Теоретические основы поверхностей
Модель 3D поверхности является цифровым отображением пространственных объектов, как реальных, так и гипотетических, в трехмерном пространстве. Простыми примерами 3D поверхностей являются ландшафты, городские улицы, подземные газовые хранилища или сеть колодцев с указанием их глубины, которую можно использовать для определения глубины водоносного слоя. Все эти примеры являются реальными объектами, но поверхности также могут быть вычисленными или воображаемыми. Пример вычисленной поверхности – уровень загрязнения воды определенным видом бактерий в каждом колодце. Карта такого загрязнения также может быть представлена в виде 3D поверхности. Вымышленные 3D поверхности – поверхности, которые часто встречаются в видеоиграх или компьютерных симуляциях.
3D поверхности обычно вычисляются с использованием специальных алгоритмов, которые обрабатывают исходные точечные, линейные или полигональные данные и конвертируют их в цифровую 3D поверхность. ArcGIS может создавать и хранить четыре типа моделей поверхности: растровые, наборы данных TIN и terrain, и наборы данных LAS.
Эти модели поверхностей могут быть созданы из множества разных источников данных. Два основных метода создания моделей поверхностей – интерполяция и триангуляция. Существует несколько методов интерполяции для создания растровых поверхностей, таких как Обратно взвешенные расстояния (Inverse Distance Weighted), Сплайн (Spline), Кригинг (Kriging) и Естественная Окрестность (Natural Neighbor). Вы можете построить триангуляционные поверхности, создав TIN, набор данных terrain или набор данных LAS. Также вы можете использовать конвертацию между этими моделями поверхностей.
Растры, TIN, наборы данных terrain и наборы данных LAS являются различными типами функциональных поверхностей. Функциональная поверхность – это непрерывное поле значений, которые могут меняться в бесконечном количестве точек. Например, точки любого района поверхности Земли могут отличаться по высоте, близости к объекту, или по концентрации какого-либо элемента. Любые из этих значений могут быть представлены по оси z в трехмерной системе координат x,y,z, поэтому они часто называются z-значениями.
Модели поверхностей позволяют хранить информацию о поверхности в ГИС. Поскольку поверхность может содержать бесконечное количество точек, невозможно измерить и записать z-значения в каждой точке. В модели поверхности используется аппроксимация поверхности по отдельным значениям, взятым в различных точках поверхности, с последующей интерполяцией значений между этими точками.
На рисунке ниже показана модель поверхности концентрации химических веществ в заданной области. Точками указаны места, где были получены значения концентрации.
 |
Растр
ГИС-данные в основном делятся на два основных типа: растровые и векторные. Векторные данные определяются точками, линиями и полигонами, а также их взаимосвязями, которые и составляют геопространственные данные. Пространственные объекты реального мира и поверхности могут отображаться в ГИС с помощью векторных данных. Растровые данные представляют собой прямоугольный массив ячеек, организованных в строки и столбцы. Каждая ячейка отображает квадратный участок земной поверхности и содержит значение, которое постоянно в любом месте ячейки. Поверхность может быть представлена в виде растровых данных, где каждая ячейка данных отображает некое значение, основанное на информации о реальном объекте. Это могут быть данные высот, уровень загрязнений, высота водоносного слоя и т.д.
Более подробно о растровых данных
Растровые данные могут быть разделены на подкатегории, такие как тематические данные, изображения и непрерывные данные. Поверхности, представленные растровыми данными, являются формой непрерывных данных. Непрерывные данные также называются полями, не дискретными (непрерывными) данными или данными поверхности. Непрерывная поверхность отображает явление, в котором каждая точка поверхности является мерой плотности, мерой отношения к некой фиксированной точке пространства или отношением к точке происхождения.
