GIS 및 원격 감지. 고등 교육 기관의 데이터 처리 기술 zz 및 gis 적용 tsodzz란

2018/09/20, 목, 10:51, Msk , 텍스트: 이고르 코롤레프

디지털 경제 프로그램은 총 349억 달러의 비용으로 공간 데이터 및 지구 원격 감지 데이터의 가용성을 보장하기 위한 모든 조치를 포함합니다. 두 가지 유형의 데이터에 대한 포털을 만들고 측지국의 연방 네트워크를 구축할 계획입니다. 우주에서 연방 예산 지출의 효율성을 모니터링합니다.

어떻게개발하다공간데이터그리고데이터원격 감지

"디지털 경제" 프로그램의 "정보 인프라" 섹션에는 공간 데이터 및 우주에서 지구 원격 감지(ERS) 데이터의 수집, 처리 및 보급을 위한 국내 디지털 플랫폼의 생성이 포함되어 시민, 기업 및 정부의 요구를 충족합니다. . CNews 추정에 따르면 관련 활동 비용은 ₽349억에 달할 것이며 이 금액의 대부분은 연방 예산에서 충당될 것입니다.

우선, 공간 데이터 및 우주에서 원격 감지 데이터 작업 분야의 용어집을 개발할 계획입니다. 이를 기반으로 생성된 제품 및 서비스를 포함하여 동일한 영역에서 국내 서비스 및 기술 수집, 처리, 보급 및 분석에서 디지털 경제의 요구를 연구하기 위한 작업을 설정하고 요구 사항을 공식화해야 합니다.

경제 개발부, 통신 및 매스 커뮤니케이션부, Roskosmos, Rosreestr, Rostelecom, Moscow State University가 관련 작업을 수행합니다. 뮤직비디오 Lomonosov와 NTI(National Technology Initiative)의 Aeronet 작업 그룹. 이러한 목적을 위해 ₽88백만이 지출될 것이며 그 중 ₽65백만은 연방 예산으로 할당될 것입니다. 러시아 법률에 따르면 원격 감지 데이터는 공간 데이터에 적용되지 않습니다.

동시에 공간 데이터 및 우주에서 원격 감지 데이터의 경우 수집, 저장, 처리 및 배포를 위한 인프라를 만들기 위한 아키텍처와 로드맵이 개발됩니다. 인프라는 부서간 통합 영토 분산 정보 시스템(ETRIS 원격 감지)을 기반으로 운영됩니다.

이것은 Roskosmos, Rostelecom 및 경제 개발부가 수행합니다. 행사 비용은 8,500만 ₽6,500만 달러가 될 것이며 이 중 ₽6,500만 달러는 연방 예산으로 배정될 것입니다.

인증데이터원격 감지

인증된 지구 원격 감지 데이터의 사용은 규제되어야 합니다. 연방 원격 감지 기금의 지위를 확보하기 위해 연방 법률이 개정됩니다.

적절한 규제 및 법적 지원을 만들기 위한 로드맵도 개발될 것입니다. 관련 연방 기금에 포함된 공간 데이터 및 자료 및 원격 감지 데이터를 전자 형태로 제공하기 위한 규정 및 절차에 대한 규범적 요구 사항이 승인됩니다.

규제 행위는 법적으로 중요한 데이터를 얻기 위해 우주에서 원격 감지 데이터 및 처리 알고리즘에 대한 인증 시스템의 생성과 우주에서 인증된 원격 감지 데이터 및 다른 방법으로 얻은 데이터를 사용하는 절차를 수정합니다. 경제 순환에서 지구에 대한 원격 감지. Roscosmos, Rostelecom, 통신 및 매스컴부, 경제 개발부 및 NTI Aeronet이 이러한 활동에 참여할 것입니다.

연방문공간데이터

또한, 연방 공간 데이터 기금에 포함된 공간 데이터 및 자료의 전자 형식 제공과 관련 연방 기금에 포함된 원격 감지 데이터 제공을 위한 방법이 제공됩니다.

이를 위해 연방 공간 데이터 기금에 포함된 정보에 대한 액세스를 제공하기 위해 주 정보 시스템인 GIS FPPD(Federal Spatial Data Portal)가 개발될 것입니다.

먼저 해당 시스템의 개념이 만들어집니다. 이어 2019년 4월 시운전에 들어가 2019년 말 상업운전에 들어갈 예정이다. GIS FPPD의 개발, 출시 및 현대화에는 연방 예산 ₽6억 2,500만 달러가 소요됩니다.

하위 시스템 "부서 간 지리 형성 상호 작용을 위한 디지털 플랫폼"은 GIS FPPD에서 생성됩니다. 시범 운영은 2019년 11월에 시작되며 연방 예산은 5천만 달러가 추가로 소요됩니다.

이 하위 시스템을 원격 감지 데이터의 연방 기금, 공간 데이터의 기금 및 주 당국의 자료에 연결하여 원하는 대로 자료를 전자적으로 제공하기 위한 계획이 개발될 것입니다. 관련 조치는 경제 개발부, Rosreestr 및 Roskosmos에서 취합니다.

장기국가 권력공유할 것이다공간데이터그리고데이터원격 감지

또한 당국이 보유하고 있는 확립된 정보 목록의 좌표를 사용하여 자동 모드에서 제공할 가능성을 제공할 계획입니다. 국가 권력그리고 지방 정부.

첫째, 국가기관이 처분할 수 있는 공간정보 및 원격탐사정보 공개요건을 개정하여 얻을 수 있는 경제적 효과를 평가한다. 그런 다음 해당 정보를 소유한 기관 목록과 함께 좌표를 사용하여 자동화된 모드로 제공될 정보 목록(자세한 내용 및 형식 포함)이 변경됩니다.

2019년 말까지 자동화된 지도 제작 서비스가 개발되어 운영될 예정이며 좌표를 사용하여 주 당국이 마음대로 주제 정보를 제공할 것입니다. 관련 작업은 경제 개발부, Roscosmos, Rosreestr, 연방 보안 서비스 및 국방부가 수행하고 연방 예산은 ₽2억 5천만 달러를 실행에 할당합니다.

또한 공간 데이터의 자동 처리, 인식, 검증 및 사용 가능성이 제공됩니다. 이를 위해 공간 객체 이미지의 자동화된 일반화를 위한 시스템과 지형 변화에 대한 모니터링 도구를 포함하여 위에서 언급한 도구에 대한 기능 요구 사항이 개발될 것입니다.

목표는 공간 데이터 리소스를 업데이트하기 위한 빈도 요구 사항을 준수하도록 하는 것입니다. 해당 수단의 시운전은 2019년 9월에 시작되어 2020년 말까지 산업 운영을 시작해야 합니다.

공간 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용되는 로봇 시스템을 테스트하기 위한 실험 사이트 인프라도 만들어야 합니다. 지정된 활동은 경제 개발부, Rosreestr 및 NTI Aeronet에서 수행합니다.

애국심지리 정보켜짐~을 위한시체국가 권력

이 문서의 또 다른 방향은 국영 기업뿐만 아니라 주 및 지방 정부 기관에서 국내 지리 정보 기술의 개발 및 사용을 보장하는 것입니다. 관련 소프트웨어에 대한 요구 사항은 개발되어 인터넷에 게시됩니다.

그런 다음 러시아 소프트웨어의 통합 등록을 고려하여 설정된 요구 사항을 충족하는 소프트웨어 도구 목록이 구성됩니다. 국가 당국에서 지리 정보 기술 및 국내 원격 감지 데이터를 사용하는 유망 기술 및 관리 모델에 대한 연구도 수행되고 이러한 영역에서 국내 소프트웨어로의 전환을 위한 방법론적 권장 사항이 개발될 것입니다.

또한 주 당국 및 국영 기업의 정보 시스템에서 지리 정보 시스템 소프트웨어 사용에 대한 모니터링 및 분석이 수행됩니다. 그 후, 이 분야에서 국내 소프트웨어의 사용을 보장하기 위해 연방 및 지역 당국, 지방 정부 및 국영 기업을 위한 실행 계획이 개발될 것입니다. 경제 개발부, 통신 및 매스 커뮤니케이션부, Roscosmos 및 Rostelecom이 이러한 이벤트를 처리합니다.

4,8 10억에연방회로망측지학역

실행 계획에는 상태 및 지역 좌표계를 설정, 정제 및 보급하는 데 필요한 통합 측지 기반 시설의 생성이 포함됩니다. 관련 활동은 경제 개발부, 국방부, Rosreestr, Rosstandart, 연방 기관에서 수행됩니다. 과학적 연구, "Roskosmos", 국영 기업 "Center for Geodesy, Cartography and SDI" 및 JSC "Roskartografiya".

이를 위해 먼저 도형과 중력장의 매개변수, 지구의 측지학적 매개변수 및 상태 좌표계, 상태 높이 시스템, 상태 중력계를 명확히 하는 데 필요한 기타 매개변수를 명확히 하는 연구 작업이 수행됩니다. 측지 네트워크의 발전을 정당화합니다.

국가 측지 네트워크(GTS), 상태 평준화 네트워크, 상태 중량 네트워크 포인트의 국가 등록 및 안전도 보장됩니다. GTS 포인트의 특성, 상태 평준화 및 중량 네트워크를 모니터링하는 시스템을 구성하고 함께 위치하는 측지 관측소의 국내 네트워크 개발을 보장합니다. 이러한 목적을 위해 연방 예산은 2018-20년에 할당됩니다. ₽31.8억

다음으로, 자연 및 인위적인 지구역학적 과정에 의해 야기되는 지각 운동의 정의를 제공하는 서비스와 지구 원격 감지를 위한 항법 우주선 및 우주선의 정확한 궤도 매개변수를 결정하고 개선하는 서비스가 만들어질 것입니다.

다음 단계에서는 좌표 결정의 정확성을 향상시키기 위해 측지국의 연방 네트워크와 측지국 네트워크를 통합하고 수신된 정보를 처리하는 센터가 만들어집니다. 첫째, 서비스 및 사용 지리, 네트워크 생성 및 운영에 대한 기술 및 경제적 지표를 포함하여 해당 네트워크의 개념이 개발됩니다.

