Ы, включают методы обработки данных многих ранее су­ществовавших автоматизированных систем (АС), с другой обладают спецификой в организации и обработке данных

Вид материала

Документы

Содержание 6.2. Характеристики цифровых моделей Метрическая информация. Атрибутивная информация. Синтаксическая информация. Логическая и физическая структура ЦИМ Логическая структура ЦММ Физическая структура ЦММ Свойства ЦММ Виды моделирования Особенности формирования ЦМР

Подобный материал:

• Методы анализа данных, 17.8kb.
• Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке, 175.98kb.
• Понятия о базах данных и системах управления ими. Классификация баз данных. Основные, 222.31kb.
• Анализ и оценка дисциплин обслуживания требований (запросов) с учетом их приоритетов, 20.53kb.
• Программа дисциплины «Методы обработки экспериментальных данных», 318.77kb.
• «Прикладная информатика (по областям)», 1362.72kb.
• Методические указания к курсовому проектированию по курсу "Базы данных" Составитель:, 602.97kb.
• Концепция баз данных уже давно стала определяющим фактором при создании эффективных, 293.58kb.
• Доклад Тема: «Информационные технологии», 58.36kb.
• Рабочей программы дисциплины Структуры и алгоритмы обработки данных по направлению, 21.62kb.

6.2. Характеристики цифровых моделей

Для описания свойств ЦММ рассмотрим схему (рис. 6.3), пред­ставляющую собой Е-дерево, хорошо знакомую нам иерархическую модель. Данная структура не претендует на полноту описания. Она носит скорее инфологический, чем даталогический характер, и пост­роена в целях отражения основных и вспомогательных свойств и ха­рактеристик.







Метрическая информация. Она передает метрическую (измеритель­ную) характеристику объекта, т.е. координаты, размеры. Эта информация относительно проста и однородна по структуре, в силу чего она является сильно типизированной. Метрическая информация в ГИС содержит коор­динатные данные и некоторые (числовые) атрибутивные данные.

Качественным отличием цифровых моделей, полученных по реаль­ным измерениям, является точностная характеристика модели. Она обус­ловлена ошибками измерений и последующими ошибками вычислений при геометрическом моделировании. Этот параметр определяет приме­нимость цифровой модели, в частности, при получении графических реализаций в разных масштабах.

Атрибутивная информация. Это информация о свойствах и свя­зях объектов. В ГИС она включает атрибутивные данные и метадан­ные. Она может подразделяться на семантическую, технологическую и другие виды. Тем не менее все эти виды информации можно назвать семантическими, хотя с учетом сложившейся в ГИС терминологии бо­лее правильно называть ее атрибутивной.

Этот тип информации определяет принадлежность точек или объек­тов к определенному классу или объекту (сложный или простой объект), описывает свойства объектов и их частей, задает взаимосвязи и условия обработки, условия воспроизведения и т.п.

В общем виде эта информация неоднородна, сложна по структуре и является слабо типизированной, поэтому для создания ЦММ требуются анализ, классификация и типизация атрибутивной информа­ции. Эта информация должна быть разбита на более мелкие группы, имеющие достаточное число сходных признаков, т.е. типизирована в достаточной степени для использования ее в базах данных,

Синтаксическая информация. Она определяет последовательность работы при корректировке или обновлении ЦММ, правила построения и представления ЦММ. Эта информация типизирована.

Первые два типа информации (метрическая и атрибутивная) опре­деляются логической структурой ЦММ и не зависят от выбора СУБД. В силу этого их можно назвать внутренними по отношению к ЦММ.

Синтаксическая информация зависит от технологии использования ЦММ с учетом конкретных технических средств и их возможностей. Например, она определяется разрешающей способностью монитора и его цветовой палитры, разрешением принтера или плоттера, погрешно­стью дигитализации или фотограмметрической обработки и т.д. Она является внешней по отношению к ЦММ, зависит от выбора СУБД и технологии обработки информации и поэтому находится в тесной взаи­мосвязи с физической структурой ЦММ.

