CC BY
107
ffiffiliilll № 3, 2008 ШШШШШШ®
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ДИПЛОМНЫХ РАБОТАХ
Н. Г. Ивлиева, доцент кафедры геодезии, картографии и геоинформатики МГУ им. Н. П. Огарева,
В. Ф. Манухов, заведующий кафедрой геодезии, картографии и геоинформатики МГУ им. Н. П. Огарева, доцент
Авторами проанализированы возможности использования современных информационных технологий при написании студентами дипломных работ по картографии. Доказано, что компьютерное картографирование, характеризующееся высокой степенью автоматизации, многовариантностью и интерактивностью, использованием компьютерного дизайна и мультимедиа, существенно облегчает передачу динамики явлений.
Развитие информационных и геоин-формационных технологий оказывает существенное влияние на современную подготовку специалиста высшей квалификации. На кафедре геодезии, картографии и геоинформатики Мордовского государственного университета внедрению информационных технологий в учебный процесс уделяется большое внимание: анализируются рабочие программы дисциплин, прослеживаются межпредметные связи, повышается квалификация преподавательского состава через семинары, совещания, научно-практические конференции, обсуждается тематика курсовых и дипломных работ.
Дипломная работа является самостоятельной итоговой работой студента на последнем курсе и должна представлять собой оригинальное научное исследование, освещающее одну из актуальных проблем в области специальности, получаемой выпускником1. Возможности использования в процессе ее написания современных информационных технологий при составлении тематических карт рассмотрим на примере двух дипломных работ по специальности 020501 «Картография», выполненных на кафедре.
Исследование пространственных взаимосвязей и зависимостей входит в число центральных и наиболее интересных проблем в науках о Земле и обществе. В ее решении картографическому методу принадлежит особая роль2, которая
заметно усиливается с внедрением новых информационных технологий. В одной из студенческих работ конструирование моделей взаимосвязей пространственных характеристик явлений осуществлено с применением ГИС-технологий. Функциональные возможности ГИС для создания специальных тематических карт взаимосвязей (карт энтропии контуров, карт изокоррелят и отклонений от регрессии) в данной работе были исследованы на примере ГИС ArcView.
Наиболее просто оказалось выполнить компьютерное моделирование взаимосвязей пространственных характеристик явлений, основанное на информационных показателях связи, что позволило создать карты энтропии контуров.
В работе исходным материалом для исследований явились два картографических изображения, на одном из которых были показаны типы почв, на другом — геоморфологические структуры. Фрагменты карт были предварительно оцифрованы и экспортировались в ГИС ArcView, где и осуществлялись дальнейшие исследования с использованием модулей расширения Spatial Analyst и GeoProcessing (Мастера пространственных операций). Математические расчеты производились в программе Microsoft Ехсе1 с использованием встроенных математических и логических функций.
Прежде всего была выполнена визуальная оценка соответствия исходных © Н. Г. Ивлиева, В. Ф. Манухов, 2008
103
ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
карт при совместном выводе на экран двух исходных слоев, причем один из них был установлен прозрачным. Результатом анализа полученного изображения стал вывод о том, что контуры двух исходных карт имеют похожие очертания, а на некоторых участках совпадают.
ГИС ArcView позволяет также наложить два разноименных слоя с генерированием производных объектов, возникающих при их геометрическом наложении, и наследованием их атрибутов. С помощью специальной функции Мастера пространственные операций было осуществлено наложение векторных слоев почвенной и геоморфологической карт. Заметим, что в ГИС ArcView оверлейные операции можно выполнять как с векторными, так и с растровыми слоями — с помощью модуля Spatial Analyst. Наложение растровых слоев производилось поячеечно.
С использованием функции Статистики соседства, базирующейся на методах статистического расчета, в дипломной работе была построена карта несовпадения границ, показывающая число комбинаций различных типов геоморфологических структур и почв, встреченных в окрестности каждой ячейки растрового слоя. Проведенные исследования показали частичное или полное совпадение границ явлений, за исключением отдельных участков. Некоторые несовпадения были объяснены неточностями оцифровки, другие потребовали специального анализа. Окончательно после дополнительной обработки полученного производного слоя были сформированы 23 контура, содержащих различные сочетания типов почв и морфо-структур.
