Cap. 8 ANALIZĂ SPATIALĂ
Continut
8.1.1 BIDIMENSIONALĂ
:
- 8.1.1.1 Calcule
ale ariei/perimetrului/distantei
- Aria si perimetrul pot fi calculate pentru poligoane, fie
precis, cand datele sunt de tip vectorial, fie
aproximativ, ochiometric sau exact, prin folosirea
modului corespunzător SNAP
. In fiecare din cazuri rezultatele nu sunt memorate în
BD ca atribute . Similar, pot fi calculate distantele pe
suprafata orizontală sau inclinată. Si in cazul datelor
raster pot fi calculate perimetrele, ariile si distantele
si memorate ca atribute ale BD, dar au erori mai mari
datorita dimensiunii pixelului. Exemple de proceduri din
pachetul de programe Idrisi: AREA - pentru calcul ariei,
DISTANCE - pentru determinarea distantei euclidiene intre
celule de pixeli, PERIM - pentru determinarea
perimetrului.
-
- .2 Conversia
vector - raster
- Acest proces permite ca datele vectoriale să fie
transformate în date raster, ca pregătire pentru
analiza spatială si pentru verificarea existentei unor
erori in datele vectoriale, ca poligoane neinchise, lipsa
sau dublarea unor indecsi sau etichete in BD etc. Trebuie
sa fie specificată de utilizator o dimensiune a
pixelului, care trebuie sa constituie un compromis intre
păstrarea detaliilor hărtii si controlul mărimii
fisierului rezultant al hărtii.
-
- 8.1.1.3 Conversia
raster - vector
- Procedura permite transformarea datelor raster în date
vectoriale pentru scopuri de eliminare a naturii de
"bloc" a datelor raster, în special pentru
scopuri de reprezentare la ploter (plotare).
-
- 8.1.1.4 Straturi (acoperiri)
- Două sau mai multe straturi de date vector sau raster
sunt unite matematic pentru a forma un nou strat al hărtii.
Dacă straturile originale ale hartii au avut tabele de
atribute (baze de date) referite sau legate la aceste
straturi, atunci toate partile sau anumite
parti ale acestor atributes pot fi asociate cu acest
nou strat al hartii. In ARC/INFO există trei metode de
acoperire sau combinare (overlay): unirea, intersectia
si identitatea, care produc rezultate diferite. Si
pachetul de programe Idrisi are cateva rutine de
combinare a straturilor (de exemplu COMPOSIT pentru
realizarea unei imagini compuse fals color, CROSSTAB
pentru compararea a două imagini si suprapunere multiplă
cu AND, NDVICOMP pentru realizarea de imagini compuse din
imagistica NDVI, OVERLAY pentru suprapunerea a două
imagini, RESULTAN care produce dintr-o pereche de imagini
fortă o nouă imagine a fortei rezultante, SCALAR pentru
realizarea aritmeticii scalare pe imagini, STANDARD
pentru conversia unei imagini cantitative într-o imagine
apreciativă, TASSCAP pentru transformarea 4D a datelor
MSS (4 benzi) sau TM (6 benzi) etc.).
Observatie: stratul rezultat al hartii este
afectat de ordinea in care sunt unite straturile hărtii.
Pe timpul oricărei operatii de acoperire sunt create
uneori "aschii" (slivers - mici
poligoane nesemnificative care nu au etichete în BD) si
utilizatorul trebuie sa decidă ce face cu acestea.
Pentru controlul procesului de eliminare a poligoanelor
"aschie" sunt folosite câteva criterii ca cele
de formă, arie, lungime a perimatrului etc.
-
- 8.1.1.5 Poligoane
Thiessen
- Aceste poligoane sunt construite in jurul datelor
punctuale, pentru a crea "sfere de influentă"
la interpolare (vezi capitolele 6 si 7 si Nitu, C. et
all, 2002). Toate punctele sunt unite cu segmente de
dreaptă si acestor segmente li se determină mijlocul. .
Mijloacele segmentelor sunt unite cu noi segmente în
jurul fiecărui punct initial, formând poligoane inchise
(unul în jurul fiecărui punct). Proscedura din pachetul
Idrisi are denumirea THIESSEN.
