Разработка структуры специализированной базы геоданных структуры и базы данных состояния войск для применения в автоматизированных системах управления войс

Разработка структуры специализированной базы геоданных структуры и базы данных состояния войск для применения в автоматизированных системах управления войсками

Развитие современной армии, как и развитие современного общества в целом, базируется на внедрении и развитии информационных технологий. Важнейшей составной частью большинства технологий являются средства обработки цифровой информации о местности во взаимосвязи с многообразными данными о противнике и своих войсках.

Цифровое поле боя или электронное поле боя — новый термин, появившийся в последнее время, охватывает цифровую информацию о местности непосредственно по полю боя и средства ее эксплуатации в виде собственно самой ГИС. Электронное поле боя — серьезный качественный скачок в части применения ГИС для операций. Однако нельзя говорить, что произойдет полная замена бумажных карт на ЦИМ (цифровая информационная модель). Речь идет лишь о их совместном использовании и дополнении. Бумажные карты будут востребованы в течение обозримого будущего, однако командиры, органы управления будут располагать дополнительными источниками пространственной поддержки принятия решений, ранее доступные только командующим и стратегическим направлениям.

ГИС дает возможность создавать информационные продукты, отображающие информацию, точно соответствующую потребностям пользователя. Кроме того, нельзя не учитывать тот факт, что ГИС системы дают новые возможности трехмерной визуализации картографической информации, недоступные для бумажных карт. Трехмерное представление местности из конкретной точки местонахождения наблюдателя или виртуальный облет местности с нанесенной боевой обстановкой, даст более полную картину командиру любого звена, чем просто бумажная карта с нарисованными на ней объектами.

Одно из главных требований к карте военного назначения — поддержка ситуационного отображения. Карта действует как пространственная структура, на которую накладывается оперативно-тактическая обстановка, которая показывает текущее размещение сил и связанных с картой. Бумажная карта не способна быстро отразить ситуацию. ГИС спасает положение путем передачи по каналам связи только лишь оверлейных слоев с текущей обстановкой. Причем это может быть не только список координат, описывающих статус местоположения объектов, но и элементы, имеющие сложную пространственную структуру и пространственные отношения (оси движения в виде пространственного графа, границы с топологией, маршруты, минные поля и т. д.).

При размещении на местах воинских подразделений, они нуждаются в детальном понимании ландшафта, чтобы провести успешные действия.

Наиболее важные области применения ГИС:

— планирование движения техники с учетом конкретной боевой обстановки, состояния местности, скрытности, времени суток, характеристик конкретной боевой техники и т. д.;

— планирование полетов авиации и беспилотных летательных аппаратов с целью нанесения ударов, перевозки грузов и личного состава, ведения разведки;

— оптимизация расписания и маршрутов движения;

— определение наиболее возможных маршрутов передвижения противника и планирование размещения средств противодействия.

При разработке специализированной ГИС большую роль играет разработка классификатора. Классификатор отображает структуру ГИС, от этого зависит ее функциональность и производительность.

Для успешной разработки классификатора необходимо хорошо понимать механизмы хранения и визуализации данных. Также для ГИС военной направленности остро стоит вопрос надежной защиты данных.

Рассмотрению этих вопросов посвящена моя выпускная квалификационная работа.

1. Конструкторский раздел

1.1 Анализ способов хранения геоданных в ГИС

Рассмотрим и проанализируем представление и хранение информации на примере СУБД ArcSDE. Она использует объектно-реляционную модель данных. Эта модель данных позволяет описывать не только геометрию объектов, но и их поведение, правила, взаимосвязи с другими классами объектов и объектами базы геоданных. Эта интеграция поведения с геометрией позволяет создавать более сложные, расширенные модели ГИС-данных. База геоданных позволяет хранить как векторные (содержащие до четырех измерений), так и растровые (в виде мозаики или каталога растров) данные, а также топологические взаимоотношения, геометрические сети, метаданные, размерности и т. д.

1.1.1 Организация хранения векторных данных

Векторные данные в схеме ArcSDE образуют классы. Под классом понимается таблица, которой приписывается «поведение». Строки в таблице соответствуют записям для отдельных объектов, которые имеют свое «поведение» в ГИС. Например, к классу объектов могут быть отнесены объекты типа «собственник земельных участков». Пользователь может устанавливать взаимоотношения между полигональными векторными объектами для земельных участков и объектами класса собственников.

Каждый объект описывается атрибутами, которые хранятся как данные в полях таблицы для класса векторных объектов. Атрибуты определяют стандартные и частные свойства векторных объектов и могут быть численными, текстовыми или описательными идентификаторами.

Каждый объект на логическом уровне имеет пространственную привязку — систему наземных координат, в которой представлен набор данных. Привязка служит для описания реального положения набора данных на земле. Пространственная привязка включает такие характеристики, как тип картографической проекции, дату, допустимый диапазон значений координат (например, для координат x, y или x, y, z).

