ГИС
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 0.00 (0 Голоса)

Концептуальные модели местности, как инструмент комплексной оценки территории

Практически все многообразие методов и подходов, применяемых сегодня в области ГИС анализа, направлено на то, чтобы получить ответ на два основных вопроса:

1) Где находятся объекты с заданными свойствами?

2) Какие факторы определяют местоположение объектов данного типа?

По сути, на те же вопросы, только более пространно, приходиться отвечать и при выполнении операций картографического моделирования. В частности, при оценке пригодности территории. Вообще, понятие пригодности территории в пространственном моделировании трактуется достаточно широко: от пригодности для развития жилой зоны или выращивания винограда, до «пригодности» к разработке месторождения или проживания определенного типа животных. В тех случаях, когда пространственное моделирование имеет целью определение местоположения или степени пригодности объектов в соответствии с определенной концепцией оценки местности, вводится понятие концептуальной модели или модели пригодности территории. С помощью моделей этого типа сегодня ведется поиск возможностей расширения жилых и рекреационных зон, участков для выращивания определенных сельскохозяйственных культур, разработки месторождений, оптимизации трасс трубопроводов, строительства торговых центров или школ, определения мест возможного обитания животных и т. д.

Целью данной работы является обобщение существующего опыта реализации средствами ГИС концептуальных моделей местности для решения задач комплексной оценки территории.

Реализация моделей данного типа связана, как правило, с созданием сложных многофакторных структур, учитывающих пространственную неоднородность, вес (значимость) каждого фактора и пространственные взаимосвязи между объектами. Поэтому реализация концептуальных моделей предъявляет достаточно высокие требования как к ГИС-специалистам, так и к используемому программному обеспечению.

Из наиболее важных требований к специалистам, решившим использовать ГИС в области концептуального моделирования, можно выделить понимание топологии объектов, умение использовать методы оверлейного и дистанционного анализа, классификации, математики карт, построения пространственных запросов для растровых и векторных моделей данных, а также работы со статистическими поверхностями. Существенным также является знание основ факторного анализа, основная идея которого, собственно, и реализуется средствами ГИС в процессе концептуального моделирования.

При выборе программного обеспечения следует отдавать предпочтение системам с одинаково хорошо развитым аналитическим инструментарием для растровых и векторных моделей данных, особенно в области средств оверлейного анализа и математики карт. Не случайно, большинство известных ГИС-реализаций моделей такого типа выполнено на платформе ESRI, обеспечивающей необходимый выбор и удобство использования указанных средств.

Создание информационной базы модели

ГИС-аналитик должен четко представлять себе, какой информацией он располагает, поскольку именно полнотой и качеством исходной информации определяется принципиальная возможность получения решения заявленного качества. К сожалению, заказчик не всегда в состоянии оказать ему полноценную помощь в этом вопросе. «Почвы лучше песчаные», - скажет агроном, - «И чтобы не очень круто, но и не болото, конечно». Только ГИС-аналитик в этом случае понимает, что за словами «лучше песчаные» стоит проблема оцифровки карт почв, за понятием «не очень круто» - скрупулезная работа по созданию и анализу модели рельефа, а за термином «не болото» - вечная проблема классификации: что такое «не болото»? Входят ли в данном случае в понятие «болото» орошаемые территории, сезонно подтопляемые и т. д.?

Необходимо также помнить, что ожидаемая точность результатов моделирования не может быть выше точности исходных данных. Зато обратная ситуация встречается нередко. Располагая данными достаточной точности и плотности наблюдений, в процессе анализа мы иногда обнаруживаем их слабую сопоставимость ввиду применения различных методик отбора. Значительный отсев данных и снижение точности возникает также вследствие неграмотной пространственной привязки. Часто можно наблюдать избыточную характеристику одних элементов на фоне отсутствия информации о других, не менее важных и т. д. Только учитывая все перечисленные компоненты, можно оценить качество ожидаемого результата.

Бывает, что в результате оценки приходиться увеличивать затраты на получение данных или снижать требования к проектируемой модели. Иногда даже приходиться признать невозможность получения требуемого результата в рамках предложенных заказчиком условий.