2019년 8월까지, 측지 기지국의 연방 네트워크의 "파일럿 구역"이 생성되어 최소 3개 지역에서 운영될 것입니다. 또한 측지국 네트워크 통합센터도 시범 운영된다. "파일럿 영역"의 경험을 고려하여 미래 네트워크에 대한 참조 조건이 생성됩니다.

네트워크 자체는 2020년 말까지 운영을 시작합니다. ₽16억 5천만은 생성 및 시작에 사용될 것이며 동시에 ₽13억 5천만은 연방 예산에서, 나머지 ₽2억은 예산 외 자금에서 사용됩니다. 측지 기반 시설을 만들고 유지 관리하는 데 드는 총 비용은 ₽48억 3000만 달러입니다.

19 10억에유나이티드전자지도 제작기초

문서에 명시된 또 다른 프로젝트는 EECS(Unified Electronic Cartographic Basis)와 EECS를 유지 관리하기 위한 국가 시스템의 생성입니다. 먼저 GIS EEKO의 개념, 참조 조건, 초안 설계가 작성됩니다. 시험 운영 중인 시스템의 출시는 2019년 말 이전에 산업 운영에서 2019년 4월에 이루어져야 합니다.

또한 연방 공간 데이터 기금에 배치 된 개방형 디지털 지형도 및 계획을 기반으로 GIS EEKO 기반 구축 및 기본 고정밀 (축척 1 : 2000 ) GIS EEKO 축적을 위해 인구 밀도가 높은 지역의 공간 데이터 계층.

EECS 데이터 및 서비스의 대상 구성 및 구조, 다양한 소비자 그룹의 이익을 위해 지도 제작 기반 및 공간 데이터를 사용하기 위한 방법 및 알고리즘, 분산 레지스트리 기술(블록체인) 사용 가능성 목록이 개발되어야 합니다.

또한 자동화 및 로봇 시스템을 포함하여 다양한 범주의 소비자가 사용할 수 있는 유망한 GIS EEKO 모델을 만들 계획입니다. Rosreestr, 경제 개발부 및 NTI Aeronet은 관련 조치를 취할 것입니다. GIS EEKO와 관련된 활동에는 연방 예산 ₽193억 2000만 달러가 소요됩니다.

연방문데이터원격수심 측량지구

이 문서는 연방 원격 감지 기금에 포함된 지구 및 재료의 원격 감지에 대한 전자 데이터 제공을 제공합니다. 이를 위해 러시아 지구 원격 탐사 우주선과 국영 기업 Roscosmos의 지리 포털에서 데이터에 대한 액세스를 제공하기 위한 시스템의 정보 기술 메커니즘(Roscosmos 정보 시스템의 일부로)이 업그레이드됩니다.

우주에서 지구 원격 감지를 위한 주 정보 시스템 연방 데이터 포털(GIS FPDS)의 개념, 참조 조건 및 초안 설계가 개발되어 우주에서 원격 감지 데이터의 연방 기금에 포함된 정보에 대한 액세스를 제공합니다.

GIS FPDDZ는 2019년 말 시운전에 들어가고 2020년 말 상업운전에 들어갈 예정이다. 이 프로젝트에는 로스코스모스가 참여한다. 연방 예산은 관련 목적을 위해 ₽3억 1,500만 달러를 할당할 것입니다.

유나이티드원활한마디 없는다층코팅데이터원격 감지

다양한 공간 해상도의 공간에서 원격 감지 데이터에 대한 단일 연속 다중 레이어 적용 범위도 생성됩니다. Roskosmos, Rosreestr 및 경제 개발 무역부가 관련 활동에 참여하게 되며, 연방 예산은 64억 4천만 달러입니다.

이를 위해 적절한 고해상도 커버리지 개념(2~3미터)이 먼저 준비됩니다. 2018년 말까지 5미터 이하의 정확도로 러시아 우주선의 원격 감지 데이터를 기반으로 고공간 해상도(SBP-V)의 연속 고정밀 이음매 없는 코팅 기술 세트가 생성될 것입니다. 특히, 현장 작업 및 위성 이미지의 측정 결과로 추가 기준점을 결정하는 데 사용됩니다.

2018년에 SBP-V는 총 면적 270만 kV km의 우선 지역 영역에 배치됩니다. 2019년에 SBP-V는 총 면적 290만 평방 킬로미터의 2단계 구역 영토에 배치됩니다. 2020년에 SBP-V는 인구 밀도가 높은 지역을 포함하여 총 면적이 1,140만 평방 킬로미터인 다른 지역의 영토에 배치됩니다.

동시에 15m 이하의 고해상도 정확도로 러시아 원격 감지 위성의 다중 스펙트럼 조사 데이터를 사용하여 대량 사용 범위(SBP-M)의 연속 다중 범위 범위 세트가 생성됩니다.

2018년에 SBP-M은 총 면적 270만 kV km의 우선 지역 영역에 배치됩니다. 2019 년 - 총 면적이 2.9 평방 킬로미터 인 두 번째 단계 지역의 영토. 2020년에 SBP-M은 총 면적이 1140만 kV km인 다른 지역에 배치됩니다.

2020년에는 높은 공간 해상도의 완전한 고정밀 이음새 없는 커버리지와 완전한 다중 스케일 대량 사용 커버리지 세트를 기반으로 균일한 심리스 다층 지구 원격 감지 데이터 커버리지(UESVR)가 생성됩니다. EBSPVR의 국가정보시스템(GIS)도 시범 운영된다.

이에 국내 우주원격탐사 데이터의 측정 특성과 이를 기반으로 한 제품의 안정성과 경쟁력을 확보할 수 있는 정보 기반을 확보해야 한다. 또한, 원격탐사 기술과 제3자 정보시스템의 정보지원을 바탕으로 다양한 응용 클라이언트 중심의 서비스와 서비스 형성을 위한 기술 및 기초 정보기반을 구축한다.

켜짐~을 위한자동적 인처리데이터원격수심 측량지구

우주에서 원격 감지 데이터의 자동화 처리, 인식, 확인 및 사용 가능성을 제공할 계획입니다. 이를 위해 먼저 실험 연구를 수행하고 출력 정보 제품에 대한 표준화 요소를 생성하여 우주에서 원격 감지 데이터의 자동 스트리밍 및 분산 처리를 위한 기술 및 소프트웨어를 개발할 것입니다.

적절한 도구와 통합 소프트웨어는 2020년 5월까지 시험 운영될 예정입니다. 시운전은 2020년 말 이전에 이루어집니다. Roscosmos, 경제 개발부 및 Rosreestr이 이 프로젝트에 참여하고 연방 예산 지출은 ₽9억 7,500만 .

정보 자원의 표준화 요소와 함께 우주에서 원격 감지 데이터의 1차 처리를 위한 미래의 통합 하드웨어 및 소프트웨어는 지상 기반 우주 원격 감지 인프라의 지리적으로 분산된 클라우드 컴퓨팅 자원을 기반으로 작동될 것입니다.

2018년에는 원격 감지 데이터를 기반으로 전문 산업 서비스를 생성하기 위한 개념, 명명 및 기술을 개발하여 다음 산업에 정보 지원을 제공할 예정입니다. 농업, 운송, 건설 및 기타

정보의 분산 처리 및 저장을 위한 통합 단지의 샘플은 최대 수준의 자동화 및 처리 표준화, 자동 품질 관리, 유지 보수 비용 효율성 및 우주에서 러시아 우주 원격 감지 시스템 운영자의 문제를 해결하도록 설계됩니다. 작업. 특수 소프트웨어의 통합 수준은 최대 80%입니다.

또한 원격탐사위성으로부터 목표정보를 수신한 후 최대 1.5시간 이내에 소비자에게 접근 및 발급을 제공하는 서브시스템을 통해 사용자의 요청에 따라 원격탐사 표준 및 기본정보 제품을 자동으로 스트리밍 형성하는 기술의 도입을 보장한다.

또한, 원격탐사위성의 분광방사 및 좌표계측 특성을 모니터링하고 우주에서 원격탐사 정보 제품을 검증하기 위한 다각형 도구를 현대화하고 원격탐사 데이터 인증 센터에 대한 도구적 및 방법론적 지원을 할 것입니다. 공간이 만들어질 것입니다.

Roskosmos는 스트리밍 원격 감지 데이터 처리를 위해 지리적으로 분산된 컴퓨팅 리소스를 만들 것입니다.

정보 기반 부문에서 디지털 경제 프로그램의 조치를 구현하기 위한 계획의 또 다른 방향은 국가 기관 및 지방 정부뿐만 아니라 국가-기관에서 원격 감지 데이터 처리(주제 포함)를 위한 국내 기술의 개발 및 사용을 보장하는 것입니다. 소유 회사.

이 아이디어의 구현의 일환으로, 데이터 처리 센터의 일부로 우주에서 원격 감지 데이터의 스트리밍 처리를 위한 지리적으로 분산된 컴퓨팅 리소스의 생성 및 현대화 및 원격 감지를 수신, 처리 및 배포하기 위한 지상 기반 복합 단지의 컴퓨팅 클러스터 데이터가 수행됩니다. 이 프로젝트는 Roskosmos에서 처리합니다.

2019 년에는 극동 지역에서 2020 년에 러시아의 유럽 지역에서 관련 이벤트가 개최됩니다. 이러한 목적을 위해 연방 예산은 ₽6억 9천만 달러를 할당할 것입니다.

제어경비연방예산확인 할게~에서우주

이와 동시에 우주로부터의 원격 감지 기술을 기반으로 하는 농업 및 임업에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션의 개발 및 현대화 및 응용 클라이언트 지향 서비스가 이루어지며, 이 비용은 연방 예산 ₽1억 8천만 달러입니다.

또한 2018년에는 심토이용, 임업, 수자원 관리, 농업, 운송, 건설 등의 산업에 대한 정보 지원을 목적으로 원격탐사 데이터를 기반으로 전문 산업 서비스를 생성하기 위한 개념, 명명 및 기술을 개발할 예정입니다. Roskosmos와 함께 이러한 과제는 경제 개발부가 해결합니다.

