Майкл ДМерс ГИС. Инициаторы проведения этого новаторского события надеются привлечь к нему внимание мировой общественности и широких масс пользователей географических информационных систем из всех стран.
 Скачать 4.47 Mb.
|
|
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПРОЕКЦИЙ В то время как основной функцией подсистемы хранения и редактирования является исправление графических и атрибутивных ошибок, она часто используется также и для преобразования координат дигитайзера в координаты реального мира. Довольно часто программы будут требовать от вас указания проекции вводимых карт; но некоторые (в основном, растровые) системы, этого требовать не будут. В любом случае, преобразование координат карты в векторных системах необходимо для любого анализа, требующего измерений в системе координат реального мира. Более того, поскольку зачастую не все вводимые карты имеют одинаковые проекции, потребуется их преобразование для обеспечения возможности сравнения покрытий, полученных с разных карт. Для географической привязки вводимых карт могут использоваться опорные точки* с точно известными географическими координатами, которые имеются на карте. ГИС функционирует в системе координат реального мира, но воспринимает ввод данных в декартовых координатах дигитайзера, поэтому и нужны опорные точки с их значениями широты и долготы, чтобы проецирование было возможно. Здесь также задействуется механизм преобразования координат, рассмотренный в Главе 5 (см. Рисунок 5.3). Для пересчета координат, как в растровых, так и векторных системах, могут использоваться афинные, полиномиальные и более сложные преобразования, которые получаются в результате решения уравнений, получаемых из математических моделей проекций. Для трансформации снимков дистанционного зондирования наилучшие результаты дают математические модели, наиболее точно воспроизводящие положения сенсора, снимаемой территории, геометрических и других параметров камеры. * Точки, используемые для привязки во время ввода с дигитайзера, обычно называются регистрационными, а те, что используются для привязки ДЦЗ, - опорными. - прим. перев. Для растровых изображений и карт есть две возможности георафической привязки: их можно трансформировать или калибровать. В результате процедуры трансформирования создается новое покрытие, координаты пикселов которого точно соответствуют проекции, в которую производилось трансформирование. В результате калибровки новое покрытие не создается, а параметры привязки сохраняются вместе с файлом покрытия или внутри него, если это позволяет используемый формат. Преимущество второго метода состоит в том, что вы всегда можете изменить проекцию, не затрагивая сами данные, что позволяет не тратить компьютерные ресурсы на пересчет изображения, и не ухудшает качество данных при любом количестве преобразований. Но трансформирование все-таки часто требуется, так как простые системы обычно не способны выполнять преобразования по данным калибровки. СШИВКА ЛИСТОВ КАРТЫ И УВЯЗКА ОБЪЕКТОВ ПО ГРАНИЦАМ ЛИСТОВ Теперь, когда вы ввели всю информацию, относящуюся к преобразованию координат, нам нужно рассмотреть тесно связанную с этим тему в подсистеме хранения и редактирования, — стыковку вдоль границ листов карты (edge matching), когда два соседних покрытия, физически связываются для получения большей изучаемой области (Рисунок 6.9). Есть два источника трудностей при вводе смежных покрытий.  Рисунок 6.9. Стыковка вдоль границы. Два соседних листа карты до (а) и после (b) стыковки. Во-первых, две карты, сделанные в одной и той же проекции, но введенные по отдельности, могут иметь ошибки объектов, оказавшихся несколько различными. Помните, что карты фиксировались на столе, их опорные точки определялись, и все объекты вводились в отдельных сессиях оцифровки. Следовательно, хотя каждое из двух покрытий может быть достаточно точным само по себе, различия в условиях ввода между ними скорее всего приведут к несовпадениям между отдельными объектами, иногда трудноразличимым, иногда очевидным. Например, если дорога, проходящая по двум листам карты, должна быть прямой линией, то вам нужно проверить, когда листы будут соединены, что вы не получите зазубренный край или слегка смещенную дорогу. Обе части дороги должны быть соединены так, чтобы они существовали как одна прямая линия. Вторая ситуация, требующая выполнения стыковки, возникает либо когда два смежных покрытия вводятся из разных проекций (или из разных реализаций одной проекции), либо когда проецирование применяется именно к этому покрытию