автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Геоинформационная технология в системах анализа природных и социально-экономических процессов

04-14

ХИИСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ

На правах рукописи УДК 004.9

Вайншток Аркадий Пинхосович

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ В СИСТЕМАХ АНАЛИЗА ПРИРОДНЫХ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Специальность 05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка

информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2002

Работа выполнена в Институте проблем передачи информации РАН

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор В. В. ЗЯБЛОВ

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор В. И. НЕЙМАН

кандидат технических наук, доцент А. А. БАШЛЫКОВ

Ведущая организация:

Центральный научно-исследовательский институт комплексной автоматизации

Защита диссертации состоится « » ц ь^м У! 2002 г. в_часов на

заседании Специализированного совета Д 002.077.01 при Институте проблем передачи информации РАН по адресу: 101447, Москва, ГСП-4, Большой Каретный пер,, дом 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем передачи информации РАН.

Автореферат разослан « ЗР» <у/7/Х/ЧУ? 2002 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета доктор технических наук,

профессор С. Н, СТЕПАНОВ

08с/3/, ¿>

0 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Экспоненциальный рост объема цифровой информации, ее всеобщность и необходимость для устойчивого развития экономики, природопользования и социальной сферы и быстрое развитие телекоммуникационных технологий стимулировали ряд научных и технологических программ по созданию информационного общества.

Известно, что 80% цифровой информации, используемой для принятия решений, имеет географическую привязку. Географическая информация (ГИ) применяется для планирования, прогноза и поддержки принятия решений в важнейших областях человеческой деятельности, таких как экономика, безопасность, оборона, транспорт, связь, здоровье, образование, управление природными и техническими ресурсами и т.д. В связи с важностью и разнообразием областей применения ГИ рассматривается как одна из важнейших компонент информационного общества.

Многодисцигшинарность и разнообразие областей применения ГИ, специфика обработки, анализа и моделирования геоинформационных процессов в технических системах и общественной среде определили самостоятельное направление в области информационных технологий - геоинформацонные технологии, которые реализуются в Географических Информационных Системах (ГИС).

В рамках программ исследований и разработок ЕС INCO-COPERNICUS и IST выполняются десятки международных ГИС-проектов. На крупнейшей Европейской выставке информационных технологий CeBit'2001 в программной экспозиции ГИС-технологий и ГИС-решений были представлены более 300 организаций.

В России также уделяется значительное внимание ГИС-технологиям: выпускаются три периодических издания (ГИС обозрение, ГИС бюллетень, ГИС ежегодник), ГИС ассоциация проводит в год несколько конференций, в 2000 и 2001 гг. прошли конференции 'ТИС и Интернет", практически на каждой конференции по информационным технологиям и искусственному интеллекту присутствует проблематика Г'ИС.

Как отмечает президент компании ESR] (крупнейший поставщик ГИС на мировом рынке, семейство ГИС ArcGIS) Д. Данджермонд: "Усовершенствование ГИС и работа по сетям будут способствовать повсеместному распространению и применению географических знаний. ГИС станут намного проще в использовании, более интуитивными, более аналогичными и более встроенными во множество других технологий".

В диссертации развивается высокотехнологичное направление геоинформационных технологий, связанное с анализом географических объектов и явлений в природной среде, экономике и социологии с помощью сетевых ГИС. Это направление актуально как для разработки информационных технологий, обеспечивающих сетевых пользователей интерактивными интуитивно понятными средствами комплексного исследования пространственных и тематических свойств ГИ, так и для создания ГИС-решений в практических приложениях.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка сетевой геоинформационой технологии для комплексного анализа свойств ГИ и ее применение для ГИС-решений в природной и социально-экономической предметных областях.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения следующих задач:

• Разработка спецификации задач и функций аналитических ГИС.

• Разработка спецификации методов и операций, поддерживающих комплексный анализ свойств ГИ.

• Разработка интуитивно понятных операций для интерактивного представления, обработки и анализа ГИ.

• Разработка архитектуры сетевой аналитической геоинформационной системы, обеспечивающей высокую интерактивность.

• Разработка технологии описания ГИ для построения проблемно ориентированных сетевых ГИС-решений.

• Разработка ГИС-решений и исследование операций аналитических ГИС для природных и социально-экономических проблемных областей.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использовались методы обработки и анализа данных, искусственного интеллекта, распознавания образов и прогнозирования, компьютерного моделирования и инженерии знаний.

Научная новизна работы. Разработана спецификация задач и функций аналитических ГИС [1, 2, 5, 12, 14]. Задачи связаны с выявлением в ГИ связей между свойствами объектов и между самими географическими объектами, а также использованием выявленных связей для обнаружения целевых, заранее неизвестных объектов и для прогнозирования заранее неизвестных свойств ГИ.

Предложена спецификация и разработан ряд технологических операций для визуального, когнитивно-графического и аналитического исследования ГИ [9, 12, 15, 16].

Разработана функционально-структурная схема сетевой аналитической ГИС в архитектуре клиент-сервер, которая позволяет обеспечить высокую интерактивность операций, необходимую для эффективного визуального и аналитического исследования ГИ [10].

Разработана технология описания и представления картографических и атрибутивных данных, которая позволяет поставщикам ГИ относительно просто создавать сетевые ГИС-решения для широкого круга проблем.

Разработаны алгоритмы и созданы сетевые аналитические ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС [10, 12, 15, 17], основные технологические операции которых включают интуитивно понятные картографические, когнитивно-графические и аналитические операции по комплексу показателей.

Продемонстрирована эффективность применения системы КОМПАС на примерах создания двух проблемно ориентированных ГИС-решений: 1. ГИС ПРООН-Компас для публикации и анализа в Интернет демографических данных, 2. ГИС МИАС-Компас для корпоративных маркетинговых исследований.

Разработана сетевая информационно-аналитическая система РЕСУРС [7, 13]. в которой впервые показана возможность решения задачи компьютеризации мониторинга и анализа запасов и ресурсов нефти и газа. ГИС РЕСУРС позволяет обеспечить корпоративный персонифицированный доступ к удаленным данным по ресурсной базе углеводородов на федеральном и региональном уровне, картографическое представление и визуальный анализ информации.

Практическое значение и реализация результатов. Разработанные технологии и сетевые ГИС ГеоПроцессор, КОМПАС и РЕСУРС применены при выполнении ряда проектов. ГИС ГеоПроцессор применена для создания прототипа сетевой информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по географическим и аэрокосмическим данным для Центра космических наблюдений. ГИС ГеоПроцессор использована для представления и анализа данных и результатов, полученных в рамках Европейской программы Inco-Copernicus, проект ASPELBA, контракт № ERBIC 15СТ970200 [11], (http//www.iitp.ru/proiects/geo. httpy/ta-www.ire.it/giüs/^eoprocessor.html'). Разработанные на основе системы Компас проблемно ориентированные ГИС-решения используются Представительством в РФ Программы развития ООН для публикации и анализа в Интернет демографических показателей РФ (ГИС ПРООН-Компас, 1999 г., http://tieo.iitp.ru/undp/) и ООО "Сименс" для корпоративных маркетинговых исследований по демографической, общеэкономической и коммерческой ГИ в области телекоммуникаций (ГИС МИС-Компас, 2000 г., прототип http:/Av%vw.iitp.ru/proiects/geo/). Результаты ИППИ

РАН в области геоинформационных технологий и ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС используются для совместной разработки новых сетевых аналитических ГИС в Европейском проекте по программе 5FP "Технологии информационного общества": проект "Spatial Mining for Data of Public Interest (SPIN!)", контракт EU IST-1999-10536 SPIN! (http://www.ais.fhg.de/and/geoprocessor).

Сетевая информационно-аналитическая система РЕСУРС в 2000 г. передана в Минприроды РФ для апробирования ее на региональном уровне и выработки рекомендаций и предложений по усовершенствованию системы.

ГИС ГеоПроцессор, КОМПАС и РЕСУРС включены в каталог ГИС-ассоциации РФ (ГИС-ЕЖЕГОДНИК, выпуск 7, 2001)

Апробация результатов диссертации. Результаты докладывались на ряде конференций: Национальная конференция по искусственному интеллекту в 1996 и 2000 гг.; ежегодный Форум Всероссийской ГИС ассоциации с 1997 по 2000 годы; Генеральная Ассамблея Европейской сейсмологической комиссии в 1998 г.; Ежегодное Совещание Совета Европы по ГИС технологиям 4EC-GIS, 1998, 5EC-GIS, 1999 и 7EC-GIS, 2001 г.

Сетевые ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС были выбраны на конкурсной основе Минпромнауки РФ для представления на выставках: SIMO, 1999, 2000, 2001 гг., Мадрид. Испания; CeBit, 2000, 2001, 2002 гг., Ганновер, Германия; Модуль, 1999 и 2000 гг., Москва; Выставка информационных технологий, 2000, ВВЦ, Москва.

Публикации. Основные результаты диссертации содержатся в 17 работах, список которых приведен в конце реферата.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы из ]¿ наименований. Работа изложена на /¿3страницах и содержит 63 рисунка и 3 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении определяется предметная область ГИС-технологий, которые базируются на методах разных дисциплин, таких как каргографика, анализ и обработка данных, искусственный интеллект, науки о Земле, экономика, социология и др, При всей многодисциплинарности и разнообразии областей применения ГИ в ГИС-технологии выделяют несколько ключевых классов технологических операций с территориально распределенными данными: сбор, обработка, представление, моделирование и анализ, поддержка процессов принятия решений. Обосновывает-

ся актуальность проблемы, определяются цели исследования, и дается общая характеристика работы.