2019년에는 유사한 서비스와 솔루션을 개발하기 위해 다른 산업이 선택될 것입니다. 2020년에는 서비스 솔루션이 파일럿 구역에서 테스트되고 후속 커미셔닝이 이루어지며 해당 조치에는 연방 예산 ₽4억 6천만 달러가 소요됩니다.

2018년에 위성 이미지 모니터링 서비스는 연방 예산 기금과 모든 유형의 건설 자금 조달을 목표로 하는 주 외 예산 기금의 목표적이고 효율적인 사용을 위해 설계 및 생성될 것입니다. 이것은 Roskosmos와 Accounts Chamber가 수행할 것이며, 연방 예산은 이 프로젝트에 ₽1억 2,500만 달러를 할당할 것입니다.

유사하게, 기반 시설 프로젝트 및 특별 경제 구역의 자금 조달을 위한 연방 예산 기금의 사용을 모니터링하기 위한 서비스가 만들어질 것입니다. 해당 자원은 2018년 말까지 설계 및 시험 운영되며 2019년 6월 상업 운영이 시작됩니다. 연방 예산을 위한 프로젝트 비용은 ₽1억 2,500만 달러입니다.

또한 비상 상황 및 자연 재해(화재, 홍수 등)의 결과를 예방 및 제거하고 오염 및 환경에 대한 다른 부정적인 영향. 연방 예산은 이 프로젝트에 ₽1억 7천만 달러를 지출할 것입니다.

산림, 물, 광물 등 연방 및 기타 자원의 자금 조달, 관리 및 처분 절차에 대한 규제 법률 행위의 효율성 및 준수 여부를 결정하기 위한 서비스가 생성됩니다. 연방 예산은 이를 위해 ₽1억 5,500만 달러를 지출할 것입니다.

토지 법규 위반을 식별하고 토지 오용 사실을 확인하며 경제적 피해를 결정하기 위해 경제 활동을 통제하기 위해 유사한 서비스가 만들어질 것입니다. 이 프로젝트에는 연방 예산 ₽1억 2,500만 달러가 소요됩니다.

또 다른 계획된 서비스는 다양한 유형의 경제 활동(농업, 건설, 레크리에이션 등)에 참여할 가능성에 대한 평가를 제공할 것입니다. 연방 예산을 위한 프로젝트 비용은 ₽145백만입니다.

개발 속도를 결정하고 예산 자금 계획 및 최적화에 대한 결정을 내리기 위해 위성 이미지를 사용하여 러시아 지역 영역에서 발생하는 변경 사항을 식별하는 서비스도 생성됩니다. 연방 예산은 이 프로젝트에 ₽1억 6천만을 할당할 것입니다.

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• 소개
• 1. 일반적 특성 GIS
• 2. GIS 데이터 정리의 특징
• 3. GIS 모델링 방법 및 기술
• 4. 정보보안
• 5. GIS의 응용 및 응용
• 결론
• 서지
• 부록

소개

지리 정보 시스템(GIS)은 지리 정보학의 기초가 됩니다. 생성된 데이터베이스 및 지식 기반의 분석 컴퓨터 처리를 통해 다양한 계층 수준의 자연 및 사회 경제적 지리 시스템을 연구하는 새로운 현대 과학 분야입니다.

지리정보학은 다른 지구과학과 마찬가지로 지질계에서 발생하는 과정과 현상을 연구하는 학문이지만 이를 위해 고유한 수단과 방법을 사용합니다.

위에서 언급했듯이 지리정보학의 기초는 연구 중인 지리시스템에서 발생하는 과정을 시뮬레이션하는 컴퓨터 GIS를 만드는 것입니다. 이를 위해서는 무엇보다도 데이터베이스와 지식 기반에 그룹화되고 체계화된 정보(일반적으로 사실적 자료)가 필요합니다. 정보는 지도 제작, 포인트, 정적, 설명 등 매우 다양할 수 있습니다. 목적에 따라 기존 소프트웨어 제품을 사용하거나 독창적인 기술을 사용하여 처리할 수 있습니다. 따라서 지리정보학의 구조에서 지리계 모델링의 이론과 공간해석 방법의 개발은 매우 중요하다.

GIS에 대한 몇 가지 정의가 있습니다. 일반적으로 다음과 같이 요약됩니다. 지리 정보 시스템은 공간적으로 구성된 데이터의 수집, 저장, 액세스, 표시를 제공하고 과학적 기반 관리 결정 가능성에 중점을 둔 대화형 정보 시스템입니다.

GIS 생성 목적은 인벤토리, 지적 평가, 예측, 최적화, 모니터링, 공간 분석 등이 될 수 있습니다. GIS 생성에서 가장 복잡하고 책임 있는 작업은 관리 및 의사 결정입니다. 소프트웨어 및 기술 도구와 함께 정보 수집, 저장, 변환에서 모델링 및 의사 결정에 이르기까지 모든 단계는 지리 정보 기술(GIS 기술)이라는 일반 이름으로 결합됩니다.

따라서 GIS 기술은 자연 및 인위적 지질 시스템의 기능을 최적화하고 지속 가능한 개발을 보장하기 위해 주변 지리적 공간을 연구하는 현대적이고 체계적인 방법입니다.

초록은 지리 정보 시스템의 생성 및 업데이트 원칙과 적용 및 적용을 고려합니다. 지리 정보 경제 사회

1 . GIS의 일반적인 특성

현대 지리 정보 시스템(GIS)은 새로운 유형의 통합 정보 시스템으로, 한편으로는 기존의 많은 자동화 시스템(AS)의 데이터 처리 방법을 포함하는 반면 데이터 구성 및 처리에 대한 세부 사항을 가지고 있습니다. . 실제로 이것은 GIS를 다목적, 다중 측면 시스템으로 정의합니다.

현재 기능하고 있는 다양한 GIS의 목적과 목적에 대한 분석을 바탕으로, 지리정보시스템이 아닌 지리정보시스템으로서의 GIS의 정의가 보다 정확한 것으로 고려되어야 한다. 이것은 또한 그러한 시스템에서 순수한 지리 데이터의 비율이 미미하고 데이터 처리 기술이 지리 데이터의 전통적인 처리와 거의 공통점이 없으며 마지막으로 지리 데이터가 많은 수를 해결하기 위한 기초 역할을 한다는 사실 때문이기도 합니다. 목표가 지리와 거리가 먼 응용 문제.

따라서 GIS는 지리 정보를 기반으로 통합되는 공간 및 시간 데이터를 처리하도록 설계된 자동화된 정보 시스템입니다.

GIS에서는 정보 수집에서 저장, 업데이트 및 표시에 이르기까지 복잡한 정보 처리가 수행됩니다. 이와 관련하여 GIS는 다양한 위치에서 고려되어야 합니다.

GIS 관리 시스템이 토지와 자원의 최적 관리, 도시 관리, 운송 및 소매 관리, 해양 또는 기타 공간적 특징의 사용을 위한 의사 결정을 지원하도록 설계되는 방법. 동시에 의사 결정을 위해 지도 제작 데이터가 항상 사용됩니다.

ACS(Automated Control System)와 달리 GIS에는 공간 데이터 분석을 위한 새로운 기술이 많이 등장합니다. 이 때문에 GIS는 관리 작업을 위해 다양한 데이터를 변환하고 합성하는 강력한 도구 역할을 합니다.

자동화된 GIS 정보 시스템이 다양한 기술을 통합하는 방법 또는 기술 프로세스과학 연구를 위한 자동화 시스템(ASRS), 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 자동 참조 및 정보 시스템(ASIS) 등과 같은 잘 알려진 정보 시스템. GIS 기술 통합의 기반은 CAD 기술입니다. CAD 기술이 충분히 테스트되었기 때문에 이것은 한편으로는 질적으로 더 높은 수준의 GIS 개발을 제공했으며 다른 한편으로는 데이터 교환 문제와 기술 지원 시스템 선택 문제의 해결을 크게 단순화했습니다. 이로써 GIS는 CAD, ASNI, ASIS와 같은 범용 자동화 시스템과 대등하게 되었습니다.

GIS 지리 시스템에 지리 정보 시스템, 지도 제작 정보 시스템(CIS), 자동 매핑 시스템(ASC), 자동 사진 측량 시스템(APS), 토지 정보 시스템(LIS), 자동 지적 시스템과 같은 시스템의 기술(주로 정보 수집 기술)이 포함되는 방법 (AKS) 등

데이터베이스를 사용하는 시스템으로서 GIS는 다양한 방법과 기술을 사용하여 수집된 광범위한 데이터가 특징입니다. 동시에 일반(디지털) 정보 데이터베이스와 그래픽 데이터베이스를 결합한다는 점을 강조해야 합니다. GIS의 도움으로 해결되는 전문가 업무의 중요성이 커짐에 따라 GIS의 일부인 전문가 시스템의 역할이 증가하고 있습니다.

GIS 모델링 시스템이 다른 자동화 시스템에서 사용되는 최대 모델링 방법 및 프로세스를 사용하는 방법.

설계 솔루션을 얻기 위한 시스템으로 GIS는 주로 컴퓨터 지원 설계 방법을 사용하며 일반적인 컴퓨터 지원 설계에서 찾을 수 없는 여러 특수 설계 문제를 해결합니다.

GIS 정보 프레젠테이션 시스템이 자동 문서 지원 시스템(ASDO)을 개발하는 방법 현대 기술멀티미디어. 이것은 기존 지도에 비해 GIS 출력 데이터의 가시성을 결정합니다. 데이터 출력 기술을 사용하면 다양한 하중으로 지도 제작 정보의 시각적 표현을 신속하게 얻고, 한 척도에서 다른 척도로 이동하고, 표 또는 그래프 형식의 속성 데이터를 얻을 수 있습니다.