без учета возможного влияния на соседнее покрытие. Попробуйте скрепить два смежных квадрата USGS так, чтобы все линейные объекты состыковались. Если вам это удалось (очень редкий случай), то вам очень повезло, и всё, о чем вам нужно беспокоиться, это ошибки при оцифровке. Если же листы точно не сходятся, то это потому, что проецирование применялось к ним по отдельности. Всё же вы можете спросить, почему края не стыкуются. Ответ: математические процедуры проецирования карт неточны, потому что плоские карты являются приближенными изображениями сферической поверхности Земли, и благодаря ошибкам округления в компьютере*. Давайте рассмотрим более конкретный пример. Совпадение двух карт одной территории с разными проекциями невозможно. Но, как вам скажет любой поставщик ГИС, программы могут преобразовывать данные в любую желаемую проекцию. Это утверждение игнорирует два источника погрешности: погрешности самого проецирования и погрешности округления при компьютерных вычислениях. Часто вы будете сталкиваться с картами, которые, даже будучи представлены в одной проекции в ГИС, не будут идеально стыковаться. * В разных регионах мира используются разные параметры эллипсоида, представляющего земную поверхность, или различные положения одного и того же по форме эллипсоида. Это делается для уменьшения погрешности крупномасштабных карт на территориях этих регионов. Кроме того, в многозональных проекциях, с целью повышения точности, для каждой зоны может использоваться своя реализация проекции. Математические детали этих вопросов освещены в работах Снайдера и Бугаевского. — прим. перев. Проблемы стыковки могут встречаться и в растровых системах, по меньшей мере в тех, что работают с картографическими проекциями, а не просто в плоском декартовом пространстве. Обычный пример стыковки в растровых системах - использование ДДЗ, таких как многозональные снимки LANDSAT. Поскольку соседние по долготе снимки делаются в разное время, часто с интервалом в несколько дней [Lillesand and Kiefer, 1995], есть вероятность, что спутник не будет находиться в эти два момента в точности на той же широте. Это часто приводит к сдвигу между двумя изображениями на один или несколько пикселов (ячеек растра), что легко корректируется смещением одного из наборов данных, пока изображения не состыкуются. Вдобавок, вместе с такими данными чаще всего даются достаточно точные географические координаты отдельных точек снимка, что позволяет пользователю состыковать смежные снимки с их помощью. КОНФЛЯЦИЯ (RUBBER SHEETING) Другая проблема, которая может потребовать внимания, возникает, когда должны быть наложены друг на друга два покрытия, возможно представляющих одну территорию, но в разное время. Эта ситуация имеет место главным образом в случаях с векторными данными, хотя может случиться и в растре. Мы ограничимся векторным случаем, поскольку многие из этих ошибок подавляются недостатком пространственной точности в растровой структуре данных. Допустим, вы рассматриваете изменения в землепользовании за определенный период времени. Для ввода вы используете не трансформированные аэрофотоснимки, все — в одном общем масштабе. После ввода первого покрытия вы устанавливаете систему координат, определяя широту и долготу известных объектов на снимках (используя координаты одних и тех же объектов или приемник GPS). Те же процедуры вы выполняете еще с тремя покрытиями, каждое из которых относится к другому моменту времени. Дальше вы должны наложить четыре полученные покрытия, чтобы начать анализ изменений в землепользовании. Когда же вы отобразите все четыре покрытия на одном экране, то отметите несколько раздражающих расхождений. Во-первых, река, которая протекает через всю территорию, оказывается в ином положении в каждом покрытии. Кроме того, некоторые области одинаковой формы выделывают пируэт вместо того, чтобы оставаться на одном месте. Более пристальное рассмотрение показывает, что многие другие объекты также смещаются от покрытия к покрытию. Хотя вы знаете, что в реальности они не могут двигаться. Ваша проблема, скорее всего, обусловлена рысканьем и ветровым сносом самолета. То есть, вид объектов изменился из-за нестабильности несущей платформы [Avery, 1977]. Не вдаваясь в подробности переноса аэрофотоснимков в ГИС, сразу становится очевидным, что вы должны найти способ совмещения не только углов карты, но и самих ее объектов. Корректный анализ изменений областей не возможен, если сами области не совпадают. Вам нужна возможность закрепить объекты, которые находятся на своих