В первой главе рассматривается структура и модель ГИ, определяются задачи и функции аналитической геоинформационной среды, предназначенной для визуального и аналитического исследования ГИ и выявления связей, как между географическими объектами, так и свойствами объектов. Разрабатывается ряд операций аналитических ГИС и предлагаются три технологии и системы для разработки сетевых аналитических ГИС-решений: растрово-векторная система ГеоПроцессор и векторные системы Компас и Descartes'.

ГИ включает в себя любую информацию, относящуюся к локализованным в пространстве объектам, процессам и явлениям, и которая может быть показана на географической карте. Важнейшими свойствами ГИ являются дуальность представления и разнотипность. С одной стороны ГИ представляет множество количественных и качественных свойств объектов, а с другой стороны пространственные отношения между ними, такие как отношение соседства, направления и принадлежности. ГИ объединяет существенно различающиеся типы данных: двух, трех и четырехмерные растровые цифровые модели наблюдений, векторные слои линий и полигонов, точечные маркированные поля, а также временные ряды, изображения и звуковые записи, относящиеся к объектам с координатной привязкой.

ГИ представляет три понятия реального мира: сущности, свойства, связи. Рассматриваются четыре типа сущностей'. 1. Объекты: административные единицы, месторождения, эпицентры и очаговые зоны землетрясений и т.д. 2. Явления; аварии, природные и техногенные катастрофы, социальные взрывы и т.д. 3. Процессы: социальные и демографические процессы, природные и техногенные процессы и т.п. 4. Множества точек: измерения/наблюдения различного рода, пространственно привязанные к регулярной или нерегулярной сетке (данные мониторинга параметров окружающей среды, геофизические поля и т.д.). Свойства представляют понятия, которые описывают сущности. Различают тематические (физико-химические, статистические, семантические и т.п.), пространственные и временные свойства ГИ. Связи представляют понятия, которые описывают отношения между сущностями, между свойствами и между сущностями и свойствами.

На основе рассматриваемой обобщенной модели ГИ определяются четыре основных типа задач, решаемых аналитическими ГИС: 1. Оценивание, выделение и понимание связей внутри/между тематическими, пространственными и временны' Система Descartes разработана в GMD (Германия) и развивается с участием ИППИ РАН п рамках Европейского проекта SPfN!.

ми свойствами ГИ (например, оценивание плотности геологических разломов, оценивание пространственно-временных вариаций параметров сейсмического режима, оценивание пространственно-временных геоэкологических воздействий по временным рядам геомониторинга). 2. Обнаружение, распознавание и понимание отношений внутри/между географическими сущностями (например, оценивание экономического и социального ущерба от природных катастроф для административных единиц, оценивание нефтегазоносности структурных ловушек), 3. Вывод, экстраполяция и прогнозирование целевых заранее неизвестных свойств ГИ (например, прогнозирование максимальных возможных магнитуд ожидаемых землетрясений, прогнозирование уровня динамических воздействий в урбанизированных территориях). 4. Предсказание, распознавание и понимание целевых заранее неизвестных объектов (например, прогноз времени, места и энергии землетрясений, распознавание геологических структур и поиск полезных ископаемых).

Для решения сформулированных задач специфицирован набор операций геоинформационной аналитической среды для визуального, когнитивно-графического и аналитического исследования ГИ, рис. 1. Первые два типа операций направлены на создание наглядного представления всех понятий ГИ: сущностей, свойств и связей. Эти операции позволяют также обеспечить дружественный интерфейс по управлению аналитическими операциями. Цель аналитических операций состоит в выделении существенной информации с помощью двух групп методов: преобразование данных, моделирование и правдоподобный вывод. Операции преобразования данных позволяют вычислить новые свойства географических объектов и вычислить новые информационные слои, которые более адекватно представляют свойства географических объектов. Операции моделирования и правдоподобного вывода позволяют выявить связи между географическими объектами и их свойствами.

Наиболее распространены картографические операции аналитических ГИС, которые направлены на извлечение следующих свойств ГИ: 1. Выявление образа пространственного и пространственно-временного распределения свойств исследуемого географического района. 2. Выявление образа взаимного пространственного распределения нескольких типов географических объектов. 3. Картографическое измерение.

Когнитивно-графические операции поддерживают наглядное представление свойств как слоя в целом, так и свойств отдельных объектов слоя: 1. Представление и сопоставление состояния и тенденций развития всего географического региона и его зон или подмножеств его географических объектов. 2. Представление много-

мерного образа географических объектов. 3. Вербализация атрибутивных значений растровой и векторной ГИ.

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ АНАЛИТИЧЕСКАЯ СРЕДА

мш..............1.-.) N ...........

картографические операции

когнитивно-графические операции

преобразования геоданных

Гч:

"с

Выявление образа слоя

Выявление образа взаимного расположения слоев

Картографическое измерение

Выявление одномерных свойств геоданных _ Выявление многомерных свойств геоданных

Вербализация числовых атрибутов

"у..

моделирова-!

ние, правдо- ! ;

подобный | !

вывод ! I

Генерирование ' новых атрибутов : по атрибутам _сл_см

Генерирование | атрибутов слоя по атрибутам других ; слоев

Генерирование геометрических атрибутов

| Прогнозирование и | районирование

| Классификация объектов

\

Иерархическая классификация

Ассоциация

Обнаружение ^ объектов ! | Группирование Ы

объектов

' Генерирование I рассуждений

N

Рис. 1. Геоинформационная аналитическая среда: операции и решаемые задачи

Аналитические методы выявления существенной информации с помощью операций преобразования предназначены для получения новых свойств ГИ: 1. Новые атрибутивные свойства слоя ГИ по атрибутам этого же слоя. 2. Новые атрибутивные свойства слоя ГИ по атрибутам других слоев. 3. Новые слои ГИ, включая извлечение новых геометрических и атрибутивных свойств.

Аналитические операции моделирования и правдоподобного вывода поддерживают следующие функции извлечения существенной информации и знаний: 1. Региональное районирование и прогнозирование событий, 2. Классификация географических объектов, 3. Иерархическая классификация, 4. Вы'я&иёнйе связей между атрибутами (ассоциация), 4. Выделение географических объектов, 5. Обнаружение объектов на растровых геоданных, 6. Группирование географических объектов и свойств, 7. Генерирование правдоподобных рассуждений.

Совместное применение интерактивных картографических, когнитивно-графических и интуитивно понятных аналитических операций дает синергетиче-ский эффект в понимании пространственных и тематических свойств ГИ и выявлении существенной информации из геоданных.

Далее в главе рассматривается интеграция геоинформационных технологий с сетевыми технологиями, что позволяет обеспечить широту применения и возможность доступа, обработки и анализа ГИ и реализовать принцип информационного общества «доступ к информации любому индивидууму, в любое время, в любом месте». Современные сетевые технологии позволяют реализовать три схемы работы ГИС, различающиеся форматом (растровый/векторный) передаваемых данных и местом выполнения ГИС функций: на стороне сервера, на стороне клиента, комбинированная схема клиент-сервер.

Разработанные сетевые аналитические геоинформационные системы ГеоПроцессор и КОМПАС (http://www.iitp.ru/proiects/geo) реализованы в архитектуре клиент-сервер, которая позволяет обеспечить высокую интерактивность операций, необходимую для эффективного визуального и аналитического исследования ГИ. Реализация в виде Java-апплетов позволяет работать со стандартными броузерами (Microsoft Explorer, Netscape Navigator) в сети Интернет и в локальной корпоративной сети (без установки у пользователя дополнительного программного обеспечения), а таюке на отдельном компьютере.

В растрово-векторной системе ГеоПроцессор реализована геоинформационная технология, разрабатываемого в ИППИ РАН подхода к построению информационных моделей для картографического исследования и комплексного анализа свойств пространственно распределенных геоданных [2, 3, 4, б, 8, 17]. ГеоПроцессор, по-видимому, является первой сетевой проблемно-ориентированной системой (1-я версия, 1998 г.). в которой в интерактивном режиме осуществляется совместная обработка и анализ слоев растровых и векторных геоданных. Система может использоваться для поддержки принятия решений при мониторинге экологического состояния и оценке опасности природной среды, прогнозе нриродно-техногенных катастроф, прогнозе природных ресурсов.

В системе ГеоПроцессор реализован ряд специфицированных ранее операций для аналитической геоиформаиионной среды: интерактивное картографическое представление и анализ цифровых растровых моделей, векторных и точечных данных, преобразование слоев точечных, линейных и растровых данных, поддержка принятия решений на основе построения прогнозных карт по комплексу растровых слоев с использованием методов правдоподобного вывода.

Целью разработки векторной системы КОМПАС являлось: 1. Создание технологии, позволяющей широкому кругу пользователей, не имеющим профессиональных специальных навыков в области ГИС-технологий, публиковать картографические данные в сети Интернет. Подключение данных пользователя, организованных в виде таблицы Объекты*Атрибуты (для имеющейся в системе картографической основы) практически сводится к указанию визуализируемых атрибутов. 2. Предоставление конечному пользователю набора интерактивных средств для анализа пространственных объектов как по одному, так и комплексу тематических атрибутов. В комплексном анализе используются интуитивно понятные методы, основанные на оценке сходства.

Функциональные возможности системы КОМПАС включают ряд специфицированных ранее операций: визуализация пространственных свойств многослойной Г'И, интерактивный картографический и когнитивно-графический анализ ГИ, интуитивно понятный анализ комплексных свойств ГИ, поддержка принятия решения на основе интерактивного представления и многомерного анализа ГИ.

