Географическая информационная система ( ГИС ) состоит из интегрированного компьютерного оборудования и программного обеспечения , которые хранят, управляют, анализируют , редактируют, выводят и визуализируют географические данные . [1] [2] Большая часть этого часто происходит в пространственной базе данных ; однако это не является существенным для соответствия определению ГИС. [1] В более широком смысле можно считать, что такая система также включает пользователей-людей и вспомогательный персонал, процедуры и рабочие процессы, совокупность знаний соответствующих концепций и методов, а также институциональные организации.
Неисчисляемое множественное число, географические информационные системы , также сокращенно ГИС, является наиболее распространенным термином для обозначения отрасли и профессии, связанной с этими системами. Это примерно синоним геоинформатики . Академическая дисциплина, которая изучает эти системы и их основные географические принципы, также может быть сокращена как ГИС, но более распространено однозначное название ГИСнаука . [3] ГИСнаука часто считается поддисциплиной географии в рамках отрасли технической географии .
Географические информационные системы используются в многочисленных технологиях, процессах, методах и методиках. Они привязаны к различным операциям и многочисленным приложениям, которые относятся к: проектированию, планированию, управлению, транспорту/логистике, страхованию, телекоммуникациям и бизнесу. [4] По этой причине ГИС и приложения для определения местоположения лежат в основе услуг с поддержкой местоположения, которые опираются на географический анализ и визуализацию.
ГИС предоставляет возможность связывать ранее не связанную информацию посредством использования местоположения в качестве «ключевой индексной переменной». Местоположение и экстенты, которые находятся в пространстве-времени Земли , могут быть записаны через дату и время возникновения, вместе с координатами x, y и z ; представляющими долготу ( x ), широту ( y ) и высоту ( z ). Все наземные, пространственно-временные, местоположения и экстенты должны быть соотносимы друг с другом и, в конечном счете, с «реальным» физическим местоположением или экстентом. Эта ключевая характеристика ГИС начала открывать новые пути научных исследований и изысканий.
Хотя цифровые ГИС появились в середине 1960-х годов, когда Роджер Томлинсон впервые придумал термин «географическая информационная система» [5] , многие географические концепции и методы, которые автоматизируют ГИС, появились на десятилетия раньше.
Один из первых известных случаев использования пространственного анализа произошел в области эпидемиологии в « Докладе о марше и последствиях холеры в Париже и департаменте Сены» ( 1832). [6] Французский картограф и географ Шарль Пике создал карту, на которой были обозначены сорок восемь районов Парижа , используя полутоновые цветовые градиенты, чтобы обеспечить визуальное представление числа зарегистрированных случаев смерти от холеры на каждые 1000 жителей.
В 1854 году Джон Сноу , эпидемиолог и врач, смог определить источник вспышки холеры в Лондоне с помощью пространственного анализа. Сноу добился этого, нанеся на карту местности место жительства каждого пострадавшего, а также близлежащие источники воды. После того, как эти точки были отмечены, он смог определить источник воды в кластере, который был ответственен за вспышку. Это было одно из самых ранних успешных применений географической методологии для точного определения источника вспышки в эпидемиологии. Хотя основные элементы топографии и темы существовали и ранее в картографии , карта Сноу была уникальной из-за использования им картографических методов не только для изображения, но и для анализа кластеров географически зависимых явлений.
В начале 20 века появилась фотоцинкография , которая позволяла разбивать карты на слои, например, один слой для растительности и другой для воды. Это особенно использовалось для печати контуров — их рисование было трудоемкой задачей, но размещение их на отдельном слое означало, что с ними можно было работать, не сбивая с толку чертежника другими слоями . Первоначально эта работа рисовалась на стеклянных пластинах, но позже была введена пластиковая пленка , преимущества которой заключались в том, что она была легче, требовала меньше места для хранения и была менее хрупкой, среди прочего. Когда все слои были закончены, их объединяли в одно изображение с помощью большой технологической камеры. Когда появилась цветная печать, идея слоев также использовалась для создания отдельных печатных форм для каждого цвета. Хотя использование слоев гораздо позже стало одной из типичных особенностей современной ГИС, описанный выше фотографический процесс сам по себе не считается ГИС — поскольку карты представляли собой просто изображения без какой-либо базы данных, с которой можно было бы их связать.
Два дополнительных события, произошедших на раннем этапе развития ГИС, можно отметить: публикация Яна Макхарга «Дизайн с природой» [7] и его метод наложения карт, а также введение уличной сети в систему DIME ( двойное независимое кодирование карт ) Бюро переписи населения США [8] .
Первая публикация, подробно описывающая использование компьютеров для упрощения картографии, была написана Уолдо Тоблером в 1959 году. [9] Дальнейшее развитие компьютерного оборудования , стимулированное исследованиями ядерного оружия , привело к более широкому распространению универсальных компьютерных «картографических» приложений к началу 1960-х годов. [10]
В 1963 году первая в мире по-настоящему оперативная ГИС была разработана в Оттаве, Онтарио , Канада, федеральным Департаментом лесного хозяйства и развития сельских районов. Разработанная Роджером Томлинсоном , она называлась Канадской географической информационной системой (CGIS) и использовалась для хранения, анализа и обработки данных, собранных для Канадского земельного кадастра , попытки определить земельные возможности для сельской Канады путем картографирования информации о почвах , сельском хозяйстве, отдыхе, дикой природе, водоплавающих птицах , лесном хозяйстве и землепользовании в масштабе 1:50 000. Также был добавлен фактор классификации рейтинга для разрешения анализа. [11] [12]
CGIS был улучшением по сравнению с приложениями «компьютерного картографирования», поскольку он предоставлял возможности для хранения данных, наложения, измерения и оцифровки /сканирования. Он поддерживал национальную систему координат, которая охватывала континент, кодировал линии как дуги, имеющие настоящую встроенную топологию , и хранил атрибутивную и локационную информацию в отдельных файлах. В результате этого Томлинсон стал известен как «отец ГИС», особенно за его использование наложений для продвижения пространственного анализа конвергентных географических данных. [13] CGIS просуществовал до 1990-х годов и создал большую цифровую базу данных земельных ресурсов в Канаде. Он был разработан как система на базе мэйнфрейма для поддержки федерального и провинциального планирования и управления ресурсами. Его сильной стороной был общеконтинентальный анализ сложных наборов данных . CGIS никогда не был доступен в коммерческих целях.