Модели высот являются одним из примеров растровых моделей поверхности. Высоты, полученные фотограмметрическими методами, могут служить фиксированными точками, интерполяция значений между такими точками формирует цифровую модель рельефа (DEM). Поскольку растровые поверхности обычно хранятся в формате грид, с ячейками одинакового размера, чем меньше размер ячейки, тем выше точность грида. На рисунке ниже сравниваются грид с высокой точностью (слева) и грид с низкой точностью (справа).
|
|
Точность размещения отдельных пространственных объектов – например, вершины горы – непосредственно связана с размером ячеек грида. На примере, показанном выше, слишком загрубленные данные поверхности отображаются в виде плоской, двумерной модели поверхности. Растровые поверхности для 3D изображений можно генерировать или моделировать с помощью иных источников изображений, например, с помощью DEM с отмывкой в высоком разрешении (ниже).
Растровая поверхность – это непрерывное поле значений, которые могут меняться в бесконечном количестве точек. Например, точки любой области могут отличаться по высоте, близости к объекту, или по концентрации какого-либо элемента. Любые из этих значений могут быть представлены по оси z в трехмерной системе координат x,y,z для создания 3D поверхности.
Данные растровой поверхности отображают поверхность в виде грида ячеек одинакового размера, которые содержат атрибутивные значения для представления z-значения и координат x,y.
При использовании в работе дополнительного модуля Дополнительный модуль ArcGIS 3D Analyst вы, скорее всего, будете использовать или создавать большое количество наборов растровых данных. Поэтому, при работе с растрами, необходимо понимать, каким образом 3D Analyst отображает растровые наборы данных.
TIN
Нерегулярные сети триангуляции (TIN) используются в ГИС в течение многих лет и являются способом цифрового отображения структуры поверхности. TIN является формой векторных цифровых географических данных, которые строятся методом триангуляции набора вершин (точек). Вершины соединяются серией ребер и формируют сеть треугольников. Существуют различные методы интерполяции для формирования этих треугольников, например триангуляция Делоне. ArcGIS поддерживает метод триангуляции Делоне.
Полученная триангуляция соответствует критерию треугольников Делоне, который требует, чтобы внутри окружности, описанной вокруг любого треугольника в сети, не содержалось более ни одной вершины треугольника. Если критерий Делоне соблюдается по всему TIN, минимальный угол всех углов всех построенных треугольников максимизируется. В результате, исключается появление «тонких» треугольников.
Ребра TIN формируют непрерывные, непересекающиеся грани треугольников, и могут использоваться для определения положения линейных пространственных объектов, играющих важную роль в построении поверхностей, например, для линий хребтов или направлений водотоков. На рисунке ниже показаны узлы и ребра TIN (слева) и узлы, ребра и грани TIN (справа).
|
|
Поскольку узлы могут располагаться на поверхности нерегулярно, TIN может иметь более высокое разрешение в тех областях, где поверхность крайне неравномерна или нужна большая детализация, и более низкое разрешение, если поверхность однородна.
Входные пространственные объекты, использующиеся для создания TIN, остаются на тех же местах, где располагаются узлы и ребра TIN. Это позволяет TIN сохранить точность входных данных при одновременном моделировании значений, расположенных между известными точками. Вы можете с высокой точностью расположить на поверхности пространственные объекты – например, горные пики, дороги и реки – использовав их в качестве входных данных для узлов TIN.
Модели TIN не так широко доступны, как растровые модели поверхностей, и требуют больше времени для построения и обработки. Стоимость получения высококачественных исходных данных может быть достаточно высока, а обработка TIN, из-за сложности их структуры, несколько менее эффективна, чем обработка растровых данных.
Сети TIN обычно используются для моделирования небольших областей с очень высокой точностью, например в инженерных приложениях, где их использование позволяет проводить вычисления планиметрический площади, площади поверхности и объема.
Набор данных Terrain
Данные дистанционного зондирования высот, полученные с помощью LIDAR и SONAR, исчисляются сотнями тысяч или даже сотнями миллионов точек. Работа с данными такого типа достаточно сложна для существующего на данный момент программного и аппаратного обеспечения. Наборы данных terrain позволяют создавать наборы правил и условий, которые используются при индексации исходных данных для построения упорядоченных TIN-пирамид "на лету".
