2. Modele danych przestrzennych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "2. Modele danych przestrzennych"

Transkrypt

1 2. Modele danych przestrzennych Model danych przestrzennych określa sposób reprezentacji obiektów świata rzeczywistego w aspekcie ich położenia przestrzennego, kształtu oraz istniejących między nimi relacji przestrzennych. Ponieważ informacje przestrzenne stanowią podstawę systemu informacji przestrzennej z tego też względu model danych przestrzennych jest również bardzo ważnym jego elementem. Od przyjętego modelu zależy bowiem zakres i forma reprezentowanych informacji przestrzennych, a co za tym idzie również możliwości i efektywność ich przetwarzania. Podstawą każdego modelu danych przestrzennych jest wybór podstawowych (określonych przestrzennie) elementów geometrycznych wykorzystywanych do reprezentacji obiektów świata rzeczywistego, czyli do budowania ich numerycznego przestrzennego modelu w systemie. Generalnie elementy geometryczne wykorzystywane w modelach danych przestrzennych można podzielić stosując do nich kryterium wymiaru w przestrzeni. Otrzymujemy wtedy elementy: 0-D - zerowymiarowe -punkt, 1-D - jednowymiarowe - linia, 2-D - dwuwymiarowe - obszar. Na analogicznej zasadzie można wyodrębnić element trójwymiarowy (bryłę), lecz zastosowanie pełnego trójwymiarowego modelowania jest w chwili obecnej jeszcze bardzo rzadko wykorzystywane. Dlatego też w dalszej części pracy elementy trójwymiarowe zostaną pominięte. W zależności od przyjętego modelu danych przestrzennych wymienione elementy geometryczne mogą być określane bezpośrednio ciągiem punktów o określonych współrzędnych lub budowane hierarchicznie tzn. element o wymiarze wyższym budowany jest z odpowiedniej liczby elementów o wymiarze niższym np. element 2-D może być zbudowany z przynajmniej trzech elementów 1-D. Rys Ilustracja hierarchicznej budowy obiektów

2 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 16 Dla większości obiektów świata rzeczywistego występujących w systemach informacji przestrzennej ich reprezentacja przestrzenna może być zrealizowana tylko jednym z wymienionych elementów geometrycznych. Obiekty tak reprezentowane nazywane są obiektami prostymi. Wśród obiektów prostych wyróżniamy: obiekty punktowe, reprezentujące np. punkty osnowy geodezyjnej, obiekty liniowe, reprezentujące np. ogrodzenia, krawężniki, obiekty powierzchniowe, reprezentujące np. działki. Podstawowy wpływ na wybór elementu geometrycznego służącego do reprezentacji obiektu świata rzeczywistego mają skala i przeznaczenie tworzonego opracowania. Tak więc te same obiekty świata rzeczywistego (np. budynki) w opracowaniach wielkoskalowych będą obiektami powierzchniowymi, natomiast w opracowaniach małoskalowych obiektami punktowymi. Ponieważ jednak nie wszystkie, wyodrębniane na potrzeby systemu informacji przestrzennej, obiekty świata rzeczywistego dają się przedstawić w sensie przestrzennym przy pomocy jednego z tak zdefiniowanych obiektów prostych, wprowadza się pojęcie obiektu złożonego (kompleksowego) będącego kombinacją obiektów prostych. Przykładem obiektu złożonego może być obiekt reprezentujący budynek, w którym dokonano połączenia obiektu powierzchniowego stanowiącego jego obrys z innymi obiektami towarzyszącymi jak np. schodami, tarasami itp. (rysunek 2.2a). Innymi przykładami obiektów złożonych są: obiekt powierzchniowy złożony z kilku rozłącznych obszarów (rysunek 2.2b) oraz obiekt powierzchniowy zawierający w sobie inny obiekt powierzchniowy, przy czym granice tych obiektów się nie przecinają (rysunek 2.2c). a) b) c) A A A B Rys Przykłady obiektów złożonych

3 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 17 Innym problemem związanym z prezentacją skomplikowanej rzeczywistości są obiekty tworzące różne konfiguracje wynikające z ich wzajemnych relacji przestrzennych (topologicznych). Konfiguracje takie nazywane są strukturami obiektów. Możliwość zapisu wspomnianych relacji jest bardzo ważnym elementem modelu danych przestrzennych. Istotne jest bowiem (z punktu widzenia przetwarzania informacji przestrzennej) czy relacje te zostaną zapisane bezpośrednio (np. przyleganie dwóch działek), czy też do stwierdzenia zachodzących relacji trzeba wykorzystać drogę analityczną, polegającą na porównaniu współrzędnych punktów granicznych. Podstawowe struktury obiektów z jakimi najczęściej mamy do czynienia w systemach informacji przestrzennej są następujące: struktura typu drzewa (dotyczy obiektów liniowych), np. większość systemów rzecznych (rysunek 2.3a), struktura sieciowa (dotyczy obiektów liniowych), np. systemy drogowe (rysunek 2.3b), struktura sieci poligonów (grupa przylegających do siebie obszarów), np. grupa działek gruntowych (rysunek 2.3c). a) b) c) Rys Przykłady konfiguracji obiektów liniowych i powierzchniowych Ostatnim problemem związanym z prezentacją przestrzenną rzeczywistości, a więc dotyczącym modelu danych przestrzennych jest reprezentacja obiektów o charakterze ciągłym, czyli występującym na całym rozpatrywanym obszarze. Przykładem takiego obiektu jest powierzchnia terenu czy powierzchnie charakteryzujące określone zjawiska fizyczne. postaci gdzie Jeśli powierzchnię matematyczną opisującą zjawisko daje się wyrazić analitycznie w z jest wartością zjawiska, z = f ( x, y)

4 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 18 to problem prezentacji jest rozwiązany automatycznie gdyż na podstawie znanej postaci funkcji możemy określić wartość danego zjawiska w dowolnym punkcie. Ponieważ jednak przeważnie modelowanych zjawisk nie można określić funkcją analityczną, lecz jedynie w sposób dyskretny przez zbiór punktów, dla których wartość zjawiska została określona, dlatego też stosuje się inne rozwiązania. Najczęściej stosowanymi metodami przestrzennej reprezentacji powierzchni są: reprezentacja elementami punktowymi, dla których określono wartość zjawiska i które rozmieszczone są regularnie (np. siatka kwadratów), reprezentacja elementami liniowymi, dla których wartość zjawiska jest określona i niezmienna (izolinie), reprezentacja w postaci elementów powierzchniowych będąca siecią nieregularnych trójkątów TIN (ang. triangular irregular network) opartych na punktach pomiarowych. Schematycznie wymienione metody reprezentacji powierzchni przedstawiono na rysunku Rys Metody reprezentacji zjawisk o charakterze ciągłym

