Растровая сетка: растровая сетка — это… Что такое растровая сетка?

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

векторная сетка eps | UIDownload

ключевые слова

• Рисование
• элемент
• геометрический
• сетка
• линия
• линии
• объект
• перспектива
• форма
• формы
• технический
• векторная сетка
• eps
• векторная

DMCA Contact Us

Связанная векторная графика

• Точки сетки волна цифровой фон eps ai
• Цветная сетка eps
• градиент сетки векторный фон ai
• Металлическая сетка черный фон вектор
• Турнирная сетка по волейболу ai svg
• технологическая концепция фон с проволочной сеткой и пространством для текста eps
• футуристические технологии проволочной сетки векторный фон eps
• org/ImageObject»> точка сфера круговая сетка векторный дизайн иллюстрация eps
• 1280 Сетка — PSD psd
• Серебряная сетка svg ai eps
• Абстрактный размытый фон градиентной сетки eps
• Сетка бумага бесшовные модели Photoshop и иллюстратора eps pat ai
• Синяя технология проволочной сетки eps
• цифровой векторной сетки фон с поли линиями eps
• Камуфляжная сетка ai
• org/ImageObject»> Вектор металлической сетки eps
• треугольник сетки Векторный набор svg
• Бесплатный глобус сетка логотип вектор ai
• Металлическая пластина на фоне металлической сетки eps
• стильная волновая сетка с частицами черных точек eps
• Точки квадратная сетка узор odg svg
• цифровая сфера из линий сетки векторный дизайн иллюстрация eps
• Сетка серый волнистый бесшовный узор вектор eps
• org/ImageObject»> абстрактная технология концепции дизайна с проволочной сеткой eps
• Алюминиевая металлическая сетка eps
• Технологический фон с круговой сеткой eps
• Векторный набор металлической сетки фоновой графики eps
• вектор градиент сетки фон ai
• Металлическая сетка Векторный фон eps
• Сетка металлический фон eps
• Геометрический узор сетки ai
• org/ImageObject»> Стальная сетка eps
• вектор технологии сетки диаграмма фон eps
• Проволочная сетка технологии фон eps
• проволочная сетка для цифровых технологий eps
• синий градиент сетки ai eps
• Сфера каркасной сетки eps ai
• Хромированная сталь ничуть металлическая сетка фон вектор eps
• Цифровые частицы волна сетка технологии фон eps
• org/ImageObject»> Векторы сетки белый глобус ai
• цифровой фонарь проволочной сетки eps
• сфера из сетки векторный дизайн иллюстрация eps
• Технологический фон с круглой сеткой eps ai
• фон с градиентной сеткой ai eps
• Абстрактный размытый фон градиентной сетки eps
• Технологический фон с абстрактной проволочной сеткой eps
• Металлическая сетка забор 4 вектор eps ai
• org/ImageObject»> сетка точка волна фон векторный дизайн иллюстрация eps
• Векторный набор металлической сетки фоновой графики 10 eps
• абстрактный футуристический технологический фон сетки eps

• Contact Us

Работа с линиями сетки и привязка к сетке в PowerPoint

Включение привязки

1. На ленте выберите вид, а затем в группе Показать выберите диалоговое окно.

   Появится диалоговое окно Сетка и направляющие.

2. Чтобы прикрепить фигуры или объекты к ближайшим пересечениям сетки, в разделе Привязка установите флажок Привязать к сетке.

3. Чтобы отобразить сетку на экране, в области Параметры сеткипроверьте, есть ли на экране сетка.

Чтобы изменить единицы измерения в PowerPoint, см. статью Изменение единиц измерения линейки с дюймов на сантиметры.

Выключение привязки

1. На лентев группе Показать выберите диалоговое окно .

   Появится диалоговое окно Сетка и направляющие.

2. Снимите флажок Привязать к сетке.

Настройка этих параметров по умолчанию для всех презентаций

Если вы хотите, чтобы текущие параметры в диалоговом окне Сетка и направляющие были настройками по умолчанию для всех открытых презентаций, выберите По умолчанию .

Советы о сетках и направляющие

• Чтобы временно переопрещать параметры привязки, перетаскиванием объекта на слайде удерживайте на удержании ALT.

• Чтобы отобразить направляющие на экране, в разделе Параметры направляющих установите флажок Показывать направляющие.

  Направляющие рисования — это пара пунктирных инструкций ( вертикальная и горизонтальная), пересекающие центр слайда. Когда направляющие рисования находятся на направляющие, объекты будут привязаться к этим линиям при перетаскиванием в пределах нескольких пикселей.

• Если включено отображение смарт-направляющих. .., отображаются направляющие, которые помогают выравнивать и интервалы между объектами по отношению к другим.

• Если в поле Привязать к сетке есть кнопка Привязать к сетке, вы можете рисовать прямые линии при нарисовке фигуры с .

См. также

Отображение и скрытие линий сетки в Word, PowerPoint и Excel

Изменение единиц измерения линейки с дюймов на сантиметры в PowerPoint

Включение и отключение режима привязки к направляющим

Включение и отключение динамических направляющих

Совет: Чтобы точнее расположить объект на слайде, во время перетаскивания удерживайте нажатой клавишу Command.

Добавление и удаление направляющих

Направляющие помогают располагать фигуры и другие объекты на слайдах. Их можно отображать, скрывать, добавлять и удалять. При перетаскивании направляющей возле указателя отображается расстояние до центра слайда. Направляющие не отображаются во время показа слайдов и не выводятся на печать в презентации.

(Сведения о добавлении и удалении направляющих не относятся к PowerPoint для Mac 2011.)

• Чтобы отобразить или скрыть направляющие, на вкладке Вид выберите Направляющие.

• Чтобы добавить направляющие, щелкните слайд, щелкните слайд, щелкните его, щелкните правой кнопкой мыши и выберите пункт Направляющие ,а затем — Добавить вертикальную направляющие или Добавить горизонтальную направляющие.

• Чтобы удалить направляющие, щелкните ее правой кнопкой мыши или, нажав CTRL, и выберите в меню пункт Удалить.

• Вы можете изменить цвет направляющих, чтобы использовать цвета, чтобы обозначить разные значения или просто выделить направляющие на фоне. Щелкните направляющий правой кнопкой мыши, выберите Цвети сделайте выбор. (Эта функция доступна в PowerPoint 2019 для Mac и PowerPoint для Microsoft 365 для Mac.)

Растровая и векторная модели данных

Растровая модель данных

Растровая модель данных — цифровое представление пространственных объектов в виде совокупности ячеек растра (пикселов) с присвоенными им значениями класса объекта. Р.м. предполагает позиционирование объектов указанием их положения в соответствующей растру прямоугольной матрице единообразно для всех типов пространственных объектов (точек, линий, полигонов и поверхностей).

