Самостоятельная работа: гис

К (карты общегеографические — крупномасштабная географическая карта)

КА – космический аппарат.
Карты общегеографические – отображают совокупность основных элементов местности,
т.е. показывают гидрографию, рельеф, населенные пункты, пути сообщения и другие элементы местности.
Особенности их содержания зависят, главным образом, от масштаба карты.
Среди них выделяют топографические карты – подробные карты местности, позволяющие определять плановые и высотные положения точек.
Они издаются в масштабах от 1 : 5 000 до 1 : 1 000 000 включительно.
Карты крупнее масштаба 1 : 5 000 называются топографическими планами.
Большое распространение имеет другое деление общегеографических карт,
по которому к топографическим относятся крупномасштабные общегеографические карты,
при этом среднемасштабные называются обзорно-топографическими, а мелкомасштабные – обзорными общегеографическими картами.
Карты тематические – основное содержание этих карт определяется темой,
специально посвященной какому-либо элементу или ячвлению (элементам или явлениям),
например, населенным пунктам, климату, почвам, транспорту, событиям истории и т.п.
Они подразделяются на следующие виды К.т.:
- Карты природных явлений:
  - Геофизические карты.
    - Сейсмические карты (могут быть отнесены также к геологическим картам)
    - …
  - Геохимические карты:
    - Агрохимические карты (могут быть отнесены также к почвенным картам)
    - …
  - Геологические карты:
    - Стратиграфические карты
    - Тектонические карты
    - Гидрогеологические карты
    - Металлогенические карты
    - Инженерно-геологические карты
    - Сейсмические карты (могут быть отнесены также к геофизическим картам)
    - …
  - Карты рельефа
  - Климатические карты
  - Гидрологические карты (карты поверхностных вод)
  - Океанографические карты (карты вод океанов и морей)
  - Почвенные карты:
    - Агрохимические карты (могут быть отнесены также к геохимическим картам)
    - …
  - Мелиоративные карты
  - Ботанические карты:
    - Геоботанические карты
    - Флористические карты
    - Карты лесов
    - …
  - Зоологические (зоогеографические) карты
  - Карты охраны природы
  - Ландшафтные карты и карты природного районирования
  - Медико-географические карты (могут быть отнесены также к картам общественных явлений)
- Карты общественных явлений:
  - Политические и политико-административные карты
  - Карты населения
  - Экономические карты
  - Карты обслуживания населения (социальной инфраструктуры)
  - Исторические карты
  - Медико-географические карты (относятся также к картам природных явлений)
Космическая съемка — съемка (фотографическая, телевизионная и др.) Земли, небесных тел и космических явлений
аппаратурой, находящейся за пределами атмосферы Земли (на искусственных спутниках Земли, космических кораблях и т. п.)
и дающей изображения в различных областях электромагнитного спектра.
Средний масштаб космических снимков Земли 1:1000000 1:10000000.
Космические снимки – вид данных дистанционного зондирования, полученных со спутника.
Используется следующая комплексная классификация космических снимков:
- Снимки в видимом и ближнем инфракрасном (световом) диапазоне:
  - фотографические космические снимки;
  - телевизионные и сканерные космические снимки;
  - многоэлементные ПЗС космические снимки;
  - фототелевизионные космические снимки;
  - снимки в тепловом инфракрасном диапазоне — полученные тепловыми инфракрасными радиометрическими съемками;
- Снимки в радиодиапазоне:
  - микроволновые космические снимки;
  - радиолокационные космические снимки.
КФМ – космофотоматериалы.
Крупномасштабная географическая карта – карта масштаба 1:200000 и крупнее.

Применение географической привязки данных

Географическая привязка данных играет важную роль в современных геоинформационных системах (ГИС). Она позволяет связать географическую информацию с различными атрибутными данными, такими как адреса, исторические события, статистика, климатические показатели и другие.

Применение географической привязки данных значительно упрощает и улучшает анализ и визуализацию информации. С помощью технологий ГИС, данные могут быть представлены в виде карт, которые позволяют увидеть пространственное распределение и взаимосвязи между различными явлениями и объектами.

