Федеральное агентство по образованию
ГОУ ВПО «Сибирский государственный технологический университет»

Лесосибирский филиал

Кафедра ИТС

Контрольная работа

по дисциплине: «Информационные технологии в лесном хозяйстве»

Тема: «ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»

(ИТС 000 000 003 Кн Р)
Руководитель:

_______________И.Н. Двойцова

       ^{(подпись)}

_________________________

             ^{(оценка, дата)}
Разработал:

студент гр. 74-3

_____________А.В.Ануфриев

         ^{(подпись)}

_________________________

                         (дата)

Лесосибирск 2009

Содержание
Введение..…………………………………….……………………………………...3
1 Понятие об информационных технологиях……………………………………..4
1.1  Составляющие информационной технологии………………………………..4
1.2 Новая информационная технология…………………………………………...5
2 Процедуры с данными, выполняемые ГИС управление.……………………….6
3 Описательный тип данных (атрибут)…………………..………………………...8
4 Автоматизация материально-денежной оценки лесосек….……………..……...9
5 Информационные технологии в научных исследованиях………………….….13
Заключение………………………………………………………………………….15
Библиографический список………………………………………………………..16
            Введение
          Информационные технологии - это машинизированные способы обработки, хранения, передачи и использование информации в виде знаний. Они включают два основных элемента - машинный и человеческий

(социальный), причём последний выступает главным.

         Понятие технологии вообще включает комплекс научных и инженерных знаний, воплощенных в приемах труда, наборах материальных, технических, энергических, трудовых факторов производства, способов их соединения для создания продукта или услуги, отвечающих определенным требованием, стандартам. В таком понимании термин технология неразрывно связан машинизацией производственного или непроизводственного (социального) процесса. Информатики не могло быть в домашний период обработки и представления знаний, когда не было информационных технологий. Переработка информации с помощью ЭВМ и выработка новых знаний, соотнесенных с целями пользователей, - функциональное назначение информационных технологий.   

         Если информация - категория всеобщая, присущая всем историческим периодом, то информатика - категория конкретно-историческая, присущая  лишь современному и будущим историческим периодам. Ранее, когда не было объекта информатики, информация перерабатывалась не машинным, рутинными способами. На базе ЭВМ рождаются информационные системы,  реализующие специальные технологии сбора, переработки, передачи и применения информации, т. е. рождается объект информатики, что является основным содержанием современной научно-технической революции.

          Цель: охарактеризовать информационные технологии в лесной отрасли.

          Для того чтобы достичь поставленной нами цели необходимо решить ряд задач:

1        Раскрыть понятие информационных технологий в лесном хозяйстве;

2        Охарактеризовать процедуры с данными, выполняемые ГИС управление;

3        Изучить описательный тип данных;

4        Рассмотреть автоматизацию материально-денежной оценки лесосек;

5        Проанализировать использование информационных технологий в научных исследованиях.
1 Понятие об информационных технологиях
Технология при переводе с греческого (techne) означает искусство, мастерство, умение, а это не что иное, как процессы. Под процессом следует понимать определенную сово­купность действий, направленных на достижение поставленной цели. Процесс должен оп­ределяться выбранной человеком стратегией и реализоваться с помощью совокупности различных средств и методов.

         Под технологией материального производства понимают процесс, определяемый совокупностью средств и методов обработки, изготовления, изменения со­стояния, свойств, формы сырья или материала. Технология изменяет качество или первона­чальное состояние материи в целях получения материального продукта.

         Информация является одним из ценнейших ресурсов общества наряду с такими тради­ционными материальными видами ресурсов, как нефть, газ, полезные ископаемые и др., а значит, процесс ее переработки по аналогии с процессами переработки материальных ре­сурсов можно воспринимать как технологию. Тогда справедливо следующее определение.

         Информационная технология — процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной инфор­мации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).

         Цель технологии материального производства — выпуск продукции, удовлетворяю­щей потребности человека или системы.