В схеме ArcSDE существуют подтипы — наборы классов для отдельных представителей класса векторных объектов. Класс векторных объектов может содержать векторные объекты, которые имеют одинаковое «поведение» и одинаковые свойства, но их значение или роль в данной модели могут отличаться.

Векторные объекты в ArcSDE объединяются в наборы — совокупность классов векторных объектов с одинаковой пространственной привязкой. Классы векторных объектов в наборе векторных объектов могут быть организованы в виде сетей или пространственных топологий. Наборы векторных объектов аналогичны покрытиям, в которых они являются совокупностью связанных классов векторных объектов, однако, наборы векторных объектов имеют меньше ограничений и более функциональны, чем покрытия. Наборы векторных объектов становятся особенно полезными, когда необходимо моделировать пространственно связанные векторные объекты, такие, например, как производственные сети, дороги, слои, характеризующие окружающую среду, географические регионы и т. п.

ArcSDE реализует в своей архитектуре геометрические сети — определяемый пользователем набор классов векторных объектов, которые образуют часть неразрывной сети, состоящей из краевых элементов, переходов и поворотов.

Набор классов векторных объектов, которые используют общую геометрию, определяемый пользователем, называется пространственной топологией. Пространственная топология позволяет использовать один общий набор линий, для представления геометрии ряда классов векторных объектов. Например, такие классы объектов, как типы почв, растительность, модель местности и водные объекты, могут использовать совместно общие границы полигонов. Любое изменение, внесенное в общую границу, автоматически обновляет коллективно используемые границы для всех векторных объектов. Классы векторных объектов, которые участвуют в пространственной топологии, организуются в такие же наборы векторных объектов.

Для определения допустимых значений для атрибутов в виде диапазона или набора значений используются домены.

Правила проверки корректности являются одним или более ограничением, накладываемым на значения атрибутов, топологию или положение векторных объектов, для обеспечения единства «поведения» векторных объектов. Например, правила неразрывности накладывают ограничения на места соединений в сетях.

1.1.2 Организация хранения растровых данных

Базы геоданных могут содержать наборы растровых данных. Каждый растр представляет изображаемое пространство в виде одинаковых по размерам элементов или пикселей. Набор растровых данных хранится в виде двумерной матрицы с определенным значением параметра для каждого элемента изображения. Каждый элемент изображения имеет одинаковые размеры по высоте и ширине. Положение (географические координаты) верхнего левого угла сетки вместе с размерами элемента и числом элементов в строках и столбцах определяет пространственный экстент растрового набора данных.

Растровые данные представляют собой обособленный класс данных, используемый в ГИС. ArcSDE обеспечивает возможность работы с достаточно большим количеством растровых форматов.

ArcSDE работает с растровыми данными также хорошо, как и с векторными. Когда создается бизнес-таблица со столбцом растрового типа, ArcSDE рассматривает этот столбец как набор растровых данных. Набор растровых данных может иметь множество изображений, составляющих этот набор, но геопривязанные изображения не могут соединиться в один растровый слой с непривязанными изображениями. Информация о растровом столбце, хранится в одной из системных таблиц ArcSDE, называемой raster_columns.

Растровые наборы данных содержат один или более слоев, называемые полосами (bands). Например, обычное цветное изображение состоит из трех полос (красной, зеленой и синей). Изображение цифровой модели местности (DEM) содержит одну полосу (полутоновое монохромное изображение со значениями яркости, соответствующими отметкам высот), а многоспектральное изображение может иметь много спектральных полос.

Каждая полоса растра содержит помимо самих элементов такие данные, как:

— статистику (минимальное, максимальное и среднее значение для элементов изображения);

— гистограмму значений яркостей элементов изображения;

— таблицу значений атрибутов (необязательная вспомогательная атрибутивная информация о различных значениях элементов изображения);

— принятую по умолчанию цветовую таблицу (color map) для отображения растрового изображения (необязательна).

Растровые наборы данных в банке данных пространственной информации могут занимать очень большие объемы и покрывать большие географические области, обеспечивая при этом высокое разрешение. Для обеспечения эффективного доступа и хранения таких данных, растровые данные автоматически режутся на отдельные фрагменты, и при этом сжимаются. При загрузке растровых данных, ArcSDE сшивает в мозаику необходимое число таких фрагментов, чтобы обеспечить покрытие требуемого экстента. При загрузке в ArcSDE в мозаику можно сшивать изображения с одинаковым разрешением.

Поскольку растровые данные могут покрывать очень большие площади, то часто будет необходимо использовать вырезанные фрагменты из общего слоя растровых данных. В ArcSDE можно определять видимый экстент растрового изображения, чтобы минимизировать время на ожидание получения данных с сервера. Для ускорения отображения передача данных ограничивается автоматически текущим экстентом карты.

