커버리지 데이터

Coverage data

보도는 일부 임시현상의 디지털 표현이다. ISO 19123은 다음과 같은 정의를 제공한다.

  • [a] 공간, 시간 또는 주피오템포럴 영역 내의 모든 직접 위치에 대해 범위로부터 값을 반환하는 함수 역할을 하는 기능

커버리지는 지리정보시스템(GIS), 지리공간 콘텐츠 및 서비스, GIS 데이터 처리 및 데이터 공유에 중요한 역할을 한다.

적용범위는 "도메인"(범위의 우주)과 범위 내에서 정의된 각 위치에서 적용범위의 값을 나타내는 집합으로 표현된다. 예를 들어, 원격 감지에서 파생된 위성 이미지는 다양한 빛의 오염 정도를 기록할 수 있다. 항공 사진, 지상 표지 데이터, 디지털 표고 모델은 모두 커버리지 데이터를 제공한다. 일반적으로 커버리지는 1-D 센서 시간표, 2-D 위성 이미지, 3-D x/y/t 영상 시리즈 또는 x/y/z 지오토모그램 또는 4-D x/y/z/t 기후 및 해양 데이터와 같은 다차원일 수 있다.

그러나 커버는 단순히 정기적으로 격자무늬가 있는 이미지보다 더 일반적이다. 해당 표준(아래 참조)은 정규 및 불규칙 그리드, 점 구름 및 일반 메쉬를 다룬다.

커버리지의 탐색, 액세스, 처리 및 집계를 위한 상호운용 가능한 서비스 정의는 오픈 지리공간 컨소시엄(OGC) 웹 커버리지 서비스(WCS) 제품군과 주피오-임시 커버리지 쿼리 언어인 웹 커버리지 프로세싱 서비스(WCPS)에 의해 제공된다.

표준

커버리지(coverage)는 공간/시간 변화 현상을 나타내는 디지털 지리공간 정보를 나타낸다. ISO 19123과 동일한 OGC 추상 주제 6은[1] 커버리지의 추상 모델을 정의한다. 상호운용성이 없는 상태에서 모두 이 추상적 모델에 부합하는 많은 구현이 가능하다. 이 추상적인 커버리지 모델 상호 운용성의 수준으로(GML)에 지리 생성 언어에 기반을 두고 있다는 OGC표준인 GML3.2.1적용 Schema-Coverages[2](종종 GMLCOV이라고 표현했다.)에 의해 concretized 3.2,[3]XML문법 XMLSchema에 응용 프로그램 스키마에 대한 설명뿐만 아니라 수송을 위해 쓰여진. 스토라지리 정보 지리학

부속문서 II와 III에 있는 통합 공간 데이터 인프라 INMITH를 위한 유럽 법률 프레임워크는 커버리지의 OGC 정의에도 의존하지만, OGC 표준과의 호환성과 상호운용성이 떨어지는 방식으로 수정한다. 예를 들어, 적용범위 개념의 구성요소는 선택적으로 새로운 적용범위 정의로 재결합된다.

커버리지 모델

공식적으로, GMLCOV AbstractCooverage는 ObstractFeature의 하위 유형이다(이러한 긴밀한 관계를 나타냄). 추상적 적용 범위는 다음과 같은 요소로 구성된다.

  • 적용 범위 도메인: 유효한 값을 사용할 수 있는 범위.
  • 범위 세트: 범위("일반", "복셀")는 해당 위치와 함께 해당 범위로 구성된다.
  • 범위 유형: 범위 세트 값의 유형 정의
  • 메타데이터: 모든 종류의 메타데이터를 추가할 수 있는 슬롯

이러한 추상적 적용범위는 다음과 같이 인스턴스화할 수 있는 몇 가지 구체적인 적용범위로 세분화된다.

  • 격자 덮개:
    • GridCoverage: 공간적으로 참조되지 않는 정규의 등거리 그리드(지역 좌표가 연결되어 있지 않은 래스터 이미지)
    • CorrectifiedGridCoverage: 공간적으로 참조되는 정규의 등거리 그리드(지역 좌표가 연결된 위성 이미지)
    • ReferenceableGridCoverage: 반드시 등분할 필요는 없는 그리드(예: 영상이 일정한 시간 간격으로 도착하지 않는 위성 이미지 시계열 또는 강 하류 하류에 따른 곡선 그리드)
  • 다중 덮개:
    • MultiPointCoverage: 공간/시간에 위치한 점("점 구름")과 관련된 값 집합
    • MultiCurveCoverage: 공간/시간에 위치한 곡선과 관련된 값 집합(예: 궤적)
    • MultiSurfaceCoverage: 공간/시간에 위치한 표면과 관련된 값 집합(예: ISO 서페이스)
    • MultiSolidCoverage: 공간/시간에 위치한 솔리드(예: CAD 개체)와 관련된 값 집합

커버에 의해 모델링될 수 있는 특별한 사례들 중 하나는

  • 강우량 측정과 같은 공간 분포 데이터를 분석하는 데 사용되는 Tiessen 폴리곤 집합
  • 삼각형 비정형 네트워크(TIN), 종종 터레인 모델에 사용됨

피쳐와의 관계

커버리지는 특별한 종류의 지리적 특성으로, 일반적으로 커버리지는 그것의 영역 내의 다른 위치에서 다른 값을 전달하는 반면에, 다른 특징들이 관련된 하나의 특정한 값(예: 도로 번호와 같은, 도로의 모든 범위에 걸쳐 일정하게 유지됨)을 가지고 있다는 구별되는 특징을 가지고 있다. ISO 19109(2차 개정)는 특징과 덮개 사이의 관계를 다음과 같이 설명한다(제7.2.2절).