В 1964 году Говард Т. Фишер основал Лабораторию компьютерной графики и пространственного анализа в Гарвардской высшей школе дизайна (LCGSA 1965–1991), где был разработан ряд важных теоретических концепций в области обработки пространственных данных, и которая к 1970-м годам распространила основополагающий программный код и системы, такие как SYMAP, GRID и ODYSSEY, в университетах, исследовательских центрах и корпорациях по всему миру. [14] Эти программы были первыми примерами программного обеспечения ГИС общего назначения, которое не было разработано для конкретной установки, и оказало большое влияние на будущее коммерческое программное обеспечение, такое как Esri ARC/INFO , выпущенное в 1983 году.
К концу 1970-х годов две общедоступные ГИС-системы ( MOSS и GRASS GIS ) находились в стадии разработки, а к началу 1980-х годов M&S Computing (позже Intergraph ) вместе с Bentley Systems Incorporated для платформы САПР , Environmental Systems Research Institute ( ESRI ), CARIS (Computer Aided Resource Information System) и ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) появились как коммерческие поставщики программного обеспечения ГИС, успешно включив многие функции CGIS, объединив подход первого поколения к разделению пространственной и атрибутивной информации с подходом второго поколения к организации атрибутивных данных в структуры баз данных. [15]
В 1986 году Mapping Display and Analysis System (MIDAS), первый настольный ГИС-продукт, [16] был выпущен для операционной системы DOS . В 1990 году он был переименован в MapInfo for Windows, когда был портирован на платформу Microsoft Windows . Это положило начало процессу перемещения ГИС из исследовательского отдела в бизнес-среду.
К концу 20-го века быстрый рост различных систем был консолидирован и стандартизирован на относительно небольшом количестве платформ, и пользователи начали изучать просмотр данных ГИС через Интернет , требуя формата данных и стандартов передачи. Совсем недавно все большее число бесплатных пакетов ГИС с открытым исходным кодом работают на различных операционных системах и могут быть настроены для выполнения определенных задач. Основной тенденцией 21-го века стала интеграция возможностей ГИС с другими информационными технологиями и инфраструктурой Интернета , такими как реляционные базы данных , облачные вычисления , программное обеспечение как услуга (SAAS) и мобильные вычисления . [17]
Необходимо провести различие между отдельной географической информационной системой , которая представляет собой единую установку программного обеспечения и данных для конкретного использования, вместе с соответствующим оборудованием, персоналом и учреждениями (например, ГИС для конкретного городского правительства); и программным обеспечением ГИС , прикладной программой общего назначения , которая предназначена для использования во многих отдельных географических информационных системах в различных прикладных областях. [18] : 16 Начиная с конца 1970-х годов, многие программные пакеты были созданы специально для приложений ГИС. ArcGIS от Esri , которая включает ArcGIS Pro и устаревшее программное обеспечение ArcMap , в настоящее время доминирует на рынке ГИС. [ по состоянию на? ] Другими примерами ГИС являются Autodesk и MapInfo Professional , а также программы с открытым исходным кодом, такие как QGIS , GRASS GIS , MapGuide и Hadoop-GIS . [19] Эти и другие настольные ГИС-приложения включают в себя полный набор возможностей для ввода, управления, анализа и визуализации географических данных и предназначены для использования самостоятельно.
Начиная с конца 1990-х годов с появлением Интернета , по мере развития компьютерных сетевых технологий, инфраструктура и данные ГИС начали перемещаться на серверы , предоставляя другой механизм для предоставления возможностей ГИС. [20] : 216 Этому способствовало автономное программное обеспечение, установленное на сервере, аналогичное другому серверному программному обеспечению, такому как HTTP-серверы и системы управления реляционными базами данных , что позволяло клиентам иметь доступ к данным ГИС и инструментам обработки без необходимости установки специализированного настольного программного обеспечения. Эти сети известны как распределенные ГИС . [21] [22] Эта стратегия была расширена через Интернет и разработку облачных платформ ГИС, таких как ArcGIS Online и специализированное ГИС- программное обеспечение как услуга (SAAS). Использование Интернета для содействия распределенным ГИС известно как Интернет-ГИС . [21] [22]
Альтернативный подход заключается в интеграции некоторых или всех этих возможностей в другие архитектуры программного обеспечения или информационных технологий . Одним из примеров является пространственное расширение программного обеспечения объектно-реляционной базы данных , которое определяет геометрический тип данных, чтобы пространственные данные могли храниться в реляционных таблицах, и расширения SQL для операций пространственного анализа, таких как наложение . Другим примером является распространение геопространственных библиотек и интерфейсов прикладного программирования (например, GDAL , Leaflet , D3.js ), которые расширяют языки программирования, позволяя включать данные ГИС и обработку в пользовательское программное обеспечение, включая веб-сайты картографирования и службы определения местоположения в смартфонах .
Ядром любой ГИС является база данных , которая содержит представления географических явлений, моделирует их геометрию (местоположение и форму) и их свойства или атрибуты . База данных ГИС может храниться в различных формах, таких как набор отдельных файлов данных или единая пространственно- реляционная база данных . Сбор и управление этими данными обычно составляют большую часть времени и финансовых ресурсов проекта, гораздо больше, чем другие аспекты, такие как анализ и картографирование. [20] : 175
ГИС использует пространственно-временное ( пространственно-временное ) местоположение в качестве ключевой индексной переменной для всей остальной информации. Так же, как реляционная база данных, содержащая текст или числа, может связывать множество различных таблиц с помощью общих ключевых индексных переменных, ГИС может связывать иным образом не связанную информацию, используя местоположение в качестве ключевой индексной переменной. Ключом является местоположение и/или протяженность в пространстве-времени.
