1: Дані та інформація

Девід ДіБіаз

1.1. Огляд

Коли я почав писати цей текст у 1997 році, мій офіс знаходився через дорогу (і, на щастя, проти вітру) від електростанції штату Пенн. Енергія, яка використовується для обігріву та охолодження мого офісу, все ще виробляється там шляхом спалювання вугілля, видобутого з довколишніх хребтів. Горіння перетворює потенційну енергію, що зберігається у вугіллі, в електрику, що вирішує проблему офісу, який інакше був би занадто холодним або занадто теплим. На жаль, саме рішення викликає іншу проблему, а саме викиди в атмосферу вуглекислого газу та інших більш шкідливих речовин. Більш чисті засоби вироблення електроенергії існують, звичайно, але вони теж передбачають перетворення енергії з однієї форми в іншу. А більш чисті методи коштують дорожче, ніж більшість з нас готові або здатні заплатити.

Мені здається, що вугільна електростанція - досить непогана аналогія для геоінформаційної системи. З цього приводу ГІС порівнянна з будь-якою фабрикою чи машиною, яка перетворює сировину на щось більш цінне. Дані є різкими для Млин ГІС. ГІС схожа на механізм, який перетворює дані в товар - інформацію, яка необхідна для вирішення проблем або створення можливостей. І проблеми, які створює сам виробничий процес, включають невизначеність, що виникає внаслідок недосконалості даних, навмисного або ненавмисного неправильного використання обладнання та етичних питань, пов'язаних з тим, для чого використовується інформація, і хто має до неї доступ.

Цей текст досліджує природу географічної інформації. Вивчати природу чогось - це досліджувати його істотні характеристики та якості. Щоб зрозуміти природу енергії, виробленої на вугільній електростанції, слід вивчити властивості, морфологію та географічний розподіл вугілля. З тих самих міркувань я вважаю, що хороший підхід до розуміння інформації, отриманої ГІС, полягає в дослідженні властивостей географічних даних та технологій та установ, які їх виробляють.

1.2. Контрольний список

Наступний контрольний список призначений для студентів штату Пенн, які зареєстровані для класів, в яких цей текст, і пов'язані вікторини та проекти в системі управління курсами ANGEL були призначені. Можливо, вам буде корисно спочатку роздрукувати цю сторінку, щоб ви могли слідувати інструкціям.

1.3. Дані

«Після більш ніж 30 років ми все ще стикаємося з тією ж основною проблемою, з якою завжди стикалися фахівці ГІС: Ви повинні мати хороші дані. А хороші дані дорогі і важко створити». (Вілсон, 2001, стор. 54)

Дані складаються з символів, які представляють виміри явищ. Люди створюють та вивчають дані як засіб, щоб допомогти зрозуміти, як працюють природні та соціальні системи. Такі системи можуть бути важко вивчати, оскільки вони складаються з багатьох взаємодіючих явищ, які часто важко спостерігати безпосередньо, і тому, що вони, як правило, змінюються з часом. Ми намагаємося полегшити вивчення систем і явищ, вимірюючи їх характеристики в певний час. Тому що не практично вимірювати все, скрізь, у будь-який час, ми вимірюємо вибірково. Наскільки точно дані відображають явища, які вони представляють, залежить від того, як, коли, де і які аспекти явищ були виміряні. Всі вимірювання, однак, містять певну кількість похибки.

Вимірювання місць розташування і характеристик явищ можуть бути представлені декількома різними видами символів. Наприклад, зображення поверхні землі, включаючи фотографії та карти, складаються з графічних символів. Словесні описи меж власності записуються на діях з використанням буквено-цифрових символів. Місця, визначені системами супутникового позиціонування, повідомляються у вигляді пар чисел, які називаються координатами. Як ви, напевно, знаєте, всі ці різні типи даних - зображення, слова та цифри - можуть бути представлені в комп'ютерах у цифровій формі. Очевидно, що цифрові дані можуть зберігатися, передаватися та оброблятися набагато ефективніше, ніж їх фізичні аналоги, які друкуються на папері. Ці переваги заклали основу для розвитку та широкого впровадження ГІС.

1.4. Інформація

Інформація - це дані, які були обрані або створені у відповідь на питання. Наприклад, місце розташування будівлі або маршруту - це дані, поки вони не потрібні для відправки швидкої допомоги у відповідь на надзвичайну ситуацію. Коли використовується для інформування тих, хто повинен знати «де надзвичайна ситуація, і який найшвидший маршрут між тут і там? », дані трансформуються в інформацію. Трансформація передбачає можливість задавати правильний вид питання, а також можливість отримувати існуючі дані - або генерувати нові дані зі старих - які допомагають людям відповісти на питання. Чим складніше питання, і чим більше задіяно локацій, тим складніше стає своєчасне отримання інформації лише з паперовими картами.

Цікаво, що потенційна цінність даних не обов'язково втрачається при їх використанні. Дані можуть перетворюватися в інформацію знову і знову, за умови, що дані зберігаються в актуальному стані. Враховуючи швидко зростаючу доступність комп'ютерів та мереж зв'язку в США та за кордоном, не дивно, що інформація стала товаром, і що здатність її виробляти стала основним зростанням галузі.

1.5. Інформаційні системи

Інформаційні системи - це комп'ютерні інструменти, які допомагають людям перетворювати дані в інформацію.

Як відомо, багато проблем і можливостей, з якими стикаються державні установи, підприємства та інші організації настільки складні, і залучають стільки локацій, що організаціям потрібна допомога у створенні корисної та своєчасної інформації. Ось для чого потрібні інформаційні системи.

Дозвольте мені вигадливий приклад. Припустимо, що ви запустили новий бізнес, який виробляє газонокосарки на сонячних батареях. Ви плануєте пряму поштову кампанію, щоб довести цей революційний новий продукт до уваги потенційних покупців. Але оскільки це малий бізнес, ви не можете дозволити собі спонсорувати телевізійні рекламні ролики від узбережжя до узбережжя або надсилати брошури поштою більш ніж 100 мільйонам домогосподарств США. Натомість ви плануєте орієнтуватися на найбільш ймовірних клієнтів - тих, хто екологічно свідомий, має вищі, ніж середній дохід сім'ї, і які живуть у районах, де достатньо води та сонячного світла для підтримки газонів та сонячної енергії.

