Download - introducere in gis si teledetectie

Transcript
Page 1: introducere in gis si teledetectie

ALEXANDRU MIRCEA DAVID MOORE

IMBROANE

Iniţiere în GIS şi Teledetecţie

PRESA UNIVERSITARĂ CLUJEANĂ - 1999 -

Page 2: introducere in gis si teledetectie

Contribuţia autorilor: Alexandru M. Imbroane: Partea I, Partea II şi glosarul de termeni. David Moore: Partea III şi anexele. Program S_JEP 11070/96

Page 3: introducere in gis si teledetectie

Prefaţă Scopul acestei cărţi este de a iniţia cititorul în tehnologia GIS şi teledetecţie. Cartea a fost îmărţită în trei părţi: Sisteme Informatice Geografice, Teledetecţie şi procesarea de imagini digitale şi Introducere în ArcView. Prima parte conţine noţiunile de bază ale GIS, independent de un anumit produs specific. Am ţinut să facem anumite precizări privitoare la noţiunile specifice care se vehiculează în vorbirea curentă, de multe ori acestea fiind folosite în necunoştinţă de cauză. S-a continuat cu sisteme de reprezentare a datelor spaţiale, noţiuni fundamentale în organizarea bazelor de date geografice. Au fost abordate cele două sisteme de reprezentare (vector şi raster), precum şi modelele asociate lor. S-au scos în evidenţă principalele caracteristici ale hărţilor digitale şi s-au reamintit noţiunile privitoare la sisteme de coordonate şi proiecţii cartografice. S-a acordat o importanţă deosebită noţiunii de georeferenţiere specifică hărţilor digitale. Datele spaţiale sunt constituite într-o bază de date care este organizată pe straturi tematice. Datele alfanumerice asociate datelor spaţiale se constituie în ceea ce se numeşte baza de date atribut. Legătura dintre cele două baze de date se realizează prin procesul numit geocodificare, rezultând baza de date geografică. Cu alte cuvinte baza de date geografică este un ansamblu format din baza de date spaţială şi cea atribut, toate prelucrările făcânu-se pe aceasta. Acest concept deosebeşte produsele GIS de alte produse soft orientate pe garfică (cum ar fi CAD). Înţelegerea acestor noţiuni este decisivă în abordarea softurilor GIS. În continuare s-au înfăţişat principalele tehnici de introducere a datelor spaţiale cu accentul pus pe digitizare şi scanare-vectorizare. Datorită posibilităţilor de integrare GIS a datelor preluate prin GPS, am considerar util să prezentăm pe scurt principiul de determinare a coordonatelor folosind acest instrument. Analiza spaţială conţine programe destinate efectuării de operaţii pe date spaţiale şi atribut, având ca rezultat hărţi, tabele, grafice sau text. Esenţa analizei spaţiale este de a extrage datele cu semnificaţie din datele distribuite spaţial, care au fost supuse unor prelucrări. Sunt prezentate grupele de operaţii precum şi principalele operaţii elementare din fiecare grupă. Modelarea spaţială este un proces realizat cu ajutorul procedurilor analizei spaţiale. Am încercat să înfăţişăm maniera de construire a modelelor în cadrul GIS. S-au dat câteva exemple mai semnificative din diferite domenii, evidenţiidu-se particularităţile fiecărui fenomen. Partea I-a se încheie cu sursele posibile de erori care apar în proiectele GIS. Partea a II-a debutează cu noţiunile de bază din teledetecţie, cu accentul pus pe interacţiunea dintre radiaţie şi obiectele de la suprafaţa Pământului. S-a continuat cu modul de obţinere a imaginilor digitale, proprietăţile acestora, precum şi obţinerea de imagini multispectrale. Ca titlu informativ am prezentat principalele misiuni spaţiale care au ca rezultat preluarea imaginilor prin teledetecţie. În continuare au fost abordate operaţiile pe imagini digitale, scopul central al acestei

Page 4: introducere in gis si teledetectie

părţi. Au fost prezentate majoritatea operaţiilor care fac obiectul procesărilor de imagini, cu accentul pus pe clasificarea imaginilor, procedură premergătoare intregrării GIS a imaginilor preluate prin teledetecţie. Înfăţişarea color este o operaţiune foarte importantă atât în cazul hărţilor, dar mai ales în cazul imaginilor. În acest context am considerat util să prezentăm principalele sisteme de reprezentare color. Partea a II-a se încheie cu Integraea GIS a imaginilor digitale, fără a intra în detalii. Partea a III-a a fost rezervată produsului GIS ArcView. Acest soft este unul dintre cele mai accesibile şi utilizate produse existente la ora actuală pe piaţă. Au fost abordate doar câteva din posibilităţile acestui pachet de programe. Am început cu prezentarea generală a acestui produs, înfăţişându-se şi ferestrele despre care se face vorbire, pentru o percepţie mai bună a operaţiunilor. S-a continuat cu realizarea unui proiect ArcView cu grad foarte redus de dificultate, utilizând datele geografice de pe Internet. Pentru a beneficia de cele prezentate în această parte, cititorul trebuie să deţină o licenţă ArcView versiunea 3.0 sau 3.1, precum şi aceste date. S-a insistat doar asupra aplicaţiilor în demografie, cu accentul pus pe clasificarea entităţilor geografice. În anexele de la sfârşitul acestei părţi s-au comentat metodele de clasificare în ArcView, dându-se unele indicaţii în situaţia aplicării lor pe cazuri concrete. Cartea se încheie cu un glosar de termeni GIS. Cea mai mare parte din aceşti termeni sunt independenţi de produsul soft, doar câţiva termeni sunt specifici ArcView. Catrea se adresează, în primul rând studenţilor facultăţile de Geografie, Geologie, Geodezie, precum şi celor de la Universităţile Tehnice, care au în programa de învăţământ această disciplină. De asemenea, cartea este utilă tuturor celor care doresc să se iniţieze în aceste discipline de mare actualitate. Această lucrare este rezultatul colaborării dintre Facultatea de Geografie din cadrul Universităţii “Babeş-Bolyai” pe de o parte şi Universitatea din Southapton şi CSA Dublin pe de altă parte.

Autorii

Page 5: introducere in gis si teledetectie

TABLA DE MATERII PARTEA I-a Sisteme Informatice Geografice 1. Introducere

1.1. Definiţii 1.2. Domenii de aplicabilitate ale GIS

2. GIS un domeniu interdisciplinar 3. Date spaţiale

3.1. Sisteme de reprezentare a datelor spaţiale 3.2. Sistemul vector 3.3. Modele vectoriale 3.4. Sistemul raster 3.5. Caracteristici ale hărţilor digitale 3.6. Sisteme de coordonate şi proiecţii cartografice 3.7. Problema scării în cartografia digitală 3.8. Georeferenţierea 3.9. Organizarea bazei de date spaţiale

4. Date atribut 5. Geocodificarea. Baza de date geografică 6. Tehnici de introducere a datelor spaţiale

6.1. Digitizarea 6.2. Scanarea 6.3. Date preluate prin GPS 6.4. Date CAD 6.5. Imagini aeriene şi satelitare 6.6. Alte formate de date. Importul şi exportul datelor geografice 6.7. Surse de date

7. Analiza spaţială 7.1. Operaţii pe un singur strat 7.2. Operaţii pe straturi multiple 7.3. Analiză statistică 7.4. Analiza reţelelor 7.5. Analiza suprafeţelor

Page 6: introducere in gis si teledetectie

7.6. Analiza grid 7.7. Modelare în GIS

8. Surse şi tipuri de erori în GIS PARTEA a II-a Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 1. Obiectul teledetecţiei 2. Spectrul electromagnetic 3. Efectele atmosferice 4. Interacţiunea dintre radiaţie şi obiectele de pe suprafaţa Pământului 5. Ce este o imagine digitală 6. Rezoluţia imaginilor digitale 7. Imagini multispectrale 8. Fotografii aeriene 9. Misiuni spaţiale 10. Operaţii pe imagini digitale

10.1. Corecţia sau restaurarea 10.2. Suprapunerea imaginilor 10.3. Mărirea clarităţii sau ameliorarea imaginii 10.4. Segmentarea şi mozaicarea 10.5. Clasificarea imaginilor digitale

11. Afişarea color 12. Integrarea imaginilor în GIS PARTEA a III-a Introducere în ArcView 1. Prezentarea generală a produsului ArcView

1.1. View-uri şi teme 1.2. Proiecţii de hărţi în ArcView 1.3. Formate de date în ArcView 1.4. Controlul afişării datelor cartografice 1.5. Tabele şi date tabelare 1.6. Alte componente ale ArcView

Page 7: introducere in gis si teledetectie

2. Crearea unei hărţi digitale 2.1. Lansarea unui proiect în ArcView 2.2. Setarea proprietăţilor proiectului 2.3. Deschiderea unui View şi crearea unei teme 2.4. Adăugarea unei teme 2.5. Setarea proprietăţilor pentru View 2.6. Setarea proprietăţilor temei 2.7. Etichetarea judeţelor 2.8. Salvarea proiectului 2.9. Activarea comenzii Layout şi crearea unei hărţi

ANEXA 1: Metode de clasificare ANEXA 2: Alegerea unei legende potrivite ANEXA 3: Opţiuni în simbolozarea datelor geografice ANEXA 4: Normalizarea

GLOSAR DE TERMENI GIS

BIBLIOGRAFIE

Page 8: introducere in gis si teledetectie

TABLE OF CONTENTS PART ONE Geographical Information System 1. Introduction

1.1 Definitions 1.2 Applicability domains of GIS

2. GIS – an interdisciplinary environment 3. Spatial data

3.1. Digital representation of spatial data 3.2. Vector system 3.3. Vector models 3.4. Raster system 3.5. The characteristics of digital maps 3.6. The coordinate system and map projections 3.7. Scales problem in digital cartography 3.8. Georeferencing 3.9. Spatial database structure

4. Atribute data 5. Geocoding. Geographical database 6. Imputing data techniques

6.1. Digitizing 6.2. Scanning 6.3. GPS data 6.4. CAD data 6.5. Aerial and satelite images 6.6. Other data formats. Import and export of geographical data 6.7. Data sources

7. Spatial analysis 7.1. Single layer operations

Page 9: introducere in gis si teledetectie

7.2. Multiple layers operations 7.3. Point pattern analysis 7.4. Network analysis 7.5. Surfaces analysis 7.6. Grid analysis 7.7. GIS Modeling

8. Probable sources of errors in GIS PART TWO Remote sensing and digital image processing 1. The objectives of remote sensing 2. Electromagnetic spectrum 3. Atmospheric affects 4. The interaction between EM radiation and the ground objects 5. What is a digital image? 6. The resolution of a digital image 7. Multispectral imagery 8. Aerial photography 9. Earth resource satellites 10. Digital image processing

10.1. Image rectification and restoration 10.2. Image registration 10.3. Image Enhancement 10.4. Image segmentation and mosaiking 10.5. Image classification

11. Color Display 12. GIS image integration

PART THREE Introduction to ArcView GIS 1. An overview of the software

1.1 Views and themes

Page 10: introducere in gis si teledetectie

1.2 Map projections in ArcView 1.3 ArcView data formats 1.4 Controlling the display of cartographic data 1.5 Tables and tabular data 1.6 Other components of ArcView

2. Exercise make a map 2.1 Launch a new ArcView project 2.2 Set the project properties 2.3 Open a view and create a theme 2.4 Add a theme 2.5 Set view properties 2.6 Set the theme properties 2.7 Label the regions 2.8 Save the project 2.9 Open a Layout and make a map

APENDIX 1: Classification methods APENDIX 2: Choosing an appropriate legend APENDIX 3: Symbolizing your data APENDIX 4: Making your data easier to understand: Normalizing GLOSSARY OF TERMS BIBLIOGRAPHY SUMMARY

Page 11: introducere in gis si teledetectie

PARTREA I-A

SISTEME INFORMATICE GEOGRAFICE

Page 12: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 12 2

1. Introducere

1.1. Definiţii Înainte de a defini noţiunea de Sistem Informatic Geografic (Geographical Information System - GIS), este bine să clarificăm câteva noţiuni, pentru a fixa cadrul subiectului. De multe ori în discuţii curente, se face vorbire de noţiuni greşit definite sau interpretate, generând astfel confuzii care duc la ambiguităţi şi în final, la concluzii fără obiect. Nu ne propunem să dăm definiţii formale sau care să nu suporte anumite completări, ci definiţii de conţinut, pentru a evidenţia esenţa noţiunii respective. Una dintre confuziile cele mai frecvente este cea care apare între dată şi informaţie. Data reprezintă o descriere simbolică a unui obiect, fenomen sau a unei acţiuni. Simbolurile urmează o structură bazată pe o sintaxă prestabilită, înregistrată pe un suport material şi care poate fi prelucrată manual, electronic sau combinat. În cazul lucrării de faţă vom avea date spaţiale (reprezentări digitale ale hărţilor) şi date atribut (date alfanumerice organizate sub formă de tabele pe linii şi pe coloane asociate cu datele spaţiale) acestea fiind înregistrate sub formă de fişiere pe suport magnetic. Semnificaţia transmiterii acestora omului în urma prelucrării, constituie informaţia. Cu alte cuvinte informaţia este o dată care aduce un plus de cunoaştere şi serveşte la luarea deciziilor. Informaţia tebuie să fie: consistentă (suficient de cuprinzătoare), relevantă (să furnizeze cunoştinţele necesare), exactă, oportună (să fie furnizată la timp) şi accesibilă ca mod de prezentare. Rezultatul unei prelucrări a datelor este deci, o informaţie. Aceasta devine o dată în momentul în care nu mai aduce un plus de cunoştinţe. Ea poate fi supusă unor alte prelucrări, obţinându-se o nouă informaţie. Acest şir de prelucrări, cu rezultate intermediare, duce la considerarea datei ca informaţie de unde şi expresia “prelucrarea informaţiei”. Cu toate acestea, majoritatea tratatelor de specialitate, consideră că folosirea unui termen în locul celuilalt este admisă.

Page 13: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 13

Noţiunea de Sistem Informaţional, cel puţin în literatura ştiinţifică românească, este asociată cu sistemele economice, mai precis cu managementul întreprinderii. Datorită extinderii sistemelor informaţionale în variate domenii de activitate, ne conduce la o definiţie mai scurtă şi mai cuprinzătoare. Astfel putem defini un Sistem Informaţional ca fiind totalitatea datelor, a mijloacelor de tratare a lor, precum şi a informaţiilor obţinute (sau a informaţiilor care potenţial pot fi obţinute), împreună cu echipamentul destinat să facă aceasta, pentru un domeniu precizat care serveşte la luarea deciziilor. Dacă prelucrarea este preponderent automatizată, spunem că este vorba de un Sistem Informatic (INFORMaţional + automATIC). Cum la ora actuală toate sistemele de prelucrare a datelor au o mare pondere de prelucrare şi transmisie automată, putem spune că avem doar sisteme informatice. Deci şi în ceea ce priveşte GIS vom înţelege un sistem informatic şi nu informaţional, aşa cum se mai utilizează uneori în vorbirea curentă. În literatura anglo-saxonă apare doar termenul Informational System, care prin traducere directă înseamnă Sistem Informaţional. În aceeaşi viziune, Geographical Information System a fost tradus prin Sistem Informaţional Geografic. Lăsăm la o parte alte utilizări ale termenului, cum ar fi Sistem de Informare Geografică, care denotă o lipsă totală de cunoştinţe în domeniu. Aşa cum am menţionat, informatica a pătruns în cele mai variate domenii. Astfel se poate vorbi de Sisteme Informatice Medicale, Sisteme Informatice Energetice, Sisteme Informatice Biologice etc. Toate acestea însă nu au consistenţa şi unitatea Sistemelor Informatice Geografice aşa cum vom vedea mai departe.

Privită la modul şi împrejurările în care se utilizează noţiunea de GIS, trebuie să mai facem câteva precizări. În primul rând nu se foloseşte la singular şi anume Sistemul Informatic Geografic, ca şi cum ar fi unul singur. Se creează astfel o confuzie între un software GIS şi o aplicaţie realizată cu acesta, aplicaţia referindu-se la o bază de date geografică şi la prelucrări specifice asupra acestora într-un context precizat. Se poate spune, de exemplu, că am realizat un Sistem Informatic Energetic utilizând tehnologia GIS. Sau dacă vreţi, am realizat un proiect GIS energetic. Se poate proiecta un astfel de sistem fără a utiliza un soft GIS, sau să se utilizeze doar parţial. În continuare, vom face referire la produs GIS, când vorbim de un pachet de programe (software), cum ar fi de exemplu Arc/Info,

Page 14: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 14

Intergaph, GRASS etc, şi proiect GIS atunci când vorbim de o aplicaţie, care se realizează cu acestea.

Ca să încheiem şirul de definiţii, ne vom opri la noţiunile geomatică şi geoinformatică. După International GIS Dictionary (Mc Donnell, Kemp, 1995), geomatica este un termen inventat în Canada pentru a descrie activităţi legate de toate mijloacele privitoare la introducerea şi gestionarea datelor spaţiale din domeniul ştiinţific, administrativ şi tehnic, implicate în procesul producţiei şi managemantul informaţiei spaţiale. Acesta a fost preluat atât de comunitatea ştiinţifică din celelalte ţări anglo-saxone (geomatics) cât şi francofone (géomatique). În noile accepţiuni, geomatica mai include şi activităţi privitoate la măsurători topografice şi geodezice, prin utilizarea de echipament specializat precum şi softuri specializate. Acronimul poate proveni de la GEOmetrie autoMATICĂ, GEOgrafie inforMATICĂ, după preferinţe. Geoinformatica nu apare în dicţionarul mai sus amintit, dar este din ce în ce mai folosit mai ales în ţări anglo-saxone (geoinformatics), subînţelegându-se în esenţă, acelaşi lucru. Deci, între acestea nu există o relaţie de dependenţă, cum uneori se mai foloseşte. Primul Sistem Informatic Geografic recunoscut ca atare, a fost elaborat în Canada (1962) şi s-a numit Canadian Geographical Information System. Iniţial a fost creat pentru inventarierea suprafeţelor de pădure, după care domeniul s-a extins înspre celelalte resurse naturale. Doi ani mai tărziu, în SUA, s-a elaborat un sistem similar numit MIDAS care, s-a axat tot pe inventarierea resurselor naturale. Datorită tehnicilor rudimentare şi a slabei informatizări a societăţii, aceste sisteme nu s-au răspândit. În plus, echipamentele, culegerea, întreţinerea, şi prelucrarea datelor erau costisitoare. Evoluţia lor a fost de asemenea lentă şi în deceniul următor, iar aplicaţiile au glisat înspre domeniul militar. Pătrundere mai semnificativă în domeniul civil, s-a făcut spre sfârşitul deceniului 9, odată cu ieftinirea calculatoarelor PC şi răspândirea lor masivă în toate domeniile. După 1990, încetarea războiului rece a produs realmente o explozie de aplicaţii în domeniul civil. Produsele soft se dezvoltă şi se răspândesc într-o manieră fără precedent. La intervale de câteva luni apar versiuni îmbunătăţite, uneori mult diferite de precedentele, prin multitudinea de funcţii (cum ar fi de exemplu ArcView 3.0 faţă de versiunea 2.0). Toate acestea sunt însoţite de dezvoltarea tehnicii de calcul în

Page 15: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 15

general atât hardware (procesoare mai puternice, memorie mai mare, capacităţi de stocare mai mari, echipament de introducere – digitizoare, scanere, dar şi de ieşire - plottere, imprimante mai bune, ieftinirea CD-ROM, acces Internet) cât şi software (dezvoltarea limbajelor de programare, în special a celor orientate obiect). Trebuie să precizăm faptul că la noi în ţară produsele GIS nu au o răspândire prea mare, deoarece acestea pretind echipament scump, iar softul este de asemenea scump şi în plus este protejat. La toate acestea se adaugă necunoaşterea de către factorii de decizie a avantajelor pe care le oferă proiectele GIS. Aceasta poate fi pusă pe seama lipsei de educaţie în domeniu (cursurile sunt foarte rare şi costisitoare, ele axându-se pe o anumită gamă de produse soft). Un curs general de GIS, de altfel foarte important, nu rezolvă problema, ci doar oferă o imagine de ansamblu asupra modului în care ar trebui abordate problemele spaţiale. Menţionăm faptul că produsele GIS sunt foarte deosebite de alte softuri aflate pe piaţă, cum ar fi limbajele de programare, SGBD tradiţionale sau produse CAD. Există mai multe definiţii pentru GIS dintre care am ales pe cea considerată mai generală şi cuprinzătoare. Un GIS este un sistem informatic ce permite captarea (intro-ducerea), stocarea, integrarea, manipularea, analiza şi vizualizarea datelor care au referinţă spaţială. O schematizare a acestei definiţii, poate fi pusă în forma: - date geografice (cu distribuţie spaţială); - sisteme de programe (software, ce înglobează proceduri de analiză şi management specific); - sisteme de calcul (hardaware). Pentru a ne face o imagine de ansamblu a ceea ce este un GIS, să evidenţiem câteva din întrebările la care poate să răspundă un astfel de sistem. Ce este la...? adică localizarea unei anumite caracteristici. O locaţie poate fi descrisă în mai multe feluri. De exemplu, ce reprezintă un anumit areal, care sunt coordonatele geografice ale unui anumit punct etc. Unde se găseşte...? adică exprimarea unei condiţii. Mai precis, în loc să identificăm ce este la o anumită locaţie, dorim să ştim în ce locaţii sunt satisfăcute anumite condiţii. De exemplu unde se află o zonă defrişată mai mare de 1 km2.

Page 16: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 16

Ce s-a schimbat la...? adică evoluţia. Se determină variaţiile în timp ale unui areal. De exemplu ce cantităţi de precipitaţii zilnice cad pe o anumită suprafaţă în decursul unui an. Ce se întâmplă dacă...? adică modelarea. De exemplu ce impact asupra mediului este determinat de adăugarea unei şosele la reţeaua de drumuri. Sau ce se întâmplă cu clienţii unui furnizor de servicii dacă în zonă apare un nou competitor. Sau ce modifi-cări se produc în structura pieţei în cazul în care se înfiinţează un nou magazin. Produsele GIS au un larg evantai de aplicaţii, în cele mai diferite domenii. Practic tot ce este legat de teritoriu intră, mai mult sau mai puţin, sub incidenţa programelor înglobate într-un GIS. Vom enumera pe scurt câteva domenii şi aplicaţii posibile. 1.2. Domeniile de aplicabilitate ale GIS

Utilităţi. Aplicaţiile din această categorie fac parte din domeniul cunoscut sub numele Automated Mapping and Facilities Management (AM/FM). Este vorba de gestiunea reţelelor de apă, gaz, electricitate, telecomunicaţii etc. Aceste aplicaţii necesită hărţi foarte precise, iar modelele vectoriale domină acest domeniu. Tot aici putem include amplasarea staţiilor de emisie/recepţie din sistemul de telefonie celulară. La acest gen de aplicaţii, configuraţia terenului este extrem de importantă. Modelele raster tind să fie predominante în acest sector.

Mediu. Într-o primă variantă, produsele GIS sunt folosite pentru inventarierea teritoriilor afectate de poluare (apă, sol, aşezări). La un nivel mai ridicat se pot face studii privitoare la procesele de eroziune, alunecări de teren, studii de impact, studiul caltităţii apei (care pot fi corelate cu diferite softuri specifice) etc.

Amenajarea teritoriului. Consiliile locale sau judeţene pot beneficia de aportul adus de GIS în monitorizarea terenului, plane de amenajare urbanistice, comunale, judeţene, regionale, interregionale. Ca exemplu amintim: studiul amplasării unor blocuri de locuinţe (coroborat cu date provenite de la utilităţi; hărţi ale conductelor de gaz, apă, informaţii privitoare la dimensionările acestora şi deci, posibilitatea controlului transportului de apă şi gaz pe acestea).

Agricultură şi silvicultură. Inventarierea solurilor însoţite de date atribut privitoare la tipul de sol, calitate, utilizare. Monitorizarea terenurilor agricole în

Page 17: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 17

vederea obţinerii de producţii maxime. Inventarierea pădurilor, a zonelor geografice protejate (rezervaţii, parcuri naţionale). Studiul privitor la oportunitatea amplasării exploatărilor de cherestea şi a fabricilor de prelucare a lemnului. Studii privitoare la conservarea patrimoniului forestier naţional. Proiectele GIS din acest domeniu sunt dublate de prelucrarea imaginilor luate prin teledetecţie.

Resurse naturale. În ultimii ani, se investeşte din ce în ce mai mult în proiecte care conduc la depistarea resurselor naturale (minereuri, petrol, gaz, apă) utilizând produse GIS. Şi acestă activitate este dublată de prelucrarea imaginilor digitale sau aeriene. De fapt, acest domeniu a beneficiat din plin de programele de teledetecţie Skylab din anii ’70, când s-au descoperit multe resurse naturale exploatate în momentul de faţă (petrol şi gaz în Marea Nordului, petrol în Marea Neagră, etc).

Transport. GIS are un potenţial considerabil în gestiunea şi optimizarea transportului urban sau regional (trasee optime pentru autobuze, tramvaie, trenuri, la care se adaugă determinarea numărului optim de mijloace de transport pe perioade de timp). Tot aici putem include alegerea traseelor optime pentru maşinile de intervenţie (pompieri, salvare, poliţie). În transportul maritim hărţile electronice (electronic chart ) le înlocuiesc tot mai frecvent pe cele tradiţionale, iar orientarea navelor se face automat cu ajutorul unor echipamente specializate de poziţionare cunoscute sub numele de GPS (Global Positionning System – sistem de poziţionare globală), acestea fiind direct legate de hărţile digitale.

Demografie. Baze de date privitoare la populaţie (pe vârste, religii, profesii, învăţământ, sănătate etc) asociate cu o hartă administrativă la nivel de comună, produc diferite hărţi privitoare la distribuţia teritorială a unor variate tipuri de informaţii, rezultatul fiind o hartă orthoplet sau chromoplet.

Marketing. Având o hartă a unui oraş asociată cu o bază de date ce conţin recensăminte, plus localizările firmelor, se pot face studii referitoare la corelaţii dintre clienţi şi ofertanţii de servicii. Se poate merge până la simularea amplasării unui magazin într-o anumită zonă. Rezultatul este o hartă care prezintă modificarea clientelei magazinelor învecinate, sugerând deci oportunitatea amplasării sau nu a acelui magazin.

Page 18: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 18

Cadastru. Inventarierea şi întreţinerea datelor spaţiale şi atribut a tuturor

terenurilor. Odată realizat un sistem cadastral informatizat, întreţinerea datelor se face mult mai uşor iar obţinerea de date asupra terenurilor se face imediat. Proiectele GIS de anvergură au scopul de a obţine informaţii în vederea luării deciziilor. Modelarea şi simularea reprezintă concepte de bază în cadrul analizei spaţiale şi de fapt şi raţiunea de a fi a unui GIS.

2. GIS un domeniu interdisciplinar Pentru proiectarea şi exploatarea unui GIS sunt necesare aporturile, în proporţii variate, ale multor discipline, fiecare având o pondere mai mare sau mai mică în diferite faze de proiectare sau utilizare. În cele ce urmează vom enumera cele mai importante discipline care au condus la promovarea şi dezvoltarea GIS. Geografia are o lungă tradiţie în analiza spaţială şi oferă un spectru larg de aplicaţii. Cartografia - furnizează principala sursă de intrare pentru datele geografice sub formă de hărţi; - cartografia digitală deţine metode de reprezentare digitală şi de manipulare a caracteristicilor geografice precum şi metodele de vizualizare. Teledetecţia - deţine tehnici de achiziţie, procesare şi corecţie a imaginilor aeriene şi satelitare; analiza de imagini conţine funcţii sofisticate; - imaginile sub formă digitală sunt o sursă importantă pentru constituirea bazei de date spaţiale; - interpretarea imaginilor luate prin teledetecţie pot fi asociate cu alte date (hărţi tematice) din GIS. Geodezia oferă metode pentru controlul poziţional având un rol important pentru obţinerea unei acurateţe bune a datelor spaţiale. Statistica - furnizează soluţii importante pentru determinarea erorilor în datele geografice; - majoritatea modelelor construite cu GIS sunt de natură statistică; - multe tehnici statistice sunt folosite pentru analiză.

Page 19: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 19

Informatica - furnizează hard-ul şi soft-ul necesar proiectării şi exploatării GIS; - oferă proceduri avansate de grafică, utilizându-se limbaje de programare, pentru reprezentare internă, manipulare, prelucrare şi afişare a datelor geografice; - SGBD conţine proceduri şi funcţii pentru proiectarea, manipularea şi reprezentarea unui volum mare de date; - CAD (Computing Aid Design - Proiectarea asistată de calculator) furnizează proceduri de intrare/afişare atât în 2D cât şi în 3D; - tehnicile de inteligenţă artificială pot emula inteligenţa umană constituind un factor decizional în diferite situaţii. Matematica. Multe ramuri ale matematicii se folosec pentru proiectarea GIS precum şi pentru analiza datelor geografice. - geometria computaţională se utilizează în grafică; - logica bivalentă este folosită în realizarea operaţiilor pe hărţi (de exemplu algebra hărţilor); - topologia şi teoria grafelor se utilizaeză în modelele topologice vectoriale; - teoria probabilităţilor şi mulţimile fuzzy oferă instrumentele de evaluare a mărimilor cu un anumit grad de incertitudine; - cercetările operaţionale pun la dispoziţie tehnici de optimizare în luarea deciziilor; - modelarea şi simularea unor fenomene geografice sunt realizate prin intermediul ecuaţiilor diferenţiale şi a proceselor stochastice. Menţionăm că aceste discipline, cu ramurile amintite sunt implicate atât în proiectarea cât şi în exploatarea GIS. Unele ramuri au o pondere mai mare în proiectare, altele în exploatare. Este greu să se facă o selectare precisă a ramurilor ştiinţelor respective pentru a şti ce fel de cunoştinţe sunt necesare unui anumit utilizator. Considerăm că noţiunile de bază din disciplinele mai sus amintite sunt indispensabile în utilizarea corespunzătoare a unui proiect GIS. În plus, mai sunt necesare un bagaj de cunoştinţe specifice domeniului cercetat (mediu, agricultură, cadastru etc). Cunoştinţele din domeniul de cercetare sunt decisive în interpretarea corectă a rezultatelor.

Page 20: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 20

3. Date spaţiale Datele spaţiale constituie partea centrală a unui GIS şi conţine hărţi sub formă digitală. Acestea sunt materializate prin fişiere conţinute într-o bază de date spaţială (BDS). 3.1. Sisteme de reprezentare a datelor spaţiale Problema care a apărut era: cum să introducem o hartă în calculator, adică cum să fie ea reprezentată intern? Fiind vorba de un calculator numeric, este evident că stocarea trebuie făcută sub formă de coduri numerice. După experienţe îndelungate, s-a convenit ca reprezentarea internă a unei hărţi să se facă în două sisteme: sistemul vector şi sistemul raster. În sistemul vector harta este construită, în mare, din puncte şi linii, fiecare punct şi extremităţile liniilor fiind definite prin perechi de coordonate (x,y). Acestea pot forma arce, suprafeţe sau volume (în cazul în care se mai ataşează încă o coordonată). Caracteristicile geografice sunt exprimate prin aceste entităţi: o fântână va fi un punct, un punct geodezic va fi de asemenea un punct; un râu va fi un arc, un drum va fi de asemenea un arc; un lac va fi un poligon dar şi o suprafaţă împădurită va fi un poligon. În sistemul raster, imaginile sunt construite din celule numite pixeli. Pixelul, sau unitatea de imagine, este cel mai mic element de pe o suprafaţă de afişare, căruia i se poate atribui în mod independent o intensitate sau o culoare. Fiecărui pixel i se va atribui un număr care va fi asociat cu o culoare. Entităţile grafice sunt construite din mulţimi de pixeli. Un drum va fi reprezentat de o succeiune de pixeli de o aceeaşi valoare; o suprafaţă împădurită va fi identificată tot prin valoarea pixelilor care o conţin. Între cele două sisteme există diferenţe privind modul de stocare, manipulare şi afişare a datelor. În figura 1 am înfăţişat, într-un mod simplificat, cele două sisteme de reprezentare ale aceleiaşi realităţi. Am păstrat aceeaşi unitate de lungime pentru sistemul vector cu dimensiunea celulei din sistemul raster.