Для работы с очень большими растрами ArcSDE реализует каталог снимков — таблицу со ссылками на растровые файлы. Таблица может лежать в базе данных, а снимки — на файловом сервере. Для ускорения отображения и в целях экономии места их можно сжать с использованием MrSID.

В ArcSDE можно создавать пирамидальные слои для растровых данных, которые представляют собой ряд слоев, получаемых из исходного изображения с понижением разрешения. Каждый слой получается в результате преобразования (resampling) исходного изображения в изображение с более грубым пространственным разрешением. Пирамидальные слои используются для ускорения процесса вывода и отображения растровых изображений в тех ситуациях, когда не используется максимальное разрешение в изображении, например, при уменьшении масштаба изображения на экране. Каждый последующий слой пирамид характеризуется более высокой степенью обобщения.

Когда используется изображение, для которого созданы пирамидальные слои, ArcSDE автоматически определяет масштаб наиболее подходящего пирамидального слоя, чтобы использовать его каждый раз, когда происходит перерисовка изображения на экране.

Для хранения растрового набора данных с созданными пирамидальными слоями требуется дополнительная память, которая зависит от числа слоев в пирамиде. Обычно затраты памяти для создания пирамидальных слоев составляют около 8% от исходного объема. Однако, выигрыш от создания пирамидальных слоев при работе с большими изображениями, оказывается неизмеримо большим. Как правило, этот выигрыш начинает сказываться при объеме изображений, превышающем 100 мегабайт.

1.1.3 Выбор средства для реализации банка данных пространственной информации

Основной задачей банка данных пространственной информации является обеспечение хранения пространственной (растровой и векторной) информации, а так же атрибутивной информации пространственных объектов в базе данных. ArcGIS предоставляет инструментарий для решения данных задач.

Программный продукт ArcSDE представляет собой интерфейс, позволяющий хранить пространственные данные и управлять ими в выбранной системе управления базами данных (СУБД).

ArcSDE представляет собой открытую систему, которая работает с различными системами управления базами данных, включая Oracle, Informix, IBM DB2, Microsoft SQL Server. ArcSDE масштабируется от работы с базами данных небольших рабочих групп до баз данных крупных предприятий и позволяет эффективно использовать встроенные в СУБД развитые средства аутентификации пользователей, резервного копирования и восстановления данных, а также другие преимущества централизованного хранения и управления базой данных.

При использовании различных баз данных, созданными организациями или отдельными пользователями, ArcSDE обеспечивает общую модель хранения географической информации. ArcSDE значительно улучшает характеристики всей ГИС за счет распределения функций приложения ГИС между сервером базы данных, клиентом и сервером приложений ArcSDE.

Преимущества ArcSDE:

— многопользовательское редактирование данных без их блокирования;

— простая возможность решения возникающих при таком редактировании конфликтов;

— возможность работы с использованием различными пользователями или группами собственных версий данных;

— автономное редактирование, позволяющее скопировать часть информации из базы в файл и, произведя правку этого файла, поместить результаты опять в общую базу;

— возможность для хранения очень больших объемов как векторных, так и растровых данных с сохранением быстрого доступа к этим данным, особенно ограниченной выборки из большого объема;

— предоставление функций сервера приложений, обеспечивающих удаленным клиентам возможность доступа к данным (чтение и изменение) по сетям общего пользования по протоколу TCP/IP с обеспечением достаточно высокого уровня защищенности серверной и клиентской сетей (при установке сетевых экранов);

— работа на различных операционных системах и на различных СУБД.

1.1.4 Длинные транзакции и альтернативные версии

Стандартное представление данных в СУБД обеспечивает способность управлять одновременным доступом к данным только на уровне таблиц, но не обеспечивает выполнение длинных транзакций при внесении изменений в ГИС, или обработки сценариев типа «что случится, если». ArcSDE дает возможность осуществлять это с использованием версий.

Главная роль от использования версий сводится к упрощению практики внесения изменений. Многие операции редактирования в ГИС требуют всего нескольких минут на выполнение редактирования. Однако есть ряд задач, которые требуют для выполнения редактирования нескольких часов, дней или даже месяцев. Выполнение таких длинных транзакций возможно при создании версий. Версии дают пользователям возможность одновременно создавать несколько независимых представлений для базы данных, не копируя эти данные. Многие пользователи могут при этом одновременно вносить изменения в одни и те же векторные объекты или строки таблиц.

В конце сеанса редактирования, либо при согласовании с другими версиями отредактированные объекты объединяются в версии-получателе в базе геоданных. Если один и тот же объект был отредактирован в различных версиях, возникает конфликт. При такой ситуации ArcSDE выводит специальное диалоговое окно, которое обеспечивает помощь пользователю в разрешении конфликта, соответствующие конфликтующие объекты отображаются на карте.

Таким образом, ArcSDE представляет инструментарий, позволяющий сформировать банк данных геопространственной информации.

