Геоінформаційні системи: принципи, методи та особливості використання
Терміни та визначення Геоінформаційна система – автоматизована цифрова (комп'ютерна) технологія, що дозволяє поєднати модельне зображення території (електронне відображення карт, схем, супутникових та/або іншіх дистанційних зображень земної поверхні) з інформацією табличного типу (різноманітні статистичні дані, списки, економічні показники тощо). Також, під геоінформаційною системою розуміють систему управління просторовими даними та асоційованими з ними атрибутами з метою підтримки прийняття управлінських рішень
Історія виникнення ГІС Приклад оперативного ГІС - аналізу поширення холери в Лондоні, складений на основі карт Джона Сноу (1855)
Сучасні ГІС включають: СУБД; редактори растрової і векторної графіки; перетворення табличних даних; аналітичні інструменти
Класифікація ГІС По територіальному охопленню: Глобальні, Субконтинентальні, Національні (державні), Регіональні, Субрегіональні, Локальні (місцеві) Класифікаційні ознаки: Предметна область інформаційного моделювання (муніципальні, природоохоронні тощо), Проблемна орієнтація ГІС (специфіка наукових/прикладних задач: кадастр, аналіз, управління, моніторинг тощо)
Структура ГІС Засоби прийому даних та управління потоками інформації (приймальні станції, засоби моніторингу тощо); - Апаратне забезпечення (комп'ютери, мережі, накопичувачі, тощо); - Дані (просторово-розподілені): і) географічно реферовані – ідентифіковані відповідно до положенні на земній поверхні, іі) атрибутивні – опис характеристик об'єктів; - Технології (методи отримання і обробки даних, алгоритми, порядок дій з розв'язання задач тощо); - Програмне забезпечення; - Бази даних і знань, експертні системи (можуть бути зовнішні по відношенню до самої ГІС)
Представлення даних в ГІС Растрові дані - цифрове представлення просторових об'єктів у вигляді сукупності чарунок растра (пікселів) з присвоєними їм значеннями класу об'єкта, на відміну від формально ідентичного регулярно-чарункового представлення як сукупності чарунок регулярної мережі (елементів розбиття земної поверхні). Растрове представлення даних передбачає позиціювання об'єктів з вказіування їх положення у відповідній растру прямокутній матриці одноманітно для всіх типів просторових об’єктів (точок, ліній, полігонів та поверхонь); Векторні дані - цифрове представлення точкових, лінійних та полігональних просторових об'єктів у вигляді набору координатних пар з описом тільки геометрії об'єктів, що відповідає нетопологічному векторному представленню лінійних та полігональних об'єктів або геометрії та топологічних відношень (топології) у вигляді векторно-топологічного представлення
Міжнародні стандарти Створення та експлуатація ГІС регулюються стандартами ISO 19101 – 19146, серед яких ключовими є: ISO 19101 Geographic information – Reference model ISO/TS 19104 Geographic information – Terminology ISO 19107 Geographic information – Spatial schema ISO 19108 Geographic information – Temporal schema ISO 19109 Geographic information – Rules for application schema ISO 19110 Geographic information – Methodology for feature cataloguing ISO 19111 Geographic information – Spatial referencing by coordinates ISO 19112 Geographic information – Spatial referencing by geographic identifiers ISO 19113 Geographic information – Quality principles ISO 19114 Geographic information – Quality evaluation procedures ISO 19115 Geographic information – Metadata ISO 19136 Geographic information – Geography Markup Language (GML)
Методологічні засади прийняття рішень на основі аналізу та моделювання простороворозподілених даних в рамках ГІС
Терміни та визначення Прийняття рішень – вибір шляхів рішення різного роду задач; вибір способів пошуку найбільш ефективних рішень серед можливих; процес раціоналізованого вибору (вирішування невизначеності в умовах багатьох альтернатив) з метою досягнення визначеного (завданого, бажаного, оптимального за певними критеріями тощо) результату
Терміни та визначення Теорія прийняття рішень (decision theory) – науковий напрям, що вивчає закономірності вибору шляхів рішення різного роду задач; нормативна теорія – описує раціональний процес вибору; дескриптивна теорія – описує практику прийняття рішень Таким чином оптимальний вибір передбачає науково обґрунтоване передбачення (прогноз, зроблений на основі застосування кількісних критеріїв) майбутнього стану системи/об'єкту, що вивчається
Вибір альтернативи Впровадження і контроль виконання: - Впровадження (виконання рішення, що прийняте); - Визначення критеріїв моніторингу (індикаторів); - Проведення моніторингу виконання рішення; - Оцінка результатів виконання Системи збору інформації (спостереження, вимірювання тощо) Етап аналізу: - Формування понятійного поля аналізу; - Формування альтернатив; - Формування критеріїв оцінки альтернатив; - Вибір оптимальної альтернативи Системи аналізу геореферованих даних (ГІС) Постановка задачі: - Експертна оцінка ситуації; - Ідентифікація проблеми і постановка задачі; - Визначення мети прийняття рішення; - Збір інформації про систему/об'єкт
Аналіз стаціонарності (ергодичності) даних спостережень стану системи Ергодичність - спеціальна властивість окремих динамічних систем, яка полягає в тому, що в процесі еволюції такої системи кожна точка її з певною ймовірністю проходить поблизу будь-якої іншої точки системи. В такому випадку при сценарних розрахунках час, який важко розраховувати, можна замінити фазовими (просторовими) показниками. Система, в якій фазові середні збігаються з часовими, називається ергодичною. Для ергодичних (стаціонарних, сталих) систем математичне сподівання по часових рядах має збігатися з математичним сподіванням по просторових рядах.
