Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Ошибки атрибутов в растровых и векторных системах




Как говорилось ранее, ошибки атрибутов, включая ошибки согласования атрибутов и графики, - одни из наиболее трудных для обнаружения. Это обусловлено тем, что ГИС не знает, какие атрибуты корректны, а какие -нет. Поскольку атрибуты векторных объектов и ячеек растра значительно различаются от приложения к приложению, и поскольку для атрибутов нет эквивалента топологии, то нет и правил, по которым ГИС могла бы проверить достоверность ввода. То есть, нет явно выраженных правил утверждающих, что определенный атрибут встречается в определенной закономерности по отношению к своим соседям. Если бы было иначе, то многое из того, что мы делаем в аналитических операциях геоинформационной системы, было бы излишним. На самом деле, именно поиск таких закономерностей чаще всего и стимулирует анализ. Возможно, после нескольких десятилетий исследований, мы сможем вычислить некоторые из них, но пока нам приходится сравнивать атрибуты цифровой БД с исходной картой для выявления большинства возможных ошибок атрибутов.

Рисунок 6.8. Ошибки атрибутов растра. Обычные ошибки атрибутов растра, определяемые по тому, как они искажают изображение: А — пропущенный ряд; В - неправильные или смещенные атрибуты (выглядят как один или более рядов существенно отличных значений); С - одиночные неправильные атрибуты; D -ошибки атрибутов вдоль границ областей (вызываемые чаще всего проблемами оцифровки).

 

Пропуск атрибутов (missing attributes), возможно, - единственная ошибка атрибутов, которая может быть обнаружена без прямого сравнения с исходной картой. В случае растра они встречаются в виде потери целых рядов | или колонок или частей рядов или колонок ячеек растра. Они могут быть р обнаружены потому; что известность очертаний исходной карты предупредит нас об отсутствии некоторого числа ячеек растра, существенно изменяющем весь вид карты (Рисунок 6.8). Пропуск рядов или колонок в растре чаще всего вызывается смещением позиции при наборе значений ячеек растра на клавиатуре; он редко встречается при использовании сканера.

Если пропущен один или несколько рядов данных, ваша карта окажется короче, чем должна быть. Визуально это расхождение труднее заметить, но программа может сообщить, сколько рядов, колонок и ячеек растра содержится в БД. Эту информацию можно тогда сравнить с легко рассчитываемыми величинами для полной БД. Конкретные положения таких потерянных рядов обычно легко обнаружить, так как будет видна разделительная линия между одной частью карты и другой. Исправление ошибки можно сделать через выгрузку растровых данных в текстовый файл и внесение в него с помощью текстового редактора недостающих значений с перенумерацией рядов. Можно также использовать подсистему редактирования ГИС для замены значений небольшого числа смещенных из-за пропуска ячеек или рядов, если они находятся в конце карты.

В векторных ГИС пропущенные атрибуты обычно вызываются просто тем, что ничего не было включено в таблицы атрибутов для отдельных точек, линий или полигонов. Это можно обнаружить при просмотре табличной информации или одновременном отображении объектов и их атрибутов на экране. Пропущенные атрибуты будут просто отсутствовать рядом с соответствующими объектами. Эти ошибки легко исправляются вводом должных значений атрибутов для выбранных объектов.

Неправильные значения атрибутов бывает очень трудно обнаружить, как в растровых, так и в векторных системах. В растровых ГИС, появление их как отдельных ячеек или коротких вертикальных или горизонтальных отрезков чаще всего обусловлено ошибками при наборе на клавиатуре, если используется этот метод ввода. Неправильно закодированная ячейка выглядит среди окружающих ячеек как находящаяся "не в своей тарелке". Большая разница в значениях атрибутов хорошо заметна. Когда неправильные атрибуты обнаруживаются на больших площадях, они, скорее всего, — результат ввода неправильного значения атрибута при групповом или блочном кодировании. Если они случаются как непрерывные отрезки или полоски неправильных значений атрибутов, то большинство программ позволят вам воспользоваться тем же методом кодирования для изменения этих ячеек. Отдельные ячейки растра могут быть выбраны и изменены индивидуально.

На растровых изображениях, имеющих мало относительно однородных областей (например, необработанные топографические карты), неправильные значения будут плохо заметны на двухмерном виде, не имея возможности создавать нарушения однородности. В таких случаях трехмерный вид поверхности будет иметь необычно высокие пики или слишком глубокие провалы. Хотя эти аномалии могут быть ошибками, их следует проверить, так как возможны и реальные аномалии. Чаще всего такие выбросы случаются в отдельных ячейках растра, поэтому их легко можно выбрать и исправить в интерактивном режиме.

В растровых системах неправильные атрибуты могут также встречаться вдоль границ площадных объектов. В таких случаях типичным виновником являются либо неудачный выбор алгоритма оцифровки, либо невнимательность оператора при определении кодов атрибутов вдоль этих границ. Ловушка здесь состоит в том, что неправильные значения чаще всего совпадают с соседней областью, создавая тем самым впечатление, что они правильны. Вам нужно будет сравнить формы областей на цифровой карте с оригинальными формами введенной карты. Исправление данной ошибки обычно состоит в решении, какой из двух смежных областей действительно принадлежит эта ячейка? Когда это выяснено, каждая ячейка может быть выбрана и изменена, как и раньше.

Неправильные атрибуты может быть труднее обнаружить в векторных системах, нежели в растровых, поскольку в этом случае обычно требуется хорошее знание исходной карты, ее атрибутов и их распределений. Если вы используете кодирование, которое, к примеру, заменяет реальные названия или значения числовыми кодами, то есть много шансов ввести неправильное число. В таких случаях коды не будут соответствовать табличной информации в других частях вашей БД или в словаре данных. Программа должна быть способна отметить такие несоответствия. Возьмем для примера числовое кодирование названий отдельных видов растений для точечного покрытия. В то время как оно освобождает пользователя от необходимости побуквенно точного набора названий видов на клавиатуре при формировании запросов, появляется возможность ошибочного ввода кодов. Активный словарь данных, конечно, может обнаружить коды, не соответствующие какому-либо виду, но часто правильные коды отпечатываются в нашем подсознании, и мы можем ввести неправильный, но существующий, то есть вполне допустимый с точки зрения программы, код. Единственным способом предупреждения таких ошибок является проверка каждого введенного кода. Выявление ошибок такого типа требует сверки всех кодов с оригиналом. Работа утомительная, но позволяет обнаружить большинство таких ошибок. Выбирая объекты-нарушители, вы легко можете изменять их атрибуты, как и раньше, в интерактивном режиме.

Обычным источником ошибок атрибутов вышеупомянутого типа является тривиальный пропуск хотя бы одного значения при их наборе на клавиатуре, то есть чаще всего проблема не в том, что введены неправильные атрибуты, а в том, что атрибуты смещены, то есть поставлены в соответствие не своим объектам. Во многих случаях такие смещенные коды встречаются систематически. Например, вам может быть свойственно сбиваться при наборе кодов. Это знание может дать вам подсказку для поиска таких ошибок, особенно когда таблицы распечатываются и сравниваются с исходными данными. Можно также использовать сравнение созданной цифровой карты с исходной бумажной. Если атрибуты вводились с использованием пометок на самих объектах, это будет наилучшим способом обнаружения таких ошибок.






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных