Географиялық ақпараттық жүйелер: деректерді басқару және талдау

Геоақпараттық жүйелер (ГИС): географиялық деректерді жинау, басқару, талдау және визуализациялау. Инженерлік, логистика, бизнес және т.б. салаларда қолданылады.

29 мин оқу

100%

Дереккөз: Geographic information system — Wikipedia

Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.

Мазмұны

Кіріспе

Географиялық деректерді жинау, басқару және ұсыну жүйесі

Географиялық ақпараттық жүйе (ГИС) – географиялық деректерді сақтау, басқару, талдау, өңдеу, шығару және визуализациялау үшін интеграцияланған компьютерлік аппараттық және бағдарламалық құралдар жиынтығы. Бұл процестердің көп бөлігі кеңістіктік деректер базасында жүзеге асырылады, бірақ ГИС анықтамасын орындау үшін мұндай база міндетті емес. ГИС ғылымы техникалық география саласының география ғылымының бір тармағы ретінде қарастырылады. Географиялық ақпараттық жүйелер көптеген технологиялар, процестер, техникалар мен әдістерде қолданылады. Олар инженерлік, жоспарлау, басқару, көлік/логистика, сақтандыру, телекоммуникация және бизнес сияқты түрлі салалардағы операциялар мен қосымшалармен байланысты. Осы себепті ГИС және орналасу туралы ақпарат географиялық талдау мен визуализацияға негізделген орналасуға негізделген қызметтердің базасын құрайды. ГИС орналасуды «негізгі индекстік айнымалы» ретінде пайдаланып, бұрын байланыссыз болған ақпаратты байланыстыру мүмкіндігін береді. Жердің кеңістігіндегі уақыт аралығындағы орналасулар мен аумақтар оқиғаның күні мен уақыты арқылы, сондай-ақ x, y және z координаттары (ұзындығы (x), ені (y) және биіктігі (z)) арқылы тіркеледі. Жерге негізделген барлық кеңістіктік-уақыттық, орналасу және көлемдік сілтемелер бір-бірімен және, әрі қарай, «нақты» физикалық орналасу немесе көлеммен байланысты болуы керек. ГИС-тің осы маңызды қасиеті ғылыми зерттеулер мен сараптамалардың жаңа бағыттарын ашуға мүмкіндік береді.

Тарих және дамуы

Цифрлік ГИС 1960-шы жылдардың ортасына, Роджер Томлинсон алғаш рет «географиялық ақпараттық жүйе» деген сөз тіркесін қолданған кезде пайда болды, бірақ ГИС автоматтандырған көптеген географиялық түсініктер мен әдістер ондаған жылдар бұрын қалыптасқан. Ғарыштық талдауды қолданған алғашқы белгілі жағдайлардың бірі эпидемиология саласындағы «Париждегі холераның таралуы мен әсерлері туралы есеп» (1832) еңбегінде кездеседі. Француз географы және картографы Шарль Пике Париждің қырық сегіз ауданын көрсететін карта жасады, жарты тондық түс градиенттерін пайдаланып, холерадан қайтыс болғандардың санының әр 1000 тұрғынға шаққандағы көрсеткіштерін визуализациялады. 1854 жылы эпидемиолог және дәрігер Джон Сноу кеңістіктік талдау арқылы Лондондағы холераның бастау көзін анықтады. Сноу бұл мақсатқа жұққандардың тұрғын үйлерін және жақын жердегі су көздерін картаға түсіру арқылы қол жеткізді. Бұл нүктелерді белгілегеннен кейін, ол індеттің таралуына жауапты су көзін анықтады. Бұл эпидемиологияда індеттің бастауын анықтау үшін географиялық әдістеменің алғашқы табысты қолданылуының бірі болды. Топография мен тақырыптың негізгі элементтері картографияда бұрыннан бар болғанымен, Сноудың картасы картографиялық әдістерді тек бейнелеу үшін ғана емес, сонымен қатар географиялық тәуелді құбылыстардың кластерлерін талдау үшін де пайдаланғандықтан ерекшеленді. 20-шы ғасырдың басында фотоцинкграфия дамыды, ол карталарды қабаттарға бөлуге мүмкіндік берді, мысалы, бір қабат өсімдіктер үшін, екіншісі су үшін. Бұл әсіресе контурларды басып шығару үшін пайдалы болды, оларды салу еңбекті қажет ететін жұмыс болғандықтан, оларды бөлек қабатта ұстау оларды басқа қабаттарсыз жұмыс істеуге мүмкіндік берді. Бұл жұмыс бастапқыда шыны тақталарға салынды, бірақ кейін пластикалық пленка енгізілді, ол жеңіл, аз орын алады және сынуға төзімді болды. Барлық қабаттар дайын болғаннан кейін, олар үлкен процестік камера арқылы бір суретке біріктірілді. Түсті басып шығару пайда болғаннан кейін, қабаттар идеясы әр түске арналған жеке басып шығару тақталарын жасау үшін де қолданылды. Қабаттарды пайдалану кейінірек заманауи ГИС-тің типтік ерекшелігіне айналғанмен, фотосурет процесі өз алдына ГИС болып саналмайды, өйткені карталар оларды байланыстыратын деректер қоры жоқ суреттер ғана болды. ГИС-тің алғашқы күндері екі маңызды даму болды: Иан МакХаргтың «Табиғатпен үйлесімде дизайн» еңбегі және оның картаны жапсыру әдісі, сондай-ақ АҚШ Халық санағы бюросының DIME (Dual Independent Map Encoding) жүйесіне көше желісін енгізу. Картографияны жеңілдету үшін компьютерлерді пайдалану туралы алғашқы жарияланым 1959 жылы Уолдо Тоблер жазды. Ядролық қаруды зерттеуге байланысты компьютерлік жабдықтардың одан әрі дамуы 1960-шы жылдардың басында жалпы мақсаттағы компьютерлік «карталау» қолданбаларының кеңінен таралуына әкелді. 1963 жылы әлемдегі алғашқы толыққанды операциялық ГИС Канаданың Онтарио штатындағы Оттава қаласында Орман шаруашылығы және ауылдық даму федералды департаментімен құрылды. Роджер Томлинсон әзірлеген бұл жүйе Канаданың географиялық ақпараттық жүйесі (CGIS) деп аталды және Канаданың жер инвентаризациясы үшін жиналған деректерді сақтау, талдау және өңдеу үшін пайдаланылды, бұл ауылдық Канаданың жер мүмкіндіктерін анықтауға бағытталған, топырақ, ауыл шаруашылығы, демалыс, жануарлар дүниесі, су құстары, орман шаруашылығы және жер пайдалану туралы ақпаратты 1:50,000 масштабта картаға түсіру арқылы жүзеге асырылды. Талдауға мүмкіндік беру үшін рейтингтік жіктеу факторы да қосылды. CGIS «компьютерлік карталау» қолданбаларынан деректерді сақтау, жапсыру, өлшеу және цифрлау/сканерлеу мүмкіндіктерін ұсынғандықтан жақсырақ болды. Ол континентті қамтитын ұлттық координаттар жүйесін қолдады, сызықтарды нағыз кіріктірілген топологиясы бар доғалар ретінде кодтады және атрибут пен орналасу туралы ақпаратты бөлек файлдарда сақтады. Осының нәтижесінде Томлинсон «ГИС-тің әкесі» ретінде танылды, әсіресе географиялық деректердің кеңістіктік талдауын дамытуда жапсырмаларды қолданғаны үшін. CGIS 1990-шы жылдарға дейін жұмыс істеді және Канадада жер ресурстарының үлкен цифрлық дерекқорын құрды. Ол федералды және провинциялық ресурстарды жоспарлау мен басқаруды қолдау үшін магистральдық негізделген жүйе ретінде әзірленді. Оның күшті жағы – күрделі деректер жиынтығын бүкіл континентте талдау. CGIS коммерциялық түрде ешқашан қолданылған емес. 1964 жылы Говард Т. Фишер Гарвард жоғары мектебінің Дизайн мектебінде Компьютерлік графика және ғарыштық талдау зертханасын (LCGSA 1965–1991) құрды, онда ғарыштық деректерді өңдеудегі маңызды теориялық ұғымдар әзірленді және 1970-ші жылдарға қарай SYMAP, GRID және ODYSSEY сияқты маңызды бағдарламалық кодтар мен жүйелерді университеттерге, зерттеу орталықтарына және корпорацияларға бүкіл әлем бойынша таратты. Бұл бағдарламалар жалпы мақсаттағы ГИС бағдарламаларының алғашқы мысалдары болды, олар нақты орнату үшін әзірленбеген және болашақ коммерциялық бағдарламаларға, мысалы, 1983 жылы шығарылған Esri ARC/INFO бағдарламасына үлкен әсер етті. 1970-ші жылдардың соңына қарай екі қоғамдық домендегі ГИС жүйесі (MOSS және GRASS GIS) әзірленді, ал 1980-ші жылдардың басында M&S Computing (кейін Intergraph), Bentley Systems Incorporated CAD платформасы үшін, Environmental Systems Research Institute (ESRI), CARIS (Computer Aided Resource Information System) және ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) ГИС бағдарламаларын сатушы ретінде пайда болды, CGIS мүмкіндіктерін сәтті біріктірді, кеңістіктік және атрибуттық ақпаратты бөлуге қатысты бірінші буын тәсілін деректерді сақтау құрылымдарына атрибуттық деректерді ұйымдастыруға қатысты екінші буын тәсілімен біріктірді. 1986 жылы DOS операциялық жүйесі үшін алғашқы десктоп ГИС өнімі Mapping Display and Analysis System (MIDAS) шығарылды. 1990 жылы ол Microsoft Windows платформасына көшirilген кезде MapInfo for Windows деп аталды. Бұл ГИС-ті зерттеу бөлімінен бизнес ортасына көшіру процесін бастады. 20-шы ғасырдың соңына қарай әртүрлі жүйелердің қарқынды өсуі біріктіріліп, стандартталды және пайдаланушылар ГИС деректерін Интернет арқылы қарауды бастады, бұл деректер форматы мен беру стандарттарын қажет етті. Соңғы кезде көптеген тегін, ашық кодты ГИС пакеттері пайда болды, олар операциялық жүйелердің әртүрлі түрлерінде жұмыс істейді және нақты міндеттерді орындау үшін бейімделуге болады. 21-шы ғасырдың басты тенденциясы – ГИС мүмкіндіктерін басқа ақпараттық технологиялармен және Интернет инфрақұрылымымен, мысалы, реляциялық деректер базаларымен, бұлтты есептеумен, қызмет ретінде бағдарламалық құралмен (SAAS) және мобильді есептеумен біріктіру болды.

