5536

Соотношение растрового и векторного методов обработки графической информации

Реферат

Информатика, кибернетика и программирование

Векторная модель данных Векторная модель данных представляет географические объекты подобно тому, как это делают карты. Точки изображают географические объекты, которые слишком малы, чтобы быть представленными как линия или область. Линии представля...

Русский

2012-12-13

89.5 KB

5 чел.

Векторная модель данных

Векторная модель данных представляет географические объекты подобно тому, как это делают карты. Точки изображают географические объекты, которые слишком малы, чтобы быть представленными как линия или область. Линии представляют географические объекты, которые слишком узки, чтобы быть представленными как область. Области представляют однородные географические объекты. Декартова система координат отражает реальное расположение объекта.

В векторной модели данных каждое местоположение записывается как пара координат х,у. Точки записываются  как простая пара координат. Линии записываются как серии упорядоченных пар координат. Области записываются как серии пар координат, определяющих сегменты линий, которые окружают область. Отсюда термин «полигон», означающий «многосторонняя фигура».

С помощью х,у координат можно представлять точки, линии и полигоны в виде списка координат вместо картинки или графика. Первая и последняя пары координат полигона совпадают; полигон всегда замкнут. Каждому объекту присваивается уникальный идентификационный номер или тэг. Затем список координат для каждого объекта связывается с тэгом объекта (Рис.1)

Номер   полигона

Координаты х,у

1

1,4  1,5  2,7  5,7  4,4  1,4

2

1,2  2,3  4,3  5,4  7,5  7,3  6,1  3,1  1,2

Рис.1

Структура данных дуга-узел

Для того, чтобы нарисовать границы двух соседних участков земли на карте, вы, вероятно, не будете перерисовывать общую границу; это неэффективно. То же самое применяется к хранению общей границы в компьютере.

Повторение пары координат для точки, разделяемой несколькими линиями, неэффективно. Хранение каждого полигона как замкнутого контура также неэффективно, потому что линии между соседними полигонами будут сохранены дважды. Более эффективный путь для хранения векторных данных – структура данных дуга-узел.

Структура данных дуга-узел хранит данные так, что узлы образуют дуги и дуги образуют полигоны. Узлы определяют две конечные точки дуги; они могут соединять две или более дуги. Дуга – это сегмент линии между двумя узлами. Дуга состоит из ее двух узлов  и упорядоченной серии точек, называемых вершинами, которые определяют ее форму. Узлы и вершины представляются координатами х и у.

Топология

Стоя на углу улицы и смотря на карту, легко определить пересекающиеся улицы и объекты, которые к ним прилегают. Компьютер «видит» эти взаимоотношения с помощью средств топологии. Топология точно определяет пространственные взаимоотношения. На практике принцип достаточно простой: пространственные связи выражены в виде списков (например, полигон определяется с помощью списка дуг, охватывающих его границы).

Создание и хранение топологических взаимоотношений имеет много преимуществ. Данные хранятся эффективно, так что большие наборы данных могут быть просто обработаны. Топология делает удобными аналитические функции, такие как моделирование потока через соединяющиеся линии в сети, сочетания соседних полигонов с подобными характеристиками, идентификация соседних и перекрывающихся объектов.

Структура данных дуга-узел поддерживает три основных топологических понятия:

- соединенность: дуги соединяются друг с другом в узлах;

- определение области: дуги, которые соединяются и окружают область, определяют полигон;

- прилегание: дуги имеют направление, левую и правую границы.

         Соединенность позволяет определить маршрут в аэропорт или соединить потоки к рекам или проследить путь от водоочистительной станции к дому.

         Теперь о том, как это работает. Вспомним структуру данных дуга-узел. Дуга определяется двумя точками, from-узел показывает, где дуга начинается, и to-узел показывает, где она кончается. Это называется «топология дуга-узел». Топология дуга-узел поддерживается с помощью списков дуга-узел. Список определяет from- и to- узлы для каждой дуги. Соединяющиеся дуги определяются с помощью поиска в списке общих узлов. В следующем примере (Рис. 2) можно определить, что дуги 1,2,3 пересекаются, потому что они имеют общий узел 11. Компьютер может определить, что можно проследовать по дуге 1 и повернуть на дугу 3, потому что они имеют общий узел 11 (Рис. 3), но невозможно повернуть непосредственно с дуги 1 на дугу 5.