Одним из главных преимуществ привязки данных в ГИС является возможность проведения пространственного анализа. Это означает, что с помощью ГИС можно исследовать различные взаимосвязи и закономерности между объектами и явлениями на карте. Например, можно определить, как распределены определенные виды растений или животных в разных регионах, где находятся наиболее подверженные опасностям районы, где происходят частые наводнения и другие.

Географическая привязка данных также находит применение в маркетинге и бизнес-анализе. На основе географически привязанной информации можно анализировать рынки сбыта, определять наиболее перспективные точки продаж, а также прогнозировать спрос на товары и услуги в разных регионах.

Применение географической привязки данных включает также решение задач в градостроительстве и транспорте. С помощью ГИС можно оптимизировать планирование развития городов, определить оптимальные маршруты для транспортных средств и лучше управлять городской инфраструктурой.

Примеры применения географической привязки данных:	Отрасли:
Определение повышенной землетрясимости в определенных регионах	Геология
Анализ изменений островов и побережья, вызванных разрушительными стихийными бедствиями	География
Определение наиболее эффективных маршрутов доставки грузов	Транспорт и логистика
Планирование расположения новых объектов инфраструктуры, таких как школы, больницы и парки	Градостроительство
Определение геозон с повышенной преступностью для расстановки сил правопорядка и обеспечения безопасности	Безопасность и правопорядок

Таким образом, применение географической привязки данных в ГИС предоставляет огромные возможности для анализа, агрегации и визуализации информации. Это стало незаменимым инструментом для многих отраслей, помогающим принимать более обоснованные решения на основе пространственного подхода.

Слайд 52 Нужна ли топология пространственных объектов?если объекты используются только

будет проводиться, например, анализ сети, то объекты должны быть топологическими.Какой

требуется вид анализа?TIN обеспечивает расчет объема между двумя поверхностями; оценку видимости из заданной точки; вычисление высот, уклонов и экспозиции; создание профилей высот по линии.растровая модель анализирует динамику распространения процесса, определяет близость объектов, путь наименьшей «стоимости», производит наложение растров для анализа пригодности.векторная модель позволяет определить оптимальное место для размещения предприятий, исследовать потоки в сети, запрашивать объекты на карте, определять их близость и примыкание.

Факторы, влияющие на выбор цифровой модели данных

П (поверхность — псевдоузел)

ПЗС — прибор с зарядной связью.
Поверхность (синоним — рельеф) — трехмерный объект, один из четырех основных типов пространственных объектов
(наряду с точками, линиями и полигонами как плоскими, или планиметрическими объектами),
определяемый не только плановыми координатами, но и аппликатой Z,
т.е. тройкой, триплетом координат; оболочка тела (см. цифровая модель рельефа).
Полигон (синоним — многоугольник (в вычислительной геометрии и компьютерной графике),
полигональный объект, контур, контурный объект, область) — двумерный (площадной) объект,
один из четырех основных типов пространственных объектов (наряду с точками, линиями и поверхностями),
внутренняя область, образованная замкнутой последовательностью дуг в векторно-топологических представлениях
или сегментов в модели «спагетти» и идентифицируемая внутренней точкой (меткой)
и ассоциированными с нею значениями атрибутов. Совокупность П. образует полигональный слой.
Представление пространственных данных (синоним — модель пространственных данных) —
способ цифрового описания пространственных объектов, тип структуры пространственных данных,
наиболее универсальные и употребительные из них:
- векторное представление (векторно-топологическое представление и векторно-нетопологическое или модель «спагетти»);
- растровое представление, регулярно-ячеистое представление и квадродерево (квадротомическое представление).
Машинные реализации П.п.д. называют форматами пространственных данных.
Существуют способы и технологии перехода от одних П.п.д. к другим
(например, растрово-векторное преобразование, векторно-растровое преобразование).
Пространственные данные (синонимы: географические данные, геоданные, геопространственные данные) —
цифровые данные о пространственных объектах, включающие сведения об их местоположении и свойствах,
пространственных и непространственных атрибутах.
Обычно состоят из двух взаимосвязанных частей: позиционных данных и непозиционных данных;
иначе говоря, описания пространственного положения и тематического содержания данных,
тополого-геометрических и атрибутивных данных.
Полное описание П.д. складывается, таким образом, из взаимосвязанных описаний топологии, геометрии и атрибутики объектов.
П.д. вместе с их семантическим окружением составляют основу информационного обеспечения ГИС.
Пространственный анализ — группа функций, обеспечивающих анализ размещения, связей
и иных пространственных отношений пространственных объектов,
включая анализ зон видимости/невидимости, анализ соседства, анализ сетей,
создание и обработку цифровых моделей рельефа, П.а. объектов в пределах буферных зон и др.
Пространственный объект (синоним — географический объект, геообъект) —
цифровое представление объекта реальности, иначе цифровая модель объекта местности,
содержащая его местоуказание и набор свойств, характеристик, атрибутов
(позиционных и непозиционных пространственных данных соответственно) или сам этот объект.
Выделяют четыре основных типа П.о.: точечные (точки), линейные (линии), площадные или полигональные,
контурные (полигоны) и поверхности (рельефы), 0-, 1-, 2- и трехмерные соответственно, а также тела.
Полный набор однотипных объектов одного класса в пределах данной территории образует слой.
Псевдоузел – см. Узел.

