фрагмент растрового изображения с контуром пространственного объекта (б) дигитизирование.

Так, контур представленного на фрагменте объекта описывается с помощью строки: 11223324446677667. В заключение упомянем о Цепном кодировании (chain encoding) векторных данных как о способе сжатия векторной информации. Цепное содержание применяется в тех случаях, когда расстояние между точками ввода настолько мало, что приращение координат между смежными точками выражается малыми долями единицы, как, например, в представленном ниже примере:

цепное кодирование

При цепном кодировании полностью записываются лишь координаты первой точки. Для всех же остальных указываются приращения координат между текущей точкой и предыдущей, выраженное в 111 полях единицы с указанием знака:

кодирование

Таким образом достигается весьма существенное сжатие информации Однако возможности применения данного метода кодирования весьма малыми приращениями координат между соседними тросами (не более 0.0099).

Растровые и векторные структуры данных имеют свои достоинства недостатки. К достоинствам растровых структур следует отнести семантику позиционной и семантической атрибутики пространственной информации в единой прямоугольной матрице, при котором отпадает необходимость в особых средствах хранения и обработки семантики пространственных данных (как в векторных структурах), что существенно упрощает аналитические операции с растровыми изображениями,

В частности, оверлейный анализ. Основными недостатками растрового представления являются большие объемы машинной памяти, необходимые для хранения растровых данных, высокая стоимость сканеров, обеспечивающих автоматизированный ввод информации, а также недостаточно высокая точность позиционирования точечных объектов и рисовки линий (особенно наклонных), обуславливаемая осреднением информации в пределах ячейки растра.

Основными достоинствами векторного представления является компактность хранения (часто в десятки раз более высокая, чем при растровом), сколь угодно высокая точность позиционирования точечных объектов и рисования линий. Однако, векторные структуры имеют весьма сложную систему описания топологической структуры данных, в связи с чем их обработка требует решения сложных геометрических алгоритмов по определению положения узловых точек, стыковке сегментов (дуг), замыканию полигонов и пр., существенно замедляющее манипулирование векторными данными, особенно на персональных компьютерах с относительно небольшим быстродействием.

Сравнение достоинств и недостатков двух основных структур пространственных данных показывает, что они взаимно противоположны друг другу - достоинства одного способа формализации являются недостатком другого и наоборот. Это определяет необходимость применения в рамках ГИС-технологии обоих способов и, следовательно, наличия возможности преобразования (конвертации) одной структуры в другую и наоборот (выполнения т. н. Вектор-растровых и Растр-векторных преобразований), которая в настоящее время реализована во всех достаточно мощных ГИС-пакетах. При этом решение разных задач целесообразно выполнять с использованием того способа формализации пространственных данных, который в данном случае более эффективен. П. Барроф рекомендует использовать векторные структуры для хранения феноменологически структурированной информации (почвенные ареалы, использование земель и пр.), для сетевого анализа, в том числе транспортных и телефонных сетей, а также для повышения качества отображения при картографировании линейных объектов, растровые структуры - для быстрого и дешевого наложения карт и пространственного анализа, а также моделирования в тех случаях когда приходится работать с поверхностями (например, топографическими). Весьма эффективным, в частности для высококачественного картографирования, является сочетание векторного и растрового форматов с использованием векторного формата для хранения и построения линий, а растрового - для наполнения (раскраски) площадей.

Идея вектор-растрового преобразования достаточно проста: точка заменяется ячейкой, линия - последовательностью ячеек, территориальный объект (полигон) - совокупностью ячеек с заданным размером (рис 2.8).

Схема преобразования векторных структур

Рис. 2.8. Схема преобразования векторных структур данных в растровые

Очевидно, чем меньше размер ячейки, тем точнее преобразование.

Принцип конвертации растровых структур пространственных данных в векторные также очевидно содержание каждой ячейки сводится в точке, положение которой соответствует, например, геометрическому центру этой ячейки. Однако, на практике реализация этого принципа осложняется "размытостью" линейных объектов и границ площадных, наличием "шумов" особенно при векторизации данных диструктурированного зондирования или растровых изображений, полученных сканерного ввода. В этом случае необходимо проведение предварительной обработки растровых изображений с целью подавления "утончения" линейных объектов и границ территориальных, "цивилизации" изображения и т. п.

Следует отметить также наличие комбинированных представлений пространственных данных, сочетающих выгоды растрового и векторного представлений и не нуждающихся в преобразованиях вектор-растр или растр-вектор. К ним относят Матрично-символъные структуры, являющиеся обобщением квадротомических структур и Растровое представление, основной логической единицей которого является система, объединяющая несколько строк сканирования и содержащая элементы векторного и растрового представления.


Векторное представление данных ГИС - 4.8 out of 5 based on 5 votes