Логическая и физическая структура ЦИМ

Понятия логической и физической структуры ЦММ являются развити­ем и расширением понятий логической и физической модели данных.

Логическая структура ЦММ определяется как совокупность схем и логических записей, описывающих данную ЦММ. Такая характерис­тика относится к описательным.

Схемы, составляющие логическую структуру ЦММ, могут быть раз­личными в зависимости от назначения и принципов построения (см. рис.6.1 и 6.2).

Логическая структура обусловливается концепцией и методологией моделирования. Она может включать схемы взаимосвязи частей ЦММ в натуре, в базе данных, схемы взаимосвязи свойств ЦММ и схемы пост­роения ЦММ. Она содержит логические записи, составляющие инфор­мационную основу. Элементом логической структуры ЦММ является логическая запись.

Физическая структура ЦММ определяется способом реализации логической ЦММ на конкретной технической основе. В частности, она задается форматом записи данных, хранимых на носителях информа­ции. Элементом физической структуры ЦММ является физическая за­пись.

Топологически цифровые модели (схемы) в зависимости от их на­значения и области применения могут быть отображены с помощью иерархических, сетевых и других базовых моделей.

Требование инвариантности моделирования обусловливает макси­мальную независимость физической структуры ЦММ от технологий и технических средств.

Свойства ЦММ

Целостность. При обработке данных в БД недостаточно, чтобы ЦММ просто отражала объекты реального мира. Важно, чтобы такое отражение было однозначным и непротиворечивым. В этом случае го­ворят, что ЦММ удовлетворяет условию целостности (integrity). Целос­тность ЦММ имеет два значения: как объекта БД и как модели реально­го объекта,

Целостность ЦММ как объекта базы данных опреде­ляется требованиями СУБД и соответствует понятию целостности ин­формации в БД. Для достижения целостности исходная информация должна быть типизирована и структурирована. Такая целостность по­зволяет осуществлять работу с ЦММ как с элементом базы данных, направлять к ней запросы, проводить фильтрацию, получать справки или отчеты.

Целостность ЦММ как модели реального объекта определяется требованием получения проекта карты или картографи­ческой композиции средствами ГИС. Для достижения такой целостнос­ти информация должна быть полной, актуальной и отвечать требовани­ям точности при получении данного проекта карты. Например, инфор­мация должна включать не только собранные на местности данные, но и библиотеки условных знаков, которые хранятся в БД независимо от ЦММ. В данном случае целостность ЦММ как модели объекта обуслов­ливается полнотой информации БД.

Другой пример: точностные требования, позволяющие строить кар­ту масштаба 1:1 000 000, не соответствуют точностным требованиям для масштаба 1:2 000, в силу чего метрические данные ЦММ мелкого мас­штаба не пригодны для построения карт крупного масштаба.

Дискретность. ЦММ относится к классу дискретных моделей. Это обусловлено необходимостью хранения ЦММ как объекта диск­ретной базы данных. Геометрическая часть ЦММ может содержать отдельные точки поверхности объектов. Тем не менее ЦММ позволяет строить непрерывные линии и поверхности, т.е. получать ана­логовые модели (аналоговые карты), за счет совместного использова­ния метрической и семантической информации.

Отметим противоречие, заключающееся, с одной стороны, в не­обходимости выделения большей информативности модели, что уве­личивает объем модели, с другой - в необходимости минимизации информационных объемов, обусловленной ограничениями машинных носителей информации и требованием максимальной скорости обра­ботки данных.

Многофункциональность. ЦММ должны быть легко адаптируе­мыми для решения различных задач. Графическое отображение ЦММ не должно зависеть от средств воспроизведения графической информа­ции. Например, одна и та же ЦММ может использоваться для получе­ния карт масштабного ряда.

Для многократного использования ЦММ нужны дополнительные данные: описатели, классификаторы, нормативные данные, правила при­менения и т.д. Обычно их называют метаданными. Они хранятся в сло­варе данных (data dictionary).

Виды моделирования

Рассмотрим работу с цифровыми моделями в соответствии с тремя системными уровнями: сбор и первичная обработка информации, хра­нение и обновление, представление (отображение ).