1.4. Способы загрузки пространственных данных на геопортал

Одна из функций геопортала – хранение пространственных данных. Из соображений информационной безопасности на геопортале не предусмотрено использование таких механизмов удаленного доступа как FTP, WebDAV, и проч.

Используются два способа загрузки данных на геопортал –

Специальный веб-интерфейс для загрузки пространственных данных на геопортал (доступ к этому сервису в настоящее время ограничен)
Загрузка данных по протоколу SFTP (с помощью стороннего программного обеспечения)

Использование протокола SFTP для загрузки данных

Протокол SFTP (SSH File Transfer Protocol) – протокол прикладного уровня, предназначенный для копирования и выполнения других операций с файлами поверх надёжного и безопасного соединения.

Для доступа по этому протоколу на геопортале ИВМ СО РАН необходимы:

учетная запись на SFTP-сервере (не совпадает с учетной записью пользователя геопортала);
программа – клиент SFTP (например – WinSCP, плагин для FAR, и проч.).

Пользователь, имеющий права доступа к SFTP-серверу, копирует свои файлы геоданных на сетевой диск («хранилище файлов геопортала»). После того, как файлы скопированы, их можно регистрировать в каталоге геопортала (создавать слои в программе ГеоЭкспресс).

Пересчет набора растровых данных

Когда вы трансформируете, проецируете или пересчитываете набор растровых данных, конвертируете его из одной проекции в другую или изменяете размер ячейки, вы выполняете геометрическое преобразование. Геометрическое преобразование – процесс изменения геометрии набора растровых данных из одного координатного пространства в другое. К геометрическим преобразованиям относятся «резиновый лист» (обычно используется в пространственной привязке), проекция (используется информация о проекции для трансформации данных в другую проекцию), сдвиг (одинаковое смещение всех координат), поворот (вращение всех координат на одинаковый угол) и изменение размера ячейки набора растровых данных.

После выполнения геометрического преобразования, центры ячеек исходного растра редко совпадают с центрами ячеек итогового; однако, значения должны быть привязаны к центрам.

Вам может показаться, что каждая ячейка набора растровых данных трансформируется в новое местоположение карты, но, на самом деле этот процесс происходит не так. Во время выполнения пространственной привязки, с использованием координат карты вычисляется матрица пустых ячеек. Каждой пустой ячейке затем присваивается значение, основанное на результате пересчета.

