Географические информационные системы: от истории к современности

Введение

Система для сбора, управления и представления географических данных.

Географическая информационная система (ГИС) состоит из интегрированного компьютерного оборудования и программного обеспечения, предназначенных для хранения, управления, анализа, редактирования, вывода и визуализации географических данных. Часто большая часть этих операций выполняется в рамках пространственной базы данных, однако это не является обязательным условием для соответствия определению ГИС. ГИСcience часто рассматривается как поддисциплина географии в области технической географии. Географические информационные системы применяются в различных технологиях, процессах, методах и приемах. Они используются в широком спектре операций и многочисленных приложениях, связанных с: инженерией, планированием, управлением, транспортом и логистикой, страхованием, телекоммуникациями и бизнесом. Именно поэтому ГИС и приложения геоинформатики лежат в основе сервисов, основанных на определении местоположения, которые опираются на географический анализ и визуализацию. ГИС предоставляет возможность устанавливать взаимосвязь между ранее не связанными данными, используя местоположение в качестве "ключевой переменной индекса". Местоположения и протяженность, существующие в пространстве-времени Земли, могут быть зафиксированы с указанием даты и времени события, а также координат x, y и z, соответствующих долготе (x), широте (y) и высоте (z). Все пространственно-временные ссылки на объекты Земли, их местоположение и протяженность должны быть сопоставимы друг с другом и, в конечном итоге, с конкретным физическим местоположением или областью. Эта ключевая особенность ГИС открывает новые возможности для научных исследований и изучения.

История и развитие

Хотя цифровая ГИС берет начало в середине 1960-х годов, когда Роджер Томлинсон впервые ввел термин «географическая информационная система», многие географические концепции и методы, которые автоматизирует ГИС, уходят корнями на десятилетия ранее. Одним из первых известных примеров использования пространственного анализа стало исследование в области эпидемиологии, представленное в «Отчете о распространении и воздействии холеры в Париже и департаменте Сены» (1832). Французский географ и картограф Шарль Пике создал карту, на которой были обозначены сорок восемь округов Парижа, используя полутоновые цветовые градиенты для визуализации количества зарегистрированных случаев смерти от холеры на 1000 жителей. В 1854 году эпидемиолог и врач Джон Сноу смог определить источник вспышки холеры в Лондоне, используя методы пространственного анализа. Сноу достиг этого, нанеся на карту района местоположение каждого заболевшего, а также близлежащие источники воды. После нанесения этих точек он смог идентифицировать источник воды в кластере, который был причиной вспышки. Это был один из первых успешных примеров применения географической методологии для определения источника вспышки в эпидемиологии. Хотя базовые элементы топографии и тематики ранее существовали в картографии, карта Сноу была уникальна благодаря использованию картографических методов не только для отображения, но и для анализа кластеров географически зависимых явлений. В начале XX века была разработана фотоцинкография, которая позволяла разделять карты на слои, например, один слой для растительности и другой для воды. Это особенно применялось при печати горизонталей – их отрисовка была трудоемкой задачей, но наличие их на отдельном слое позволяло работать над ними, не отвлекая чертежника другими слоями. Изначально эти работы выполнялись на стеклянных пластинах, но позже была внедрена пластиковая пленка, обладающая такими преимуществами, как меньший вес, компактность и повышенная прочность. После завершения всех слоев они объединялись в одно изображение с помощью крупноформатной камеры. С появлением цветной печати идея слоев также использовалась для создания отдельных печатных форм для каждого цвета. Хотя использование слоев позже стало типичной особенностью современной ГИС, описанный выше фотографический процесс сам по себе не считается ГИС, поскольку карты были просто изображениями, не связанными с базой данных. Два дополнительных важных события в ранней истории ГИС: публикация Яна Макхарга «Дизайн с природой» и его метод наложения карт, а также внедрение сети улиц в систему DIME (Dual Independent Map Encoding) Бюро переписи населения США. Первая публикация, посвященная использованию компьютеров для облегчения картографии, была написана Уолдо Тоблером в 1959 году. Дальнейшее развитие компьютерного оборудования, стимулированное исследованиями в области ядерного оружия, привело к более широкому распространению компьютерных приложений «картографирования» общего назначения к началу 1960-х годов. В 1963 году первая в мире полноценная оперативная ГИС была разработана в Оттаве, Онтарио, Канада, федеральным департаментом лесного хозяйства и развития сельских районов. Разработанная Роджером Томлинсоном, она получила название Канадской географической информационной системы (КГИС) и использовалась для хранения, анализа и обработки данных, собранных в рамках Канадской земельной инвентаризации – проекта по определению пригодности земель для сельского хозяйства в сельской Канаде путем отображения информации о почвах, сельском хозяйстве, рекреации, дикой природе, водоплавающих птицах, лесном хозяйстве и землепользовании в масштабе 1:50 000. Для анализа также был добавлен фактор классификации оценки. КГИС была усовершенствованием по сравнению с приложениями «компьютерного картографирования», поскольку она обеспечивала возможности хранения данных, наложения, измерения и оцифровки/сканирования. Она поддерживала общенациональную систему координат, охватывающую континент, кодировала линии в виде дуг с встроенной топологией и хранила атрибутивную и пространственную информацию в отдельных файлах. Благодаря этому Томлинсон получил признание как «отец ГИС», особенно за его использование наложений для продвижения пространственного анализа конвергентных географических данных. КГИС функционировала до 1990-х годов и создала обширную цифровую базу данных земельных ресурсов в Канаде. Она была разработана как мейнфрейм-система для поддержки федерального и провинциального планирования и управления ресурсами. Ее сильной стороной был общеконтинентальный анализ сложных наборов данных. КГИС никогда не была доступна в коммерческой продаже. В 1964 году Говард Т. Фишер основал Лабораторию компьютерной графики и пространственного анализа при Гарвардской школе дизайна (LCGSA 1965–1991), где были разработаны ряд важных теоретических концепций обработки пространственных данных, и к 1970-м годам она распространила основополагающий программный код и системы, такие как SYMAP, GRID и ODYSSEY, в университеты, исследовательские центры и корпорации по всему миру. Эти программы были первыми примерами общедоступного программного обеспечения ГИС, разработанного не для конкретной установки, и оказали значительное влияние на будущее коммерческое программное обеспечение, такое как Esri ARC/INFO, выпущенное в 1983 году. К концу 1970-х годов находились в разработке две общедоступные ГИС-системы (MOSS и GRASS GIS), а к началу 1980-х годов M&S Computing (позже Intergraph) вместе с Bentley Systems Incorporated для платформы CAD, Environmental Systems Research Institute (ESRI), CARIS (Computer Aided Resource Information System) и ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) стали коммерческими поставщиками программного обеспечения ГИС, успешно включив многие функции КГИС, объединив подход первого поколения к разделению пространственной и атрибутивной информации с подходом второго поколения к организации атрибутивных данных в структуры баз данных. В 1986 году Mapping Display and Analysis System (MIDAS), первый настольный продукт ГИС, был выпущен для операционной системы DOS. В 1990 году он был переименован в MapInfo for Windows при переносе на платформу Microsoft Windows. Это положило начало процессу переноса ГИС из исследовательского отдела в бизнес-среду. К концу XX века быстрый рост различных систем был консолидирован и стандартизирован на относительно небольшом количестве платформ, и пользователи начали изучать возможность просмотра данных ГИС через Интернет, что требовало стандартов формата и передачи данных. В последнее время растет число бесплатных ГИС-пакетов с открытым исходным кодом, работающих на различных операционных системах и настраиваемых для выполнения конкретных задач. Основной тенденцией XXI века стала интеграция возможностей ГИС с другими информационными технологиями и интернет-инфраструктурой, такими как реляционные базы данных, облачные вычисления, программное обеспечение как услуга (SaaS) и мобильные вычисления.