• Разбивает всю изучаемую территорию на элементы регулярной сетки или ячейки
• Каждая ячейка содержит только одно значение
• Является пространственно заполненной, поскольку каждое местоположение на изучаемой территории соответствует ячейке растра, иными совами — растровая модель оперирует элементарными местоположениями

Соглашения, принятые для растровой ГИС

• Разрешение
  Минимальная линейная размерность наименьшей единицы географического пространства, для которой могут быть приведены какие-либо данные. В растровой модели данных наименьшей единицей для большинства систем выступает квадрат или прямоугольник. Такие единицы известны как сетка, ячейка или пиксель. Множество ячеек образует решетку, растр, матрицу.
• Местоположение
  Наименьшая единица географического пространства, для которого могут быть приведены какие-либо характеристики или свойства (пиксель, ячейка). Такая частица картографического плана однозначно идентифицируется упорядоченной парой координат — номерами строки и столбца
• Площадной контур (Зона)
  Набор смежных местоположений одинакового свойства. Термин Класс (или район) часто используется в отношении всех самостоятельных зон, которые имеют одинаковые свойства. Основными компонентами зоны являются ее значение и местоположения
• Значение
  Единица информации, хранящаяся в слое для каждого пикселя или ячейки. Ячейки одной зоны (или района) имеют одинаковое значение

Векторная модель данных

Векторно-нетопологическое представление данных (см. модель «спагетти») — цифровое представление точечных, линейных и полигональных пространственных объектов в виде набора координатных пар, с описанием только геометрии объектов.

Векторно-топологическое представление (линейно-узловое представление) — разновидность векторного представления линейных и полигональных пространственных объектов, описывающего не только их геометрию, но и топологические отношения между полигонами, дугами и узлами.

Векторная модель данных:

• Основана на векторах (направленных отрезках прямых)
• Базовым примитивом является точка
• Объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями или дугами
• Площади определяются набором линий
• Представляет собой объектно-ориентированную систему

Пример векторного представления пространственных объектов

Типы векторных объектов, основанные на определении пространственных размеров

Безразмерные типы объектов

• Точка — определяет геометрическое местоположение

• Узел — топологический переход или конечная точка, также может определять местоположение

Одномерные типы объектов

• Линия — одномерный объект

• Линейный сегмент — прямая линия между двумя точками

• Строка — последовательность линейных сегментов

• Дуга — геометрическое место точек, которые формируют кривую определенную математической функцией

• Связь — соединение между двумя узлами

• Направленная связь — связь с одним определенным направлением

• Цепочка — направленная последовательность непересекающихся линейных сегментов или дуг с узлами на их концах

• Кольцо — последовательность непересекающихся цепочек, строк, связей или замкнутых дуг

Двумерные типы объектов

• Область — ограниченный непрерывный объект, который может включать или не включать в себя собственную границу

• Внутренняя область — область, которая не включает собственную границу

• Полигон (контур) — 2-мерный (площадной) объект, внутренняя область, образованная замкнутой последовательностью дуг в векторно-топологических представлениях или сегментов в модели «спагетти». Различают простой П., не содержащий внутренних П., и составной П, содержащий внутренние П., называемые также «островами» (island) и анклавами (hole).

• Пиксель — элемент изображения, который является самым малым неделимым элементом изображения

Пример слоев, составленных из пространственных объектов линейного типа

Примеры слоев, составленных из пространственных объектов полигонального типа

Топологическое представление векторных объектов

Формирование топологии включает определение и кодирование взаимосвязей между точечными, линейными и площадными объектами.

Сопоставление растровой и векторной моделей данных

Преимущества

Растровая графика Растровае изображение это сетка пикселей

Растровая графика Растровае изображение – это сетка пикселей или цветных точек на компьютерном устройстве, бумаге или других отображающих материалах

История В 1963 году американский учёный Айвен Сазерленд создал программноаппаратный комплекс Sketchpad, который позволял рисовать точки, линии и окружности на трубке цифровым пером.

Айвен Сазерленд Айвен Эдвард Сазерленд (англ. Ivan Edward Sutherland, родился 16 мая 1938 в Хейстингсе, Небраска) — американский учёный в областиинформатики и пионер интернета. Получил премию Тьюринга от ACM в 1988 за создание «Sketchpad» — прообраза будущих САПР, имеющего ранний прототип графического интерфейса. Одновременно впервые применил объектно-ориентированный подход к программированию. В 2012 был удостоен премии Киото за ту же разработку.

Для чего растровая графика Для удобства восприятия компьютером, изображение разбивается на так называемые пиксели, которые в цифровом формате описываются отдельно.

Достоинства Распространённость Растровая графика позволяет создать (воспроизвести) практически любой рисунок Высокая скорость обработки сложных изображений Растровое представление изображения естественно для большинства устройств

Недостатки Большой размер файлов у простых изображений. Невозможность идеального масштабирования. Невозможность вывода на печать на плоттер.

Отличия Векторной графики от Растровой. Растровая графика состоит из разноцветных точек, а векторная из геометрических фигур. Векторную графику легко перевести в растровую (растрировать)

Над проектом работали Костерина Полина Завьялова Екатерина Борисова Екатерина Мкртчян Диана Михайлина Анастасия Сафарова Маргарита Калугина Ульяна 7 а

Спасибо за внимание!

Методы общего класса и атрибуты модуля landlab.grid.raster — документация landlab 1.2.0

map_downwind_node_link_max_to_node (grid, …)	Отобразите наибольшую величину связей, передающих поток от узла к узлу.
map_downwind_node_link_mean_to_node (сетка, …)	Сопоставьте среднюю величину звеньев, переносящих поток от узла к узлу.
map_link_head_node_to_link (сетка, var_name [, out])	Отображает значения из узлов заголовка ссылки в ссылки.
map_link_tail_node_to_link (сетка, var_name [, out])	Сопоставляет значения из конечных узлов ссылки в ссылки.
map_link_vector_sum_to_patch (сетка, var_name)	Сопоставьте векторную сумму ссылок вокруг патча с патчем.
map_link_vector_to_nodes (q)	Данные карты, определенные в ссылках на узлы.
map_max_of_inlinks_to_node (сетка, var_name [, out])	Сопоставьте максимальное количество ссылок, входящих в узел, с узлом.
map_max_of_link_nodes_to_link (сетка, var_name)	Отображает максимальное количество узлов ссылки на ссылку.
map_max_of_node_links_to_node (сетка, var_name)	Отображает максимальное значение связей узла с узлом.
map_max_of_outlinks_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте максимальное количество ссылок, выходящих из узла, в узел.
map_max_of_patch_nodes_to_patch (сетка, var_name)	Сопоставьте максимальное значение узлов вокруг патча с патчем.
map_mean_of_horizontal_active_links_to_node (…)	Сопоставьте среднее значение активных ссылок в направлении x, касающемся узла, с узлом.
map_mean_of_horizontal_links_to_node (сетка, …)	Сопоставьте среднее значение ссылок в направлении x, соприкасающихся с узлом.
map_mean_of_inlinks_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте среднее количество ссылок, входящих в узел, с узлом.
map_mean_of_link_nodes_to_link (сетка, var_name)	Отображает среднее значение узлов ссылки на ссылку.
map_mean_of_links_to_node (сетка, var_name [, out])	Сопоставьте среднее значение связей, соприкасающихся с узлом, с узлом.
map_mean_of_outlinks_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте среднее количество ссылок, покидающих узел, к узлу.
map_mean_of_patch_nodes_to_patch (сетка, var_name)	Сопоставьте среднее значение узлов вокруг участка с участком.
map_mean_of_vertical_active_links_to_node (…)	Сопоставьте среднее значение активных ссылок в направлении y, касающемся узла, с узлом.
map_mean_of_vertical_links_to_node (сетка, …)	Сопоставьте среднее значение связей в направлении y, касающегося узла, к узлу.
map_min_of_inlinks_to_node (сетка, var_name [, out])	Сопоставьте минимум ссылок, входящих в узел, с узлом.
map_min_of_link_nodes_to_link (сетка, var_name)	Отображает минимум узлов ссылки в ссылку.
map_min_of_node_links_to_node (сетка, var_name)	Отображает минимальное значение связей узла с узлом.
map_min_of_outlinks_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте минимальное количество ссылок, выходящих из узла, в узел.
map_min_of_patch_nodes_to_patch (сетка, var_name)	Сопоставьте минимальное значение узлов вокруг патча с патчем.
map_node_to_cell (сетка, var_name [, out])	Сопоставьте значения узлов с ячейками.
map_sum_of_inlinks_to_node (grid, var_name [, out])	Сопоставьте сумму ссылок, входящих в узел, с узлом.
map_sum_of_outlinks_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте сумму ссылок, покидающих узел, к узлу.
map_upwind_node_link_max_to_node (сетка, var_name)	Сопоставьте наибольшую величину связей, доставляющих поток от узла к узлу.
map_upwind_node_link_mean_to_node (сетка, var_name)	Отображение средней величины связей, доставляющих поток от узла к узлу.
map_value_at_downwind_node_link_max_to_node (…)	Сопоставьте значение, найденное в одном массиве связей, с узлом на основе наибольшего значения величины связей, переносящих потоки из узла, найденных во втором массиве узлов или поле.
map_value_at_max_node_to_link (сетка,… [, out])	Сопоставьте значение, найденное в одном массиве узлов, со ссылкой на основе максимального значения, найденного во втором поле узла или массиве.
map_value_at_min_node_to_link (сетка, … [, out])	Сопоставьте значение, найденное в одном массиве узлов, со ссылкой на основе минимального значения, найденного во втором поле узла или массиве.
map_value_at_upwind_node_link_max_to_node (…)	Сопоставьте значение, найденное в одном массиве ссылок, с узлом на основе наибольшего значения величины связей, доставляющих потоки в узел, найденного во втором массиве узлов или поле.