Любая переменная, которая может быть расположена пространственно, и все чаще также и временно, может быть указана с помощью ГИС. Местоположение или экстенты в пространстве-времени Земли могут быть записаны как даты/время возникновения, и координаты x, y и z, представляющие, долготу , широту и высоту , соответственно. Эти координаты ГИС могут представлять другие количественные системы временно-пространственной привязки (например, номер кадра фильма, водомерная станция, отметка мили шоссе, геодезический ориентир, адрес здания, пересечение улиц, въездные ворота, зондирование глубины воды, начало/единицы чертежей POS или CAD ). Единицы, применяемые к записанным временно-пространственным данным, могут сильно различаться (даже при использовании одних и тех же данных, см. картографические проекции ), но все пространственно-временные привязки местоположения и экстента на Земле должны, в идеале, быть соотносимыми друг с другом и, в конечном счете, с «реальным» физическим местоположением или экстентом в пространстве-времени.
Связанные с точной пространственной информацией, невероятное разнообразие реальных и прогнозируемых прошлых или будущих данных может быть проанализировано, интерпретировано и представлено. [23] Эта ключевая характеристика ГИС начала открывать новые пути научного исследования поведения и моделей реальной информации, которые ранее не были систематически коррелированы .
Данные ГИС представляют явления, которые существуют в реальном мире, такие как дороги, землепользование, высота, деревья, водные пути и государства. Наиболее распространенные типы явлений, которые представлены в данных, можно разделить на две концептуализации: дискретные объекты (например, дом, дорога) и непрерывные поля (например, количество осадков или плотность населения). [20] : 62–65 Другие типы географических явлений, такие как события (например, место сражений Второй мировой войны ), процессы (например, степень субурбанизации ) и массы (например, типы почв в районе) представлены реже или косвенно, или моделируются в процедурах анализа, а не в данных.
Традиционно существуют два широких метода, используемых для хранения данных в ГИС для обоих видов абстракций картографических ссылок: растровые изображения и векторные . Точки, линии и полигоны представляют векторные данные картографированных атрибутивных ссылок местоположения.
Новый гибридный метод хранения данных заключается в идентификации облаков точек, которые объединяют трехмерные точки с информацией RGB в каждой точке, возвращая трехмерное цветное изображение . Тематические карты ГИС становятся все более реалистично визуально описывающими то, что они должны показать или определить.
Сбор данных ГИС включает в себя несколько методов сбора пространственных данных в базу данных ГИС, которые можно сгруппировать в три категории: первичный сбор данных , явления прямого измерения в полевых условиях (например, дистанционное зондирование , глобальная система позиционирования ); вторичный сбор данных , извлечение информации из существующих источников, которые не находятся в форме ГИС, таких как бумажные карты, посредством оцифровки ; и передача данных , копирование существующих данных ГИС из внешних источников, таких как государственные учреждения и частные компании. Все эти методы могут потреблять значительное время, финансы и другие ресурсы. [20] : 173
Данные обследования могут быть напрямую введены в ГИС из цифровых систем сбора данных на инструментах обследования с использованием метода, называемого координатной геометрией (COGO). Позиции из глобальной навигационной спутниковой системы ( GNSS ), такой как Глобальная система позиционирования, также могут быть собраны и затем импортированы в ГИС. Текущая тенденция [ по состоянию на? ] в сборе данных дает пользователям возможность использовать полевые компьютеры с возможностью редактирования данных в реальном времени с помощью беспроводных соединений или отключенных сеансов редактирования. [24] Текущая тенденция [ по состоянию на? ] заключается в использовании приложений, доступных на смартфонах и КПК в форме мобильной ГИС. [25] Это было улучшено благодаря доступности недорогих устройств GPS картографического класса с дециметровой точностью в реальном времени. Это устраняет необходимость в последующей обработке, импорте и обновлении данных в офисе после сбора полевых работ. Это включает в себя возможность включения позиций, собранных с помощью лазерного дальномера . Новые технологии также позволяют пользователям создавать карты, а также проводить анализ непосредственно в полевых условиях, делая проекты более эффективными, а картографирование более точным.
Данные дистанционного зондирования также играют важную роль в сборе данных и состоят из датчиков, прикрепленных к платформе. Датчики включают камеры, цифровые сканеры и лидары , в то время как платформы обычно состоят из самолетов и спутников . В Англии в середине 1990-х годов гибридные воздушные змеи/воздушные шары, называемые геликиты, впервые стали пионерами использования компактных бортовых цифровых камер в качестве бортовых геоинформационных систем. Программное обеспечение для измерения на самолетах с точностью до 0,4 мм использовалось для связывания фотографий и измерения поверхности земли. Геликиты недороги и собирают более точные данные, чем самолеты. Геликиты можно использовать над дорогами, железными дорогами и городами, где запрещены беспилотные летательные аппараты (БПЛА).
В последнее время сбор данных с воздуха стал более доступным с помощью миниатюрных беспилотных летательных аппаратов и дронов. Например, Aeryon Scout был использован для картирования 50-акровой площади с расстоянием между образцами на земле 1 дюйм (2,54 см) всего за 12 минут. [26]
Большинство цифровых данных в настоящее время поступает из фотоинтерпретации аэрофотоснимков. Рабочие станции с электронным копированием используются для оцифровки объектов непосредственно из стереопар цифровых фотографий. Эти системы позволяют захватывать данные в двух и трех измерениях, с высотами, измеряемыми непосредственно из стереопары с использованием принципов фотограмметрии . Аналоговые аэрофотоснимки должны быть отсканированы перед вводом в систему электронного копирования, для высококачественных цифровых камер этот шаг пропускается.
Спутниковое дистанционное зондирование обеспечивает еще один важный источник пространственных данных. Здесь спутники используют различные пакеты датчиков для пассивного измерения отражения от частей электромагнитного спектра или радиоволн, которые были отправлены активным датчиком, таким как радар. Дистанционное зондирование собирает растровые данные, которые могут быть дополнительно обработаны с использованием различных диапазонов для идентификации объектов и классов интереса, таких как почвенно-растительный покров.