Программное обеспечение ГИС

Следует проводить различие между единой географической информационной системой, представляющей собой единичную установку программного обеспечения и данных для конкретного применения, а также сопутствующее оборудование, персонал и организации (например, ГИС для конкретной администрации города); и ГИС-программным обеспечением – универсальной программой, предназначенной для использования во множестве отдельных географических информационных систем в различных областях. Эти и другие настольные ГИС-приложения включают в себя полный набор функций для ввода, управления, анализа и визуализации географических данных и предназначены для автономной работы. Начиная с конца 1990-х годов, с развитием Интернета и компьютерных сетей, инфраструктура и данные ГИС стали переноситься на серверы, предоставляя дополнительный способ обеспечения функциональности ГИС. Эта стратегия была расширена благодаря Интернету и разработке облачных ГИС-платформ, таких как ArcGIS Online, и специализированного программного обеспечения ГИС как услуга (SaaS). Использование Интернета для организации распределенных ГИС известно как Интернет-ГИС.

Аспекты географических данных

ГИС использует пространственно-временное местоположение в качестве ключевой переменной индекса для всей остальной информации. Подобно тому, как реляционная база данных, содержащая текст или числа, может связывать различные таблицы, используя общие ключевые индексные переменные, ГИС может связывать, казалось бы, не связанные между собой данные, используя местоположение в качестве ключевой индексной переменной. Ключом является местоположение и/или пространственная протяженность во времени. Любая переменная, которую можно пространственно определить, и все чаще – во времени, может быть соотнесена с использованием ГИС. Местоположения или протяженности в земном пространстве-времени могут быть зафиксированы как даты и время события, а также координаты x, y и z, представляющие соответственно долготу, широту и высоту. Эти координаты ГИС могут представлять другие количественно определенные системы пространственно-временной привязки (например, номер кадра фильма, пост гидрологического наблюдения, миля автострады, геодезический репер, адрес здания, перекресток улиц, входные ворота, глубинное измерение, начало координат или единицы измерения POS или CAD-чертежа). Единицы измерения, применяемые к записанным пространственно-временным данным, могут значительно различаться (даже при использовании одних и тех же данных, например, при картографических проекциях), но все ссылки на пространственно-временное местоположение и протяженность, основанные на Земле, в идеале должны быть сопоставимы друг с другом и, в конечном итоге, с «реальным» физическим местоположением или протяженностью в пространстве-времени. Благодаря связи с точной пространственной информацией, невероятное разнообразие данных о реальном мире, а также прогнозируемых прошлых или будущих данных может быть проанализировано, интерпретировано и представлено. Эта ключевая особенность ГИС открывает новые направления научных исследований поведения и закономерностей реальной информации, которые ранее не были систематически сопоставлены.

