Оглавление
Геопространственные данные дают представление и перспективы нашего мира для анализа и понимания нашей окружающей среды. Они изменили наше восприятие мира на протяжении столетий, от картографических методов на физических моделях до современных передовых технологий.
Три типа геопространственных данных — векторные, растровые и геопространственные изображения — все предлагают уникальные преимущества, которые можно использовать. Они используются в машиностроении, сельском хозяйстве, обороне, метеорологии и других областях. Мы рассмотрим каждый тип геопространственных данных подробнее, чтобы понять, как они используются.
Что такое геопространственные данные?
Спутниковые снимки, аэрофотоснимки, данные обследований и другие формы данных собирают геопространственные данные в определенном демографическом местоположении, которые могут быть связаны с определенной областью на поверхности Земли. Примерами геопространственных данных являются цифровые модели рельефа (ЦМР), карты улиц, информация о почвенно-растительном покрове, сельскохозяйственные границы и водные ресурсы. Они также используются в транспортном планировании, мониторинге качества воздуха и управлении стихийными бедствиями.
Как это работает?
Геопространственные данные состоят из координат или адресов, которые связаны с физическими местоположениями. Они отображают эти местоположения на карте или графике, и их можно использовать для запроса, анализа и визуализации данных. Геопространственные данные собираются с использованием GPS-приемников, геодезических инструментов, аэрофотосъемки и спутниковых снимков. Затем они преобразуются в ГИС (географическую информационную систему) или САПР (систему автоматизированного проектирования), которая обрабатывает и анализирует данные.
Городское планирование, управление природными ресурсами, общественная безопасность и реагирование на чрезвычайные ситуации используют геопространственные данные. Он понимает взаимосвязь между местоположениями и объектами на карте или схеме для выявления корреляций между физическими местами и другими экологическими или демографическими факторами.
Типы геопространственных данных: векторные, растровые и геопространственные изображения
Геопространственные данные включают в себя различные типы информации: точечные векторные данные, растровые данные изображений и геопространственные изображения.
Векторные данные
Векторные данные хранят геометрическую информацию, такую как точки, линии и полигоны. Они состоят из точек, соединенных линиями, образующими полигоны, представляющие наземные объекты. A точка может представлять собой здание школы, в то время как линии могут представлять дороги, реки или другие линейные объекты. Полигоны может использоваться для определения области, например, лесного региона.
Некоторые распространенные области применения векторных данных включают создание навигационных карт для транспортных средств и смартфонов, создание 3D-визуализаций зданий и рельефа местности, создание интерактивных веб-карт и проведение географического анализа.
Преимущества
- Возможность представления всех типов объектов в одном слое данных
- Компактное хранилище, поскольку данные хранятся в самой простой форме.
- Легко запрашивать и манипулировать
- Его можно точно отобразить на мобильных телефонах и настольных компьютерах.
Недостатки
- Трудно представить сложные объекты, такие как большие площади суши или береговая линия.
- Требует больше места для хранения, чем растровые данные, поскольку необходимо хранить много точек для каждого объекта.
- Трудно точно отображать мелкие детали на различных компьютерных системах.
Растровые данные
Растровые данные собираются из спутниковых снимков, аэрофотосъемки и других источников, состоящие из отдельных слоев, объединенных в единый набор растровых данных. Растровое изображение состоит из ячеек, расположенных в виде сетки; каждая ячейка содержит значение. Оно представляет высоту, растительный покров, типы почв и многие другие особенности поверхности Земли.
Некоторые области применения растровых данных включают изучение окружающей среды, картографирование городской инфраструктуры, моделирование водных ресурсов, а также лесное и сельское хозяйство.
Преимущества
- Методы сжатия данных могут сократить требования к пространству для хранения данных.
- Растровые данные точно отображают поверхность земли и могут отображать сложные объекты, такие как площадь земли или береговая линия.
- Он легко отображается на большинстве компьютерных систем, включая мобильные телефоны и настольные компьютеры.
Недостатки
- Данные сложно запрашивать и обрабатывать, поскольку они хранятся в формате сетки.
- Требует больше места для хранения, чем векторные данные, поскольку необходимо хранить все значения для каждой ячейки сетки.
- Точность может зависеть от разрешения растрового изображения.
Геопространственные изображения
Геопространственная съемка включает в себя захват изображений поверхности Земли с воздушных или спутниковых платформ для визуального представления физических объектов и ландшафтов. Высота, рельеф, растительный покров, водоемы, сооружения, дороги и другие особенности могут быть идентифицированы по изображениям для мониторинга изменений в окружающей среде с течением времени.
Геопространственные изображения создаются с использованием камер, радиолокационных систем, сканеров LiDAR (Light Detection and Ranging) и многоспектральных датчиков. Они используются для сбора военной разведывательной информации, наблюдения и пограничного контроля. Они также могут определять исторические места, археологические открытия и места обитания диких животных. Распространенные области применения включают сельскохозяйственный мониторинг, городское планирование, управление стихийными бедствиями, управление лесным хозяйством, разведку природных ресурсов и планирование транспорта.
Преимущества
- Возможность сбора подробных данных в больших масштабах, лучшее понимание окружающей среды и улучшенные возможности принятия решений
- Требуется минимальная рабочая сила
- Предоставляет данные, которые можно регулярно обновлять, чтобы отражать изменения в регионе с течением времени.
Недостатки
- Трудно интерпретировать из-за объема информации
- Дороговизна получения более качественных данных
- Возможны ошибки в интерпретации изображений из-за неточностей в идентификации объектов или различий в масштабе.
Почему геопространственные данные важны?
Геопространственные данные визуализируют данные, предоставляя уникальный взгляд на физическую среду для лучшего понимания окружающего нас мира. Они выявляют закономерности, тенденции и взаимосвязи, для распознавания которых требуется помощь.
Лучшее принятие решений
Геопространственные данные могут обеспечить точное и всестороннее представление о территории для принятия решения о наилучших действиях для достижения лучших результатов.
Улучшенный анализ
Аналитики выявляют закономерности, тенденции и корреляции, которые было бы трудно различить с помощью геопространственных данных. Это обеспечивает более целостное представление о районе или регионе для информирования о политических решениях и исследовательских проектах.
Улучшенная визуализация
Геопространственные данные позволяют создавать интерактивные карты и 3D-модели, которые позволяют пользователям исследовать территорию в более реалистичном представлении физической среды.
Заключение
Геопространственные данные позволяют вам понять физическую среду и информируют процессы принятия решений. Их применение в различных отраслях промышленности произвело революцию в том, как собирается, обрабатывается и визуализируется информация. Геопространственные данные объединяют карты и данные способами, которые в противном случае были бы невозможны.
Майкл С. Ванг — страстный блогер. Он ведет блог с 2013 года на самые разные темы. Он стремится создавать информативный и увлекательный контент, который помогает читателям узнать больше обо всем.