На щастя, доступно багато даних, які допоможуть вам визначити свій список розсилки. Доходи домогосподарств регулярно повідомляються в банки та інші фінансові установи, коли сім'ї звертаються за іпотекою, кредитами та кредитними картками. Особисті смаки, пов'язані з такими проблемами, як навколишнє середовище, відображаються в таких поведінках, як підписка на журнали та покупки кредитних карток. Такі фірми, як Claritas, збирають такі дані та перетворюють їх на інформацію, створюючи «сегменти способу життя» — категорії домогосподарств, які мають схожі доходи та смаки. Ваша сонячна газонокосарка може придбати інформацію про сегмент способу життя за 5-значним поштовим індексом або навіть за кодами ZIP+4, які позначають окремих домогосподарств.

Дивно, як такі компанії, як Claritas, можуть створювати цінну інформацію з мільйонів і мільйонів транзакцій, які реєструються щодня. Їх продукція стає можливою завдяки тому, що вихідні дані існують у цифровій формі, а також тому, що компанії розробили інформаційні системи, які дозволяють їм перетворювати дані в інформацію, яка компаніям подобається вашій цінності. Той факт, що інформаційні продукти про спосіб життя часто доставляються географічними районами, такими як поштові індекси, говорить про привабливість геоінформаційних систем.

1.6. Бази даних, картографування та ГІС

Однією з наших цілей у цій першій главі є можливість визначити геоінформаційну систему. Ось попереднє визначення: ГІС - це комп'ютерний інструмент, який використовується для того, щоб допомогти людям перетворити географічні дані в географічну інформацію.

Визначення означає, що ГІС якось відрізняється від інших інформаційних систем, і що географічні дані відрізняються від негеографічних даних. Розглянемо відмінності далі.

1.7. Системи управління базами даних

Claritas та подібні компанії використовують системи управління базами даних (СУБД) для створення «сегментів способу життя», про які я згадував у попередньому розділі. Основні концепції баз даних є важливими, оскільки ГІС включає в себе більшу частину функціональності СУБД.

Цифрові дані зберігаються в комп'ютерах у вигляді файлів. Найчастіше дані масируються в табличній формі. З цієї причини файли даних часто називають таблицями. База даних являє собою сукупність таблиць. Підприємства та державні установи, які обслуговують великих клієнтів, таких як телекомунікаційні компанії, авіакомпанії, фірми кредитних карток та банки, покладаються на великі бази даних для їх виставлення рахунків, заробітної плати, інвентаризації та маркетингових операцій. Системи управління базами даних - це інформаційні системи, які люди використовують для зберігання, оновлення та аналізу негеографічних баз даних.

Найчастіше файли даних мають табличну форму, складену з рядків і стовпців. Рядки, також відомі як записи, відповідають окремим суб'єктам, таким як рахунки клієнтів. Стовпці відповідають різним атрибутам, пов'язаним з кожною сутністю. Атрибути, що зберігаються в базі даних облікових записів телекомунікаційної компанії, наприклад, можуть включати імена клієнтів, номери телефонів, адреси, поточні збори за місцеві дзвінки, міжміські дзвінки, податки тощо.

Географічні дані - це особливий випадок: записи відповідають місцям, а не людям або обліковим записам. Стовпці представляють атрибути місць. Дані в наступній таблиці, наприклад, складаються з записів для округів Пенсільванії. Стовпці містять вибрані атрибути кожного округу, зокрема ідентифікаційний код округу, ім'я та населення 1980 року.

Вміст одного файлу в базі даних.

Приклад є дуже простим файлом, але багато баз даних географічних атрибутів насправді дуже великі (США складаються з більш ніж 3,000 округів, майже 50,000 районів перепису населення, близько 43,000 п'ятизначних областей поштового індексу і багато десятків тисяч більше ZIP+4 області коду). Великі бази даних складаються не тільки з великої кількості даних, але і безлічі файлів. На відміну від електронної таблиці, яка виконує обчислення тільки за даними, які присутні в одному документі, системи управління базами даних дозволяють користувачам зберігати дані в багатьох окремих файлах і отримувати дані з них. Наприклад, припустимо, що аналітик хотів обчислити зміну населення для округів Пенсільванії між переписами 1980 та 1990 років. Більш ніж імовірно, дані про населення 1990 року існували б в окремому файлі, наприклад:

Ще один файл в базі даних. Система управління базами даних (СУБД) може пов'язати цей файл із попереднім, проілюстрованим вище, оскільки вони мають спільний список атрибутів під назвою «Код FIPS».

Якщо два файли даних мають принаймні один загальний атрибут, СУБД може об'єднати їх в один новий файл. Загальний атрибут називається ключем. У цьому прикладі ключовим був код округу FIPS (FIPS розшифровується як Федеральний стандарт обробки інформації). СУБД дозволяє користувачам створювати нові дані, а також отримувати існуючі дані, як це пропонує новий атрибут «% Change» в таблиці нижче.

Новий файл, отриманий з попередніх двох файлів в результаті двох операцій з базою даних. Одна операція об'єднала вміст двох файлів без надмірності. Друга операція створила новий атрибут— «% Зміна» - розділивши різницю між «1990 Pop» та «1980 Pop» на «1980 Pop» та виражаючи результат у відсотках.

Системи управління базами даних є цінними, оскільки вони забезпечують безпечні засоби зберігання та оновлення даних. Адміністратори баз даних можуть захистити файли так, щоб тільки авторизовані користувачі могли вносити зміни. СУБД надають функції управління транзакціями, які дозволяють декільком користувачам редагувати базу даних одночасно. Крім того, СУБД також надають складні засоби для отримання даних, які відповідають зазначеним користувачем критеріям. Іншими словами, вони дають можливість користувачам вибирати дані у відповідь на ті чи інші питання. Питання, яке адресується до бази даних через СУБД, називається запитом.