При сборе информации для построения цифровых моделей используются автоматизированные средства регистрации и автоматизи­рованных технологий. Источниками информации служат карты, табли­цы, спецификации, геодезические координаты точек и объектов местно­сти, координаты точек на аэрокосмических и наземных фотоснимках, данные, получаемые по телевизионным и/или радиолокационным снимкам, телеметрические данные, информация, считываемая с планов и карт, данные о допусках и погрешностях, дополнительная информа­ция текстового характера.

После сбора первичных данных на уровне хранения и обновления информации осуществляются симплификация, унификация, коррекция информации, содержащей ошибки и дополнения к ней. Таким образом, формируется унифицированная совокупность данных, одинаковая для различных средств и технологий сбора, позволяющая в дальнейшем применять ее для получения чертежей и планов не одного, а нескольких смежных масштабов.

На уровне представления ЦММ отображается цифровая информа­ция в виде, удобном для пользования. ЦММ может генерироваться из разных моделей. Визуальное представление ЦММ реализуется на со­временных устройствах вывода информации.

Технологически можно выделить следующие виды моделирования [14]: семантическое, инвариантное, геометрическое, эвристическое, ин­формационное. Они проявляются на разных системных уровнях обра­ботки информации в разной степени.

Семантическое моделирование взаимосвязано с задачами кодирования и лингвистического обеспечения, поэтому оно в большей степени используется на уровне сбора первичной информации. Это обус­ловлено также большим объемом и разнообразием входной информа­ции, сложностью ее структуры, возможным наличием ошибок.

Чем более разнородна входная информация по структуре и содер­жанию, чем менее она унифицирована, тем больший объем семантичес­кого моделирования применяется в подсистеме сбора.

Инвариантное моделирование основано на работе с полнос­тью или частично унифицированными информационными элементами или структурами. Его эффективность доказана опытом применения прежде всего САПР и других АС. Этот вид моделирования предполагает исполь­зование групповых операций, чем обеспечивается повышение производи­тельности труда по сравнению с индивидуальным моделированием.

Инвариантность создает предпосылки для широкого применения наборов программно-технологических средств независимо от конкрет­ного вида (особенностей) моделируемого объекта. Она предусматрива­ет использование общих свойств моделируемых объектов (свойства ти­пов или классов) безотносительно к техническим средствам и специфи­ческим характеристикам отдельных объектов.

Этот вид моделирования обеспечивает значительное повышение производительности обработки информации, особенно при моделиро­вании (обработке) графических объектов.

Однако реализация такого подхода возможна лишь при наличии структурно разделенных графических моделей, нижний уровень кото­рых инвариантен (безотносителен) к особенностям модели, а верхний содержит индивидуальные свойства моделей. Другими словами, такое моделирование требует специализированного программного и лингвис­тического обеспечения, учитывающего свойства моделируемых объек­тов и возможность их структуризации на некие графические примити­вы.

Геометрическое моделирование можно рассматривать как разновидность инвариантного, тем не менее оно применяется там, где требуется обработка метрических данных.

Эвристическое моделирование применяется при учете индивидуальных свойств объектов на видеоизображениях и при реше­нии специальных нетиповых задач. В основном оно реализуется при ин­терактивной обработке.

Оно базируется на реализации общения пользователя с ЭВМ по сце­нарию, учитывающему, с одной стороны, технологические особенности программного обеспечения, с другой - особенности и опыт обработки данной категории объектов.

Информационное моделирование связано с созданием и преобразованием различных форм информации, например графической или текстовой, в вид, задаваемый пользователем. Оно эффективно толь­ко при предварительной разработке интегрированной информационной основы и применении баз данных. В современных автоматизированных системах для отображения ЦММ применякл автоматизированные сис­темы документационного обеспечения.

Следует отметить, что все виды моделирования используются на всех системных уровнях, но в разной степени.

Описание цифровой модели динамично. Оно изменяется или допол­няется по мере появления новых задач, новых методов обработки и но­вых технических средств автоматизации проектирования.

