Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Методы компьютерного сочинения геоизображений

ВАК РФ 25.00.33, Картография

Автореферат диссертации по теме "Методы компьютерного сочинения геоизображений"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи УДК 528.9

ЛЕОНОВ Александр Львович

МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО СОЧИНЕНИЯ ГЕОИЗОБРАЖЕНИЙ

25.00.33 - Картография

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

I

к

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ - 2003

Работа выполнена в лаборатории картографии Института географии РАН.

Научные руководители: доктор географических наук, профессор

Лютый Александр Алексеевич)

кандидат географических наук Комедчиков Николай Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Михалевич Дмитрий Семенович доктор географических наук, профессор Тикунов Владимир Сергеевич

Ведущая организация: картографический факультет Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК).

ного совета Д.212.232.21 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 199178, Санкт-Петербург, В.О. 10 линия, д. 33,ауд. 74.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета по адресу: Университетская наб., д. 7/9.

Защита состоится 23 октября 2003 г. в I ^ часов на заседании диссертацион-

Автореферат разослан

2003 г.

Ученый секретарь V-/ с диссертационного совета кандидат географических наук

Мосолова Г.И.

Общая характеристика работы

Решение задач предвидеть и научно спрогнозировать развитие природных географических явлений и последствий воздействия человека на природную среду, способствовать принятию оптимальных решений оказывается возможным на основе построения теоретических моделей в виде заранее сочиненных геоизображений средствами современных компьютерных технологий. Выявлено довольно большое количество примеров в литературе по компьютерному сочинению геоизображений, однако до сих пор это явление не было подвергнуто анализу и классификации, не исследованы возможные области его применения, целесообразность интеграции с геоинформационными системами (ГИС) и ряд других вопросов.

Актуальность темы диссертационной работы обусловлена потребностью географических исследований и народного хозяйства в современной методологии исследований, оптимизации принятия решений и прогнозирования развития природных и социально-экономических процессов и явлений на основе цифрового пространственного моделирования. Одно из важнейших направлений - это разработка и внедрение методов сочинения геоизображений средствами компьютерных технологий в создаваемые ГИС. Одновременно важны решения вопросов о проверке достоверности и точности проводимого моделирования, об использовании компьютерного моделирования в теоретических географических построениях, в оптимизации выбора моделей или их параметров для решения географических задач прогноза, реставрации, имитации, эвристического анализа природных или социально-экономических явлений и процессов. Сочинение геоизображений компьютером - одна из групп методов, позволяющих географам проводить активные, искусственно управляемые эксперименты.

Цель диссертации - разработка методики геоимитационного моделирования средствами ГИС в целях компьютерного сочинения геоизображений и их использования в географических исследованиях.

Для ее достижения необходимо решить следующие задачи:

- разработать принципы сочинения геоизображений с помощью компьютерных технологий и на этой основе обобщить имеющийся опыт геоимитационного моделирования;

- разработать классификацию методов компьютерного сочинения геоизображений и сфер их применения;

- спроектировать и апробировать в экспериментах основные подходы и методы сочинения геоизображений компьютером.

Научная новизна и вклад автора в решение поставленных задач заключаются в том, что в ней впервые:

- обобщен опыт и выполнена систематизация методов сочинения геоизображений компьютером; уточнены и развиты методологические положения компьютерного сочинения геоизображений;

- разработаны основные принципы компьютерного сочинения геоизображений: 1) принцип геоимитации; 2) принцип многовариантного моделирования; 3) принцип активного эксперимента; 4) принцип инвариантности;

- предложена классификация методов компьютерного сочинения геоизображений по типам математических моделей, элементам картографических и математических моделей;

- на основе разработанных подходов, принципов и классификаций предложены новые методы компьютерного сочинения геоизображений, реализованные при создании геоимитаций: распространения "абстрактной" эпидемии; распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности, а также при проверке репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности.

Предмет защиты составляют:

1. Принципы сочинения геоизображений компьютерными технологиями.

2. Методология компьютерного сочинения геоизображений и сфер их применения.

3. Геоимитации геоизображений, реализованные в эксперименте.

Обоснованность научных положений. Основой для диссертации послужили

научные исследования, выполненные автором в лаборатории картографии Ин-

2

статута географии РАН. Работа опирается на теоретические и методические исследования отечественных и зарубежных ученых: A.A. Лютого, B.C. Тикунова, А.М. Берлянта, Дж. Харбуха, Г. Бонем-Картера, Ричарда Дж. Чорли, Питера Хаггета, Б.Н. Бутса, А. Гетиса и др.

Применение методики компьютерного сочинения геоизображений базируется на использовании геоинформационной системы (ГИС) ArcView 3.2 (ESRI, Inc.). Разработки апробированы на фактическом материале, а полученные результаты географически интерпретированы.

Практическая значимость результатов работы в виде методов, алгоритмов и сфер применения компьютерного сочинения геоизображений, конкретных примеров реализации методики заключается в том, что они расширяют возможности географических исследований, способы обработки информации и цифрового пространственного моделирования в целях прогнозирования и геоимитации. Разработки и предложения, содержащиеся в диссертации, могут использоваться для решения географических задач прогнозирования и моделирования в реальном масштабе времени, для развития и совершенствования ГИС-технологий, а также в учебном процессе.

Апробация и реализация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на конференциях (7-ая Конференция пользователей программных продуктов ESRI&ERDAS в России и странах СНГ, Голицино, 2001 г.; Вторая научно-практическая конференция, "Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования", Москва, 2001), научном семинаре ("Проблемы нетрадиционной картографии", КГПИ, Коломенский филиал РНАНК, 2002) и опубликованы в их материалах, а так же в материалах 7 Международной конференции "ГИС для устойчивого развития" (Петропавловск-Камчатский, 2001).

По теме диссертации опубликовано 7 работ.

Осуществлено внедрение одной из созданных геоимитаций компьютерного сочинения геоизображений в ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНИК" в виде модуля расширения для ГИС ArcView 3.2 "Модуль визуализации надежности векторных геоданных".

Приведенные в диссертации разработки использовались в учебном курсе по ГИС-технологиям и моделированию для студентов МИИГАиКа на базе ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНЖ".

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложений. Она содержит 192 страниц машинописного текста, 88 рисунков и 20 таблиц. Список использованной литературы состоит из 90 наименований, из них 47 иностранных.

Автор считает своим долгом почтить память научного руководителя проф. A.A. Лютого и выразить свою глубокую благодарность научному руководителю к.г.н. H.H. Комедчикову за постоянное внимание и поддержку. Автор также признателен проф. B.C. Тикунову, к.г.н. А.К. Суворову, к.г.н. C.B. Куприянову, сотрудникам лаборатории картографии ИГ РАН за содействие и помощь в работе.

1. Проблема сочинения геоизображений компьютером: состояние и перспективы развития.

Проблема сочинения карт на ЭВМ поставлена и очерчена около 20 лет тому назад в работах A.A. Лютого [Лютый, 1981, 1982, 1988]. При употреблении термина сочинение имеется ввиду, что речь идет не о простом графическом воплощении изображений на чертежных устройствах, а о воспроизведении определенных свойств структуры картографического изображения. Термин "сочинение" в современном культурном слое используется в искусстве, а в кибернетике он часто употребляется при описании так называемых "творческих способностей" компьютеров (сочинение стихов, сказок, музыки, которое основано на имитационном моделировании). В картографии также используется термин "искусственные карты", встречается термин "генерация" изображений компьютером. В работе сделан вывод, что термин "генерация" по отношению к "сочинению" более общий и не характеризует сущности проблемы компьютерного сочинения. Определенный класс геоизображений может быть сгенерирован компьютером, но он не будет относится к сочиненным геоизображениям.

В основе компьютерного сочинения геоизображений лежит имитационное моделирование. Имитационное моделирование определяется как воспроизведе-

ние процессов, происходящих в системе с искусственной имитацией случайных величин, от которых зависят эти процессы, с помощью датчика случайных или псевдослучайных чисел. Свойства моделей, применяемых для компьютерного сочинения геоизображений, хорошо интегрируются в понятие "географическое имитационное моделирование", или "геоимитация". Имитационное моделирование применяется для решения задач, прямо или косвенно связанных с изучением, оценкой, конструированием, прогнозированием пространственно-структурной составляющей географических образований, географических процессов и отношений.

Процесс сочинения компьютером геоизображений сводится к многовариантному моделированию и учету неопределенности, свойственной различным объектам мира, на основе реализации определенных алгоритмов в компьютерной среде путем выполнения достаточного числа итераций. Сочиненные компьютером геоизображения, полученные в результате реализации одной и той же модели, различаются, но имеют низкую степень значимых расхождений результатов. Результатом реализации вероятностной модели либо модели, где неопределенность вносится интерактивно оператором в процессе имитации (управляемый эксперимент), являются геоизображения, сочиненные компьютером.

