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

Вид материала

Документы

Содержание 2.3. Автоматизированные справочно-информационные системы Характеристика ЭС Экспертные системы Типы экспертных систем для решения задач ПК Основой интеграции технологий в ГИС служат технологии САПР, но между ними существуют различия.

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.

2.3. Автоматизированные справочно-информационные системы

Автоматизированная справочно-информационная система исполь­зует ЭВМ на этапах ввода, обработки и выдачи справочных данных по различным запросам потребителей. Она представляет собой развитие информационно-поисковых систем, обеспечивающих ранее выполнение функций автоматизации архивов и информационного поиска.

Существует ряд специфических ГИС, рассматриваемых как архи­вы. Подобно архиву каждая ГИС хранит какую-либо информацию. По­этому технологии АСИС интересны для использования в ГИС именно с целью организации хранения архивных данных.

Концепция создания автоматизированных архивов актуальна и се­годня, поскольку многие учреждения имеют и используют архивы, ко­торые необходимо внедрять в ГИС-технологии.

Технологии АСИС эффективны на втором и третьем системных уров­нях обобщенной ГИС (см. рис. 1.4). Технологическая совместимость АСИС и ГИС проявляется на этапах хранения, обновления информации (второй уровень) и выдачи разного рода справок, отчетов, графических отображений (третий уровень).

В современных интегрированных информационных системах АСИС утратили значение независимых систем и преобразовались в более мо­бильные и универсальные подсистемы документационного обеспече­ния. Другим направлением их развития явились экспертные системы, о которых речь пойдет ниже.

Для современных АСИС характерны преимущества системного на­правления развития:

• многофункциональность, т. е. способность решать разнообразные задачи;
  
• одноразовость подготовки и ввода данных;
  
• независимость процесса сбора и обновления (актуализации) дан­ных от процесса их использования прикладными программами;
  
• независимость прикладных программ от физической организации базы данных;
  
• развитые средства лингвистического обеспечения. Все это технологически совместимо с представлением информации в ГИС. Тем не менее имеется существенное отличие.
  

В ГИС по сравнению с АСИС графическая информация значитель­но сложнее и занимает больший объем. В обеих системах могут быть видеобазы данных для хранения видеоинформации, однако между ними существует качественное различие.

В ГИС видеоданные (изображения объектов) получены с высоким разрешением, поскольку используются как для визуальной оценки, так и для высокоточной геометрической обработки. В АСИС видеоданные, как правило, служат только для визуального просмотра. Различие осо­бенно касается информационной емкости этих данных. В видеобазах ГИС объем файла видеоизображения достигает 1 Гбайта, в АСИС - со­ставляет десятки килобайт, т.е. разница составляет четыре порядка.

Для полного решения какой-либо информационной задачи в инфор­мационных системах необходимо, чтобы ЭВМ понимала смысл текста, написанного на естественном языке, что тесно связано с проблемой ис­кусственного интеллекта.

Информация, хранимая в АСИС, разделяется по различным признакам:

• по временному фактору - ретроспективная, текущая и прогнозная;
  
• по тематической деятельности - узкотематическая и широкотематическая;
  
• по производственной принадлежности - служебная (учрежденче­ская), отраслевая и межотраслевая;
  
• по характеру применения - рабочая и концептуальная.
  

В зависимости от формы хранения АСИС подразделяют на документографические (текстовые) и фактографические. Информационным мас­сивом документографической АСИС служат различные неформализован­ные (слабо типизированные данные) документы (цитаты, статьи, письма и т. д.) на естественном или ограниченном искусственном языке, например текстовые файлы, получаемые с помощью текстовых процессоров.

Информационный массив фактографической АСИС составляется из формализованных записей (сильно типизированных данных), например, записей базы данных или электронных таблиц.

Фактографические информационные системы предполагают состав­ление специальных форм документов для ввода информации в ЭВМ. Идентификация осуществляется с использованием ключей (дескрипто­ров), которые вводятся с помощью стандартных форм или задаются сред­ствами самой системы.

Таким образом, разработка фактографических АСИС связана с не­обходимостью создания стандартных форм и методов контроля инфор­мации. Эти требования распространяются и на ГИС.

