Тема 3. 4. Источник растровых изображений

 

Растровые данные используются в ГИС-приложении для отображения информации, которая носит непрерывный характер. Во введении в векторные данные мы показывали фотографию на Рисунке 53. Точки, линии и полигоны хорошо работают для представления отдельно стоящих элементов пейзажа, таких как деревья, дороги и строения. В то же время, другие элементы с помощью векторных объектов представить проблематично. Например, изображенные луга имеют много различий в цвете и плотности травяного покрова. Можно было бы сделать достаточно просто, обведя каждый луг единым полигоном, но много информации о лугах будет утеряно в ходе упрощения до простого полигона. Это происходит потому, что когда Вы присваиваете векторному объекту атрибутивное значение, оно соответствует всему объекту, то есть векторные объекты не очень хороши в представление негомогенных объектов (те, что неодинаковы на своем протяжении). Альтернативный подход заключается в оцифровке полигонов для каждой части луга, имеющей индивидуальный цвет и плотность покрова. Проблема в том, что этот подход неудобен и требует огромных трудовых и временных затрат.

Использование растровых данных является решением данной проблемы. Многие специалисты используют растровые данные в качестве подложки, отображаемой под векторными данными для их более полного понимания. Человеческий глаз очень хорошо распознает изображения, поэтому использование растрового изображения под векторными слоями наполняет карту смыслом. Растровая модель данных хороша не только для изображений поверхности реального мира (таких как аэрофотоснимки и спутниковые снимки), но и для представления более абстрактных категорий, таких как распределение осадков или риск возникновения пожара на территории. В этих случаях каждая ячейка растра имеет собственное значение, например миллиметры осадков в год или риск возникновения пожара от 1 до 10.

Привязка снимка к карте:

Привязка снимка к карте – это процесс установления точного местоположения территории, соответствующей снимку, на поверхности Земли. Позиционная информация хранится в цифровой версии снимка. Когда ГИС-приложение открывает снимок, оно использует позиционную информацию, чтобы «положить» снимок на правильный участок карты. Обычно эта информация включает координаты верхнего левого пиксела изображения, размер одного пиксела по осям Х и Y, и градус поворота изображения (если есть). С этим набором значений ГИС-приложение может обеспечить отображение снимка в правильном месте. Позиционная информация часто прилагается к растру в виде отдельного текстового файла.

Источники растровых данных:

Растровые данные могут быть получены различными способами. Два наиболее распространенных способа – аэрофотосъемка и спутниковая съемка. В первом случае самолет с закрепленной на дне камерой облетает территорию. Затем фотографии копируются на компьютер и происходит их привязка к карте. Спутниковые снимки создаются искусственными спутниками, вращающимися вокруг Земли по определенным орбитам. Снимки отправляются на Землю с помощью радиосигналов и принимаются специальными станциями (см. Рисунок 55). Процесс получения растровых данных с помощью самолетов или искусственных спутников называется дистанционным зондированием.

В других случаях, растровые данные могут быть результатом расчетов. Например, страховая компания может использовать отчеты о преступлениях и создать карту, показывающую концентрацию преступлений в разных местах. Метеорологи регулярно составляют карты средней температуры, количества осадков и преобладающих направлений ветра (см. Рисунок 54 выше). В этих случаях они используют такие технологии, как интерполяция (которую мы описываем в Разделе 10).

Иногда растровые данные создаются на основе векторных данных, т.к. обладатели этих данных хотят опубликовать их в общедоступном формате. Например, компания, располагающая векторными данными о дорогах и земельных участках, генерирует растровые версии данных, чтобы ее работники могли свободно просматривать эти данные в веб-браузере. Этот подход полезен, когда атрибуты, которые нужно показать пользователями, могут быть отображены на карте с помощью надписей или условных обозначений. Если пользователю нужно иметь возможность просматривать или анализировать атрибутивную таблицу, растровые форматы не подойдут для такой задачи, т.к. большинство из них не имеет связанной атрибутивной таблицы.

