Разработка ГИС-технологий автоматизированной генерализации линейных объектов гидрографии

Лавров, Евгений Иосифович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка ГИС-технологий автоматизированной генерализации линейных объектов гидрографии
ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Лавров, Евгений Иосифович

Введение.

Глава 1. Анализ проблемы автоматизированной генерализации картографических данных.

1.1. Задача картографической генерализации и опыт ее автоматизации.

1.2. Применение интеллектуальных информационных систем (ИИС) для задачи автоматизированной генерализации

1.3. Задача разработки системы автоматизированной картографической генерализации (САКГ) линейных объектов гидрографии.

Выводы.

Глава 2. Разработка методов автоматизированной картографической генерализации (АКТ).

2.1. Концептуальная схема АКГ.

2.2. Разработка методов отбора при АКГ.

2.3. Разработка методов обобщения линейных элементов (ЛЭ).

Выводы.

Глава 3. Реализация методов автоматизированной картографической генерализации.

3.1. Представление знаний о классификации линейных элементов в базе данных экспертной системы.

3.2. Выявление и сохранение топологических связей между объектами.

3.3. Программная реализация экспериментального варианта САКГ линейных объектов гидрографии.

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка ГИС-технологий автоматизированной генерализации линейных объектов гидрографии"

Актуальность проблемы. С развитием информационных технологий наблюдается рост потребности в геоинформационных системах (ГИС), позволяющих решать многие задачи экологии, управления, картографии. Одним из основных источников данных для решения этих задач в ГИС является географическая карта. Анализируя картографическую информацию, можно производить прогнозирование и моделирование природных процессов и явлений, извлекать знания для принятия управленческих решений.

В существующих ГИС реализованы технологии сбора, хранения, визуализации пространственных данных, но в то же время в них еще не доступны средства, позволяющие эффективно решать многие задачи обработки информации. К таким задачам относится задача картографической генерализации. Она возникает при создании специальных карт или при переходе от карты крупного масштаба к более мелкому путем отказа от незначительных деталей изображения с целью выявления характерных особенностей объектов и картографируемой территории в целом, получения качественно новой информации о них. С другой стороны, генерализация приводит к сжатию данных и облегчению визуального восприятия картографического изображения.

Долгое время генерализация считалась субъективным процессом, зависящим от навыков и знаний картографа. Для решения проблемы ее формализации исследователями были привлечены методы вычислительной геометрии, искусственного интеллекта, теории фракталов и др. Однако к настоящему времени уровень автоматизации основных процессов генерализации, предлагаемый в существующих системах, не достаточен для перехода картографов от ручного выполнения операций к машинным (человеко-машинным) процедурам. Не реализованы ГИС-технологии, позволяющие эффективно организовать отбор и обобщение картографических объектов, в полной мере охватив все требования, предъявляемые к генерализации. Наиболее перепективным направлением исследований данной проблемы является применение интеллектуальных информационных систем, хорошо зарекомендовавших себя при решении слабоформализованных задач.

Цель исследования. Разработка методов, ГИС-технологий и программная реализация автоматизированной генерализации линейных объектов гидрографии.

Основные задачи исследования.

1. Разработка концептуальной схемы и ГИС-технологии системы автоматизированной генерализации для рассматриваемого объекта исследований.

2. Разработка методов отбора и обобщения линейных объектов, в том числе с применением интеллектуальных информационных систем.

3. Разработка инструментальных средств картографической генерализации, их программная реализация.

4. Выявление и сохранение пространственно-логических отношений между объектами карты в процессе генерализации, организация обмена информацией с форматами данных ГИС.

5. Экспериментальное исследование предлагаемых ГИС-технологий с использованием модельных и реальных данных.

Методы исследования. Для выполнения работы используются основные положения теории картографической генерализации, методы математической картографии, обработки пространственной информации в геоинформационных системах, вычислительной геометрии, теории экспертных систем и искусственного интеллекта.

Научная новизна. Проведенные исследования позволили получить ряд новых результатов.

1. Разработана ГИС-технология автоматизированной картографической генерализации (АКГ), способная увеличить уровень автоматизации операций отбора и обобщения за счет использования экспертных систем и средств искусственного интеллекта, а также диспетчеризации процесса генерализации.

2. Впервые предложено использование квадротомических деревьев для оценки средневзвешенной густоты речного бассейна при нормативном отборе.