Наборы данных terrain являются эффективным способом управления большими объемами точечных данных в базе геоданных и позволяют получать высококачественные, точные поверхности в режиме "на лету". Данные дистанционного зондирования высот, полученные с помощью LIDAR и SONAR, исчисляются сотнями тысяч или даже сотнями миллионов точек. Организация и систематизация таких данных, а также генерация по ним 3D изображений в лучшем случае затруднена, а в ряде случаев невозможна. Наборы данных terrain помогают преодолеть сложности обработки таких данных, допускают их редактирование и позволяют создавать высокоточные TIN с различными разрешениями.
Отображение больших TIN достаточно затруднительно, в основном в силу ограничений, накладываемых аппаратным обеспечением, таким как графические адаптеры. Однако использование наборов данных terrain имеет преимущество, поскольку позволяют отображать нужные области при оптимальном разрешении. Поэтому если вы работаете с областями мелкого масштаба в ArcGlobe или ArcMap, небольшое количество узлов, необходимое набору данных terrain, позволит построить поверхность TIN нужного вам разрешения. Однако если вы увеличите размер изображения, для генерации TIN на лету будет использовано полное разрешение (использующее все узлы этой области). Очевидное преимущество состоит в том, что только небольшая часть изучаемой области будет отображаться с использованием большого количества узлов, а для генерации TIN с низким разрешением "на лету" будет использован уменьшенный набор узлов.
Пример работы такой системы показан на следующем рисунке:
 |
Наборы данных terrain хранятся в наборах классов объектов в персональных, файловых или SDE базах геоданных. Другие классы пространственных объектов, входящие в набор классов, могут участвовать в наборе terrain или внедряться в него, это означает, что источник данных может быть отключен после создания набора данных terrain. На рисунке ниже показано, как классы пространственных объектов различных типов участвуют в создании TIN пирамид:
 |
Пример использования исходных данных различных типов при построении TIN пирамид с различным разрешением (набор данных terrain). |
Наборы данных terrain отличаются тем, что они могут не только ссылаться на данные источника, но и включать их в себя. Благодаря индексации измерений в каждой точке, можно генерировать набор пирамид TIN, каждый из которых может содержать меньшее количество узлов (исходных точек). Это дает возможность ArcMap и ArcGlobe генерировать TIN "на лету" при любом текущем разрешении. Мелкомасштабные изображения данных требуют меньше точек, и поэтому отрисовывается TIN более низкого разрешения. При увеличении изображения, на экране остается меньшая часть набора данных, но с более высоким разрешением. Плотность точек возрастает, но производительность не снижается, поскольку высокое разрешение используется только для отображаемой в данный момент области.
Наборы данных Terrain поддерживаются для чтения и просмотра на всех уровнях лицензии. Наборы данных terrain можно создавать с помощью ArcGIS for Desktop Standard и Advanced с дополнительным модулем Дополнительный модуль ArcGIS 3D Analyst. ArcScene не поддерживает наборы данных terrain.
Более подробную информацию о наборах terrain можно найти в следующих разделах Справки:
Набор данных LAS (LAS Dataset)
Набор данных LAS хранит ссылки на один или несколько файлов LAS на диске, а также на дополнительные объекты поверхности. Файл LAS – это отраслевой стандартный двоичный формат для хранения бортовых лазерных данных. Набор данных LAS позволяет вам быстро и легко изучать файлы LAS в их исходном формате, предоставляет детализированную статистику и область покрытия лидарных данных, содержащихся в файлах LAS.
Набор данных LAS (LAS dataset) может также хранить ссылки на классы пространственных объектов, содержащих ограничения поверхности. Ограничениями поверхности являются линии разломов, полигональные водные объекты, границы областей или любые другие типы объектов поверхности, который включен в набор данных LAS.
Файл LAS содержит облако лазерных точечных данных. Дополнительная информация о файлах LAS приведена в: Хранение данных лидара.
Более подробную информацию о наборах данных LAS можно найти в следующих разделах Справки: