Оцифрування карти за допомогою програмного продукту ArcGis

Оцифровування растрового зображення

Для того, щоб оцифрувати карту,перш за все необхідно в базу даних імпортувати із середовища ArcGis необхідний раст карти. Для цього ми відкриваємо ArcCatalog і імпортуємо необхідний растр (Рис. 1.1).

Рис. 1.1. Макет карти

Після того, як ми оримали растр карти, необхідно стоворити точкові об’єкти, за допомогою яких ми будемо інтерполювати горизонталі карти. Після цього в ArcCatalog ми створюємо персональну базу геоданих в якій створюємо “клас пространственных обьектов” (Рис. 1.2).

Рис. 1.2. Створення нового шару

Після того, як створили необхідні шари за допомогою піктограми Add Data (Рис. 1.3) додаємо їх до ArcMap. На панелі редагування вибираємо функцію “Редактор – Начать редактирование” (Рис. 1.4) та редагуємо.

Рис. 1.3. Піктограма для додавання шарів

Рис. 1.4. Панель редагування ArcMap

Далі за допомогою скетча ставимо точки, які повинні співпасти з горизонталями.

Рис. 1.5. Оцифрована карта

Рис. 1.6. Карта з ізолініями

1.2. Створення TIN поверхні та побудова ізоліній

Найбільш використовуваною векторною полігональною структурою (моделлю) просторових даних є трикутна нерегулярна мережа (Triangulated Irregular Network), відома під абревіатурою TIN. Вона будується шляхом об'єднання відомих точкових значень у серії трикутників за алгоритмом тріангуляції Делоне. Модель використовується для представлення поверхні у вигляді сукупності суміжних тривимірних (3D) трикутних граней, що не перекриваються.

Основний принцип алгоритму тріангуляції Делоне полягає в тому, щоб з наявного набору точок з відомими висотними позначками (значеннями координати Z) побудувати трикутники, які всі разом будуть максимально близькими до рівносторонніх фігур. Досягається це постійним контролем умови, відповідно до якої будь-яке коло, проведене через три вузли в трикутнику, не включатиме ніякого іншого вузла.

Завдяки своїй «нерегулярності» TIN-модель є більш гнучкою порівняно з растровою і дозволяє більш компактно і з меншими похибками описати поверхні з вкладеними формами, такі, як, наприклад, топографічна поверхня. Тому TIN-модель звичайно використовується для побудови цифрових моделей рельєфу, зокрема, у рамках програмних ГІС-пакетів фірми ESRI (ARC/INFO, ArcView GIS, ArcGIS).

Модель розглядає вузли або точки мережі як первинні елементи (Burrough, McDonnel, 1998). Топологічні відношення встановлюються шляхом створення в базі даних для кожної вузлової точки вказівок на сусідні вузли. Простір, що оточує територію, яка моделюється TIN, подається фіктивною вузловою точкою. Це допомагає в описі топології примежових точок і спрощує цю процедуру.

На рисунку 1.2.1. представлена TIN поверхня даної карти.

Рис. 1.2.1. TIN поверхня

1.3. Зв’язок даних з програмним продуктом Surfer

Для того, щоб імпортувати дані в програмний продук Surfer необхідно визначити координати X та Y точок. Перше чим визначити координати необхідно до створеного шару додати дві нові колонки за допомогою яких будуть відображатися дані. Після цього заходимо в атрибутивну таблицю даних і в контекстному меню вибираємо “вычисление геометрии” (Рис.1.3.1.)

Після визначення координат вибираємо з панелі атрибутивної таблиці піктограму Table Options та експортуємо дані (Рис.1.3.2.), вказуючи шлях до збереження (Рис1.3.3.)

Рис. 1.3.1. Розрахунок координат

Рис. 1.3.2. Експорт даних

Рис. 1.3.3. Шлях до збереження атрибутивних даних

РОЗДІЛ 2

ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОГРАМНИХ ПРОДУКТІВ Surfer та ArcGis

2.1. Створення сіткових файлів у програмному продукті Surfer

Щільність сітки необхідно проводити у відповідності з вихідними даними або необхідним масштабом карти. Якщо масштаб відомий в якому потрібно зобразити карту то крок між лініями сітки треба задати рівним тій кількості одиниці карти, що містяться в 1мм зображення.