          Цель информационной технологии — производство информации для ее анализа чело­веком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.

Известно, что, применяя разные технологии к одному и тому же материальному ресур­су, можно получить разные изделия, продукты. То же самое будет справедливо и для техно­логии переработки информации.
1.1 Составляющие информационной технологии
Используемые в производственной сфере такие технологические понятия, как норма, нор­матив, технологический процесс, технологическая операция и т.п., могут применяться и в информационной технологии. Прежде чем разрабатывать эти понятия в любой технологии, в том числе и в информационной, всегда следует начинать с определения цели. Затем следу­ет попытаться провести структурирование всех предполагаемых действий, приводящих к намеченной цели, и выбрать необходимый программный инструментарий.

 Информационная технология, как и любая другая, должна отвечать следующим требо­ваниям:

•   обеспечивать высокую степень расчленения всего процесса обработки информации на этапы (фазы), операции, действия;

•   включать весь набор элементов, необходимых для достижения поставленной цели;

   •   иметь регулярный характер.

Этапы, действия, операции технологического процесса могут быть стандартизированы и унифицированы, что позволит более эффективно осуществлять целенаправленное управление информационными процессами.

1.2 Новая информационная технология
Информационная технология является наиболее важной составляющей процесса использо­вания информационных ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определялась главным образом развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки информации. В современном обществе основным техническим средством технологии переработки ин­формации служит персональный компьютер, который существенно повлиял как на концеп­цию построения и использования технологических процессов, так и на качество результатной информации. Внедрение персонального компьютера в информационную сферу и применение телекоммуникационных средств связи определили новый этап разви­тия информационной технологии и, как следствие, изменение ее названия за счет присоеди­нения одного из синонимов: "новая", "компьютерная" или "современная".

Прилагательное "новая" подчеркивает новаторский, а не эволюционный характер этой технологии. Ее внедрение является новаторским актом в том смысле, что она существенно изменяет содержание различных видов деятельности в организациях. В понятие новой ин­формационной технологии включены также коммуникационные технологии, которые обес­печивают передачу информации разными средствами, а именно — телефон, телеграф, телекоммуникации, факс и др. В табл. 3.4 приведены основные характерные черты новой информационной технологии.

Методология	Основной признак	Результат
Принципиально новые средства обработки информации Целостные технологические сис­темы Целенаправленные создание, пере­дача, хранение и отображение ин­формации	"Встраивание" в технологию уп­равления Интеграция функций специалис­тов и менеджеров Учет закономерностей социальной среды	Новая технология коммуникаций Новая технология обработки ин­формации Новая технология принятия уп­равленческих решений

 Таблица 3.4 - Основные характеристики новой информационной технологии

                        

2 Процедуры с данными, выполняемые ГИС управление
ГИС в целом выполняет пять основных процедур с данными: ввод, манипулирование, управление, запрос и анализ, визуализацию. Географические изображения для использования в ГИС вводятся в векторном или растровом виде напрямую, если такие данные уже существуют в подходящем цифровом формате, либо с помощью дигитайзера или сканера. Каждый элемент или объект изображения имеет географическую привязку. Тем самым, любые свойства и характеристики этих объектов или элементов имеют ссылку на местоположение. Любая информация, которая содержит прямые или косвенные сведения о названиях, географических или других координатах, ссылки на адрес, почтовый индекс, избирательный округ, номер участка, километровый столб и т. п., может быть включена в ГИС. Для хранения, структурирования и управления данными в ГИС чаще всего используются реляционные базы данных, где для связывания таблиц служат общие поля.

Запрос и анализ в ГИС можно выполнять на разных уровнях сложности: от простых вопросов - где находится объект и каковы его свойства (для чего нужно просто щелкнуть по объекту мышью), до поисков по сложным шаблонам и сценариям вида "а что если...". Очень важны в ГИС средства анализа близости и наложения объектов. Первый инструмент связан с выделением буферных зон вокруг заданных объектов по комбинации различных параметров (например, выделить населенные пункты, расположенные не далее двух километров от автодороги). Второй - позволяет рассчитывать пересечение, объединение и другие сочетания двух и более площадных объектов, расположенных в разных тематических слоях (так называемые оверлейные операции).

