Na začiatku bola myšlienka, potom teória, potom možno matematická veta a dôkaz, potom metóda, potom algoritmus a potom program. Niekto to použil na analýzu pôrodnosti, niekto ho použil na úpravu fotografie. Zdá sa vám, že analýza pôrodnosti a doostrenie vo fotografii nemajú nič spoločné?
Ak si myslíte že nie, tak sa mýlite. Nebudem síce hovoriť o analýze pôrodnosti na Slovensku, ale vrátim sa ku GISom a fotografiám. Metódy spracovania údajov GIS a fotografie majú spoločný základ (myšlienka, veta, dôkaz, metóda a algoritmus), ale majú rôzne kabáty (programy), preto sa v tejto časti pokúsim ukázať, v akom blízkom vzťahu je GIS a fotografia.
Za postprocesing sa vo fotografii považuje takmer všetko, čo súvisí s úpravou na počítači. Niektoré typy postprocessingu majú svoje opodstatnenie v reálnom svete (doostrenie), niektoré spôsobom získavania údajov (Bayerova maska), niektoré v štatistickom spracovaní údajov (filtre, rozostrenie), niektoré v lokálnej politike (lokálne úpravy), niektoré v klasifikácii údajov (farebnosť) a podobne. Už cítite nejakú zhodu? Základom spoločných metód je jednotný formát vstupných údajov, teda údaje v pravidelnej štruktúre (snímač versus rastrové údaje). Postprocessing je všetko, čo sa skrýva pri spracovaní, teda všetko, čo sa dá spraviť so vstupnou fotografiou alebo údajmi.
Pri údajoch GIS spravím jedno obmedzenie, budem sa zaoberať len jedným typom údajov – digitálnym modelom reliéfiu, teda výškopisom. Je to v podstate to isté, ako by som sa vo fotografii zaoberal len čiernobielou fotografiou, alebo len jasovou zložkou fotografie, alebo len jedným farebným kanálom.
Doostrenie
Použitie doostrenia pri fotke má zmysel, ale má aj použitie doostrenia pri výškopisných údajoch? Odpoveď je jednoduchá: má. A samozrejme má aj iný význam. Vo fotke znamená doostrenie zvýšenie kontrastu medzi susednými objektami. Výškopisný model pomocou doostrenia vytvára hrany: na jednej strane sa hodnota v bunke zvýši, na druhej strane zníži. Zmeny sa zvýraznia a takýmto spôsobom sa určujú hrany, teda miesta, kde dochádza z významným terénnym zmenám.
Vyhladenie
Pre pohyb v teréne sú dôležité výškopisné údaje, avšak čítanie súradníc alebo odhadovanie výšky z farby je dosť neefektívne, tak sa z výškopisných údajov generujú vrstevnice. Z týchto údajov viete ľahko odhadnúť, aký sklon má svah, kadiaľ viesť trasu, aby sa prekonával čo najmenši výškový rozdiel a podobne. Pokiaľ sa používajú neupravené údaje, tak vrstevnice môžu mať rôzne bizardné tvary.
Selektívne zaostrenie
Aj tento pojem má v spracovaní údajov výškopisu svoje opodstatnenie. Pri fotografii sa nemôžte vrátiť v čase, pri meraní údajov GIS to môžete spraviť. Ak je údajov málo, spravíte ďalšie merania a môžete ich smerovať do požadovaných oblastí.
Filtre
Na spracovanie surových údajov sa používajú rôzne filtre, ich úlohou je odstránenie chybových signálov, ich zjednodušenie a podobne. Tento názov sa používal v teórii signálov a prevzal sa aj do fotografickej praxe. Pri spracovaní údajov GIS sa používa na operácie, ktoré pracujú s nejakou časťou údajov a menia ich hodnotu. Pomocou jednoduchého Gausovho filtra sa na úpravu hodnoty v bode x[i,j] použije priemer všetkých susedných bodov, v praxi to znamená vyhladenie, resp. spriemerovanie. Terénne hrany (vrásky) sa vyrovnajú a výsledné vrstevnice budú podstatne krajšie a nebudú príliš ovplyvnené lokálnymi zmenami.
Ak sa na výškopisný model dívame ako na matematickú funkciu, môžeme ju podrobiť ďalším analýzam. Predovšetkým sú to prvé a druhé derivácie krivosti, teda zmien v sklone a smere spádu. Tieto údaje sú potom podkladom pre ďalšie modelovanie.
Relatívne výškové stupne
Minimálne a maximálne výšky (intervaly) sú rozdelené rovnomerne do farebnej škály. Takto sa dá získať prehľad o výškových lokalitách v území.