Сделан вывод, что отбор и оценка сочиненных компьютером геоизображений осуществляется при ведущей роли человека. Не любая реализация сочинений может его удовлетворить. Если при анализе сотен реализаций не очевиден результат, то возможно исследователь не до конца понимает явление, или используемая модель явления нуждается в пересмотре, или не совершенен алгоритм, • заложенный в компьютер.

Анализ отечественной и зарубежной литературы показал, что на раннем этапе геоимитации применялись для проверки географических и других теорий, например, имитационное моделирование пространственной эволюции поселений и дорожной сети в соответствии с теорией центральных мест. Со временем появились геоимитации, предназначенные для решения широкого ряда задач: прогнозирования временной динамики развития явления, формирования временных рядов, формирования пространственных структур и изучения законов их разви-

5

тия, имитации пространственного распространения явлений, имитации диффузии явлений, анализа распределения линейных объектов, классификации объектов, оценки надежности геоданных (алгоритмов, результатов математико-картографического моделирования) и т.д. Однако до сих пор не проводилось систематизирующих и обобщающих исследований по выявлению принципов, методов и моделей компьютерного сочинения геоизображений, не разработаны их классификации, которые способствовали бы более широкому внедрению сочиненных геоизображений в практику географических исследований.

Разработка теории компьютерного сочинения геоизображений - одно из перспективных направлений цифрового пространственного моделирования. Сделан вывод, что большой познавательный потенциал компьютерного сочинения геоизображений может привести как к появлению ряда теорий, так и проверке их репрезентативности.

2. Принципы, методы и модели сочинения геоизображений компьютером.

Разработанные основные принципы компьютерного сочинения геоизображений включают: 1) принцип геоимитации, определяющий все свойства и особенности сочиненных компьютером геоизображений и заключающийся в интеграции географической модели и имитационного моделирования; 2) принцип многовариантного моделирования, состоящий в применении вероятностных алгоритмов для учета неопределенности, свойственной различным объектам мира; 3) принцип активного эксперимента, заключающийся в активном взаимодействии исследователя-программиста или оператора с геоимитацией; 4) принцип инвариантности имитированной и реальной структуры по каким-либо признакам.

По результатам выполненного анализа геоимитаций и математико-картографического моделирования сделан вывод, что электронная карта, полученная на основе каких-либо расчетных (численных) методов (метода Монте-Карло, метода с вероятностными элементами, методов, воспроизводящих хаос, метода активного эксперимента) и построенная компьютером (в соответствии с грамматическими правилами языка карты), - есть сочиненное компьютером геоизображение.

Методы компьютерного сочинения геоизображений предполагают интеграцию математических моделей, характерных для имитационного моделирования, и географических моделей, что в итоге приводит к соблюдению принципов компьютерного сочинения геоизображений. На основе анализа геоимитаций построена логическая схема, иллюстрирующая переход от геоизображений, построенных компьютером, к сочиненным компьютером (рис. 1) через призму математических моделей.

Геоизображения, 1 построенные с по- 1 мощью компьютера ] 1 Геоизображения, сочиненные компьютером

Детерминированные модели Вероятностные модели

Элементы модели строго определены Элементы модели изменяются человеком в процессе имитационного моделирования Элементы модели генерируются случайным образом:

с известным распределением, полученным: в заданном диапазоне

экспериментальным путем путем теоретических размышлений

тип 1 тип 2 тип 3 тип 4 тип 5

■

I I I

Рис. 1. Схема, отражающая переход от построенных компьютером геоизображений к сочиненным.

Анализ схемы (рис. 1) показывает, что детерминированные модели делятся на две категории. Первая из них (тип 1) характеризуется строгой определенностью элементов модели и результатами ее реализации являются построенные геоизображения. Модели, относящиеся ко второй категории (тип 2), характеризуются наличием возможности интерактивного взаимодействия человека с машиной и могут быть использованы для компьютерного сочинения геоизображений.

Вероятностные модели, делятся на две категории: 1) элементы модели, генерируемые случайным образом с известным распределением (типы 3 и 4); 2) элементы модели, генерируемые случайным образом в заданном диапазоне (тип 5).

Вероятностные законы распределения (Пуассона, биноминальное, Лапласа и т.д.) могут быть выведены как из анализа эмпирического материала (тип 3), так и путем теоретических размышлений о природе моделируемых явлений (тип 4). В вероятностных моделях типа 3, 4 и 5 используется датчик случайных чисел. В моделях типа 5 применяются сгенерированные случайным образом элементы в заданном диапазоне. При этом вероятность выбора из ряда возможных значений элемента одинакова. В двух других типах моделей (тип 3 и 4) осуществляется выбор на удачу из ряда вероятностей событий. В моделях типа 4 ряд вероятностей, описывающий появление того или иного события, получен на основе теоретических размышлений о явлении, его природе, роли и месте в модели. В моделях типа 3 получение ряда вероятностей, описывающий появление событий, основывается на данных экспериментальных работ.

На основе разработанной классификации (рис. 1) выявлены наиболее распространенные и перспективные математические методы для построения геоимитаций: Монте-Карло, Лас-Вегас, вероятностные цепи Маркова, использование различных законов распределения вероятностей, "клеточный автомат", нечеткая логика и функции принадлежности, вероятностные нейронные сети, генетические алгоритмы, квантовые вероятностные алгоритмы, активный эксперимент.

В работе предложена детальная математико-картографическая классификация ^

моделей для компьютерного сочинения геоизображений (рис. 2). Она включает в себя типы математических моделей, представленные в строках схемы, и элемен- ^

ты моделей (картографические и математические), представленные в ее столбцах.

Использование элемента времени в качестве контроля над экспериментом в виде постоянной переменной или изменяемой оператором типично для геоимитаций. Константа времени может представлять три операциональные формы: 1) основная форма (земное, планетарное); 2) частные и компонентные формы (со-

циальное, биологическое и др.); 3) искусственные формы (шаг, такт, цикл-прогон, и т.д.) [Лютый, 1982]. В одной модели возможны их сочетания.

Типы математических моделей

Время

Элементы моделей (картографические и математические)_

Мат. модели явления (процесса)

5

ч

ш

ч о

г

к

&

о X

ь к о а.

о

М

. 8

2 ^

о. а>

х 2

я г

г к 3

н «

5 я

1. Использование случайно сгенерированных элементов из заданного диапазона

2. Использование случайно сгенерированных элементов с известным распределением

Подъязык

II", содер- Пара-

жательная метры

определен- мат. мо-

ность объ- дели

ектов

3. Использование элементов, изменяемых человеком в процессе моделирования

* ^ I1 } М '!

* « • 4 Ч 9^ «.* » *

.■5 т^т

1 »

4 * . " ' ш ...... '

Примеры, найденные по лшературным источникам.

Примеры, не найденные по литературным источникам.

Языковой слой в языке карты, называемый подъязыком I, средствами которого обеспечивается отражение данных о размещении объектов каргофафирования, их взаимном положении, пространственной форме и ориентации [Лютый, 1988].

Языковой слой в языке карты, называемый подъязыком II, средствами которого обеспечивается отображение в картах содержательной (сущностной, субстационалыюй) определенности объектов картографирования [Лютый, 1988].

Рис. 2. Схема, отражающая сочетания математических и картографических моделей, математических элементов моделей, используемых при компьютерном сочинении геоизображений.

Для моделей типа 1 (рис. 2, использование случайно сгенерированных элементов из заданного диапазона) характерно решение задач формирования временных рядов, используя псевдослучайные числа из заданного диапазона. Для моделей типа 2 (рис. 2, использование случайно сгенерированных элементов с известным распределением), кроме решения вышеперечисленных задач, возможно решение задач оптимизации очередей, прогнозирования временной динамики развития явления, формирования временных срезов, используя различные законы распределения вероятностей, методы Монте-Карло, Лас-Вегас, вероятностные цепи Маркова. Третий тип моделей (рис. 2, использование элементов, изменяемых человеком в процессе моделирования) можно использовать дня анализа влияния фактора времени на последствия какого-либо воздействия, на основе применения метода активного эксперимента.

Подъязык I, пространство, - один из ключевых элементов геоимитаций. Его можно охарактеризовать через размерность: ГО, 2Т>, ЗБ, 4Б. Обычно геоимитация функционирует в одном пространственном измерении, которое, впрочем, может быть разложено на более простые составляющие (из 4Б в ЗБ, из ЗБ в 2И, и т.д.). В модель также может быть заложено различное топологическое и геометрическое отображение пространства: дискретное, сетевое, в виде полей и поверхностей. Выбор средств представления и анализа пространства зависит от целей, преследуемых экспериментом, и имеющихся приоритетов.

Используя термины теории языка карты, вероятностно изменяемым в модели становится подъязык I, "отвечающий" за размещение объектов картографирования. При этом либо компьютер по заданному алгоритму привносит элемент вероятности в пространственное распределение явления или анализирует его пространственное расположение, либо оператор вносит неопределенность в положении объектов. К геоимитациям с преобладающим использованием элемента модели подъязык I относятся те, алгоритм которых в основном нацелен на анализ и обработку пространственных форм и зависимостей.

Тип моделей 1 (рис. 2) применяется для формирования пространственных структур, изучения законов их развития (псевдослучайные числа из заданного диапазона, метод блуждания), анализа распределения линейных объектов ("ге-

10

нетический алгоритм" в задаче коммивояжера), имитации пространственного распространения явлений (псевдослучайные числа из заданного диапазона, Монте-Карло, Лас-Вегас). Тип моделей 2 применяется для проверки модельных построений и теорий, имитации пространственных структур или их инвариантов, выявления пространственных структур, обоснования и оценки генерализации, оценки надежности геоданных, алгоритмов и результатов моделирования, используя метод Монте-Карло и псевдослучайные числа с заданным законом распределения вероятностей, вероятностные нейронные сети. Для моделей типа 3 характерно применение метода активного эксперимента в целях решения задач проверки гипотез.

Элемент подъязык II, содержательная определенность объектов, предполагает возможность варьирования содержательной частью геоизображений. К геоимитациям с преобладающим использованием этого элемента модели относятся те, алгоритм которых предполагает обработку атрибутивной информации. Тип моделей 1 (рис. 2) используется при формировании различных стохастических полей, для оценки надежности математико-картографического моделирования, используя псевдослучайные числа из заданного диапазона. Второй тип моделей (рис. 2) применяется при формировании различных стохастических полей, имитации диффузии, принятии решения об изменении содержательной характеристики ячейки во времени, оценки надежности результатов моделирования, решении задач распознавания и классификации образов, проверки модельных построений и теорий, имитации пространственных структур, используя методы Монте-Карло, Лас-Вегас, псевдослучайные числа с установленным законом распределения вероятностей, "клеточный автомат", нечеткую логику, вероятностные нейронные сети. Для типа моделей 3 (рис. 2) характерно применение метода активного эксперимента в целях решения задач четырехмерной ассимиляции данных, контролируемой классификации снимков.

Следующий элемент - параметры математической модели геоимитации. Можно варьировать тремя типами параметров геоимитации: 1) внешними переменными или "действующими силами", которые являются функцией или переменными внешней среды и влияют на состояние системы; 2) переменными сои

стояния, описывающими состояние или условия системы; 3) коэффициентами или параметрами в математических уравнениях, которые постоянны внутри специфической системы.

Для первого типа моделей (рис. 2) характерно решение задач обнаружения минимумов и максимумов результатов геоимитации, тестирования поведения модели и ее отладка, выявления различных сценариев, поиск неизвестных переменных, проведение классификаций, применяя методы Монте-Карло, Лас-Вегас, генераторы псевдослучайных чисел из заданного диапазона. Второй тип моделей (рис. 2) применяется при решении задач тестирования известных сценариев, поиска неизвестных переменных, используя методы Монте-Карло, Лас-Вегас, '

генераторы псевдослучайных чисел с заданными законами распределения вероятностей, цепи Маркова, нечеткую логику. Для третьего типа моделей (рис. 2) ' характерно использование метода активного эксперимента при решении задач проверки гипотез, создания реконструкций.

Элемент математические модели явления (процесса) характеризует взаимодействия системы с внешней средой и взаимосвязи в самой системе. Одно и тоже явление можно представить с помощью различных математических моделей и соответственно уравнений. Математическое уравнение может быть выражено в обычном виде, в виде кривой вероятностного распределения, в виде матриц переходных вероятностей, в виде функции принадлежности. В зависимости от целей моделирования можно использовать набор таких "вероятностных" урав- 1 нений для описания различных состояний (сценариев развития) моделируемого *

явления и управлять их применением с помощью случайных элементов, элементов, имеющих известное распределение, или иными способами (нечеткая логика, ^ детерминированные законы). Такие варианты возможны для типов моделей 1 и 2 (рис. 2). Для типа моделей 3 (рис. 2) характерно применение метода активного эксперимента в целях решения задач улучшения теории геоимитации, подбора наилучших математических уравнений системы (построение ЦМР).

Разработанная классификация вариантов сочетаний элементов моделей с типами моделей не ограничивает использование только одного из перечисленных сочетаний при имитации какого-либо процесса. Общий алгоритм геоимитации

12

может состоять из набора, включающего разные сочетания. В работе все перечисленные выше сочетания двух классификаций рассмотрены на конкретных примерах (имитация пространственной эволюции населенных пунктов в соответствии с теорией иерархии центральных мест, изучение динамики использования земель с помощью "клеточного автомата" или нечеткой логики, реконструкция стратиграфической колонки с помощью вероятностных цепей Маркова, имитация развития гидрологической сети и пространственных структур речного бассейна с помощью метода блуждания, оценка влияния ошибок цифровой модели рельефа на надежность извлекаемых из нее гидрологических данных методом Монте-Карло и т.д.).

На основе проведенных работ выявлены следующие направления использования геоимитаций: 1) для ретроспективных исследований исторических, социо-экономических, геологических событий и процессов; 2) для разработки прогнозов развития исторических, социо-экономических, геологических сценариев развития каких-либо явлений и процессов; 3) для проверки теоретических знаний и представлений о явлениях и процессах; 4) для анализа достоверности, точности и надежности данных или результатов моделирования.

В работе предложена интегрирующая схема "Методы создания и сферы применения компьютерного сочинения геоизображений" (рис. 3). Она объединяет математико-картографическую классификацию моделей, математические алгоритмы, задачи математико-картографического моделирования и примеры геоимитаций. Использование такой схемы полезно в целях освещения сфер применения компьютерного сочинения геоизображений, при создании новых геоимитаций, в задачах обучения.

Сделан вывод, что применение ГИС удобно в качестве инструмента компьютерного сочинения геоизображений. Развитие внутренних языков программирования и технологий, позволяющих использовать модули, написанные на других языках, дают возможность создавать геоимитации, интегрированные с ГИС. Наиболее полная интеграция ГИС и геоимитаций позволяет полнее использовать широкий набор функциональных возможностей ГИС, не отрываясь на написание уже существующих модулей отображения, хранения и операций с данными.

13

Элементы моде- 1 лей 1 Типы мат. мо- I белей I Математические методы Задачи математико-каотогоафического моделирования Примеры

...

Подъязык II, содержательная определенность объектов 1 псевдослучайные числа из заданного диапазона формирования различных стохастических полей формирование поля штормовых осадков

оценка надежности МКМ (выявления тренда) проверка репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности

2 законы распределения вероятностей формирования различных стохастических полей формирование поля ошибок для проведения оцен- • ки надежности ЦМР

Монте-Карло, законы распределения вероятностей, "клеточный автомат", нечеткая логика, нейронные сети диффузия явлений, принятие решения о изменении содержательной характеристики ячейки во времени изучение динамики использования земель; имитация роста городов; распространение ряда нововведений среди населения; распространение "абстрактной" эпидемии; распространение вида растительности

Монте-Карло, псевдо-случ. числа с известным распределением оценка надежности моделирования оценка надежности алгоритмов изменений в использовании земель; влияние ошибок в ЦМР на надежность извлекаемых данных о дренажной сети

метод нечетких с-средних нечеткая кластеризация распознавание образов

нейронные сети классификация образцов классификация объектов по их спектральным характеристикам

проверка модельных построений и теорий, имитация пространственных структур имитация различных последовательностей во времени

цепи Маркова имитация стратиграфических последовательностей

3 метод активного эксперимента четырехмерная ассимиляция данных использование подробной динамической модели предсказания в комбинации с текущими данными

контролируемая классификация снимков выделение заданного класса

"игра" с геоимитацией анализ последствий роста городов, распространения загрязняющих веществ

Рис. 3. Схема, отражающая методы создания и сферы применения компьютерного сочинения геоизображений (фрагмент).

3. Экспериментальная часть. Геоимитация геоизображений.