5 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 19 W związku z dyskretną reprezentacją powierzchni, z każdą z wymienionych wyżej metod związane muszą być odpowiednie algorytmy interpolacyjne umożliwiające określenie wartości zjawiska w dowolnie wybranym punkcie. Wybór metody użytej do reprezentacji powierzchni zależy w dużej mierze od sposobu użytego do pozyskiwania danych dotyczących modelowanego zjawiska. W przypadku modelowania powierzchni terenu możemy mieć do czynienia bądź z pomiarem bezpośrednim, w którym określane są wysokości punktów charakterystycznych, na których następnie będziemy budowali nieregularną siatkę trójkątów, bądź z pomiarem na autografie ze zdjęć lotniczych, gdzie można stosować bezpośrednią rejestrację warstwic lub rejestrować jedynie punkty charakterystyczne. Dzięki algorytmom interpolacji zawartych przy poszczególnych metodach reprezentacji powierzchni istnieje również możliwość przejścia (transformacji) z jednej metody reprezentacji na inną. Stosowane transformacje przedstawiono na rysunku 2.5 oznaczając je znakiem +. Należy jednak pamiętać, że transformacje na siatkę kwadratów mogą wprowadzać zniekształcenia modelowanej powierzchni. Zniekształcenia te będą tym większe im mniejsza będzie gęstość siatki kwadratów, gdyż nie wszystkie formy modelowanej powierzchni będziemy mogli przedstawić. Pozostałe transformacje oznaczone znakiem - i dotyczące przejścia z siatki kwadratów oraz z izolinii na nieregularną siatkę trójkątów (chociaż teoretycznie możliwe) praktycznie nie ma żadnego znaczenia ze względu na fakt, że nieregularna siatka trójkątów opiera się na punktach charakterystycznych, a przy przejściu z wymienionych modeli nie jesteśmy w stanie określić kryterium wyboru tych punktów. Siatka kwadratów izolinie TIN siatka kwadratów + izolinie + TIN + + Rys Ilustracja możliwości transformacji między różnymi sposobami reprezentacji powierzchni

6 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 20 Zależnie od wymiaru podstawowego elementu geometrycznego z jakiego tworzony jest model możemy wyróżnić trzy rodzaje numerycznych modeli przestrzennych: modele punktowe - podstawowym elementem geometrycznym jest punkt, modele liniowe (wektorowe) - podstawowym elementem jest linia reprezentowana przez ciąg punktów, modele powierzchniowe - podstawowym elementem jest obszar, które dodatkowo, w zależności od rozmieszczenia i kształtu podstawowych elementów, dzielone są na: modele regularne, modele nieregularne. Uzyskujemy w ten sposób dwustopniowy podział numerycznych modeli przestrzennych zilustrowany na rysunku 2.6. [Gaździcki 1990]. MODEL REGULARNY NIEREGULARNY PUNKTOWY LINIOWY (wektorowy) POWIERZCHNIOWY Rys Podział numerycznych modeli przestrzennych W modelach wektorowych podstawowym elementem jest twór jednowymiarowy (linia reprezentowana przez ciąg punktów). W szczególnych przypadkach modelu wektorowego nieregularnego linia może przedstawiać: element zerowymiarowy, gdy długość linii wynosi zero, a ciąg punktów zawiera tylko jeden punkt, element dwuwymiarowy, gdy ciąg punktów reprezentuje linię zamkniętą stanowiącą granice pewnego obszaru.

7 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 21 Szczególnymi przypadkami modeli powierzchniowych są teselacje, które definiowane są jako podział części płaszczyzny na elementarne obszary będące figurami ustalonego kształtu. Teselecja w przestrzeni dwuwymiarowej może być więc porównana do mozaiki, której elementy pokrywają całkowicie dany obszar, nie nakładając się na siebie. W teselacjach wyróżniamy teselacje regularne, które utworzone są z elementów w kształcie kwadratu, trójkąta równobocznego lub sześciokąta foremnego (rysunek 2.7). Rys Teselacje regularne Z wymienionych modeli największe znaczenie mają modele wektorowe nieregularne oraz modele rastrowe (czyli teselacje o elementach kwadratowych). Modele wektorowe charakteryzują się jawnym występowaniem współrzędnych punktów opisujących poszczególne obiekty terenowe. Do opisanych współrzędnymi obiektów odnoszą się także bezpośrednio ich atrybuty. W modelu rastrowym dane posiadają postać rastrową. Element rastra jest najmniejszą rozróżnialną jednostką powierzchniową, której położenie jest odpowiednio identyfikowane np. przez podanie wiersza i kolumny w tablicy przyporządkowanej rastrowi. Do elementów rastra przypisywane są również atrybuty. Przykład zapisu tych samych danych w modelu wektorowym i rastrowym przedstawia rysunek 2.8. a) b) Rys Wektorowa (a) i rastrowa (b) postać danych przestrzennych Przedstawione dwa modele danych różnią się między sobą w sposób zasadniczy jednocześnie wzajemnie się uzupełniając pod względem zakresu zastosowań.

8 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza Prosty model wektorowy Model ten stanowi bezpośrednie, numeryczne przedstawienie obiektów świata rzeczywistego przez odpowiadające im geometryczne obiekty w modelu danych przestrzennych. Obiektami prostego modelu wektorowego są obiekty: punktowe, liniowe, powierzchniowe. Położenie obiektów punktowych określa się przez współrzędne punktu lokalizującego dany obiekt. W przypadku obiektów liniowych i powierzchniowych, które określane są przez większą liczbę punktów oprócz ich współrzędnych istotne jest ich odpowiednie uporządkowanie, które określa kształt obiektu. Mając bowiem, jedynie grupę punktów bez informacji o ich uporządkowaniu nie jesteśmy w stanie jednoznacznie określić kształtu obiektu, co zilustrowano na poniższym rysunku. zbiór punktów pierwszy wariant połączenia drugi wariant połączenia Rys. 2.9 Ilustracja niejednoznaczności połączenia punktów Przykłady obiektów prostego modelu wektorowego wraz ze sposobem ich opisu przedstawiamy na rysunku A B C A(P o ) B(P 1,P 2,..., P n ) C(P 1,P 2,..., P n,p 1 ) Rys Obiekty prostego modelu wektorowego: a) punktowy; b) liniowy; c) powierzchniowy

9 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 23 Przy określaniu kształtu obiektu jednym ciągiem punktów, pewne problemy pojawiają się przy opisie obiektu powierzchniowego złożonego, czyli takiego, który zawiera w sobie inne obiekty powierzchniowe. Klasycznym przykładem takiej sytuacji jest przypadek jeziora z wyspami. C B A Rys Przykład złożonego obiektu powierzchniowego W sytuacji przedstawionej na rysunku 2.11 obiektem C jest tylko obszar pokryty szrafurą. Opisując taki obiekt należy uwzględnić wyłączenie z niego obszarów A i B. Najprostszym i najczęściej stosowanym sposobem opisu powierzchniowego obiektu złożonego jest wprowadzenie dodatkowych (fikcyjnych) połączeń między obrysem zewnętrznym obiektu C i obrysami obiektów leżących w jego wnętrzu (A i B). Dodatkowe połączenia pozwolą podać jeden ciąg punktów opisujący obiekt C uwzględniający obszary z niego wyłączone. Przykład opisu obiektu powierzchniowego złożonego zawierającego w sobie jeden obiekt powierzchniowy przedstawiamy na rysunku Opis obiektu C został zrealizowany przez dodanie dodatkowego połączenia między punktami 2-7, przedstawionego na rysunku linią przerywana. Określenie ciągu punktów opisujących obiekt rozpoczęto od punktu 1 i posuwano się po granicy tak, aby obszar obiektu położony był po prawej stronie granicy. Po dojściu do punktu 2 wchodzimy na granicę obszaru wewnętrznego (na punkt 7) i przesuwamy się po tej granicy również tak aby definiowany obszar znajdował się po prawej stronie. Po dojściu do punktu 7 wracamy dodanym połączeniem ponownie do punktu 2 a dalej kolejno przechodzimy przez punkty 3,4,5,6 i kończymy na punkcie 1, od którego rozpoczęliśmy C C( P, P, P, P, P, P, P, P, P, P, P, P, P ) Rys Sposób opisu złożonego obiektu powierzchniowego 6

