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地理データモデル、地理空間データモデル、または地理情報システムの文脈では単にデータモデルは、地球上の現象を表現するための数学的かつデジタル的な構造です。一般に、このようなデータモデルは、空間的な位置、属性、経時的変化、アイデンティティなどの地理データを使用して、これらの現象のさまざまな側面を表現します。たとえば、ベクターデータモデルは、地理をポイント、ライン、ポリゴンのコレクションとして表現し、ラスターデータモデルは、地理を数値を格納するセルマトリックスとして表現します。[1]データモデルは、データ管理および空間分析用のソフトウェアツール、さまざまなGISファイル形式で格納されたデータ、仕様と標準、GISインストールの特定の設計など、GISエコシステム全体に実装されています。
空間情報の独特な性質により、独自のモデル構造セットが生まれていますが、データ モデリングのプロセスの多くは、概念モデルから論理モデル、物理モデルへの進化や、汎用モデルとアプリケーション固有の設計の違いなど、情報技術の他の部分と似ています。
歴史
地理現象を表現する最も初期のコンピュータ システムは、 1950 年代から 1960 年代にかけて地理学における定量的革命の過程で開発された定量分析モデルでした。これらは地理データを一貫した永続的な構造で保存しようとせず、通常は統計モデルまたは数学モデルであったため、地理情報システムとは言えませんでした。最初の真の GIS ソフトウェアは、ラスターまたはベクターとして知られるようになるデータ モデルを使用して空間情報をモデル化しました。
- SYMAP（ハーバード大学コンピュータグラフィックスおよび空間分析研究所のハワード・フィッシャーが1963～1967年に開発）はラスターマップを生成したが、データは通常、ベクターのような領域のアウトラインまたはサンプルポイントとして入力され、出力用にラスター構造に補間された。[2] 1969年に同研究所でデビッド・シントンが開発したGRIDパッケージはSYMAPをベースにしていたが、グリッドデータの永続的な保存と分析に重点が置かれており、おそらく最初の汎用ラスターGISソフトウェアとなった。
- カナダ地理情報システム（ロジャー・トムリンソン著、カナダ土地目録、1963～1968年開発）は、天然資源データを「面」（ベクターポリゴン）として保存していたが、これらは通常、紙の地図のラスタースキャンから得られたものであった。[3]
- デュアルインディペンデントマップエンコーディング（DIME、米国国勢調査局、1967年）は、おそらくネットワークとポリゴンのトポロジーと、住所のジオコーディングを可能にするのに十分な属性を組み込んだ最初の堅牢なベクターデータモデルでした。[4]
- CGISと同様に、米国における初期のGISは、ミネソタ土地管理情報システム（MLMIS、1969年）、ニューヨーク州土地利用天然資源目録（LUNR、1970年）、オークリッジ地域モデリング情報システム（ORRMIS、1973年）など、土地利用と天然資源の目録に重点が置かれていた。CGISとは異なり、これらはすべてSYMAPにヒントを得たラスターシステムであったが、MLMISは完全な正方格子ではない公共土地測量システムのサブセクションに基づいていた。[5]
第一世代のGISのほとんどは特定のニーズに合わせてカスタム構築されており、データモデルは当時の技術的制限（特にパンチカードとメインフレームの限られた処理時間）を利用して最も効率的に保存および処理されるよう設計されていました。1970年代には、初期のシステムから十分な結果が得られ、それらを比較して基礎となるデータモデルの有効性を評価しました。[6]これにより、ハーバード研究所やその他の場所で、Esri Coverageなどの商用ソフトウェアやデータの基礎となるPOLYVRTトポロジカルベクターモデルなどの新世代の汎用データモデルの開発に重点が置かれるようになりました。[7]