местах, пока вы двигаете остальные, чтобы они заняли более точные положения в пространстве. Этот процесс иногда называют преобразованием по типу резинового листа (rubber sheeting), по сходству с растягиванием карты в случае, если бы она была сделана из резины, но более строгим термином является конфляция (conflation). Это интерактивный процесс, в котором вы решаете, какое покрытие подогнать, чтобы оно совпало с другими. Чаще всего это делается выбором покрытия, координаты объектов которого, по вашему мнению, наиболее близки к истинным, после чего вы должны решить, какие объекты должны оставаться на месте, а какие нужно подвинуть (Рисунок 6.10). Иногда большая часть покрытия, но как правило это приводит к нежелательным искажениям объектов, которые первоначально имели вполне правильные положение и форму. Лучше потратить некоторое время на отбор областей, положение и форма которых желательно сохранить, и позволить процедуре конфляции изменить остальное. Кроме того, вы можете обнаружить, что ваша первая попытка не была столь успешной, как хотелось бы. Это потребует дополнительных подгонок с использованием тех же процедур. Большинство систем позволяют также подгонять отдельные объекты для достижения желаемых результатов.  Рисунок 6.10. Конфляция. Некоторые объекты зафиксированы, тогда как другие перемещаются до совпадения с координатами опорного покрытия. Есть две вещи, о которых нужно помнить при выполнении конфляции. Во-первых, конфляция является чисто графической операцией. Она не гарантирует, что ваши действия приведут к наиболее точному результату в отношении координат. Она просто обеспечивает получение графически приемлемых результатов, основываясь на вашем собственном предположении, что выбранное опорное покрытие является наиболее точным в представлении реальной ситуации. Во-вторых, и это не менее важно, вполне вероятно, что результаты конфляции окажутся хуже, чем исходные данные. Поэтому ни при каких обстоятельствах не удаляйте исходные покрытия! Если преобразованное покрытие действительно очень плохое, вы можете вернуться к оригиналу и попытаться вновь, а не перекраивать брак. Это же относится и к материалу следующей главы. Никогда не избавляйтесь от покрытия, пока не убедитесь, что оно вам действительно не нужно. Подсистема хранения и редактирования проектируется с учетом такой возможности. Если вам не хватает места, запишите часть информации на архивный носитель. Сохраняйте файлы, пока они еще могут понадобиться. ПОКРЫТИЯ-ШАБЛОНЫ В предыдущем параграфе мы упомянули об использовании одного из покрытий как наиболее точного среди других на ту же территорию. Если вы посмотрите на несколько покрытий одной темы, относящиеся к разным моментам времени, то заметите некоторые графические расхождения, включая и такие, которые мы до сих пор игнорировали. Просматривая эти же покрытия одновременно, вы также отметите, что, несмотря на все ваши усилия, внешние границы области исследования на всех четырех покрытиях немного отличаются по форме. При вводе этих карт вы выбрали некоторые точки в качестве опорных и присвоили им реальные координаты, и все же покрытия не совпадают. Возможно, что различия в положениях этих опорных точек от покрытия к покрытию вместе с нюансами алгоритмов проецирования и ошибками округления привели к немного отличающимся результатам для каждого покрытия. Если в дальнейшем вам придется выполнять наложение этих четырех покрытий, то обнаружатся многие области вдоль границ некоторых покрытий, которые не будут иметь соответствующих областей в других покрытиях. Еще раз, вы должны выбрать покрытие, которому доверяете более всего, и использовать его в качестве шаблона (template). Если граница шаблона находится в пределах всех других покрытий, то вы просто используете этот шаблон для отсечения всего остального от области исследования. Но если любая из его границ проходит за соответствующей границей другого покрытия, то вам придется выбрать координаты где-то внутри границы шаблона, чтобы гарантировать, что все покрытия имеют данные внутри него. После этого все покрытия должны иметь одинаковые форму, размер и координаты. Важное замечание относительно статистических характеристик нескольких покрытий. Вполне возможно, что после применения шаблона ко всем вашим покрытиям, будут небольшие расхождения в общей площади каждого. Мне пришлось наблюдать такой результат в исследовании изменений землепользования, где все предпринятые к устранению расхождений меры провалились [Simpson et al., 1994]. Неравенство можно в значительной степени отнести на счет комбинации ошибок округления и алгоритмических методов, посредством которых ГИС рассчитывает площадь. По большей части, если ошибка составляет малую долю по сравнению со всей площадью, ее просто следует принять как данность. Никакое редактирование ее не устранит. Здесь ваша миссия закончена, и теперь вы можете приступить к анализу. Вопросы