10 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 24 Rozwiązanie takie pozwala korzystać z jednej listy punktów określającej kształt obiektu powierzchniowego. Innym rozwiązaniem problemu obiektów powierzchniowych złożonych jest korzystanie z dodatkowych ciągów punktów określających obszary wyłączone. Główną zaletą tego modelu jest jego prostota i bezpośrednie obrazowanie obiektów terenowych przez przypisany ciąg punktów. Wady prostego modelu wektorowego ujawniają się szczególnie w aspekcie rozpatrywania obiektów w ich wzajemnym powiązaniu przestrzennym (obiekty w omawianym modelu są wzajemnie niezależne). Do istotnych wad należy zaliczyć: współrzędne punktów wspólnych, należących do dwóch lub więcej obiektów, muszą być zapisywane w każdym z nich, powstaje w ten sposób redundancja danych wiążąca się nie tylko ze stratą pamięci, ale również z koniecznością zapewnienia identyczności wartości powtarzających się współrzędnych, związki przestrzenne między obiektami mogą być wykrywane jedynie metodami geometrii analitycznej Topologiczny model wektorowy W prostym modelu wektorowym obiekty opisywane są bezpośrednio przez ciągi współrzędnych punktów. Jest to opis kompletny pod względem geometrycznym, ale nie dający bezpośrednio informacji o wzajemnym powiązaniu obiektów między sobą. Ewentualne powiązania między obiektami (np. sąsiedztwo) mogą być wykrywane jedynie przez zastosowanie geometrii analitycznej. Inaczej sytuacja wygląda w topologicznym modelu wektorowym, który oprócz informacji geometrycznych definiujących położenie i kształt obiektów zawiera również informacje o wzajemne powiązania między obiektami. W topologicznym modelu wektorowym wyodrębnia się trzy rodzaje elementów topologicznych: zerowymiarowe - punkty węzłowe, jednowymiarowe - linie graniczne, dwuwymiarowe - obszary, dla których można zapisać wszystkie wzajemne relacje. Elementy klasy wyższej budowane są zawsze z elementów klasy niższej. Tak więc cała płaszczyzna podzielona jest liniami granicznymi L 1, L 2,...,L m na obszary P 1, P 2,...,P n oraz obszar P 0 będący obszarem

11 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 25 zewnętrznym w stosunku do pozostałych obszarów. Linie graniczne L i nie mogą się przecinać, mają określone swoje kierunki i łączą punkty W 1, W 2,...,W q zwane punktami węzłowymi lub węzłami. L 1 W 2 W 1 P 1 L 5 L 2 P 0 L 3 W 4 P 2 W 3 L 4 Rys Topologiczny model wektorowy Kierunki linii granicznych określone są przez podanie dla każdej z nich węzła początkowego (W p ) oraz węzła końcowego (W k ). Dzięki temu, że linie graniczne są skierowane możemy również do każdej z nich przypisać obszar P l leżący po jej lewej stronie oraz obszar P p leżący po stronie prawej. W p P l L i P p W k Rys Zasada oznaczania obszarów Linie graniczne mogą być również oznaczane jako -L i co oznacza linię L i o zmienionym kierunku na przeciwny. Zmiana taka oznacza, że węzeł początkowy staje się teraz węzłem końcowym i odwrotnie. Zmiana kierunku linii powoduje również zamianę ze sobą rozgraniczanych przez linię obszarów. Poszczególne linie łączące węzły mogą być liniami prostymi (prostoliniowym model wektorowy) lub zawierać w sobie dodatkowe punkty pośrednie określające kształt danej linii (krzywoliniowy model wektorowy). Relacje między elementami topologicznymi zerowymiarowymi, jednowymiarowymi i dwuwymiarowymi mogą być zapisane w trzech równoważnych postaciach. Postać zapisu zależy od tego, któremu elementowi (zero-, jedno- czy dwuwymiarowemu) przypisuje się

12 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 26 zależności topologiczne z elementami pozostałymi. Ilustrację graficzną zapisu relacji w poszczególnych wariantach zapisu przedstawiono na rysunku a) b) W k c) L g L i P p L g P p P l P i W i W p W p Rys Ilustracja przypisywania relacji topologicznych A) Przypisywanie relacji topologicznych do elementów zerowymiarowych Każdemu zerowymiarowemu elementowi czyli węzłowi W i przypisujemy identyfikatory kolejnych par: L g - linia graniczna wychodząca z danego węzła, P p - obszar leżący po prawej stronie linii granicznej, zgodnie z rysunkiem 2.15a. W przypadku obiektów przedstawionych na rysunku 2.13 otrzymujemy zapis: W W W W kolejne L P, L P, L P L P, L P (2.1) o L P, L P, L P L P, L P pary ( L P ) 1 o 4 2 g p B) Przypisywanie relacji topologicznych do elementów jednowymiarowych Każdemu jednowymiarowemu elementowi czyli liniom granicznym L i przypisujemy identyfikatory dwóch par: W p,w k - węzeł początkowy W p oraz końcowy W k linii granicznej, P l,p p - obszar P l leżący po lewej stronie oraz obszar P p leżący po prawej stronie linii granicznej, zgodnie z rysunkiem 2.15b. W przypadku obiektów przedstawionych na rysunku 2.13 otrzymujemy zapis:

13 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 27 W, W, P, P p k l p L W, W, P, P o 1 L W, W, P, P L W, W, P, P L W, W, P, P L W, W, P, P o o o (2.2) C) Przypisywanie relacji topologicznych do elementów dwuwymiarowych Każdemu dwuwymiarowemu elementowi czyli poszczególnym obszarom P i przypisujemy identyfikatory kolejnych par: L g - linia graniczna obszaru P i skierowana tak, aby obszar był po jej prawej stronie, W p - początkowy punkt węzłowy tej linii, zgodnie z rysunkiem 2.15c. W przypadku obiektów przedstawionych na rysunku 2.13 otrzymujemy zapis: kolejne pary ( L W ) P LW, LW, LW, LW o P LW, LW, LW P LW, LW, LW g p (2.3) Relacje topologiczne, zapisane w jednym z omawianych wariantów, są jedynie częścią danych przestrzennych, gdyż należą do nich jeszcze dane geometryczne, którymi są współrzędne punktów węzłowych i punkty pośrednie poszczególnych linii: W ( x, y ) 1 w w W ( x, y ) 2 w w W ( x, y ) 3 w w W ( x, y ) 4 w w 4 4 L ( x, y,..., x, y ) n1 n1 L ( x, y,..., x, y ) n2 n2 L ( x, y,..., x, y ) n3 n3 L ( x, y,..., x, y ) n4 n4 L ( x, y,..., x, y ) n5 n5 Zapisanie relacji topologicznych nie jest równoznaczne z bezpośrednim określeniem samych obiektów w sensie geometrycznym o czym świadczą przedstawione warianty. Aby określić linię graniczną L i musimy znać jej węzeł początkowy i końcowy. Tylko w wariancie drugim informacja taka o liniach granicznych występuje wprost. W przypadku pozostałych wariantów należy w drodze analizy relacji topologicznych określić węzeł początkowy i końcowy. W przypadku określania granic obszaru należy znać natomiast linie graniczne jakie go otaczają. Informacja o granicach obszarów w postaci bezpośredniej (2.4)

