Технологии ввода растровых и векторных данных.

Оцифровку содержимого карты можно производить в точечном режи- ме, когда оператор устанавливает точки явно нажатием кнопки на курсоре, или в потоковом режиме, при котором положение точек снимается автоматически через некоторый промежуток времени (обычно 0,1–1 сек.) или при движении курсора на заданное количество позиций. В точечном режиме точки выбираются субъективно; два оператора никогда не оцифруют одну и ту же ломаную одинаково. Но оператор в этом режиме может размещать точки более правильно, т.е. чаще ставить точки на изгибах линий и реже – на прямых участках. В потоковом режиме точки размещаются независимо от фор- мы кривой, поэтому создается много избыточных точек, которые нужно от- фильтровать.

Оцифровку содержимого карты можно производить в точечном режиме, когда оператор устанавливает точки явно нажатием кнопки на курсоре, или в потоковом режиме, при котором положение точек снимается автомати- чески через некоторый промежуток времени (обычно 0,1–1 сек.) или при движении курсора на заданное количество позиций. В точечном режиме точ- ки выбираются субъективно; два оператора никогда не оцифруют одну и ту же ломаную одинаково. Но оператор в этом режиме может размещать точки более правильно, т.е. чаще ставить точки на изгибах линий и реже – на прямых участках. В потоковом режиме точки размещаются независимо от фор- мы кривой, поэтому создается много избыточных точек, которые нужно от- фильтровать.

 

 

Вопрос # 3

Ввод данных в ГИС.

Представление феноменов и явлений объективной реальности выборочными значениями и кодирование этих значений в пространственной базе данных называется вводом данных в ГИС.

Ввод данных – наиболее узкое место в геоинформационных технологиях. Затраты на ввод данных часто превосходят 80% от общей стоимости ГИС-проекта. Процесс ввода данных обычно требует участия большого количества операторов, сами операции ввода – утомительны (однообразная, рутинная работа), требуется постоянно контролировать ошибки ввода данных. Поэтому для снижения трудозатрат и стоимости ввода и для повышения ка- чества ГИС-продуктов нужно автоматизировать процессы ввода данных, на- сколько это возможно.

В ГИС используется несколько режимов ввода данных. Путем ручного ввода (например, с клавиатуры) могут быть введены табличные данные, элементы оформления и дизайна карты, реже пространственные данные (из-за их большого объема). Ручные устройства определения координат, при помо- щи которых оператор непосредственно указывает местоположение географического объекта и фиксирует его координаты, позволяют оцифровывать карты, выполнять ручное дешифрирование снимков. Автоматизированные уст- ройства ввода автоматически извлекают геоданные с карт и снимков. В настоящее время производители ГИС пытаются использовать для ввода данных новые технологии, например, голосовой ввод, но в общераспространенном программном обеспечении ГИС эти возможности пока недоступны.

Данные для ГИС-проекта могут быть также получены из других ГИС и CAD/CAM – систем; в этом случае ввод данных сводится к преобразованиям между различными ГИС-форматами. Существуют специальные обменные форматы для передачи пространственных данных между разными ГИС (DFX/DBF, MIF/MID и т.п.). Современные попытки разработки стандартов на пространственные данные и на процедуры обмена базируются на XML.

Одним из способов снижения затрат на ввод данных является также разделение цифровых данных (data sharing), когда несколько коллективов, занятых разработкой ГИС, совместно создают, владеют и используют банк геопространственных данных, что позволяет избежать ситуаций, когда две организации тратят ресурсы на ввод одинаковых карт. Кроме того, сейчас в сети Интернет появляется все больше свободно доступных пространственных данных (космические снимки и цифровые карты GoogleEarth, цифровые модели местности NASA и многое другое).

Ввод данных, имеющих координатную привязку, осуществляется при помощи дигитайзерной и сканерной технологии. Дигитайзеры применяются для оцифровки материалов, имеющих векторный характер, а сканеры – для ввода данных в grid-модели и для оцифровки изображений для автоматических векторизаторов. Средства ввода атрибутных данных в различных ГИС весьма разнообразны, однако большинство из них сводится к поддержке стандартных форматов обмена данными или драйверов внешних СУБД.

Растрово-векторные преобразования.

