יותר

הצגת כל פיקסל ברסטר?

הצגת כל פיקסל ברסטר?


בבקשה תוכל לעזור לי בכתיבת תסריט לצפייה שמעריך מספר תאים גלויים מכל פיקסל? או שיש איזה תוסף שיכול לעשות את זה?


זהו בדיוק מדד החשיפה. לפרטים נוספים ראו תשובתי לפוסט זה ולבלוג שלי באתר זה, המתאר את האינדקס וחלק מהסיבוכים לחישובו. האתר מספק גם קישור לתוכנת הקוד הפתוח שניתן להשתמש בה לביצוע הניתוח. חשוב לציין, כיוון שאזור תצוגה מצטבר הוא דבר אינטנסיבי במיוחד לחישוב, האלגוריתם משתמש בכמה גישות כדי להפוך אותו ליישום יותר.


הייתי משתמש ב- ArcGIS לשם כך, אך ניתן להשתמש בגישה בכל חבילת GIS שמסוגלת ליצור רסטר מצטבר.

זה ייקח הרבה זמן להריץ - אולי ימים, תלוי בגודל רסטר הקלט שלך. אני מציע לבדוק על אזור משנה קטן כדי לוודא שהתוצאות הן מה שאתה רוצה. אבל אתה לא צריך תסריט.

  1. המר את הרסטר לתכונה נקודה.

  2. הפעל את התכונה Viewshed on the point, כאשר הסמל המקורי הוא משטח הגובה.

זה מייצר א סככת צפיות מצטברת, במקום המסורתי סכנה בינארית. במקום תוצאה פשוטה של ​​"גלוי/לא גלוי", זוהי ספירה של כמה מתכונות הקלט מסוגלות לראות פיקסל ספציפי. (מאמר תיאורטי שימושי בנושא אם אתה מעוניין.)

בדרך כלל, זה משמש עם מספר קטן של נקודות תצפית - כך שאם 10 נקודות משמשות כקלט, לרסטר הפלט יש ערכים מ -0 עד 10 תלוי בכמה נקודות יכולות לראות תא נתון. אך אנו יכולים להניח חוסר נראות: אם צופה יכול לראות נקודת מטרה, אז נקודת המטרה יכולה גם לראות את נקודת הצופה.

לכן, אם אתה משתמש הרסטר כולו כנקודות תצפית קלט, הרסטר המצטבר המתקבל מספר לך כמה תאים אחרים כל תא יכול לראות.


מחסן נוף

יישום

יישום מערכת זו היה לעתים קרובות בתעדוף לחלק הוויזואלי של הנוף כפי שהוא נראה מכבישים ומנקודות מבט מרכזיות (בהתחשב בכך ששינוי מקסימלי היה ה- VQO הבסיסי שאמור להיות מיושם בכל מקום). ניתוח מבעד לצפייה זיהה מה היה ומה לא ניתן לראות ממספר נקודות מבט והנוף חולק ליחידות, נותח ונתן לו יעדי איכות חזותית. מכשירי VQO, שהוגדרו על ידי מומחים, ייצגו אפוא את הדרישות הרצויות למשאב החזותי, שישולבו בתהליך תכנון היער הרחב יותר שכלל משאבים רבים אחרים, כגון עץ, מים, חיות בר, בילוי, טווח וכן הלאה. היה צריך לאזן את כל הדרישות המתחרות והדבר הוביל, בנסיבות מסוימות, למשאב החזותי על ידי ערכים אחרים.

כאשר ניהול היער נכנס ללחץ גובר מצד הקמפיינים למגוון הביולוגי ולהגנה על מינים בסכנת הכחדה (בסוף שנות השמונים והתשעים) גורמים אקולוגיים וניהול מערכות אקולוגיות החלו במקרים רבים להחליף את משמעותם של המשאבים החזותיים והאחרים. הרישום בכמה יערות בצפון מערב האוקיינוס ​​השקט צומצם בהיקף או הופסק לגמרי לזמן מה, כך שהשינויים בנוף הגלוי הפכו למשמעותיים פחות.


8.4: ניתוח משטח- מיפוי שטח

ניתוח משטח מכונה לעתים קרובות ניתוח שטח (גובה) כאשר מידע הקשור לשיפוע, היבט, צפייה, הידרולוגיה, נפח וכן הלאה מחושב על משטחי רסטר כגון DEMs (דגמי הגבהות דיגיטליות סעיף 5.3.1 & פורמטים של קובצי וקטור & quot). בנוסף, ניתן ליישם טכניקות ניתוח משטח גם למאמצי מיפוי אזוטריים יותר כגון הסתברות לטורנדו או ריכוז תמותת תינוקות באזור נתון. בחלק זה אנו דנים בכמה שיטות ליצירת משטחים וטכניקות ניתוח משטחים נפוצות הקשורות למערכי נתונים של שטח.

כמה ניתוחי שכונה נפוצים המבוססים על רסטר מספקים תובנות יקרות על תכונות השטח של השטח. מפות שיפוע (חלק (א) באיור 8.12 & quot (א) שיפוע, (ב) היבט ו- (c ו- d) מפות הילדה & quot) מצוינות לניתוח והדמיה של מאפייני צורת קרקע ומשמשים אותם לעתים קרובות יחד עם מפות היבט (מוגדרות בהמשך) עד להעריך יחידות קו פרשת מים, מלאי משאבי יער, לקבוע התאמת בית גידול, להעריך פוטנציאל שחיקת מדרון וכן הלאה. הם נוצרים בדרך כלל על ידי התאמת משטח מישור לחלון נע 3 על 3 סביב כל תא מטרה. כאשר מחלקים את המרחק האופקי על פני החלון הנע (הנקבע באמצעות הרזולוציה המרחבית של תמונת הרסטר) במרחק האנכי בתוך החלון (מדוד כהפרש בין ערך התא הגדול ביותר לערך התא המרכזי), השיפוע יחסית להשיג בקלות. ניתן לחשב את רף הפלט של ערכי המדרון כאחוז שיפוע או כדרגת שיפוע.

כל תא המציג שיפוע חייב, בהגדרה, להיות מכוון לכיוון ידוע. אוריינטציה זו מכונה היבט. מפות היבט (חלק (ב) של איור 8.12 & quot (א) שיפוע, (ב) היבט, ו (ג ו- ד) מפות הילדה & quot) משתמשים במידע המדרון כדי לייצר תמונות רסטר פלט לפיה הערך של כל תא מציין את הכיוון אליו הוא פונה. זה בדרך כלל מקודד כאחד משמונת הכיוונים הסדירים (צפון, דרום, מזרח, מערב, צפון מערב, צפון מזרח, דרום מערב, דרום מזרח) או במעלות של 1 & deg (כמעט צפונה) ל- 360 & deg (בחזרה לצפון). למשטחים שטוחים אין היבט וניתנים להם ערך של & מינוס 1. לחישוב היבט, חלון נע 3 על 3 משמש לאיתור הגבהים הגבוהים והנמוכים ביותר סביב תא המטרה. אם ערך התא הגבוה ביותר ממוקם בפינה השמאלית העליונה של החלון (& ldquotop & rdquo מגיע צפונה) והערך הנמוך ביותר נמצא בפינה הימנית התחתונה, ניתן להניח שההיבט הוא דרום מזרח. השילוב של מידע על מדרון והיבט הוא בעל ערך רב לחוקרים כמו בוטנאים ומדעני אדמה מכיוון שזמינות אור השמש משתנה מאוד בין מדרונות הפונים צפונה לדרום. ואכן, משטרי האור והלחות השונים הנובעים משינויי היבט מעודדים הבדלים צמחיים ואדאפיים.

א מפת צל (חלק (ג) של איור 8.12 & quot (א) שיפוע, (ב) היבט, ו- (ג ו- ד) מפות הילדה & quot) מייצג את הארה של משטח ממקור אור היפותטי ומוגדר על ידי המשתמש (ככל הנראה השמש). ואכן, שיפוע הגבעה מואר באופן בהיר יחסית כשהוא פונה לשמש וחושך כשהוא פונה הרחק. באמצעות שיפוע פני השטח, היבט, זווית האור הנכנס וגובה השמש ככניסות, תהליך צל הגבעה מקודד כל תא ברסטר הפלט עם ערך 8 סיביות (0 & ndash255) הגדל משחור ללבן. כפי שאתה יכול לראות בחלק (ג) של איור 8.12 & quot (א) שיפוע, (ב) היבט, ו- (c ו- d) מפות צללים & quot, ייצוגים של צל הגבעות הם דרך יעילה לדמיין את האופי התלת-ממדי של גבהים על פני שטח. צג דו ממדי או מפת נייר. מפות Hillshade יכולות לשמש גם ביעילות כמפה בסיסית כאשר הן מונחות בשכבה שקופה למחצה, כגון מודל הגבהה דיגיטלי בצבע שווא (חלק DEM (ד) באיור 8.12 & quot (א) שיפוע, (ב) היבט ו- (c ו ד) מפות צללית & quot).

איור 8.12 (א) שיפוע, (ב) היבט, ו (ג ו -ד) מפות צל

מקור: נתונים זמינים מהמכון הגיאולוגי האמריקאי, מרכז תצפית ומדעי כדור הארץ (EROS), Sioux Falls, SD.

ניתוח משופרות היא טכניקת ויזואליזציה בעלת ערך המשתמשת בערך הגובה של תאים ב- DEM או TIN (רשת משולשת לא סדירה) כדי לקבוע את האזורים שניתן לראות ממיקום אחד או יותר (חלק (א) באיור 8.13 & quot (a ) Viewed and (b) Watershed Maps & quot). מיקום הצפייה יכול להיות שכבה נקודה או קו, וניתן למקם אותו בכל גובה רצוי. הפלט של ניתוח viewshed הוא רסטר בינארי המסווג תאים כ- 1 (גלוי) או 0 (לא גלוי). במקרה של שני מיקומי צפייה, ערכי רסטר הפלט יהיו 2 (גלוי משתי הנקודות), 1 (גלוי מנקודה אחת) או 0 (לא גלוי משתי הנקודות).

פרמטרים נוספים המשפיעים על מפת הצפייה המתקבלת הם אזימוט הצפייה (אופקי ו/או אנכי) ורדיוס הצפייה. אזימוט הצפייה האופקית הוא הזווית האופקית של אזור התצוגה והוא מוגדר לערך ברירת מחדל של 360 & deg. ייתכן שהמשתמש ירצה לשנות ערך זה ל- 90 & deg אם למשל, סככת התצוגה הרצויה כוללת רק את השטח שניתן לראות מחלון משרד. באופן דומה ניתן להגדיר את זווית הצפייה האנכית מ- 0 & deg ל- 180 & deg. לבסוף, רדיוס הצפייה קובע את המרחק ממיקום הצפייה שאמור להיכלל בפלט. פרמטר זה מוגדר בדרך כלל לאינסוף (מבחינה פונקציונלית, זה כולל את כל האזורים בתוך ה- DEM או ה- TIN הנבדק). הוא עשוי להיות מופחת אם, למשל, רק רצית לכלול את האזור בטווח שידור של 100 ק"מ של תחנת רדיו.

באופן דומה, ניתוחי קו פרשת המים הן סדרה של טכניקות ניתוח פני שטח המגדירות את החלוקה הטופוגרפית המנקזת מים פני שטח לרשתות נחלים (חלק (ב) של איור 8.13 & quot (א) תצוגת ו (ב) מפות קו פרשת & quot). במערכות מידע גיאוגרפיות (GIS), ניתוח קו פרשת המים מבוסס על קלט של DEM הממומש & מקושט. DEM מלא הוא DEM שאינו מכיל שקעים פנימיים (כגון שניתן היה לראות בתוך בור, כיור ביוב או מחצבה). מתוך תשומות אלה, נוצר רסטר לכיוון זרימה כדי לדגמן את כיוון תנועת המים על פני השטח. ממידע כיוון הזרימה, רסטר הצטברות זרימה מחשב את מספר התאים התורמים לזרימה לכל תא. באופן כללי, תאים עם ערך גבוה של הצטברות זרימה מייצגים ערוצי זרם, בעוד שתאים עם הצטברות זרימה נמוכה מייצגים רמות. עם זאת בחשבון, נוצרת רשת של מקטעי זרמים מאוגנים. רשתות זרם אלה מבוססות על סף מינימלי של הצטברות זרימה שהוגדרה על ידי המשתמש. לדוגמה, ניתן להחליט שתא צריך לפחות אלף תאים תורמים כדי להיחשב כמקטע זרם. שינוי ערך סף זה ישנה את צפיפות רשת הזרם. לאחר יצירת רשת הזרם, מחושב רסטר של קישור זרם לפיו כל קטע זרם (קו) מחובר טופולוגית לצמתים של זרמים (צמתים). לבסוף, מערכי הנתונים של כיוון הזרימה ומערך הקישורים של זרם הזרם משולבים כדי לקבוע את רסטר קו פרשת המים כפי שניתן לראות בחלק (ב) של איור 8.13 & quot (א) Viewshed ו- (b) Waterershed Maps & Chang (Chang 2008). צ'אנג, ק. 2008. היכרות עם מערכות מידע גיאוגרפיות. ניו יורק: מקגרו-היל. ניתוחים כאלה הם לא יסולא בפז לניהול קו פרשת המים ולמודלים הידרולוגיים.


1.2 מקורות נתונים של רסטר

נתוני רסטר נאספים ומשמשים מגוון טכנולוגיות מידע גיאוגרפיות, כולל חישה מרחוק, פוטוגרמטריה מוטסת, קרטוגרפיה ומערכות מיקום גלובליות. הנתונים שנאספו נותחים לאחר מכן על ידי מערכות עיבוד תמונה דיגיטליות, יישומי גרפיקה ממוחשבת וטכנולוגיות ראיית מחשב. טכנולוגיות אלה משתמשות במספר פורמטים של נתונים ויוצרות מגוון מוצרים.

חלק זה מתאר בקצרה כמה ממקורות הנתונים והשימושים העיקריים עבור GeoRaster, תוך התמקדות במושגים וטכניקות שעליך להיות מודע אליהן בפיתוח יישומים. הוא אינו מציג הסברים מפורטים על הטכנולוגיות שעליך להתייעץ עם ספרי לימוד סטנדרטיים וחומרי עזר למידע זה.

