Краткое введение в ГИС

Когда Вы делаете цветную фотографию цифровым фотоаппаратом, он использует электронные сенсоры для обнаружения красного, зеленого и синего света. Когда фотография отображается на экране или выводится на печать, красный, зеленый и синий цвета (RGB, от англ. Red, Green, Blue) комбинируются для показа спектра цветов, понятного Вашему глазу. Хранение RGB-данных в цифровом формате осуществляется отдельно для каждого из трех цветовых каналов.

В то время как человеческий глаз способен различать только комбинации красного, зеленого и синего цветов, электронные сенсоры могут обнаруживать световые волны другой длины, невидимые для нас. Конечно, цифровые фотоаппараты навряд ли записывают информацию о невидимых частях электромагнитного спектра, потому что люди заинтересованы в сохранении на фотографиях только того, что они могут увидеть сами. Растровые изображения, включающие данные о невидимых участках спектра, часто называются мультиспектральными изображениями. Запись невидимых участков спектра может дать нам полезную географическую информацию. Например, измерение инфракрасного излучения может быть полезным для обнаружения воды в почве.

Так как изображения, содержащие многочисленные цветовые каналы, так полезны для задач ГИС, растровые данные часто поставляются в виде многоканальных изображений. Каждый канал изображения является отдельным слоем. ГИС-приложение комбинирует три различных канала и показывает их как красный, зеленый и синий, чтобы мы могли увидеть их невооруженным глазом. Число каналов в растровом изображении часто называют спектральным разрешением.

Если изображение состоит из одного канала, оно называется черно-белым. Имея черно-белое изображение, можно применить к нему различные цветовые схемы, чтобы сделать различия в значениях пикселей более очевидными. Изображения с цветовыми схемами называют псевдоцветными изображениями.

Получение векторных данных на основе растровых данных

В ходе обсуждения векторных данных мы отметили, что растровые данные часто используются в качестве подложки при оцифровке. Другой подход заключается в использовании продвинутых компьютерных программ для автоматического распознавания векторных объектов на изображениях. Некоторые объекты, такие как дороги, обнаруживаются по резкому перепаду значений соседних пикселей. Компьютерная программа ищет подобные перепады и автоматически создает векторные объекты на их основе. Подобная функциональность обычно доступна только в высокоспециализированных (и очень дорогих) ГИС-приложениях.

Получение растровых данных на основе векторных данных

Иногда бывает полезно конвертировать векторные данные в растровые данные. Побочным эффектом такого преобразования выступает потеря атрибутивных данных, связанных с векторной геометрией. В то же время, такая конвертация может быть полезной, если Вам необходимо предоставить геоданные людям, которые не являются специалистами в сфере ГИС. Имея изображение в распространенном формате (например, JPEG), они смогут просмотреть его на своих компьютерах без необходимости устанавливать специализированное ГИС-приложение.

Анализ растров

Существует множество интересных аналитических инструментов для работы с растровыми данными. Например, растры могут быть использованы для моделирования водного стока на основе модели рельефа.

Растровые данные широко используются в сельском и лесном хозяйстве для определения биопродуктивности растительности. К примеру, обладая спутниковым снимком, Вы можете выявить области менее интенсивного произрастания культур, и затем использовать полученные данные для увеличения вноса удобрений в конкретных участках полей. Лесники используют растровые данные для оценки количества древесины и потенциала добычи дерева на различных территориях.

Растровые данные также очень важны в управлении чрезвычайными ситуациями. Анализ ЦМР (цифровых моделей рельефа, или растров, пиксели которых содержат информацию о высотах над уровнем моря) помогает в оценке потенциально затопляемых площадей. Полученные данные могут быть использованы для оценки областей, наиболее пострадавших от наводнения, и концентрации спасательных работ на этих территориях.

Об этом следует помнить

Как мы уже упомянули, растровые данные высокого разрешения требуют большой объем дискового пространства на компьютере.

Что мы узнали?

Закрепим изученный материал:

•Растровые данные представляют собой сеть пикселей одинакового размера.

•Растровые данные хорошо служат для представления непрерывно изменяющихся значений.

•Размер пиксела изображения на местности определяет его пространственное разрешение.