Sklony
Klasifikované sklony reliéfu nadobúdajú hodnoty od úplnej roviny, roviny, mierneho, stredného, výrazného a príkreho svahu až po zrázy. Z matematického hľadiska sa jedná o prvú deriváciu funkcie výšky v smere najväčšieho spádu.
Mechanizačná dostupnosť
Charakterizuje dostupnosť mechanizačných zariadení na jednotlivé pozemky. Je odvodená priamo z údajov o sklone. V prípade vojny máte informáciu, kadiaľ môžete hnať tankový útok alebo či sa tam dostanete terénnym autom.
Vertikálna a horizontálna krivosť
Krivosť je zmena sklonu terénu v závislosti na hodnote sklonu terénu vo vertikálnom smere a horizontálnom smere. Charakterizuje geomorfologické vlastnosti terénu, konkávnosť, konvexnosť a rovinnosť terénu bez ohľadu na sklon terénu. Krivosť je druhá parciálna derivácia funkcie výšky, vertikálna v smere maximálneho spádu, horizontálna v smere kolmom na maximálny spád.
Klasifikované horizontálne a vertikálne krivosti nadobúdajú hodnoty konvexná, lineárna a konkávna. Ich vzájomných kombinácií je 9 a niektoré typy už priamo určujú miesta s potenciálom eróznej ohrozenosti alebo miesta, kde dochádza z usadzovaniu častíc pôdy odnášaných vodou.
Oslnenie reliéfu
Graficky zobrazuje intenzitu oslnenia svahov, pri dopade slnečných lúčov z južnej strany pod uhlom 45°. Oslnenie nadobúda podľa číselníka oslnenia hodnoty podľa expozície a sklonu reliéfu. Podľa sklonu, expozície sa určuje oslnenie v škále od najlepšie oslnenie, dobré oslnenie, stredné oslnenie, slabé oslnenie a najslabšie oslnenie
Expozícia reliéfu
Expozícia reliéfu zobrazuje orientáciu svahu voči svetovým stranám, 8 smerov a rovina. Klasifikované hodnoty osvitu nadobúdajú hodnoty podľa číselníka kódu osvitu, sever severovýchod, východ, juhovýchod, juh, juhozápad, západ a severozápad.
Dĺžky svahu
Dĺžka svahov obsahuje rez územím a percentuálny výpočet sklonovitosti svahov. Prípustné dĺžkové svahy predstavujú dĺžku, po akej by steká voda po svahu bez prerušenia.
Mikropovodia
Na základe odtokových charakteristík terénu sa vytvorili mikropovodia, ktoré predstavujú časti územia, skadiaľ steká voda do jedného miesta
A ako bude vyzerať prvá fotografia z článku v GIS systéme?
NCOLS 800
NROWS 1200
XLLCORNER -0.500000
YLLCORNER -0.500000
CELLSIZE 1.000000
NODATA_VALUE -2147483647.000000
12690581.00 12690581.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 12756374.00 ..
12690581.00 12624788.00 12624788.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 ..
12624788.00 12624788.00 12624788.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 ..
..
Vodná erózia a maskovanie
Digitálny model terénu sa používa ako základ pre výpočet eróznej ohrozenosti pôd. Samotný model terénu nepostačuje, je potrebné ho doplniť ďalšími údajmi, teda údajmi o kvalite pôdy, porastoch, či už dočasných alebo trvalých, spôsobe využívania, stavbách, líniových stavbách, existujúcich opatrení a podobne. Na základe týchto údajov sa vytvára maska, v ktorej sú objekty, ktorých sa vodná erózia netýka, typickým príkladom je lesný porast. Lesný porast z hľadiska vodnej erózie pôsobí ako špongia alebo brzda rozbehnutých vodných prívalov. Podobne pôsobia cesty, odvodňovacie kanály, vodné toky. Na pôvodný model sa položí táto maska a model sa upraví tak, ako keby údaje pod maskou boli nekonečne hlboké.
Spracovanie fotografií v GISoch
Samozrejme, z fyzikálneho hľadiska je to nezmysel, ale pre ilustráciu tu uvediem niekoľko obrázkov, ktoré vzniknú spracovaním týchto údajov.
Údaje sa rozdelia do jednotlivých kanálov.
Po príprave údajov pre hydrologický model vyzerá jeden z kanálov nasledovne
Po úprave sa zmení nasledovne
Na tento výsledok bol aplikovaný Gaussov filter (priemer kružnice 10 pixelov)
Záver
Pokúsil som sa nájsť spoločnú reč medzi GIS systémami a systémami na spracovanie grafických údajov, ako vstupnú bránu na iný pohľad na fotografiu a GIS ako taký.