Дружественный интерфейс, простота подготовки и представления данных, интуитивно понятные средства исследования комплексных свойств географических объектов делают систему КОМПАС доступной для широкого круга производителей, поставщиков и потребителей ГИ (ГИС-аналитиков и ГИС-зрителей) в таких областях как экономика, социология, демография, политика, бизнес, администрирование.

Разработанная для ГИС Компас на основе языка XML и ГеоПроцессор на основе конфигурационных файлов технология описания и представления картографических и атрибутивных данных позволяет поставщикам ГИ относительно просто создавать сетевые ГИС-решения для широкого круга проблем

Приведем некоторые из разработанных операций, которые используются в созданных сетевых аналитических ГИС для нахождения решений по комплексу признаков. Введем следующие обозначения: R' пространство признаков, нормированных по среднеквадратичным отклонениям, для'хеЛ' среднеквадратичные отклонения CT, Е 1, р(х,х"°) - метрика в R', С - константа.

Сходство с выборкой прецедентов

Пусть {х""} с R'. и = 1,.,.,jV, обозначает множество прецедентов. Функция сходства имеет вид:

minp(x,x"")

5'(х,{х,,,1}) = 1--^-;- для minp(x,xl"1)<C.

Сходство по экспертному решению

Пусть gm = (a'"\bv"), i = 1,...,/, обозначает /-мерный интервал на R', который представляет экспертное высказывание типа конъюнкции, a {g{"'}, n = \,..,,N обозначает множество интервалов, обозначающее дизъюнкцию. Функция сходства задается следующим образом:

minp(x,g"")

= ;- для mmp(x,g"")<C,.

с <»>

где p(x,g1'") - расстояние от точки х в R'. Функция принадлежности для двух классов

Пусть {х'''"'} и {х" ""}, n = \,...,N, т = 1.....М, обозначают два множества прецедентов в R1. Функция принадлежности для двух классов имеет вид

/(х,{х""},{»'**'}) = -£^'Х'',,",',)„7} ДЛЯ minp(x,xl'")<C, где х""" =argminp(x,x"''1"), х"'-*1 = а^ттр(х,х,?'"'1;).

Функция непараметрической регрессии для множества прецедентов Пусть {х(,,)., п = 1,обозначает множество прецедентов, состоящее из векторов и оценок функции. Функция регрессии имеет вид:

¿Мх-х1"')/""1 /(х,х('" ,/">) = -,

2>(х~х1'") /1=1

п(х х"")

где /г(х-х"") = 1 - для р(х,х1'") <С и й(х-х"") = 0 для р(х,х"")>С\

Функция уверенности для классификации на пространстве признаков, для которых выполняется предположение о монотонности

Введем условие монотонности /(х) на R', Пусть х = (л',,..., х,)еЛ', и' = {х\,...,х\) е R' и х, =л-,' для всех /*_/'. Тогда /(х) является неубывающей функцией по признакуу если /(х) > ,/'(х') для х, > х\ и не возрастающей функцией, если /(х) < /(x'J для .г, > л-;.

Пусть /(х) обозначает неизвестное правило классификации для двух классов, для которого экспертом задано условие монотонности на пространстве признаков,

{х""} с R\n = 1.....N, обозначает множество прецедентов. Функция уверенности

имеет вид:

где\<; (х.{х""}) обозначает число прецедентов, для которых на пространстве признаков в точке х выполняется условие монотонности /(х).

В главе рассмотрены и определены функциональные потенциальные возможности аналитической ГИС Descartes для создания информационно-аналитической системы мониторинга ресурсов и запасов нефти и газа (ГИС РЕСУРС, Гл. 4). для которой необходима формализация сложно структурированной предметной области. Технологические средства системы Декарт позволяют построить концептуальную модель проблемной области, включающей разнообразные взаимосвязанные географические объекты и тематические показатели.

Во второй главе развивается и детализируется система ГеоПроцессор на примере построения прототипа сетевой информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по данным геолого-геофизических и аэрокосмических наблюдений. Предложена технология применения инструментальных средств системы для совместного исследования растровых и векторных данных для решения задачи районирования территории по множеству признаков на основе задания прецедентов.

Исходные данные в системе могут быть представлены в виде сеточных полей, представляющие цифровые модели измерений различного рода; полигонов, представляющих области с одинаковыми значениями номинальных показателей; линий и точек, представляющих различные географические и геологические объекты; каталогов событий и наблюдений, заданных на нерегулярной сетке. Для каждой точки карты- строится вектор первичных признаков, для чего все исходные данные преобразуются в растровые поля. Преобразование исходных данных включает различные функциональные операции над данными, заданными в виде полей, векторов и точек. Так как оцениваемая в некоторой точке карты величина зависит от топологии пространственно распределенных геоданных, преобразования включают такие операции, как вычисление плотности, расстояния, близости, пространственная фильтрация полей и т.п.

На рис. 2:приведены примеры представления, преобразования, обработки, анализа и районирования территории по геолого-геофизическим и аэрокосмическим данным для территории Ставропольского края. На карте (рис. 2а) представлены четыре слоя ГИ: растровая цифровая модель данных АКН с нанесенным на нее векторным слоем рек и точечные слои городов и эпицентров землетрясений. На рис. 26 показан пример интерактивного картографического анализа: измерение

значений растровых цифровых моделей наблюдений в точке карты (координаты г. Ставрополя), задание профиля разреза (концы линии обозначены треугольниками) и соответствующие профилю графики значений цифровой модели рельефа и данных АКН, перекрестием на карте обозначена точка, соответствующая положению курсора на графике. Видно, что вдоль заданного профиля данные каналов AICH сильно коррелированны для соответствующих режимов съемки и дат. На рис. 2в и 2г показаны примеры преобразования точечных событий и линейных объектов в растровые модели плотности эпицентров землетрясений в скользящем окне R=40 км и расстояния точек территории до рек в скользящем окне R =.30.,км. На рис. 2д показан пример районирования территории посредством

Рис. 2. Примеры представления, обработки и анализа геоданных и районирования территории в системе ГеоПроцессор

оценивания принадлежности к двум классам: выборка 1-го класса составлена из точек-прецедентов, расположенных вдоль рек (отмечены треугольниками), выборка 2-го представлена произвольными точками территории, удаленными от рек (квадратики). Видно, что карта имеет зональную структуру: зеленый тон имеют участки территории, принадлежащие классу «треугольников», красный - к классу «квадратиков». Карта принадлежности вычислялась по двум растровым полям данных АКН и растровым цифровым моделям теплового потока и магнитного поля. На рис. 2е показано районирование территории по сходству с выделенной замкнутой областью, при этом все элементы растра внутри этой области рассматрива-

юте я как точки-прецеденты. Сходство определяется по трем свойствам: рельеф, магнитное поле, тепловой поток.

В третьей главе предлагается настройка сетевой аналитической векторной системы КОМПАС на два ГИС-решения: 1. публикация и анализ тематических показателей о демографической ситуации в России в Интернете (ГИС ПРООН-Компас). 2. Корпоративная информационно-аналитическая ГИС для маркетинговых исследований (ГИС МИАС-Компас). На этих примерах детализируется, сформулированная в главе 1 целенаправленность разработки системы: возможность простой настройки на проблемную область и предоставление интуитивно понятных интерактивных средств для анализа ГИ, которые были бы доступны широкому кругу пользователей, не являющимися профессионалами в области ГИС и анализа данных. Оба эти приложения отличаются тем, что географическая основа стабильна (слои географических объектов определены и не требуется их редактирование - ни изменение объектов, ни внесение новых объектов) и новые показатели (понятия) вводятся редко, БД в основном актуализируется за счет временных индикаторов. Функциональные возможности систем позволяют решать следующие задачи: публикация географической информации (ГИ) в Интериет/Интранет, визуализация пространственных свойств многослойной ГИ, комплексный интерактивный картографический и когнитивно-графический анализ ГИ, поддержка принятия решения на основе интерактивного представления и многомерного анализа ГИ.

Демографическая информация имеет очень большое значение и находит самое широкое применение для выработки политических, социально-экономических и бизнес решений. Для РФ она особенно важна, поскольку определяемые региональными особенностями значительные различия, включающие природные условия, тип территории (столица, центральный город региона, малые и средние города, сельское поселение), национальные особенности и др., создают существенно различающиеся условия для уровня и качества жизни населения. Источником данных для системы ПРООН-Компас является Демографический ежегодник Госкомстата РФ (в формате WORD), в котором публикуются основные статистические показатели, отражающие демографические процессы в Российской Федерации в текущем году в сравнении с рядом предшествующих лет. В системе ПРООН-Компас представлены три географических слоя: Российская Федерация, экономические районы, субъекты федерации. На рис. За показана страница сайта со списком таблиц демографических показателей. В демонстрируемой БД содержится актуальная на момент создания системы (1999 г.) информация из двух ежегодников.

* * ф и? $ I а - . —_

. ,. С***, йрч. .«("«^'ус 1

йН

»1 ЬкийсквПфгагрииш

Рис. 3. Примеры представления и анализа демографических показателей

На рис. 36 представлена страница с представлением данных об изменении населения России по годам. На рис. Зв представлено распределение населения по экономик географическим районам в процентах для возрастной группы: мужчины 60 и более и женщины 55 и более. По карте видно, что в восточном направлении имеется тенденция снижения в процентном отношении людей пенсионного возраста. На рис, Зг представлена карта прироста населения на 1000 человек в 1998 г. по субъектам федерации, где также показана гистограмма распределения регионов по значениям отображаемого показателя. При выборе столбика гистограммы на карте автоматически помечаются регионы со значениями, соответствующими выбранному диапазону. Можно видеть группирование регионов для диапазона значений (-9.29, -8.09).

Отметим, что отображение каждого показателя сопровождается комментарием с пояснениями, представляющими информацию об его содержании и источнике данных, как это принято в демографическом ежегоднике.

Средства ГИС ПРООН-Компас позволяют удобным и понятным широкому кругу пользователей способом обнаружить пространственные особенности (образы) отображаемой ГИ, что при табличном анализе не так очевидно.

Основная цель маркетинговых исследований: сбор информации о том, какой товар/услуги, какие поставщики и потребители имеются на рынке и определение мероприятий для расширения рынка компании. При проведении маркетинга учитывают внешние и внутренние факторы. Под внешними факторами понимаются все те условия, которые компания, как правило, не в состоянии изменить, среди них важную роль играют:

• экономика - динамика ВНП, динамика и уровень доходов, уровень безработицы по регионам и т.п.

• демография - демографические тренды, например динамика численности населения в трудоспособном возрасте или общее старение населения, уровень образования и культуры населения по регионам и т.п.

» динамика спроса на товары/услуги - жизненный цикл товара имеет разные этапы (рост, падение, стабильный уровень) и различается по регионам

• конкуренты - особенности компаний, присутствующих на рынке.

Как видно из рассмотрения приведенных факторов, значительная часть первичных данных для проведения маркетинга имеет региональную специфику, т.е. географическую привязку (страны, регионы, города и т.д.), обычно анализ рынка содержит десятки таблиц пространственных данных по 5-10 показателям в каждой. Применение ГИС в существующих технологиях маркетинга предоставляет новые возможности для исследования рынка, существенно расширяющие функциональность электронных таблиц. ГИС технология позволяет статические таблицы данных рынка преобразовать в наиболее наглядное представление информации - понятные для восприятия интерактивные тематические карты и использовать их для анализа пространственно распределенных данных и принятия решений. На рис. 4 приведены примеры представления и анализа в ГИС МИАС-Компас: визуализация многослойных векторных данных (полигонов, линейных и точечных объектов) -А; построение гистограммы и группировка регионов России по произвольным интервалам значений индикатора - В, регионы со значениями индикатора в выбранном интервале подсвечиваются на карте; круговые диаграммы показывают соотношение значений индикатора по странам, выделенным на карте, и соотношение суммарного значения индикатора для выбранных стран к сумме по всем странам мира - С: разделение стран по комплексу индикаторов на 2 класса (зеленый и синий тон) - В.

Рис. 4. Примеры представления и анализа ГИ в ГИС МИАС-Компас

Как уже отмечалось, средства системы Компас позволяют неспециалистам в области ГИС создавать свои проблемно ориентированные ГИС-решения. Маркетинговая информационно-аналитическая ГИС МИАС-Компас является основой, используя которую компании могут создавать корпоративную ГИС, расширять и актуализировать тематическую БД самостоятельно, не прибегая к помощи ГИС-специалистов. Так база данных, установленной в ООО «Сименс» ГИС МИАС-Компас, была пополнена специальной информацией департамента сетей связи и передачи информации, а также конфиденциальными данными компании. Средства ГИС МИАС-Компас позволяют регламентировать доступ к данным, определяемый профилем (руководитель департамента, администратор системы, менеджер и т.д.) и паролем пользователя.

В четвертой главе представлены разработанная технология и ГИС РЕСУРС для организации компьютеризованного мониторинга и анализа запасов и ресурсов нефти и газа. В главе рассмотрено существующее положение и задачи мониторинга и сформулированы требования к информационно-аналитической системе, основными из которых являются - мониторинг запасов и ресурсов углеводородов (УВ) в различных категориях учета по объектам нефтегеологического районирования (нефтегазоносным комплексам, отдельным месторождениям.

залежам и участкам) и субъектам административного районирования (регионы, экономико-географические районы, федеральные округа, РФ) и визуальный анализ накопленной информации.

В системе РЕСУРС, исходя из свойств комплекса визуализируемых данных, автоматически подбирается подходящий способ их визуализации на карте территории: раскрашенные области, нанесенные на карту диаграммы, комбинированный способ. На рис. 5 показаны возможные представления, которые система построила автоматически для выбранного набора данных.

Рис. 5. Примеры визуализации конкретного набора данных в системе РЕСУРС

Каждый способ визуализации включает окно управления, которое содержит инструменты для визуального исследования данных на основе специальных интерактивных средств манипуляции с различными видами графических представлений. Средства различного представления данных и динамического преобразования их изображений ориентированы на исследование свойств данных и на обнаружение связей между ними. Способы преобразования направлены на усиление графического проявления (подчеркивания) свойств, их различимости (выразительности) и способствуют извлечению существенной информации из данных, что в свою очередь поддерживает принятие оптимальных решений. Пользователю предоставляется

широкий набор инструментов, позволяющих интерактивно манипулировать как с данными, так и с их картографическим представлением, причем изменения в одном и другом взаимно связаны. В системе имеются следующие возможности интерактивного визуального исследования данных: сравнение числовых показателей по карте раскрашенных областей, сравнение показателей по карте со столбчатыми диаграммами, одновременное сравнение карт нескольких показателей, динамическая классификация по одному числовому показателю, динамическая классификация по двум числовым показателям, динамическое селектирование значений качественного показателя, динамическое выделение диапазона числового показателя.

В заключении приводятся основные результаты диссертационной работы, выносимые на защиту:

1. Специфицированы задачи и функции аналитических ГИС, предназначенных для исследования свойств и выявления закономерностей в ГИ. Специфицированы методы и операции, поддерживающие комплексный анализ свойств ГИ. Разработана сетевая геоинформационная технология для анализа комплексных свойств ГИ и поддержки принятия решений. Основные элементы технологии включают интуитивно понятные картографические, когнитивно-графические и аналитические операции исследования комплексных тематических показателей.

2. Разработаны архитектура и технологические операции аналитических ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС. Системы разработаны в архитектуре клиент-сервер, которая позволяет получить интерактивность операций и динамику, обеспечивающие эффективное визуальное и аналитическое исследование ГИ.

3. Предложена технология описания и представления ГИ для построения проблемно ориентированных сетевых ГИС-решений для широкого круга проблем на основе разработанных систем. Применены 2 подхода для описания структуры и вида представления картографических и атрибутивных данных: конфигурационные файлы и ХМЬ-документы.

4. Созданы четыре сетевые проблемно ориентированные ГИС-решения:

- прототип сетевой информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по геолого-геофизическим и аэрокосмическим данным,

- ГИС ПРООН-Компас для публикации и анализа в Интернет демографических данных РФ,

- ГИС МИАС-Компас для корпоративных маркетинговых исследований,

- ГИС РЕСУРС для мониторинга и анализа запасов и ресурсов нефти и газа. Практическое применение ГИС-решений подтверждает эффективность разработанной сетевой аналитической геоинформационной технологии и систем.

Основные опубликованные работы по теме диссертации:

1. В.Г.Гитис, А.П.Вайншток, Б.В.Ошер, С.А.Пирогов, Е.Ф.Юрков. Задачи пространственно-временного прогноза в науках о Земле. Труды 5-ой конференции по Искусственному интеллекту, Казань, 1996,212-215.

2. Gitis V., Juvkov Е., Osher В., Pirogov S., Vainchtok A. Information technology for forecasting geological processes and phenomena - Journal Artificial Intelligence in Engineering 11, 1997,41-48.

3. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Кофф Г.Л., Карагодина М.В. Геоинформационная технология оценки сейсмического риска и ущерба от землетрясений. Прикладная геокология, чрезвычайные ситуации, земельный кадастр и мониторинг, выпуск 2. Издательско-полиграфический комплекс РЭФИА, 1997, 38-42.

4. Гитис В.Г'., Вайншток А.П., Сидорин А.Я, Татевосян Р.Э. Построение карты Ммох землетрясений Ставропольского края в инструментальной среде ГЕО. -Тезисы II Национальной конференции по сейсмостойкому сторительству и сейсмическому районированию, Сочи, 1997, М.: РЭФИА, 1997, 23-24.

5. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Ошер Б.В., Пирогов С.А,, Юрков Е.Ф. Задачи пространственно-временного прогноза в науках о Земле. Прикладная геокология, чрезвычайные ситуации, земельный кадастр и мониторинг, выпуск 2. Издательско-полиграфический комплекс РЭФИА, 1997. 42-44.

6. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Ермаков Б,В., Гергей Т. Информационная технология построения карт нефтегазовых месторождений. - Материалы 4-ого Всероссийского форума "Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес." М.: ГИС-Ассоциация, 1997, 156-159.

7. Vainshtok A., Gitis V., Andrienko G„ Ermakov В., Erkhov V. RESOURCE: knowledge based CIS on oil and gas resource monitoring. Proceedings of the 41'1 EC-GIS Workshop. Joint Research Center of European Commission, 1998, 141-145.

8. Gitis V.G., Tatevosjan R.E., Vainchtok A.P. Maximum expected magnitude assessment in GEO computer environment: case study. - Natural Hazards 17, 1998. Kluver Academic Publishers, Netherlands, 225-250.

9. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B. Сетевые геоинформационные технологии и системы. - Труды VII Всероссийского форума Теоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес. Образование", М.: РАГС, 2000, 91-97.

10. Gitis V„ Osher В.. Dovgiallo A., Vainshtok A. COMPASS: Cartography On-line Modeling, Presentation and Analysis System. - Proc. of the 5lh EC-GIS Workshop, Stresa, Italy, EC JRC, 2000, 487-497.

11. Gitis V., Vainchtok A. Final Report on project Assessment of Seismic Potential in European Large Earthquake Areas "ASPELEA", EC Project INCO-COPERNICUS, 2000.

12. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B., Ошер Б. Сетевые аналитические геоинформационные технологии и системы. - Труды VII национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ'2000), Переславль-Залесский, 2000,741-749.

13. Erkhov V.A., Ermakov B.V., Keller М.В., Vainchtok A.P., Gitis V.G. Information and Analytic System for Monitoring of the Hydrocarbon Reserves and Resource. -Abstracts of 31st International Congress, Rio de Janeiro, August 6-17, 2000.

14. Гитис В.Г., Вайншток А.П. Сетевые аналитические ГИС, часть 1. - ГИС-ОБОЗРЕНИЕ, № 2, 2001, 14-16.

15. Гитис В.Г., Вайншток А.П. Сетевые аналитические ГИС, часть 2. - ГИС-ОБОЗРЕНИЕ, № 3, 2001, 8-12.

16. Вайншток А.П., Гитис В.Г. Сетевые аналитические геоинформационные технологии и системы. - Proceedings of the XXVIII conference on Information Technologies in Science, Education, Telecommunication, Business. Гурзуф, 2001, 100104.

17. Gitis V.G., Weinstock A.P. The problems of seismological data mining via Internet. -Proceedings of the 7,h EC Gl & GIS Workshop, EGII - Managing the Mosaic, Potsdam, Germany, 2001. http://www.ec-gis.org/Workshops/7ec-gis/index.html

Отпечатано на ризографе в ОНТИ ГЕОХИ РАН Тираж 100 экз.

Введение.

Глава 1. Аналитическая геоинформационная технология и системы.

1.1. Данные, задачи, элементы технологии.

1.2. Сетевые технологические схемы.

1.3. Проблемно-ориентированные сетевые аналитические.

ГИС ГеоПроцессор, Компас, Декарт

1.3.1. Сетевая растрово-векторная ГИС ГеоПроцессор.

1.3.1.1. Архитектура системы.

1.3.1.2. Функциональные возможности системы.

1.3.1.3. Проблемно-ориентированное преобразование геоданных.

1.3.1.4. Аналитические методы исследования комплексных геоданных

1.3.1.5. Подготовка, описание структуры и визуализации. многослойных данных

1.3.2. Сетевая система для представления и комплексного анализа. векторной ГИ, ГИС Компас

1.3.2.1. Функции, поддерживаемые системой.

1.3.2.2. Анализ комплексных данных

1.3.2.3. Подготовка и описание структуры и визуализации. многослойных данных

1.3.3. Сетевая векторная система Декарт.

1.3.3.1. Интеллектуальная визуализация и анализ ГИ.

1.3.3.2, Разработка проблемно-ориентированного приложения.

Выводы.

Глава 2. Анализ геолого-геофизических и аэрокосмических данных.

2.1. Первичные данные.

2.2. Картографическое представление и визуальный анализ многослойной . 84 пространственно распределенной информации

2.3. Выявление свойств геоданных.

2.3.1. Преобразование растровых геоданных.

2.3.2. Преобразование точечных и линейных геоданных.

2.3.3. Моделирование 3-ех мерной топографической модели.

2.4. Поддержка принятия решений на основе методов правдоподобного. вывода

2.4.1. Формирование учебных выборок в виде совокупностей. единичных точек или полигонов

2.4.2. Районирование территории на основе оценивания сходства. с прецедентами

Выводы.

Глава 3. Анализ социально-экономических процессов.

3.1. Демографические показатели РФ, ГИС ПРООН-Компас.

3.2. Маркетинговая Информационно-Аналитическая Система.

МИАС-Компас

3.3. Графическое и аналитическое исследование данных.

3.3.1. Интерактивное окно карты и тематических данных.

3.3.2. Анализ пространственного образа ГИ и получение информации. 112 об объектах

3.3.3. Анализ географических объектов по одному тематическому. показателю

3.3.4. Анализ распределения объектов относительно порога.

3.3.5. Анализ распределения объектов по интервальной шкале.

3.3.6. Анализ географических объектов по комплексу показателей:. оценивание сходства, классификация

3.3.7. Генератор отчета.

Выводы.

Глава 4. Мониторинг запасов и ресурсов углеводородов,. информационно-аналитическая система «Ресурс»

4.1. Мониторинг запасов и ресурсов - основные положения и задачи.

4.2. Структура БД.

4.3. Архитектура системы Ресурс.

4.4. Пользовательские возможности системы РЕСУРС.

4.4.1. Окно таблицы.

4.4.2. Окно карты.

4.4.3. Интерактивное визуальное исследование данных.

4.4.3.1. Анализ показателей по карте раскрашенных областей.

4.4.3.2. Анализ показателей по карте со столбчатыми диаграммами

4.4.3.3. Одновременный анализ карт нескольких показателей.

4.4.3.4. Динамическая классификация по одному показателю.

4.4.3.5. Динамическая классификация по двум показателям.

4.4.3.6. Исследование групп объектов.

4.4.4. Ввод тематических данных (СУБД РЕСУРС).

4.5. Предложения по организации корпоративной информационной. сети МПР РФ для мониторинга ресурсов углеводородов

4.6. Методика непрерывного контроля и учета запасов и ресурсов. углеводородов с использованием системы «РЕСУРС» на федеральном и территориальном уровне

Выводы.

Экспоненциальный рост объема цифровой информации, ее всеобщность и необходимость для устойчивого развития экономики, природопользования и социальной сферы и быстрое развитие телекоммуникационных технологий вызвали необходимость смены парадигмы постиндустриального общества и создания информационного общества [8, 35]. Происходит переход от разобщенных и независимых информационных ресурсов к ресурсам, связанным сетями передачи данных, способными обеспечить информационное взаимодействие [34].

Считается, что 80% цифровой информации, используемой для принятия решений, имеет географическую привязку [95]. Географическая информация (ГИ) применяется для планирования, прогноза и поддержки принятия решений в важнейших областях человеческой деятельности, таких как экономика, безопасность, оборона, транспорт, связь, здоровье, образование, управление природными и техническими ресурсами и т.д. В связи с важностью и разнообразием областей применения ГИ рассматривается как одна из важнейших компонент информационного общества [88].

Национальные программы по созданию географической информационной инфраструктуры объявлены в США в 1994 г., а в Японии и в Европе в 1999 г. В рамках программ создается инфраструктура геоданных окружающей среды: топография и батиметрия, транспортные магистрали, реки и береговые линии, участки земли и инженерные сооружения, адреса и административные границы, природные ресурсы в масштабах от 1:100 ООО до 1:1 ООО.

Понимание Европейским сообществом значимости ГИ для развития государств стимулировало разработку программы создания Европейской Географической Информационной Инфраструктуры (EGII) с точностью привязки данных 100 м, 10 м и 1 м. Разрабатываются политика в области ГИ, стратегия распространения и доступа к ГИ [92]. В настоящее время затраты правительственных, коммерческих и промышленных организаций Европы на сбор, обработку и применение ГИ оцениваются в 10 миллиардов EURO в год.

Создан ряд международных ассоциаций по ГИ, специальная организация EUROGI (European Umbrella Organization for Geographic Information) объединяет более 20 национальных и европейских ГИ ассоциаций. В Е1Ж001 представлено более 3000 научных и коммерческих организаций из 20 стран.

Теоретической основой изучения структуры и свойств ГИ, а также информационных технологий ее сбора, представления, обработки, анализа и моделирования является геоинформатика [1, 4, 33, 50, 75, 81]. Геоинформатика является многодисциплинарной областью, объединяющей знания по картографике, анализу и обработке данных, имитационному моделированию, искусственному интеллекту и по направлениям приложений в природной и общественной среде, технических системах [67]. Многодисциплинарность и разнообразие приложений геоинформатики приводит к необходимости разработки предметно ориентированных информационных технологий - геоинформационных технологий [52, 82, 90], которые реализуются в Географических Информационных Системах (ГИС) [52, 54, 61]. Проблемам геоинформатики, разработке геинформационных технологий, созданию инструментальных ГИС-сред и ГИС-приложений посвящено множество публикаций - монографий, журналов, трудов конференций.

В России уделяется значительное внимание ГИС-технологиям: выпускаются 3 периодических издания - ГИС обозрение, ГИС бюллетень [ 11 ] и ГИС ежегодник [13], в котором представлен каталог наиболее распространенных отечественных и западных ГИС-средств. ГИС ассоциация РФ проводит в год несколько конференций, в 2000 и 2001 гг. прошли конференции "ГИС и Интернет" [9], практически на каждой конференции по информационным технологиям и искусственному интеллекту присутствует проблематика ГИС.

В зависимости от технологических и/или прикладных аспектов ГИ, которым уделяется большее внимание, существует ряд определений ГИС. Приведем некоторые из них: пространственно определенная система для сбора, хранения и манипулирования данными» [91]; особый случай информационной системы, где база данных состоит из наблюдений за пространственно распределенными явлениями, процессами или событиями, которые могут быть определены как точки, линии и контуры» [65]; интерактивные системы, способные реализовать сбор, систематизацию, хранение, обработку, оценку, отображение и распространение данных и как средство получения на их основе новой информации и знаний о пространственно-временных явлениях» [51]; научно-технические комплексы автоматизированного сбора, систематизации, переработки и представления геоинформации в новом качестве с условием прироста знаний об исследуемых пространственных системах» [50]; аппаратно-программный человеко-машинный комплекс, обеспечивающий сбор, обработку, отображение и распространение пространственно-координированных данных, интеграцию данных и знаний о территории для их эффективного использования при решении научных и прикладных географических задач, связанных с инвентаризацией, анализом, моделированием, прогнозированием и управлением окружающей средой и территориальной организацией общества» [32]; специализированная база данных, в которой пространственная координатная система является основным способом хранения и доступа к данным и информации и которая используется для решения разнообразных задач, связанных с пространственными и атрибутивными данными; технология, которая интегрирует различные методы: дистанционное зондирование, глобальное позиционирование, компьютерное проектирование, автоматизированное картографирование и средства обработки; основное назначение системы - поддержка принятия решений» [67].

