В основе системы хранения графической части пространственной информации, модуля визуализации ГИС, находится модель пространственно-координированных данных или представление пространственных данных.

Представление пространственных данных (син. модель пространственных данных) – способ цифрового описания пространственных объектов, тип структуры пространственных данных [5, с.68].

Каждая из моделей пространственно-координированных данных основана на том или ином методе дискретизации. Под дискретизацией в данном случае понимается отображение не-прерывных сущностей реального мира в набор дискретных объектов. Метод дискретизации определяет структуру данных ГИС.

Построение исчерпывающей классификации моделей про-странственно-координированных данных затруднено. Тем не менее, на основе практических реализаций определился набор базовых представлений пространственных данных, используе¬мых для описания планиметрических объектов [4, с.66-67, том 1]:

• растровая модель (растровое представление) данных;

• регулярно-ячеистое представление;

• квадродерево (квадротомическое представление);

• векторная модель (векторное представление) данных:

§    векторно-топологические представления; 

§    векторные нетопологические модели.

Модели являются взаимно преобразуемыми, каждая обладает определенной структурой данных. Выбор модели представления данных зависит от вида объекта информационного моделирования и задач, для решения которых предназначена ГИС. Стоит отметить, что большая часть распространенных в Российской Федерации геоинформационных систем ориентирована на работу с векторным представлением пространственных данных. Машинные реализации моделей пространственно-координированных данных называются форматами пространственных данных.

Рассмотрим особенности структур данных базовых моделей пространственно-координированных данных.

Растровая модель пространственно-координированных данных – это цифровое представление пространственных объектов и их непрерывных изменений в виде совокупности ячеек заданного размера – растра. Растр представляет собой матрицу элементов изображения (пикселей) с присвоенным им значением класса объекта [6, с.380].

Пиксель – двумерный далее не делимый элемент изображения, элементарный тип пространственного объекта в растровом представлении.

В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом – весь объект отображается в пространственные ячейки (пиксели), образующую регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (оттенок, насыщенность, яркость, определенное числовое значение) участок поверхности объекта. Как правило, пиксель обладает одним значением цвета или плотности, но когда граница двух типов покрытий проходит через ячейку, ей присваивается значение, характеризующее большую часть ячейки или ее центральную точку.

Назначение растровой модели: растровая модель данных должна отвечать на вопрос «что это за объект?».

Для растровых моделей существует ряд характеристик: пространственное разрешение, значение, ориентация, зоны, положение [11, с.97].

Пространственным разрешением растровых моделей называется величина, соответствующая минимальным линейным размерам объекта, который может быть отражен в данной модели (высокое разрешение подразумевает обилие деталей).

Значение – элемент информации, хранящийся в пикселе (он может кодироваться с помощью цвета или может хранить адрес строки таблицы с соответствующей атрибутивной информацией или любую другую типизированную информацию).

Ориентация – угол между направлением на север и положением колонок растра.

Зона – зона растровой модели включает в себя соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение. Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления и т. п. основные характеристики зоны – её значение и положение.

Положение – обычно задается упорядоченной парой координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого пикселя (ячейки) отображаемого пространства в растре.

Точность отображения в растровой модели: в большинстве случаев не ясно, относятся координаты к центральной части пикселя или к одному из его углов, поэтому точность привязки элемента растра определяют как 0,5 ширины и высоты ячейки.

Метод группового кодирования. Самый простой способ ввода растровых моделей в ГИС – прямой ввод одной ячейки за другой, в этом способе существенным недостатком является требования большого объема памяти и значительного времени для организации процедур ввода/вывода растровых данных (например, снимок с ИСЗ содержит порядка сотен миллионов эле-ментов растра). Возникает проблема сжатия данных. Для сжатия растровых данных используют кодирование участков развертки или метод группового сжатия, который учитывает довольно час-тую повторяемость значений ячеек. Суть метода группового кодирования: данные вводят парой чисел, первое число – обозначает длину группы, второе – значение группы, экономия машин-ной памяти может достигать больших значений, поскольку, как правило, на растровых изображениях много однородных участков.

