Компьютерный помощник

Нехитрые советы для пользователей ПК

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):

screen61-5676663

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):

screen65-6010580

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):

fig2-1433057

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:

screen70-8517212

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:

screen6-8462353

Здесь выбираем, ну, скажем, жёлто-коричневую гамму.

Жмём кнопку Далее и выбираем параметр для тематической раскраски:

screen7-6993174

Опять Далее:

screen43-4581351

Жмём кнопку OK и получаем такую картинку:

screen8-9856029

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):

screen44-4738276

Жмём кнопку Тематика>кнопка Стили:

screen10-6355369

screen11-7305218

Здесь жмём на стиль закраски полигонов максимального диапазона (интервала)

… и выбираем менее плотный оттенок коричневого:

screen45-5588241

Теперь наша карта выглядит так:

screen46-7282708

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:

screen13-8787274

Менеджер слоёв теперь выглядит так:

screen14-3811398

Здесь жмём на кнопку Оформление для придания прозрачности растровому слою.

screen15-3871254 Жмём на кнопку под флажком Единообразно.

screen16-4768910

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:

screen19-4424892 

Следующим шагом будет нанесение подписей на нашу карту. Опять идём в Менеджер слоёв и выставляем флажок Подписи в слое Parcels:

screen58-4394945

Жмём на кнопку Подписи и заполняем необходимые реквизиты — Стиль подписи … :

screen21-9821986

… и выражение для текста подписей будет следующим:

screen20-8973124

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:

screen25-4202757

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:

screen22-3130074

И устанавливаем набор символов MapInfo Arrows:

screen23-8055884

Теперь инструментом Точки наносим точку в виде указанного символа:

screen27-1503086

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):

screen47-8289746

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:

screen59-6685970

Осталось только переместить нашу карту на задний план (контекстное меню Подложить вниз, чтобы легенда карты и титульная надпись были сверху):

screen55-9276233

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  :

screen57-6665477

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:

fig29-5598050

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 :

ris39-8218490

Теперь наша карта с нанесёнными точками может выглядеть так:

ris40-9839783

Вид точек (символ, размер) можно выбрать на вкладке General>Default Symbol свойств слоя точек:

ris41-8973508

Можно нанести подписи к точкам, перейдя на вкладку Labels свойств слоя точек:

ris42-7717229

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:

ris36-8001794

На  иллюстрации выше размер подписей задали в опции Size на вкладке Labels.

Пока всё. Удачи в освоении Surfer!

©Simashkov.2011

02.10.2011 г.

Назад

Add Bing Aerial to Map):

Далее, при необходимости, создаём новый слой (меню File>New Table):

fig2-1113454

Пусть в атрибутивных данных этого слоя будет два поля : id (номер участка) и Area (площадь):

fig3-2104877

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) :

fig4-8034673

Теперь, если дважды быстро щёлкнуть по нужному контуру, можно получить необходимую пространственную статистику (включая, естественно, и площадь): 

fig6-7812496

Для заполнения поля Area в атрибутивных данных значение площади, можно поступить сл. образом — идём в меню Table>Update Column (Таблица>Обновить колонку):

fig7-9094429

 … и далее составляем нехитрое выражение с использованием встроенной функции Area:

fig9-7586473

Нажав на кнопку Assist, получаем доступ к построителю  выражения:

fig8-2468704

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).

Назад

© Simashkov.2011

11.12.2011 г.

Добавить записи в таблицу (см. здесь).

Одно небольшое замечание. Перед сшивкой слоёв по меню Параметры :

ris6-8853270

… лучше выcтавить опцию Полный путь к таблице:

ris7-2018556

Так … Теперь разберемся со следующим логичным вопросом —

Как избавиться от подшивки

?

Чтобы удалить подшивку выберите пункт Выключить подшивку

:

ris8-2026000

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):

ris9-6000001

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):

ris10-9578890

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

Назад

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:

fig12-2291491

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 …:

ris5-8898869

… и в панели Объекты обнаруживаем соотв. кнопки:

ris3-7524906

Форма настроек опций утилиты Сплайн выглядит следующим образом:

ris4-1353138

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.

Назад

 New новый чертёж (Plot) :

fig7-2071106

Далее можно переходить к построению графика. Для этого проще всего воспользоваться (на первых порах) Мастером по меню Graph>Graph Wizard:  

fig8-4631222

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.):

fig11-1769315

Жмём кнопку Finish, и после небольшой ретуши опций графика (это тема отдельного разговора) видим сл. картинку:

fig13-1378897

График сечения интерполированной поверхности с использование продуктов компании Golden SoftwareSurfer 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.

Назад

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:

fig1-3785290

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:

fig2-1581065

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):

fig3-8206876

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

fig4-1451643

Теперь наша карта с подписями выглядит сл. образом:

fig5-2250301

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

 ©Simashkov.2011

 Перестроить новое целочисленное поле id:

fig4-3135080

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

fig5-1589361

… и видим результат, к которому стремились:

fig6-5323141

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

05.10.2011 г.

©Simashkov.2011

Назад

Principal Components:

fig12-9175326

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

fig14-3542945

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

fig15-1872706

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:

fig10-3655287  

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

fig19-7660051

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

Теперь можно производить классификацию методом Максимального правдоподобия:

fig17-3939462

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

fig18-6788671

Жмём кнопку OK и видим приблизительно сл. картинку:

fig16-9377947

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:

fig1-5946700

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:

fig6-7445325

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:

fig11-8741010

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

imageclass-2113083

Теперь наша карта будет выглядеть следующим образом

:

fig12-1518520

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:

fig13-5990370

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