Ambele sisteme au avantaje şi dezavantaje. Principalul avantaj al sistemului vector faţă de cel raster este faptul că memorarea datelor este mai eficientă. În acest sistem doar coordonatele care descriu trăsăturile caracteristice ale imaginii trebuiesc codificate. Se foloseşte de regulă în realizarea hărţilor la scară mare. În sistemul raster fiecare pixel din imagine trebuie codificat. Diferenţa între capacitatea de memorare nu

Page 21: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 21

este semnificativă pentru desene mici, dar pentru cele mari ea devine foarte importantă. Grafica raster se utilizează în mod normal atunci când este necesar să integrăm hărţi tematice cu date luate prin teledetecţie. 3.2. Sistemul vector Sistemul vector se bazează pe primitive grafice. Primitiva grafică este cel mai mic element reprezentabil grafic utilizat la crearea şi stocarea unei imagini vectoriale şi recunoscut ca atare de sistem. Sistemul vectorial se bazează pe cinci primitive grafice: 1) PUNCTUL; 2) ARCUL (sau linia ce uneşte punctele); 3) NODUL (punct care marchează capetele unui arc sau care se află la contactul dintre arce); 4) POLIGONUL (arie delimitată de arce); 5) CORPUL (volum determinat de suprafeţe). Obiectele cartografice simple sunt alcătuite din primitive. Obiecte cartografice mai complexe precum şi obiectele geografice sunt obţinute din combinarea obiectelor simple. În continuare vom detalia aceste noţiuni într-o manieră simplificată având drept scop înţelegerea lor şi nu tratarea sub toate aspectele care pot apare într-un soft GIS.

Figura 1 Reprezentarea vector şi raster a aceluiaşi areal

Page 22: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 22

1) PUNCTUL este unitatea elementară în geometrie sau în captarea fotogrametrică. Nu trebuie confundat cu celula din reprezentarea raster, deoarece el nu are nici suprafaţă nici dimensiune. El reprezintă o poziţionare în spaţiu cu 2 sau 3 dimensiuni. În figura 2 am redat modul de afişare al punctelor, precum şi modul de înregistrare pe suport magnetic (în 2D). Fiind vorba de un calculator numeric, înregistrarea pe suport magnetic se va face sub formă de numere. Mai precis, fiecare punct va fi înregistrat într-un fişier sub formă de tabel care conţine două coloane. În prima coloană va apare un număr de identificare (care este unic), iar în a doua coloană coordonatele punctului în sistemul de referinţă ales. Pentru ca aceste puncte să fie afişate pe monitor sau imprimantă, se scrie un program (într-un limbaj de programare) care va conţine instrucţiuni privitoare la configurarea ecranului, instrucţiuni de citire din fişier a numerelor care reprezintă coordonatele şi în final, instrucţiunile de afişare pentru echipamentul de ieşire (monitor sau imprimantă). În cadrul produselor GIS aceste programe sunt înglobate într-o structură mare (care reprezintă de fapt software GIS) şi care este apelat prin comenzi ce apar fie sub formă de meniuri, fie sub formă de icoane. De exemplu o comandă pe care putem să o numim View poate realiza afişarea pe ecran, iar o comandă Print va produce listarea la imprimantă sau plotter, funcţie de driverul instalat pe calculatorul respectiv. Aceasta este, în mare, modul cum este organizat un produs GIS ce priveşte afişarea unui grafic. În mod similar se efectuează şi afişarea arcelor sau a poligoanelor. Nu discutăm acum felul în care se introduc datele în calculator.

Page 23: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 23

2) ARCUL este o succesiune de joncţiuni (legături) între o succesiune de puncte. Este vorba de o entitate dublă, el fiind format din una sau mai multe joncţiuni, ele însele reunind două puncte sau mai multe puncte. De cele mai multe ori joncţiunea este o dreaptă. Astfel, un arc este, în general, o linie frântă ce uneşte direct două puncte ale parcursului. O linie frântă poate aproxima suficient de bine orice curbă prin micşorarea segmentelor. Un arc este orientat direct în sensul parcursului, de la punctul iniţial la cel final. În figura 3 am înfăţişat două arce cu tabelul corespunzător. Ca şi în cazul punctelor, înregistrarea pe disc se va face sub formă tabelară. În prima coloană vom avea numărul de identificare, iar în coloana a doua vor fi trecute toate coordonatele segmentelor care formează arcul. Aici nu s-au pus în evidenţă nodurile (vezi modelul spagheti). Arcul este o entitate de bază în modelele vectoriale şi este asociat cu entitatea nod (vezi modele topologice de reţea). 3) NODUL este definit ca o extremitate de arc şi nu trebuie confundat cu conceptul de punct abordat mai sus. Un arc este obligatoriu mărginit de un nod de origine şi un nod destinaţie (vezi modelul topologic de reţea). Nodurile indică sensul de parcurgere al arcului. Astfel definit, fiecare nod este un vârf al unui graf. Un graf este planar nu dacă este în plan, ci dacă toate intersecţiile dintre arce formează noduri. În figura 4 am schiţat o reprezentare posibilă a unor arce în care s-au identificat nodurile. În această situaţie fişierul conţine în plus două coloane, care vor conţine nodul de început şi

Figura 3 Reprezentarea grafică şi tabelară a arcelor fără specificarea nodurilor

Page 24: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 24

respectiv nodul final. Deşi arcele 2 şi 3 formează un poligon, aici acesta nu este recunoscut ca atare. 4) POLIGONUL este delimitat de un parcurs de arce, ele însele fiind conectate de noduri definite într-un graf planar. Unui poligon îi este ataşat în mod obligatoriu un nod izolat, numit centroid. Acest nod privilegiat permite construirea suprafeţelor în jurul lui, până la limitele formate de arcele întâlnite. În figura 5 am redat două poligoane cu tabelul corespunzător fără a se specifica proprietăţile lor topologice. Combinaţii de poligoane formează suprafeţe bidimensionale sau tridimensionale (vezi DEM). 5) VOLUMELE, ca şi primitive grafice, sunt tratate mai puţin de produsele soft, de aceea nu le vom detalia. Amintim doar faptul că, anumite pachete de programe oferă posibilitatea de a lua în considerare, de a calcula şi de a reprezenta prisme sau volume simple. Ele aproximează cu o precizie suficientă volumele de pe hărţile reprezentate în trei dimensiuni (3D). Reprezentarea uzuală a unei suprafeţe în 3D se face prin diferite tehnici cum ar fi izoliniile, TIN etc (vezi Analiză Spaţială).

Figura 4 Reprezentarea grafică şi tabelară a arcelor cu specificarea nodurilor

Page 25: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 25

3.3. Modele vectoriale Modelul este o reprezentare convenţională a structurilor de date într-un context precizat, în care se identifică natura datelor (aici primitivele grafice), operatorii care acţionează asupra structurilor de date, precum şi restricţiile impuse pentru menţinerea corectitudinii datelor (reguli de integritate). Sistemul de reprezentare vector a generat mai multe modele, dintre care vom prezenta trei, ele fiind şi cele mai importante şi cele mai reprezentative: 1) modelul spagheti, care utilizează numai primitivele punct şi arc; 2) modelul topologic de reţea (topologic liniar), care adaugă la spagheti primitiva nod; 3) modelul topologic de suprafaţă (topologic în două dimensiuni), care la precedentul adaugă primitiva poligon. Modelul topologic de volum (topologic în 3D), actualmente în curs de dezvoltare, nu va fi abordat. Modelul spagheti este un model relativ simplu privitor la gestiunea geometriei obiectelor, având ca scop principal de a le desena. Aşa cum am precizat acest model

Figura 5 Reprezentarea grafică şi tabelară a poligoanelor

Page 26: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 26

utilizează primele două primitive menţionate: PUNCTUL şi ARCUL. Aşa cum am mai amintit, noţiunea de arc este specifică modelelor vectoriale topologice, care în mod implicit (dacă luăm definiţia din teoria grafurilor) trebuie să aibă o orientare, adică un punct de start şi un punct de sfârşit. Aici arcul este de fapt o simplă linie frântă. Uneori se foloseşte şi termenul de polilinie. Poate că apare o anumită ambiguitate în definirea arcului. Acest lucru este similar cu confuzia dintre dată şi informaţie. Stricto senso noţiunea de arc nu poate fi utilizată în modelul spagheti, situaţie care nu se respectă întotdeauna. Este important de menţionat faptul că, în acest model, poligonul este un rezultat al închiderii unui arc şi nu este privit ca o primitivă grafică, deci nerecunoscut ca atare. Neajunsuri ale modelului spagheti: - graful nu este întotdeauna planar (poligoanele se pot suprapune); - fiecare arc este independent (pot apare linii dublate); - fiecare poligon poate fi descris în mod independent de celelalte poligoane prin arcul care îl delimitează, mai precis el este recunoscut prin arcul închis care formează conturul său. În figura 6 am înfăţişat câteva situaţii posibile în cazul modelului spagheti care pot crea probleme în gestiunea datelor spaţiale. În general fişierele DXF sunt de tip spagheti.

Figura 6 Model vectorial de tip spagheti

Page 27: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 27

Ele pot fi citite şi afişate de produsele GIS, dar nu şi prelucrate. Pentru a putea fi prelucrate acestea trebuiesc supuse unor operaţii (conversii), rezultatul fiind un fişier propriu al produsului GIS respectiv. Următoarele două modele se numesc modele topologice. Termenul a fost împrumutat din matematică. În ceea ce ne priveşte, putem accepta faptul că topologia studiază poziţia relativă a obiectelor independente de forma lor exactă, de localizarea lor topografică şi de mărimea lor. Astfel liniile pot fi conectate, suprafeţele pot fi adiacente etc. Cu alte cuvinte topologia exprimă relaţia spaţială dintre primitivele grafice. De exemplu topologia unui arc include definirea nodului de origine şi a nodului de destinaţie (în cazul modelului topologic de reţea) şi respectiv a poligonului din stânga şi dreapta (în cazul modelului topologic de suprafaţă). Datele redundante (coordonatele) sunt eliminate deoarece un arc poate reprezenta o linie sau numai o parte din ea. Altfel spus este vorba de o localizare fără coordonate. Existenţa relaţiilor topologice permite o analiză geografică mai eficientă, cum ar fi modelarea scurgerii lichidelor pe reţelele de apă/canal, combinarea poligoanelor (suprafeţelor) cu caracteristici similare. 2) Modelul topologic de reţea adaugă modelului spagheti entitatea numită nod. Există noduri izolate, independente de reţeaua de conexiuni, precum şi noduri legate. Un arc are obligatoriu un nod origine şi un nod destinaţie. Pe traseul unui arc pot exista mai multe noduri, acestea însă aparţin numai la un singur arc (atunci când avem intersecţii de arce şi graful este planar). Se utilizează cu precădere în hărţile ce reprezintă distribuţii într-o reţea (cabluri telefonice, electricitate, gaz etc.) În figura 7 avem un exemplu de codificare topologică de reţea. Reprezintă o hartă posibilă a unei reţele de drumuri. Se observă că înregistrarea constă din două tabele: unul pentru codificarea topologică şi altul pentru lista coordonatelor punctelor ce for-mează arcele, respectiv reţeaua.

Page 28: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 28

3) Modelul topologic de suprafaţă este cel mai complet. El adaugă modelului topologic de reţea poligoanele delimitate la stânga şi la dreapta fiecărui arc. În plus suprafaţa este construită obligatoriu în jurul unui nod izolat, care nu aparţine parcursului arcelor.

Figura 7 Modelul topologic de reţea

Figura 8 Modelul topologic de suprafaţă

Page 29: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 29

Apariţia suprafeţei induce două asociaţii suplimentare: un arc are obligatoriu un singur poligon la stânga şi un singur poligon la dreapta. Invers, un poligon este situat, fie la stânga, fie la dreapta unui arc sau a mai multor arce. În fine, graful acestui model este obligatoriu planar. În figura 8 avem un caz posibil de hartă vectorială în codificarea topologică de suprafaţă. Nodurile nu au fost numerotate deoa-rece, în acest caz nu mai este necesar. Modelul topologic de suprafaţă formează o acoperire, adică reuniunea tuturor suprafeţelor este egală cu suprafaţa totală a hărţii, de unde şi noţiunea de coverage care, în traducere înseamnă acoperire. În Arc/Info o hartă vectorială topologică se numeşte coverage. În figura 9 avem reprezentată o hartă reală în care s-au evidenţiat noduri, arce şi poligoane.

Page 30: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 30

Figura 9 O hartă reală în care s-au pus în evidenţă arcele, nodurile şi

poligoanele 3.4. Sistemul raster Sistemul raster generează un singur model numit model raster, sau model matricial. Aşa cum am văzut, acesta este compus din celule mici de formă pătrată sau dreptungiuriulară, având o suprafaţă de regulă egală cu rezoluţia sistemului. Am spus de regulă, deoarece nu întotdeauna pixelul este considerat ca unitatea de referinţă, ci celula convenţională, care este formată din mai mulţi pixeli. Acest lucru este relevant atunci când pe o hartă în sistem raster se face o scalare (adică se aplică un factor de multiplicare a imaginii) pe o porţiune din ea. Imaginea va fi constituită din pătrate, iar continuitatea se pierde. În prima sa formă, sau dacă vreţi în forma originală, pentru a satisface cerinţele de acurateţe, harta digitală raster va avea celula egală cu un pixel. Încă o dată precizăm că este vorba de reprezentarea internă a hărţii, care poate să coincidă sau nu cu rezoluţia monitorului sau a altor echipamente (plotter, imprimantă). În cazul în care monitorul are o rezoluţie mai slabă decât cea reprezentată intern, harta vizualizată va avea acurateţea monitorului, adică mai slabă. Invers dacă monitorul are o rezoluţie mai bună, afişarea va fi la nivelul rezoluţiei interne. Totuşi există o anumită corelare între posibilităţile programelor de manipulare a datelor şi de performanţele echipamentelor periferice. De altfel, fiecare produs soft oferă o listă cu echipamentele I/E cu care este compatibil. Orice abateri de la aceste reguli conduce la imposibilitatea funcţionării corecte a programelor.

În general sistemul raster este un mare consumator de resurse. Pentru a ilustra necesarul de suport în stocarea unei hărţi în format raster, vom da câteva exemple. O imagine format A4 (210x297 mm), reprezintă, cu o rezoluţie a unei imprimante laser, aproximativ 9 milioane de celule (300 d.p.i = 12 puncte/mm şi 12x12 = 144 puncte/mm2 şi 144x210x297=8981280).

Modelul raster este simplu, el conţinând două entităţi: celula şi imaginea. Este important de notat că o celulă nu are decât o singură valoare şi că această valoare este

Page 31: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 31

valabilă pe toată suprafaţa celulei, chiar dacă în procesul de actualizare sunt disponibile informaţii mai fine. Poziţia ei este definită prin număr de linie şi număr de coloană într-o imagine şi numai una. Este clar că în această entitate nu intră obiectele geografice. Acestea din urmă nu pot fi recunoscute decât după tema imaginii şi valoarea de atribut a fiecărei celule. O imagine presupune una sau mai multe celule. Fiecare imagine este definită de tema sa şi de un număr de imagine. Teritoriul care conţine această imagine este definit de coordonate şi de extremităţi. Aceste carac-teristici conţin şi unitatea de măsură şi atributul fiecărei celule. În consecinţă putem rezuma: CELULA IMAGINEA valoare temă - nr linie nr imagine - nr coloană X,Y minim X,Y maxim După cum aţi observat, se uzitează denumirea de imagine raster şi nu de hartă raster. Aceasta deoarece imaginile digitale sunt în format raster. Atragem atenţia de pe acum că, o imagine satelitară digitală nu este propriu-zis o hartă. Ci din această imagine, în urma procesării ei şi a codificării proprii unui soft cartografic (sau GIS) va rezulta o hartă digitală. Deci trebuie să fim atenţi atunci când vorbim despre imagine raster să se înţeleagă exact ce reprezintă aceasta.

În figura 9 avem o hartă raster în care pixelii sunt reprezentaţi prin numere. Aceste numere care, în fond le corespund anumite caracteristici cantitative de pe suprafaţa Pământului, se convertesc la o afişare pe un monitor, în culori. Aceasta este aşa-numita reprezentare logică a hărţii. Aşa cum am amintit mai sus, un pixel este definit de un număr de linie şi un număr de coloană. Spre deosebire de modelele vector în care originea este în stânga jos, aici originea este în stânga sus (0,0). În figura 10 avem o matrice de celule de 8 linii x 13 coloane. Aceasta se materializează printr-un fişier care va conţine numerele respective. Numărătoarea celulelor merge de la stânga la dreapta şi de sus în jos. Înregistrarea fizică a imaginii este o singură coloană lungă de numere formată, în cazul nostru: 0,0,0,1,1,1,2,1,1,0,0,1,1,3,3,3,1,3,3,2,2... Aceste numere pot fi reprezentate intern prin bytes, numere întregi sau numere reale.

Page 32: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 32

Reprezentarea unui număr pe un byte implică 8 biţi şi deci 256 de posibilităţi;

în cazul numerelor întregi avem gama -32768 până la 32767, adică 65435 variante şi sunt necesari 2 bytes; pentru cazul real avem un domeniu vast şi anume -1038, +1038, cu o precizie de 7 cifre semnificative, pe 4 bytes. De cele mai multe ori este suficientă o reprezentare internă pe un byte (situaţie întâlnită şi la imaginile satelitare). Însă anumite prelucrări asupra hărţilor conduce la necesitatea reprezentării în numere reale. Numărul de bytes utilizaţi în reprezentare, va decide volumul ocupat pe disc. anumite prelucrări asupra hărţilor conduce la necesitatea reprezentării în numere reale. Numărul de bytes utilizaţi în reprezentare, va decide volumul ocupat pe disc.

Se observă că o succesiune de numere aşa cum am făcut mai sus este cu totul neeconomică. În consecinţă s-a adoptat un sistem de reprezentare "împachetat" de genul: 3,0,3,1,1,2,2,1,2, 0,2,1,3,3... care semnifică 3 valori de 0, 3 de 1, o valoare de 2 etc. În acest mod avem o economie importantă dacă valorile se repetă mult în secvenţă.

Figura 10 Modelul raster înfăţişat ca o matrice de numere

Figura 11 Structura quad-tree Figura 12 Împărţirea în quadrante

Page 33: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 33

O altă metodă mai eficientă de stocare a datelor raster este cea bazată pe structura ierarhică cunoscută sub numele de quad-tree. Principiul este următorul: imaginea este împărţită în patru, rezultând patru dreptunghiuri sau pătrate mai mici (pe care le vom numi quadrante), fiecare quadrant se împarte din nou în patru. Procedeul se repetă până când se obţin quadrante cu o structură omogenă (adică au aceeaşi valoare a pixelilor). Mai precis, în momentul în care un quadrant are o aceeaşi valoare pe întreaga suprafaţă descompunerea este oprită pe acestă ramură, ea continuând pentru quadrantele care prezintă valori diferite ale pixelilor. În orice caz procesul se opreşte la nivel de pixel (Figura 11). Am ales pentru exemplificare o reprezentare booleană adică 1 şi 0 (1 pentru negru şi 0 pentru fond), aşa cum este înfăţişată în figura 12. Structura arborelui este dată în figura 13. Pentru imagini cu valori diferite ale pixelilor, structura este similară, doar că este mai complexă. Această metodă de stocare este eficientă când imaginea conţine suprafeţe mari de o aceeaşi valoare. Imaginea raster va fi asociată cu un tabel de pointere care localizează quadrantul din cadrul descompunerii şi un tabel de indici care arată de câte ori a fost împărţit quadrantul.

Fişierul imagine poate fi stocat în format ASCII, binar, binar împachetat, quad-tree, sau într-o codificare proprie. Formatul ASCII nu este cel mai economicos, dar prezintă avantajul că poate fi vizualizat şi modificat cu comenzi ale Norton Commander sau Notepad din Windows. Formatul binar este, de obicei, formatul standard de lucru cu fişierele imagine. Formatul binar împachetat este un format special de compresie pentru fişiere binare întregi sau byte. Se utilizează, de regulă, pentru economisirea spaţiului pe disc.

Figura 13 Structura arborescentă quad-tree

Page 34: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 34

O mulţime de pixeli învecinaţi formează linii şi arii poligonale. În acest sistem

liniile şi ariile poligonale nu conservă continuitatea spaţiului real, de unde rezultă o deformare a realităţii spaţiale. Mărimea acestei deformări este în funcţie de rezoluţia utilizată. La ora actuală, la sistemele de mare rezoluţie această deformare este acceptabilă.

Calitatea imaginilor raster este pusă în valoare atunci când se reprezintă fenomene de mare variabilitate. De exemplu, altimetria şi batimetria se pretează mai bine la o astfel de reprezentare. Analiza la nivel de celulă permite evidenţierea unor proprietăţi importante ale terenului, cum ar fi depistarea unor arbori bolnavi. Aceasta depinde şi de scara la care se lucrează. Datorită simplităţii lor, reprezentările raster se pretează la anumite tipuri de analiză. Dacă o celulă nu poate să aibă decât o singură valoare, nu înseamnă că nu este posibilă combinarea mai multor pixeli din imagini diferite, prin suprapunere. Combinarea straturilor face obiectul Analizei Spaţiale. Programele care compun procedurile de calcul pe imagini raster sunt mai simple decât cele corespunzătoare modelelor vectoriale. Timpul de execuţie, însă, poate fi mai scurt sau mai lung, funcţie de mărimea fişierului şi de performanţele procesorului. 3.5. Caracteristici ale hărţilor digitale Rezoluţia în sistem vector, reprezintă cel mai mic increment pe care îl poate detecta un digitizor. Sau altfel spus, distanţa cea mai mică dintre două puncte care este sesizată prin sistemul de coordonate, ca fiind diferite. Această caracteristică depinde de echipamentul şi softul utilizat în crearea hărţii precum şi de prelucrarea şi afişarea ei pe monitor sau plotter. Acest increment, referit în teren, este dependent de scara hărţii. La o scară mică distanţei dintre două puncte îi corespunde o distanţă reală mai mare. De exemplu la o scară 1:500000 un digitizor cu un increment de 0.1 mm va produce o distanţă reală de 50 m. Deci nu se pot sesiza caracteristici geografice sub această dimensiune. Apariţia unor caracteristici care au dimensiuni sub 50 m, cum ar fi de exemplu reţeaua de drumuri, este dictată de scopul pentru care a fost făcută harta. Drumurile sunt reprezentate prin semne convenţionale şi deci nu reprezintă o dimensiune reală în teren la această scară. La scara 1:25000 un acelaşi increment de 0.1 mm va produce în teren o distanţă reală de 2.5 m. În

Page 35: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 35

această situaţie drumurile vor reprezenta caracteristici geografice reale (şi nu convenţionale) având definită şi lăţimea, într-o marjă de eroare de 2.5 m. De cele mai multe ori şi la această scară se folosesc tot semne convenţionale. Precizăm faptul că, rezoluţia digitizoarelor este mult mai bună decât valoarea dată ca exemplu, problema preciziei find transferată abilităţii operatorului.

În sistemul raster rezoluţia reprezintă dimensiunea maximă din teren care îi corespunde unui pixel (definiţia este aceeaşi cu cea a rezoluţiei unei imagini digitale). De exemplu o rezoluţie de 10 m înseamnă că, un pixel este asociat cu o suprafaţă de 10x10 mp. Şi în sistem raster situaţia este similară, adică nu se sesizează caracteristici geografice sub rezoluţia hărţii. Deoarece sistemul raster se utilizează în special pentru reprezentarea suprafeţelor continue nu se folosesc semne convenţionale pentru caracteristici geografice liniare. În cadrul unor proiecte se utilizează combinaţii între vector ţi raster, cum ar fi suprapunerea unei hărţi vectoriale peste o imagine raster, în vederea unei analize. Evident, se presupune că acestea reprezintă un acelaşi areal la aceeaşi scară.

Există o legătură strânsă între georeferenţiere (vezi mai jos) şi rezoluţie. Când se face asocierea unor puncte de coordonate geografice cunoscute din teren cu componentele de pe o hartă, precizia asocierii este la limita rezoluţiei. Cu alte cuvinte, determinarea cu o precizie mai bună a unui punct din teren decât rezoluţia hărţii devine un lucru util. De exemplu la o hartă de 1:25000 un punct este suficient dacă este determinat un punct cu o precizie de 2.5 m. Acurateţea este distanţa la care o valoare estimată diferă de valoarea reală. Acurateţea este strâns legată de precizie, cu care deseori se confundă. În măsurătorile fizice precizia reprezintă numărul de cifre semnificative exprimate într-un anumit sistem. Acurateţea este exprimată în mod obişnuit în termeni ai unui interval. De exemplu, 24.51±0.03 cm indică faptul că valoarea adevărată se găseşte între 24.48 cm şi 24.54 cm.

Acurateţea poziţională este una din problemele esenţiale ale georeferenţierii. În cartografia tradiţională acurateţea este invers proporţională cu scara. De exemplu, o hartă la scara 1:10000 are o acurateţe mai bună decât una la 1:100000. În cazul hărţilor digitale situaţia este mai complexă deoarece în cadrul GIS putem avea hărţi în diferite sisteme de coordonate (în cazul vector) sau diferite

Page 36: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 36

rezoluţii (în cazul raster), iar problema considerării lor iese din cadrul lucrării de faţă. 3.6. Sisteme de coordonate şi proiecţii cartografice Un punct în spaţiu poate fi localizat prin 3 sisteme de coordonate: coordonate carteziene, coordonate geografice şi coordonate în proiecţie. 1. Coordonatele carteziene în plan sunt definite de proiecţiile razei vectoare pe cele două axe, iar în spaţiu de proiecţiile razei vectoare pe cele trei axe. În figura 14 am reprezentat cele două tipuri de coordonate în sisteme rectangulare (cu axe perpendiculare). Cele bidimensionale comportă o origine arbitrară faţă de care se face referire şi de regulă are poziţia fixată în partea stângă jos astfel încât să avem doar valori pozitive pentru Ox şi Oy. În cazul tridimensional originea se ia în centrul Pământului, axa Oz fiind confundată cu axa de rotaţie. Coordonatele unui punct se exprimă prin proiecţiile sale pe cele trei axe, fiind un triplet (x,y,z). Uneori

Figura 14 Sisteme de coordonate carteziene în două şi trei dimensiuni

Page 37: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 37

este mai comod să se lucreze în coordonate polare în plan sau coordonate sferice în spaţiu. În cazul în care avem tripletul (r,φ,θ), adică distanţa la origine şi unghiurile formate de raza vectoare cu axa Ox, respectiv cu Oz. În cazul coordonatelor polare avem perechea (r,θ) care este legată de cele carteziene prin formulele: x = ρ cosθ y = ρ sinθ unde ρ = (x2+y2)1/2, 0≤ θ ≤ 2π. Formulele de trensformare din coordonate cartziene în coordonate sferice sunt: x = ρ sinθ cosφ y = ρ sinθ sinφ z = ρ cosθ Unde ρ = (x2+y2+z2)1/2, 0≤ φ ≤ 2π, 0≤ θ ≤π/2.

Figura 15 Sistemele de coordonate polare şi sferice

Page 38: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 38

2. Coordonatele geografice se exprimă într-un sistem de referinţă cu originea în centrul Pământului, axa fundamentală fiind axa de rotaţie, iar plan fundamental planul ecuatorului terestru. Sistemul de coordonate geografice este asemănător cu sistemul de coordonate sferice, cu originea tot centrul Pământului, meridianul Greenwich este conţinut în planul xOz şi ecuatorul este conţinut în planul xOy. În cazul coordonatelor geografice altitudinea nu este exprimată prin lungimea razei vectoare (adică distanţa de la centrul Pământului la punct) deoarece originea este greu de precizat, ci este exprimată faţă de o suprafaţă de referinţă numită nivelul mării, care implică faptul că Pământul este considerat un geoid. Suprafaţa de referinţă nu este cunoscută exact decât la nivelul mărilor şi oceanelor. Sub continente, geoidul este o formă teoretică care trebuie reconstituită prin măsurători. Coordonatele geografice sunt: - latitudinea (φ) unui loc este unghiul format de planul ecuatorului terestru cu verticala locului; - longitudinea (λ) este unghiul format de meridianul iniţial (Greenwich) cu meridianul locului (figura 16). Pentru poziţionarea în spaţiu a unui punct se mai introduce cota, sau înălţimea punctului deasupra nivelului mării. Distanţa de la punct la centrul Pământului (geoid), este mult mai dificil de evaluat.

Figura 16 Coordonate geografice

Page 39: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 39

3. Coordonate elipsoidale. Termenul de coordonate elipsoidale este folosit

pentru coordonatele geografice la care altitudinea este exprimată în raport cu suprafaţa unui elipsoid de rotaţie. Sateliţii furnizează, în general, coordonatele elipsoidale (vezi GPS). Conversia acestor coordonate în sistemul geodezic naţional implică calcule complexe şi sunt realizate pe calculator.

4. Coordonate în proiecţie. Trecerea de la coordonate carteziene sau geografice la coordonate în proiecţie presupune aducerea tuturor punctelor de pe suprafaţa Pământului pe un elipsoid de referinţă, eliminându-se astfel neregularităţile geoidului. Transformarea coordonatelor se face prin formule matematice stabilite pentru fiecare grup de proiecţii. Din punct de vedere matematic, suprafaţa Pământului poate fi considerată o sferă, un elipsoid de revoluţie sau un elipsoid triaxial. Deşi nici una din corpurile menţionate nu reprezintă forma exactă a Pământului, din considerente practice Pământul va fi considerat, în funcţie de precizia reprezentării, ca fiind unul din cele trei corpuri. Programele încorporate în GIS sunt concepute de aşa manieră încât să rezolve cât mai multe situaţii. În documentaţii se găsesc toate detaliile privitoare la această problemă. De exemplu Arc/Info, în cazul sferic consideră raza medie a Pământului de 6370997m. În cazul în care Pământul este considerat elipsoid de revoluţie, elipticitatea se apreciază la o valoare medie de 0.003353. În această situaţie diferenţa între o hartă obţinută de pe un Pământ considerat sferic şi pe un Pământ considerat eliptic, nu este prea mare. Se apreciază că hărţile la scara 1:5000000 nu pot sesiza diferenţa. În cazul hărţilor cu scări de 1:1000000 sau mai mari, pentru a menţine acurateţea, este nevoie ca Pământul să fie considerat un elipsoid. Menţionăm că uneori în locul noţiunii de elipsoid se foloseşte şi termenul de sferoid, adică un corp aproape sferic. Produsele GIS percep o largă varietate de elipsoizi. De exemplu Arc/Info poate face prelucrări pe 26 de tipuri de elipsoizi.

În termeni matematici proiecţia cartografică poate fi definită ca o corespondenţă unu la unu dintre punctele de pe suprafaţa sferei sau a elipsoidului şi punctele proiectate pe un plan. Expresiile generale de transformare directe şi inverse sunt: x=f2(u,v), y=f2(u,v), (1)

Page 40: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 40

u=F1(x,y), v=F2(x,y), (2) Unde u şi v pot fi coordonate geografice (φ,λ), geodezice, sau alt tip de coordonate curbilinii, iar x şi y sunt coordonatele carteziene. Funcţiile f1, f2, F1, F2 sunt continue până la ordinul II al derivatelor parţiale corespunzătoare variabilelor fiecărei funcţii.