Пространственное разрешение:

Каждый растровый слой в ГИС имеет пиксели (ячейки) фиксированного размера, которые определяют его пространственное разрешение. Это хорошо видно, когда Вы смотрите на изображение в мелком масштабе (см. Рисунок 56), а затем приближаете его

Ряд факторов определяет пространственное разрешение изображения. Для спутниковых данных, пространственное разрешение обычно зависит от возможностей сенсора, с помощью которого получено изображение. Например, спутники SPOT5 могут осуществлять съемку изображений с размером пиксела 10х10 м. Другие спутники, такие как MODIS, производят съемку с разрешением всего 500х500 м. Для аэрофотосъемки достаточно распространены разрешения порядка 50х50 см. Изображения с размером пиксела, соответствующим маленькой области на поверхности Земли, классифицируются как имеющие высокое разрешение. Изображения с размером пиксела, соответствующим большой области, имеют низкое разрешение, т.к. у снимков низкая степень детализации.

В растровых данных, которые создаются методами пространственного анализа (таких как карты количества осадков), пространственное разрешение определяется плотностью информации, используемой для вычислений. Например, если Вы хотите создать карту осадков с высоким разрешением, Вам понадобятся данные с большого количества метеостанций, находящихся достаточно близко друг от друга.

Одна из главных вещей, о которых необходимо помнить, работая с растрами высокого пространственного разрешения, – требования к размеру жесткого диска. Допустим, растр размером 3х3 пикселя в сумме имеет 9 пикселей, и его хранение требует место для 9 числовых значений в памяти компьютера. Представим, что нам нужен растр для всей территории Южной Африки с разрешением 1х1 км. Территория ЮАР составляет примерно 1,219,090 кв.км, что означает больше миллиона числовых значений на жестком диске компьютера. Уменьшение размера пикселя приведет к увеличению их количества, что вызовет сильное возрастание потребности в компьютерной памяти.

Иногда полезно работать с изображением низкого разрешения, если Вас интересует большая область и Вам не нужны детали местности. Карты облачности являются отличным примером – их показывают в масштабах государства. Изображение конкретного облака с высоким разрешением мало скажет Вам о надвигающейся погоде!

С другой стороны, использование данных низкого разрешения может быть проблематично, если Вам интересна небольшая область, т.к. Вы скорее всего не сможете извлечь никаких деталей.

Спектральное разрешение:

Когда Вы делаете цветную фотографию цифровым фотоаппаратом, он использует электронные сенсоры для обнаружения красного, зеленого и синего света. Когда фотография отображается на экране или выводится на печать, красный, зеленый и синий цвета (RGB, от англ. Red, Green, Blue) комбинируются для показа спектра цветов, понятного Вашему глазу. Хранение RGB-данных в цифровом формате осуществляется отдельно для каждого из трех цветовых каналов.

В то время как человеческий глаз способен различать только комбинации красного, зеленого и синего цветов, электронные сенсоры могут обнаруживать световые волны другой длины, невидимые для нас. Конечно, цифровые фотоаппараты навряд ли записывают информацию о невидимых частях электромагнитного спектра, потому что люди заинтересованы в сохранении на фотографиях только того, что они могут увидеть сами. Растровые изображения, включающие данные о невидимых участках спектра, часто называются мультиспектральными изображениями. Запись невидимых участков спектра может дать нам полезную географическую информацию. Например, измерение инфракрасного излучения может быть полезным для обнаружения воды в почве.

Так как изображения, содержащие многочисленные цветовые каналы, так полезны для задач ГИС, растровые данные часто поставляются в виде многоканальных изображений. Каждый канал изображения является отдельным слоем. ГИС-приложение комбинирует три различных канала и показывает их как красный, зеленый и синий, чтобы мы могли увидеть их невооруженным глазом. Число каналов в растровом изображении часто называют спектральным разрешением.

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.