ARIS Grid & Raster Editor для ArcMap

Grid & Raster Editor — наиболее полный сторонний редактор растров для ArcGIS, предоставляющий набор инструментов рисования для простого редактирования одно- и многополосных наборов растровых данных (целочисленных или плавающих). точечные растры) в ArcMap. Например, можно изменить значение одной ячейки или изменить значение нескольких ячеек, сделав набросок на карте. Попробуйте этот инструмент .

Панель инструментов объединяет инструменты рисования редактора изображений (редактирование пикселей) с возможностями ArcMap.Это похоже на рисование в собственной GRID или в одном из многих других поддерживаемых растровых форматов. Это дает некоторые преимущества по сравнению с функциональностью ArcMap по умолчанию. В ArcMap можно рисовать графику, но она не сохраняется в базовом наборе геоданных. Редактор сетки и растра сохраняет чертежи непосредственно в редактируемом растре, изменяя значения ячеек. Редактор ARIS Grid & Raster Editor работает без каких-либо дополнительных расширений ArcMap (без Spatial Analyst).

Инструменты для рисования
Редактор ARIS Grid & Raster Editor добавляет панель инструментов в ArcMap.Эта панель инструментов предоставляет набор инструментов для изменения значения одной или нескольких ячеек. С помощью этих инструментов можно:

• изменить значение отдельной ячейки или пикселя (карандаш)
• нарисуйте свободную линию (карандаш / от руки / кисть)
• нарисуйте прямые линии от одной точки до другой (линия)
• нарисовать сплошной многоугольник (многоугольник)
• изменить значение / цвет в зоне ячеек с одинаковыми значениями (краска / заливка)
• заменить одно значение другим значением во всей сетке (заменитель значения)
• создать область выбора на карте, чтобы ограничить рабочую область для вышеуказанных операций (область редактирования)

Возможности ARIS Grid & Raster Editor:

• Инструмент выбора значения для установки нового значения ячейки
• Установить размер пера для карандаша / от руки и рисования линии
• Отменить / Вернуть изменения для ограниченного числа действий редактирования
• Примеры включены для новых пользователей, чтобы быстро начать работу

С помощью редактора ARIS Grid & Raster Editor можно редактировать растровые слои в активном фрейме данных в ArcMap. После запуска сеанса редактирования легенда выбранного слоя отображается в закрепляемом окне. Здесь можно выбрать значение, которое будет присвоено выбранным ячейкам во время редактирования.

Поддерживаемые растровые форматы
Большинство одно- и многополосных растровых форматов, редактируемых с помощью объектной модели ArcGIS, поддерживаются редактором ARIS Grid & Raster Editor, но могут отличаться в зависимости от версии ArcGIS. Эти растровые форматы включают:

• Полоса с чередованием строк (BIL)
• Полоса с чередованием пикселей (BIP)
• Последовательность полос (BSQ)
• Растровое изображение (BMP)
• ENVI Raster (e.грамм. DAT, BIL, BIP, BSQ)
• Изображение ERDAS IMAGINE (IMG)
• Родной GRID
• Растр файловой базы геоданных (GDB, FGDBR)
• Растр персональной базы геоданных (MDB, изображение PGDB)
• SDE Растр (SDR)
• Формат файлов изображений с тегами (GeoTIFF, TIFF)

Типы данных / типы пикселей, поддерживаемые ArcGIS для вышеперечисленных растровых форматов, также поддерживаются редактором ARIS Grid & Raster Editor.

Редактировать эти растры можно, пока данные обозначены символами:

• Средство визуализации уникальных значений
• Рендерер классифицированных (разрывы классов)
• Модуль рендеринга растянутой цветовой шкалы
• Дискретный модуль цветопередачи
• Внутренний модуль рендеринга цветовой карты
• Композитный модуль рендеринга RGB

Возможные применения
Одно из возможных применений редактора ARIS Grid & Raster Editor — исправление ошибок в существующем растре.Например, когда растр создается из спутниковых или фотоизображений, автоматическая классификация может привести к неправильной классификации ячеек из-за проблем с отражением или атмосферными условия. С помощью редактора ARIS Grid & Raster Editor эти значения ячеек можно просто изменить.

ARIS Grid & Raster Editor также можно использовать в качестве инструмента для создания эскизов. Редактор сетки и растра можно использовать для интерактивного проектирования планов, которые можно сразу обработать и оценить с помощью инструментов Spatial Analyst.

Наш опрос пользователей показал, что редактор используется в широком диапазоне областей применения, например:

• Сельское хозяйство
• Ванна
• Гидрология
• Высота (DEM)
• Землепользование
• Природные ресурсы
• Растительность
• Телеком
• Урбанизация

См. Также рассказ об исправлении неправильно классифицированных ячеек GRID.

Новая версия

Наиболее важные изменения в 4.5,1:

• Совместим с ArcGIS 10.8 и 10.8.1 (и по-прежнему ArcGIS 10.0 — 10.7.1).
• Программные файлы и настройки имеют цифровую подпись с сертификатом подписи кода.