통합 GIS 시스템은 CAD 기술을 기반으로 기술을 통합하고 지리 정보를 기반으로 데이터를 통합하여 생성되는 다양한 방법과 기술을 단일 단지로 결합한 예입니다.

대량 사용 GIS 시스템으로 비즈니스 그래픽 수준에서 지도 제작 정보를 사용할 수 있으므로 전문 지리학자뿐만 아니라 모든 학생이나 사업가가 액세스할 수 있습니다. 그렇기 때문에 GIS 기술을 기반으로 의사결정을 할 때 항상 지도를 생성하는 것이 아니라 항상 지도 제작 데이터를 사용합니다.

이미 언급했듯이 GIS는 ASNI, CAD, ASIS, 전문가 시스템과 같은 자동화 시스템에 적용 가능한 기술 발전과 솔루션을 사용합니다. 결과적으로 GIS의 모델링은 다른 자동화 시스템과 관련하여 가장 복잡합니다. 그러나 다른 한편으로 GIS 및 위의 모든 AS의 모델링 프로세스는 GIS에 완전히 통합된 자동화 제어 시스템에 매우 가깝고 이 시스템의 하위 집합으로 간주될 수 있습니다.

정보수집 차원에서 GIS 기술은 ACS에서 제공되지 않는 시공간 데이터를 수집하는 방법, 항법시스템을 이용하는 기술, 실시간 기술 등을 포함한다.

저장 및 모델링 수준에서 사회경제적 데이터 처리(ACS에서와 같이) 외에도 GIS 기술에는 일련의 공간 분석 기술, 디지털 모델 및 비디오 데이터베이스 사용, 통합 접근 방식이 포함됩니다. 의사결정.

프레젠테이션 수준에서 GIS는 스마트 그래픽(지도, 주제별 지도 또는 비즈니스 그래픽 수준의 지도 제작 데이터 표현)을 사용하여 ICS 기술을 보완하므로 비즈니스용 ICS에 비해 GIS에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 사람, 경영진, 공무원 등 .d.

따라서 GIS에서는 이전에 자동화 제어 시스템에서 수행되었던 모든 작업이 근본적으로 해결되지만 더 높은 수준의 통합 및 데이터 집계가 수행됩니다. 따라서 GIS는 더 많은 데이터와 더 많은 분석 및 의사 결정 방법을 사용하고 주로 공간 분석 방법을 사용하는 자동화된 제어 시스템의 새로운 최신 버전으로 간주될 수 있습니다.

2 . GIS 데이터 정리의 특징

GIS는 객체에 대한 다양한 데이터, 지표면의 특성, 객체 간의 형태와 관계에 대한 정보, 다양한 기술 정보를 사용합니다.

실제 지리 객체와 모든 속성을 완전히 표시하려면 무한히 큰 데이터베이스가 필요합니다. 따라서 일반화 및 추상화 기술을 사용하여 많은 데이터를 분석 및 관리하기 쉬운 유한한 볼륨으로 줄이는 것이 필요합니다. 이것은 연구 대상의 주요 속성을 보존하고 2차 속성을 포함하지 않는 모델을 사용하여 달성됩니다. 따라서 GIS 또는 응용 기술 개발의 첫 번째 단계는 GIS의 정보 기반을 만들기 위한 데이터 모델 선택의 근거입니다.

지리 정보 시스템에서 데이터를 구성하는 방법의 선택, 그리고 무엇보다도 데이터 모델, 즉 공간 객체의 디지털 기술 방법은 많은 것을 결정합니다. 기능 GIS 및 특정 입력 기술의 적용 가능성을 만들었습니다. 이 모델은 정보의 시각적 부분 표시의 공간적 정확성과 고품질 지도 제작 자료를 얻고 디지털 지도 제어를 구성할 가능성을 모두 결정합니다. GIS에서 데이터가 구성되는 방식은 예를 들어 데이터베이스를 쿼리하거나 모니터 화면에서 렌더링(시각화)할 때 시스템 성능에 큰 영향을 미칩니다.

데이터 모델 선택의 실수는 GIS에서 필요한 기능을 구현하고 향후 목록을 확장할 가능성, 경제적 관점에서 프로젝트의 효율성에 결정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 생성된 지리 및 속성 정보 데이터베이스의 가치는 데이터 모델의 선택에 직접적으로 의존합니다.

데이터 구성의 수준은 피라미드로 나타낼 수 있습니다. 데이터 모델은 데이터 구성의 개념적 수준입니다. "다각형", "노드", "선", "호", "식별자", "테이블"과 같은 용어는 "테마" 및 "계층"의 개념뿐만 아니라 이 수준을 나타냅니다.

데이터 구성을 자세히 살펴보면 데이터 구조라고 하는 경우가 많습니다. "행렬", "목록", "참조 시스템", "포인터", "정보 압축 방법"과 같은 수학적 및 프로그래밍 용어가 구조에 나타납니다. 데이터 구성의 다음 수준에서 전문가는 데이터 파일의 구조와 즉각적인 형식을 다룹니다. 특정 데이터베이스의 구성 수준은 프로젝트마다 고유합니다.

그러나 GIS는 다른 정보 시스템과 마찬가지로 실제 형태로 추가 구현하기 위해 들어오는 데이터를 처리하고 분석하는 수단을 개발했습니다. 무화과에. 3. GIS의 분석 작업 다이어그램이 제시됩니다. 첫 번째 단계에서는 지리(디지털 지도, 이미지) 및 속성 정보를 모두 "수집"합니다. 수집된 데이터는 두 데이터베이스의 내용입니다. 첫 번째 데이터베이스는 지도 제작 데이터를 저장하고 두 번째 데이터베이스는 설명 정보로 채워집니다.

두 번째 단계에서는 공간 데이터 처리 시스템이 데이터베이스에 액세스하여 필요한 정보를 처리하고 분석합니다. 동시에 전체 프로세스는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 제어되며, 이를 통해 테이블 ​​형식 및 통계 정보. 물론 GIS 작업의 주요 결과는 다양한지도입니다.

지리 정보와 속성 정보 간의 연결을 구성하기 위해 네 가지 상호 작용 방식이 사용됩니다. 첫 번째 접근 방식은 지리적 관계 또는 하이브리드라고도 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 지리 및 속성 데이터가 다르게 구성됩니다. 두 데이터 유형 간의 관계는 개체 식별자를 통해 이루어집니다. 그림에서 알 수 있듯이. 3. 지리정보는 속성정보와 별도로 데이터베이스에 저장됩니다. 속성 정보는 관계형 DBMS의 제어 하에 테이블로 구성됩니다.

다음 접근 방식을 통합이라고 합니다. 이 접근 방식은 공간 및 속성 정보를 모두 저장하기 위한 관계형 DBMS 도구의 사용을 제공합니다. 이 경우 GIS는 DBMS에 대한 애드온 역할을 합니다.

세 번째 접근 방식을 객체라고 합니다. 이 접근 방식의 장점은 복잡한 데이터 구조와 개체 간의 관계를 쉽게 설명할 수 있다는 것입니다. 객체 접근 방식을 사용하면 객체의 계층적 체인을 구축하고 수많은 모델링 문제를 해결할 수 있습니다.

최근 가장 널리 사용되는 객체 관계형 접근 방식은 첫 번째 접근 방식과 세 번째 접근 방식을 통합한 것입니다.

GIS에는 여러 가지 형태의 객체 표현이 있습니다.

불규칙한 포인트 네트워크의 형태로;

규칙적인 포인트 네트워크 형태로;

아이소라인 형태로.

불규칙한 점 네트워크 형태의 표현은 필드의 주어진 점에서 속성으로 일부 값을 갖는 임의의 위치에 있는 점 개체입니다.

점의 규칙적인 네트워크 형태의 표현은 공간에서 균일한 간격을 갖는 충분한 밀도의 점입니다. 규칙적인 점 네트워크는 불규칙한 점에서 보간하거나 규칙적인 네트워크를 통해 측정하여 얻을 수 있습니다.

지도 제작에서 가장 일반적인 표현 형식은 등각선 표현입니다. 이 표현의 단점은 일반적으로 등각선 사이에 있는 개체의 동작에 대한 정보가 없다는 것입니다. 이러한 표현 방식은 분석에 가장 편리하지 않습니다. GIS의 공간 데이터 구성 모델을 살펴보겠습니다.

가장 일반적인 데이터 구성 모델은 계층화된 모델로, 객체를 주제별 계층과 동일한 계층에 속하는 객체로 구분하는 것이 핵심입니다. 별도 레이어의 개체는 별도의 파일에 저장되며, 특정 세트로 액세스할 수 있는 고유한 식별자 시스템이 있는 것으로 나타났습니다. 그림에서 알 수 있듯이. 6, 산업 지역, 쇼핑 센터, 버스 노선, 도로, 인구 등록 지역은 별도의 레이어에 배치됩니다. 종종 하나의 주제 레이어는 별도의 맵 시트와 유추하여 수평으로 나뉩니다. 이는 데이터베이스 관리의 편의와 대용량 데이터 파일 작업을 피하기 위해 수행됩니다.

계층화된 모델에는 벡터 토폴로지 및 벡터 비 토폴로지 모델의 두 가지 특정 구현이 있습니다.

첫 번째 구현은 벡터 토폴로지입니다. 7. 이 모델에는 한계가 있습니다. 하나의 주제 레이어의 한 시트에 모든 기하학적 유형이 아닌 개체를 동시에 배치할 수 있습니다. 예를 들어, ARC/INFO 시스템에서 하나의 커버리지에서 "포인트 폴리곤"과 세 가지 유형의 객체의 경우를 제외하고 포인트 객체만 배치하거나 라인 객체만 또는 폴리곤 객체 또는 이들의 조합을 배치할 수 있습니다. 한 번에.

벡터 비 토폴로지 데이터 구성 모델은 보다 유연한 모델이지만 종종 동일한 기하학적 유형의 개체만 하나의 레이어에 배치됩니다. 계층화된 데이터 구성의 계층 수는 상당히 클 수 있으며 특정 구현에 따라 다릅니다. 계층화된 데이터 구성을 사용하면 계층으로 표시되는 대규모 개체 그룹을 단일 엔터티로 조작하는 것이 편리합니다. 예를 들어 렌더링을 위해 레이어를 켜고 끌 수 있고, 레이어 상호 작용을 기반으로 작업을 정의할 수 있습니다.