Следует отметить, что, как и в АСИС, в ГИС информация имеет вре­менную характеристику.

Главные технические показатели АСИС - информационная емкость и скорость обмена информацией - определяются в первую очередь тех­ническими данными ЭВМ и типом базы данных и во вторую - техноло­гией обработки информации. В силу этого базы данных являются осно­вой АСИС и составной частью ГИС.

Разработка информационной основы - первоочередная задача проек­тирования и функционирования АСИС (также и ГИС). При этом необходи­мо решать задачи структуризации, кодирования и классификации данных.

Созданию информационной основы должны предшествовать изу­чение информационных потребностей пользователя, видов запросов, ана­лиз предметной области, базовых и составных моделей данных. Дан­ный подход обязателен для ГИС, однако не применяется многими разра­ботчиками ГИС, которые, мягко говоря, игнорируют большой опыт ис­пользования АСИС при решении этой задачи.

Рост объема информации в автоматизированных архивах, информа­ционных системах, базах данных наряду с внедрением сетевых инфор­мационных структур обмена информацией требует создания новых ме­тодов не только фильтрации и выбора нужной информации, но и оценки ее полезности. Это весьма важно при использовании ГИС для решения экономических, экологических и других задач.

Следует отметить некоторые особенности архивов, создаваемых на основе технологий ГИС, в частности то, что библиотека карт является традиционным архивом, в котором данные классифицируются как те­матически, так и географически.

В большинстве атласов и библиотек карт иерархия данных опреде­лена последовательностью классификации: вначале географические, а затем тематические данные.

Цифровые архивы пространственных данных (архивы ГИС) обыч­но организуются иначе: первый ключ - тематический, второй - геогра­фический. В мировой практике применяют набор стандартных форма­тов обмена архивными данными:

• топографические данные - распространяются USGS в форматах DGL (цифровой граф линий) и DEM (цифровая модель рельефа);
  
• данные о сети улиц - распространяет Бюро переписей США в фор­мате TIGER;
  
• дистанционные изображения поступают из НАСА и других косми­ческих агентств.
  

Преимуществом построения архивов на основе ГИС является воз­можность использования старых и минимального количества новых дан­ных для оперативного синтеза новых картографических материалов. Многие задачи синтеза и получения картографических композиций тре­буют экспертных решений. Это более эффективно по сравнению с БД решают экспертные системы. Следовательно, их применение в ГИС бо­лее актуально, чем во многих АСИС.

Сравнивая модели и методы использования экспертных систем в ГИС, САПР, АСНИ и АСИС, можно отметить следующие различия. Если в АСНИ применяются, как правило, сложные, комплексные, динамичес­кие, многопараметрические модели, то в САПР, АСИС и ГИС наблюда­ется тенденция к типизации, т.е. к использованию типовых элементов, и декомпозиции сложных объектов на типовые.

Кроме того, если предметом моделирования в АСНИ являются в большей степени процессы и в меньшей - объекты, то в САПР наобо­рот: в первую очередь - объекты, во вторую - процессы (технологичес­кие). В АСИС предмет моделирования - формы данных.

В ГИС целью моделирования является: на уровне сбора и первич­ной обработки информации - создание моделей данных, на уровне моде­лирования и хранения - построение моделей геообъектов, на уровне пред­ставления - получение разнообразных форм данных.

Во всех системах можно выделить общее - использование цифро­вых моделей.

Следовательно, моделирование в ГИС носит наиболее сложный ха­рактер по отношению к другим автоматизированным системам. Но, с другой стороны, процессы моделирования в ГИС на каждом системном уровне и в какой-либо из рассмотренных систем весьма близки. В це­лом основы моделирования и построения моделей в ГИС должны базироваться на известных принципах и подходах, которые применяют в других АС.

Подводя итог сравнения ГИС и автоматизированных систем общего назначения с использованием результатов системного анализа ГИС, т.е. представления ее в виде трех системных уровней (см. рис. 1.4), можно сделать следующие выводы.