Наиболее распространенным методом создания данных является оцифровка , при которой печатная карта или план съемки переносится на цифровой носитель с помощью программы САПР и возможностей геопривязки. С широкой доступностью ортотрансформированных изображений (со спутников, самолетов, Helikites и БПЛА) оцифровка Heads-Up становится основным способом извлечения географических данных. Оцифровка Heads-Up включает в себя отслеживание географических данных непосредственно поверх аэрофотоснимков вместо традиционного метода отслеживания географической формы на отдельном планшете оцифровки (оцифровка Heads-Down). Оцифровка Heads-Down, или ручная оцифровка, использует специальную магнитную ручку или стилус, который вводит информацию в компьютер для создания идентичной цифровой карты. Некоторые планшеты используют инструмент, похожий на мышь, называемый шайбой, вместо стилуса. [27] [28] Шайба имеет небольшое окно с перекрестьем, что позволяет добиться большей точности и точного определения особенностей карты. Хотя оцифровка «наверху» используется чаще, оцифровка «наверху» по-прежнему полезна для оцифровки карт низкого качества. [28]
Существующие данные, напечатанные на бумажных или пленочных картах ПЭТ , можно оцифровать или отсканировать для получения цифровых данных. Дигитайзер создает векторные данные, когда оператор прослеживает точки, линии и границы полигонов на карте. Сканирование карты приводит к получению растровых данных, которые можно дополнительно обработать для получения векторных данных.
При сборе данных пользователь должен решить, следует ли собирать данные с относительной или абсолютной точностью, поскольку это может повлиять не только на то, как будет интерпретироваться информация, но и на стоимость сбора данных.
После ввода данных в ГИС данные обычно требуют редактирования, удаления ошибок или дальнейшей обработки. Векторные данные должны быть сделаны «топологически правильными», прежде чем их можно будет использовать для какого-либо расширенного анализа. Например, в дорожной сети линии должны соединяться с узлами на перекрестке. Ошибки, такие как недолеты и перелеты, также должны быть удалены. Для отсканированных карт из полученного растра может потребоваться удалить пятна на исходной карте . Например, пятнышко грязи может соединять две линии, которые не должны быть соединены.
Земля может быть представлена различными моделями, каждая из которых может предоставлять различный набор координат (например, широта, долгота, высота) для любой заданной точки на поверхности Земли. Самая простая модель — предположить, что Земля — это идеальная сфера. По мере накопления большего количества измерений Земли модели Земли становились все более сложными и точными. Фактически, существуют модели, называемые датумами, которые применяются к различным областям Земли для обеспечения повышенной точности, например, Североамериканский датум 1983 года для измерений в США и Всемирная геодезическая система для измерений во всем мире.
Широта и долгота на карте, сделанной по локальной системе отсчета, могут не совпадать с полученными с помощью GPS-приемника . Преобразование координат из одной системы отсчета в другую требует преобразования системы отсчета , например преобразования Гельмерта , хотя в некоторых ситуациях может быть достаточно простого перевода . [29]
В популярном программном обеспечении ГИС данные, спроецированные в широте/долготе, часто представляются в виде географической системы координат . Например, данные в широте/долготе, если датумом является « Североамериканский датум 1983 года», обозначаются как «GCS North American 1983».
Хотя ни одна цифровая модель не может быть идеальным представлением реального мира, важно, чтобы данные ГИС были высокого качества. В соответствии с принципом гомоморфизма , данные должны быть достаточно близки к реальности, чтобы результаты процедур ГИС правильно соответствовали результатам процессов реального мира. Это означает, что не существует единого стандарта качества данных, поскольку необходимая степень качества зависит от масштаба и цели задач, для которых они будут использоваться. Для данных ГИС важны несколько элементов качества данных:
Качество набора данных во многом зависит от его источников и методов, используемых для его создания. Геодезисты смогли обеспечить высокий уровень точности позиционирования, используя высококачественное GPS- оборудование, но GPS-локации на среднестатистическом смартфоне гораздо менее точны. [31] Обычные наборы данных, такие как цифровые изображения рельефа и аэрофотоснимки [32], доступны в самых разных уровнях качества, особенно пространственной точности. Бумажные карты, которые в течение многих лет оцифровывались в качестве источника данных, также могут иметь очень разное качество.
Количественный анализ карт ставит вопросы точности в центр внимания. Электронное и другое оборудование, используемое для проведения измерений для ГИС, гораздо точнее машин обычного анализа карт. Все географические данные изначально неточны, и эти неточности будут распространяться через операции ГИС способами, которые трудно предсказать. [33]
Реструктуризация данных может быть выполнена ГИС для преобразования данных в различные форматы. Например, ГИС может быть использована для преобразования карты спутникового изображения в векторную структуру путем создания линий вокруг всех ячеек с одинаковой классификацией, при этом определяя пространственные отношения ячеек, такие как смежность или включение.
Более продвинутая обработка данных может происходить с обработкой изображений , техникой, разработанной в конце 1960-х годов НАСА и частным сектором для обеспечения контрастного усиления, ложной цветопередачи и множества других методов, включая использование двумерных преобразований Фурье . Поскольку цифровые данные собираются и хранятся различными способами, два источника данных могут быть не полностью совместимы. Поэтому ГИС должна иметь возможность преобразовывать географические данные из одной структуры в другую. При этом неявные предположения, лежащие в основе различных онтологий и классификаций, требуют анализа. [34] Онтологии объектов приобрели все большую известность в результате объектно-ориентированного программирования и постоянной работы Барри Смита и его коллег.
Пространственные инструменты ETL предоставляют функциональность обработки данных традиционного программного обеспечения для извлечения, преобразования, загрузки (ETL), но с основным акцентом на возможности управления пространственными данными. Они предоставляют пользователям ГИС возможность переводить данные между различными стандартами и фирменными форматами, одновременно геометрически преобразуя данные по пути. Эти инструменты могут поставляться в виде надстроек к существующему программному обеспечению более широкого назначения, такому как электронные таблицы .
