PROCES STOCHASTYCZNY- to funkcja losowa, czyli funkcja matematyczna, której wartości leżą w przestrzeni zdarzeń losowych. To taki proces, na który wpływ mają zdarzenia losowe wynikające z prawdopodobieństwa.
MapInfo Professional:
-stosunkowo tani program wektorowy, nie realizujący wielu funkcji analitycznych
-jedyny z programów GIS w wersji polskiej
-posiada bardzo przyjazny interfejs graficzny
-umożliwia wyświetlenie zdjęć rastrowych jako podkładu
-nie daje możliwości nałożenia dwóch warstw poligonów w celu otrzymania trzeciej
-nie posiada funkcji tworzenia NMT
-umożliwia automatyczne umieszczanie punktów o danym adresie(geokodowanie).
ATRYBUTY-właściwości obiektów przestrzennych(encji) opisuje dowolna liczba danych nie mających najczęściej związku z przestrzenią i dlatego nazywamy je danymi nie przestrzennymi lub atrybutami. W języku angielskim określa się je często jako etykiety.
TOPOLOGIA-metoda matematyczna używana do definiowania przestrzennych relacji między obiektami.
SKANER-urządzenie do przekształcania dowolnego obrazu (zdjęcie, rysunek, tekst)do cyfrowej postaci rastrowej. Proces skanowania polega na systematycznym próbkowaniu obrazu, za pomocą światła przechodzącego lub odbitego przy użyciu regularnego prostokąta światłoczułych elementów.
ENCJA- to jakaś całość, której już nie dzielimy na zjawiska tego samego rodzaju. Encje mogą określać obiekty przyrodnicze, antropogeniczne, przedmioty, osoby, fakty, pojęcia.
WEKTORYZACJA- transformacja polegająca na konwersji danych rastrowych na wektorowe.
CAD- projektowanie wspomagane komputerowo. Jest to system grafiki komputerowej zbudowany do tworzenia, modyfikowania, przetwarzania i wyświetlania rysunków technicznych. Systemy te nie mają lub mają bardzo ograniczone możliwości tworzenia danych atrybutowych łączonych z obiektami graficznymi. Nie mają one także funkcji analitycznych.
SPOT- satelita francuski operujący od 1986r. Zawiera dwa rodzaje systemów wykonywania obrazu. Pierwszy wykonuje zdjęcia w 3 kanałach widmowych(dwa w świetle widzialnym i jeden w bliskiej podczerwieni) z rozdzielczością 20m. Drugi wykonuje zdjęcia panchromatyczne z rozdzielczością 10m. Każdy system ma dwa urządzenia do wykonywania zdjęć, co pozwala na sporządzanie zdjęć stereskopowych.
TIN- numeryczny wektorowy model powierzchni terenu. Powierzchnia terenu przedstawiona jest jako sieć połączonych ze sobą nieregularnych trójkątów. Każdy z wierzchołków każdego trójkąta jest opisany trzema współrzędnymi. Współrzędna X, Y określają położenie na powierzchni Ziemi, a współrzędne Z wysokość danego punktu. Model zawiera informacje o topologii trójkątów.
GPS- globalny system określania pozycji. System satelitarny bazujący na 24 satelitach umieszczonych na wysokich orbitach, około 20 km nad Ziemią. Odbiornik systemu odbicia sygnały z satelitów i oblicza swoje położenie na powierzchni Ziemi na podstawie pomiaru odległości od czterech lub więcej satelitów. Dokładność, w zależności od wersji i metody pomiaru, wynosi od 150m do 1 cm.
ZDJĘCIA SPEKTROSTREFOWE- są to zdjęcia, na których bardzo dobrze rozróżnialne są elementy przyrodnicze obiektu (np. gatunki drzewostanów, ich stan zdrowotny, rodzaje upraw, itp.). Na zdjęciach tych można analizować stosunki wodne.