Procesul de transformare a datelor de pe o sferă sau elipsoid pe o suprafaţă plană, distorsionează cel puţin una din caracterisici: forma, unghiurile, suprafaţa, distanţa şi direcţia. Deoarece măsurătorile pe hartă conduc la luarea deciziilor este necesar să se ştie de la început ce proiecţie distorsionează o anumită caracteristică şi ce nu. De cele mai multe ori ele conservă o singură caracteristică. După mărimile care sunt conservate se disting patru tipuri de proiecţii. 1) Proiecţia conformă conservă unghiurile. Cu alte cuvinte un unghi măsurat pe suprafaţa Pământului va avea aceeaşi măsură cu un unghi evaluat pe harta în proiecţie. Aceasta conduce şi la conservarea locală a formelor, adică a suprafeţelor relativ mici. Pentru suprafeţe mari forma nu se conservă. De fapt nici o proiecţie nu poate păstra suprafeţe de mari dimensiuni. Proiecţia stereografică este un caz particular de proiecţie conformă în care scara creşte dinspre centru înspre periferie. 2) Proiecţia echivalentă conservă suprafeţele dar nu şi forma, astfel că, un pătrat poate fi reprezentat printr-un dreptunghi, dar de aceeaşi arie. Pentru regiuni mici această distorsiune este puţin sesizabilă. În astfel de proiecţii meridianele şi paralelele nu se intersectează în unghiuri drepte. 3) Proiecţia echidistantă conservă distanţele dintre puncte. Scara nu se menţine constantă pe întreaga hartă la nici o proiecţie. Au ca suprafaţă de proiectare suprafeţe desfăşurabile (cilindru, con). 4) Proiecţia azimutală conservă direcţia. Distanţa dintre două puncte de pe suprafaţa Pământului considerat sferic se măsoară pe un cerc mare, iar pe un Pământ elipsoid se măsoară pe un arc de elipsă.

După suprafaţa pe care se proiectează distingem: (a) proiecţia pe un plan, (b) proiecţia pe o suprafaţă conică şi (c) proiecţia pe o suprafaţă cilindrică. Ultimele două sunt suprafeţe desfăşurabile, astfel că, în final vom avea tot o proiecţie

Page 41: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 41

bidimensională. În cele ce urmează vom prezenta pe scurt cele trei categorii de proiecţii. (a) Proiecţia se realizează de obicei pe un plan tangent la sferă într-un punct, dar

poate fi şi secant (figura 17). Este o proiecţie azimutală, deci care conservă direcţia. Punctul de tangenţă poate fi Polul nord, sud, un punct de pe Ecuator sau orice alt punct intermediar rezultând trei aspecte: polar, ecuatorial şi oblic. Cel mai simplu şi altminteri cel mai uzitat este aspectul polar. În această situaţie paralelele devin prin proiecţie cercuri concentrice, iar meridianele sunt drepte convergente spre pol (punctul de tangenţă). Proiecţiile azimutale se deosebesc prin punctele din care se realizează perspectiva. Astfel deosebim proiecţia gnomomică, în care punctul de perspectivă este centrul Pământului, stereografică în care punctul de perspectivă este polul opus şi ortografică când punctul de perspectivă se află la infinit (figura 18).

(b) Proiecţia conică cea mai simplă se obţine când suprafaţa conică este tangentă

la sferă (figura 19). Paralela la care conul este tangent se numeşte paralelă de referinţă sau standard. Este exclusă situaţia când paralela standard este Ecuatorul; această situaţie generează proiecţia cilindrică (vezi mai jos). Meridianele sunt convergente spre pol. Pe paralela standard nu există deformări. Acestea apar înspre N şi S. Polul nu este corect reprezentat, astfel că, se procedează la selecţionarea conului în vecinătatea lui. O altă variantă a proiecţiei conice este atunci când suprafaţa conică este secantă la suprafaţa Pământului (figura 20).

Figura17 Proiecţii pe un plan secant şi tangent la sferă

Figura 18 Proiecţia ortografică, gnomomică şi stereografică

Page 42: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 42

Această situaţie defineşte două paralele standard. Distorsiunea nu este aceeaşi pentru regiunile dintre paralele standard şi înspre N şi S. Proiecţia Lambert este un exemplu de proiecţie conică conformă (tangentă). (c) Proiecţia cilindrică este o proiecţie pe o suprafaţă cilindrică desfăşurată. Sfera

sau elipsoidul poate fi tangentă (figura 21) sau secantă (figura 22) la cilindru. Proiecţia Mercator este una din cele mai uzuale proiecţii cilindrice, ecuatorul fiind linia de tangenţă. Pe suprafaţa proiectată şi desfăşurată, meridianele sunt echidistante iar distanţa între paralele creşte înspre pol. Este o proiecţie conformă. Există trei feluri de proiecţii cilindrice: normală (cea prezentată mai sus), transversală şi oblică. Proiecţia transversală cea mai cunoscută este UTM (Universal Transverse Mercator) în care cercul de contact este primul meridian, sau linii paralele cu meridianul în cazul secant. Este o proiecţie conformă. Scara este constantă numai de-a lungul meridianului central. Are avantajul că acoperă toate latitudinile. În cazul oblic cercul de contact este un cerc mare arbitrar. În toate proiecţiile cilindrice liniile de tangenţă, sau cele secante, nu au distorsiuni

Figura19 Proiecţie conică tangentă Figura 20 Proiecţie conică secantă

Page 43: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 43

şi astfel liniile sunt echidistante. Există şi alte tipuri de proiecţii, pe care le putem numi arbitrare şi pe care nu le vom mai aminti.

În România se foloseşte proiecţia stereografică pe elipsoidul Krasowski. Proiecţia Gaus-Kruger, care este o proiecţie cilindrică transversală, se foloseşte pentru hărţi la scară mare 1:25.000, 1:50.000, 1:100.000. Detalii privitoare la proiecţiile cartografice se pot urmări în orice manual standard de cartografie, sau în manualele de utilizare a softurilor GIS.

Figura 21 Proiecţia cilindrică tangentă

Figura 22 Proiecţia cilindrică secantă

Page 44: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 44

3.7. Problema scării în cartografia digitală Datorită faptului că în GIS hărţile digitale sunt supuse unor operaţii de mărire/micşorare, noţiunea de scară îşi pierde sensul aşa cum este perceput când lucrăm cu hărţi pe suport de hârtie şi care nu pot fi supuse la astfel de operaţiuni. Mărirea de câteva ori a unei porţiuni de hartă reprezentată vectorial conduce la o slabă reprezentare a entităţilor geografice. Dacă pe harta originală (nemărită) o frontieră de judeţ, să zicem, pare a avea o formă netedă, dacă o mărim de 10 ori acest contur va deveni o linie frântă extrem de neregulată şi care pune sub semnul îndoielii precizia. Dacă harta se micşorează, atunci programul va afişa numai o parte din puncte pe ecran, dar nu se alterează aspectul general, conturul rămânând neted. În cazul raster, mărimea unei porţiuni din hartă va produce o mărire a pixelului, de fapt a celulei, iar harta nu va mai avea continuitatea celei originale. Această operaţie este relevantă pentru vizualizarea modului de organizare de tip celular a hărţilor raster. Mărind de mai multe ori o imagine raster celula va deveni un pătrat cu latura tot mai mare. Problema scării trebuie pusă din momentul în care aceasta se digitizează. Precizia în prelucrări va face referire întotdeauna la harta originală indiferent de modul în care ar fi înfăţişată la un moment dat pe ecran. Dacă avem digitizată o hartă la scara 1:100000 şi vrem să o listăm la scara de 1:50000, harta va fi de 4 ori mai mare iar contururile nu vor fi netede şi deci aspectul va fi inestetic. În caz contrar, dacă dorim să listăm harta la o scară de 1:200000 se va desena doar 25% din porţiunea iniţială omiţându-se anumite detalii. În cazul în care un acelaşi teritoriu este digitizat la scări diferite, utilizarea în comun a celor două hărţi constituie o mare problemă. Se recomandă evitarea unei astfel de situaţii. 3.8. Georeferenţierea Este procesul prin care harta digitală este asociată cu coordonate geografice reale. Sunt aplicaţii în care nu este necesară trecerea la coordonate geografice, fiind suficient un sistem de coordonate carteziene. În cazul hărţilor vectoriale, care deja conţin un sistem de coordonate local (cartezian), trecerea la coordonate geografice

Page 45: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 45

se face prin transformări de coordonate. Practic georeferenţierea constă în determinarea coordonatelor geografice ale unor puncte cu mare precizie şi localizarea lor pe harta digitală, urmând ca restul punctelor să fie calculate automat pe baza formulelor de transformare. Acest gen de operaţie se mai numeşte georeferenţiere continuă. Trebuie menţionat faptul că, noile coordonate să fie asociate cu o anumită proiecţie cartografică (figura 23). În cazul raster nu avem nici un sistem de coordonate definit în imagine. Georeferenţierea constă în localizarea cu precizie maximă a unor pixeli dispersaţi pe imagine cărora li se asociază (prin program) coordonatele geografice cunoscute dinainte. Coordonatele geografice ale celorlalţi pixeli se vor calcula tot cu ajutorul formulelor de transformare. Deoarece pixelul are dimensiune, lui îi va corespunde o suprafaţă pe Pământ. În consecinţă rezoluţia imaginii are o mare importanţă în determinarea coordonatelor. Reamintim că rezoluţia unei imagini digitale reprezintă dimensiunea maximă de pe suprafaţa Pământului căruia i se atribuie unui pixel. Putem spune că precizia localizării pixelului căruia i se atribuie coordonatele geografice este de ordinul rezoluţiei imaginii. Georeferenţierea în sistemul raster se mai numeşte georeferenţiere discretă. Şi în această situaţie noile coordonate trebuiesc asociate cu un sistem de proiecţie. Georeferenţierea constituie o mare problemă când apar hărţi digitale diseminate, adică provenite de la diferite surse şi care trebuie utilizate în comun. 3.9. Organizarea bazei de date spaţiale Aşa cum am menţionat mai sus, hărţile digitale implicate în prelucrarea datelor sub GIS constituie ceea ce se numeşte BDS. O hartă se descompune în mai multe straturi de informaţie şi invers, mai multe straturi pot forma o hartă. Această idee stă la baza organizării BDS. Este cel mai eficient mod de stocare hăţilor. Straturile pot fi combinate astfel încât să genereze hărţi care nu există în formă tradiţională. Când se creează un strat trebuie să se ştie că acesta este utilizat în întregime, adică entităţile geografice nu pot fi separate. Cu alte cuvinte, dacă avem un strat care conţine râurile cu limitele bazinelor hidrografice, la o apelare a hărţii ambele entităţi vor fi afişate chiar dacă avem nevoie doar de una din ele. De aceea este bine ca aceste două tipuri de entităţi geografice să fie stocate pe straturi diferite în cazul în care apar situaţii când ele

Page 46: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 46

se vor prelucra separat. De fapt, produsele soft mai puternice au posibilitatea de a îndepărta anumite porţiuni din hartă sau să creeze două straturi mai simple din unul mai încărcat, însă această operţiune poate complica lucrurile în mod inutil (vezi Analiza Spaţială). În consecinţă, pentru majoritatea prelucrărilor se preferă o structură simplă a unui strat şi să avem mai multe straturi. Un strat în sistemul vector comportă un ansamblu de primitive grafice ce partajează aceleaşi proprietăţi topologice. Unele produse soft dau restricţii cu privire la utilizarea

Figura 23 Georeferenţierea în sistemul vector şi raster

Page 47: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 47

în comun a primitivelor grafice. De exemplu în Arc/Info este interzis să se înfăţişeze pe un acelaşi coverage puncte şi poligoane. Aceasta deoarece, pentru fiecare dintre ele se generează câte un fişier cu extensia PAT, care reprezintă tabela de atribut punct (Point Atribute Table) şi respectiv tabela de atribut a poligonului (Poligon Atribute Table), situaţie care poate crea confuzii. Celelalte combinaţii sunt permise. Se recomandă ca fiecare tip de primitivă grafică să fie pe câte un strat separat. De asemenea, în funcţie de tema care reprezintă harta, putem avea mai multe straturi care să conţină aceleaşi primitive grafice. De exemplu un strat care conţine lacuri (poligoane) trebuie să fie separt de vegetaţie (care este format tot din poligoane). Un alt exemplu ar fi limitele administrative de judeţ şi de comună. La prima vedere se poate lua decizia ca acestea să fie reprezentate pe acelaşi strat. Dacă însă dorim să facem prelucrări numai la nivel de judeţ (adică fără implicarea datelor atribut la nivel de comună), acest lucru nu se poate face. În consecinţă, este de preferat ca acestea să aparţină la straturi diferite. Reamintim că, fiecare strat este însoţit de tabela de atribut proprie. Din punct de vedere al utilizatorului un strat este o hartă tematică. De asemenea, repartiţia pe mai multe straturi este indispensabilă deoarece, restricţiile topologice de suprafaţă pretind cunoaşterea şi identificarea (într-un graf planar) a tuturor descompunerilor arcelor şi suprafeţelor apărute datorită creşterii volumului de informaţie, ceea ce ar duce la ilizi-bilitatea hărţii. În sfârşit, analiza spaţială reclamă o organizarea a BDS pe straturi. În sistemul raster un strat (layer) reprezintă o imagine tematică. Acestea pot fi tratate împreună cu straturile vector sau separat, în funcţie de scopul urmărit. Se subînţelege că programele care sunt în componenţa produsului GIS permit acest lucru. Dintre straturile la scrară mică amintim: limite administrative, geologia, proprietăţile funciare (cadastru), modul de utilizare al terenurilor, altimetria, hidrografia, reţeaua drumurilor, reţeaua căilor ferate, reţeaua de electricitate. La scară mare putem avea: planul străzilor unui oraş, reţeaua de apă, reţeaua de canalizare, reţeaua de gaz, reţeaua de linii telefonice, reţeaua de electricitate aeriană sau subterană. Ultimele exemple sugerează faptul că planul stradal ar trebui să fie conţinut în toate celelalte straturi. Cel mai bine este ca acesta, care serveşte ca un background, să fie separat deoarece el poate fi folosit şi în cu totul alte aplicaţii (cum ar fi amplasarea

Page 48: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 48

firmelor, a zonelor rezidenţiale etc) şi poate fi combinat cu oricare din straturile amintite. De asemnea, pentru o întreţinere eficientă a utilităţilor, este de preferat să existe un serviciu în cadrul consiliului local care să urmărească toate activităţile instituţiilor ce gestioneză astfel de activităţi, pentru o coordonare a lucrărilor de interes comun. De exemplu, în cazul unei intervenţii la un cablu electric subteran, se poate lua o decizie privitoare la cablurile telefonice, în sensul că, dacă acestora din urmă va trebui să li se facă o revizie peste puţin timp, este preferabil ca această revizie să fie făcută în momentul deschiderii porţiunii de teren pentru cablul electric şi nu la momentul în care urmează, prin grafic, această intervenţie. Şi exemplele pot continua. Specificaţiile pentru organizarea BDG se fac în faza de analiză a proiectului GIS, în funcţie de scopul urmărit. Este o etapă foarte importantă de care depinde exploatarea în continuare a proiectului. Aici se stabileşte, practic, conţinutul fiecărui strat şi în mod automat şi tabelele de atribut. Orice modificare ulterioară poate crea mari probleme.

Figura 24 Straturi tematice ale aceluiaş areal

Page 49: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 49

Manipularea şi operaţiile pe straturi ţin de modulul analiză spaţială. Una dintre cele mai uzuale operaţii este suprapunerea de straturi. Este foarte important ca la suprapunerea de hărţi să se ţină seama de scara şi de proiecţia cartografică în care a fost executată harta. Suprapunerea de hărţi cu scări şi proiecţii diferite este lipsită de sens. În figura 24 am schiţat trei straturi corespunzătoare a trei teme diferite. 4. Date atribut Datele tabelare care se asociază hărţilor digitale pot să aibă diferite formate (ASCII, dbf sau formate proprii). Tipul de format intern este stabilit de fiecare produs GIS. De exemplu, ArcView percepe date tabelare în format dbf. Acestea pot fi create cu dBase sau Fox. Programul de calcul tabelar Excel poate exporta propriile fişiere în dbf, cu condiţia să se utilizeze doar un singur sheet şi să aibă o structură de tip bază de date (adică fiecare coloană să reprezinte un câmp, iar fiecare linie un articol – nu se admit comentarii şi alte forme de scriere suplimentară). Acest lucru constituie un mare avantaj deoarece Excel este un produs puternic şi foarte răspândit pe piaţă şi permite multe din operaţiile de acest gen pe care le face ArcView şi chiar mai mult.

Cel puţin în ceea ce priveşte ArcView menţionăm faptul că, există două categorii de tabele şi anume ceea ce se numeşte Atribute Table şi fişiere oarecare în format dbf, care pot fi lipite la aceasta şi trebuie să îndeplinească condiţia de a avea un câmp comun. Atribute Table se creează odată cu fişierul shape şi este intrinsec legat de acesta. Conţine informaţii minime privitoare la tema respectivă, cărora li se pot asocia temporar sau definitiv alte date din tabelul dbf care deja, cum am spus, au un câmp comun. Se preferă o structură simplă pentru Atribute Table pentru o mai facilă asociere cu celelalte tabele. Totalitatea datelor atribut formează ceea ce se numeşte Baza de Date Atribut (BDA).

Cele mai multe produse GIS pot să importe fişiere sub formă de date tabelare create cu produse Spreadsheet, cum ar fi Microsoft Excel sau Lotus 1-2-3 sau date sub formă de bază de date, cum ar fi Microsoft Access. Datele tabelare pot fi de asemenea importate utilizând un limbaj de interogare (SQL – Structured

Page 50: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 50

Query Language). Cum cele mai multe date tabelare pot fi acceptate de unul din pachetele menţionate, introducerea acestora într-un GIS nu este o problemă dificilă. Formatele tabelare cele mai larg acceptate de produsele GIS sunt CSV (Comma Separated Variable) şi DBF (Format dBase). Formatul CSV este un fişier text (ASCII) în care fiecare linie a textului constituie o singură înregistrare. Toate variabilele din înregistrare sunt separate prin virgulă. DBF este un format de bază de date foarte răspândit, promovat de Ashton Tate prin intermediul SGBD-ului dBase. DBF este deasemenea formatul intern utilizat de către produsele ESRI, cum ar fi ArcView şi PC Arc / Info. În figura 25 avem două exemple de astfel de formate.

SGBD-uri puternice ca Oracle, Sybase şi Informix generează fişiere care pot fi importate de majoritatea produselor GIS.

AREA PERIMETER GEOLOGY GEOLOGY_ID TEXT CODE

157977900.0 86802.7 2 255 Namurian Cn

255967400.0 204325.4 3 1155 Chadian-Brigantian Cb

5438690.0 13356.3 4 1155 Chadian-Brigantian Cb

(A: fişier în format DBF afişat de Excel)

AREA,PERIMETER,GEOLOGY,GEOLOGY_ID,TEXT,CODE 157977900.0,86802.7,2,255,Namurian,Cn 255967400.0,204325.4,3,1155,Chadian-Brigantian,Cb 5438690.0,13356.3,4,1155,Chadian-Brigantian,Cb

(B: fişier în format CSV afişat de un editor de texte standard)

Figura 25 Fişiere de date în format DBF şi CSV.

Page 51: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 51

5. Geocodificarea. Baza de date Geografică. Asocierea datelor tabelare cu cele spaţiale este o operaţie mai specială şi de fapt reprezintă partea care deosebeşte un GIS de produse soft pentru cartografie digitală (care au ca scop doar crearea de hărţi digitale şi reproducerea lor pe suport de hârtie), de un SGBD tradiţional, de produsele CAD sau de programele de grafică cum ar fi Corel Draw sau Freehand. Procesul de legare (asociere) a celor două categorii de date se numeşte geocodificare. Operaţiunea este diferită de la un sistem la altul. La sistemul vector fiecare primitivă grafică este asociată cu un tabel, care se numeşte tabel atribut şi care conţine date alfanumerice referitoare la caracteristici ale respectivei primitive grafice. De exemplu dacă o polilinie sau un arc (vezi modelele topologice) este asociată cu o porţiune de şosea, atunci tabela de atribut va trebui să conţină un cod de identificare unic pentru polilinia respectivă (care se regăseşte în fişierul ce reprezintă harta vectorială), urmată de un minim de caracteristici, cum ar fi, în cazul acesta, denumirea, calitatea, lungimea. Dacă un poligon este asociat cu o suprafaţă de pădure acesta trebuie să aibă în tabela de atribut, pe lîngă codul unic de identificare pentru poligon, alte elemente cum ar fi suprafaţa, ce fel de arbori se află pe zona respectivă etc. Trebuie remarcat faptul că, la crearea hărţii digitale vectoriale se creează automat şi tabela de atribut care conţine un minim de informaţie referitoare la ceea ce reprezintă primitiva grafică. Ulterior se permite modificarea conţinutului câmpurilor, precum şi adăguarea altor tabele suplimentare la tabela de atribut la aceasta. Tabelele suplimentare (uneori având denumirea Look up Table) sunt, în principiu independente de tabela de atribut, dar care poate fi lipită la aceasta. Condiţia realizării joncţiunii este ca tabela de atribut să aibă un cîmp comun cu tabelele suplimentare. De exemplu, dacă avem o hartă cu limitele administrative ale judeţelor, vom avea o tabelă de atribut care conţine codul de judeţ şi suprafaţa. Avem un alt tabel care conţine codul de judeţ (obligatoriu acelaşi) şi oricâte câmpuri referitoare la populaţie, cum ar fi: populaţia totală, populaţia ocupată în agricultură, în industrie, număr de pensionari ş.a.m.d. Aceste fişiere se asamblează cu tabela de atribut printr-o comandă şi se poate obţine o hartă orthoplet sau chromoplet privitoare la datele nou ataşate. Avantajul acestei organizări costă în

Page 52: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 52

întreţinerea mai facilă a fişierelor atribut precum şi independenţa lor de produsul GIS utilizat.

Menţionăm faptul că, în cazul în care harta este digitizată cu un alt produs, cum ar fi AUTOCAD, tabela de atribut nu există şi aceasta trebuie creată în momentul conversiei în produsul GIS în care va fi exploatată harta în cauză. Codurile de identificare ale atributelor trebuiesc date de la tastatură. În sistemul raster, tabela de atribut va conţine drept cod numărul asociat pixelului, iar procesul decurge similar. O particularitate a sistemului raster este că, atributul poate să fie conţinut în imagine. De exemplu o hartă raster poate să conţină tipul de sol şi o altă hartă valoarea ph. Prin ele însele acestea conţin şi atributul. Situaţia este destul de fercvent întâlnită, deşi nu este eficientă. La baze de date de dimensiuni mici problema nu este complicată, însă dacă avem foarte multe imagini, gestiunea lor şi mai ales spaţiul pe disc poate deveni o sarcină complicată. Cele două imagini, deorece reprezintă aceleaşi contururi pot fi asamblate rezultând o simplă hartă a solurilor asociată cu o tabelă de atribut, care are în componenţă toate informaţiile nespaţiale. Reamintim faptul că, organizarea internă a tabelei de atribut este de tip bază de date relaţionară, mai precis fiecare coloană are un nume şi reprezintă câmpul, iar linia articolele. Precizăm faptul că, noţiunea de geocodificare (în engleză geocoding) poate avea şi alt înţeles. În produsele elaborate de firma ESRI, prin geocodificare se înţelege identificarea unei locaţii căreia i se atribuie o caracteristică, cum ar fi codul poştal. În ArcView această operaţiune este foarte importantă. În schimb, ESRI foloseşte pentru geocodificare ceea ce ei numesc modelul georelational (Georelational Model). Un termen similar geocodificării, destul de des folosit în literatura de specialitate, este adress matching. Ansamblul celor două baze de date (BDS şi BDA) formează Baza de Date Geografică (BDG). Acest concept este un termen consacrat ca atare şi deci nu trebuie folosit cu alte înţelesuri. O dată geografică este un element al BDG şi, în consecinţă prezintă un aspect dual: spaţial (poziţia în teren) şi atribut (ce reprezintă acesta). În diferite lucrări de specialitate se utilizează alte denumiri. Baza de date

Page 53: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 53

spaţială se numeşte baza de date grafică, iar baza de date geografică se numeşte bază de date spaţială, cea atribut rămânând cu aceeaşi semnificaţie. Deci baza de date spaţială este compusă din baza de date grafică şi baza de date atribut. Deoarece din ce în ce mai des se vorbeşte de interogare spaţială şi aspaţială (adică atribut), considerăm că denumirile utilizate de noi sunt mai potrivite. În figura 26 am înfăţişat un element al BDG, adică o hartă digitală în format vectorial însoţită de tabelele atribut corespunzătoare şi relaţiile între ele, într-o manieră simplificată, păstrând metodologia Arc/Info. Primele două tabele (polygon arc topology; polygon attribute table) sunt necesare pentru a întreţine topologia.

Polygon Arc TopologyPolygon Arc List

A 1,2,3B 2,5,6C 3,4,6

Polygon Attribute TablePolygon Area Code Forest Block Tree Type

A 200 1 13-42 LarchB 100 2 13-43 PineC 100 3 13-44 Larch

Relate Table A Relate Table BForest Block Planting Date Tree Type Value

13-42 Jan 1968 Larch £100.013-42 Mar 1964 Pine £120.013-43 Jan 1970 Oak £300.013-44 Feb 1969 Walnut £250.0

Figura 26 Asocierea datelor spaţiale cu cele atribut

Page 54: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 54

Tabelei de atribut pentru un poligon i se poate ataşa (şi acest lucru este cel mai frecvent) alte tabele. În cazul concret de mai sus, datele adiţionale pot fi adăugate, tabela de atribut utilizând comanda “Relates”. Această comandă combină cele două tabele, mai precis tabela de atribut pentru poligon (care este intrinsec legată de hartă) şi tabela independentă (în acest caz tabela A). Pentru cazul prezentat, câmpurile comune sunt: Forest Block (pentru tabela A) şi Tree Type (pentru tabela B). Când acestea sunt asamblate, utilizatorul poate examina date din tabelele adăugate ca şi cum ar fi conţinute în tabela de atribut pentru poligon. Sunt două motive pentru care acestea se ţin separat: datele sunt mai uşor de întreţinut în acest format relaţional, iar procesarea şi stocarea este mai redusă. Mai sus, am menţionat relaţia dintre fiecare caracteristică geografică dintr-un set de date şi tabela conţinând datele asociate, ca fiind o relaţie de tip “1:1”, utilizând modelul relaţional dintre alte modele posibile. În tabelul care urmează sunt prezentate toate relaţiile posibile între înregistrări. • Unu la unu În această situaţie, o relaţie a unei înregistrări din tabelul

A poate avea doar o singură înregistrare corespunzătoare în tabelul B. Acest tip de relaţie este foarte întâlnit în bazele de date geografice, în special în întreţinerea legăturilor dintre entităţi şi tabelele de atribut corespunzătoare.

• Unu la mai mulţi

În această relaţie, unei înregistrări din tabelul A îi corespunde mai multe înregistrări din tablelul B. În exemplul din figura 4, numărul corespunzător câmpului Forest Block identifică mai multe date privitoare la plantare. Acest tip de relaţie este adesea utilizată în bazele de date GIS unde, diferite componente ale unei organizaţii furnizează informaţii către GIS iar utilizatorii de GIS care doresc pot să acceseze informaţia disponibilă.

Page 55: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 55

• Mai mulţi la

mai mulţi În acest caz, o înregistare din tabelul A poate avea mai mult decât o corespondenţă în tabelul B, iar tabelul B poate avea mai mult decât o corespondenţă în tabelul A. Deşi acest tip de corespondenţă este rar în aplicaţiile GIS, acestea pot apărea la utilizatorii care accesează date ce au deja două tipuri de relaţii. Un utilizator poate solicita o interogare pentru a afla când toţi lăstarii vor fi plantaţi pentru fiecare zonă forestieră. Mai multe poligoane conţin lăstarii şi un poligon conţine mai multe date calendaristice la care se plantează.

6. Tehnici de intoducere a datelor spaţiale Înainte de a face orice analiză şi de a obţine rezultate dintr-un GIS este necesar să introducem datele. Acest lucru este dependent de un număr de factori, şi anume: ce fel de date sunt necesare, cum vor fi utilizate şi în ce format sunt stocate. Atunci când se implementează un proiect GIS, una din cele mai importante sarcini este definirea întrebărilor care urmează să fie puse şi răspunsurile posibile, privitoare la datele de prelucrat şi de obţinut. Aceste deziderate fiind odată cunoscute este preferabil ca datele necesare pentru atingerea lor să fie cât mai puţine. Următorul pas este de a vedea ce fel de date sunt disponibile, mai precis sub ce formă, şi dacă acestea trebuie să fie digitizate prin mijloace proprii sau achiziţionate de la un furnizor. 6.1. Digitizarea Introducerea datelor cartografice nu este simplă. Dacă datele disponibile sunt în formă analogică, cum ar fi hărţi pe suport de hârtie sau fotograme ele trebuie convertite în formă digitală înainte de a fi importate în GIS. Sunt două căi pentru a realiza această conversie: digitizarea şi scanarea.

Figura 27 Digitizorul sau tableta grafică

Page 56: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 56

Procesul de digitizare constă în transformarea datelor grafice din format analogic în format digital. Această acţiune presupune existenţa unui digitizor conectat la un calculator şi prevăzut cu un soft specializat. Digitizorul sau tableta grafică (figura 27) este o suprafaţă plană de diferite dimensiuni, care conţine o reţea foarte fină de fire şi care realizează poziţionarea punctelor într-un sistem de coordonate propriu, prin apăsarea unor butoane de pe un cursor. Acesta este un dispozitiv prevăzut cu o lupă în care sunt încastrate două fire în formă de cruce. Cursorul se suprapune pe punctul care urmează a fi înregistrat, astfel încât încrucişarea firelor să coincidă cu acel punct. Butoanele de pe cursor au un rol foarte precis, apăsarea lor producând o anumită acţiune (marcarea unui punct, crearea unui nod, închiderea unui poligon). Acestea sunt predefinite, adică prin program se stabileşte rolul fiecărui buton. În principiu, setarea lor poate fi modificată de către utilizator. În momentul în care cursorul este mişcat pe suprafaţa plană, aceste fire sunt activate, iar programul de digitizare foloseşte acest semnal pentru a determina exact poziţionarea cursorului. Apăsând un buton se înregistrează coordonatele punctului respectiv. Prin construcţie, digitizorul percepe coordonatele în sistemul propriu. Un punct va avea deci coordonatele (xd,yd). Fişierul rezultat însă, va conţine coordonatele carteziene alese de utilizator sau coordonate reale. Convertirea din coordonate digitizor în coordonate carteziene se realizează prin transformarea afină: Xc= A + B Xd + C Yd Yc= D + E Xd + F Yd unde (Xc, Yc) sunt coordonatele carteziene fixate de utilizator. Coeficienţii transformării A, B, C, D, E, F reprezintă numere care trebuiesc determinate pe baza a trei puncte de coordonate cunoscute atât ale digitizorului cât şi cele fixate de

Page 57: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 57

utilizator. Astfel se formează şase ecuaţii cu şase necunoscute, în general sistemul fiind compatibil determinat. Aceste puncte se consideră ca fiind extrem de precise. O alternativă la transformarea menţionată este tot o transformare afină, cu mai puţini coeficienţi, cunoscută sub numele de transformarea Helmert care este dată de perechea de formule:

Xc= A + C Xd + D Yd Yc= B + D Xd + C Yd Menţionăm că transformarea afină, care conţine de fapt translaţii, rotaţii şi transformări de scară, poate altera forma obiectelor în cazul în care scara este diferită în cele două direcţii, sau rotaţia are un alt unghi în cele două sisteme (al digitizorului şi al utilizatorului). O altă transformare care de asemenea conţine translaţii, rotaţii şi transformări de scară, dar care conservă forma este transformarea conformă, care este dată de formulele (Bernhardsen, 1992):

Xc= A + C Xd - D Yd Yc= B + C Yd + D Xd Evident între coeficienţii care apar în formule diferite, pe care Ie-am notat cu aceleaşi litere, nu există nici o legătură. De reţinut faptul că, formulele de transformare sunt încorporate în programul de digitizare, rezultatul final fiind dat direct în coordonate utilizator. În timp ce harta este înregistrată cu ajutorul cursorului care se mişcă pe suprafaţa hărţii, acesta transmite softului poziţiile sale care corespund unor caracteristici geografice de pe hartă, într-o manieră în care produsul GIS îl poate înţelege şi utiliza prin reproducerea lor pe ecran. Există două regimuri de introducere a datelor: regim punct şi regim stream. În primul caz, fiecare punct este marcat prin apăsarea unui buton al cursorului în momentul când se doreşte să se facă acest lucru. În mod stream cursorul urmează linia care se digitizează, iar programul marchează în mod automat coordonatele punctelor de pe traseul liniei. Aceasta ar părea, la prima

Page 58: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 58

vedere că, este mult mai rapid şi deci mai eficient, însă programul va înregistra foarte multe puncte, parte din ele inutile, fişierul rezultat ocupând astfel mult spaţiu pe disc. În orice caz, se consideră că regimul punct produce o acurateţe mai bună decât cel stream. Se poate folosi un alt pachet de programe decât GIS pentru digitizare şi acest lucru este de preferat în cazul în care nu se doreşte încărcarea unui hard şi soft costisitor cu o sarcină simplă, cum este digitizarea. Procesul de digitizare Înainte de a începe procesul de digitizare, trebuie să stabilim scopul, să alegem hărţile care deja există pe suport de hârtie şi să definitivăm straturile. O hartă poate fi digitizată pentru mai multe scopuri: fie pentru pentru a fi pur şi simplu reprodusă, fie pentru a fi utilizată într-un GIS sau să fie integrată într-o bază de date spaţială, ca parte componentă a unei alte hărţi digitale deja existente. Scopul va decide şi alegerea caracteristicilor hărţilor, în speţă: temele şi gradul de detaliere, scara, sistemul de coordonate. După fixarea temelor vom decide câte straturi vor fi necesare. Când spunem că digitizăm o hartă, digitizăm de fapt un strat. Tot acum se vor ţine cont de eventualele interdicţii impuse de produsul cu care se vor face prelucrările. Reamintim că în Arc/Info nu se permite existenţa pe un acelaşi strat a punctelor şi a poligoanelor, deoarece fiecare generează un fişier cu extensia PAT, având specificaţii diferite (Point Atribute Table şi respectiv Poligon Atribute Table). În orice caz, este de preferat, indiferent de programul utilizat în digitizare şi de produsul GIS cu care se face prelucrarea, ca fiecare strat să conţină un singur tip de primitivă grafică: strat punct, strat arc, strat poligon. Procesul de digitizare propriu-zis presupune următoarele etape: - Fixarea punctelor de control şi apoi digitizarea lor. După această operaţiune se

va afişa o eroare calculată prin metoda celor mai mici pătrate (RMSE – Root Mean Square Error). Dacă eroarea este acceptată, se va trece la pasul următor, în caz contrar procesul se reia.

