Меню
Интересные новости
2019-11-26, Новый год в Premier Palace
2019-11-07, Как играть в онлайн игры с выводом денег
2019-10-12, Торцовочная пила Макита
2019-10-11, Первый раз в первый класс
2019-10-10, Доска пробковая и доска передвижная
2019-10-09, Как правильно красить ногти?
Отдых и туризм
2019-11-08, Как съездить в Европу на автобусе
2019-11-02, Описание Таиланда - Подготовка к путешествию в Таиланд
2019-10-27, Отдых а Закарпатье. Чего ожидать?
2019-10-16, Отдых в загородных коттеджах
2019-10-11, Выгодная туристическая онлайн страховка от ukrfinservice.com.ua
2019-10-08, Европейский зимний отдых в украинском Буковеле
Архив поступлений
ПнВтСрЧт ПтнСбВс
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031     
Статистика сайта
Rambler's Top100
Правовая информация
Пропозиція для територіальних громад      Оптимизация процесса геообработки – создание инструментов-скриптов Python (.py) для ArcGIS

Подготовка к публикации векторных карт

Пример выходного продукта векторной карты
Пример выходного продукта векторной карты

Подготовка векторных карт к виду, пригодному для их использования в геоинформационных системах (ГИС), является необходимой частью процесса создания карты. В настоящее время практически все отечественные карты(карты России, карты Украины, карты Белоруссии) не могут быть загружены в ГИС без значительных доработок, а зачастую требуется их векторизация заново. Причиной являются как множественные нарушения топологии, так и проблемы денормализации пространственных и метаданных. В России повсеместно используются векторные карты в файловом формате программы MapInfo, значительно реже - в форматах ArcView, ArcGIS и других, в то время как в мировой практике большие массивы пространственных данных сохраняют в так называемых пространственных хранилищах данных (spatial datasets), представляющих собой реляционные или объектно-реляционные базы данных (БД) с поддержкой геометрических типов данных и операций над ними. Примером таких баз данных являются PostgreSQL с модулем PostGIS и Oracle. Применение указанного подхода обеспечивает логическую целостность данных и удобство применения любых преобразований данных, как в интерактивном режиме (под управлением оператора), так и в пакетном режиме (полностью автоматически, по заданному алгоритму). Одним из таких преобразований является изменение проекции карт "на лету". Построив реляционное хранилище пространственных данных, можно получать из него разнообразные наборы карт в произвольной проекции, а также автоматически генерализованные карты или синтетические, содержащие результаты анализа хранимой географической информации (геоинформации).

В общем случае процесс подготовки векторных карт может быть представлен набором следующих шагов:

  • Шаг 1. Загрузка в БД.
  • Шаг 2. Проверка топологии пространственных объектов.
  • Шаг 3. Нормализация данных.
  • Шаг 4. Агрегирование данных.
  • Шаг 5. Предварительный анализ и вычисление функционалов (площадь, периметр, протяженность и проч.)

Рассмотрим каждый шаг более подробно.

Шаг 1. Преобразование в sql-формат для сохранения в БД может быть произведено из стандартного обменного формата шейпфайлов с применением специальных утилит. Загрузка в БД sql-файла может производиться как вручную, так и с использованием вспомогательных программ.

После выполнения преобразования необходимо проверить, все ли объекты были сохранены в БД. Для этого из БД объекты выгружаются в новый шейпфайл и производится сверка полученного файла с исходным. Несохраненные объекты заново векторизуются или корректируются вручную, после чего добавляются в БД. Описанная процедура повторяется до тех пор, пока все объекты не будут успешно сохранены в БД. Стоит отметить, что большинство отечественных карт с которыми работал автор, оказались полностью непригодны и должны быть оцифрованы заново. И лишь некоторые карты, изготовленные специалистами, успешно и без особых проблем загружаются в БД. Кроме того, существуют программы, которые сохраняют в БД непосредственно шейпфайлы, выполняя преобразование скрытно от пользователя. Однако в большинстве случаев с российскими картами такие программы не могут работать, поскольку требуют исходные карты с корректной топологией. Так что практически карты нужно грузить вручную, как описано выше, после чего проверять и исправлять топологию объектов.

