Пространственные данные
Cтраница 2
В этом случае эмпирические пространственные данные исследуются путем проб и ошибок. Различные покрытия сравниваются и проверяются на соответствие с элементами других покрытий для выявления сходных пространственных распределений или ассоциаций, которые могли бы указать на происходящий в области исследования процесс. Пример индуктивного метода не из области ГИС: допустим, вы отправились в бакалейную лавку, чтобы приобрести чего-нибудь для приготовления обеда. Вы делаете множество покупок, выбирая каждую потому, что она вам нравится или потому, что вы думаете, что неплохо было бы иметь это сегодня. Вернувшись домой, вы обнаруживаете, что, хотя все приобретенное съедобно, вам трудно преобразовать это в нечто похожее на обед. Вы купили достаточно пищи, чтобы заполнить меню, но вы собираетесь приготовить блюда, которые не включают некоторые из приобретенных товаров. Эти вещи оказались ненужным непосредственно в данный момент, хотя они и могут пригодиться в дальнейшем. [16]
Выгода от хранения пространственных данных в коммерческих БД заключается в лучшем администрировании данных, использовании услуг разграничения доступа и управления данными, более тесной интеграции с другими базами данных, используемыми организацией. [17]
Эти способы представления пространственных данных не исключают друг друга; ваша база геоданных может содержать все три представления, чтобы использовать наиболее подходящее для определенных работ с картой. [18]
Выгода от хранения пространственных данных в коммерческих БД заключается в лучшем администрировании данных, использовании услуг разграничения доступа и управления данными, более тесной интеграции с другими базами данных, используемыми организацией. [19]
Эти способы представления пространственных данных не исключают друг друга; ваша база геоданных может содержать все три представления, чтобы использовать наиболее подходящее для определенных работ с картой. [20]
Папки, которые содержат пространственные данные, показываются специальной пиктограммой. В них содержатся базы геоданных, покрытия, шейп-файлы, файлы САПР и сопутствующие файлы. [21]
При выборе способа представления пространственных данных, вы должны принять во внимание много факторов. Часто, выбор ясен и определяется наличием данных и аналитическими задачами, которые вам надо выполнить. Иногда, не так очевидно, какой способ представлений данных будет наилучшим. [22]
 |
Сравнение процесса картографирования в случае традиционной картографии ( карта и геоинформационных систем ( ГИС. [23] |
Подсистема хранения и выборки данных, организующая пространственные данные с целью их выборки, обновления и редактирования. [24]
Итак, есть три основных способа представления пространственных данных: векторный, растровый и триангуляционный. Каждый из них обладает своими достоинствами и успешно применяется для определенного класса задач географического анализа и картографической продукции. [25]
Ниже приводятся некоторые соображения о выборе способа представления пространственных данных. [26]
Не представляет труда загрузить для использования в Virtual GIS любые пространственные данные ( цифровую модель рельефа, снимки, карты) в растровом формате системы ERDAS Imagine и в векторном топологическом формате Arclnfo. При этом не требуется никакого предварительного преобразования данных. [27]
Первые четыре этапа типичны для многих автоматизированных систем обработки пространственных данных. [28]
ГИС расширяет технологию баз данных, добавляя в нее обработку пространственных данных. Геометрическая модель Arclnfo является основанием для отображения, редактирования и анализа дискретных пространственных объектов. [29]
Перед тем, как начать наше путешествие с целью открытия пространственных данных, следует узнать о типах ландшафтов, по которым мы будем двигаться. [30]
Страницы: 1 2 3