Пространственный анализ ГИС — это быстро меняющаяся область, и пакеты ГИС все чаще включают аналитические инструменты в качестве стандартных встроенных средств, дополнительных наборов инструментов, надстроек или «аналитиков». Во многих случаях они предоставляются исходными поставщиками программного обеспечения (коммерческими поставщиками или совместными некоммерческими группами разработчиков), в то время как в других случаях средства были разработаны и предоставляются третьими лицами. Кроме того, многие продукты предлагают комплекты разработки программного обеспечения (SDK), языки программирования и языковую поддержку, средства написания скриптов и/или специальные интерфейсы для разработки собственных аналитических инструментов или вариантов. Возросшая доступность создала новое измерение бизнес-аналитики, называемое « пространственная разведка », которая при открытой доставке через интранет демократизирует доступ к географическим и социальным сетевым данным. Геопространственная разведка , основанная на пространственном анализе ГИС, также стала ключевым элементом безопасности. ГИС в целом можно описать как преобразование в векторное представление или в любой другой процесс оцифровки.
Геообработка — это операция ГИС, используемая для манипулирования пространственными данными. Типичная операция геообработки берет входной набор данных , выполняет операцию над этим набором данных и возвращает результат операции в виде выходного набора данных. Обычные операции геообработки включают наложение географических объектов, выбор и анализ объектов, обработку топологии , обработку растров и преобразование данных. Геообработка позволяет определять, управлять и анализировать информацию, используемую для формирования решений. [35]
Многие географические задачи связаны с рельефом , формой поверхности земли, например, гидрология , земляные работы и биогеография . Таким образом, данные о рельефе часто являются основным набором данных в ГИС, обычно в форме растровой цифровой модели рельефа (ЦМР) или триангулированной нерегулярной сети (ТИН). В большинстве программ ГИС доступны различные инструменты для анализа рельефа, часто путем создания производных наборов данных, которые представляют определенный аспект поверхности. Некоторые из наиболее распространенных включают:
Большинство из них генерируются с использованием алгоритмов, которые являются дискретными упрощениями векторного исчисления . Уклон, аспект и кривизна поверхности в анализе рельефа выводятся из операций соседства с использованием значений высоты соседних ячеек. [39] Каждый из них сильно зависит от уровня детализации данных рельефа, таких как разрешение ЦМР, которое следует выбирать тщательно. [40]
Расстояние является ключевой частью решения многих географических задач, обычно из-за трения расстояния . Таким образом, широкий спектр инструментов анализа анализирует расстояние в той или иной форме, например буферы , полигоны Вороного или Тиссена , анализ расстояния стоимости и сетевой анализ .
Трудно связать карты водно-болотных угодий с количеством осадков , зарегистрированным в разных точках, таких как аэропорты, телевизионные станции и школы. Однако ГИС может использоваться для отображения двух- и трехмерных характеристик поверхности Земли, недр и атмосферы из информационных точек. Например, ГИС может быстро создать карту с изоплетами или контурными линиями , которые указывают на различное количество осадков. Такую карту можно рассматривать как контурную карту осадков. Многие сложные методы могут оценивать характеристики поверхностей по ограниченному числу точечных измерений. Двумерная контурная карта, созданная с помощью моделирования поверхности точечных измерений осадков, может быть наложена и проанализирована с любой другой картой в ГИС, охватывающей ту же область. Эта полученная с помощью ГИС карта затем может предоставить дополнительную информацию, такую как жизнеспособность потенциала гидроэнергии как возобновляемого источника энергии . Аналогичным образом ГИС может использоваться для сравнения других возобновляемых источников энергии , чтобы найти наилучший географический потенциал для региона. [41]
Кроме того, из серии трехмерных точек или цифровой модели рельефа можно сгенерировать изолинии, представляющие контуры рельефа, а также анализ уклона, затененный рельеф и другие продукты рельефа. Водоразделы можно легко определить для любого заданного участка, вычислив все смежные и восходящие области от любой заданной точки интереса. Аналогично, ожидаемый тальвег того, куда поверхностные воды хотели бы течь в прерывистых и постоянных потоках, можно вычислить из данных о высоте в ГИС.
ГИС может распознавать и анализировать пространственные отношения, которые существуют в цифровых пространственных данных. Эти топологические отношения позволяют выполнять сложное пространственное моделирование и анализ. Топологические отношения между геометрическими сущностями традиционно включают смежность (что к чему примыкает), сдерживание (что что-то охватывает) и близость (насколько близко что-то к чему-то).
Геометрические сети — это линейные сети объектов, которые можно использовать для представления взаимосвязанных объектов и для выполнения специального пространственного анализа на них. Геометрическая сеть состоит из ребер, которые соединены в точках соединения, подобно графам в математике и информатике. Так же, как графы, сети могут иметь вес и поток, назначенные ее ребрам, которые можно использовать для более точного представления различных взаимосвязанных объектов. Геометрические сети часто используются для моделирования дорожных сетей и сетей коммунального обслуживания , таких как электрические, газовые и водопроводные сети. Моделирование сетей также широко применяется в транспортном планировании , моделировании гидрологии и моделировании инфраструктуры .
Дана Томлин ввел термин «картографическое моделирование» в своей докторской диссертации (1983); позже он использовал его в названии своей книги «Географические информационные системы и картографическое моделирование» (1990). [42] Картографическое моделирование относится к процессу, в котором несколько тематических слоев одной и той же области создаются, обрабатываются и анализируются. Томлин использовал растровые слои, но метод наложения (см. ниже) может использоваться более широко. Операции над слоями карты можно объединять в алгоритмы и, в конечном итоге, в модели имитации или оптимизации.
Объединение нескольких пространственных наборов данных (точек, линий или полигонов ) создает новый выходной векторный набор данных, визуально похожий на наложение нескольких карт одного региона. Эти наложения похожи на математические наложения диаграммы Венна . Объединенное наложение объединяет географические объекты и таблицы атрибутов обоих входов в один новый выход. Пересекающееся наложение определяет область, где оба входа перекрываются, и сохраняет набор полей атрибутов для каждого из них. Симметричное разностное наложение определяет выходную область, которая включает общую площадь обоих входов, за исключением перекрывающейся области.