Наиболее важные изменения в предыдущих выпусках (4.3.1 и 4.4.0):

• Совместим с ArcGIS 10.6.1 — 10.7.1 (и по-прежнему ArcGIS 10.0 — 10.6).
• Использование менее 3 полос в многополосном растре RGB Теперь будет использовать правильный цвет при редактировании условное обозначение.
• Редактирование прямоугольника ячеек и использование нового значения NODATA теперь также должно работать для SDE Raster (по крайней мере, в ArcGIS 10.6 и выше)
• Редактирование одной ячейки или прямоугольника ячеек и использование нового значения NODATA теперь должно также работает для File Geodatabase Raster в ArcGIS 10.6.1 (не работает из-за нового ошибка в ArcGIS 10.6.1).
• Незначительные изменения в функциональности и некоторые исправления ошибок (см. Историю версий в Руководстве пользователя)

Требования
Требуется один из следующих ArcGIS 9.2, ArcGIS 9.3, ArcGIS 9.3.1, ArcGIS 10.0, ArcGIS 10.1, ArcGIS 10.2 / 10.2.1 / 10.2.2, ArcGIS 10.3 / 10.3.1, ArcGIS 10.4 / 10.4.1, ArcGIS 10.5 / 10.5.1, ArcGIS 10.6 /10.6.1, ArcGIS 10.7 / 10.7.1, лицензии ArcGIS 10.8 / 10.8.1:

• ArcView / ArcGIS Desktop Basic
• ArcEditor / ArcGIS Desktop Standard
• ArcInfo / ArcGIS Desktop Advanced

Проверьте доступные версии для вашей версии ArcGIS.

Расширение Spatial Analyst — , а не .

Функциональность для редактирования растровых данных пока недоступна для ArcGIS Pro, свяжитесь с нами, если вам интересно.

Контакт
Используйте контактную форму, чтобы запросить новые функции, такие как поддержка: ArcGIS Pro, других растровых форматов или определенных средств визуализации. Предложите модификации существующих инструментов или запросите доступность для других платформ или версий.
Свяжитесь с нами, если у вас есть другие вопросы о редакторе ARIS Grid & Raster Editor.

Загрузить
Заинтересованы? Вы можете загрузить полнофункциональную 5-дневную пробную версию для конкретной версии ArcGIS, щелкнув ссылку «Загрузить установку» или просмотреть Руководство пользователя в таблице ниже. Примечание: В течение пробного периода количество действий редактирования в одном сеансе ArcGIS ограничено 5.

Если вы решите приобрести этот продукт, ключ будет отправлен вам по электронной почте. Этот ключ позволит вам разблокировать постоянную лицензию.

Доступные версии:

Примечание: Информация на этой странице обновлена ​​до последней версии ArcGIS / ArcMap и ARIS Grid & Raster Editor.
Всегда проверяйте соответствующее руководство для получения подробной информации о возможностях и ограничениях версии.
Версии 2.x и 3.x имеют ограниченную функциональность (например, поддержку только редактирования файлов с собственным форматом GRID) и больше не будут обновляться.

Если у вас много потенциальных пользователей (как минимум 4), использующих 1 лицензию одновременно, может оказаться подходящей Плавающая лицензия. Версия с плавающей лицензией не поддерживает пробный режим. Пожалуйста, сначала попробуйте обычную версию.

Модели растровых данных

4.1 Модели растровых данных

Цель обучения

1. Цель этого раздела — понять, как модели растровых данных реализованы в приложениях ГИС.

Модель растровых данных широко используется в приложениях, выходящих далеко за рамки географических информационных систем (ГИС). Скорее всего, вы уже хорошо знакомы с этой моделью данных, если у вас есть опыт работы с цифровыми фотографиями. Повсеместно распространенные форматы файлов JPEG, BMP и TIFF (среди прочих) основаны на модели растровых данных (см. Главу 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.3 «Форматы файлов»). Найдите минутку, чтобы просмотреть свое любимое цифровое изображение. Если вы глубоко увеличите изображение, вы заметите, что оно состоит из массива крошечных квадратных пикселей (или элементов изображения).Каждый из этих уникально окрашенных пикселей, если рассматривать их как единое целое, объединяется, чтобы сформировать связное изображение (Рисунок 4.1 «Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающее пикселирование растрового изображения»).

Рисунок 4.1. Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающее пикселизацию растрового изображения

Кроме того, все компьютерные мониторы с жидкокристаллическими дисплеями (ЖКД) основаны на растровой технологии, поскольку они состоят из заданного количества строк и столбцов пикселей. Примечательно, что основа этой технологии возникла почти на столетие раньше компьютеров и цифровых фотоаппаратов.Художник-неоимпрессионист Жорж Сёра в 1880-х годах разработал технику рисования, известную как «пуантилизм», которая аналогичным образом основывается на накоплении небольших монохроматических «точек» чернил, которые объединяются, образуя более крупное изображение (рис. 4.2 «Пуантилистское произведение искусства»). ). Если вы столь же великодушны, как и автор, вы действительно можете думать о своих созданных наборах растровых данных как о возвышенных произведениях искусства.

Рисунок 4.2 Рисунок 4.2 Пуантилист

Модель растровых данных состоит из строк и столбцов пикселей одинакового размера, соединенных между собой, образуя плоскую поверхность.Эти пиксели используются в качестве строительных блоков для создания точек, линий, областей, сетей и поверхностей (Глава 2 «Анатомия карты», рисунок 2.6 «Процесс наложения карты» иллюстрирует, как земельный участок можно преобразовать в растровое представление). Хотя пиксели могут быть треугольниками, шестиугольниками или даже восьмиугольниками, квадратные пиксели представляют собой простейшую геометрическую форму, с которой можно работать. Соответственно, подавляющее большинство доступных растровых данных ГИС построено на квадратном пикселе (Рисунок 4.3 «Обычная растровая графика, используемая в приложениях ГИС: аэрофотоснимок (слева) и ЦМР USGS (справа)»).Эти квадраты обычно преобразуются в прямоугольники различных размеров, если модель данных преобразовывается из одной проекции в другую (например, из координат State Plane в координаты UTM [Universal Transverse Mercator]).

Рисунок 4.3. Обычная растровая графика, используемая в приложениях ГИС: аэрофотоснимок (слева) и ЦМР USGS (справа)

Источник: данные доступны из Геологической службы США, Центра наблюдения за ресурсами Земли и науки (EROS), Су-Фолс, Южная Дакота.

Из-за зависимости от однородной серии квадратных пикселей модель растровых данных упоминается как система на основе сетки. Обычно каждому языку сетки присваивается одно значение данных. Каждая ячейка растра содержит одно значение, которое представляет характеристику пространственного явления в месте, обозначенном его строкой и столбцом. Тип данных для этого значения ячейки может быть целым или с плавающей запятой (Глава 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.1 «Сбор географических данных»). В качестве альтернативы растровая графика может ссылаться на систему управления базой данных, в которой могут использоваться открытые таблицы атрибутов для связывания нескольких значений данных с каждым пикселем. Развитие компьютерных технологий сделало эту вторую методологию все более осуществимой, поскольку большие наборы данных больше не ограничиваются проблемами компьютерного хранения, как это было раньше.

Растровая модель усреднит все значения в заданном пикселе, чтобы получить одно значение. Следовательно, чем больше площадь покрывается на пиксель, тем менее точны связанные значения данных. Площадь, покрываемая каждым пикселем, определяет пространственное разрешение — наименьшее расстояние между двумя соседними элементами, которое может быть обнаружено на изображении. растровой модели, из которой она получена. В частности, разрешение определяется путем измерения одной стороны квадратного пикселя. Можно сказать, что растровая модель с пикселями, представляющими 10 м на 10 м (или 100 квадратных метров) в реальном мире, имеет пространственное разрешение 10 м; о растровой модели с пикселями размером 1 км на 1 км (1 квадратный километр) в реальном мире можно сказать, что она имеет пространственное разрешение 1 км; и так далее.