Súvisiace články
http://www.ephoto.sk/komunita/clanky-uzivatelov/46/virtualna-fotografia-i/
http://www.ephoto.sk/komunita/clanky-uzivatelov/267/virtualna-fotografia-ii/
Ak si myslíte že nie, tak sa mýlite. Nebudem síce hovoriť o analýze pôrodnosti na Slovensku, ale vrátim sa ku GISom a fotografiám. Metódy spracovania údajov GIS a fotografie majú spoločný základ (myšlienka, veta, dôkaz, metóda a algoritmus), ale majú rôzne kabáty (programy), preto sa v tejto časti pokúsim ukázať, v akom blízkom vzťahu je GIS a fotografia.
Za postprocesing sa vo fotografii považuje takmer všetko, čo súvisí s úpravou na počítači. Niektoré typy postprocessingu majú svoje opodstatnenie v reálnom svete (doostrenie), niektoré spôsobom získavania údajov (Bayerova maska), niektoré v štatistickom spracovaní údajov (filtre, rozostrenie), niektoré v lokálnej politike (lokálne úpravy), niektoré v klasifikácii údajov (farebnosť) a podobne. Už cítite nejakú zhodu? Základom spoločných metód je jednotný formát vstupných údajov, teda údaje v pravidelnej štruktúre (snímač versus rastrové údaje). Postprocessing je všetko, čo sa skrýva pri spracovaní, teda všetko, čo sa dá spraviť so vstupnou fotografiou alebo údajmi.
Pri údajoch GIS spravím jedno obmedzenie, budem sa zaoberať len jedným typom údajov – digitálnym modelom reliéfiu, teda výškopisom. Je to v podstate to isté, ako by som sa vo fotografii zaoberal len čiernobielou fotografiou, alebo len jasovou zložkou fotografie, alebo len jedným farebným kanálom.
Doostrenie
Použitie doostrenia pri fotke má zmysel, ale má aj použitie doostrenia pri výškopisných údajoch? Odpoveď je jednoduchá: má. A samozrejme má aj iný význam. Vo fotke znamená doostrenie zvýšenie kontrastu medzi susednými objektami. Výškopisný model pomocou doostrenia vytvára hrany: na jednej strane sa hodnota v bunke zvýši, na druhej strane zníži. Zmeny sa zvýraznia a takýmto spôsobom sa určujú hrany, teda miesta, kde dochádza z významným terénnym zmenám.
Vyhladenie
Pre pohyb v teréne sú dôležité výškopisné údaje, avšak čítanie súradníc alebo odhadovanie výšky z farby je dosť neefektívne, tak sa z výškopisných údajov generujú vrstevnice. Z týchto údajov viete ľahko odhadnúť, aký sklon má svah, kadiaľ viesť trasu, aby sa prekonával čo najmenši výškový rozdiel a podobne. Pokiaľ sa používajú neupravené údaje, tak vrstevnice môžu mať rôzne bizardné tvary.
Selektívne zaostrenie
Aj tento pojem má v spracovaní údajov výškopisu svoje opodstatnenie. Pri fotografii sa nemôžte vrátiť v čase, pri meraní údajov GIS to môžete spraviť. Ak je údajov málo, spravíte ďalšie merania a môžete ich smerovať do požadovaných oblastí.
Filtre
Na spracovanie surových údajov sa používajú rôzne filtre, ich úlohou je odstránenie chybových signálov, ich zjednodušenie a podobne. Tento názov sa používal v teórii signálov a prevzal sa aj do fotografickej praxe. Pri spracovaní údajov GIS sa používa na operácie, ktoré pracujú s nejakou časťou údajov a menia ich hodnotu. Pomocou jednoduchého Gausovho filtra sa na úpravu hodnoty v bode x[i,j] použije priemer všetkých susedných bodov, v praxi to znamená vyhladenie, resp. spriemerovanie. Terénne hrany (vrásky) sa vyrovnajú a výsledné vrstevnice budú podstatne krajšie a nebudú príliš ovplyvnené lokálnymi zmenami.
Ak sa na výškopisný model dívame ako na matematickú funkciu, môžeme ju podrobiť ďalším analýzam. Predovšetkým sú to prvé a druhé derivácie krivosti, teda zmien v sklone a smere spádu. Tieto údaje sú potom podkladom pre ďalšie modelovanie.
Relatívne výškové stupne
Minimálne a maximálne výšky (intervaly) sú rozdelené rovnomerne do farebnej škály. Takto sa dá získať prehľad o výškových lokalitách v území.
Sklony
Klasifikované sklony reliéfu nadobúdajú hodnoty od úplnej roviny, roviny, mierneho, stredného, výrazného a príkreho svahu až po zrázy. Z matematického hľadiska sa jedná o prvú deriváciu funkcie výšky v smere najväčšieho spádu.