Page 59: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 59

- Fixarea dinensiunilor hărţii. - Digitizarea punctelor. - Digitizarea arcelor. - Digitizarea poligoanelor (dacă este permis în acel strat). - Salvarea fişierului. Punctele de control se dau la începutul fiecărei sesiuni de lucru şi sunt în număr de minim patru. Se tastează (sau se citesc din fişier) coordonatele care se numesc adevărate, după care se digitizează aceste puncte. Evident că acestea nu vor coincide cu punctele digitizate, apărând o anumită diferenţă. Aceste diferenţe se ridică la pătrat şi se însumează, iar suma se împarte la numărul de înregistrări: S=(1/4)∑(xadev

(i)- xdig(i))2

Se extrage rădăcina pătrată din S pentru a obţine o caracteristică a erorii de măsurare în aceleaşi unităţi ca şi cele originale. Această metodă se numeşte metoda celor mai mici pătrate (Root Mean Square), iar eroarea este cunoscută sub numele de RMSError. Pentru a obţine o acurateţe bună în procesul de digitizare trebuie ca această eroare să fie cât mai mică. Se consideră că o eroare de 0,08 mm (este vorba de deminensiunea pe harta de pe care se digitizează) este foarte bună, iar una de 0,16 este o valoare acceptabilă. De fapt mărimea erorii este decisă în ultimă imstanţă de utilizator. Dimensiunile hărţii se fixează ceva mai mari decât harta originală pentru a avea un control mai bun la margini, unde vor apare întreruperi de arce sau poligoane. Corecţiile se pot face fie în procesul de digitizare fie în procesul de editare (aceasta fiind faza următoare digitizării). În faza de digitizare se corectează erori accidentale pe care operatorul le sesizează imediat. Procesul de digitizare include şi introducerea codurilor de identificare ale primitivelor grafice care permit legarea acestora cu datele atribut. Acestea se introduc de la tastatură sau cu ajutorul butoanelor de pe cursor, dacă acest lucru permite şi a fost stabilit dinainte.

Page 60: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 60

În timpul digitizării se introduc erori indiferent de tehnologia folosită (hard

şi soft) sau de abilitatea operatorului. Să ne imaginăm următoarea operaţiune: fixăm cursorul pe un punct, apoi mutăm cursorul oriunde pe suprafaţa de hârtie şi în fine încercăm să-l fixăm din nou pe acelaşi punct. Niciodată nu vom putea să-l poziţionăm exact în acelaşi punct, ci doar foarte aproape. De asemenea dacă digitizăm o curbă de două ori, în mod sigur nu vom parcurge acelaşi traseu, nici punctele intermediare nu vor fi aceleaşi (figura 28). În aceste condiţii este absolut necesar ca să evaluăm gradul de precizie al operaţiunilor implicate. Problema care se pune este de a ne încadra în marjele de eroare pe care ni le impune viitoarea prelucrare pe harta respectivă.

În cele ce urmează vom aborda câteva dintre erorile care apar în procesul de digitizare. Când avem de digitizat o linie mai lungă de 5 cm se recomandă ca aceasta să fie compusă din două arce; cu alte cuvinte să introducem un nod suplimentar. Închiderea unui arc urmată imediat de deschiderea altuia (şi care se doreşte a fi o continuare a primului) implică introducerea unui nod de start pentru următorul arc, care de fapt trebuie să coincidă cu nodul final al arcului precedent. Această situaţie, precum şi altele asemănătoare conduc la introducerea unei noţiuni, numită Snap Node Tolerance, care să permită contopirea celor două noduri, fapt ştiut din cele de mai sus că, nu putem localiza la doi timpi diferiţi exact acelaşi punct. Snap Node Tolerance este o măsură a erorii, care este egală cu o valoare ce

Figura 28 Digitizarea de două ori a unui arc

Page 61: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 61

reprezintă raza cercului în interiorul căruia oricare două noduri digitizate vor reprezenta acelaşi nod (figura 29). Sau dacă vreţi, distanţa din jurul unui nod pentru care orice alt nod digitizat va coincide cu acesta. Trebuie să facem un comenatriu privitor la modul în care se contopesc nodurile. Unele produse soft cer ca, pentru contopirea a două noduri, cercurile a căror rază este egală cu Snap Node Tolerance doar să se intersecteze (figura 29 a), iar altele cer ca cele două noduri să cadă în interiorul celor două cercuri (figura 29 b).

Alte situaţii posibile pe care le putem întâlni în procesul de digitizare sunt cele prezentate în figra 30. Aceste situaţii pot apărea din două motive: fie că exact aşa ar fi trebuit să înfăţişăm arcele, fie că este vorba de o greşeală. Pentru a clarifica astfel de situaţii se introduce o altă noţiune numită Dangle Length, adică distanţa minimă permisă pentru a deplasa un nod aflat în imediata vecinătate a unui arc. Dacă distanţa dintre nod şi arc, în configuraţia din figura 30 a, este sub distanţa specificată atunci vom avea rezultatul din figura 31 a. Dacă acelaşi lucru este valabil pentru situaţia figura 30 b, se va obţine aspectul din figura 31 b.

Figura 29 Snap Node Tollerance

Figura 30 Dangle node şi dangle arc

Page 62: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 62

În cazul în care această distanţă este mai mare, se va intercala un nod suplimentar şi vom avea patru arce (figura 31 c). Toate aceste operaţiuni se fac în procesul de topologizare (în Arc/Into comanda de creare a topologiei se numeşte CLEAN). O ultimă situaţie pe care o amintim este cea înfăţişată în figura 32 a. Se observă o apropiere exagerată a arcelor A şi B. Aceasta poate să apară dintr-o greşală de digitizare sau nu. Pentru a elimina o situaţie în care un arc este, practic, dublat s-a introdus un nou concept numit Fuzzy Tolerance, care reprezintă distanţa minimă ce separă două arce. Dacă distanţa dintre arce este mai mică decât cea precizată în Fuzzy Tolerance, arcele A şi B se vor contopi şi vom avea situaţia din figura 32 b. În caz contrar, va rămâne configuraţia din figura 32 a. Unele erori se corectează în timpul procesului de digitizare, altele în faza următoare, de editare. În faza de editare se introduc datele care au fost omise la digitizare, se şterg cele care au fost introduse nejustificat şi se corectează cele care necesită această operaţiune. Această etapă este mare consumatoare de timp, mai

Figura 31 Arcele din figura 30 după topologizare

Figura 32 Eroarea Fuzzy

Page 63: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 63

ales dacă digitizarea a fost făcută neglijent. Uneori poate dura mai mult decât digitizarea propriu-zisă. Ultima fază este crearea topologiei, care poate scoate în evidenţă alte erori. În această situaţie se va reveni în etapa de editare, se vor efectua corecţiile, şi în final se reface topologia. În cele de mai sus am înfăţişat doar principiile generale, fiecare prgram de digitizare (sau modulul din cadrul GIS) având propriile reguli pentru realizarea unei hărţi digitale. Intenţia noastră este de a oferi o imagine de ansamblu asupra întregului proces. 6.2. Scanarea Procesul de scanare constă în conversia datelor din format analogic (cum sunt hărţile tradiţionale pe suport de hârtie, imagini aeriene, sau orice altă imagine) în format digital. Modul în care se realizează scanarea este următorul: imaginea este împărţită în puncte (matrice de puncte) fiecăruia atribuindu-i-se un număr în conformitate cu nuanţa de gri sau culoarea de pe original. Procesul este analog cu fotocopierea. Un fotocopiator scanează imaginea şi apoi o reproduce imediat pe hârtie. Un scaner copiază imaginea şi apoi o stochează într-un fişier raster, care ulterior poate fi prelucrat utilizând un produs de procesare de imagini. Cel mai uzual format este TIFF (Tag Image File Format). Rezultatul va fi un fişier în sistem de reprezentare raster. Acest fişier se poate utiliza fie pentru o simplă afişare sau în combinaţie cu alte elemente ale BDS (hărţi vectoriale sau imagini), fie pentru a obţine o hartă vectorială. Scanerele generează fişiere atât în nuanţe de gri cât şi color. Fiecare celulă scanată în scala gri se reprezintă pe 1 byte (8 biţi) de la 0 (pentru negru) la 255 (pentru alb). În cazul color fiecărei celule i se rezervă câte un byte pentru fiecare culoare de bază (reşu, verde şi albastru), deci în total 3 bytes. În plus densitatea de puncte (mărimea celulelor) variază în funcţie de performanţele scanerului. Unitatea de măsură este numită dots per inch (dpi), adică numărul de puncte pe un inch, care de fapt reprezintă o densitate. Aceasta poate varia de la 75 dpi la 600 dpi. Putem intui că,

Page 64: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 64

indiferent de metoda de stocare folosită (oricât este ea de eficientă) este nevoie de un spaţiu foarte mare pe disc. De aceea este important să acordăm o mare atenţie procesului de scanare şi să ne definim de la început opţiunile, adică scopul pentru care executăm o astfel de operaţiune. Una dintre cele mai întâlnite situaţii este scanarea unei hărţi tematice trasate în alb-negru, care urmează a fi vectorizată, adică se urmăreşte obţinerea unei hărţi vectoriale. La prima vedere aceasta ar trebui să aibă ca rezultat direct o imagine booleană, adică 0 (pentru alb) şi 1 (pentru negru). Problema nu este chiar atât de simplă deoarece pot apărea şi valori intermediare. Acest lucru se întâmplă la linii foarte subţiri şi atunci acestea, sau parte din ele pot dispare. Aşa cum am menţionat în regim de nuanţe de gri avem o reprezentare pe un byte, adică valori între 0 şi 255. În această situaţie este dificil să spunem ce este exact alb şi ce este exact negru. În aceste condiţii se impune un prag de reprezentare. Toate valorile mai mici decât acest prag vor fi 0 şi celelalte vor fi 1. Acesta este dat de utilizator. Dacă pragul este prea mare, anumite date cum ar fi liniile subţiri, se pot pierde, iar dacă pragul este prea mic apar date inutile cum ar fi zgomotul sau petele. A găsi pragul optim ia ceva timp, însă merită deoarece se va obţine o hartă de calitate. Rezultatul final va fi un fişier raster boolean. După scanare, următoarea fază este editarea, în care, după ce am determinat precis, cele trei categorii de date: date utile (puncte, linii, poligoane), simboluri (adnotaţii sau semne convenţionale) şi zgomot se procedează la următoarele operaţiuni:

- îndepărtarea zgomotului; - îndepărtarea simbolurilor (dacă este necesar); - vectorizarea; - adăugarea de date suplimentare (dacă este necesar); - corecţia erorilor; - geocodificarea; - crearea topologiei; - georeferenţierea.

Page 65: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 65

“Zgomotul” este un termen preluat din acustică, şi reprezintă date care sunt înregistrate şi nu sunt utile, datorită unor perturbaţii apărute în procesul de scanare. Dacă fişierul raster rezultat va fi folosit doar ca o simplă imagine compilată, doar zgomotul trebuie îndepărtat. În cazul în care aceasta se doreşte a fi un strat tematic (coverage) trebuie îndepărtate şi simbolurile. La o prelucrare şi o imprimare ulterioară acestea vor fi adăugate pe hartă conform regulilor produsului GIS folosit. Procesul de vectorizare poate fi rezumat asfel:

1. Se înregistrează doar pixelii care formează o structură, cum ar fi o linie sau un poligon.

2. Dintre pixelii răspândiţi de-a lungul unei linii, vor fi înregistraţi cei din mijloc (unde norul de puncte este mai dens), care în fapt formează scheletul structurii.

3. Coordonatele se determină pentru punctul de start şi cel de sfârşit a fiecărui segment.

Vectorizarea este afectată de următoarele erori:

- deformarea sau întreruperea liniilor; - vectorizarea datelor inutile (cum ar fi pete, care pot apărea sub formă de

poligoane); - curbe netede devin “zimţate” datorită introducerii de puncte de inflexiune

în locuri unde nu este cazul.

Figura 33 Porţiune mărită

dintr-o imagine scanată

Page 66: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 66

Multe produse program conţin rutine de corecţie asigurând o scanare de calitate. De asemenea există posibilitatea de vectorizare automată. Mai precis, prin program se identifică nodurile, se trasează arcele, respectiv poligoanele. În această situaţie este de preferat ca fişierul rezultat în urma scanării să fie în prealabil “curăţat” de informaţia nedorită (zgomot, simboluri etc). În cazul în care vectorizarea se face manual, se procedează la o mărire (zoom) a porţiunii din imagine în care se execută operaţiunea (figura 33), iar segmentele vor fi trasate, pe cât posibil pe mijlocul liniei. Nodurile şi punctele se marchează prin apăsarea unor taste sau butoane de pe mouse, după instrucţiunile elaborate de produsul cu care se face această operaţiune. Ca şi digitizarea, scanarea-vectorizarea introduce erori care trebuiesc corectate. Corecţiile se fac după regulile structurilor vectoriale. Harta rezultată nu conţine coduri de identificare pentru a putea fi legată de atribute. Acestea se vor introduce de la tastatură, proces pe care îl numim geocodificare. Odată acestea introduse, harta rezultată va fi un strat în format vector ce aparţine BDS. 6.3. Date preluate prin GPS În ultimii ani au apărut noi sisteme de măsurare a distanţelor şi a coordonatelor geografice. Poziţionarea unui punct cu ajutorul sateliţilor este fără îndoială cel mai spectaculos. Actualmente este posibil să se măsoare poziţia geodezică a unui punct de pe suprafaţa Pământului, cu o eroare de câţiva centimetrii, fără a utiliza reperele geodezice existente. Acest sistem, apărut în anul 1990 se numeşte NAVSTAR (NAVigation Satellite Timing And Ranging) – GPS (Global Positionning System), sau pe scurt GPS. Procesul de poziţionare este următorul. Sistemul este compus din 24 sateliţi (1992) pe orbite circulare înalte (aproximativ 20000 km). Întregul program spaţial a fost finanţat de Guvernul SUA şi este în permanenţă monitorizat de către Departamentul Apărării care, de altfel este şi principalul beneficiar. Sistemul are la bază procedeul numit şi triangulaţie spaţială, în care pe

Page 67: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 67

lângă staţia mobilă de la sol sunt implicaţi încă patru sateliţi. Menţionăm faptul că, în orice moment şi în orice punct de pe glob se pot “vedea” cel puţin 4 sateliţi. Înainte de a expune principiul determinării poziţiei vom descrie, pe scurt, caracteristicile echipamentelor şi a modului de comunicaţie satelit – staţie. În vederea măsurării distanţei, sateliţii sunt notaţi fiecare cu câte patru ceasuri atomice, unul în funcţiune şi trei de rezervă. Aceste orologii funcţionează pe baza oscilaţiilor unui atom (de unde şi denumirea), care are o precizie extraordinar de bună şi se consideră că, timpul furnizat de acesta este exact. Această precizie are şi un cost, fiecare ceas fiind estimat la 100000$. Staţia mobilă are în componenţă un ceas cu cuarţ care are o precizie (vorbim de staţiile performante) de 10-9 secunde. Atât satelitul cât şi staţia emite în mod sincronizat un anumit semnal radio codificat (pseudo – random code) materializat printr-o succesiune de cifre binare (0 şi 1), pe o lungime de undă în domeniul radio. Cu alte cuvinte, atât satelitul cât şi staţia emit acelaşi cod în acelaşi timp (măsurat evident după ceasul propriu). Staţia mobilă poate măsura timpul scurs de când a emis codul şi până când a receptat acelaşi cod. Timpul scurs se înmulţeşte cu viteza luminii (viteza de propagare a undelor electromagnetice) şi se obţine distanţa. Măsurând distanţa la satelitul S1 se obţine valoarea r1 (figura 34). Deci staţia mobilă se află pe o sferă cu centrul în S1 şi de rază r1. Măsurând distanţa la satelitul S2 se obţine valoarea r2. Staţia mobilă va fi şi pe sfera de rază r2 cu centrul în S2.

Figura 34 Localizarea punctelor în spaţiu

Page 68: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 68

Mai precis, staţia se află pe cercul obţinut prin intersecţia celor două sfere (haşurat în figura 34). Pentru localizarea mai precisă avem nevoie de o a treia măsurare, anume a satelitului S3. Sfera de rază r3 va intersecta cercul în două puncte (A şi B). Problema s-a redus la a alege care dintre cele două puncte este cel corect. În caz contrar este nevoie de o a patra măsurare. O situaţie mai specială este când cunoaştem altitudinea. În acest caz se poate îndepărta cu uşurinţă punctul eronat prin înlocuirea uneia dintre sfere cu o sferă de rază egală cu raza Pământului. Acesta este modul de determinare a coordonatelor geografice pe mare (cota 0). În consecinţă avem nevoie de trei măsurători pentru localizarea staţiei în trei dimensiuni, dacă putem îndepărta punctul eronat. Staţiile GPS au în componenţă diferite tehnici de eliminare a acestui punct. Aşa că, teoretic este nevoie doar de trei măsurători. Aceasta presupune că, ceasurile sunt perfect sincronizate. În cazul în care ele nu sunt perfect sincronizate şi acesta este cazul real, vom avea nevoie de o a patra măsurare după cum vom vedea în cele ce urmează.

Figura 35 Efectul produs de nesincro- nizarea orologiilor

Page 69: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 69

Aşa cum am precizat mai sus, ceasul atomic de satelit se consideră exact, deci va exprima timpul de referinţă. Pentru o mai uşoară înţelegere a principiului de localizare vom prezenta cazul bidimensional, eliminând o măsurare. Să presupunem că ceasul de pe staţia mobilă este înainte cu o secundă. În figura 35 am înfăţişat prin linii subţiri cazul exact (când ceasurile sunt sincronizate perfect), care generează punctul X, loc în care se găseşte staţia. Deoarece ceasul staţiei merge înainte, semnalul "pleacă mai repede", noi primim semnalul de la satelit mai târziu cu o secundă. Cele trei arce nu se mai intersectează într-un punct, apărând un triunghi sferic ABC. Staţia are în dotare un mic calculator care este programat să execute corecţia. Sesizând diferenţa calculatorul execută o scădere (sau o adunare, dacă ceasul staţiei este întârziat) cu o anumită unitate de timp pentru fiecare măsurare. Dacă scade prea puţin, la al doilea control va scădea din nou, dacă a scăzut prea mult, ulterior va adăuga o cantitate de timp mai mică, ş.a.m.d. Aceste iteraţii se execută până când întreaga suprafaţă a triunghiului ABC se apropie de punctul X. Acesta este, în mare, principiul funcţionării unei staţii GPS. Am afirmat mai sus că întregul sistem este monitorizat de către Departamentul Apărării SUA. Perioada de rotaţie a fiecărui satelit este de 12 ore, deci fiecare satelit va trece de două ori în vecinătatea staţiei de supraveghere, care măsoară în permanenţă caracteristicile cinematice ale satelitului (viteză, parametrii orbitali, etc.) precum şi starea tehnică. În cazul apariţiilor unor perturbaţii gravitaţionale din partea Lunii şi a Soarelui precum şi a presiunii radiaţiei solare, se va proceda la ameliorarea acestor efecte de la sol. Caracteristicile cinematice sunt transmise de către satelit spre staţia mobilă. Aceste informaţii sunt folosite pentru determinarea precisă a poziţiei satelitului care are un rol important în determinarea coordonatelor. Dacă aceste date sunt transmise pe acelaşi canal, operaţiunea de determinare a poziţiei este mult întârziată. La ora actuală există staţii de recepţie multicanal care permit transmiterea semnalelor simultan şi care pe lângă faptul că, datele privind poziţia şi parametrii orbitali se transmit separat, mai permit şi detectarea simultană a sateliţilor.

Page 70: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 70

Până acum nu am amintit nimic despre propagarea semnalului prin atmosferă. După cum se ştie pătura înaltă a atmosferei, ionosfera, conţine particule încărcate şi influenţează propagarea undelor electromagnetice. Cu cât lungimea de undă este mai mare, cu atât semnalul este mai frânat. S-a rezolvat şi acestă problemă luându-se în calcul influenţa ionosferei. Modul cum se repercutează în datele de măsurare este complicat. Un alt factor perturbator sunt vaporii de apă din atmosferă, dar acest fenomen este aproape imposibil de corectat. Privitor la acurateţea determinării poziţiilor trebuie să precizăm faptul că, Departamentul Apărării SUA, care aşa cum am spus monitorizează întreg sistemul, şi îşi rezervă dreptul de a altera măsurătorile în mod intenţionat. Aceasta se întâmplă în special în situaţii de război, sau atunci când Guvernul SUA consideră că, este necesară o astfel de operaţiune. Este cel mai mare tip de eroare. În orice caz Departamentul Apărării al SUA foloseşte canale speciale, la care nu are acces altcineva. Semnalul pseudo - random are în acest caz şi o denumire, anume P - code (Precise sau Protected code). Acesta se schimbă în fiecare săptămână şi se repetă la 267 zile. Practic doar Departamentul Apărării are acces la aceste canale. Pentru ceilalţi utilizatori există un cod standard numit C/A code

Figura 36 GPS diferenţial

Page 71: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 71

(Course/Acquisition code) numit şi cod civil. Evident domeniul acesta este afectat de perturbaţii. O îmbunătăţire a preciziei unei staţii mobile se poate face prin tehnica numită GPS deferenţial. Este vorba de încă o staţie suplimentară, care este fixă şi ale cărei coordonate se cunosc cu mare precizie (figura 36). Aceasta poate comunica cu staţia mobilă în aceeaşi manieră ca şi satelitul. Ea transmite staţiilor mobile erorile conţinute în datele provenite de la sateliţi. Staţia fixă are o anumită rază de acţiune şi poate comunica cu orice staţie care se află în zona de influenţă. Există o mare varietate de staţii GPS, de la cele simple până la cele sofisticate şi care în mod evident se reflectă în preţ. Preţurile variază între 100$ şi 25000$ sau mai mult. Staţiile modeste au precizii de ordinul metrilor, iar cele complexe de ordinul milimetrilor. Acesta este cazul static, adică atunci când staţia mobilă se fixează şi necesită o perioadă mai mare de determinări (în regim diferenţial). În cazul cinematic (când staţia se mişcă), deci determinarea este instantanee, precizia este de ordinul sutelor de metri respectiv de ordinul zecilor de centimetri. Staţiile sofisticate permit efectuarea de corecţii datorate efectului Doppler. Efectul Doppler apare în situaţia în care sursele de emisie şi recepţie a semnalelor electromegnetice sunt în mişcare. Aceasta produce o modificare a lungimii de undă a semnalului radio, influenţând astfel viteza. Datele preluate prin GPS pot fi integrate GIS. Staţiile mai performante permit cuplarea printr-un cablu serial la un laptop care stochează coordonatele punctelor înregistrate direct pe suport magnetic. Există programe specializate care permit conversia acestor date direct în produsele GIS mai cunoscute. Astfel, cu câteva comenzi putem converti aceste date într-un coverage Arc/Info care va permite a fi integrat în BDS şi supus unor prelucrări. Coordonatele furnizate de sateliţi prin GPS sunt date în sistemul geodezic mondial WGS84 (World geodesic System). Acestea sunt coordonate elipsoidale în trei dimensiuni. 6.4. Date CAD

Page 72: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 72

AutoCad a fost lider pe piaţa pachetelor CAD mai bine de 15 ani ceea ce a făcut ca formatele generate de acesta să fie foarte larg răspândite. Cel mai răspândit format este DXF (Drawing eXchange Format) care este creat şi citit de cele mai multe produse CAD ca de altfel şi GIS. Formatul intern DWG este de asemenea larg utilizat. Microstation este principalul competitor pentru pachetele CAD iar formatul lor intern, DGN, este de asemenea foarte cunoscut. Este important de notat faptul că, Microstation poate scrie fişiere DXF şi aceasta este calea cea mai bună de a importa fişiere Microstation în GIS.

6.5. Imagini aeriene şi satelitare Imaginile digitale atât aeriene cât şi satelitare au o implicaţie din ce în ce mai mare în cadrul proiectelor GIS complexe. Multitudinea de probleme care apar ne-a determinat să rezervăm un spaţiu separat. 6.6. Alte formate de date. Importul şi exportul datelor geografice Una dintre cele mai mari probleme privitoare la GIS este proliferarea formatelor de date. Diferite tipuri de date au formate diferite şi sunt executate de programe diferite. Adesea un format de date creat de un pachet de programe particular nu poate fi citit de un alt pachet. Mai precis este vorba de numărul de biţi pe care se face codificarea internă, care poate diferi de la un soft la altul sau de la o versiune la alta. Chiar şi în cadrul aceluiaşi soft, la versiuni diferite, fişierele nu sunt compatibile şi trebuiesc convertite. De exemplu, un fişier document scris în Word 6 sub Windows 3.1, pentru a fi editat cu Word 7 sub Windows 95 trebuie convertit. Dacă la un editor de texte, cum este Word proiectat şi dezvoltat de aceeaşi firmă, avem astfel de probleme ce să mai zicem de produse diferite. Problema conversiei în cazul produselor GIS este şi mai dificilă, mai ales că introducerea unei hărţi în calculator nu este o treabă uşoară. În plus, la conversii se pot pierde date cum ar fi tabelele de atribut. De aceea trebuie acordată o importanţă deosebită programului cu care se face digitizarea şi a produsului cu care se face prelucrarea. Fiecare produs

Page 73: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 73

GIS are o listă de alte produse în care se face exportul sau din care se face importul. Este bine ca înainte de a face conversii pe hărţi complexe, să se facă nişte teste pe hărţi mai simple, ca să ştim la ce ne aşteptăm. Cazul cel mai frecvent este importul fişierelor DXF. Practic orice produs GIS poate importa şi exporta fişiere grafice în acest format. Procedeul de import are două aspecte. În primul rând se poate importa doar în vederea afişării în combinaţie cu propriile fişiere. Acest lucru îl face şi ArcView. Apoi, este vorba de conversie în produsul GIS pentru a putea fi prelucrat în acesta. Cea din urmă situaţie se realizează printr-un şir de comenzi ale produsului care face importul, ultima comandă fiind comanda de realizarea a topologiei, deoarece fişerul DXF este de tip spagheti. În final rezultă un strat propriu produsului respectiv. Primitivele grafice vor primi coduri “date de mână” (adică tastate) de către utilizator. În cazul în care fişierul grafic este însoţit de atribute, acestea se pierd. Pentru recuperarea lor urmează un alt şir de comenzi. De multe ori se preferă digitizarea cu produse ieftine şi apoi se face un import, atributele fiind introduse direct în produsul GIS. Atenţionăm că, această practică conduce la un slab control al preciziei, acesta depinzând în ultimă instanţă de programul cu care se face digitizarea.

