Post on 13-Jan-2020
Geografski model podataka
Rasterski podaci
2
Modeli geografskih podataka
l Modeli geografskih podataka su formalizovaniekvivalenti konceptualnih modela koje ljudiupotrebljavaju kada opažaju geografskefenomene.
l Oni formalizuju način na koji se prostordiskretizuje u delove neophodne za analizu ikomunikaciju, i podrazumevaju da se fenomenimogu jedinstveno identifikovati, da se atributimogu meriti ili specificirati, i da se moguregistrovati prostorne koordinate.
3
Uvod
l Metode prikazivanja geografskog prostoral Rasterski Modell Vektorski Model
Prikazivanje prostornih pojava
Kako opisujemo prostorne pojave?l raspoznavanjem dva tipa podataka:l Prostorni podaci koji opisuju položaj (gde je šta)l Podaci o atributima koji specifikuju karakteristike na datim
lokacijama (šta i koliko)Kako to digitalno prikazujemo u GIS-u?l korišćenjem relacionih Data Base Management System (DBMS)l grupisanjem u lejere zasnovnim na sličnim karakteristikama (npr.
hidrografija, visine, rečni tokovi, kanalizaciona mreža) primenom bilo:l vektorskog modela podatakal rasterskog modela podataka (GRID ili Image u ARC/INFO &
ArcView)
5
Koncept Vektor i Raster
6
Tipovi Formata
l Rasterl GIF, TIFF, JPG....
l Vektorl DWG, DXF, DGN....
l Hibridnil WMF, EPS, PDF....
7
Rasteri
l Kako prikazati pojave koje shvatamo kao diskretne entitete-objekte?l Rasteril Izdelimo radno područje koja nas interesuje na kvadratne ćelijel Registrujemo koordinate uglova radnog područjal Prikažemo diskretne objekte kao skup jedne ili više ćelijal Prikažemo polja pridruživanjem atributskih vrednosti ćelijamal Mnogo je zgodnije rasterima prikazati polja nego diskretne objekte
l Karakteristike:l Veličina pikselal Veličina ćelije ili elementa slike koja definiše nivo detaljnostil Sve varijacije unutar jednog piksela se gube
l Shema dodeljivanja vrednostil Vrednost ćelije može biti srednja vrednost atributa na celoj oblasti koja
je zahvaćena ćelijom ili maksimalna vrednost ili minimalna ili suma vrednosti ili uobičajena vrednost atributa ili...
l Takođe to može biti vrednost određena (izmerena) u centru ćelije
8
Kao i vektorski model podataka, rasterski model može prikazati diskretne tačke, linijske i površinske prostorne pojave.
9
RASTER
l Svaka ćelija može biti pridodata samo jednom entitetul Rasteri se lako razumeju, lako očitavaju i zapisuju i lako
se prikazuju na ekranu.l Gridovi loše prikazju linije i tačke, ali zato vrlo dobro
površi.l Gridovi predstavljaju prirodni prikaz skeniranih ili
podataka dobijenih daljinskom detekcijom.l Gridovi imaju nedostatak tzv.pomešanih piksela.l Kompresione tehnike su neophodne kod arhiviranja
rasterskih fajlova.
10
Tačkaste pojave se prikazuju kao vrednost u jedinstvenoj ćeliji, linijske pojave u vidu niza povezanih ćelija koje bi trebalo da ukažu na dužinu linije i površinske pojave kao grupa povezanih ćelijakoje ukazuju na oblik.Pošto je rasterski model podataka pravilna rešetka (grid), prostorne relacije su date implicitno. Zbog toga, eksplicitno memorisanje prostornih relacija nije neophodno, kao što je to slučaj u vektorskom modelu podataka.
Prostorne pojave prikazane u vidu rastera
11
12
Generička struktura grida
Red
ovi
Kolone
Gridnaćelija
Grid
Rezolucija
Gridna ćelija
13
20 m
20 m
(7496520, 4885330)
(7496540, 4885350)
14
Rasterska struktura podataka/modeli
l Prednostil Jednostavna struktura podatakal Prostorne manipulacije atributnim podacima su
jednostavnelMogu se koristiti mnoge vrste prostornih analiza i
filtriranja podatakalMatematičko modeliranje podatakaje olakšano jer svi
prostorni entiteti imaju jednostavni, pravilni oblikl Prateća tehnologija je jeftinal Dostupan je veliki broj različitih oblika podataka
15
Rasterska struktura podataka/modeli
l Nedostacil Velika zapremina fajloval Upotreba rastera sa gridnim ćelijama velikih dimenzija u ciljuredukovanja zapremine fajlova, smanjuje prostornu rezoluciju;izaziva gubitak informacija, a sa time i mogućnost raspoznavanjafenomenološki definisanih prostornih struktural Grube rasterske strukture nisu vizuelno dopadljive, posebno uposlednje vreme kada je kompjuterska grafika tehnološkiuznapredovala.l Koordinatne transformacije su prilično složene i zahtevaju
dosta vremena, čak i pri korišćenju specijalizovani softvera dešava se da dođe do gubitka informacija i distorzija oblika gridnih ćelija.