STRETCHING- rozciąganie interesującego nas zakresu spektrum. Stretching linearny polega na równomiernym rozciągnięciu całego zakresu spektrum.
KRIKING- metoda interpolacji stosowana w transformacji danych punktowych w regularną siatkę oparta na teorii statystycznej.
FRAGMENTACJA- to proces, w wyniku którego siedliska ulegają zmniejszeniu, a ponadto zostaje ono podzielone na więcej fragmentów. W wyniku fragmentacji następuje:
-zmniejszenie całkowitej powierzchni powstałych fragmentów
-zwiększenie się udziału krawędzi w całkowitej powierzchni
-każdy punkt znajduje się średni bliżej krawędzi siedliska niż było poprzednio
-każdy z fragmentów jest średnio bardziej izolowany od pozostałych, niż był poprzednio.
Wpływ fragmentacji na:
-liczbę ptaków
-średnią wielkość płata
-średnią izolację płatów
Biologiczne konsekwencje fragmentacji siedlisk:
-skutki fragmentacji na poziomie zespołów gatunków-znaczenie rozmiarów płatów siedlisk i stopnie ich izolacji dla różnorodności gatunkowej zostało początkowo opisane la zespołów zamieszkujących wyspy oceaniczne. Flora i fauna występująca charakteryzuje się mniejszym bogactwem gatunkowym. Według teorii tempo imigracji i lokalnego wymierania gatunków zależy od wielkości płata i jej odległości od kontynentu. Im mniejsza odległość od źródła, tym tempo imigracji jest większe i spada wraz ze wzrostem liczby gatunków już obecnych na wyspie. Im wyspa większa tym tempo lokalnego wymierania gatunków mniejsze, przy czym zawsze wzrastające wraz ze wzrostem liczby gatunków już obecnych na wyspie. W wyniku wymierania i imigracji kształtuje się pewien poziom równowagi liczby gatunków. Wpływ izolacji i wielkości wyspy nie jest zawsze jednakowy. Np. liczba ptaków i płazów bardziej zależy od wielkości lasu, a liczba ssaków od stopnia izolacji. Pełne konsekwencje fragmentacji siedliska(fragmentacja-spadek bogactwa gatunkowego)widoczne są z pewnym opóźnieniem, które nazywamy czasem relaksacji.
-konsekwencje fragmentacji na poziomie populacji-z fragmentacji siedlisk postępuje fragmentacja populacji. Jest to kluczowy problem ochrony przyrody, ponieważ małe populacje narażone są na większe ryzyko wymierania niż duże. Teoria metapopulacji przewiduje, że gatunek może istnieć jako grupa populacji będących w kontakcie dzięki ograniczonej dyspozycji pomiędzy płatami lokalnych siedlisk pod warunkiem, że w tej grupie siedlisk prawdopodobieństwo wyginięcia populacji jest kompensowane przez prawdopodobieństwo kolonizacji. Wiele spośród niedawno odnotowanych spadków rozprzestrzeniania się gatunków może być wyjaśnione poprzez załamanie się systemu metapopulacji.
STATYSTYKA NAJBLIŻSZEGO SĄSIEDZTWA(NNS)-jest to transformacja opisująca rozkład punktów w zbiorze:
-regularność rozkładu obiektów na płaszczyźnie oceniona na podstawie analizy najbliższego sąsiedztwa, polegającego na obliczaniu średniej odległości pomiędzy najbliżej leżącymi punktami pomiarowymi, a następnie jej porównaniu z odległością teoretyczną.
Ten empirycznie wyprowadzony parametr statystyczny jest miarą podobieństwa rozkładu punktów do rozkładu losowego, klastrowego lub regularnej siatki punktów.
Rozkład klastrowy- polega na wyraźnym ugrupowaniu się punktów w pewnych miejscach, podczas gdy w rozkładzie losowym punkty są równomiernie rozproszone na płaszczyźnie. Wartość NNS będzie najmniejsza dla rozkładu klastrowego, największa dla regularnej siatki, a przy rozkładzie losowym będzie dążyła do wartości =1.