14 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 28 zapisana jest w wariancie trzecim zapisu relacji. Mamy tam dla każdego obszaru bezpośredni wykaz kolejnych węzłów oraz rozpoczynających się od tych węzłów linii. W pozostałych wariantach granica obszaru musi być ustalana na podstawie analizy zapisanych relacji topologicznych. Jak widać droga dojścia do informacji geometrycznej o obiekcie jest różna w zależności od zastosowanego wariantu zapisu relacji między obiektami. Najczęściej stosowany jest drugi z opisywanych wariantów zapisu relacji, co wynika przede wszystkim z: wygodnej postać zapisu relacji (stała liczba relacji dla każdej linii), występowania dla każdej linii W p i W k czyli bezpośrednie określenie geometrii poszczególnych linii granicznych. Mając bezpośrednie określenie geometrii linii granicznych można opisać granicę obiektu powierzchniowego co uzyskuje się przez podanie odpowiednich linii ograniczających ten obszar i tak skierowanych, aby znajdował się on po prawej stronie linii granicznych przy poruszaniu się wzdłuż granicy. Granice obszarów występujących na rysunku 2.13 oznaczone jako G(P i ) można zapisać następująco: G( P ) = ( L, L, L, L ) o G( P) = ( L, L, L ) G( P ) = ( L, L, L ) (2.5) Na uwagę zasługuje fakt, że każda linia występuje dwa razy a suma pól wszystkich obszarów wynosi zero. Stosując opisane zasady w prosty sposób można opisywać również obiekty powierzchniowe złożone, co przedstawiamy na rysunku L 1 W 2 W 1 L 3 P 1 W 5 L 6 P 3 L 2 L 5 P 0 G( P ) = ( L, L, L, L ) o G( P) = ( L, L, L, L ) G( P ) = ( L, L, L ) G( P) = ( L ) (2.67) W 4 P 2 L 4 W 3 Rys Sposób opisu obiektów powierzchniowych złożonych w modelu topologicznym

15 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 29 Zaprezentowany powyżej sposób reprezentacji przestrzennej obiektów przy użyciu topologicznego modelu wektorowego jest sposobem ogólnym, określającym relacje między węzłami, liniami granicznymi oraz obszarami. W przypadku wykorzystania modelu do reprezentacji obiektów liniowych (prostych lub struktur) dokonuje się w nim pominięcia zapisu relacji z obszarami, czyli dla poszczególnych linii granicznych nie określa się obszaru lewostronnego i prawostronnego. Dla każdej linii określone są więc tylko węzły początkowy i końcowy (rysunek 2.17). W p L i W k Rys Reprezentacja obiektów liniowych Na rysunku 2.18 przedstawiono przykładową strukturę sieciową wraz z zapisem istniejących w niej zależności topologicznych. W 1 L 3 L 1 W 4 L 5 W 2 W 3 L 2 L 6 W 5 W, p W L W, W L W, W L W, W L W, W L W, W L W W k L 4 Rys Reprezentacja struktury sieciowej obiektów liniowych Jak wynika z przedstawionych rozważań w modelu topologicznym nie występuje redundancja danych geometrycznych, gdyż zapisywane są one tylko jeden raz. Występowanie danych topologicznych, czyli relacji między obiektami, pozwala w prosty sposób określić np.: linie i punkty węzłowe tworzących granice danego obszaru, linie rozpoczynające się lub kończące w danym punkcie węzłowym, obszary graniczące z obszarem danym, co w prostym modelu wektorowym (nie zawierającym informacji topologicznej) wymaga dużego nakładu obliczeń.

16 3. Ogólne informacje o strukturach i bazach danych Przyjęte do modelowania rzeczywistości modele przestrzenne w praktycznej realizacji systemu muszą znaleźć odzwierciedlenie w odpowiednich danych, zapisanych w bazach danych z zastosowaniem struktur danych określających ich interpretację Struktury danych Elementy składowe danych (określone typy liczb, ciągi znaków alfanumerycznych) są ze sobą łączone, tworząc struktury danych, na których wykonuje się właściwe tym strukturom operacje. Struktury danych stanowią formy pośrednie między modelami danych, które mają charakter koncepcyjny i fizycznymi reprezentacjami danych w postaci numerycznej. Struktury danych określają sposób dostępu do określonego obszaru lub obszarów pamięci i ich interpretację. Najważniejsze struktury danych przedstawiono schematycznie na rysunku 3.1. a) i,j P1 P2 Pi Pq b) c) dane wskaźnik dane wskaźnik dane wskaźnik dane wskaźnik wskazanie puste d) wskazanie puste wskaźnik-1 wskaźnik-1 wskaźnik-1 wskaźnik-1 dane dane dane dane wskaźnik-2 wskaźnik-2 wskaźnik-2 wskaźnik-2 wskazanie puste e) f) Rys. 3.1.Przykładowe struktury danych

17 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 31 Rekord Rekord (rysunek 3.1a) jest zbiorem q elementów, które mogą być różnych typów i zapisywane są w ustalonej kolejności. Elementy rekordu nazywane są polami. W szczególności pola mogą być również innymi strukturami danych. Tablica Tablica (rysunek 3.1b) jest uporządkowanym zbiorem elementów tego samego typu. Elementy identyfikowane są za pomocą q indeksów, gdzie q określa wymiar tablicy. Tablica jednowymiarowa jest reprezentacją wektora, a tablica dwuwymiarowa - macierzy. Elementy tablicy zapisywane są w ustalony sposób, np. wiersz po wierszu lub kolumna po kolumnie. Lista Lista jest uporządkowanym zbiorem elementów, które mogą być pojedynczymi danymi określonych typów lub też innymi strukturami danych np. innymi listami. Lista nie zawierająca innych list nazywa się listą liniową, natomiast zawierająca inne listy nazywa się strukturą listową. Uporządkowanie elementów listy może być ustalone kolejnością zapisu lub wskaźnikiem dołączonym do każdego elementu i wskazującym miejsce następnego lub sygnalizującym koniec listy. W zależności od powiązań między elementami listy wyróżnia się: listę jednokierunkową - dla każdego składnika poza ostatnim określony jest składnik następny (rysunek 3.1c), listę dwukierunkową - każdy składnik z wyjątkiem pierwszego i ostatniego posiada określony element poprzedni i następny, dla elementu pierwszego określony jest jedynie element następny, a dla ostatniego element poprzedni (rysunek 3.1d). Szczególnymi przypadkami list liniowych są stosy i kolejki. Stos jest listą liniową, do której dostęp istnieje tylko w jednym miejscu. Miejsce dostępu nazywa się wierzchołkiem stosu i jest jedynym miejscem do którego można dołączyć lub z którego można usuwać elementy. Oznacza to, że element wprowadzony na stos jako ostatni będzie odczytany jako pierwszy. Kolejka jest listą liniową, do której elementy mogą być wprowadzane tylko w jednym końcu (na początku kolejki) a usuwane w drugim końcu (na początku kolejki).