Мировой опыт показывает, что этапу подготовки исходных данных необходимо выделять существенное время, зачастую составляющее 40% - 80% всего времени, отпущенного на аналитические исследования. К сожалению, уровень развития геоинформатики на Украине вносит свои, часто неожиданные, осложнения.

Одна из основных проблем отечественной цифровой картографии – топологическая некорректность данных. Не все производители карт понимают, например, что анализ методом наложения слоев, основной инструмент концептуального моделирования, невозможно выполнить, используя перекрывающиеся в пределах одного слоя полигоны. Невозможно также построить корректную модель рельефа, если направление оцифровки элементов речной сети случайное и т. д.

Таким образом, купив готовую карту у солидной организации, можно неожиданно обнаружить ее непригодность для использования в концептуальной модели без длительной, часто ручной работы по нахождению и исправлению ошибок топологии.

Существенное время необходимо также отводить на создание и проверку корректности модели рельефа – важнейшего материала для классификации территории по крутизне и ориентации склонов, определению зон видимости, затопления, подтопления, высотному районированию и т. д. Вообще говоря, такие наукоемкие элементы, как цифровые модели рельефа или DEM (Digital Elevation Model), карты распределения загрязнения, поверхности залегания подземных вод и т. д. лучше приобретать в готовом виде у фирм, имеющих серьезный опыт в их создании.

Результатом успешного завершения этапа подготовки информационной базы модели должна стать геоинформационная структура, обеспечивающая полноту, необходимую точность, сопоставимость на пространственной основе и взаимосвязность всей информации, необходимой для данной концептуальной модели.

Создание и реализация алгоритма модели

Как решается конкретная проблема вообще, как правило, известно. То есть концепция, как таковая, в большинстве случаев имеется. Поэтому вопрос чаще всего стоит в реализации данной концепции средствами ГИС. На этом этапе, с одной стороны, очень важно понимать проблему целиком, даже если заказчик ограничивает вашу работу конкретным участком. Дело в том, что заказчик не всегда представляет возможности ГИС, в то время как ГИС-аналитик не всегда может самостоятельно охватить суть всей проблемы. Как показывает опыт, такая ситуация нередко приводит к нерациональному использованию геоинформационных ресурсов. Поэтому вопрос: «А что Вы, собственно, хотите получить в результате?» на начальном этапе работы совершенно не праздный.

С другой стороны, чтобы выявить количество и перечень факторов, определяющих решение данной проблемы, необходима ее существенная детализация. По возможности необходимо выделить:

все известные факторы, определяющие исследуемое явление;

факторы, которые являются наиболее существенными для решения данной задачи;

факторы, которые реально можно исследовать и включить в модель за отпущенные время и деньги, с учетом доступности и степени секретности отдельных видов информации.

Последний пункт особенно важен, поскольку результаты его выполнения смогут определить принципиальную возможность решения данной задачи на предложенных условиях, а также выяснить, что и с какой точностью мы получим в результате.

На этапе разработки алгоритма модели существующий или разработанный аналитиком подход должен быть переведен на язык логических и математических операторов пространственного анализа. Например, при выполнении совместного проекта Украинского центра менеджмента земли и ресурсов (УЦМЗР) и Севастопольского института СИНЕКО «Комплексная оценка территории Юго-Западного Крыма с целью экологической защиты территорий и оптимизации использования природных ресурсов средствами ДЗЗ и ГИС» была принята следующая общая концепция оценки:

Развитие городской территории допускается в намеченных областях на участках, где имеются почвы, пригодные для строительства домов с фундаментами; которые не попадают в зоны развития оползневых и обвальных явлений; не попадают в пределы заповедников, охранных зон рек, археологических раскопок и территорий, подчиненных министерству обороны. Причем везде, где возможно, необходимо сохранять почвы высшего качества для ведения сельского хозяйства. Следует также учесть, что нормативные акты позволяют местной администрации запрещать урбанизацию областей, предназначенных для других целей.