Извлечение данных — это процесс ГИС, аналогичный векторному наложению, хотя его можно использовать как в векторном, так и в растровом анализе данных. Вместо объединения свойств и характеристик обоих наборов данных, извлечение данных подразумевает использование «обрезки» или «маски» для извлечения характеристик одного набора данных, которые попадают в пространственную область другого набора данных.
В анализе растровых данных наложение наборов данных осуществляется посредством процесса, известного как «локальная операция на нескольких растрах» или « алгебра карт », посредством функции, которая объединяет значения матрицы каждого растра . Эта функция может взвешивать некоторые входные данные больше, чем другие, посредством использования «индексной модели», которая отражает влияние различных факторов на географическое явление.
Геостатистика — это раздел статистики, который имеет дело с полевыми данными, пространственными данными с непрерывным индексом. Он предоставляет методы для моделирования пространственной корреляции и прогнозирования значений в произвольных местах (интерполяция).
При измерении явлений методы наблюдения диктуют точность любого последующего анализа. Из-за характера данных (например, схемы движения в городской среде; погодные условия над Тихим океаном ) при измерении всегда теряется постоянная или динамическая степень точности. Эта потеря точности определяется масштабом и распределением сбора данных.
Для определения статистической релевантности анализа определяется среднее значение, чтобы можно было включить точки (градиенты) за пределами любого непосредственного измерения для определения их прогнозируемого поведения. Это связано с ограничениями применяемых методов статистики и сбора данных, а для прогнозирования поведения частиц, точек и местоположений, которые не поддаются непосредственному измерению, требуется интерполяция.
Интерполяция — это процесс, посредством которого создается поверхность, обычно набор растровых данных, посредством ввода данных, собранных в ряде точек выборки. Существует несколько форм интерполяции, каждая из которых обрабатывает данные по-разному, в зависимости от свойств набора данных. При сравнении методов интерполяции первым делом следует рассмотреть, изменятся ли исходные данные (точные или приблизительные). Далее следует определить, является ли метод субъективным, интерпретацией человека или объективным. Затем следует рассмотреть характер переходов между точками: резкие они или постепенные. Наконец, является ли метод глобальным (он использует весь набор данных для формирования модели) или локальным, когда алгоритм повторяется для небольшого участка местности.
Интерполяция является обоснованным измерением благодаря принципу пространственной автокорреляции, который признает, что данные, собранные в любой точке, будут иметь большое сходство или влияние на те места, которые находятся в непосредственной близости.
Цифровые модели рельефа , триангулированные нерегулярные сети , алгоритмы поиска границ, полигоны Тиссена , анализ Фурье , (взвешенные) скользящие средние , обратное взвешивание расстояний , кригинг , сплайн и анализ поверхности тренда — все это математические методы для получения интерполяционных данных.
Геокодирование — это интерполяция пространственных местоположений (координат X, Y) из адресов улиц или любых других пространственно привязанных данных, таких как почтовые индексы , участки и местоположения адресов. Для геокодирования отдельных адресов требуется тема справки , например, файл осевой линии дороги с диапазонами адресов. Местоположение отдельных адресов исторически интерполировалось или оценивалось путем изучения диапазонов адресов вдоль сегмента дороги. Обычно они предоставляются в виде таблицы или базы данных. Затем программное обеспечение поместит точку примерно там, где этот адрес принадлежит вдоль сегмента осевой линии. Например, адресная точка 500 будет находиться в средней точке сегмента линии, который начинается с адреса 1 и заканчивается адресом 1000. Геокодирование также может применяться к фактическим данным о участках, как правило, из муниципальных налоговых карт. В этом случае результатом геокодирования будет фактически позиционированное пространство, а не интерполированная точка. Этот подход все чаще используется для предоставления более точной информации о местоположении.
Обратное геокодирование — это процесс возврата предполагаемого номера адреса улицы , поскольку он связан с заданной координатой. Например, пользователь может нажать на тему центральной линии дороги (тем самым предоставив координату) и получить информацию, которая отражает предполагаемый номер дома. Этот номер дома интерполируется из диапазона, назначенного этому сегменту дороги. Если пользователь щелкнет по средней точке сегмента, который начинается с адреса 1 и заканчивается на 100, возвращаемое значение будет где-то около 50. Обратите внимание, что обратное геокодирование не возвращает фактические адреса, а только оценки того, что должно быть там, на основе предопределенного диапазона.
В сочетании с ГИС методы анализа многокритериальных решений помогают лицам, принимающим решения, анализировать набор альтернативных пространственных решений, таких как наиболее вероятная экологическая среда обитания для восстановления, по нескольким критериям, таким как растительный покров или дороги. MCDA использует правила принятия решений для агрегирования критериев, что позволяет ранжировать или приоритизировать альтернативные решения. [43] ГИС MCDA может сократить затраты и время, затрачиваемые на определение потенциальных участков восстановления.
ГИС или пространственный интеллектуальный анализ данных — это применение методов интеллектуального анализа данных к пространственным данным. Интеллектуальный анализ данных, который представляет собой частично автоматизированный поиск скрытых закономерностей в больших базах данных, предлагает большие потенциальные преимущества для принятия решений на основе прикладных ГИС. Типичные приложения включают мониторинг окружающей среды . Характерной чертой таких приложений является то, что пространственная корреляция между измерениями данных требует использования специализированных алгоритмов для более эффективного анализа данных. [44]
Картография — это проектирование и создание карт или визуальных представлений пространственных данных. Большая часть современной картографии выполняется с помощью компьютеров, обычно с использованием ГИС, но создание качественной картографии также достигается путем импорта слоев в программу проектирования для ее уточнения. Большинство программ ГИС предоставляют пользователю существенный контроль над внешним видом данных.
Картографическая работа выполняет две основные функции:
Во-первых, он создает графику на экране или на бумаге, которая передает результаты анализа людям, принимающим решения о ресурсах. Могут быть созданы настенные карты и другие графические изображения, позволяющие зрителю визуализировать и, таким образом, понимать результаты анализов или моделирования потенциальных событий. Веб-серверы карт облегчают распространение сгенерированных карт через веб-браузеры, используя различные реализации веб-интерфейсов прикладного программирования ( AJAX , Java , Flash и т. д.).