При всем многообразии определений ГИС, связывающих их как с предметной областью, так и проблемной ориентацией, в них можно выделить несколько ключевых технологических операций с территориально распределенными данными (наличие координатной привязки существенно отличает ГИС от других информационных систем): сбор, обработка, отображение, моделирование и анализ, поддержка процессов принятия решений. Все перечисленные модули, как правило, присутствуют в инструментальных многофункциональных ГИС, с помощью которых создаются проблемно ориентированные ГИС-решения.

Как уже отмечалось, ГИС технологии и системы находят широкое применение в различных областях, современный диапазон которых можно оценить по приложениям, представленным в программной экспозиции ГИ систем и технологий на крупнейшей Европейской выставке информационных и телекоммуникационных технологий СеВП'2001 [62], всего было представлено около 300 ГИС: муниципальная и региональная администрация - 20.9 % транспорт и навигация - 13.7% производители и поставщики ГИ - 8.1 % связь - 6.8 % архитектура и планирование ландшафта - 6.4 % маркетинг и сбыт - 6.4 % уничтожение отходов - 6.4 % промышленность - 4.7 % банки и страхование - 3.8 % охрана окружающей среды - 3.8 % туризм - 3.4% земельный кадастр и водные ресурсы - 2.1 % сельское и лесное хозяйство - 1.7% розничная и оптовая торговля - 0.8 % поиск и добыча полезных ископаемых - 0.4 % другие - 10.6%

Как видно из приведенной статистики, ГИС-приложения связаны, в основном, с административным управлением на местном и региональном уровнях, планирова-нием объектов инфраструктуры, транспортными перевозками, геомаркетингом, оптимизацией бизнеса с использованием пространственной информации, планированием пространственно распределенных ресурсов и т.п. В таких приложениях основным является визуализация географической информации в виде карт и привязка к ним различных баз данных по инфраструктуре различных территорий (застройка, бытовые объекты, торговля, организации и предприятия, дороги, газопроводы, линии электропередачи и т.п.). В ГИС такого рода отражаются два взгляда на пространство: местоположение объекта или свойство местоположения, т.е. система отвечает на вопрос: Где расположен объект X? или Что расположено в месте X? Такие ГИС решают в основном коммуникативную функцию - продемонстрировать то, что уже известно, найдено и подготовлено специалистами в области ГИС ГИС-конструкторами и ГИС-аналитиками. Эти ГИС, как правило, содержат инструментарий для таких пространственных операций, как пересечение географических объектов, вычисление расстояний, построение буферных зон, оценивание видимости, пространственная интерполяция и агрегирование.

Ориентация на приведенные приложения видимо объясняется тем, что: 1. Инструментальные средства для этих задач довольно хорошо проработаны в современных ГИС, для них разработчики ГИС-решений (ГИС-конструкторы) широко используют локальные и сетевые ГИС-продукты компаний ESRI, Maplnfo, Intergraph, Autodesk (США) [11, 13], 2. Такие приложения обеспечивают потребности ГИС-зрителей - самой многочисленной группы пользователей, для которых основным является просмотр исходных данных и результатов анализа, и которые по роду своей деятельности не должны и/или не могут самостоятельно проводить геоинформационный анализ и подготовить карту. К этой категории обычно относятся руководители среднего и высшего звена, которым нужен оперативный доступ к пространственной информации для принятия решения, а также потребители геоданных, размещенных на проблемно ориентированных ГИС-серверах.

Другой класс задач, которым занимаются ГИС-аналитики, связан с исследованием тематических, пространственных и временных свойств ГИ для выявления связей между свойствами объектов и между самими географическими объектами, а также использованием выявленных связей для обнаружения целевых, заранее неизвестных объектов и для прогнозирования заранее неизвестных свойств объектов. Такими задачами являются мониторинг, анализ и прогнозирование природных (экологическая опасность, природные катастрофы, полезные ископаемые) и социально-экономических (демографическая ситуация, последствия политических и экономических решений, развитие рынка товаров/услуг) процессов и явлений, геоинформационная поддержка которых имеет большое значение для принятия решений. Примерами систем с развитыми средствами для ГИС-аналитиков являются IDRISI (США) и ILWIS (Голландия), разработанные исследовательскими центрами.

В последние годы значительные усилия разработчиков геоинформационных технологий направлены на разработку сетевых ГИС [5, 41, 57, 60, 78, 79, 94]. Как отмечает президент компании Е8Ш (крупнейший поставщик ГИС на мировом рынке, семейство АгсвК) Д.Данджермонд: "Усовершенствование ГИС и работа по сетям будут способствовать повсеместному распространению и применению географических знаний. ГИС станут намного проще в использовании, более интуитивными, более аналитичными и более встроенными во множество других технологий" [24].

Представленная работа посвящена созданию аналитических геоинформационных технологий и сетевых аналитических ГИС, в которых существенным является сравнение или сопоставление географических объектов между собой по комплексу тематических атрибутов, а также исследование свойств пространства по комплексу признаков, и созданию на их основе практических ГИС-решений в природной и социально-экономической предметных областях. Аналитическая ГИС - это средство исследования или моделирования явления, цель которых заключается в том, чтобы выявить, найти неизвестное (закономерность, аномалию, связь и т.п.). Функциональность разрабатываемых интерактивных интуитивно понятных аналитических средств предоставляет возможности исследовать свойства ГИ как ГИС-аналитикам, так и ГИС-зрителям в различных проблемных областях.

Достижение поставленной цели осуществляется путем решения следующих задач:

• Разработка спецификации задач и функций аналитических ГИС.

• Разработка спецификации методов и операций, поддерживающих комплексный анализ свойств ГИ.

• Разработка интуитивно понятных операций для интерактивного представления, обработки и анализа ГИ.

• Разработка архитектуры сетевой аналитической геоинформационной системы, обеспечивающей высокую интерактивность.

• Разработка технологии описания ГИ для построения проблемно ориентированных сетевых ГИС-решений.

• Разработка ГИС-решений и исследование операций аналитических ГИС для природных и социально-экономических проблемных областей. и

При выполнении диссертационной работы использовались методы обработки и анализа данных [2, 27, 89] , искусственного интеллекта [3, 10, 30, 37, 47, 48] , распознавания образов и прогнозирования [27, 83], компьютерного моделирования и инженерии знаний [38, 45].

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы из 95 наименований. Работа изложена на 178 страницах и содержит 63 рисунка и 3 таблицы.

Выводы

Создана информационная технология для организации компьютеризованного мониторинга и анализа запасов и ресурсов нефти и газа. Технология позволяет осуществлять мониторинг запасов и ресурсов углеводородов в различных категориях учета УВ по объектам нефтегеологического районирования (нефтегазоносным комплексам, отдельным месторождениям, залежам и участкам) и субъектам административного районирования (регионы, экономико-географические районы, федеральные округа, РФ) и анализировать накопленную информацию. Анализ изменений показателей ресурсной базы нефти и газа во времени, их сопоставление по различным элементам нефтегазогеологического и административного районирования способствует выявлению тенденций и принятию решений в задачах управления и планирования.

Построена информационно-аналитическая ГИС РЕСУРС на основе сетевой системы интеллектуальной визуализации пространственно распределенных данных Декарт. ГИС РЕСУРС позволяет обеспечить корпоративный персонифицированный доступ к удаленным данным о ресурсной базе УВ на федеральном и региональном уровне, картографическое представление и визуальный анализ информации. Система, исходя из свойств комплекса визуализируемых данных, автоматически подбирает подходящий способ их визуализации на карте территории: раскрашенные области, нанесенные на карту диаграммы, комбинированный способ. Средства интерактивного управления параметрами визуализации географической информации позволяют исследовать состояние ресурсов и запасов посредством сравнительного анализа.

Функциональные возможности системы демонстрируются на данных по ресурсам в Кировской области и Республики Удмуртия.

Рассмотрены вопросы и сформулированы рекомендации по организации корпоративной информационной сети Министерства природных ресурсов РФ для мониторинга ресурсов углеводородов. Применение современных телекоммуникационных и информационных сетевых средств позволяет обеспечить оперативный доступ абонентов корпоративной сети к удаленным пространственно распределенным БД федерального сервера МПР и серверов территориальных Геолкомов с учетом ограничений на доступ к информации посредством применения паролей и профилей пользователей, регламентирующих виды данных и средства их обработки и анализа.

Распространение системы Ресурс-Сеть и разработка соответствующих методических рекомендаций может способствовать унификации непрерывного учета и контроля ресурсов и запасов углеводородов, как субъектов, так и Российской Федерации в целом.

Заключение

Диссертация является законченным и самостоятельным исследованием, выполненным в результате многолетних плановых работ в ИППИ РАН. В диссертации разработаны, экспериментально проверены и внедрены в практику геоинформационная аналитическая технология и сетевые системы для комплексного анализа свойств ГИ в природной и социально-экономической предметной области. В диссертации получен ряд новых результатов, значимых как для разработки информационных технологий, обеспечивающих сетевых пользователей интерактивными интуитивно понятными средствами комплексного исследования пространственных и тематических свойств ГИ, так и для создания ГИС-решений в практических приложениях:

1. Специфицированы задачи и функции аналитических ГИС, предназначенных для исследования свойств и выявления закономерностей в ГИ. Задачи связаны с выявлением в ГИ связей между свойствами объектов и между самими географическими объектами, а также использованием выявленных связей для обнаружения целевых, заранее неизвестных объектов и для прогнозирования заранее неизвестных свойств ГИ.