래스터 데이터 모델에서는 계층화된 데이터 구성 모델이 절대적으로 우선한다는 점에 유의해야 합니다.

레이어 모델과 함께 객체 지향 모델이 사용됩니다. 이 모델은 계층적 그리드(지형 분류기)를 사용합니다.

객체 지향 모델에서는 복잡한 계층적 분류 체계에서 객체의 위치와 객체 간의 관계에 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 개체 간의 전체 관계 시스템을 구성하는 것이 어렵기 때문에 계층화된 모델보다 덜 일반적입니다.

위에서 언급했듯이 GIS의 정보는 지리 및 속성 데이터베이스에 저장됩니다. 공간 데이터를 표현하기 위한 벡터 모델의 예에서 정보를 구성하는 원리를 고려하십시오.

모든 그래픽 개체는 모든 좌표 시스템에서 계산할 수 있는 특정 꼭짓점 좌표가 있는 기하학적 원형의 패밀리로 표시될 수 있습니다. 다른 GIS의 기하학적 프리미티브는 다르지만 기본은 점, 선, 호, 다각형입니다. 탄광과 같은 점 개체의 위치는 한 쌍의 좌표(x, y)로 설명할 수 있습니다. 강, 수도관, 철도와 같은 객체는 좌표 세트 (x1, y2; …; xn, yn)로 설명됩니다. 그림. 9. 강 유역, 농경지 또는 투표소와 같은 영역 개체는 닫힌 좌표 집합으로 표시됩니다(x1, y1; … xn, yn; x1, y1). 벡터 모델은 개별 객체를 설명하는 데 가장 적합하며 무엇보다도 지속적으로 변화하는 매개변수를 반영하는 데 적합합니다.

객체에 대한 좌표 정보 외에도 지리 데이터베이스는 이러한 객체의 외부 디자인에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 이것은 선의 두께, 색상 및 유형, 다각형 개체의 해칭 유형 및 색상, 테두리의 두께, 색상 및 유형일 수 있습니다. 각 기하학적 기본 요소는 양적 및 질적 특성을 설명하는 속성 정보와 연결됩니다. 텍스트, 숫자, 그래픽, 비디오, 오디오와 같은 다양한 유형의 정보를 저장하도록 설계된 테이블 형식 데이터베이스의 필드에 저장됩니다. 기하학적 원형과 그 속성(설명)의 패밀리는 단순한 객체를 형성합니다.

최신 객체 지향 GIS는 객체의 전체 클래스 및 패밀리와 함께 작동하므로 사용자는 이러한 객체의 속성과 고유한 패턴에 대한 보다 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.

개체의 이미지와 속성 정보 간의 관계는 고유 식별자를 통해 가능합니다. 모든 GIS에 명시적 또는 암시적 형태로 존재합니다.

많은 GIS에서 공간 정보는 지리적 객체의 이미지와 함께 별도의 투명 레이어 형태로 제공됩니다. 레이어에 개체를 배치하는 것은 각 개별 사례에서 특정 GIS의 기능과 해결 중인 작업의 기능에 따라 다릅니다. 대부분의 GIS에서 별도 레이어의 정보는 하나의 데이터베이스 테이블의 데이터로 구성됩니다. 레이어가 균질한 기하학적 프리미티브로 구성된 객체로 형성되는 경우가 있습니다. 포인트, 라인 또는 영역 지리적 특징이 있는 레이어일 수 있습니다. 때때로 레이어는 철로 레이어, 저수지 레이어, 천연 자원 레이어와 같은 개체의 특정 주제 속성에 따라 생성됩니다. 거의 모든 GIS를 통해 사용자는 레이어를 관리할 수 있습니다. 주요 제어 기능은 레이어의 가시성 / 비가시성, 편집 가능성, 접근성입니다. 또한 사용자는 공간 속성 값을 표시하여 디지털 지도의 정보 내용을 늘릴 수 있습니다. 많은 GIS는 래스터 이미지를 피처 레이어의 기초 레이어로 사용하여 이미지의 가시성을 높입니다.

3 . GIS 모델링 방법 및 기술

GIS에는 네 가지 주요 모델링 그룹이 있습니다.

의미론적 - 정보 수집 수준에서;

불변 - 기존 기호 라이브러리 및 그래픽 요소 라이브러리와 같은 특수 라이브러리 사용을 통한 지도 표시의 기초.

휴리스틱 - 소프트웨어의 기술적 기능과 이 범주의 개체 처리 기능을 고려한 시나리오를 기반으로 한 컴퓨터와의 사용자 통신(대화형 처리와 제어 및 수정 프로세스에서 주도적 위치를 차지함)

정보 - 다양한 형태의 정보를 사용자가 지정한 형식으로 생성 및 변환합니다(문서 지원 하위 시스템의 주요 형식임).

GIS에서 모델링할 때 다음 소프트웨어 및 기술 블록을 구별할 수 있습니다.

형식 변환 및 데이터 표시 작업. 그들은 다른 시스템과 데이터를 교환하는 수단으로서 GIS에 중요합니다. 형식 변환은 특수 변환기 프로그램(AutoVEC, WinGIS, ArcPress)을 사용하여 수행됩니다.

투영 변환. 한 지도 투영에서 다른 지도 투영으로 또는 공간 시스템에서 지도 투영으로의 전환을 수행합니다. 일반적으로 외국 소프트웨어 도구는 우리나라에서 흔히 볼 수 있는 프로젝션을 직접 지원하지 않으며 프로젝션 유형 및 매개변수에 대한 정보를 얻기가 매우 어렵습니다. 이것은 필요한 투영 변환 세트를 포함하는 국내 GIS 개발의 이점을 결정합니다. 한편, 러시아에 만연한 공간정보를 활용한 다양한 작업 방식을 분석하고 분류할 필요가 있다.

기하학적 분석. 벡터 GIS 모델의 경우 거리, 파선의 길이, 교차점을 찾는 작업입니다. 래스터의 경우 - 영역 식별 작업, 영역 및 영역 둘레 계산.

오버레이 작업: 파생 개체 생성 및 속성 상속으로 다른 레이어를 오버레이합니다.

기능적으로 모델링 작업:

완충 지대의 계산 및 건설( 운송 시스템아, 임업, 호수 주변에 완충 지대를 만들 때, 도로를 따라 오염 지대를 결정할 때);

네트워크 분석(네트워크에서 최적화 문제를 해결할 수 있음 - 경로 찾기, 할당, 구역화)

일반화(규모, 내용 및 주제별 초점에 따라 지도 제작 대상을 선택하고 표시하도록 설계됨)

디지털 지형 모델링(연구 중인 지역의 기복을 가장 잘 반영하는 데이터베이스 모델 구축으로 구성됨).

4 . 정보 보안

통합 정보 보안 시스템은 다음을 포함한 모든 정보 시스템(IS)의 4가지 수준을 고려하여 구축되어야 합니다. 및 지리 정보 시스템:

사용자 상호 작용을 담당하는 응용 소프트웨어(소프트웨어) 계층입니다. 이 수준에서 작동하는 IS 요소의 예로는 WinWord 텍스트 편집기, Excel 스프레드시트 편집기, Outlook 메일 프로그램, Internet Explorer 브라우저 등이 있습니다.

정보 시스템 데이터의 저장 및 처리를 담당하는 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)의 수준입니다. 이 수준에서 작동하는 IS 요소의 예로는 Oracle DBMS, MS SQL Server, Sybase 및 심지어 MS Access가 있습니다.

DBMS 및 응용 소프트웨어 서비스를 담당하는 운영 체제(OS) 계층입니다. 이 수준에서 작동하는 IS 요소의 예로는 Microsoft Windows NT, Sun Solaris, Novell Netware가 있습니다.

정보 시스템 노드의 상호 작용을 담당하는 네트워크 수준. 이 수준에서 작동하는 IS 요소의 예로는 TCP/IP, IPS/SPX 및 SMB/NetBIOS 프로토콜이 있습니다.

보호 시스템은 이러한 모든 수준에서 효과적으로 작동해야 합니다. 그렇지 않으면 공격자가 GIS 리소스에 대한 하나 이상의 공격을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, GIS 데이터베이스의 지도 좌표에 대한 정보에 대한 무단 액세스를 얻기 위해 공격자는 다음 가능성 중 하나를 구현하려고 시도할 수 있습니다.

DBMS에서 필요한 데이터를 수신하거나 통신 채널(네트워크 수준)을 통해 전송하는 동안 이 데이터를 가로채기 위해 생성된 요청과 함께 네트워크를 통해 패킷을 보냅니다.

이러한 공격이 실행되는 것을 방지하려면 정보 시스템의 취약성을 적시에 감지하고 제거해야 합니다. 그리고 4개 레벨 모두에서. 보안 평가 시스템 또는 보안 스캐너가 이를 도울 수 있습니다. 이러한 도구는 다음을 포함하여 수십, 수백 호스트에서 수천 개의 취약점을 감지하고 수정할 수 있습니다. 상당한 거리에 대한 원격.

GIS의 모든 수준에서 다양한 보호 수단의 사용을 결합하면 지리 정보 시스템의 정보 보안을 보장하기 위한 효과적이고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템은 GIS 서비스 제공자의 사용자와 직원 모두의 이익을 보호할 것입니다. 지도 제작 정보 처리 시스템의 구성 요소 및 리소스에 대한 공격으로 인한 손상을 줄이고 많은 경우 완전히 방지합니다.

5 . GIS의 응용 및 응용

과학자들은 사람이 일생에서 접하는 정보의 85%가 영역 참조를 갖고 있다고 계산했습니다. 따라서 GIS의 모든 응용 분야를 나열하는 것은 불가능합니다. 이러한 시스템은 거의 모든 분야에서 사용할 수 있습니다. 노동 활동사람.