Рис. 2.1. Дополнительные возможности ГИС по сравнению с автоматизированными системами на разных системных уровнях



ГИС интегрирует в себе технологии всех трех рассмотренных си­стем (рис. 2.1). На уровне сбора наиболее близкой ГИС является тех­нология АСНИ. Но в ГИС по сравнению с АСНИ более широко ис­пользуются технологии сбора данных на местности и особенно тех­нология GPS.

На уровне моделирования и хранения в ГИС наиболее ярко пред­ставлены технологии САПР и АСИС. Но и на этом уровне технологии ГИС более полны, чем в отмеченных системах. В частности, в отличие от САПР в ГИС имеются оригинальные методы наложения оверлея, ана­лиза сетей, более широк спектр технологий пространственного анализа, возможна обработка файлов (принадлежащих одному объекту) больших объемов (до 1 Гбайта).

В отличие от технологий АСИС технологии ГИС дополняются ме­тодами хранения и использования измерительной (метрически точной) видеоинформацией. Видеоинформация в обычных АСИС не имеет мет­рической точности и не пригодна для проведения на ее основе расчетов по определению метрических характеристик объектов местности.

На уровне представления ГИС полностью включает в себя техноло­гии автоматизированных систем документационного обеспечения с на­бором средств компьютерной полиграфии и мультимедиа. Однако и здесь технологии ГИС полнее, поскольку они содержат методы издания кар­тографической продукции.

Большое распространение получают ГИС как системы принятия ре­шений. Ранее такими системами были АСУ. Проводя сравнение ГИС и АСУ (рис. 2.2) по тем же трем системным уровням, можно прийти к следующим выводам.

АСУ полностью интегрирована в ГИС и может быть рассмотрена как подмножество этой системы.

На уровне сбора информации технологии ГИС включают в себя от­сутствующие в АСУ методы сбора пространственно-временных данных, технологии использования навигационных систем, технологии реаль­ного масштаба времени, GPS и т.д.

На уровне хранения и моделирования дополнительно к обработке социально-экономических данных (как и в АСУ) технологии ГИС вклю­чают в себя набор технологий пространственного анализа, применение цифровых моделей и видеобаз данных, а также комплексный подход к принятию решений.

На уровне представления ГИС дополняет технологии АСУ приме­нением интеллектуальной графики (представление картографических данных в виде карт, тематических карт или на уровне деловой графики), что делает ГИС более доступными и понятными по сравнению с АСУ для бизнесменов, работников управления, работников органов государ­ственной власти и т.д.





Рис. 2.2. Дополнительные возможности ГИС по сравнению с АСУ по основным уровням обработки данных

Характеристика ЭС

Нарастающие информационные потоки в современном обществе, разнообразие информационных технологий, повышение сложности ре­шаемых на компьютере задач увеличивают нагрузку на пользователя этих технологий и ставят задачу переноса проблемы выбора и принятия ре­шений с человека на ЭВМ. Одним из путей решения этой задачи являет­ся применение экспертных систем, которые могут быть составной час­тью рассмотренных выше автоматизированных систем.

Экспертную систему от других автоматизированных систем на эта­пе ее использования отличают большая интеллектуальность, специали­зация и ориентация на решение задач в определенной области.

Отличие ЭС на этапе проектирования состоит в том, что в ней долж­ны учитываться особенности решаемых задач на стадии разработки систе­мы. Для сравнения: базы данных поставляются широкому кругу пользова­телей, которые и занимаются их специализацией уже после создания БД.

Эффективное использование и развитие ГИС невозможно без высо­кого уровня автоматизации и применения экспертных систем.

Экспертные системы можно рассматривать как класс автоматизи­рованных информационных систем, содержащих базы данных и базы знаний, способных осуществлять анализ и коррекцию данных незави­симо от санкции пользователя, анализировать и принимать решения как по запросу, так и независимо от запроса пользователя и выполнять ряд аналитически-классификационных задач. В частности, ЭС должны раз­бивать входную информацию на группы, консультировать, делать выво­ды, ставить диагноз, обучать прогнозированию, идентифицировать, ин­терпретировать, и т. д.

