Задача по подписыванию объектов в ArcView/ArcMap является, пожалуй, одним из стандартных положений и не представляет из себя ничего сложного. О том, как это сделать (в смысле создать подписи на карте), и пойдёт речь немного ниже.

Предположим, наша исходная учебная карта выглядит сл. образом:

Что нам нужно :  сгенерировать  на карте подписи административных районов, взяв их из поля rayon слоя adm1.

Для выполнения этой манипуляции в Таблице содержания становимся на слой adm1, жмём на правую кнопку и в контекстном меню выбираем Properties:

Далее идём на вкладку Labels и в Панели Text String выбираем нужное нам поле, из которого будем брать значения для подписей (rayon в нашем случае):

Жмём кнопку OK и опять в контекстном меню слоя включаем пункт Label Feature:

Теперь наша карта с подписями выглядит сл. образом:

Как решить аналогичную задачу по подписыванию объектов в MapInfo — смотрите на нашем сайте по этой ссылке

 ©Simashkov.2011

 Перестроить новое целочисленное поле id:

Далее идём меню Таблица>Обновить колонку и в поле Значение устанавливаем функцию RowId:

… и видим результат, к которому стремились:

В поле id занесён номер записи в порядке возрастания. Задача решена.

05.10.2011 г.

©Simashkov.2011

Назад

Principal Components:

На вход этого метода «подаём» три наших интерполированных растра:

На выходе получаем синтезированный растр (Princip_1, для данного примера):

Другой широко-используемый метод классификации называется Метод максимального правдоподобия (Maximum Likelihood Classification). Его отличие от описанного выше метода заключается в том, что данный метод использует классификацию с обучением. Технологически это заключается в сл. моменте — перед построением классификации необходимо создать файл сигнатур или Iso (Iterative Self-Organizing) — файл. Выглядит это сл. образом. Ищем утилиту Iso Cluster:

На вход этой утилиты опять «подаём» учебные интерполированные поверхности:

После отработки утилиты получаем «обучающий» файл (или, как ещё говорят, сигнатура) с расширение .gsg

Теперь можно производить классификацию методом Максимального правдоподобия:

Входными данными в данном случае будут поверхности и «обучающий» файл:

Жмём кнопку OK и видим приблизительно сл. картинку:

Теперь, если сравнить карты, полученные различными методами классификаций, то можно убедиться, что  наиболее качественные участки в агрохимическом отношении имеют одинаковую пространственную локализацию. Что, по-видимому, говорит о том, что эти подходы можно использовать для задач поиска (локализации) наиболее ценных участков. Какой из этих методов является наиболее адекватным для данной задачи  —  по — видимому, это тема отдельного обсуждения.

©Simashkov.2011

20.07.2011 г.

Назад

Image Classification:

Теперь небольшое отступление. Для создания классификаций необходимо обладать определённым знанием контекста ситуации. Это в том смысле, что вы элементарно должны представлять себе, что находиться на вашем космоснимке в конкретных  локализациях — ну например, надо четко представлять, где у вас  на снимке лес, водная поверхность, городская застройка и т.д. Такая информация нам сейчас пригодиться. Представим, что на снимке ниже, обведённый контур является пашней. Чтобы дать указание программе запомнить эту информацию, на панели инструментов Image Classification выбираем инструмент рисования, как принято выражаться, обучающей области (Draw training polygon) и обводим фрагмент снимка, который, по нашему мнению,  является пашней:

Абстрактное название Class1 и цвет являются не совсем подходящими. Поэтому, слегка подправляем этот момент:

Аналогичным образом, задаём на снимке, для примера,  области для водной поверхности и пастбища:

Обратите внимание, что на карте выше, для водной поверхности (в качестве  примера), искусственно захватили нехарактерный участок. Сейчас увидим, что из этого вышло:

Область классификации Вода представлена явно ошибочно из-за допущенной неточности в обводке пруда. Поэтому, мораль — для получения приемлемых результатов выделять обучающие области надо максимально тщательно. Далее подправляем этот момент и расширим нашу классификацию другими видами угодий:

Закончив эту манипуляцию, можно создать классифицированную поверхность — выбираем пункт меню Interactive Supervised Classification:

Теперь наша карта будет выглядеть следующим образом

:

На рисунке выше продемонстрировано, также, использование набора инструментов Image Analysis. В частности, может пригодиться инструмент Swipe Layer. Щёлкаем по нему (см. рис. выше), и на карте появляются маркёры, прихватив которые,  можно сдвигать как шторку выбранный растр:

Создание классификации, в первом приближении закончили. Теперь, в отличии от исходного снимка, мы с какой-то степенью вероятности знаем, что конкретно (в смысле какой вид угодий) расположено в каждой локализации — на космоснимке такой информации нет! Далее можно приступать к ‘водным процедурам’ — обработке классификации различными статистическими методами и алгоритмами. Например узнать, какая вероятность того, что конкретный пиксель принадлежит к определённому классу (немного о таких алгоритмах можно посмотреть на нашем сайте здесь).

