Файл: Ципилева Т.А_Геоинформационные системы_Учебное пособие_Томск_ТМЦДО_2004.pdf

88

- проблемы разбиения сложного изображения на произвольные элементы для их раздельного использования и редактирования.

Наиболее часто растровые модели получают при обработке космических снимков. Самый простой способ ввода растрового изображения – прямой ввод информации ячейка за ячейкой. Недостаток такого метода: значительное время, затрачиваемое на ввод. Кроме того, растровые цифровые изображения занимают, как правило, большие объемы памяти. Например, при обработке снимков с искусственного космического спутника Земли каждый снимок разбивается на сотни миллионов пикселей. Однако часто информация в нескольких ячейках, идущих подряд, повторяется (т.е. формируются зоны). Возникает возможность сжатия информации при вводе. Один из методов сжатого представления растровой информации – метод группового кодирования.

Метод группового кодирования (run-length encoding, run lenght coding, RLE) – кодирование группами отрезков. Это самый простой и распространенный из методов сжатия растровых данных, основанный на замене групп повторяющихся символов в последовательности значением числа повторений, иначе говоря, замена отрезка, состоящего из одноименных элементов растра, длиной отрезка (run length).

В методе группового кодирования данные вводятся парой чисел: первое обозначает длину группы пикселей, имеющих одинаковое значение, второе – значение пикселя в этой группе. Данные вводятся построчно. Если элемент встречается впервые – он помечается признаком «начало». Если за данной ячейкой следует цепочка ячеек с такими же значениями, то они подсчитываются. Последняя ячейка помечается признаком «конец». Ввод осуществляется справа налево, сверху вниз.

Например, символ – треугольник, составленный из символов «1». Исходный растр содержит 28 символов.

0001000

0011100

0111110

0000000

89

Закодированный растр: 30113020312010511070, т.е. 20 сим-

волов. Даже на таком маленьком примере видно преимущество: вместо 28 символов используется 20, т.е. выигрыш около 30%. При работе с большими массивами экономия места и времени еще значительнее.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ К ТЕМЕ 2

1.Поясните понятие «генерализация».

2.Чем отличается генерализация от агрегации?

3.Что является самой элементарной информационной еди-

ницей?

4.Что такое атрибут?

5.Чем отличается логическая запись от физической?

6.Дайте определение классификации.

7.Приведите пример классификации 1 типа.

8.Приведите пример классификации 2 типа.

9.Что такое эталон класса?

10.Объясните принцип работы алгоритма «Форель».

11.Как с помощью алгоритма «Форель» получить заданное число классов?

12.Объясните принцип работы алгоритма «Краб».

13.Что такое «гиперсфера»?

14.Какие характеристики классификации учитываются в критерии качества алгоритма «Краб»?

15.Для чего используются в ГИС представители классов?

16.Чем отличаются дивизимные алгоритмы классификации от агломеративных?

17.Почему алгоритм «Краб» относится к вариационным алгоритмам?

18.Как определить центр тяжести класса?

19.Как определяется мера близости точек в классе в алгоритме «Краб»?

20.Можно ли автоматическую классификацию считать объективной?

21.Чем отличаются сильно типизированные модели данных от слабо типизированных? Приведите примеры.

22.Что такое «инфологическая модель данных»?

90

23.Какие три компоненты составляют инфологическую модель ГИС?

24.Что такое «уровень узла» в иерархической модели?

25.Для чего в ГИС может быть использовано квадратомическое дерево?

26.Что такое первичный ключ отношений?

27.Какими свойствами должен обладать ключ в реляционной модели данных?

28.Что такое «геоид»?

29.Чем отличаются плоские декартовы координаты от плоских полярных координат?

30.Чем отличается малый круг на Земной поверхности от большого круга?

31.Какие примитивы обычно используют в ГИС?

32.Чем отличается нормальный узел от псевдоузла?

33.Чем характеризуется висячий узел?

34.Какие типы взаимосвязей могут существовать между координатными данными?

35.Что называется валентностью узла?

36.Что такое «разграфка» топографической карты?

37.Карты какого масштаба являются топографическими?

38.Чем отличается колонна от зоны при разграфке топографических карт?