While digital GIS dates to the mid 1960s, when Roger Tomlinson first coined the phrase "geographic information system", many of the geographic concepts and methods that GIS automates date back decades earlier. One of the first known instances in which spatial analysis was used came from the field of epidemiology in the "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine" (1832). French geographer and cartographer, Charles Picquet created a map outlining the forty eight Districts in Paris, using halftone color gradients, to provide a visual representation for the number of reported deaths due to cholera per every 1,000 inhabitants. In 1854, John Snow, an epidemiologist and physician, was able to determine the source of a cholera outbreak in London through the use of spatial analysis. Snow achieved this through plotting the residence of each casualty on a map of the area, as well as the nearby water sources. Once these points were marked, he was able to identify the water source within the cluster that was responsible for the outbreak. This was one of the earliest successful uses of a geographic methodology in pinpointing the source of an outbreak in epidemiology. While the basic elements of topography and theme existed previously in cartography, Snow's map was unique due to his use of cartographic methods, not only to depict, but also to analyze clusters of geographically dependent phenomena. The early 20th century saw the development of photozincography, which allowed maps to be split into layers, for example one layer for vegetation and another for water. This was particularly used for printing contours – drawing these was a labour intensive task but having them on a separate layer meant they could be worked on without the other layers to confuse the draughtsman. This work was initially drawn on glass plates, but later plastic film was introduced, with the advantages of being lighter, using less storage space and being less brittle, among others. When all the layers were finished, they were combined into one image using a large process camera. Once color printing came in, the layers idea was also used for creating separate printing plates for each color. While the use of layers much later became one of the typical features of a contemporary GIS, the photographic process just described is not considered a GIS in itself – as the maps were just images with no database to link them to. Two additional developments are notable in the early days of GIS: Ian McHarg's publication "Design with Nature" and its map overlay method and the introduction of a street network into the U. S. Census Bureau's DIME (Dual Independent Map Encoding) system. The first publication detailing the use of computers to facilitate cartography was written by Waldo Tobler in 1959. Further computer hardware development spurred by nuclear weapon research led to more widespread general purpose computer "mapping" applications by the early 1960s. In 1963 the world's first true operational GIS was developed in Ottawa, Ontario, Canada, by the federal Department of Forestry and Rural Development. Developed by Roger Tomlinson, it was called the Canada Geographic Information System (CGIS) and was used to store, analyze, and manipulate data collected for the Canada Land Inventory, an effort to determine the land capability for rural Canada by mapping information about soils, agriculture, recreation, wildlife, waterfowl, forestry and land use at a scale of 1:50,000. A rating classification factor was also added to permit analysis. CGIS was an improvement over "computer mapping" applications as it provided capabilities for data storage, overlay, measurement, and digitizing/scanning. It supported a national coordinate system that spanned the continent, coded lines as arcs having a true embedded topology and it stored the attribute and locational information in separate files. As a result of this, Tomlinson has become known as the "father of GIS", particularly for his use of overlays in promoting the spatial analysis of convergent geographic data. CGIS lasted into the 1990s and built a large digital land resource database in Canada. It was developed as a mainframe based system in support of federal and provincial resource planning and management. Its strength was continent wide analysis of complex datasets. The CGIS was never available commercially. In 1964 Howard T. Fisher formed the Laboratory for Computer Graphics and Spatial Analysis at the Harvard Graduate School of Design (LCGSA 1965–1991), where a number of important theoretical concepts in spatial data handling were developed, and which by the 1970s had distributed seminal software code and systems, such as SYMAP, GRID, and ODYSSEY, to universities, research centers and corporations worldwide. These programs were the first examples of general purpose GIS software that was not developed for a particular installation, and was very influential on future commercial software, such as Esri ARC/INFO, released in 1983. By the late 1970s two public domain GIS systems (MOSS and GRASS GIS) were in development, and by the early 1980s, M&S Computing (later Intergraph) along with Bentley Systems Incorporated for the CAD platform, Environmental Systems Research Institute (ESRI), CARIS (Computer Aided Resource Information System), and ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) emerged as commercial vendors of GIS software, successfully incorporating many of the CGIS features, combining the first generation approach to separation of spatial and attribute information with a second generation approach to organizing attribute data into database structures. In 1986, Mapping Display and Analysis System (MIDAS), the first desktop GIS product was released for the DOS operating system. This was renamed in 1990 to MapInfo for Windows when it was ported to the Microsoft Windows platform. This began the process of moving GIS from the research department into the business environment. By the end of the 20th century, the rapid growth in various systems had been consolidated and standardized on relatively few platforms and users were beginning to explore viewing GIS data over the Internet, requiring data format and transfer standards. More recently, a growing number of free, open source GIS packages run on a range of operating systems and can be customized to perform specific tasks. The major trend of the 21st Century has been the integration of GIS capabilities with other Information technology and Internet infrastructure, such as relational databases, cloud computing, software as a service (SAAS), and mobile computing.

ГИС бағдарламалық жасақтамасы

Бірыңғай географиялық ақпараттық жүйенің – нақты бір мақсатта қолданылатын, оған байланысты жабдықтармен, персоналмен және мекемелермен бірге орнатылған бағдарламалық қамтамасыз ету мен деректер жиынтығының (мысалы, белгілі бір қала әкімдігінің ГИС) және көп мақсатты қолданысқа арналған ГИС бағдарламалық қамтамасыз етуінің арасындағы айырмашылықты анықтау қажет. Бұл және басқа да десктоптық ГИС-қосымшалары географиялық деректерді енгізу, басқару, талдау және визуализациялау үшін қажетті толық мүмкіндіктер жиынтығын қамтиды және дербес жұмыс істеуге арналған. 1990 жылдардың соңында Интернет пайда болғаннан бастап, компьютерлік желі технологиясының дамуымен ГИС инфрақұрылымы мен деректері серверлерге көшіріле бастады, бұл ГИС мүмкіндіктерін ұсынудың тағы бір жолын ашты. Бұл стратегия Интернет арқылы және ArcGIS Online сияқты бұлттық ГИС платформаларының, сондай-ақ ГИС-қа арналған қызмет ретінде бағдарламалық жасақтама (SaaS) дамуымен кеңейтілді. Ұлестірілген ГИС-ті жүзеге асыру үшін Интернетті пайдалану Интернет ГИС деп аталады.

