Тим Саттон - Краткое введение в ГИС

Если изображение состоит из одного канала, оно называется черно-белым. Имея черно-белое изображение, можно применить к нему различные цветовые схемы, чтобы сделать различия в значениях пикселей более очевидными. Изображения с цветовыми схемами называют псевдоцветными изображениями.

В ходе обсуждения векторных данных мы отметили, что растровые данные часто используются в качестве подложки при оцифровке. Другой подход заключается в использовании продвинутых компьютерных программ для автоматического распознавания векторных объектов на изображениях. Некоторые объекты, такие как дороги, обнаруживаются по резкому перепаду значений соседних пикселей. Компьютерная программа ищет подобные перепады и автоматически создает векторные объекты на их основе. Подобная функциональность обычно доступна только в высокоспециализированных (и очень дорогих) ГИС-приложениях.

Иногда бывает полезно конвертировать векторные данные в растровые данные. Побочным эффектом такого преобразования выступает потеря атрибутивных данных, связанных с векторной геометрией. В то же время, такая конвертация может быть полезной, если Вам необходимо предоставить геоданные людям, которые не являются специалистами в сфере ГИС. Имея изображение в распространенном формате (например, JPEG), они смогут просмотреть его на своих компьютерах без необходимости устанавливать специализированное ГИС-приложение.

Существует множество интересных аналитических инструментов для работы с растровыми данными. Например, растры могут быть использованы для моделирования водного стока на основе модели рельефа.

Растровые данные широко используются в сельском и лесном хозяйстве для определения биопродуктивности растительности. К примеру, обладая спутниковым снимком, Вы можете выявить области менее интенсивного произрастания культур, и затем использовать полученные данные для увеличения вноса удобрений в конкретных участках полей. Лесники используют растровые данные для оценки количества древесины и потенциала добычи дерева на различных территориях.

Растровые данные также очень важны в управлении чрезвычайными ситуациями. Анализ ЦМР (цифровых моделей рельефа, или растров, пиксели которых содержат информацию о высотах над уровнем моря) помогает в оценке потенциально затопляемых площадей. Полученные данные могут быть использованы для оценки областей, наиболее пострадавших от наводнения, и концентрации спасательных работ на этих территориях.

Как мы уже упомянули, растровые данные высокого разрешения требуют большой объем дискового пространства на компьютере.

Закрепим изученный материал:

•Растровые данные представляют собой сеть пикселейодинакового размера.

•Растровые данные хорошо служат для представления непрерывно изменяющихся значений.

•Размер пиксела изображения на местности определяет его пространственное разрешение.

•Растровые изображения могут содержать один или несколько цветовых каналов, каждый из которых покрывает одну и ту же область, но хранит данные о разных волновых диапазонах.

•Когда растровые данные содержат различные спектральные каналы, они называются мультиспектральными.

•Три канала мультиспектрального изображения могут быть показаны красным, зеленым и синим цветами.

•Изображения с одним каналом называются черно-белыми.

•Одноканальные черно-белые изображения могут быть отображены в ГИС-приложении с помощью псевдоцветов.

•Растровые изображения могут занимать большое дисковое пространство.

Ниже приведено несколько примеров практических заданий для Ваших учеников:

•Обсудите с учениками, в каких ситуациях Вы использовали бы векторные данные, а в каких растровые.

•Попросите учеников создать «растровую» карту района вокруг Вашего учебного заведения, используя кальку формата А4 с нанесенной сеткой. Наложите кальку на лист топографической карты или на аэрофотоснимок и попросите учеников закрасить клетки в сетке в соответствии с категориями объектов (здания, спортивные участки, деревья, тропинки и т. д.). Когда работа будет закончена, посмотрите какие объекты хорошо отображаются с помощью растровой графики и подумайте, как изменения размера ячеек скажется на возможности представления различных типов объектов.

Вы можете показать как работают растровые данные, используя бумагу и карандаш. Нарисуйте сетку с квадратными ячейками на бумаге и подумайте, как можно изобразить футбольное поле на этой сетке. Заполните сетку номерами, означающими покрытие поверхности на каждой ячейке. Если земля голая, впишите 0. Если есть частичное покрытие травой, впишите 1. Если область ячейки полностью покрыта травой, впишите 2. Теперь возьмите карандаши или маркеры и закрасьте ячейки, основываясь на их значениях. Ячейки с нулевыми значениями закрашиваются коричневым цветом, единицы закрашиваются светло-зеленым, двойки — темно-зеленым. Когда Вы закончите, у Вас будет растровое изображение Вашего футбольного поля!

Книги:

•Chang, Kang-Tsung (2006): Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. (ISBN 0070658986)

•DeMers, Michael N. (2005): Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. (ISBN 9814126195)

Веб-сайт:

http://en.wikipedia.org/wiki/GIS#Raster

Руководство Пользователя QGIS также содержит более подробную информацию о работе с растрами в QGIS.

В следующем разделе мы подробнее изучим топологию, чтобы понять, как отношения между векторными объектами могут послужить для обеспечения наилучшего качества данных.

Цель:Понимание топологии векторных данных

Ключевые слова:Вектор, Топология, Правила Топологии, Топологические Ошибки, Радиус Поиска, Расстояние Замыкания, Простой Объект

Топологиярегулирует пространственные отношения связности и соседства векторных объектов (точек, линий и полигонов) в ГИС. Топологические данные полезны для обнаружения и исправления ошибок оцифровки (например, две линии дорог не сходятся на месте перекрестка). Корректная топология необходима для проведения некоторых типов пространственного анализа, таких как сетевой анализ.