Аналіз ергодичності: формальне визначення Якщо (Х, Σ, μ) ймовірнісний простір, що складається з множини елементарних подій Х, сигма-алгебри випадкових подій Σ і ймовірнісної міри μ, а Т: Х→Х – мірне перетворення, яке зберігає міру μ для кожного елементу А множини В: μ(Т-1 А) = μ(А), то вважаємо Т ергодичним по відношенню до μ (і навпаки), якщо виконується хоча б одна умова: виконується або виконується: з позитивною мірою з або з позитивною мірою: таке, що
Прийняття рішень в умовах невизначеності Невизначеність – неможливість визначення негативних наслідків не - оптимальних рішень, прийнятих на основі даних та знань, які характеризуються істотною неповнотою. Можливі два типи невизначеності: Алеаторична – пов'язана із неточністю вимірів, технічною неможливістю отримання статистично достовірних даних про варіабельність вимірюваних параметрів; Епістемічна – пов'язана із відсутністю розуміння/достовірних знань про досліджувану систему Прийняття рішень в умовах невизначеності потребує і) зменшення невизначеностей, іі) аналізу функцій користі/функцій ризику
Похибки при прийнятті рішень розділяються за критерієм зиск/ризик (прибуток/втрати) в оцінках наслідків прийнятих хибних рішень. Тому похибки класифікуються: і) наслідком прийнятих помилкових рішень стає недосягнення запланованого/бажаного зиску; іі) наслідком прийнятих помилкових рішень стають незаплановані (такі, що перевищують припустимий рівень) втрати. Задача оптимізації прийняття рішень – задача балансу стратегій поведінки (управління системою) за критерієм зиск/ризик. Задача вирішується в рамках прикладного системного аналізу (теорія ігор, теорія багатокритеріальної оптимізації тощо)
Розв'язувальна функція Розв’язувальна функція - скалярна однозначна функція f (X ), областю визначення якої є простір ознак, а областю значень множина дійсних чисел. Нехай у просторі ознак налічується М областей, причому довільна і-а область тримає тільки об'єкти і-ї категорії (класу). Тоді, якщо розпізнаний об'єкт характеризується вектором ознак Xвим і для всіх і = 1, 2, . . . , M вірно fi (Xвим) ≥ fj (X вим) тоді, за звичайним вирішальним правилом, об'єкт відноситься до j-ї категорії (класу). Розв’язувальне правило – правило (зазвичай – формалізоване, алгоритм), за яким встановлено приймати (приймається) рішення про належність об'єкта до тої або іншої категорії (класу).
Розв'язувальна функція: теорема Баєса Теорема Баєса P(A) – апріорна ймовірність гіпотези А; P(B) ймовірність настання події В; P(A|B) – ймовірність гіпотези А при настанні події В; P(B|A) – ймовірність настання події В при істинності гіпотези А; P(M) - повна ймовірність події P(A) (при цьому вважаємо, що P(A|B) >> P(B|A)) Правило Баєса для визначення повної ймовірності події, що залежить від кількох несумісних гіпотез (класифікаційне правило): преп. Томас Баєс 1701 - 1761 An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances, 1763
Розв'язувальна функція: теорема Баєса Правило Баєса в інтегральній (безперервній) формі: при безперервному розподілі х та дискретному у при безперервному розподілі у та дискретному х Узагальнена форма: при безперервних розподілах х та у
Розв'язувальна функція: теорема Баєса Правило Баєса у випадку залежності гіпотези від трьох і більше подій Частотна інтерпретація формули Баєса
Поняття про експертні системи Експертна система – (у вузькому прикладному розумінні) комп’ютерна програма, що здатна робити логічні висновки на основі використання баз даних і експертних знань, забезпечуючи підтримку прийняття рішень та вирішення специфічних завдань без присутності експерта Засоби отримання даних База знань Алгоритм логічного виведення (блок розв'язувальних функцій) Система пояснень і контролю Інтерфейс користувача Експерти Користувач
Скачать презентацию Геоінформаційні системи принципи методи та особливості використання
Lecture_2_GIS.ppt