Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Оверлеи растров

Читайте также:
  1. Все компьютерные изображения делятся на два вида: растровые и векторные.
  2. Выборка значений ячейки и топология растровой модели
  3. Минимальным объектом, используемым в двумерном растровом графическом редакторе, является
  4. Растровая гравировка
  5. Растровая графика
  6. Робота з растровими зображеннями

Эти операции используют в качестве входных несколько растровых слоев, отсюда они и получили такое название. В некоторых ГИС, работающих с растровыми данными, встроен ряд математических функций для использования в оверлейных операциях. Процесс математического "наложения" слоев в ArcInfo называется алгеброй карт.

Когда выходное значение зависит от двух или нескольких входных слоев, говорят, что происходит оверлей, "наложение" растров. Это похоже на наложение полигонов в векторной модели, но так как растровая модель значительно проще векторной, результат может быть получен на порядки быстрее.

Рассмотрим несколько примеров.

1. Выходное значение соответствует арифметическому среднему значений входных слоев. Эта операция может быть полезна, когда во входных слоях содержатся наблюдения какого-либо явления за несколько лет, и нужно найти среднее за эти годы значения показателя.

2. Выходное значение соответствует наибольшему (или наименьшему) значению соответствующих ячеек входных слоев.

3. Слои могут быть скомбинированы при помощи арифметических операций (см. рис.20.). Если x и y - входные слои, то примерами выходных слоев могут быть z1=x+y, z2=x*y, z3=x/y.

4. Слои могут быть скомбинированы с помощью логических условий. Например, если y>0 значение выходного слоя будет z=y, а иначе z=x

5. Каждой уникальной комбинации значений может быть присвоен уникальный идентификатор. Эту операцию можно применить для классификации ячеек.

 

 


Рис. 20. Использование арифметических операций

 

Ниже приведены некоторые операторы, доступные в модуле ArcGrid в ArcInfo.

Таблица 2.

Опера-тор Описание оператора Прио-ритет Опера-тор Описание оператора Прио-ритет
Арифметические Операторы сравнения
- Унарный минус   <,lt Меньше  
mod Модуль   <=,le Меньше или равно  
* Умножение   >,gt Больше  
/ Целочисленное деление   >=,ge Больше или равно  
div Деление   ==,eq Равно  
+ Сложение   ^=,<>,ne Не равно  
- Вычитание   Битовые
Булевы ^^ Побитовая инверсия  
^,not Отрицание   >> Сдвиг вправо  
&,and Логическое И   << Сдвиг влево  
!,or Логическое ИЛИ   && Побитовое И  
|,xor Исключающее ИЛИ   !! Побитовое ИЛИ  

 

Многие программы, обеспечивающие анализ растровых данных используют в алгебре карт различные функции. Ниже приведены некоторые функции ArcGrid.

Таблица 3.

Функция Описание функции Функция Описание функции
Тригонометрические функции Выборка
sin(x) Синус select(grid,expr) Выбор ячеек из слоя grid по значениям, равным expr.
cos(x) Косинус test(grid,expr) Возвращает "1" для ячеек, равных expr, и "0" для остальных.
tan(x) Тангенс Статистические функции
asin(x) Арксинус min(grid1,... gridn) Минимальное значение среди перечисленных слоев
acos(x) Арккосинус max(grid1,... gridn) Максимальное значение
atan(x) Арктангенс med(grid1,... gridn) Медиана
sinh(x) Гиперболический синус med(grid1,... gridn) Среднее
cosh(x) Гиперболический косинус upos(grid1,... gridn) Позиция слоя, имеющего наибольшее значение, в списке аргументов
Экспоненциальные функции lpos(grid1,... gridn) Позиция слоя, имеющего наименьшее значение, в списке аргументов
exp(x) Число e в степени x Переклассификация
log(x) Натуральный логарифм reclass(grid, reclass_table, DATA|NODATA) Переклассификация по таблице
         

 

Алгебра карт обеспечивает исследователей большими функциональными возможностями для конструирования сложных алгоритмов анализа растровых пространственных данных. Это позволяет создавать очень модели пространственного распределения феноменов.


Дата добавления: 2015-10-16; просмотров: 171 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: ГИС как взгляд на окружающий мир | Организация атрибутных данных в ГИС | Представление отношений в ГИС | Введение | Линейные данные | Непрерывные поверхности | Топологические отношения | Переклассификация объектов | Наложение слоев | Выборка значений ячейки и топология растровой модели |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Представление непрерывных поверхностей| Фокальные операции

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)