Запити до бази даних включають основні операції набору, включаючи об'єднання, перетин та різницю. Добутком об'єднання двох або більше файлів даних є єдиний файл, який включає всі записи і атрибути, без надмірності. Перетин створює файл даних, який містить лише записи, присутні у всіх файлах. Операція різниці створює файл даних, який виключає записи, які відображаються в обох вихідних файлах. (Спробуйте намалювати діаграми Венна - перетинаються кола, які показують взаємозв'язки між двома або більше сутностями, щоб проілюструвати три операції. Потім порівняйте ваш ескіз з прикладом діаграми Венна.) Всі операції, що стосуються декількох файлів даних, покладаються на те, що всі файли містять загальний ключ. Ключ дозволяє системі баз даних зв'язати окремі файли. Бази даних, які містять численні файли, які мають спільний доступ до одного або декількох ключів, називаються реляційними базами даних. Системи баз даних, які дозволяють користувачам виробляти інформацію з реляційних баз даних, називаються реляційними системами управління базами даних.

Поширеним використанням запитів до бази даних є виявлення підмножин записів, які відповідають критеріям, встановленим користувачем. Наприклад, компанія кредитної картки може побажати ідентифікувати всі рахунки, які 30 днів або більше прострочені. Окружний податковий асессор може знадобитися перерахувати всі властивості, не оцінені протягом останніх 10 років. Або Бюро перепису населення США може побажати визначити всі адреси, які повинні бути відвідувані учасниками перепису населення, оскільки анкети перепису не були повернуті поштою. Постачальники програмного забезпечення СУБД прийняли стандартизовану мову під назвою SQL (Structured Query Language), щоб поставити такі запити.

1.8. Картографічні системи

ГІС (геоінформаційні системи) виникли через необхідність виконання просторових запитів за географічними даними. Просторовий запит вимагає знання місць розташування, а також атрибутів. Наприклад, екологічний аналітик може захотіти знати, які громадські джерела питної води розташовані в межах однієї милі від відомого токсичного хімічного розливу. Або планувальник може бути покликаний ідентифікувати майнові ділянки, розташовані в районах, які піддаються затопленню. Для розміщення географічних даних та просторових запитів системи управління базами даних повинні бути інтегровані з картографічними системами. Приблизно до 1990 року більшість карт друкувалися з малюнків або гравюр ручної роботи. Географічні дані, отримані креслямиособами, складалися з графічних знаків, вписаних на папір або плівку. До цього дня більшість рядків, які з'являються на топографічних картах, опублікованих Геологічною службою США, спочатку були вигравірувані вручну. Географічні назви, показані на картах, були проставлені пінцетом, по одному слову за раз. Само собою зрозуміло, що такі карти були дорогими для створення і підтримки в актуальному стані. Комп'ютеризація процесу створення карт мала очевидну привабливість.

Системи автоматизованого проектування (САПР) спочатку розроблялися для інженерів, архітекторів та інших фахівців з проектування, які потребували більш ефективних засобів для створення та перегляду точних креслень деталей машин, планів будівництва тощо. У 1980-х роках картографісти почали приймати САПР замість традиційного складання карт. Оператори CAD кодують місця та протяжності доріг, потоків, кордонів та інших об'єктів шляхом трасування карт, встановлених на електронних таблицях складання, або за допомогою координат розташування, кутів та відстаней, що вводять ключі. Замість графічних функцій дані САПР складаються з цифрових функцій, кожна з яких складається з набору точкових місць. Розрахунки відстаней, площ та обсягів можна легко автоматизувати після оцифровки функцій. На жаль, системи САПР зазвичай не кодують дані у формах, що підтримують просторові запити. У 1988 році географ на ім'я Девід Коуен проілюстрував переваги та недоліки САПР для прийняття просторових рішень. Він зазначив, що система САПР буде корисною для зображення вулиць, меж ділянок нерухомості та слідів будівель житлової підзабудови. Оператор CAD може вказати на певну посилку та виділити її вибраним кольором або візерунком. «Типова система САПР», зауважив Коуен, «не може автоматично затінювати кожну посилку на основі значень у базі даних оцінювача, що містить інформацію щодо власності, використання або вартості, однак». Система САПР буде мати обмежене використання для тих, хто повинен був приймати рішення щодо політики землекористування або податкової оцінки.

Картування робочого столу Еволюційний етап розвитку ГІС, настільні картографічні системи, такі як ATLAS* GIS, об'єднали деякі можливості систем САПР з рудиментарними зв'язками між даними про місцезнаходження та даними атрибутів. Користувач настільної системи відображення може створити карту, в якій ділянки властивостей автоматично забарвлюються відповідно до різних категорій значень властивостей, наприклад. Крім того, якщо категорії значень властивостей були перевизначені, зовнішній вигляд карти може бути оновлений автоматично. Деякі системи відображення робочого столу навіть підтримували прості запити, які дозволяють користувачам отримувати записи з одного файлу атрибутів. Більшість реальних рішень вимагають більш складних запитів, що включають кілька файлів даних. Ось де приходить справжня ГІС.

Геоінформаційні системи (ГІС) Як зазначалося раніше, інформаційні системи допомагають особам, які приймають рішення, дозволяючи їм перетворювати дані в корисну інформацію. ГІС спеціалізується на допомозі користувачам трансформувати географічні дані в географічну інформацію. Девід Коуен (1988) визначив ГІС як інструмент підтримки прийняття рішень, який поєднує можливості обробки даних атрибутів реляційних систем управління базами даних з можливостями обробки просторових даних САПР і настільних картографічних систем. Зокрема, ГІС дозволяє особам, які приймають рішення, визначати місця або маршрути, атрибути яких відповідають декільком критеріям, навіть якщо сутності та атрибути можуть бути закодовані у багатьох різних файлах даних.

Інноватори в багатьох сферах, включаючи інженерів, комп'ютерних вчених, географів та інших, почали розробляти цифрові картографічні та САПР у 1950-х та 60-х роках. Однією з перших проблем, з якими вони зіткнулися, було перетворення графічних даних, що зберігаються на паперових картах, в цифрові дані, які можуть зберігатися та оброблятися цифровими комп'ютерами. Було розроблено декілька різних підходів до представлення локацій та екстентів у цифровій формі. Дві переважаючі стратегії представлення відомі як «вектор» та «растр».