Результаты наложения можно просто отображать на экране или же создавать новые объекты с любыми наборами атрибутивных характеристик. Развитые средства визуализации позволяют ГИС легко управлять отображением данных. Традиционным результатом обработки и анализа пространственных данных является карта, которая легко дополняется отчетными документами, трехмерными изображениями, таблицами, диаграммами, фотографиями и другими мультимедийными средствами. Кроме базовых операций, ГИС имеет и специальные группы функций, реализующих задачи прокладки маршрута, поиска кратчайших расстояний, пространственной статистики и т. д.

По своему назначению ГИС можно разделить на четыре широкие функциональные категории: простые инструменты составления карт и диаграмм; настольные ГИС-пакеты широкого применения; полнофункциональные системы и ГИС уровня предприятия (корпоративные системы).

ГИС данные требуют заботливого управления для того чтобы извлекать из них полезную информацию. Управление данными включает в себя создание стандартных методов ввода, обновления и извлечения данных. К управлению данными также относят возможность файлового хранения и контроль за доступом пользователя к файлам для чтения, редактирования и архивации.
В небольших проектах географическая информация может храниться в виде обычных файлов. Но при увеличении объема информации и росте числа пользователей для хранения, структурирования и управления данными эффективнее применять системы управления базами данных (СУБД), то специальными компьютерными средствами для работы с интегрированными наборами данных (базами данных). В ГИС наиболее удобно использовать реляционную структуру, при которой данные хранятся в табличной форме. При этом для связывания таблиц применяются общие поля. Этот простой подход достаточно гибок и широко используется во многих, как ГИС, так и не ГИС приложениях.
Рис 2 - Визуализации позволяют ГИС легко управлятьотображением                  данных

3 Описательный тип данных (атрибут)
Существует два главных типа данных в ГИС: картографический и описательный.

         Второй тип данных, используемый в ГИС не является графическим. Это описательная информация, которая хранится в базе данных об объектах (точка, линия, площадь) расположенных на карте.

         Описательная информация называется атрибутом. Атрибут являющийся общим для всех характеристик это географическое местоположение, которому может быть дано имя атрибута МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ. Другие атрибуты зависят от типа характеристики объекта и от того, какое именно свойство объекта наиболее важно для отдельно выбранной цели или задачи. Каждый атрибут имеет набор возможных значений, относящихся к нему. Для примера:

         - Участок земли имеет владельца, размер и цель для которой он   используется владельцем;

- Нефтяной колодец имеет определённый тип и пропускную способность в единицу времени;

- У дороги есть имя, тип поверхности, и т.д.

Каждую из этих характеристик можно специально идентифицировать в ГИС, присвоив им имена атрибутов, такие как СОБСТВЕННИК, ТИП ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ, или ИМЯ-ДОРОГИ.

Каждый атрибут имеет набор возможных значений относящихся к нему. Для примера, дороги имеют свои собственные названия для данной территории. Поэтому все дороги имеют атрибут ИМЯ-ДОРОГИ, а ВОСТОЧНАЯ является значением к этому атрибуту для определённой дороги.

Любая географическая информация содержит сведенья о пространственном положении, будь то привязка к географическим или другим координатам или ссылки на адрес, почтовый индекс, изберательный округ или окру переписи населения, идентификатор земельного или лесного участка, название дороги т.п.

При использовании подобных ссылок для автоматического определения местоположения объекта (объектов) применяется процедура, называемая геокодированием. С ее помощью можно быстро определить и посмотреть на карте, где находится интересующий вас объект или явление, такие как дом, в котором проживает ваш знакомый или находится нужная вам организация; где произошло землетрясение или наводнение, по какому маршруту проще и быстрее добраться до нужного вам пункта или дома.
4 Автоматизация материально-денежной оценки лесосек
В соответствии с наставлениями по отводу и таксации лесосек и правилами отпуска леса на корню в лесах страны выполнение этих работ и материально-денежная оценка лесосечного фонда возложена на работников лесохозяйственных предприятий.