1.2.1 חישה מרחוק

חישה מרחוק משיגה מידע על אזור או אובייקט באמצעות מכשיר שאינו מחובר פיזית לאזור או לאובייקט. לדוגמה, החיישן עשוי להיות בתחנת לוויין, בלון, מטוס, סירה או קרקע. מכשיר החיישן יכול להיות כל אחד ממגוון מכשירים, כולל מצלמת מסגרת, צילום דחיפה (סלעים), מכ"ם צמצם סינתטי (SAR), סונאר הידרוגרפי או סורק נייר או סרט. יישומי חישה מרחוק כוללים הערכה וניטור סביבתי, איתור וניטור שינויים גלובליים ומדידת משאבי טבע.

הנתונים שנאספים על ידי חישה מרחוק נקראים לעתים קרובות דימויים גיאוגרפיים. אורך הגל, מספר הלהקות וגורמים אחרים קובעים את המאפיינים הרדיומטרים של דימויים גיאוגרפיים. התמונות הגיאוגרפיות יכולות להיות חד-להקות, רב-פס או היפרספקטרליות, אשר כולן ניתנות לניהול על ידי GeoRaster. תמונות גיאוגרפיות אלה יכולות לכסות כל אזור בכדור הארץ (במיוחד לתמונות המורגשות בלוויין). הרזולוציה הזמנית יכולה להיות גבוהה, כמו למשל עם לוויינים מטאורולוגיים, מה שמקל על זיהוי שינויים. ליישומי חישה מרחוק, סוגים שונים של רזולוציה (זמנית, מרחבית, ספקטרלית ורדיומטרית) חשובים לעיתים קרובות.

1.2.2 פוטוגרמטריה

פוטוגרמטריה שואבת מידע מטרי ממדידות שנעשו על תצלומים. רוב יישומי הפוטוגרמטריה משתמשים בתמונות מוטסות או בתמונות ברזולוציה גבוהה שנאספות על ידי חישה מרחוק בלוויין. בפוטוגרמטריה המסורתית, הנתונים העיקריים כוללים תמונות כגון תצלומים בשחור לבן, צילומי צבע וזוגות צילום סטריאו.

פוטוגרמטריה מבססת בקפדנות את הקשר הגיאומטרי בין התמונה לאובייקט כפי שהיה קיים בזמן אירוע ההדמיה, ומאפשרת לך להפיק מידע על האובייקט מהתמונות שלו. הקשר בין תמונה לאובייקט יכול להתבסס בכמה אמצעים, אותם ניתן לקבץ בשתי קטגוריות: אנלוגי (באמצעות רכיבים אופטיים, מכניים ואלקטרוניים) או אנליטי (כאשר הדוגמנות מתמטית והעיבוד דיגיטלי). פתרונות אנלוגיים מתחלפים יותר ויותר בפתרונות אנליטיים/דיגיטליים, המכונים גם פוטוגרמטריה רכה.

המוצר העיקרי ממערכת פוטוגרמטריה של softcopy עשוי לכלול דגמי גבהים דיגיטליים (DEM) ותמונות אורתואיות. GeoRaster יכול לנהל את כל נתוני הרסטר יחד עם מידע ההתייחסות הגיאוגרפית שלו.

1.2.3 מערכות מידע גיאוגרפיות

מערכת מידע גיאוגרפית (GIS) לוכדת, מאחסנת ומעבדת מידע המפנה גיאוגרפית. תוכנת GIS הייתה באופן מסורתי או מבוססת וקטור או מבוססת רסטר, אולם עם התכונה GeoRaster, Oracle Spatial מטפלת בנתוני רסטר ונתונים וקטוריים כאחד.

מערכות GIS המבוססות על רסטר מעבדות בדרך כלל נתונים מחוספסים גיאוגרפיים. נתונים על רשת יכולים להיות בדידים או רציפים. נתונים נפרדים, כגון חלוקות משנה פוליטיות, שימוש וכיסוי קרקעות, קווי אוטובוס ובארות נפט, נשמרים בדרך כלל כרשתות שלמות. נתונים רציפים, כגון גובה, היבט, ריכוז זיהום, רמת רעש הסביבה ומהירות הרוח, נשמרים בדרך כלל כרשתות צפות. GeoRaster יכול לאחסן את כל הנתונים האלה.

התכונות של שכבת רשת נפרדת מאוחסנות בטבלה יחסית הנקראת טבלת תכונת ערך (מע"מ). מע"מ מכיל עמודות שצוין על ידי ספק GIS, והוא עשוי להכיל גם עמודות שהוגדרו על ידי המשתמש. ניתן לאחסן את המע"מ במסד הנתונים של אורקל כטבלה רגילה. ניתן לרשום את שם המע"מ בתוך אובייקט GeoRaster המתאים כך שיישומי GIS של רסטר יוכלו להשתמש בטבלה.

1.2.4 קרטוגרפיה

קרטוגרפיה היא המדע של יצירת מפות, שהן ייצוגים דו-ממדיים של כדור הארץ התלת-ממדי (או של מרחב שאינו כדור-הארץ באמצעות מערכת קואורדינטות מקומית). כיום המפות ממוגנות או נסרקות לצורות דיגיטליות, וייצור המפות הוא ברובו אוטומטי. ניתן לשאול, לנתח ולעדכן במהירות מפות המאוחסנות במחשב.

ישנם סוגים רבים של מפות, המתאימות למגוון שימושים או מטרות. דוגמאות לסוגי מפות כוללות בסיס (רקע), נושאי, תבליט (תלת מימד), היבט, קדסטרלי (שימוש בקרקע) ושבץ. מפות בדרך כלל מכילות כמה אלמנטים של הערות שיסייעו להסביר את המפה, כגון פסי קנה מידה, אגדות, סמלים (כגון החץ הצפוני) ותוויות (שמות ערים, נהרות וכו ').

ניתן לאחסן מפות בפורמט רסטר (וכך ניתן לנהל אותן על ידי GeoRaster), בפורמט וקטורי או בפורמט היברידי.

1.2.5 עיבוד תמונה דיגיטלית

עיבוד תמונה דיגיטלית משמש לעיבוד נתוני רסטר בפורמטים של תמונות סטנדרטיות, כגון TIFF, GIF, JFIF (JPEG) ו- Sun Raster, וכן בתבניות גיאוגרפיות רבות, כגון NITF, GeoTIFF, ERDAS IMG ו- PCI PIX. טכניקות עיבוד תמונה נמצאות בשימוש נרחב ביישומי חישה מרחוק ופוטוגרמטריה. טכניקות אלה משמשות לפי הצורך כדי לשפר, לתקן ולשחזר תמונות כדי להקל על הפרשנות לתיקון כל טשטוש, עיוות או השפלה אחרת שעלולה להתרחש ולסווג אובייקטים גיאוגרפיים באופן אוטומטי ולזהות מטרות. ניתן לטעון ולנהל את תמונת המקור, הביניים והתוצאה על ידי GeoRaster.