Три наиболее часто использующиеся метода пересчета это: ближайшего соседа, билинейная интерполяция и кубическая свертка. Все эти методы присваивают значение каждой пустой ячейке по результатам обработки ячеек набора растровых данных, не имеющего пространственную привязку.

Трансформирование методом ближайшего соседа является наиболее быстрым методом пересчета и хорошо подходит для обработки категорийных или тематических данных, поскольку при этом не изменяются значения входных ячеек. После того, как положение центров ячеек выходных данных сопоставлено с центрами ячеек входного растра, метод ближайшего соседа определяет положение центра ближайшей ячейки входного растра и присваивает это значение ячейке выходного растра.

При использовании метода ближайшего соседа, значения ячеек входного растра не изменяются. Значение 2 во входном растре всегда останется значением 2 в выходном; оно не будет изменено на 2,2 или 3. Поскольку выходные значения остаются неизменными, метод Ближайшего соседа следует использовать с номинальными или порядковыми данными, где каждое значение представляет класс, функциональную единицу или классификацию – это могут быть категорийные данные, такие как типы почвы, лесов или землепользования.

Билинейная интерполяция использует значения четырех ближайших центров входных ячеек для вычисления одного значения в выходном растре. Значение выходной ячейки является средневзвешенным значением этих четырех входных ячеек, уточненным согласно их удаленности от центра соответствующей ячейки входного растра. По сравнению с методом ближайшего соседа, этот метод пересчета позволяет получить более гладкое изображение.

Поскольку значения выходных ячеек вычисляются в зависимости от их относительного положения и значений входных ячеек, билинейная интерполяция подходит для данных, в которых положение относительно известной точки или явления определяет значение ячейки – т.е. для непрерывных поверхностей. Высоты, уклоны, интенсивность шума аэропорта или степень солености грунтовых вод вокруг устья реки представляют собой явления, которые отображаются с помощью непрерывных поверхностей и лучше всего пересчитываются с помощью метода билинейной интерполяции.

Кубическая свертка похожа на билинейную интерполяцию, отличие состоит в том, что средневзвешенное значение вычисляется по значениям в центрах 16 ближайших ячеек. Кубическая свертка позволяет получить более резкое изображение, чем билинейная интерполяция, т.к. большее количество ячеек участвует в процессе вычисления выходного значения. Поэтому этот метод пересчета часто используется для обработки изображений, таких как спутниковые и аэрофотоснимки.

Привязка растра по опорным точкам

В основном, пространственная привязка растровых данных происходит с использованием имеющихся пространственных данных (целевых данных), таких как растры с пространственной привязкой или класс векторных объектов, которые имеют нужную систему координат карты. Этот процесс включает определение серии опорных точек (известных координат x,y), которые связывают местоположения в наборе растровых данных с соответствующими местами в данных, имеющих пространственную привязку (целевых данных). Опорными точками являются такие местоположения, которые можно точно определить в наборе растровых данных и в реальных координатах. В качестве определяемых местоположений можно использовать многие различные типы объектов, например, перекрестки дорог, устья рек, обнажения горных пород, концы причалов, углы полей, углы улиц или пересечения лесозащитных полос.

Опорные точки используются для трансформирования методом полиномов, которое сместит набор растровых данных из существующего положения в пространственно корректное местоположение. Соединение между опорной точкой набора растровых данных (точка от) и соответствующей точкой уже выровненных данных (точка к) называется связью.

На примере ниже показана опорная «точка к» (желтый крест), расположенная на целевом слое векторных данных на перекрестке улиц, и ассоциированная с ней опорная «точка от» (зеленый крест), расположенная на растре. Связь показана голубой линией, соединяющей обе точки.

Необходимое количество связей зависит от сложности преобразования, которое вы планируете использовать для привязки набора растровых данных к карте. Добавление дополнительных связей не обязательно повышает точность преобразования. Если возможно, то лучше равномерно распределить связи по всему набору растровых данных, а не концентрировать их в одном месте. Обычно, наличие одной связи в каждом углу растра и нескольких по всему растру обеспечивает наилучший результат.