Как подготовить выразительный композит снимков Landsat для создания классификаций — смотрите здесь

 Coordinate System:

Далее выбираем проекцию Transverse Mercator (цифра 1):

Жмём на кнопку Select (см. рис. выше цифра 2):

 … и ещё далее :

Теперь наша карта приобрела сл. вид:

Для добавления нового поля в окне атрибутивных данных интересующего нас слоя river1 выбираем Add Field:

… и добавляем поле Len:

Теперь становимся на него и выбираем Calculate Geometry(Вычислить геометрию)  :

Далее устанавливаем нужную нам размерность длины (метры) и  параметр Length (длина сегмента, в данном случае):

Вот теперь получаем верный результат подсчёта длин в той размерности, которая нас устраивает:

А для подсчёта статистики колонки выбираем пункт Statistics … :

… и видим нужную нам сумму всех длин и прочую статистику колонки Len:

Небольшой комментарий. Чтобы выполнить простую манипуляцию по подсчёту длины сегментов, в ArcGIS пришлось проделать невероятные кульбиты. По-моему, идеологи и разработчики из фирмы ESRI здесь явно чего-то перемудрили. Для начинающих это может оказаться непосильной задачей …

©Simashkov.2011

13.08.2011 г.

Назад

Системные и в выпадающем списке Единиц площади выбираем интересующую нас размерность (на рисунке ниже, гектары):

Чтобы быстро, скажем, подсчитать сумму площадей всех контуров можно поступить следующим образом. Идём в меню Запрос>SQL и набираем текст так, как показано на рисунке ниже — Sum(Area(obj, «hectare»)). Функции Sum и Area можно выбрать из выпадающих списков Обобщение и Функции соответственно:

Результатом такого запроса будет созданный список из одной записи и одной колонки

:

Прим. 26.11.2015 В более поздних версиях MapInfo v12.5 и v15 пункт Запрос SQL можно найти на вкладке Map> SQL Select :

… или на вкладке Spatial :

Однако, продолжим …

Но чаще , все-таки, бывает необходимо вычислить площадь каждого контура и сохранить это значение в таблице. Такую задачу также можно решить с помощью SQL-запроса. Опять таки, идём меню Запрос>SQL и набираем параметры  приблизительно так, как указано на рисунке ниже — id, Round(Area(obj, «hectare»),0.1) «Площадь»:

Небольшой комментарий к рисунку выше. В указанном запросе мы добавляем к единственному полю с номером контура id поле со значение площади контура в гектарах, округленное до 0.1(одной десятой). Это округление делает функция Round. А измерение площади производим функцией Area.

В результате можно получить приблизительно такой список. Как видим, в результирующем списке Query1 появилась колонка «Площадь» со значением округлённой до 0.1 гектара площади контура.

Существует ещё один, более упрощённый (может быть, даже более удобный) способ заполнения столбца значением площади через пункт меню Таблица>Обновить колонку:

В этой форме задаём изменения в столбце Area таблицы Parcels

Жмём на кнопку Составить (см рис. выше) и задаём сл. выражение:

Наш обновлённый список будет выглядеть так:

Теперь с помощью статистики по колонке легко получить сумму площадей всех контуров и другие статистические параметры по указанному столбцу. Для этого идём в меню Запрос>Статистика колонки.

Результат может выглядеть так:

Как решить аналогичную задачу по определению площади контуров, используя ArcGIS, можно посмотреть на нашем сайте здесь и здесь.

© Simashkov.2010

05.11.2010 г.

Назад

Режимы :

На форме, представленной выше, сначала кликаем Обработка растра, и на сл. форме выставляем опцию Всегда:

После нажатия на кнопку Проекция устанавливаем категорию Проекции мира …

 … и проекцию Меркатора  для нашего учебного примера, как наиболее универсальную:

Теперь наша картинка примет сл. вид — карта предстанет в так называемом спроецированном виде:

Так, идём дальше. Сейчас самое время заняться созданием координатной сетки. Для этого идём меню Discover>Map Grid:

… и далее попадаем в форму настроек километровой сетки. Параметры (для нашего примера) могут выглядеть приблизительно таким образом:

Кликнем на OK и теперь наша карта приобрела сл. вид ( в общем, модуль Discover можно использовать и для построения прямоугольных сеток):

Далее воспользуемся ещё одной полезной возможностью расширения Discover — создание вида карты в Окне в рамках выбранного слоя. Пусть для нашего примера это будет только-что подготовленная километровая сетка (или слой ramka в рассматриваемом примере). Но для начала её необходимо выбрать. Проще всего это сделать по меню Запрос> Выбрать:

… или Запрос>Выбрать полностью (кому как удобнее):

Снова идём меню Discover и далее Map Window>Fit Map window to ….