GIS는 영토 및 대상의 회계 및 관리가 수행되는 모든 영역에서 효과적입니다. 토지 자원 및 부동산, 운송, 엔지니어링 커뮤니케이션, 비즈니스 개발, 법 집행 및 보안, 비상 관리, 인구 통계, 생태학, 의료 등 통치 기관 및 행정부의 거의 모든 활동 영역입니다.

GIS를 사용하면 개체 및 영역 영역의 좌표를 정확하게 고려할 수 있습니다. 영토와 그 위의 물건의 품질과 가치에 대한 정보에 대한 포괄적인(많은 지리학적, 사회적 및 기타 요인을 고려하여) 분석의 가능성으로 인해 이러한 시스템은 장소와 물건에 대한 가장 객관적인 평가를 허용하고 또한 과세표준에 대한 정확한 정보를 제공합니다.

운송 분야에서 GIS는 단일 도시 또는 국가 전체 규모의 개별 운송 및 전체 운송 시스템에 대한 최적의 경로를 구축할 수 있는 능력으로 인해 오랫동안 그 효과를 보여 왔습니다. 동시에 도로 네트워크 및 처리량 상태에 대한 최신 정보를 사용할 수 있으므로 최적의 경로를 구축할 수 있습니다.

도시 및 산업 기반 시설에 대한 회계 처리는 그 자체로 쉬운 일이 아닙니다. GIS를 사용하면 효과적으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라 비상 시 이 데이터의 반환을 늘릴 수 있습니다. GIS 덕분에 다양한 부서의 전문가들이 공통 언어로 의사 소통할 수 있습니다.

GIS의 통합 가능성은 정말 무궁무진합니다. 이러한 시스템을 통해 인구의 규모, 구조 및 분포에 대한 기록을 유지하는 동시에 이 정보를 사용하여 사회 기반 시설, 교통 네트워크, 의료 시설의 최적 배치, 소방 팀 및 법 집행력의 개발을 계획할 수 있습니다. .

GIS를 사용하면 환경 상황을 모니터링하고 기록할 수 있습니다. 천연 자원. 그들은 현재 "얇은 반점"이 어디에 있는지에 대한 답을 줄 수있을뿐만 아니라 모델링 가능성 덕분에 미래에 이러한 "얇은 반점"이 발생하지 않도록 힘과 수단을 지시할 위치를 제안합니다.

지리 정보 시스템의 도움으로 다양한 매개변수(예: 토양, 기후 및 작물 수확량) 간의 관계가 결정되고 전력망 중단 위치가 식별됩니다.

예를 들어 부동산 중개인은 GIS를 사용하여 슬레이트 지붕, 방 3개, 주방이 있는 특정 지역의 모든 주택을 찾은 다음 더 많은 집을 찾습니다. 상세 설명이 건물들. 추가 매개변수(예: 비용 매개변수)를 도입하여 요청을 구체화할 수 있습니다. 특정 고속도로, 산림 공원 또는 직장에서 일정 거리에 위치한 모든 주택 목록을 얻을 수 있습니다.

유틸리티 회사는 전체 정보를 얻고 컴퓨터 화면(또는 종이 사본)에 수도관과 같은 관련 섹션을 표시하는 것부터 이러한 작업의 영향을 받는 거주자를 자동으로 식별하고 이에 대해 통지하는 것까지 유지 관리 또는 수리 작업을 명확하게 계획할 수 있습니다. 제안된 폐쇄 또는 급수 중단의 시기.

위성 및 항공 사진의 경우 GIS가 스펙트럼의 다른 부분에 있는 이미지에 반영된 주어진 속성 집합으로 표면적을 식별할 수 있다는 것이 중요합니다. 이것이 원격 감지의 본질입니다. 그러나 실제로 이 기술은 다른 분야에도 성공적으로 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 복원에서: 스펙트럼의 다른 영역(보이지 않는 영역 포함)에 있는 그림의 그림.

지리 정보 시스템은 넓은 지역(도시, 주 또는 국가의 파노라마)과 제한된 공간(예: 카지노 홀)을 모두 보는 데 사용할 수 있습니다. 이 소프트웨어 제품의 도움으로 카지노 관리 직원은 슬롯 머신에서 "은행" 및 기타 데이터를 가져오는 게임, 배팅 크기의 돈 움직임을 반영하는 색상으로 구분된 카드를 받습니다.

예를 들어, GIS는 계획 당국의 요청에 따라 다양한 정보를 제공하고, 영토 분쟁을 해결하고, 물체를 찾기 위한 최적(다양한 관점과 다른 기준에 따라) 위치를 선택하는 등의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 정보 의사 결정에 필요한 정보는 추가 텍스트 설명, 그래프 및 다이어그램과 함께 간결한 지도 제작 형식으로 제공될 수 있습니다.

GIS는 지도를 그래픽으로 작성하고 천연 가스 매장량, 교통 통신 밀도 또는 한 주의 1인당 소득 분포와 같은 지역에 대한 공간 데이터 및 개별 개체에 대한 정보를 얻는 데 사용됩니다. 많은 경우에 지도에 표시된 영역은 테이블이 있는 수십 페이지의 보고서보다 훨씬 더 명확하게 필요한 정보를 반영합니다.

결론

요약하면, GIS는 현재 다양한 방향에서 사용되는 현대적인 유형의 통합 정보 시스템이라고 명시해야 합니다. 그것은 사회의 글로벌 정보화 요구 사항을 충족합니다. GIS는 정보화의 수단과 방법 즉, 진보를 위해 사회의 정보화 과정에 기여합니다.

시스템으로서의 GIS 및 그 방법론이 개선되고 개발되고 있으며 개발은 다음과 같은 방향으로 수행됩니다.

정보 시스템의 이론 및 실습 개발;

공간 데이터 작업 경험을 연구하고 요약합니다.

시공간 모델 시스템을 만들기 위한 개념 연구 및 개발

전자 및 디지털 카드의 자동 생산 기술 개선

영상정보처리기술의 개발

통합 공간정보 기반 의사결정 지원 방법 개발

GIS 지능화.

서지

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7 스테뉴코프 M.V. 사무 핸드북 -M .: "이전". (버전 2, 수정 및 확대). 1998.

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부록

부록

수석 회계사의 직무 설명

수석회계사는 다음과 같은 업무를 수행합니다.

1. 조직의 회계 부서 직원을 감독합니다.

내부 노동 규정

최고 회계사 회계

2. 조직의 재정 책임자의 임명, 해고 및 재배치를 조정합니다.

해고/채용서

인사부 회계사 회계

3. 작업 계정과목표의 준비 및 채택, 표준 양식이 제공되지 않는 비즈니스 거래를 처리하는 데 사용되는 기본 회계 문서 형식, 내부 회계 문서 형식 개발에 대한 작업을 주도합니다. 재무보고조직.

계정, 기본 회계 문서

회계 수석 회계사

4. 조직의 루블 및 외화 계정에서 자금을 지출하는 방향을 이사와 조정합니다.

지출

수석 회계 이사

5. 운동 경제 분석데이터에 따른 조직의 경제 및 재정 활동 회계농장 비축량을 식별하고 손실 및 비생산적인 비용을 방지하기 위한 보고.

회계 회계 회계 지표

재무부, 경제부 회계 수석회계사

6. 부족분 및 불법지출 방지를 위한 내부통제제도 마련에 참여 돈및 재고 품목, 금융 및 경제 법률 위반.

현금 흐름 보고서

회계 수석 회계사

7. 조직의 장 또는 권한 있는 사람과 함께 자금 및 재고 항목의 수락 및 발행, 신용 및 결제 의무의 근거가 되는 문서에 서명합니다.

자금 발행 명령 자금 발행 명령

수석 회계사 회계 이사

8. 조직의 기본 및 회계 문서, 결제 및 지불 의무 처리 절차 준수를 제어합니다.

기본 회계 문서

회계 수석 회계사

9. 자금, 재고 항목, 고정 자산, 결제 및 지불 의무의 인벤토리를 수행하기 위해 설정된 규칙 및 마감일 준수를 모니터링합니다.

재고 일정

최고 회계사 회계

10. 미수금 회수 및 미지급금 상환을 적시에 관리하고 지급 규칙을 준수합니다.

부채 상환 계획 조정 행위

최고 회계사 회계 고객 및 공급 업체 조직

11. 부족, 미수금 및 기타 손실에 대한 회계 계정 상각의 합법성을 통제합니다.

계정, 조정 행위, 운송장

회계 수석 회계사

12. 재산, 부채 및 비즈니스 거래의 이동과 관련된 거래 계정에 대한 적시 반영을 구성합니다.

재산의 이동에 관한 보고

회계 수석 회계사

13. 조직의 수입 및 비용 회계, 비용 견적 실행, 제품 판매, 작업 (서비스) 수행, 조직의 경제 및 재정 활동 결과에 대한 회계를 구성합니다.

비용 견적, 수행된 서비스(작업)에 대한 보고서

회계 수석 회계사

14. 회계 및 보고 조직에 대한 감사와 조직의 구조적 부서에 대한 문서 감사를 조직합니다.

서비스 노트 회계 확인 일정

수석 회계사, 대리 회계사

15. 기본 문서 및 회계 기록을 기반으로 조직의 신뢰할 수 있는 보고를 준비하고 보고 사용자에게 적시에 제출합니다.

회계 보고서

회계 수석 회계사

16. 연방, 지역 및 지방 예산에 대한 지불의 정확한 계산 및 적시 이체, 주 사회, 의료 및 연금 보험에 대한 기부, 계약자 및 임금과의 적시 합의를 보장합니다.

지불 대체 계획 연금 기금, 보험 회사

수석 회계사 회계 세무 조사관

17. 조직의 재정 규율을 강화하기 위한 활동을 개발하고 구현합니다.

금융 규율 강화 규칙

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동일한 분야에서 측정 기술과 정보 기술 방법의 공동 적용. 진단 프로세스를 위한 기술 기반으로 자동화된 측정 기기. 방대한 양의 연구 데이터를 수집, 저장 및 처리합니다.