6.7. Surse de date Achiziţia de date reprezintă în cele mai multe situaţii primul pas în implementarea unui GIS, acest lucru fiind foarte scump atât din punct de vedere al resurselor financiare cât şi al timpului. Studiile au arătat că, costurile legate de achiziţia de date reprezintă circa 80% din totalul costurilor asociate cu un proiect GIS. De aceea este mai bine ca înainte de a trece la un proces de digitizare să fie consultate firmele producătoare de hărţi digitale. Acest lucru poate avea un efect pozitiv asupra costurilor implementării unui proiect GIS, precum şi a timpului de realizare a acestuia. Există o varietate mare de surse de date colectate de-a lungul timpului privitoare la Europa. Cel mai recent program al comunităţii europene privitoare la imagini digitale este programul CORINE. Acest program a avut ca rezultat înregistrarea

Page 74: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 74

întregii suprafeţe a Europei prin teledetecţie apelând la serviciile programelor spaţiale Landsat şi SPOT. De asemenea compania ESRI pune la dispoziţie prin Internet (www.esri.com) hărţi digitale în mod gratuit. O problemă majoră care trebuie rezolvată este dreptul de copyright. Agenţiile naţionale de cartografie din Europa Occidentală, precum şi unele firme private deţin copyright asupra unor hărţi şi este necesară obţinerea de licenţă pentru utilizarea lor. Utilizatorii de GIS consideră că preţurile sunt prea ridicate, dar trebuie avut în vedere şi costurile de realizare a acestor hărţi. În schimb în America de Nord situaţia este diferită. Aici producţia de hărţi este subvenţionată de diferite companii, utilizatorii plătesc anumite sume acceptabile, iar datele sunt disponibile pentru oricine tot la sume rezonabile, unele dintre ele fiind distribuite în mod gratuit. Această politică a avut ca rezultat răspândirea şi proliferarea seturilor de date geografice, în SUA, la preţuri mici. Tot în SUA sunt cele mai puternice firme producătoare de soft, precum şi cele mai multe proiecte GIS în exploatare, la o mare varietate de companii private sau instituţii guvernamentale. 7. Analiza spaţială Deşi constituie modulul forte al unui GIS, la ora actuală posibilităţile de analiză sunt destul de limitate comparativ cu cele privind stocarea, manipularea şi vizualizarea. În prezent nu există o înţelegere a producătorilor de GIS cu privire la tipurile de programe (algoritmi) ce trebuiesc incluse în acest modul. Unele produse au o colecţie modestă de funcţii pentru analiză şi modelare, însă firmele producătoare duc o politică de dezvoltare a acestor rutine, astfel că, periodic acestea lansează pe piaţă noi versiuni. În general este puţin probabil ca un produs GIS să satisfacă în totalitate cerinţele unui utilizator. Marile dificultăţi ale firmelor producătoare este lipsa unui consens atât în ceea ce priveşte algoritmii implementaţi în analiză spaţială, cât şi a definirii noţiunilor. Esenţa analizei spaţiale este de a extrage datele cu semnificaţie din datele distribuite spaţial, care eventual au fost suspuse unor prelucrări. Analiza spaţială este procesul de obţinere de asociaţii şi tipare pe hartă în vederea caracterizării, previziunii sau

Page 75: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 75

înţelegerea fenomenelor spaţiale. Ca exemplu putem lua analiza relaţiilor dintre caracteristicile geochimice a solului dintr-o regiune şi distribuţia tipului de rocă. O înţelegere a unei astfel de relaţii este importantă pentru interpretarea hărţilor geochimice pentru un studiu de impact. Modelarea prin GIS se realizează cu ajutorul procedurilor conţinute în cadrul analizei spaţiale, care conduce în final la o previziune în vederea luării deciziilor. Operaţiile implicate în modelare pot fi efectuate direct pe straturile de hărţi şi în combinaţie cu atributele aferente. Datorită complexităţii proceselor de modelare, precum şi a particularităţilor domeniului modelat, nu există până în prezent un limbaj universal pentru modelare în GIS. Analiza spaţială reprezintă mai mult un concept decât o componentă program a unui GIS. Operaţiile analizei spaţiale sunt conţinute în diferite module ale GIS. De exemplu în Arc/Info modulul ARCEDIT conţine foarte multe instrucţiuni corespunzătoare operaţiilor analizei spaţiale. În schimb ArcView are o extensie (care se livrează separat) ce se numeşte Spatial Analyst şi care, în mod evident are în componenţă conceptele şi operaţiile analizei spaţiale. Bineînţeles că şi modulul principal al ArcView conţine operaţii ale analizei spaţiale însă acestea sunt mai puţine decât în extensia amintită. În principiu, fiecare produs soft are propriul sistem de organizare a programelor, care constituie operaţiile analizei spaţiale. În linii mari, analiza spaţială trebuie să permită: interogarea spaţială, interogarea atribut (uneori se foloseşte şi termenul de aspaţial) şi generarea unui set de date noi din cele existente. De fapt acestă ultimă cerinţă este cea mai reprezentativă pentru analiza spaţială şi constituie esenţa prelucrării datelor geografice. După cum vom vedea, analiza spaţială cuprinde o mare varietate de operaţii care se constituie în grupuri, subgrupuri şi în fine operaţii elemenatare. O problemă dată se constutie dintr-un şir de operaţii elementare, într-o ordine prestabilită, în care sunt implicate date spaţiale, date atribut şi proceduri (programe), care le prelucrează. Fiecare operaţie elemntară, care este încorporată în programe şi apelată prin comenzi, are o anumită interpretare şi deci, trebuie să fie în concordanţă cu

Page 76: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 76

problema reală. Alegerea operaţiilor, precum şi a ordinii de acţiune asupra datelor, într-un proces de modelare, nu este foarte simplă, de aceea trebuie acordată cea mai mare atenţie. Acest lucru este foarte dificil de întreprins şi reprezintă cheia succesului în realizarea scopului propus. Stabilirea algoritmilor se face în cadrul etapei de analiză şi este lucrul cel mai important în vederea obţinerii de rezultate corecte. O alegere defectuoasă a operaţiilor, sau a ordinii execuţiei lor, conduce în mod inevitabil la conflicte între programe, lucru sesizabil sau mai rău, se obţin rezultate eronate şi de multe ori nu avem nici un control şi nici o posibiltate de verificare ulterioară. Operaţiile analizei spaţiale sunt numeroase. În principal, există şapte (Cho, 1996) clase de operaţii: operaţii pe un singur strat, operaţii pe straturi multiple, analiza statistică, analiza reţelelor, analiza suprafeţelor şi analiza grid. Modelarea spaţială compexă înglobează proceduri din toate grupurile de operaţii amintite. În conformitate cu scopul declarat al acestei cărţi, vom prezenta principalele grupuri şi operaţii elementare pe care le considerăm mai importante fără a intra în detalii. 7.1. Operaţii pe un singur strat Operaţiile pe un singur strat, care se mai numesc operaţii pe orizontală, constituie instrumentele de bază ale analizei spaţiale. În cazul hărţilor vectoriale este necesar ca straturile să conţină numai primitive grafice de acelaşi fel, adică un strat care conţine puncte să nu conţină arce sau poligoane etc. În cazul în care un strat conţine două sau mai multe tipuri de primitive grafice se apelează la grupul de operaţii pe mai multe straturi. Există trei categorii mai importante de operaţii: manipularea primitivelor grafice, selecţia lor şi clasificarea. Prima categorie cuprinde operaţii asupra contururilor şi analiza de proximitate. A doua categorie de operaţii se referă la identificarea de primitive grafice pe baza unor expresii logice. În fine, a treia categorie are în componenţă operaţiile care permit gruparea primitivelor grafice în clase în vederea unei analize statistice.

Figura 37 Operaţia MAPJOIN

Page 77: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 77

Dintre operaţiile elementare care se fac asupra contururilor amintim: selectarea unei porţiuni dintr-un strat (CLIP) cu alte cuvinte copierea unei porţiuni dintr-un coverage; îndepărtarea unor primitive grafice (ERASE); crearea unor subdiviziuni (SPLIT), asamblarea a două sau patru hărţi adiacente (MAPJOIN), îndepărtarea limitelor care separă poligoanele de acelaşi tip (DISOLVE) şi eliminarea unor linii care au fost introduse în mod eronat (ELIMINATE). Analiza de proximitate implică determinarea unor contururi de distanţă egală la o anumită primitivă grafică. În mod uzual operaţia poartă numele de BUFFER. Există situaţii când un buffer are dimensiune variabilă. De exemplu, într-un studiu de poluare a solului extinderea gradului de contaminare este dependentă de concentraţia poluantului a cărei valoare este conţinută în tabela de atribut. Operaţiile numite mai sus sunt inspirate din instrucţiunile Arc/Info. Aceste instrucţiuni, într-o sintaxă sau alta, sunt aceleaşi şi în alte produse GIS. Dintre operaţii am ales spre exemplificare MAPJOIN (figura 37) şi BUFFER (figura 38) Prin identificarea şi selectarea unor primitive grafice se înţelege obţinerea în mod interactiv de informaţii atribut direct pe ecran dând clic pe o anumită primitivă grafică. Este vorba, de fapt, de o interogare a BDG. O interogare complexă se face

Figura 38 Crearea de buffere

Page 78: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 78

pe baza unor expreii logice. De exemplu, să se afişeze toate suprafeţele cultivate cu grâu care sunt mai mari de 1 ha şi mai mici de 5 ha. Clasificarea este operaţia prin care datele spaţiale sunt simbolizate în conformitate cu atributele asociate lor. Operaţia poate fi făcută asupra oricărei primitive grafice. Clasele pot fi realizate automat sau fixate de utilizator. Această operaţie este foarte bine reprezentată în ArcView. În partea a doua a lucrării de faţă au fost analizate câteva situaţii privind clasificarea la nivel de poligon. În mod asemănător se face şi la nivel de punct sau linie.

7.2. Operaţii pe straturi multiple Operaţiile pe mai multe straturi impun ca toate hărţile implicate în prelucrări să aibă acelaşi sistem de coordonate şi aceeaşi scară. Orice abatere de la această cerinţă poate conduce la rezultate eronate. Acest gen de operaţii, cunoscute sub numele de operaţii pe verticală, se bazează pe relaţii între date aflate pe straturi diferite. Cu ajutorul acestor operaţii, un strat complex poate fi descompus în straturi tematice şi invers, mai multe straturi pot fi combinate pentru a rezulta un strat complex. Operaţiile pe straturi multiple se pot împărţi în trei categorii: operaţii de tip overlay, analiza de proximitate şi analiza corelaţiilor spaţiale.

Figura 39 Reuniunea dintre două straturi vectoriale

Figura 40 Intersecţia dintre două straturi vectoriale

Page 79: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 79

Analiza overlay Analiza overlay creează combinaţii între primitivele grafice aflate pe straturi diferite în conformitate cu anumite condiţii logice impuse (bazate pe algebra booleană). Obiectivul principal al analizei overlay este de a construi conexiuni între date aparţinând unor straturi diferite pentru a stabili relaţii între entităţi geografice. Deşi cuvântul overlay înseamnă suprapunere, grupul de operaţii care îl compune sunt de factură diversă. Condiţiile logice sunt propoziţii care conţin identificatori ale primitivelor grafice, atribute, constante şi operatori logici. Operatorii logici sunt: AND (şi), OR (sau), XOR (sau exclusiv) şi NOT (nagaţie). Dintre operaţiile pe straturi multiple amintim UNION (reuniune) şi INTERSECT (intersecţie). UNION este operaţia prin care două sau mai multe straturi sunt suprapuse, rezultând un nou coverage. Această operaţie corespunde operatorului logic OR. În figura 39 avem un exemplu de combinare a două straturi cu UNION. Această operaţie este una dintre cele mai utilizate şi nu impune restricţii ca straturile să conţină acelaşi tip de primitive grafice. De asemenea este posibilă şi reuniunea mai multor straturi. INTERSECT este operaţia corespunzătoare operatorului logic AND. Când două straturi sunt supuse acestei operaţii rezultatul, care este un coverage, va conţine porţiunea din primul strat care se va afla prin suprapunere şi în cel de-al doilea strat. În plus se vor adăuga şi datele din al doilea strat. De subliniat că datele trebuiesc să fie de acelaşi tip, adică ambele să fie arc, ambele să fie poligon sau straturile să aibă primitive grafice comune etc. Intersecţia dintre două straturi care conţin fiecare primitive grafice diferite este lipsită de obiect. De cele mai multe ori această operaţie se face pe straturi care conţin doar poligoane (figura 40).

Page 80: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 80

Operaţiile privind proximitatea sunt aceleaşi ca şi acelea de pe un singur strat, doar că se referă la straturi diferite. În fapt analiza de proximitate este precedată de combinarea de straturi, rezultând un alt strat asupra câruia se face analiza de proximitate. În cele ce urmează vom trata teoria corelaţiei mai pe larg pentru a avea o imagine de ansamblu, independentă întrucâtva de acest grup de operaţii, mai cu seamă că aplicaţiile în domeniul geografiei şi nu numai, sunt numeroase. Analiza de corelaţie scoate în evidenţă relaţii dintre fenomene spaţiale şi distribuţia variabilelor semnificative. Se aplică structurilor vectoriale punct (7.3), datelor raster (7.5) şi a datelor atribut. În principiu, corelaţia se poate aplica şi pe un singur strat (7.3; 7.1), însă aceasta are o semnificaţie aparte pe straturi multiple şi justifică discuţia de mai jos. Analiza de corelaţie pe un singur tabel atribut este mai puţin semnificativă (acest lucru poate fi făcut, de exemplu, cu EXCEL), mult mai importantă este corelaţia pe mai multe tabele atribut, aparţinând unor straturi diferite. Această din urmă analiză face parte dintr-un proces de modelare. Analiza corelaţiilor spaţiale Analiza corelaţiilor spaţiale are în componenţă operaţii statistice. Obiectul principal al acestui modul este de a găsi relaţii între diferite tipuri de date spaţiale distribuite pe mai multe straturi. În procesul de cercetare a legăturilor cauzale existente între caracteristicile geografice, avem de-a face cu contopirea acţiunilor unei multitudini de factori (cauze), dintre care unii esenţiali, alţii neesenţiali, unii pot fi determinaţi, alţii nu. Tocmai de aceea, în cercetarea legăturii reciproce dintre două fenomene apar dificultăţi mari deoarece pot să existe cauze necunoscute. În astfel de situaţii este util să determinăm gradul de corelare şi apoi să analizăm separat unele din aceste cauze. În acest mod este posibilă stabilirea unui tablou al condiţiilor în care se desfăşoară un anumit fenomen natural, fapt care duce la modelarea matematică a sa. Astfel de probleme se cercetează cu mult succes prin metodele statisticii, unde teoria corelaţiei are o pondere însemnată. Cu alte cuvinte, trebuie să definim relaţii posibile între diferiţi factori. În cadrul acestei analize intră straturi tematice

Page 81: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 81

punct, reprezentări raster şi tabele de atribut. Corelaţiile pot fi făcute atât pe un strat cât şi pe mai multe straturi. Eficienţa aplicării metodei corelaţiei depinde de punerea (enunţarea) corectă a problemei studiate precum şi de aplicarea corectă a statisticii matematice. Caracterul complex al dependenţei statistice pune pe primul plan problema identificării existenţei legăturilor. Calculul indicatorilor de corelaţie este admis cu condiţia stabilirii anticipate a unei legături cauzale reale între fenomenele cercetate. Statistica nu poate să rezolve o astfel de problemă fără ajutorul ştiinţei din domeniul căreia face parte fenomenul studiat. Cu alte cuvinte, specialistul din domeniul respectiv trebuie să cunoască temeinic noţiunile analizei statistice implicate pentru a da o interpretare corectă a rezultatelor. Pentru a asigura un rezultat corect, este necesar includerea în cercetare, dacă este posibil, a tuturor factorilor cu acţiune esenţială. O problemă importantă pentru cercetarea corelaţiilor este determinarea funcţiei de regresie, care să exprime relaţia cantitativă dintre fenomenul efect şi fenomenul cauză. Forma legăturii dintre fenomene şi descrierea printr-o ecuaţie analitică, pe baza cărora se definesc valorile fenomenului efect, în funcţie numai de factorul sau factorii luaţi în considerare (cauze). Pentru ajustarea seriei de valori trebuie să se aleagă acea ecuaţie care oglindeşte în modul cel mai corespunzător caracterul legăturii cercetate. De buna alegere a funcţiei de regresie depind rezultatele analizei de corelaţie, valoarea estimaţiilor variabilei dependente. Stabilirea formei legăturii ţine seama de natura dependenţei fenomenului cercetat (de obicei se reprezintă grafic). La fenomenele simple, unde cauzele acţionează separat, relaţia dintre fenomenul-efect şi fenomenul-cauză se reprezintă sub forma:

y=f(x) La fenomenele complexe, dependenţa se exprimă sub forma generală:

y = f(x1 , x2 ,..., xn )

Page 82: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 82

Fenomenul y este generat de acţiunea comună a factorilor x1 , x2 ,..., xn, din care luăm însă în calcul numai o parte. Să admitem că am luat în calcul factorul x1. Întrebarea care se pune este următoarea: în ce condiţii indicatorii corelaţiei obţinuţi exprimă măsura reală a influenţei variabilei x1 asupra variabilei y? Numai cu condiţia ca factorul x1 să fie hotărâtor în determinarea lui y, ceilalţi fiind nesemnificativi. În cazul în care fenomenul este sub acţiunea unui complex de factori esenţiali şi aceasta este situaţia obişnuită, pentru a exprima influenţa şi gradul de intensitate a legăturilor în raport cu un singur factor trebuie să eliminăm influenţa celorlaţi. Să considerăm o colectivitate statistică caracterizată prin mărimile X şi Y. Efectuînd o serie de determinări experimentale (sau observaţii) asupra acestei colectivităţi, putem întocmi tabela datelor respective: X | x1 , x2 ,..., xn Y | y1 , y2 ,..., yn Repartiţia empirică a celor două variabile se poate obţine pe cale grafică, într-un sistem de axe xoy, unde vom reprezenta punctele de coordonate x şi y. Un ansamblu de astfel de puncte se numeşte câmp de corelaţie, tabel de corelaţie sau nor statistic. Dacă punctele (xi, yi) sunt distribuite de-a lungul unei fâşii, care în general urmează o curbă determinată, spunem că între mărimile respective există o dependenţă funcţională. Aceasta poate fi liniară (figura 41) şi neliniară (figura 42). În cazul când între X şi Y nu există nici un fel de dependenţă, cîmpul de distribuţie se va prezenta asemănător cu acela arătat în figura 43. Cele două caracteristici sunt independente.

Figura 41 Distribuţie liniară Figura 42 Distribuţie neliniară

Page 83: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 83

Într-un caz particular, dependenţa corelaţionară se poate transforma într-o dependenţă funcţională, dar cu un anumit grad de certitudine. Apare problema de a stabili cantitativ (numeric) în ce măsură dependenţa corelaţională se apropie sau se depărtează de dependenţa funcţională. În foarte multe cazuri, din observarea fenomenelor naturale sau a proceselor sociale, fără a cunoaşte natura exactă a acestora şi nici cauzele prin care este pusă în evidenţă o anumită caracteristică, se pot trage concluzii foarte importante prin examinarea corelaţiei dintre aceste trăsături şi alte evenimente. În acest mod se poate aprecia existenţa unei relaţii statistice între două sau mai multe variabile, adică în astfel de cazuri se vorbeşte despre corelaţii dintre mărimile care indică o dependenţă reciprocă. În cazul când se consideră numai două variabile, se pot stabili corelaţii simple, iar când numărul variabilelor este mai mare de doi, avem corelaţii multiple.

Din punct de vedere al formei unei relaţii statistice, spunem că ea este directă atunci cănd creşterea unei variabile duce la o creştere a celeilalte variabile, şi o denumim inversă când o creştere a unei variabile duce la o descreştere a celeilalte. După cum am văzut relaţiile statistice definite prin corelaţii pot avea aspect liniar

Figura 43 Distribuţie aleatoare Figura 44 Distribuţie grupată

Page 84: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 84

sau neliniar, prin urmare vom distinge corelaţii liniare şi corelaţii neliniare sau curbilinii. În cazul în care sunt implicate mai multe variabile vom avea corelaţie parţială când se consideră constante unele variabile şi corelaţie totală când se iau în considerare variaţiile tuturor mărimilor. Meoda celor mai mici pătrate Problema care se pune în acest caz este de a găsi reprezentarea analitică a dependenţei funcţionale căutate, adică de a alege o formulă care să descrie rezultatele experimentului. Formula se alege dintr-o mulţime de formule de tip determinat, de exemplu:

y = ax + b , y = a exp(bx) +c , y = a + b sin( ωt + ϕ) Cu alte cuvinte, problema constă în a determina parametrii a, b, c, ai formulei, în timp ce tipul formulei este cunoscut dinainte ca urmare a unor considerente teoretice sau după forma prezentării grafice a materialului empiric. Să notăm dependenţa funcţională prin: y = f(x; a0,a2,...,an ) Parametrii a0,a2,...,an nu se pot determina exact pe baza valorilor empirice y1, y2,..., yn ale funcţiei, deoarece acestea din urmă conţin erori aleatoare. Este vorba de obţinerea unei estimaţii "suficient de bune".

Formularea problemei. Dacă toate măsurătorile valorilor funcţiei sunt y1, y2,..., yn, atunci estimaţiile parametrilor a0,a2,...,an se determină din condiţia ca suma pătratelor abaterilor valorilor măsurate y de la cele calculate f(x;a0,a2,...,an), adică expresia

S(a0, a1,…,an)=Σ[yk-f(xk;a0, a1,…,an)]2

să ia valoarea minimă, însumarea se subînţelege de la 1 la n. Consideraţia formulată se păstrează şi pentru determinarea estimaţiilor parametrilor unei funcţii de mai

Page 85: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 85

multe variabile. De exemplu, pentru funcţia z de două variabile x şi y, estimaţiile parametrilor a0, a1,…,an se determină din condiţia ca expresia:

S(a0, a1,…,an)=Σ[zk-f(xk, yk; a0, a1,…,an)]2 să fie minimă. Aflarea valorilor parametrilor a0, a1,…,an, care conduc la cea mai mică valoare a funcţiei de n+1 variabile S, revine la rezolvarea sistemului de ecuaţii: ∂S/∂a0=0, ∂S/∂a1=0, …, ∂S/∂an=0 Dacă formula empirică depinde liniar de parametrii necunoscuţi atunci sistemul va fi de asemenea liniar. Dreapta de regresie În cazul cel mai simplu se studiază numai două variabile X, Y şi se doreşte găsirea dependenţei:

Y = aX + b în ipoteza că X este cauza şi Y este efectul. În urma celor n probe se cunosc datele (xi,yi), i=1,...,n şi trebuie să determinăm coeficienţii a şi b astfel încât suma

S(a,b) = Σ(axi + b – yi)2

să fie minimă. Punctele staţionare candidate la extrem sunt: ∂S/∂a=0, ∂S/∂b=0 Din condiţia de extrem a funcţiei de două variabile, rezultă că extremul este un minim. În urma calculelor se obţine

Page 86: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 86

a=(Sy/Sx)rxy, b=y - ax unde x şi y sunt mediile aritmetice ale variabilei X, respectiv Y, Sx

2 şi Sy2 sunt

dispersiile celor două variabile, iar rxy=( xy – x y )/ SxSy este coeficientul de corelaţie al variabilelor X şi Y . Acesta indică gradul de dependenţă liniară între cele două variabile. Satisface următoarea condiţie: -1≤ rxy ≤1 Semnul plus indică o dependenţă directă, iar minus indică o dependenţă inversă. Apropierea de extreme dă indiciul unei dependenţe mari, iar apropierea de zero, o slabă dependenţă liniară. Este unul din indicatorii cei mai utilizaţi. Ecuaţia dreptei căutată va avea ecuaţia:

Y - y = (Sy/Sx) rxy (X - x)

Această dependenţă reprezintă o dreaptă numită dreaptă de regresie a variabilei Y în raport cu variabila X. Observaţii. 1. Trebuie să facem observaţia că, indiferent de gradul de împrăştiere al punctelor, întotdeauna se poate găsi o dreaptă de regresie, dar în cazul unei dispersii mari aceasta devine inutilă. De aceea un studiu preliminar a distribuţiei punctelor în plan sau spaţiu se impune cu necesitate. 2. Se poate vorbi şi de dependenţa variabilei X în funcţie de Y. Urmând un calcul asemănător se ajunge la dreapta de regresie a variabilei X în raport cu Y: X - x = (Sx/Sy) rxy (Y - y) Se observă că cele două drepte de regresie coincid dacă şi numai dacă r = 1. 3. Pentru a obţine o curbă de regresie, se procedează similar.

Page 87: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 87

În cele ce urmează vom lua două exemple aplicate pe valori atribut. În primul exemplu vom determina o dreaptă de regresie, corespunzătoare debitului şi al pH-ului, măsurate în perioada ianuarie -decembrie 1993 pe râul Arieş. Datele au fost obţinute de la R.A. Apele Române. PH 8.7 7.8 6.6 7.9 7.3 7.5 7.5 7.3 6 7.6 7.8 7 6.8 6.6 6.4

Debit 13 40 80 23 50 30 25 60 100 28 15 74 45 59 68

Figura 45 Dreapta de regresie Se observă că pH-ul scade odată cu creşterea debitului. La debite mai mari procesele hidrice (dizolvare, diluţie etc) fiind mai accentuate. La valori mai mici ale debitului, pH-ul creşte devenind uşor acid (7,6 – 7,9) sau acid (8,7). Coeficientul de corelaţie este r=-0,87946; avem astfel o corelaţie inversă strânsă. În al doilea exemplu am determinat curba de regresie corespunzătoare variaţiei debitului şi suspensiilor. Datele au fost obţinute în urma analizelor fizico-chimice efectuate pe Valea Zalăului, de pe teritoriul municipiului Zalău în anul 1995. debit 251 190 308 375 165 357 369 280 469 640 215 150 169 550 460

Variatia debit-pH

y = -32.633x + 284.03

020406080

100120

0 5 10

debitLinear (debit)

Page 88: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 88

susp. 75 68 157 200 69 134 125 67 205 270 48 90 88 125 145

Figura 46 Curba exponenţială de regresie În figura 46 se distinge faptul că odată cu creşterea debitului cantitatea de suspensii din apă creşte exponenţial. Datorită curentului, particulele de dimensiuni mari de pe fundul albiei sunt antrenate în mişcare, devenind suspensii. În cazul unor debite mai mici, când scurgerea este mai lină, doar particulele de dimesiuni mici sunt antrenate în mişcare. Facem observaţia că acestă lege nu este atât de reprezentativă ca şi cea din exemplul precedent. Calculele au fost făcute cu programul de calcul tabelar Excel. Regresia multiplă Considerăm cazul în care variabila Z depinde de două variabile X şi Y. Cu alte cuvinte X şi Y reprezintă cauzele, iar Z este efectul. Se doreşte obţinerea dependenţei

Z = a X + b Y + c astfel încât suma

V ar ia tia deb it- s us pens ii

y = 46 .436e 0 .0 0 2 6 x

0

50

100

150

200

250

300

0 500 1000

s us p .

Ex pon . ( s us p .)

Page 89: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 89

S(a,b,c) = Σ (a xi + b yi + c – zi )2

să fie minimă. Punctele staţionare se caută printre valorile lui S care satisfac: ∂S/∂a=0, ∂S/∂b=0, ∂S/∂c=0 Urmând metoda expusă la regresia liniară, se constată că avem un minim (după condiţiile impuse de extremele funcţiilor de trei variabile), obţinându-se în final coeficienţii: a=[(rxy- rxy ryz)/(1- rxy

2)][Sz/Sx] b=[(ryz- rxy rxz)/(1- rxy

2)][Sz/Sx] şi ecuaţia de regresie: Z - z = a(X - x) + b(Y - y) Reprezentată geometric această ecuaţie este un plan în spaţiul OXYZ. Interpretarea este următoatrea: acest plan este planul care ajustează cel mai bine şirurile xi şi yi, i=1,...,n. În consecinţă, Z arată dependenţa liniară de cele două variabile X şi Y luate împreună. În acest caz vom avea un coeficient de corelaţie multiplă de ordinul III (care este global) şi doi coeficienţi parţiali. Coeficientul de corelaţie multiplă exprimă o dependenţă a celor două cauze, de efect, fără a elimina influenţa reciprocă a celor două cauze. Are expresia: Rz,xz=[(rxz

2+ ryz2-2 rxy rxz ryz)/(1- rxy

2)]1/2 Se observă apariţia în această expresie a coeficienţilor de corelaţie între toate variabilele. Coeficienţii de corelaţie parţiali au expresiile:

Page 90: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 90

Rzx,z=( rzx - rzy rxy)/[(1- rzy

2)(1- rxy2)]1/2

Rzy,x=( rzy - rzy rxy)/[(1- rzx

2)(1- rxy2)]1/2

În mod similar se procedează pentru o reprezentare în patru sau mai multe dimensiuni, situaţie care se foloseşte mai rar. În aceste cazuri vom avea un hiperplan care ajustează puncte din acel spaţiu. Nu se mai poate reprezenta geometric. În aceste cazuri coeficienţii de corelaţie au forme mai complicate, pe care nu le vom mai scrie. Aceşia se pot găsi în orice tratat de statistică.

7.3. Analiza statistică

Acest grup de operaţii se execută pe coverage punct. În literatura de specialitate se mai numeşte Point Pattern Analysis. Metode statistice se aplică în mod selectiv şi în celelalte grupuri de operaţii însă aici sunt implicate în mod exclusiv. Distribuţia punctelor în plan este caracterizată de frecvenţă, densitate, centru de greutate, dispersie şi aranjarea spaţială. Cu excepţia ultimei, toate acestea fac parte din bazele statisticii descriptive. În general, datele statistice în forma lor brută, reprezintă o mulţime dezorganizată de puncte. Prima problemă este aceea de a face o grupare a datelor astfel încât să înlesnească combinarea cu alte date de acelaşi gen şi să se poată ulterior face o analiză. Considerăm un sistem de coordonate cartezian XOY, fiecare punct fiind definit de două mărimi (numere) date de coordonatele sale (x,y). Operaţiile se fac pe aceste coordonate. Frecvenţa reprezintă numărul de apariţii ale punctelor în plan şi este prima măsură care se aplică distribuţiei de puncte. Frecvenţa se utilizează în special când avem serii dinamice, adică atunci când avem o distribuţie în timp a poziţiilor punctelor care, în general, se foloseşte în cadrul unor procese. De fapt, acest lucru implică o operaţie pe mai multe straturi, dar datorită specificului său se introduce aici. Mai des se foloseşte densitatea de puncte. Proprietăţile geografice ale punctelor sunt caracterizate de centrul geometric şi dispersie. Centrul geometric se măsoară evaluând media coordonatei x şi a

Page 91: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 91

coordonatei y. Cu alte cuvinte centrul geometric este dat de un punct (x, y.) care reprezintă fiecare media celor două coordonate. Interpretarea geometrică este strâns legată de dispersie. Dispersia este definită prin relaţia : Sx

2 = (1/n) Σ( xi -x)2

unde x este media aritmetică a valorilor xi, n fiind numărul total de puncte, iar însumarea se va subînţelege că se face de la 1 la n. Deoarece harta este în două dimensiuni, vom avea câte o dispersie pentru fiecare coordonată. Aceasta ne indică dispersia punctelor de-a lungul axelor OX şi OY. Mărimile Sx şi respectiv Sy definesc abaterea medie pătratică pentru fiecare coordonată. Abaterea medie pătratică este un indicator sensibil, care arată gradul de omogenitate al valorilor implicate. Cu alte cuvinte aceasta ne arată gradul de “împrăştiere” al valorilor individuale xi faţă de media x. În figura 41 am înfăţişat o aceeaşi dispersie atât în direcţia OX cât şi în direcţia OY. În figura 43 avem o dispersie mare în ambele direcţii; din punct de vedere a repartiţiei spaţiale se mai numeşte repartiţie aleatoare. Există situaţii când dispersia nu are semnificaţie însă punctele în ansamblu pot aduce o informaţie. Există două situaţii: gruparea punctelor sub formă de nori (clusters) şi puncte uniform împrăştiate (scater). În figura 43 şi 44 am înfăţişat cele două situaţii posibile. Primul tip de grupare concentrează un număr de puncte pe o suprafaţa relativ mică. Aranjarea spaţială se poate evalua prin măsurarea distanţelor dintre punctele învecinate. Mărimea care cuantifică aceasta se numeşte indice de vecinătate. Înainte de a defini acest indice trebuie să evaluăm o altă mărime care să ne dea o măsură a distanţelor între puncte care este D = (1/n) Σ di

Page 92: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 92

unde di este distanţa dintre punct şi vecinii săi, iar n este numărul total de puncte faţă de care se face evaluarea. Deoarece se consideră că punctele sunt distribuite la întâmplare, o mărime care se consideră distanţa medie a punctelor implicate este dată de formula: M=(1/2)(A/n)1/2

unde A este aria hărţii. Astfel indicele de vecinătate se defineşte ca fiind egal cu raportul celor doi indici definiţi mai sus:

Iv=D/M Valorile teoretice ale Iv sunt în domeniul 0 şi 2,1491 (Cho, 1997). Când toate punctele sunt în aceeaşi locaţie vom avea D=0, în consecinţă şi Iv=0. În cazul în care Iv este apropiat de 1, distribuţia se consideră aleatoare. În general o valoare mică pentru Iv indică nori de puncte, în timp ce o valoare mare indică o împrăştiere. Aplicaţiile acestor grupuri de operaţii pot avea o factură diversă. Dintre acestea amintim distribuţia speciilor de animale pe o suprafaţă.

7.4. Analiza reţelelor Analiza spaţială pe structuri liniare se numeşte analiza reţelelor (network analysis). Domeniile implicate: drumuri, căi ferate, telefonie, electricitate, gaz, apă-canal. O parte importantă din acest domeniu este conţinută în ceea ce se numeşte AM/FM. O reţea constă dintr-un număr de arce interconectate. Fiecare arc, aşa cum indică definiţia, are un nod de start şi un nod final, parcursul său fiind direcţionat de puncte (în Arc/Info verticies). Relaţiile topologice definite de noduri determină conectivitatea reţelei. În figura 47 am reprezentat o reţea posibilă de drumuri. Capetele de arce (nodurile) s-au marcat prin pătrate, iar direcţionarea s-a făcut prin puncte.

