Переклассификация поверхностей
Наиболее широко используются следующие четыре характеристики трехмерных поверхностей для описания окрестностей: уклон, азимут(экспозиция склона), форма и взаимная видимость.
В той или иной степени все они могут применяться и в векторных и в растровых ГИС, опять же в зависимости от сложности программного обеспечения. Во многих случаях, как при переклассификации двухмерных покрытий, эти характеристики могут быть использованы и в сочетании друг с другом. Сейчас мы рассмотрим их по отдельности. Закончим их сочетаниями для более сложных видов анализа
Уклон
Если вы планируете построить домик на горе, то, вероятно, захотите узнать, где находятся наиболее пологие участки, чтобы ваш новый дом не решился однажды переехать к подножию горы. Или, намереваясь спилить некоторую часть деревьев на склоне горы, вы можете использовать этот же склон, чтобы скатывать только что срезанные стволы вниз (не общепринятый метод, между прочим). Или вы, возможно, планируете лыжную базу и хотите предложить клиентам три разных величины уклона: "новичок", "любитель" и "профи". Во всех этих случаях нужно знать кое-что об уклоне, но вас интересует не столько кратчайший маршрут вниз, сколько общий обзор мест крутого, умеренного и малого уклона. Концептуально процесс довольно прост: вам нужно узнать связь между расстоянием по горизонтали и соответствующей разницей высот. Отношение второй величины к первой и является обычным способом выражения уклона. Чтобы сделать это в векторной системе, вам нужна модель данных, подобная нерегулярной сети триангуляции (TIN), рассмотренной ранее. Конечно, растровая система может сразу же с этим справиться, хотя потребуется некоторая компенсация ошибок из-за дискретности растрового пространства.
|
|
|
Обычный метод вычисления уклона состоит в том, чтобы провести наиболее подходящую поверхность через соседние точки и измерить отношение изменения высоты на единицу расстояния. Вернее, ГИС просчитает это отношение по всему покрытию, создавая набор категорий величины уклона, во многом подобно тому, как мы поступали бы, определяя границы классов. Если нам нужно меньшее число категорий, чем реально получилось, то мы можем переклассифицировать набор, произведенный ГИС. Хотя методы, разработанные для построения уклона на топографической поверхности, применяются широко, поверхность не должна быть обязательно топографической. Наше представление о поверхностях может быть обобщено на любые виды поверхностных данных, которые измеряются в шкалах рангов, интервалов и отношений. Они называются статистическими поверхностями (statistical surfaces) и являются поверхностным представлением пространственно-распределенных статистических данных. Таким образом, мы могли бы анализировать величину уклона (градиент) в изменении населенности, осадков, атмосферного давления — любой величины, которая является или может быть принята непрерывной по покрытию. Данные номинальной шкалы здесь не подходят по определению. Представьте себе растровую БД со следующими кодами атрибута землепользования: 1 = сельское хозяйство, 2 = город, 3 = производство и т.д. Любая поверхность, созданная на основе этого набора атрибутов, — бессмысленна, так как эти числа, хотя и могущие казаться принадлежащими порядковой шкале, шкале интервалов или шкале отношений, на самом деле к ним не относятся. То есть, в такой попытке мы ошибочно применили бы арифметические операции к несравнимым именам категорий. Здесь мы хотим настойчиво подчеркнуть, что недостаток понимания основных шкал измерения данных может привести к невероятно бесполезным результатам.
|
|
|
Пара примеров правильного и уместного использования уклона может оказаться поучительной. Допустим, мы ищем склоны, крутизна которых менее 25% (т.е. 25 м высоты на 100 м расстояния по горизонтали) для определения областей, пригодных для строительства коттеджа. Для определения уклона программа просто сравнивает разность высот между вершинами каждой грани TIN (TIN facets) с соответствующими горизонтальными расстояниями. На самом деле, поскольку модель TIN хранит эти вычисленные значения в своих таблицах атрибутов, то расчеты вообще не требуется проводить. Каждое значение грани может быть выбрано из БД, и уклоны могут быть сгруппированы на те, что имеют крутизну менее 25%, и те, что имеют 25% или более. Мы можем назвать их как "непригодные" (>=25% — слишком круто для строительства) и "пригодные" (<25% - приемлемо для строительства). Таким образом мы переклассифицировали топографическую поверхность по величине уклона для содействия принятию решения о пригодности для строительства. Существует множество путей обработки информации об уклонах, в особенности такие, которые используют методы нелинейной интерполяции, и такие, которые генерализуют топографию для показа общего тренда поверхности.