3. Разработаны алгоритмы обобщения элементов линейных объектов (линейных элементов, ЛЭ), основанные на классификации их извилин по форме, методы выбора процедур генерализации ЛЭ гидрографии и корректировки их параметров в соответствии с предварительной оценкой получаемого результата.

Практическая и теоретическая значимость.

Разработанная ГИС-технология, методы и алгоритмы позволяют реализовать операции генерализации в существующих геоинформационных системах или в составе автоматизированного рабочего места картографа.

С помощью экспериментального варианта системы автоматизированной картографической генерализации (САКГ) возможно проведение научных исследований, направленных на выявление связей между показателями генерализуемых объектов и применяемыми к ним методами обобщения для иных картографических объектов.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Концептуальная схема АКГ линейных объектов гидрографии, основные признаки которой - альтернативность выполнения операций в процессе автоматизированной генерализации, более высокий уровень автоматизации процесса, применение интеллектуальных информационных систем.

2. Предложены новые информационные технологии, обеспечивающие требуемое качество генерализации линейных объектов гидрографии: а) технология нормативного отбора с использованием квадротомических деревьев для разбиения пространства карты; б) технология обобщения ЛЭ, основанная на классификации извилин по форме, использовании экспертных знаний для выбора пакета процедур обобщения, анализе промежуточных результатов генерализации.

3. Программная реализация экспериментального варианта генерализа-тора линейных объектов гидрографии как основы разработки прикладных информационных систем генерализации для использования в составе ГИС или в составе АРМ картографа.

Достоверность и обоснованность результатов диссертации подтверждаются в теоретической части соответствием выводов с теорией картографической генерализации; в прикладной части - использованием апробированных принципов проектирования ГИС и экспертной оценкой полученных результатов генерализации.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на: Международной конференции «Проблемы устойчивого развития общества и эволюция жизненных сил населения России на рубеже XX-XXI веков» (Барнаул, 1997 г.), Международной научно-практической конференции «Современная картография в развитии Алтайского региона» (Барнаул, 1997 г.), первой, второй и третьей краевых конференциях по математике (Барнаул, 1998, 1999, 2000 гг.), Научно-практической конференции «Социально-экономические проблемы развития города Бийска на долгосрочную перспективу» (Бийск, 1999 г.).

Публикации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 11 научных работ.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 118 страницах, а также приложений. В главе 1 проведен анализ проблемы автоматизированной генерализации картографических данных. Рассмотрены наиболее трудно формализуемые задачи, намечены принципы их решения

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Лавров, Евгений Иосифович

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Проведено исследование задачи автоматизированной картографической генерализации линейных объектов гидрографии, выявлены проблемы, возникающие при ее формализации, сформулированы предпосылки их решения.

2. Разработана концептуальная схема автоматизированной картографической генерализации, являющаяся основой для проектирования САКГ. Характерными признаками данной схемы являются наличие управляющего блока (диспетчера), возможность использования интерактивного режима, применение интеллектуальных информационных систем.

3. Предложена технология разбиения пространства карты с помощью квадротомических деревьев, позволяющая оценивать средневзвешенную густоту речного бассейна при нормативном отборе.

4. Определены принципы классификации извилин линейных элементов по форме. Разработан алгоритм исключения извилин, учитывающий в своей работе данную классификацию.

5. Предложены методы сбора экспертной информации и занесения ее в базу знаний экспертной системы. К основным методам сбора относятся анализ карт, генерализованных вручную, и статистический анализ экспертной оценки результатов автоматизированной генерализации. Преимуществами данных методов по сравнению с существующими является

118 возможность более полно представить в ЭВМ знания картографов о проведении генерализации.

6. Выявлены причинно-следственные связи между производимыми операциями обобщения ЛЭ и показателями результирующей линии. На их основе построен причинный граф и система формирования решений, корректирующая набор методов обобщения в зависимости от анализа генерализованного ЛЭ.

7. Разработан комплекс программных средств экспериментального варианта САКГ линейный объектов гидрографии, включающий модуль сохранения ПЛО между объектами и модуль генерализации, а также технология интеграции САКГ и ГИС или АРМ картографа.

8. Проведена апробация разработанных методов и средств на модельных и реальных данных, которая подтвердила правильность выбранных решений и возможность применения их на практике.