В работе реализована процедура сочинения компьютером геоизображений с помощью разработанных геоимитаций: распространения "абстрактной" эпидемии; распределения надежности векторных слоев цифровых карт местности; проверки репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности. Для реализации геоимитаций выбрано программное обеспечение Arc View 3.2 (ESRI, Inc.). В качестве среды разработки геоимитаций использован язык программирования Avenue и модуль расширения Arc View для создания интерфейсов Dialog Designer. Часть программного кода геоимитаций реализована в среде программирования Delphi Enterprise Edition 5.0 (Borland Software Corporation).

3.1. Геоимитация распространения "абстрактной" эпидемии состоит из двух модулей: детерминированного и вероятностного. Оба модуля основаны на использовании гравитационной модели Стюарта, а вероятностный модуль дополнен методом Монте-Карло. Гравитационная модель это аналогия закона тяготения Ньютона. Согласно ей, взаимодействие между двумя совокупностями

Pi* Pi г, „

можно представить в следующем виде: 1М = 1 t , где Р,- и Pj население совокуп-

dK

ности мест i и у; d,j - расстояние между ними, a b - показатель степени, со значениями от 0.5 до 3.5.

Методика расчета распространения "абстрактной" эпидемии состоит из следующих этапов: 1) используя формулу Стюарта, рассчитывается сила притяжения между каждым пунктом, в результате чего получаются значения связей между всеми пунктами; 2) из связей первого "зараженного" пункта выбирается наибольшая сила притяжения (для вероятностного модуля, при одном "инфицированном" пункте - с помощью датчика случайных чисел от 0 до 1), которая указывает на новый "инфицированный" пункт; 3) затем процедура повторяется уже для двух пунктов; 4) среди полученных двух максимальных связей выбирается наибольшая (для вероятностного модуля - с помощью датчика случайных чисел от 0 до 1), которая указывает на следующий "зараженный" пункт; 5) так

происходит до тех пор, пока все пункты не будут "заражены". В вероятностном модуле операции со второй по пятую выполняются заданное количество циклов Монте-Карло. В результате геоимитации получаем поверхность и векторы (полилинии от пункта к пункту) распространения эпидемии. Данные вероятностной версии дополняются рядом статистик (дисперсия, максимальные частоты).

В геоимитацию введена возможность задавать отрезок времени, в течение которого "инфицированные" пункты смогут принимать участие в "заражении" других пунктов. Геоимитация оперирует с "воздушными" расстояниями между пунктами и не учитывает ряд факторов, например, возможность проведения превентивных прививок, карантинных мероприятий и т.д.

3.1.1 Географическая корректность детерминированной и вероятностной версий геоимитации тестировалась при имитации распространения "абстрактной" эпидемии по территории острова Сахалин. Анализируя результаты имитации и данные по численности населения городов и административных районов, а также данные о миграции населения в разрезе районов, можно заключить, что обе версии геоимитации корректно выделяют зоны различных объемов миграции населения. При сравнении результатов имитации с транспортной структурой острова (статистика по перевезенным пассажирам, количество маршрутов поездов и автобусов, транспортная доступность территории острова) сделан вывод, что распространение эпидемии происходит в коридоре наилучшей транспортной доступности. Произведена оценка влияния использования в расчетах распространения "абстрактной" эпидемии поселений с малой людностью - в этом случае происходит возникновение большого количества шума, тогда как при использовании в расчетах только городов дает более общую картину, на которой лучше просматриваются тенденции. Проведенное сравнение результатов детерминированного и вероятностного модулей геоимитации показало их согласованность при значениях в цикле Монте-Карло больше 50.

3.1.2 Созданная геоимитация распространения "абстрактной" эпидемии протестирована на конкретных данных распространения эпидемии ящура среди крупного рогатого скота в Великобритании в 2001 году.

Ящур - остро протекающая, чрезвычайно заразная болезнь домашних и диких парнокопытных животных. У этого заболевания большой спектр мобильных способов переноса вируса инфекции. Данные о течении эпидемии ящура, информации о количестве голов скота по районам Англии (за 1999 год), административного деления Великобритании получены из различных ведомственных Интернет-ресурсов Великобритании. 23 февраля 2001 в графстве Эссекс зафиксирован первый случай заболевания ящуром. Эпидемия длилась 32 недели, последний случай был зафиксирован 30 сентября 2001 в графстве Камбрия (СитЬпа). Эпидемия затронула 44 графства Великобритании, более 2000 хозяйств был нанесен ущерб, более чем 4 миллиона животных было уничтожено.

Для сопоставления результатов имитации распространения "абстрактной" эпидемии и данных об эпидемии ящура в Великобритании в 2001 году был модифицирован существующий программный код геоимитации: организован автоматический перебор входных параметров геоимитации для выявления наибольшей корреляции между имитированными и реальными данными.

Эксперимент показал, что результаты детерминированной версии геоимитации не имеют значимых корреляционных связей с реальными данными. Для результатов вероятностной версии геоимитации выявлено, что достичь значимых корреляционных связей можно при использовании средних значений времени начала реальной эпидемии (для графств), например, для начала "абстрактной" эпидемии из графства Эссекс коэффициент корреляции составляет 0.68 .

Выявлены взаимосвязи между различными параметрами вероятностной версии геоимитации и результатами:

- чем выше показатель степени в уравнении Стюарта, тем сильнее оказывается "трение" расстояния при взаимодействии объектов, т.е. у ближайших пунктов вероятность стать "зараженными" больше, чем у более удаленных;

- чем больше значение времени, ограничивающего возможность "инфицировать" пункты, тем пункт с наибольшими связями может "заразить" большее количество других пунктов, при этом образуются "кусты" векторов заражения;

- чем больше циклов Монте-Карло, тем более усредняются результаты вероятностной версии геоимитации.

3.2. Геогшитация распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности.

Одним из основных элементов, характеризующих надежность геоданных, является их геометрическая точность. В данной работе рассматривается одна из составляющих геометрической точности геоданных - неправильное пространственное положение объекта. Ошибка в пространственном положении объекта может иметь следующие погрешности: случайную, систематическую, грубую. Предполагается, что геоданные корректно обработаны и не содержат систематических и грубых погрешностей. Вероятности случайных погрешностей подчиненны нормальному закону распределения, основными параметрами которого являются: среднее значение и среднеквадратическая погрешность. Создаваемые современные цифровые карты местности (ЦКМ) не всегда содержат указания об их точности, либо существует недостаток средств, чтобы набрать достаточное количество репрезентативных точек для проверки. Обычно оценка точности ЦКМ проводится методом дедуктивной оценки, основанной на практических вычислениях ошибок исходных данных и предположений, сделанных о распространении ошибок. Поэтому конечному пользователю необходимо помочь сделать предположения об источниках ошибок, местах их аккумуляции в процессе преобразования и обработки данных.

В целях комплексного пространственного анализа распространение ошибок может быть смоделировано с помощью метода Монте-Карло. Метод предполагает имитацию искаженных данных, основанных на оценке их неопределенности (среднее значение, среднеквадратическая погрешность). Имитированные данные являются сочиненными, но они получены из ожидаемого вероятностного распределения и поэтому равнозначны возможным изображениям. Результатом геоимитации является растр, отражающий просуммированную изменяемость выходных данных, полученную в результате многократного запуска имитации искажения векторных данных.

Тестирование геоимитации проводилось на наборе векторных ЦКМ масштаба 1:10 ООО в рамках проекта "Создание растрово-векторной топографической основы на территорию Подольских электрических сетей ОАО "Мосэнерго"" в ЗАО

1«

"СОВИНФОРМСПУТНИК" на основе данных дистанционного зондирования (панхроматические снимки "РЕСУРС-ДК" с разрешением 1.5 метра). На снимках хорошо читаются различные объекты: функциональные зоны, здания, дорожная сеть, гидрография, растительность. Проведено дешифрирование и векторизация тестового участка снимка десятью операторами. Для одной из ЦКМ была оценена неопределенность пространственного положения ее элементов и с помощью геоимитации получено сочиненное компьютером геоизображение, отражающее распределение пространственной надежности векторных геоданных.

Анализ результатов векторизации тестового участка десятью операторами показал, что имеется большой разброс при отображении одних и тех же объектов. Выделение таких категорий, как границы функциональных зон в большинстве случаев не может быть передан одной конкретной линией, т.к. в большей массе они размыты, если не имеют фиксированного ограничения (например, забор). С другой стороны, объекты с четкими границами (здания, дорожная сеть) в основном векторизованы в определенных пределах, при сопоставлении которых с сочиненным компьютером геоизображением распределения пространственной надежности векторных геоданных обнаруживается наиболее ожидаемое (со стороны геоизображения) положение элементов ЦКМ. Из анализа сочиненного геоизображения следует, что возможны случаи несогласованности пространственного положения линейной гидрографии относительно низших классов дорог, нечеткой пространственной локализации границ функциональных зон, возникновения несогласованности пространственного положения дорожной сети относительно близлежащих зданий и границ функциональных зон.