Моделирование данных

Данные ГИС представляют явления, существующие в реальном мире, такие как дороги, землепользование, высота, деревья, водные объекты и административные единицы. Наиболее распространенные типы явлений, представленных в данных, можно разделить на две концептуализации: дискретные объекты (например, дом, дорога) и непрерывные поля (например, количество осадков или плотность населения). Современная тенденция – использование приложений, доступных на смартфонах и КПК, – мобильные ГИС. Это стало возможным благодаря доступности недорогих GPS-устройств картографического класса с дециметровой точностью в реальном времени. Это устраняет необходимость в послеобработке, импорте и обновлении данных в офисе после сбора полевых данных, включая возможность использования позиций, полученных с помощью лазерного дальномера. Новые технологии также позволяют пользователям создавать карты и проводить анализ непосредственно в полевых условиях, повышая эффективность проектов и точность картографирования. Данные дистанционного зондирования также играют важную роль в сборе данных и состоят из датчиков, установленных на платформе. Датчики включают камеры, цифровые сканеры и лидар, а платформы обычно представляют собой самолеты и спутники. В середине 1990-х годов в Англии гибридные воздушные змеи/шары, называемые геликотами, впервые начали использовать компактные воздушные цифровые камеры в качестве мобильных геоинформационных систем. Программное обеспечение для аэрофотосъемки с точностью до 0,4 мм использовалось для связывания фотографий и измерения земной поверхности. Геликоты дешевле и собирают более точные данные, чем самолеты. Геликоты могут использоваться над дорогами, железными дорогами и городами, где запрещено использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В последнее время сбор аэрофотоданных стал более доступным благодаря миниатюрным БПЛА и дронам. Например, Aeryon Scout был использован для картографирования площади в 50 акров с пространственным разрешением всего за 12 минут. Большинство цифровых данных в настоящее время получают путем фотоинтерпретации аэрофотоснимков. Рабочие станции для работы с цифровыми изображениями используются для оцифровки объектов непосредственно из стереопар цифровых фотографий. Эти системы позволяют собирать данные в двух и трех измерениях, при этом высоты измеряются непосредственно по стереопаре с использованием принципов фотограмметрии. Аналоговые аэрофотоснимки необходимо сканировать перед вводом в систему, но для высококачественных цифровых камер этот шаг пропускается. Спутниковое дистанционное зондирование является еще одним важным источником пространственных данных. Спутники используют различные наборы датчиков для пассивного измерения отражения от различных частей электромагнитного спектра или радиоволн, излучаемых активным датчиком, таким как радар. Дистанционное зондирование собирает растровые данные, которые могут быть дополнительно обработаны с использованием различных каналов для идентификации интересующих объектов и классов, таких как типы землепользования.

Захват вторичных данных

Наиболее распространенным методом создания данных является оцифровка, при которой бумажная карта или план землеустройства переносятся в цифровой формат с использованием программы автоматизированного проектирования (САПР) и функций геопривязки. Благодаря широкой доступности ортофотопланов (получаемых со спутников, самолетов, аэростатов и БПЛА), оцифровка с экрана становится основным способом извлечения географических данных. Оцифровка с экрана подразумевает отрисовку географических объектов непосредственно поверх аэрофотоснимков, а не традиционным методом отрисовки формы объектов на отдельном графическом планшете (оцифровка с планшета). Оцифровка с планшета, или ручная оцифровка, использует специальный магнитный стилус, который передает информацию в компьютер для создания идентичной цифровой карты. Некоторые планшеты вместо стилуса используют устройство, похожее на мышь, называемое курсором. Курсор имеет небольшое окно с перекрестием, что обеспечивает большую точность и возможность точного указания элементов карты. Хотя оцифровка с экрана используется чаще, оцифровка с планшета все еще полезна для оцифровки карт низкого качества. В популярных ГИС-программах данные, спроецированные в географических координатах (широта/долгота), часто представляются как географическая система координат. Например, данные в широте/долготе, если датум – «Североамериканский Датум 1983 года», обозначаются как «GCS North American 1983».

Перевод растрового на векторный

ГИС может выполнять реструктуризацию данных для преобразования их в различные форматы. Например, ГИС может быть использована для преобразования растрового изображения спутниковой карты в векторную структуру путем создания линий вокруг всех ячеек с одинаковой классификацией, при этом определяя пространственные взаимосвязи между ячейками, такие как смежность или включение. Более сложная обработка данных возможна с помощью обработки изображений – методики, разработанной в конце 1960-х годов NASA и частными компаниями для повышения контрастности, создания изображений в ложных цветах и применения множества других методов, включая использование двумерных преобразований Фурье. Поскольку цифровые данные собираются и хранятся различными способами, два источника данных могут оказаться не полностью совместимыми. Поэтому ГИС должна уметь преобразовывать географические данные из одной структуры в другую. В процессе этого преобразования требуется анализ неявных предположений, лежащих в основе различных онтологий и классификаций. Объектные онтологии приобрели все большее значение благодаря объектно-ориентированному программированию и последовательной работе Барри Смита и его сотрудников.

Пространственный ETL

Пространственные инструменты ETL обеспечивают функциональность обработки данных традиционного программного обеспечения для извлечения, преобразования и загрузки (ETL), но с основным акцентом на возможности работы с пространственными данными. Они предоставляют пользователям ГИС возможность переводить данные между различными стандартами и проприетарными форматами, выполняя при этом их геометрическое преобразование. Эти инструменты могут быть реализованы в виде дополнений к существующему программному обеспечению общего назначения, например, к электронным таблицам.