Page 93: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 93

Noţiunile de bază în analiza de reţele sunt cele legate de teoria grafurilor. Pentru o mai bună înţelegere a conceptelor care urmează, vom defini câteva noţiuni de bază din această disciplină. Înainte de toate vom prezenta trei probleme care pot fi rezolvate cu teoria grafurilor. 1. Se pune problema construirii unei şosele între două localităţi x0 şi xf (figura 48), care ar putea să treacă prin alte 6 localităţi: x1, x2, x3, x4, x5, x6. Cunoscând costul fiecărui tronson, să se determine traseul şoselei care să lege localităţile x0 de xf astfel încât cheltuielile să fie minime. Fiecare legătură între localităţi este asociată cu o pondere (număr asociat fiecărui arc), care poate fi distanţa, costul construirii tronsonului, timpul necesar pentru construirea tronsonului etc.

Figura 48 Trasee posibile între puncte

Figura 47 Reţea de drumuri

Page 94: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 94

2. Fiind dată o reţea stradală, să se determine traseul minim care trebuie să-l parcurgă un vehicol dintr-un punct iniţial x0 într-un punct final xf. Ca exemplificare vom lua tot desenul din figura 48, de data aceasta însă ponderile vor fi timpul minim de parcurgere sau distanţa între noduri. Precizăm faptul că, vehicolul nu trebuie să treacă prin toate nodurile ci doar prin acelea pentru care drumul este cel mai scurt. 3. În problema precedentă se impune o restricţie, anume ca vehicolul să treacă în mod obligatoriu prin trei puncte intermediare, de exemplu: x1, x4, x6. Noţiuni privitoare la grafuri Fiecare din exemplele date conduce la asocierea de puncte şi arce care le unesc. Să considerăm o mulţime finită de puncte X={ x1, x2,…, xn} pe care le unim după un anumit criteriu. În acest mod se va obţine o corespondenţă dintre elementele mulţimii X. Legea care stabileşte corespondenţa o vom nota cu Γ. Prin acestă lege unui element oarecare din X i se pune în corespondenţă unul, niciunul sau mai multe elemente ale aceleiaşi mulţimi. Graful se poate defini ca o aplicaţie multivocă a unei mulţimi pe ea însăşi. Un graf este definit dacă se cunoaşte mulţimea vârfurilor şi legea de corespondenţă dinte aceste vârfuri. Vom nota G=(X,Γ). Segmentele orientate şi neorientate care unesc vârfurile se numesc arce, respectiv muchii. De multe ori însă, şi muchiile sunt numite arce. Dacă specificăm cu U mulţimea arcelor dintr-un graf atunci vom nota G=(X,U). Cu alte cuvinte, un

Figura 49 Structura unui graf

Page 95: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 95

graf poate fi definit ca un sistem format dintr-o mulţime X de elemente xi, numite vârfurile grafului şi de mulţimea U de perechi ordonate sau neordonate (xi, xj), numite arcele, respectiv muchiile grafului. Arcele pot fi asociate cu ponderi sau nu după problema practică care trebuie rezolvată. Pentru început se vor considera doar grafuri fără ponderi. Se observă că, nu se face deosebire între vârfuri şi noduri în înţelesul dat de modelele vectoriale topologice. De aceea, în cele ce urmează, nici noi nu vom face deosebire între vârfuri şi noduri. De asemenea, arcul din modelul topologic de reţea are aceaşi proprietate de bază ca şi arcul din teoria grafelor, anume orientarea. Diferenţa constă în faptul că, în modelele vectoriale arcul este compus din mai multe segmente (care în fapt simulează o curbă), forma sa fiind foarte importantă şi are o semnificaţie precisă în localizarea spaţială. În teoria grafelor, arcul este doar orientativ (ca poziţie) şi poate avea semnificaţie aspaţială, important fiind ce noduri leagă şi cu ce pondere este asociat. În cele ce urmează vom defini câteva noţiuni din teoria grafelor necesare pentru a înţelege mai în profunzime analiza de reţele. Convenim să reprezentăm vârfurile lui X prin puncte în plan şi de câte ori pentru două puncte oarecare x şi y există relaţia xρy, ducem un arc de la x la y. Graful orientat este un graf în care s-a definit un sens de parcurgere (figura 50). Legăturile sunt reprezentate prin arce (săgeţi). În acestă situaţie avem perechi ordonate (xi, xj). În caz contrar avem un graf neorientat şi deci perechi neordonate (xi, xj). Un graf este planar atunci când intersecţia a două arce generează un nod. În caz contrar graful se numeşte neplanar. Menţionăm că, în modele vectoriale avem

Figura 50 Graf orientat

Page 96: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 96

doar grafuri planare. Numim drum de la x la y o succesiune de perechi (x,x1), (x1,x2)…,(xn,y) care sunt arce ale grafului. Dacă x=y atunci spunem că avem un circuit. Numim semigrad interior al vârfului x numărul arcelor care au extremitatea finală în vârful x. Cu alte cuvinte semigradul interior reprezintă numărul arcelor care sosesc în vârful x. Semigradul exterior al unui vârf este numărul arcelor care au extremitatea iniţială în vârful x, adică numărul arcelor care pleacă din vârful x. În cazul unui graf neorientat cele două noţiuni se confundă.

Evaluarea structurii reţelei. Indicii γ şi α. Structura unei reţele poate fi evaluată în mai multe moduri, indicii γ şi α fiind cele mai importante elemente cantitative. Indicele γ se defineşte ca fiind raportul dintre numărul de legături l şi numărul maxim de legături posibile în reţea: γ=l/lmax Într-un graf planar numărul maxim de legături posibile este 3(n-2), unde n este numărul total de noduri. Deci γ=l/[3(n-2)] Din definiţie rezultă că 0≤γ≤1, O valoare apropiată de 0 ne indică o structură simplă a reţelei, iar o valoare apropiată de 1 o structură complexă, cu multe legături. Cazul extrem γ=1 indică un graf complet (fiecare nod este legat de toate celelalte). În cazul grafurilor neplanare, cum ar fi reţeaua de transport aeriană, numărul maxim de legături este n(n-1)/2.

Indicele α evaluează structura reţelei într-o manieră similară. Acest indice se defineşte prin raportul numărului de circuite existent şi numărul maxim de circuite posibil: α=c/cmax Numărul maxim de circuite este de 2n-5.

Page 97: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 97

Cei doi indici dau o măsură a complexităţii reţelei. Aceştia se folosesc

periodic pentru evaluarea variaţiilor produse de actualizările făcute pe reţea. Diametrul unei reţele este de asemenea o măsură împortantă a structurii reţelei. Acesta reprezintă numărul maxim de paşi necesari de a ne deplasa dintr-un nod în altul pe drumul cel mai scurt. Această noţiune nu are obiect pentru grafuri în care nu toate nodurile sunt conectate, cum ar fi cel din figura 48. În cazul grafului din figura 51, care va fi obiectul unui studiu ulterior, diametrul este 2, deoarece în maximum doi paşi se ajunge din orice nod în oricare altul. Matricea de incidenţă (de conectivitate), a drmurilor şi a circuitelor Fiecărui graf i se asociază o matrice pătrată de ordinul n (n=nr. maxim de vârfuri) care au valori booleene (doar 0 şi 1) şi care evidenţiază existenţa arcului (xi,xj). În general, în linia i sunt marcate cu 1 arcele care au ca extremitate iniţială vârful xi, iar în coloana j sunt marcate cu 1 arcele care au ca extremitate finală vârful xj. În cazul unui graf neorientat matricea aij (i, j=1,…,n) este simetrică, adică aij=aji şi aii=0 (nu avem bucle în noduri, adică nodul nu este conectat cu el însuşi). Matricea astfel construită se numeşte matrice de incidenţă (de adiacenţă sau de conectivitate). Această situţie apare mai des în aplicaţiile analizei de reţele. Să considerăm graful din figura 51. Matricea de incidenţă corespunzătoare acestui graf este:

Figura 51 Un graf de diametru 2

Page 98: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 98

A= Elementele nenule ale matricii A pun în evidenţă arcele, adică drumurile de lungime 1, elementul aij=0 indică inexistenţa arcului de la i la j. Ridicând la pătrat matricea A vom obţine: A2= Semnificaţia elementelor matricii A2 este următoarea: numărul unic de drumuri care permite deplasarea de la un nod la altul prin exact două legături (doi paşi) este dat de elementele aij

2. De exemplu, dacă luăm linia 3 şi coloana 4, avem valoarea a34

2=2, adică ca să ajungem din nodul 3 în nodul 4 pe exact două arce diferite, avem două posibilităţi. Evaluarea matricii A3 nu are sens în cazul de faţă, după cum vom vedea mai jos. Însă la reţele mai complicate interpretarea elementelor aij

3 este următoarea: numărul

1 2 3 4 5 6 Σ1 0 1 1 1 0 0 32 1 0 1 0 0 1 33 1 1 0 1 1 0 44 1 0 1 0 1 0 35 0 0 1 1 0 1 36 0 1 0 0 1 0 2

18

1 2 3 4 5 6 Σ1 3 2 3 2 2 1 132 2 3 2 2 2 1 123 3 2 4 3 2 2 164 2 2 3 3 2 1 135 2 2 2 2 3 1 126 1 1 2 1 1 2 8

74

Page 99: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 99

unic de drumuri care permite deplasarea de la un nod la altul prin exact trei legături (trei paşi) este dat de valorile aij

3. Accesibilitatea reţelei Accesibilitatea reţelei poate fi evaluată luându-se în considerare nodurile individuale sau întreaga reţea. În ambele cazuri trebuie construită matricea de accesibilitate T. Aceasta se defineşte ca fiind egală cu suma puterilor matricii de incidenţă până la o putere egală cu diametrul reţelei. T=A1+A2+…+Ad În cazul nostru diametrul este egal cu 2, deci matricea de accesibilitate este:

T=A1+A2 Efectuând calculele, obţinem T= Elementele matricii T reprezintă numărul total de căi care permite deplasarea dintr-un nod în altul direct sau indirect. Coloana sumă indică numărul total de căi care permite deplasarea dintr-un nod în toate celelalte noduri din întreaga reţea. În exemplul nostru se observă că, cea mai mare valoare din coloana sumă îi corespunde nodului 3. Deci acesta are accesibilitatea maximă. Accesibilitatea în reţea este un indicator global al reţelei care indică posibilităţile de deplasare.

1 2 3 4 5 6 Σ1 3 3 4 3 2 1 162 3 3 3 2 2 2 173 4 3 4 4 3 2 204 3 2 4 3 3 1 165 2 2 3 3 3 2 176 1 2 2 1 2 2 10

96

Page 100: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 100

Însumarea elementelor coloanei sumă, care este 74, denotă o accesibilitate bună raportat la numărul de noduri. În general cu cât valoarea este mai mare cu atât există mai multe posibilităţi în reţea. Strucura reţelei într-un graf ponderat Structura unui graf ponderat este o măsură a complexităţii reţelei. Evaluarea unei reţele prin indicii γ şi α, precum şi prin matricea de incidenţă este o metodă simplă. În multe situaţii legăturile au lungimi diferite, în speţă arcele sunt asociate cu anumite valori care reprezintă ponderi, care sunt folosite pentru evaluarea unor caracteristici. În literatura de specialitate o astfel de pondere se mai numeşte factor de impedanţă. Aşa cum am înfăţişat graful din figura 48, factorul de impedanţă poate fi: distanţă, cost, timp de parcurgere etc. Astfel structura reţelei se evaluează după aceşti factori de impedanţă. Spaţiul alocat acestei secţiuni nu ne permite să detaliem aceste noţiuni. Ne limităm la enumerarea problemelelor clasice ale teoriei grafurilor cu aplicaţii în analiza de reţele. Este vorba de problema drumului minim, problema comis-voiajorului şi problema transportului.

Problema drumului minim

O problemă tipică în analiza reţelelor este de a găsi drumul cel mai scurt de la un nod la altul. Se consideră că între două noduri învecinate distanţa este cea mai mică. Unul din algoritmii care rezolvă acestă problemă este Bellman-Kalaba. Dintre aplicaţii amintim: intervenţii ale maşinilor aparţinând salvării, pompierilor sau poliţiei. Această problemă implică o singură origine şi o singură destinaţie.

Problema comis-voiajorului

O altă problemă cu multe aplicaţii este găsirea drumului celui mai scurt dintre două noduri, dar cu opriri obligatorii în alte noduri. Această problemă implică o origine şi mai multe destinaţii. Nodurile sunt conectate prin arce, care au ponderi şi care reprezintă distanţa între noduri. Şi în această situaţie distanţa este minimă între două noduri învecinate. Scopul este de a găsi ruta optimă cu parcurgerea nodurilor obligatorii. Dintre aplicaţiile posibile amintim distribuţia de mărfuri la mai multe magazine.

Page 101: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 101

Problema transportului

Această problemă, care este o problemă clasică a cercetărilor operaţionale implică origini multiple şi destinaţii de asemenea multiple. Scopul este de a găsi traseul optim şi costul minim între aceste origini şi destinaţii. Se presupun cunoscute distanţa sau costul dintre două noduri învecinate. În cazul cel mai simplu se consideră că cererea este egală cu oferta şi toate nodurile sunt disponibile. Ca exemplu putem considera că o companie are 3 linii de fabricaţie în 3 locuri diferite. Produsele sunt subansamble pentru un anumit produs finit care se fabrică în alte 4 locuri. Problema care se pune este de a determina rutele optime astfel încât să se parcurgă într-un timp minim traseele între nodurile sursă şi cele destinaţie. 7.5. Analiza suprafeţelor Analiza suprafeţelor presupune distribuţia unei variabile care reprezintă a treia dimensiune a datelor spaţiale. Atunci când vorbim de reprezentare tridimensională (3D) se subînţelege că este vorba de elevaţie. La modul general însă, a treia dimensiune poate fi considerată şi altceva, depinzând de datele implicate şi de modul în care se doreşte a fi înfăţişată această dimensiune. Am putea avea de exemplu, o reprezentare a precipitaţiilor care poate fi înfăţişată în 2D prin izolinii şi în 3D prin suprafaţe. În cele ce urmează referirea se va face în special la elevaţie. Mărimea care reprezintă a treia dimensiune se notează de obicei cu z, şi deşi uneori îi vom spune variabilă, în fapt este o funcţie de două variabile z = f(x,y). Aceasta este organizată în diferite feluri: puncte dispuse neregulat, contururi de izolinii, latice, grid şi TIN. Prin înfăţişarea tridimensională este necesară evaluarea mărimii z în orice punct. Prima problemă care apare în analiza suprfeţelor este realizarea umui model de elevaţie. Modelul digital de elevaţie (Digitale Elevation Model - DEM) Modelarea spaţială complexă permite analiza datelor spaţiale care conţin altimetria. Reprezentarea digitală a suprafeţei terenului se numeşte model digital al terenului (Digital Terrain Model – DTM) sau model digital de elevaţie (Digital Elevation Model – DEM). Pentru referirea la această noţiune am păstrat ultima definiţie. În

Page 102: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 102

esenţă, acest model conţine distribuţia tridimensională a punctelor de coordonate (x,y,z). Crearea suprafeţelor se face în mod diferit în cele două sisteme de reprezentare: vector şi raster. Menţionăm faptul că, pachetele de programe complexe realizează modelul de elevaţie sub toate aspectele discutate mai jos, altele însă nu pot crea DEM, dar deţin anumite funcţii de analiză spaţială pentru prelucrare (la fel se întâmplă şi în cazul produselor de teledetecţie). Pe de altă parte, există pachete de programe specializate în crearea şi înfăţişarea suprafeţelor în 3D, independente de produsele GIS, cum ar fi programul Surffer al firmei Golden Software. Acestea însă pot fi importate şi în anumite produse GIS. În cele ce urmează vom aborda trei modele vectoriale mai importante şi apoi modelul raster. În sistemul vector există trei modele principale de reprezentare a suprafeţelor în 3D: - modelul punct; - modelul linie; - modelul de suprafaţă bazat pe triunghiuri neregulate (TIN). Modelul punct este cel mai simplu şi constă într-un set de puncte dispuse neregulat pe o suprafaţă bidimensională (în coordonate x,y), în care valoarea lor reprezintă elevaţia (z). Din punct de vedere al volumului de stocare pe suport magnetic este

Figura 52 Puncte de elevaţie dispuse neregulat

Figura 53 Curbe de nivel

Page 103: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 103

cea mai eficientă formă de organizare (ocupă cel mai puţin spaţiu pe disc). O suprafaţă plată sau cu pante constante este reprezentată în mod eficient prin câteva puncte care delimitează arealul respectiv. O hartă care înfăţişează doar puncte ale căror etichetă reprezintă cota, nu arată o distribuţie spaţială a elevaţiei. Construirea unei suprafeţe direct dintr-un set de puncte dispuse neregulat (figura 52) este dificilă. În schimb din modelul punct se poate obţine o hartă ce înfăţişează curbele de nivel (vezi modelul liniar).

O altă structură bazată pe modelul punct este laticea. O latice este compusă din puncte dispuse regulat, fiecare reprezentând o locaţie (x,y,z) pe suprafaţă (figura 54). Mai precis este vorba de o matrice de celule ale căror centru reprezintă cota. Acestă manieră de reprezentare este asemănătoare cu grid (vezi mai jos), dar diferă de aceasta prin modul în care se fac operaţiile analizei spaţiale şi modul de interpretare al rezultatelor. Spaţiul pe disc este relativ mare.

Modelul liniar se referă la reprezentarea suprafeţelor în 3D prin contururi de curbe (curbe de nivel). În acest caz, variabila z este convertită într-o caracteristică liniară de aceeaşi valoare. În esenţă, suprafaţa este reprezentată printr-un set de linii de diferite valori la intervale constante (figura 53). Acest model are

Figura 54 Structura latice

Page 104: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 104

avantajul că este imediat reprezentabil, fiind cea mai eficinetă manieră de reprezentare a elevaţiei pe hărţi tradiţionale. Un alt avantaj este eficienţa stocării datelor. În schimb analiza bazată pe curbe de nivel este mai dificil de realizat. Modelul de suprafaţă constă dintr-o reţea de triunghiuri dispuse neregulat bazată pe puncte de elevaţie cunoscute. Înclinarea terenului este considerată constantă pe fiecare triunghi. Dimensiunile triunghiurilor variază în funcţie de cea a terenului. Modelul rezultat este cunoscut sub numele de reţea de triunghiuri neregulate (Triangulated Iregular Network - TIN). În fişiere se înregistrează valorile (x,y,z) ale vârfurilor triunghiurilor precum şi atributul lor care dau înclinarea şi direcţia.

Figura 55 Un element al structurii TIN: un triunghi în spaţiul tridimensional

Page 105: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 105

Figura 56 Reprezentarea internă a unei structuri TIN, inclusiv topologia Triunghiurile mari sunt folosite pentru o variaţie mică a altitudinii, iar cele mici în caz contrar. Acest lucru îi conferă un avantaj în operaţiile analizei spaţiale precum şi a volumului pe disc. Structura topologică cuprinde poligoane şi noduri (figura 56). Triunghiurile se caracterizează prin: număr triunghi, laturi şi vârfuri. Structura TIN permite: - calculul pantei şi a orientării fiecărei feţe; - expunerea la lumina solară; - vizibilitatea dintr-un anumit punct şi posibilitatea de a modifica poziţia

acestuia; - curbe de nivel a căror noduri se situează la intersecţia dintre feţe şi un plan

orizontal de altitudine dată;

Page 106: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 106

- profile liniare - de-a lungul axei OX şi neliniare - de-a lungul unui itinerar (vezi

operaţiile analizei spaţiale); - vizualizare în 3D foarte realistă. În figura 58 am simulat o porţiune de teren şi reţeaua de triunghiuri corespunzătoare.

Figura 57 O structură TIN reprezentată în plan

Figura 58 Un peisaj real modelat printr-o strucură TIN

Page 107: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 107

Sistemul raster generează un singur model bazat pe modelul punct, dar cu puncte distribuite uniform (vezi modelul latice). Se mai numeşte şi model grid. În esenţă modelul constă în atribuirea fiecărui pixel câte un atribut care reprezintă altitudinea. Cu cât celulele din grid sunt mai mici cu atât acurateţea este mai bună. Evident că mărimea celulelor este aceeaşi pe întrega suprafaţă, astfel că areale cu teren foarte variat sunt descrise cu o acurateţe mai slabă decât un areal cu variaţii mai mici. Deci în acest caz sistemul raster este deficitar. Ca şi modelul punct din sistemul vector, modelul raster este simplu. În schimb este foarte voluminos din punct de vedere al spaţiului pe disc, ca orice imagine raster. Afişarea şi prelucrarea este de asemenea simplă comparativ cu modelele vectoriale. Obţinerea unui model raster DEM se face aproape automat din imagini aeriene sau satelitare stereo utilizându-se un soft specializat. Sunt puţine produse care fac acest lucru. Următoare problemă care apare în cadrul modelelor de elevaţie este de a evalua altitudinea în puncte în care aceasta nu este definită. Operaţiunea se realizează prin interpolare. Sigur că interpolarea va fi abordată într-o manieră simplificată evidenţiind esenţa problemei. Interpolarea în plan Interpolarea în plan este procedeul prin care se determină o funcţie numită funcţie de interpolare, care să aproximeze pe un interval [a ,b] o funcţie f(x) ale cărei valori sunt cunoscute numai în anumite puncte a=x0< x1<…< xn=b. Evident funcţia de interpolare coincide cu funcţia dată tabelar în punctele respective. Scopul interpolării este de a găsi o funcţie analitică (sub formă de formulă) care să permită evaluarea funcţiei tabelare într-un punct necunoscut aflat între două puncte cunoscute (figura 59). În general nu există o metodă care să indice tipul de interpolare ce trebuie folosit pentru o mulţime dată de puncte. Tipul funcţiei de interpolare se stabileşte a priori (funcţie liniară, polinomială etc.), din consideraţii

Page 108: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 108

teoretice sau din aranjamentul pe care îl sugerează reprezentarea în plan a punctelor . Deoarece, în general arcele care apar în reprezentarea datelor spaţiale sunt aproximate prin segmente, considerăm că este necesară o detaliere a interpolării liniare. Aşa cum indică şi numele, aceasta implică o funcţie de interpolare liniară. Presupunem că avem o mulţime de numere x0, x1,…, xn şi că, pentru fiecare xi avem pe un interval [a,b] doar acelaşi număr de mărimi yi corespunzătoare, care reprezintă valorile funcţiei tabelare în punctele xi. Să notăm cu x valoarea intermediară între două puncte xi şi xi+1, adică xi<x<xi+1. Dorim să evaluăm o valoare y corespunzătoare acestui punct. Pentru aceasta construim un segment de dreaptă AB (figura 60) între punctele (xi, yi) şi (xi+1, yi+1) care va avea ecuaţia (dreapta care trece prin două puncte): y= yi +( x- xi)( yi+1- yi)/( xi+1 - xi) În mod evident pentru fiecare interval [xi,xi+1] avem o altă ecuaţie, deci evaluarea funcţiei liniare în punctele intermediare se face conform cu ecuaţia dreptei stabilită pentru acest segment. Interpolarea liniară este cel mai simplu tip de interpolare.

Figura 60 Interpolarea liniară

Figura 59 Interpolarea unei funcţii

Page 109: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 109

Observaţii. Trebuie să facem distincţie între interpolare şi ajustare, deoarece ambele aproximează o funcţie dată tabelar. Reamintim că, în ceea ce priveşte ajustarea curbei care aproximează punctele nu este necesar ca acestea să treacă prin ele. În acest caz curba de ajustare se obţine din evaluarea distanţelor de la curbă la fiecare punct şi se alege acea funcţie care îndeplineşte condiţia ca suma pătratelor distanţelor la acea curbă să fie cea mai mică. Funcţia de interpolare după cum am văzut trece prin puncte. Alegerea funcţiei se face în raport cu problema concretă de rezolvat. În general, ajustarea se pretează în situaţiile în care punctele reprezintă masurători sau observaţii, care prezintă un anumit grad de incertitudine (fără a avea posibilitatea de a-l măsura direct), iar interpolarea se aplică în cazul când valorile datelor tabelare se consideră precise. Interpolarea spaţială Scopul interpolării spaţiale este de a estima valoarea z în orice punct de pe hartă, având câteva valori cunoscute (suficient de multe). O condiţie importantă este ca funcţia z=f(x,y) să fie continuă pe suprafaţa respectivă în raport cu cele două variabile. Alegerea metodei este în funcţie de aspectul general al valorilor cunoscute, deoarece o valoare specificată depinde de valorile învecinate. Problematica interpolării în spaţiul tridimensional (3D) este mult mai complicată. Distingem două categorii de interpolări: de curbe şi de suprafeţe. Interpolarea curbelor (strâmbe) este puţin utilizată în produsele GIS. Interes prezintă interpolarea curbelor de nivel (sau a izoliniilor, în general), care nu reprezintă curbe strâmbe. Vom avea variaţii în două direcţii (ox şi oy), valoarea pentru z rămânând constantă. Mai precis este vorba de a genera noi contururi în planul xoy, deci în 2D, care unesc puncte ale căror valori sunt constante, aceasta din urmă fiind evaluată în funcţie de curbele vecine. În cartografia tradiţională, ca şi în cea digitală, trebuiesc respectate câteva reguli: fiecare linie se închide, în cazul în care nu e întreruptă de marginile care delimitează harta; liniile nu se intersectează între ele; din punct de vedere al interpolării, fiecare porţiune de linie separă două areale adiacente de valori z

Page 110: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 110

diferite. De o parte avem valori mai mici ale lui z, iar de cealaltă parte valori mai mari.

Interpolarea contururilor În cele ce urmează vom aborda interpolarea contururilor în forma cea mai simplă pe un exemplu. Să considerăm două curbe de nivel aflate la distanţă de 10 m. Punctul P este localizat undeva între 310 şi 320 m (figura 61). Vom presupune că suprafaţa este continuă şi că variaţia locală este în general constantă. În caz contrar metoda nu dă rezultate corecte pentru noua curbă obţinută.

Se determină segmentul cel mai scurt care trece prin punctul P şi este incident la cele două curbe. Să notăm punctele cu A şi B a căror coordonate se cunosc, acestea fiind cunoscute din procesul de digitizare. Dacă desemnăm prin (x1, y1), respectiv (x2, y2) coordonatele punctelor A şi B, punctul P va avea coordonatele:

x=(x1+kx2)/(1+k) y=(y1+ky2)/(1+k)

Constanta k este raportul în care se împarte segmentul AB. Dacă k=1, P va fi la jumătatea distanţei între A şi B. Fixându-se k, se pot obţine curbe de nivel

Figura 61 Interpolarea între două curbe de nivel

Figura 62 O hartă topografică care conţine curbe de nivel obţinute prin interpolare

Page 111: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 111

intermediare, practic oriunde între două curbe considerate corecte. Toate acestea sunt încorporate în programe care sunt activate prin comenzi de către utilizatori. Interpolarea funcţiilor de două variabile În cele ce urmează vom prezenta într-o formă simplificată problema interpolării unei funcţii de două variabile. După cum se ştie o suprafaţă în spaţiul 3D este dată de o funcţie de două variabile z=f(x,y). Să considerăm că funcţia este dată pe un sistem de puncte echidistante (vezi latice) (xi, yi), i=1,2,…,n, ale căror valori pentru z sunt cunoscute şi sunt date sub formă tabelară. Pentru simplificare vom nota aceste valori cu:

zi=f(xi,yi) Interpolarea unei funcţii de două variabile constă în evaluarea lui z în puncte care nu aparţin tabelului. Găsirea acestor valori se face din aproape în aproape, separat pentru fiecare din variabile. Să presupunem că trebuie să obţinem valoarea z în punctul (x,y). Se fixează yk şi vom considera o funcţie de variabilă x:

fk=f(x,yk) De fapt pentru fiecare valoare a lui y din tabel, avem o funcţie de variabilă x. Cu alte cuvinte suntem în cazul interpolării unei funcţii de o variabilă, care în cazul liniar are o formă similară cu cea obţinută mai sus. Procedeul se repetă fixând de data aceasta pe x şi vom avea câte o funcţie de y pentru fiecare valoare a lui x. Aplicaţii ale analizei suprafeţelor Dintre aplicaţiile analizei suprafeţelor amintim: realizarea hărţilor de izolinii, profile topografice şi diagrame de perspectivă. Hărţile de izolinii. O aplicaţie directă a interpolării spaţiale este evaluarea cotei sau reprezentarea elevaţiei prin curbe de nivel. În figura 62 am înfăţişat o hartă de izolinii care reprezintă elevaţia pe un areal.

Figura 63 Hartă de izolinii şi profilul corespunzător

Page 112: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 112

Profilele topografice sunt cunoscute sub numele de profile transversale. Acestea reprezintă variaţia reliefului de-a lungul unei linii. În figura 63 am înfăţişat un profil trasat pe o paralelă la axa OX, cea mai întâlnită situaţie, iar în figura 64 un profil obţinut de-a lungul unei şosele. Diagramele în perspectivă sunt cunoscute şi sub numele de blocdiagrame. Acestea înfăţişează în plan impresia pe care o are observatorul când priveşte o suprafaţă în 3D. Se construiesc prin unirea unor profile topografice de-a lungul axei OX, OY sau în ambele direcţii. În figura 65 am prezetat o diagramă de perspectivă privită dintr-un unghi arbitrar. În general produsele soft oferă comenzi de vizualizare a blocdiagramelor din orice direcţie şi cu orice unghi.

Figura 65 Blocdiagramă privită dintr-un unghi arbitrar

Figura 64 Traseul unei şosele şi profilul corespunzător

Page 113: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 113

7.6 Analiza grid Aşa cum am văzut, modelul raster se bazează pe celule de arie egală cărora le sunt atribuite numere, acestea la rândul lor sunt asociate cu culori, în vederea reprezentării pe monitor sau imprimantă. Operaţiile suportate de acest model sunt numeroase şi foarte diferite de cele corespunzătoare modelelor vectoriale, deoarece structura este total diferită. Aici nu se disting puncte, linii sau poligoane, acestea ieşind în evidenţă prin valorile atribuite pixelilor. Un strat raster poate avea asociat tabel de atribute sau nu. Dacă nu, atunci atributul se recunoaşte după tema hărţii. În acest caz nu există nici o deosebire între o imagine satelitară digitală şi o hartă raster, afară doar de faptul că aceasta din urmă poate fi georeferenţiată. O hartă raster are de regulă, tabel de atribut asociat. Aşa cum am văzut, o structură raster este de fapt o matrice de numere. Operaţiile analizei grid se referă la operaţii pe aceste numere. Există, bineînţeles şi operaţii asupra atributelor, acestea având un rol minor, aşa că vom insista mai puţin pe acestă temă. Până acum, toate operaţiile menţionate (cu mici excepţii) sunt proprii modelelor vectoriale. În cadrul analizei grid se poate include următorul grup de operaţii: operaţii pe un singur strat, operaţii pe straturi multiple, analiza suprafeţelor şi analiza statistică. Dacă facem comparaţie cu grupurile de operaţii studiate până acum observăm că aici nu se include analiza pe reţele care este specifică structurilor vectoriale.

