- генерирование векторного файла точек в соответствии с выбранной схемой пространственного отбора: систематической, случай­ной или стратифицированно-случайной. Эта процедура может быть ис­пользована при решении задачи оценки точности измерений, а также в процессе пространственного отбора точек для дальнейшего исследова­ния.

Оверлейный анализ. Оверлейные операции (иначе называемые операциями наложения) являются одними из самых мощных и распространенных аналитичес­ких алгоритмов, используемых в среде ГИС. Эти операции основаны на наложении двух и более разноименных картографических слоев и со­здании производных объектов, возникающих при их геометрическом наложении. Атрибутивная информация, привязанная к исходным объек­там, может наследоваться производными объектами

Рис. 3.2. Логические (булевские) операции при оверлейном анализе.

напрямую или с использованием различных вычислительных алгоритмов (вычисление среднего, суммирование и др.). Часто в вычислительных алгоритмах операции наложения используются логические операторы типа AND, OR, XOR или NOT (Рис. 3.2).

В совместных оверлейных операциях могут использоваться различ­ные типы пространственных объектов: точечные, линейные и полиго­нальные.

Сетевой анализ. Важным объектом исследований являются различные гео­графические сети, представляющие собой совокупности линейных фраг­ментов природного (например, речные, орографические, тектонические) и антропогенного (например, дорожные, электрические, коммуникацион­ные) характера. В общем случае в понятие "географическая сеть" вклю­чаются все пространственные (территориальные) связи и отношения, су­щественные для изучения пространственной организации природных и социально-экономических систем. В этом случае реаль­ность может быть представлена в виде суперпозиции (объединения, нало­жение) большого количества разнообразных пространственных отноше­ний и связей (транспортных, технологических, экологических, миграци­онных, информационных и др.) между различными геообъектами. При этом географичность данных отношений состоит в том, что в указанную суперпозицию всегда включа­ется отношение взаимного размещения, которое и придает всему комп­лексу территориальный, географический характер.

Целью изучения сетей является выявление законо­мерностей их строения, формирования и развития, а также мониторинг, оптимизация и управление. ГИС-технология обеспечивает возможность компьютерного представления, моделирования и анализа сколь угодно больших по числу вершин и ребер сетевых объектов, в сочетании с автоматизированным тематическим картографированием, интерактив­ным редактированием и визуализацией (включая мультимедиа) соот­ветствующих сетевых моделей.

В случае сетевого анализа геоинформационные системы обеспечи­вают эффективное решение трех взаимосвязанных задач: 1) представ­ление и хранение в базе данных метрической и топологической инфор­мации о структуре сети; 2) визуализацию географических сетей в виде дисплейных картосхем с возможностью интерактивного запроса атри­бутивной информации по каждому элементу сети; 3) анализ структуры сети на основе моделей и алгоритмов теории графов.

Картографическая алгебра. Совместное использование картографических и математических моделей в процессе анализа-синтеза сложной и разнородной простран­ственно-временной информации существенно повышает точность и достоверность данных, а также приводит к оптималь­ному виду результаты математических расчетов. Формализованное кар­тографическое изображение (особенно ярко это проявляется при про­странственно-позиционном представлении) по своей сути приспособлено для математического анализа. Каждой точке карты с координатами X и Y поставлено в соответствие одно значение картографируемого явления Z, а это позволяет рассматривать изображение данного явле­ния как функцию Z = F(X,Y).

Многие пространственно-распределенные явления реально связа­ны между собой функциональными или статистическими зависимостя­ми, другие могут быть условно представлены как функции простран­ства и времени при помощи абстрагирования от несущественных дета­лей, постановки определенных ограничений, аппроксимации сложных и неизвестных функций более простыми и известными. В настоящее время почти все разделы современной математики применимы для об­работки картографических изображений, однако не все они однознач­но обоснованы и не все результаты, получаемые в результате мате­матического анализа, имеют надежную содержательную интерпрета­цию.