1980年代に市販のGISソフトウェア、GISインストール、GISデータが急増したため、学者たちは、ラスターデータモデルとベクターデータモデルが常識的に思える理由や、それらがどのように現実世界を測定、表現しているかを探るため、共通データモデルの基盤となるような地理現象の概念モデルを探し始めました。 [8]これは、1990年代初頭に 地理情報科学のサブ分野を形成した主要な流れの1つでした。
1990 年代の GIS データ モデリングのさらなる発展は、GIS ユーザー ベースとコンピューティング能力の急速な増加によって推進されました。主な傾向としては、1) 時間、3 次元構造、不確実性、マルチメディアなどのより複雑なニーズに対応するために従来のデータ モデルを拡張する開発、2) マルチユーザー アクセスとセキュリティに対する企業のニーズに合わせて、急増する空間データを効率的に管理する必要性などが挙げられます。これらの傾向は最終的に、リレーショナル データベースとオブジェクト リレーショナル データベースに組み込まれた空間データベースの出現に至りました。
データモデルの種類
世界はコンピュータで表現できるよりもはるかに複雑なので、すべての地理空間データは世界の不完全な近似値です。[9]したがって、ほとんどの地理空間データ モデルは、多くの場合無限の領域から有限のサンプルを収集するための何らかの戦略と、サンプルを整理して、サンプルされていない部分の性質を補間できるようにする構造をエンコードします。たとえば、建物は空間内の無限の数の点で構成されています。ベクトル ポリゴンは、建物をいくつかの順序付けられた点で表します。これらの点は直線で閉じたアウトラインに接続され、すべての内部の点が建物の一部であると想定されます。さらに、「高さ」属性は、その 3 次元ボリュームの唯一の表現である可能性があります。
地理空間データモデルの設計プロセスは、少なくとも全体的なパターンにおいては、一般的なデータモデリングと似ています。例えば、モデル抽象化の3つの異なるレベルに分割することができます。[10]
- 概念データ モデルは、GIS やその他のコンピュータ システムの制限に関係なく、頭の中や企業プロセスで情報がどのように整理されるかを示す高レベルの仕様です。概念モデルは、エンティティ リレーションシップ モデルなどのツールを使用して視覚的に開発および表現するのが一般的です。
- 論理データ モデルは、概念モデルをコンピューターで表現するための幅広い戦略であり、斬新な場合もありますが、多くの場合、既存のソフトウェア、ハードウェア、および標準のフレームワーク内にあります。統一モデリング言語(UML)、特にクラス図は、論理モデルと物理モデルを視覚的に開発するためによく使用されます。
- 物理データ モデル。メモリまたはファイル内でデータがどのように構造化されるかの詳細な仕様。
これらの各モデルは、次の 2 つの状況または範囲のいずれかで設計できます。
- 汎用データ モデルは、コンピュータで最も効率的に機能する情報や構造を社会一般が概念化する方法で一貫したパターンを発見することにより、さまざまなアプリケーションで利用されることを意図しています。たとえば、フィールドは地理現象の汎用概念モデルであり、リレーショナル データベースモデルとベクターは汎用論理モデルであり、シェープファイル形式は汎用物理モデルです。これらのモデルは通常、情報ソフトウェアとGIS ファイル形式に直接実装されます。これまで、これらのモデルは、学術研究者、Open Geospatial Consortiumなどの標準化団体、およびEsriなどのソフトウェア ベンダーによって設計されてきました。学術モデルと標準モデルは公開されていますが (場合によってはオープン ソース)、企業はモデルの詳細を秘密にしておくこと (Esri がカバレッジとファイル ジオデータベースで試みたように)、または公開すること (Esri がシェープファイルで行ったように) を選択できます。[11]
- 特定のデータ モデルまたは GIS 設計は、特定の企業またはプロジェクトの GIS アプリケーションに必要なデータの仕様です。通常、既存の GIS ソフトウェアを使用できるように、選択された汎用データ モデルの制約内で作成されます。たとえば、都市のデータ モデルには、含まれるデータ レイヤーのリスト (道路、建物、区画、ゾーニングなど) が含まれ、各レイヤーは、使用される汎用空間データ モデルのタイプ (ラスターまたはベクターなど)、座標系などのパラメーターの選択、およびその属性列で指定されます。