|
|
|
Как простые, так и сложные методы переклассификации на основе только лишь уклона могут выполняться и в растровых ГИС. Простейший способ состоит в оценке восьми непосредственных соседей каждой ячейки растрового покрытия. Программа строит плоскость по восьми ближайшим соседним ячейкам поиском либо наибольшей величины уклона для окружения ячеек растра, либо среднего уклона (обычно выбор — за пользователем). Для каждой группы ячеек программа использует разрешение растра в качестве меры расстояния по горизонтали и сравнивает значения атрибута (высоты) в центральной точке со всеми окружающими ячейками (Рисунок 2).
|
|
|
Рисунок 2. Поверхность тренда в растре. Растровый метод определения уклона с подгонкой плоскости к восьми соседям центральной ячейки. Растровая ГИС укажет наибольший уклон в результате сравнения центральной ячейки с ее соседями.
Например, если мы строим лыжную базу и хотим отобрать склоны с крутизной не более 15% для новичков, от 16 до 25% для любителей и от 26 до 45% для профессионалов, мы можем создать три этих класса простой переклассификацией, идентифицируя все области с максимальным (или средним) уклоном 0-15%, 16-25% и 26-45%. Все склоны круче 45% будут названы непригодными, так как они слишком круты для лыж.
Как и векторные, растровые ГИС могут применять методы нелинейной интерполяции, такие как кригинг (kriging) и процессы подгонки поверхностей (surface-fitting). Многие из них основаны на применении методов поиска во время выполнения анализа. Если ваша программа не поддерживает их как отдельные алгоритмы, возможен путь создания близкого приближения к некоторым из этих методов использованием нескольких вызовов имеющегося метода. Например, можно сгладить склоны для получения поверхности тренда использованием любого алгоритма вашей программы, затем — повторением процесса уже по отношению к результату первого шага. Другими словами, вы выполняете несколько итераций определения уклона. Чем больше итераций, тем более ровной будет выглядеть ваша поверхность. Если продолжать, то в конце концов вы получите одну лишь плоскость. Технически это называется переходом к поверхности тренда первой степени от некоторой поверхности более высокого порядка.
9. Переклассификация поверхностей: экспозиция
Поскольку поверхности имеют уклон, они имеют также и ориентацию, называемую экспозицией или аспектом (aspect). Идеи уклона и экспозиции неразделимы как в физическом, так и в аналитическом плане. Без уклона невозможен топографический аспект. Существует множество применений этой идеи. Например, биогеографы и экологи знают, что часто существует заметное различие между растительностью на северных склонах и тех, что обращены на юг. Главной причиной этого является различие количества солнечной радиации, поступающей на единицу площади склона, но нас сейчас интересует то, что ГИС позволяет нам разделить ориентированные на север и на юг склоны для сравнения с другими тематическими покрытиями, такими как почва и растительность. Другой пример использования информации об экспозиции склонов — размещение ветроэлектрогенераторов. Их нужно устанавливать высоко на склонах, чтобы они получали максимум энергии ветра, но при этом на тех склонах, которые обращены к преобладающим ветрам, а не на тех, что закрыты от них. Для геологов преобладающий уклон сдвигов может быть путем к пониманию подземных процессов. Садовод может пожелать разместить свой сад на солнечной стороне холма, чтобы использовать преимущества большей освещенности. Все эти анализы могут выполняться при помощи функций, которые классифицируют поверхности на основе их экспозиции.