На следующем этапе был вычислен коэффициент взаимного соответствия исследуемых явлений. Возможности модуля Spatial Analyst позволили проанализировать совмещение изображений двух явлений на основе функции Кросстабуляция площадей. В ячейках созданной комбинационной таблицы, столбцы которой совпадают с градациями
легенды первой карты, а строки — с градациями второй карты, автоматически были получены площади перекрытия контуров двух карт. По ним легко были вычислены доли площадей, а затем подсчитаны энтропия и коэффициент взаимного соответствия явлений К(АВ). Полученное значение К(АВ) = 46 % свидетельствовало о наличии значительного соответствия между почвенными и геоморфологическими контурами анализируемых карт.
Далее на основе построенной диаграммы было исследовано распределение типов почв по видам геоморфологических структур. Типичность сочетаний почв и геоморфологии определялась по формуле, предложенной Ю. В. Свентэ-ком3. На основе полученных тетрахори-ческих показателей связи была построена карта районирования по степени типичности сочетаний.
Пространственное распределение показателей взаимосвязи явлений было отображено на карте энтропии контуров. Для подсчета энтропии необходимо было определить долю перекрытия каждого геоморфологического контура различными почвенными контурами, для чего снова использовалась функция Кросс-табуляция площадей, но в этом случае в качестве входного поля второй темы указывалось поле с идентификаторами геоморфологических контуров. После расчета энтропии полученная таблица была присоединена к атрибутивной таблице слоя, представляющего геоморфологию, и на основе этих данных была создана карта энтропии контуров. Чем больше значение энтропии отличалось от нуля, тем разнообразнее было перекрытие контуров.
Информационный показатель связи, использованный в дипломной работе при создании карт энтропии контуров, удобен для оценки степени соответствия конфигурации очертаний изображения явлений без учета конкретных числовых значений сравниваемых явлений. Однако формальный расчет и анализ взаимосвязей без надлежащей содержательной интер-
№ 3, 2GG8
претации явлении могут привести к полному абсурду.
Далее в дипломноИ работе рассматривалось моделирование пространственных взаимосвязей количественных характеристик явлениИ. Предварительно были построены цифровые модели условных поверхностей исследуемых явлениИ (геополеИ). Для этих целеИ по растровым отсканированным картам были оцифрованы изолинии и по ним произведена пространственная интерполяция. Так как для восстановления поверхности оказалось недостаточно использовать только показанные на карте изолинии, были добавлены дополнительные исходные данные и созданы более точные цифровые модели изучаемых геополеИ.
Компьютерная обработка и анализ данных производились в ГИС АгеУїе^г. Для выявления взаимосвязеИ исследуемых явлениИ предварительно рассчитывались коэффициенты корреляции г по формуле
ab - ab
r =
SaSb
где ab, a, b — средние значения величин явлений AB, А и В; а и а. — стан-
7 7 а b
дартные отклонения величин А и В.
Значения основных статистических характеристик — среднего и стандартного отклонения, — используемых при вычислении, выписывались из специального диалогового окна в Редакторе ле-гендыг соответствующей грид-темы в ГИС ArcView модуля Spatial Analyst.
После того как была установлена тесная зависимость между данными явлениями, были составлены уравнения поверхностей регрессии и отклонений от регрессии. Поскольку связь между явлениями A и B принималась линейной, то уравнение регрессии имело вид b = f(a) = ka + c, где k и с — коэффициенты, которые определились из соотношений k = r аи /а ,
b a
с = b — k a.
С помощью Картографического калькулятора в Spatial Analyst по полученным уравнениям регрессии в численном выражении были построены карты поверхностей регрессии, которые показывали, как изменялось бы явление В, если бы оно зависело только от явления А, а также были вычислены поверхности отклонения фактических значений от расчетных. Они отражали влияние прочих факторов, аномальных по отношению к выявленной зависимости.