14. Что такое покрытие-шаблон? Для чего оно нужно? Как вы будете выбирать покрытие для использования в качестве шаблона?  АНАЛИЗ: СЕРДЦЕ ГИС Элементарный пространственный анализ Все, что мы до сих пор делали, есть, по сути, подготовка к нашему путешествию. И у кого-то из вас работа будет связана главным образом с подготовкой. Учитывая, что до 80-90% работ даже при использовании готовых коммерческих ГИС-пакетов уходит на подготовку цифровой БД, может показаться, что все остальное нужно только аналитикам, исследующим данные, которые вы создаете. Тем не менее, даже если вашим конечным продуктом является законченная БД, я все равно приглашаю вас рассмотреть аналитические возможности ГИС. Важно понимать, что с помощью ваших данных можно делать, каковы могут быть их недостатки, и какие вопросы могут стоять перед аналитиком. Есть две причины для приглашения всех в это путешествие, входят ли в ваши профессиональные интересы создание и администрирование БД, или же исследования с помощью подсистемы анализа. Во-первых, эта подсистема для многих является самой приятной частью мира геоинформатики. Хотя мы не можем рассматривать работу как развлечение, я думаю, что вы сами потратите гораздо больше часов на просмотр существующих БД, чем вы могли бы ожидать, не имев с ними дела, Для тех же из вас, кто проходит этот курс вследствие заинтересованности в анализе, это просто данность. Второй, и, пожалуй, наиболее убедительной причиной для следования по путям исследования баз данных и анализа является то, что многие организации, располагающие аналитическими возможностями полнофункциональных ГИС, не способны использовать их даже на самом простом уровне. Хотя это может и не быть большим недостатком для организации, в зависимости от её действительных потребностей, часто налицо существенное недоиспользование мощной технологии. Если единственным требованием является создание карт на основе имеющихся БД, ГИС не является подходящим инструментом. Система компьютерной картографии могла бы выполнять эти задачи с большей легкостью, часто лишь за часть цены полнофункциональной ГИС. Иначе говоря, как мы увидим в Главе 15, ГИС может быть очень дорогим ответом на копеечный вопрос. Всё же, организации, имеющие ГИС, чаще всего действительно нуждаются в анализе, но от постановки вопросов, ведущих к серьезному анализу, их может удерживать недостаточность знаний о тех возможностях, которыми они обладают. В таких случаях, а их не мало, специалист по ГИС, разработчик БД или аналитик, должен играть роль просветителя. Отправляясь в наше путешествие, вы увидите, на что способны ГИС. Затем вы сможете поделиться этими захватывающими знаниями со своим руководителем, который скорее всего не знаком с ними. Начиная с простых запросов и их комбинаций, переходя затем к измерениям, и, наконец, к сравнительному анализу, вы сможете постепенно внедрять в своей организации все более развитое пространственное мышление. Это сделает организацию более конкурентоспособной, успешной и, в конце концов, более прибыльной. А это наверняка улучшит ваше собственное положение. Эта глава начинается с краткого рассмотрения пространственного анализа, переходит к простым, но очень полезным приемам, включая определение положений объектов на основе того, чем они являются или как они описываются. Эти простые задачи дадут некоторые дополнения к нашему пространственному языку, который поможет нам не только в простейших задачах идентификации и выборки, но и в дальнейшем, когда мы объединим их с более продвинутыми методами. В конце главы мы рассмотрим некоторые более сложные методы идентификации и выборки с привлечением пространственных объектов высокого уровня, которые еще будут названы. Как и раньше, наше путешествие будет происходить на уровне идей, и вы будете тратить больше времени, учась мыслить пространственно, нежели штудируя команды системы, которые нужны для выполнения анализа. Помните, что единственный способ решить, какие команды использовать, это знать, что вы пытаетесь сделать. Путь от идей к командам гораздо короче, чем путь от команд к идеям. Поэтому я предлагаю вам сейчас же надеть пробковый шлем и взять в руки мачете. Пора заняться открытиями. Удачи! |