Следует проявлять осторожность при определении разрешения растра, поскольку использование слишком грубого разрешения пикселей приведет к потере информации, тогда как использование слишком высокого разрешения пикселей приведет к значительному увеличению размера файла и требований к компьютерной обработке во время отображения и / или анализа. . Эффективное разрешение в пикселях будет учитывать как масштаб карты, так и минимальную единицу отображения других данных ГИС. В случае растровой графики с грубым пространственным разрешением значения данных, связанные с конкретными местоположениями, не обязательно явно указаны в модели растровых данных.Например, если расположение телефонных столбов было отображено на крупном растровом графике, было бы ясно, что столб не будет заполнен всей ячейкой. Скорее предполагается, что полюс находится где-то внутри этой ячейки (обычно в центре).

Изображения, использующие модель растровых данных, должны обладать несколькими свойствами. Во-первых, каждый пиксель должен содержать по крайней мере одно значение, даже если это значение данных равно нулю. Кроме того, если для данного пикселя нет данных, этой ячейке сетки должен быть назначен заполнитель значений данных.Часто произвольное, легко идентифицируемое значение (например, -9999) присваивается пикселям, для которых нет значения данных. Во-вторых, ячейка может содержать любой буквенно-цифровой индекс, представляющий атрибут. В случае количественных наборов данных присвоение атрибутов довольно просто. Например, если растровое изображение обозначает высоту, значения данных для каждого пикселя будут некоторым показателем высоты, обычно в футах или метрах. В случае качественных наборов данных значения данных являются индексами, которые обязательно относятся к некоторому заранее определенному правилу перевода.В случае растрового изображения землепользования / земельного покрова может применяться следующее правило: 1 = пастбища, 2 = сельскохозяйственные угодья, 3 = нарушенные и т. Д. (Рисунок 4.4 «Растровое изображение землепользования / земельного покрова» «). Третье свойство модели растровых данных заключается в том, что точки и линии «перемещаются» к центру ячейки. Как и следовало ожидать, если растровое изображение с разрешением 1 км содержит реку или ручей, местоположение фактического водного пути в пикселе «реки» будет неясным. Поэтому существует общее предположение, что все нульмерные (точечные) и одномерные (линейные) объекты будут располагаться по направлению к центру ячейки.Как следствие, минимальная ширина любого линейного объекта обязательно должна составлять одну ячейку независимо от фактической ширины объекта. В противном случае объект не будет представлен на изображении и, следовательно, будет считаться отсутствующим.

Рисунок 4.4 Растровое изображение землепользования / растительного покрова

Источник: данные доступны из Геологической службы США, Центра наблюдения за ресурсами Земли и науки (EROS), Су-Фолс, Южная Дакота.

Существует несколько методов кодирования растровых данных с нуля.Три из этих моделей следующие:

1. Пошаговое растровое кодирование Минимально интенсивный метод кодирования растрового изображения путем создания уникальных записей для каждого значения ячейки по строке и столбцу. Этот метод также называют «исчерпывающим перечислением». Этот минимально интенсивный метод кодирует растр, создавая записи для каждого значения ячейки по строке и столбцу (Рисунок 4.5 «Последовательное кодирование растровых данных»). Этот метод можно представить как большую электронную таблицу, в которой каждая ячейка таблицы представляет пиксель в растровом изображении.Этот метод также называют «исчерпывающим перечислением».
2. Растровое кодирование по длине серий Метод кодирования растровых изображений с использованием серий пикселей с одинаковыми значениями. «). Метод кодирования длин серий полезен в ситуациях, когда большие группы соседних пикселей имеют аналогичные значения (например, дискретные наборы данных, такие как землепользование / растительный покров или пригодность среды обитания), и менее полезен, когда значения соседних пикселей сильно различаются (например,g., непрерывные наборы данных, такие как температура над уровнем моря или поверхности моря).
3. Кодирование растра в виде дерева квадрантов Метод, используемый для кодирования растровых изображений путем разделения растра на иерархию квадрантов, которые подразделяются на основе пикселей с одинаковым значением. Этот метод делит растр на иерархию квадрантов, которые подразделяются на основе пикселей с одинаковыми значениями (рис. 4.7 «Четырехдерево кодирования растровых данных»). Разделение растра прекращается, когда квадрант полностью состоит из ячеек с одинаковым значением.Квадрант, который невозможно разделить, называется «листовым узлом».

Рисунок 4.5 Поэтапное кодирование растровых данных

Рисунок 4.6 Кодирование длин серий растровых данных

Рисунок 4.7 Кодирование растровых данных в виде четырехъядерного дерева

Преимущества / недостатки растровой модели

Использование растровой модели данных дает много преимуществ. Во-первых, технология, необходимая для создания растровой графики, является недорогой и повсеместной.Почти каждый в настоящее время владеет каким-либо генератором растровых изображений, а именно цифровой камерой, и сегодня продается несколько сотовых телефонов, которые не имеют такой функции. Точно так же множество спутников постоянно передает самую последнюю растровую графику в научные учреждения по всему миру (Глава 5 «Управление геопространственными данными», раздел 5.3 «Форматы файлов»). Эти графические изображения часто размещаются в Интернете для частного и / или публичного использования, иногда бесплатно для пользователя.

Дополнительные преимущества растровой графики — относительная простота базовой структуры данных.Каждое положение сетки, представленное на растровом изображении, соответствует одному значению (или серии значений, если включены таблицы атрибутов). Эта простая структура данных может также помочь объяснить, почему относительно легко выполнять анализ наложения на растровых данных (для получения дополнительной информации об анализе наложения см. Главу 7 «Геопространственный анализ I: векторные операции», раздел 7.1 «Анализ одного слоя»). Эта простота также позволяет легко интерпретировать и поддерживать графику по сравнению с его векторным аналогом.

Несмотря на преимущества, у растровой модели данных есть также несколько недостатков. Первым недостатком является то, что растровые файлы обычно очень большие. В частности, в случае растровых изображений, построенных на основе методологии кодирования «ячейка за ячейкой», огромное количество значений, хранящихся для данного набора данных, приводит к потенциально огромным файлам. Любой растровый файл, охватывающий большую площадь и имеющий несколько точно разрешенных пикселей, быстро достигнет размера в сотни мегабайт и более.Эти большие файлы становятся только больше, поскольку количество и качество наборов растровых данных продолжает идти в ногу с количеством и качеством компьютерных ресурсов и сборщиков растровых данных (например, цифровых камер, спутников).

Второй недостаток растровой модели состоит в том, что выходные изображения менее «красивы», чем их векторные аналоги. Это особенно заметно, когда растровые изображения увеличиваются или масштабируются (см. Рисунок 4.1 «Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающее пикселирование растрового изображения»).В зависимости от того, насколько сильно увеличено растровое изображение, детали и связность этого изображения будут быстро теряться среди мозаичного моря ячеек сетки, кажущихся случайным образом окрашенными.

Геометрические преобразования, возникающие при перепроецировании карты, могут вызвать проблемы для растровой графики и представляют собой третий недостаток использования модели растровых данных. Как описано в главе 2 «Анатомия карты», раздел 2.2 «Масштаб карты, системы координат и проекции карты», изменение проекций карты приведет к изменению размера и формы исходного входного слоя и часто приводит к потере или добавлению пикселей (белый 2006 г.).Эти изменения приведут к тому, что идеальные квадратные пиксели входного слоя приобретут некоторые альтернативные ромбовидные размеры. Однако проблема больше, чем простое преобразование квадратного пикселя. Действительно, перепроецирование набора данных растрового изображения из одной проекции в другую приводит к изменению значений пикселей, которые, в свою очередь, могут значительно изменить выходную информацию (Seong 2003).