INDEKS NAJBLIŻSZEGO SĄSIEDZTWA (NNI, NNS)-jeżeli danych jest n punktów o współrzędnych(xi, yi) rozrzuconych na obszarze o powierzchni A, to:
-gdzie: di-odległość od kolejnego punktu do najbliższego sąsiedztwa.
Zastosowanie:
-przy charakterystyce statystyki zagęszczenia oczek wodnych
-przy migracji populacji gatunków.
ANALIZA HOT SPOT- wyniki analizy są wizualizowane za pomocą elips obejmujących punkty przypisowe do klastrów. Wielkość elips uzależniona jest od przyjętych parametrów procedury: poziomu prawdopodobieństwa i odchylenia standardowego, a ich liczba od minimalnej ilości punktów tworzących klaster. Zastosowanie-poszukiwanie miejsca największego zagęszczenia oczek wodnych na jakim obszarze(opis punktów bez atrybutów).
SEMIWARIOGRAM:
-problem różnego stopnia podobieństwa danych, w zależności od ich wzajemnych odległości
-dane leżące blisko siebie będą podobne do siebie niż dane od siebie odległe. Określenie stopnia podobieństwa jako funkcji odległości jest istotne nie tylko w analizie danych, ale także w geostatycznych metodach interpretacji, takich jak Kriging.
Najprostszym sposobem pokazania przestrzennych związków jest semiwariogram. Semiwariogram- to wykres, na którym na osi odciętych jest zaznaczona odległość między punktami, a na osi rzędnych semiwariancja obliczona dla punktów odległych od siebie o pewną ilość jednostek odległości. Przy wzroście odległości podobieństwo między danymi maleje. Od pewnej odległości, zwanej zasięgiem semiwariancja ma wartość stałą wynikającą z losowej zmienności w ramach pewnego zakresu.
TIN(model sieci nieregularnych trójkątów)-powierzchnia podzielona jest na trójkąty elementarne, których wierzchołki odpowiadają punktom wysokościowym. Sieć nieregularnych trójkątów tworzy powierzchnie(płaszczyzny)najlepiej przystające do terenu. Zaletą TIN jest jego zmiana rozdzielczości, która pozwala na oszczędny zapis w miejscach, gdzie rzeźba jest wyrównana i można ją zapisać mniejszą liczbą punktów. Konstrukcja sieci trójkątów w strukturze TIN polega na znalezieniu tzw. sąsiadów Thissena dla danego punktu i połączeniu tych punktów odcinkami. Model TIN ma szereg zalet, z których najważniejsze to:
-boki trójkątów obrazują krawędzie
-TIN ze 100 punktami tak samo dobrze obrazuje zróżnicowanie rzeźby terenu jak DEM z kilkoma setkami pikseli.
BAZA DANYCH-służy do tworzenia i zarządzania zapisywanymi danymi w systemie komputerowym. Prosta baza obejmuje jedną lub kilka tabel, natomiast bardziej rozbudowane bazy posiadają dziesiątki jak nie setki tabel zawierających mnóstwo rekordów. Do identyfikacji rekordów baza wykorzystuje jeden lub kilka indeksów. Dane w bazie są przechowywane w postaci pól i rekordów. Pole w bazie odpowiada pojedynczemu elementowi, np. pola(imię, nazwisko, adres). Komplet pół tworzy rekord.