1.2.6 גיאולוגיה, גיאופיזיקה וגיאוכימיה

גיאולוגיה, גיאופיזיקה וגיאוכימיה משתמשים כולם בנתונים דיגיטליים ומייצרים כמה מפות רסטר דיגיטליות הניתנות לניהול על ידי GeoRaster.

בגיאולוגיה הנתונים כוללים מפות גיאולוגיות אזוריות, מפות שכבה ותמונות שקופיות. בחיפושים גיאולוגיים ובגיאולוגיה של נפט, נעשה שימוש נרחב בסימולציה גיאוסטראטית ממוחשבת, חיזוי מינרלים סינתטיים ואפיון שדות נפט תלת-ממדיים, הכוללים כולם נתוני רסטר.

בגיאופיזיקה נשמרים נתונים אודות כוח הכבידה, השדה המגנטי, תחבורה של גל סיסמי ונושאים אחרים, יחד עם מידע גיאוגרפי.

בגיאוכימיה ניתן לנתח ולמדוד את התוכן של מרכיבים כימיים מרובים. טכניקת הרשת הלא סדירה המשולשת (TIN) משמשת לעתים קרובות לייצור מפות רסטר לצורך ניתוח נוסף, ועיבוד תמונות נמצא בשימוש נרחב.


פרמטרים

מחלקת התכונות המזהה את מיקומי הצופה.

הקלט יכול להיות תכונות נקודה או פוליליין.

הפלט רק יתעד את מספר הפעמים שניתן לראות כל מיקום תא ברסטר משטח הקלט על ידי נקודות התצפית של הקלט (או קודקודים עבור פולילינים). תדירות התצפית תירשם בפריט VALUE בטבלת התכונות של רסטר הפלט.

מספר יחידות הקרקע x, y ביחידת z אחת.

גורם ה- z מתאים את יחידות המידה של יחידות z כאשר הן שונות מיחידות x, y של משטח הקלט. ערכי z של משטח הקלט מוכפלים בגורם z בעת חישוב משטח הפלט הסופי.

אם יחידות x, y ויחידות z נמצאות באותן יחידות מידה, גורם z הוא 1. זוהי ברירת המחדל.

אם יחידות x, y ויחידות z נמצאות ביחידות מידה שונות, יש להגדיר את גורם ה- z לגורם המתאים או שהתוצאות יהיו שגויות. לדוגמה, אם יחידות z הן רגליים ויחידות x, y הן מטרים, היית משתמש בגורם z של 0.3048 כדי להמיר את יחידות z מרגל למטר (1 רגל = 0.3048 מטר).

מציין אם ייושם תיקון עקמומיות כדור הארץ.

  • לא מסומן - לא יוחל תיקון עקמומיות. זוהי ברירת המחדל.
  • מסומן - ייושם תיקון עקמומיות.

מקדם שבירת האור הנראה באוויר.

התפוקה מעל פני הקרקע (AGL) רסטר.

תוצאת AGL היא סמל שבו כל ערך תא הוא הגובה המינימלי שיש להוסיף לתא שאינו נראה אחרת כדי שיהיה גלוי על ידי צופה אחד לפחות.

תאים שכבר היו גלויים יהיו בעלי ערך 0 ברסטר הפלט הזה.

מחלקת התכונות המזהה את מיקומי הצופה.

הקלט יכול להיות תכונות נקודה או פוליליין.

הפלט רק יתעד את מספר הפעמים שניתן לראות כל מיקום תא ברסטר משטח הקלט על ידי נקודות התצפית של הקלט (או קודקודים עבור פולילינים). תדירות התצפית תירשם בפריט VALUE בטבלת התכונות של רסטר הפלט.

מספר יחידות הקרקע x, y ביחידת z אחת משטחית.

גורם ה- z מתאים את יחידות המידה של יחידות z כאשר הן שונות מיחידות x, y של משטח הקלט. ערכי z של משטח הקלט מוכפלים בגורם z בעת חישוב משטח הפלט הסופי.

אם יחידות x, y ויחידות z נמצאות באותן יחידות מידה, גורם z הוא 1. זוהי ברירת המחדל.

אם יחידות x, y ויחידות z נמצאות ביחידות מידה שונות, יש להגדיר את גורם ה- z לגורם המתאים או שהתוצאות יהיו שגויות. לדוגמה, אם יחידות z הן רגליים ויחידות x, y הן מטרים, היית משתמש בגורם z של 0.3048 כדי להמיר את יחידות z מרגל למטר (1 רגל = 0.3048 מטר).

מאפשר תיקון עקמומיות כדור הארץ.

  • FLAT_EARTH - לא יוחל תיקון עקמומיות. זוהי ברירת המחדל.
  • CURVED_EARTH - תיקון עקמומיות יוחל.

מקדם שבירת האור הנראה באוויר.

התפוקה מעל פני הקרקע (AGL) רסטר.

תוצאת AGL היא רסטר שבו כל ערך תא הוא הגובה המינימלי שיש להוסיף לתא שאינו נראה אחרת כדי שיהיה גלוי על ידי צופה אחד לפחות.

תאים שכבר היו גלויים יהיו בעלי ערך 0 ברסטר הפלט הזה.

דוגמת קוד

דוגמה זו קובעת את מיקומי השטח הנראים לקבוצת משקיפים המוגדרים בקובץ עיצוב.

דוגמה זו קובעת את מיקומי השטח הנראים לקבוצת משקיפים המוגדרים בקובץ עיצוב.


הצגת כל פיקסל ברסטר? - מערכות מידע גיאוגרפיות

חומר זה נלקח מתוך מדריך ההקדמה של SAGE, מאת רוברט מ. איתמי ורוברט ג'יי ראולינגס, בהוצאת DLSR, מלבורן, אוסטרליה, 1993. (ג) 1993 DLSR, כל הזכויות שמורות.

ספר הדרכה זה זמין יחד עם תוכנת דגמי העבודה של SAGE וספר ההנחיות של SAGE - עיין בסעיף מוצרי DLSR למידע נוסף.

-->

הַגדָרָה

Vector ו- Raster GIS

מערכות מידע גיאוגרפיות של רסטר, המאחסנות תכונות מפות בפורמט רסטר או רשת, מכלילות את מיקום התכונות למטריצה ​​רגילה של תאים. מבני נתוני RIS GIS מועדפים על מודלים של גבהים דיגיטליים, ניתוחים סטטיסטיים, נתונים שחושים מרחוק, דוגמנות סימולציות ויישומי משאבי טבע.

מיפוי נושאי

כל נושא שונה מאוחסן על שכבת -על נפרדת. שכבות העל בצד שמאל מייצגות GIS מבוסס וקטור, שבו המידע מאוחסן כסדרה של נקודות, קווים ומצולעים. השכבות הימניות מייצגות GIS מבוסס רסטר, שבו המידע מאוחסן כסדרה של יחידות נפרדות הנקראות תאים.