Объемы таких работ ежегодно составляют около 1 млн. га. Для автоматизации задачи по материально-денежной оценке лесосек (МДОЛ) привлекались программисты и специалисты лесного хозяйства в научно-исследовательских институтах, вузах, на лесоустроительных предприятиях.

Целесообразность автоматизации МДОЛ на ПК очевидна. Трудозатраты инженерно-технических работников (ИТР) на ведение учета лесных ресурсов связаны с большим объемом учетной информации составляют до 30-50% фонда рабочего времени. Ежегодно подлежит обработке большой объем информации при подготовке отчетных и статотчетных документов, большая часть которых базируется на одних и тех же исходных данных. Автоматизация учета лесосечного фонда позволит создать единую информационную базу данных при одноразовом ее вводе корректировке и многократном ее использовании при получении необходимых выходных данных.

При определении состава комплекса программ учитывалась специфика различных методов таксации лесосек и удобство организации и ведения информационной базы.

Состав задач внутри комплекса определялся с учетом определенных функций, которые отображены в названиях метода таксации лесосек. Кроме того, учитывались особенности технологии выполнения видов работ по каждому методу. Решена важная задача по автоматизации материально-денежной оценке лесосек и статотчетности по лесопользованию на персональных компьютерах.

Автоматизированная система предназначена для практического решения задач по лесопользованию. Уровни информационных потоков: «Лесничество» > «Агентство лесного хозяйства субъекта РФ)» > «Федеральная служба лесного хозяйства (МПР)».

Основой автоматизированной системы служит комплекс программ по МДОЛ, в котором реализованы  следующие методы таксации лесосек:

- сплошной перечет;

- ленточный перечет;

- круговые площадки постоянного радиуса;

- круговые реласкопические площадки;

- материалы лесоустройства.

Для оценки товарной и сортиментной структуры по сортиментным таблицам составлен алгоритм для дополнения базы данных сортиментных таблиц по высшим ступеням толщины и восстановления информации по

10

 четным ступеням толщины.

Отличительной особенностью этого программного продукта является то, что в выходной форме МДОЛ деловая древесина подразделяется на сортименты. Комплекс программ настроен на все предприятия региона. Все выходные формы представления результатов расчетов унифицированы и не зависят от метода таксации лесосек. Сортиментные и товарные таблицы в системе актуализированы с постоянным мониторингом при их просмотре.

Для решения задач автоматизации формирования электронного реестра отводимых в рубку участков леса с учетом их породно-ассортиментного состава и материально-денежной оценки, подготовки документации к лесным аукционам, регистрации договоров аренды, освидетельствования лесосек и других задач предлагается внедрение автоматизированной информационной подсистемы АИП «Лесомер».

Данные, накапливаемые и оперативно изменяемые в распределенных БД предприятий, входящих в инфраструктуру лесного хозяйства региона и использующих в своей деятельности АИП «Лесомер», дают возможность: обоснованно назначать начальную стоимость лесных участков на аукционах, автоматизированным способом формировать расчетную лесосеку и сопоставлять объемы древостоя, предназначенного для лесозаготовки, и объемы фактически заготовленной на отведенном участке древесины.
Рис. 5.1 – АИП «Лесомер»

11

Алгоритм МОЛ по методу таксации лесосек – сплошной, ленточный перечет и круговые площадки постоянного радиуса.

Сортиментные таблицы вырожают выход деловой древесины по категориям крупности (сортиментам) от объема ствола в коре, а также сырья для технологической переработки и дров из деловых и дровянных стволов в процентах или кубометрах.