Główne elementy bazy danych:
-DBMS
-moduły programu
-interfejsy
-dane
Funkcje bazy danych:
-tworzenie, edytowanie, przechowywanie i wprowadzanie raportów podsumowujących informacje
-organizację całej bazy danych
TYPY BAZ DANYCH:
a)bazy hierarchiczne:
-są one zorganizowane podobnie jak drzewa genealogiczne lub systematyka zwierząt
-każde zjawisko lub obiekt mają odniesienie do jednego elementu położonego wyżej i kilku elementów położonych niżej
-proste jest poszukiwanie relacji pionowych, natomiast trudno wyrazić relacje poziome.
b)bazy sieciowe-w bazach tych oprócz połączeń hierarchicznych istnieją dodatkowe połączenia, dzięki którym nie jest konieczne poruszanie się w pionie. Wady bazy sieciowej:
-konieczność przedstawiania strzałek(powiązań), których przy skomplikowanych relacjach może być duża ilość
-zmiany danych wymagają każdorazowego uaktualniania powiązań
-niemożność przedstawiania powiązań między obiektami tego samego typu
-projektując bazę zakłada się określony sposób poruszania się po niej. Natomiast zmiana założeń powoduje konieczność zmiany struktury bazy.
c)bazy relacyjne:
-są najprostszym typem baz danych(brak hierarchii i strzałek)
-model relacyjny to prosta tablica rekordów, w której przechowywane są atrybuty
-każdy rząd tablicy reprezentuje jeden obiekt(encję)
-kolumny zawierają poszczególne atrybuty, których liczba może być różna
-dane przechowywane są w tabelach, z których każda ma stałą ilość kolumn i dowolną ilość wierszy
-każda tabela(relacja)ma zdefiniowany klucz-wyróżniony atrybut lub kilka atrybutów, którego wartość jednoznacznie identyfikuje dany wiersz.
d)bazy obiektowe-nie są zdefiniowane żadnym oficjalnym standardem. Jednym z podstawowych celów modelu obiektowego jest jest bezpośrednie odwzorowanie obiektów i powiązań między nimi wchodzących w skład aplikacji na zbiór obiektów i powiązań w bazie danych.
DIGITIZER:
-składa się z blatu i kursora z celownikiem
-w blacie znajdują się równoległe do osi x i y sieci przewodów. Generują one pole elektromagnetyczne rozpoznawane przez cewkę indukcyjną kursora. Impuls o położeniu celownika wysyłany jest do komputera.
Digitizer charakteryzują:
-wielkość(format od A4 do A0)
-rozdzielczość(najmniejsza jednostka sczytywania współrzędnych, najczęściej 0,075-0,25mm)
-dokładność(zależy od precyzji ułożenia drucików wewnątrz blatu)
-powtarzalność(określa się wykonując pomiary przy wielokrotnym nastawieniu celownika na ten sam punkt)
-stabilność-jest powtarzalnością, ale dla wielogodzinnych okresów.
MODEL WEKTOROWY- polega na obrazowaniu świata za pomocą punktów i linii przedstawiających lokalizację obiektów lub ich granice. Ten sposób przypomina tradycyjne wykonanie map. Wektorowy model danych jest reprezentowany przez serię współrzędnych X, Y lub X, Y, Z. Wektor oddaje lokalizację pojedynczych drzew, przebieg rzek i linii komunikacyjnych, granice działek gruntów, granice jednostek administracyjnych i politycznych.
Prosty model wektorowy stanowi zbiór nie powiązanych ze sobą obiektów punktowych, liniowych i powierzchniowych. Obiekty tworzą odpowiednio kodowaną listę, która jest przetwarzana przez programy komputerowe do postaci rysunku na monitorze lub urządzeniu zewnętrznym. Główną zaleta tego modelu jest prostota.. Wykorzystywany jest powszechnie w programach graficznych typu CAD(komputerowego wspomagania projektowania). Istotnymi wadami tego modelu są:
-konieczność podwójnego zapisu informacji na stykach obiektów a przez to kłopotliwa aktualizacja, która może prowadzić do braku tożsamości współrzędnych teoretycznie tych samych punktów,
-utrudniona analiza związków przestrzennych zachodzących między obiektami.
DEM-obraz cyfrowy, którego atrybuty odpowiadają rzędnym wybranego fragmentu terenu.