Данная технология позволяет выявить места возможного несогласования в пространственном положении различных элементов ЦКМ. Проанализировав возможные случаи нечеткой пространственной локализации объектов ЦКМ, можно дать рекомендации по векторизации объектов с целью улучшения точности их векторизации. Анализ результатов геоимитации позволит достигнуть более полного понимания конечным пользователем ГИС как положительных, так и негативных сторон используемых ЦКМ. Для пользователей ГИС, которые не являются специалистами в области картографии, созданная геоимитация позволяет

визуально представить точность и надежность используемых ЦКМ, что может предотвратить использование ЦКМ при решении задач, для которых они не приспособлены.

Выявлено, что созданная геоимитация может быть легко оптимизирована под решение задач оценки результатов моделирования, например, для выявления надежности вычисления наикратчайшего пути, используя векторные данные о конфигурации дорожной сети.

3.3. Геоимитация проверки репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхностей. Один из важных инструментов пространственного анализа данных это расчет пространственной регрессии. Способ полиномиальной аппроксимации поверхностей позволяет применять данный вид регрессии в моделировании и картографировании географических полей. В общем случае полином степени т можно представить в следующем виде:

Ж И1-1

2 = где Аи - коэффициенты полинома; ду, - координаты точек на-

/-0

блюдения. Коэффициенты полинома находятся методом наименьших квадратов.

Если фоновая поверхность представляет один набор данных (например, данные геологоразведки), а не серию (временной ряд явления), то необходимо удостовериться в действительном наличие пространственной тенденции (тренда). Существует ряд способов для проведения оценки: 1) интерпретация опытными специалистами фоновой и остаточной поверхности; 2) расчет коэффициентов корреляции между фоновой поверхностью и результатами наблюдений; корреляционная связь существует, если коэффициент корреляции превышает 0.7, либо если он превышает значение утроенной среднеквадратической погрешности коэффициента корреляции; 3) расчет пространственной регрессии для результатов наблюдений и для их сочиненного аналога и последующее сравнение результатов; с помощью псевдослучайного генератора строится ряд случайных данных со значениями в диапазоне исходных данных; используя сочиненные и реальные данные, вычисляются фоновые поверхности; затем находятся коэффициенты корреляции между ними и данными; если коэффициент корреляции сочиненных данных будет превышать значения коэффициента корреляции исходных данных,

то репрезентативность тренда ставится под вопрос; 4) оценка возможности существования коэффициентов полинома, не равных нулю, путем проведения дисперсионного анализа; коэффициенты полинома существуют, если полученные значения превышают соответствующие из таблицы Б-распределений.

О действительном наличии тренда обычно трудно судить даже если аппроксимация исходных данных выполнена хорошо и корреляция между расчетными и исходными значениями достаточно высока. Третий способ позволяет подтвердить статистически наличие тренда. В созданной геоимитации для расчета пространственной регрессии и оценки репрезентативности полученного тренда реализованы все ранее перечисленные методы.

При тестировании геоимитации использовались наборы данных в виде поверхностей, характеризующих распределение различных географических явлений по территории Великобритании: среднесуточные температуры за январь-месяц (1961-90 годы); среднегодовое поступление солнечного света (часы, за 1961-90 годы); данные о течении эпидемии (время фиксации первого случая и среднее время течения эпидемии) ящура в 2001 году (дни нормированные); площади занимаемые графствами; а также распределение случайных величин в интервале от нуля до десяти. Тестирование проводилось на основе сетки административного деления Великобритании (по графствам) с использованием полиномов первой и пятой степени, при этом цикл Монте-Карло был равен 100 итерациям (для третьего метода оценки наличия тренда).

Анализ результатов тестирования показал, что использование приведенных статистик как равнозначных может привести к некорректным выводам либо неопределенностям. Например, в одном из случаев (тестирование на наличие тренда на поверхности среднего времени начала эпидемии ящура аппроксимированной полином 5 степени) результаты статистических оценок разделились на равные части, одни из них говорят в пользу наличия тренда (Р-критерий, утроенная среднеквадратическая погрешность коэффициента корреляции), другие ставят его наличие под сомнение (коэффициент корреляции между трендом и исходными данными, сравнение коэффициента корреляции реальной и сочиненной трендовой поверхности). Как в этом, так и других неопределенных случаях,

21

сравнение коэффициентов корреляции реальной и сочиненной фоновой поверхности дает наиболее корректные статистически обоснованные результаты, подтвержденные анализом фоновой и остаточной поверхностей.

Заключение.

1. Главный результат диссертационного исследования - разработка принципов и методики компьютерного сочинения геоизображений. Основные принципы компьютерного сочинения геоизображений включают: принцип геоимитации; принцип многовариантного моделирования; принцип инвариантности; принцип управления экспериментом. Обобщены методы и алгоритмы геоимитаций, используемые в целях компьютерного сочинения геоизображений. Создана мате-матико-картографическая классификация методов компьютерного сочинения геоизображений, основанная на вероятностных математических моделях. Предложена интеграционная схема методов создания и сфер применения компьютерного сочинения геоизображений.

2. Реализована процедура сочинения компьютером геоизображений с помощью разработанных геоимитаций: распространения "абстрактной" эпидемии; распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности; проверки репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности. Геоимитация распространения "абстрактной" эпидемии протестирована на реальных данных распространения эпидемии ящура среди крупного рогатого скота в Великобритании в 2001 году.

3. Апробирована возможность простой реализации геоимитаний на основе ГИС-технологий. Созданные геоимитации определяют возможности использования методов компьютерного сочинения геоизображений в теоретических географических построениях, для проверки достоверности результатов пространственного анализа и надежности данных и результатов моделирования. Показано, что внедрение элементов сочинения геоизображений компьютером в создаваемые ГИС-пакеты повышает надежность анализа и синтеза данных, предоставляет новые способы обработки информации.

4. Геоимитация, созданная для визуализации геометрической точности векторных геоданных, внедрена в эксплуатацию в ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНИК" в виде модуля расширения ГИС Arc View 3.2. Результаты этой геоимитации применяются при работе с заказчиками, при выработке редакционных указаний по векторизации объектов, при тестировании геоданных на предмет наличия возможных несогласований в пространственном положении различных элементов.

5. На основе проведенных работ выявлены следующие направления использования геоимитаций: а) реконструкция исторических, социо-экономических, геологических событий и процессов; б) прогноз развития исторических, социо-экономических, геологических сценариев развития каких-либо явлений и процессов; в) проверка теоретических знаний и представлений о явлениях и процессах; г) анализ достоверности, точности и надежности данных или результатов моделирования.

Результаты диссертационного исследования позволяют наметить главные направления дальнейшего развития компьютерного сочинения геоизображений. Это прежде всего расширение математического арсенала методов компьютерного сочинения геоизображений путем внедрение новых теоретических разработок (например, теория хаоса). Возможность создания графа для проектирования геоимитаций, основанного на использовании существующих математико-картографических моделей, соблюдении грамматических правил языка карты и использовании предложенной математико-картографической классификации методов компьютерного сочинения геоизображений. В целях развития и совершенствования ГИС-оболочек целесообразно создание библиотек географических и картографических геоимитаций, основанных на реализации общеизвестных моделей. Перспективно создание экспертной системы для обучения картографов и географов методам цифрового пространственного моделирования на основе графов проектирования геоимитаций и библиотек геоимитаций.

Полученные результаты могут быть в дальнейшем использованы в следующих направлениях: 1) для анализа пространственных данных; 2) для разработки новых геоимитаций; 3) для обучения студентов геоимитационному моделированию.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Применение сочиненных геоизображений ЭВМ в ГИС технологиях //Вторая научно-практическая конференция "Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования": Тезисы докладов, Москва, 1-2 марта, 2001.-М., 2001.- С. 23-24.

2. Computer-made composing of geo-images //Proceedings of the 20th International Cartographic Conference, China, Beijing, Abgust 6-10,2001.- Beijing, 2001,- P. 3213.

3. Генерация электронных геоизображений: технологические решения и классификация //Материалы 7 Международной конференции "ГИС для устойчивого развития", Петропавловск-Камчатский, 30 июля - 1 августа, 2001.- Петропавловск-Камчатский, 2001.- С. 4-15.