18 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 32 Drzewo Drzewo jest strukturą ustanawiającą hierarchie elementów. Każdy element (węzeł) jest przyporządkowany jednemu elementowi nadrzędnemu i ma pewną liczbę elementów podrzędnych. Pierwszy element drzewa zwany korzeniem nie ma elementu nadrzędnego. Elementy na najniższym poziomie nie mają elementów podrzędnych. Jeśli każdy z elementów posiada co najwyżej dwa elementy następne (następniki) wtedy drzewo nazywany drzewem binarnym. W przeciwnym wypadku drzewo nazywanym drzewem wielokierunkowym rzędu n, gdzie n określa maksymalną liczbę następników. Rysunek 3.1e ilustruje drzewo binarne. Graf Graf jest klasą struktur reprezentujących sieć elementów. Każdy element może być połączony z dowolnym innym elementem grafu. Z tego też względu grafy definiowane są przez dwa zbiory: zbiór wierzchołków i zbiór krawędzi określający powiązania między poszczególnymi wierzchołkami (rysunek 3.1f) Bazy danych Bazę danych określa się jako zbiór powiązanych wzajemnie danych. Powiązanie danych realizowane jest przez zastosowanie odpowiednich struktur danych. Ponieważ jedna baza danych może być wykorzystywana przez różne programy aplikacyjne, dla odciążenia tych programów od powtarzających się czynności związanych z obsługa bazy danych, wszystkie funkcje z tym związane wykonywane są przez specjalny pakiet programów zwany systemem zarządzania bazą danych (DBMS - Database Management System). Główne zadania DBMS można określić następująco: 1. zapamiętywanie danych oraz ich wyszukiwanie na podstawie różnych warunków, 2. oddzielenie funkcji zapamiętywania i wyszukiwania od programów aplikacyjnych, co powoduje, że programy stają się mniej wrażliwe na zmiany bazy danych, 3. umożliwienie korzystania z danych na podstawie ich logicznego opisu; system przejmuje całkowicie kontrolę nad wykorzystaniem urządzeń pamięciowych dla zapisu danych, 4. umożliwienie dostępu do danych wielu użytkownikom jednocześnie, 5. weryfikowanie danych za pomocą odpowiednio zdefiniowanych procedur kontrolnych, 6. ochrona danych (archiwizacja, zarządzanie prawami użytkowników).

19 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 33 Dostęp do bazy danych powinien być realizowany za pośrednictwem łatwego w użyciu języka zapytań oraz z zastosowaniem języków programowania wysokiego poziomu. Z punktu widzenia stosowanych struktur można wyróżnić cztery podstawowe rodzaje baz danych: hierarchiczne, sieciowe, relacyjne i obiektowe. Wymieniona kolejność jest również kolejnością chronologiczną w jakiej poszczególne bazy powstawały. W hierarchicznej bazie danych stosuje się struktury typu drzewa. Węzłom w strukturze drzewa odpowiadają zbiory rekordów danych. Zbiór rekordów poziomu wyższego jest łączony relacjami 1:m (one-to-many) ze zbiorami poziomu niższego. Dzięki takiej budowie, wyszukiwanie określonych elementów w bazie odbywa się stosunkowo szybko. Istotna wadą baz hierarchicznych jest jednak redundancja danych wynikająca z faktu, że można wykorzystywać jedynie relacje typu 1:m. Duże kłopoty sprawia również zmiana struktury istniejącej bazy. Sieciowa baza danych jest rozwinięciem bazy hierarchicznej przez dodanie możliwości zapisu relacji m:m (many-to-many). Tak więc w bazie sieciowej poza relacjami hierarchicznymi występują dodatkowe połączenia, umożliwiające uzyskanie dostępu do danego rekordu bez potrzeby każdorazowego przechodzenia przez strukturę drzewa. Wprowadzone zmiany spowodowały zmniejszenia redundancji danych przez dodatkowe możliwości powiązania danych, które już istnieją, ale nie wyeliminowały trudności związane ze zmianą struktury bazy istniejącej. W relacyjnej bazie danych wykorzystywana jest struktura tablicy. W skład bazy wchodzi jedna lub więcej powiązanych ze sobą tablic. Każda kolumna tablicy zawiera elementy tego samego typu, ma swoją nazwę i jest przez nią identyfikowana. Zbiór wartości jakie mogą występować w danej kolumnie nazywa się jej dziedziną. Wiersz tablicy, nazywany rekordem lub krotką, identyfikowany jest za pośrednictwem wartości zapisanych w nim elementów (atrybutów). Funkcję klucza, jednoznacznie określającego poszczególne wiersze, może spełniać pojedyncza kolumna lub też kilka odpowiednio wybranych kolumn. Podstawą sprawnego i bezpiecznego operowania relacyjną bazą danych jest właściwy podział danych na tablice, który dokonywany jest fazie projektowania bazy danych. Wyszukiwanie danych w bazie dokonywane jest za pośrednictwem języka zapytań (query language). W

20 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 34 relacyjne bazie danych typowym językiem zapytań jest język SQL (ang. Structured Query Language). Wyszukiwanie w więcej niż jednej tablicy dokonywane jest z wykorzystaniem wspólnych wartości tego samego typu atrybutów. Operowanie baz relacyjnych na prostej strukturze jaką są tablice powoduje, że dane posiadające struktury złożone muszą być przechowywane w wielu powiązanych tablicach. Proces rekonstrukcji tak rozdzielonych danych jest więc związany z przeszukiwaniem i analizowaniem zawartości wielu tablic. Obiektowe bazy danych rozwinęły się wraz z rozwojem i rozpowszechnieniem programowania zorientowanego obiektowo. Cechą charakterystyczną obiektowych baz danych jest to, że przechowują obiekty o dowolnych strukturach wraz z przywiązanymi do nich metodami (procedurami). Dzięki takiemu rozwiązaniu bazy takie mają znaczną przewagę nad innymi rodzajami baz kiedy zachodzi konieczność przechowywania bardzo złożonych struktur. Znaczącą wadą baz obiektowych w chwili obecnej jest problem z realizacją zapytań. Większość współczesnych baz pozwala jedynie na proste przeszukiwanie przechowywanych obiektów. Takie udogodnienia jakie bez problemów można wykorzystywać w bazach relacyjnych na razie są nieosiągalne i znajdują się jedynie w stadium rozwojowych prac badawczych. Rozwiązanie w przyszłości tych problemów prawdopodobnie sprawi, że bazy te będą miały coraz większe zastosowania również w systemach informacji przestrzennej. Obecnie najczęściej stosowanymi bazami danych w systemach informacji przestrzennej są bazy relacyjne. Pakiet programów służący zarządzaniu relacyjną bazą danych nazywany jest RDBMS (ang. Relational Database Management System). Bazy te z powodzeniem realizują wszystkie funkcje związane z zarządzaniem informacją opisową. W przypadku zarządzania informacją przestrzenną pojawiają się natomiast pewne kłopoty wynikające z dużej liczby danych przestrzennych oraz konieczności dostępu do nich w trybie interaktywnym. Ma to szczególne znaczenie przy wyszukiwaniu obiektów spełniających wymagane warunki przestrzenne (np. wybranie wszystkich obiektów leżących wewnątrz danego wielokąta) lub topologiczny (np. wybór obiektów stykających się z obiektem danym). Skrócenie czasu dostępu wiąże się przede wszystkim ze zredukowaniem liczby kontaktów z pamięcią dyskową. Służy temu najczęściej i najskuteczniej wyposażanie RDBMS w odpowiednie metody indeksowanie przestrzennego zgromadzonych danych (Quad-tree, R-tree).