1.1.5 Информационная база состояния войск

Информационная база состояния войск предназначена для хранения в СУБД следующей информации:

— данных о своих восках, войсках иностранных государств;

— вариантов моделирования обстановки;

— данных о типовых и реальных штатных структурах своих войск и войск иностранных государств;

— данных о наличии, состоянии и тактико-технических характеристиках вооружения, техники, имущества и боеприпасов;

— оперативно-тактических нормативов;

— оперативно-тактических условных знаков;

— схем технических решений.

— шаблонов документов;

— результатов решения информационно-расчетных задач;

— данных о местности;

Базы данных (БД) являются неотъемлемой частью современных автоматизированных систем управления войсками.

Любая АСУВ использует структуры данных для получения исходных данных, нормативно справочной информации, хранения результатов работы. Любая информация, используемая входящими в состав АСУВ информационными и информационно-расчетными задачами, в соответствии с современной методологией создания программного обеспечения, должна храниться в БД.

Проблемным вопросом является момент комплексирования программного обеспечения, и организации обмена данными между автоматизированными рабочими местами должностных лиц и звеньев управления. Это обусловлено тем, что программное обеспечение разрабатывается различными организациями, каждая из которых предоставляет для использования собственные структуры данных.

Решение этой проблемы заключается в использовании единой базы данных, с использованием настроек представлений и специально организованных скриптов для формирования минимально необходимой структуры данных.

По способу физической реализации база данных должна быть реализована как реляционная база данных.

База данных должна быть описана схемой данных, в которой необходимо отобразить структуры таблиц, ключевые поля, связи между таблицами.

Структура информационной базы имеет в своей основе реляционную модель данных. Информация в базе данных хранится в виде отдельных связанных таблиц. По составу информации можно выделить 4 следующих смысловых группы таблиц:

— данные о своих войсках и войсках противника, тактико-технические характеристики вооружения, техники и боеприпасы, стандартные справочники и классификаторы, условные знаки, шаблоны документов, технические решения, ссылки на дополнительную информацию, представленную отдельными файлами;

— информация для планирования и расчета передвижения войск, включая построение войск, нормативно-справочные таблицы, данные о местности и планируемых маршрутах передвижения в выбранном районе, информация для решения задач оптимизации маршрутов передвижения своим ходом, железнодорожным и воздушным транспортом, а также связанных задач расчета фортоборудования, горюче-смазочных материалов, крепления техники, организации комендантской службы;

— данные о возможностях, боевом порядке, составе и укомплектованности формирований своих войск и войск противника, полученные в результате решения задач оценки. Данные хранятся в виде, обеспечивающим доступ к ним всем задачам, имеющим потребность в реальной информации о войсках на выбранный момент времени;

— раздел данных о минно-взрывных заграждениях. Эта информация получена в результате решения задачи сбора и является постоянно пополняемой.

Структура таблицы включает в себя:

— описание полей;

— ключ;

— индексы;

— ограничения;

В описании полей для каждого поля задаются:

— имя (только латинскими буквами);

— тип (для обеспечения совместимости с существующими приложениями хранения, обработки и отображения информации допускается использование стандартных типов данных);

— размер (в зависимости от типа поля).

Каждая таблица имеет ключевое поле.

Ключ представляет собой комбинацию полей, данные в которых однозначно определяют каждую запись в таблице.

Индекс, как и ключ, строится по полям таблицы, однако он может допускать повторение значений составляющих его полей. Поля, по которым построен индекс, называются индексными. При создании индексы именуются латинскими буквами. Индексирование таблиц БД реализовано в необходимом для ускорения обработки запросов масштабе.

Связи между таблицами устанавливаются при участии только ключевых или проиндексированных полей.

При работе со связанными таблицами разрешается использовать стандартные процедуры каскадного обновления и удаления данных. При удалении записи главной таблицы нужно удалять и соответствующие ей записи в подчиненной таблице (каскадное удаление).

При необходимости включения в базу данных графической информации необходимо организовать таблицу ссылок, в которой указываются ссылки на файлы, содержащие такую информацию.

1.1.6 Защита базы данных от несанкционированного доступа

Остановимся подробнее на рассмотрении вопросов защиты данных. Комплекс программно-аппаратных средств и организационных (процедурных) решений по защите информации от несанкционированного доступа (далее НСД) могут включает следующие четыре подсистемы:

— управления доступом;

— регистрации и учета;

— криптографическую;

— обеспечения целостности.

Защита базы данных означает защиту самих данных и их контролируемое использование на рабочих ЭВМ сети, а также защиту любой сопутствующей информации, которая может быть извлечена из этих данных или получена путем перекрестных ссылок. Когда рассматриваются процедуры защиты сетевых БД, то данные и их логические структуры представляются двумя различными способами. Отдельные объекты данных могут быть сами обьектами защиты, но могут быть организованы в структуры БД (сегменты, отношения, каталоги и т. д.). Защита таких структур рассматривается в основном при анализе механизмов контроля доступа. Обеспечение защиты данных на рабочих ЭВМ может быть описано следующим образом:

1. Защита содержания данных объединяет функции, процедуры и средства защиты, которые предупреждают несанкционированное раскрытие конфиденциальных данных и информации в БД.