Географиялық деректердің аспектілері

ГИС барлық басқа ақпарат үшін негізгі индекстік айнымалы ретінде кеңістіктік-уақыттық (кеңістік-уақыттық) орналасуды пайдаланады. Мәтін немесе сандарды қамтитын реляциялық деректер базасы ортақ негізгі индекстік айнымалыларды пайдаланып көптеген әртүрлі кестелерді байланыстыра алатындай, ГИС басқаша байланысты емес ақпаратты орналасуды негізгі индекстік айнымалы ретінде пайдаланып байланыстыра алады. Негізгі нәрсе – кеңістіктегі орын және/немесе уақыт. Кез келген айнымалы, егер оны кеңістікте орналастыруға болады, және одан әрі уақыт бойынша да, ГИС арқылы анықталуы мүмкін. Жердегі кеңістік-уақыттағы орындар немесе аумақтар оқиғаның күні/сағаты түрінде, ал x, y және z координаттары тиісінше ұзындығы, ені және биіктігі ретінде тіркелуі мүмкін. Бұл ГИС-координаттары басқа уақыт-кеңістіктік анықтама жүйелерін де бейнелей алады (мысалы, фильм кадрының нөмірі, су өлшеу станциясы, тас жолдың мильдік белгісі, геодезиялық нүкте, ғимарат мекенжайы, көшелердің қиылысы, кіреберіс қақпасы, су тереңдігінің өлшемі, POS немесе CAD суретінің бастапқы нүктесі/өлшем бірліктері). Тіркелген уақыт-кеңістіктік деректерге қолданылатын өлшем бірліктері кең ауқымда өзгеруі мүмкін (бірдей деректерді қолданған кезде де, карта проекцияларын қараңыз), бірақ Жердегі барлық кеңістіктік-уақыттық орналасу және көлем анықтамалары бір-бірімен және соңында "нақты" физикалық орналасу немесе кеңістіктегі уақытпен байланысты болуы тиіс. Дәл кеңістіктік ақпарат арқылы байланыстырылған нақты әлемнің және болжамды өткен немесе болашақ деректердің үлкен әртүрлілігін талдауға, түсіндіруге және бейнелеуге болады. ГИС-тің бұл маңызды ерекшелігі бұрын жүйелі түрде байланыстырылмаған нақты әлемдегі ақпараттың мінез-құлқы мен үлгілерін зерттеудің жаңа мүмкіндіктерін ашты.

Деректерді модельдеу

ГИС деректері нақты әлемде кездесетін құбылыстарды, мысалы, жолдарды, жер пайдалануды, биіктікті, ағаштарды, су жолдарын және штаттарды көрсетеді. Деректерде бейнеленген құбылыстардың ең көп таралған түрлерін екі түсінікке бөлуге болады: дискретті объектілер (мысалы, үй, жол) және үздіксіз өрістер (мысалы, жауын-шашын мөлшері немесе халық тығыздығы). Қазіргі тренд – смартфондар мен жеке цифрлық көмекшілерде (ЖДК) қолжетімді мобильді ГИС қолданбаларын пайдалану. Бұл, нақты уақытта дециметрлік дәлдікпен карта жасауға арналған төмен құнмен GPS құрылғыларының болуымен күшейтілді. Бұл далалық жұмыстардан кейін кеңседе деректерді өңдеу, импорттау және жаңарту қажеттілігін жояды. Бұл лазерлік қашықтық өлшегіштермен алынған координаталарды қосу мүмкіндігін де қамтиды. Жаңа технологиялар пайдаланушыларға карталарды жасауға және талдауды тікелей далада жүргізуге мүмкіндік береді, бұл жобаларды тиімдірек етеді және карталарды дәлірек құруға көмектеседі. Қашықтан зондтау деректері деректерді жинауда маңызды рөл атқарады және платформаға бекітілген сенсорлардан тұрады. Сенсорларға камералар, цифрлық сканерлер және лидарлар кіреді, ал платформалар көбінесе ұшақтар мен спутниктерден тұрады. Англияда 1990 жылдардың ортасында гибридтік желкендер/шарлар, геликиттер деп аталатын құрылғылар, әуедегі геоақпараттық жүйелер ретінде ықшам әуедегі цифрлық камераларды пайдалануды алғаш рет енгізді. Фотосуреттерді байланыстыру және жерді өлшеу үшін 0,4 мм дәлдіктегі ұшақ өлшеу бағдарламалық құралы қолданылды. Геликиттер арзан және ұшақтарға қарағанда дәлірек деректер жинауға мүмкіндік береді. Геликиттер жолдар, теміржолдар және пилотсыз ұшу құралдарына (ПҰҚ) тыйым салынған қалаларда қолданылуы мүмкін. Жақында әуеден деректерді жинау миниатюралық ПҰҚ және дрондардың арқасында қолжетімдірек болды. Мысалы, Aeryon Scout жүйесі 50 акр аумақты 12 минут ішінде жер үлгісімен картаға түсірді. Қазіргі уақытта цифрлық деректердің көп бөлігі әуе суреттерінің фототүсіндіруінен алынады. Жұмсақ көшірме жұмыс станциялары стерео жұптық цифрлық фотосуреттерден тікелей ерекшеліктерді цифрландыру үшін қолданылады. Бұл жүйелер деректерді екі және үш өлшемде алуға мүмкіндік береді, ал биіктіктер фотограмметрия принциптерін пайдалана отырып, стерео жұптан тікелей өлшенеді. Аэрофотосуреттерді жоғары сапалы цифрлық камералар үшін сканерлеу қажет емес, бұл қадам осы камералар үшін жіберіледі. Спутниктік қашықтан зондтау кеңістіктік деректердің тағы бір маңызды көзі болып табылады. Мұнда спутниктер әртүрлі сенсорлық жиынтықтарды қолданады, олар радар сияқты белсенді сенсордан жіберілген электромагниттік спектрдің немесе радио толқындарының бөліктерінен пассивті түрде шағылысқан жарықты өлшейді. Қашықтан зондтау растрлық деректерді жинап алады, оларды әртүрлі жолақтарда өңдеу арқылы қызығушылық тудыратын объектілер мен сыныптарды, мысалы, жер жамылуын анықтауға болады.

GIS data represents phenomena that exist in the real world, such as roads, land use, elevation, trees, waterways, and states. The most common types of phenomena that are represented in data can be divided into two conceptualizations: discrete objects (e. g., a house, a road) and continuous fields (e. g., rainfall amount or population density). Current trend is to utilize applications available on smartphones and PDAs Mobile GIS. This has been enhanced by the availability of low cost mapping grade GPS units with decimeter accuracy in real time. This eliminates the need to post process, import, and update the data in the office after fieldwork has been collected. This includes the ability to incorporate positions collected using a laser rangefinder. New technologies also allow users to create maps as well as analysis directly in the field, making projects more efficient and mapping more accurate. Remotely sensed data also plays an important role in data collection and consist of sensors attached to a platform. Sensors include cameras, digital scanners and lidar, while platforms usually consist of aircraft and satellites. In England in the mid 1990s, hybrid kite/balloons called helikites first pioneered the use of compact airborne digital cameras as airborne geo information systems. Aircraft measurement software, accurate to 0.4 mm was used to link the photographs and measure the ground. Helikites are inexpensive and gather more accurate data than aircraft. Helikites can be used over roads, railways and towns where unmanned aerial vehicles (UAVs) are banned. Recently aerial data collection has become more accessible with miniature UAVs and drones. For example, the Aeryon Scout was used to map a 50 acre area with a ground sample distance of in only 12 minutes. The majority of digital data currently comes from photo interpretation of aerial photographs. Soft copy workstations are used to digitize features directly from stereo pairs of digital photographs. These systems allow data to be captured in two and three dimensions, with elevations measured directly from a stereo pair using principles of photogrammetry. Analog aerial photos must be scanned before being entered into a soft copy system, for high quality digital cameras this step is skipped. Satellite remote sensing provides another important source of spatial data. Here satellites use different sensor packages to passively measure the reflectance from parts of the electromagnetic spectrum or radio waves that were sent out from an active sensor such as radar. Remote sensing collects raster data that can be further processed using different bands to identify objects and classes of interest, such as land cover.

Екіншілік деректерді жинау

Деректерді құрудың ең көп таралған әдісі – цифрландыру, онда CAD бағдарламасы мен геореференциялау мүмкіндіктерін пайдалану арқылы қағаз карта немесе жоспар цифрлық ортаға көшіріледі. Ортореттифицирленген кескіндердің (спутниктерден, ұшақтардан, Helikites және дрондардан) кең қолжетімділігіне байланысты, географиялық деректерді алудың басты жолы тікелей цифрландыру болып табылады. Тікелей цифрландыру – географиялық деректерді әуе суретінің үстіне тікелей іздеу, дәстүрлі әдіспен жеке цифрландыру планшетінде іздеуден өзгеше. Жеке цифрландыру, немесе қолмен цифрландыру, арнайы магнитті қалам немесе стилусты пайдаланады, ол компьютерге ақпаратты жіберіп, картаның дәл цифрлық көшірмесін жасайды. Кейбір планшеттерде стилустың орнына, «шайба» деп аталатын тышқанға ұқсас құрал қолданылады. Шайбаның кішкентай терезесінде бағытталған сызықтар болады, бұл карта элементтерін дәл анықтауға мүмкіндік береді. Тікелей цифрландыру жиі қолданылса да, жеке цифрландыру нашар сапалы карталарды цифрландыру үшін әлі де пайдалы. Көптеген ГИС бағдарламалық құралдарында ендік/бойлықта көрсетілген деректер көбінесе Географиялық координаталар жүйесі ретінде ұсынылады. Мысалы, егер деректер «Солтүстік Американың 1983 жылғы датасы» болса, онда ендік/бойлық деректері «GCS North American 1983» деп белгіленеді.