概念空間モデル
一般的な地理空間概念モデルは、地理的現象の物理的性質と、人々がそれらについてどのように考え、それを扱うかの両方を捉えようとします。[12]上記の標準的なモデリングプロセスとは対照的に、GISが構築されるデータモデルは、もともと地理的現象の一般的な概念モデルに基づいて設計されたものではなく、主に技術的な便宜に従って設計されたものであり、おそらくまだ文書化されていなかった常識的な概念化に影響されています。
とはいえ、初期のGIS開発に大きな影響を与えた初期の概念的枠組みは、地理情報は各現象の3つの非常に異なる側面、つまり空間、時間、属性/プロパティ/テーマの記述に分解できるというブライアン・ベリーらの認識でした。[ 13] 1978年にはさらに発展して、デビッド・シントンが、測定、データ、マッピングのさまざまな戦略を、3つの側面のうち1つを一定に保ち、2つ目を制御し、3つ目を測定するものとして特徴付ける枠組みを提示しました。[14]
1980 年代から 1990 年代にかけて、哲学(特にオントロジー)、言語学、空間認知科学の要素を取り入れた空間情報理論が、地理情報科学の主要なサブフィールドとして徐々に登場しました。1990 年代初頭までに、世界とその内容を理解するための 2 つの方法という基本的な二分法が生まれました。
- オブジェクト(フィーチャまたはエンティティとも呼ばれる)は、全体として理解される明確な「もの」です。建物や道路などの目に見える物質的なオブジェクトの場合もあれば、郡や小売店の市場エリアなどの抽象的なエンティティの場合もあります。
- 場とは空間的に変化する性質であり、その範囲内のどの場所でも潜在的に異なる測定可能な値を持ちます。場は、温度や密度などの化学の強度特性に似た物質の物理的で直接測定可能な特性である場合もあれば、各場所に住む人が地元の公園を使用する可能性など、数学モデルによって定義された抽象的な概念である場合もあります。[15]
これら2つの概念モデルは異なる現象を表現するものではなく、同じ現象を概念化し記述する異なる方法であることが多い。例えば、湖はオブジェクトであるが、湖の水温、透明度、汚染率はそれぞれフィールドである（水自体は質量の第3の概念とみなされることもあるが、これはオブジェクトやフィールドほど広く受け入れられていない）。[16]
ベクトルデータモデル
ベクトル論理モデルは、各地理的位置または現象を、幾何学的形状とその属性の値のセットで表します。各幾何学的形状は、点、線、ポリゴンなどの使用可能な幾何学的プリミティブのセットから選択された、地理座標系内の構造化された座標セット (x、y) によって、座標ジオメトリを使用して表されます。
さまざまなGISソフトウェアで使用されるベクターファイル形式（物理データモデル）は数十種類ありますが、そのほとんどはOpen Geospatial Consortium （OGC）のSimple Feature Access（SFA）仕様に準拠しています。これは1990年代に既存のベクターモデル間の共通点を見つけることで開発され、現在はベクターデータモデルの参照標準であるISO 19125として制定されています。OGC-SFAには、次のベクタージオメトリプリミティブが含まれています。[17]
- ポイント: 2 次元または 3 次元空間内の単一の座標。多くのベクター形式では、単一のフィーチャが複数の孤立したポイントで構成され、次元が 0 になります ( OGC-SFA のMultiPoint )。
- 曲線(ポリラインまたはラインストリングとも呼ばれる) : 線には無数の点が含まれ、1 次元ですが、有限個の点の順序付けられたサンプル (頂点と呼ばれる) によって表され、ソフトウェアが介在点を補間できるようにします。従来、これは線形補間でした (OGC-SFA ではこのケースをLineStringと呼びます)。ただし、一部のベクター形式では、曲線 (通常は円弧またはベジェ曲線) や、1 つのフィーチャが複数の分離した曲線で構成されること ( OGC-SFA ではMultiCurve ) が許可されています。
