Присвоение атрибутов растровому набору данных

Значение, связанное с ячейкой - это идентификатор, определяющий, к какому классу, группе, категории или элементу она относится. Значение - это число, либо целое, либо с плавающей запятой. Ячейки с одинаковым значением относятся к одной зоне. Ячейки одной зон1 не обязательно должны бпть соединен!. При использовании целочисленного значения часто оно является кодом для более сложной идентификации. Например, 4 в растровом наборе землепользования может означать участки жилхх строений, принадлежащих одной семье. Со значением 4 может бь связано множество атрибутов, например, коммерческая стоимость, количество жителей или код переписи населения. Управление этими дополнительными атрибутами осуществляется либо вручную пользователем, либо реляционной базой данных.

Обхчно существует отношение один-ко-многим между значениями ячеек (кодами) и числом ячеек, которым присвоен этот код. Это значит, что может бпть 400 ячеек со значением 4 (жилые дома отдельнхх семей) и 150 ячеек со значением 5 (коммерческое использование земли) в растровом наборе даннхх землепользования. Код будет записан много раз, по одному разу для каждой ячейки из этой категории (или меньше, в зависимости от технологии хранения данных), но атрибуты, связанные с этим кодом, будут записаны только один раз. Это позволяет экономить память и облегчает обновление данных.

набором данных. Если у вас есть набор полигональных объектов, в котором записан код землепользования и имя владельца для каждого участка в городе, вы можете использовать любой из этих атрибутов. Если вы используете код землепользования, вы сможете задавать такие вопросы, как Где находятся все сель-скохозяйственнхе земли, доступные для строительства? Однако, вы не сможете добавить (присоединить) к растровому набору данных атрибут владельца, т.к. это будет отношение многие-к-одному . Это означает, что у участков, например, зоны лесов может быть много владельцев. Если вы используете имя владельца, вы сможете задавать такие вопросы, как Где участки, которыми владеет Фред Смит? Вы сможете также привязать тип землепользования из реляционной базы данных, т.к. у каждого участка будет один тип землепользования. Эта логика неприменима, если один владелец имеет несколько участков с разным типом землепользования. В этом случае вы можете использовать при преобразовании идентификатор участка или какую-нибудь другую уникальную характеристику.

При работе с непрерывными данными обычно каждая ячейка имеет уникальное значение, и с ним не связаны дополнительные атрибуты, поэтому привязывать новые атрибуты не требуется. В этом случае отношение многие-к-одному не возникает.

При создании растрового набора даннхх значение и уровень группирования должны соответствовать типу анализа, который вы предполагаете выполнить. Разделить ли значения уклона на пять категорий-от 0 до 10 процентов, от 11 до 20, от 21 до 30, от 31 до 40 и от 50 и выше-или на группе! с размером интервала только в два процента (от 0 до 2 процентов, от 3 до 4 и т.д.) зависит от степени подробности данных, необходимой для будущего анализа. Если вы не уверены, следует выбрать более подробный вариант. Сгруппировать затем данные в меньшее число категорий легче, чем разделить категории на более мелкие.

Поле, которое вы используете в процессе преобразования данных, определяет, какой анализ вы сможете проводить с этим

Использование векторных данных непосредственно в Spatial Analyst

Некоторые из диалоговых окон Spatial Analyst позволяют вам ввести точку, полилинию или полигон непосредственно в функцию. Существует два способа работы с объектами в Spatial Analyst. Он либо обрабатывает сами векторные данные, либо преобразует их в растровые и затем обрабатывает.

Есть функции, требующие, чтобы один или несколько входных наборов данных были векторными, и Spatial Analyst обрабатывает данные в векторной форме. Например, функции Обратно взвешенного расстояния (ОВР) и Кригинга создают непрерывный растровый набор данных из слоя точек измерений данных. В вычислениях используются непосредственно точечные объекты.

Другие функции позволяют задавать векторные данные в качестве входных наборов данных, преобразуя векторные данные в растровые перед выполнением вычислений. Примером может служить набор данных, определяющих зоны, в функции вычисления статистики по зонам. Обратите внимание, что растр значений должен бпть растровхм набором данн1х. Векторные данные, заданные в качестве набора данных, определяющих зоны, будут преобразованы в растр с размером ячейки, заданном на закладке Размер ячейки в диалоговом окне Опции. Разрешение выходного растра может быть задано по определенному размеру ячейки или по минимальному или максимальному из размеров ячеек входных растров. По умолчанию выбирается наиболее крупный размер из ячеек входных растров. Дополнительную информацию по вопросам, связанным с преобразованием векторных данных, вы найдете в разделе Представление объектов в растровом наборе данных ранее в этой главе.

Вы узнаете, когда в качестве входного набора может бпть задан либо растровый, либо векторный набор данных, поскольку, когда вы откроете окно поиска (браузер), вы увидите заголовок Растровые наборы даннхх и классы объектов в текстовом окошке Тип данных, а в списке будут показаны и растровые, и век-

торные данные.

Если разрешено использование только растров, в текстовом окошке Тип данных вы увидите Растровые наборы данных , и в

списке будут показаны только растровые наборы данных.

Некоторые браузеры позволяют вводить и растровые и векторные наборы данных. Благодаря этой возможности у вас нет необходимости преобразовывать векторные данные в растровые наборы данных перед выполнением анализа.

Получение растровых наборов данных из существующих карт

При создании растровых наборов данных из существующих карт для наиболее полного использования входных данных следует учесть несколько факторов.

Выбор карт

При выборе карт для вашей базы данных, вы должны знать:

Возраст карты

Картографическую точность данных

Разрешение и детальность карты

Совместимость карты с другими используемыми картами

Возраст карты и дата ее создания определяют, достаточно ли актуальны ее данные для выполнения анализа. Если нет, следует найти более современную карту. Картографическая точность, разрешение и детальность карты должны быть достаточны для выполнения анализа, но не слишком высоки, чтобы не увеличивать без необходимости стоимость ввода данных, размер базы даннхх и не снижать скорость обработки. Вводимые карты должны быть совместимы. Такая простая вещь, как указание регистрационных точек на каждой карте, может облегчить задачу. Точность анализа зависит от непротиворечивости и точности значений переменных.

Возможные ошибки

Даже если карты современны, точны, заданы с одинаковым разрешением, с нужным уровнем детализации и совместимы, все же могут возникнуть ошибки. Ниже перечислены некоторые из наиболее частых ошибок:

Ошибки оцифровки даннгх

Различие картографических проекций исходнхх данных

Различие фотографических проекций исходнгх даннгх

Физические изменения материала, использованного для карт (сжатие или растяжение)

Ошибки оцифровки можно минимизировать, обеспечив максимум внимания в процессе автоматизации данных, выделив достаточно времени на оцифровку и ввод данных, назначая опытных специалистов для выполнения каждой задачи. Карты, представленные в разнгх картографических проекциях, можно загрузить в компьютер, но затем вы должны не забыть преобразовать все слои в нужную проекцию. С различными фотографическими проекциями работать трудно, но можно заказать у поставщика все изображения в одной проекции или преобразование данных уже в компьютере. Использование исходных карт на Мейлоре в среде с контролируемой температурой позволит уменьшить проблемы с деформацией бумажнгх носителей.