Предлагаемые методы, технологии и программные средства переданы для использования в научно-исследовательских целях в Институт водных и экологических проблем СО РАН, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, применяются в учебном процессе математического и географического факультетов АГУ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработаны концептуальная схема и ГИС-технология автоматизированной генерализации линейных объектов гидрографии на основе применения методов геоинформатики и интеллектуальных информационных систем, направленные на решение задачи автоматизации картографической генерализации.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Лавров, Евгений Иосифович, Барнаул

1. Справочник по картографии. М.: Недра, 1988. - 431 с.

2. Берлянт A.M., Мусин О.Р., Собчук Т.В. Картографическая генерализация и теория фракталов. М.: 1998. 136 с.

3. Liqiu Meng. Automatic Generalization of Geographic Data. Project Report, http://www.hig.se/t-inst/sb/forsk/liqiu 97.pdf

4. Заруцкая И.П., Красильникова H.B. Проектирование и составление карт. Карты природы. Учебник. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1989.-256 с.

5. Салищев К.А. Картоведение. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. 406 с.

6. Тикунов B.C. Моделирование в картографии: Учебник. М.: Изд-во МГУ, 1997.-405 с.

7. TopferF. Kartographische Generalisierung. Gotha-Leipzig, 1974.

8. Srnka E. The Analytical Solution of Regular Generalization in Cartography //Int'l Yearbook of Cartography. 1970. - Vol.X.

9. Халугин E.H., Жалковский E.A., Жданов Н.Д. Цифровые карты /Под редакцией Халугина Е.Н. М.: 1992. 419 с.

10. Nickerson, B.-G., Н. Freeman. Development of a Rule-Based System for Automatic Map Generalization. Proceedings of the Second International Symposium on Spatial Data Handling, Duane Marble (Edi), Seattle, Washington, 1986, pp. 537-556.

11. Хорев А.Г. Разработка инструментальных средств для создания традиционных и объектно-ориентированных геоинформационных систем. Автореферат дис. к-та техн. наук: 05.13.16. Новосибирск, 1997.

12. Jones, С.-В. & I.-M. Abraham. Design Considerations for a Scale-Independent Cartographic Database. Proceedings of the Second International Symposium on Spatial Data Handling, Duane Marble (Edi), Seattle, Washington, 1986, pp. 384-398.

13. Bundy, G.-L., C.-B. Jones & E. Furse. Holistic Generalization of Large Scale Cartographic Data // "GIS and generalization Methodology and Practice", GISDATA 1, Jean-Claude Muller, Jean-Philippe Lagrange and Robert Weibel (Editors), 1995, pp.107-119.

14. Christensen, A.-H. Street Centerlines by a Fully Automated Medial-Axis Transformation. // GIS/LIS 1996, Proceedings, Denver, Colorado, USA, 1996, pp. 107-110.

15. Douglas D.H., Peucker Т.К. Algorithms for the Reduction of the number of Points Required to Represent a Digitized Line or its Cari-cature//The Canadian Cartographer. 1973. 10. - №2. pp. 112-122.

16. Ruas A. & J.-P. Lagrange. Data and Knowledge Modelling for Generalisation. // "GIS and generalization Methodology and Practice", GISDATA 1, Jean-Claude Mbller, Jean-Philippe lagrange and Robert Weibel (Editors), 1995, pp. 73-90.

17. Ruas, A. Multiple paradigms for automating map generalization: Geometry, topology, hierarchical partitioning and local triangulation. // 12th International Symposium on Computer- Assisted Cartography, Charlotte, North Carolina, 1995,vol. 4, pp.69-78.

18. Hentschel, W. Zur automatischen Hohenliniengeneralisierung in to-pographischen Karten. Ph.D. thesis, No.90, University of Hannover, Germany, 1979

19. Menke, K. Zur rechnergestbtzten Generalisierung des Verkehrswege-und Gewassernetzes, insbesondere fur den Mabstab 1:25,000. Ph.D. thesis, No.l 19, University of Hannover, Germany, 1983

20. Meyer, U. Generalisierung der Siedlungsdarstellung in digitalen Situationsmodellen, Ph.D. thesis, No. 159, University of Hannover, Germany, 1989.

21. Powitz, B.M. Zur Automatisierung der Kartographischen Generalise-rung topographischer Daten in Geo-Informationssystemen. Ph.D. thesis, Nr. 185, University of Hannover, Germany, 1993.

22. Wu, F. The research on automated cartographic generalization based on the databank of military traffic map. Thesis for Master of Science, Zhengzhou Military Institute of Surveying and Mapping, China, 1990.