2. Средства контроля доступа разрешают доступ к данным только полномочных объектов в соответствии со строго определенными правилами и условиями.

3. Управление потоком защищенных данных при передаче из одного сегмента БД в другой обеспечивает перемещение данных вместе с механизмами защиты, присущими исходным данным.

4. Предотвращение возможности выявления (prevention of inference) конфиденциальных значений из данных, содержащихся в регулярных или статистических БД, в результате выявления статистически достоверной информации.

5. Контроль согласованности при использовании БД предполагает процедуры, которые обеспечивают защиту и целостность отдельных элементов-данных, в частности их значений (зависимость от значений). Успешная реализация таких процедур означает, что данные в БД всегда логически связаны и значения критических данных передаются от узла к узлу только при наличии специальных полномочий.

6. Контекстная защита данных, характерная для схем защиты динамических БД, также должна быть включена в состав процедур защиты БД. В этом случае защита отдельного элемента БД в каждый данный момент времени зависит от поведения всей системы защиты, а также предшествующих операций, выполненных над этим элементом (зависимость от предыстории).

7. Предотвращение создания несанкционированной информации предполагает наличие средств, которые предупреждают, что объект получает (генерирует) информацию, превышающую уровень прав доступа, и осуществляет это, используя логическую связь между данными в БД.

Следует отметить, что применение криптографических методов способно существенно повысить стойкость защиты баз данных от несанкционированного доступа. Задача криптографической защиты БД существенно отличается от криптозащиты информации в рамках обычной файловой системы по следующим причинам:

1. Возникает задача проектирования защиты информации с учетом СУБД либо путем встраивания защитных механизмов в СУБД, либо в виде внешних защитных оболочек (для систем, работающих без функций защиты).

2. Файлы БД — это файлы определённой структуры. Пользователи могут иметь доступ к информации только из определенных частей БД, то есть возникает задача ранжирования прав доступа (избирательной защиты) внутри файла БД.

3. Размер шифруемой информации в файле БД в общем случае произволен и ограничен только структурой БД. Для более полной защиты необходимо ввести следующие уровни:

а) Регистрация и аутентификация пользователей, ведение системного журнала. Идентификацию и аутентификацию пользователей можно проводить следующими способами:

— по индивидуальному паролю, вводимому с клавиатуры;

— с помощью ключевой дискеты;

— с помощью электронного ключа;

— другие способы.

В системном журнале регистрируются любые попытки входа в систему и все действия оператора в системе.

б) Определение прав доступ к информации БД для конкретного пользователя (авторизация пользователя) при обращении к СУБД. Все действия пользователя протоколируются в системном журнале. Определение полномочий пользователя при доступе к БД происходит на основе анализа специальной информации — списка пользователей с правами доступа, которая формируется администратором БД, исходя из принципа минимальных полномочий для каждого пользователя. Это второй этап процедуры авторизации пользователя. На этом уровне происходит конфигурация БД под полномочия конкретном пользователя. Пользователю предоставляется в виде как бы отдельной базы та часть БД, доступ к которой ему разрешен администратором. Все обращения вне этой части должны блокироваться системой. В этом случае пользователь работает с виртуальной «личной» БД.

в) Непосредственный доступ к БД. На этом уровне для повышения защищенности системы в целом целесообразно использовать зашифрование / расшифрование отдельных объектов БД. Ключи для шифрования можно определять исходя из идентификатора пользователя и его полномочий, то есть «паспорта» пользователя. При создании базы данных вводится дополнительное поле, в котором записывается уровень конфиденциальности данной записи. Информация БД шифруется и хранится на диске в зашифрованном виде. В каталоге СУБД создается БД, представляющая из себя регистрационную книгу, где содержится следующая информация: имя или код пользователя, пароль, уровень доступа. Данный файл и управляющая программа также шифруются. Создается и запускается управляющий файл. К недостаткам данной реализации относятся:

— возможность удаления и модификации управляющего файла;

— при некорректном завершении на диске может остаться файл базы данных в явном виде. Для надежности после работы желательно «затирать» пустые места на диске, чтобы при НСД невозможно было восстановить не кодированный файл с помощью дисковых утилит, хотя это дополнительная трата времени.

В заключение следует отметить, что при разработке механизмов защиты БД следует помнить о некоторых их особенностях:

— в БД объекты могут представлять собой сложные логические структуры, определенное множество которых может отображаться на одни и те же физические объекты;

— возможно существование различных требований по защите для разных уровней рассмотрения — внутреннего, концептуального и внешнего для БД;

— защита БД связана с семантикой данных, а не с их физическими характеристиками.