В основном, чем больше область перекрытия между набором растровых данных и целевыми данными, тем лучше результат привязки, поскольку опорные точки, по которым она строится, можно распределить наиболее равномерно. Например, если ваши целевые данные занимают четверть области набора растровых данных, опорные точки будут сконцентрированы только в этом районе. Таким образом, все, что не попадает в область перекрытия, скорее всего, будет привязано некорректно.

Проблемы и особенности ArcMap

Уберите галочку в окне «Автонастройка». Отключение автонастройки означает, что в данном случае, карта не будет автоматически трансформироваться после каждой новой точки привязки, в данном случае это было бы неудобно. В таблице связей, с каждым новым нажатием, будут появляться новые строки, которые при необходимости можно корректировать или удалять.

При этом точки привязки приблизятся к точкам с известными координатами. После получения окончательного варианта привязки нужно еще раз сохранить все точки привязки в таблице связей. После привязки рекомендуется с помощью ArcCatalog можно задать созданному растру систему координат. Это делается с помощью меню Свойства (полученного вами файла)/пространственная привязка/изменить/выбрать. Сначала лучше добавить данные, имеющие пространственную привязку, так как в этом случае вам не придется задавать систему координат фрейма данных.

Чтобы увидеть все наборы данных, измените их порядок в таблице содержания. Чтобы добавить связь, щёлкните известное местоположение в наборе растровых данных и щёлкните это же известное местоположение в векторных слоях карты (привязанные данные). Кроме того, вы можете добавить связи в окне Увеличение (Magnification) или окне Вьюера (Viewer). Нажмите Esc, чтобы удалить связь в процессе ее создания.

При трансформирования создается новый файл с информацией о пространственной привязке. Однако отечественные пользователи рассчитывают на другое, и справедливо ворчат: в MapInfo, мол, все есть, а тут нифига!

Если продолжать упорствовать, оставаясь в рамках ArcView, то и тут есть немало дополнительных средств. Если вы ничего не понимаете в проекциях и эллипсоидах, то искорежить квадратик своего растра, превратив его в обрывок резинового бинта, у вас не займет и минуты.

Если вы уверены не только в вашей проекции, но и в размере вашего пикселя, то вам это понравится. Однако, наигравшись со всеми этими средствами, мы поняли, что для работы с многочисленными растрами в ArcView ни одно из них не обязательно. Куда важнее представлять себе принципы работы с растрами в ГИС вообще. Геопривязка растра, по традиции, фиксируется в так называемом world-файле. Начнем с простого случая, когда, кроме растра, у вас других данных нет и не предвидится, ну разве что по этому же растру вы их и нарисуете.

И пусть вам повезло в третий раз, и ваш растр отсканирован ровно и не требует поворота. Откройте растр, и инструментом типа линейки измерьте квадрат сетки в пикселях. Например, их окажется 500 штук. Зная размер сетки на местности (например, в случае с миллионкой это 20 километров), мы получим размер пикселя — 20000 метров делим на 500 штук = 40 метров.

Мало того, это ВСЕ, что вам нужно в простом случае, можете начинать работу с картой. Полученные 40 метров мы пишем в первую и четвертую строки wld-файла, причем в четвертую с минусом (пусть этот минус вас не беспокоит, это просто формальность).

В ArcMap добавьте слои с корректной пространственной привязкой и добавьте набор растровых данных, пространственную привязку которого требуется выполнить. В списке слоев на панели инструментов Пространственная привязка перечислены растровые слои и слои САПР, как допустимые типы данных. При этом карта изменит размеры и положение ориентируясь к координатам привязки.

