Векторизация

Процедура векторизации предназначена для перевода существующих картографических изображений из растрового в векторный вид.

Процедура векторизации разбивается на несколько основных этапов:

1. Геометрическая коррекция снимка. Необходимость этого этапа может возникать, например, из-за небольших погрешностей в работе механики сканера, что приводит к неравномерному движению сканирующей головки по противоположным краям сканируемого листа. В результате прямоугольник на карте может превратиться в трапецию в памяти компьютера. Если ввод данных в компьютер выполнялся с помощью цифрового фотоаппарата, то на этом этапе исправляются оптические искажения, вызванные оптикой объектива фотоаппарата.

2. Привязка к требуемой картографической проекции. На данном этапе определяется использованная в исходном изображении картографическая проекция и на растре отмечается некоторое число характерных точек, координаты которых можно точно установить из каких-то соображений. Такими характерными точками обычно выступают кресты координатной или картографической сетки, и только при их недостаточном количестве – другие точечные объекты.

3. Склейка различных растров в единое полотно для сплошного покрытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изображениях находятся общие объекты (например, дорога, проходящая через несколько листов карты), координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа векторизации подбирает оптимальное преобразование (обычно кусочно-линейное или кусочно-квадратичное), позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра.

По окончании первых трех этапов растр обычно преобразуется в новый, в котором исправлены все геометрические и проекционные искажения, а также данный растр увязан с другими, смежными.

4. Подготовка к векторизации. На данном этапе обычно последовательно выполняется корректировка яркости и контраста (ручным или гистограммным способом), удаление различных шумов (удаление очень мелких пятен, устранение маленьких разрывов линий и др.).

Кроме того, в связи с тем, что для печати карт обычно применяется небольшое количество различных цветов, каждый из которых используется для обозначения различного рода пространственных сущностей, на данном этапе растр может быть разделен по цветам на несколько отдельных растров. Например, на картах железные дороги могут быть отмечены черным цветом, красным цветом – автомобильные дороги государственного значения, а синим – автомобильные дороги местного значения. Поэтому для векторизации транспортных сетей имеет смысл разделить по цветам исходный растр на 3 разных.

5. Собственно векторизация. Существует 3 способа векторизации: ручной, полуавтоматический и автоматический. При ручном способе пользователь самостоятельно отмечает координаты фигур пространственных объектов поверх растра с помощью компьютерной мыши. При полуавтоматическом способе пользователь отмечает объект, который предстоит векторизовать, а система предлагает векторный вариант (линию или полигон), который может быть принят пользователем, отвергнут или модифицирован. В автоматическом режиме программа анализирует сразу весь растр и выделяет все имеющиеся объекты. Главным недостатком автоматического режима является невысокая точность распознавания. Это связано как непосредственно с математическими и алгоритмическими проблемами решения задачи распознавания, так и с проблемой каскадных ошибок, когда один неверно распознанный объект может повлиять на распознавание следующего объекта. Поэтому после автоматического распознавания оператор вынужден визуально полностью проверять полученные результаты и вносить коррективы. В итоге общее время такой работы может превзойти время полуавтоматической векторизации. Именно поэтому на практике наибольшее распространение получили программы полуавтоматической векторизации, позволяющие гибко управлять процессом перевода растра в векторный вид.

4.3. Дистанционное зондирование

Данные дистанционного зондирования, включая аэро- и космоснимки в видимом, инфракрасном, ультрафиолетовом, радиодиапазоне или во многих диапазонах волн сразу; результаты лазерного сканирования поверхности земли, а также другие данные, полученные неконтактным способом.

Раньше ДДЗ получали с помощью фотокамер, которыми делали снимки с самолетов или спутников. Фотопленка из камер затем доставлялась на Землю, где проявлялась и переводилась в цифровой вид.

В настоящее время наибольший объем ДДЗ поступает от оптических или радиосенсоров, установленных на искусственных спутниках Земли или на самолетах. Кроме того, в ряде случаев используются вертолеты, дирижабли и различные беспилотные летательные аппараты (радиоуправляемые вертолеты и самолеты).

Сенсоры, установленные на спутниках и пригодные для картографических работ, имеют относительно невысокую разрешающую способность. Самые лучшие из них имеют точность 2, 1 и даже 0,4 м в оптическом диапазоне. Аппараты, работающие во многих диапазонах одновременно, обычно дают меньшее разрешение (5, 10, 50, 100 м), в особенности в радиодиапазонах. Кроме того, разрешение по вертикали и горизонтали иногда бывает разным.

На рис. 17 показан пример космического снимка большой территории с низким разрешением. Снимок выполнялся с помощью российского спутника Ресурс-01 № 3.

На рис. 18 приведён космический снимок высокого разрешения, выполненный в целях создания карты г. Томска масштаба 1:5000. Стоит также отметить, что на спутниках работают сенсоры и гораздо более высокого разрешения чем 0,4, однако они имеют узкую полосу фотографирования, не обеспечивающую взаимного перекрытия снимков, и ряд других недостатков. В настоящее время такие сенсоры используются в основном только в разведывательных целях.