В векторных ГИС, использующих модель данных, подобную TIN, работа с аспектами относительно проста. Каждая грань модели TIN имеет определенные уклон и аспект. Аспект определяется как азимут нормали каждой треугольной грани поверхности. Когда производятся вычисления с участием аспекта, эти значения могут выбираться из БД TIN без дополнительных вычислений. И, как и раньше, мы можем группировать их в классы. Например, если мы — биогеографы, заинтересованные только склонами, ориентированными на юг и на север, мы можем создать три разных класса на основе выбранного критерия. Так, склоны могут быть классифицированы как имеющие северную ориентацию, если их азимут находится в диапазоне от 345° до 15°, а южно-ориентированным склонам будет приписан аспект от 165° до 195°. То есть, классы имеют диапазон в 30° — по 15° с каждой стороны от главного направления. Все остальные значения аспекта могут быть классифицированы как "неподходящие", так как они не нужны для анализа биогеографа. Конечно же, вы можете выбрать свои собственные границы классов для этих окрестностей в соответствии с вашими потребностями.
В случае растра, опять же, нужно провести анализ по всему покрытию, в котором последовательно все точки как центральные точки окрестности сравниваются со своими соседями. Здесь поверхность, подогнанная к матрице из девяти ячеек, дает направление по среднему или максимуму посредством просмотра больших и меньших значений высоты в пределах матрицы. Если, например, наивысшее значение находится в середине вверху, а наинизшее — в середине внизу, решением данного случая будет общее направление на юг (предполагается, что покрытие имеет географическую привязку). Или вы можете обнаружить, что высшая и низшая величины находятся соответственно в левом верхнем и правом нижнем углах. Это даст юго-восточный аспект данного участка поверхности. Результаты растрового анализа аспекта могут выражаться как в градусах (0-360), так и более простым набором векторов, напоминающим цепочечные коды Фримэна, где, например, север, юг, восток и запад могут обозначаться как соответственно 0,2,4 и 6, а северо-восток, юго-восток, юго-запад и северо-запад — как 1,3, 5, 7. Реальные номера и методы зависят от программного обеспечения.
10. Переклассификация поверхностей: видимость
В то время как рассмотренные выше способы классификации поверхностей характеризуют всю поверхность или ее точки по отношению к соседним, рельеф может анализироваться и более сложным образом. Взаимная видимость (intervisibility) показывает, что если вы расположены в определенной точке топографической поверхности, то одни области рельефа будут вам видны (области видимости), а другие нет. Многочисленные применения этого метода включают размещение телевизионных и радиопередатчиков, ретрансляторов сотовой телефонной связи, пожарных башен, прокладку скоростных шоссе, которые не видимы для местных жителей, планирование огневых позиций артиллерии. Всякое планирование антропогенных объектов, которые должны быть либо хорошо видимы, либо скрыты, может быть улучшено с помощью анализа видимости.
В векторной системе простейший метод состоит в соединении точки наблюдателя с каждой возможной целевой точкой покрытия. Затем выполняется трассировка лучей (ray tracing), т.е. вы следуете вдоль линии (луча), ища отметки высоты, которые выше этой линии. Более высокие точки будут загораживать для наблюдателя то, что за ними (Рисунок 3). Существуют многие способы определения областей видимости для векторных структур данных, включая TIN.
Допустим, вы планируете построить дом у подножия горной цепи и хотите видеть с крыльца как можно больше окрестностей. Вы ограничились тремя возможными местами. Для каждого из них, определенного в топографическом (terrain) покрытии ГИС (модель TIN), программа идентифицирует вершины модели во всех направлениях. Затем она выберет значения высоты для этих точек. Затем она сравнит эти высоты с высотой потенциальной строительной площадки. Все области, которые выше (и которые находятся за этими отметками), невидимы от вас и должны быть классифицированы как невидимые; все остальные области видимы. Результирующее полигональное покрытие показывает вам, какая площадь просматривается с каждой потенциальной площадки. Сравнив площади видимой части для всех трех мест, вы можете легко определить, какое вам больше подходит для строительства.
|
|
Рисунок 3. Анализ видимости. Трассировка лучей: линия визирования (луч) проводится от наблюдателя к каждой точке покрытия. Если на его пути оказываются другие точки выше его высоты, то целевая точка не будет видима.
