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