סיווג גיאומטרי של מידע מרחבי

נתוני נקודה
נתוני קו
נתוני מצולע

בסיס נתונים טקסטואלי

בדיקת GIS

'אתר והצג את כל מגרשי המשחקים במורד המזבלות בתוך 100 שנות מישור'

סוג זה של שאילתה נענה במערך פקודות ל- GIS, ולאחר מכן יוצר מפת תצוגה של כל האתרים העונים על הקריטריונים המתבטאים בשאילתה. המשתמש יכול גם לשאול את ה- GIS על פי התכונות הטקסטואליות במסד הנתונים הטבלאי ולאחר מכן להציג את תכונות המפה התואמות את התכונות הללו. דוגמה לסוג שאילתה זה היא כדלקמן:

'הצג את כל רשת החשמל המותקנת לפני 1950 בקוטר פחות מ -12 אינץ' '

שאילתה זו מביאה להצגת מפה של צינורות המים באזור המחקר כאשר החשמל הספציפי בשאילתה מודגש. לחלופין ניתן להפיק דוח המפרט את המידע המלא על כל קטע של מים אשר עומדים בקריטריונים בשאילתה.

שילוב נתוני GIS

התייחסות גיאוגרפית

ניתוח מרחבי

  • סיווג מחדש של תכונות שכבת -על של מפות
  • מדידת מרחק, ושטח
  • אינטרפולציה של ערכים
  • זיהוי התרחשות משותפת של ערכים בנושאי מפות שונות (ניתוח כיסוי)

דוגמנות הגבהה דיגיטלית (DEM)

  • חישוב שיפוע
  • היבט סולארי
  • ניתוח משופרות (חישוב החשיפה)
  • ניתוח נגר

קרטוגרפיה אוטומטית והדמיית נתונים

1. קבוצת מספרים
2. כיסוי מפת תבליט מוצל
3. ציור מבוקע בתוכנית
4. ציור פרספקטיווי עטוף על מפת הגבהה.

ישנן גם טכניקות אחרות לייצוג נתונים מרחביים, כולל תרשימים, היסטוגרמות וטבלאות סטטיסטיות.

יישומי GIS

קריאה נוספת (נייר)

Burrough, P.A. (1986) עקרונות מערכות מידע גיאוגרפיות להערכת משאבי קרקעות.

הוצאת קלרנדון, הוצאת אוניברסיטת אוקספורד, ניו יורק.

ארונוף, סטנלי (1989) מערכות מידע גיאוגרפיות: נקודת מבט ניהולית WDL Publications, אוטווה, קנדה.

כוכב, ג'פרי ואסטס, ג'ון א. (1990) מערכות מידע גיאוגרפיות: הקדמה, פרנטיס-הול, קליפס אנגלווד, ניו ג'רזי


דוגמה 1: מצלמות בנקודות קבועות

בתרחיש זה תמצאו מיקומים מתאימים לארבע מצלמות תנועה כך שיהיו להן תצפיות ללא הפרעה למחלף הכביש בטווח מוגדר (200 מטר). למצלמות יש הגבלת גובה של 3 מטר והן מהוות נקודות קבועות שלא ניתן לסובב אותן.

פתח והצג תמונות

  1. בחלון החיפוש של ארגז הכלים ENVI  , הקלד נשפך ולחץ פעמיים על זרימת עבודה של ניתוח תצוגה שם כלי שמופיע.
  2. בחלונית בחירת הקבצים, לחץ על לְדַפדֵף הבא ל קובץ DEM בשדה, נווט לספרייה viewshed ובחר בקובץ NEONBoulderDSM.dat ולאחר מכן לחץ על בסדר.
  3. בחלונית בחירת הקבצים, לחץ על לְדַפדֵף הבא ל קובץ תמונה בשדה, נווט לספרייה viewshed ובחר בקובץ NAIPBoulderAirphoto.dat ולאחר מכן לחץ על בסדר.
  4. נְקִישָׁה הַבָּא כדי להמשיך ללוח Viewshed Analysis.
  5. כאשר התמונות מוצגות, שכבת NAIPBoulderAirphoto.dat צריכה להיות על גבי ערימת התצוגה. בחר שכבה זו במנהל השכבות כדי להפוך אותה ל פָּעִיל שִׁכבָה.

ה ביאור סמל הכלי פעיל בסרגל הכלים ENVI  , כך שתוכל להתחיל להוסיף נקודות תצוגה. אם ברצונך לחקור את התמונה, בחר מחבת כלי בסרגל הכלים.

לאחר מכן, תגדיר כמה פרמטרי ברירת מחדל לתצוגה ותתחיל להוסיף נקודות תצוגה.

הגדר פרמטרי תצוגת ברירת מחדל

הפרמטרים הבאים משמשים לקביעת ערכי ברירת מחדל עבור כולם חָדָשׁ צפה במקורות שאתה מגדיר. אם תשנה ערכים אלה לאחר הוספת מקורות תצוגה חדשים, הם לא יחולו על מקורות אלה. אנו נראה לך כיצד לשנות ערכי פרמטרים עבור מקורות תצוגה בודדים בהמשך פרק זה.

  1. בחלונית ניתוח תצוגה, הזן א טווח ברירת מחדל לצפייה (מטרים) ערך של 200.
  2. הזן א גובה ברירת מחדל לצפייה (מטרים) ערך של 3.

הערה: ה מרווח נקודות ברירת מחדל (מטרים) הפרמטר חל רק על מקורות תצוגת פוליליין ופוליגון. הוא אינו חל על מקורות נקודתיים, אותם אתה עומד להוסיף.

השטחים הירוקים הם מיקומים הנראים לעין לפחות אחד של מקורות הצפייה (מצלמות). האזורים האדומים משתרעים עד 200 מטרים כפי שצוין על ידי טווח ברירת מחדל לצפייה (מטרים) פָּרָמֶטֶר.

הגדר פרמטרים של תצוגת מצלמה

בנוסף לגובה הצופה וטווח הצפייה, המצלמות מוגבלות עוד יותר על ידי משתנים כגון שדה ראייה, אזימוט ומגרש. כדי לדגם בצורה מדויקת יותר של ניתוח ספיגת צפיות מוגבל, עליך לקחת בחשבון את האילוצים הללו. התרשים הבא ממחיש משתנים אלה:

נניח שלכל מצלמה יש את האילוצים הבאים:

כמו כן, מכיוון שכל מצלמה ממוקמת לניטור כיוון גיאוגרפי מסוים (לכיוון מרכז המחלף), יש לה ערכי אזימוט שונים. נניח גם שהם ברמה (Pitch = 0 מעלות) ואי אפשר לסובב אותם.

התרשים הבא מציג את המבט מלמעלה למטה של ​​ארבע הנקודות. הטווח ושדה הראייה האופקי (HFOV) זהים לכל ארבע הנקודות. הם מוצגים רק לתצוגה 1 לשם בהירות.

תוכל להגדיר פרמטרים אלה בנפרד עבור כל מקור תצוגה על ידי עריכת המאפיינים שלהם. בצע את השלבים הבאים:

  1. לחץ פעמיים על כל מקור תצוגה בחלונית Analysed Viewshed, פעם אחת והזן את הערכים המוצגים להלן בתיבת הדו-שיח Property. התעלם מהגדרת מפה X לא ניתן לשנות זאת. נְקִישָׁה בסדר בתיבת הדו -שיח נכס בסיום.
  2. אפשר את תצוגה מקדימה אפשרות לראות את התוצאות המשופרות.