Пространственный анализ

Пространственный анализ в ГИС – это быстро развивающаяся область, и ГИС-пакеты все чаще включают аналитические инструменты как стандартные встроенные функции, как дополнительные наборы инструментов, как дополнения или “анализаторы”. Во многих случаях эти инструменты предоставляются разработчиками программного обеспечения (коммерческими компаниями или совместными некоммерческими командами), а в других – разработаны и предоставляются сторонними организациями. Кроме того, многие продукты предлагают комплекты разработки программного обеспечения (SDK), языки программирования и поддержку языков, возможности скриптинга и/или специальные интерфейсы для разработки собственных аналитических инструментов или их модификаций. Повышенная доступность создала новое направление в бизнес-аналитике, называемое “пространственным интеллектом”, которое, при открытом доступе через интранет, обеспечивает демократизацию доступа к географическим и данным социальных сетей. Геопространственная разведка, основанная на пространственном анализе ГИС, также стала ключевым элементом обеспечения безопасности. В целом, ГИС можно описать как преобразование в векторное представление или любой другой процесс оцифровки. Геопроцессинг – это операция ГИС, используемая для обработки пространственных данных. Типичная операция геопроцессинга принимает входной набор данных, выполняет над ним операцию и возвращает результат операции в виде выходного набора данных. Распространенные операции геопроцессинга включают наложение географических объектов, выбор и анализ объектов, обработку топологии, обработку растровых данных и преобразование данных. Геопроцессинг позволяет определять, управлять и анализировать информацию, используемую для принятия решений.

Анализ местности

Многие географические задачи связаны с рельефом местности, формой поверхности земли, такие как гидрология, земляные работы и биогеография. Таким образом, данные о рельефе часто являются основным набором данных в ГИС, обычно в форме растровой цифровой модели рельефа (DEM) или триангулированной нерегулярной сети (TIN). В большинстве программ ГИС доступны различные инструменты для анализа рельефа, часто путем создания производных наборов данных, представляющих определенный аспект поверхности. Некоторые из наиболее распространенных включают:
Уклон или градиент – это крутизна или наклон участка местности, обычно измеряемая в градусах или процентах. Экспозиция (аспект) определяется как направление, в которое обращен участок рельефа. Экспозиция обычно выражается в градусах от севера. Расчет объемов земляных работ (cut and fill) – это вычисление разницы между поверхностью до и после проведения земляных работ для оценки затрат. Гидрологическое моделирование может предоставить пространственный компонент, отсутствующий в других гидрологических моделях, с анализом таких переменных, как уклон, экспозиция и водораздельная область или бассейн. Анализ рельефа является фундаментальным для гидрологии, поскольку вода всегда течет вниз по склону. На каждый из этих параметров сильно влияет уровень детализации данных о рельефе, например, разрешение DEM, которое следует выбирать с особой тщательностью.

Анализ близости

Расстояние играет ключевую роль в решении многих географических задач, как правило, из-за эффекта снижения взаимодействия с расстоянием. Поэтому широкий спектр аналитических инструментов в той или иной форме учитывает расстояние, например, буферы, полигоны Вороного или Тиссена, анализ суммарных издержек и сетевой анализ.

Анализ данных

Карты водно-болотных угодий сложно сопоставить с данными об осадках, зарегистрированными в различных пунктах, таких как аэропорты, телестанции и школы. Однако ГИС может использоваться для визуализации двух- и трехмерных характеристик поверхности Земли, подповерхности и атмосферы на основе информации из отдельных точек. Например, ГИС может быстро создать карту с изогипсами или контурными линиями, показывающими различные объемы осадков. Эту карту можно рассматривать как карту контуров осадков. Существует множество сложных методов для оценки характеристик поверхностей на основе ограниченного числа точечных измерений. Двумерная контурная карта, созданная путем моделирования поверхности на основе точечных измерений осадков, может быть наложена и проанализирована совместно с любой другой картой в ГИС, охватывающей ту же территорию. Эта карта, полученная с помощью ГИС, может предоставить дополнительную информацию, например, о потенциале гидроэнергетики как возобновляемого источника энергии. Аналогично, ГИС можно использовать для сравнения других возобновляемых источников энергии, чтобы определить наилучший географический потенциал для региона. Кроме того, на основе серии трехмерных точек или цифровой модели рельефа можно генерировать изогипсы, представляющие контуры высоты, а также проводить анализ уклонов, создавать рельеф с затенением и другие продукты, связанные с высотой. Водоразделы могут быть легко определены для любого заданного участка реки путем вычисления всех смежных и расположенных выше территорий от любой заданной точки интереса. Аналогичным образом, ожидаемый тальвег, по которому поверхностные воды будут течь в пересыхающих и постоянных ручьях, может быть вычислен на основе данных о высоте в ГИС.

Топологическое моделирование

ГИС может распознавать и анализировать пространственные взаимосвязи, существующие в цифровых пространственных данных. Эти топологические взаимосвязи позволяют выполнять сложное пространственное моделирование и анализ. Традиционно, топологические взаимосвязи между геометрическими объектами включают смежность (что примыкает к чему), включение (что содержит что) и близость (на каком расстоянии что-либо находится от чего-либо другого).