21 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza Prezentacja graficzna W celu ułatwienia opisu rzeczywistości treść bazy danych dzielona jest na warstwy informacyjne zawierające informacje tylko o jednym typie obiektów świata rzeczywistego lub kilku typach powiązanych ze sobą tematycznie. Wprowadzenie podziału treści sprawia, że możemy dla każdej z warstw stosować optymalny dla jej treści model danych przestrzennych. Rys Podział treści na warstwy informacyjne Zgromadzone dane mogą być prezentowane w różnej postaci, różnymi zestawami znaków umownych. Proces prezentacji schematycznie przedstawiono na poniższym rysunku. Źródłowe dane systemu Dane określające zasady prezentacji graficznej Dane geometryczne i opisowe Znaki umowne Podział na warstwy informacyjne Selekcja obiektów - nakładki - filtry Transformacja graficzna * * * * * * * Rys Prezentacja graficzna

22 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 36 W wyniku zastosowania do tej samej bazy danych różnych zestawów znaków umownych otrzymujemy różną prezentacje graficzne, czego przykład przedstawiono poniżej. Rys Prezentacja graficzna

23 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza Zasady definiowania znaków umownych Jak przedstawiono na poprzednich schematach biblioteki znaków umownych są tym elementem systemu, który transformuje zgromadzone w postaci numerycznej dane o obiektach terenowych na ich obraz przestrzenny w postaci mapy czy innego rodzaju wizualizacji. W definicjach znaków umownych obiektów punktowych wykorzystuje się przeważnie elementy geometrii prymitywnej czyli linie, łuki, teksty oraz opis atrybutami w Rys Przykładowe znaki umowne dla obiektów punktowych Znaki umowne do prezentacji obiektów liniowych są bardziej skomplikowane i wiąże się z wykorzystywaniem: definicji różnych typów linii składających się z elementu geometrii prymitywnej (linia), rozmieszczania w określonym interwale zdefiniowanych wcześniej symboli, rozmieszczania symboli na wierzchołkach linii (w tym na początku i końcu linii), linii równoległych przesuniętych o wartości stałe lub wynikające z atrybutów obiektu, opisu atrybutami. Rys Przykładowe znaki umowne dla obiektów liniowych Kod obiektu Prezentacja graficzna SZEROKOŚĆ w metrach < 1.0

24 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 38 W znakach umownych prezentujących obiekty powierzchniowe należy uwzględnić możliwość wykorzystania następujących elementów prezentacji graficznej: obrys obiektu przy pomocy wcześniej zdefiniowanych znaków liniowych, szrafura przy pomocy wcześniej zdefiniowanych znaków liniowych, szrafury specjalne dla znaków typu skarpy, rów itp., wypełnienia kolorem, wstawiania symboli, wstawiania opisu atrybutami. 123 Rys Przykładowe znaki umowne dla obiektów powierzchniowych W sytuacji kiedy chcemy uzyskiwać wizualizacje trójwymiarowe znaku umowne muszą być zupełnie inne co przedstawiono poniżej. Rys Przykładowa wizualizacja trójwymiarowa fragmentu bazy danych systemu GEO-MAP

2. Modele danych przestrzennych

2. Modele danych przestrzennych aldemar Izdebski - ykłady z przedmiotu SIT 9. Modele danych przestrzennych Model danych przestrzennych określa sposób reprezentacji obiektów świata rzeczywistego w aspekcie ich położenia przestrzennego,

Bardziej szczegółowo

3. Standaryzacja modeli danych przestrzennych

3. Standaryzacja modeli danych przestrzennych 3. Standaryzacja modeli danych przestrzennych Budowa baz danych systemów SIP w oparciu o różne modele danych nie ułatwia późniejszej wymiany danych między systemami. Problem stał się na tyle istotny, że

Bardziej szczegółowo

Modele (graficznej reprezentacji) danych przestrzennych postać danych przestrzennych

Modele (graficznej reprezentacji) danych przestrzennych postać danych przestrzennych Modele (graficznej reprezentacji) danych przestrzennych postać danych przestrzennych Jest to sposób graficznej reprezentacji połoŝenia przestrzennego, kształtu oraz relacji przestrzennych obiektów SIP

Bardziej szczegółowo

8. Analiza danych przestrzennych

8. Analiza danych przestrzennych 8. naliza danych przestrzennych Treścią niniejszego rozdziału będą analizy danych przestrzennych. naliza, ogólnie mówiąc, jest procesem poszukiwania (wydobywania) informacji ukrytej w zbiorze danych. Najprostszym

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

Bardziej szczegółowo

6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych

6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych 6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych Duża liczba danych przestrzennych oraz ich specyficzny charakter sprawiają, że do sprawnego funkcjonowania systemu, przetwarzania zgromadzonych w nim danych,

Bardziej szczegółowo

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30

Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30 Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30 2.3. Model rastrowy Rastrowy model danych wykorzystywany jest dla gromadzenia i przetwarzania danych pochodzących ze skanowania istniejących

Bardziej szczegółowo

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu.

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT 91 10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. 10.3.1. Wyznaczanie

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania

Bardziej szczegółowo

System mapy numerycznej GEO-MAP

System mapy numerycznej GEO-MAP mgr inż. Waldemar Izdebski GEO-SYSTEM Sp. z o.o. ul. Szaserów 120B m 14 04-349 Warszawa, tel. 610-36-54 System mapy numerycznej GEO-MAP System GEO-MAP jest wygodnym i prostym w obsłudze narzędziem możliwym

Bardziej szczegółowo

7. Analiza danych przestrzennych

7. Analiza danych przestrzennych 7. naliza danych przestrzennych Treścią niniejszego rozdziału będą analizy danych przestrzennych. naliza, ogólnie mówiąc, jest procesem poszukiwania (wydobywania) informacji ukrytej w zbiorze danych. Najprostszym

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

9. Podstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych

9. Podstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT 75 9. odstawowe narzędzia matematyczne analiz przestrzennych Niniejszy rozdział służy ogólnemu przedstawieniu metod matematycznych wykorzystywanych w zagadnieniu

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312, Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza

Bardziej szczegółowo

Robert Olszewski, Paweł Kowalski, Andrzej Głażewski

Robert Olszewski, Paweł Kowalski, Andrzej Głażewski Robert Olszewski, Paweł Kowalski, Andrzej Głażewski Pojęcie modelu rzeczywistości geograficznej obejmuje każdą współcześnie funkcjonującą postać opisu tej rzeczywistości, która jest zwięzła, czytelna dla

Bardziej szczegółowo

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy) Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013

Bardziej szczegółowo

1. Charakterystyka systemu informacji przestrzennej

1. Charakterystyka systemu informacji przestrzennej Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 4 1. Charakterystyka systemu informacji przestrzennej Systemy informacji przestrzennej na tle innych systemów informacyjnych charakteryzują

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza danych. Modele danych Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych

Bardziej szczegółowo

7. Metody pozyskiwania danych

7. Metody pozyskiwania danych 7. Metody pozyskiwania danych Jedną z podstawowych funkcji systemu informacji przestrzennej jest pozyskiwanie danych. Od jakości pozyskanych danych i ich kompletności będą zależały przyszłe możliwości

Bardziej szczegółowo

Topologia działek w MK 2013

Topologia działek w MK 2013 Topologia działek w MK 2013 Podział działki nr 371 w środowisku Microstation 1. Uruchomić program Microstation. 2. Wybrać przestrzeń roboczą MK2013-Rozp.MAiCprzez Użytkownik. 3. Założyć nowy plik roboczy.