   Дуга

From-узел

 To-узел

1

10

11

2

11

12

3

11

13

4

13

16

5

13

14

6

14

15

7

14

17

Рис.2                                           Рис.3

Определение области

Многие из географических объектов, которые мы хотим представлять, покрывают определенную область на поверхности Земли, такие как озера, земельные участки. Область представлена в векторной модели с помощью одной или нескольких границ, определяющих полигон. Представим озеро с островом посередине. Озеро в действительности имеет две границы - внешнюю и внутреннюю, определяемую островом. В терминологии векторной модели, остров определяет внутреннюю границу (или отверстие) полигона. Так топология используется для определения областей.

 Вспомним, что структура дуга-узел представляет полигоны скорее как упорядоченный список дуг, чем замкнутую петлю точек х,у. Это называется полигон-дуга топологией. Каждая дуга встречается в двух полигонах. Так как полигон – просто список дуг, определяющих его границы, координаты дуг хранятся без дублирования, таким образом, уменьшается количество данных и гарантируется, что границы соседних полигонов не перекрываются.

Прилегание

Два географических объекта с общей границей называются соседними. Прилегание – топологическое понятие, которое позволяет определять соседство в векторной модели данных.

Вспомним, что from-узел и to-узел определяют дугу. Они показывают направление дуги, так что можно определить полигоны по правую и левую стороны дуги. Топология «слева-справа» относится к полигонам по левую и правую стороны дуги.

 Заметим, что для того, чтобы каждая дуга всегда имела определенные левую и правую стороны, вводится внешний, или универсальный полигон, который представляет мир за границами рассматриваемой области.

Расширение векторной модели данных

Топология позволяет нам определять области и моделировать два типа соотношений: соединенность и прилегание. Другие соотношения между географическими объектами могут быть не менее важными для модели:

- географический объект может быть составлен из других объектов. Жилой комплекс может быть составлен из набора зданий. Автобусный маршрут может быть составлен из сегментов улиц.

-один и тот же географический объект может изменяться с течением времени, и историческое отслеживание изменений важно. Например, форма и распространение нефтяного пятна. Транспортный поток по маршруту меняется в разные периоды времени, такие как час пик.

- два географических объекта одного класса могут перекрываться. Области распределения двух видов птиц могут перекрываться. Области сбыта двух конкурирующих магазинов  могут включать одни и те же районы. Два автобусных маршрута используют одну и ту же секцию улицы.

Описанные понятия векторной модели данных не поддерживают этих новых типов ассоциаций. Регионы и маршруты поддерживают моделирование этих сложных взаимоотношений.

Регионы

Регионы поддерживают моделирование сложных взаимосвязей между географическими объектами, представленными полигонами. Тогда как составляющей частью полигона является дуга, составляющей частью региона является полигон. Поэтому регион представляется как набор полигонов.

Одной из основных предпосылок того, что географические объекты представляются полигонами, является  то, что полигоны не перекрываются и полностью накрывают представляемую область (Рис.4). Это ограничение устраняется для регионов. В регионе полигоны, представляющие географические объекты, могут располагаться отдельно от других, они могут перекрываться и они не обязаны накрывать всю область (Рис.5). Например, регион повреждений от лесного пожара  представляется полигонами, показывающими область и время повреждений.

Рис.4. Неперекрывающееся, полное деление области

Рис.5. Возможно перекрывание и допускаются пустые области

Другая предпосылка полигонов – это то, что каждый географический объект представлен одним полигоном. Этот принцип расширяется для регионов, так что один географический объект может быть представлен несколькими полигонами. Например, острова, входящие в состав штата Гавайи, это регион, составленный из нескольких полигонов.

Так  же, как точкам, линиям и полигонам, каждому региону дается уникальный идентификатор. Как и для полигонов, для каждого региона поддерживаются площадь и периметр.

Составление регионов из полигонов подобно составлению полигонов из дуг. Тогда как полигон – это список дуг, регион – это просто список полигонов. Есть важное отличие: порядок полигонов не имеет значения.

Составление перекрывающихся регионов также подобно составлению полигонов. Тогда как полигоны разделяют дугу, на которой они встречаются, регионы разделяют полигон, на котором они пересекаются.