При построении карт изокоррелят на основе ГИС-технологий использовались два подхода.
Как известно, коэффициент корреляции примерно равен косинусу угла а между направлениями градиентов двух сравниваемых статистических поверхностей: r = cos а. Так как углы между направлениями градиентов равны углам между направлениями экспозиций склонов, вычисление которых реализовано в ГИС, то решение задачи в любой растровой ГИС не представляет трудностей. Вначале по построенным цифровым моделям поверхностей были созданы производные слои, представляющие собой как бы экспозиции склонов сравниваемых поверхностей. Затем с помощью Картографического калькулятора был получен растровый слой, значения ячеек которого вычислялись как косинус разности значений азимутов экспозиций двух поверхностей. Так была построена карта изокоррелят.
Другой подход, основанный на способе определения коэффициентов корреляции по статистической выборке, был легко реализован с помощью функции Статистики соседства, позволяющей производить анализ окружения каждой ячейки перемещением «скользящего окна» по всему растру, последовательно сдвигая его на одну ячейку вдоль строки. Каждый раз на основе значений всех ячеек, попавших в окно, вычислялось значение заданной статистической характеристики для центральной ячейки окна.
В работе основные статистические характеристики — среднее значение и
ИНТЕГРАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
стандартное отклонение (следовательно, и коэффициенты корреляции) — вычислялись в пределах заданного «скользящего окна» в виде квадрата размером 7x7 ячеек. Корреляционная модель строилась после создания всех растровых слоев, необходимых для вычисления коэффициентов корреляции. Три слоя представляли средние значения (аЬ, а, Ь), а два — стандартные отклонения (&аи <гь). В результате выполнения в Картографическом калькуляторе соответствующих арифметических операций была создана новая карта изокоррелят.
Полученные разными способами корреляционные модели внешне оказались довольно похожими. Проведенная в работе сравнительная оценка построенных поверхностей подтвердила надежность выполненного моделирования.
Другая дипломная работа была посвящена изучению развития явлений во времени и созданию карт динамики. В ней технология компьютерного картографирования применялась для изучения основных пространственно-временных особенностей развития сети городов на территории Приволжского федерального округа.
Сегодняшнее состояние городов тесно связано с причинами их создания и дальнейшим развитием, что и обусловило необходимость проведения данного исследования. При этом для отображения динамики — возникновения, развития, изменений во времени исследуемых объектов — использовались два способа.
Во-первых, показ динамики, как и в традиционной картографии, осуществлялся с помощью серий разновременных карт, фиксирующих состояние объектов в разные моменты времени. Чтобы сформировать более полное и четкое представление о сути, характере и специфике исторического развития сети городов, были выбраны основные этапы, связанные с освоением территории Приволжского федерального округа в его современных границах4.
Первая карта отражала состояние региона в период до монголо-татарского нашествия. Большая часть изучаемой территории в то время находилась за пределами русских княжеств. Здесь существовало крупное и сильное государство Волжская Болгария с ее богатыми городами — Биляром, Булгаром, Сува-ром и др. В 1005 г. была основана Казань (с 1438 г. столица Казанского ханства). Русские города Нижний Новгород и Городец появились в XII—XIII вв. как крепости для защиты восточных границ Владимиро-Суздальского княжества от волжских болгар.
С покорением Казани в 1552 г. Иваном Грозным и победой над Казанским ханством открылись пути к Волге. Значительными изменениями в географии городов сопровождался период освоения и закрепления новых территорий, отображенный на следующей карте. Были заложены крепости, будущие города, — Самара, Уфа, Саратов, Алатырь и др. В XVII—XVIII вв. большую роль в хозяйственном освоении новых территорий играли укрепленные линии, образованные цепочками городов-крепостей и более мелких укреплений (показаны на отдельной карте). Под защитой этих линий осваивались приволжские и заволжские степи, Южный Урал. Важное значение в распространении русского влияния на обширную юго-восточную территорию Европейской России имело основание Оренбурга.