Во-вторых, может быть создана другая информация базы данных для дальнейшего анализа или использования. Примером может служить список всех адресов в пределах одной мили (1,6 км) от токсичного разлива.
Археохром — это новый способ отображения пространственных данных. Это тематический элемент на 3D-карте, который применяется к определенному зданию или части здания. Подходит для визуального отображения данных о теплопотерях.
Традиционные карты — это абстракции реального мира, выборка важных элементов, изображенных на листе бумаги с символами для представления физических объектов. Люди, которые используют карты, должны интерпретировать эти символы. Топографические карты показывают форму поверхности земли с помощью контурных линий или затененного рельефа .
Сегодня графические методы отображения, такие как затенение на основе высоты в ГИС, могут сделать отношения между элементами карты видимыми, повышая способность извлекать и анализировать информацию. Например, два типа данных были объединены в ГИС для создания перспективного вида части округа Сан-Матео , Калифорния .
Для регистрации и объединения двух изображений для визуализации трехмерного перспективного вида, смотрящего вниз по разлому Сан-Андреас , использовалась ГИС с использованием пикселей изображения Thematic Mapper, но затененных с использованием высоты рельефа . Отображение ГИС зависит от точки обзора наблюдателя и времени суток, чтобы правильно визуализировать тени, создаваемые солнечными лучами на этой широте, долготе и времени суток.
В последние годы наблюдается распространение бесплатного и легкодоступного картографического программного обеспечения, такого как фирменные веб-приложения Google Maps и Bing Maps , а также бесплатная и открытая альтернатива OpenStreetMap . Эти сервисы предоставляют общественности доступ к огромным объемам географических данных, которые многие пользователи считают такими же надежными и полезными, как и профессиональная информация. [45] Например, во время пандемии COVID-19 веб-карты, размещенные на панелях мониторинга, использовались для быстрого распространения данных о случаях заболевания среди широкой общественности. [46]
Некоторые из них, такие как Google Maps и OpenLayers , предоставляют интерфейс прикладного программирования (API), который позволяет пользователям создавать собственные приложения. Эти наборы инструментов обычно предлагают уличные карты, аэрофотоснимки/спутниковые снимки, геокодирование, поиск и функциональность маршрутизации. Веб-картография также раскрыла потенциал краудсорсинга геоданных в таких проектах, как OpenStreetMap , который является совместным проектом по созданию бесплатной редактируемой карты мира. Эти mashup -проекты, как было доказано, обеспечивают высокий уровень ценности и выгоды для конечных пользователей за пределами того, что возможно с помощью традиционной географической информации. [47] [48]
Веб-картографирование не лишено недостатков. Веб-картографирование позволяет создавать и распространять карты людям без надлежащей картографической подготовки. [49] Это привело к появлению карт, которые игнорируют картографические соглашения и потенциально вводят в заблуждение, при этом одно исследование показало, что более половины информационных панелей правительства США по COVID-19 не следовали этим соглашениям. [50] [51]
С момента своего возникновения в 1960-х годах ГИС использовалась во все большем диапазоне приложений, подтверждая широко распространенную важность местоположения и подкрепляясь продолжающимся снижением барьеров для принятия геопространственных технологий. Возможно, сотни различных применений ГИС можно классифицировать несколькими способами:
Внедрение ГИС часто обусловлено требованиями юрисдикции (например, города), цели или приложения. Как правило, реализация ГИС может быть разработана специально для организации. Следовательно, развертывание ГИС, разработанное для приложения, юрисдикции, предприятия или цели, может не обязательно быть совместимым или совместимо с ГИС, разработанной для другого приложения, юрисдикции, предприятия или цели. [62]
ГИС также расширяет сферу услуг, основанных на определении местоположения , что позволяет мобильным устройствам с поддержкой GPS отображать свое местоположение относительно неподвижных объектов (ближайший ресторан, заправочная станция, пожарный гидрант) или мобильных объектов (друзья, дети, полицейская машина), или передавать свое местоположение обратно на центральный сервер для отображения или другой обработки.
ГИС также используется в цифровом маркетинге и SEO для сегментации аудитории по местоположению. [63] [64]
Использование цифровых карт, созданных с помощью ГИС, также повлияло на развитие академической области, известной как пространственные гуманитарные науки. [72]
Open Geospatial Consortium (OGC) — это международный отраслевой консорциум из 384 компаний, государственных учреждений, университетов и частных лиц, участвующих в процессе консенсуса по разработке общедоступных спецификаций геообработки. Открытые интерфейсы и протоколы, определенные спецификациями OpenGIS, поддерживают совместимые решения, которые «гео-активируют» Интернет, беспроводные и основанные на местоположении сервисы и основные ИТ, а также позволяют разработчикам технологий делать сложную пространственную информацию и сервисы доступными и полезными для всех видов приложений. Протоколы Open Geospatial Consortium включают Web Map Service и Web Feature Service . [76]
ГИС-продукты подразделяются OGC на две категории в зависимости от того, насколько полно и точно программное обеспечение соответствует спецификациям OGC.
Совместимые продукты — это программные продукты, которые соответствуют спецификациям OpenGIS OGC. Когда продукт был протестирован и сертифицирован как соответствующий через Программу тестирования OGC, он автоматически регистрируется как «соответствующий» на этом сайте.
Реализуемые продукты — это программные продукты, которые реализуют спецификации OpenGIS, но еще не прошли тест на соответствие. Тесты на соответствие доступны не для всех спецификаций. Разработчики могут регистрировать свои продукты как реализующие проекты или утвержденные спецификации, хотя OGC оставляет за собой право просматривать и проверять каждую запись.
Состояние поверхности Земли, атмосферы и недр можно исследовать, вводя спутниковые данные в ГИС. Технология ГИС дает исследователям возможность изучать изменения в процессах на Земле в течение дней, месяцев и лет с помощью картографических визуализаций. [77] Например, изменения в силе растительности в течение вегетационного периода можно анимировать, чтобы определить, когда засуха была наиболее обширной в определенном регионе. Полученный график представляет собой грубую меру здоровья растений. Работа с двумя переменными с течением времени затем позволит исследователям обнаружить региональные различия в задержке между снижением количества осадков и его влиянием на растительность.