1.2 Разработка классификатора базы геоданных

ГОСТ Р 51 606−2000 «Карты цифровые топографические. Система классификации и кодирования цифровой картографической информации. Общие требования» устанавливает общие требования к системе классификации и кодирования цифровой картографической информации, а также к классификаторам объектов цифровых топографических карт масштабов 1:10 000, 1:25 000, 1:50 000, 1:100 000, 1:200 000, 1:500 000, 1:1 000 000.

Положения данного стандарта подлежат применению расположенными на территории Российской Федерации учреждениями, организациями и предприятиями независимо от ведомственной принадлежности и форм собственности, имеющими лицензию Федеральной службы геодезии и картографии России на изготовление и распространение цифровых топографических карт, соответственно должны быть учтены при разработке Системы.

Прежде, чем перейти к системе классификации и кодирования цифровой картографической информации, необходимо определить следующие термины:

Классификатор объектов цифровых топографических карт — это нормативный документ, представляющий систематизированный свод наименований и кодовых обозначений объектов ЦТК, их признаков и значений признаков, классифицированных и кодированных в соответствии с принятой системой классификации и кодирования объектов ЦТК;

Кодирование объектов цифровых топографических карт — это присвоение объектам ЦТК, их признакам и значениям этих признаков символьных обозначений в соответствии с определенными правилами, которые обеспечивают возможность их выделения из множества данных;

Кодовое обозначение объекта цифровой топографической карты — это совокупность кода объекта ЦТК, номера этого объекта в массе однотипных, кодов характерных для данного объекта признаков и кодов значений этих признаков;

Система классификации и кодирования объектов цифровых топографических карт — это свод правил и конкретных указаний, определяющих порядок классификации и кодирования объектов ЦТК, а также признаков указанных объектов и их значений.

Система классификации и кодировании цифровой картографической информации охватывает все объекты ЦТК, основные и дополнительные признаки (характеристики) этих объектов, и предполагает использование единого (общего) классификатора для ЦТК масштабов 1:10 000, 1:25 000, 1:50 000, 1:100 000, 1:200 000, 1:500 000 и 1:1 000 000. Система разработана с учетом принципов, использованных при формировании содержания топографических карт, включая их математическую основу, условные знаки и справочную информацию. Система классификации объектов ЦТК и созданные в соответствии с ней классификаторы однозначно определяют принадлежность всех подлежащих классификации объектов ЦТК к классификационным группировкам. При распределении объектов ЦТК на классификационные группировки используется иерархический метод классификации.

Система классификации объектов ЦТК позволяет использовать ее для решения как картографических (производственных и научно-исследовательских), так и пользовательских задач, предполагающих использование цифровой картографической информации. Система классификации не ориентирована на решение одной задачи (группы задач) в ущерб другим задачам.

Классификационные группировки объектов ЦТК созданы вложенными, т. е. целиком входят одна в другую. Пересечение (неполное вхождение) группировок отсутствует.

Объекты ЦТК, которые отображают особенности топографической карты, обусловленные графическим представлением картографической информации, включены в систему классификации в виде отдельных классификационных группировок.

1.2.1 Общее представление о доменах

Значения атрибутивных характеристик могут быть сформированы с использованием классификаторов и справочников. Такие характеристики образуют домены.

Домен атрибутов — справочная таблица, в которой приведены допустимые значения кодов для атрибутов объектов. Домен атрибутов предназначен для ограничения перечня допустимых значений, которые можно использовать для атрибутивных характеристик объектов ЦТК в. Домен атрибутов может включать как непосредственно значения, так и правила для их получения.

Главными свойствами домена являются:

1. название домена — предназначено для однозначной идентификации домена атрибутов в Системе;

2. тип данных, используемый для атрибутивной характеристики объекта ЦТК. Предусмотрены следующие типы данных:

— Short — целый тип short имеет размер 2 байта и, соответственно, позволяет выразить множество значений равное 2 в степени 16: 2¹⁶=65 536. Так как тип short является знаковым и содержит как положительные, так и отрицательные значения, то диапазон значений находится между от минус 32 768 до 32 767;

— Long — целый тип, имеет размер 8 байт (64 бита). Минимальное значение минус 9 223 372 036 854 775 808, максимальное значение 9 223 372 036 854 775 807;

— Float — дробный тип, имеет размер 8 бит для хранения целой части и 23 бита для хранения дробной части. Минимальное значение 1.175 494 351 E минус 38, максимальное значение 3.402 823 466 E + 38;

— Double — дробный тип, имеет размер 11 бит для хранения целой части и 52 бита для хранения дробной части. Минимальное значение 2.225 073 858 507 2014E минус 308, максимальное значение 1.7 976 931 348 623 158 E + 308;

— Text — набор строковых символов;

— Date — дата и время.