Растровые методы определения видимости действуют почти так же, но они менее элегантны и имеют большую вычислительную стоимость. Процесс начинается с определения ячейки наблюдателя как отдельного покрытия, с которым будет сравниваться покрытие высот. Начиная от положения ячейки наблюдателя, программа оценивает высоту во втором покрытии, которая соответствует этому местоположению. Затем она двигается по всем направлениям, по ячейке за шаг, сравнивая значения высоты каждой новой встречающейся ячейки растра с высотой ячейки наблюдателя. Каждый раз, когда встречается ячейка растра со значением высоты, большим, чем высота ячейки наблюдателя, она классифицирует ее как невидимую и присваивает соответствующий код. Если же высота этой ячейки ниже, чем наблюдателя, то ей присваивается код видимой ячейки. Это, конечно, простейший способ реализации этого метода. Существуют и другие, и каждый дает различные, но вычислительно достоверные результаты.
Области видимости обычно строятся на основе только лишь топографических поверхностей, но в некоторых случаях такая поверхность может иметь лесной покров с известными высотами отдельных деревьев или их групп. Для выполнения анализа при известных высотах этих или других препятствующих объектов, они должны включаться в анализ наряду со значениями высот топографического покрытия. Они могут складываться как в векторных, так и растровых системах посредством наложения покрытий с арифметическим сложением. Там, где при определении видимости собственно топография не играет роли, высоты препятствий могут использоваться самостоятельно. Применения анализа области видимости неисчислимы, и этот метод широко распространен в анализе поверхностей.
11. Буферы
Еще одним распространенным методом переклассификации является процесс построения буферов. Буфер (buffer) — это полигон, с границей на определенном удалении от точки, линии или границы области (Рис. 4).
Рисунок 4. Буфер линейного объекта. Река и ее буфер, заданный только выбранным пользователем расстоянием.
Поскольку он связан с положением, формой и ориентацией объекта, мы можем легко отнести буферизацию к методам переклассификации на основе положения. Однако, буфер может быть больше чем только отмеренное расстояние от двухмерного объекта; он может быть также связан с, и даже управляться, присутствием поверхностей трения, рельефа, барьеров, и т.д. То есть, хотя буферизация основана на положении, она имеет также и другие существенные компоненты. Область, окружающая реку, которая сообщает что-то о коридоре реки, является примером буфера. На Рисунке 4. буфер был создан переклассификацией области на обеих сторонах для отличия его от аморфного фона. Хотя рисунок показывает и реку, и буфер, обычно буфер создается как отдельный объект и часто хранится в отдельном покрытии. Для создания такого буфера требуется всего лишь отсчет заданного расстояния по всем направлениям от каждой точки границы выбранного объекта. Мы знаем, как ГИС выполняет измерение расстояний в растре и векторах; в действительности, создание буфера
— всего лишь расширение этой процедуры. Но поскольку эта процедура весьма полезна и часто применяется, большинство ГИС имеют специальные команды для построения буферов.
Буферизация — дело измерения расстояния от объекта, будь то точка, линия или область. В случае точки мы отмеряем одно расстояние по всем направлениям от этой точки (Рисунок 5.). Буфер линейного объекта показан на Рисунке 4. Буфер площадного объекта строится на заданном расстоянии от его периметра. Может даже понадобиться построить второй буфер вокруг первого, третий — вокруг второго и т.д., которые вместе называются многослойным буфером (doughnut buffer), который также показан на Рисунке 5. Процедура его построения относительно проста, так как каждый новый слой буфера - всего лишь новый буфер вокруг предыдущего слоя.
Рисунок 5. Буферы точек и областей. Показан также многослойный буфер точки.