Особенности формирования ЦМР

Термин цифровая определяет принадлежность модели к классу дискретных. Применительно к ЦММ это порождает проблему адекват­ного отображения дискретной моделью соответствующего рельефа по­верхности, представляющего собой аналоговую модель. В свою очередь, эта проблема связана с методами сбора информации для организации цифровой модели рельефа (ЦМР).

Сбор данных для ЦМР осуществляется обычно путем цифрового преобразования горизонталей или расчета фотограмметрических из­мерений. В настоящее время стоимость цифрового преобразования карт ручными или автоматизированными методами приблизительно одинакова при существенно разных временных затратах. Например, затраты времени на обработку листа карты масштаба 1:25000 разме­ром 50х70 см характеризуются следующими цифрами:

• ручное преобразование -50-70ч;

• автоматизированное сканирование (на ЭВМ VAX) - 0,5 ч;

• векторизация - 8 ч;

• редактирование ( на интерактивной рабочей станции) -8-20 ч.

Большие трудозатраты являются результатом неэффективной ре­ализации концепции цифрового моделирования, а не недостатком самой концепции. Для автоматического сканирования необходимо более совершенное программное обеспечение, которое позволяло бы правильно реконструировать горизонтали, а также сопровождать горизонтали отметками. Сбор данных обычно производится по про­филям.

При фотограмметрических технологиях сбора информации разра­ботаны методы, позволяющие определять плотность выборки для обес­печения требований точности. Измерения для получения большей точ­ности выполняются по заданным точкам сетки рельефа в режиме "оста­новка-движение" на аналитических стереоприборах.

Измерения в динамическом режиме приводят к увеличению средне-квадратических ошибок. Многие программы построения ЦММ для по­вышения надежности отображения местности включают технологии определения характерных линий рельефа.

Выбор структурных линий и определение их необходимого числа -это экспертная задача, требующая интеллектуального решения, опреде­ленной квалификации и представляющая определенные трудности для оператора. Измерение этих линий происходит с меньшей точностью, чем измерение точек сетки, так как оператор должен контролировать движе­ние по трем координатам.

Плотность измерения точек вдоль характерных линий принимается в 2-3 раза выше, чем точек сетки. Это увеличивает временные затраты. Объем измерений и затраты времени на измерение структурных линий обычно больше, чем на измерение отметок точек сетки. Затраты време­ни зависят от квалификации оператора и от того, было ли проведено предварительное опознавание характерных линий до начала измеритель­ной обработки снимка под зеркальным стереоскопом. Опыт работ под­тверждает необходимость измерения характерных линий рельефа для надежной интерполяции горизонталей.

Для пользователя важно знать принципы и характеристики ме­тода интерполяции, чтобы правильно сделать выбор характерных линий рельефа и таким образом определить оптимальные входные параметры и обеспечить контроль качества собираемой инфор­мации.

Для получения адекватного описания местности следует с достаточ­ной осторожностью применять аналитические описания модели релье­фа, основанные на сглаживающих параметрах.

Всегда существует допуск вычислительной погрешности, с превы­шением которого обработка становится неэффективной. Интерполиро­ванные отметки не должны выходить за пределы локального минимума и максимума. Однако не во всех программах формирования ЦМР это предусматривается.

Трудности интерполяции с использованием автоматизированных методов приводят к тому, что, хотя горизонтали, получаемые при ис­пользовании ЦМР, выглядят очень естественными (гладкими), они мо­гут быть менее точны, чем при классической неавтоматизированной рисовке.

Поэтому перспективным следует считать развитие автоматизирован­ных и полуавтоматизированных методов сбора данных для ЦМР на ос­нове автоматической корреляции и сопоставления изображений, полу­чаемых при помощи специальных датчиков с аэро- и космических носи­телей. Создание ЦМР должно совмещаться с автоматическим распозна­ванием образов. Наибольший интерес проявляется к таким разработкам, как машинное зрение и "онлайновый" контроль качества на производстве, реализуемый с использованием аналитических приборов типа "Анаграф".

Международная деятельность в этой области организуется рабочей группой "Цифровые модели рельефа".