1.9. Стратегії представлення для картографування

Нагадаємо, що дані складаються з символів, які представляють вимірювання. Цифрові географічні дані кодуються як буквено-цифрові символи, які представляють місця та атрибути місць, виміряних на поверхні Землі або поблизу неї. Звичайно, жоден набір географічних даних не відображає всі можливі місця розташування. Земля занадто велика, а кількість унікальних локацій занадто велика. Практично так само, як громадська думка вимірюється за допомогою опитувань, географічні дані будуються шляхом вимірювання репрезентативних вибірки місць розташування. І так само, як серйозні соціологічні опитування ґрунтуються на обґрунтованих принципах статистичної вибірки, так і географічні дані представляють реальність шляхом вимірювання ретельно підібраних вибірки місць. Векторні та растрові дані - це, по суті, дві різні стратегії вибірки.

Векторний підхід передбачає вибірку місць з інтервалами по довжині лінійних об'єктів (наприклад, доріг) або по периметру ареальних об'єктів (наприклад, ділянок власності). Коли вони з'єднані лініями, вибіркові точки утворюють лінійні та полігональні об'єкти, які наближають форми їх реальних аналогів.

Два кадри (перший і останній) анімації, що показують побудову векторного зображення водосховища та магістралі.

СПРОБУЙТЕ ЦЕ

Натисніть на графіку вище, щоб завантажити і переглянути файл анімації (vector.avi, 1.6 Mb) в окремому вікні Microsoft Media Player.

Щоб переглянути ту ж анімацію у форматі QuickTime (vector.mov, 1.6 Мб), натисніть тут. Потрібен плагін QuickTime, який доступний безкоштовно на apple.com.

Аерофотознімок вгорі ліворуч показує дві сутності, водосховище і шосе. Графіка вище праворуч ілюструє, як сутності можуть бути представлені векторними даними. Малі квадрати - це вузли: точкові місця, визначені координатами широти та довготи. Відрізки лінії з'єднують вузли, утворюючи лінійні об'єкти. У цьому випадку лінійний ознака, пофарбований в червоний колір, представляє шосе. Серії відрізків ліній, які починаються і закінчуються на одному вузлі, утворюють багатокутні об'єкти. У цьому випадку два багатокутника (заповнені синім кольором) представляють водойму.

Векторна модель даних узгоджується з тим, як геодезисти вимірюють місця з інтервалами, коли вони проходять межу власності. Програмне забезпечення для автоматизованого креслення (САПР), яке використовують геодезисти, інженери та ін., зберігає дані у векторній формі. Оператори САПР кодують розташування та межі об'єктів шляхом трасування карт, встановлених на електронних таблицях складання, або за допомогою ключових координат розташування, кутів та відстаней. Замість графічних функцій дані САПР складаються з цифрових функцій, кожна з яких складається з набору точкових місць.

Векторна стратегія добре підходить для відображення об'єктів з чітко визначеними краями, таких як магістралі або трубопроводи або ділянки власності. Багато функцій, показаних на паперових картах, включаючи контурні лінії, транспортні маршрути та політичні кордони, можуть бути ефективно представлені в цифровій формі за допомогою векторної моделі даних.

Растровий підхід передбачає вибірку атрибутів через фіксовані проміжки часу. Кожен зразок являє собою одну клітинку в шаховій формі сітки.

Два кадри (перший і останній) анімації, що показують побудову растрового представлення водойми та магістралі.

1.10. Автоматизований аналіз карт

Як я вже згадував раніше, оригінальною мотивацією для розробки комп'ютерних картографічних систем була автоматизація процесу створення карт. Комп'ютеризація не тільки зробила карту більш ефективною, але й усунула деякі технологічні бар'єри, які використовували для того, щоб люди не могли самостійно робити карти. Те, що раніше було таємним ремеслом, яке практикували кілька фахівців, стало «хмарним» додатком, доступним для будь-якого мережевого користувача комп'ютера. Коли я вперше почав писати цей курс в 1997 році, моїм прикладом було розширення відображення, включене в Microsoft Excel 97, що зробило створення простої карти таким же простим, як створення графіка. Через десять років хто не використовував Карти Google або MapQuest?

Наскільки комп'ютеризація змінила спосіб створення карт, це зробило ще більший вплив на те, як можна використовувати карти. Розрахунки відстані, напрямку та площі, наприклад, є виснажливими та схильними до помилок операцій з паперовими картами. З огляду на цифрову карту, такі розрахунки можна легко автоматизувати. Ті, хто знайомий з системами САПР, знають це з перших рук. Інженери автомобільних доріг, наприклад, покладаються на аерофотознімки та цифрові системи картографування для оцінки витрат на проект шляхом розрахунку обсягів гірських порід, які потрібно викопати з схилів пагорбів та заповнити долини.

Можливість автоматизації аналітичних завдань не тільки позбавляє від нудьги і зменшує помилки. Це також дозволяє нам виконувати завдання, які інакше здавалися б непрактичними. Розглянемо, наприклад, якщо вас попросили викласти на карті буферну зону шириною 100 метрів, що оточує захищений потік. Якщо все, що вам потрібно було працювати з паперовою картою, лінійкою та олівцем, у вас може бути тривала робота на руках. Ви можете малювати лінії, масштабовані, щоб представляти 100 метрів, перпендикулярно річці з обох сторін, з інтервалами, які змінюються за частотою з звивистістю потоку. Тоді ви можете побудувати периметр, який з'єднує кінцеві точки перпендикулярних ліній. Якщо ваше завдання полягало в тому, щоб створити сотні таких буферних зон, можна зробити висновок, що автоматизація — це необхідність, а не просто розкіш.

Оточення захищеного потоку буферним багатокутником.

Деякі завдання можуть бути реалізовані однаково добре в векторно- або растрових картографічних системах. Інші завдання краще підходять до тієї чи іншої стратегії представлення. Розрахунок нахилу, наприклад, або градієнта - напрямку максимального нахилу вздовж поверхні - більш ефективно виконується за допомогою растрових даних. Нахил однієї осередку сітки растру можна обчислити, порівнюючи її висоту з висотами восьми осередків, які її оточують. Растрові дані також є кращими для процедури, яка називається аналізом області перегляду, яка передбачає, які частини ландшафту будуть у полі зору або приховані від поля зору з певної точки зору.