23. Дэн Ли. Картографическая генерализация // ГИС-обозрение.-1994.-осень. С.24-27.

24. Intergraph MGE Map Generalizer. Cartograhic Production Solutions for GIS and Map Publishing. http://www.intergraph.com/software/mgmg.htm

25. Билич Ю.С., Васмут A.C. Проектирование и составление карт. Учебник для вузов. -М., «Недра», 1984. 364 с.

26. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. -М., «Наука», 1977.

27. Эндрю А. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1985. - 264 с.

28. Искусственный интеллект; В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы; Справочник/ Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

29. Искусственный интеллект; В 3 кн. Кн.2 Модели и методы; Справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. -304 с.

30. Beard M.K. Theory of Cartographic Line Revisited. Implications for Automated Generalization // Cartographica. 1991.-28 .-№4. -pp. 32-58.

31. Saga S.A. Structural Knowledge to Support the Generalization of a Coast-line // Proc. 17th Int. Cartogr. Conf., 10th General Assembly of ICA. 1995.-Vol. 2. - pp. 1491-1495.

32. Garsia J.A., Fdez-Valdivia J. Boundary Simplification in Cartography Preserving the Characteristics of the Shape Features //Computers&Geosciences. -1994. 20. - №3.- pp. 349-368.

33. Гараевская JI.С., Малюсова Н.В. Практическое пособие по картографии. М.: «Недра», 1976. 302 с.

34. Рубцов Д.В. Разработка технологии применения искусственных нейронных сетей в прикладных информационных системах. Дис. к-та технических наук: 05.13.16. Алт. Гос. Ун-т, - Барнаул, 2000. - 130 с.

35. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки /Л.А. Керов, А.П. Чатиков, Ю.В. Юдин. СПб., 1996. - 220 с.

36. Бакаев А.А., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев, 1993. 140 с.

37. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.-288 с.

38. Попов Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.-М.: Наука, 1987. 288 с.

39. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200 с.

40. Сойер В., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале; пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 191 с.

41. Таундсен К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1990. 320 с.

42. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам; пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-389 с.

43. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука.-М.: Мир, 1989. 220 с.

44. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. М.: Мир, 1989. -293 с.

45. Приобретение знаний: Пер. с япон./ Под ред. С.Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990.-304 с.

46. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картгео-центр-Геоиздат, 1993.

47. Towell G. G., J. W. Shavlik. Knowledge-Based Artificial Neural Networks. Artificial Intelligence, 70, 1994, pp. 119-165.

48. Бутаков С.В. Разработка интеллектуальных модулей информационной системы (на примере оценки деятельности предприятия).

49. Дис. к-та технических наук: 05.13.16. Алт. гос. техн. ун-т, Барнаул, 2000. - 145 с.

50. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996 276 с.

51. Джейн Анил К., Мао Жианчанг, Моиуддин К.М. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы 1997. №4. С. 16-24

52. Поспелов Д.А. Ситуационное управление основа прикладных интеллектуальных систем // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. - 1995. -№ 2. С. 3

53. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1995. 368 с.

54. Конев Д.Г. Приборы контроля показателей качества химических волокон. М.: Химия, 1985. 112 е.: ил.

55. Математика и кибернетика в экономике. Словарь справочник. М., Экономика, 1975. - 700 е.: ил.

56. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 1996. -288 е.: ил.

57. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Сов. радио, 1972. 206 с.

58. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981 157 с.

59. Фор А. Восприятие и распознавание образов. М.: Машиностроение, 1989.-272 с.

60. Вапник В.Н., Червоненкис А.Ф. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

61. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.-512с.

62. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

63. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. 239 с.

64. Боровков А.А. Математическая статистика.- Новосибирск: Наука; Изд-во Ин-та математики, 1997. 772 с.

65. Галушкин А. Современные направления развития нейрокомпью-терных технологий в России // Открытые системы 1997. №4

66. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: Изд. СССР США СП "ParaGraph", 1990. - 160 с.

67. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука. 1998.

68. Hristev, R.M. The ANN Book. 1998, 395p. FTP://ftp.funet.fi/pub/sci/neural/books.

69. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ.-М.: Высш.шк., 1989. 376 с.

70. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1990.- 544 с.

71. Насыров Р.В. Автоматизированная система принятия решений на основе причинных моделей в проблемных ситуациях. Дис. к-та технических наук. 05.13.16. Уфа, 1995.