초록, 2011년 2월 15일 추가됨


설계 문서 개발 및 금속 성형 공정 모델링에 사용되는 컴퓨터 프로그램입니다. 금속의 열간 단조 공정을 모델링하는 일반적인 특성, 기술의 특징 및 원리.

학기 논문, 2015년 6월 2일 추가됨


주요 유형 경제 활동정보 기술을 사용하는 것. 모바일 기업가 정신 기술의 특징. 경제에서 자동화된 정보 시스템의 역할과 위치. 기업의 정보 모델.

제어 작업, 2008년 3월 19일 추가됨


계획된 항공기 An-148의 목적 및 설명. 스태빌라이저 테일 패널의 강도 계산. 부품 성형 기술 개발. 3D 모델링 시스템의 장점. 스파 스트럿 모델링 기법.

2012년 5월 13일에 추가된 논문


시스템의 과도 과정에 대한 일반 특성 및 연구 자동 제어. 자동 제어 시스템의 선형 시스템의 안정성 지표 연구. 정의 주파수 특성 ACS 시스템 및 동적 링크의 전기 모델 구축.

강의 과정, 2012년 6월 12일 추가됨


직접 디지털 제어 시스템, 그 구성 요소, 주요 특정 기능의 특성. 두 가지의 특징 다양한 접근적응 제어가 가능한 기계적 처리 시스템의 개발. AC 기계의 여러 가지 잠재적인 이점.

테스트, 2010년 6월 5일 추가됨


적응형 자동 제어 시스템 모델링의 주요 특징, 시뮬레이션 프로그램의 특성 고려. 적응형 제어 시스템을 구축하는 방법에 대해 알고 있습니다. Kuhn 방법으로 PI 컨트롤러의 설정을 계산하는 단계.

2013년 4월 24일에 추가된 논문


맥박 분석 시스템의 의료 기기 시뮬레이션 연구. 대상과 관련하여 모델링 방법의 객관성 정도를 평가하는 작업. 분해 방법을 사용합니다. 모델링 알고리즘 사용에 대한 권장 사항.

원격탐사 데이터는 영상융합, 변화탐지, 토지피복분류 등 다양한 애플리케이션 모니터링에 도움이 되는 중요한 정보를 제공한다. 위성 이미지는 지구 자원 및 환경과 관련된 정보를 얻는 데 사용되는 핵심 방법입니다.

인기 있는 위성 이미지 데이터는 다양한 매핑 애플리케이션을 통해 온라인에서 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. 단순히 올바른 주소를 찾을 수 있기 때문에 이러한 응용 프로그램은 GIS 커뮤니티에서 프로젝트 계획, 우리 삶의 많은 영역에서 재난 모니터링을 도왔습니다.

TerraCloud는 24시간 전 세계 어디에서나 하나의 온라인 창에서 러시아 위성에서 필요한 해상도의 다중 시간 공간 이미지 데이터베이스에 대한 액세스를 제공합니다. 그리고 편리한 주문 조건에 따라.

지상 물체의 정확도에 영향을 미치는 주요 측면은 공간 해상도입니다. 시간적 해상도는 계획을 위한 토지 피복 지도를 만드는 데 도움이 됩니다. 환경, 토지 사용 변경 감지 및 운송 계획.

중해상도 원격탐사 영상을 이용한 도시 지역의 데이터 통합 ​​및 분석은 주로 인간 거주지를 문서화하는 데 중점을 두거나 주거, 상업 및 산업 지역을 구분하는 데 사용됩니다.

계획자와 엔지니어에게 그래픽 참조 및 지원을 위한 베이스맵 제공

고해상도 위성 이미지를 사용하여 정사영상이 생성하는 디테일의 양은 엄청난 차이를 만듭니다. 주변 영역과 함께 선택한 영역의 상세 보기를 제공하기 때문입니다.

지도는 위치 기반이기 때문에 고도로 구조화된 데이터를 전달하고 찾고 있는 지상 지점에 대한 완전한 그림을 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 위성 이미지 및 원격 감지 데이터의 다양한 응용 프로그램이 있습니다.

오늘날 국가에서는 일반적으로 정부 의사 결정, 민방위 작전, 경찰 서비스 및 지리 정보 시스템(GIS)을 위해 위성 이미지에서 파생된 정보를 사용합니다. 요즘은 다음을 통해 얻은 데이터를 위성 이미지의무화되었으며 모든 정부 프로젝트는 위성 이미지 데이터를 기반으로 제출되어야 합니다.

광물 탐사의 예비 및 타당성 단계에서 채광을 고려할 지역의 잠재적 광물 이용 가능성을 인식하는 것이 중요합니다.

이러한 시나리오에서 위성 원격 감지 매핑 및 GIS 플랫폼으로의 통합은 지질학자가 광물 잠재 구역을 쉽게 매핑하여 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 과학자는 위성 이미지 대역의 스펙트럼 분석을 통해 특수 지표를 사용하여 광물 가용성을 신속하게 결정하고 표시할 수 있습니다.

이를 통해 탐사 지질학자는 지구 물리학, 지구 화학 및 시추 작업을 잠재적인 영역으로 좁힐 수 있습니다.

자연 재해의 결과는 파괴적일 수 있으며 때로는 평가하기 어려울 수 있습니다. 그러나 재난 위험 평가는 구조자에게 필수적입니다. 이 정보는 신속하고 정확하게 준비되고 실행되어야 합니다.

변화 감지(이벤트 전후)를 사용한 객체 기반 이미지 분류는 피해 평가 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 방법입니다. 재해 평가에서 위성 이미지를 사용하는 다른 유사한 응용 프로그램에는 건물 그림자 및 디지털 표면 모델 측정이 포함됩니다.

세계 인구의 증가와 농업 생산 증가의 필요성에 따라 세계 농업 자원의 적절한 관리가 확실히 필요합니다.

이를 위해서는 우선 이러한 자원의 종류뿐만 아니라 품질, 수량, 위치에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 확보해야 합니다. 위성 이미지와 GIS(지리 정보 시스템)는 농업 및 자원 데이터를 수집하고 매핑하기 위한 기존 시스템을 개선하는 데 항상 중요한 요소가 될 것입니다.

농작물, 방목지, 가축 및 기타 관련 농업 투입물에 대한 정보와 통계를 수집하기 위해 농업 지도 작성 및 조사가 현재 전 세계에서 수행되고 있습니다.

수집된 정보는 효과적인 관리 결정을 구현하는 데 필요합니다. 농업 조사는 경제의 여러 부문에서 희소한 자원을 계획하고 할당하는 데 필요합니다.

3D 도시 모델지형 표면, 사이트, 건물, 초목, 기반 시설 및 경관 요소를 나타내는 도시 지역의 디지털 모델과 도시 지역에 속하는 관련 개체입니다.

해당 구성 요소는 적절한 2D, 3D 공간 및 지리 참조 데이터로 설명되고 표시됩니다. 3D 도시 모델은 다양한 애플리케이션에서 표현, 탐색, 분석 및 작업 관리를 지원합니다.

3D GIS는 수동 측량이 거의 불가능한 대규모 원격 위치를 위한 빠르고 효율적인 솔루션입니다. 다양한 도시 및 농촌 계획 부서는 배수, 하수도,
물 공급, 수로 설계 등.

그리고 끝으로 몇마디. 위성 이미지는 우리 시대에 필수품이 되었습니다. 그들의 정확성은 의심의 여지가 없습니다. 결국 모든 것이 위에서 볼 수 있습니다. 여기서 가장 중요한 것은 이미지의 관련성과 당신이 정말로 필요로 하는 영역의 정확히 그 부분의 그림을 얻을 수 있는 능력에 대한 질문입니다. 때로는 정말 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

E. A. Rosyaikina, N. G. IVlieva

지구 원격 감지 데이터 처리

ARCGIS1 GIS 패키지에서

주석. 이 기사에서는 지구 원격 감지 데이터를 처리하기 위해 ArcGIS GIS 패키지를 사용하는 가능성에 대해 설명합니다. 특별한 주의식생 지수 NDVI의 정의와 분석에 주어진다.

키워드: 원격탐사, 위성영상, ArcGIS GIS 패키지, NDVI 식생지수.

ROSYAIKINA E.A., IVLIEVA N.G.

ARCGIS 소프트웨어를 통한 원격 감지 데이터 처리

요약. 이 기사에서는 원격으로 감지된 데이터를 처리하기 위한 ArcGIS 소프트웨어의 사용을 고려합니다. 저자는 식생 지수(NDVI)의 계산 및 분석에 중점을 둡니다.

키워드: 원격탐사, 위성영상, ArcGIS 소프트웨어, 식생지수(NDVI).

RSD(Remote Sensing Data Processing)는 수년 동안 활발하게 개발되어 GIS와 통합되는 영역입니다. 최근 공간정보는 학생들의 연구활동에 널리 활용되고 있다.

래스터 데이터는 GIS의 주요 공간 데이터 유형 중 하나입니다. 위성 이미지, 항공 사진, 일반 디지털 고도 모델, GIS 분석 및 지리 정보 모델링의 결과로 얻은 주제 그리드를 나타낼 수 있습니다.

ArcGIS GIS 패키지에는 래스터 데이터 작업을 위한 도구 세트가 있어 ArcGIS에서 RSD를 직접 처리하고 GIS의 분석 기능을 사용하여 추가 분석을 수행할 수 있습니다. ArcGIS와의 완전한 통합을 통해 공간적으로 조정된 래스터 데이터를 한 지도 투영에서 다른 지도 투영으로 빠르게 변환하고, 이미지 변환 및 좌표 참조를 수행하고, 래스터에서 벡터 형식으로 또는 그 반대로 변환할 수 있습니다.

이전 버전의 ArcGIS에서는 래스터 이미지를 전문적으로 처리하려면 Image Analysis 확장이 필요했습니다. 최신 버전에서

1 이 기사는 러시아 기초 연구 재단(프로젝트 번호 14-05-00860-a)의 지원을 받았습니다.