Основное назначение предобработки отсканированной карты – преобра- зовать растровое картографическое изображение так, чтобы улучшить его распознаваемость картографических объектов в автоматических векторизаторах. На исходных бумажных картах часто присутствуют пятна, потертости, типографский брак и другие дефекты, затрудняющие автоматическое распознавание объектов и преобразование их в векторы. Для улучшения изображений используют алгоритмы локальной фильтрации, улучшения гистограмм и др.

Разбиение отсканированной карты на слои осуществляется тематическим цветоделением – выделением на изображении смысловых классов по цвету. При печати карт в типографии используется ограниченное количество цветов. Так, на топографических картах используются оттенки 6 цветов: черного, синего, голубого, коричневого, зеленого, малинового. Оператор при по- мощи инструмента “пипетка”, имеющегося во всех современных пакетах обработки растровых изображений, выделяет основной цвет тематического слоя – (R0, G0, B0) и вводит величину разброса Δ. Этим в пространстве палитры RGB задается параллелограмм (рисунок 6.2). Если цвет пикселя растрового изображения попадает внутрь этого параллелограмма, то пиксель включается в выборку.

Выделение границ. Градиентные фильтры

Выделение линейных и площадных объектов на растровом изображении выполняется при помощи алгоритмов выделения границ, большая часть которых основана на предположении, что граница проходит там, где имеются разрывы в функции интенсивности I или крутой градиент. Используя это предположение, вычисляют значения магнитуды градиента интенсивности изображения и находят точки, где она максимальна.

 

 

Алгоритмы растрово-векторного преобразования

Утоньшенное изображение преобразуется в векторную структуру, сохраняющую топологию объектов исходной отсканированной карты, т.е. в графы. Методы получения векторного представления можно разделить на отслеживающие, сканирующие и их комбинации. Алгоритмы растрововекторных преобразований работают в основном с бинарными изображениями и основаны на сборке связных пикселов растра в цепочки пикселов с последующим преобразованием их центроидов в узлы полилиний и полигонов. Для определения связности пикселов используют соседство по 8 направлени- ям (ход королевы, рисунок 6.9-а) или по 4 направлениям (ход ладьи, рисунок 6.9-б). Будем считать, что значение пикселя «1» означает присутствие объекта, а «0» – его отсутствие. Валентность пикселя со значением «1» называется число соседних пикселей со значением «1». Легко видеть, что начало и конец цепочки пикселей (будущей полилинии или полигона) имеют валентность 1, внутренние точки цепочки пикселей – валентность 2, а места разветвлений – валентность 3 (рисунок 6.9-д).

Используя эти свойства, нетрудно построить алгоритмы выделения на растровом изображении изолированных связных цепочек пикселей и превра- тить эти цепочки в полилинии и полигоны. Предложим один из таких спосо- бов автоматического растрово-векторного преобразования.

Выполним перебор всех пикселей растра со значением «1» и будем за- носить их в структуру данных, показанную на рисунке 6.10. Здесь цепочки представлены однонаправленными списками пикселей, а сам список цепочек – списком списков пикселей. Если первый или последний пиксель в списке любой из цепочек 1..k соседствуют с добавляемым пикселем, текущий пик- сель помещается соответственно в начало или в конец этой цепочки.

Если текущий пиксель не попал ни в одну из существующих цепочек, создается новая цепочка и в нее заносится текущий пиксель. Если валент- ность добавляемого в существующую цепочку пикселя не равна 2, то достиг- нут конец линии или ее ответвление, и с этого конца цепочки пиксели даль- ше не добавляются.

 

В полуавтоматическом режиме оператор указывает «затравочную точ- ку» – пиксель со значением «1» и далее алгоритм векторизации трассирует це- почку, рекурсивно перемещаясь к соседнему пикселю, пока не будет достигнут конец цепочки или её ответвление (т.е. пиксель с валентностью, не равной 2).

Известны алгоритмы векторизации утоньшенного растра, использующие для векторизации линий метод цепного кодирования с помощью кодов Фрима- на. Пиксели скелета предварительно кодируются следующим образом: 0 – пик- сель фона, 1 – конечный пиксель линии, 2 – промежуточный пиксель, 3 – узло- вой пиксель. Линии трассируются, начиная с пикселей 1 и 3, и сохраняются в виде цепочек Фримана. Такой метод векторизации обеспечивает высокую сте- пень сжатия изображения при сохранении топологии исходного изображения.