-
- 8.1.1.6 Căutare (interogare)
- Nici-un SIG nu este complet dacă nu sunt implementate
functiile de căutare sau de interogare, specifice
bazelor de date. Aceste functii permit unui utilizator să
formuleze cereri complexe folosind algebra booleană si
atributele legate (de datele pozitionale) ale hărtii,
pentru a căuta detalii care îndeplinesc criteriile de
selectie. Uneori, pentru a construi siruri sau comenzi de
căutare, este folosit un limbaj de interogare (SQL). Pentru a afisa
rezultatele unei asemenea interogări, este creată o
variabilă temă (theming)
în baza de date asociată, căreia i se asignează un
cod de culoare definit de utilizator dacă este
satisfacut criteriul de selectie si zero in caz contrar.
De
exemplu, planificatorii si proiectantii, ecologistii s. a.
pot dori să afiseze peste o ortofotograma digitală
recentă pozitiile clădirilor, parcurilor, râurilor si
retelelor de apă, canalelor colectoare, hidrantilor de
incendiu si locurilor de iluminare stradală pentru o
localitate . O asemenea hartă va trebui să prezinte
fiecare din aceste detalii (poligoane, linii si puncte)
cu culori (si simboluri sau semne conventionale)
diferrite. Numărul, ordinea si culoarea/simbulul
asociate cu temele vizibile sunt controlate de utilizator.
Fig.8.1 Hartă tematică suprapusă peste o
ortofotogramă digitală folosind ArcView (Maplewood, MA USA)
- Managerii resurselor naturale pot să creeze o hartă
care sa arate toate pădurile de diferite specii, care să
fie colorate în mod diferit (pe specii si pe tipuri de
sol, reprezentate cu anumite culori). Selectia presupune
să existe în baza de date toti parametrii după care se
face căutarea. In pachetul Idrisi, Database Workshop
este un sistem integrat de gestiune a bazelor de date si
permite si functii de căutare. De exemplu, comanda QUERY
permite extragerea unei ferestre de formă neregulată
dintr-o imagine (date raster).
-
- 8.1.1.7 Analiza
coridor (zona tampon)
- Ideea este ca utilizatorul sa definească una sau mai
multe zone care sunt localizate la o distantă fixă
fată de un detaliu al hartii, specificată de
utilizator, detaliul fiind un obiect punctual (un
magazin, o scoală) , un obiect liniar (un curs de apa,
un drum) sau un obiect areal sau poligon (o parcelă de pădure).
Aceste zone sunt afisate prin asignarea unor coduri de
culoare sau paternuri de simboluri sau hasuri. Asemenea
zone sunt foarte importante pentru definirea practicilor
de management al zonelor de lângă ape, stabilirea
tipurilor de vegetatie de-a lungul drumurilor, zonelor
libere de langă drumuri din motive estetice, alocarea
copiilor la o scoală, alocarea cazărmilor de pompieri
etc. In plus, uneori este posibil să se modifice sau să
se "pondereze" latimile acestor zone tampon
prin unele atribute ca înăltimea sau densitatea
vegetatiei. In pachetul Idrisi procedura de realizare a
analizei coridor se numeste BUFFER, care calculează
zonele tampon de lătime dată.
Fig. 8.2 Hartă cu materializarea zonelor
tampon (buffer)
-
- 8.1.1.8 Analiza
proximitătii
- Acest proces este opus celui al analizei zonei tampon, în
sensul că distantele sunt calculate între
fiecare pixel si niste detalii ale hărtii specificate de
utilizator, rezultatele fiind memorate cu fiecare pixel.
De exemplu, se poate calcula distanta de la pozitiile de
telemetrie a unor animale sălbatice până la râuri sau
drumuri. Pentru aceste distante calculate pot fi afisate
si statistici descriptive simple.
-
- 8.1.1.9 Analiza
de/in retea
- Acest tip de analiză operează pe detalii liniare ce
formeaza o retea, ca de exemplu râurile, drumurile,
reteaua de canalizare, reteaua de alimentare cu energie
electrică etc. In rezumat, există doua tipuri de
analize:
- determinarea drumului minim, optim sau uneori cel
mai scurt;
- problema postasului chinez.