Геометрические сети

Геометрические сети — это линейные сети объектов, которые можно использовать для представления взаимосвязанных элементов и выполнения специализированного пространственного анализа. Геометрическая сеть состоит из ребер, соединенных в узлах, подобно графам в математике и информатике. Как и графы, сети могут иметь вес и пропускную способность, присвоенные их ребрам, что позволяет более точно представлять различные взаимосвязанные элементы. Геометрические сети часто используются для моделирования дорожных сетей и сетей инженерных коммуникаций, таких как электро-, газо- и водоснабжение. Сетевое моделирование также широко применяется в транспортном планировании, гидрологическом моделировании и моделировании инфраструктуры.

Картографическое моделирование

Дана Томлин ввел термин "картографическое моделирование" в своей докторской диссертации (1983 г.); позже он использовал его в названии своей книги "Географические информационные системы и картографическое моделирование" (1990 г.). Картографическое моделирование – это процесс создания, обработки и анализа нескольких тематических слоев для одной и той же территории. Томлин использовал растровые слои, однако метод наложения (см. ниже) может применяться в более общем виде. Операции со слоями карт можно объединять в алгоритмы, а затем – в моделирование или оптимизационные модели.

Карта накладывается

Сочетание нескольких пространственных наборов данных (точек, линий или полигонов) создает новый выходной векторный набор данных, визуально напоминающий наложение нескольких карт одного и того же региона. Эти наложения аналогичны наложениям на диаграмме Венна. Операция "объединение" (union) объединяет географические объекты и таблицы атрибутов обоих входных наборов данных в один новый выходной набор. Операция "пересечение" (intersect) определяет область, где оба входных набора данных перекрываются, и сохраняет набор атрибутивных полей для каждого объекта. Операция "симметричная разность" (symmetric difference) определяет выходную область, включающую общую площадь обоих входных наборов данных, за исключением области их перекрытия. Извлечение данных – это ГИС-процесс, аналогичный векторному наложению, однако он может использоваться как при векторном, так и при растровом анализе данных. В отличие от объединения свойств и объектов обоих наборов данных, извлечение данных предполагает использование "вырезки" или "маски" для извлечения объектов одного набора данных, попадающих в пространственные границы другого набора данных. При растровом анализе данных наложение наборов данных выполняется посредством процесса, известного как "локальные операции над несколькими растрами" или "растровая алгебра", с использованием функции, объединяющей значения матрицы каждого растра. Эта функция может придавать различный вес входным данным, используя "индексную модель", отражающую влияние различных факторов на географическое явление.

Геостатистика

Геостатистика – это раздел статистики, который работает с полевыми данными, пространственными данными, имеющими непрерывный индекс. Она предоставляет методы для моделирования пространственной корреляции и прогнозирования значений в произвольных точках (интерполяция). При измерении явлений методы наблюдения определяют точность любого последующего анализа. В силу природы данных (например, транспортные потоки в городской среде или погодные условия над Тихим океаном) при измерении всегда теряется та или иная степень точности, постоянная или динамическая. Эта потеря точности определяется масштабом и распределением сбора данных. Для определения статистической значимости анализа вычисляется среднее значение, чтобы учесть точки (градиенты), находящиеся за пределами непосредственных измерений, и определить их прогнозируемое поведение. Это обусловлено ограничениями применяемых статистических методов и методов сбора данных, и интерполяция необходима для прогнозирования поведения частиц, точек и местоположений, которые невозможно измерить напрямую. Интерполяция – это процесс создания поверхности, как правило, растрового набора данных, на основе ввода данных, собранных в ряде контрольных точек. Существует несколько видов интерполяции, каждый из которых по-разному обрабатывает данные в зависимости от свойств набора данных. При сравнении методов интерполяции первым вопросом является то, будут ли исходные данные изменены (точные или приближенные). Далее следует определить, является ли метод субъективным, основанным на человеческой интерпретации, или объективным. Затем необходимо учитывать характер переходов между точками: они резкие или плавные. И, наконец, важно, является ли метод глобальным (использующим весь набор данных для построения модели) или локальным, когда алгоритм повторяется для небольшого участка местности. Интерполяция является обоснованным методом измерения благодаря принципу пространственной автокорреляции, который признает, что данные, собранные в любой точке, будут иметь большую схожесть или оказывать влияние на точки в непосредственной близости. Цифровые модели рельефа, триангулированные нерегулярные сети, алгоритмы выделения границ, полигоны Тиссена, анализ Фурье, (взвешенные) скользящие средние, обратное взвешивание по расстоянию, кригинг, сплайны и анализ тренда поверхности – все это математические методы для получения интерполированных данных.

Геокодирование адреса

Геокодирование — это определение пространственных координат (X, Y) по адресам улиц или любым другим данным, привязанным к местоположению, таким как почтовые индексы, кадастровые номера участков и адреса. Для геокодирования отдельных адресов необходима опорная информация, например, файл центральных линий дорог с указанием диапазонов адресов. Ранее местоположение отдельных адресов определялось путем интерполяции или оценки на основе диапазонов адресов вдоль участка дороги. Обычно эта информация предоставляется в виде таблицы или базы данных. Программное обеспечение затем размещает точку приблизительно в том месте, где адрес должен находиться вдоль участка центральной линии. Например, точка с адресом 500 будет расположена в середине отрезка линии, начинающегося с адреса 1 и заканчивающегося адресом 1000. Геокодирование также может применяться к фактическим данным о земельных участках, обычно полученным из муниципальных налоговых карт. В этом случае результатом геокодирования будет реально расположенное местоположение, а не интерполированная точка. Этот подход все шире используется для получения более точной информации о местоположении.

