Разработка, формирование и ведение индексных кадастровых карт средствами ГИС часть 3

28 Сен 2016  |  Автор:

первой версии Автоматизированной системы кадастра.
Разработана первая версия автоматизированной системиобласного земельного кадастра успешно работает уже около года и насчитывает в своей базе данных более тысячи объектов коллективной собственности. Каждый такой объект, в свою очередь состоит из земельных участков (от нескольких до нескольких сотен).
Разработанная версия автоматизированной системы содержит в себе: индексные карты и районов, словари, инструменты геодезических построений и деления на части земель под ArcView 3.1, набор программ по формированию автоматизированным способом каталогов координат (в ArcView 3.1 или Word), приложений к госакт и самих госактов.
Подводя итог сказанному, следует отметить, что развитие ГИС областей и городов подтвердили правильность выбора структуры индексного номера:
ХХ.ХХХ.ХХХ.ХХ.ХХХ.ХХХХ
В такой структуре первые три группы цифры (область или район город, сельская или совет район города) легко заменить код ОКВЭД для преобразования индексного номера в кадастровый номер земельного участка:
ХХХХХХХХХХ: ММ: ХХХ: ХХХХ
или:
ОКВЭД : ММ: ХХХ: ХХХХ
Приведенная структура кадастрового номера земельного участка утверждена Приложением к Указания Госкомзема Украины от 20 марта 2002 № 12.
1.3. Кадастровые базы данных.
Основа кадастровой базы данных (КБД) — земельный участок.
купить пластиковые окна
Геодезические и геометрические характеристики земельного участка (координаты узлов, местоположение, окружение) и другие данные о ЗД составляют реестр земельных участков КБД. На современном этапе развития программы происходит первичное наполнение КБД. Поэтому в качестве источника входной информации служат существующие планово-картографические и текстовые материалы, содержащиеся в кадастровом деле на земельный участок. Первым шагом преобразования существующих карт на бумажных носителях в цифровую форму является оцифровка с использованием дигитайзер и сканирования, в результате чего получают растровые и векторные изображения территории в цифровом виде. Кроме того, кадастровые базы данных формируются в результате проведения кадастровых съемок с использованием современных технологий, таких как:
o ОРЗ-технологии;
o измерения с применением электронно-оптических приборов;
 — o дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ)
o аэрофотосъемки.
Первые две технологии принадлежат к цифровым. ДЗЗ и аэрофотосъемки о
водятся для территорий, которые не обеспечены современными топографическими картами
крупных масштабов. Первым шагом преобразования данных ДЗЗ и аерофотозйом-
ки в цифровую форму может быть также сканирования или данные сразу поставляют
ся в виде цифровых растровых изображений территории. '^ Oo ""
Основные методы преобразования растровых изображений в векторный формат, в котором хранятся географические данные в КБД, следующие:
o оцифровки дигитайзером;
o полуавтоматическая векторизация;
o автоматическая векторизация.
Таким образом, при ведении земельного кадастра существует несколько критических процессий Наиболее актуальным и критическим с точки зрения трудовых затрат и времени проведения является процесс преобразования графической информации с бумажных носителей или выходных данных аэрофотосъемки и ДЗЗ в цифровой векторный формат и дальнейшего заполнения полученной информации КБД. Объекты на этих изображениях при заполнении КБД подлежат, во-первых, контроля корректности геометрических и топологических параметров, во-вторых — четкой классификации на типы. К этим типам относятся, например: границы полей, границы земельных участков, дороги, здание и сооружения, водоемы, лесополосы, шумовые объекты и другие. Необходимо сократить трудовые затраты и время выполнения операций при преобразовании графической информации в цифровой векторный формат и заполнении КБД.
О заполнении информации КБД при оцифровки дигитайзером или полуавтоматической векторизации, то тип объекта устанавливается оператором и заносится в КБД после или до преобразования очередного объекта в векторный формат, или система заранее настраивается на группу однотипных объектов.
Больший выигрыш времени при преобразовании графической информации в векторный формат дает применение автоматической векторизации. Но определение типа объекта и сортировка объектов по типам вполне проводится оператором программно-технического комплекса ввод первичной информации.
Но наиболее актуальным при ведении земельного кадастра является автоматическое (полуавтоматическое) заполнение КБД, поскольку такой подход вместе с использованием автоматической векторизации позволяет
o существенно сократить время ввода и сортировки графической информации в КБД;
o автоматически проводить контроль геодезических, геометрических и топологических параметров объектов;
o проводить актуализацию карт с определенной периодичностью;
o учитывать большее количество типов объектов. )
Для реализации такого способа заполнения базы данных необходимо применение современных моделей и технологий распознавания графических образов.
Методы распознавания изображений и образов используются в различных отраслях. Круг задач, решаемых с помощью этих методов, в последнее время непрерывно растет. В задачи распознавания изображений относятся, например: задачи представления изображений и текстов в удобной для человека форме (при введении в электронную вычислительную машину текста, чертежей, карт с помощью сканеров) распознавания изображений, созданных механизмами (распознавание треков микрочастиц, автоматический контроль изделий, созданных машинами, по их внешнему виду и т.д.); распознавания изображений, созданных природой или человеком при отсутствии точных знаний о явлениях или закономерности, лежащие в основе их получения (идентификация отпечатков пальцев, распознавания в медицине, биологии и др.). Задача распознавания образов гораздо сложнее. Она выходит за рамки распознавания изображений и заключается в необходимости классификации объектов на основе значений различных параметров объектов, которые измеряются в процессе обработки. Задачи распознавания образов решаются в таких отраслях, как: дешифровки аэрофотоснимков, дистанционное зондирование поверхности Земли, электронная дефектоскопия, реставрация зашумленных изображений; системы удаленного контроля, мониторинга, автоматического картографирования; системы автоматизированного проектирования, и тому подобное.
В основе большинства применений методов и технологий распознавания графических образов является автоматизация различных процессов (проектирования, производства, анализа, синтеза). Особую актуальность задачи распознавания графических образов приобретают при ведении автоматизированной системы государственного земельного кадастра Украины (АС ДЗКУ).
2. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ РАЗРАБОТКА цифровых карт.
2.1 Сравнение форматов цифровых карт.
Базовыми для систем обработки графической информации есть два основных формата представления изображений — растровый и векторный. Рассмотрим по сравнению растровый и векторный форматы представления изображений и характерные особенности при распознавании.
Цифровые изображения в растровых форматах представляют собой упорядоченную

Отзывов нет | Нам важно ваше мнение!

К сожалению, отзывы пока закрыты.