הצפיות מוגבלות יותר כעת עבור כל מצלמה. השטחים הירוקים מייצגים מיקומים הנראים למצלמה אחת לפחות. תצוגה מקדימה זו מאשרת שלמרכז מחלף הכבישים כיסוי ממצלמה אחת לפחות בכל זמן נתון.


הצגת כל פיקסל ברסטר? - מערכות מידע גיאוגרפיות

יחידה 5 - יכולות RASTER GIS

נערך בסיוע מיכה פזנר, אוניברסיטת מניטובה

למידע המשלים את תוכן היחידה:

מאגרים: טרנספורמציות מרחק (כריסמן/יו מוושינגטון) פעולות מקיפות (כריסמן/יו מוושינגטון) פעולות מקיפות: פעולות מצטברות (כריסמן/יו מוושינגטון) - מבט על פעולות איטרטיביות המשפיעות על מחסניות צבירת משטחי עלות. שכבת מפות (כריסמן/יו מוושינגטון) - שילוב מידע ממקורות מגוונים לביצוע שכבת -על גלה מערכות יחסים מתוך הנחה אחידה של הגיאומטריה. כיסוי מפה: כמה דוגמאות (כריסמן/יו מוושינגטון) - יישומי GRASS רבים. משטחים (כריסמן/יו מוושינגטון) - סוגי משטחי שיפוע ושיפוע שיפוע במאפייני מחשוב של התכנסות/סטייה ברשת.

יחידה זו ממשיכה בסקירה הכללית של GIS. במידת האפשר, אנו מציעים לך להחליף ו/או להשלים את הגרפיקה המסופקת ביחידה זו בגרפיקה שנוצרה על ידי תכנית הרסטר בה תלמידיך ישתמשו במעבדותיהם. לחלופין, הדרך הטובה ביותר להמחיש יחידה זו עשויה להיות באמצעות הדגמת מעבדה.

שקול לספק מסמכים לסטודנטים המסכמים את הפקודות לתוכנית ה- GIS Raster בהן תשתמש במעבדות. בדוק במדריך התוכנית שלך סיכום פקודות או בצע השלכת מסך של מסך העזרה המתאים אם יש כזה.

יחידה 5 - יכולות RASTER GIS

נערך בסיוע מיכה פזנר, אוניברסיטת מניטובה

  • RIS GIS חייב להיות בעל יכולות עבור:
    • קלט נתונים
    • פונקציות משק בית שונות
    • פעולות על שכבות, כמו אלה שנתקלו ביחידה הקודמת - קודד מחדש, שכבת יתר והתפשטות
    • הפקת נתונים ותוצאות

    • מכיוון שהטווח כה גדול, חלק ניסו לארגן פונקציות לתוכנית עקבית, אך עדיין לא התקבלה תכנית רחבה
    • היחידה מכסה מבחר מהשימושים והנפוצים ביותר

    • הסוג הפשוט ביותר של ערכים להצגה הוא מספרים שלמים
      • בתצוגת צבע ניתן להקצות לכל ערך שלם צבע ייחודי
      • חייבים להיות צבעים רבים כמו מספרים שלמים

        לְמָשָׁל גובה מוצג לעתים קרובות על מפה באמצעות הרצף כחול-ירוק-צהוב-חום-לבן להגדלת הגובה

        המערכת צריכה לייצר את האגדה באופן אוטומטי בהתבסס על התיאורים של כל ערך המאוחסן בשכבת הנתונים

      תקורה - תצוגה פשוטה (IDRISI)

        יתכן וראוי להציג את הנתונים כמשטח

        פעולת החיפוש למציאת קווי מתאר היא עתירת מחשבים ולכן עשויה להיות איטית

      • ניתן לעשות זאת על ידי ציור פרופילים לרוחב הסמל כאשר כל קיזוז פרופיל ושורות נסתרות מוסרות
      • המשטח עשוי להיות צבעוני באמצעות הערכים בשכבה שנייה (שכבה שנייה יכולה להיות & QUOT משוטט & QUOT מעל המשטח שהוגדר על ידי השכבה הראשונה)
      • התוצאה יכולה להיות יעילה מאוד
        • & QUOTLA הסרט & QUOT הופק על ידי מעבדת Propulsion Jet על ידי ציור תמונת לנדסאט של לוס אנג'לס על שכבה של גבהים, ולאחר מכן הדמיה של הנוף ממטוס נע.

          לייצר שכבה חדשה משכבת ​​קלט אחת או יותר

          לפיקסלים שכנים או רחוקים אין השפעה

          אינך יכול למצוא את & QUOT ממוצע & QUOT של אדמות מסוג 3 ו -5, וגם קרקע 5 & QUOT גדולה יותר מ & QUOT אדמה 3

          באמצעות שכבת קלט אחת בלבד

          שימושי כאשר מספר ערכי הקלט הייחודיים קטן

        • לְמָשָׁל 0-499 הופך ל -1, 500-999 הופך ל -2, ו- GT1000 הופך ל -3
        • שימושי כאשר לשכבה הישנה יש ערכים שונים בכל תא, למשל תמונות גובה או לוויין

          לְמָשָׁל 0, 1, 4, 6 בשכבת הקלט הופכים ל -1, 2, 3, 4 בהתאמה

          לְמָשָׁל newvalue = (2*oldvalue + 3) 2

          שכבת על מתרחשת כאשר ערך הפלט תלוי בשתי שכבות קלט או יותר
            מערכות רבות מגבילות שכבת -על לשתי שכבות קלט בלבד

          1. ערך הפלט שווה לממוצע אריתמטי של ערכי קלט

          2. ערך הפלט שווה לגדול (או לפחות) מערכי הקלט

          • x and y are the input layers, z is the output
          • some examples: z = x + y z = xy z = x / y

          • לְמָשָׁל if y>0, then z = y , otherwise z = x
          • note: in many raster packages logical conditions cannot be done directly from input layers
            • must first create reclassified input images so that cells have 0 if they do not meet the condition and 1 if they do

              the value of a pixel on the new layer is determined by the local neighborhood of the pixel on the old layer

              a filter operates by moving a "window" across the entire raster
                לְמָשָׁל many windows are 3x3 cells

              • smoothing (a "low pass" filter, removes or reduces local detail)
              • edge enhancement (a "high pass" filter, exaggerates local detail)

              • replaces each value by the simple unweighted average of it and its eight neighboring values
              • severely smooths the spatial variation on the layer

              2. .05 .05 .05 .05 .60 .05 .05 .05 .05

                if the values in a layer are elevations, we can compute the steepness of slopes by looking at the difference between a pixel's value and those of its adjacent neighbors

                aspect can be measured in degrees from North or by compass points - N, NE, E etc.

                aspect determines the direction of runoff
                  this can be used to sketch drainage paths for runoff

                  calculate the distance of each cell from a cell or the nearest of several cells
                    each pixel's value in the new layer is its distance from the given cell(s)

                    buffers around objects and features are very useful GIS capabilities
                      לְמָשָׁל build a logging buffer 500 m wide around all lakes and watercourses

                    • לְמָשָׁל the friction layer could represent varying cost of travel
                    • this will affect the width of the buffer - narrow in areas of high friction, etc.

