4) в какой связи находится объект по отношению к другим объектам
В отличии от точечных моделей для линейных характерно присутствие топологических признаков. Любая линейная модель состоит из узлов (вершин) и линий (дуг). Узел характеризуется валентностью, которая определяется количеством отрезков линии пересекающихся в нем – это топологическая характеристика. Например, в гидрологии встречаются трех валентные узлы. Линейные объекты могут обозначать естественные объекты (реки) и абстрактные характеристики и процессы. Наиболее типичная линейная модель, применяемая для обозначения явлений на земной поверхности это изолиния. Построение линейных моделей основано на активизации или создании линейного слоя или слоев, выборе параметров и атрибутов линии. После этого линия строится либо по координатам, либо по растровому образу. Построение изолиний моно осуществлять автоматически с помощью специальных аппроксимирующих программ.
4
Площадные координатные модели – это модели, отображающие пространственные объекты с замкнутыми границами и наличием каких-то объектов внутри них.
Площадные модели отвечают на следующие вопросы:
1) место, где находится объект в выбранной системе координат
2) какой это объект и дают краткую характеристику объекту
3) каковы линей вне размеры объекта
4) какие площадные размеры объекта
5) каковы свойств границ объекта
6) каковы свойства объекта внутри границ
7) в какой связи находится объект по отношению к другим объектам
Границы площадных моделей могут быть границами пространственного объекта или устанавливаться искусственно. Площадные координатные модели применяются для отображения либо качественных, либо количественных характеристик территории. Построение площадных моделей основано на активизации или создании полигонального слоя или слоев, выборе параметров и атрибутов ареалов, а затем построения по координатам либо по растровому образу, либо с помощью специальных аппроксимирующих программ.
ТЕМА 12. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
1. Классификационные методы анализа
2. Алгоритмические методы обработки
3. Кластерный анализ
4. Методы кластерного анализа
Анализ информации включает:
1) набор методов эвристической и автоматизированной обработки данных
2) накопление данных и знаний
3) набор методов анализа и извлеченик знаний
4) накопления методов интерпритации знаний
5) автоматизированное накопление данных и модернизация знаний
6) методы интерпритации заданий на обработку
7) автоматизированные методы выбора алгоритма обработки, обработку и принятия решений
Под классификационными методами анализа понимают методы обработки информации при изучении новых объектов и явлений основанные на отнесении изучаемых объектов к известным классов или образования новых классов и их упорядочении. Наиболее развитым такой подход является в теории и методах обработки ДДЗ. Это обусловлено большими объемами первичной информации получаемой с помощью космических снимков, которые не возможно обработать в ручную. Основным типам данных, которые подвергаются обработки являются растровые изображения. Если обобщить методы обработки ДДЗ на геоинформационных технологиях, то данный подход применим не только для обработки космических снимков, но и для обработки сканированных изображений карт. Задачей классификации является перенос нагрузки по анализу и обработки информации с человека на интеллектуальную технологию обработки.
Под классификацией растрового изображения подразумевает подразделение его на пиксели имеющие сходные характеристики.
При обработки растровых изображений пиксели с подобными спектральными характеристиками автоматически объединяют в классы. При классификации определятся параметры типа максимального распространения данных в классе и минимального процента от всего набора данных. Для того чтобы предотвратить создание небольших классов. Результаты интерпретируются на основании этой информации и принимается решения объединять или удалять классы. Одним из эффективных методов применения классификации как интеллектуальной технологии в ГИС является векторизация данных. Другим подходом к применению классификация является анализ и улучшения качества изображений. Результаты используют для интерпитации и идентификации областей объектов и явлений. Ячейки или их совокупности в наборе данных сопоставляют с конкретными числовыми значениями, определяющими классы или характеристики класса. Классы могут идентифицировать любые группы объктов.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.