Mechanizačná dostupnosť
Charakterizuje dostupnosť mechanizačných zariadení na jednotlivé pozemky. Je odvodená priamo z údajov o sklone. V prípade vojny máte informáciu, kadiaľ môžete hnať tankový útok alebo či sa tam dostanete terénnym autom.
Vertikálna a horizontálna krivosť
Krivosť je zmena sklonu terénu v závislosti na hodnote sklonu terénu vo vertikálnom smere a horizontálnom smere. Charakterizuje geomorfologické vlastnosti terénu, konkávnosť, konvexnosť a rovinnosť terénu bez ohľadu na sklon terénu. Krivosť je druhá parciálna derivácia funkcie výšky, vertikálna v smere maximálneho spádu, horizontálna v smere kolmom na maximálny spád.
Klasifikované horizontálne a vertikálne krivosti nadobúdajú hodnoty konvexná, lineárna a konkávna. Ich vzájomných kombinácií je 9 a niektoré typy už priamo určujú miesta s potenciálom eróznej ohrozenosti alebo miesta, kde dochádza z usadzovaniu častíc pôdy odnášaných vodou.
Oslnenie reliéfu
Graficky zobrazuje intenzitu oslnenia svahov, pri dopade slnečných lúčov z južnej strany pod uhlom 45°. Oslnenie nadobúda podľa číselníka oslnenia hodnoty podľa expozície a sklonu reliéfu. Podľa sklonu, expozície sa určuje oslnenie v škále od najlepšie oslnenie, dobré oslnenie, stredné oslnenie, slabé oslnenie a najslabšie oslnenie
Expozícia reliéfu
Expozícia reliéfu zobrazuje orientáciu svahu voči svetovým stranám, 8 smerov a rovina. Klasifikované hodnoty osvitu nadobúdajú hodnoty podľa číselníka kódu osvitu, sever severovýchod, východ, juhovýchod, juh, juhozápad, západ a severozápad.
Dĺžky svahu
Dĺžka svahov obsahuje rez územím a percentuálny výpočet sklonovitosti svahov. Prípustné dĺžkové svahy predstavujú dĺžku, po akej by steká voda po svahu bez prerušenia.
Mikropovodia
Na základe odtokových charakteristík terénu sa vytvorili mikropovodia, ktoré predstavujú časti územia, skadiaľ steká voda do jedného miesta
A ako bude vyzerať prvá fotografia z článku v GIS systéme?
NCOLS 800
NROWS 1200
XLLCORNER -0.500000
YLLCORNER -0.500000
CELLSIZE 1.000000
NODATA_VALUE -2147483647.000000
12690581.00 12690581.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 12756374.00 ..
12690581.00 12624788.00 12624788.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 ..
12624788.00 12624788.00 12624788.00 12624788.00 12690581.00 12690581.00 ..
..
Vodná erózia a maskovanie
Digitálny model terénu sa používa ako základ pre výpočet eróznej ohrozenosti pôd. Samotný model terénu nepostačuje, je potrebné ho doplniť ďalšími údajmi, teda údajmi o kvalite pôdy, porastoch, či už dočasných alebo trvalých, spôsobe využívania, stavbách, líniových stavbách, existujúcich opatrení a podobne. Na základe týchto údajov sa vytvára maska, v ktorej sú objekty, ktorých sa vodná erózia netýka, typickým príkladom je lesný porast. Lesný porast z hľadiska vodnej erózie pôsobí ako špongia alebo brzda rozbehnutých vodných prívalov. Podobne pôsobia cesty, odvodňovacie kanály, vodné toky. Na pôvodný model sa položí táto maska a model sa upraví tak, ako keby údaje pod maskou boli nekonečne hlboké.
Spracovanie fotografií v GISoch
Samozrejme, z fyzikálneho hľadiska je to nezmysel, ale pre ilustráciu tu uvediem niekoľko obrázkov, ktoré vzniknú spracovaním týchto údajov.
Údaje sa rozdelia do jednotlivých kanálov.
Po príprave údajov pre hydrologický model vyzerá jeden z kanálov nasledovne
Po úprave sa zmení nasledovne
Na tento výsledok bol aplikovaný Gaussov filter (priemer kružnice 10 pixelov)
Záver
Pokúsil som sa nájsť spoločnú reč medzi GIS systémami a systémami na spracovanie grafických údajov, ako vstupnú bránu na iný pohľad na fotografiu a GIS ako taký.
Súvisiace články
http://www.ephoto.sk/komunita/clanky-uzivatelov/46/virtualna-fotografia-i/
http://www.ephoto.sk/komunita/clanky-uzivatelov/267/virtualna-fotografia-ii/