  • 실제 세계의 많은 측면은 특성이 단일 값이고 정적인 특징으로 표현될 수 있다. 이러한 전통적인 특징들은 그 안에 위치한 별개의 물체 측면에서 세계의 모델을 제공한다. 그러나 어떤 애플리케이션에서는 커버리지로 공식화된 공간과 시간의 속성 값 변동에 초점을 맞춘 모델을 사용하는 것이 더 유용하다.

두 관점 모두 세계의 근본적인 메타모델을 표현하기 때문에 필요하다. 즉, 사물에 의해 채워지는 공간으로서 또는 속성이 다른 공간으로서 말이다. 더욱이, 두 관점과 관련된 요구사항은 관찰에서 해석까지, 그리고 정교함과 시뮬레이션에 이르는 데이터 흐름과 일반적으로 일치하는 단일 애플리케이션에서 발생할 수 있다.[4]

커버리지 인코딩

Different coverage encodings
다양한 커버리지 인코딩

커버리지의 형식 독립적인 논리 구조는 GML(센서 시계열 등) 또는 GeoTIFF, NetCDF, HDF-EOS 또는 NITF와 같은 일련의 데이터 형식에 매핑될 수 있다.

이러한 인코딩 형식 중 일부는 커버리지를 구성하는 모든 메타데이터를 통합할 수 없기 때문에, 커버리지 모델은 첫 번째 구성 요소가 커버리지 설명(도메인 범위, 범위 유형, 메타데이터 등)을 인코딩하고 두 번째 부분은 일부 인코딩 fo를 사용하는 범위 세트 "payload"로 구성되는 멀티파트 MIME 인코딩(그림 참조)을 예측한다.rmat

서비스

개방형 OGC 표준에 따른 웹 서비스에서 커버리지는 다음과 같은 다양한 서비스 유형에 의해 사용될 수 있다.

  • 커버리지 서브셋을 위한 간단한 액세스 프로토콜과 옵션 고급 기능을 제공하는 Web Coverage Service
  • 임시 처리, 퓨전, 집계 및 필터링을 위한 다차원 탐지 범위 쿼리 언어를 제공하는 웹 탐지 범위 처리 서비스
  • Web Feature Service(위성 지도와 같이 커버리지가 전체로만 제공될 수 있지만, 커버리지가 위성 지도와 같이 종종 대량으로 커버되는 경우에도 다루기 힘들다)
  • 고급 원격 프로시저 호출 스타일 프로토콜을 통해 모든 종류의 알고리즘을 게시할 수 있는 웹 처리 서비스

산업용어: GIS 형식

초기 GIS 시스템은 기하학을 다루는 근본적인 접근방식에 따라 종종 '레이스터' 또는 '벡터' 시스템으로 특징지어졌다. 래스터 GIS는 일반 이산 커버리지 모델을 사용하는 것으로 해석될 수 있는 반면 벡터 GIS는 더욱 특징적인 특징을 지향한다. "커버리지"라는 용어는 ESRI가 개발한 레거시 ARC/INFO(ArcInfo) 형식에 가장 두드러지게 적용되었다. 당시 이것은 새로운 개념으로 CAD 형식을 연계된 속성이 특징인 보다 공간적으로 인식되는 데이터로 확장하였다. 이러한 사용은 ArcInfo 커버리지가 각 레이어 또는 커버리지에 대해 공간으로부터 주제 값 또는 분류까지의 일대일 매핑을 제공한다는 점에서 여기에서 논의된 커버리지 개념과 일치했다. 그러나 ArcInfo 커버리지에는 완전성과 고유성을 보장하기 위한 특정 위상학적 접근법이 있었으며, BULD 및 CLEAN 명령을 사용하여 처리된 2D 평면 데이터 집합은 위상학적 정보를 유지하는 것이므로, 폴리곤은 그 둘레의 어떤 부분을 인접한 폴리곤과 공유하는지 "알고 있다". 개발[when?] 당시 컴퓨팅에서 처리 능력이 부족했기 때문에 커버리지 모델은 RDBMS를 활용하는 것과 반대로 공간 데이터와 속성 데이터를 별도로 저장하기 위해 인덱스된 이진 파일을 채택한다.[5]

이것은 효율적인 임시 필터링과 처리를 가능하게 하는 라스다만과 같은 래스터 데이터베이스 기술이 등장하면서 바뀌었다.[6][7]

참조

  1. ^ 주제 6 - 탐지 범위 지오메트리 및 함수에 대한 스키마, OGC 07-011
  2. ^ OGC GML 애플리케이션 스키마 - 커버리지, OGC 09-146r2
  3. ^ OpenGIS GML(지리학 마크업 언어) 인코딩 표준, OGC 07-036
  4. ^ A Woolf; S J D Cox; C Portele (2010). "Data Harmonization - GEOSS AIP-3 Contribution" (PDF). doi:10.13140/RG.2.1.1840.4569. Archived from the original (PDF) on 2015-10-17. Retrieved 2016-01-27.
  5. ^ 제일러, 마이클 우리의 세계를 모델링하는 ESRI Geodatabase Design 안내서. ESRI 프레스, 1999. ISBN 1-879102-62-5
  6. ^ Baumann, P.; Jucovschi, C.; Stancu-Mara, S.: 범용 질의 언어를 사용한 효율적인 지도 묘사(사례 연구). DEXA 2009년 8월 31일 - 2009년 9월 4일, 오스트리아 빈, 스프링거 베를린/하이델베르크, LNCS 5690, 페이지 153-163
  7. ^ Jucovschi, C, Baumann, P, Stancu-Mara, S.: Just-In-Time 컴파일에 의한 어레이 쿼리 처리 속도 향상. IEEE 규격 워크샵: SSTDM-08, 이탈리아 피사, 2008년 12월 15일, 페이지 408 - 413