Э (экспозиция — электронные карты)

Экспозиция (склона) — одна из морфометрических характеристик пространственной ориентации элементарного склона
(вместе с углом наклона), вычисляемая путем обработки цифровой модели рельефа,
численно равная азимуту проекции нормали склона на горизонтальную плоскость.
Электронная карта:
1. картографическое изображение, визуализированное на видеоэкране на основе данных цифровых карт
  или баз данных ГИС в отличие от компьютерных карт, визуализируемых невидеоэкранными средствами графического вывода;
2. картографическое изображение в электронной (безбумажной) форме,
  представляющее собой цифровые данные (в т.ч. цифровые карты или слои данных ГИС),
  как правило, в записях на диске CD-ROM, вместе с программными средствами их визуализации,
  обычно картографическим визуализатором или картографическим браузером, предназначенное для генерации Э.к.;
3. «Векторная или растровая карта, сформированная на машинном носителе (например, на оптическом диске)
  с использованием программных и технических средств в принятой проекции, системе координат, условных знаках,
  предназначенная для отображения, анализа и моделирования,
  а также решения информационных и расчетных задач по данным о местности и обстановке»
  (ГОСТ Р 50828-95. Геоинформационное картографирование, 1996; с. З).
Электронные карты – см. Цифровые картографические данные

Необходимо ли трансформировать растр?

Вы можете сохранить трансформированный набор растровых данных после выполнения пространственной привязки, используя команду Трансформировать на панели инструментов Пространственная привязка, или с помощью инструмента Трансформировать. Кроме того, вы можете сохранить информацию о преобразовании в дополнительном файле, используя команду Обновить пространственную привязку на панели инструментов Пространственная привязка.

Трансформирование создает новый набор растровых данных, имеющий пространственную привязку в координатах карты. Вы можете сохранить его как файл BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, GIF, GRID, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG или TIFF. ArcGIS не требует обязательного постоянного трансформирования набора растровых данных для отображения его вместе с другими пространственными данными; однако, это следует сделать, если вы собираетесь анализировать его или использовать в других программах, которые не распознают пространственную привязку, хранящуюся в отдельном файле привязки.

При обновлении пространственной привязки, преобразование будет сохраняться в отдельном файле – новый набор растровых данных создан не будет, как это происходит при сохранении преобразования набора растровых данных. Для набора растровых данных в виде файла, такого как TIFF, трансформирование будет сохранено во внешнем файле XML с расширением .aux.xml. Если набор растровых данных является необработанным изображением, таким как BMP, а преобразование является аффинным, оно будет записано в файл привязки. Если набор растровых данных хранится в базе геоданных, при выполнении команды Обновить пространственную привязку, преобразование также будет сохранено в базе, в виде дополнительной информации, относящейся к этому набору растровых данных. Обновление растрового слоя, сервиса изображения или слоя мозаики выполнит обновление слоя внутри документа карты, но не сохранит измененную пространственную привязку в исходном файле.

В таблице ниже показано, как сохраняется каждый целевой тип.

Пространственная привязка различных растров

Тип данных	Результат
Набор растровых данных	Команда Обновить пространственную привязку обновляет набор растровых данных.
Растровый слой	Команда Обновить пространственную привязку обновляет слой растровых данных, растры-источники не затрагиваются.
Слой сервиса изображений	Сервис изображений на сервере не обновляется. После выполнения команды Обновить пространственную привязку можно либо сохранить документ карты (.mxd), либо создать файл слоя (.lyr), чтобы сохранить работу по пространственной привязке.
Растровый продукт	Растровый продукт не обновляет подлежащие файлы набора растровых данных. После выполнения команды Обновить пространственную привязку можно либо сохранить документ карты (.mxd), либо создать файл слоя (.lyr), чтобы сохранить работу по пространственной привязке.
Растр с функцией	Растровая функция не обновляет подлежащие файлы растров. После выполнения команды Обновить пространственную привязку можно либо сохранить документ карты (.mxd), либо создать файл слоя (.lyr), чтобы сохранить работу по пространственной привязке.

