Линейные объекты, высокого уровня

Три типа линий особенно важны и оправдывают свое название объектов высокого уровня. Первый упоминался при обсуждении отношений между атрибутами линий и прилежащих к ним полигонов. Эти линии чаще всего называются границами (borders), при пересечении которых подразумевается значительное изменение одного или многих атрибутов местности. Другими словами, важность границ обусловлена их функцией по отношению к прилежащим полигонам.

Возьмем простой пример государственной границы между США и Канадой. Линия, служащая границей, должна позволять идентифицировать все штаты и округа США южнее её как принципиально отличающиеся от провинций и территорий Канады севернее её. Хотя это кажется очевидным, но если эта линия не имеет атрибутов, явно показывающих её статус как границы государств, вам, возможно, придется принимать специальные меры для различения США и Канады, вместо того, чтобы просто пользоваться граничной линией.

Рисунок 7.5. Виды сетей. Показаны три основные вида сетей: а) прямолинейные, b) древовидные, с) контуры.

Линии могут также становиться объектами высокого уровня, когда они связаны друг с другом некоторыми отношениями. В таких случаях это не просто изображения линейных объектов или границ между полигонами, а особые структуры, которые вместе с узлами образуют сети (networks) (Рисунок 7.5). Сети могут быть определены как набор соединенных линейных объектов, вдоль которых возможно движение от одного узла к другому Как мы увидим в Главе 11, сети позволяют моделировать множество видов потока: движение автомобилей и поездов, транспортировку грузов, перекачку нефти, газа, воды, и даже миграции животных по миграционным коридорам. Во всех этих случаях нам нужна возможность производить операции на сетях, поэтому линии должны иметь специальные атрибуты, необходимые для анализа этих потоков (ограничения скорости, сопротивление и т.д.). Растровые ГИС не подходят для работы с сетями, так как в них нет средств явного определения сетей.

Сети или их части бывают трёх основных видов: прямолинейные, как автомагистраль (Рисунок 7. 5а); древовидные, как речная сеть (Рисунок 7. 5b); контуры (circuits), как ведущая в исходную точку комбинация улиц (Рисунок 7.5с) [Muehrcke and Muehrcke, 1992]. Они могут быть направленными или ненаправленными. В направленной сети (directed network) поток может иметь только одно направление (Рисунок 7.6а). Например, реки при нормальных обстоятельствах текут только вниз по склону. Аналогично, на улицах с односторонним движением запрещено движение в одном из направлений. В случае если один отрезок сети пересекается с другим, может иметь место изменение направления потока, или может потребоваться ограничить места, в которых допустимо выполнять повороты при переходе с одного отрезка на другой. Например, на пересечении двухсторонней и односторонней улиц нельзя сворачивать с первой на вторую против встречного потока. В ненаправленных сетях (undirected networks) поток может: двигаться в любом направлении (Рисунок 7.6b), хотя, в общем случае, сопротивление движению во встречных направлениях может не быть одинаковым.

Рисунок 7.6. Направленные и ненаправленные сети. Направленные сети (а) ограничены одним направлением потока, в то время как ненаправленные сети (b) допускают потоки в обоих направлениях.

Поскольку сети могут моделировать потоки как направленным, так и ненаправленным образом, и поскольку одни отрезки сети соединяются с другими, но не с третьими (например, когда одна дорога проходит под другой в тоннеле), все эти характеристики должны быть закодированы явным образом. Почти все векторные ГИС имеют возможность хранения таких атрибутов и моделирования потоков с их помощью. В действительности, некоторые из них были разработаны именно для этого (см. Главу 11). В случае отсутствия атрибутивных данных для сетей существенно ограничивается использование линейных объектов как сетевых объектов высокого уровня. Линии, соединенные друг с другом без атрибутов, показывающих, что они обеспечивают пути для потоков, не создают основы для сетевого моделирования.

Подобно точечным, линейные объекты высокого уровня могут образовывать сообщества. Возможны области высокой густоты дорожной сети, или области с малым числом изгородей. Мы можем определять эти области как сообщества благодаря высокой или низкой пространственной плотности линейных объектов. И, как и для объектов других типов, возможны дополнительные характеристики распределений, такие как регулярность или случайность, которые могут использоваться для идентификации сообществ линейных объектов. Большинство ГИС не содержат алгоритмов специально для этого. Чаще всего вам придется использовать дополнительные программы или модифицировать работу самой ГИС с помощью встроенного макроязыка или средств расширения.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: