Создать тематическую карту>Тематическая поверхность. В этом случае наша картограмма может выглядеть приблизительно так (более подробную информацию о построении тематических картограмм можно посмотреть по этой ссылке):
В более крупном масштабе с нанесёнными изолиниями (как нанести изолинии можно посмотреть здесь) — Sborka2.wor учебного набора:
Вот так может выглядеть тематическая карта, положенная на космоснимок c инвертированной шкалой по показателю pH (кислотность почв, Sborka3.wor из учебного набора):
Поскольку создание модели рельефа является, строго говоря, одним из частных случаев построения тематических картограмм (причём, весьма распространённым), здесь я хотел бы немного отступить от логики статьи, и привести пример использования модуля-расширения к ГИС MapInf0 Vertical Mapper для решения этой задачи на несколько иных данных (TIN-интерполяция):
Как видите, средствами Vertical Mapper удалось создать весьма реалистичную модель рельефа местности. (Вообще, по моим наблюдениям, возможности Vertical Mapper явно недооцениваются пользователями ГИС MapInf0).
Однако, вернёмся к нашему основному примеру. Есть ещё один вариант построения тематической поверхности с использование Vertical Mapper. Эту информацию можно посмотреть на нашем сайте по этой ссылке:
А можно построить тематику по дискретным диапазонам. (В общем, тут есть над чем поработать в плане подбора наиболее выразительных и наглядных инструментов визуализации пространственных данных). Для выполнения этой задачи также идём меню Карта>Создать тематическую карту:
 |
Здесь выбираем, ну, скажем, жёлто-коричневую гамму. |
Жмём кнопку Далее и выбираем параметр для тематической раскраски:
Опять Далее:
Жмём кнопку OK и получаем такую картинку:
Всё хорошо, но раскраска контуров получилась немного плотновата — при печати на плоттере это будет смотреться не очень изящно. Нужно немного подправить гамму. Для этого опять идём в Менеджер слоёв, выбираем появившийся слой тематики (Диапазоны -pH):
Жмём кнопку Тематика>кнопка Стили:
 |
Здесь жмём на стиль закраски полигонов максимального диапазона (интервала) |
… и выбираем менее плотный оттенок коричневого:
Теперь наша карта выглядит так:
Заготовки шаблонов тематической раскраски картограмм для изготовления агрохимпаспортов можно взять здесь
Таак … Уже лучше. Но есть на нашей карте в таком виде один недостаток — тематика закрывает растровую картинку и, поэтому, контекст карты в этих местах не виден. Для исправления этой недоработки опять идём в Менеджер слоёв и поднимаем слой растра выше тематики:
Менеджер слоёв теперь выглядит так:
 |
Здесь жмём на кнопку Оформление для придания прозрачности растровому слою. |
 |
Жмём на кнопку под флажком Единообразно. |
|
|
На форме Подстройка изображения делаем белый цвет картинки прозрачным. |
Теперь наша карта выглядит сл. образом:
Ну вот, добились прозрачности растрового слоя. Стали видны подписи на растровой картинке и другой контекст.
Теперь неплохо бы выделить границы контуров. Для этого добавляем в Менеджере слоёв ещё один слой Parcels и устанавливаем его границы так, как показано ниже:
Видим такой результат:
Следующим шагом будет нанесение подписей на нашу карту. Опять идём в Менеджер слоёв и выставляем флажок Подписи в слое Parcels:
Жмём на кнопку Подписи и заполняем необходимые реквизиты — Стиль подписи … :
… и выражение для текста подписей будет следующим:
 |
Подписи на нашей карте будут выглядеть в виде арифметической дроби, где в знаменателе мы укажем площадь(поле Area), а в числителе — номер контура (поле id). |
Теперь наша карта с оформленными таким образом подписями будет выглядеть так:
На всякой солидной карте должно быть указано направление Север-Юг. Для этого необходимо нанести, ну скажем, на косметический слой специальный значок. Делается это так. Выбираем в Панели инструментов стиль точек:
И устанавливаем набор символов MapInfo Arrows:
Теперь инструментом Точки наносим точку в виде указанного символа:
Как грамотно обозначить на карте направление Север-Юг можно ещё посмотреть на нашем сайте в этой статье.
Явно не лишним на любой карте будет указание масштаба в виде масштабной линейки. Более подробно об этом элементе оформления смотрите по этой ссылке .
В организациях, занятых разработкой различных инженерных коммуникаций, довольно часто возникает необходимость проставлять на картограммах линейный размер. Информация по этому поводу расположена здесь .
Однако продолжим … Будем считать, что в первом приближении карту мы оформили. Следующий этап- это подготовка макета (Layout). Для этого идём в меню Окно>Новый отчёт. Здесь для экономии места предположим, что макет Отчёта у нас имеется. (Информацию о том, как правильно отпозиционировать карту в Отчёте можно посмотреть по этой ссылке). Осталось только инструментом Рамка( Frame) на панели Инструментов нанести на макет нашу карту (для справки — в фрейм на макете можно вставить следующие объекты ГИС MapInfo — Карту, Список, Легенду, График):
М-даа… Наша карта лежит как-бы сверху и закрывает другие реквизиты Отчёта. Но ничего, сейчас всё поправим. Выбираем наш фрейм с картой и щёлкаем в инструмент Стиль полигонов и задаём реквизиты рамки как показано ниже:
Установим масштаб карты на макете. Для этого дважды щёлкаем по фрейму и устанавливаем нужный масштаб:
Осталось только переместить нашу карту на задний план (контекстное меню Подложить вниз, чтобы легенда карты и титульная надпись были сверху):
Не забываем нанести на макет карты титульную надпись, легенду и угловой штамп. Как оформить легенду карты в MapInfo подробно описано здесь.
Теперь результат всей нашей работы может в окончательном виде может выглядеть так :
Чтобы наша картограмма выглядела аккуратно оформленной, необходимо точно выровнять объекты на ней (титульную надпись, угловой штамп, легенду и пр.) относительно друг друга. Как это сделать — смотрите здесь.
Совет. Иногда, при загрузке карты, состоящей из слоёв очень больших размеров при перерисовке макета (особенно на не очень мощных компьютерах) сталкиваются с задержкой отображения отчёта. В этом случае имеет смысл по меню Отчет>Режимы показа отключить содержимое рамки:
В этом случае макет примет сл. вид при существенном увеличении скорости показа общей компоновки (этого бывает вполне достаточно для работы с объектами отчета):
Макет нашей картограммы готов ! Осталось меню Файл>Печатать … 🙂 . Как распечатать макет карты из MapInfo можно посмотреть на нашем сайте здесь.
Ссылки:
1. Пару слов о том, как улучшить дизайн карты в ArcGIS можно посмотреть по этой ссылке
2. Ещё одну статью по оформлению карт в ArcGIS с использованием космоснимка смотрите тут
3. С технологической инструкцией по изготовлению картограмм можно ознакомиться на нашем сайте здесь
©Simashkov.2011
14.04.2011 г.
Post Map. Далее идёт форма, в которой указываем, из какого файла будем брать данные ( в приведённом примере из текстового файла .txt):
В следующем окне задаём опции, в которых определяем, как будем разносить данные по колонкам :
Теперь наша карта с нанесёнными точками может выглядеть так:
Вид точек (символ, размер) можно выбрать на вкладке General>Default Symbol свойств слоя точек:
Можно нанести подписи к точкам, перейдя на вкладку Labels свойств слоя точек:
На рисунке выше указываем, что значения для подписей будем брать из колонки «C» исходной таблицы данных.
После этой манипуляции наша карта может выглядеть приблизительно так:
На иллюстрации выше размер подписей задали в опции Size на вкладке Labels.
Пока всё. Удачи в освоении Surfer!
©Simashkov.2011
02.10.2011 г.
Далее, при необходимости, создаём новый слой (меню File>New Table):
Пусть в атрибутивных данных этого слоя будет два поля : id (номер участка) и Area (площадь):
Делаем вновь созданный слой делаем редактируемым и оцифровываем те контура, для которых по космоснимку нужно определить площадь (как произвести оцифровку можно посмотреть на нашем сайте здесь). Произведя оцифровку нужных контуров (участков) можно сказать, что собственно, задача по определению площади по космоснимкам решена. Для задания нужной размерности площади идём меню Map>Options (Карта>Настройки) :
Теперь, если дважды быстро щёлкнуть по нужному контуру, можно получить необходимую пространственную статистику (включая, естественно, и площадь):
Для заполнения поля Area в атрибутивных данных значение площади, можно поступить сл. образом — идём в меню Table>Update Column (Таблица>Обновить колонку):
… и далее составляем нехитрое выражение с использованием встроенной функции Area:
Нажав на кнопку Assist, получаем доступ к построителю выражения:
После проведённых манипуляций можно получить приблизительно сл. результат:
В случае, если на Bing Maps не удалось подыскать подходящих снимков, можно попробовать воспользоваться возможностью качнуть их в программе SAS. Planet (см. информацию здесь) и произвести последующую обработку в ГИС MapInfo или ArcGIS (но это уже по вкусу).