Так, як нам для відображення карти не потрібно вводити параметри відповідно до масштабу карти, то вибираїмо по замовчуванні (Рис. 2.1.1)

Рис. 2.1.1. Зміна параметрів сітки

На основі даних отриманих при цифровані створюємо сіткові файли з допомогою всіх методів (Рис. 2.1.2). На основі створених сіткових файлів будуємо контурні карти.

Рис. 2.1.2. Методи створення сіткових файлів

Рис.2.1.3. Метод Кригінга (Kriging)

Рис.2.1.4. Метод радіальних базисних функцій (Radial Basis Functions)

Рис.2.1.5. Метод тріангуляції лінійною інтерполяцією (Triangulation with Linear Interpolation)

Рис.2.1.6. Метод побудови сіткової функції (Inverse Distance to a Pover)

Рис.2.1.7. Метод мінімальної кривизни (Minimam Curvature)

Рис.2.1.8. Метод поліномінальної регресії (Polynominal Regression)

Рис.2.1.8.1. Метод поліномінальної регресії – плоска поверхня (Simple planar surface)

Рис.2.1.8.2. Метод поліномінальної регресії – квадратична поверхня (Quadratic surface)

Рис.2.1.8.3 Метод поліномінальної регресії – кубічна поверхня (Cubic surfuse)

Рис.2.1.9. Метод Шепорда (Modified Shepard’s Method)

Рис.2.1.10. Метод природного сусідства (Naturest Neighbor)

Рис.2.1.11. Метод найближчого сусідства (Nearesr Neighbor)

2.1.1. Визначення середньої відстані між точками даних

При створенні сіткового файлу приймаємо значення параметрів сітки за замовчуванням: це дозволяє згенерувати прийнятий сітковий файл, придатний для побудови карт ізоліній і графіків поверхонь. Однак є кілька параметрів, зміна яких має суттєвий вплив на сітковий файл. Ці парамтри за змістом можна поділити на дві групи: параметри геометрії сітки та параметри використовуваного сіткового методу.

Параметри геометрії сітки – це межі сітки. Межі сітки визначають мінімальні та максимальні значення X та Y координат створюваного сіткового файлу. За замовчуванням Surfer вибирає максимальні та мінімальні значення X i Y координат точок даних XYZ файлу. Межі сіткового файлу задають область визначення для карт ізоліній та графіків поверхонь, які будуть будуватися на основі цього файлу.

Щільність сітки визначається кількістю сіткових ліній в напрямку осей X і Y відповідно. Іншими словами, щільність сітки визначається кількістю рядків і стовпців у сітковому файлі. За замовчунням Surfer вибирає ту з осей координат (X або Y), яка довша, і будує сто сіткових ліній від цієї осі.

Щільність сітки визначає ступінь гладкості карт ізоліній і графіків поверхонь. Ізолінії, а також лінії сітки, що визначають графік поверхні, насправді є ламаними лініями, що складаються з прямолінійних відрізків. Чим більше рядків і стовпців у сітковому файлі, тим коротше ці відрізки і тим більше виглядають ізолінії і графіки поверхонь.

2.1.2. Інтерполяція в програмному продукті Surfer

Як випливає з характеристики методів просторової інтерполяції, кожен з них має свої переваги і недоліки, які повинні бути враховані при виборі того чи іншого методу при вирішенні конкретних завдань. Але вибір методу інтерполяції наявних даних залежить від кількості вихідних точок даних і рівномірності їх розподілу в області інтерполяції. Виробники спеціалізованого програмного забезпечення для просторової інтерполяції - широко поширеного пакету наукової графіки Surfer компанії Golden Software - розробили ряд рекомендацій з вибору підходящого методу просторової інтерполяції.

Набір, що містить близько десяти точок, дозволить визначити не більше ніж загальні закономірності розподілу досліджуваного параметра. У цьому випадку рекомендуються методи крігінг і радіальних базисних функцій. Останні належать до нейромережевого моделювання, яке тільки починає застосувуватіся в просторової інтерполяції в середовищі ГІС. Для побудови трендових поверхонь можна використовувати поліноміальну регресію.