Primul tip implică determinarea unui itinerar între
două puncte definite de utilizator, astel ca anumite
criterii de selectie sa fie satisfăcute. De exemplu,
dorim sa plasăm o linie de transport al energiei
electrice de înaltă tensiune peste un teren de la
pozitia A la pozitia B, cu restrictii de plasare sau
trasare a liniei, ca: a) linia să nu fie vizibila de pe
orice drum de categorie superioara; b) să nu treacă la
mai putin de 300 m de orice santier arheologic; c) să
treacă la cel putin 1000 m de o sondă sau de o statie
de alimentare cu combustibil; d) pantele maxime ale
traseului să fie de o anumita valoare.
Al doilea tip de analiză este o problemă de livrare ce
implică legarea unui număr specificat de pozitii într-un
mod optim, pe baza anumitor criterii definite de
utilizator, ca si mai sus. Chiar o călătorie de studii
geografice cu obligativitatea de a trece printr-un număr
de obiective, dar traseul să fie de lungime minimă este
o astfel de problemă. Uneori pot fi identificati coeficienti
de frecare sau de rezistenta la inaintare care
impiedică fluxul retelei (network).
In pachetul Idrisi exista procedurile: COST - de generare
a distanțelor ca efort minim de deplasare cu frecare;
DISPERSE - de calculare a distanțtelor cost de la un set
de detalii desemnate; PATHWAY - de determinare a drumului
de cost minim; RELOCATE de analiză în retea pentru
alocarea resurselor. In ArcINFO problemele retelei sunt
gestionate si rezolvate cu modulul NETWORK.
-
- 8.1.1.10 Circuite de
planificare
- Aceasta este o procedură sau un instrument de digitizare
interactivă a unui poligon si generare a raportului.
Ideea este de a digitiza un poligon temporar ce reprezintă
o zonă pentru care utilizatorul doreste să genereze un
raport sumar asupra atributelor selectate asociate cu
detaliile hărtii continute intr-un circuit.
8.1.2 TRIDIMENSIONALĂ
:
- 8.1.2.1 Izolinii (curbe de nivel)
- Această functie permite unui utilizator să genereze
izolinii sau curbe de valoare z constantă, din valorile
X, Y, Z ale unor puncte. De regulă, pot fi specificate
separat nivele intermediare vectoriale si de indecsi ale
izoliniilor. In pachetele Idrisi si Surfer functia este
realizata de procedura CONTOUR. Studiul capitolelor 7 si
8 vă lămureste pe deplin asupra acestewi functii.
-
- 8.1.2.2 Crearea
unui MDA
- Un model digital altitudinal (MDA
sau DEM) este creat din izolinii (date vectoriale) si
este generat prin folosirea uneia din cele trei metode de
interpolare. Acestea sunt metoda diferentelor finite,
metoda mediei ponderate si metoda determinării
unei functii a suprafetei. Fiecare din aceste metode
afectează integritatea suprafetei rezultate. Si aici
trebuie sa fie specificată o dimensiune a pixelului. A
doua si a treia metodă sunt folosite la alegere pentru
determinarea prin interpolare a punctelor unei grile
rectangulare cu procedura GRID a programului SURFER. Cea
de a treia metoda este folosită de orocedura TREND de
calculare a ecuațiilor polinomiale ale unei suprafețe (din
pachetul Idrisi).
-
- 8.1.2.3 Derivarea
pantei si aspectului
- Există numeroase produse ale MDA, dependente de mărimea
specificata a pixelului la timpul creării modelului.
Trebuie retinut faptul ca un MDA poate fi generat
folosind orice valoare Z atasată unei baze OXY. Ca
atare, panta trebuie sa fie imaginată ca o rata de
variatie si aspectul ca directia acelei rate
de variatie (directia de pantă mazimă). Procedura
SURFACE din Idrisi calculează imaginea pantelor,
imaginea direcțiilor de pantă maximă și imaginea
umbrelor.
