Атрибутивная информация и уровень измеримости (рис.18)

Рассмотрим еще один вопрос, не связанный напрямую с пространственными и геометрическими свойствами объектов, а относящийся к атрибутивной информации, которую необходимо ввести в компьютер для каждого объекта.

Одним из основных свойств атрибутивной информации, которое необходимо учитывать при ее вводе в компьютер, является уровень ее измеримости. Это свойство решительным образом влияет на возможность дальнейшего анализа информации об объектах, в особенности на возможность пространственной унификации значений.

Традиционно рассматривают такие уровни измеримости, как номинальный, ординальный и относительный.

Если значение имеет номинальный уровень измеримости, то можно лишь отличить одно значение от другого, но не сопоставить их относительно друг друга; такие значения обычно дискретны (принимают значения из фиксированного набора). К номинальным значениям можно отнести, например, названия городов на карте.

Ординальные значения также являются обычно дискретными, однако допускают сопоставление между собой (ординацию или упорядочение). Такие значения иногда называют еще качественными. К ним можно отнести различные экспертные оценки, например оценку развития эрозионных процессов на территории (отсутствует, слабая, средняя и сильная) с очевидным упорядочением таких значений. В то же время. Ординальные значения не позволяют оценить, насколько различается сильная эрозия от слабой, т.е. не позволяют вычислить отношение значений.

Относительные значения являются обычно континуальными и принимают значения на некоторой непрерывной шкале. При этом часто различают, является ли данная шкала относительной или абсолютной (это зависит от того, является ли ноль шкалы абсолютным для данного вида значений, или выбран произвольно). В качестве примера относительных значений с абсолютной шкалой можно привести температуру в градусах Кельвина, в то время как температура в градусах Цельсия или Фаренгейта служат примером относительных значений с произвольным положением нуля шкалы.

Векторная и растровая модели данных, их свойства, достоинства и недостатки

В геоинформационных системах используется несколько стандартных видов объектов для представления реальности: точечные объекты, линейные объекты, площадные объекты, и различные ячеистые структуры, как регулярные, так и не регулярные. При этом способ выбора того или иного способа представления для конкретного объекта зависит от многих причин, в первую очередь от масштаба и назначения карты.

Поскольку, как уже говорилось, мы не рассматриваем трехмерных пространственных данных, а только двухмерные, рассмотрим методы моделирование двухмерной пространственной информации в рамках векторной и растровой модели. Мы остановимся на традиционном подходе к моделированию, когда в векторной модели в качестве абстрактных пространственных объектов рассматриваются точки, линии и области, а для растровой модели остановимся лишь на регулярных растровых структурах, в первую очередь прямоугольных сетках. Но сначала следует рассмотреть общие принципы моделирования, а также достоинства и недостатки каждой модели.

В первую очередь различие относится к отличию «отправной точки» при построении модели, то есть тех минимальных «атомов», из которых строится модель. Если в векторной модели сначала выделяется объект реального мира, а затем он представляется в рамках модели, то для растровой модели сначала вся территория разбивается на элементарные «ячейки», и лишь затем для каждой ячейки решается вопрос об ее отнесении к тому или иному объекту.