В векторных системах мы должны явно закодировать топологическую информацию для каждого вновь создаваемого полигона. В частности, от нас требуется предоставить топологическую информацию о связях между полигонами. Процедура многослойной буферизации пытается создать островной полигон, который не соединен явно с соседним полигоном. Трудность создания многослойного буфера в векторной системе — в основном следствие используемой модели данных, но, следуя указаниям программы, вы, как правило, можете его получить. Возможно, вам стоит поэкспериментировать на тестовой БД перед тем, как создавать многослойные буферы в реальной работе.
Теперь обратимся к вопросу о величине буфера: насколько широким он должен быть? Этот вопрос часто возникает на семинарских занятиях, когда студентов просят создать буфер вокруг некоторого объекта. К сожалению, часто следует ответ: "Это не важно, вам просто нужно попробовать создать буфер". Но: как мы видели, просто создание буфера не многого стоит, если вы не знаете зачем и какой величины. В действительности, цель создания часто если не определяет размер буфера, то, по меньшей мере, влияет на него.
Так какого же размера должен быть буфер? Некоторые буферы показывают, что вокруг объекта, на неизвестное, или даже не могущее быть известным, расстояние простирается регион, который требует защиты, исследования, охраны или иного особого обращения. Такой сценарий не так уж необычен, как можно подумать. Многие буферные зоны в реальном мире так же произвольны, как и те, что мы устанавливаем в наших ГИС. Строители обычно сами создают буфер вокруг стройплощадки, чтобы защитить прохожих от тяжелых машин и падающего строительного мусора. Границы областей, загрязненных ядовитыми газами, радиоактивными материалами, разливами опасных жидкостей обычно устанавливаются правительственными агентствами или правоохранительными органами. Но довольно часто эти зоны устанавливаются лишь предположительно, это произвольные буферы (arbitrary buffers). Чаще всего предположения строятся на интуиции или дилетантской информации из неизвестных источников. Однако, все они, как правило, больше, чем необходимо. Лишняя площадь буфера, часто так мешающая населению, обычно добавляется к произвольному буферу для безопасности.
Размеры буфера могут также основываться на любой процедуре измерения или переклассификации, которые нам до сих пор встречались, будь они двухмерные или трехмерные. Например, мы могли бы создать другой тип буфера, основанного на функциональном, а не евклидовом расстоянии от объекта. Это был бы мотивированный буфер (causative buffer) — основанный на априорном знании площади буфера. Допустим, например, что мы создаем буфер вдоль реки, чтобы показать возможность загрязнения почвы по обеим ее сторонам. И мы знаем, что с одной стороны реки почва — глинистая, в то время как на другой — песчаная. Поскольку загрязняющие вещества проникают через песок быстрее, чем через глину, буфер должен строиться на основе фрикционных или импедансных свойств (frictional or impedance quality) глинистой почвы. В результате буфер будет менее широким со стороны глины, нежели со стороны песка, отражая различия в проницаемости почв разных типов. Использование фрикционных поверхностей и барьеров - обычная практика при построении буферов, так как они дают некоторое основание для выбора размера буфера. Однако, поскольку точное определение величины фрикционного или барьерного импеданса часто затруднительно, буфер, построенный на основе этой величины, может оказаться не более полезным, чем произвольный буфер, построенный из простых соображений.
Буфер может также быть основанным на мерах взаимной видимости. В таком случае буфер выбирается не на основе произвольной или плохо известной фрикционной величины, а на основе определенной, измеримой величины, это - измеримый буфер (measurable buffer). Это третий тип буферов, который мы можем использовать. Измерения — не произвольны, а весьма точны, так как основаны на измеримых феноменах. Конечно, всегда есть возможность комбинирования второго и третьего методов буферизации, полагаясь на измеримый феномен, чье влияние на размер буферной области трудно четко определить. Например, мы знаем, что деревья вдоль речного коридора могут играть роль фильтра от загрязняющих материалов. Мы также знаем, что чем больше деревьев, тем лучше фильтрация. Поэтому, мы можем измерить плотность растительности вдоль речного коридора и затем использовать эти значения для создания поверхности импеданса, а уже ее использовать для определения размера буфера. Но при этом мы не имеем точного знания о том, как плотность деревьев связана с движением загрязнителя через растительность в реку.