Page 114: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 114

Dintre operaţiile elementare specifice pe structuri raster am ales doar câteva, pe care le considerăm cele mai reprezentative. Operaţii pe un singur strat Acest gen de operaţii se referă la modificarea valorilor celulelor prin înmulţirea sau împărţirea lor cu un număr. De fapt acest lucru corespunde înmulţirii unei matrici cu un scalar. Dacă notăm cu aij (i=1,n; j=1,m), unde n este numărul de linii, iar m numărul de coloane, rezultatul va fi o altă matrice care va avea componentele: cij= k aij Valorile noi obţinute pentru pixeli se vor reflecta în afişare. Dacă acest gen de operaţii este intuitiv, analiza de proximitate în grid este mult diferită. Pentru aceasta vom face o comparaţie cu distanţele măsurate pe structuri vectoriale. Să considerăm o suprafaţă egală în ambele reprezentări (figura 66). În cazul vectorial (a), dimensiunea caroiajului este egală cu 1, iar în cazul raster (b), aceeaşi unitate va fi considerată ca fiind dimensiunea unei celule. Distanţa euclidiană dintre A şi B este dată de formula (teorema lui Pitagora):

AB= (AC2 + CA2)1/2

Figura 66 Cele trei tipuri de distanţe grid

Page 115: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 115

care, în cazul nostru va avea aproximativ valoarea 7. În structura raster vom avea două metode: distanţa Manhattan (b) şi proximitatea (Berry 1993). În primul caz vom avea AB = 10, iar în al doilea caz vom avea tot valoarea aproximativă 7. Prima metodă a primit această denumire de la cunoscutul cartier din New York care are o reţea stradală ca şi un grid, iar pentru a merge dintr-un punct în altul trebuie parcurs un drum ca acela din figura 66 b). A doua metodă constă în stabilirea de zone concentrice echidistante faţă de un punct. Practic valorile celulelor sunt calculate tot după teorema lui Pitagora. În practică se foloseşte cea care este compatibilă cu problema de rezolvat. Un alt grup de operaţii, pe care îl vom numi TRANSFORM (comandă preluată din produsul Idrisi - GIS raster, larg răspândit şi accesibil), are încorporate mai multe tipuri de transformări. În esenţă este vorba de modificarea valorilor pixelilor prin aplicarea unei funcţii elementare cum ar fi: exponenţială, logaritmică, radical, trigonometrice etc. De exemplu, aplicarea funcţiei logaritmice pe valorile pixelilor dintr-o imagine raster are ca rezultat o imagine a căror valori reprezintă logaritmul (zecimal) din valorile iniţiale pe care se aplică. În principiu, utilizatorul poate adăuga alte funcţii, care nu există în biblioteca standard de programe, cum ar fi de exemplu o funcţie logistică. O operaţie mai puţin intuitivă este înlocuirea unei porţiuni din imagine cu valoarea de atribut. Cu alte cuvinte este vorba de obţinerea unei hărţi din tabela de atribut. În Idrisi acestă comandă se numeşte ASSIGN. O altă operaţie importantă este obţinerea unei imagini booleene dintr-o imagine oarecare. Aceasta se face prin fixarea la 1 a valorilor pixelilor din imaginea dată şi la zero restul de valori. Această operaţie este utilă pentru identificarea şi afişarea unei anumite caracteristici dintr-o imagine, fără a ne interesa celelalte. Ultimul grup de operaţii pe care îl vom aminti în cadrul operaţiilor pe un singur strat sunt cele referitoare la filtrare. În esenţă acest grup de operaţii modifică valorile celulelor dintr-o imagine prin aplicarea unei operaţii aritmetice asupra

Page 116: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 116

pixelilor, precum şi a vecinilor săi. Rezultatul va fi o imagine mai “netedă” decât originalul. De obicei această operaţie se foloseşte după o interpolare. Acest grup de operaţii include multe alte proceduri, dându-se şi posibilitatea de a crea altele noi, parte din ele regăsindu-se în procesarea de imagini. Ultima operaţie pe care o vom aminti este înlocuirea valorii unui pixel cu valorile a 3 x 3 pixeli vecini. Acest gen de operaţii este foarte util în depistarea punctelor lipsă într-un proces de scanare. Operaţii pe straturi multiple În general, operaţiile pe straturi multiple implică două imagini în intrare şi una în ieşire. Prin repetarea acestor operaţii pot fi implicate mai multe straturi. Straturile trebuie să aibă acelaşi număr de linii şi coloane, altminteri rezultatul nu poate fi interpretat. Vom nota cu aij şi bij (i=1,n; j=1,m) elementele matricilor corespunzătoare imaginilor în intrare (adică valorile numerice atribuite celulelor) şi cu cij valorile rezultate din operaţii. Adunarea a două imagini se defineşte prin relaţia

cij = aij + bij

Scăderea a două imagini este dată de

cij = aij - bij

Se observă că aceste operaţii sunt identice cu adunarea şi scăderea matricilor. Înmulţirea a două imagini se defineşte prin

cij = aij x bij

iar împărţirea a două imagini

cij = aij / bij

Page 117: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 117

Înmulţirea a două matrici, aşa cum este definită în algebra liniară, nu are sens pentru imagini. Cât priveşte împărţirea, în algebra liniară nici nu există o astfel de operaţie. Acolo se defineşte matricea inversă (pentru existenţa ei sunt necesare nişte condiţii) care înmulţită cu o altă matrice se poate zice că simulează o împărţire. Normalizarea se defineşte prin relaţia

cij = (aij - bij) / (aij + bij) O altă categorie de operaţii sunt cele pe hărţi booleene. Aşa cum am văzut la operaţiile pe un singur strat, imaginile booleene se construiesc dintr-o imagine prin forţarea anumitor valori la 1, fondul rămânând 0. Operatorii logici sunt cei menţionaţi în [7.2.1] AND (şi), OR (sau), XOR (sau exclusiv). Pe valori booleene aceştia sunt definiţi astfel: Operaţii statistice Structurile raster se pretează la o mare varietate de operaţii statistice. Parte din aceste operaţii au fost abordate în paragrafele precedente, unele dintre ele vor fi reluate în cele ce urmează. Sigur că nu putem să prezentăm toate operaţiile (acest lucru ar fi şi inutil), rezumându-ne doar, aşa cum am făcut şi până acum, la cele pe care le considerăm cele mai reprezentative. Fiecare produs GIS orientat pe sistemul raster are propria organizare în ceea ce priveşte operaţiile statistice, având în componenţă acele operaţii care conduc la

Page 118: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 118

rezolvarea tipurilor de probleme pe care şi le propun a fi rezolvate. Acestea pot fi conţinute într-un modul separat sau să fie disiminate în mai multe module. Cu cât softurile GIS conţin mai multe proceduri statistice cu atât gama de probleme pe care o poate rezolva este mai mare şi deci este mai puternic. Procedurile statistice au în componenţă una sau mai multe operaţii elementare şi sunt apelabile prin comenzi, care au o anumită sintaxă ce trebuie respectată. Acestea au un nume care sugerează tipul de operaţie pe care îl conţine. În cele ce urmează vom prezenta câteva operaţii, iar atunci când vom folosi o denumire, aceasta va fi ca şi mai sus, o comandă Idrisi. Menţionăm că, deoarece hărţile raster şi imaginile digitale au aceeaşi structură, operaţiile statistice valabile pe hărţi raster le vom regăsi şi la procesarea de imagini (proprie produselor de teledetecţie). Una din cele mai utilizate operaţiuni este afişarea histogramei (HISTO). Aceasta înfăţişează grafic distribuţia valorilor pixelilor dintr-o imagine. Operaţiunea poate fi aplicată şi pe tabelele de atribut. În general comanda HISTO este însoţită de diverse operaţii elementare cum ar fi media aritmetică, abaterea medie pătratică, maxim, minim, etc. Scopul utilizării acestei proceduri este de a permite evaluarea vizuală a distribuţiei pixelilor sau a valorilor de atribut. Înfăţişarea histogramei trebuie să preceadă o altă operaţie importantă cum ar fi determinarea dreptei sau a curbei de regresie. În comanda REGRESS operează pe date atribut, iar TREND pe date spaţiale. Acestea pot fi aplicate pe o aceeaşi imagine sau pe două imagini diferite în cazul în care se doreşte obţinerea unei relaţii funcţionale între valorile de atribut sau pixelii acestor imagini. Procedura TREND poate fi folosită şi ca o metodă de ajustare, care să înlocuiască procedura de interpolare, pentru determinarea valorilor pixelilor necunoscuţi dintr-o anumită distribuţie.

Page 119: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 119

Una din operaţiile mai utilizate este următoarea: din valorile de atribut ale unui şir de perechi de valori se determină dreapta (curba) de regresie corespunzătoare a două mărimi (să zicem altitudine (spaţial) şi temperatură (aspaţial)). Valorile funcţiei de regresie sunt apoi utilizate pentru a genera o nouă imagine, obţinându-se astfel o hartă raster a distribuţiei informaţiei aspaţiale (în cazul nostru temperatura). Calculul centrului de greutate şi raza standard pentru un set de puncte se face cu o comandă numită CENTER. Raza standard este echivalentul spaţial al abaterii medii pătratice corespunzătoare operaţiilor aspaţiale. Se foloseşte pentru a evalua dispersia unui punct de la locaţia cea mai probabilă. Procedura numită QUADRAT este o tehnică utilizată pentru determinarea caracterului punctelor distribuite aleator sau în nori (clusters). Se foloseşte împreună cu PATTERN care include operaţii pe pixeli, funcţie de valorile învecinate. Are ca rezultat obţinerea de informaţii privitoare la diversitate, indicele dominant, indicele de fragmentare. Aceste mărimi sunt în mod curent utilizate în studii ecologice. Analiza suprafeţelor În cele ce urmează vom schiţa metodologia obţinerii unui model digital de relief (DEM) în raster pornind de la o hartă vectorială care conţine curbe de nivel. Curbele vor avea drept identificatori valoarea altitudinii (atribuite în procesul de digitizare). Prima etapă este conversia din sistem vector în sistem raster. Liniile vor fi înlocuite printr-o secvenţă de pătrate (celule raster) de dimensiune corelată cu rezoluţia stabilită dinainte şi care vor avea ca valoare altitudinea preluată din identificarea curbelor. Valorile celulelor intermediare vor fi găsite prin interpolare. În figura 67 am înfăţişat un strat raster ca rezultat al unui astfel de proces. Celulele reprezentate în negru sunt curbele de nivel convertite din harta vectorială, iar celulele gri sunt valorile găsite prin interpolare. O altă operaţie inclusă în grupul de operaţii referitoare la analiza suprafeţelor este evaluarea pantei şi aspectului pe un raster a cărui valori reprezintă altitudini (adică DEM raster). Operaţiunea constă în compararea valorii unei celule cu valorile celulelor învecinate. Astfel se poate obţine gradientul sau aspectul. Această

Page 120: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 120

informaţie se foloseşte pentru a crea o imagine în relief. Înfăţişarea unui DEM se face cu o comandă, rezultatul fiind un aspect de genul unei blocdiagrame. 7.7. Modelare în GIS Scopul introducerii conceptului de modelare în cadrul GIS este de a oferi posibilitatea combinării datelor din diverse surse pentru a descrie şi analiza interacţiunile dintre date, constituind un suport pentru luarea deciziilor. Operaţiile implicate în modelare sunt cele prezentate mai sus. Nu există un grup de operaţii separat pentru acest scop. Oricât de multe operaţii elementare ar conţine un GIS, acestea nu pot satisface toate cerinţele utilizatorilor, având în vedere domeniile foarte diferite de aplicaţii posibile. Practic nu există metode generale de rezolvare a unor probleme specifice. Deşi produsele GIS oferă o mare varietate de aplicaţii, practic este imposibil să cuprindă programe pentru modelare cu caracter general. Un produs GIS furnizează doar algoritmii de bază pentru modelare. Modelarea complexă conduce la asocierea dintre un soft spacializat şi un produs GIS. De regulă, produsele soft specializate nu au în componenţă programe privind gestiunea BDS (sau programele sunt nesatisfăcătoare) şi deci este nevoie de un alt produs care să facă acest lucru.

Figura 67 Model digital de elevaţie raster obţinut dintr-o hartă vectorială. Nuanţele mai închise reprezintă o altitudine mai mare.

Page 121: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 121

Intergrarea GIS cu alte sisteme specializate în vederea modelării implică câteva probleme. Fie produsul soft respectiv este integrat în programele încorporate în GIS, fie invers. În orice caz doar un singur mediu de programere din cele două va dicta structura modelului. De cele mai multe ori programele specializate sunt integrate în GIS. Aceasta se realizează printr-o colaborare între cele două firme implicate, implemetând de comun acord un program de interfaţă, care va fi transparent pentru utilizator. Există produse GIS care permit adăugarea de funcţii noi prin scrierea de programe de către utilizator, pentru anumite genuri de aplicaţii. Modul de integrare a propriilor programe este prezentat în manualele care însoţesc licenţa respectivă. La modul cel mai general un model poate fi definit ca fiind o reprezentare convenţională a realităţii în formă materială sau simbolică. Modelele implicate în proiecte GIS fac parte din a doua categorie. Un model în formă simbolică este o reprezentare simplificată în termeni abstracţi a unui obiect sau fenomen în vederea obţinerii de informaţii directe sau printr-un proces de calcul. O hartă în formă tradiţională pe suport de hârtie este un model: reprezintă o realitate (suprafaţă de teren), este simplificată (nu sunt înfăţişate toate detaliile), obiectele apar în formă abstractă (semne convenţionale), se foloseşte pentru a obţine informaţii directe sau care va face obiectul unei prelucrări, în vederea obţinerii unor alte informaţii. Un model vectorial este o transpunere a hărţii tradiţionale în alţi termeni abstracţi (puncte, linii, poligoane), care are ca scop primordial stocarea pe un suport magnetic (ceea ce nu este cazul la hărţile tradiţionale), iar apoi: afişarea, interpretarea şi prelucrarea. De asemenea modelul raster este o altă formă de reprezentare a unei hărţi tradiţionale, sau a unui peisaj, bazat pe cu totul alte principii şi urmărind, în mare aceleaşi scopuri. O funcţie care reprezintă profilul de râu este un model. O ecuaţie diferenţială asociată cu un proces de scurgere pe un versant este tot un model. Distribuţia pe o suprafaţă a unor parametri (variablile) reprezentând concentraţia unui poluant este de asemenea un model. Maniera de obţinere a unor astfel de modele se numeşte proces de modelare.În cele ce urmează ne vom referi doar la procesul de modelare.

Page 122: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 122

Un model obţinut cu ajutorul tehnologiei GIS îl vom numi model spaţial. Acesta exprimă localizarea (unde), tema (ce), temporalitatea (când), relaţii între caracteristici (cum). Scopul principal este de a obţine informaţii semnificative, într-un timp scurt, în vederea luării deciziilor. Când se construieşte un model spaţial, analistul trebuie să ia în considerare câteva chestiuni incluzând natura modelului, definiţia unităţilor geografice, specificaţia variabilelor şi metoda cantitativă folosită. Există extrem de multe căi şi metode de construire a unui model. Pentru a decide care este cea mai potrivită metodă pentru o situaţie particulară este necesară o analiză detaliată a acestui proces pentru a stabili puterea (cât este de reprezentativ), limitele (cât e de general) şi slăbiciunile metodei (grad de precizie, asocierea cu legi sau ipoteze slabe). Procesul de modelare în cadrul GIS implică operaţii asupra bazei de date geografice şi reprezintă obiectivul principal al analizei spaţiale. Aşa cum am văzut, operaţiile elementare reunite în grupuri au drept scop prelucrarea datelor grafice orientate pe anumite structuri. În cadrul procesului de modelare se vor utiliza acele operaţii elementare care se fac utile în vederea scopului propus. Trebuie să se dea o atenţie deosebită interpretării fiecărui rezultat în urma aplicării unei operaţii particulare. O singură interpretare greşită în lanţul de operaţii va conduce la un rezultat incorect. Exemplele care vor fi amintite în rândurile ce urmează vor avea doar un caracter orientativ. Se vor specifica doar aspectele pe care le-am considerat esenţiale a procesului de modelare urmărindu-se doar formarea unei imagini despre fenomenele respective şi modul în care un produs GIS îşi poate aduce aportul la rezolvarea problemelor cu referinţă spaţială. Un model bazat pe SIG presupune combinarea unui set de mai multe date spaţiale şi atribut în intrare, rezultând în urma unor prelucrări, o singură hartă în ieşire. Procesul de prelucrare se bazează pe algoritmi stabiliţi dinainte atât pe cale empirică cât şi pe cale matematică. Modelarea matematică se împarte în două

Page 123: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 123

categorii mari: modelare bazată pe relaţii matematice precise (cum ar fi de exemplu ecuaţiile diferenţiale) şi modelare stochastică sau probabilistă, care presupune un anumit grad de incertitudine măsurabil. Se poate considera că modelarea statistică face parte din aceasta din urmă categorie. De asemenea la aceşti algoritmi o contribuţie importantă este adusă de cunoştinţele din domeniile adiacente. De exemplu, într-o problemă de studiu de impact, noţiuni sau mărimi cantitative din fizică, chimie, biologie, hidrologie, pedologie, pot fi implicate într-o măsură mai mare sau mai mică. Scopul final este stabilirea unui model din care să rezulte influenţa produsă de sursele poluante asupra mediului în ansamblu. Aceasta se realizează prin operaţii care să producă interacţiunea reală dintre factorul poluant şi celelalte elemente luate în considerare (în speţă asupra apei, solului, vegetaţiei şi aşezărilor umane). Cu alte cuvinte, trebuie stabilit un algoritm care să conducă la evaluarea gradului de poluare a apei, a vegetaţiei etc., lucru care este legat direct de proprietăţile fizice şi chimice ale poluantului şi modul în care aceasta se disipează în apă, aer sau influenţează vegetaţia.

Orice proces de modelare presupune acceptarea unor ipoteze, fără de care modelul nu poate fi construit. Aceste ipoteze pot specifica o stare de fapt, care în principiu poate fi modificată. Prelucrarea automată conduce la rezultate rapide, fapt care ne permite testarea unor ipoteze alternative. Aceasta conduce la un răspuns pentru întrebarea "ce - dacă?". Tot în acest sens se pot studia situaţii teoretice care nu există la momentul analizei. Studiul fenomenelor bazate pe scenarii ipotetice poate avea ca rezultat hărţi, oferind o bază pentru explicarea unor fenomene potenţiale. Acest gen de aplicaţii sunt utile pentru stabilirea unor scenarii privind catastrofele ecologice, atunci când nu mai este timp de prelucrări, ci doar de acţiune. Un exemplu în acest sens este apariţia unui accident la o centrală nucleară. Există o gamă largă de tipuri de accidente, fiecare conducând la o altă măsură privind protecţia personalului şi a locuitorilor zonei. Numărul de variabile poate fi extrem de mare şi deci şi variantele sunt numeroase. Fiecare rezultat va implica luarea unei decizii precise. În consecinţă, rezultatele trebuiesc cunoscute înainte de a se produce evenimentul. Acest gen de probleme conduc la conceptul de simulare. O problemă importantă în modelarea spaţială este identificarea variabilelor cu semnificaţie şi renunţarea la cele mai puţin semnificative pentru fenomenul respectiv. Următoarea fază este corelarea variabilelor. Vom avea o mare varietate

Page 124: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 124

de legături directe (formule precise care reprezintă legi fizice sau relaţii empirice deduse experimental unanim acceptate) sau corelaţii statistice (corelaţii liniare, neliniare, multiple, analiza componentelor principale etc.), parte din ele trebuind să fie eliminate. În principiu semnificaţia fiecărei variabile poate fi testată pentru a găsi cel mai potrivit model cu un număr minim de variabile explicative. Mai mult, coeficienţii estimaţi pot fi folosiţi ca o măsură a ponderii relative a fiecărei variabile. În studiul unui fenomen bazat pe modelare spaţială este preferabil să se înceapă cu un model foarte simplu. Mai precis, numărul de variabile să fie cât mai mic, iar datele de prelucrat (în speţă hărţile digitale) să aibă o structură cât mai simplă, iar numărul de operaţii să fie de asemenea limitat. Modelul va fi destul de departe de fenomenul natural urmărit, dar prezintă avantajul că, avem un punct de plecare în crearea unui model mai complex, iar datele spaţiale şi variabilele atribuit care se adaugă ulterior sunt mai bine puse în evidenţă, observându-se mai uşor efectul produs de acestea asupra rezultatelor. O asemenea manieră de abordare a introdus conceptul de model-proces. Un exemplu în acest sens este modelarea unei avalanşe. Cel mai simplu model este deducerea din observaţii a pantei pe care se produc cel mai adesea avalanşe. Pentru aceasta se urmăresc avalanşele pe un parcurs de câţiva ani. Se va întocmi un tabel cu panta medie a versantului şi se evaluează minimum şi maximum acestor pante. Astfel se va obţine un model extrem de simplificat, care în afară de pantă nu va ţine seama de nici un alt factor. Dacă însă se iau în considerare şi alţi versanţi, deşi au aceleaşi pante medii, se observă că pe aceştia nu se produc avalanşe. Acest lucru conduce automat la introducerea şi a altor mărimi şi a unor relaţii dintre acestea. O variantă nu tocmai completă este dată în figura 68 (Heywood, ş.a. 1995). Aici se observă că există o mare varietate de factori şi de corelaţii între aceştia, pentru a da o prognoză cât de cât rezonabilă de apariţie a unei avalanşe. O astfel de descriere în formă grafică a etapelor şi a înlănţuirii operaţiilor se numeşte model descriptiv sau model conceptual. Modelarea complexă presupune descompunerea problemei în subprobleme. Un astfel de exemplu ar putea fi determinarea potenţialului turistic al unei zone montane privind practicarea sporturilor de iarnă. Pentru aceasta vom avea nevoie de următoarele elemente:

Page 125: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 125

- harta topografică; - vegetaţia; - utilizarea terenului; - reţeaua de aşezări; - reţeaua de drumuri; - reţeaua de căi ferate ; - reţeaua de electricitate.

Figura 68 Modelul conceptual al producerii unei avalanşe

Page 126: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 126

Modelul digital de elevaţie va fi obţinut din harta topografică şi urmează a fi folosit pentru a determina zonele cu pante şi lungimi care se încadrează în scopul propus. Aici trebuie să includem probabilitatea de apariţie a avalanşelor, zone care trebuie eliminate. În felul acesta modelul avalanşelor devine o subproblemă în cadrul problemei mai mari, de determinare a potenţialului turistic. În continuare se va proceda la înlăturarea zonelor care sunt împădurite, aceasta realizându-se printr-o simplă operaţie elementară asupra celor două straturi (topografie şi vegetaţie). În continuare se va elimina acele areale care sunt proprietate privată, rămânând doar cele comunale.

Stratul care conţine aşezările va avea ca şi atribute potenţialul de servicii (cazare, magazine). Se vor alege acele zone care sunt la o distanţă rezonabilă de astfel de aşezări. Tot aici trebuie să evaluăm distanţa la reţeaua de medie sau joasă tensiune, care să permită construirea unui mijloc mecanic de transport al turiştilor pe pârtiile de schi. Accesul la căi de comunicaţie (rutiere, feroviare), precum şi apropierea de zone urbane este deosebit de important pentru evaluarea fluxului de turişti potenţiali. Nu în ultimul rând trebuie să menţionăm numărul de zile cu zăpadă.

Modelul propus poate constiui de asemenea un submodul în cadrul determinării potenţialului turistic total al zonei. Un perimetru în care se desfăşoară tuism sportiv de iarnă poate fi uşor utilizat şi în alte sezoane ca şi turism de agrement. Apropierea de monumente istorice este de asemenea un lucru foarte important.

Figura 69 Etapele realizării modelului de eroziune

Page 127: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 127

În cele ce urmează vom schiţa un model de eroziune. Mai precis, dorim să evidenţiem arealele cu potenţialul de eroziune (mare, medie, mică). BDS trebuie să cuprindă următoarele straturi: topografia, solurile, vegetaţia şi precipitaţiile. Fiecare strat va fi însoţit de un tabel de atribut privitor la caracteristicile entităţilor spaţiale respective. Stratul cu solurile trebuie să conţină tipul de sol, textura, din care se va calcula capacitatea de infiltrare care va avea ca rezultat erodabilitatea potenţială (coroborat cu vegetaţia); stratul vegetaţie va conţine tipul de vegetaţie şi gradul de acoperire cu vegetaţie a terenurilor; stratul precipitaţii se va caracteriza prin intensitate şi frecvenţă pe perioada de studiu. Din harta topografică se va calcula gradul de înclinare a pantei, energia reliefului şi expoziţia versanţilor. Toate aceste straturi vor fi digitizate, iar atributele vor fi introduse de la tastatură. Se vor obţine patru hărţi digitale care urmează un proces de selecţie a variabilelor spaţiale şi atribut care au cea mai mare pondere în procesul de eroziune urmărit. Procesul de selecţie este necesar deoarece suprapunerea a patru sau mai multe hărţi poate avea ca efect o greutate în lizibilitatea şi interpretarea ei ulterioară. Faza de prelucrare va conţine opearţiile asupra struturilor şi a atributelor, având ca scop final obţinerea unei hărţi cu potenţialul de eroziune (figura 69). Un ultim exemplu pe care îl vom considera este din geografie umană. O mare varietate de probleme conduce la conceptul de clasificare. Acesta este foarte bine reprezentat de procedurile încorporate în ArcView (vezi partea a treia). Fiind dată o hartă administrativă, la nivel de judeţ sau la nivel de comună, se pot înfăţişa hărţi cu distribuţia tuturoar parametrilor aflaţi în tabelele de atribut. De exemplu, distribuţia populaţiei totale, după vârstă, religie, etc. Mergând mai departe, putem introduce în tabelele de atribut vânzările unei societăţi. Vizualizarea pe o hartă a vânzărilor, eventual asociată cu alţi parametri, cum ar fi de exemplu populaţia, va produce un alt gen de informaţii factorilor de decizie în vederea îmbunătăţirii desfacerii produselor în anumite zone potenţial consumatoare. De asemenea tot pe o astfel de

Page 128: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 128

hartă se pot înfăţişa firmele concurente (cu eventuale informaţii privitoare la acestea), luându-se astfel măsuri în vederea stabilirii noilor strategii de dezvoltare. Oruce investiţie presupune o anumită sumă de bani riscată. Problema se pune dacă acest risc merită să fie făcut sau nu. Să zicem că dorim să deschidem un nou magazin alimentar într-o anumită zonă. Produsele GIS oferă un gen informaţii pe care nu le oferă nici un alt pachet de programe. Fiind dată o hartă a zonei (de preferinţă) întreg oraşul, cu distribuţia locuitorilor (eventual la nivel de clădire) precum şi cu poziţia celorlate magazine alimentare, se poate simula oportunitatea amplasării noului magazin. Se va înfăţişa modul în care se va redistribui clientela de la celelalte magazine, luând drept ipoteză faptul că oamenii fac cumpărături de la cel mai apropiat magazin, iar acestea sunt la fel de bine aprovizionate. O astfel de simulare, care se poate face în câteva minute (evident dacă baza de date este încărcată) poate produce evitarea unor cheltuieli inutile (în cazul în care se dovedeşte că nu merită deschiderea noului magazin) sau a unei afaceri bune în cazul contrar. În societăţile dezvoltate nu se “face nici o mişcare” în acest sens fără a şti dinainte ce riscuri pot apărea. 8. Surse posibile de erori în GIS Erorile sunt inevitabile în orice tip de măsurători cantitative, acestea situându-se într-un domeniu foarte larg: de la erori neglijabile la erori grosiere. Ele pot fi introduse în orice fază de prelucrare. Deosebim eroarea de greşală, aceasta din urmă nu o vom lua în considerare. Fiecare proiect GIS este unic în felul său atât în datele pe care le utilizează cât şi în analiza care se face şi a rezultatelor obţinute. Atunci când se întreprinde un proiect GIS este necesar să se ţină seama de anumite proceduri care să asigure succesul proiectului. Toate proiectele GIS au ca scop principal producerea de date de mare acurateţe şi date cu semnificaţie la un preţ cât mai scăzut. Aspectul cel mai important al unui proiect este dat de determinarea gradului de precizie a datelor. Beneficiul unui proiect este decis în ultimă instanţă de calitatea datelor de intrare.

Page 129: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 129

Cu cât acestea sunt mai precise cu atât rezultatele sunt mai bune calitativ. Este important să analizăm posibilele surse de erori în date. În cele ce urmează vom prezenta pe scurt principalele grupe de erori implicate în GIS, fără o detaliere a lor (adaptare după Borough 1986). A. Erori care fac obiectul datelor de intrare şi sunt independente de GIS. 1. Erori provenite din înregistrările datelor primare datorate inacurateţii instrumen-telor:

- senzori de pe sateliţi; - aparate foto aeriene; - staţii GPS; - instrumente de observare şi măsurare a datelor atribut.

2. Erori care apar în procesul de preluare şi prelucrare a datelor (hărţi, tabele) cu instrumente şi echipamente nespecifice GIS.

i) Crearea hărţilor în sistem tradiţional: - erori datorate inexatităţii reţelei geodezice; - inacurateţea instrumentelor cu care se execută harta. ii) Editare de date: - erori datorate conversiilor fişierelor dintr-un format în altul; - erori datorate modificării scării şi a redesenării hărţilor.

B. Erori introduse în cadrul procesării datelor în GIS. 1. Erori în date de intrare:

- inacurateţea digitizării (a echipamentului şi a operatorului); - inacurateţea în intrare a datelor atribut; - erori datorate colectării datelor (insuficienţa datelor de observaţie); - specificare incorectă a coordonatelor punctelor pentru georeferenţiere.

2. Erori datorate manipulării datelor: - netezirea curbelor (interpolare, ajustare); - conversia din vector în raster; - conversia din raster în vector; - date colectate la diferite scări şi combinate.

3. Erori în stocarea şi prelucrarea datelor:

Page 130: introducere in gis si teledetectie

Sisteme Informatice Geografice 130

- precizia în procesarea datelor (numărul de cifre semnificative); - erori în stocarea datelor intermediare; - suprapunerea straturilor; - analiza imaginilor satelitare sau aeriene.

4. Erori introduse în afişarea datelor: - inacurateţea echipamentului (plotter, imprimantă); - inacurateţea suportului.

C. Erori de metodă: - definirea incorectă a claselor de obiecte; - necunoaşterea exactă a contururilor arealelor; - erori datorate algoritmilor de calcul.

Una dintre problemele complexe care apare este propagarea erorilor. Cu cât numărul de prelucrări este mai mare, cu atât precizia rezultatelor scade. Aceasta se întâmplă deoarece calculatorul lucrează cu un anumit număr de cifre semnificative. Acest lucru scoate în evidenţă importanţa preciziei în datele de intrare. O eroare nu va fi niciodată înlăturată, problema este de a ne încadra în marja de eroare îngăduită de aplicaţie.