Растрлық-векторлық аударма

Деректерді әртүрлі форматтарға түрлендіру үшін ГИС деректерді қайта құрылымдауды жүзеге асыра алады. Мысалы, ГИС спутниктік сурет картасын векторлық құрылымға айналдыру үшін, бірдей жіктемедегі барлық жасушалардың айналасына сызықтар салу арқылы, жапсарласу немесе біріктіру сияқты жасушалардың кеңістіктік қатынастарын анықтай алады. Бейне өңдеу – 1960 жылдардың соңында NASA және жеке секторда контрастты күшейту, жалған түс көрсету және екі өлшемді Фурье түрлендірулерін қоса алғанда, әртүрлі техникаларды ұсыну үшін жасалған, күрделі деректерді өңдеу осы арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Цифрлық деректер әртүрлі тәсілдермен жиналып, сақталынатындықтан, екі дерек көзі толыққанды үйлесімді болмауы мүмкін. Сондықтан, ГИС географиялық деректерді бір құрылымнан екіншісіне түрлендіре алуы керек. Мұндай түрлендірулер кезінде, әртүрлі онтологиялар мен жіктелімдерге жатқан жасырын шарттарды талдау қажет. Объектілік онтологиялар, объектіге бағытталған бағдарламалаудың және Барри Смит пен оның әріптестерінің үздіксіз жұмысының нәтижесінде маңыздылыққа ие болды.

Ғарыштық ETL

Ғарыштық ETL құралдары дәстүрлі деректерді алу, түрлендіру, жүктеу (ETL) бағдарламалық жасақтамасының деректерді өңдеу мүмкіндіктерін ұсынады, бірақ олардың басты назары кеңістіктік деректерді басқаруға бағытталған. Олар ГИС пайдаланушыларына әртүрлі стандарттар мен жеке форматтар арасында деректерді аударуға, сонымен қатар деректерді геометриялық түрде өңдеуге мүмкіндік береді. Мұндай құралдар электрондық кестелер сияқты жалпы мақсаттағы бағдарламалық жасақтамаларға қосымша модульдар түрінде де келуі мүмкін.

Ғарыштық талдау

ГИС кеңістіктік талдау – қарқынды дамитын сала, ал ГИС-жүйелер аналитикалық құралдарды стандартты мүмкіндіктер ретінде, қосымша құралдар жиынтығы ретінде, қосымша бағдарламалар түрінде немесе «талдаушылар» ретінде жиі қамтиды. Көп жағдайда оларды бастапқы бағдарламалық жасақтаманы жеткізушілер (коммерциялық сатушылар немесе коммерциялық емес бірлескен әзірлеу командалары) ұсынады, ал кейбір жағдайларда мүмкіндіктер үшінші тараптармен әзірленеді және ұсынылады. Сонымен қатар, көптеген өнімдер бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жиынтықтарын (SDK), бағдарламалау тілдерін және тілдік қолдауды, сценарийлерді (скрипттерді) және/немесе жеке аналитикалық құралдарды немесе олардың нұсқаларын жасау үшін арнайы интерфейстерді ұсынады. Қолжетімділіктің артуы «кеңістіктік интеллект» деп аталатын бизнес-анализдің жаңа өлшемін құрды, ол интранет арқылы ашық түрде жеткізілген кезде географиялық және әлеуметтік желілер деректеріне қол жеткізуді жеңілдетеді. ГИС кеңістіктік талдауына негізделген геокеңістіктік ақпарат қауіпсіздіктің маңызды құралына айналды. ГИС жалпы алғанда, векторлық бейнелеуге немесе кез келген басқа цифрландыру процесіне түрлендіру ретінде сипатталуы мүмкін. Геоөңдеу – кеңістіктік деректерді өңдеуге қолданылатын ГИС операциясы. Типик геоөңдеу операциясы кіріс деректер жиынтығын қабылдайды, осы деректер жиынтығында операция орындайды және операцияның нәтижесін шығыс деректер жиынтығы ретінде қайтарады. Географиялық ныşanдардың үйлестірілуі, ныşanдарды таңдау және талдау, топологиялық өңдеу, растрлық өңдеу және деректерді түрлендіру сияқты операциялар геоөңдеудің кең таралған түрлеріне жатады. Геоөңдеу шешімдерді қабылдау үшін қолданылатын ақпаратты анықтауға, басқаруға және талдауға мүмкіндік береді.

Жерді талдау

Көптеген географиялық міндеттерге жер бедері, жер беті пішіні, мысалы гидрология, топырақ жұмыстары және биогеография жатады. Сондықтан, жер бедері деректері ГИС-те жиі негізгі деректер жиынтығы болып табылады, әдетте растрлық цифрлық биіктік моделі (DEM) немесе үшбұрышты ретсіз желі (TIN) түрінде. Көптеген ГИС бағдарламалық қамтамасыздарында жер бедерін талдау үшін түрлі құралдар бар, көбінесе беттің нақты бір ерекшелігін көрсететін туынды деректер жиынтығын жасау арқылы. Ең көп қолданылатындары: Еңіс немесе градиент – бұл жер телімінің бірлігінің тіктеп тұруы немесе беткейі, әдетте градус немесе проценттік арақатынас ретінде өлшенеді. Бағыт – жер бедерінің бірлігіне қараған бағыт ретінде анықталады. Бағыт әдетте солтүстікке қарай градуспен көрсетіледі. Cut and fill – қазба жұмыстарына дейін және кейін жер бетінің айырмасын есептеу арқылы шығынды бағалау. Гидрологиялық модельдеу басқа гидрологиялық модельдерде жоқ кеңістіктік элементті ұсынуы мүмкін, мысалы еңіс, бағыт және суайдындар немесе су жиналатын алаптар сияқты айнымалыларды талдау. Жер бедерін талдау гидрология үшін өте маңызды, себебі су әрқашан төменге ағып түседі. Бұлардың әрқайсысы жер бедері деректерінің толықтығына, мысалы DEM-нің ажыратымдылығына күшті тәуелді, сондықтан оны сақтап таңдау қажет.

Жақындық талдауы

Қашықтық көптеген географиялық есептерді шешудің маңызды бөлігі болып табылады, көбінесе қашықтыққа байланысты кедергілердің салдарынан. Сондықтан, әртүрлі талдау құралдары қашықтықты әр түрлі жолдармен талдауға мүмкіндік береді, мысалы, буферлік аймақтар, Вороной немесе Тиссен полигондары, ең төмен бағамен қашықтықты талдау және желілік талдау.

Деректерді талдау

Сулы-жауынды жерлердің карталарын әуежайлар, теледидар станциялары және мектептер сияқты әртүрлі нүктелерде тіркелген жауын-шашын мөлшерімен байланыстыру қиын. Дегенмен, ГИС ақпараттық нүктелерден Жердің бетінің, жер астының және атмосфераның екі және үш өлшемді сипаттамаларын көрсетуге пайдаланылуы мүмкін. Мысалы, ГИС жауын-шашын мөлшерінің өзгешелігін көрсететін изоплеттер немесе контурлық сызықтармен картаны жылдам құра алады. Мұндай карта жауын-шашын контурлық картасы ретінде қарастырылуы мүмкін. Көптеген күрделі әдістер шектеулі нүктелік өлшемдерден беттердің сипаттамаларын бағалауға мүмкіндік береді. Жауын-шашын нүктелерінің беттік модельдеуінен жасалған екі өлшемді контурлық карта сол аумақты қамтитын ГИС-тегі кез келген басқа картамен салыстырылып, талдануы мүмкін. Бұл ГИС-те жасалған карта су энергиясының жаңартылатын энергия көзі ретінде пайдалану мүмкіндігі сияқты қосымша ақпаратты ұсынуы мүмкін. Сол сияқты, ГИС аймақтың географиялық әлеуетін анықтау үшін басқа жаңартылатын энергия көздерін салыстыруға қолданылуы мүмкін. Сонымен қатар, үш өлшемді нүктелер тізбегінен немесе цифрлық биіктік моделінен биіктік контурларын көрсететін изоплеттік сызықтар, еңіс талдауы, көлеңкелі бейне және басқа биіктік өнімдерін жасауға болады. Кез келген берілген нүктеден бастап жоғары орналасқан және оған жалғасқан барлық аумақтарды есептеу арқылы суайдындар оңай анықталуы мүмкін. Сол сияқты, үзіліссіз және тұрақты ағыстардағы жер беті суының қозғалысын күтуге болатын thalweg-ті ГИС-тегі биіктік деректерінен есептеуге болады.

