Fan: Geoaxborot texnologiyalari Mustaqil ish-2 Mavzu: qgisda vektorli va rastorli ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish

Georeferentsiya

Georeferentsiya - bu tasvir yoki rastr ma'lumotlar to'plamining er yuzasida qayerda yaratilganligini aniqlash jarayoni. Ushbu pozitsion ma'lumot aerofotosuratning raqamli versiyasi bilan birga saqlanadi. GIS ilovasi fotosuratni ochganda, fotosurat xaritada to'g'ri joyda paydo bo'lishini ta'minlash uchun pozitsion ma'lumotlardan foydalanadi. Odatda bu pozitsion ma'lumot rasmning yuqori chap pikseli uchun koordinatadan, X yo'nalishidagi har bir pikselning o'lchamidan, Y yo'nalishidagi har bir pikselning o'lchamidan va tasvirni aylantiradigan miqdordan (agar mavjud bo'lsa) iborat. . Ushbu bir nechta ma'lumotlar bilan GIS ilovasi rastr ma'lumotlarining to'g'ri joyda ko'rsatilishini ta'minlaydi. Raster uchun georeferentsiya ma'lumotlari ko'pincha rastr bilan birga kichik matnli faylda taqdim etiladi.

Rastr ma'lumotlar manbalari

Rastr ma'lumotlarini turli usullar bilan olish mumkin. Eng keng tarqalgan ikkita usul - aerofotosurat va sun'iy yo'ldosh tasvirlari. Aerofotosuratda samolyot uning ostiga kamera o'rnatilgan hudud ustidan uchadi. Keyin fotosuratlar kompyuterga import qilinadi va georeferentsiya qilinadi. Sun'iy yo'ldosh tasvirlari Yer atrofida aylanib yuruvchi sun'iy yo'ldoshlar maxsus raqamli kameralarni yerga qaratib, so'ngra ular o'tayotgan er yuzining tasvirini olganida yaratiladi. Rasm olingandan so'ng, radio signallari yordamida yerga qaytariladi, masalan, figure_csir_station da ko'rsatilgan kabi maxsus qabul qiluvchi stantsiyalarga . Samolyot yoki sun'iy yo'ldoshdan rastr ma'lumotlarini olish jarayoni masofadan zondlash deb ataladi .

Yoxannesburg yaqinidagi Hartebeeshoekdagi CSIR sun'iy yo'ldosh ilovalari markazi. Maxsus antennalar sun'iy yo'ldoshlarni tepadan o'tayotganda kuzatib boradi va radio to'lqinlari yordamida tasvirlarni yuklab oladi.


Boshqa hollarda rastr ma'lumotlarini hisoblash mumkin. Masalan, sug'urta kompaniyasi politsiya tomonidan sodir etilgan jinoyatlar to'g'risidagi hisobotlarni olishi va har bir hududda jinoyatchilik darajasi qanchalik yuqori bo'lishi mumkinligini ko'rsatadigan mamlakat bo'ylab rastr xaritasini yaratishi mumkin. Meteorologlar (ob-havo sharoitlarini o'rganadigan odamlar) ob-havo stantsiyalaridan to'plangan ma'lumotlardan foydalangan holda o'rtacha harorat, yog'ingarchilik va shamol yo'nalishini ko'rsatadigan viloyat darajasidagi rastrni yaratishi mumkin (qarang: figure_csir_station ). Bunday hollarda ular tez-tez interpolyatsiya kabi rastr tahlil usullaridan foydalanadilar (biz buni Mavzu fazoviy tahlilida (Interpolyatsiya) tasvirlaymiz ).

Ba'zan rastr ma'lumotlar vektor ma'lumotlaridan yaratiladi, chunki ma'lumotlar egalari ma'lumotlarni ishlatish uchun qulay formatda almashishni xohlashadi. Masalan, avtomobil, temir yo'l, kadastr va boshqa vektor ma'lumotlar to'plamiga ega kompaniya xodimlari ushbu ma'lumotlar to'plamini veb-brauzerda ko'rishlari uchun ushbu ma'lumotlar to'plamlarining rastr versiyasini yaratishni tanlashi mumkin. Bu, odatda, foydalanuvchilar bilishi kerak bo'lgan atributlar xaritada teglar yoki simvollar bilan ifodalanishi mumkin bo'lgan taqdirdagina foydali bo'ladi. Agar foydalanuvchi ma'lumotlarning atributlar jadvaliga qarashi kerak bo'lsa, uni rastr formatida taqdim etish noto'g'ri tanlov bo'lishi mumkin, chunki rastr qatlamlarida odatda ular bilan bog'liq atribut ma'lumotlari mavjud emas.
GISdagi har bir rastr qatlamida uning fazoviy o'lchamlarini aniqlaydigan qattiq o'lchamdagi piksellar (hujayralar) mavjud. Bu tasvirni kichik o'lchamda ko'rganingizda ( rasm_raster_kichik_miqyosga qarang ) va keyin katta miqyosda kattalashtirganingizda ( figur_raster_large_scale ga qarang ) aniq bo'ladi.

Ushbu sun'iy yo'ldosh tasviri kichik o'lchamdan foydalanganda yaxshi ko'rinadi ...