В эпоху правления Петра I и в последующие десятилетия быстро осваивался Урал. Основанные здесь десятки заводов стали базой для развития будущих городов. Реформа, проведенная во 2-й половине XVIII в. Екатериной II, существенно изменила административное деление Российской империи. Построенная карта наглядно показала, что сеть городов стала более равномерной.
Городские поселения по данным всеобщей переписи населения 1897 г. были представлены на отдельной карте. Целый ряд карт подробно передавал формирование сети городов в XX в.
111!111Й1И1!Ш № 3,
В итоге на основе анализа созданной серии карт были составлены карты изменения состояния городов, на которых показана не динамика, а лишь результаты происшедших изменений (возникновение и исчезновение городов, изменение статуса поселения). При этом использовались как ГИС-пакеты, так и графические редакторы программ общего назначения.
Во-вторых, отображение динамики изучаемого явления осуществлялось посредством картографической анимации — особой динамической последовательности карт-кадров, создающих при демонстрации эффект развития во времени.
Пространственно-временное картографическое моделирование развития сети городов в современных границах Приволжского федерального округа проводилось в программе Соге1 Я.А.УЕ., предназначенной для создания широкого диапазона анимационной графики5.
Главная концепция, лежащая в основе Соге1 Я.А.УЕ., — твиннинг, т. е. генерация промежуточных фаз между двумя некоторыми конечными состояниями объекта (ключевыми кадрами). Используя ее, легко было установить необходимое количество автоматически получаемых промежуточных кадров, определяющих изменения. Для анимации устанавливался такой важный параметр, как частота кадров, — количество кадров, воспроизводимое в секунду (от 1 до 50 кадров), чем и определяется плавность анимации.
Для каждого объекта во временной диаграмме создавалась строка, в которой настраивалось изменение состояния объектов. Диапазон существования объекта (города, государства и т. д.) определялся начальным кадром, когда объект впервые появлялся в анимации (возникновение города, образование государства и т. п.), промежуточными кадрами присутствия и изменения объекта (перевод города за штат, расширение
территории государства и т. д.) и конечным кадром, который мог не совпадать с последним кадром анимации, т. е. объект исчезал из анимации раньше ее завершения («разжалование» города в сельское поселение, распад государства и т. д.). В созданной анимации использовалось несколько сотен объектов.
Вся анимация состояла из 100 кадров и охватывала период с XI в. по настоящее время (один кадр соответствовал десятилетию). Она демонстрировала формирование сети городов при закреплении и освоении новых территорий Российского государства и наглядно отображала дальнейшие изменения в географии городов в исследуемых территориальных границах. Компьютерное картографирование существенно расширило возможности передачи динамики явлений, позволив обнаружить пространственно-временные аспекты развития.
Таким образом, рассмотренные дипломные работы по своему содержанию представляют собой достаточно оригинальные научные исследования, освещающие актуальные проблемы в области картографии. В них широко применено компьютерное картографирование, характеризующееся высокой степенью автоматизации, многовариантностью и интерактивностью, использованием компьютерного дизайна и мультимедиа, созданием изображений новых видов и типов и т. д.
ПРИМЕЧАНИЯ
1 См.: Архангельский С. И. Лекции по теории обучения в высшей школе / С. И. Архангельский. М., 1974.
2 См.: Берлянт А. М. Образ пространства: карта и информация / А. М. Берлянт. М., 1986 ; Свентэк Ю. В. Теоретические и прикладные аспекты современной картографии / Ю. В. Свентэк. М., 1999 ; Тикунов В. С. Моделирование в картографии / В. С. Тикунов. М., 1997.
3 См.: Свентэк Ю. В. Указ. соч.
4 См.: Лаппо Г. М. География городов : учеб. пособие / Г. М. Лаппо. М., 1997.
5 См.: Дементьев В. Э. Corel DRAW 11 для мастера. Полное описание программ пакета / В. Э. Дементьев. М., 2003.
Поступила 21.04.08.