Последний недостаток использования модели растровых данных заключается в том, что она не подходит для некоторых типов пространственного анализа.Например, трудности возникают при попытке наложения и анализа нескольких растровых изображений, созданных с разными масштабами и разрешениями пикселей. Комбинирование информации из растрового изображения с пространственным разрешением 10 м с растровым изображением с пространственным разрешением 1 км, скорее всего, приведет к бессмысленной выходной информации, поскольку масштабы анализа слишком различаются, чтобы приводить к значимым и / или интерпретируемым выводам. Кроме того, выполнение некоторых сетевых и пространственных анализов (например, определение направленности или геокодирования) с растровыми данными может быть проблематичным.

Основные выводы

• Растровые данные получены из сеточной системы смежных ячеек, содержащих специфическую информацию об атрибутах.
• Пространственное разрешение набора растровых данных представляет собой меру точности или детализации отображаемой информации.
• Модель растровых данных широко используется не-ГИС-технологиями, такими как цифровые камеры / изображения и ЖК-мониторы.
• Следует позаботиться о том, чтобы определить, какая модель растровых или векторных данных лучше всего подходит для ваших данных и / или аналитических потребностей.

Упражнения

1. Изучите цифровую фотографию, которую вы недавно сделали. Можете ли вы оценить его пространственное разрешение?
2. Если бы вы создали файл растровых данных, показывающий основные типы землепользования в вашем округе, какой метод кодирования вы бы использовали? Какой метод вы бы использовали, если бы закодировали карту основных водных путей в вашем округе? Почему?

Растровые сетки результатов наводнений HEC-RAS

В то время как GeoHECRAS создает карту паводков, представляющую область затопления, он может одновременно генерировать файл растровой сетки высот (или сетки высот), представляющей отметку поверхности воды для нанесенной на карту области. Этот файл с растровой сеткой позволяет использовать карту наводнения в других программах, таких как ESRI ArcMap и ArcGIS. Каждая ячейка сетки в растре высот содержит одно значение, представляющее вычисленную высоту поверхности воды. Области, которые не затопляются, помечаются как «NODATA» в своих ячейках сетки.

Типы карт наводнений HEC-RAS

В дополнение к созданию растровой сетки высот карты паводков, программное обеспечение может создавать файлы растровой сетки для любой из доступных карт паводков, которые может создать GeoHECRAS, в том числе:

• Максимальная высота водной поверхности
• Максимальная глубина воды
• Максимальная скорость
• Напряжение сдвига
• Время прибытия
• Продолжительность наводнения
• И многие другие типы карт наводнения

Это простой процесс — заставить программное обеспечение сгенерировать соответствующий файл растровой сетки при создании карты наводнения.В следующем разделе подробно описано, как это делается.

Создание растровой сетки отметок водной поверхности

В этом разделе описывается процесс, используемый для создания растра высот водной поверхности при создании карты паводков. Однако этот же процесс можно использовать для создания растровых сеток для других результатов паводков, таких как карты максимальных скоростей паводков.

Для создания карты паводков и соответствующей растровой сетки высот водной поверхности должны быть доступны результаты анализа модели HEC-RAS.Если нет, сначала выполните анализ потока HEC-RAS для определенной модели.

Чтобы создать растровую сетку высот водной поверхности, выполните следующие действия:

1. В меню ленты Результаты щелкните пункт меню Flood Map .
   

2. Откроется диалоговое окно Flood Map .
   

3. В разделе Общие характеристики щелкните раскрывающееся поле со списком Тип карты наводнения , а затем выберите параметр Отметка поверхности воды .
   

4. В разделе Общие характеристики щелкните раскрывающийся список Расчет карты наводнения , а затем выберите параметр Подробное пересечение или Анимация временного ряда .
   

5. Нажмите кнопку [Параметры…] рядом с раскрывающимся списком Расчет карты наводнения . Откроется диалоговое окно Параметры вычисления карты наводнения .
   

6. В разделе Дополнительные слои карты установите флажок Создать сетку максимальной отметки поверхности воды . Включение этого флажка приведет к тому, что программное обеспечение создаст дополнительный слой на панели Слои картографических данных , содержащий сетку отметок водной поверхности, соответствующую результатам наводнения.
   

7. Нажмите кнопку [OK] .

Затем программа сгенерирует сетку отметок водной поверхности, которая соответствует результатам наводнения из HEC-RAS.

Отображение растровой сетки отметки водной поверхности

После создания растровой сетки высот она будет автоматически добавлена ​​на панель «Слои картографических данных». При желании пользователь может изменить способ отображения рассчитанной растровой сетки отметки водной поверхности в обзоре карты.

1. На панели Слои данных карты нажмите кнопку […] Свойства рядом со слоем растровой сетки.
   

2. Откроется диалоговое окно Свойства сетки высот .
   

3. Установите флажок Elevation Color Fill , чтобы включить его.
4. Выберите нужный вариант цветовой заливки отметок.
   

5. Затем нажмите кнопку [OK] .

Если растр высот не отображается, отключите отображение других растровых слоев или слоев онлайн-карты, которые находятся над растром высот на панели «Слои картографических данных».Порядок слоев, перечисленных на панели «Слои картографических данных», определяет порядок отображения каждого слоя, и может быть другой слой, который перекрывает растровый слой высот. Также можно перетащить растр высот над другими слоями, перечисленными на панели «Слои картографических данных», чтобы растр высот можно было увидеть в обзоре карты.

ENVISpatialGridRaster

Эта функция создает ENVIRaster из исходного растра, который был перепроецирован и преобразован в сетку со стандартной пространственной привязкой, предварительно определенным размером пикселя и тем же количеством строк и столбцов.

Растры с общей пространственной сеткой часто используются для пространственно-временного анализа, например, для изучения изменения атмосферного давления или протяженности ледника с течением времени в определенном месте.

Эта процедура предназначена для использования с двумя или более изображениями с разными проекциями. Для продуктов с координатной сеткой MODIS Level-3 эта процедура не требуется; изображения уже привязаны к одной и той же пространственной привязке. Даже когда вы запускаете такие процессы, как ортотрансформирование RPC или перепроецирование GLT на серии изображений (для пространственно-временного анализа), результаты не обязательно могут быть в общей пространственной сетке.Дрейф инструмента со временем может привести к небольшому смещению пикселей по заданной географической координате. Повторное проецирование этих изображений на пространственную сетку обеспечит точные пространственные размеры.

Если пространственная сетка выходит за границы входного растра, эти пиксели будут иметь значения 0. Если пространственная сетка не перекрывает входной растр, будет выдана ошибка.

В результате получился виртуальный растр, для которого необходимо учесть некоторые дополнительные аспекты в отношении методов и свойств. См. Дополнительные сведения о виртуальных растрах, в том числе о том, чем они отличаются от задач ENVITasks.

Эквивалентная задача — RegridRaster.

Пример

См. Следующие примеры:

Синтаксис

Результат = ENVISpatialGridRaster ( Input_Raster [, Ключевые слова = значение ])

Возвращаемое значение

Эта процедура возвращает ссылку на ENVIRaster.

Аргументы

Input_Raster

Укажите вход ENVIRaster.Если вы работаете с двумя или более исходными растрами, вы должны запустить функцию ENVISpatialGridRaster отдельно для каждого растра.