- ポリゴン: 領域には無数のポイントも含まれるため、ベクター モデルではその境界が閉じた線 ( OGC-SFA ではリングと呼ばれる) として表され、ソフトウェアが内部を補間できるようになります。GIS ソフトウェアは、線を反時計回りに並べることを要求することで内部と外部を区別するため、内部は常に境界の左側になります。ほぼすべての形式で、ポリゴンに内部リングを時計回りに並べることで (つまり内部が左側にあるように)、「穴」 (湖の中の島など) を作ることができます。線と同様に、曲線の境界も使用できます。通常、1 つのフィーチャに複数のポリゴンを含めることができます。OGC-SFA では、これらをまとめてサーフェスと呼びます。
- テキスト(注釈とも呼ばれる): Esri ジオデータベースやAutodesk .dwgなどの少数のベクター データ形式は、データベースへのテキストの保存をサポートしています。注釈は通常、テキストの内容とデザイン特性 (フォント、サイズ、間隔など) を示す一連の属性を持つ点または曲線 (ベースライン) として表されます。
現象を表現するベクトルデータセットに格納された幾何学的形状は、現実世界の現象そのものと同じ次元である場合もそうでない場合もあります。 [18]表現のスケールと目的に基づいて、地物をその実際の性質よりも低い次元で表現することは一般的です。たとえば、都市（2次元の領域）は点として表現され、道路（3次元の構造）は線として表現される場合があります。後者は表現上の選択肢であり、道路は実際には線ではないことをユーザーが認識している限り、この一般化は交通ネットワーク分析などのアプリケーションに役立ちます。
ベクター データ モデルは、幾何学的形状と属性のこの基本戦略に基づいて、さまざまな構造を使用してこれらを単一のデータ セット (レイヤーと呼ばれることが多い) に収集します。通常、レイヤーには関連するフィーチャのセット (道路など) が含まれます。これらは、いくつかのアプローチに分類できます。
- ジオリレーショナルデータモデルは、初期のベクターGISソフトウェアのほとんどの基礎でした。[19]ジオメトリデータと属性データは別々に保存されます。これは、ジオメトリデータを処理するためにGIS固有のコードが必要だったためですが、既存のリレーショナルデータベースソフトウェア（RDBMS）を使用して属性を管理できました。たとえば、Esri ARC/INFO（後のArcInfo ）は、もともと2つの別々のプログラムで構成されていました。ARCはEsriによって空間管理と分析用に作成され、INFOはライセンスされた商用RDBMSプログラムでした。リレーショナルデータベースの原則に従って、行番号やID番号などのキーを使用して各形状をテーブル内の行と一致させることで、ジオメトリと属性を結合できるため、「ジオリレーショナル」と呼ばれました。[20]
- 空間データベース（オブジェクトベースモデル[20]とも呼ばれる）は、1990年代に初めて登場しました。また、リレーショナルデータベース管理システムの成熟度、特に非常に大規模なエンタープライズデータベースを管理する能力を活用しています。空間データベースは、幾何学的データを個別に保存する代わりに、幾何学データ型を定義し、形状を属性と同じテーブルの列に保存できるようにして、各レイヤーに単一の統合データセットを作成します。ほとんどのRDBMSソフトウェア（商用およびオープンソースの両方）には、通常、Open Geospatial ConsortiumのSimple Features-SQL標準に基づく、幾何学的データの保存とクエリを可能にする空間拡張機能があります。[21]一部の非データベースデータ形式では、 GeoJSONなど、各オブジェクトの幾何学的データと属性データを単一の構造に統合します。
ベクトルデータ構造は、データセット内のオブジェクト間の位相関係をどのように管理するかによっても分類できる。 [22]
