Wykład 4 - Modele danych przestrzennych

Rzeczywistość

Model koncepcyjny

Model logiczny

Model fizyczny

Obiekt Relacja

Atrybut Dziedzina atrybutu

Atrybut przestrzenny Atrybut nie przestrzenny

Wartość atrybutu (Dana)

• Informacja jest to wiedza o ideach, faktach i/lub procesach

• Danymi są ciągi symboli reprezentujące informację dla celów przetwarzania i przekazywania (komunikowania) i wykorzystujące ukryte bądź jawne reguły interpretacyjne

• Informacja: wiedza dotycząca obiektów takich jak fakty zdarzenia, rzeczy, proces, pojęcia, koncpecje, która w określonym kontekście ma konkretne znaczenie.

• Dane: Interpretowalna i sformalizowana reprezentacja informacji, stosowana dla jej komunikowania, interpretowania lub/i przetwarzania

PN-EN-ISO 19101:2005

• Informacja geografincza: Informacja dotycząca zjawisk jawnie bądź niejawnie powiązanych z położeniem odniesionym do Ziemie.

• Dane geograficzne: Dane z jawnym bądź niejawnym odniesieniem do położenia względem Ziemi.

W potocznej terminologii polskiej:

Informacja geograficzna = informacja przestrzenna

Dane geograficzne = dane przestrzenne

Typy obiektów GIS

1. Obiekty dyskretne , które mogą być wyodrębnione na danym obszarze; rodzaje:

1. Zerowymiarowe, tj. obiekty punktowe – mające miejsce w przestrzeni (x,y), ale nie posiadające długości (np. punkty geodezyjne, studnie, etc.)

2. Jednowymiarowe, tj, obiekty liniowe (np. linie elektryczne, gazowe, etc.),

3. Dwuwymiarowe, tj. obiekty powierzchniowe (poligonowe) mające długość, szerokość; (np. działki ewidencyjne, jeziora, etc.)

4. Trójwymiarowe, tj. obiekty bryłowe (3D) mające długość, szerokość i głębokość (np. budynki w 3D)

1. Obiekty ciągłe – występują na całym rozpatrywanym obszarze; obiekty dwuipółwymiarowe, tj. powierzchnie terenu

Skale pomiarowe

Istnienie pomiaru wiąże się z istnieniem skał pomiarowych. Pomiar jest to przyporządkowanie liczb obiektom bądź ich własnością. Po raz pierwszy teorię skal pomiarowych podał Stevens

Można wyróżnić cztery skale pomiarowe atrybutów obiektów:

1. Nominalna ­– liczby są identyfikatorami; można tylko mówić o zliczaniu obiektów, że jest tyle obiektów A a tyle obiektów B:

W gisie – pomiar jakościowy obiektów (np. teren leśny, teren zabudowany,… , pomiar zero-jedynkowy)

1. Porządkowa – znane jest położenie, ale nie znane są odległości (nie można dodawać etc.); np. ranking ocen

W gisie – pomiar jakościowy obiektów z ich uporządkowaniem (kolejnością): możliwość porównania obiektów o określonych cechach (np. dobre siedlisko, średnie siedlisko, słabe siedlisko)

1. Przedziałowa (interwałowa) – znane są odległości, ale nie znamy wartości zera bezwzględnego; można dodawać i odejmować wartości, ale nie można mówić o krotności

W gisie – pomier ilościowy, np. wielkość opadów w danym punkcie pomiarowym

1. Skala stosunkowa (ilorazowa, bezwzględna) – można mówić o krotności, znamy wartość zera bezwzględnego
   w Gisie – pomiar ilościowy, możliwość mnożenia i dzielenia wartości cech

UWAGI O SKALACH POMIAROWYCH:

1. Przy przejściu ze skali silniejszej do słabszej zatraca się część informacji nie ma sytuacji odwrotnej;

2. Wszystkie wartości w skali silniejszej zawierają cechy skal słabszych

BŁĘDY W OBLICZENIACH

1. Przypadkowe (np. zaokrąglenie) – nieunikniony;

2. Systematyczny (np. kelnerski) – niedopuszczalny!;

RELACJE MIĘDZY OBIEKTAMI

Typ Relacje przykład

A B

1:1 działka – poligon

1:n budynek - piętra

N:m działka - właściciel

Dane geograficzne (dane odniesione do powierzchni Ziemi) posiadają trzy podstawowe atrybuty:

1. Lokalizację (atrybut przestrzenny)

- odniesienie do dowolnego układu współrzędnych płaskich (x,y)

- dodatkowo podanie współrzędnej wysokości z dla danego obiektu,

- relacje topologiczne, określające związki obiektu z innymi obiektami przestrzennymi

b) Cechy (element opisowy); może mieć charakter opisowy lub jakościowy (skale pomiarowe!)

c) Zmienność, dynamika w czasie (atrybut czasowy)

MODEL DANYCH jest to sposób przedstawiania różnorodności geograficznej w bazie danych; jest to reguła określająca organizację w bazie danych

• Sformalizowany

• Abstrakcyjny

• Zwięzły

• Czytelny

Abstrakcja – wyodrębnienie cech istotnych stałych przedmiotu (zjawiska) i rozpatrywanie ich w oderwaniu od cech nieistotnych, przygodowych.