72. Бакусов JT.M., Насыров Р.В., Лебедев Е.Г. Причинный анализ для принятия решений. -Уфа, 1993, 96 с.

73. Руководство по картографическим и картоиздательским работам. В 2 т. Военно-топографическое управление Генерального штаба. Москва, 1980.

74. Лавров Е.И. Преобразование растровых и векторных изображений в формат квадротомических деревьев // Материалы первой краевой математической конференции / Под ред. Ю.Г. Решетня-ка. Барнаул: Изд-во Алт. ун-та. 1998. С. 36.

75. Samet Н. The Design and Analysis of Spatial Data Structures. 1990, Addison-Wesley Publishing Company, Inc : Reading.

76. Хоффман, Ф. Исследование и разработка методов анализа и генерализации линий рек на картах. Дис. к-та технических наук: 05.24.03. -М.,1972.

77. Руководство по картометрическим работам для определения гидрографических характеристик. Л., 1979.

78. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. М., 1975., 872 с.

79. Ширяев Е.Е. Новые методы картографического отображения и анализа геоинформации с применением ЭВМ. М.: Недра, 1977, -182 с.

80. Li, Zhilin & S. Openshaw. Algorithms for automated line generalization based on a natural principle of objective generalization, International Journal of Geographical Information Systems, 1992, Vol.6. No.5, pp.373-389.

81. Visvalingham M. & P.-J.Williamson. Simplification and generalization of large scale data for roads A comparison of two filtering algorithms. Cartography and geographic information systems. Vol.22, №4 1995, pp.264-275.

82. Tobler W.R. Numerical Map Generalization//Michigan Inter-University Community of Mathematical Geographers. 1966. -Disc. Paper №8.

83. McMaster R.B. The Integration of Simlification and Smoothing Algorithms in Line Generalization//Cartographica. 1989. - 26. - №1. -pp. 101-121.

84. Шикин E.B., Боресков A.B. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. -М.: «Диалог-МИФИ», 1995.

85. Eric Saux. B-spline Curve Fitting: Application to Cartographic Generalization of Maritime Lines Institut de Recherche en Informatique de Nantes (France), 1998.

86. Панкова JI.А., Петровский A.M., Шнейдерман M.B. Организация экспертизы и анализ экспертной информации. М.: Наука, 1984. -120 с.

87. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. Самара: Изд-во «Самарский университет», 1995. -332 с.

88. Гохман О.Г. Экспертное оценивание: Учебное пособие. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991,-152 с.

89. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознование образов. М.: Статистика, 1977. 144 с.

90. Статистические методы анализа экспертных оценок. М, 1977.

91. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М., 1967.

92. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987. 126 с.

93. Тикунов B.C. Географические информационные системы: сущность, структура, перспективы. В кн.: Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, сер. Картография. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991, Т.14. С. 6-79.

94. ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и электронные карты. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1996. 20 с.

95. Джамп Д. AutoCAD. Программирование: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1992. 336 с.

96. Гюнтер Борн. Форматы данных: Пер. с нем. К.: BHV, 1995. -472 с.125

97. Климов А.С. Форматы графических файлов: К.: НИПФ «ДиаСофт Лтд», 1995.-480 с.

98. Вахрамеева Л.А., Бугаевский Л.М., Казакова З.Л. Математическая картография. -М.: Недра, 1986. 286 с.

99. Червяков В.А., Крупочкин Е.П. Карта извилистости рек: технология создания и возможности использования // Современные проблемы географии и природопользования. 2000. №3. -С. 21-27.1. ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

100. CDT Constrained Delaunay Triangualation (ограниченная триангуляция Делоне)

101. SDS Simplicial Data Structure (симплициальная структура данных)

102. TIN Triangulated Irregular Network (нерегулярная триангулированная сеть)

103. АКГ Автоматизированная Картографическая Генерализация

104. АРМ Автоматизированное Рабочее Место1. БД База Данных1. БЗ База Знаний

105. БФР Блок Формирования Решений

106. ГИС Географическая Информационная Система

107. ГМТ Геометрическое Место Точек

108. ИИС Интеллектуальная Информационная Система

109. ИНС Искусственная Нейронная Сеть1. ИС Информационная Система1. ЛЭ Линейный Элемент

110. ПЛО Пространственно-логические Отношения

111. САКГ Система Автоматизированной Картографической Генерализации