Топологиялық модельдеу

ГИС цифрлық түрде сақталған кеңістіктік деректердегі кеңістіктік қатынастарды тани және талдай алады. Бұл топологиялық қатынастар күрделі кеңістіктік модельдеу және талдау жүргізуге мүмкіндік береді. Геометриялық объектілер арасындағы топологиялық қатынастар дәстүрлі түрде жанындастық (немен жанасады), кіріктіру (немен қамтылған) және жақындық (бір объектінің екіншісіне қаншалықты жақын екендігі) сияқтыларды қамтиды.

Геометриялық желілер

Геометриялық желілер – өзара байланысты объектілерді көрсету және оларға арнайы кеңістіктік талдау жүргізу үшін қолданылатын объектілердің сызықтық желілері. Геометриялық желі математика мен компьютерлік ғылымдағы графтарға ұқсас, түйіскен нүктелерде қосылған қабырғалардан тұрады. Графтар сияқты, желілердің қабырғаларына салмақ пен ағын тағайындалуы мүмкін, бұл әртүрлі байланысты ерекшеліктерді дәлірек бейнелеуге мүмкіндік береді. Геометриялық желілер көбінесе жол желілерін және электр, газ және су желілері сияқты коммуналдық желілерді модельдеу үшін қолданылады. Желілік модельдеу сондай-ақ көлік жоспарлауда, гидрологиялық модельдеуде және инфрақұрылымдық модельдеуде жиі қолданылады.

Картографиялық модельдеу

Дана Томлин "картографиялық модельдеу" терминін өзінің PhD диссертациясында (1983) енгізді; кейіннен ол оны өзінің "Географиялық ақпараттық жүйелер және картографиялық модельдеу" (1990 ж.) атты кітабының атауында пайдаланды. Картографиялық модельдеу – бір аймақтың бірнеше тақырыптық қабаттары жасалып, өңделіп, талданатын процесті білдіреді. Томлин растрлық қабаттарды қолданды, бірақ үстінен жабысу әдісін (төменде қараңыз) көбірек қолдануға болады. Карта қабаттарындағы операцияларды алгоритмдерге, ал содан кейін симуляциялық немесе оптимизациялық модельдерге біріктіруге болады.

Картаның үстінен жабылуы

Бірнеше кеңістіктік деректер жиынтығының (нүктелер, сызықтар немесе көпбұрыштар) үйлесімдігі бір аймақтың бірнеше карталарын қабаттастыруға ұқсас жаңа шығыс векторлық деректер жиынтығын құрайды. Бұл қабаттасулар математикалық Венн диаграммаларындағы қабаттасуларға ұқсас. Біріктіру қабаттасуы екі кірістің географиялық ерекшеліктері мен атрибут кестелерін бір жаңа шығысқа біріктіреді. Шығарылым қабаттасуы екі кірістің өзара қиылысатын аймағын анықтайды және әрқайсысы үшін атрибут өрістерінің жиынтығын сақтайды. Симметриялық айырмашылық қабаттасуы екі кірістің жалпы ауданын, қиылысқан аймақты есепке алмай, шығаратын аумақты анықтайды. Деректерді алу – векторлық қабаттасуға ұқсас ГИС процесі, бірақ ол векторлық немесе растрлық деректерді талдау кезінде де қолданылуы мүмкін. Екі дерек жиынтығының қасиеттері мен ерекшеліктерін біріктірудің орнына, деректерді алу басқа дерек жиынтығының кеңістіктік шегінде орналасқан деректердің ерекшеліктерін бөліп алу үшін "қиып алу" немесе "маска" қолдануды қамтиды. Растрлық деректерді талдау кезінде дерек жиынтықтарының қабаттасуы "бірнеше растрдағы жергілікті операция" немесе "карталық алгебра" деп аталатын процесс арқылы, әрбір растрдың матрицасындағы мәндерді біріктіретін функция арқылы жүзеге асырылады. Бұл функция географиялық құбылысқа әртүрлі факторлардың ықпалын көрсететін "индекстік модельді" пайдалану арқылы кейбір кірістерді басқаларына қарағанда ауыррақ бағалауы мүмкін.

Геостатистика

Геостатистика – бұл статистиканың саласы, өрістік деректермен, үздіксіз индексі бар кеңістіктік деректермен айналысады. Ол кеңістіктік байланысты модельдеу әдістерін ұсынады және кез келген орналасқан жердегі мәндерді болжауға мүмкіндік береді (интерполяция). Құбылыстарды өлшеу кезінде бақылау әдістері кез келген келесі талдаудың дәлдігін анықтайды. Деректердің сипатына байланысты (мысалы, қалалық ортадағы көлік ағыны, Тынық мұхитындағы ауа райы үлгілері), өлшеу кезінде дәлдіктің тұрақты немесе өзгермелі деңгейі әрқашан жоғалады. Бұл дәлдік жоғалуы деректерді жинаудың масштабтылығы мен таралуымен анықталады. Талдаудың статистикалық маңыздылығын анықтау үшін орташа есептеледі, соның арқасында тікелей өлшеуден тыс нүктелерді (градиенттерді) де қосуға болады, осылайша олардың болжамды мінез-құлқына жетуға болады. Бұл қолданылған статистикалық әдістер мен деректерді жинау тәсілдерінің шектеулеріне байланысты, ал тікелей өлшенбейтін бөлшектердің, нүктелердің және орналасқан жерлердің мінез-құлқын болжау үшін интерполяция қажет. Интерполяция – бұл бірнеше үлгілік нүктелерде жиналған деректерді енгізу арқылы, әдетте растрлық деректер жиынтығы түрінде, бет құру процесі. Интерполяцияның бірнеше түрі бар, олардың әрқайсысы деректер жиынтығының қасиеттеріне байланысты деректерді әртүрлі өңдейді. Интерполяция әдістерін салыстырғанда, алдымен бастапқы деректер өзгеретін-өзгермейтінін (нақты немесе жуық) қарастыру керек. Содан кейін әдіс субъективті (адамның интерпретациясы) немесе объективті екенін анықтау қажет. Содан кейін нүктелер арасындағы өтулердің сипаты қарастырылады: олар кенеттен немесе біртіндеп болады. Соңында, әдіс жаһандық (модельді құру үшін барлық деректер жиынтығын пайдаланады) немесе жергілікті (алгоритм жердің кішкентай бөлігі үшін қайталанады) екені қарастырылады. Интерполяция – кеңістіктік автокорреляция принципіне негізделген дұрыс өлшем, ол кез келген жерде жиналған деректердің жақын жердегі орналасқан жерлермен үлкен ұқсастығы немесе байланысы болатынын көрсетеді. Цифрлік биіктік модельдері, үшбұрышты емес желілер, шеттерді табу алгоритмдері, Тиссен полигондары, Фурье талдауы, (салмақты) жылжымалы орташалар, кері қашықтық салмағы, кригинг, сплайн және трендтік беттік талдау – бұл интерполяциялық деректерді жасауға арналған математикалық әдістердің барлығы.

Geostatistics is a branch of statistics that deals with field data, spatial data with a continuous index. It provides methods to model spatial correlation, and predict values at arbitrary locations (interpolation). When phenomena are measured, the observation methods dictate the accuracy of any subsequent analysis. Due to the nature of the data (e. g. traffic patterns in an urban environment; weather patterns over the Pacific Ocean), a constant or dynamic degree of precision is always lost in the measurement. This loss of precision is determined from the scale and distribution of the data collection. To determine the statistical relevance of the analysis, an average is determined so that points (gradients) outside of any immediate measurement can be included to determine their predicted behavior. This is due to the limitations of the applied statistic and data collection methods, and interpolation is required to predict the behavior of particles, points, and locations that are not directly measurable. Interpolation is the process by which a surface is created, usually a raster dataset, through the input of data collected at a number of sample points. There are several forms of interpolation, each which treats the data differently, depending on the properties of the data set. In comparing interpolation methods, the first consideration should be whether or not the source data will change (exact or approximate). Next is whether the method is subjective, a human interpretation, or objective. Then there is the nature of transitions between points: are they abrupt or gradual. Finally, there is whether a method is global (it uses the entire data set to form the model), or local where an algorithm is repeated for a small section of terrain. Interpolation is a justified measurement because of a spatial autocorrelation principle that recognizes that data collected at any position will have a great similarity to, or influence of those locations within its immediate vicinity. Digital elevation models, triangulated irregular networks, edge finding algorithms, Thiessen polygons, Fourier analysis, (weighted) moving averages, inverse distance weighting, kriging, spline, and trend surface analysis are all mathematical methods to produce interpolative data.