Основными преимуществами ЭС перед другими автомати­зированными системами являются:

• возможность решения, оптимизации или получения оценок новых классов трудноформализуемых задач, реализация которых на ЭВМ до недавнего времени считалась затруднительной или невозможной;
  
• обеспечение возможности пользователю-непрограммисту вести диалог на естественном языке и применять методы визуализации ин­формации для эффективного использования ЭВМ и решения задач в своей предметной области;
  
• накопление данных, знаний, правил использования знаний, правил самообучения ЭС для получения все более достоверных и квалифици­рованных выводов или решений, включая не санкционированные пользо­вателем;
  
• решение вопросов или проблем, которые сам пользователь не в состоянии решить либо из-за отсутствия у него информации, либо из-за ее многообразия, либо из-за длительности обычного решения даже при помощи ЭВМ;
  
• возможность создания индивидуальных специализированны" ЭС за счет использования развитых инструментальных средств и личного опыта пользователя-разработчика этой системы.
  

В основе структуры информации, закладываемой в экспертную сис­тему, лежат два принципа представления знаний - поверхностный и глу­бокий. Первый реализуется с помощью правил, второй - с помощью фреймов.

Реализация знаний в виде программного продукта с помощью пра­вил относительно недорогая, но структура ЭС при этом получается жес­ткой, внесение изменений и поправок оказывается сложным и неэффек­тивным (гораздо более сложным, чем создание самой программы). С другой стороны, хотя поверхностные представления не позволяют фор­мировать суждения и концепции, с их помощью можно находить реше­ния эмпирически ассоциированных проблем.

Генерация знаний с помощью структуры фреймов - процесс слож­ный и дорогостоящий, но при этом достигается модульность, которая позволяет в дальнейшем добавлять новые и корректировать старые эле­менты знаний. Кроме того, фреймы дают возможность формировать суж­дения и выводы на основе обобщений и в результате индуцировать но­вые знания.

Эффективность применения ЭС в ГИС не обусловливает их исполь­зование во всех случаях. По сравнению с базами данных ЭС предъявля­ют более жесткие требования как к организации решения задач, так и к наличию необходимого минимума данных и формализованных знаний,

При создании экспертных систем возникают как минимум три про­блемы:

• обеспечение достаточной полноты информации, заносимой в па­мять. Это требует выделения ключевых (основополагающих) знаний и установления их взаимосвязи в структуре данных, а также созда­ния и использования такой системы кодирования, которая бы позво­лила эффективно применять эту информацию для решения практи­ческих задач;
  
• получение эффективной оценки качества функционирования ЭС и выработка соответствующих критериев. Трудность кроется в том, что знания специалистов - это не просто сумма сведений и фактов. Фор­мальные попытки учета многомерности связей путем добавления но­вых для представления отношений отдельных элементов могут привес­ти к чрезмерной "жесткости" системы, и она станет "закрытой" для до­бавления новых элементов и установления их связей с существующими;
  
• возможность получения недостоверного результата из-за вероят­ностного характера структуры решаемых задач и синтеза знаний.
  

Решение перечисленных проблем является необходимым, но недо­статочным условием применения ЭС в ГИС. Сформулируем требования, при которых разработка ЭС целесооб­разна (эффективна):

• наличие экспертов, желающих передать системе свои знания;
  
• существование проблемной области, в которой эксперты могут вер­бализовать свои методы решения задач;
  
• существование сходимости решений в данной проблемной облас­ти у большинства экспертов (минимум рассогласования);
  
• значимость задач в проблемной области, т. е. они должны быть либо сложными, либо недоступными для решения неспециалистом, либо требующими значительных временных затрат;
  
• наличие большого объема данных и знаний для решения задач;
  
• использование эвристических методов в связи с неполнотой и из­менчивостью информации в предметной области.
  

Возможность решения трех вышеупомянутых проблем и выполне­ние перечисленных требований является необходимым и достаточным условием применения ЭС в геоинформационных системах.

Классификация ЭС. Существует большое число ЭС, различающих­ся своими функциональными возможностями и методами принятия ре­шений.

Планирующие ЭС предназначены для выработки программы дей­ствий, необходимых для достижения определенных целей.