4. Сочинение электронных геоизображений //Картография XXI века: теория, методы, практика. Доклады II Всероссийской научной конференции по картографии, посвященной памяти Александра Алексеевича Лютого. - М.: Институт географии РАИ, 2001. - С. 65-74.

5. Использование среды ArcView GIS для генерации геоизображений //7-ая конференция пользователей программных продуктов ESRI&ERDAS в России и странах СНГ, Голицино, 2001 г. - CD-ROM (соавт. Прощаев С.Н.).

6. Проблема сочинения геоизображений компьютером: состояние и перспективы развития //Проблемные вопросы теории и практики нетрадиционной картографии. Сб. науч. трудов РНАНК, выпуск 2 / Под общей ред. к.г.н. C.B. Куприянова. - Коломна; М., 2002. - С. 61-71.

7. Компьютерная генерация геоизображений //Изв. АН. Сер. геогр. - 2002. -№2.-С. 107-115.

Типография ордена «Знак почета» издательства МГУ 119899, Москва, Воробьевы горы Заказ № 1306 Тираж 100 экз.

s^8 £li

.558 ¿1

W- Í 007

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Леонов, Александр Львович

Введение.

Глава 1. Проблема сочинения геоизображений компьютером: состояние и перспективы развития.

1.1 Термин "сочинение" применительно к электронному картографированию.

1.2 Применение компьютерного сочинения в творческой сфере.

1.3 Компьютерное сочинение геоизображений в картографии и географии.

1.4 Перспективы разработки компьютерного сочинения геоизображений.

Глава 2. Принципы, методы и модели сочинения геоизображений компьютером.

2.1 Принципы компьютерного сочинения геоизображений.

2.2 Методы и модели компьютерного сочинения геоизображений. зо

2.2.1 Наиболее используемые математические методы и алгоритмы построения геоимитаций.

2.2.2 Классификация перехода от построенных компьютером геоизображений к сочиненным компьютером.

2.2.3 Детальная математико-картографическая классификация моделей, использующихся в геоимитациях для компьютерного сочинения геоизо- 41 бражений.

2.3 ГИС как инструмент компьютерного сочинения геоизображений.

2.4 Сферы применения компьютерного сочинения геоизображений.

Глава 3. Экспериментальная часть. Геоимитация геоизображе

3.1 Среда разработки и реализации геоимитаций. 7/

3.2 Геоимитация распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности.

3.2.1 Теоретическая основа геоимитации.

3.2.2 Алгоритм геоимитации.

3.2.3 Тестирование геоимитации на основе анализа реальных и сочиненных данных.

3.2.4 Анализ влияния различного типа пространственных ошибок на результаты геоимитации.

3.2.5 Оценка надежности сетевого анализа транспортной сети.

3.3 Геоимитация распространения "абстрактной" эпидемии.

3.3.1 Теоретическая основа геоимитации.

3.3.2 Алгоритм геоимитации.

3.3.3 Тестирование геоимитации на данных о людности поселений о. Сахалин.

3.3.4 Геоимитация распространения эпидемии ящура по территории Англии.

3.4 Геоимитация проверки репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхностей.

3.4.1 Теоретическая основа геоимитации.

3.4.2 Алгоритм геоимитации.

3.4.3 Определение репрезентативности тренда с помощью геоимитации.

3.5 Сочиненные геоизображения в двуединой структуре языка карты. 171 Заключение. пв Литература. т

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Методы компьютерного сочинения геоизображений"

Решение задач предвидеть и научно спрогнозировать развитие природных географических явлений и последствий воздействия человека на природную среду, способствовать принятию оптимальных решений оказывается возможным на основе построения теоретических моделей в виде заранее сочиненных геоизображений средствами современных компьютерных технологий. Выявлено довольно большое количество примеров в литературе по компьютерному сочинению геоизображений, однако до сих пор это явление не было подвергнуто анализу и классификации, не исследованы возможные области его применения, целесообразность интеграции с геоинформационными системами (ГИС) и ряд других вопросов.

Актуальность темы диссертационной работы обусловлена потребностью географических исследований и народного хозяйства в современной методологии исследований, оптимизации принятия решений и прогнозирования развития природных и социально-экономических процессов и явлений на основе цифрового пространственного моделирования. Одно из важнейших направлений - это разработка и внедрение методов сочинения геоизображений средствами компьютерных технологий в создаваемые ГИС. Одновременно важны решения вопросов о проверке достоверности и точности проводимого моделирования, об использовании компьютерного моделирования в теоретических географических построениях, в оптимизации выбора моделей или их параметров для решения географических задач прогноза, реставрации, имитации, эвристического анализа природных или социально-экономических явлений и процессов. Сочинение геоизображений компьютером - одна из групп методов, позволяющих географам проводить активные, искусственно управляемые эксперименты.

Цель диссертации - разработка методики геоимитационного моделирования средствами ГИС в целях компьютерного сочинения геоизображений и их использования в географических исследованиях.

Для ее достижения необходимо решить следующие задачи:

- разработать принципы сочинения геоизображений с помощью компьютерных технологий и на этой основе обобщить имеющийся опыт геоимитационного моделирования;

- разработать классификацию методов компьютерного сочинения геоизображений и сфер их применения;

- спроектировать и апробировать в экспериментах основные подходы и методы сочинения геоизображений компьютером.

Научная новизна и вклад автора в решение поставленных задач заключаются в том, что в ней впервые:

- обобщен опыт и выполнена систематизация методов сочинения геоизображений компьютером; уточнены и развиты методологические положения компьютерного сочинения геоизображений;

- разработаны основные принципы компьютерного сочинения геоизображений: 1) принцип геоимитации; 2) принцип неопределенности; 3) принцип активного эксперимента; 4) принцип инвариантности;

- предложена классификация методов компьютерного сочинения геоизображений по типам математических моделей, элементам картографических и математических моделей;

- на основе разработанных подходов, принципов и классификаций предложены новые методы компьютерного сочинения геоизображений, реализованные при создании геоимитаций: распространения "абстрактной" эпидемии; распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности, а также при проверке репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности.

Предмет защиты составляют:

1. Принципы сочинения геоизображений компьютерными технологиями.

2. Методология компьютерного сочинения геоизображений и сфер их применения.

3. Геоимитации геоизображений, реализованные в эксперименте.

Обоснованность научных положений. Основой для диссертации послужили научные исследования, выполненные автором в лаборатории картографии Института географии РАН. Работа опирается на теоретические и методические исследования отечественных и зарубежных ученых: А.А. Лютого, B.C. Тикунова, A.M. Берлянта, Дж. Харбуха, Г. Бонем-Картера, Ричарда Дж. Чорли, Питера Хаггета, Б.Н. Бутса, А. Гети-са и др.

Применение методики компьютерного сочинения геоизображений базируется на использовании геоинформационной системы (ГИС) ArcView 3.2 (ESRI, Inc.). Разработки апробированы на фактическом материале, а полученные результаты географически интерпретированы.

Практическая значимость результатов работы в виде методов, алгоритмов и сфер применения компьютерного сочинения геоизображений, конкретных примеров реализации методики заключается в том, что они расширяют возможности географических исследований, способы обработки информации и цифрового пространственного моделирования в целях прогнозирования и геоимитации. Разработки и предложения, содержащиеся в диссертации, могут использоваться для решения географических задач прогнозирования и моделирования в реальном масштабе времени, для развития и совершенствования ГИС-технологий, а также в учебном процессе.

Апробация и реализация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на конференциях (7-ая Конференция пользователей программных продуктов ESRI&ERDAS в России и странах СНГ, Голицино, 2001 г.; Вторая научно-практическая конференция, "Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования", Москва, 2001), научном семинаре ("Проблемы нетрадиционной картографии", КГПИ, Коломенский филиал РНАНК, 2002) и опубликованы в их материалах, а так же в материалах 7 Международной конференции ТИС для устойчивого развития" (Петропавловск-Камчатский, 2001).

По теме диссертации опубликовано 7 работ.

Осуществлено внедрение одной из созданных геоимитаций компьютерного сочинения геоизображений в ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНИК" в виде модуля расширения для ГИС ArcView 3.2 "Модуль визуализации надежности векторных геоданных".

Приведенные в диссертации разработки использовались в учебном курсе по ГИС-технологиям и моделированию для студентов МИИГАиКа на базе ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНИК".

Автор считает своим долгом почтить память научного руководителя проф. А.А. Лютого и выразить свою глубокую благодарность научному руководителю к.г.н. Н.Н. Комедчикову за постоянное внимание и поддержку. Автор также признателен к.г.н. А.К. Суворову, к.г.н. С.В. Куприянову, сотрудникам лаборатории картографии ИГ РАН за содействие и помощь в работе.