Обобщенный класс векторных моделей включает два типа: векторные топологические и векторные нетопологические модели. Векторные модели строятся на векторах, занимающих часть пространства (в отличие от растрового представления, которое занимает все пространство), поэтому требуют меньших затрат машинной памяти на хранение и времени на обработку и представление информации.

Векторная модель пространственно-координированных данных – это цифровое представление пространственных объектов набором координатных пар, описывающих «геометрию» объекта и его пространственную локализацию [6, с.380].

Векторно-топологическое представление в дополнение к описанию геометрии и локализации объектов описывает их взаимное расположение («слева», «справа», «снизу», «сверху» и т. д.) и их взаимоотношения (взаимодействия). Отношения между объектами описываются на уровне структуры данных ГИС и называются топологическими отношениями или топологией.

Назначение векторных моделей данных: векторная модель должна отвечать на вопрос «где расположен объект?» с высокой точностью, которая при любых действиях не должна теряться.

Точность векторной модели: векторные данные могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности, определяемой параметрами ЭВМ. Тем не менее, необходимо понимать, что не все классы данных соответствуют точности векторного представления (возможность задавать координаты с двойной точностью не означает, что положение объектов заданное с такой степенью точности соответствует их реальному положению). По-этому говоря о точности векторной модели следует, прежде всего, оценивать точность исходных данных, и только потом точность кодирования векторных объектов.

Полнота векторной модели. Полная векторная модель данных ГИС отображает пространственные данные как совокупность основных частей [11, с.88-89]:

• геометрические объекты (точки, линии, полигоны);

• атрибуты – признаки, связанные с объектами;

• связи между объектами.

Приведем базовые типы пространственных объектов, которыми оперируют ГИС в векторных моделях:

§ точка (точечный объект) – 0-мерный объект, характеризуемый плановыми координатами;

§ линия (полилиния, линейный объект) – 1-мерный объект, образованный двумя и более точками с известными плановыми координатами, соединенными отрезка¬ми прямой или дугами, обладает такими характеристиками как длина и ориентация;

§ область (полигон, полигональный объект, площадной объект) – 2-мерный объект, внутренняя область, ограниченная замкнутой последовательностью линий или дуг и идентифицируемая внутренней точкой, обладает

такими характеристиками как периметр, площадь и ориентация; 

§ поверхность – 3-мерный объект, определяемый как плановыми координатами, так и аппликатой Z, которая входит в число атрибутов объекта; оболочка тела; 

§ тело – 3-мерный (объемный) объект, описываемый тройкой координат, включая аппликату Z, и ограниченный поверхностями, обладает такой характеристикой как объем. Для кодирования точечных объектов необходимо указывать уникальный идентификатор точки (записи) и пару координат в определенной системе координат. Для кодирования линии необходимо указывать уникальный идентификатор линии (записи), набор координатных пар и элемент, показывающий, что выше¬перечисленные координатные пары образуют один объект. Для кодирования полигона необходимо указывать уникальный идентификатор, набор координатных пар границы объекта, метку (внутренняя точка полигона, как правило, имеет средние значения координат объекта, служит так же для ассоциативной связи объекта и его атрибутов).

На сегодняшний день для векторных ГИС характерен объектный метод формирования метрики: метрическое описание каждого объекта формируется единым массивом, иными слова¬ми, на каждый объект создается своя структура данных определенного для каждого базового элемента типа. При этом возможно дублирование метрики разными объектами (в структуре данных каждого из соседствующих объектов фиксируются смежные точки). В векторно-топологических ГИС структуры данных взаимосвязаны, и метрика объекта формируется иными способами. Описание структур данных, методов формирования метрики, реализующих топологические отношения между объектами, приведено в разделе, посвященном топологии в ГИС (раздел 4).