- 8.1.2.4 Vederi ortogonale/perspective
- Prin specificarea pozitiei unui observator, a unei
pozitii tintă si a unui unghi de observare, un
utilizator poate crea o reprezentare 2,5-D. O vedere
perspectivă reprezintă liniile orizontalr ce converg la
o anumita distantă (la orizont), pe când liniile intr-o
vedere ortografică (ortogonală) nu converg. Scara pe
axa Z poate fi exaggerată. Poate fi ales si numărul de
linii ale suprafetei pe directiile X si Y. Obtinerea
reprezentarii 2,5 D in programul Surfer, care lucrează
cu date vectoriale, se face cu procedura SURFACE.
-
- Fig. 8.3 Triangularizare si vedere 2,5 D
-
-
- 8.1.2.5 Suprapunere
- Această procedură implică plasarea unei reprezentări
sau a unui strat vectorial, ca cel al drumurilor, cel al
râurilor sau al limitelor vegetatiei, peste o vedere
perspectivă. Suprapunerea e simplă si nu este o unire a
straturilor. Nu sunt făcute operatiuni matematice cu
valorile Z ale celor două sau mai multe straturi.
-
- Fig. 8.4 Reprezentări 2,5 D cu polinoame
de diferite ordine
-
-
- 8.1.2.6 Tabele
de praguri (clasificare)
- Suprafetele care au valorile Z continui, de exemplu un
MDA, pot fi afisate tematic prin folosirea unui tabel de
conversie, care transformă valorile Z în diferite clase
discrete. Numărul de clase si definitiile claselor sunt
date de utilizator si fiecărei clase i se asigneaza un
cod de culoare si o etichetă (denumire). La afisarea
imaginii este afisată si o legendă.
-
- 8.1.2.7 Filttrarea
suprafetei
- Multe acoperiri derivate din suprafată contin zone cu
"zgomot"; acestea sunt zone unde valorile
pixelilor vecini fluctuează, rezultând un aspect
straniu. Un exemplu de asemenea situatie este aspectul
generat în terenul ondulat. Poate fi aplicat un filtru 3x3
sau 5x5 acoperirilor tematice, pentru a reduce numărul
salturilor valorilor pixelilor vecini si a produce zone
mai omogene. Utilizatorul are controlul asupra numărului
de valori consecutive ale pixelilor care sunt determinati
a nu fi zgomot. In pachetul Idrisi se poate folosi
procedura FILTER de creare a unei noi imagini prin
filtrare.
-
- 8.1.2.8 Intervizibilitatea
- Acest tip de analiză duce la generarea unei vederi care
arată zonele ce sunt invizibile dintr-unul sau mai multe
puncte de observare. Aceste pozitii de observare pot fi
detalii ca obiecte punctuale (puncte), obiecte liniare (linii)
sau obiecte areale (poligoane). Este realizată o
acoperire tematică, ale cărei valori Z reprezintă
vizibilitatea (adesea colorată în verde) sau
invizibilitatea (adesea cu rosu), ca si punctele de
observare (adesea cu albastru), imaginea putand fi
afisata. Punctele de observare pot fi la o înăltime dată
deasupra solului, iar sirurile de valori ale suprafetei
pot fi modificate cu o anumită valoare, de exemplu
inaltimea copacilor. In pachetul Idrisi exista si
procedurile HNTRLAND pentru determinarea regiunii
dominate de una sau mai multe poziții si VIEWSHED pentru
determinarea celulelor vizibile dintr-unul sau mai multe
puncte.
-
- 8.1.2.9 Modelarea
suprafetei
- Uneori trebuie să se realizeze o nouă suprafată Z,
care să fie o functie matematică de valorile z ale
altor suprafete cu acelasi domeniu de definitie. De
exemplu, putem crea o hartă care să arate valorile
productivitătii forestiere, legate functional cu înăltimea,
panta, aspectul, solul si un raport al benzilor LANDSAT.
Ecuatia este reprezentată de coeficienti si variabile
independente.
Clasificarea este esentială pentru întelegerea de către om
a obiectelor si fenomenelor lumii înconjuratoare. Creierul uman
este limitat în ceea ce priveste numărul de clase cu care poate
opera. Sapte classe plus sau minus două pe un nivel intr-o
ierarhie par a fi comfortabile.
Clasificările binare (fals/adevarat, cuplat/decuplat sau 0/1)
sunt cele mai simple si familiare calculatorului, dar mai mult de
10 niveluri de clase sunt greu de acceptat.
8.2.1 Analiza
unidimensională
Valorile unei singure variabile continue pot fi grupate în
categorii prin definirea intervalelor claselor. Aceste intervale
pot fi alese prin mai multe metode:
- a) Exogenă
- - fixate prin valori de prag derivate din surse externe
si pot avea aplicabilitate universală
- b) Arbitrară
- - fără scopuri clare în minte, adesea intervalele
fiind spatiate regulat (intervale egale)
- c) Idiografică
- - valorile de prag sunt derivate din aspecte specifice
ale setului de date, pentru a forma grupari multimodale
- d) Serială
- - sunt definite limite în relatie matmatică directă
una cu alta, precum percentilele normale, ca un raport al
deviatiei standard sau ca intervale egale sub diferite scări
(reciproc, geometric, logaritmic) Uneori sunt folosite
metodele progresiei aritmetice, progresiei geometrice,
seriilor etc. (vezi Nitu, C., et all 2002).
Hărtile sau cartodiagramele cu zone colorate sunt un rezultat
vizibil al divizării unui set de date intr-un număr de clase, mărimile
cărora sunt fixate prin limitele sau frontierele claselor.
8.2.2 Analiza
multivariabilă
Pentru a lucra cu mai multe variabile simultan (dintre care
unele sunt corelate între ele), trebuie să se folosească
tehnici de reducere a datelor, analiza componentelor principale
sau analiza esantioanelor (cluster analysis).
Analiza componentelor principale
Metoda presupune crearea unui set de componente principale
ortogonale, fiecare fiind o combinatie liniară a setului
original de variabile. In mod uzual, sunt examinate si
reprezentate grafic primele două sau trei componente, pentru a
vedea grupările naturale. Această tehnica de reducere si
rezumare a datelor reprezintă de fapt o rotatie a axelor
originale într-un spatiu "n-dimensional". In general,
acestor componente le sunt atasate diferite semnificatii, pe baza
semnului si mărimii coeficientilor componentelor. Procedura sau
rutina PCA din Idrisi face analiza componentelor principale ale
unei imagini.
Analiza esantioanelor
Cu toate că ordonarea reduce complexitatea unei mari multimi
de date cu mai multe variabile, multi analisti doresc să reducă
datele la un set de clase definite ca multivariabile. Acest lucru
poate fi făcut prin analiza esantioanelor (cluster analysis).
Desi metodele sunt obiective si repetabile, există multe feluri
de definire a criteriului prin care este realizată esantioarea.
Trei mărimi uzuale sunt distanta euclidiana si
metricile Mahalonobis si Canberra. A doua lucrează
corect cu variabile corelate, iar prima si ultima functionează
mai bine cu variabile necorelate. De fiecare dată este construită
o matrice de similaritate sau dissimilaritate si elementele sunt
unite in grupuri folosind fie o singură stabilire concomitentă
a legăturilor, fie metoda centrului de greutate. Rezultatele
grupării sunt de cele mai multe ori afisate intr-o schemă de
arbore - structură arborescentă (dendrogramă).
Urmatoarea problemă este de a decide asupra numărului de
esantioane (clusters) ce ar trebui să fie folosite pentru a
obtine rezultatele. Acest lucru poate fi făcut prin examinarea
statisticii lambda a lui Wilk. In teledetectie analiza
esantioanelor este cunoscut sub denumirea de clasificare
nesupervizată a unei imagini. In pachetul Idrisi procedura se
numeste CLUSTER. Tot aici există si procedura ISOCLUST, folosită
pentru clasificarea nesupervizată iterativă cu autoorganizare.
Analiza discriminant
Aceasta metodă de analiză poate fi folosită pentru a aloca
claselor existente elementele unei multimi prin utilizarea unor
functii discriminant. Numărul acestor functii este întotdeauna
mai mic cu unu decăt numărul de clase. Aceste functii constau
din combinatii liniare ale variabilelor independente
semnificative si sunt construite astfel ca diferentele dintre
clase să fie maximizate.
Cu punctare si clic pe săgeata către dreapta se trece la capitolul următor, iar pe săgeata către stânga la capitolul anterior.
Multumesc!.
This document was last updated September 11, 2002.
Send comments and suggestions to: cnitu@personal.ro
BluePink