Все в мире каким-то образом расположено в пространстве.
Например, стул. Рядом с вами наверняка есть стул. Стул стоит на полу в метре от вас. Одновременно он стоит в трех метрах вот от той стены или, например, в углу. Еще он стоит на, предположим, седьмом этаже и на высоте 22 метра от поверхности земли. А относительно машины, едущей по улице за окном, он вообще движется, постоянно меняя свое положение.
Именно так все и началось. Люди давно осознали ценность информации о пространственном положении объектов. С глубокой древности они передавали знания о лучших охотничьих угодьях, плодородных участках, морских течениях, кратчайших и безопасных путях кочевки…
Картография и смежные с ней науки прошли долгий путь развития, взлетов и падений. Развитие технологий в последние десятилетия позволило получать, хранить и обрабатывать невообразимое ранее количество данных. Данные открывают возможности для веб-картографии, обработки спутниковых снимков, геоинформационных систем (ГИС).
Но все сложные вещи состоят из отдельных маленьких кирпичиков. Давайте разберемся в кирпичиках геоданных.
Геоинформационная система, пришедшая на смену традиционным картам и атласам, — это набор слоев, каждый из которых описывает какой-то определенный тип объектов или явлений. Просто представьте себе слоеный пирог. Например, есть слой, где будут указаны все реки или озера. Все города. Все дороги. Все лесные массивы. И так далее.
Чем больше слоев в вашей системе, тем полнее она описывает реальную систему и тем совершеннее ваша модель. Но может быть и так, что вам нужен конкретный слой: только растительность, ничего больше.
Кстати, если вы думали, что традиционные бумажные карты и атласы «закончились» — это неправда. Они переместились в цифровой вид, но до сих пор существуют и будут существовать еще долгое время — во многом благодаря ГИС и новым возможностям, которые они открывают.
Вернемся к подходам моделирования. Возьмем объект типа «река». Как лучше всего представить его в понятном компьютеру виде? Чаще всего длина реки гораздо больше её ширины, поэтому кажется, что наиболее подходящим решением будет описать её линией. В некоторых случаях нам важна ширина реки, например, для строительства моста. Здесь придется представлять реку как некий площадной объект, имеющий как длину, так и ширину. А вот дерево, стоящее на берегу, мы скорее всего обозначим точкой. Но если нас интересует площадь, покрываемая кроной дерева, — это снова площадной объект.
Все эти объекты объединяет одно: их можно описать некоторыми геометрическими фигурами, или математическими формулами, которые будут описывать эти фигуры. И поэтому все эти объекты будут векторными объектами.
Есть три главных типа векторныхобъектов:
- точка (не имеет ни длины, ни площади — безразмерна),
- линия (имеет длину)
- полигон (имеет площадь).
Нетрудно заметить, что линия — производное точки, а полигон — производное линии. Линия всегда имеет вершины, а полигон всегда имеет границу, разделяющую его внутреннюю и внешнюю части.
Но все эти объекты занимают только какую-то часть территории, на которой расположена наша система. Конечно, можно создать множество полигонов, которые будут иметь общие границы и между которыми не будет промежутков. В таком случае должно строго соблюдаться такое понятие, как топология объектов, то есть их пространственное отношение друг к другу.
Но обычно в том случае, когда для слоя ГИС необходимо сплошное покрытие территории, используется другой тип данных — растровый. С ним все очень просто: площадь изображения — это сетка из множества точек-пикселей. Тех самых точек, которые можно увидеть, если максимально увеличить любую цифровую фотографию Например, заставка этой статьи — растр.
В ГИС растр — это матрица значений, где у каждой ячейки есть 1) значение (некое число), 2) координаты центра этой ячейки. Размер ячейки может варьироваться в пределах от сантиметров до тысяч километров. Значение может описывать любое явление, начиная от высоты над уровнем моря и температуры, до сложных экономических показателей или результатов прогнозирования.
(Совет: разницу между растровой и векторной графикой неплохо объясняют графические дизайнеры; срочно ищите друга-дизайнера!)
Чаще всего ГИС — это и векторные, и растровые слои. Каждый тип данных имеет свои плюсы и минусы, свои области применения и подходы к обработке. Среди наиболее важных различий стоит назвать объем занимаемой памяти (у растров — в разы выше), скорость обработки (у растров ниже) и, собственно, покрытие — сплошное и … хм… не сплошное (или надо очень постараться, правда).
Уф. Так что же там с ГЕОданными? Их особенность в том, что у каждого объекта или ячейки растра помимо так называемой атрибутивной информации (все, как вы можете описать объект), есть еще пространственная информация — то, где он расположен. Обычно пространственная информация хранится в виде координат.
Возьмем точку, где-нибудь на Канарских островах.
Координаты точки могут быть представлены парой прямоугольных координат X,Y. Они позиционируют точку на карте.
Но Канарские острова существуют в реальности и точка эта тоже существует где-то на поверхности Земли. На Земле роль X и Y выполняют широта и долгота. Поэтому точка будет описываться парой координат φ, λ — широтой и долготой — в угловых мерах.
Для точек на островах очень важно знать, находятся ли они под или над уровнем моря. Для этого мы можем ввести третью координату z, отвечающую за высоту/глубину точки относительно выбранного начала координат. Вот и гео-составляющая данных.
Координаты пикселя в растре будут представлены двумя парами: координаты, соответствующие положению пикселя в растре (то есть строка и столбец матрицы), и координаты, определяющие положение этого пикселя в реальном пространстве. Третья координата в растре может быть записана как значение ячейки — тогда растр будет представлять собой так называемую цифровую модель рельефа (ЦМР).
Системы координат, топология, анализ геоданных, космические снимки — это только малый список тем, которые интересны цифровым географам и геоинформатикам. А пока задание: откройте Яндекс.Карты или Google Maps — сможете найти там три типа векторных объектов и один растр?
Продолжение:Что такое геоданные (часть II)