Регионы существенно улучшают управление данными, потому что они интегрируют много различных видов географических объектов в один, сохраняя характеристики оригинальных географических объектов. Управление взаимосвязями между географическими объектами в этой модели данных особенно важно при выполнении комплексного анализа.

Маршруты

Маршруты определяют пути по существующему набору линейных объектов, такие как путь по уличной сети от вашего дома до аэропорта. Маршруты основаны на дугах. Они могут идти из одной точки в другую, могут быть окружностью, начинающейся и заканчивающейся в одной и той же точке, могут быть разъединенными. Маршруты могут начинаться в узлах или в точке на дуге, тогда это означает, что используется только часть дуги. Тогда требуется изменение в описании, чтобы было возможно описать, где на дуге начинается маршрут.

Это требует дополнительной информации, описывающей, какая часть дуги используется и где на дуге начинается маршрут. Эту информацию предоставляют секции (Рис.6). Секция представлена строкой в таблице, описывающей маршрут, которому она принадлежит, дугу, частью которой она является, и два типа меры по дуге (Рис.7). Две колонки, называющиеся F-Meas и T-Meas, описывают промежуток по маршруту, который эта секция представляет. Второй набор колонок, названных F-Pos и T-Pos, описывают, какая доля  дуги  использована.

Рис.6

Номер дуги

F-Meas

T-Meas

F-Pos

T-Pos

1

0.0

1.2

60%

100%

3

1.2

2.5

0%

100%

5

2.5

4.8

0%

100%

Рис.7

События на маршруте

События описывают местонахождения объектов, расположенных на дороге. Встречаются два типа событий на маршруте: точечные события и линейные события. Точечное событие описывает расположение точечного объекта на маршруте, например ДТП. Они расположены как мера по маршруту. Линейное событие описывает расположение линейного объекта вдоль  маршрута, например, состояние дорожного покрытия. Они расположены как от-(F-Meas) и до-(T-Meas) меры вдоль маршрута.

Как векторная модель данных представляет поверхности

Векторная модель данных представляет каждую поверхность в виде серий изолиний; например, возвышение будет представлено в виде серий контуров. Несмотря на полезность для отображения информации, эта модель не без труда поддерживает вычисления характеристик поверхностей, таких как наклон поверхности в отдельной точке или направление, к которому обращен наклон. Обе эти характеристики используются для анализа, относящегося к поверхностям.

Растровая модель данных

Обсуждение карт и векторной модели данных фокусировалось на  том, как представлять географические объекты. В растровой модели данных фокус приходится на расположение. Растровая модель данных больше похожа на фотографию, чем на карту.

Если посмотреть на фотографию через сильное увеличительное стекло, можно увидеть, что она состоит из серий точек разных цветов или оттенков серого. Растровая модель данных работает подобным образом: это правильная сетка точек (называемых ячейками или пикселями) с занесенными значениями. На фотографии нет границ, чтобы отличать объекты; это непрерывная поверхность. С использованием растровой модели данных, Земля представляется как одна непрерывная поверхность.

Есть три способа интерпретировать каждую точку на фотографии. Первый – классифицировать каждую точку как принадлежащую чему-нибудь – тогда группа подобным образом классифицированных пикселей становится объектом, как улица. Второй способ интерпретации – просто измерение значения цвета или оттенка серого точки. Третий путь – определить пиксель относительно известной эталонной точки, например среднего уровня моря (для возвышенности) или точки разлива нефти. Например, высота зданий и растительности может быть измерена относительно уровня улицы.

Те же три способа интерпретации могут быть использованы для растровой модели данных в ГИС. Значение ячейки может представлять классификацию, например,  тип растительности. Это может быть интерпретацией высоты над уровнем моря.

В растровой модели данных каждое местоположение представлено ячейкой (Рис.8). Матрица ячеек, организованных в строки и колонки, называется сеткой. Каждая строка содержит группу ячеек со значениями, представляющими географические явления. Значения ячеек являются числами, представляющими номинальные данные, такие как классы землепользования, меры интенсивности света или относительные меры.