Адрестің геокодталуы

Геокодтау – бұл көше мекенжайлары немесе индекс кодтары, жер участалары және мекенжайлар сияқты кеңістіктік деректерден (X, Y координаттары) кеңістіктік орналасуды анықтау. Жеке мекенжайларды геокодтау үшін анықтамалық деректер қажет, мысалы, мекенжай диапазондары бар жолдың орталық сызығының файлы. Бұрын жеке мекенжайлардың орналасқан жері жол сегменті бойындағы мекенжай диапазондарын қарастыру арқылы интерполяцияланып немесе есептеліп шығарылатын. Бұл деректер әдетте кесте немесе деректер базасы түрінде ұсынылады. Бағдарламалық құрал содан кейін осы мекенжайға тиесілі нүктені орталық сызықтың сегменті бойында орналастырады. Мысалы, 500 нөмірлі мекенжай 1 нөмірден басталып, 1000 нөмірде аяқталатын сызық сегментінің ортасында болады. Геокодтау муниципалды салық карталарынан алынған нақты жер участаларының деректеріне де қолданылуы мүмкін. Мұндай жағдайда геокодтаудың нәтижесі интерполяцияланған нүкте емес, нақты орналасқан кеңістік болады. Бұл тәсіл орын туралы дәл ақпарат беру үшін жиі қолданылады.

Кері геокодтау

Кері геокодтау – берілген координатқа сәйкес келетін көше мекенжайының шамамен алынған нөмірін анықтау процесі. Мысалы, пайдаланушы жолдың орталық сызығын таңдаса (яғни координатын берсе), сол үйдің шамамен нөмірін көрсететін ақпаратты алады. Бұл үй нөмірі сол жол бөлігіне белгіленген диапазон бойынша есептеледі. Егер пайдаланушы 1-ден басталып 100-ге дейін созылатын бөліктің ортасын таңдаса, қайтарылған мән шамамен 50-ге жуық болады. Кері геокодтау нақты мекенжайларды емес, алдын ала белгіленген диапазонға сүйенгенде сол жерде қандай нөмір болуы тиіс екенін анықтайды.

Көп өлшемді шешімді талдау

ГИС-пен үйлесімде, көп критерийлі шешімдерді талдау әдістері шешім қабылдаушыларға бірнеше критерийлер бойынша – мысалы, өсімдік жамылғысы немесе жолдар – қалпына келтіруге ең қолайлы экологиялық орта сияқты балама кеңістіктік шешімдер жиынтығын талдауға көмектеседі. MCDA критерийлерді біріктіру үшін шешім қабылдау қағидаларын пайдаланады, бұл балама шешімдерді бағалауға немесе басымдық беруге мүмкіндік береді. ГИС MCDA потенциалды қалпына келтіру алаңдарын анықтауға кеткен шығындар мен уақытты қысқартуға септеседі.

ГИС деректерін өндіру

ГИС немесе кеңістіктік деректерді өңдеу – кеңістіктік деректерге деректерді өңдеу әдістерін қолдану. Деректерді өңдеу, яғни үлкен деректер қорында жасырын үлгілерді жартылай автоматтандырылған іздеу, ГИС-қа негізделген шешім қабылдау үшін зор мүмкіндіктер ұсынады. Типтік қолданыс салаларының бірі – қоршаған ортаны мониторингтеу. Мұндай қолданыстардың ерекшелігі – деректер өлшемдері арасындағы кеңістіктік байланыс, деректерді тиімді талдау үшін арнайы алгоритмдерді пайдалануды қажет етеді.

Жер бедерінің суреті

Дәстүрлі карталар – нақты әлемнің абстракциясы, физикалық нысандарды бейнелейтін символдармен қағаз бетіне түсірілген маңызды элементтердің үлгісі. Карта қолданушылар осы символдарды түсіндіруі тиіс. Топографиялық карталар жер бетінің пішінін контурлық сызықтармен немесе көлеңкелі бейнелену арқылы көрсетеді. Бүгінде ГИС-те биіктікке негізделген көлеңкелеу сияқты графикалық көрсету әдістері карта элементтері арасындағы байланыстарды анықтап, ақпаратты алу және талдау мүмкіндігін арттырады. Мысалы, Сан-Матео округінің (Калифорния) бір бөлігінің перспективалық көрінісін жасау үшін ГИС-те екі түрлі дерек біріктірілді. 30 метрлік горизонтальдық торда тіркелген жер бетінің биіктігі туралы мәліметтерді қамтитын цифрлық биіктік моделі, биік жерлерді ақ, ал төмен жерлерді қара түспен көрсетеді. Landsat Тематикалық карталаушының қоса берілген суреті – 30 метрлік пикселдерде (сурет элементтерінде) сол аймақтың инфрақызыл жалған түсті суреті, биіктік мәліметтерімен салыстырылатын координаталық нүктелерде пикселдер бойынша көрсетілген. ГИС екі суретті тіркеу және біріктіру үшін қолданылды, нәтижесінде Сан-Андреас жарығын төменнен қарап тұрған үш өлшемді перспективалық көрініс жасалды, бұл көрініс Тематикалық карталаушының пикселдерін пайдаланды, бірақ жер бедерінің биіктігіне сәйкес көлеңкелендірілді. ГИС дисплейі бақылаушының көру бұрышына және күн уақытына байланысты, берілген ендікте, бойлықта және уақытта күн сәулелерінен туындаған көлеңкелерді дұрыс көрсету үшін жасалған.

Веб-карталық

Соңғы жылдары Google Maps және Bing Maps веб-қосымшалары, сондай-ақ тегін және ашық кодты OpenStreetMap сияқты тегін және қол жетімді карталық бағдарламалық қамтамасының кеңеюі байқалды. Бұл қызметтер көпшілікке үлкен көлемдегі географиялық деректерге қол жеткізуге мүмкіндік береді, көптеген пайдаланушылар оларды кәсіби ақпараттай сенімді және пайдалы деп санайды. Мысалы, COVID-19 пандемиясы кезінде, жағдай туралы деректерді халыққа жылдам тарату үшін веб-карталар таблоларда қолданылды. Олардың кейбіреулері, мысалы Google Maps және OpenLayers, пайдаланушыларға арнайы қолданбалар жасауға мүмкіндік беретін қолданбалық бағдарламалау интерфейсін (API) ұсынады. Бұл құралдар көше карталарын, әуеден/спутниктен алынған суреттерді, геокодтауды, іздеу және маршрутталдыру мүмкіндіктерін қамтиды. Веб-карталау, OpenStreetMap сияқты жобаларда, әлемнің тегін өңдеуге болатын картасын жасауға бағытталған бірлескен жобаларда, географиялық деректерді көпшілік көмегімен жинаудың мүмкіндігін ашты. Мұндай біріктірілген жобалар соңғы пайдаланушыларға дәстүрлі географиялық ақпараттан гөрі жоғары құндылық пен пайда әкелетіні дәлелденді. Веб-карталаудың кемшіліктері де бар. Веб-карталау картографиялық білімі жетілмеген адамдарға карта жасауға және таратуға мүмкіндік береді. Бұл картографиялық талаптарды ескермейтін және қате түсіндіруге әкелуі мүмкін карталарға соқты, бір зерттеуде АҚШ штаттарының COVID-19 таблосының жартысынан астамы осы талаптарды сақтамайтыны анықталды.