Текстовые объекты. Особый тип объектов векторного представления – текстовые объекты. Он предназначен для визуализации различных характеристик объектов (собственных названий, качественных и количественных характеристик и пр.), облегчения читаемости карты и оформления в соответствии с общепринятыми требованиями. Текст может быть самостоятельным объектом и иметь произвольное содержание, либо являться так называемой «этикеткой». Тексты-этикетки связаны с имеющимися пространственными объектами и отражают их атрибутивные данные. Текст – это специфический линейный или точечный объект, задается координатами двух точек (точкой привязки и точкой ориентации) или точкой привязки и углом поворота, характеризующими расположение текста в пределах заданной территории [10, с.14-15].

ГИС, работающие с векторными моделями, как правило, на-зывают векторными геоинформационными системами. Как от-мечалось ранее, в Российской Федерации предпочтение отдается

векторным ГИС. Рассмотрим причины, в силу которых растровые данные преобразуют в векторное представление (рис. 2):

• Растровое представление обладает избыточной информацией. Например, прямая линия в растровой модели данных состоит из множества пикселей, в векторном представлении для ее кодирования используют две пары координат независимо от длины линии.

• В связи с тем, что растровое изображение объекта состоит множества пикселей, не связанных между собой, таким объектом нельзя оперировать, как единым целым. Для того, что бы перемещать, удалять, преобразовывать форму объекта необходимо использовать сложные инструменты с элементами векторной графики. (Стоит отметить, данное утверждение справедливо для классических растровых моделей. В новых подходах к реализации растровой модели существует возможность оперировать объектом как единым целым благодаря тому, что в каждый пиксель содержит ссылку на атрибутивную информацию, в которой в том числе содержится уникальный идентификатор объекта. Таким образом, появляется возможность отождествить все пиксели, представляющие собой объект, и манипулировать ими).

• Векторные модели удобны для организации и работы с

взаимосвязанными объектами (например, для моделирования сетевых задач). Тем не менее, используя некоторые механизмы, например, включение взаимосвязи в таблицы атрибутов, можно организовать взаимосвязи и в растровых сис-темах.

Стоит отметить, что у растровых моделей есть существен¬ное преимущество, связанное с визуализацией. Растровое пред-ставление данных в любой геоинформационной системе выгля¬дит идентично, в то время как для идентичного вида векторных представлений необходимы одни и те же наборы шрифтов и со-поставимые классификаторы (на сегодняшний день для ГИС не существует универсальных шрифтов и классификаторов).

Рис. 2 Территория в векторном представлении данных (а), в растровом представлении данных (б)

Регулярно-ячеистое представление – цифровое представ-ление пространственных объектов в виде совокупности ячеек регулярной сети с присвоенными им значениями класса объекта в отличие от растрового представления как совокупности эле¬ментов растра (пикселей) [5, с.75].

В растровом представлении атомарной единицей служат пиксели, множество которых образует изображение (сканированное изображение, данные ДЗЗ, фотографии и т. д.). На эти неделимые элементы растра «разбивается» и координатная плоскость с пространственными объектами в их растровом представлении. В случае регулярно-ячеистого представления атомарной единицей изображения служит элемент «разбиения» территории – регулярная пространственная ячейка (территориальная ячейка) правильной геометрической формы [4, с.70, том 1], например, равновеликие трапеции на сфере.

Квадротомическое представление (квадродерево) – один из способов представления пространственного объекта в виде иерархической древовидной структуры, основанной на декомпозиции пространства на квадратные участки, или квадратные блоки, квадранты, каждый из которых делится рекурсивно на четыре вложенных до достижения некоторого уровня (числа Мортона), обеспечивающего требуемую детальность описания объектов, эквивалентную разрешению растра; обычно используется как средство снижения времени доступа, повышения эффективности обработки и компактности хранимых данных по сравнению с растровым представлением [5, с.51].

По своей сути и регулярно-ячеистое и квадротомическое представление относятся к классу растровых моделей данных. Квадротомическое представление можно рассматривать в каче-стве метода сжатия растрового представления данных.

Наряду с базовыми моделями пространственно-координированных данных следует выделять гиперграфовую модель Ф. Буйе и TIN-модель.