Различие между методами таксации лесосек (сплошного и ленточного) заключается в том. что при ленточном перечете производится сплошной перечет на определенной ее части и состовляет 8-12 % от общей площади лесосек. Следовательно, эти методы таксации можно объединить в один алгоритм путем введения переходного коэффициента

,

где    Р_k – переходный коэффициент;

         S – площадь лесосеки, га; S_n – площадь перечета на лесосеки, га;

         Количество деловых и дровянных деревьев на лесосеки по элементу леса определяется по формуле

         ,

    .

По замерам диаметров и высот для элемента леса определяются средний диаметр и высота, а по числовым значениям устанавливается разряд высот.

Запас на лесосеки по элементу леса:



Запас крупной, средней, мелкой древесины из деловых деревьев:

 ,

,

 .

Запас технологического сырья и дров из деловых и дровяных стволов определяется по формуле

 ,

 .

Ликвидный запас (товарная древесина)

 .

Отходы

 .

12

Стоимость крупной, средней и мелкой деловой древесины, дров:

   

    Общая стоимость леса на корню

   

    Общее число деревьев на лесосеке по ступеням толщины

   

    Общее число деревьев на лесосеки

   

    Среднее число деревьев на 1 га

   

    Средний объем деревьев (хлыста)

   

    Rh
– разряд высот элемента леса.

    Следует отметить что общая стоимость древесины на корню зависит от расстояния вывозки, среднего запаса на 1 га. Для учета этих зависимостей в алгоритм расчетов включаются понижающие или повышающие коэффициенты.
5 Информационные технологии в научных исследованиях
Современный этап развития математики характеризуется стремлением к всеобщей компьютеризации и повышенным интересом к использованию нечисловой информации. Благодаря интеллектуализации ПК (возможность программирования без языков программирования, наличие встроенных систем аналитических вычислений (САВ), обилие диалоговых средств работы с научной графикой, табличными и текстовыми объектами) и в связи с развитием традиционного ПО за счет формализации языков представления предметной области и дружественности ПО (что особенно характерно для ПК современного поколения), происходит непосредственное вовлечение конечных пользователей — математиков и физиков в прямую работу за терминалом ПК.

Хорошо известно, что аналитические преобразования являются неотъемлемой частью научных исследований, и зачастую на их выполнение затрачивается больше труда, чем на остальную часть исследований, а для реализации специализированных методов, например методов современного группового анализа дифференциальных уравнений, особенное значение имеет точность аналитических выражений. Однако ручные вычисления по любому из подобных методов требуют непомерно больших затрат времени. Именно здесь и помогают методы компьютерной алгебры (КА) и соответствующие САВ, являющиеся практически единственным средством решения таких задач, требующих больших затрат ручных вычислений и очень чувствительных к потере точности при численном счете на ПК.

Благодаря методам и алгоритмам аналитических вычислений современный компьютер становится уже не столько вычислительной, сколько общематематической машиной. ПК под силу реализовать интегрирование и дифференцирование символьных выражений, перестановки и перегруппировки членов, подстановки в выражения с последующим их преобразованием, решать дифференциальные уравнения и т. д.

Аналитические вычисления (АВ) являются составной частью теоретической информатики, которая занимается разработкой, анализом, реализацией и применением алгебраических алгоритмов. Цели АВ лежат в области искусственного интеллекта, несмотря на то, что методы все более и более удаляются от нее. Кроме того, используемые алгоритмы вводят в действие все менее элементарные математические средства. Таким образом, АВ как самостоятельная дисциплина, на самом деле, лежит на стыке нескольких областей: информатики, искусственного интеллекта, современной математики (использующей нетрадиционные методы), что одновременно обогащает ее и делает более трудной в исследовательском плане.

Наиболее интуитивная цель АВ заключается в манипуляции с формулами. Математическая формула, описанная на одном из обычных языков программирования (Фортран, Паскаль, Бейсик, ...), предназначена только для численных расчетов, когда переменным и параметрам присвоены численные значения. В языке, допускающем АВ, для этой формулы также можно получить численное значение, но, кроме того, она может стать объектом формальных преобразований: дифференцирования, разложения в ряд, различных других разложений и даже интегрирования.