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38 Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych

Bardziej szczegółowo

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Wykład 7 Tablice wielowymiarowe, SOA, AOS, itp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1

Podstawy programowania. Wykład 7 Tablice wielowymiarowe, SOA, AOS, itp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Podstawy programowania. Wykład 7 Tablice wielowymiarowe, SOA, AOS, itp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Tablice wielowymiarowe C umożliwia definiowanie tablic wielowymiarowych najczęściej stosowane

Bardziej szczegółowo

2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base

2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base 1. Baza danych LibreOffice Base Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami. W węższym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyjętymi dla danego programu komputerowego,

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM

Bardziej szczegółowo

Nowe możliwości systemu mapy numerycznej GEO-MAP

Nowe możliwości systemu mapy numerycznej GEO-MAP Waldemar Izdebski Tadeusz Knap GEO-SYSTEM Warszawa Nowe możliwości systemu mapy numerycznej GEO-MAP System mapy numerycznej GEO-MAP jest oryginalnym oprogramowaniem opracowanym w całości przez firmę GEO-SYSTEM.

Bardziej szczegółowo

Aby opisać strukturę krystaliczną, konieczne jest określenie jej części składowych: sieci przestrzennej oraz bazy atomowej.

Aby opisać strukturę krystaliczną, konieczne jest określenie jej części składowych: sieci przestrzennej oraz bazy atomowej. 2. Podstawy krystalografii Podczas naszych zajęć skupimy się przede wszystkim na strukturach krystalicznych. Kryształem nazywamy (def. strukturalna) substancję stałą zbudowaną z atomów, jonów lub cząsteczek

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element

Bardziej szczegółowo

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 > Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających

Bardziej szczegółowo

Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja

Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja MODEL RASTROWY Siatka kwadratów lub prostokątów stanowi elementy rastra. Piksel - pojedynczy element jest najmniejszą rozróŝnialną jednostką powierzchniową, której własności są opisane atrybutami. Model

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) 2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) Pojęcie silni dla liczb naturalnych większych od zera definiuje się następująco: 1 dla n = 1 n! = ( n 1! ) n dla n> 1 Rozpatrzmy funkcję

Bardziej szczegółowo

Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym

Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym Zakład Sieci i Systemów Elektroenergetycznych LABORATORIUM INFORMATYCZNE SYSTEMY WSPOMAGANIA DYSPOZYTORÓW Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym Autorzy: dr inż. Zbigniew Zdun

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2014 1 / 24 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

Przestrzenne bazy danych. Definicja i cechy przestrzennych baz danych

Przestrzenne bazy danych. Definicja i cechy przestrzennych baz danych Przestrzenne bazy danych Definicja i cechy przestrzennych baz danych Zakres wykładów Wstęp do przestrzennych baz danych Typy geometryczne Funkcje geometryczne Modelowanie danych Metody rozwiązywania problemów

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój

Bardziej szczegółowo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Pierwsze prace nad standaryzacją Obiektowych baz danych zaczęły się w roku 1991. Stworzona została grupa do prac nad standardem, została ona nazwana Object Database Management

Bardziej szczegółowo

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska . Wprowadzenie pojęcia funkcji liniowej w nauczaniu matematyki w gimnazjum. W programie nauczania matematyki w

Bardziej szczegółowo

1. Prymitywy graficzne

1. Prymitywy graficzne 1. Prymitywy graficzne Prymitywy graficzne są elementarnymi obiektami jakie potrafi bezpośrednio rysować, określony system graficzny (DirectX, OpenGL itp.) są to: punkty, listy linii, serie linii, listy

Bardziej szczegółowo

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne Biorąc c udział w kursie uczestnik zapozna się z tematyką baz danych i systemu zarządzania bazami danych jakim jest program Microsoft Access 2003. W trakcie kursu naleŝy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej

Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej Zakres zagadnień Co to jest relacyjna baza danych Obszary zastosowań Przechowywanie informacji geoprzestrzennej (geometrii) Przechowywanie

Bardziej szczegółowo

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ 1. ELEMENTY SYSTEMU INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ DANE GEOGRAFICZNE

Bardziej szczegółowo

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d. TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych TERMINOLOGIA

Bazy danych TERMINOLOGIA Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.

Bardziej szczegółowo

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku System plików 1. Pojęcie pliku 2. Typy i struktury plików 3. etody dostępu do plików 4. Katalogi 5. Budowa systemu plików Pojęcie pliku (ang( ang. file)! Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej

Bardziej szczegółowo

Zakład Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Leśnej. Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa SGGW w Warszawie

Zakład Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Leśnej. Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa SGGW w Warszawie Podstawy GIS Zakład Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Leśnej Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa SGGW w Warszawie http://witch.sggw.waw.pl/ System Informacji Geograficznej

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych

Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych Wizualizacja 3D obiektów i systemów biomedycznych Krzysztof Gdawiec Instytut Informatyki Uniwersytet Śląski Wejście: przykładowe zbiory danych Wyjście: obraz Dziedzina: przestrzeń 2D (pozycje pikseli)

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z

Bardziej szczegółowo

PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2

PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie

Bardziej szczegółowo

OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA

OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA Wprowadzenie W robotyce przez pojęcie manipulacji rozumiemy przemieszczanie w przestrzeni przedmiotów i narzędzi za pomocą specjalnego mechanizmu. W związku z tym pojawia

Bardziej szczegółowo

Wrota Parsęty II o bazie danych przestrzennych - wprowadzenie

Wrota Parsęty II o bazie danych przestrzennych - wprowadzenie Wrota Parsęty II o bazie danych przestrzennych - wprowadzenie Czym jest baza danych? zbiór powiązanych danych z pewnej dziedziny, zorganizowanych w sposób dogodny do korzystania z nich, a zwłaszcza do

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych Podstawy Informatyki Wykład 6 Struktury danych Stałe i zmienne Podstawowymi obiektami występującymi w programie są stałe i zmienne. Ich znaczenie jest takie samo jak w matematyce. Stałe i zmienne muszą

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. 1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy

Bardziej szczegółowo

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów

Bardziej szczegółowo

BUDOWA KRYSTALICZNA CIAŁ STAŁYCH. Stopień uporządkowania struktury wewnętrznej ciał stałych decyduje o ich podziale