Modele danych:

• Rastrowy

• Wektorowy

• TIN

Raster to dwuwymiarowa macierz (tablica), której wskaźniki xi y określają położenie danego piksela w stosunku do wybranego układu współrzędnych (a_xy); kolejne wymiary tej macierzy tworzą atrybuty opisowe _z.

• Teselacje regularne (2-D):

1. Kwadraty (prostokąty)

2. Trójkąty

3. Sześciokąt

• Teselacje nieregularne

- TIN

Raster to regularna bądź nieregularna siatka składająca się z pól podstawowych zwanych pikselami wypełniających cały badany obszar; położenie piksela określają współrzędne rzędu i kolumny; każdy piksel charakteryzowany jest przez jedną wartość. W modelu rastrowym punkt jest pojedynczym pikselem, linia ciągiem pikseli a poligon zbiorem pikseli

Teselacja (raster) Element podstawowy = piksel

Atrybuty opisowe przypisuje się pojedynczej komórce (pikselowi), stosując jedną z poniższych zasad:

- piksel jest w większej niż połowa części pokryty przez dane zjawisko (obiekt),

- dowolna część rastra pokryta jest przez dane zjawisko (obiekt),

- zjawisko zlokalizowane jest w geometrycznym centrum rastra

- raster przecięty jest przez granicę dodanego obiektu lub zjawiska (lub obiekt liniowy przecina raster).

1. Łatwość zrozumienia,

2. Prosty sposób matematycznego definiowania

3. Łatwość użycia (wizualizacji i przetwarzania),

4. Łatwość przechowywania (dwuwymiarowa tablica)

MODEL RASTROWY -> WADY!

1. Mała precyzja lokalizacji obiektów (rozdzielczość),

2. Deformacja obwodów i powierzchni

3. Brak możliwości analiz topologicznych

4. Trudność w oddaniu zmienności przestrzennej zjawisk w przyrodzie

5. Duża wielkość zbiorów danych

6. Wiele zjawisk powierzchniowych lepiej jest oddawanych przez pola o innych kształtach, np trójkąty lub sześciokąty

7. Nieodpowiedniość do prowadzenia modelowania lokalnych oddziaływań

Wektor – obrazowanie rzeczywistości za pomocą punktów, linii lub poligonów; reprezentowany jest przez serię współrzędnych z, y lub x, y, z

Wektor (element podstawowy = linia)

Prosty model wektorowy jest podstawowym formatem cyfrowego kodowania danych przestrzennych, nie uwzględniającym relacji topologicznych.

Topologia 2D w GIS = analiza sąsiedztwa, przecinania, połączenia i zawierania

Topologia opisuje porządek przestrzenny jest pewną matematyczną własnością obiektów

MODEL WEKTOROWY -> ZALETY

1. Mały rozmiar zbioru (łatwość przechowywania)

2. Precyzyjna lokalizacja obiektów,

3. Możliwość dowiązania atrybutów.

MODEL WEKTOROWY -> WADY

1. Duża złożoność struktury zbioru

2. Trudniejsze wykonywanie analiz przestrzennych

Digital Landscape model „Cyfrowy model krajobrazowy” -> MODEL

DCM „Cyfrowy model kartograficzny -> OBRAZ

Modele danych przestrzennych:

• Krajobrazowy (bazodanowy – geometryczny – analityczny)

• Ścisła georeferencja

• Wierna topologia (geometryczny sposób zachowania relacji)

• Pełna zgodność położenia obiektów z oryginałem

• Podstawa analiz przestrzennych

• Podstawa i przedmiot uogólnień

• Zastosowania analityczne

• Kartograficzny (znakowy)

• Konwencjonalny, urzędowy

• Topologia interpretowana

• Zredagowany (system znaków, generalizacja redakcyjna)

• Dostosowany do zasad percepcji

• Poglądowy

• Pozaznakowy

• Nawiązuje do wyobrażeń własnych odbiorcy

ETAPY TWORZENIA GEOGRAFICZNEJ BAZY DANYCH

Tworzenie geograficznej (przestrzennej) bazy danych przebiega w kilkunastu etapach prowadzących od danych źródłowych do analizy i modelu odzwierciedlającego rzeczywistość. Są to:

• Wybór i zdefiniowanie encji (obiektów) Encja- to jakaś całość, która nie dzieli się na zjawiska tego samego rodzaju

• Stworzenie modelu logicznego

• Wybór modelu danych (wektor – raster)

• Wybór reprezentacji przestrzennej dla obiektów

• Wprowadzenie danych przestrzennych

• Wprowadzanie danych nie przestrzennych

• Powiązanie danych nie przestrzennych z danymi przestrzennymi

• Budowa topologii

• Edycja danych

• Obróbka danych

• Stworzenie modelu rzeczywistości

Przejście z modelu wektorowego na rastrowy -> rasteryzacja

Z rastrowego na wektorowy -> wektoryzacja