Одним из самых простых вариантов реализации концептуальной модели позволяет провести геометрическое наложение данных различных слоев, принимая имеющиеся в них объекты как исключающие факторы. Существенным недостатком такого метода при всей простоте и доступности является однозначность получаемых результатов: или «да» или «нет», что не дает возможности учесть различные степени ограничения.

В реальных оценках обычно используется весь арсенал логических и математических операторов, а также весовые коэффициенты, показывающие степень пригодности каждого из факторов. Данная величина чаще всего субъективна по происхождению, и назначается в соответствии с представлениями исследователя или по опыту предыдущих работ. Впрочем, в ее формировании могут принимать участие, например, строительные и санитарные нормативы или такие количественные характеристики участков, как стоимость.

Назначение весовых коэффициентов производится обычно на этапе выполнения анализа, поскольку данный процесс требует уточнений и корректировок уже в процессе моделирования. Как показывает опыт, реализацию такого алгоритма, учитывая большое количество градаций в пределах каждого слоя и необходимость использования функций картографической алгебры, удобнее проводить в растровых системах. Для наглядности лучше провести классификацию объектов каждого слоя по степени пригодности, используя одну для всех слоев шкалу классов (например от 1 до 10). В таком случае, применив операцию математического наложения, мы получим максимальные значения результирующего слоя в наиболее пригодных местах.

Особенности реализации алгоритма средствами векторных и растровых аналитических модулей

Выполнение операций концептуального моделирования на векторных данных, как правило, связано с нарезкой полигонов, основанной на их взаимном пересечении. Хорошим примером инструментария, справляющегося с данной задачей, является модуль Geoprocessing продуктов ESRI. При этом атрибутивная информация всех включенных в процесс полигональных покрытий интегрируется.

Чем это удобно? Большая часть информации поступает к нам в векторном виде, поэтому выбор данного формата для анализа избавит от необходимости лишнего конвертирования данных в растр, что влечет за собой серьезные затраты времени и ресурсов памяти. Кроме того, мы имеем возможность оперативно подключить к расчету новые поля атрибутивных данных, поскольку при анализе вся атрибутика слоя доступна. В результате мы получаем готовую карту в векторном виде, не требующую дополнительной конвертации. Все указанные преимущества делают анализ методом наложения векторных покрытий чрезвычайно популярным.

Что же ограничивает применение данного метода при создании концептуальных моделей? Оказывается, некоторые преимущества векторного формата, очевидные при простом анализе 2-х покрытий, становятся недостатками, если модель одновременно включает большее количество слоев информации. Как уже отмечалось, при векторном наложении в процессе участвуют все атрибутивные данные исходных покрытий, независимо от того, нужны они для данного анализа или нет. Таким образом, при пересечении четырех, пяти и более исходных векторных слоев мы можем получить покрытие, содержащее десятки полей ненужной в данном случае информации, что существенно утяжелит контроль над ходом анализа.

При конвертировании данных в растр мы автоматически переводим только одно значимое поле, содержащее необходимый параметр исходного векторного покрытия. Например, коэффициент пригодности.

При анализе векторных покрытий нет также возможности провести всю процедуру в пределах одного аналитического блока, даже такого мощного, как Geoprocessing ArcGIS. Необходимые пространственные запросы организуются обычно в специальных разделах меню, математические операторы вообще работают только в блоке редактирования атрибутивных таблиц. Поэтому роль программиста, который бы автоматизировал реализацию алгоритма модели, чрезвычайно возрастает. Требуются также дополнительные технологические операции по растворению границ полигонов с одинаковыми атрибутами, борьбе с осколочными полигонами и т. д. При растровом анализе указанные технологические процедуры бессмысленны по определению.

Кроме того, современные аналитические модули данного типа (например Spatial Analyst ArcGIS) размещают все необходимые функции в едином окне растрового калькулятора, что позволяет аналитику автоматизировать выполнение алгоритма модели без услуг программиста. Именно поэтому, реализация сложных многофакторных систем, использующихся при оптимизации трасс трубопроводов, оценке возможности развития городских территорий, поиске перспективных участков разведки полезных ископаемых и т. д. проводиться обычно средствами растрового анализа ГИС.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Google