ВВЕДЕНИЕ В ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ

Подсистема анализа - сердце ГИС, это то, ради чего ГИС существуют. Однако, это и самая неправильно используемая подсистема: от попыток сравнивать не сравнимые напрямую данные номинальной шкалы с высокоточными данными шкалы отношений до утверждений о причинной связи пространственно-коррелирующих феноменов, сделанных без проверки альтернативных гипотез. Неправильное употребление этой подсистемы в значительной степени обусловлено недостатком понимания природы пространственных данных, имеющихся в системе. Например, некоторые данные могут быть намеренно ранжированы в порядковую шкалу с точки зрения их важности для определенной проблемы. Потом, эти данные могут использоваться в других случаях анализа, где данное ранжирование уже не верно. Это в чём-то похоже на соотнесение оценок по истории одного учащегося и оценок по математике другого для сравнения их умственных способностей. Вдобавок, не так уж редко случается, что числовые величины, хранящиеся в растровой ГИС и представляющие именованные категории, такие как типы землепользования, умножаются или делятся на данные порядковой шкалы, интервальной шкалы или шкалы отношений, что даёт числа, которые по своей сути бессмысленны. Причем результаты таких "анализов" часто используются при принятии решений. Список возможных нарушений довольно длинный, в основном потому, что присущая ГИС мощность слишком велика, чтобы быть корректно применимой без твердого понимания базовых географических, математических и статистических концепций.

За спиной неправильного применения ГИС стоит распространенное мнение, что ГИС являются панацеей для решения всех задач, включающих географический элемент. Хотя это действительно мощный инструмент, большинство ГИС движимо скорее потребностями рынка, нежели научными требованиями для решения сложных географических задач. Короче, ГИС не являются полным набором пространственно-аналитических средств. Во многих случаях пользователю придется комбинировать инструменты ГИС с программами статистического анализа, сетевого анализа, средствами для математически сложных вычислений, геостатистическими пакетами для продвинутого пространственного анализа и объемного моделирования, и даже со средами программирования для упрощения работы с ГИС в определенном спектре задач.

Но перед тем как огорчаться из-за этой неполноты, вспомните, что есть множество различных геоинформационных программных пакетов, каждый - со своими сильными сторонами. Одни из них обеспечивают прямую связь с другими аналитическими программами для повышения отдачи от имеющихся данных, другие поддерживают структуры данных, позволяющие передавать информацию из ГИС для внешнего анализа и обратно. Ограничения выбираемой ГИС должны быть взвешены по отношению к видам анализа, которые будут выполняться наиболее часто. По этой причине И для того, чтобы уметь выбирать систему или системы, наиболее полно Удовлетворяющие ваши потребности, вы должны знать о мириаде возможностей, имеющихся в огромном поле компьютерной географии.

Большинство геоинформационных пакетов в значительной степени ориентированы на возможность наложения двух или более покрытий для взаимного их анализа или на работу с ДДЗ. В то время как эти две задачи представляют лишь малую часть потенциала ГИС, они хорошо иллюстрируют влияние тенденций рынка на развитие аналитических возможностей ГИС. Но даже и эти системы расширяют свои способности. Системы, ориентированные главным образом на выполнение картографических наложений, чаще всего имеют дополнительные возможности работы с данными поверхностей, для анализа данных в пределах одного покрытия, для работы с сетевыми данными и т.п. Разработчики систем обработки изображений дистанционного зондирования теперь включают в них возможности растровых ГИС и согласовывают структуры данных с другими поставщиками ГИС для обеспечения обмена данными между различными системами.

Ваша задача, как ГИС-аналитиков, узнать эти возможности, поскольку такое знание даст вам концептуальную основу для работы с наибольшим множеством возможностей географического анализа, которые могут оказаться в ваших руках. Кроме того, если вам придется приобретать одну или несколько систем, вы должны быть способны определять недостатки каждой системы с точки зрения ваших приложений до того, как вы потратите деньги хотя бы на одну. В конце концов, ГИС должны быть способны автоматизировать как можно больше видов географического анализа, которые были придуманы за два с половиной века современной географической мысли.

В следующих семи главах я ограничил множество географических идей теми, которые имеют дело, в основе своей и явно, с картами. Хотя имеется множество других методов, позволяющих косвенно анализировать данные карт, они более подходят для курсов по статистическому анализу, моделированию систем и геостатистике. Вы можете сами решить, нужны ли они вам для улучшения вашего учебного плана.