Более подробно о файлах привязки
Более подробно о файлах AUX

Книги

Хилл, Линда Л. (2006). Географическая привязка. MIT Press. ISBN 978-0262083546..mw-parser-output cite.citation{font-style:inherit}.mw-parser-output .citation q{quotes:»»»»»»»‘»»‘»}.mw-parser-output .id-lock-free a,.mw-parser-output .citation .cs1-lock-free a{background:linear-gradient(transparent,transparent),url(«//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/65/Lock-green.svg»)right 0.1em center/9px no-repeat}.mw-parser-output .id-lock-limited a,.mw-parser-output .id-lock-registration a,.mw-parser-output .citation .cs1-lock-limited a,.mw-parser-output .citation .cs1-lock-registration a{background:linear-gradient(transparent,transparent),url(«//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d6/Lock-gray-alt-2.svg»)right 0.1em center/9px no-repeat}.mw-parser-output .id-lock-subscription a,.mw-parser-output .citation .cs1-lock-subscription a{background:linear-gradient(transparent,transparent),url(«//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Lock-red-alt-2.svg»)right 0.1em center/9px no-repeat}.mw-parser-output .cs1-subscription,.mw-parser-output .cs1-registration{color:#555}.mw-parser-output .cs1-subscription span,.mw-parser-output .cs1-registration span{border-bottom:1px dotted;cursor:help}.mw-parser-output .cs1-ws-icon a{background:linear-gradient(transparent,transparent),url(«//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4c/Wikisource-logo.svg»)right 0.1em center/12px no-repeat}.mw-parser-output code.cs1-code{color:inherit;background:inherit;border:none;padding:inherit}.mw-parser-output .cs1-hidden-error{display:none;font-size:100%}.mw-parser-output .cs1-visible-error{font-size:100%}.mw-parser-output .cs1-maint{display:none;color:#33aa33;margin-left:0.3em}.mw-parser-output .cs1-subscription,.mw-parser-output .cs1-registration,.mw-parser-output .cs1-format{font-size:95%}.mw-parser-output .cs1-kern-left,.mw-parser-output .cs1-kern-wl-left{padding-left:0.2em}.mw-parser-output .cs1-kern-right,.mw-parser-output .cs1-kern-wl-right{padding-right:0.2em}.mw-parser-output .citation .mw-selflink{font-weight:inherit}

6.2. Подробно о растровых данных

Raster data is used in a GIS application when we want to display information that
is continuous across an area and cannot easily be divided into vector features.
When we introduced you to vector data we showed you the image in .
Point, polyline and polygon features work well for representing some features on
this landscape, such as trees, roads and building footprints. Other features on
a landscape can be more difficult to represent using vector features. For example
the grasslands shown have many variations in colour and density of cover. It
would be easy enough to make a single polygon around each grassland area, but a
lot of the information about the grassland would be lost in the process of
simplifying the features to a single polygon. This is because when you give a
vector feature attribute values, they apply to the whole feature, so vectors
aren’t very good at representing features that are not homogeneous (entirely the
same) all over. Another approach you could take is to digitise every small
variation of grass colour and cover as a separate polygon. The problem with that
approach is that it will take a huge amount of work in order to create a good
vector dataset.

Рис. 6.3 Некоторые объекты ландшафта легко представить в виде точек, линий и полигонов (например, деревья, дороги, дома). В других случаях это затруднительно. Например, как представить поля? В виде полигонов? А как тогда быть с различным цветом травы? В случае, если требуется отобразить большие площадные объекты с непрерывно меняющимися значениями, лучше всего использовать растры.

Решением этих проблем является использоваие растровых данных. Многие используют растровые данные в качестве подложки под векторные слои, чтобы улучшить восприятие содержащейся в них информации. Человеческий глаз очень хорошо распознает образы, поэтому использование изображения под векторными данными делает карты более понятными и удобочитаемыми. Растровые данные хорошо подходят не только для изображений реальной поверхности (например, спутниковые изображения или аэрофотосъемка), но и для отображения абстрактной информации. К примеру, растр может использоваться для визуализации тенденции осадкой на протяжении года, или для отображения вероятности пожара. В таких случаях каждая ячейка растра содержит некоторую величину, например вероятность возникновения пожара по десятибальной шкале.

An example that shows the difference between an image obtained from a satellite
and one that shows calculated values can be seen in .