При наборі менше 250 точок рекомендується крігінг з лінійною варіограмною моделлю.

Набір з 250-1000 точок з оптимальною швидкістю обробляють тріангуляція з лінійною інтерполяцією, крігінг і радіальні базисні функції.

Коли набір нараховує більше 1000 точок, швидка оцінка даних може бути проведена з використанням методів мінімальної кривизни і тріангуляції з лінійною інтерполяцією. Точно, але порівняно повільно працюють методи крігінг і радіальних базисних функцій

В даній курсовій роботі потрібно було виконати інтерполяцію статистичних даних такими методами: Рис.2.1.3. Метод Кригінга (Kriging), Рис.2.1.4. Метод радіальних базисних функцій (Radial Basis Functions), Рис.2.1.5. Метод тріангуляції лінійною інтерполяцією (Triangulation with Linear Interpolation), Рис.2.1.6. Метод побудови сіткової функції (Inverse Distance to a Pover), Рис.2.1.7. Метод мінімальної кривизни (Minimam Curvature), Рис.2.1.8. Метод поліномінальної регресії (Polynominal Regression), Рис.2.1.8.1. Метод поліномінальної регресії – плоска поверхня (Simple planar surface), Рис.2.1.8.2. Метод поліномінальної регресії – квадратична поверхня (Quadratic surface), Рис.2.1.8.3 Метод поліномінальної регресії – кубічна поверхня (Cubic surfuse), Рис.2.1.9. Метод Шепорда (Modified Shepard’s Method), Рис.2.1.10. Метод природного сусідства (Naturest Neighbor), Рис.2.1.11. Метод найближчого сусідства (Nearesr Neighbor).

2.2. Інтерполювання в програмному продукті ArcGis

Для інтерполяції в програмному продукті ArcGis версії 10.0 використовується модуль Geostatistical Analyst. В даному модулі вибираємо Geostatistical Wizard (Рис.2.2.1.) Тоді вже, вибираємо необхідний метод інтерполяції (Рис.2.2.2.)

Рис.2.2.1. Вікно Geostatistical Analyst

Рис. 2.2.2. Geostatistical Wizard

Потім вибираєм метод інтерполяції, переходим до параметрів вибраного методу інтерполяції налаштовуємо параметри цього методу так,щоб приблизити результат викинання до Surfera (Рис.2.2.3.)

Рис. 2.2.3. Вікно задавання параметрів даного методу

Після налаштування оптимальних параметрів, наступним кроком є перегляд варіограми по певному методу (Рис.2.2.4.)

Рис. 2.2.4. Вікно перегляду варіограми

Рис. 2.2.5. Inverse Distance Weighting

Рис. 2.2.6. Global Polynomial Interpolation

Рис. 2.2.7. Local Polynomial Interpolation

Рис. 2.2.8. Radial Basis Functions

Рис. 2.2.9. Kriging

Рис. 2.2.10. Kriging Simple

Рис. 2.2.11. Kriging Universal

Рис. 2.2.12. Kriging Indicator

Рис. 2.2.13. Kriging Probability

Рис. 2.2.14. Kriging Disjunctive

2.3. Висновок по методам інтерполяції

Порівнявши використані методи інтерполяції в програмних продуктах Surfer та ArcGis, можна зробити висновок, що для відображення заданого рельєфу найкраще підходять методи метод кригінга, дещо гірше радіальних базисних функцій

Особливістю створеного сіткового файлу є те, що частина території не покрита точками з відомими координатами. Такі методи як тріангуляція з лінійною інтерполяцією, метод Шепарда, природного сусідства є неефективні при побудові рельєфу в областях з великим рівнем забезпечення вихідними даними.

А методи мінімальної кривизни та зворотних зважених відстаней не є ефективними через недостатньо велику кількість вихідних даних.

РОЗДІЛ З

ЗГЛАДЖУВАННЯ ОТРИМАНИХ СІТКОВИХ ДАНИХ ЗА

ДОПОМОГОЮ СПЛАЙНІВ І ФІЛЬТРАЦІЇ

Дата добавления: 2015-05-24