Қолданбалар

1960 жылдары пайда болғаннан бері ГИС геокеңістіктік технологияны қабылдауға кедергілерді азайту арқылы кеңінен таралған орынның маңыздылығын растайтын, үнемі кеңейіп келе жатқан қолданыстарда қолданылып келеді. ГИС-тің жүздеген түрлі қолданылуын бірнеше тәсілмен жіктеуге болады: Мақсаты: қолданбаның мақсаты ғылыми зерттеулер немесе ресурстарды басқару ретінде кеңінен жіктелуі мүмкін. Зерттеудің мақсаты, мүмкіндігінше кеңінен анықталғанда, жаңа білімді ашу болып табылады; мұны өзін ғалым деп санайтын адам орындауы мүмкін, бірақ оны әлем неге дәл осылай жұмыс істейтінін түсінуге тырысатын кез келген адам да орындауы мүмкін. Осы мағынада, бизнес орналасуының неге сәтсіз аяқталғанын анықтау сияқты практикалық зерттеулер де зерттеу болып саналады. Басқару (кейде операциялық қолданбалар деп аталады), сондай-ақ мүмкіндігінше кеңінен анықталады, бұл адамның мақсаттарына жету үшін өзінің бақылауындағы ресурстарды қалай пайдалану туралы практикалық шешімдер қабылдау үшін білімді қолдану. Бұл ресурстар уақыт, капитал, еңбек, жабдық, жер, минералды кен орындары, жануарлар дүниесі және т.б. болуы мүмкін. Шешім деңгейі: Басқару қолданбалары стратегиялық, тактикалық және операциялық болып жіктеледі, бұл бизнес басқарудағы кең таралған жіктеме. Стратегиялық міндеттер – бұл ұзақ мерзімді, болашақты көздейтін шешімдер, мысалы, бизнес кеңейтілуі керек пе, жоқ па. Тактикалық міндеттер – стратегиялық мақсаттарға жету туралы орта мерзімді шешімдер, мысалы, ұлттық орман жайылымдарды басқару жоспарын құру. Операциялық шешімдер күнделікті тапсырмаларға қатысты, мысалы, адамның пицца ресторанына ең қысқа жолды табуы. Тақырыбы: ГИС қолданылатын салалар негізінен адам әлеміне қатысты (мысалы, экономика, саясат, көлік, білім беру, ландшафттық сәулет, археология, қала құрылысы, жылжымайтын мүлік, қоғамдық денсаулық сақтау, қылмысты картаға түсіру, ұлттық қорғаныс) және табиғи әлемге қатысты (мысалы, геология, биология, океанография, климат). Аталғандарға байланысты, ГИС-тің және географияның кеңістіктік перспективасының қуатты мүмкіндіктерінің бірі – олардың әртүрлі тақырыптарды салыстыруға мүмкіндік беретін қабілеті, ал көптеген қолданбалар бірнеше саламен байланысты. Интеграцияланған адам-табиғат қолданбаларының мысалдары: терең карталау, табиғи қауіптерді азайту, жабайы табиғатты басқару, тұрақты даму, табиғи ресурстар және климаттың өзгеруіне жауап беру. Мекен: ГИС әртүрлі институттарда іске асырылды: үкіметте (муниципалды деңгейден халықаралық деңгейге дейін), бизнесте (барлық типтері мен мөлшерлерінде), коммерциялық емес ұйымдарда (тіпті шіркеулерде), сондай-ақ жеке пайдалануда. Соңғысы орналасуды анықтайтын смартфондардың көбеюімен айқын көріне бастады. Өмірлік цикл: ГИС іске асырылуы жобаға немесе кәсіпорынға бағытталған болуы мүмкін. Жобалық ГИС бір ғана тапсырманы орындауға бағытталған: деректер жиналады, талдау жүргізіледі және нәтижелер адам орындайтын басқа жобалардан бөлек шығарылады, ал іске асыру негізінен уақытша. Кәсіпорындық ГИС – тұрақты мекеме, оның ішінде көптеген жылдар бойы әртүрлі жобалар үшін пайдалы болуы үшін мұқият жасалған деректер қоры бар және оны кәсіпорның көптеген адамдары пайдаланады, кейбіреулері оны толық уақыт ұстап тұру үшін жұмыс істейді. Интеграция: Дәстүрлі түрде көптеген ГИС қолданбалары дербес болды, арнайы ГИС бағдарламалық жасақтамасын, арнайы аппаратты, арнайы деректерді және мамандарды пайдаланды. Бұлар бүгінгі күнге дейін кең таралған болып қала берсе де, интеграцияланған қолданбалар геокеңістіктік технологияны кеңінен корпоративтік қолданбаларға біріктіріп, АТ инфрақұрылымын, деректер базасын және бағдарламалық жасақтаманы бөлісіп, көбінесе SAP сияқты корпоративтік интеграциялық платформаларды қолдана отырып, айтарлықтай өсті. ГИС-ті іске асыру көбінесе юрисдикциялық (мысалы, қала), мақсаттық немесе қолданбалық талаптарға байланысты. Жалпы алғанда, ГИС-ті іске асыру ұйым үшін арнайы жасалған болуы мүмкін. Сондықтан, бір қолданбаға, юрисдикцияға, кәсіпорынына немесе мақсатына арналған ГИС-ті енгізу міндетті түрде басқа қолданбаға, юрисдикцияға, кәсіпорынына немесе мақсатына арналған ГИС-пен өзара әрекеттесуге немесе үйлесімді болуға тиіс емес. GIS сондай-ақ GPS-ке негізделген мобильді құрылғыларға олардың орналасуын тұрақты объектілерге (ең жақын мейрамхана, бензин станциясы, өрт сөндіру гидранты) немесе мобильді объектілерге (достар, балалар, полиция машинасы) қатысты көрсетуге немесе олардың орнын орталық серверге жіберуге мүмкіндік беретін орналасуға негізделген қызметтерге де дамып келеді. GIS сондай-ақ аудиторияны сегменттеу үшін цифрлық маркетингте және SEO-да қолданылады.

Since its origin in the 1960s, GIS has been used in an ever increasing range of applications, corroborating the widespread importance of location and aided by the continuing reduction in the barriers to adopting geospatial technology. The perhaps hundreds of different uses of GIS can be classified in several ways:
Goal: the purpose of an application can be broadly classified as either scientific research or resource management. The purpose of research, defined as broadly as possible, is to discover new knowledge; this may be performed by someone who considers herself a scientist, but may also be done by anyone who is trying to learn why the world appears to work the way it does. A study as practical as deciphering why a business location has failed would be research in this sense. Management (sometimes called operational applications), also defined as broadly as possible, is the application of knowledge to make practical decisions on how to employ the resources one has control over to achieve one's goals. These resources could be time, capital, labor, equipment, land, mineral deposits, wildlife, and so on. Decision level: Management applications have been further classified as strategic, tactical, operational, a common classification in business management. Strategic tasks are long term, visionary decisions about what goals one should have, such as whether a business should expand or not. Tactical tasks are medium term decisions about how to achieve strategic goals, such as a national forest creating a grazing management plan. Operational decisions are concerned with the day to day tasks, such as a person finding the shortest route to a pizza restaurant. Topic: the domains in which GIS is applied largely fall into those concerned with the human world (e. g., economics, politics, transportation, education, landscape architecture, archaeology, urban planning, real estate, public health, crime mapping, national defense), and those concerned with the natural world (e. g., geology, biology, oceanography, climate). That said, one of the powerful capabilities of GIS and the spatial perspective of geography is their integrative ability to compare disparate topics, and many applications are concerned with multiple domains. Examples of integrated human natural application domains include deep mapping, Natural hazard mitigation, wildlife management, sustainable development, natural resources, and climate change response. Institution: GIS has been implemented in a variety of different kinds of institutions: government (at all levels from municipal to international), business (of all types and sizes), non profit organizations (even churches), as well as personal uses. The latter has become increasingly prominent with the rise of location enabled smartphones. Lifespan: GIS implementations may be focused on a project or an enterprise. A Project GIS is focused on accomplishing a single task: data is gathered, analysis is performed, and results are produced separately from any other projects the person may perform, and the implementation is essentially transitory. An Enterprise GIS is intended to be a permanent institution, including a database that is carefully designed to be useful for a variety of projects over many years, and is likely used by many individuals across an enterprise, with some employed full time just to maintain it. Integration: Traditionally, most GIS applications were standalone, using specialized GIS software, specialized hardware, specialized data, and specialized professionals. Although these remain common to the present day, integrated applications have greatly increased, as geospatial technology was merged into broader enterprise applications, sharing IT infrastructure, databases, and software, often using enterprise integration platforms such as SAP. The implementation of a GIS is often driven by jurisdictional (such as a city), purpose, or application requirements. Generally, a GIS implementation may be custom designed for an organization. Hence, a GIS deployment developed for an application, jurisdiction, enterprise, or purpose may not be necessarily interoperable or compatible with a GIS that has been developed for some other application, jurisdiction, enterprise, or purpose. GIS is also diverging into location based services, which allows GPS enabled mobile devices to display their location in relation to fixed objects (nearest restaurant, gas station, fire hydrant) or mobile objects (friends, children, police car), or to relay their position back to a central server for display or other processing. GIS is also used in digital marketing and SEO for audience segmentation based on location.

Тарих

ГИС арқылы жасалған цифрлық картатардың қолданылуы кеңістіктік гуманитарлық ғылымдар деп аталатын академиялық саланың дамуына ықпал етті.

Ашық геокеңістіктік консорциум стандарттары

Ашық геопространдық консорциум (OGC) – 384 компания, мемлекеттік органдар, университеттер және жеке тұлғалардың қатысуымен келісімге келген әдіс арқылы геоөңдеудің жалпыға қолжетімді талаптарын әзірлейтін халықаралық индустриялық консорциум. OpenGIS талаптарында анықталған ашық интерфейстер мен протоколдар веб, сымсыз және орналасқан жерге негізделген қызметтерді, сондай-ақ негізгі АТ жүйелерін «геоақпараттандыруға» мүмкіндік беретін өзара үйлесімді шешімдерді қолдайды және технологияны дамытушыларға күрделі кеңістіктік ақпарат пен қызметтерді әртүрлі қолданбалар үшін қолжетімді және пайдалы етуге мүмкіндік береді. Open Geospatial Consortium протоколдарына Веб карталық қызмет және Веб мүмкіндік қызметі кіреді. OGC GIS өнімдерін бағдарламалық жасақтама OGC талаптарына қаншалықты толық және дәл сәйкес келеді деген негізде екі санатқа бөледі. Сәйкес өнімдер – OGC-нің OpenGIS талаптарына сәйкес келетін бағдарламалық өнімдер. Өнім OGC тестілеу бағдарламасы арқылы тестіленіп, сәйкес екені расталғаннан кейін, ол осы сайтта автоматты түрде «сәйкес» деп тіркеледі. Іске асырылатын өнімдер – OpenGIS талаптарын іске асыратын, бірақ әлі сәйкестік тестінен өтпеген бағдарламалық өнімдер. Барлық талаптар бойынша сәйкестік сынақтары қолжетімді емес. Дамытушылар өз өнімдерін жобалық немесе бекітілген талаптарды іске асыру ретінде тіркей алады, бірақ OGC әрбір жазбаны қарау және тексеру құқығын өзінде сақтайды.