Рис.8. Непрерывные объекты представленные сеткой

Как и векторная модель данных, растровая модель может представлять дискретные точечные, линейные и площадные объекты. Точечные объекты представлены как значение в одной ячейке, линейные объекты – как серии связанных ячеек, описывающих длину, площадные объекты – как группу связанных ячеек, описывающих форму (как в примере выше). Точность карты зависит от масштаба карты. В растровой модели разрешение и, следовательно, точность карты зависит от реальной области, представленной каждой ячейкой сетки. Чем больше представленная область, тем меньше разрешение и точность. Чем меньше область, покрываемая ячейкой, тем больше разрешение и более точно представлены объекты.

Как растровая модель данных представляет пространственные взаимоотношения

Так как растровая модель данных является правильной сеткой, пространственные взаимоотношения скрыты. Поэтому явное хранение пространственных взаимоотношений не требуется, как для векторной модели данных.

Заметим, что каждая ячейка в сетке имеет восемь соседних ячеек (исключение составляют ячейки на внешних краях): четыре по углам и четыре по сторонам. Ячейки идентифицируются по их расположению в сетке. Например, если ячейка третья от начала отсчета по оси Х и вторая по оси У, то она идентифицируется как ячейка (3,2). Нахождение любой из восьми соседних ячеек требует просто прибавления или вычитания единицы из значений Х или У. Например, ячейка слева от (3,2) – (3-1,2), то есть (2,2).

Растровые данные привязываются к реальной поверхности Земли указанием координатной системы, к которой приведена сетка, расположения в реальном мире точки привязки и размера ячейки в реальном мире. Обычно в качестве точки привязки используется левый верхний или левый нижний угол сетки. Эта точка привязки вместе с размером ячейки может быть использована для определения географического положения любой ячейки в растровом наборе данных. При использовании одной и той же координатной системы растровые наборы данных могут быть логически организованы в объекты для географического анализа.

Как растровая модель данных представляет поверхности

При представлении поверхностей, значение поверхности (например, высота над уровнем моря) хранится для каждой ячейки. Это значение представляет не всю ячейку, а только центральную ее точку. Этот набор центральных точек ячеек в сетке называется решеткой. Решетка поддерживает точные поверхностные вычисления. Типы поверхностных вычислений, используемых для анализа, включают подъем (скорость изменения величины ячейки с расстоянием), сторону (направление, к которому обращен наклон) и интерполяции контуров по решетке.

Сравнение растровой и векторной моделей данных

Приведем сравнение растровой и векторной моделей данных. Цель состоит в обзоре их характеристик и сравнении их преимуществ и недостатков. Хотя трудно указать точные правила, которых придерживаются растровая и векторная структуры данных, дадим несколько полезных обобщений, которые используются.

Основной фокус векторной модели данных – географический объект; растровой – местоположение.

Векторная модель данных больше соответствует вопросу «Что я знаю об этом географическом объекте?» Растровая модель отвечает на вопрос «Какое географическое явление имеется в этом месте?»

Векторная модель использует х,у координаты для представления географических объектов, растровая хранит строки и столбцы значений ячеек.

Векторная модель данных определяет границы. В растровой модели границы не определены.

Векторная модель представляет местоположение как х,у координаты в декартовой системе координат. Растровая модель представляет местоположение в виде ячеек, также в декартовой системе координат.

Векторная модель представляет форму объекта точно; растровая модель представляет прямоугольные области и поэтому является более обобщенной и менее точной.

Векторная модель представляет объекты с хорошо определенными границами; растровая модель представляет более общую точку зрения. Растровая модель может также представлять постепенный переход между объектами и поверхностями, такой как классификация загрязнений и высота над уровнем моря.

Векторная модель используется для высококачественной картографии и там, где важны четкость и точность, например, для кадастровых применений. Растровая модель данных полезна для хранения изображений и хорошо подходит для многих операций пространственного моделирования, таких как выбор оптимального маршрута, моделирование ливневого стока поверхности распространения лесного пожара.

Операция перекрывания проверяет два набора данных для определения, какие географические объекты находятся в одном и том же месте. Перекрывание векторов является сложной операцией, в то время как природа векторной модели данных позволяет простое и быстрое перекрывание.

Когда необходимо конвертировать данные из одной модели данных в другую, используют растеризацию и векторизацию. Создание полигонов из сетки относительно просто: нужно только следовать по границам между ячейками с разными значениями. Однако векторизация линейных объектов из сетки – более сложная и требует более тонких операций.