Обратное геокодирование

Обратное геокодирование — это процесс определения приблизительного номера дома по заданным координатам. Например, пользователь может щелкнуть по отображению осевой линии дороги (предоставляя тем самым координаты) и получить информацию, включающую предполагаемый номер дома. Этот номер дома вычисляется путем интерполяции в пределах диапазона, присвоенного данному участку дороги. Если пользователь щелкнет по середине участка, начинающегося с адреса 1 и заканчивающегося 100, возвращаемое значение будет приблизительно равно 50. Важно отметить, что обратное геокодирование не возвращает фактические адреса, а лишь оценки, основанные на заранее заданном диапазоне.

Анализ решения на основе нескольких критериев

В сочетании с ГИС, методы многокритериального анализа решений помогают лицам, принимающим решения, анализировать набор альтернативных пространственных решений, например, наиболее вероятные места обитания для восстановления, по множеству критериев, таких как растительный покров или наличие дорог. Многокритериальный анализ решений (MCDA) использует правила принятия решений для объединения критериев, что позволяет ранжировать или расставлять приоритеты альтернативным решениям. Использование MCDA в ГИС может снизить затраты и время, необходимые для определения потенциальных участков для восстановления.

Добыча данных ГИС

ГИС или пространственная разработка данных – это применение методов интеллектуального анализа данных к пространственным данным. Интеллектуальный анализ данных, представляющий собой частично автоматизированный поиск скрытых закономерностей в больших базах данных, открывает значительные возможности для принятия решений на основе ГИС. Типичные области применения включают мониторинг окружающей среды. Особенностью таких приложений является то, что пространственная корреляция между измерениями данных требует использования специализированных алгоритмов для более эффективного анализа.

Описание местности

Традиционные карты – это абстракции реального мира, представляющие собой выборку важных элементов, изображенных на листе бумаги с использованием символов для обозначения физических объектов. Пользователи карт должны интерпретировать эти символы. Топографические карты отображают форму земной поверхности с помощью горизонталей или рельефной штриховки. Сегодня графические методы отображения, такие как затенение на основе высоты в ГИС, позволяют визуализировать взаимосвязи между элементами карты, что повышает возможности извлечения и анализа информации. Например, в ГИС были объединены два типа данных для создания перспективного вида части округа Сан-Матео, Калифорния. Цифровая модель рельефа, состоящая из значений высот поверхности, зарегистрированных на горизонтальной сетке с шагом 30 метров, отображает высокие отметки белым цветом, а низкие – черным. Сопутствующее изображение Landsat Thematic Mapper представляет собой ложноцветное инфракрасное изображение, просматривающее ту же область в пикселях (элементах изображения) размером 30 метров, соответствующих тем же координатным точкам, пиксель в пиксель, что и данные о высоте. ГИС использовалась для регистрации и объединения этих двух изображений с целью создания трехмерного перспективного вида, направленного вниз по разлому Сан-Андреас, используя пиксели изображения Thematic Mapper, но с затенением, основанным на высотах рельефа. Отображение в ГИС зависит от точки зрения наблюдателя и времени суток, чтобы корректно отображать тени, создаваемые солнечными лучами на данной широте, долготе и в данное время.

Картографирование сайта

В последние годы наблюдается распространение бесплатных и легкодоступных программ для работы с картами, таких как проприетарные веб-приложения Google Maps и Bing Maps, а также бесплатная альтернатива с открытым исходным кодом OpenStreetMap. Эти сервисы предоставляют широкой публике доступ к огромным объемам географических данных, которые многие пользователи воспринимают как столь же достоверные и удобные, как и профессиональная информация. Например, во время пандемии COVID-19 веб-карты, размещенные на информационных панелях, использовались для оперативного распространения данных о заболеваемости среди населения. Некоторые из них, такие как Google Maps и OpenLayers, предоставляют интерфейс программирования приложений (API), позволяющий пользователям создавать собственные приложения. Эти инструменты обычно включают карты дорог, аэро- и спутниковые снимки, геокодирование, поиск и функции прокладки маршрутов. Веб-картография также продемонстрировала потенциал краудсорсинга геоданных в проектах, таких как OpenStreetMap – совместном проекте по созданию бесплатной, редактируемой карты мира. Эти смешанные проекты доказали свою высокую ценность и пользу для конечных пользователей, превосходя возможности традиционной географической информации. Однако веб-картография имеет и свои недостатки. Она позволяет людям без специального картографического образования создавать и распространять карты. Это приводит к появлению карт, игнорирующих картографические условности и потенциально вводящих в заблуждение; одно исследование показало, что более половины информационных панелей COVID-19, используемых правительствами штатов США, не соответствовали этим условностям.

Приложения

С момента своего появления в 1960-х годах ГИС используется во все более широком спектре приложений, что подтверждает повсеместную важность местоположения и облегчается продолжающимся снижением барьеров для внедрения геопространственных технологий. Возможно, существуют сотни различных способов применения ГИС, которые можно классифицировать несколькими способами:

**Цель:** Цель приложения можно в широком смысле разделить на научные исследования или управление ресурсами. Цель исследования, определяемая максимально широко, заключается в открытии новых знаний; это может выполнять как человек, считающий себя ученым, так и любой, кто пытается понять, почему мир устроен именно так. Исследование, столь же практичное, как выяснение причин неудачи конкретного бизнеса, также будет считаться исследованием в этом смысле. Управление (иногда называемое операционными приложениями), также определяемое максимально широко, – это применение знаний для принятия практических решений о том, как использовать находящиеся под контролем ресурсы для достижения поставленных целей. Этими ресурсами могут быть время, капитал, трудовые ресурсы, оборудование, земля, минеральные ресурсы, дикая природа и так далее.

**Уровень принятия решений:** Приложения управления можно дополнительно классифицировать как стратегические, тактические и операционные – распространенная классификация в управлении бизнесом. Стратегические задачи – это долгосрочные, перспективные решения относительно того, какие цели следует ставить, например, следует ли компании расширяться. Тактические задачи – это среднесрочные решения о том, как достичь стратегических целей, например, разработка плана управления пастбищами в национальном лесу. Оперативные решения связаны с повседневными задачами, такими как поиск кратчайшего маршрута до пиццерии.

**Тема:** Области применения ГИС в основном охватывают сферы, связанные с человеческим миром (например, экономика, политика, транспорт, образование, ландшафтная архитектура, археология, городское планирование, недвижимость, здравоохранение, картографирование преступности, национальная оборона) и с природным миром (например, геология, биология, океанография, климат). Однако одной из сильных сторон ГИС и пространственного подхода географии является их способность к интеграции и сравнению различных областей, и многие приложения охватывают несколько сфер. Примеры интегрированных областей применения, объединяющих человеческие и природные аспекты, включают детальное картографирование, смягчение последствий стихийных бедствий, управление дикой природой, устойчивое развитие, природные ресурсы и реагирование на изменение климата.

**Институция:** ГИС внедряется в различных типах учреждений: государственные органы (на всех уровнях, от муниципальных до международных), бизнес (всех типов и размеров), некоммерческие организации (включая церкви), а также для личного использования. Последнее стало особенно заметным с распространением смартфонов с функцией определения местоположения.

**Срок службы:** Внедрение ГИС может быть ориентировано на конкретный проект или на предприятие в целом. ГИС для проекта направлена на выполнение одной задачи: данные собираются, анализ проводится, и результаты формируются отдельно от других проектов, и внедрение по сути носит временный характер. ГИС для предприятия предназначена для постоянного использования, включая базу данных, тщательно разработанную для поддержки различных проектов на протяжении многих лет, и, вероятно, используется многими сотрудниками предприятия, некоторые из которых могут быть заняты исключительно ее обслуживанием.

**Интеграция:** Традиционно большинство ГИС-приложений были автономными, использующими специализированное программное обеспечение ГИС, оборудование, данные и специалистов. Хотя они по-прежнему распространены, интегрированные приложения значительно расширились по мере того, как геопространственные технологии объединялись с более широкими корпоративными приложениями, совместно используя ИТ-инфраструктуру, базы данных и программное обеспечение, часто с использованием платформ корпоративной интеграции, таких как SAP. Внедрение ГИС часто определяется юрисдикцией (например, городом), целью или требованиями к приложению. Как правило, внедрение ГИС разрабатывается с учетом специфики организации. Следовательно, развертывание ГИС, разработанное для конкретного приложения, юрисдикции, предприятия или цели, не обязательно будет совместимо или взаимодействовать с ГИС, разработанной для других целей.

ГИС также развивается в сторону служб на основе местоположения, которые позволяют мобильным устройствам с GPS отображать свое местоположение относительно стационарных объектов (ближайший ресторан, заправочная станция, пожарный гидрант) или мобильных объектов (друзья, дети, полицейская машина), или передавать свои координаты на центральный сервер для отображения или дальнейшей обработки. ГИС также используется в цифровом маркетинге и SEO для сегментации аудитории по местоположению.

История

Использование цифровых карт, созданных с помощью ГИС, также оказало влияние на развитие академической области, известной как цифровые гуманитарные науки.

Стандарты открытого геопространственного консорциума

Open Geospatial Consortium (OGC) – это международный отраслевой консорциум, объединяющий 384 компанию, государственное учреждение, университет и частное лицо, участвующих в процессе выработки консенсуса для разработки общедоступных спецификаций геопространственной обработки данных. Открытые интерфейсы и протоколы, определенные в спецификациях OpenGIS, обеспечивают совместимость решений, которые расширяют возможности геопространственных данных в Интернете, беспроводных и локационных сервисах, а также в основных ИТ-системах, предоставляя разработчикам технологий возможность сделать сложную пространственную информацию и сервисы доступными и полезными для различных приложений. Протоколы Open Geospatial Consortium включают Web Map Service и Web Feature Service. OGC разделяет продукты ГИС на две категории в зависимости от полноты и точности соответствия программного обеспечения спецификациям OGC. Соответствующими (или сертифицированными) продуктами являются программные продукты, соответствующие спецификациям OpenGIS OGC. После прохождения тестирования и сертификации на соответствие в рамках программы тестирования OGC, продукт автоматически регистрируется как "соответствующий" на этом сайте. Продукты, реализующие спецификации OpenGIS, – это программные продукты, реализующие спецификации OpenGIS, но еще не прошедшие проверку на соответствие. Тесты на соответствие не доступны для всех спецификаций. Разработчики могут регистрировать свои продукты как реализующие проектные или утвержденные спецификации, однако OGC оставляет за собой право на проверку и подтверждение каждой записи.