Заключение Диссертация по теме "Картография", Леонов, Александр Львович

Заключение

1. Главный результат диссертационного исследования - разработка принципов и методики компьютерного сочинения геоизображений. Основные принципы компьютерного сочинения геоизображений включают: принцип геоимитации, определяющей все свойства и особенности сочиненных компьютером геоизображений; принцип стохастических элементов в геоимитации; принцип инвариантности; принцип управления экспериментом. Обобщены методы и алгоритмы геоимитаций, используемые в целях компьютерного сочинения геоизображений. Создана математико-картографическая классификация методов компьютерного сочинения геоизображений, основанная на вероятностных математических моделях. Предложена интеграционная схема методов создания и сфер применения компьютерного сочинения геоизображений.

2. Реализована процедура сочинения компьютером геоизображений с помощью разработанных геоимитаций: распространения "абстрактной" эпидемии; распределения геометрической точности векторных слоев цифровых карт местности; проверки репрезентативности результатов полиномиальной аппроксимации поверхности. Геоимитация распространения "абстрактной" эпидемии протестирована на реальных данных распространения эпидемии ящура среди крупного рогатого скота в Великобритании в 2001 году.

3. Апробирована возможность простой реализации геоимитаций на основе ГИС-технологий. Созданные геоимитации определяют возможности использования методов компьютерного сочинения геоизображений в теоретических географических построениях, для проверки достоверности результатов пространственного анализа и надежности данных и результатов моделирования. Показано, что внедрение элементов сочинения геоизображений компьютером в создаваемые ГИС-пакеты повышает надежность анализа и синтеза данных, предоставляет новые способы обработки информации.

4. Геоимитация, созданная для визуализации геометрической точности векторных геоданных, внедрена в эксплуатацию в ЗАО "СОВИНФОРМСПУТНИК" в виде модуля расширения ГИС ArcView 3.2. Результаты этой геоимитации применяются при работе с заказчиками, при выработке редакционных указаний по векторизации объектов, при тестировании геоданных на предмет наличия возможных несогласований в пространственном положении различных элементов.

5. На основе проведенных работ выявлены следующие направления использования геоимитаций: а) реконструкция исторических, социо-экономических, геологических событий и процессов; б) прогноз развития исторических, социо-экономических, геологических сценариев развития каких-либо явлений и процессов;

176 в) проверка теоретических знаний и представлений о явлениях и процессах; г) анализ достоверности, точности и надежности данных или результатов моделирования.

Результаты диссертационного исследования позволяют наметить главные направления дальнейшего развития компьютерного сочинения геоизображений. Это прежде всего расширение математического арсенала методов компьютерного сочинения геоизображений путем внедрение новых теоретических разработок (например, теория хаоса). Возможность создания графа для проектирования геоимитаций, основанного на использовании существующих математико-картографических моделей, соблюдении грамматических правил языка карты и использовании предложенной математико-картографической классификации методов компьютерного сочинения геоизображений. В целях развития и совершенствования ГИС-оболочек целесообразно создание библиотек географических и картографических геоимитаций, основанных на реализации общеизвестных моделей. Перспективно создание экспертной системы для обучения картографов и географов методам цифрового пространственного моделирования на основе графов проектирования геоимитаций и библиотек геоимитаций.

Полученные результаты могут быть в дальнейшем использованы в следующих направлениях: 1) для анализа пространственных данных; 2) для разработки новых геоимитаций; 3) для обучения студентов геоимитационному моделированию.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Применение сочиненных геоизображений ЭВМ в ГИС технологиях //Вторая научно-практическая конференция "Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования": Тезисы докладов, Москва, 1-2 марта, 2001.-М., 2001,-С. 23-24.

2. Computer-made composing of geo-images //Proceedings of the 20th International Cartographic Conference, China, Beijing, August 6-10, 2001,- Beijing, 2001.- P. 3213.

3. Генерация электронных геоизображений: технологические решения и классификация //Материалы 7 Международной конференции "ГИС для устойчивого развития", Петропавловск-Камчатский, 30 июля - 1 августа, 2001,- Петропавловск-Камчатский, 2001,- С. 4-15.

4. Сочинение электронных геоизображений //Картография XXI века: теория, методы, практика. Доклады II Всероссийской научной конференции по картографии, посвященной памяти Александра Алексеевича Лютого. - М.: Институт географии РАН, 2001. - С. 65-74.

5. Использование среды ArcView GIS для генерации геоизображений //7-ая конференция пользователей программных продуктов ESRI&ERDAS в России и странах СНГ, Голицино, 2001 г. - CD-ROM (соавт. Прощаев С.Н.).

6. Проблема сочинения геоизображений компьютером: состояние и перспективы развития //Проблемные вопросы теории и практики нетрадиционной картографии. Сб. науч. трудов РНАНК, выпуск 2 / Под общей ред. к.г.н. С.В. Куприянова. -Коломна; М., 2002. - С. 61-71.

7. Компьютерная генерация геоизображений //Изв. АН. Сер. геогр. - 2002. - №2. - С. 107-115.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Леонов, Александр Львович, Санкт-Петербург

1. Берлянт A.M., Гедымин А.В., Кельнер Ю.Г. и др. Справочник по картографии. -М.: Недра, 1988.-428 с.

2. Бирюков Б.В., Гутчин И.Б. Машина и творчество. Результаты, проблемы, перспективы. М.: Радио и связь, 1982. - 118 с.

3. Божинский А.Н., Назаров А.Н., Черноус П.А. Вероятностная модель движения снежных лавин // Вестн. моек, ун-та, сер. 5, география, 2000. №5, С. 8-12

4. Бутс Б.Н., Гетис А. Вероятностное моделирование при анализе в картах пространственных структур. // Картография. Вып. 1. Зарубежные концепции и направления исследований. М.: Прогресс, 1983. С. 222-245

5. Весь Сахалин, деловой справочник. Южно-Сахалинск, 1996. - 304 с.

6. Викторов А.С. Количественная модель ландшафтного рисунка карстового и суффозионного генезиса в однородных условиях // Моделирование в географии / науч. ред. А.В. Жук. М.: МГУ, 1981. - 112 с.

7. Вялый М. Случайность как вычислительный ресурс // Компьютерра. 2002. -№10(435). С.25-29.

8. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. / Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А; под ред. Берлянта A.M., Кошкарева А.В. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. - 240 с.

9. Глейк Дж. Хаос: Создание новой науки / Пер. с англ. М. Нахмансона, Е. Барашковой. СПб.: Амфора, 2001. - 398 с.

10. Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М.: Мир, 1977. - 571 с.

11. ДеМерс М.Н. Географические информационные системы. Основы. М.: Дата+, 1999.-490 с.

12. Демографический ежегодник Сахалинской области 1996 год, г. Южно-Сахалинск, Госкомстат Российской Федерации, Сахалинский областной комитет государственной статистики. Южно-Сахалинск, 1996.

13. Жуков В.Т., Сербенюк С.Н., Тикунов B.C. Математико-картографическое моделирование в географии. М.: Мысль, 1980. - 247 с.

14. Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М.: Наука, 1983. - 232 с.

15. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Вильяме, 2001. - 288 с.

16. Кашавцев С. Прелюдия, или нет, арт // Компьютерра. 2002а. - №7(432). - С.2225.

17. Кашавцев С. Симфония кремниевой долины // Компьютерра. 20026. - №7(432). С. 32-33.

18. Кронвер P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет, 2000. - 352 с.

19. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1965. - 432 с.

20. Лютый А.А. Язык карты: сущность, система, функции. М.: ИГ АН СССР, 1988. -292 с.

21. Лютый А.А. Геоимитация. Картографический аспект. // География и природные ресурсы. 1982. - № 2. - С. 10-16

22. Лютый А.А. Язык карты. М.: Знание, 1981. - 48 с.

23. Митчи Д., Джонстон Р. Компьютер Творец / пер. с англ. Р.Н. Кравец, Э.Л. На-пельбаум. - М., 1987. - 254 с.

24. Модели в географии / под ред. Ричарда Дж. Чорли и Питера Хаггета. М.: Прогресс, 1971.-382 с.

25. Новые области применения математики / Дж. Лайтхилл, Р. У. Хиорнс, С. X. Холлингдейл и др. Минск: Выш. школа, 1981. -494 с.

26. Ожегов С. И. Словарь русского языка. 20-е изд., стереотип. - М.: Рус. яз., 1988.- 750 с.

27. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К.Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. - 368 с.

28. Розенблют А., Винер Н. Роль моделей в науке // Модели в науке и технике. -Ленинград, 1984. С. 171-175.