Технология ГИС и доступность цифровых данных в региональном и глобальном масштабах позволяют проводить такой анализ. Выходные данные спутникового датчика, используемые для создания графика растительности, производятся, например, усовершенствованным радиометром сверхвысокого разрешения (AVHRR). Эта сенсорная система определяет количество энергии, отраженной от поверхности Земли в различных диапазонах спектра для площадей поверхности около 1 км 2 (0,39 кв. миль). Спутниковый датчик делает снимки определенного места на Земле дважды в день. AVHRR и, в последнее время, спектрорадиометр со средним разрешением (MODIS) являются лишь двумя из многих сенсорных систем, используемых для анализа поверхности Земли.
Помимо интеграции времени в экологические исследования, ГИС также изучается на предмет ее способности отслеживать и моделировать прогресс людей в течение их повседневной жизни. Конкретным примером прогресса в этой области является недавняя публикация данных о населении, привязанных к определенному времени, переписью населения США . В этом наборе данных население городов показано для дневных и вечерних часов, подчеркивая закономерности концентрации и рассеивания, созданные североамериканскими схемами поездок на работу. Обработка и генерация данных, необходимых для получения этих данных, были бы невозможны без ГИС.
Использование моделей для проецирования данных, хранящихся в ГИС, на будущее позволило планировщикам проверять политические решения с использованием пространственных систем поддержки принятия решений .
Инструменты и технологии, появляющиеся из Семантической паутины Консорциума Всемирной паутины, оказываются полезными для решения проблем интеграции данных в информационных системах. Соответственно, такие технологии были предложены в качестве средств для облегчения взаимодействия и повторного использования данных среди приложений ГИС, а также для включения новых механизмов анализа. [78] [79] [80] [81]
Онтологии являются ключевым компонентом этого семантического подхода, поскольку они позволяют формальную, машиночитаемую спецификацию концепций и отношений в данной области. Это, в свою очередь, позволяет ГИС сосредоточиться на предполагаемом значении данных, а не на их синтаксисе или структуре. Например, рассуждение о том, что тип земельного покрова, классифицированный как листопадные игольчатые деревья в одном наборе данных, является специализацией или подмножеством типа земельного покрова лес в другом, более грубо классифицированном наборе данных, может помочь ГИС автоматически объединить два набора данных в рамках более общей классификации земельного покрова. Предварительные онтологии были разработаны в областях, связанных с приложениями ГИС, например, онтология гидрологии [82], разработанная Картографическим управлением Великобритании , и онтологии SWEET [83], разработанные Лабораторией реактивного движения NASA . Кроме того, более простые онтологии и стандарты семантических метаданных предлагаются группой W3C Geo Incubator [84] для представления геопространственных данных в Интернете. GeoSPARQL — это стандарт, разработанный Картографическим управлением, Геологической службой США , Министерством природных ресурсов Канады , Австралийской организацией научных и промышленных исследований и другими организациями для поддержки создания и обоснования онтологий с использованием понятных литералов OGC (GML, WKT), топологических связей (Simple Features, RCC8, DE-9IM), RDF и протоколов запросов к базе данных SPARQL .
Результаты последних исследований в этой области можно увидеть на Международной конференции по геопространственной семантике [85] и на семинаре Terra Cognita – Направления к геопространственной семантической паутине [86] на Международной конференции по семантической паутине.
С популяризацией ГИС в процессе принятия решений ученые начали изучать социальные и политические последствия ГИС. [87] [88] [45] ГИС также могут быть использованы не по назначению для искажения реальности в личных и политических целях. [89] [90] Утверждалось, что производство, распространение, использование и представление географической информации в значительной степени связаны с социальным контекстом и могут повысить доверие граждан к правительству. [91] Другие связанные темы включают обсуждение авторских прав , конфиденциальности и цензуры . Более оптимистичный социальный подход к принятию ГИС заключается в использовании ее в качестве инструмента для участия общественности.
В конце 20-го века ГИС начали признаваться в качестве инструментов, которые можно использовать в классе. [92] [93] [94] Преимущества ГИС в образовании, по-видимому, сосредоточены на развитии пространственного познания , но недостаточно библиографии или статистических данных, чтобы показать конкретную сферу использования ГИС в образовании во всем мире, хотя расширение происходило быстрее в тех странах, где учебная программа упоминает их. [95] : 36
ГИС, по-видимому, дает много преимуществ в преподавании географии , поскольку она позволяет проводить анализ на основе реальных географических данных, а также помогает поднимать исследовательские вопросы у учителей и учеников в классе. Она также способствует улучшению обучения, развивая пространственное и географическое мышление и, во многих случаях, мотивацию учеников. [95] : 38
Курсы по ГИС также предлагаются образовательными учреждениями. [96] [97]
ГИС зарекомендовала себя как общеорганизационная, корпоративная и долговечная технология, которая продолжает менять методы работы местных органов власти. [98] Государственные учреждения приняли технологию ГИС в качестве метода для лучшего управления следующими областями правительственной организации:
Инициатива открытых данных подталкивает местные органы власти к использованию таких технологий, как ГИС-технологии, поскольку они охватывают требования по соответствию модели прозрачности открытых данных/ открытого правительства . [98] С помощью открытых данных местные органы власти могут внедрять приложения для взаимодействия с гражданами и онлайн-порталы, позволяя гражданам видеть информацию о земле, сообщать о выбоинах и проблемах с вывесками, просматривать и сортировать парки по активам, просматривать уровень преступности в реальном времени и ремонт коммунальных служб и многое другое. [100] [101] Стремление к открытым данным в государственных организациях стимулирует рост расходов на технологии ГИС местных органов власти и управление базами данных.
{{cite book}}: |journal=игнорируется ( помощь ) ; Отсутствует или пусто |title=( помощь )
Медиа, связанные с географическими информационными системами на Wikimedia Commons