Деякі системи картографування надають способи аналізу даних атрибутів, а також даних про місцезнаходження. Наприклад, розширення відображення Excel, про яке я згадував вище, пов'язує можливості відображення географічних даних системи відображення з можливостями аналізу даних електронної таблиці. Як ви, напевно, знаєте, електронні таблиці, такі як Excel, дозволяють користувачам виконувати обчислення окремих полів, стовпців або цілих файлів. Значення, змінене в одному полі, автоматично змінює значення в електронній таблиці. Підтримуються арифметичні, фінансові, статистичні і навіть певні функції бази даних. Але настільки ж корисними, як електронні таблиці, вони не були розроблені для забезпечення безпечних засобів управління та аналізу великих баз даних, які складаються з багатьох пов'язаних файлів, кожен з яких відповідає різній частині організації. Електронна таблиця - це не СУБД. І тим самим картографічна система не є ГІС.

1.11. Геоінформаційні системи

Попереднє обговорення змушує мене переглянути своє робоче визначення:

Як я вже згадував раніше, географ на ім'я Девід Коуен визначив ГІС як інструмент підтримки прийняття рішень, який поєднує можливості системи управління реляційними базами даних з можливостями системи картографування (1988). Коуен цитував попереднє дослідження Вільяма Карстенсена (1986), який прагнув встановити критерії, за якими органи місцевого самоврядування можуть вибирати серед конкуруючих продуктів ГІС. Карстенсен обрав вибір місця як приклад складного завдання, яке багато організацій прагнуть виконати за допомогою ГІС. Враховуючи необхідну базу даних, він порадив місцевим органам влади очікувати, що повністю функціональна ГІС повинна мати можливість ідентифікувати майнові ділянки, які є:

• Розміром не менше п'яти соток;
• Вакантні або продаються;
• Зонований комерційний;
• Не схильні до затоплення;
• Розташований не більше ніж в одній милі від важкої дороги; і
• Розташований на місцевості, максимальний ухил якої становить менше десяти відсотків.

Перший критерій - визначення ділянок розміром п'ять акрів або більше - може зажадати двох операцій. Як описано раніше, система картографування повинна мати можливість автоматично обчислювати площу посилки. Після того, як площа обчислюється і додається як новий атрибут до бази даних, звичайний запит до бази даних може створити список посилок, які задовольняють критерію розміру. Посилки у списку також можуть бути виділені на карті, як у прикладі нижче.

Картографічний результат запиту до бази даних, що ідентифікує всі земельні ділянки розміром більше або дорівнює п'яти акрів. (Місто Онтаріо, Каліфорнія, Департамент ГІС. Використовується за дозволом.)

Статус власності окремих ділянок буде атрибутом бази даних про майно, що підтримується місцевим податковим асессором. Посилки, значення атрибута статусу власності яких відповідає критеріям «вакантний» або «продається», можуть бути ідентифіковані за допомогою іншого звичайного запиту до бази даних.

Картографічний результат операції просторового перетину (або накладення карти), що ідентифікує всі ділянки власності, зоновані для комерційного (C-1) розвитку. (Місто Онтаріо, Каліфорнія, Департамент ГІС. Використовується за дозволом.)

Третім критерієм Карстенсена було визначення того, які ділянки були розташовані в районах, зонованих для комерційного розвитку. Це було б просто, якби дозволене використання земель було включено як атрибут до бази даних земельних ділянок громади. Однак навряд чи це буде так, оскільки зонування та оподаткування - це обов'язки різних агентств. Як правило, ділянки та зони землекористування існують у вигляді окремих паперових карт. Якщо карти були підготовлені в одному масштабі, і якщо вони враховували форму Землі таким же чином, то їх можна було накладати одна над іншою на світловий стіл. Якщо карти пропускають достатньо світла, можна ідентифікувати посилки, розташовані в комерційних зонах.

Підхід ГІС до такого завдання починається з оцифрування паперових карт та створення відповідних файлів даних атрибутів. Кожен файл цифрової карти та даних атрибутів зберігається в ГІС окремо, як окремі шари карти. Повнофункціональна ГІС буде використовуватися для виконання просторового перетину, аналогічного накладенню паперових карт. Просторовий перетин, інакше відомий як накладення карти, є однією з визначальних можливостей ГІС.

Картографічний результат буферної операції, що ідентифікує всі майнові ділянки, розташовані на заданій відстані від зазначеного типу магістралі. (Місто Онтаріо, Каліфорнія, Департамент ГІС. Використовується за дозволом.)

Ще одним з критеріїв Карстенсена було визначення посилок, розташованих в межах однієї милі від важкої магістралі. Таке завдання вимагає цифрової карти та пов'язаних з ними атрибутів, вироблених таким чином, щоб дозволити диференціювати важкі автомагістралі від інших географічних утворень. Після того, як необхідна база даних на місці, буферна операція може бути використана для створення багатокутника, периметр якого оточує всі об'єкти «важкої магістралі» на вказаній відстані. Потім виконується просторовий перетин, ізолюючи ділянки всередині буфера від тих, що знаходяться поза буфером.

Щоб створити остаточний список ділянок, які відповідають усім критеріям вибору сайту, аналітик ГІС може виконати операцію перетину, яка створює новий файл, що містить лише ті записи, які присутні у всіх інших проміжних результатах.

Картографічний результат перетину вищевказаних трьох фігур. Тільки ділянки, показані на цій карті, задовольняють усім критеріям вибору ділянки. (Місто Онтаріо, Каліфорнія, Департамент ГІС. Використовується за дозволом.)

Я створив карти, показані вище в 1998 році за допомогою веб-сервера географічної інформації міста Онтаріо, штат Каліфорнія. Незважаючи на те, що він більше не підтримується, місто Онтаріо було одним з перших у своєму роді, який надав значну частину функціональності, необхідної для проведення аналізу придатності сайту в Інтернеті. Сьогодні багато органів місцевого самоврядування пропонують подібні послуги інтернет-карти поточним і потенційним платникам податків.