Прогнозирующие ЭС должны предсказывать сценарий будущего, основываясь на событиях прошлого и настоящего, т.е. выводить вероят­ные следствия из заданных ситуаций. Для этого в прогнозирующих ЭС используются динамические параметрические модели.

Диагностирующие ЭС имеют способность находить причины аномальности наблюдаемых явлений. Основой для анализа служат наборы данных, с помощью которых выявляются отклонения от эталонного по­ведения и в результате ставится диагноз.

Обучающие ЭС должны предоставлять возможность пользовате­лям ставить диагноз и анализировать ошибки в заданных областях. От таких систем требуется умение формировать гипотезы о знаниях и поведении, определять соответствующие обучающие методы и спо­собы действий.

Архитектуры экспертных систем могут отличаться друг от друга. При построении ЭС используются архитектуры, например, "экзапов" ("классной доски") с множественными источниками знаний.

Этапы создания ЭС. К наиболее важным этапам создания эксперт­ных систем могут быть отнесены концептуализация, идентификация, формализация, реализация, тестирование, внедрение, сопровождение и модернизация.

На этапе концептуализации специалист по разработке ЭС совмес­тно с экспертом решает, какие понятия, отношения и процедуры необ­ходимы для описания метода решения проблем в выбранной области. Главная задача этапа заключается в выборе стратегии задач и ограни­чений, возникающих в процессе решения задач. Концептуализация тре­бует полного анализа проблемы.

На этапе идентификации определяются типы, характеристики, раз­мерность задачи, состав участников процесса разработки; делаются оцен­ки моделепригодности; оцениваются требуемые ресурсы - временные, машинные; устанавливаются цели создания ЭС,

На этапе формализации ключевые понятия и отношения переводятся на некоторый формальный язык представления знаний. Здесь выбира­ется адекватный способ представления данных или моделей для рассмат­риваемой задачи.

На этапе реализации создается физическая оболочка ЭС, способ­ная к выполнению возложенных на нее функций.

Проверка правильности функционирования ЭС возможна на этапе тестирования. Однако даже после тестирования невозможно предуга­дать всевозможные ситуации отказов, которые могут быть вызваны как неверной работой или недостатками ЭС, так и совершенно независи­мым выходом из строя оборудования.

Поэтому необходимо планировать этапы внедрения и сопровожде­ния, которые облегчили бы пользователю поиск причин различных сбой­ных ситуаций.

Появление новых методов, правил, технических средств вызывает необходимость планирования этапа модернизации. При этом существен­но возрастет фактор мобильности ЭС.

Типы экспертных систем для решения задач ПК

Можно выделить несколько групп задач, требующих применения экспертных систем в ГИС:

• обработка видеоизображений;
  
• преобразование растровых изображений в векторные графические модели;
  
• обработка картографической информации;
  
• обработка разнородной информации;
  
• построение моделей объектов или местности;
  
• анализ моделей ГИС;
  
• получение решений на основе геоинформации.
  

Структурная схема экспертной системы ГИС соответствует типовой ЭС (рис. 2.3). Главной проблемой при создании экспертных систем в ГИС остается разработка моделей пространственных данных, требуе­мых для объединения внутри ГИС данных дистанционного зондирова­ния и картографической основы.




ГИС являются хорошей средой для внедрения методов искусствен­ного интеллекта и экспертных систем. Это вызвано, с одной стороны, разнообразием и сложностью данных в ГИС, с другой - наличием боль­шого числа экспертных задач при использовании ГИС. В частности, для ГИС созданы экспертные системы, применяемые для решения разных задач: получения композиции карт, выделения элементов нагрузки, по­лучения тематических карт, поддержки принятия решений, построения оверлейных структур и др.

Применительно к схеме обобщенной ГИС можно в соответствии с уров­нями (см. рис 1.4) выделить три типа экспертных систем для ГИС:

• на уровне сбора информации - самоокупающиеся системы авто­матизированного распознавания образов при обработке снимков или ска­нированных картографических данных;
  
• на уровне моделирования или композиции карт - ЭС автоматизи­рованного редактирования картографических данных, оценки качества редактирования. Для управления и принятия решений применяются так­же ЭС всестороннего анализа атрибутивных данных, данных о запросах пользователей, о посредниках и т.д.;
  
• на уровне представления данных - ЭС для генерализации карт, раз­мещения названий, создания издательских оригиналов.
  

