14. Пространственный анализ растровых моделей

1. Типы цифровых данных

1) Номинальные данные

Данные, которые представляют качества, а не количества без любой ссылки на линейную шкалу.

Объекты различны по именам. Система позволяет делать высказывания о том, как называется объект, но не позволяет делать прямого сравнения одного и другого объекта, за исключением определения тождества.

2) Порядковые данные

Данные, которые определяют количество различий порядком, не величина – т.е. размер интервалов не определен. Используется там, где количественные различия очевидны, когда величины представлены упорядоченным порядком.

3) Интервальные данные

Данные, которые устанавливаются на основании разных интервалов или степеней разности, но чья нулевая точка произвольно установлена.

Используется для определения количества различий, но не пропорций их характеристик относительно положения их в пространстве, времени или размера.

4) Данные отношений

Данные, которые представляют количества в условиях разных интервалов и точки абсолютного нуля и начала.

Представляются числами, которые могут быть преобразованы или объединены с любой математической формулы, для интегрирования значащих результатов.

2. Пространственная перевыборка: Метод ближайшего соседа, Метод билинейной интерполяции, Метод кубической интерполяции

Пространственная перевыборка включает использования алгоритмов для изменения, разрешения сеточной ячейки и/или изменения границ ячейки.

Функция перевыборки в ГИС назначает значения новым ячейкам, основанных на значениях входной сеточной ячейки, используя методы перевыборки.

Методы:

- Метод ближайшего соседа,

- Метод билинейной интерполяции,

- Метод кубической интерполяции

Метод ближайшего соседа

Метод ближайшего соседа связывает центр выходной ячейки с самой близкой входной ячейкой.

Этот метод является соответствующим для дискретных данных, а в некоторых местоположениях и для непрерывных данных он используется для категорических данных типа классификации землепользования, поскольку он не будет изменять значения клеток.

Метод билинейной интерполяции

Метод билинейной интерполяции определяет значение выходной ячейки с взвешенным средним расстоянием до четырех самых близких центров входных ячеек.

Этот метод является соотношением для непрерывных данных, но не дискретных, потому что значения усреднены, и значения ячейки могут быть изменены. Если входная сетка целочисленная, входные значения отсекаются до целого числа. Эта опция вызовет некоторое сглаживание данных.

Метод кубической интерполяции

Метод кубической интерполяции подобен методу двулинейной интерполяции, за исключением того, что используются 16 ближайших клеток.

Подобно двулинейного метода. Этот метод соответствует непрерывным данным, но не дискретным. Этот метод генерирует более острую сетку, чем двулинейная интерполяция. Сетка будет геометрически меньше искажена.

3. Мозаичный монтаж

Мозаичный монтаж – методика, используется в растровой ГИС и дистанционном зонировании, когда 2 или более соседние растровые слои должны быть соединены в большую единицу.

Мозачный монтаж использует алгоритмы перевыбоки, поскольку новые значения сеточной ячейки рассчитаны, где карты присоединяются или накладываются в гранях.