                    • given a layer of elevations, and one or more viewpoints, compute the area visible from at least one viewpoint
                      • לְמָשָׁל value = 1 if visible, 0 if not
                      • useful for planning locations of unsightly facilities such as smokestacks, or surveillance facilities such as fire towers, or transmission facilities

                        by comparing adjacent pixels, identify all patches or zones having the same value

                        measure the area of each zone and assign this value to each pixel instead of the zone's number
                          alternatively output may be in the form of a summary table sent to the printer or a file

                          measure the perimeter of each zone and assign this value to each pixel instead of the zone's number
                            alternatively output may be in the form of a summary table sent to the printer or a file

                            however, if boundaries in the study area do not have a dominant orientation such errors may cancel out

                            measure the distance from each pixel to the nearest part of its zone boundary, and assign this value to the pixel
                              boundary is defined as the pixels which are adjacent to pixels of different values

                            • measure the shape of the zone and assign this to each pixel in the zone
                              • one of the most common ways to measure shape is by comparing the perimeter length of a zone to the square root of its area
                              • by dividing this number by 3.54 we get a measure which ranges from 1 for a circle (the most compact shape possible) to 1.13 for a square to large numbers for long, thin, wiggly zones

                              • helpful in studying the effects of geometry and spatial arrangement of habitat
                                • לְמָשָׁל size and shape of woodlots on the animal species they can sustain
                                • לְמָשָׁל value of linear park corridors across urban areas in allowing migration of animal species

                                • it is important to have ways of describing a layer's contents
                                  • particularly new layers created by GIS operations
                                  • particularly in generating results of analysis

                                    generate statistics on a layer
                                      לְמָשָׁל mean, median, most common value, other statistics

                                    • compare two maps statistically
                                      • לְמָשָׁל is pattern on one map related to pattern on the other?
                                      • לְמָשָׁל chi-square test, regression, analysis of variance

                                        generate statistics for the zones on a layer
                                          לְמָשָׁל largest, smallest, number, mean area

                                        • other raster GIS
                                        • input of images from remote sensing system
                                        • other types of GIS

                                          changing cell size, orientation, portion of raster to analyze

                                        Berry, J.K., 1987. "Fundamental operations in computer- assisted map analysis," International Journal of Geographical Information Systems 1:119-136. Describes a logical and consistent way of classifying and grouping raster GIS functions.

                                        Burrough, P.A., 1986. Principles of Geographical Information Systems for Land Resource Assessment, Clarendon, Oxford. Chapter 5 is a comprehensive review of raster GIS.

                                        Star, J.L. and J.E. Estes, 1990. Geographic Information Systems: An Introduction, Prentice Hall. A comprehensive text on GIS, with excellent treatment of raster systems.

                                        Tomlin, C.D., 1990. Geographic Information Systems and Cartographic Modeling, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. A comprehensive approach to analysis and modeling using raster systems - an excellent introduction to GIS- based analysis.

                                        User documentation for any raster GIS.

                                        1. Discuss the classification scheme proposed by Berry in the article listed in the references. Is it logical and comprehensive? Can you suggest improvements based on the material in this unit or the functions of a specific raster GIS to which you have access?

                                        2. A variety of user interfaces have been used in raster GISs, including typed commands, menus and responses to

                                        questions. Discuss the advantages and disadvantages of each.

                                        3. "The most valuable skill in GIS is the ability to take a real problem and convert it into a series of GIS operations". Discuss.


                                        Geographical information system parallelization for spatial big data processing: a review

                                        With the increasing interest in large-scale, high-resolution and real-time geographic information system (GIS) applications and spatial big data processing, traditional GIS is not efficient enough to handle the required loads due to limited computational capabilities.Various attempts have been made to adopt high performance computation techniques from different applications, such as designs of advanced architectures, strategies of data partition and direct parallelization method of spatial analysis algorithm, to address such challenges. This paper surveys the current state of parallel GIS with respect to parallel GIS architectures, parallel processing strategies, and relevant topics. We present the general evolution of the GIS architecture which includes main two parallel GIS architectures based on high performance computing cluster and Hadoop cluster. Then we summarize the current spatial data partition strategies, key methods to realize parallel GIS in the view of data decomposition and progress of the special parallel GIS algorithms. We use the parallel processing of GRASS as a case study. We also identify key problems and future potential research directions of parallel GIS.

                                        This is a preview of subscription content, access via your institution.


                                        Viewshed for each pixel in raster? - מערכות מידע גיאוגרפיות

                                        UNIT 5 - RASTER GIS CAPABILITIES

                                        Compiled with assistance from Micha Pazner, University of Manitoba

                                        For Information that Supplements the Contents of this Unit:

                                        • Basic display
                                        • Other types of display
                                        • Recoding
                                        • Overlaying layers
                                        • סִנוּן
                                        • Slopes and aspects
                                        • מֶרְחָק
                                        • Buffer zones
                                        • Visible area or "viewshed"
                                        • Identifying zones
                                        • Areas of zones
                                        • Perimeter of zones
                                        • Distance from zone boundary
                                        • Shape of zone
                                        • One layer
                                        • More than one layer
                                        • Zones on one layer

                                        This unit continues the overview of raster GIS. If possible, we suggest that you replace and/or supplement the graphics provided with this unit with graphics generated by the raster program your students will be using in their labs. Alternatively, the best way to illustrate this unit may be through the use of a laboratory demonstration.

                                        Consider providing handouts to the students that summarize the commands for the raster GIS program you will be using in labs. Check your program's manual for a command summary or do a screen dump of the appropriate help screen if there is one.

                                        UNIT 5 - RASTER GIS CAPABILITIES

                                        Compiled with assistance from Micha Pazner, University of Manitoba

                                        • a raster GIS must have capabilities for:
                                          • input of data
                                          • various housekeeping functions
                                          • operations on layers, like those encountered in the previous unit - recode, overlay and spread
                                          • output of data and results
                                          • because the range is so large, some have tried to organize functions into a consistent scheme, but no scheme has been widely accepted yet
                                          • the unit covers a selection of the most useful and common
                                          • the simplest type of values to display are integers
                                            • on a color display each integer value can be assigned a unique color
                                            • there must be as many colors as integers
                                            • לְמָשָׁל elevation is often shown on a map using the sequence blue-green-yellow-brown-white for increasing elevation
                                            • the system should generate the legend automatically based on the descriptions of each value stored with the data layer

                                            overhead - Simple display (IDRISI)

                                            • it may be appropriate to display the data as a surface
                                            • contours can be "threaded" through the pixels along lines of constant value
                                              • the searching operation for finding contours is computer-intensive so may be slow
                                              • this can be done by drawing profiles across the raster with each profile offset and hidden lines removed
                                              • the surface might be colored using the values in a second layer (a second layer can be "draped" over the surface defined by the first layer)
                                              • the result can be very effective
                                                • "LA The Movie" was produced by Jet Propulsion Lab by draping a Landsat image of Los Angeles over a layer of elevations, then simulating the view from a moving aircraft
                                                • produce a new layer from one or more input layers
                                                • the value of each new pixel is defined by the values of the same pixel on the input layer(s)
                                                  • neighboring or distant pixels have no effect
                                                  • you cannot find the "average" of soils types 3 and 5, nor is soil 5 "greater than" soil 3