ArcGIS는 새로운 이미지 분석 창에서 사용할 수 있는 많은 래스터 기능을 표준 세트에 추가합니다. 여기에는 4가지 구성 요소가 포함됩니다. 열린 래스터 레이어 목록이 있는 창; 일부 도구에 대한 기본 옵션을 설정하는 옵션 버튼; 도구가 있는 두 섹션("디스플레이" 및 "처리").

"디스플레이" 섹션은 모니터 화면의 이미지에 대한 시각적 인식을 향상시키는 설정을 제공하고 "처리" 섹션은 래스터 작업을 위한 여러 기능을 제공합니다. 연구에 따르면 이미지 분석 창의 창 처리 패널을 사용하면 ArcMap에서 래스터 작업을 훨씬 쉽게 할 수 있습니다. ArcGIS는 감독 및 비감독 디지털 이미지 분류도 지원합니다. 분석을 위해 추가 모듈인 Spatial Analyst 및 3D Analyst의 기능을 사용할 수도 있습니다.

연구를 위해 Landsat 4-5 TM 이미지를 사용했습니다. 다중 영역(GeoTIFF 형식의 보관된 이미지 세트)과 좌표 참조가 있는 JPEG 형식의 자연 색상 합성 이미지입니다. 위성영상의 공간해상도는 30m이며, 영상은 미국 지질조사국의 EarthExplorer 서비스를 통해 입수하였다. 원본 다중 구역 위성 이미지의 처리 수준은 L1입니다. Landsat 이미지의 이 처리 수준은 디지털 고도 모델("지구" 보정)을 사용하여 복사 및 기하학적 보정을 제공합니다. 출력 맵 투영 UTM, 좌표 참조 시스템 WGS-84.

다중 영역 이미지의 널리 사용되는 밝기 변환인 합성 이미지를 형성하기 위해 "Raster" 도구 그룹의 "Merge Channels" 도구가 사용되었습니다. 해결해야 할 작업에 따라 채널 조합이 다를 수 있습니다.

다중 스펙트럼 이미지를 처리할 때 "인덱스" 이미지를 만드는 변환이 종종 수행됩니다. 특정 채널의 밝기 값 행렬을 사용한 수학적 연산을 기반으로 비트맵 이미지가 생성되고 계산된 "스펙트럼 인덱스"가 픽셀 값에 할당됩니다. 얻은 이미지를 기반으로 추가 연구가 수행됩니다.

식생 상태를 연구하고 평가하기 위해 소위 식생 지수가 널리 사용됩니다. 스펙트럼의 가시광선 및 근적외선 부분에 있는 이미지의 픽셀 밝기 차이를 기반으로 합니다. 현재 약 160여종의 식생지수가 있다. 그들은 실험적으로 선택됩니다

식물과 토양의 스펙트럼 반사 곡선의 알려진 특징에서.

우리 연구의 주요 관심은 식생 지수 NDVI의 분포와 역학 연구에 지불되었습니다. 이 지수의 가장 중요한 적용 영역은 농작물의 상태를 결정하는 것입니다.

이미지 분석 창의 NDVI 버튼을 사용하면 근적외선(NIR) 및 적색(RED) 조사 영역의 이미지를 변환하고 값 사이의 정규화된 차이로 소위 NDVI 식생 지수를 계산할 수 있습니다.

ArcGIS에서 사용되는 NDVI 계산 공식이 다음과 같이 수정되었습니다. NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)) * 100 + 100 .

계산된 셀 값의 범위가 0에서 200까지이기 때문에 결과적으로 8비트 정수 이미지가 생성됩니다.

NDVI는 Spatial Analyst의 Raster Calculator 도구를 사용하여 수동으로 계산할 수 있습니다. ArcGIS에서 출력을 생성하는 데 사용되는 NDVI 계산 방정식은 다음과 같습니다.

NDVI = 플로트(NIR - RED) / 플로트(NIR + RED)).

이 작업은 모르도비아 공화국의 Dubensky 지역에 있는 Krasinskoye 농장의 농경지에서 계산된 NDVI 지수의 다중 시간 값을 조사했습니다. 조사는 2009년 Landsat 4-5 TM 위성에서 수행되었습니다. 촬영 날짜: 4월 24일, 5월 19일, 6월 4일, 7월 5일, 8월 23일, 9월 29일. 날짜는 각각이 식물 초목의 다른 기간에 속하는 방식으로 선택됩니다.

NDVI 값은 Spatial Analyst의 Raster Calculator 도구를 사용하여 계산되었습니다. 그림 1은 Dubensky 지구의 전체 영역에 걸쳐 특별히 선택된 색상 스케일로 수행된 작업의 결과를 보여줍니다.

지수는 스펙트럼의 근적외선과 적색 영역의 반사 값의 차이를 합으로 나눈 값으로 계산됩니다. 결과적으로 NDVI 값은 -1과 1 사이에서 다양합니다. 스펙트럼의 근적외선 영역에서 반사율이 높고 빨간색 영역에서 복사선을 잘 흡수하는 녹색 식물의 경우 NDVI 값은 0보다 작을 수 없습니다. 음수 값은 주로 흐림, 저수지 및 적설로 인해 발생합니다. 매우 낮은 NDVI 값(0.1 미만)은 초목이 없는 지역에 해당하고, 0.2에서 0.3 사이의 값은 관목과 초원을 나타내고, 높은 값(0.6에서 0.8까지)은 숲을 나타냅니다. 연구 영역에서 얻은 래스터에 따르면

NDVI 값, 수역, 빽빽한 ​​식생,

구름, 하이라이트 정착.

SHU1 가치 척도

쌀. 1. KOU1의 합성 래스터 분포.

특정 농작물이 차지하는 밭을 결정하기가 더 어렵습니다. 특히 재배 시기가 작물마다 다르고 최대 식물량은 날짜가 다르기 때문입니다. 따라서 2009년 Dubensky 지역 Krasinskoye 농장의 농작물 밭 계획이 작업의 출처로 사용되었습니다. 성장기 동안 KOC1 지수 값의 변화를 연구하기 위해 테스트 플롯을 식별했습니다.

래스터 시스템 소프트웨어를 사용하면 래스터 요소의 모든 값 또는 개별 값(모든 연구 영역에 해당)에서 컴파일된 분포 시리즈의 통계 분석이 가능합니다.

또한 "Spatial Analyst" 모듈의 "Zonal statistics to table" 도구를 사용하여 선택한 영역(작물이 다른 영역) 내에 있는 셀 값을 사용하여 다음을 얻었습니다. 기술 통계지수 - 최대, 최소 및 평균 값, 산포, 표준 편차 및 합계(그림 2). 이러한 계산은 모든 촬영 날짜에 대해 이루어집니다.

쌀. 2. Spatial Analyst 도구 "Zonal Statistics to Table"을 사용하여 NDVI 값 결정.

이를 기반으로 개별 작물에 대해 계산된 하나 또는 다른 통계 지표의 역학이 연구되었습니다. 그래서 표 1은 연구된 식생지수의 평균값의 변화를 보여준다.

농작물 NDVI 지수의 평균값

1 번 테이블

겨울 밀 0.213 0.450 0.485 0.371 0.098 0.284

옥수수 0.064 0.146 0.260 0.398 0.300 0.136

보리 0.068 0.082 0.172 0.474 0.362 0.019

맥아 보리 0.172 0.383 0.391 0.353 0.180 0.147

다년초 0.071 0.196 0.443 0.474 0.318 0.360

연간 허브 0.152 0.400 0.486 0.409 0.320 0.404

청정증기 0.174 0.233 0.274 0.215 0.205 0.336

성장기에 대한 K0Y1 지수 값의 다양한 수치적 통계적 특성의 변화에 ​​대한 그림은 그래픽 이미지로 더 명확하게 표시됩니다. 그림 3은 개별 작물에 대한 평균 지수 값을 기반으로 작성된 차트를 보여줍니다.

겨울 밀

8월 9월

쌀. 도 4 3. 다음이 점령한 지역에서 KOI1 값의 역학: a) 겨울 밀; b) 보리 다) 옥수수.

KBU의 최소값과 최대값을 알 수 있습니다! 각 작물의 성장 기간과 식물 매스의 양이 다르기 때문에 다른 날짜에 떨어집니다. 예를 들어, 가장 높은 가치 KBU! 겨울 밀은 6 월 두 번째 10 년에, 옥수수는 7 월 초에 떨어집니다. 보리와 한해살이 풀에서 식물 덩어리의 양이 점차적으로 증가하는 것이 관찰됩니다. 성장기 내내 순수한 휴경지의 균일한 가치는 이것이 개방된 경작지라는 사실과 KBU의 가치 상승 때문입니다! 9 월에 이론적으로 겨울 작물의 파종과 관련이 있습니다.

KBU 가치! 연구 영역의 위치, 특히 노출 및 경사 각도와 관련이 있습니다. 명확성을 위해 KBU 값으로 합성된 래스터! 8월 23일에 BYTM 릴리프의 글로벌 디지털 모델을 기반으로 구축된 Hillshade와 결합되었습니다(그림 4). 함몰된 곳(하천 계곡, 계곡)에서 KBU의 가치를 알 수 있습니다! 더.

쌀. 4. 래스터를 KBU 값에 맞추기! 그리고 빛과 그림자

KBU의 값을 계산하는 LaneBa1의 이미지 외에도! MOBC 분광 복사계의 데이터와 같은 다른 원격 감지 데이터도 사용할 수 있습니다.

계산된 KBU의 다시간적 가치를 기반으로! 예를 들어 해당 지역의 농업 자원 평가, 작물 모니터링, 비목성 식생의 바이오매스 평가, 개선 효과 평가, 목초지 생산성 평가 등의 다양한 지도를 작성할 수 있습니다.

수행된 연구는 NDVI 식생 지수 계산 및 분석을 포함하여 지구 원격 감지 데이터를 처리하기 위해 ArcGIS GIS 패키지를 사용할 가능성을 분명히 보여주었습니다. 가장 중요한 적용 영역은 작물 상태의 결정으로 남아 있습니다.

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