Разработан ряд производственных ЭС для решения задач ГИС:

• МАРЕХ - для автоматической генерализации и работы с данными цифрового линейного графа Геологической службы США масштаба 1:24000. Основана на правилах, данные генерализируются в масштабе 1:250000;
  
• AUTOMAP - для размещения названий. Используются эвристи­ческие знания на основе известных процедур и условных знаков. Не­большая серия точных знаний (около 30) содержится в базе знаний. Вна­чале комментируются элементы местности, затем особенности точек и линий;
  
• GES - прототип картографической ЭС. Используется Управлени­ем по энергетическим, минеральным и природным ресурсам Канады в качестве консультанта для картографов при создании электронного ат­ласа Канады. Управление географической базой данных и запросы к ней относятся к фундаментальным операциям любой ГИС.
  

Для расширения числа пользователей ГИС создан ряд специализи­рованных ЭС:

• ОРВ1 - для контроля за доставками ресурсов окружающей среды в Португалии. Использует свойства систем классификации данных окру­жающей среды, обеспечивает принятие решений, включает программу синтаксического анализа естественного языка, меню-программы обра­ботки входных данных жесткого формата, средства аргументации по эта­пам, "подсказки" при обращении к базе данных;
  
• LOBSTER - интеллектуальный интерфейс пользователя к системе управления базой пространственных данных;
  
• KBGIS - для ускорения поиска в больших базах географических данных. База данных представляется в виде четырехуровневого дерева;
  
• SRAC - рабочее место сбора пространственных данных. Запрос в географическую базу данных осуществляется на естественном языке.
  
• Разработан целый ряд ЭС для принятия географического реше­ния:
  
• ASPENEX - для контроля вида деревьев (осин) в Николетском на­циональном лесу и связи с ГИС;
  
• EXSYS - для создания интерфейса пользователя, базы правил и связи между программами. Оснащена микроЭВМ "Резидент";
  
• URBYS - для территориального планирования и анализа городс­ких территорий;
  
• AVL 2000 - для автоматического определения местоположения транспортного средства и навигации. Использует данные глобальной навигационной спутниковой системы в реальном масштабе времени;
  
• GEODEX - для оценки землепользования. В ней предусмотрены формирование прямой цепочки с учетом ограничивающих условий уча­стка и обратной цепочки для выявления непригодности участков и дока­зательства их несоответствия ограничивающим условиям в географи­ческой базе данных.
  

Пространственно - распределенные ГИС способствуют мобильнос­ти ЭС. Актуальным остается разработка методов, повышающих логи­ческую непротиворечивость в ЭС, особенно в тех случаях, когда речь идет о связи пространственных знаний со знаниями других типов с раз­личной степенью неопределенности. По мере совершенствования таких ЭС возрастает важность обработки нечетких данных.

Кроме того, существует класс консультативных ЭС, которые по­зволяют улучшить процесс принятия решений, формализовать геоин­формационные знания и устранить неопределенности в данных.

ВЫВОДЫ

Моделирование в ГИС носит наиболее сложный характер по отно­шению к другим автоматизированным системам. Но, с другой сторо­ны. процессы моделирования в ГИС на каждом системном уровне и в какой-либо из рассмотренных систем весьма близки. В целом основы моделирования и построения моделей в ГИС должны базироваться на известных принципах и подходах, которые применяют в других АС.

Основой интеграции технологий в ГИС служат технологии САПР, но между ними существуют различия.

АСУ полностью интегрирована в ГИС и может быть рассмотре­на как подмножество этой системы.

Таким образом в ГИС принципиально решаются все задачи, выпол­няемые прежде в АСУ, но на более высоком уровне интеграции и объе­динения данных. Следовательно, ГИС можно рассматривать как но­вый современный вариант автоматизированных систем управления, использующих большее число данных и большее число методов анализа и принятия решений, причем в первую очередь использующих методы пространственного анализа (см. рис. 2.2). Экспертные системы должны служить составной частью ГИС как систем принятия решений.