Шаг 2. В том случае, когда исходная карта имеет нарушенную топологию (практически всегда для отечественных карт), необходимо выявить все объекты с нарушенной топологией и исправить их вне базы, аналогично описанной в Шаге 1 методике. Определение нетопологичных объектов является стандартной операцией над набором пространственных данных и может выполняться в пакетном режиме средствами БД.

Шаг 3. Понятие нормализации строго определено в теории реляционных баз данных. Нормальная форма выбирается в зависимости от специфики решаемых задач. Заметим, что ненормализованная БД работать будет, но не столь эффективно, как это может быть достигнуто за счет нормализации. Кроме того, процедура приведения к нормальной форме позволяет быстро найти и исправить ошибки в аттрибутивных данных.

Шаг 4. Пространственные типы данных могут быть как простыми (точка, линия или полигон), так и составными (набор точек, линий или полигонов). Агрегирование геоданных представляет собой глобальную процедуру агрегирования объектов. Иначе говоря, все объекты (как простые, так и составные), являющиеся логическими частями сложных структур, должны быть объединены в составные объекты. Указанное преобразование является синтетическим и при успешном использовании позволяет объединять в одном хранилище карты разных масштабов, обеспечивая прозрачный (незаметный для пользователя) переход между разномасштабными картами. Насколько известно автору, в отечественной практике вышеописанный подход не применяется. Алгоритм агрегирования следует реализовывать очень аккуратно, иначе возможно возникновение артефактов, описание которых выходит за рамки статьи.

Шаг 5. Работа с данными может быть оптимизирована за счет предварительного вычисления значений некоторых функций и их сохранения в БД. Такими функциями являются площадь и периметр полигональных объектов, протяженность линейных и другие. Список часто используемых функций составляется в ходе предварительного анализа работы ГИС или при тестовом запуске системы. Кроме того, также рекомендуется индексирование таблиц БД. При больших объемах данных индексирование пространственных данных является необходимым.

Источник информации http://citforum.ru

Поиск по сайту
Меню
НОВОСТИ
2018-04-07, 7 базовых курсов в области геоинформационных систем (обучение ГИС)... Подробнее>>>
2018-03-12, ХXІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції у ЖВІ... Подробнее>>>
2018-03-11, VIII международный бизнес-форум «GISTECH-UA 2018»... Подробнее>>>
2018-03-10, Группировка КА ДЗЗ “GaoJing-1” (“SuperView 1”) КНР... Подробнее>>>
2018-02-28, Безкоштовні курси по ГІС "Esri's MOOC program"... Подробнее>>>
2018-02-27, Успішний запуск РН "Союз-2.1а" з 4 КА "Lemur-2"... Подробнее>>>
2018-02-26, Россия запустила КА ДЗЗ “Канопус-В” №3 и №4... Подробнее>>>
2018-02-24, Угруповання КА "GOES"... Подробнее>>>
2018-02-23, Курс “Корпоративні бази геоданих для СУБД MS SQL Server. Встановлення та налаштування”... Подробнее>>>
2018-02-22, Курс “ArcGIS for Server 10.x встановлення та налаштування. Сервіси даних”... Подробнее>>>
2018-02-21, IV Всеукраинский хакатон аграрных инноваций-2018... Подробнее>>>
Все новости
10 новых поступлений
  • «Дистанционное зондирование Земли» Японская ассоциация дистанционного зондирования
  • Орбиты спутников дистанционного зондирования Земли
  • «Просторовий аналіз і моделювання в ГІС»
  • Конспект лекций по ГИС
  • Учебное пособие по курсу геоинформатика
  • Геоінформаційні системи в агросфері
  • Руководство по ГИС-анализу часть 1
  • ГІС в екологічних дослідженнях та природоохоронній справі
  • Геоінформаційні технології в народному господарстві
  • Дистанционное зондирование Земли из космоса – обзор законодательства и правоприменительной практики
  • Реклама на сайте
    Copyright © 2008-2019
    При использовании материала сайта
    индексируемая гиперссылка на http://mapexpert.com.ua/ обязательна