Список использованной литературы

1. Основы геоинформатики: В 2-х кн. Кн. 1: Учеб. пособие для студ. вузов / Е.Г.Капралов, А.В.Кошкарев, В.С.Тикунов и др.; под ред. В.С.Тикунова. – М.: Издательский центр «Академия», 2004.

2. Майкл де Мерс, Географические информационные системы. М.: "Дата+", 2000.

3. А.М.Берлянт. Геоинформатика: наука, технология, учебная дисциплина. -- Вестник Моск. ун-та. Сер. географич., 1992, 2, с. 16--23.

4. А.Горев, Р.Ахаян, С.Макашарипов “Эффективная работа с СУБД”. 1997 г., С.-Петербург. К.Дейт Введение в системы баз данных М.: Мир,1982.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

48762. Вибір марки кабелю та розрахунок регенераційної ділянки в залежності від енергетичних та часових показників 308 KB
  Розрахунок максимальної довжини регенераційної дільниці за загасанням оптичного сигналу в кабелі на довжині регенераційної дільниці Якщо ми вибрали з таблиці максимальне допустиме значення загасання оптичного сигналу на регенераційній ділянці для вказаної системи передачі mx РД та загасання кілометричне для оптичного волокна для вибраної довжини хвилі α з таблиць 5. де: mx РД – загасання вибране з вище наведених таблиць α – коефіцієнт загасання загасання ОВ довжиною в 1 км для вибраного типу кабелю та...
48763. Задача о 8 ферзях 142.5 KB
  Задача состоит в нахождении всевозможных комбинаций расстановки восьми ферзей на пустой шахматной доске, в которой ни один из ферзей не находится под боем другого
48764. Темпи зростання та порівняння заробітної плати в Україні та інших країнах світу 537 KB
  З оплатою праці пов’язане розширення ємності внутрішнього ринку для стимулювання вітчизняних товаровиробників збільшення заощаджень населення як важливого джерела інвестицій в економічний розвиток. Нарешті необхідність належної збалансованості економічних інтересів учасників виробництва потребує збільшення частки оплати праці у структурі суспільного продукту. Отже для розвитку економіки збільшення інвестицій необхідне зростання рівня оплати праці.
48765. Поиск неисправностей 2.14 MB
  Методика поиска неисправностей и обозначение различных вариантов поиска Анализ неисправности на структурном уровне По структурной схеме СВ устанавливаем вероятный неисправный блок. Согласно внешним признакам проявления неисправности очевидно что неисправен может быть либо сам ПОУ СВ либо блок ВчУ структурный уровень так как только эти устройства участвуют в записи информации с ПОУ СВ на ВчУ. Анализ неисправности на функциональном уровне По функциональной схеме из альбома схем к курсу занятий по теме СВ устанавливаем вероятные...
48766. Поиск неисправностей 2.48 MB
  Методика поиска неисправностей и обозначение различных вариантов поиска Анализ неисправности на структурном уровне По структурной схеме СВ устанавливаем вероятный неисправный блок. Согласно внешним признакам проявления неисправности очевидно что неисправен может быть либо сам ПОУ СВ либо блок ВчУ структурный уровень так как только эти устройства участвуют в записи информации с ПОУ СВ на ВчУ. Анализ неисправности на функциональном уровне По функциональной схеме устанавливаем вероятные неисправные устройства блока ПОУ СВ и ВчУ. Учитывая...
48767. Формування Європейської Валютної Системи 282 KB
  Перші спроби європейських країн об'єднати свої валютні системи були ще в XVIIXVIII ст. Проте будучи підсистемою світової валютної системи ЄВС відчуває негативні наслідки нестабільності останньої і вплив долара США. Проаналізувавши економічну літературу з даної теми ми зробили висновок що звертається недостатня увага на існування світової валютної системи а отже і ЄВС як її складової за умов сучасної фінансової кризи. Ця фінансова криза може призвести до краху сучасної системи паперового та кредитного обігу.
48768. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕМ ПОСТОЯННОГО ТОКА С НЕЗАВИСИМЫМ ВОЗБУЖДЕНИЕМ 1.44 MB
  Для последовательного соединения пассивных звеньев необходимо минимизировать их взаимное влияние. Для этого обычно используют буферные неинвертирующие усилители с единичным коэффициентом усиления и широкой полосой пропускания.