- トポロジカルデータ モデルは、モデル設計の中核としてトポロジカルな関係を組み込んでいます。[18] : 46 米国国勢調査局のGBF/DIME形式は、おそらく最初のトポロジカル データ モデルでした。別の初期の例としては、 1970 年代にハーバード大学コンピュータ グラフィックスおよび空間分析研究所で開発された POLYVRT があり、最終的には Esri ARC/INFO カバレッジ形式に進化しました。 [7] [19]この構造では、すべての交差点でラインが分割され、これらのノードには、どのラインがそこに接続しているかに関するトポロジカルな情報を格納できます。ポリゴンは個別に格納されるのではなく、まとめて閉じるラインのセットとして定義されます。各ラインには、その右側と左側のポリゴンに関する情報が含まれているため、トポロジカルな隣接関係が明示的に格納されます。この構造は、複合ライン ポリゴン構造 (国勢調査ブロックなど)、住所のジオコーディング、交通ネットワーク分析を可能にするために設計されました。また、隣接するポリゴンの各ペアの共有境界が 1 回だけデジタル化されるため、ストレージ効率が向上し、エラーが減少する利点もありました。ただし、これはかなり複雑なデータ構造です。ほとんどすべてのトポロジカル データ モデルは、地理リレーショナルでもあります。
- スパゲッティデータ モデルには、トポロジに関する情報は含まれません (スパゲッティの個々のストランドが接続せずに重なり合うことがあるため、このように呼ばれています)。[10] : 215 これは、マップ オーバーレイおよび統計システム(MOSS) などの初期の GIS システムや、Esriシェープファイル、地理マークアップ言語 (GML)、ほぼすべての空間データベースなどの最新のデータ形式で一般的でした。このモデルでは、各フィーチャ ジオメトリは、トポロジ的に関連しているかどうかに関係なく、データ セット内の他のジオメトリとは別にエンコードされます。たとえば、2 つの隣接する領域間の共有境界は、各ポリゴン シェイプで複製されます。データ量が増加し、トポロジ データに対するエラーの可能性があるにもかかわらず、このモデルは概念が単純であるため、2000 年以降 GIS で主流となっています。一部の GIS ソフトウェアには、スパゲッティ データに対してトポロジの整合性ルール (ポリゴンが重なったりギャップが生じたりしないようにするなど) を検証して、トポロジ エラーを防止および/または修正するためのツールがあります。
- ハイブリッドトポロジカルデータモデルには、スパゲッティデータセットの上に構築された別のレイヤーとしてトポロジカル関係情報を保存するオプションがあります。例としては、Esriジオデータベース内のネットワークデータセットがあります。[23]
ベクトルデータは、概念的なオブジェクト（樹木、建物、郡など）を表現するためによく使用されますが、フィールドを表現することもできます。後者の例として、温度フィールドは、不規則な点のサンプル（気象観測所など）や等温線のサンプルで表現できます。[ 10 ] : 89
ラスターデータモデル
ラスター論理モデルは、地理空間を等間隔の 2 次元配列 (それぞれをセルと呼ぶ) に分割してフィールドを表現し、各セルには 1 つの属性値 (マルチバンド ラスターの場合は複数の値) を持たせます。通常、各セルは単一の中心点サンプルを表現するか (ラスター全体の測定モデルを ラティス と呼ぶ)、または正方形領域全体のフィールド変数のサマリー (通常は平均) を表現します (モデルを グリッド と呼ぶ)。[9] : 86 一般的なデータ モデルは、画像やその他のラスター グラフィックスに使用されるものと基本的に同じですが、地理的コンテキストに対応する機能が追加されています。次に小さな例を示します。
コンピュータ ファイルでラスター グリッドを表すには、単一の (1 次元の) 値リストにシリアル化する必要があります。さまざまな順序付けスキームが考えられますが、最も一般的に使用されるのは行優先です。行優先では、次のように、最初の行のセルの直後に 2 番目の行のセルが続きます。
6 7 10 9 8 6 7 8 6 8 9 10 8 7 7 7 7 8 9 10 9 8 7 6 8 8 9 11 10 9 9 7 。 。 。