2. Специфицированы методы и разработан ряд операций, поддерживающих комплексный анализ свойств ГИ. Разработана сетевая геоинформационная технология для анализа комплексных свойств ГИ и поддержки принятия решений. Основные элементы технологии включают интуитивно понятные картографические, когнитивно-графические и аналитические операции исследования комплексных тематических показателей.

3. Рассмотрена сетевая реализация ГИС и обоснован выбор для аналитической ГИС архитектуры клиент-сервер, которая позволяет получить интерактивность операций и динамику, обеспечивающие эффективное визуальное и аналитическое исследование ГИ. Разработаны функционально-структурная схема и технологические операции сетевых аналитических ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС. Интерактивные интуитивно понятные картографические, когнитивно-графические и аналитические операции по комплексу показателей делают системы доступными для широкого круга пользователей сети Интернет - ГИС-зрителей и ГИС-аналитиков.

4. Предложена технология описания и представления картографических и атрибутивных геоданных, которая позволяет поставщикам ГИ, не имеющим специальных профессиональных навыков в области ГИС, создавать проблемно-ориентированные сетевые ГИС-решения для широкого круга проблем на основе разработанных систем. Применены два подхода для описания структуры и вида представления ГИ: конфигурационные файлы и XML-документы.

5. Созданы четыре сетевые проблемно ориентированные ГИС-решения:

- Прототип сетевой информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по геолого-геофизическим и аэрокосмическим данным. Показана технология применения инструментальных средств системы ГеоПроцессор для совместного исследования растровых и векторных геоданных для решения задачи районирования (выделение семантически значимых областей на карте) по множеству признаков на основе задания прецедентов. Приведенные примеры анализа показывают, что система ГеоПроцессор может применяться для поддержки принятия решений в таких задачах, как мониторинг экологического состояния и оценка опасности природной среды, прогноз природно-техногенных катастроф, оценка и прогноз природных ресурсов.

- ГИС ПРООН-Компас для публикации и анализа в Интернет демографических данных РФ. База данных включает более 40 тематических показателей за 1995-1998 гг.

- ГИС МИАС-Компас для корпоративных маркетинговых исследований.

Система содержит общеэкономические показатели РФ и является основой, используя которую компании могут создавать корпоративную ГИС, расширять и актуализировать тематическую БД самостоятельно, не прибегая к помощи ГИС-специалистов.

- ГИС РЕСУРС для мониторинга и анализа запасов и ресурсов нефти и газа. Разработана концептуальная модель проблемной области, включающая разнообразные слои географических объектов и взаимосвязанные показатели. Созданная информационная технология позволяет осуществлять мониторинг запасов и ресурсов углеводородов в различных категориях учета УВ по объектам нефтегеологического районирования (нефтегазоносным комплексам, отдельным месторождениям, залежам и участкам) и субъектам административного районирования (регионы, экономико-географические районы, федеральные округа, РФ) и анализировать накопленную информацию. ГИС РЕСУРС позволяет обеспечить корпоративный персонифицированный доступ к удаленным данным о ресурсной базе УВ на федеральном и региональном уровне. Разработан проект методических рекомендаций по использованию системы и сформулированы рекомендации по организации корпоративной информационной сети Министерства природных ресурсов РФ для мониторинга ресурсов углеводородов.

Практическое значение и реализация результатов.

Разработанные технологии и сетевые ГИС ГеоПроцессор, КОМПАС и РЕСУРС применены при выполнении ряда проектов. ГИС ГеоПроцессор применена для создания прототипа сетевой информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по географическим и аэрокосмическим данным для Центра космических наблюдений.

ГИС ГеоПроцессор использована для представления и анализа данных и результатов, полученных в рамках Европейской программы Inco-Copernicus, проект ASPELEA, контракт № ERBIC 15СТ970200 [11], (http/Avww.iitp.ru/projects/geo. http://ta-www.irc.it/gitis/geoprocessor.html). Разработанные на основе системы Компас проблемно ориентированные ГИС-решения используются Представительством в РФ Программы развития ООН для публикации и анализа в Интернет демографических показателей РФ (ГИС ПРООН-Компас, 1999 г., http://geo.iitp.ru/undp/) и ООО "Сименс" для корпоративных маркетинговых исследований по демографической, общеэкономической и коммерческой ГИ в области телекоммуникаций (ГИС МИС-Компас, 2000 г., прототип http://www.iitp.ru/proiects/geo/). Результаты ИППИ РАН в области геоинформационных технологий и ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС используются для совместной разработки новых сетевых аналитических ГИС в Европейском проекте по программе 5FP "Технологии информационного общества": проект

Spatial Mining for Data of Public Interest (SPIN!)", контракт EU IST-1999-10536 SPIN! (http://www.ais.flig.de/and/geoprocessor).

Сетевая информационно-аналитическая система РЕСУРС в 2000 г. передана в Минприроды РФ для апробирования ее на региональном уровне и выработки рекомендаций и предложений по усовершенствованию системы.

Практическое применение созданных ГИС-решений подтверждает эффективность разработанной сетевой аналитической геоинформационной технологии и систем.

Апробация результатов диссертации.

Результаты докладывались на ряде конференций: Национальная конференция по искусственному интеллекту в 1996 и 2000 гг.; ежегодный Форум Всероссийской ГИС ассоциации с 1997 по 2000 годы; Генеральная Ассамблея Европейской сейсмологической комиссии в 1998 г.; Ежегодное Совещание Совета Европы по ГИС технологиям 4EC-GIS, 1998, 5EC-GIS, 1999 и 7EC-GIS, 2001 г.

ГИС ГеоПроцессор, КОМПАС и РЕСУРС включены в каталог ГИС-ассоциации РФ (ГИС-ЕЖЕГОДНИК, выпуск 7, 2001)

Сетевые ГИС ГеоПроцессор и КОМПАС были выбраны на конкурсной основе Минпромнауки РФ для представления на выставках: SIMO, 1999, 2000, 2001 гг., Мадрид, Испания; CeBit, 2000, 2001, 2002 гг., Ганновер, Германия; Модуль, 1999 и 2000 гг., Москва; Выставка информационных технологий, 2000, ВВЦ, Москва.

1. Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Кошкарев А.В., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. Толковый словарь по геоинформатике. Под редакцией А.М.Берлянта и А.В.Кошкарева. Издание на CD-ROM. 1997.

2. Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Создание систем поддержки принятия решений в гидрометеорологии // Труды ВНИИГМИ-МЦД. 1996. Вып. 160.С. 124-135.

3. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. М.: Издательство МЭИ, 1994. 213 с.

4. Берлянт A.M. Геоиконика. М.: МГУ, АЕН РФ, "Астрея". 1996. 208 с.

5. Блинкова О. Программные средства WEB-картографирования. ГИС-обозрение № 1,2001. С. 44-46.

6. Вайншток А.П., Гитис В.Г. Сетевые аналитические геоинформационные технологии и системы // Proceedings of the XXVIII conference on Information Technologies in Science, Education, Telecommunication, Business. Гурзуф, 2001. С. 100-104.

7. Вайншток А.П., Гитис В.Г., Ошер Б.В., Пирогов С.А., Юрков Е.Ф. Задачи пространственно-временного прогноза в науках о Земле. // Труды 5-й конференции по искусственному интеллекту. Казань. 1996. С. 212-215.

8. Вестник РФФИ (Специальный выпуск «Наука и информационное общество»). № 3(17), сентябрь 1999. М.: ИздАТ. 88 с.

9. Всероссийская учебно-практическая конференция "ГИС и Интернет". М.: ГИС-Ассоциация, 2000 и 2001.

10. Ю.Геловани В.А., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 304 с.

11. Геоинформатика'2001 специальный выпуск. Информационный бюллетень. № 2(29)-3(30), 2001. М.: ГИС-Ассоциация. 63 с.

12. Гераськин С.А., Назаренко Н.С. Публикация геоданных в Интернете. PC Magazine/Russian Edition, № 3, 1999. С. 66-70.

13. ГИС2001. Каталог-справочник «Рынок геоинформатики России 2001». Выпуск № 7, 2001. 168 с.

14. Гитис В.Г., Вайншток А.П. Сетевые аналитические ГИС, часть 1. // ГИС-ОБОЗРЕНИЕ, № 2, 2001. С. 14-16.

15. Гитис В.Г., Вайншток А.П. Сетевые аналитические ГИС, часть 2. // ГИС-ОБОЗРЕНИЕ, № 3, 2001. С. 8-12.

16. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B. Сетевые геоинформационные технологии и системы // Труды VII Всероссийского форума Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес. Образование. М.: РАГС. 2000. С. 91-97.

17. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Довгялло A.B., Ошер Б. Сетевые аналитические геоинформационные технологии и системы // Труды VII Национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ'2000). Переславль-Залесский: 2000. С. 741-749.

18. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Ошер Б.В., Юрков Е.Ф. Инструментальная среда GEO // Труды 3-й конференции по искусственному интеллекту. Том.1. Тверь: 1992.С. 169-172.

19. Гитис В.Г., Вайншток А.П., Сидорин А.Я., Татевосян Р.Э. Построение карты Ммах землетрясений Ставропольского края в инструментальной среде ГЕО //

20. Тезисы II Национальной конференции по сейсмостойкому строительству и сейсмическому районированию. Сочи. 1997. М.: РЭФИА. 1997. С. 23-24.

21. Даконта М. Саганич А. XML и Java 2. Библиотека программиста. Пер. с англ. -СПб.: Издательство "Питер", 2001. 384 с.