Таким образом, у нас есть некоторые измеримые параметры, и они могут быть логично применены; но при этом мы не знаем точных отношений между ними. Такое часто случается при построении буферов.
Существует еще четвертый вид буферов — нормативный (mandated buffer), когда буферизация определяется нормативными актами. Например, если вы строите дом в пределах столетней зоны наводнений, то, скорее всего не сможете приобрести страховку от наводнений. Хотя размер этой зоны — измеримая величина, страховая компания могла бы так же легко избрать 75-летнюю зону или 150-летнюю.
Другими словами, сама величина измерима, но выбор ее среди других измеримых величин произволен. Для создания буфера подобного рода обычно нужна БД местности и возможность рассчитать объем воды, который заполнил бы пойму, если бы действительно случилось наводнение такого масштаба, который вряд ли имеет место более одного раза в столетие.
Но могут применяться и другие нормативные буферы. Нам говорят, насколько близко к пожарному гидранту мы можем парковать машину, и какая часть палисадника в действительности принадлежит местному сообществу. Строительные нормы указывают расстояния вокруг объектов коммунальных служб и между зданиями; природоохранные организации создают защитные полосы; вдоль железных дорог и линий электропередачи по закону устанавливаются буферы отчуждения, и т. д. В каждом случае есть нормативное основание для создания буфера определенного размера.
Независимо от типа буфера (произвольный, мотивированный, измеримый или нормативный) всегда есть вероятность того, что буфер не будет иметь одинаковую ширину вдоль всего линейного объекта или со всех сторон полигона. Такие различия, проиллюстрированные нашим примером буфера разной ширины вдоль реки в зависимости от типа почвы, создают класс буферов, называемых варьируемыми (variable buffers) (Рисунок 6). Варьируемый буфер может определяться импедансом, барьерами или любой другой функцией окрестности. Он может выбираться произвольно, на основе измеримого параметра ландшафта, или устанавливаться законом. В каждом случае при создании буфера должны выполняться специальные процедуры. В векторной модели данных узлы между отрезками линии чаще всего могут использоваться для установления различий буфера вдоль линии. В растре ячейки должны выборочно кодироваться, чтобы можно было устанавливать буфер для каждой группы ячеек; чаще всего эти буферы позднее объединяются в отдельное буферное покрытие.
Рисунок 6. Варьируемый буфер. Такие буферы создаются с помощью различных значений импеданса с каждой стороны линии или указанием своей ширины буфера для каждого отрезка линии. Во втором случае каждый отрезок должен иметь идентифицирующие узлы на каждом конце (в векторной системе); или для каждого набора образующих объект ячеек растра должно отмеряться свое расстояние до границы буфера (в растровой системе).
Буферы полезны для классификации ландшафта и являются обычной составной частью многих случаев анализа в ГИС. Основная проблема с буферами состоит в том, что они часто требуют от нас больше знаний о взаимодействии элементов нашего ландшафта, чем мы имеем. Вы всегда должны пытаться преодолеть это препятствие поиском всех возможных знаний о каждой ситуации перед тем, как двигаться дальше. Чем больше вы знаете, тем более надежен ваш выбор определенной ширины буфера. Если же у вас недостаточно сведений для выбора размера буфера, то лучше сделать его с запасом.
Вопросы для самопроверки:
1. Перечислите принципы классификации.
2. В чём состоит отличие переклассификации на растровом и векторном типах данных?
3. Какие классификации называют ранжированными?
4. Что называют окрестностью?
5. В чём смысл переклассификации, основанной на окрестности?
6. Для чего используют фильтры?
7. Чем отличаются высокочастотные (ФВЧ) и низкочастотные (ФНЧ) фильтры?
8. Для чего выполняют переклассификацию поверхностей по величине уклона?
9. Что такое экспозиция?
10. Что называю буфером?
11. Перечислите типы буферов.
Дата добавления: 2022-01-22; просмотров: 38; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!