元のグリッドを再構築するには、グリッドの一般的なパラメータを含むヘッダーが必要です。少なくとも、各列の行数が必要で、これにより各行の開始位置と各値のデータ型（つまり、次の値を開始する前の各値のビット数）がわかります。[24]
ラスターモデルはフィールド概念モデルと密接に結びついていますが、オブジェクトはラスターでも表現できます。基本的には、オブジェクトX をX の有無を表す離散的 (ブール) フィールドに変換します。あるいは、オブジェクト (通常はポリゴン) のレイヤーをオブジェクト識別子の離散的フィールドに変換することもできます。この場合、一部のラスターファイル形式では、ID 値を一致させることで、ベクターのような属性テーブルをラスターに結合できます。[18]オブジェクトのラスター表現は一時的なものであることが多く、永続的なデータストアではなく、モデリング手順の一部としてのみ作成および使用されます。[20] : 135-137
GIS で役立てるには、ラスター ファイルは実際の場所に対応するように地理参照される必要があります。これは、生のラスターでは行と列でしか場所を表現できないためです。これは通常、ファイル ヘッダー ( GeoTIFF形式など) またはサイドカー ファイル(ワールド ファイルなど) のいずれかにある一連のメタデータパラメーターを使用して行われます。地理参照メタデータには、少なくとも、選択した座標系における 1 つ以上のセルの場所と、解像度またはセル サイズ(各セル間の距離) が含まれている必要があります。線形アフィン変換は最も一般的なタイプの地理参照であり、回転と長方形セルが可能です。[18] : 171 より複雑な地理参照スキームには、多項式変換とスプライン変換があります。
ラスターデータセットは非常に大きくなる可能性があるため、画像圧縮技術がよく使用されます。圧縮アルゴリズムはデータ内の空間パターンを識別し、データをパターンのパラメータ化された表現に変換します。これにより、元のデータを再構築できます。ほとんどのGISアプリケーションでは、補間ではなく完全な元のデータが必要なため、ロスレス圧縮アルゴリズム（Lempel-Zivなど）がロスレス圧縮アルゴリズム（JPEGなど）よりも好まれます。[10]
拡張機能
1990 年代以降、オリジナルのデータ モデルと GIS ソフトウェアが成熟するにつれて、データ モデリング研究の主な焦点の 1 つは、より複雑な地理情報を処理できるように従来のモデルを拡張することになりました。
時空間モデル
時間は分析地理学において常に重要な役割を果たしており、少なくともブライアン・ベリーの地域科学マトリックス（1964年）やトルステン・ヘーゲルストランドの時間地理学（1970年）まで遡ります。[25] [13] 1990年代初頭のGIScience時代の幕開けとともに、ゲイル・ラングランの研究はGISデータの時間的変化を明示的に表現する方法の研究への扉を開きました。[26]これにより、その後数十年にわたって多くの概念モデルとデータモデルが登場しました。[27] 2010年までに、一部の形式の時間データが市販のGISソフトウェアでサポートされるようになりました。
ベクターおよびラスターGISデータで時間を表す一般的なモデルには以下のものがある: [28]
- スナップショットモデル (タイムスタンプ レイヤーとも呼ばれます) では、データセット全体が特定の有効な時間に結び付けられます。つまり、その時点での世界の「スナップショット」です。
- タイムスタンプ付きフィーチャ。データセットにはさまざまな時間に有効なフィーチャが含まれており、各フィーチャには有効であった時間 (つまり、属性テーブルの「開始日」列と「終了日」列) がスタンプされています。ArcGIS Pro などの一部の GIS ソフトウェアは、アニメーションなどの機能を備え、このモデルをネイティブにサポートしています。
- タイムスタンプ付き境界。トポロジカル ベクター データ モデルを使用してポリゴンを境界セグメントに分解し、各セグメントに有効期間の時間をスタンプします。この方法は、グレートブリテン歴史 GISによって初めて導入されました。