3. тип домена, может быть следующим:

— домен диапазона значений — используется для задания диапазонов допустимых значений при использовании числовых типов. Пример: любые дробные числа от минус 10 до 10;

— домен значений — определяет допустимый набор значений, которые могут принимать атрибут любого типа. Пример: целые числа: 1, 5, 10.

1.2.2 Домены атрибутов

По результатам информационного обследования сформирован список доменов геоинформационной системы (табл. 1.1).

Табл. 1.1 Перечень используемых в геоинформационной системе доменов

Табл. 1.2. Перечень доменов используемых в информационной базе состояния войск

Домены типа вид военной техники определяют, к какому виду военной техники относится данный объект, например — танки, самоходные артиллерийские установки и т. д.

Такие характеристики боевой техники, как скорость, дальность огня, дальность хода без дозаправки, количество членов экипажа и т. д. указываются в значениях атрибута для каждого вида техники. Эти данные помогут произвести анализ ситуации и моделирование вероятного дальнейшего развития событий на поле боя.

1.3 Описание методов визуализации геоданных

В зависимости от способа представления пространственной информации визуализацию можно подразделить на:

— 2D представление пространственной информации. Данный способ представления характерен для картографической информации или электронных карт;

— 3D представление пространственной информации. Данный способ представления характерен для цифровых моделей местности, когда необходимо передать не только географическое расположение, но и сформировать реалистичное представлении о данной местности.

Основные понятия ГИС тесно связаны с электронными картами и их содержанием. Электронная карта представляет собой набор элементов расположенных в определенном порядке на странице. Главными элементами электронной карты являются фрейм карты, содержащие слои электронной карты, масштабную линейку, указатель на север (стрелка), заголовок, текст описания, а также символы легенды. Фрейм карты обеспечивают отображение географической информации, во фрейме географические сущности представлены в виде ряда слоев карты, которые составляют наполнение карты (рис. 1).

Рис. 1. Карта как набор картографических слоев Картографические слои представляют информацию с помощью:

— дискретных пространственных объектов, представленных коллекцией точек, линий и полигонов;

— аэрофотосъемки или спутниковых изображений, которые занимают определенную часть карты;

— непрерывные поверхности, такие как рельеф, который может быть представлен несколькими способами, например, в виде набора горизонталей и точек высот.

Для 2D и 3D визуализации дискретных пространственных объектов в Системе применяются следующие слои пространственных данных:

1. слои политико-административного деления:

— политико-административные границы;

— пограничные знаки;

— политико-административные единицы;

2. слои населенных пунктов:

— адреса домов, строений;

— строения (линии);

— строения (точки);

— строения (полигоны);

— структура поселения;

— населенные пункты (точки);

— населенные пункты (полигоны);

3. слои производственной и социальной инфраструктуры:

— линии связи и электропередачи;

— пункты и сооружения связи (точки);

— пункты и сооружения связи (полигоны);

— производственные и социальные объекты (линии);

— производственные и социальные объекты (точки);

— производственные и социальные объекты (полигоны);

— трубопроводы и коммунальные сети (линии);

— объекты обслуживания трубопроводов и коммунальных сетей (точки);

— объекты обслуживания трубопроводов и коммунальных сетей (полигоны);

4. слои геодезической основы:

— пункты геодезической сети;

— грунты (точки);

— грунты (полигоны);

— географическая сетка;

— номенклатурные листы;

5. слои гидрографии и сопутствующих объектов:

— дополнительные объекты гидрографии (линии);

— дополнительные объекты гидрографии (точки);

— дополнительные объекты гидрографии (полигоны);

— изобаты;

— отметки глубин;

— гидрография (линии);

— гидрография (точки);

— гидрография (полигоны);

— гидротехнические объекты (линии);

— гидротехнические объекты (точки);

— гидротехнические объекты (полигоны);

6. слои транспортной инфраструктуры:

— транспортные сооружения (линии);

— транспортные сооружения (точки);

— транспортные сооружения (полигоны);

— автодороги и пути;

— сооружения при автодорогах (точки);

— сооружения при автодорогах (полигоны);

— железные дороги и пути;

— сооружения при железных дорогах (точки);

— сооружения при железных дорогах (полигоны);

7. Рельеф суши:

— отметки высот на искусственных объектах;

— рельеф (линии);

— рельеф (точки);

— рельеф (полигоны)

— горизонтали;

— отметки высот;

8. Растительность и грунты:

— растительность (линии);

— растительность (точки);

— растительность (полигоны);

— просеки;

— просеки и лесные кварталы (полигоны);

— локализованные характеристики лесных кварталов;

— грунты (точки);

— грунты (полигоны);

9. Технические объекты:

— технические объекты точечные;

— технические объекты линейные;

— технические объекты полигональные.