Методы

Этот виртуальный растр наследует методы и свойства от ENVIRaster; однако следующие методы переопределят методы ENVIRaster:

Дегидрат

Гидрат

Ключевые слова

ОШИБКА

Задайте это ключевое слово для именованной переменной, которая будет содержать любое сообщение об ошибке, выданное во время выполнения этой процедуры. Если ошибки не возникает, в переменной ERROR будет установлена ​​пустая строка (»). Если возникает ошибка и процедура является функцией, то результат функции будет неопределенным.

Если это ключевое слово не задано и возникает ошибка, ENVI возвращается к вызывающей стороне и выполнение останавливается. В этом случае сообщение об ошибке содержится в! ERROR_STATE и может быть обнаружено с помощью подпрограммы CATCH IDL. См. Справку IDL для получения дополнительной информации о! ERROR_STATE и CATCH.

См. Раздел «Управление ошибками» для получения дополнительной информации об обработке ошибок в программировании на ENVI.

GRID_DEFINITION (необязательно)

Укажите объект ENVIGridDefinition, который определяет размер пикселя, строки и столбцы, а также систему координат желаемой пространственной привязки.

НАЗВАНИЕ

Укажите строку, идентифицирующую растр.

ПЕРЕЗАГРУЗКА (опция)

Укажите метод передискретизации для использования при создании пространственной сетки:

• Ближайший сосед (по умолчанию): использует ближайший пиксель без какой-либо интерполяции.
• Билинейный: Выполняет линейную интерполяцию с использованием четырех пикселей для повторной выборки.
• Кубическая свертка: использует 16 пикселей для аппроксимации функции sinc с использованием кубических многочленов для передискретизации изображения.

История версий

Версия API

3. 7

См. Также

ENVIRaster, Задача RegridRaster, ENVIRasterSeries, ENVIRasterSeriesLayer, Задача BuildRasterSeries, Задача BuildTimeSeries

Златовласка и растровая сетка: выбор масштаба при оценке программ сохранения

Принадлежности Расширять

Принадлежности

• ¹ Департамент экономики сельского хозяйства и потребительского сектора, Иллинойсский университет, Урбана-Шампейн, Урбана, Иллинойс, Соединенные Штаты Америки.
• ² Школа общественного и регионального планирования, Университет Британской Колумбии, Ванкувер, Канада.

Элемент в буфере обмена

Андре Фернандес, Томон Авелино и др. PLoS One. 2016 .

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Принадлежности

• ¹ Департамент экономики сельского хозяйства и потребительского сектора, Иллинойсский университет, Урбана-Шампейн, Урбана, Иллинойс, Соединенные Штаты Америки.
• ² Школа общественного и регионального планирования, Университет Британской Колумбии, Ванкувер, Канада.

Элемент в буфере обмена

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Доступ к высококачественным пространственным данным поднимает фундаментальные вопросы о том, как выбрать подходящий масштаб и единицу анализа.В исследованиях, оценивающих влияние программ сохранения, использовались различные масштабы и единицы площади: от сети 5×5 км; до 30м пикселей; к нерегулярным единицам, основанным на землепользовании или политических границах. Эти варианты влияют на оценку воздействия программы. Смещение, связанное с масштабом и выбором единиц измерения, является частью хорошо известной дилеммы, называемой проблемой изменяемых площадных единиц (MAUP). Мы вводим эту дилемму в литературу по оценке воздействия, а затем исследуем компромиссы при выборе различных единиц площади.Чтобы проиллюстрировать последствия MAUP, мы начнем с изучения эффекта выбора шкалы при оценке охраняемой территории в Мексике с использованием реальных данных. Затем мы разрабатываем эксперимент Монте-Карло, моделирующий вмешательство в природоохранную деятельность. Мы обнаружили, что оценки эффектов лечения и переменных коэффициентов точны только при ограниченных обстоятельствах. В более реалистичных условиях мы обнаруживаем предвзятые оценки, связанные с выбором масштаба, которые являются слишком большими или слишком маленькими по сравнению с процессом генерации данных или единицей принятия решений.В нашем контексте MAUP может отражать проблему ошибок в переменных, когда неточные измерения независимых переменных приведут к смещению оценок коэффициентов в сторону нуля. Эта проблема может быть явно выражена при небольших масштабах анализа. Агрегация может уменьшить эту систематическую ошибку для непрерывных переменных, но агрегирование усугубляет систематическую ошибку при использовании дискретной меры обработки. Пока мы не находим решения этих проблем, хотя эффекты лечения обычно недооцениваются. В заключение мы приводим предложения о том, как исследователи могут ориентироваться в выборе масштаба и высоты при оценке природоохранной политики.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Цифры

Обследованы лечебные (синие) блоки на охраняемой территории…

Обработка (синие) единиц на охраняемой территории, наблюдаемая в различных масштабах (полное разрешение 182 га x 417 га).Двоичное агрегирование показано на левой панели, а непрерывное агрегирование — на правом. (A) — (B) Без агрегирования. (C) — (D) 2×2 Агрегация. (E) — (F) Агрегация 4×4. (G) — (H) 10×10 Агрегация.

Пример пространственного процесса с истинным уровнем =…

Пример пространственного процесса с истинным уровнем = 4×4 разрешением.

Ячейки для обработки обозначены красной рамкой, а…

Ячейки обработки обозначены красной рамкой, а значение независимой переменной X представлено градиентом цвета ячейки (более высокие значения для более темных ячеек).

(A) Истинный уровень = разрешение 1×1 (уровень пикселей). (B) Истинный уровень = разрешение 6×6.

(A) X = W ² K и истинный уровень = разрешение 6×6. (B) X = (1 –πW) K и истинный уровень = разрешение 6×6.

Рис. 8. Результаты OLS (X случайное, T случайное, ρ = 0).

(A) Истинный уровень = разрешение 1×1 (уровень пикселей) и дискретное агрегирование обработки. (B) Истинный уровень = разрешение 6×6 и дискретное агрегирование обработки.(C) Истинный уровень = разрешение 6×6 и непрерывное агрегирование обработки.

(A) Истинный уровень = разрешение 1×1 (уровень пикселей). (B) Истинный уровень = разрешение 6×6.

(A) Результат OLS (X коррелирован, T = f (X), ρ = 0,9). (B) Результат STSLS (X коррелирован, T = f (X), ρ = 0,9). (C) Результат OLS (X коррелирован, T = f (X), ρ = 0).

(А) ρ = 0.(В) ρ = 0,5. (В) ρ = 0,9.

OLS (кружки), STSLS (квадраты), DID (треугольники). Истинный уровень = разрешение 6×6 с 1000 симуляциями.

Все фигурки (12)

Похожие статьи

• Включение географии в новую обобщенную теоретическую и статистическую основу, направленную на решение проблемы изменяемых площадных единиц.

  Тусон М., Яп М., Кок М.Р., Мюррей К., Турлах Б., Уайатт Д. Тусон М. и др. Int J Health Geogr. 2019 27 марта; 18 (1): 6. DOI: 10.1186 / s12942-019-0170-3. Int J Health Geogr. 2019. PMID: 30917821 Бесплатная статья PMC.

• Насколько серьезна проблема изменяемой площади для анализа данных английской переписи?

  Флауэрдью Р. Флауэрдью Р.Популярные тенденции. 2011 Осень; (145): 102-14. DOI: 10.1057 / pt.2011.20. Популярные тенденции. 2011 г. PMID: 21987016

• Проблема изменяемых площадных единиц (MAUP) во взаимосвязи между воздействием NO2 и здоровьем органов дыхания.