Главы с седьмой по тринадцатую организованы в простую схему, которая должна обеспечить достаточно полный обзор возможностей большинства существующих ГИС. Мы начинаем эту главу с простейших операций: подсчет и определение положений объектов. Этот набор очень напоминает. описательную работу ранних исследователей, которые часто хотели знать, что, где и в каком количестве находится. Полезность этого старого подхода не должна преуменьшаться. Он в значительной степени составляет основу для рассматриваемых дальше аналитических методов.

В Главе 8 показано, как ГИС могут использоваться для измерений на картах. Мы будем заменять устройства вроде точечных сеток, курвиметров и планиметров, традиционно используемых для измерений размеров, длин и площадей объектов, на компьютерные алгоритмы, которые реализуют те же функции. Вместе с определением местоположений и подсчетом объектов, эти средства образуют полный комплект начальных возможностей, необходимых для более сложных методов. Одни приложения ГИС потребуют от вас выполнения простых сравнений размеров и численностей объектов на различных участках одной карты, другие - выполнения тех же сравнений на нескольких картах.

В то время как большинству географических объектов присваиваются названия и коды для идентификации их на карте, во многих ситуациях бывает нужна их переклассификация (см. Главу 9). Распространенным подходом к работе с классифицированными данными может быть группировка или агрегирование их в большие категории, которые могут упростить дальнейший анализ или иметь собственную ценность для описания некоторого явления. С помощью переклассификации пространственных данных мы можем получать распределения, которые для конкретной задачи часто лучше описывают реальность, чем те, что были первоначально введены в ГИС. Например, вы можете объединить категории "пшеница", "ячмень" и "овес" в "зерновые", чтобы показать пространственное распространение этой более общей категории. Или вы можете снизить точность представления данных со шкалы отношений до порядковой (ранжированной), чтобы лучше показать, например, зоны угрозы землетрясений. Есть множество и других случаев, которые мы рассмотрим.

В Главе 10 мы обратимся к поверхностям. Мы потратим некоторое время на то, чтобы рассмотреть особые структуры данных, созданные для операций с поверхностями. Позднее вы увидите, как эти данные могут использоваться в операциях переклассификации поверхностей. Мы узнаем, как можно применить интерполяцию для построения поверхности по точечным замерам высот, как найти области равного уклона и экспозиции (например, все участки на карте рельефа, обращенные на юг).

Пространственные распределения объектов - главная тема Главы 11. В ней мы увидим, как точки, линии и области могут образовывать измеримые паттерны, дающие нам лучшее понимание устройства ландшафтов. Мы рассмотрим множество аналитических приемов, характеризующих точечные распределения. Затем мы расширим эти подходы для включения распределений линий и областей. Мы познакомимся с методикой, которая позволит перейти от точечных объектов к полигонам и исследовать влияние одного точечного объекта на другой. Мы .выделим специальные наборы линейных объектов, называемых сетями, с которыми связаны особые структуры данных и методы вычислений. Мы увидим, как присвоенные линиям атрибуты могут использоваться для обозначения определенных изменений от одного отрезка линии к другому Например, мы увидим, как ограничители скорости, типы дороги, перекрестки, знаки останова и т.д. могут быть закодированы и привязаны к линейным объектам для получения картины транспортных сетей реального мира. Затем мы применим эти сведения к анализу, нацеленному на принятие решений по транспортному планированию.

В Главе 12 мы увидим, как ГИС могут сравнивать данные одного покрытия с данными другого — набор приемов, чаще всего называемый картографическим наложением (overlay). Учитывая частоту их применения, мы уделим особое внимание тому, как эти приемы выполняются в цифровой среде. Каждая операция наложения описывается индивидуально, а примеры иллюстрируют, как и когда должна использоваться каждая из них. Поскольку наложения могут порождать ошибки, особенно в случае с векторными данными, будут рассмотрены возможные ловушки и способы избежать их.

Наконец, с полным набором методов в руках, в Главе 13 мы получим общее представление о создании сложных комбинаций отдельных приемов, которые называются картографическими моделями. Уделив немного внимания истории моделирования, мы перейдем к выполнению моделирования с помощью ГИС. Будет рассмотрен процесс выделения отдельных картографических элементов; затем, используя систематический подход, мы сложим эти отдельные элементы карт вместе в работоспособную картографическую модель. Наконец, мы познакомимся с применением блок-схем, которые помогают убедиться в том, что модели правильно сконструированы и могут помочь нам в ответах на поставленные вопросы.