22. Данджермонд Д. ГИС в следующем тысячелетии. ARCREVIEW современные геоинформационные технологии, № 2 (13), 2000, С. 1.

23. Демографический ежегодник России: Стат. Сб. // Госкомстат России. М., 1997. 580 с.

24. Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации. Под общей редакцией проф. Ю.Е. Федорова. М.: Права человека, 1998. 140 с.27.3агоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск.

25. Изд. Института математики, 1999, 268 с. 28.3бнкин A.A. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука, 1991. 192 с.

26. Зяблов В.В., Коробков Д.Л., Портной СЛ. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах М.: "Радио и связь", 1991, 288 с.

27. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник. Под ред. Д.А. Поспелова - М.: Радио и связь, 1990.

28. Кошкарев A.B. Картография и геоинформатика: пути взаимодействия // Известия АН СССР, серия география, 1990, № 1. С. 27-37.

29. Кошкарев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картоцентр. Геодезиздат. 1993.213 с.

30. Кузнецов H.A. О развитии фундаментальных исследований по информационному взаимодействию в природе и обществе // Проблемы передачи информации. 1997. Т 33. Вып. 3. С. 111-112.

31. Кузнецов H.A., Полонников Р.И., Юсупов P.M. Состояние, перспективы и проблемы развития информатики // Теоретические и прикладные задачи интеллектуальных информационных технологий. СПб., 1998. С. 23-31.

32. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия. СПб.: Издательство "Питер", 1999. 704 с.

33. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989. 128 с.

34. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: физматлит.1996.

35. Левин Янг М. и др. Internet. Полное руководство. Пер. с англ. К.: Издательская группа BHV, 2001. 864 с.

36. Методические указания по количественной оценке прогнозных ресурсов нефти, газа и конденсата. Научный совет по совершенствованию методики прогнозной оценки ресурсов углеводородного сырья СССР при ВНИГНИ, 1983. 151 с.

37. Назаренко Н.С. Современные возможности совместного использования ГИС и Интернет. Труды первого всероссийского учебно-практического семинара "ГИС и Интернет" (Москва, 5-7 декабря 2000 г.).

38. Нейман В.И. Развитие информационно- вычислительных сетей // Автоматика, телемеханика и связь, № 5, 1997. С. 30-34

39. Нейман В.И., Ромашкова О.Н. Основные направления развития корпоративных сетей и систем связи // Ведомственные корпоративные сети и системы (ВКСС connect), № 4, 2001. С. 66-74

40. Обзор продуктов для создания Web-ГИС и примеры их применения URL: http://www.spatialnews.com/web mapping/45.0вчаренко A.B. и др. Новые геофизические возможности прогнозирования нефтегазоносности. М.: Научный мир, 2001. 104 с.

41. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии.-М.: Наука, Физматлит, 1997. 112 с.

42. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 288 с.

43. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука. 1986. 284 с.

44. Россия на связи. Год 2000. Ежегодный аналитический обзор региональных рынков связи. М.: Коминфо Консалтинг, 2000. 87 с.

45. Сербенюк С.Н. Картография и геоинформатика их взаимодействие. М.: 1990. 159 с.

46. Тикунов B.C. Современные средства исследования системы «общество -природная среда» // Известия Всесоюзного Географического Общества, 1989, № 121, вып. 4. С. 299-306.

47. Тикунов B.C. Географические информационные системы: сущность, структура, перспективы // В кн.: Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, серия Картография. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1991, т. 14. С. 6-79.

48. Хлусов В.П. Основы маркетинга М.: ПРИОР, 1998. 160 е.

49. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998. 287 с.

50. Эткинсон Дж., Уилсон Й. Стратегический маркетинг Пер. с англ.- М.: Юнити-Дана, 2001. 471 с.

51. Andrienko G., Andrienko N. Interactive Maps for Visual Data Exploration // International Journal of Geographical Information Science. 13(5). 1999. P. 355-374.

52. Andrienko G., Andrienko N. Knowledge-Based Visualization to Support Spatial Data Mining // In: Hand, D.J., Kok J.N., and Berthold M.R. // Advances in Intelligent Data Analysis. IDA-99, Amsterdam, Berlin, Springer. 1999. P. 149-160.

53. Andrienko G., Andrienko N., Voss H., Carter J. Internet mapping for dissemination of statistical information // Computer Environment and Urban Systems. 23. 1999. P. 425-441.

54. Brandon P. GIS Online: Information, Retrieval, Mapping and the Internet, On World Press, Santa Fe, USA, 1999.

55. Burrough P. and. McDonnell R. Principles of Geographical Information Systems. Oxford, New York, Oxford University Press. 1998.

56. CeBIT'2001 catalogue. World Business Fair Office Automation, Information Technology, Telecommunication. Deutsche Messe AG, Hannover, Germany, 2001

57. Cartography and Geographic Information Science. Special Issue on Geovisualization. Vol. 28, No. 1,2001. 75 p.

58. Chen P. P.-S. The Entity-Relationship Model Toward a Unified View of Data // ACM Transactions on Database Systems, 1976, vol. 1. P. 9-36.

59. Clarce K.C. Geographic information systems: Definitions and prospects // Bulletin of Geographic and Map Division Special Libraries Association, 1985, No. 142. P. 12-17.

60. Erkhov V.A., Ermakov B.V., Keller M.B., Vainchtok A.P., Gitis V.G. Information and Analytic System for Monitoring of the Hydrocarbon Reserves and Resource // Abstracts of 31st International Congress, Rio de Janeiro, August 6-17, 2000.

61. Foote K.E., Lynch M. Cartographic information systems as an integrating technology: context, concept and definitions. 1996, URL:http:// www. utexas. edu/depts/grg/gerait/notes/intro/intro.html

62. Gitis V. GIS Technology for the Design of Computer-Based Models in Seismic Hazard Assessment // Geographical Information Systems is Assessing Natural Hazards, A.Carrara and F Guzzetti (eds.). 1995. Kluver Academic Publishers. P. 219-233

63. Gitis V., Jurkov Е., Osher В., Pirogov S., Vainchtok A. Information technology for forecasting geological processes and phenomena // Journal Artificial Intelligence in Engeneering. 11. 1997. P. 41-48.

64. Gitis V., Osher В., Dovgiallo A., Vainshtok A. COMPASS: Cartography On-line Modeling, Presentation and Analysis System // Proc. of the 5th EC-GIS Workshop. Stresa. Italy, EC JRC. 2000. P. 487-497.

65. Gitis V., Vainchtok A., Tatevosjan R. Maximum expected magnitude assessment in GEO computer environment: case study // Natural Hazards 17. 1998. Kluver Academic Publishers. Netherlands. P. 225-250.

66. Gitis V.G., Weinstock A.P. The problems of seismological data mining via Internet // Proceedings of the 7th EC GI & GIS Workshop, EGII Managing the Mosaic, Potsdam, Germany, 2001. http://www.ec-gis.org/Workshops/7ec-gis/index.html

67. Haining, R. Spatial data analysis in the social and environmental sciences, Cambridge University Press, 1991.

68. Hirtle, S.C., Frank A.U. eds. Spatial Information Theory: A theoretical Basis for GIS, Lecture Notes in Computer Science, 1329, Springer, Berlin, 1997.

69. International Telecom Statistics. Siemens AG, 2000. 63 p.

70. Jones J. GIS and Computer Cartography. Longman, Essex. 1997.

71. Kendal G. A Guide to Internet Mapping Products and Pricing. Mapping Awareness, August, 1999.

72. Kobben B. Publishing maps on the Web // Web Cartography, edited by Kraak M-J. and Brown A. Taylor & Francis Inc., London, 2001. P. 73-87

73. Kraak M.-J. and. Ormeling F. J. Cartography: Visualization of spatial Data. Addison Wesley Longman. Essex. UK. 1996.

74. Laurini R. and. Thompson D. Fundamentals of Spatial Information Systems. San Diego, Academic Press. 1992

75. Longley P., Goodchild M., et al., Eds. Geographical Information Systems Volume 1: Principles and Technical Issues. New York, John Wiley & Sons. 1999.

76. Malczewski J. GIS and multicriteria decision analysis. New York, John Wiley & Sons, Inc. 1999. 386 p.

77. Memphis Market Intelligence, Survey Explorer Guide. 2001. 16 p. URL: http://www.memphissoftware.com

78. Panel-GI Compendium. A guide to GI and GIS. Edited by Frank U., Raubal M. and Vlugt M. Geolnfo Series, No. 21, Vienna, 2000. 141 p.

79. Pyle, D., Data preparation for data mining // Morgan Kaufman Published, Inc., San Francisko, California, 1999. 540 p.

80. Robinson, A.H., Morrison, J.L., Muehrcke, P.C., A.J. Kimerling, P.C., Guptill, S.C. Elements of Cartography. John Wiley & Sons, 1995. 673 p.

81. Towards a strategy for geographic information in Europe. A consultation paper of European Umbrella Organization for Geographic Information (EUROGI), 2000 www.eurogi.org/geoinfo/eurogiproiects/strategy.pdf

82. Vainshtok A., Gitis V., Andrienko G., Ermakov B., Erkhov V. RESOURCE: knowledge based GIS on oil and gas resource monitoring // Proceedings of the 4lh EC-GIS Workshop, Hungary, 1998. Joint Research Centre of European Commission. P. 141-145.

83. Web Cartograpy: Developments and Prospects. Edited by M.J.Kraak, A.Brown. London: Tailor&Frances, 2001, 215 p.

84. Worral L. Spatial analysis and spatial policy using geographic information systems. London: Belhaven Press, 1991.