Гиперграфовые модели основаны на теории множеств и гиперграфов, используют шесть абстрактных типов данных: класс, атрибут класса, связь класса, объект, атрибут объекта, связь объекта.

Класс соответствует границе гиперграфа, объекты являются узлами этого графа. Каждый класс содержит объекты с атрибутами объекта и различаемый узел, содержащий атрибут класса. Используя подклассы, вводят иерархию классов и объектов. Связи классов и связи объектов устанавливают соотношения между теми классами, которые не связанны иерархически. Связи классов представляют потенциальные соотношения между классами, а связи объектов – действительные соотношения между объектами. Для образования мультисвязи можно объединить несколько связей объектов. Несколько классов объектов образуют гиперклассы, которые связанны гиперсвязями [11, с.102].

Гиперграфовые модели применимы как к пространственным, так и к атрибутивным данным. Они отличаются высокой степенью сложности и не получили широкой реализации в программных средах.

Особенности представления данных в виде TIN-модели рассмотрены в разделе, посвященном методам создания и использования цифровой модели рельефа (раздел 6).

Геоинформационные системы, как правило, поддерживают одну из базовых моделей пространственно-координированных данных. Некоторые ГИС поддерживают разные представления данных, при этом функциональные возможности системы ориентированы на работу с одной из моделей, в то время как другие модели имеют возможность визуализироваться совместно с основной моделью или набор возможностей для работы с ними минимален.

Необходимость обмена данными между системами, работающими с различными представлениями данных, вызвала раз-работку алгоритмов и средств преобразования данных из одной модели в другую. Наиболее распространенными являются сле-дующие типы преобразований моделей пространственно-координированных данных:

§    векторно-растровое преобразование (растеризация);

§    растрово-векторное преобразование (векторизация); 

§    преобразование векторной нетопологической модели в векторную топологическую модель (топологизация).

Процесс растеризация легко поддается алгоритмизации и производится в автоматическом режиме: пространство разбивается на пиксели, которым присваивается значение, соответствующее принадлежности или непринадлежности к ним векторных объектов.

Для проведения процесса векторизации используются специальные программы – векторизаторы. Они производят преобразование данных в одном из трех следующих режимов: ручной, полуавтоматический и автоматический режимы. В основе автоматического режима векторизации лежит теория распознавания образов, задача распознавания образов трудно поддается алгоритмизации, и на сегодняшний день методы автоматической векторизации не используются для массового преобразования растровых представлений в векторные. Чаще используется полу-автоматическая векторизация, она дает хорошие результаты при цифрования четких контуров на растре, при этом требуется растровое изображение высокого качества и участие пользователя (пользователь должен показывать системе дальнейшее направление цифрования и дополнительно распознавать оцифрованные элементы). Наиболее широко используется метод ручной векторизации (цифрование по подложке). Ручная векторизация дает более точные результаты, чем полуавтоматическая векторизация (и более точные результаты, чем создание векторного представления путем дигитайзерного ввода данных), как правило, она производится средствами самой геоинформационной системы. Независимо от типа векторизации непосредственно перед процессом требуется задание системы координат.

Особенности процесса топологизации рассмотрены в разделе, посвященном топологическим отношениям в ГИС (раздел 4).

Взаимные преобразования моделей пространственных данных являются частью более общих проблем: проблемы преобразования (конвертирования) форматов пространственных данных (опредленных реализаций моделей пространственных данных) для обмена данными между различными геоинформационными системами; проблемы преобразования форматов данных геоинформационных систем в форматы иного программного обеспечения и наоборот.

Любой из типов преобразования моделей данных является одним из этапов (методов) получения цифровой модели местности, в основе которой лежит та или иная модель пространственно-координированных данных. (Понятие цифровой модели местности рассматривается в разделе 5).

Независимо от источника данных и вида представления графической части пространственной данных качественные и количественные характеристики пространственных объектов, вводимые с помощью клавиатуры или функции импортирования, хранятся в атрибутивной базе данных.