Теперь границы окошка нашей карты будет точно подогнаны под размер выбранного слоя. Для создания макета карты без лишних пустых областей, этот момент может оказаться очень полезным. После снятия выделения видим такую картину:

Теперь можно непосредственно приступить к созданию макета . Для этого идём Discover>Scaled Output:

Попадаем на форму настроек макета:

Для тех , кто хочет  создать на макете карты  угловой штамп , выставляем опции TitleBlock (угловой штамп) и Scalebar (масштабная линейка)

Двигаемся дальше. Если правильно угадали с масштабом на форме выше, то вся наша карта должна лежать в границах  листа печати заданного размера (A3 Потрет для нашего примера, рамка чёрного цвета):

Теперь займемся оформлением угловой рамки (штампа). Для этого идём меню Scale Output>Accept Map Position , опять попадаем в форму настроек макета (Scale Output) и видим такую форму настроек угловой рамки.  Здесь необходимо заполнить некоторые поля реквизитов штампа:

После этой манипуляции утилита создаст новую карту в виде углового штампа и макет, который может (в первом приближении) выглядеть так:

То, что угловой штамп немного ‘отъехал’ — не беда. Берём, и просто подтягиваем его в нужное место  место (как более точно отпозиционировать,  можно посмотреть здесь) :

Чтобы поаккуратнее откорректировать угловой штамп,  просто идём в меню Окно в соответствующую карту:

Окончательно оформленный учебный макет для нашего  примера может выглядеть приблизительно так:

В общем, если вкратце, где-то так о том, как создать карту с использованием MapInfo и модуля Discover. С деталями, предполагаю, сможете разобраться сами …

© Simashkov.2013

18.01.2013 г.

Назад

 Проекция:

Но, как и во всяком деле, здесь есть свои тонкости. Первое, что необходимо знать — так это то, что для изменения проекции карты вы должны включить опцию Перепроецировать Всегда (или Оптимизировано) нажав на кнопку Обработка растра (на форме выше):

Второе «тайное» знание заключается в том факте, что все слои сверху «подстраиваются» под проекцию растрового слоя. Чтобы наглядно разобраться с этим моментом, проведём следующий небольшой эксперимент.

Пусть имеется растровая карта некой местности в Универсальной проекции Меркатора (UTM) — 36 Северная зона:

Теперь для наглядности поместим поверх этого растра координатную сетку и слой административной границы:

Как видим, географическая сетка имеет вид трапеции. Запомним этот факт.

Теперь удалим с этой карты вспомогательные слои и поменяем проекцию растра на Долгота/Широта на датуме WGS 84:

Теперь снова набросаем слой сетки и административных границ (для наглядности) и увидим сл. картинку:

Визуально видно, что сетка приняла прямоугольный характер. Слои сверху «подстроились» под проекцию нижнего растрового слоя! Что, в  общем-то, выглядит довольно логично. Если вы открываете несколько разных слоёв, и все они имеют разную проекцию, то понятно, что всё это хозяйство необходимо привести к какому-то «одному знаменателю» — одной проекции. Логично в качестве такой проекции и взять проекцию нижнего растрового слоя.

То, что разработчики ГИС MapInfo пошли по такому пути говорит следующий факт. Если вы попытаетесь, скажем,  изменить проекцию карты, не включив опцию Перепроецировать всегда ( на форме Обработка растра), то получите сл. сообщение:

Иначе говоря, нажав на кнопку Проекции на форме Проекция  вы, на самом деле, изменяете только проекцию растрового слоя. А все остальные слои «подстраиваются» под него.

Теперь логически может возникнуть следующий вопрос — а что будет, если в сборке не будет растрового слоя? Да ничего не будет … :-). В этом случае вы сможете изменить проекцию карты даже с включённой опцией Никогда на форме Обработка растра.

В завершении, для интереса, приведём примеры того, как будет выглядеть наша «учебная» сборка в разных проекциях.

Вот так будет смотреться наша карта в Азимутальной проекции  полушарий (Северный полюс):

А так в Равноугольной проекции (Европа):

Для того, чтобы сохранить ваш слой в перепроецированном виде, необходимо при сохранении копии выбрать соответствующую Проекцию (обведено красным):

Как поменять проекции в ArcGIS можно узнать на нашем сайте по этой ссылке.

Назад

©Simashkov.2011.

10.04.2011 г.