Высокая разрешающая способность космических фотоснимков в ряде случаев имеет и свои недостатки. В связи с общим ограничением на количество пикселей в снимках высокое разрешение означает также небольшую площадь картографируемой области, что не всегда хорошо. Так, в различных задачах мониторинга (например, своевременное обнаружение лесных пожаров) требуется регулярно получать свежие снимки одного и того же участка местности (для обнаружения пожаров желательно не реже одного раза в сутки).

ДДЗ могут поступать пользователям напрямую со спутника, либо из архивов эксплуатирующей спутник компании.

В первом случае у пользователя устанавливается станция спутникового приема, которая принимает всё изображение, снимаемое со спутника.

Рис.17. Пример космического снимка

Казахстана, выполненного с помощью

российского спутника Ресурс-01 № 3

При передаче данных напрямую от эксплуатирующей спутник компании снимки поступают уже обработанными и преобразованными в необходимую систему координат. Такие снимки обычно могут быть сразу использованы в ГИС и системах обработки ДДЗ.

Обработка ДДЗ на некоторых этапах напоминает векторизацию, однако существенно отличается от неё. Рассмотрим эти этапы:

1.Геометрическая и оптическая коррекция снимка. На данном этапе исправляются геометрические и оптические искажения, вызванные объективом сенсора, установленного на борту летательного аппарата. Математические параметры объектива обычно точно известны и данный этап не вызывает затруднений.

2.Привязка к требуемой картографической проекции. На данном этапе на основе точного положения в пространстве летательного аппарата, ориентации объектива сенсора и используемой системы координат выполняется преобразование изображения в некоторую проекцию для дальнейшей обработки.

3.Стереофотограмметрия предназначена для получения цифровой модели рельефа (ЦМР) на основе стереопар –пар перекрывающихся снимков. Для этого исходные снимки должны быть взаимно скоординированы и привязаны не только к некоторой проекции, но и к высотной системе координат. Затем в автоматическом или ручном режиме строится ЦМР. В ручном режиме пользователю обычно предоставляется возможность в стереорежиме (с помощью специальных очков с жидкокристаллическими шторками и обычного монитора либо с помощью очков с двумя маленькими встроенными мониторами) просмотреть изображение, навести резкость на требуемый видимый объект, а программа определяет его положение в пространстве.

4.Ортокоррекция. Данная операция выполняет «поправку за рельеф», исправляя геометрические искажения, вызванные фотографированием в перспективе с неравномерностью реальных высот на местности (лучи света как бы выходят из точек местности и сходятся в объективе). Для выполнения такого преобразования необходимо знание карты высот на местности. После выполнения ортокоррекции получается неискаженный снимок, как будто он получен множеством параллельных лучей в ортографической проекции.

5.Склейка различных растров в единое полотно для сплошного покрытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изображениях находятся общие объекты, координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа подбирает оптимальное преобразование, позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра.

Рис. 18. Космический снимок высокого разрешения,

выполненный в целях создания карты г. Томска

масштаба 1:5000

По окончании работы первых пяти этапов растр обычно преобразуется в новый, в котором исправлены все геометрические и проекционные искажения, сделана ортокоррекция («поправка за рельеф»), а также выполнена увязка данного растра со смежными.

6. Дешифрирование. Перечень операций, выполняемых на данном этапе, зависит от типа исходных данных и дешифрируемых объектов. Поэтому типичные растровые ГИС содержат богатый набор самых разнообразных инструментов.

Вначале из растров производится выделение каналов, необходимых для выполнения дешифрирования. Затем растр подвергается яркостной коррекции (изменяется яркость и контраст изображения гистограммным или ручным способом).

Фильтрация растров предназначена для улучшения качества изображения, удаления шумов и выделения интересующих объектов.

Сглаживающие фильтры устанавливают яркость пикселя на основе усреднения с некоторыми положительными коэффициентами яркости смежных пикселей. При этом снижается визуально наблюдаемый шум.

Обратными к сглаживающим являются фильтры, выделяющие границы. В них усреднение яркостей смежных пикселей производится с различными по знаку (положительными и отрицательными) коэффициентами.

Пороговая фильтрация используется для преобразования исходного растра в бинарный вид по условию превышения (или попадания в заданный диапазон) яркостей заданного значения. Таким образом можно достаточно легко выделить равномерно закрашенные (однородные) области, например пашни, луга, реки, дороги и др.

Несмотря на наличие многочисленных автоматизированных методик, по-прежнему актуальны «ручные» методы дешифрирования. Для этого растровые ГИС предоставляют возможности по тематической обработке растра, включающие в себя логические и арифметические операции, классификацию и различные способы отображения, помогающие визуально оценить растр и выделить необходимые объекты.

Контрольные вопросы

1. Перечислить источники пространственных данных.

2. Перечислить основные этапы векторизации.

3. Перечислить основные этапы данных дистанционного зондирования.