Тим Саттон - Краткое введение в ГИС

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.

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.

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.

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.

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

Закрепим изученный материал:

•Растровые данные представляют собой сеть пикселейодинакового размера.

•Растровые данные хорошо служат для представления непрерывно изменяющихся значений.

•Размер пиксела изображения на местности определяет его пространственное разрешение.

•Растровые изображения могут содержать один или несколько цветовых каналов, каждый из которых покрывает одну и ту же область, но хранит данные о разных волновых диапазонах.

•Когда растровые данные содержат различные спектральные каналы, они называются мультиспектральными.

•Три канала мультиспектрального изображения могут быть показаны красным, зеленым и синим цветами.

•Изображения с одним каналом называются черно-белыми.

•Одноканальные черно-белые изображения могут быть отображены в ГИС-приложении с помощью псевдоцветов.

•Растровые изображения могут занимать большое дисковое пространство.

Ниже приведено несколько примеров практических заданий для Ваших учеников:

•Обсудите с учениками, в каких ситуациях Вы использовали бы векторные данные, а в каких растровые.

•Попросите учеников создать «растровую» карту района вокруг Вашего учебного заведения, используя кальку формата А4 с нанесенной сеткой. Наложите кальку на лист топографической карты или на аэрофотоснимок и попросите учеников закрасить клетки в сетке в соответствии с категориями объектов (здания, спортивные участки, деревья, тропинки и т. д.). Когда работа будет закончена, посмотрите какие объекты хорошо отображаются с помощью растровой графики и подумайте, как изменения размера ячеек скажется на возможности представления различных типов объектов.