BUDOWA KRYSTALICZNA CIAŁ STAŁYCH. Stopień uporządkowania struktury wewnętrznej ciał stałych decyduje o ich podziale BUDOWA KRYSTALICZNA CIAŁ STAŁYCH Stopień uporządkowania struktury wewnętrznej ciał stałych decyduje o ich podziale na: kryształy ciała o okresowym regularnym uporządkowaniu atomów, cząsteczek w całej swojej

Bardziej szczegółowo

Wykład 13. Systemy Informacji Przestrzennej. Systemy Informacji Przestrzennej 1

Wykład 13. Systemy Informacji Przestrzennej. Systemy Informacji Przestrzennej 1 Wykład 13 Systemy Informacji Przestrzennej Systemy Informacji Przestrzennej 1 Mapa jako element Systemu Informacji Geograficznej Systemy Informacyjne Systemy Informacji przestrzennej Systemy Informacji

Bardziej szczegółowo

AiSD zadanie trzecie

AiSD zadanie trzecie AiSD zadanie trzecie Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5 5 czerwca 2008 1 Wstęp Celem postawionym przez zadanie trzecie było tzw. sortowanie topologiczne. Jest to typ sortowania

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 1: Definicja grafu. Rodzaje i części grafów dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski : idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language) Zagadnienia (1/3) Rola modelu systemu w procesie analizy wymagań (inżynierii wymagań) Prezentacja różnego rodzaju informacji o systemie w zależności od rodzaju modelu. Budowanie pełnego obrazu systemu

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu

Bardziej szczegółowo

z dnia... 2015 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz mapy zasadniczej

z dnia... 2015 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz mapy zasadniczej ROZPORZĄDZENIE Projekt z dnia 18.06.15 r. MINISTRA ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI 1) z dnia... 2015 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz mapy zasadniczej Na podstawie art. 19 ust. 1 pkt 7

Bardziej szczegółowo

Definicja pliku kratowego

Definicja pliku kratowego Pliki kratowe Definicja pliku kratowego Plik kratowy (ang grid file) jest strukturą wspierająca realizację zapytań wielowymiarowych Uporządkowanie rekordów, zawierających dane wielowymiarowe w pliku kratowym,

Bardziej szczegółowo

Topologia działek w MK2005 (Mariusz Zygmunt) Podział działki nr 371 w środowisku MicroStation (PowerDraft)

Topologia działek w MK2005 (Mariusz Zygmunt) Podział działki nr 371 w środowisku MicroStation (PowerDraft) Topologia działek w MK2005 (Mariusz Zygmunt) Podział działki nr 371 w środowisku MicroStation (PowerDraft) Uruchomić program MicroStation (PowerDraft). Wybrać przestrzeń roboczą GeoDeZy przez Uzytkownik

Bardziej szczegółowo

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Wykład 4 grafy Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, E zbiór krawędzi, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Formalnie, w grafach skierowanych E jest podzbiorem

Bardziej szczegółowo

GRAFY JAKO MODELE TOPOLOGICZNE DANYCH MAPY NUMERYCZNEJ

GRAFY JAKO MODELE TOPOLOGICZNE DANYCH MAPY NUMERYCZNEJ Lewandowicz E., 2007; Kartografia numeryczna i informatyka geodezyjna. Materiały II Ogólnopolskiej Konferencji Naukowo-Technicznej, Rzeszów 2007, str. 17-24 Elżbieta LEWANDOWICZ 1 GRAFY JAKO MODELE TOPOLOGICZNE

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

PODZIAŁY NIERUCHOMOŚCI wg standardów

PODZIAŁY NIERUCHOMOŚCI wg standardów PODZIAŁY NIERUCHOMOŚCI wg standardów SPIS TREŚCI 30. Wznowienie znaków lub wyznaczenie punktów granicznych... 1 30.4. Protokół, O Którym Mowa W Art. 39 Ust. 4 Ustawy... 1 64. Dokumentacja osnowy... 3 65.

Bardziej szczegółowo

Problematyka modelowania bazy danych mapy zasadniczej i GESUT

Problematyka modelowania bazy danych mapy zasadniczej i GESUT Konferencja Harmonizacja baz danych georeferencyjnych 1 Zegrze Południowe, 8-9 grudzień 2008 Urząd Marszałkowski Województwa Mazowieckiego Problematyka modelowania bazy danych mapy zasadniczej i GESUT

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.

Bardziej szczegółowo

Symbole mapy numerycznej jako bloki rysunkowe. Elżbieta Lewandowicz Katedra Geodezji Szczególowej

Symbole mapy numerycznej jako bloki rysunkowe. Elżbieta Lewandowicz Katedra Geodezji Szczególowej Symbole mapy numerycznej jako bloki rysunkowe Elżbieta Lewandowicz Katedra Geodezji Szczególowej Symbole mapy numerycznej jako bloki rysunkowe Proste symbole mapy numerycznej rysowaliśmy na ostatnich zajęciach

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II

Grafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II Grafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II Instytut Informatyki i Automatyki Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łomży 2 0 0 9 Spis treści Spis treści 1

Bardziej szczegółowo

Informatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty

Informatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Statyczny model pamiętania bazy danych 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego. . Metoda eliminacji. Treść wykładu i ich macierze... . Metoda eliminacji. Ogólna postać układu Układ m równań liniowych o n niewiadomych x 1, x 2,..., x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21

Bardziej szczegółowo

Zaklad Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Lesnej. Katedra Urzadzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Lesnictwa SGGW w Warszawie

Zaklad Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Lesnej. Katedra Urzadzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Lesnictwa SGGW w Warszawie Podstawy GIS Zaklad Systemów Informacji Przestrzennej i Geodezji Lesnej Katedra Urzadzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Lesnictwa SGGW w Warszawie System Informacji Geograficznej System: grupa powiazanych

Bardziej szczegółowo

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła 030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można

Bardziej szczegółowo

Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD

Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe

Bardziej szczegółowo

STRUKTURA KRYSTALICZNA

STRUKTURA KRYSTALICZNA PODSTAWY KRYSTALOGRAFII Struktura krystaliczna Wektory translacji sieci Komórka elementarna Komórka elementarna Wignera-Seitza Jednostkowy element struktury Sieci Bravais go 2D Sieci przestrzenne Bravais

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1. Robert Banasiak

Modelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1. Robert Banasiak Modelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1 Robert Banasiak Od modelu 3D do wydruku 3D Typowa droga...czasem wyboista... Pomysł!! Modeler 3D Przygotowanie modelu do druku Konfiguracja Programu do drukowania

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku WYKŁ 3 WYPŁNINI OSZRÓW. Wypełnianie wieloboku Zasada parzystości: Prosta, która nie przechodzi przez wierzchołek przecina wielobok parzystą ilość razy. Plan wykładu: Wypełnianie wieloboku Wypełnianie konturu

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH

RELACYJNE BAZY DANYCH RELACYJNE BAZY DANYCH Aleksander Łuczyk Bielsko-Biała, 15 kwiecień 2015 r. Ludzie używają baz danych każdego dnia. Książka telefoniczna, zbiór wizytówek przypiętych nad biurkiem, encyklopedia czy chociażby

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina

Bardziej szczegółowo