1.12. Географічна інформаційна наука і технологія

Поки що в цьому розділі я намагався зрозуміти ГІС стосовно декількох інформаційних технологій, включаючи управління базами даних, автоматизоване проектування та системи картографування. На цьому етапі я хотів би розширити дискусію, щоб розглянути ГІС як один з елементів у набагато більшій галузі дослідження під назвою «Географічна інформаційна наука і технологія» (GIS & T). Як показано на наступній ілюстрації, GIS&T охоплює три підполя, включаючи:

• Географічна інформаційна наука, багатопрофільне дослідницьке підприємство, яке займається природою географічної інформації та застосуванням геопросторових технологій до основних наукових питань;
• Геопросторові технології, спеціалізований набір інформаційних технологій, які підтримують придбання, управління, аналіз та візуалізацію географічних даних, включаючи Глобальну навігаційну супутникову систему (GPS та інші), супутникові, повітряні та корабельні системи дистанційного зондування; та ГІС та програмні засоби аналізу зображень;
• Застосування GIS & T, все більш різноманітне використання геопросторових технологій в уряді, промисловості та академії.Це підгалузь, в якій працює більшість фахівців ГІС.

Стрілки на діаграмі нижче відображають відносини між трьома підполями, а також численними іншими галузями, включаючи географію, ландшафтну архітектуру, інформатику, статистику, інженерію та багато інших. Кожна з цих галузей вплинула, а деякі зазнали впливу на розвиток GIS&T. Важливо зазначити, що ці поля та підполя не відповідають таким професіям, як ГІС-аналітик, фотограмметрист або землевпорядник. Швидше за все, GIS & T є зв'язком перекриваються професій, які відрізняються за досвідом, дисциплінарною вірністю та нормативним статусом.

Область геоінформаційних наук і технологій (GIS&T) та її відносини з іншими галузями. Двосторонні відносини, які є напівпунктирними, представляють асиметричний внесок між союзниками полів. (© 2006 Асоціація американських географів та університетський консорціум з геоінформаційних наук. Використовується за дозволом. Всі права захищені.)

Наведена вище ілюстрація вперше з'явилася в Географічній інформаційній науці та техніці Зведення знань (DiBiase, DeMers, Johnson, Kemp, Luck, Plewe та Wentz, 2006), опублікованому Університетським консорціумом геоінформаційних наук (UCGIS) та Асоціацією американських географів ( AAG) у 2006 році. Звід знань - це розроблена спільнотою інвентар знань та навичок, що визначають галузь ГІС та Т. Подібно до вузлів знань, розроблених у галузі комп'ютерних наук та інших галузей, GIS&T BoK представляє область знань GIS & T як ієрархічний перелік областей знань, підрозділів, тем та освітніх цілей. Десять областей знань та 73 одиниці, що складають перше видання, наведені в таблиці нижче. Двадцять шість «основних» одиниць (ті, в яких всі випускники дипломної або дипломної програми повинні мати можливість продемонструвати певний рівень майстерності) показані жирним шрифтом. Не показані теми 329, що складають одиниці, або 1660 навчальних цілей, за якими визначаються теми. Вони відображаються в повному тексті GIS&T BoK. На жаль, повний текст відсутній у вільному доступі в Інтернеті. Важливою відповідною роботою, виробленою Міністерством праці США, є, однак. Ми розглянемо це найближчим часом.

1.13. Геопросторові компетенції та наша навчальна програма

Звід знань - це один із способів думати про галузь GIS & T. Інший спосіб - це галузь, що складається з агентств та фірм, які виробляють та споживають товари та послуги, генерують продажі та (іноді) прибуток та наймають людей. У 2003 році Міністерство праці США (DoL) визначило «геопросторові технології» як одну з 14 «високо зростаючих» технологічних галузей, поряд з біотехнологіями, нанотехнологіями та іншими. Однак DoL також зауважив, що галузь геопросторових технологій була невизначеною та погано зрозумілою громадськістю.

Подальші зусилля DOL та інших організацій допомогли з'ясувати природу та сферу діяльності галузі. Після серії «круглого столу» дискусій за участю лідерів думок галузі, Асоціація геопросторових інформаційних технологій (GITA) та Асоціація американських географів (AAG) представили наступне визначення «concensus» doL в 2006 році:

Геопросторова галузь набуває, інтегрує, управляє, аналізує, відображає, розподіляє та використовує географічну, часову та просторову інформацію та знання. Галузь включає фундаментальні та прикладні дослідження, розробку технологій, освіту та додатки для вирішення планування, прийняття рішень та оперативних потреб людей та організацій усіх типів.

На додаток до запропонованого визначення галузі, звіт GITA та AAG рекомендував DoL створити додаткові професії для визнання діяльності та потреб робочої сили геопросторової галузі. У той час існуючі геопросторові професії включали лише геодезистів, геодезистів, техніків картографії та картографів та фотограмметристів. Наприкінці 2009 року, за допомогою GITA, AAG та інших зацікавлених сторін, DoL створив шість нових геопросторових професій: геопросторової інформації Вчені та технологи, Техніки геоінформаційних систем, Вчені та технологи дистанційного зондування, Техніки дистанційного зондування, Точне землеробство Техніки та геодезичні геодезисти.

1.14. Відмінні властивості географічних даних

Твердження про те, що геоінформаційна наука є окремою областю дослідження, означає, що просторові дані є якимось особливими даними. Гудчайлд (1992) вказує на кілька відмінних властивостей географічної інформації. Я перефразовував чотири такі властивості нижче. Розуміння їх та їх наслідків для практики геоінформаційної науки є ключовою метою цього курсу.

1. Географічні дані представляють просторові місця розташування та непросторові атрибути, вимірювані в певний час.
2. Географічний простір суцільний.
3. Географічний простір майже сферичний.
4. Географічні дані, як правило, просторово залежні.

Розглянемо кожне з цих властивостей далі.

1.15. Місцезнаходження та атрибути

Географічні дані представляють просторові місця розташування та непросторові атрибути, вимірювані в певний час. Goodchild (1992, стор. 33) зауважує, що «просторова база даних має подвійні ключі, що дозволяє отримувати доступ до записів або за атрибутами, або за місцезнаходженнями». Подвійні ключі не є унікальними для географічних даних, але «просторовий ключ відрізняється, оскільки дозволяє визначати операції, які не включені до стандартних мов запитів». У минулі роки розробники програмного забезпечення створили варіації SQL, які включають просторові запити. Однак динамічний характер географічних явищ ще більше ускладнює питання. Необхідність ставити просторово-часові запити кидає виклик вченим географічної інформації (GIScientistens) розробляти все більш складні способи представлення географічних явищ, тим самим дозволяючи аналітикам опитувати свої дані все більш витонченими способами.