© Simashkov.2011
11.12.2011 г.
Добавить записи в таблицу (см. здесь).
Одно небольшое замечание. Перед сшивкой слоёв по меню Параметры :
… лучше выcтавить опцию Полный путь к таблице:
Так … Теперь разберемся со следующим логичным вопросом —
Как избавиться от подшивки
?
Чтобы удалить подшивку выберите пункт Выключить подшивку
:
Имейте в виду, что полученная сшивкой таблица, представляет из себя, упрощённо говоря, слой-контейнер, который хранит лишь ссылки на слои-источники. Редактировать, скажем, такую таблицу по описанным выше причинам нельзя (значок редактирования в Менеджере слоёв будет недоступен):
А если попытаться просмотреть атрибутику нужного слоя по меню Окно>Новый список, то MapInfo предложит указать имя конкретной таблицы-источника (базовой таблицы, в терминах MapInfo):
В приведённом выше примере, в случае необнаружения введённого имени будет предложен список слоёв-источников сшитой таблицы.
Ещё об объединении слоёв в MapInfo можно посмотреть здесь
Как решить аналогичную задачу в ArcGIS — смотрите статью Группировка слоев в ArcGIS
© Simashkov.2012
11.08.2012 г. — Кенозёрский национальный парк, Лекшмозеро
Сгладить (Objects > Smooth). Ответ очень простой — по меню Объекты>Сгладить углы происходить лишь визуальное выглаживание, при этом сами узлы остаются на месте и их количество не изменяется:
Прим. от 13.01.2014 В русскоязычной версии MapInfo 12.0 доступ к утилитам Spline и Undershot/Overshot отличается от описанного выше и доступен из панели Объекты. Для этого по меню Настройки>Панели инструментов выставляем опцию как показано ниже …:
… и в панели Объекты обнаруживаем соотв. кнопки:
Форма настроек опций утилиты Сплайн выглядит следующим образом:
В общем, как видите, утилита Spline позволяет исправлять результаты очень грубой оцифровки гладких кривых — такую работу теперь можно доверить и не очень опытному оператору. Предположительно, этот момент будет особенно востребован при серийной оцифровке гидрографии в виде слоя рек, представленных полилиниями. Гладкость кривых в этом случае — очевидный критерий качества оцифровки. Так что имеет смысл присмотреться к инструменту Spline повнимательнее .
За сим разрешите раскланяться 🙂
Как проставить линейный размер утилитой MapCad смотрите здесь
© Simashkov.2013
11.08.2013 г.
New новый чертёж (Plot) :
Далее можно переходить к построению графика. Для этого проще всего воспользоваться (на первых порах) Мастером по меню Graph>Graph Wizard:
Попадаем в форму, в которой задаём вид графика. Пусть в нашем случае это будет обыкновенный график в виде кривой:
Затем задаём колонки, из которых будем извлекать данные для построения графика (обведено красным) и другие опции (цвет кривой, толщина, вид начальной/конечной точки и т.д.):
Жмём кнопку Finish, и после небольшой ретуши опций графика (это тема отдельного разговора) видим сл. картинку:
График сечения интерполированной поверхности с использование продуктов компании Golden Software — Surfer и Grapher — успешно создали!
Прим от 26.11.12 В 11-ой версии Surfer разработчики из Golden Software значительно усовершенствовали инструмент для создания профилей. Более подробную информацию можно посмотреть в этой статье
О том, как решить аналогичную задачу по созданию сечения рельефа в ArcGIS, можно посмотреть на нашем сайте здесь
Как создать профиль рельефа в Vertical Mapper — смотрите по этой ссылке
©Simashkov.2011
09.10.2011 г.
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
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.
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