39.Определите номенклатуру листа масштаба 1:500 000,

на котором находится объект с географическими координатами

300 С.Ш. 700 В.Д.

40.Приведите пример номенклатуры листа масштаба

1:25 000.

41.Какие характеристики определяют качество данных?

42.Что понимают под логической непротиворечивостью?

43.Чему равна позиционная погрешность данных, если ошибка съема данных равна 1 мм, ошибка цифрования составляет 0,8 мм, а ошибка представления равна 0,4 мм?

44.По каким характеристикам векторная модель превосходит растровую модель?

45.Чем отличается топологическая модель от нетопологи-

ческой?

46.Может ли растровая модель быть топологической?

91

47.Назовите основные характеристики растровой модели.

48.В чем суть метода группового кодирования?

49.Можно ли при классификации по алгоритму «Форель» получить пустой класс?

50.Для чего в алгоритме классификации используется кратчайший незамкнутый путь?

92

Тема 3. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ ОПЕРАЦИЙ НАД КООРДИНАТНЫМИ ДАННЫМИ

3.1 Векторизация

Координатные данные могут быть представлены в векторном, либо в растровом форматах. Растровые изображения отображают поля данных, т.е. носят полевой характер. Векторные изображения изображают объекты, т.е. носят объектный характер. Каждый вид изображения имеет свои преимущества, поэтому в ГИС используются оба вида. Растровые изображения часто используются на стадии ввода, векторные – при обработке и выдаче результатов. Растровыми изображениями являются основные входные документы: фотографии, карты, архивные данные. Операции преобразования данных из растрового представления в векторное изображение называется векторизацией. В технологическом плане данная операция представляет собой переход от полевого изображения к объектному.

Чаще всего векторизацию применяют при интерпретации сканированных аэрокосмических снимков. Для этого на растровом изображении выделяют и оконтуривают однородные области, затем придают им свойства объектов.

Векторные изображения могут быть сразу созданы с помощью специальных программ – графических редакторов, которые входят в состав большинства ГИС-пакетов. Для векторизации растровых изображений существуют специальные программы – векторизаторы и устройства векторизации.

Векторизация может быть ручной, полуавтоматической и автоматической. В графических редакторах обычно используется ручная векторизация, так как при построении изображений одновременно решается задача идентификации объектов и присвоение им пользовательских идентификаторов. Автоматические и полуавтоматические векторизаторы служат для обработки электронных растровых изображений, ручной режим в них служит лишь для коррекции результата. Для ручного ввода векторных объектов используется устройство – дигитайзер. Дигитайзер представляет собой планшет, на котором располагается оригинал-растр. Специальным «карандашом» оператор обводит

93

контуры объектов, при этом формируются векторные примитивы в виде линий (полилиний), если контур объекта не замкнут, полигонов (контур замкнут) и точек.

Программы – векторизаторы различаются следующими характеристиками:

-возможностью векторизации различных видов растра: бинарного, полутонового, цветного изображений;

-требуемым качеством исходного растра;

-возможностью редактирования исходного растрового изображения;

-типом графической оболочки.

Задачей векторизации является не только выделение объектов, но и сохранение топологии. Например, линия со стрелками должна быть распознана как линия со стрелками, а не как совокупность трех отдельных линий; две пересекающиеся линии – как две линии, а не как четыре отрезка.

При работе в автоматическом режиме векторизации до сих пор существует много проблем: подавление шумов, нахождение

иустранение разрывов линий, учет изменения толщины линии, сохранение топологических признаков, распознавание и восстановление надписей, анализ ситуаций с большим количеством объектов и др.

Пока самым надежным и точным является интерактивный метод, когда программа-векторизатор в каждом сложном случае представляет оператору возможность принятия решения.

При векторизации применяют ряд специальных терминов:

•векторный объект – графический объект, заданный своим аналитическим описанием, которое включает в себя тип векторного объекта (его форму: отрезок прямой, окружность, дуга

идр.), а также параметры объекта (координаты базовых точек, масштаб и др.);

•векторный рисунок – совокупность векторных объектов;

•маска – прямоугольная область растрового изображения, задаваемая пользователем, которая игнорируется при векторизации;

•примитив – простейшая графическая модель векторизации (дуга, линия, текст, контур, полилиния, размерная линия);