1.16. Безперервність

Географічний простір суцільний. Хоча подвійні ключі не є унікальними для географічних даних, однією з властивостей просторового ключа є. «Що відрізняє просторові дані, так це той факт, що просторовий ключ базується на двох неперервних вимірах» (Goodchild, 1992, с.33). «Безперервний» відноситься до того, що на поверхні Землі відсутні прогалини. Незважаючи на каньйони, тріщини і навіть печери, на поверхні Землі або поблизу неї немає місця, яке неможливо зафіксувати в межах якоїсь сітки системи координат. Також не існує жодної теоретичної межі щодо того, як саме можна вказати позицію. Враховуючи точність сучасних технологій позиціонування, кількість унікальних позицій точок, які можуть бути використані для визначення географічної сутності, практично нескінченна. Оскільки неможливо виміряти, не кажучи вже про зберігання, управління та обробку, нескінченну кількість даних, всі географічні дані є вибірковими, узагальненими, приблизними. Крім того, чим більша територія, покрита географічною базою даних, тим узагальненішою є база даних.

Географічні дані узагальнюються за масштабом. Натисніть на кнопки під картою, щоб збільшити і зменшити масштаб міста Gorham. (Геологічна служба США). (Примітка. Щоб виконати цю вправу, вам потрібно буде встановити програвач Adobe Flash. Якщо у вас ще немає Flash плеєра, ви можете завантажити його безкоштовно з Adobe.)

Наприклад, на ілюстрації вище показано місто під назвою Горхем, зображене на трьох різних топографічних картах, виготовлених Геологічною службою США. Gorham займає менший простір на малій карті (1:250 000), ніж на 1:62 000 або 1:24 000. Але відносний розмір функції - це не єдине, що змінюється. Зверніть увагу, що форма функції, яка представляє місто, також змінюється. Як і кількість ознак та кількість деталей, показаних у межах міста та в околицях. Назва цього характерно паралельного зниження деталізації карти та масштабу карти - узагальнення.

Важливо розуміти, що узагальнення відбувається не тільки на друкованих картах, але і в цифрових базах даних. У єдиній незалежній від масштабу базі даних можна представляти явища з високодеталізованими функціями (незалежно від того, чи складаються вони з комірок растрової сітки з високою роздільною здатністю або дуже багато точок). На практиці, однак, високодеталізовані бази даних не тільки надзвичайно дорогі для створення та обслуговування, але вони також заболочують інформаційні системи при використанні в аналізах великих площ. З цієї причини географічні бази даних зазвичай створюються в декількох масштабах, з різним рівнем деталізації, захопленим для різних цілей.

1.17. Майже сферична

Географічний простір майже сферичний. Той факт, що Земля є майже, але не зовсім, сферою створює деякі напрочуд складні проблеми для тих, хто хоче точно вказати місця.

Відмінності висот між моделлю геоїда та еталонним еліпсоїдом. Відхилення варіюються від висоти 75 метрів (пофарбовані в червоний колір, над Новою Гвінеєю) до низьких 104 метрів (пофарбовані в фіолетовий колір, в Індійському океані). (Національна геодезична зйомка, п. д.).

Географічна система координат координат широти і довготи забезпечує засіб для визначення позицій на сфері. Неточності, неприйнятні для деяких додатків, повзають, однак, коли ми стикаємося з «фактичною» неправильною формою Землі, яка називається геоїдом. Крім того, розрахунки кутів та відстані, які геодезисти та інші повинні виконувати регулярно, є громіздкими із сферичними координатами.

Цей розгляд, поряд з необхідністю зобразити Землю на плоских аркушах паперу, змушує нас перетворювати земну кулю в площину і вказувати місця в координатах площини замість сферичних координат. Безліч математичних перетворень, за допомогою яких сферичні місця перетворюються на місця на площині - звані проекціями карти - все це неминуче призводить до тієї чи іншої форми неточності.

Все це досить неприємно, але ми стикаємося з ще більшими труднощами, коли прагнемо визначити «вертикальні» положення (піднесення) крім «горизонтальних» положень. Можливо, само собою зрозуміло, що висота - це висота розташування над деякими датумами, наприклад, середнім рівнем моря. На жаль, щоб бути придатним для точного позиціонування, база повинна тісно відповідати фактичній формі Землі. Що повертає нас знову до проблеми геоїда.

Ці питання ми розглянемо більш глибоко в главі 2. Наразі достатньо сказати, що географічні дані унікальні тим, що мають представляти явища, які розподілені на безперервній і майже сферичній поверхні.

1.18. Просторова залежність

Географічні дані, як правило, просторово залежні. Просторова залежність - це «схильність сусідніх локацій впливати один на одного і володіти подібними ознаками» (Goodchild, 1992, с.33). Іншими словами, перефразовуючи відомого географа на ім'я Вальдо Тоблер, в той час як все пов'язане з усім іншим, речі, які знаходяться поруч, як правило, більш пов'язані, ніж речі, які знаходяться далеко один від одного. Наприклад, висоти місцевості, типи ґрунтів та температура поверхневого повітря, швидше за все, будуть подібними в точках двох метрів один від одного, ніж у точках двох кілометрів один від одного. Статистична міра подібності ознак точкових локацій називається просторовою автокореляцією.

З огляду на, що географічні дані дорогі для створення, просторова залежність виявляється дуже корисною властивістю. Ми можемо вибірки атрибутів у обмеженій кількості місць, а потім оцінюємо атрибути проміжних локацій. Процес оцінки невідомих значень з близьких відомих значень називається інтерполяцією. Інтерпольовані значення достовірні лише в тій мірі, в якій можна припустити просторову залежність явища. Якби ми не змогли припустити деяку ступінь просторової залежності, неможливо було б уявити безперервні географічні явища в цифровій формі.