Уақыт өлшемін қосу

Жер бетінің, атмосфераның және жер астының жай-күйін спутниктік деректерді ГИС-ке енгізу арқылы зерттеуге болады. ГИС технологиясы зерттеушілерге картографиялық визуализацияларды пайдалану арқылы Жер процестерінің күндер, айлар және жылдар бойындағы өзгерістерін қарау мүмкіндігін береді. Мысалы, өсімдіктердің өсу маусымындағы жандаруын анимациялау арқылы белгілі бір аймақта құрғақшылықтың ең кең таралған кезеңін анықтауға болады. Нәтижесінде алынған график өсімдіктердің денсаулығының шамамен көрсеткіші болып табылады. Уақыт бойынша екі айнымалымен жұмыс істеу зерттеушілерге жауын-шашынның азаюы мен оның өсімдіктерге тигізетін әсері арасындағы уақыт айырмашылығының аймақтық ерекшеліктерін анықтауға мүмкіндік береді. ГИС технологиясы және өңірлік және жаһандық деңгейдегі сандық деректердің қолжетімділігі мұндай талдауларды жүргізуге жағдай жасайды. Мысалы, өсімдіктердің графикасын жасау үшін қолданылатын спутниктік сенсордың шығысын жоғары дәлдікті радиометр (AVHRR) қамтамасыз етеді. Бұл сенсорлық жүйе Жер бетінен шағылысқан энергияның мөлшерін, шамамен 1 шаршы километрлік аумақтағы спектрдің әртүрлі диапазондарында анықтайды. Спутниктік сенсор Жердегі белгілі бір орналасқан жердің суретін күніне екі рет түсіреді. AVHRR және соңғы кезде орташа ажыратымдылықтағы бейнелеу спектрорадиометрі (MODIS) – Жер бетін талдау үшін қолданылатын көптеген сенсорлық жүйелердің тек екеуі ғана. Экологиялық зерттеулерде уақытты интеграциялаумен қатар, ГИС адамдардың күнделікті әрекеттерін қадағалау және модельдеу мүмкіндігі үшін де зерттелуде. Бұл саладағы прогрестің нақты мысалы – АҚШ халық санағының уақытқа қатысты халық деректерін жариялауы. Бұл деректер жиынтығында қалалардың халқы күндізгі және кешкі сағаттар бойынша көрсетілген, Солтүстік Америкадағы тұру үлгілерінен туындаған шоғырлану мен таралудың үлгісін көрсетеді. Бұл деректерді өңдеу және жасау ГИС болмаса мүмкін болмас еді. ГИС-те сақталған деректерді уақыт бойынша болжауға арналған модельдерді пайдалану жоспарлаушыларға кеңістіктік шешімдерді қолдау жүйелерін пайдалана отырып, саяси шешімдерді сынауға мүмкіндік берді.

The condition of the Earth's surface, atmosphere, and subsurface can be examined by feeding satellite data into a GIS. GIS technology gives researchers the ability to examine the variations in Earth processes over days, months, and years through the use of cartographic visualizations. As an example, the changes in vegetation vigor through a growing season can be animated to determine when drought was most extensive in a particular region. The resulting graphic represents a rough measure of plant health. Working with two variables over time would then allow researchers to detect regional differences in the lag between a decline in rainfall and its effect on vegetation. GIS technology and the availability of digital data on regional and global scales enable such analyses. The satellite sensor output used to generate a vegetation graphic is produced for example by the advanced very high resolution radiometer (AVHRR). This sensor system detects the amounts of energy reflected from the Earth's surface across various bands of the spectrum for surface areas of about 1 square kilometer. The satellite sensor produces images of a particular location on the Earth twice a day. AVHRR and more recently the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) are only two of many sensor systems used for Earth surface analysis. In addition to the integration of time in environmental studies, GIS is also being explored for its ability to track and model the progress of humans throughout their daily routines. A concrete example of progress in this area is the recent release of time specific population data by the U. S. Census. In this data set, the populations of cities are shown for daytime and evening hours highlighting the pattern of concentration and dispersion generated by North American commuting patterns. The manipulation and generation of data required to produce this data would not have been possible without GIS. Using models to project the data held by a GIS forward in time have enabled planners to test policy decisions using spatial decision support systems.

Семантика

Дүниежүзілік веб консорциумының семантикалық желісінен туындаған құралдар мен технологиялар ақпараттық жүйелердегі деректерді интеграциялау мәселелеріне пайдалы болып табылады. Сәйкесінше, мұндай технологиялар ГИС-қосымшалары арасындағы өзара қарым-қатынасты және деректерді қайта пайдалануды жеңілдету құралы ретінде ұсынылған, сондай-ақ жаңа талдау механизмдерін іске қосуға мүмкіндік береді. Онтологиялар осы семантикалық тәсілдің кілтті құрамдас бөлігі болып табылады, себебі олар белгілі бір саланың ұғымдары мен қатынастарын ресми, машинамен оқылатын түрде сипаттауға мүмкіндік береді. Бұл өз кезегінде ГИС-ке деректердің синтаксисі немесе құрылымына емес, олардың мақсатты мағынасына назар аударуға мүмкіндік береді. Мысалы, бір деректер жиынтығында жапырақты ине жапырақты ағаштар деп жіктелінген жер жамылғысының түрі, екінші, шамамен жіктелінген деректер жиынтығында орман жер жамылғысы типінің мамандануы немесе кіші жиынтығы екенін анықтау, ГИС-ке екі деректер жиынтығын автоматты түрде жалпы жер жамылғысы жіктелуі бойынша біріктіруге көмектеседі. ГИС-қосымшаларымен байланысты салаларда алдын ала онтологиялар әзірленді, мысалы, Ұлыбританиядағы Ordnance Survey және NASA Jet Propulsion Laboratory әзірлеген SWEET онтологиялары, сондай-ақ гидрология онтологиясы. Сонымен қатар, W3C Geo Incubator Group вебте геокеңістік деректерді ұсыну үшін қарапайым онтологиялар мен семантикалық метадеректер стандарттарын ұсынады. GeoSPARQL – бұл Ordnance Survey, АҚШ Геологиялық қызметі, Канаданың Табиғи ресурстар министрлігі, Австралияның ғылыми-өнеркәсіптік зерттеулер ұйымы және басқалар әзірлеген, онтология құруды және жақсы түсінілетін OGC форматтарын (GML, WKT), топологиялық қатынастарды (Simple Features, RCC8, DE 9IM), RDF және SPARQL деректер базасын сұрау протоколдарын пайдаланып, ойлауды қолдайтын стандарт. Осы саладағы соңғы зерттеу нәтижелерін Geospatial Semantics халықаралық конференциясында және International Semantic Web конференциясындағы Terra Cognita – Геокеңістік семантикалық желіге бағыттар семинарында көруге болады.

Қоғамдық әсері

Шешім қабылдаудағы ГИС-тің кеңінен қолданылуымен бірге, ғалымдар ГИС-тің әлеуметтік және саяси салдарына көңіл бөлді. Географиялық ақпаратты өндіру, тарату, пайдалану және бейнелеу үдерістерінің көп бөлігі әлеуметтік жағдаймен байланысты екендігі және бұл азаматтардың үкіметке сенімін арттыруға ықпал етуі мүмкін деген пікірлер айтылуда. Сонымен қатар, авторлық құқық, жеке өмірге қатысты мәселелер мен цензура тақырыптары да талқыланады. ГИС-ті пайдаланудың оңтайлы әлеуметтік жолы – оны халықтың қатысуын қамтамасыз ету құралы ретінде қолдану.

Білім беру саласында

ХХ ғасырдың соңында ГИС сабақта қолданылатын құрал ретінде мойындала бастады. Білім беруде ГИС-тің артықшылықтары кеңістіктік ой-өрісті дамытуға қатысты болғанымен, әлем бойынша білім беруде ГИС қолданылуының нақты көлемін көрсететін жетекті библиографиялық немесе статистикалық мәліметтер жетіспейді. Дегенмен, оқу жоспарында ГИС туралы айтылған елдерде оның таралуы жылдамдады. Географиялық ақпараттық жүйелер географияны оқытуда көптеген пайдалы мүмкіндіктер ұсынады, себебі олар нақты географиялық деректерге негізделген талдау жасауға және мұғалімдер мен оқушылардың сабақта зерттеу сұрақтарын тудыруға көмектеседі. Сонымен қатар, олар кеңістіктік және географиялық ойлауды дамыту арқылы оқу процесін жақсартуға және көп жағдайда оқушылардың ынтасын арттыруға септігін тигізеді.