Topologiczny model danych wektorowych- oprócz położenia obiektu definiowany jest jego związek z innymi obiektami. Określa się zależności topologiczne istniejące między obiektami:
-zerowymiarowymi (punktami węzłowymi)
-jednowymiarowymi(liniami granicznymi)
-dwuwymiarowymi(obszarami)
Punkty(węzły) połączone w sposób uporządkowany tworzą odcinki linie, te zaś z kolei mogą określać jednostki powierzchniowe. Do opisu przestrzeni trzeba:
-podać położenie punktów węzłowych(współrzędne)
-określić przebieg linii między węzłami
-opisać powierzchnie znajdujące się po obu stronach linii
-dla linii, które pomiędzy węzłami mają dodatkowe punkty załamania należy podać położenie tych punktów.
W modelu topologicznym definiowany jest zwrot linii, zmiana zwrotu powoduje konieczność zmiany definicji obszarów położonych po jej lewej i prawej stronie.
Topologiczny model przestrzeni gwarantuje zapisanie współrzędnych każdego punktu tylko raz, nie ma więc powtarzania i niejednoznaczności danych. Bardzo łatwo dokonuje się aktualizacji danych. Zmiana położenia jednego z punktów charakterystycznych automatycznie powoduje zmianę całego modelu. Ułatwione są wszelkie operacje przestrzenne. Topologiczny model danych przestrzennych upraszcza algorytmy obliczeniowe wykorzystywane w badaniu związków przestrzennych między obiektami, umożliwia wykonywanie różnorodnych analiz przestrzennych łącznie z wzajemnym przecinaniem warstw informacyjnych. Jest powszechnie stosowany w zaawansowanych programach umożliwiających budowę SIP. W programach komputerowego wspomagania projektowania(CAD) i prostszych programach SIP implementuje się na ogół prosty model wektorowy. Istnieje możliwość konwersji jednego modelu danych na drugi.
RASTROWY MODEL DANYCH PRZESTRZENYCH- systemy rastrowe mają regularny zapis w odniesieniu do całego zasięgu bazy danych, dokładność zapisu jest umowna, zapis odznacza się prostotą operacyjną ale jest pamięciochłonny. Najmniejszym rozróżnialnym elementem jest oczko rastra-piksel. Położenie piksela określa jednoznacznie numer w matrycy. Model ten jest niewrażliwy na zmiany granic obiektów przestrzennych, ułatwia więc analizy ich zmian w czasie. Najprostszy model rastrowy jest siatką kwadratów. Rastrowy model danych wykorzystywany jest w systemach budowanych dla potrzeb badania przestrzeni przyrodniczej, pozwala śledzić różnorodne interakcje obiektów ekosystemu i formułować odpowiedzi związane na pytania związane z funkcjonowaniem przyrody.
Rastrowy model danych wykorzystywany jest w gromadzeniu i analizowanniu danych obrazowych i teledetekcyjnych.
PORÓWNANIE MODELU RASTROWEGO Z WEKTOROWYM:
-w modelu rastrowym większe znaczenie ma wnętrze obiektu, a nie jego granice
-dane wektorowe powinny być stosowane do opracowań w małych i średnich skalach
-w naukach przyrodniczych częściej stosuje się model rastrowy niż wektorowy
WADY I ZALETY MODELI:
1.model rastrowy
a)wady:
-wysokorozdzielczy rastrowy obraz kolorowy potrzebuje ogromnych rozmiarów pamięci operacyjnej
-przy dużych powiększeniach posiada schodkową strukturę obrazu
b)zalety:
-znacznie prostszy niż wektorowy
-jego stosowanie jest mniej czasochłonne
2.model wektorowy:
a)zalety:
-znacznie bardziej plastyczny
-w prosty sposób podlega manipulacjom (przesuwanie)
-powiększanie i pomniejszanie obrazu nie wpływa na rozdzielczość i jakość obrazu
-wektory zajmują mniej miejsca niż raster.