Добавление измерения времени

Состояние поверхности Земли, атмосферы и недр может быть изучено путем ввода спутниковых данных в ГИС. Технология ГИС предоставляет исследователям возможность изучать изменения в земных процессах на протяжении дней, месяцев и лет с помощью картографических визуализаций. Например, динамику вегетативной активности в течение вегетационного периода можно анимировать, чтобы определить, когда засуха была наиболее сильной в конкретном регионе. Полученный график является приблизительной оценкой здоровья растений. Анализ двух переменных во времени позволит исследователям выявить региональные различия во временной задержке между уменьшением количества осадков и его влиянием на растительность. Технология ГИС и доступность цифровых данных в региональном и глобальном масштабах делают возможным проведение подобных анализов. Данные, получаемые со спутниковых датчиков, используемые для создания графиков вегетации, например, генерируются передовым высокоразрешающим радиометром (AVHRR). Эта сенсорная система определяет количество энергии, отраженной от поверхности Земли в различных спектральных диапазонах, для площадей около 1 квадратного километра. Спутниковый датчик создает изображения определенной местности два раза в день. AVHRR и, более недавно, спектрорадиометр изображений умеренного разрешения (MODIS) – это лишь две из множества сенсорных систем, используемых для анализа земной поверхности. Помимо интеграции временного аспекта в экологические исследования, ГИС также изучается в контексте отслеживания и моделирования перемещений людей в их повседневной жизни. Конкретным примером прогресса в этой области является недавняя публикация данных о населении с привязкой ко времени, предоставленных Бюро переписи населения США. В этом наборе данных показана численность населения городов в дневное и вечернее время, что позволяет увидеть закономерности концентрации и рассеяния, обусловленные моделями поездок на работу в Северной Америке. Обработка и создание данных, необходимых для получения этих результатов, были бы невозможны без ГИС. Использование моделей для прогнозирования данных, хранящихся в ГИС, позволяет планировщикам тестировать политические решения с помощью систем поддержки пространственных решений.

Семантика

Инструменты и технологии, разработанные в рамках Semantic Web консорциума World Wide Web Consortium, оказываются полезными для решения задач интеграции данных в информационных системах. Соответственно, эти технологии предлагаются как средство обеспечения совместимости и повторного использования данных между ГИС-приложениями, а также для реализации новых механизмов анализа. Онтологии являются ключевым компонентом этого семантического подхода, поскольку они обеспечивают формальное, машиночитаемое описание понятий и связей в определенной области. Это, в свою очередь, позволяет ГИС ориентироваться на подразумеваемый смысл данных, а не на их синтаксис или структуру. Например, логический вывод о том, что тип земного покрова, классифицированный как лиственные хвойные деревья в одном наборе данных, является специализацией или подмножеством типа земного покрова "лес" в другом, более обобщенном наборе данных, может помочь ГИС автоматически объединить эти два набора данных под более общей классификацией земного покрова. Предварительные онтологии были разработаны в областях, связанных с ГИС-приложениями, например, онтология гидрологии, разработанная Ordnance Survey в Великобритании, и онтологии SWEET, разработанные Лабораторией реактивного движения NASA. Кроме того, группа W3C Geo Incubator Group предлагает более простые онтологии и стандарты семантических метаданных для представления геопространственных данных в сети Интернет. GeoSPARQL – это стандарт, разработанный Ordnance Survey, Геологической службой США, Natural Resources Canada, Австралийской организацией научных и промышленных исследований Содружества и другими организациями для поддержки создания онтологий и логических выводов с использованием общепринятых OGC-литералов (GML, WKT), топологических отношений (Simple Features, RCC8, DE 9IM), RDF и протоколов запросов к базам данных SPARQL. Результаты последних исследований в этой области представлены на Международной конференции по геопространственной семантике и семинаре Terra Cognita – Directions to the Geospatial Semantic Web при Международной конференции по семантическому вебу.

Социальные последствия

С популяризацией ГИС в процессе принятия решений, ученые стали внимательно изучать социальные и политические последствия использования ГИС. Утверждается, что производство, распространение, использование и представление географической информации тесно связаны с социальным контекстом и обладают потенциалом для повышения доверия граждан к власти. Другие связанные вопросы включают обсуждение авторских прав, конфиденциальности и цензуры. Более оптимистичный социальный подход к внедрению ГИС заключается в использовании его как инструмента для вовлечения общественности.

В образовании

В конце 20-го века ГИС начали признаваться как инструменты, применимые в учебном процессе. Преимущества использования ГИС в образовании, по всей видимости, заключаются в развитии пространственного мышления, однако недостаточно научных публикаций и статистических данных, чтобы оценить реальный масштаб применения ГИС в образовании по всему миру, хотя распространение происходит быстрее в странах, где они включены в учебные программы. ГИС представляются полезными при обучении географии, поскольку позволяют проводить анализ на основе реальных географических данных и стимулируют возникновение исследовательских вопросов у преподавателей и учащихся. Они также способствуют повышению эффективности обучения за счет развития пространственного и географического мышления и, во многих случаях, мотивации студентов.