Применение метода совместного моделирования при создании базы данных цифровой модели местности

С.В. Додонов,
студ., dodonov15@yandex.ru,
МГТУ «СТАНКИН», г. Москва

В данной работе исследованы процессы создания цифровой модели местности. Проведён анализ в областях наук геоинформатики и геодезии, а также использование технологии краудсорсинга в создании цифровых карт. На основе проведенного анализа создана модель процессов создания цифровой модели местности, которая является источником для построения модели данных. С помощью метода совместного моделирования были связаны сущности и атрибуты в моделях процессов и данных. Данный метод проектирования цифровой модели местности позволяет ускорить создание базы данных объектов и различного вида классификаторов этих объектов.

The study investigated processes of creating a digital terrain model. The analysis was carried out in the geodesy, geoinformatics and use of crowdsourcing in the creation of digital maps. Based on this analysis was created a model of the processes of creating a digital terrain model as a source to build the data model. Using the method of co-simulation were related entities and attributes in the data and process models. This method of designing a digital terrain model makes it possible to accelerate the creation of a database of objects and various types of classificators of these objects.

Неотъемлемой частью любой географической информационной системы (ГИС), работающей с цифровой моделью местности (ЦММ), является база данных ГИС.

Сбор данных для создания векторных карт и построения цифровой модели местности осуществляется несколькими способами:

· анализ существующих карт, планов и снимков местности;

· полевая съёмка на местности;

· лазерное сканирование местности;

· аэрофотосъёмка из космоса, с беспилотников и иных воздушных средств.

Каждый из них генерирует свой тип информации, создавая несистематизированный набор данных. Это усложняет процесс создания и редактирования цифровых моделей местности и векторных карт.

Также сложности возникают при получении информации на самой местности, особенно когда специалисты не знают конкретную территорию так же хорошо как местные жители. Подключение "народных" добровольных картографов в работу составления карт местности позволяют оценить пользу технологии краудсорсинга в геоинформатике. Ярким примером использования такого подхода является сервис Яндекса - Народная карта. С помощью сравнительно простых инструментов редактирования пользователи Интернета могут создавать, редактировать и удалять объекты на местности, при этом не имея малейшего представления о геодезии и картографии. Контроль работ по изменению объектов осуществляют такие же пользователи, имеющие статус модераторов и супермодераторов, но с более расширенным набором функций, блокируя тех, кто не соблюдает на сервисе правил редактирования. Предлагается придерживаться данного подхода краудсорсинга в создании цифровой модели местности и карт. В свою очередь, в роли супермодераторов выступают специалисты в области геоинформатики, которые следят за актуальностью и точностью растровой модели.

Созданные векторизованные слои цифровых карт уже могут использоваться для печати бумажных карт местности, но на этом процесс создания цифровой модели местности не заканчивается. Для конкретных задач на местности необходимы не просто векторизованные карты, а специализированные цифровые модели рельефа местности, контуров местности и объектов инженерного назначения, содержащие определенную метрическую, атрибутивную, семантическую и параметрическую информацию об объекте [1]. Такого рода информация хранится в базе данных ГИС, структуру которой определяет модель данных.

рис. 1 Функциональная модель процесса создания цифровой модели местности

Функциональная модель является основой для построения модели данных. Действительно, не имея информации о том, какого рода информация участвует в создании цифровой модели местности, бессмысленно строить модель данных. На рисунке 1 изображена декомпозиция главного контекста разработанной модели процесса создания цифровой модели местности, унифицирующая все способы сбора и обработки информации об участке местности. Данная модель процесса создана с помощью CASE-средства BPwin в нотации IDF0. Процесс создания ЦММ был разделен на 3 группы:

§ получение информации об участке местности;

§ преобразование информации в цифровой вид (растровая модель → векторная модель);

§ построение ЦММ (путем объединения созданных цифровых моделей отдельных структур объектов в единую цифровую модель).

В каждой группе процессов проводится детализация конкретных действий для получения необходимых входных и выходных данных, а также исполнителей, работающих непосредственно с ними. Особенно это касается процесса краудсорсинга (см. рис. 2), так как для данного процесса нужно четко видеть действия каждой категории пользователей.

рис. 2 Функциональная модель процесса краудсорсинга

Модель данных, как правило, создается вручную, при этом функциональная модель используется как проектная документация. После разработки модели данных ее следует связать с моделью процессов.

Используя разработанную программным средством BPwin модель, c помощью метода совместного моделирования можно преобразовать стрелки модели процесса создания цифровой модели местности в сущности (см. рис. 3) и атрибуты (см. рис. 4) модели данных, созданной в среде ERwin (см. рис. 5), путем экспорта и импорта информации между этими CASE-средствами [2]. Время ушло лишь на связывание стрелок, а дальнейшие добавление новых сущностей и атрибутов происходит довольно быстро.

рис. 3 Пример преобразования стрелок функциональной модели в сущности модели данных путем совместного моделирования

На основе модели данных строится база данных, имеющая различный доступ к функциям для 3-х ролей пользователей: "народного" картографа (рисование объектов и заполнение простой атрибутивной информации), "народного" модератора (функции нижнего уровня пользователей + контроль "народных" картографов) и специалиста геоинформатики (функции нижних классов пользователей + создание новых классов объектов на местности).

рис. 4 Пример преобразования стрелок функциональной модели в атрибуты модели данных путем совместного моделирования

Такая связь гарантирует завершенность анализа, гарантирует, что есть источник данных (сущность) для всех потребностей данных (процесса). Связи объектов способствуют согласованности, корректности и завершенности анализа.

рис. 5 Логическая модель данных цифровой модели местности

рис. 6. Блочная структура и отношения между таблицами базы данных ЦММ

Разрабатываемая база данных целиком будет основана на разработанной модели данных. Информация о каждом типе объектов содержится в отдельных таблицах, а таблица классов объектов станет классификатором. База данных состоит из 12 таблиц (см. рис. 6): 2 таблицы - пользователи и их роли, по 1 таблице на растровую подложку и векторные слои, 7 таблиц на каждый тип объекта местности и таблица для классификатора этих объектов.

Таким образом, путем анализа и совместного моделирования процесса создания цифровой модели местности можно повысить эффективность составления специализированных баз данных цифровых карт для таких областей как сельское хозяйство, землеустройство, добыча полезных ископаемых и многих других. На основе созданной модели данных была сформирована база данных, связывающая "народных" пользователей системы с созданными ими векторными объектами и специалистов геоинформатики с загруженной ими растровой подложкой.

Литература

1. Чернокожева О.К. Необходимость создания единой структуры цифровой модели местности / О. К. Чернокожева // Молодой ученый. — 2013. — №2. — С. 72–75.

2. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. // Диалог-МИФИ. — 2002. — С.224.