14

13

Лидерство в использовании САВ несомненно принадлежит механике, где анализ динамики орбит спутников проводился еще в 60-е годы. В настоящий момент в Институте механики при МГУ им. М. В. Ломоносова существует информационный банк данных по САВ. Впервые использование полиномиальных САВ в теории упругости упоминается в работах
Л. В. Канторовича и его школы. В 60–70-е годы под руководством
С. С. Лаврова проводились работы по написанию транслятора с языка Лиспа и разрабатывались САВ на языке Рефал.

В области анализа групповых свойств дифференциальных уравнений под руководством академика Л. В. Овсянникова была разработана специализированная система «КИНО».

Интеллектуальность разработанных на сегодняшний день САВ определяется их использованием для организации баз знаний по математическим методам в обучении и образовании. Можно выделить три вида обучения: подготовка специалистов в области АВ (студенты и аспиранты); обучение работе с САВ широкого круга пользователей (знакомство с современным инструментом исследования) и применение САВ в образовании математического и физического профиля (интенсификация образования по курсу бакалавриата).

Успех в современном использовании САВ лежит в интеграции всех машинных возможностей (символьный и численный интерфейс, встроенная графика, мультипликация, базы и банки данных и т. д.).
Заключение
На современном этапе развития общества объем информации увеличивается по экспоненциальному закону. Известно, что чем больше количества информации имеется в распоряжении человека, тем проще применять обоснованные решения и осуществлять эффективные действия. Но недостаточно просто накопить информацию, нужен инструмент, обеспечивающий ее полное использование. Такими инструментами являются существующие автоматизированные системы и ГИС-технологии, позволяющие организованно хранить, вести поиск нужной информации, обрабатывать ее и анализировать результаты. Все это возможно на основе компьютерных технологий, при этом методы получения информации приобретают все более индустриальный характер.

В лесной отрасли накоплен определенный опыт применения автоматизированных систем и ГИС-технологий. Автоматизированные системы позволяют решать конкретные, локальные задачи: осуществлять материально-денежную оценку лесосек, исследование роста древостоев, автоматизацию рабочих мест специалистов лесного хозяйства, обработку пробных площадей и т.д.

Возросшие требования к достоверности и оперативности информации о лесном фонде обусловили необходимость перехода на современные технологии ее сбора, хранения, преобразования и представления. Таким инструментом в лесном хозяйстве являются геоинформационные системы. Сегодня ГИС – это интегрированная автоматизированная система, предназначенная для сбора, хранения, обработки и представления пространственно-временных данных, основой интеграции которых служит географическая информация.

В настоящее время ГИС-технологии, применяемые в лесном хозяйстве и лесоустройстве, востребованы и интенсивно развиваются.

	15

Библиографический список
1        Каймин, В.А. Информатика учебник для вуза [Текст] / В.А. Каймин. – М.: Министерство образование РФ, 2002. – 272с.

2        Попов, В.М. Глобальный бизнес и информационные технологии современная практика и рекомендации [Текст] / В.М. Попов, Р.А. Маршавин, С.И. Липкнов. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 272с.

3        Леонтьев, В.А. Персональный компьютер. Карманный справочник. / В.А. Леонтьев. – М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2004. – 125с.

4        Острековский, В.А. Информатика. Учебник для вузов. / В.А. Острековский. – М.: Высшая школа, 2000. –433с.

5        Черных В.Л., М.В.Устинов Информационные технологии в лесном хозяйстве: учебное пособие – Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет,2009. – 5с.

6                Российская государственная библиотека [Электронный ресурс] / Центр
информационных технологий РГБ.- М.; Рос. гос. б-ка, 2008.      Режим
доступа: http
://
www
.
rsl
.г
u .

	16