29. Сидоров А.А. Компьютерная модель упруго-хрупкого разрушения горных пород // Геология и Геофизика. 2000. - т. 41, № 12. - С. 1798-1803.

30. Словарь по кибернетике / Под ред. Глушкова В.М. М.: Киев, 1979. - 621 с.

31. Справочник геодезиста: В 2-х книгах. / Под ред. Большакова В.Д. и Левчука Г.П.- 3-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1985. - Кн. 1. - 45 с.

32. Статистический бюллетень, Автомобильный транспорт в народном хозяйстве области за 1996 год (по каталогу N 65), Госкомстат Российской Федерации Сахалинский областной комитет государственной статистики. Южно-Сахалинск, 1997.

33. Суворов А.К. Мировоззренческие принципы создания и использования ГИС // Картография на рубеже тысячелетий: Доклады I Всероссийской научной конференции по картографии (Москва, 7-10 октября 1997 г.). М.: Институт географии РАН, 1997. - С. 516-522.

34. Схема железных дорог и авиалиний, схема основных автобусных маршрутов -Атлас сахалинской области, часть первая, остров Сахалин, 1994.

35. Тикунов B.C. Моделирование в картографии. М.: МГУ, 1997. -404 с.

36. Харбух Дж., Бонем-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. М., 1974. -320 с.

37. Чернавский Д.С. Синергетика и информация: Динамическая теория информации. М.: Наука, 2001.-244 с.

38. Численность наличного и постоянного населения по административно-территориальным единицам Сахалинской области на 01.01.1997 года, г. Южно-Сахалинск, Госкомстат Российской Федерации, Сахалинский областной комитет государственной статистики

39. Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. (1999). М.: StatSoft, 1999. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm

40. Albergel A., Moussafir J., Perdriel S., Caneil J. Y. Environmental Modeling for Emergency Preparedness // Environmental modeling / Ed. P. Melli and P. Zannetti. Boston, 1992.-379 pp.

41. Alcamo J., Bartnicki J. The Uncertainty of Atmospheric Source-receptor Relationships in Europe. Austria, Laxenburg, 1990. - pp.

42. Anderson J.M., Mikhail E.M. Surveying, Theory and Practice. / 7 Edition. Boston: McGraw-Hill, 1998. - 992 pp.

43. ArcView 3D Analyst. Environmental Systems Research Institute, 1996. - 118 pp.

44. ArcView Dialog Designer. Environmental Systems Research Institute, 1996. -74 pp.

45. ArcView GIS. Environmental Systems Research Institute, 1996. - 340 pp.

46. ArcView Network Analyst. Environmental Systems Research Institute, 1996. -68 pp.

47. ArcView Spatial Analyst. Environmental Systems Research Institute, 1996. -148 pp.

48. Avenue. Environmental Systems Research Institute, 1996. - 240 pp.

49. Berry M. W., Hazen В. С., Intryre R. L., Flamm R. O. Lucas: A System for Modeling Land-Use Change // IEEE Computational science and engineering. 1996. Vol. 3, No 1. -P. 24-35.

50. Math Unit // Borland Delphi Runtime Library. Copyright (C) 1996, 1999 Inprise Corporation.

51. Clarke К. C., Gaydos L., Hoppen S. A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay Area // Environment and Planning B: Planning and Design. 1997. - vol. 24. - P. 247-261.

52. Davis T. J., Keller C. P. Modelling and visualizing multiple spatial uncertainties // Computers & Geosciences. 1997. - vol. 23. - P. 397- 408.

53. Dragicevic S., Marceau D. J. Spatio-Temporal Interpolation and Fuzzy Logic for GIS Simulation of Rural to - Urban Transition // Cartography and Geographic Information Science. - 1999. - vol. 26, No. 2. - P. 125-137.

54. Drummond J. Positional Accuracy // Elements of Spatial Data Quality. New York: Elsevier Sciences Ltd, 1995. - P. 31-57.

55. Fedra K. Environmental modeling under uncertainty: Monte Carlo Simulation. Austria, Laxenburg, 1983. -78 pp.

56. Fisher P. F. Animation of Reliability in Computer-generated Dot Maps and Elevation Models // Cartography and Geographic Information Systems. 1996. - vol. 23, N4. - P. .

57. Gardner M. The fantastic combinations of John Conway's new solitaire game "life" // Scientific American. -1970.-223, October. P. 120-123. i Goodchild M. F. Attribute Accuracy // Elements of Spatial Data Quality. - , New York:

58. Elsevier Sciences Ltd, 1995. P. 59-79.

59. Hagerstrand T. A Monte Carlo Approach to Diffusion // European Journal of Sociology. 1965.-6. - P. 43-67.

60. Howard D., MacEachren A. M. Interface design for geographic visualization: Tools for representing reliability // Cartography and GIS. 1996. - 23(2). - P. 59-77.

61. Howard The effects of vertical error in digital elevation models on the determination of flow-path direction // Cartography and Geographic Information Systems. 1996. - vol. 23, N4. - P. - .

62. Kiiveri H. T. Assessing, Representing and Transmitting Positional Uncertainty in Maps // International Journal of Geographical Information Science. 1997. - vol. 11, no. 1.- P. 33-52.

63. Michael W. Berry, Brett C. Hazen, Rhonda L. Mac Intryre, Richard O. Flamm Lucas: * A System for Modeling Land-Use Change // IEEE Computational science and engineering.- 1996. vol. 3, No 1. - P. 24-35.

64. Morrill R. L. Migration and the spread and growth of urban settlement // Lund Studies in Geography, Series B, Human Geography. 1965. - 26. - P. 130-170.

65. Neumann J. Theory of self-producing automata / ed. and completed by A.W. Burks. -Urbana London, Univ. of Illinois Press, - 1966. 388 pp.

66. Openshaw S. Learning to Live with Errors in Spatial Databases // Accuracy of Spatial Databases. New York: Taylor & Francis Ltd, 1989. - P. 263-276.

67. Peng M., Albrecht J., Forer P. Dynamic Simulation of the Spread of Lantana Camara in a Heterogeneous Landscape // Towards Digital Earth — Proceedings of the International Symposium on Digital Earth, Science Press ,1999. Peking, 1999. - CD-ROM.

68. Podobnikar T. Monte Carlo simulations in Slovenia: modeling and visualization of ф spatial data error// GIM International. 1999. - vol. 13, No. 7. - P. 47-49.

69. Press W. H., Teukolsky S. A., Vetterling W. Т., Flannery B. P. // Numerical Recipes in FORTRAN. The Art of Scientific Computing / Second Edition. 1994. 963 pp.

70. Seaman N. L. Meteorological modeling applied to regional air-quality studies using four-dimensional data assimilation // Environmental modeling / ed. P. Melli, P. Zannetti. -Boston, 1992. 379 pp.

71. Spatial Data Transfer Standard (SDTS): Part 1 / Logical Specifications. DRAFT for Review, November 20, 1997. American National Standards Institute, 1997. - WEB: http://mcmcweb.er.usgs.gov/sdts/standard.html

72. Stanislawski V., Dewitt B. A., Shrestha R. L. Estimating Positional Accuracy of Data Layers within a GIS through Error Propagation // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 1996. - vol. 62, no. 4. - P. 429-433.

73. The 2001 Outbreak of Foot and Mouth Disease: REPORT BY THE COMPTROLLER AND AUDITOR GENERAL, HC 939 Session 2001-2002: 21 June 2002. London: National Audit Office, 2002. - 138 pp.

74. The Pittsburgh Supercomputing Center // IEEE Computational science and engineering. 1996. - vol. 3, No 1. P. 8.

75. Trevor J. Davis, C. Peter Keller Modelling and visualizing multiple spatial uncertainties // Computers & Geosciences. 1997. - vol. 23. - P. 397- 408.

76. W.P.A. van Deursen Geographical Information Systems and Dynamic Models: development and application of a prototype spatial modeling language Ultrecht, 1995.-198 pp.

77. Wechsler S. P. Digital Elevation Model (DEM) Uncertainty: Evaluation and Effect on Topographic Parameters // ESRI User Conference, San Diego, CA, July 1999. WEB: http://www.esri.com/library/userconf/proc99/proceed/papers/pap262/p262.htm

78. Wolf P. R., Ghilani C. D. Adjustment Computations: Statistics and Least Squares in Surveying and GIS. New York: John Wiley & Sons, Inc, 1997. - 557 pp.

79. Zimmerman К. M. A Spatial Model for Markov Chain Analysis of Grasshopper Population Dynamics in Wyoming / Department of Computer Science, December, 1999. WEB: http://www.sdvc.uwyo.edu/grasshopper/kzthesis/thesis.htm