розділу Spatial Analyst, ми можемо вирізати заздалегідь заготовлену і використану для всіх розрахунків загальну ЦМР по контуру конкретного басейну. Далі, отримавши цифрову модель для кожного окремого водозбору, можемо розрахувати його середню висоту і ухил. Перший з цих параметрів за замовчуванням відображається у властивостях реєстрового шару, тобто середню висоту водозбору можна легко отримати, відобразивши на екрані властивості вирізаної по цікавого контуру ЦМР і знайшовши відповідне поле mean. Дане поле показує середнє з усіх значень, що зберігаються у вузлах осередків, а так як у вузлах ЦМР зберігаються позначки висот, ми отримуємо необхідне значення середньої висоти.
Щоб отримати значення ухилу, використовуємо інструмент Slope з розділу Spatial Analyst Tools - Surface. Як працює цей інструмент? Для кожного осередку інструмент Ухил (Slope) обчислює максимальну ступінь зміни в значенні z між конкретною осередком та сусідніми з нею осередками. По суті, максимальний ступінь зміни у значеннях висоти на одиницю відстані між осередком і вісьмома сусідніми з нею осередками визначає самий крутий спуск вниз по схилу з комірки.
Концептуально, інструмент підбирає площину для z-значень з околиці розміром 3 x 3 осередки навколо оброблюваної або центрального осередку. Значення ухилу цій площині обчислюється з використанням методики усередненого максимуму. Напрямок плоских граней є експозицією оброблюваної осередки. Чим нижче значення ухилу, тим більш плоскою є земна поверхня; чим вище значення ухилу, тим більше круті схили розташовані на поверхні.
Якщо в околиці є осередок, яка не має z-позначки, цьому місцю розташування буде присвоєно z-значення центрального осередку. Результатом цієї операції буде сплощення площині розміром 3 x 3 осередки, підібраною для цих крайових осередків, що зазвичай призводить до зменшення ухилів.
Вихідний растр ухилів може бути обчислений у двох різних одиницях виміру, в градусах або у відсотках ( відсоток підйому ).
Малюнок. Перехід від растра ЦМР до ??растру ухилу.
Отже, виконавши функцію даного інструменту для кожного контуру водозбору, ми отримуємо для кожного контуру відповідно растр ухилів. Середнє значення ухилу визначаємо аналогічним чином із середньою висотою водозбору - відображаємо на екрані властивості конкретного растра для цікавить нас басейну і знімаємо значення з поля mean, тільки в даному випадку це значення вже відповідає середньому ухилу. Результати розрахунків відображені у відповідній главі.
. 5 Порядок роботи при визначенні гідрографічних характеристик
Для визначення гідрографічних характеристик були використані супутникові знімки Google Maps, виконані в літній період, на яких чітко видно водні об'єкти, контури лісу, урбанізовані території. Супутникові знімки території були отримані за допомогою програми SAS.Planet, опис якого представлено в розділі 2.2. Отримані зображення земної поверхні далі оброблялися в середовищі ArcGIS. Першим етапом обробки було витяг зображення по контуру водозбору, що було виконано за допомогою інструменту Extract by Mask з розділу Spatial Analyst Tools - Extraction. Дана операція проводилася для того, щоб виключити з області обробки території, які не належать тому чи іншому водозбору.
Отже, отримавши зображення земної поверхні кожного даного нас водозбору, приступаємо, власне до процесу дешифрування і класифікації зображення. Для подібних цілей в додатку ArcGIS є окремий модуль - Image Classification.
Класифікація зображень - це процес вилучення класів інформації з багатоканального растрового зображення. Растр, отриманий в результаті класифікації зображення, можна використовувати для створення тематичних карт. Залежно від характеру взаємодії аналітика з комп'ютером в процесі класифікації, розрізняють два типи класифікації зображень: класифікацію з навчанням і класифікацію без навчання .
Процес класифікації - це багатокроковий робочий процес, тому передбачена спеціальна панель інструментів Класифікація зображень (Image Classification), що забезпечує інтегровану середу класифікації з використанням різних інструментів. Панель інструментів служить не тільки для виконання робочого процесу класифікації з навчанням і без навчання, а й надає додаткові функції для аналізу вхідних даних, створення навчальних вибірок і файлів сигнатур, а також оцінки якості навчальних вибірок і файлів сигнатур.
У класифікації зображень з навчанням використовуються спектральні сигнатури, отримані з навчальних вибірок. За допомогою панелі інструментів Класифікація зображень (Image Classification) ви можете легко створити навчальні вибірки, відповідні класам, які потрібно витяг...