                                                  • using only one input layer
                                                  • examples:

                                                  1. assign a new value to each unique value on the input layer

                                                  2. assign new values by assigning pixels to classes or ranges based on their old values

                                                  • לְמָשָׁל 0-499 becomes 1, 500-999 becomes 2, >1000 becomes 3
                                                  • useful when the old layer has different values in each cell, e.g. elevation or satellite images

                                                  3. sort the unique values found on the input layer and replace by the rank of the value

                                                  • לְמָשָׁל 0, 1, 4, 6 on input layer become 1, 2, 3, 4 respectively
                                                  • applications: assigning ranks to computed scores of capability, suitability etc.
                                                  • לְמָשָׁל newvalue = (2*oldvalue + 3)2
                                                  • an overlay occurs when the output value depends on two or more input layers
                                                    • many systems restrict overlay to two input layers only

                                                    1. output value equals arithmetic average of input values

                                                    2. output value equals the greatest (or least) of the input values

                                                    3. layers can be combined using arithmetic operations

                                                    4. combination using logical conditions

                                                    • לְמָשָׁל if y>0, then z = y , otherwise z = x
                                                    • note: in many raster packages logical conditions cannot be done directly from input layers
                                                      • must first create reclassified input images so that cells have 0 if they do not meet the condition and 1 if they do

                                                      5. assign a new value to every unique combination of input values

                                                      • the value of a pixel on the new layer is determined by the local neighborhood of the pixel on the old layer
                                                      • a filter operates by moving a "window" across the entire raster
                                                        • לְמָשָׁל many windows are 3x3 cells
                                                        • smoothing (a "low pass" filter, removes or reduces local detail)
                                                        • edge enhancement (a "high pass" filter, exaggerates local detail)

                                                        1. .11 .11 .11 .11 .11 .11 .11 .11 .11

                                                        • replaces each value by the simple unweighted average of it and its eight neighboring values
                                                        • severely smooths the spatial variation on the layer

                                                        2. .05 .05 .05 .05 .60 .05 .05 .05 .05

                                                        • if the values in a layer are elevations, we can compute the steepness of slopes by looking at the difference between a pixel's value and those of its adjacent neighbors
                                                        • the direction of steepest slope, or the direction in which the surface is locally "facing", is called its aspect
                                                          • aspect can be measured in degrees from North or by compass points - N, NE, E etc.
                                                          • aspect determines the direction of runoff
                                                            • this can be used to sketch drainage paths for runoff
                                                            • calculate the distance of each cell from a cell or the nearest of several cells
                                                              • each pixel's value in the new layer is its distance from the given cell(s)
                                                              • buffers around objects and features are very useful GIS capabilities
                                                                • לְמָשָׁל build a logging buffer 500 m wide around all lakes and watercourses
                                                                • לְמָשָׁל the friction layer could represent varying cost of travel
                                                                • this will affect the width of the buffer - narrow in areas of high friction, etc.
                                                                • given a layer of elevations, and one or more viewpoints, compute the area visible from at least one viewpoint
                                                                  • לְמָשָׁל value = 1 if visible, 0 if not
                                                                  • useful for planning locations of unsightly facilities such as smokestacks, or surveillance facilities such as fire towers, or transmission facilities
                                                                  • by comparing adjacent pixels, identify all patches or zones having the same value
                                                                  • give each such patch or zone a unique number
                                                                  • set each pixel's value to the number of its patch or zone
                                                                  • measure the area of each zone and assign this value to each pixel instead of the zone's number
                                                                    • alternatively output may be in the form of a summary table sent to the printer or a file
                                                                    • measure the perimeter of each zone and assign this value to each pixel instead of the zone's number
                                                                      • alternatively output may be in the form of a summary table sent to the printer or a file
                                                                      • however, if boundaries in the study area do not have a dominant orientation such errors may cancel out
                                                                      • measure the distance from each pixel to the nearest part of its zone boundary, and assign this value to the pixel
                                                                        • boundary is defined as the pixels which are adjacent to pixels of different values
                                                                        • measure the shape of the zone and assign this to each pixel in the zone
                                                                          • one of the most common ways to measure shape is by comparing the perimeter length of a zone to the square root of its area
                                                                          • by dividing this number by 3.54 we get a measure which ranges from 1 for a circle (the most compact shape possible) to 1.13 for a square to large numbers for long, thin, wiggly zones
                                                                          • helpful in studying the effects of geometry and spatial arrangement of habitat
                                                                            • לְמָשָׁל size and shape of woodlots on the animal species they can sustain
                                                                            • לְמָשָׁל value of linear park corridors across urban areas in allowing migration of animal species
                                                                            • it is important to have ways of describing a layer's contents
                                                                              • particularly new layers created by GIS operations
                                                                              • particularly in generating results of analysis
                                                                              • compare two maps statistically
                                                                                • לְמָשָׁל is pattern on one map related to pattern on the other?
                                                                                • לְמָשָׁל chi-square test, regression, analysis of variance
                                                                                • list available layers
                                                                                • input, copy, rename layers
                                                                                • import and export layers to and from other systems
                                                                                  • other raster GIS
                                                                                  • input of images from remote sensing system
                                                                                  • other types of GIS
                                                                                  • changing cell size, orientation, portion of raster to analyze

                                                                                  Berry, J.K., 1987. "Fundamental operations in computer- assisted map analysis," International Journal of Geographical Information Systems 1:119-136. Describes a logical and consistent way of classifying and grouping raster GIS functions.

                                                                                  Burrough, P.A., 1986. Principles of Geographical Information Systems for Land Resource Assessment, Clarendon, Oxford. Chapter 5 is a comprehensive review of raster GIS.

                                                                                  Star, J.L. and J.E. Estes, 1990. Geographic Information Systems: An Introduction, Prentice Hall. A comprehensive text on GIS, with excellent treatment of raster systems.

                                                                                  Tomlin, C.D., 1990. Geographic Information Systems and Cartographic Modeling, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. A comprehensive approach to analysis and modeling using raster systems - an excellent introduction to GIS- based analysis.

                                                                                  User documentation for any raster GIS.

                                                                                  1. Discuss the classification scheme proposed by Berry in the article listed in the references. Is it logical and comprehensive? Can you suggest improvements based on the material in this unit or the functions of a specific raster GIS to which you have access?

                                                                                  2. A variety of user interfaces have been used in raster GISs, including typed commands, menus and responses to

                                                                                  questions. Discuss the advantages and disadvantages of each.

                                                                                  3. "The most valuable skill in GIS is the ability to take a real problem and convert it into a series of GIS operations". Discuss.


                                                                                  Please send comments regarding content to: Brian Klinkenberg
                                                                                  Please send comments regarding web-site problems to: The Techmaster
                                                                                  Last Updated: August 30, 1997.


                                                                                  צפו בסרטון: Google Pixel 4a. פתיחת קופסה