- タイムスタンプ付きファクトでは、個々のデータ（属性値を含む）が独自のタイムスタンプを持つことができ、単一のフィーチャ内の属性が時間の経過とともに変化したり、単一のフィーチャ（一定のアイデンティティを持つ）が異なる時間に異なる幾何学的形状を持つことが可能になります。[29]
- 時間を次元として扱う方法は、時間を別の（3番目または4番目の）空間次元として扱い、多次元ベクターまたはラスター構造を使用して時間を組み込んだジオメトリを作成します。Hägerstrandは時間地理をこの方法で視覚化し、それに基づいたいくつかのGISモデルはこのアプローチを使用しています。NetCDF形式は、時間ラスターデータを次元として管理することをサポートしています。[30]
3次元モデル
3 次元の地図情報を表現し、それをデータ モデルで管理するためのアプローチはいくつかあります。これらのアプローチには、GIS 専用に開発されたものもあれば、 3D コンピュータ グラフィックスやコンピュータ支援製図(CAD) から採用されたものもあります。
- 高さフィールド(「2 1/2 次元サーフェス」とも呼ばれる) は、標高が 2 次元位置の関数である単一の機能サーフェスによって 3 次元現象をモデル化し、孤立点、等高線、ラスター (デジタル標高モデル)、不規則三角形ネットワークなどのフィールド手法を。
- ポリゴンメッシュ(数学的な多面体に関連) は、ベクター データ モデルの論理的な拡張であり、GIS で最も広くサポートされている 3D モデル タイプであると考えられます。ボリューム オブジェクトは、その外側のサーフェスに縮小され、ボリュームを全体的に完全に囲むポリゴン (多くの場合、三角形) のセットによって表されます。
- ボクセルモデルはラスターデータモデルの論理的拡張であり、3次元空間をボクセルと呼ばれる立方体に分割します（ボクセルはボリュームとピクセルを組み合わせた造語で、ピクセル自体も造語です）。NetCDFは3Dセルをサポートする最も一般的なデータ形式の1つです。[30]
- ベクトルベースのスタックユニットマップは、指定された深さ（ここではブロック図のベース）までの地質単位の垂直方向の連続性を表します。このマッピングアプローチは、各 3D マップユニットの物理的特性の垂直方向の変化を特徴付けます。この例では、沖積堆積物（ユニット「a」）が氷河堆積物（ユニット「t」）の上にあり、「a/t」とラベル付けされたスタックユニットはその関係を示していますが、ユニット「t」は氷河堆積物が指定された深さまで伸びていることを示しています。図 11 に示されているのと同様に、スタックユニットの発生（マップユニットの露頭）、形状（マップユニットの境界）、および記述子（スタックユニットに含まれる地質単位の物理的特性）は、一般的な 2D 地質図と同様に管理されます。[31]
- ラスターベースのスタックされた表面は、各埋没地質単位の表面を表し、物理的特性の横方向の変化に関するデータを収容できます。Soller ら (1999) のこの例では、[32]、各埋没地質単位の上部表面が ArcInfo Grid ファイルとしてラスター形式で表現されています。中央のグリッドは、経済的に重要な帯水層である Mahomet Sand の最上部表面で、基盤表面に刻まれた氷河期前および氷河期間期の谷を埋めています。ラスター形式の各地質単位は、スタック単位マップで示されている方法とそれほど変わらない方法で、データ モデルで管理できます。Mahomet Sand はこのエリアで連続しており、データ モデルでこの単位の 1 つの発生を表します。Mahomet Sand 表面の各ラスター、つまりピクセルには、GIS に記録される一連のマップ座標があります (「ピクセル座標」というラベルの付いたデータ モデル ビン内。これは、ベクター マップ データの「ジオメトリ」ビンのラスターの帰結です)。各ピクセルには、表面標高、単位厚さ、岩相、透過率などの固有の記述情報セットを含めることができます。
参照
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さらに読む
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