…lekin katta miqyosda ko‘rib chiqilsa, tasvir tarkibidagi alohida piksellarni ko‘rishingiz mumkin.
Tasvirning fazoviy o'lchamlarini bir necha omillar aniqlaydi. Masofaviy zondlash ma'lumotlari uchun fazoviy o'lchamlari odatda tasvirni olish uchun ishlatiladigan sensorning imkoniyatlari bilan belgilanadi. Masalan, SPOT5 sun'iy yo'ldoshlari har bir piksel 10 mx 10 m bo'lgan suratlarni olishi mumkin. Boshqa sun'iy yo'ldoshlar, masalan, MODIS har bir piksel uchun faqat 500 mx 500 m suratga oladi. Aerofotosuratda 50 sm x 50 sm piksel o'lchamlari kam uchraydi. Kichkina maydonni qoplaydigan piksel o'lchamli tasvirlar " yuqori aniqlikdagi " tasvirlar deb ataladi, chunki tasvirda yuqori darajadagi tafsilotlarni aniqlash mumkin. Katta maydonni qamrab olgan piksel o'lchamli tasvirlar " past aniqlikdagi " tasvirlar deb ataladi, chunki tasvirlar ko'rsatadigan tafsilotlar miqdori past.

Fazoviy tahlil yo'li bilan hisoblangan rastr ma'lumotlarida (masalan, biz yuqorida aytib o'tgan yomg'ir xaritasi) rastrni yaratish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarning fazoviy zichligi odatda fazoviy ruxsatni aniqlaydi. Misol uchun, agar siz yuqori aniqlikdagi o'rtacha yog'ingarchilik xaritasini yaratmoqchi bo'lsangiz, sizga bir-biriga yaqin joylashgan ko'plab ob-havo stantsiyalari kerak bo'ladi.

Yuqori fazoviy rezolyutsiyada olingan rastrlar haqida bilish kerak bo'lgan asosiy narsalardan biri bu saqlash talablari. 3 x 3 pikselli rastrni o'ylab ko'ring, ularning har biri o'rtacha yog'ingarchilikni ifodalovchi raqamni o'z ichiga oladi. Rastrdagi barcha ma'lumotlarni saqlash uchun kompyuter xotirasida 9 ta raqamni saqlash kerak bo'ladi. Endi tasavvur qiling-a, siz butun Janubiy Afrika uchun 1 km x 1 km pikselli rastr qatlamiga ega bo'lishni xohlaysiz. ^{Janubiy Afrika 1,219,090 km 2} atrofida . Bu shuni anglatadiki, kompyuteringiz barcha ma'lumotlarni saqlash uchun qattiq diskda milliondan ortiq raqamlarni saqlashi kerak. Piksel o'lchamini kichikroq qilish zarur bo'lgan saqlash hajmini sezilarli darajada oshiradi.

Ba'zan past fazoviy ruxsatdan foydalanish, agar siz katta maydon bilan ishlashni xohlasangiz va biron bir hududni batafsil ko'rib chiqishni xohlamasangiz foydali bo'ladi. Ob-havo hisobotida ko'rgan bulut xaritalari bunga misol bo'la oladi -- butun mamlakat bo'ylab bulutlarni ko'rish foydalidir. Yuqori aniqlikda ma'lum bir bulutni kattalashtirish sizga yaqinlashib kelayotgan ob-havo haqida ko'p narsalarni aytib bermaydi!

Boshqa tomondan, agar siz kichik hududga qiziqsangiz, past aniqlikdagi rastr ma'lumotlaridan foydalanish muammoli bo'lishi mumkin, chunki siz tasvirdan biron bir alohida xususiyatni aniqlay olmaysiz.
Agar siz mobil telefonda raqamli kamera yoki kamera bilan rangli fotosuratga tushsangiz, kamera qizil, yashil va ko'k nurni aniqlash uchun elektron sensorlardan foydalanadi. Rasm ekranda ko'rsatilganda yoki chop etilganda, qizil, yashil va ko'k (RGB) ma'lumotlari birlashtirilib, sizning ko'zlaringiz izohlashi mumkin bo'lgan tasvirni ko'rsatadi. Axborot hali ham raqamli formatda bo'lsa-da, bu RGB ma'lumotlari alohida rang diapazonlarida saqlanadi .
Bizning ko'zlarimiz faqat RGB to'lqin uzunliklarini ko'rishi mumkin bo'lsa-da, kameralardagi elektron sensorlar bizning ko'zlarimiz to'sqinlik qiladigan to'lqin uzunliklarini aniqlay oladi. Albatta, qo'lda ushlab turadigan kamerada spektrning ko'rinmaydigan qismlaridan ma'lumotlarni yozib olish mantiqiy emas, chunki ko'pchilik o'z itining suratlariga yoki sizda nima borligini ko'rishni xohlaydi. Yorug'lik spektrining ko'rinmaydigan qismlari uchun ma'lumotlarni o'z ichiga olgan rastr tasvirlari ko'pincha ko'p spektrli tasvirlar deb ataladi. GISda spektrning ko'rinmaydigan qismlarini qayd etish juda foydali bo'lishi mumkin. Masalan, infraqizil nurni o'lchash suv havzalarini aniqlashda foydali bo'lishi mumkin.
Bir nechta yorug'lik diapazonini o'z ichiga olgan tasvirlarga ega bo'lish GISda juda foydali bo'lganligi sababli, rastr ma'lumotlar ko'pincha ko'p tarmoqli tasvirlar sifatida taqdim etiladi. Tasvirdagi har bir band alohida qatlamga o'xshaydi. GIS uchta bandni birlashtiradi va inson ko'zlari ularni ko'rishi uchun ularni qizil, yashil va ko'k sifatida ko'rsatadi. Rastr tasviridagi bantlar soni uning spektral o'lchamlari deb ataladi .
Agar rasm faqat bitta chiziqdan iborat bo'lsa, u ko'pincha kulrang rangdagi tasvir deb ataladi. Kulrang tasvirlar yordamida siz piksellardagi qiymatlardagi farqlarni yanada aniqroq qilish uchun noto'g'ri rang berishingiz mumkin. Noto'g'ri bo'yash qo'llaniladigan rasmlar ko'pincha soxta rangli tasvirlar deb ataladi .