  Парентеу депутат, Савада MC. Парентеу М.П. и др. Int J Health Geogr. 31 октября 2011 г .; 10:58. DOI: 10.1186 / 1476-072X-10-58. Int J Health Geogr.2011 г. PMID: 22040001 Бесплатная статья PMC.

• Усовершенствование занимаемой площади для решения проблемы изменяемой площади в области экологии и охраны окружающей среды.

  Моут Дж., Бахман С.П., Филд Р., Бойд Д.С. Moat J, et al. Conserv Biol. 2018 декабрь; 32 (6): 1278-1289. DOI: 10.1111 / cobi.13139. Epub 2018 5 сен. Conserv Biol. 2018. PMID: 29797481

• Несоответствие масштабов, планирование сохранения и ценность анализа социальных сетей.

  Герреро А.М., Макаллистер Р.Р., Коркоран Дж., Уилсон К.А. Герреро AM и др. Conserv Biol. 2013 Февраль; 27 (1): 35-44. DOI: 10.1111 / j.1523-1739.2012.01964.x. Conserv Biol. 2013. PMID: 23305381 Рассмотрение.

использованная литература

1. 1. Blackman A (2013) Оценка политики сохранения лесов в развивающихся странах с использованием данных дистанционного зондирования: введение и практическое руководство.Лесная политика и экономика 34: 1–16.
2. 1. Нельсон А., Хомиц К.М. (2011) Эффективность охраняемых территорий со строгим и многократным использованием в сокращении лесных пожаров в тропических лесах: глобальный анализ с использованием методов сопоставления. PLoS ONE 6: e22722 10.1371 / journal.pone.0022722 — DOI — ЧВК — PubMed
3. 1. Honey-Rosés J, López-García J, Rendón-Salinas E, Peralta-Higuera A, Galindo-Leal C (2009) Платить или не платить? Мониторинг эффективности и соблюдение условий при оплате охраны лесов в Мексике.Охрана окружающей среды 36: 120–128.
4. 1. Санчес-Азофейфа Г.А., Пфафф А., Робалино Дж. А., Бумхауэр Дж. П. (2007) Программа оплаты экологических услуг в Коста-Рике: намерение, реализация и влияние. Биология сохранения 21: 1165–1173. 10.1111 / j.1523-1739.2007.00751.x — DOI — PubMed
5. 1. Рейнольдс Х (1998) Проблема изменяемой единицы площади: эмпирический анализ путем статистического моделирования.

Показать все 41 упоминание

Условия MeSH

• Сохранение природных ресурсов *
• Интерпретация данных, статистическая *

Грантовая поддержка

Эта работа была поддержана Совместной исследовательской программой Университета штата Иллинойс в Урбане Шампейн (UIUC) и Национального автономного университета Мексики (UNAM).Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

LinkOut — дополнительные ресурсы

• Полнотекстовые источники

• Другие источники литературы

Как обрезать растровые данные?

В этом посте рассказывается, как вырезать части растровых сеток (обновлено в мае 2021 года для Pro) .

В предыдущем посте рассказывалось, как вырезать векторные данные (классы пространственных объектов и шейп-файлы). Еще один ключевой навык — это возможность вырезать части растровой сетки, такие как ЦМР или, возможно, изображение TIF. На самом деле у нас есть три варианта: использовать растровый инструмент «Вырезать», использовать инструмент «Извлечь по маске» или выполнить это как растровое вычисление. В этом посте я расскажу обо всех трех методах. Давайте возьмем пример вырезания бассейна гавани Литтелтон из DEM Южного острова (это та, которую я использовал для публикации на видовых площадках).Вот карта с ЦМР (добавлена ​​как J: \ Data \ Digital_Elevation_Models \ sidem):

(Обратите внимание, что вы всегда можете щелкнуть изображение, чтобы увеличить его.) Как и при любой операции обрезки, необходима граница, и чаще всего это векторный многоугольник. Я создал полигональный слой, определяющий границу области, которую я хотел обрезать.

Теперь у меня есть выбор: использовать инструмент обрезки растра или выполнить расчет растра.Сейчас мы посмотрим на оба.

Один из быстрых способов узнать, есть ли что-нибудь, что может подойти в ArcToolbox, — это выполнить поиск по доступным инструментам. Вы можете нажать кнопку «Поиск» в верхней части панели «Геообработка» — ввести «растровый вырез» в окно поиска и щелкнуть ссылку «Инструменты», чтобы получить следующий результат:

Инструмент вверху выглядит так, как будто он может помочь. В конечном итоге это произойдет, но мы должны быть немного осторожны с тем, как мы это настраиваем.Открытие инструмента вызывает это окно:

Я установил свою матрицу высот в качестве входного растра, LyttClip в качестве выходного экстента и сохранил выходные данные в безопасном месте. Я не беспокоился о значении NoData, но * важно * обратите внимание, что я поставил галочку в поле «Использовать функции ввода для геометрии отсечения». Это означает, что мой выходной растр будет обрезан до экстента моего многоугольника. Если я не отмечу этот флажок, на выходе будет прямоугольник, который является самым маленьким, содержащим многоугольник (позже я покажу вам, что я имею в виду …).На всякий случай я также ставлю галочку в поле «Сохранить размер отсечения». Запуск инструмента дает мне следующее (с выключенной ЦМР и другой цветовой шкалой, чтобы вы могли лучше видеть результат):

Если бы я не поставил этот флажок, вот как бы это выглядело:

Итак, с этим выводом у меня есть все данные внутри многоугольника, но у меня также есть некоторые области, в которых практически нет данных в ограничивающем прямоугольнике (или, по крайней мере, данные неверны.) Установка флажка обеспечивает более чистый вывод, который должен соответствовать другим данным, обрезанным на той же границе.

Извлечь с помощью инструмента маски

Другой инструмент, который мы можем использовать, — это ArcToolbox> Spatial Analyst Tools> Извлечение> Извлечь по маске. Это довольно простой в использовании инструмент, который дает такой же результат, как показано выше:

Расчет растра

Мы также можем сделать наш клип как растровый расчет, используя тот же полигон отсечения.Это немного сложнее, но приводит к тому же результату. Откройте Калькулятор растра, выбрав ArcToolbox> Инструменты Spatial Analyst> Алгебра карт> Калькулятор растра.

Здесь я дважды щелкнул сетку, которую хочу обрезать, расположить по сторонам и задать имя выходного растра. Прежде чем мы выполним расчет, нажмите кнопку «Среды». Здесь мы можем установить множество параметров инструмента, но нас больше всего интересует то, что находится в растровом анализе, а именно настройка маски. Здесь я установил его на свой слой с клипом:

Размер ячейки должен автоматически соответствовать разрешению вашей входной сетки.Вот результат:

Должно быть точно так же. Следует отметить два момента: расчет растра занимает немного больше времени (на самом деле намного дольше), и маску необходимо сбрасывать каждый раз, когда вы выполняете расчет — в противном случае вы просто получите копию всей сетки.

Если честно, я почти всегда использовал метод расчета растра, но, пройдя оба, думаю, я начну использовать вместо него инструмент «Обрезать растр» — он быстрее и немного менее сложен.

Теперь, когда я вырезал свою матрицу высот, я мог бы использовать ее для определения уклона или аспекта или создания отмывки, и это будет намного быстрее, чем если бы я использовал всю матрицу высот, и займет меньше места на моем локальном диске.

Мы можем использовать эти инструменты практически на любой сетке, за исключением многодиапазонных сеток, таких как JPG или некоторые спутниковые изображения.