19. Географічні дані та географічні питання

Кінцева мета всіх геопросторових даних та технологій, врешті-решт, полягає в отриманні знань. Більшість з нас зацікавлені в даних лише в тій мірі, в якій вони можуть бути використані для того, щоб допомогти зрозуміти навколишній світ і прийняти кращі рішення. Процеси прийняття рішень дуже різняться від однієї організації до іншої. Загалом, однак, перші кроки у прийнятті рішення полягають у формулюванні питань, на які потрібно відповісти, а також зібрати та організувати дані, необхідні для відповіді на запитання (Nyerges & Golledge, 1997).

Географічні дані та інформаційні технології можуть бути дуже ефективними, допомагаючи відповісти на певні види питань. Дорогі довгострокові інвестиції, необхідні для побудови та підтримки ГІС-інфраструктури, можуть бути виправдані лише в тому випадку, якщо питання, які стоять перед організацією, можуть бути викладені з точки зору, що ГІС обладнана для відповіді. Як фахівець у цій галузі, ви можете очікувати, що ви будете консультувати клієнтів та колег щодо сильних та слабких сторін ГІС як інструменту підтримки прийняття рішень. Нижче наведені приклади видів питань, які піддаються аналізу ГІС, а також питання, на які ГІС не так добре підходить, щоб допомогти відповісти.

1.20. Резюме

Це правда серед фахівців з географічної інформації, що левова частка вартості більшості проектів ГІС пов'язана з розробкою та обслуговуванням відповідної бази даних. Тому доцільно, щоб наш перший курс з геоінформаційних систем був зосереджений на властивостях географічних даних.

Я розпочав цю першу главу з визначення даних у загальному сенсі, як набори символів, які представляють вимірювання явищ. Я припустив, що дані - це сировина, з якої виробляється інформація. Інформаційні системи, такі як системи управління базами даних, - це технології, які люди використовують для перетворення даних в інформацію, необхідну для відповіді на питання та прийняття рішень.

Просторові дані - це особливі дані. Вони являють собою місця, межі та атрибути об'єктів і явищ, що складають поверхню Землі в певний час. Географічні дані відрізняються від інших видів даних тим, що вони розподілені уздовж безперервного, майже сферичного глобуса. Вони також мають унікальну властивість, що чим ближче розташовані дві сутності, тим більша ймовірність того, що вони поділяють подібні атрибути.

ГІС - це особливий вид інформаційної системи, яка поєднує в собі можливості систем управління базами даних з системами картографування. ГІС є одним з об'єктів вивчення вільної, багатопрофільної галузі під назвою Географічна інформаційна наука і технологія. ГІС також є професією - однією з декількох, які складають геопросторову галузь. Як сказав Йогі Берра: «Теоретично немає різниці між теорією і практикою. На практиці є». У наступних розділах та проектах ми досліджуємо природу географічної інформації як з концептуальної, так і з практичної точки зору.

1.21. Бібліографія

Карстенсен, Л.В. Розробка регіональних земельних інформаційних систем з використанням реляційних баз даних та геоінформаційних систем. Праці АвтоКарто, Лондон, 507-516.

Місто Онтаріо, Каліфорнія. (н.д.). Веб-сервер геоінформаційної інформації. Отримано 6 липня 1999 року з www.ci.ontario.ca.us/gis/index.asp (з моменту виходу на пенсію).

Коуен, Дж. (1988). ГІС проти САПР проти СУБД: Які відмінності? Фотограмметрична інженерія та дистанційне зондування Землі 54:11, 1551-1555.

ДіБіаз, Д. та дванадцять інших (2010). Нова модель компетенції геопросторових технологій: Приведення потреб робочої сили в центрі уваги. Журнал УРИСА 22:2, 55-72.

ДіБіаз, Д., Демерс М., Джонсон, К.Кемп, Луцьк, Б.Плеве, і Е. Венц (2007). Представляємо перше видання Зведення знань GIS & T. Картографія та геоінформаційна наука, 34 (2), сс. 113-120. Національний звіт США Міжнародній картографічній асоціації.

Енніс, М.Р. (2008). Моделі компетенцій: Огляд літератури та ролі адміністрації зайнятості та навчання (ETA) .www.careeronestop.org/CompetencyModel/info_documents/opdrliteratureview.pdf.

ГІТА та ААГ (2006). Визначення та повідомлення попиту на робочу силу геопросторової галузі: Звіт про етап I.

Гудчайлд, М. Географічна інформатика. Міжнародний журнал геоінформаційних систем 6:1, 31-45.

Гудчайлд, М. ГІС та географічні дослідження. У Джей Піклз (Ред.) , Основна правда: соціальні наслідки геоінформаційних систем (стор. глави). Нью-Йорк: Гілфорд.

Національні системи прийняття рішень. Поштовий індекс може зробити вашу компанію багато грошей! Отримано 6 липня 1999 року зlaguna.natdecsys.com/lifequiz (з моменту виходу на пенсію).

Національна геодезична зйомка. Зображення, створене з геоїдних хвиль 15'x15 ', що охоплюють планету Земля. Отримано 1999, зwww.ngs.noaa.gov/Geoid/Гео-індекс.html (з моменту виходу на пенсію).

Ньєргес, Т.Л. & Голледж, Р.Г. (н.д.) Основний навчальний план NCGIA в ГІС, Національний центр географічної інформації та аналізу, Каліфорнійський університет, Санта-Барбара, Unit 007. Отримано 12 листопада 1997 року, зwww.ncgia.ucsb.edu/giscc/одиниць/u007/u007.html (з моменту виходу на пенсію).

Департамент внутрішніх геологічних вишукувань США (1977). [карта]. 1:24 000. 7,5 хвилинна серія. Вашингтон, округ Колумбія: USDI.

Геологічна зйомка Сполучених Штатів. «Бельфонте, Пенсильванія Чотирикутник» (1971). [карта]. 1:24 000. 7,5 хвилинна серія. Вашингтон, округ Колумбія: USGS.

Університетський консорціум геоінформаційних наук. Отримано 26 квітня 2006 р., з http://www.ucgis.org

Вілсон, Дж. Увага постачальників даних: чекає додаток на мільярд доларів. ГеоСвіт, лютий, 54.

Ворбойз М.Ф. ГІС: обчислювальна перспектива. Лондон: Тейлор і Френсіс.

‹ 20. Підсумок Глава 2: Ваги і перетворення ›