Для представления тематической информации в подсистеме используются следующие тематические слои:

— карты природных явлений: геологические, почвенные, природного районирования, охраны природы и другие;

— карты кадастровых систем (для решения социально-экономических вопросов владения и пользования): земельного, карты сооружений (нефтепроводы, газопроводы, линии электропередач и т. д.) и другие;

— карты экологической обстановки, сооружений инженерной защиты, опасных процессов и др. явлений;

— карты тематических слоев по направлениям анализа строительства олимпийских объектов и сооружений;

— карты тематических слоев по направлениям анализа транспортной инфраструктуры, включая граф дорожной сети;

— карты тематических слоев по направлениям анализа инженерных сетей;

— карты социальной инфраструктуры;

— карта электронной адресно-справочной системы.

1.3.1 2D представление пространственной информации

Для визуализации аэрофотосъемки или спутниковых изображений должны быть сформированы мозаики снимков.

Слитые ортотрансформированные фотоизображения являются основным материалом для интерпретации объектов лазерной съемки и дешифрирования объектов для составления векторных топопланов, создаваемых в соответствии с требованиями «Классификатора топографической информации (информация, отображаемая на картах и планах масштабов 1:500, 1:1000, 1:2000, 1:5000, 1:10 000)» ГУГК СССР, 1986.

Рассмотрим решение задач дистанционного зондирования земли на примере программного продукта ArcGIS Engine Runume. С его помощью предоставляются широкие возможности по загрузке, анализу и организации многопользовательского доступа к изображениям.

Отображение на экране изображений большого размера серьезно сказывается на производительности системы, поскольку иногда необходимо оперировать сотнями мегабайт или даже гигабайтами информации. Соответственно, чтобы отобразить целиком изображение размером в несколько гигабайт придется ждать, пока будет считан и обработан весь необходимый объем данных. Чтобы ускорить загрузку и визуализацию изображений в Системе применяется технология пирамидных слоев (рис. 2).

Рис. 2. Пирамидальные слои для растровых изображений При заданном уровне масштаба отображается не исходное изображение, а его копия, с разрешением, уменьшенным в соответствующее количество раз. Пирамидные слои вычисляются один раз, хранятся вместе с изображением и подгружаются в зависимости от текущего масштаба изображения. Это увеличивает общий объем данных примерно на треть, но зато многократно ускоряет их отображение.

При выводе изображения на экран, который представляет собой матрицу пикселей с определенным разрешением, возникает проблема, куда отнести пиксель изображения, который попадает на несколько пикселей экрана. При отображении растров, позволяет выбрать один из трех методов передискретизации: ближайшего соседа, билинейной интерполяции и кубической интерполяции.

Для улучшения восприятия, кроме изменения яркости, контраста и прозрачности Система предоставляет богатый инструмент по применению различных преобразований гистограмм (растяжка, эквализация или выравнивание и т. д.). Эти инструменты не изменяют реальные значения пикселей изображения и служат только для улучшения визуального восприятия изображений.

Координатная привязка (трансформирование) осуществляется с помощью набора инструментов «Геопривязка» (Georeferencing). В случае привязки космических снимков модели сенсоров не учитываются, осуществляется только трансформирование по опорным точкам методом полиномов или сплайн-интерполяцией. Ортотрансформированием называется исправление искажений снимка, связанных с рельефом местности. Ортотрансформирование может быть применено к растрам, имеющим заранее известные RPC-коэффициенты (т.н. коэффициенты рациональных полиномов, обычно они хранятся в виде отдельного файла). Также, необходима цифровая модель рельефа местности. Связующие точки не требуются. Ортотрансформирование может быть применено «на лету», а также к набору растров (raster dataset) при его создании или обновлении.

Система поддерживает чтение самых распространенных алгоритмов компрессии, в том числе LZW, Packbits, RLE. Сохранять изображения можно с использованием трех алгоритмов: LZ77 (без потерь), JPEG (с потерями), JPEG2000 (с потерями/без потерь). LZ77 обычно используется как алгоритм по умолчанию. Данные, записанные в формате MrSID, доступны для чтения без ограничений. Также, можно экспортировать изображение в этот формат, если его размер не превышает 50 мегабайт. Для экспорта изображений большего размера необходима дополнительная лицензия или специализированное программное обеспечение от компании LizardTech.

Система поддерживает базовые операции с растровыми изображениями.

Инструмент Clip обеспечивает возможность вырезать фрагмент растра (рис. 3). Обрезка может производиться по заданным координатам углов прямоугольника, а также с помощью графики или существующих растровых или векторных слоев.

Рис. 3 Вырезание фрагмента растра Инструмент Composite bands позволяет объединить отдельные растры в многоканальное изображение или, наоборот, вырезать отдельные слои из существующего многоканального изображения. На (рис. 4) приведен пример объединения трех отдельных каналов в одно многоканальное изображение и его визуализация с помощью цветовой схемы RGB.

Рис. 4. Объединение отдельных каналов в многоканальное изображение