16
Struktura fajla
Linija-vektorski prikaz
Linija-rasterski prikaz
4753456 6234124753436 6234244753462 623478
4753432 6234824753405 6234294753401 6235084753462 623555
4753398 623634
00000000000000000001100000100000101010000101000011001000010100000000100010001000000010001000010000010001000000100010000100000001011100100000000100001110000000000000000000000000
Flat File
Flat File
17
Problem mešovitih piksela
W GW
W W G
W W G
W GG
W W G
W G G
W GE
W E G
E E G
Water dominates Winner takes all Edges separate
18
Legenda
Mešani četinari
Jele
Hrastova šuma
Trava
Rasterski prikaz. Svaka boja reprezentuje vrednost u nominalnoj-skali ukazujući na klase biljnog pokrivača.
Atributi
19
Atributi se odnose na centar ćelije grida
Atributi se odnose na površinu cele ćelije grida
Mreža(Lattice) vs. Rešetka (Grid)
20
Ulazi
21
Skeniranje postojećih podloga
Satelitski snimci (daljinska detekcija)
22
Koordinatni sistem skenirane slike
23
Prostorni koordinatni sistem
24
Georeferenciranje skeniranih snimaka
25
World file
l Raster Raster File World Filel TIFF image.tif image.tfwl Bitmap image.bmp image.bpwl BIL image.bil image.blwl JPEG image.jpg image.jpw
0.4233280.000030-0.000031-0.4233157416749.9747495007000.159811
26
Čišćenje rastera
Sirovi skenirani podaci najčešće zahtevaju postprocesiranje kako bi se dobio zadovoljavajući novo kvaliteta ulaznih podataka.
27
Editovanje rastera
Na rasterskim slikama su moguće i naknadne intervencije putem editovanja podataka.
28
Metode kompresije rasterskih podataka
l Lančani kodovil Rekurentni kodovil Blok kodovil Kvad stabla i binarna stabla
29
Lančani kodovi
(istok = 0, sever = 1, zapad = 2, jug = 3).
Poligon A0, 1, 02, 3, 02, 1, 0, 3, 0, 1, 03, 32, 2, 33, 02, 1, 03, 32, 22, 3, 23, 3, 23, 1, 22, 1, 22, 1, 22, 1, 22, 12
Oni omogućuju i određene operacije kao što je ocenjivanje površine ili obima, i jednostavno otkrivanje oštrih zaokreta i konkavnosti. Korisni su kod konverzije rasterskog opisa poligona u vektorski oblik. Operacije prekrivanja, kao što su unija i presek, teško se izvode sa lančanim kodovima a da se ne mora tom prilikom vratiti na punu gridnu predstavu. Dodatni nedostatak je redundanca koja se javlja zbog toga što se svaka granica između dva regiona mora smestiti dva puta.
30
Rekurentni kodovi
Poligon A
U ovom primeru, 69 ćelija regiona A je kompletno kodirano sa 22 broja,postižući na taj način znatnuuštedu u prostoru za smeštanje.
31
Blok kodovi
Struktura podataka sastoji se samood tri broja, početka (centar ili donje levoteme) i radijusa svakog kvadrata.
Region A može se smestiti pomoću 17 jediničnih kvadrata, 9 četvorostrukih kvadrata i 1 šesnaestostrukim kvadratom. Pošto su za svaki kvadrat dovoljne dve koordinate, region se može smestiti pomoću 57 brojeva (54 za koordinate i 3 za veličine ćelija).
32
Kvad stabla i binarna stabla
33
Hijerarhijsko kvad stablo poligona A
34
Nivoi rezolucije prikaza kvad stablom
Kvad stablo hijerarhija omogućujeprikaz sa različitim nivoom rezolucije
Rezolucija
35
Rezolucija rastera
36
Rezolucija
37
Manja veličina ćelije grida:•Veća rezolucija•Veća tačnost prostornog prikaza•Sporije editovanje podataka•Sporije procesiranje•Veliki fajlovi
Veća veličina ćelije grida:•Manja rezolucija•Manja tačnost prostornog prikaza•Brže editovanje podataka•Brže procesiranje•Mali fajlovi
Rezolucija
38