CYFROWY MODEL TERENU DTM-jest to cyfrowa reprezentacja cech terenu. Jeśli baza zawiera wyłącznie dane o wysokości punktów wówczas mówimy o cyfrowym modelu wysokości DEM. Oba modele mogą być również nazywane cyfrowymi modelami krajobrazu DLM. Pod pojęciem cyfrowy model terenu rozumie się zbiór odpowiednio wybranych punktów powierzchni o znanych współrzędnych x, y, z oraz algorytmów interpolacyjnych umożliwiających odtworzenie kształtu określonego obszaru. Wyróżniamy kilka podstawowych metod zapisu danych modelu na podstawie punktów pomiarowych:
-sieć regularna-współrzędne z punktów pomiarowych służą do obliczenia współrzędnej Z wierzchołków regularnej sieci(na ogół sieci kwadratów)
-nieregularna siatka kwadratów służy do obrazowania numerycznego modelu terenu (TIN)
-model hybrydowy.
GRIDDING- interpolacja określa wartości we wszystkich węzłach regularnej siatki. Gridding najczęściej wykonuje się w 3 etapach:
-sortowanie punktów kontrolnych z uwzględnieniem ich położenia w powierzchni
-stworzenie podzbioru punktów kontrolnych otaczających dany węzeł regularnej siatki
-określenie pewnej wartości w węźle za pomocą pewnej funkcji, której argumentami są punkty kontrolne wybranego w drugim etapie podzbioru.
Trzy podstawowe metody wyboru podzbioru punktów:
-wybierane są wszystkie punkty bliższe od A
-wybierana jest pewna liczba najbliższych punktów
-wybierana jest równa liczba punktów z każdego kwadratu.
PRZEKLASYFIKOWAIE OBIEKTÓW- pozwala na selekcję danych przestrzennych na mapie wyjściowej w celu otrzymania nowego obrazu z reguły o treści zgenerowanej. Dwie podstawowe metody przeklasyfikowania danych:
-wyodrębnienie-polega na wyeksponowaniu na mapie co najmniej jednej klasy przy jednoczesnym połączeniu pozostałych klas nie będących przedmiotem zainteresowania użytkownika
-grupowanie- polega na połączeniu kilku klas w jedną, zgodnie z kryteriami podanymi przez użytkownika, przy jednoczesnym pozostawieniu bez zmian pozostałych klas.
ANALIZA SĄSIEDZTWA:
a)wyznaczanie stref otaczających (buforowanie)-strefa buforowa, zwana buforem jest to poligon otaczający polilinię lub poligon w taki sposób, że każdy punkt wewnątrz tej strefy nie jest oddalony bardziej od polilinii lub granicy poligonu niż pewna graniczna wartość, zwana rozmiarem bufora. Zastosowanie:
-możliwości migracyjne zwierząt, np. w odległości od jeziora→określenie
-bufor punktów np. płatu leśnego-odległość 10m pole od tego lasu, wpływ lasu na pole
-wyspy w buforze
b)pomiar obiektów przestrzennych
c)analiza sąsiedztwa i analizy barierowe-analizy sąsiedztwa służą m.in. do wyszukiwania najkrótszej drogi uwzględniając wpływ różnych obiektów geograficznych. Mają one z reguły charakter analizy barierowej(progowej) biorąc pod uwagę nie tylko istnienia bariery, ale także jej charakter. Wyróżniamy bariery:
-absolutne
-względne
-statystyczne
-dynamiczne
NAKŁADANIE OBIEKTÓW PRZESTRZENNYCH-podstawowe operacje logiczne oparte na 4 operatach:
-AND (i) koniunkcja iloczyn logiczny
-OR (lub) alternatywa łączna (suma logiczna)
-XOR (albo-albo za wyjątkiem części wspólnej)
-NOT (nie/bez) negacja (różnica logiczna)
Zastosowanie:
-nakładanie map
-suma i zasięg szkodnika i lasu.