Page 131: introducere in gis si teledetectie

PARTEA A II-A

TELEDETECŢIE ŞI PROCESAREA IMAGINILOR DIGITALE

Page 132: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 132

1. Obiectul teledetecţiei Teledetecţia se poate defini ca un complex de activităţi ce realizează obţinerea de la distanţă, pe baza interacţiunii dintre obiectele de pe suprafaţa Pământului şi nişte senzori de radiaţie electromagnetică, de informaţii sub formă de imagine fotografică convenţională (în format analogic) sau de imagini raster (în format digital). Termenul a fost introdus în anul 1960, referitor la observarea unei ţinte cu ajutorul unui dispozitiv aflat la distanţă. Procedeele de teledetecţie au fost utilizate mai mult începând de prin 1925, având un rol important în timpul celui de-al doilea război mondial în domeniul fotografiei aeriene. După 1960 echipamentele de teledetecţie s-au dezvoltat într-un ritm fără precedent marcându-se o nouă eră în 1972 când a fost lansat satelitul american ERTS-1 (American Earth Resources Technology Satellite), ulterior fiind redenumit Landsat. În momentul de faţă există mai mulţi sateliţi care fac înregistrări de imagini pe întregul glob, şi mai multe societăţi care furnizează servicii în acest domeniu. Teledetecţia poate fi: aeriană (imagini luate din avioane) satelitară (imagini luate din sateliţi) şi terestră (imagini luate de pe platforme de la o anumită înălţime). În toate situaţiile înregistrarea imaginilor se bazează pe interacţiunea dintre obiecte şi radiaţia electromagnetică. După 1980, când au început să prolifereze datele preluate prin teledetecţie satelitară, alături de hărţile realizate în sistem tradiţional, bazate pe simboluri şi semne convenţionale, a apărut un nou concept anume hartă imagine. 2. Spectrul electromagnetic Corpurile şi fenomenele de la suprafaţa Pământului interacţionează cu radiaţia electromagnetică prin fenomene de reflexie, absorbţie şi emisie. Transmiţând din spaţiu către suprafaţa terestră anumite radiaţii (în mod natural de la Soare sau în mod artificial) şi înregistrând răspunsul spectral se pot obţine informaţii cu privire la formă, dimensiune, compoziţie, temperatură etc. Folosirea radiaţiei elec-tromagnetice ca mijloc de comunicare între obiecte şi un senzor, fără a intra în contact nemijocit cu acesta, reprezintă calea cea mai rapidă şi eficientă de obţinere a

Page 133: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 133

informaţiilor privitoare la unele proprietăţi ale acelor corpuri. Utilizând diferiţi senzori, se colectează date care apoi urmează a fi analizate, pentru a obţine informaţii despre obiecte şi fenomene de pe suprafaţa Pământului ce urmează a fi investigate. După cum se ştie din manualele de fizică, spectrul electromagnetic (EM) este extrem de larg, doar o parte din el fiind accesibil ochiului liber. Aceste radiaţii se caracterizează prin lungime de undă şi frecvenţă. Aşa cum se vede în figura 1, spectrul EM se poate împărţi în câteva grupe importante: gama (γ), Roentgen (X), ultraviolet (UV), vizibil, infraroşu (IR), microunde şi radio. Zona UV şi IR este la rândul lor împărţită în trei sectoare: apropiat, mediu şi îndepărtat. Spectrul vizibil este împărţit în ordinea crescătoare a lungimii de undă în: violet, indigo, albastru, verde, galben, orange şi roşu. În mod obişnuit se măsoară intensitatea radiaţiei naturale – astfel de senzori se numesc senzori pasivi. Soarele este sursa principală de radiaţie EM. În plus

Figura 1 Spectrul electromagnetic

Page 134: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 134

Pământul, datorită stării sale termale, emite el însuşi anumite radiaţii. În anumite situaţii, radiaţia este generată artificial, iar semnalul este reflectat înapoi. În acest caz spunem că este vorba de senzori activi. Un exemplu de senzor pasiv mai familiar este un aparat de fotografiat. Dacă adăugăm un flash vom avea un senzor activ. Din teoria ondulatorie a radiaţiei EM, avem adevărată relaţia

c = λν unde c este viteza luminii (3x108m/s), ν frecvenţa, iar λ lungimea de undă. Se observă că lungimea de undă este invers proporţională cu frecvenţa. În teledetecţie se foloseşte cu predilecţie lungimea de undă şi nu frecvenţa. Interacţiunea dintre energia EM şi materie este descrisă de mecanica cuantică. În conformitate cu aceasta, radiaţia EM este compusă din unităţi discrete numite cuante (fotoni), care au energia:

q = hν unde h este constanta lui Plank (6,626⋅10-34J⋅sec). Exprimând energia în funcţie de lungimea de undă obţinem

q = hc/λ, din care se observă că energia este invers proporţională cu lungimea de undă. Cu cât lungimea de undă este mai mare, cu atât energia transportată este mai mică. Acest lucru are o implicaţie importantă în emisia de către suprafaţa Pământului a microundelor, care sunt mai greu de detectat decât radiaţiile IR. Energia mai mică corespunzătoare unei lungimi de undă mari, impune ca sistemul de detecţie să “vadă” areale mari de sol pentru a înregistra semnalul. Orice corp cu o temperatură peste zero absolut (00K sau –2730C) emite continuu unde EM. Astfel şi obiectele de pe suprafaţa Pământului emit radiaţii în diferite lungimi de undă, în diferite cantităţi.

Page 135: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 135

Se numeşte corp negru sau radiator integral, un corp care absoarbe complet radiaţia EM incidentă. Menţinut în echilibru cu mediul ambiant (T= const), acesta emite o cantitate de energie egală cu cea absorbită. Radiaţia corpului negru nu depinde de forma lui, de compoziţia chimică, ci numai de lungimea de undă şi temperatura absorbită.

Din legea lui Wien pentru corpul negru

λm T = b

şi din măsurarea tempeaturii mediului ambiant al Pământului (3000K sau 270C ) rezultă o emisie de radiaţie EM în lungimea de undă de 9,7 μm. Aici λm este lungimea de undă corespunzătoare căreia avem un maxim la temperatura T (figura 2), iar b=2,8978⋅10-3 este constanta lui Wien. Deoarece această lungime de undă este corelată cu căldura terestră se mai numeşte “infaroşu termal”. Această energie

Figura 2 Radiaţia corpului negru

Page 136: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 136

nu poate fi văzută sau fotografiată, dar poate fi detectată cu echipamente specializate cum ar fi radiometrele sau scanerele IR. În IR avem atât unde reflectate (provenite de la Soare) cât şi unde emise (de Pământ). În general sub 3μm energia este reflectată iar peste această valoare este emisă şi poate fi detectată doar cu sisteme nefotografice. Unii senzori cum ar fi cei radar, suplimentează energia EM prin emiterea de unde în mod artificial datorită energiei mici. Senzorii activi operează în domeniul vizibil utilizând o tehnologie laser (LIDARS) în primul rând pentru aplicaţii oceanografice şi în domeniul forestier. Aceşti senzori nu depind de radiaţia solară. Înregistrările se pot face atât ziua cât şi noaptea. În plus, deoarece lungimea de undă este mai mare, radiaţiile nu sunt atât de distorsionate ca şi undele scurte. 3. Efectele atmosferice Radiaţiile reflectate precum şi cele emise de Pământ prin atmosferă, interacţionează cu constituienţii acesteia cum ar fi gaze, vapori de apă, praf în suspensie etc. Principalele efecte sunt împrăştierea, absorbţia şi emisia. Împrăştierea este o difuzie necontrolată a radiaţiei EM. Există două tipuri de împrăştiere: Rayleight, care apare datorită interacţiunii undelor EM scurte cu particule cum ar fi molecule sau alte particule mai mici decât lungimea de undă şi Mie în care radiaţia EM cu lungime de undă mai mare interacţionează cu particule mai mari decât lungimea de undă (vapori de apă, praf). Împrăştierea Rayleight este mai pronunţată în domeniul UV, violet şi albastru (sub 1μm). Acest tip de împrăştiere are drept consecinţă culoarea albastră a cerului. În lipsa acestei împrăştieri, cerul ar fi negru. În ceea ce privesc efectele asupra imaginilor luate prin teledetecţie, acest tip de împrăştiere produce o estompare a clarităţii (fenomen de ceaţă). Împrăştierea Mie apare în păturile joase ale atmosferei. Influenţează întreg spectrul (de la UV la IR), dar mai mult spre lungimi de undă mari (peste 1μm). Este dependentă de condiţiile atmosferice. De menţionat faptul că în IR termal radiaţiile emise de suprafaţa Pământului sunt influenţate de vânt. Radiaţiile emise sunt în mod selectiv absorbite de gazele care constituie atmosfera. Atomii şi moleculele din gaze posedă un anumit nivel de energie. Acest nivel poate fi modificat prin absorbţia unui foton din unda EM emisă. Cei mai importanţi constituienţi din atmosferă care sunt implicaţi în procesele de absorbţie

Page 137: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 137

sunt H2O, CO2 şi O3 (ozon). Radiaţiile X şi γ sunt absorbite complet de către stratul de ozon, iar radiaţiile UV în mare măsură. Radiaţiile din domeniul vizibil şi IR penetrează atmosfera iar microundele şi undele de lungime mare (centimetrice, metrice) pătrund în cea mai mare parte. Regiunile spectrale cu absorbţia cea mai redusă se numesc ferestre atmosferice. În figura 3 am înfăţişat ferestrele atmosferice şi zonele corespunzătoare lungimilor de undă în care are loc absorbţia. Ca şi suprafaţa Pământului, atmosfera emite radiaţii datorită stării sale termale. Aceasta este mai semnificativă în subdomeniul IR mediu, deoarece temperatura atmosferei este relativ mică. Efectul de autoemisie a atmosferei poate fi redus prin restrângerea observaţiilor într-o fereastră atmosferică mai bună. 4. Interaţiunea dintre radiaţie şi obiectele de pe suprafaţa Pământului Energia incidentă pe suprafaţa Pământului este reflectată, absorbită şi transmisă de către obiecte, în diferite grade, pe diferite lungimi de undă. Această particularitate ne permite să distingem un obiect de altul, un fenomen de altul sau starea unui obiect de altă stare a aceluiaşi obiect, în alte condiţii fizice. În ceea ce priveşte domeniul vizibil al spectrului, variaţiile spectrale au ca rezultat ceea ce noi numim culoare. De exemplu, spunem că un obiect este albastru dacă reflectă în domeniul albastru al spectrului şi absoarbe celelalte lungimi de undă. Putem zice că ochiul

Figura 3 Absorbţia atmosferică a undelor electromagnetice

Page 138: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 138

uman utilizează variaţia cantităţilor de energie incidentă în diferite domenii spectrale pentru a distinge obiectele. Sistemele de teledetecţie operează în regiunile spectrului în care energia este reflectată în cea mai mare parte, reflectanţa fiind o proprietate foarte importantă a fiecărui obiect de pe suprafaţa Pământului. Reflectanţa poate fi cuantificată măsurând energia incidentă şi cea reflectată. Se introduce un indice numit reflectanţa spectrală definit prin raportul

ρr = [(energia reflectată de obiect) / (energia incidentă)] Energia se măsoară doar pe lungimea de undă λ. De obicei se exprimă în procente

ρr = ρr ⋅100 Acest indice poate fi reprezentat grafic (luând în considerare toate lungimile de undă) şi se numeşte curba reflexiei spectrale. Astfel, se pot detecta variaţii fine, cum ar fi o pădure de foioase şi una de conifere sau o apă adâncă de o apă mai puţin adâncă, fiecare generând propria curbă a reflectanţei. Interacţiunea energiei cu atomii şi moleculele din care sunt constituite obiectele de la suprafaţa Pământului, produce o absorbţie selectivă a radiaţiei. O anumită radiaţie cu o lungime de undă dată poate fi absorbită de un obiect dacă energia fotonului incident este suficient de mare ca să producă o tranziţie în nivelul energetic al atomului sau moleculei. Şi în acest caz se defineşte un indice de absorbţie

ρA = [(energia absorbită de obiect) / (energia incidentă)] Şi aici energia se măsoară doar pe lungimea de undă λ, iar indicele se exprimă tot în procente:

ρA = ρA ⋅100

Page 139: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 139

Aşa cum am menţionat, datorită temperaturii sale, Pământul este o sursă de radiaţie. Aceste radiaţii constituie energia predominantă la lungimi de undă de peste 3μm. Fenomenul de emisie depinde de temperatura şi proprietăţile de emisivitate a corpului.

În urma efectuării a numeroase măsurători s-a constatat că din radiaţia provenită de la Soare numai aproximativ 31% pătrunde ca radiaţie directă prin limita superioară a atmosferei, restul comportându-se astfel: 30% este reflectată în spaţiu din cauza ozonului, norilor şi a altor componente ale atmosferei, 17% este absorbită de către atmosferă şi 22% este împrăştiată şi înapoiată ca radiaţie difuză de către suprafaţa terestră.

Reflexia sau emisia undelor electromagnetice de către obiecte sau fenomene de la suprafaţa Pământului se numeşte răspuns spectral şi este înfăţişat printr-o curbă într-un plan cu axa OX - lungimea de undă (în μm), iar OY - refelxia sau emisia (în %). În figura 4 am înfăţişat curbele reflectante pentru 3 tipuri de obiecte: vegetaţie (sănătoasă), sol (uscat) şi apă (curată). Liniile reprezintă o medie a reflexiei. În general, alura curbei este un indicator al tipului obiectului şi al proprietăţilor fizice ale acestuia. Vegetaţia este verde deoarece ea absoarbe mult în roşu şi albastru, reflectând în domeniul verde. Clorofila absoarbe radiaţii cu lungimi de undă între 0,45 – 0,67μm. Dacă din diferite cauze, vegetaţia nu mai produce suficient de multă clorofilă, aceasta nemaiputând absorbi roşu şi albastru, rezultă o reflexie cu o lungime de undă între acestea, având culoarea galbenă. În ceea ce priveşte solul, reflexia este influenţată de următorii factori: umiditate, textură (proporţie de nisip şi argilă), rugozitate, prezenţa oxidului de fier, conţinutul de materie organică. Aceşti factori sunt complecşi, variabili şi intercorelaţi. Apa curată reflectă în domeniul albastru – verde, pe celelalte absorbindu-le în cea mai mare parte. Prezenţa turbidităţii în apă (datorită substanţelor organice sau a materiei organice în suspensie) va produce o altă curbă de reflecţie.

Fiecare bandă spectrală este folosită pentru un gen de aplicaţii precis. De exemplu banda UV se utilizează în special în explorări minerale, detectarea zăcămintelor de petrol; banda IR în domeniul 0,7 – 1,5 μm se utilizează pentru detectarea vegetaţiei afectate de poluare, dăunători etc; IR din domeniul 1,5 – 3 μm

Page 140: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 140

este un amestec între energia solară reflectată şi energia emisă de Pamânt şi se utilizează în medii atmosferice pentru detectarea zăpezii din nori. Domeniul 3 – 5 μm este util pentru detectarea obiectelor fierbinţi: incendii de pădure, vulcani. Radiaţia emisă cea mai puternică este în domeniul 8-14μm care se detectează pe baza vibraţiilor moleculelor. În lungiumile de undă milimetrice detecţia se face atât cu senzori pasivi cât şi cu senzori activi. Ambele sunt sensibile la proprietăţile dielectrice ale materialului şi la conţinutul de umiditate. Undele radar sunt de asemenea sensibile la forma obiectelor. Răspunsul spectral înregistrat de senzori reprezintă o măsură cantitativă a caracteristicilor obiectelor (sau fenomenelor) care se studiază, şi se mai numeşte signatură spectrală. Aceasta se consideră că este unică pentru un obiect în anumite condiţii exact stabilite.

Detecţia energiei EM se face fotografic sau electronic. Procesul de fotografiere se bazează pe reacţii chimice ce se produc pe o suprafaţă fotosensibilă. Aceasta prezintă următoarele avantaje: simplu, eficient şi furnizează un mare grad de detaliu. Senzorii electronici generează un semnal electric care corespunde variaţiilor de energie pe suprafaţa terestră în studiu. Un exemplu mai familiar de înregistrare electronică este camera video. Deşi aceşti senzori sunt foarte scumpi şi complecşi, prezintă avantajul că pot detecta energia pe un domeniu mult mai larg al

Figura 4 Curbele refelctante pentru trei tipuri de obiecte

Page 141: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 141

spectrului, pot transmite datele (în vederea înregistrării pe un suport magnetic) şi permit o mare varietate de prelucrări ulterioare. În teledetecţie se vehiculează noţiunile de fotografie şi imagine. Când se face referire la fotografie se subînţelege că este vorba de o înregistrare pe un film (spunem că avem o înregistrare în format analogic). Când se vorbeşte de o imagine, aceasta poate fi orice înregistrare, în orice domeniu spectral, în format digital sau analogic, a unui peisaj. O fotografie este o imagine, dar nu invers. Interpretarea vizuală a imaginii a fost mult timp principala tehnică de obţinere a informaţiei. Aceasta presupune o experienţă îndelungată în studiul unor areale care erau cunoscute prin alte mijloace. Sigur că acest lucru prezintă un mare dezavantaj, la care mai putem adăuga imposibilitatea de a evalua anumite caracteristici spectrale, în lungimi de undă imperceptibile pentru ochiul uman. Toate acestea au condus la ideea de a înregistra imaginea în formă digitală. Formatul digital permite şi o gamă foarte largă de prelucrări conducând în final la o interpretare facilă a imaginii rezultate. 5. Ce este o imagine digitală La modul cel mai general, o imagine digitală constă dintr-o matrice de numere ce înfăţişează o distribuţie spaţială a unor parametrii. Aceştia pot fi: reflectanţa radiaţiei electromagnetice (albedoul), emisivitatea, temperatura, topografia, sau orice alt parametru cantitativ. Fiecare punct din imagine este un număr întreg reprezentat, de obicei pe 8 biţi, cu valori cuprinse între 0 şi 255. Intensitatea cea mai slabă a parametrului sau lipsa lui este asociată cu 0 iar intensitatea cea mai mare este 255, restul având valori intermediare. Fiecărui octet îi corespunde o intensitate sau o nuanţă de culoare în reprezentarea sa pe un monitor.

Să vedem cum se realizează tehnic o imagine digitală. Semnalul electric provenit de la senzor este în format analogic. Intervalul este discretizat într-un număr finit de subintervale. Acesta este eşantionat generându-se o valoare care este egală cu valoarea maximă a impulsului electric pentru fiecare subinterval. În figura 5 am reprezentat un semnal electric în planul XOY, în care axa OX reprezintă lungimea, iar axa OY tensiunea înregistrată de senzor (în μV). Imaginea raster care se formează, va avea pe axa OX valori discrete de lungime, iar pe OY valori discrete între 0 şi 255. Unul din marile avantaje ale unei imagini digitale vis à vis de

Page 142: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 142

o aceeaşi imagine în format analogic este că, prin înregistrare numerică se pot cunatifica valori foarte apropiate, care altminteri nu pot fi sesizate. Prin operaţiile analizei de imagini se pot distinge efecte foarte fine. Aşa cum am precizat mai sus, datele preluate prin teledetecţie sunt stocate pe suporturi magnetice de mare densitate (benzi) sau CD-ROM. Înainte de a fi livrate, imaginile sunt corectate, preprocesate (vezi mai jos) şi reformatate în mai multe sisteme de codificare internă pentru a satisface cât mai mulţi utilizatori. Înregistrarea datelor se face sub formă de fişiere binare. Fiecare fişier conţine şi anumite informaţii suplimentare ca de exemplu localizarea, data şi ora GMT, tipul de senzor, altitudinea etc. O imagine digitală poate avea următoarele destinaţii: prelucrarea şi interpretarea ei directă, pe de o parte şi utilizarea ei în cadrul GIS atât ca imagine care poate fi asociată unei hărţi digitale cât şi ca date de intrare pentru construirea unei hărţi vectoriale prin procedee fotogrametrice. De multe ori se întâmplă ca atunci când imaginea se utilizează doar pentru interpretări vizuale, beneficiarul să o ceară sub formă analogică (fotografii) pe celuloid. Şi această manieră era cea mai uzitată înainte de perfecţionarea echipamentelor de calcul. La ora actuală toate imaginile sunt luate în formă digitală, poate cu mici excepţii, indiferent de destinaţia sa. Stocarea şi distribuirea imaginilor sub formă analogică are câteva

Figura 5 Transformarea semnalului analogic în semnal digital

Page 143: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 143

neajunsuri: (1) calitatea filmului se deteriorează cu timpul, (2) reproducerea în vederea distribuţiei este însoţită de o pierdere de informaţie, (3) prelucrarea numerică a lor presupune o conversie a imaginii în formă digitală. 6. Rezoluţia imaginilor digitale Rezoluţia este un concept care se defineşte pentru fiecare echipament sau fenomen care necesită o asfel de caracteristică. De exemplu, rezoluţia unui monitor se defineşte ca fiind numărul maxim de linii şi de coloane. În acest caz deosebim rezoluţia de definiţie, care exprimă dimensiunea maximă a pixelului perceput de către ecran. În ceea ce priveşte imaginile digitale avem mai multe tipuri de rezoluţii: spaţială, radiometrică, spectrală şi temporală. Rezoluţia spaţială, definită în forma sa cea mai simplă, este cea mai mică suprafaţă terestră a cărei reflectanţă (sau emisie) poate fi măsurată de către un senzor. De exemplu, o rezoluţie de 10m înseamnă că un pixel reprezintă o arie de 10x10mp pe suprafaţa terestră. În consecinţă nu se percep obiecte sub această dimensiune. Totuşi se pot detecta şi caracteristici liniare care sunt sub 10m, în anumite cazuri speciale. De exemplu, un drum de culoare albă, cu lăţimea de 8m, care trece printr-o pădure ce reflectă culoarea verde, ar putea fi detectat. Pentru exemplificare menţionăm că senzorii TM (Thematic Mapper) de la Landsat 5 are o rezoluţie spaţială de 30 m, iar HVR (High Resolution Visible Range) de la SPOT 1 o rezoluţie spaţială de 20 m, în trei benzi, verde, roşu şi IR apropiat (reflectat) şi de 10 m în pancromatic. Datele înregistrate de scanere au un anumit domeniu de intensitate. Obiectele foarte strălucitoare au o intensitate maximă, iar cele care nu reflectă au intensitate 0 (zero). Rezoluţia radiometrică exprimă numărul de valori intermediare aflate în domeniul 0 şi intensitatea maximă şi se măsoară în biţi. Avem o mare varietate de posibilităţi: reprezentare pe 1 bit (0 şi 1 sau alb şi negru), pe patru biţi (cu 16 variante), pe 8 biţi (1 Byte) cu 256 posibilităţi, pe 10 biţi cu 1024 valori diferite. Aceste valori corespund nuanţelor de gri. Cu cât numărul nuanţelor de gri este mai mare, cu atât este mai mare rezoluţia (imaginea este mai “netedă “ şi contrastul este mai slab). De exemplu Landsat 5 are 64 valori pentru MSS şi 256 pentru TM. Între rezoluţia spaţială şi cea radiometrică există o strânsă legătură.

Page 144: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 144

Fluxul de biţi de la satelit la staţia terestră este diferit pentru rezoluţii spaţiale sau radiometrice diferite. Să comparăm HVR în pancromatic şi color. În pancromatic semnalul se înregistrează pe 6 biţi, iar color pe 8 biţi pe fiecare din cele trei benzi. În total 6 biţi pe o suprafaţă de 10x10 =100 mp, respectiv 8x3=24 biţi pe o suprafaţă de 20x20= 400 mp. Este exect acelaşi număr de biţi pentru o aceeaşi suprafaţă. Rezoluţia spectrală reprezintă numărul de canale spectrale pe care se face înregistrarea. Fiind localizat domeniul spectral pentru o anumită activitate, următoarea sarcină este de a înregistra banda spectrală pentru a detecta un anumit fenomen. Pentru cele mai multe situaţii o bandă largă permite o rezoluţie spaţială bună astfel că sunt disponibile multe detalii. Dacă se cere un studiu mai precis, să deosebim o pădure de conifere de una de stejar de exemplu, este nevoie de o înregistrare într-un anumit număr de canale. Rezoluţia temporală se defineşte ca fiind intervalul de timp scurs dintre două treceri consecutive ale satelitului deasupra aceluiaşi areal. Există foarte multe aplicaţii în care se urmăresc variaţii în timp a unor procese sau fenomene de pe suprafaţa Pământului. Este necesar deci, ca acel areal să fie survolat periodic. Rezoluţia temporală pentru Landsat este de 17 zile, iar pentru SPOT de 26 zile. 7. Imagini multispectrale Datele multispectrale sau multicanal sunt imagini raster captate pe anumite regiuni spectrale cum ar fi roşu, albastru, verde, IR apropiat etc. Din punct de vedere spectral, datele achiziţionate sunt discontinue, în sensul că, acestea sunt disponibile doar pe 4 (MSS) sau 7 (TM) puncte care caracterizează benzile spectrale. Lăţimea benzii trebuie să fie suficient de mare pentru a colecta destui fotoni care vor activa senzorii. Pentru aplicaţiile GIS aceste lăţimi de bandă sunt satisfăcătoare în vederea identificării categoriilor de utilizare a terenului. La ora actuală există senzori experimentali care pot percepe mai multe canale, aceştia primind şi denumiri. Astfel senzorii care percep până la 10 canale se numesc senzori multispectrali, cei care percep un număr de canale de ordinul sutelor se numesc hiperspectrali, iar cei peste o mie ultraspectrali. Aceştia din urmă nu sunt disponibili pentru aplicaţiile GIS în domeniul civil şi nici nu se preconizează a fi în viitorul apropiat.

Page 145: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 145

La ora actuală se experimentează senzori hiperspectrali pe avioane, anume AVIRIS (Advanced Visibile/ Infrared Imaging Spectrometer) şi CASI (Compact Airbone Spectrografic Imager). Aceşti doi senzori au între 224 şi 288 canale cu lăţimi între 3 şi 10nm (1nm = 10-9m) şi au un câmp de detecţie îngust precum şi o mare rezoluţie radiometrică. Senzorii sau scannerele de pe sateliţi (sau avioane) "construiesc" o imagine sub forma unei matrici bidimensionale în urma variaţiilor spaţiale ale strălucirii arealului survolat. Acest procedeu se numeşte scanare (scanning) sau baleiere, iar rezultatul este o imagine scanată în format raster. Dintre senzorii utilizaţi pe sateliţi amintim CCD (Charge Coupled Device). Acesta este materializat printr-un cip electronic care poate prelua un singur pixel din imagine. Principiul se bazează pe încărcarea magnetică a cipului când unda EM interceptează detectorul. Încărcarea magnetică este proporţională cu strălucirea peisajului. Aceste dispozitive sunt capabile să diferenţieze un domeniu de strălucire foarte larg, comparativ cu filmul fotografic. Sensibilitatea detectorilor este măsurată înaintea lansării satelitului şi verificată periodic de la sol. Se determină prin măsurarea cantităţii de energie minimă reflectată care poate fi înregistrată peste nivelul zgomotului. Aceasta este o măsură a materialului din care este construit detectorul. O altă măsurare înregistrează cantitatea minimă de energie care să permită distingerea pixelilor adiacenţi cu reflectanţă foarte apropiată. Se măsoară în procente. Pentru senzorii din IR apropiat se apreciază o valoare de 0,5%, iar pentru cei din IR termal (radiaţia reflectată de Pământ) în jur de 0,1%. Un captator se compune din trei elemente: dispoztiv de detecţie, dispoztiv de colectare şi dispoztiv de înregistrare. Energia EM primită este trimisă la detector şi transformată într-un semnal electric amplificat. Captatorii măsoară o mărime fizică numită luminanţă spectrală. După ce aceasta a fost codată (numere, de regulă între 0 şi 255) datele sunt transmise la sol înspre o staţie de recepţie şi stocată pe suport magnetic sub formă de matrice de numere. Transmisia poate fi instantanee când satelitul se află în cercul de vizibilitate a staţiei de recepţie şi întârziată, când satelitul se află în afara acestui cerc. În acest caz datele sunt stocate temporar pe satelit până când va intra în raza de acţiune a staţiei. Senzorii captează

Page 146: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 146

imagini în mod continuu, în afară de situaţia când de la sol se întrerupe vremelnic acestă activitate. Scanerele împart suprafaţa survolată în linii paralele, proiecţia traiectoriei fiind perpendiculară pe aceasta. Se formează o structură rectangulară, iar energia se înregistrează de pe fiecare pătrat. Rezoluţia spaţială este dictată de dimensiunea pătratului. Semnalul este perceput sub formă de cerc în interiorul pătratului. Deoarece Pământul se roteşte, fiecare rând de pixeli este decalat faţă de precedentul. Astfel această structură trebuie reasamblată pentru a obţine un raster prelucrabil. Prin reasamblare se poate ca pixelii să se suprapună parţial. În figura 6 am schiţat acest fenomen pentru MSS al satelitului Landsat 3, care înregistrează reflectanţa pe un cerc de 79 m în diametru şi cu centrele aflate la 56 m (Parry, Perkins,1991). Reasamblarea îndepărtează şi alte mici distorsiuni geometrice, cum

Figura 6 Baleierea unei porţiuni din suprafeţa terestră

Page 147: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 147

ar fi descreşterea progresivă în scară pentru pixelii mai aproape de margini şi variaţia scării datorită devierii de la orbita circulară. Cu toate aceste transformări, forma imaginii nu este rectangulară, ci un paralelogram. Aducerea la forma rectangulară se face tot prin transformări. 8. Fotografii aeriene Fără îndoială fotogramele au un grad de detaliu mult superior imaginilor satelitare. Practic rezoluţia spaţială a acestora poate fi oricât de bună. Fotografiile realizate în alb-negru (pancromatic), color, spectrozonale, multispectrale sau fals color, scot în evidenţă anumite caracteristici ale suprafeţei terestre, desigur în funcţie de condi-ţiile atmosferice sau perioada din zi sau an de înregistrare. Fotografia convenţională este cea alb-negru sau color realizată în domeniul vizibil al spectrului electomagne-tic, iar cea neconvenţională se consideră fotografia în infraroşu sau radio. Foto-grafia în infraroşu scoate în evidenţă anumite caracteristici ale suprafeţei terestre care nu pot fi redate de fotografia convenţională. Spre deosebire de spectrul vizibil fotografia în infraroşu poate fi luată şi noaptea. Înregistrările din domeniul radio pot străbate şi anumite straturi de nori. Marele dezavantaj al teledetecţiei aeriene este costul ridicat al imaginilor. Survolarea unui teritoriu se face prin comandă specială şi echipamentul este sofisticat. Echiparea şi lansarea unui satelit este în mod evident extrem de costisitoare, însă faptul că aceştia captează şi transmit în mod continuu mulţi ani, au ca rezultat un preţ de cost acceptabil. Se apreciază că o imagine aeriană ale aceleiaşi suprafeţe este de 10 ori mai scumpă decât una satelitară (Dureau 1995). Cele două sisteme nu se exclud, fiecare având un rol precis definit. Imaginile satelit implică studii pe suprafeţe mari, deci la o scară mică, în timp ce aerofotogramele sunt înregistrate la o scară mare. Menţionăm faptul că rezoluţia spaţială a imaginilor satelitare tinde să se îmbunătăţească, lucru care determină beneficiarii să apeleze tot mai mult la societăţile care livrează astfel de imagini. Determinarea coordonatelor fiecărei fotografii este asigurată prin procedeul cunoscut sub numele de aerotriangulaţie analitică. Este vorba de o tehnică care utilizează în acelaşi timp puncte geologice recunoscute pe clişee, precum şi puncte complementare determinate şi pregătite dinainte pe teren şi care permite corelarea clişeelor. Această tehnică a fost îmbunătăţită prin poziţionarea dinamică a avionului cu ajutorul sistemului GPS.

Page 148: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 148

Fotografia aeriană este utilizată pentru construirea de hărţi la scară mare şi medie, dar acestea sunt completate pe teren cu alte tipuri de informaţii care nu se regăsesc pe fotografie, cum ar fi de exemplu toponimia. 9. Misiuni spaţiale Programul Landsat a fost iniţiat de NASA ca un program experimental, iar începând din ianuarue 1985 operează prin intermediul companiei private EOSAT Inc. Toţi sateliţii Landsat lansaţi până în prezent au orbite cvasicirculare ce trec prin vecinătatea polilor şi sunt heliosincronizate, adică suprafeţele survolate sunt observate cu aceeaşi luminozitate şi acelaşi azimut. Sateliţii Landsat 1-3 au fost dotaţi cu un scanner multispectral (MultiSpectral Scanner – MSS) care a condus la un succes răsunător al acestui program. Senzorul înregistra date în 4 benzi spectrale şi avea nevoie de 6 linii de baleiere, cu alte cuvinte 6 detectoare pe un rând care înregistrează în mod simultan şi aceasta pentru fiecare bandă spectrală. Rezoluţia variază între 79x79m în banda de 0,5-0,6μm (verde) şi 120x120m în banda 10,4-12,5μm (IR termal). Acoperă 185x185km. În tabelul 1 sunt prezentate principalele caracteristici ale misiunii Landsat (Budge, Morain 1996)

Misiunea Landsat 1,2,3 Landsat 4,5

Landsat 7

Lansarea Data 1972, 1975, 1978 1982, 1984 1998

Racheta Delta Delta Delta II

Orbita

Altitudinea L1=907 km, L2=908 km, L3=915 km

705 km 705 km

Tipul Heliosincron Heliosincron Heliosincron Inclinarea 99° 98.2° 98°

Perioada de revizitare

18 zile 16 zile 16 zile

Page 149: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 149

Acoperirea Globală Globală Globală Perioada 103 minute 99 minute ND

Dimensiuni

Masa 953 kg 2200 kg 2200 kg Dimensiunea 3 m/1.5 m 2 m/4 m 2.8 m/4.3 m Instrumente MSS MSS, TM ETM

Tabelul 1 Începând cu misiunile Landsat 4 şi 5, a fost adăugat un alt senzor şi anume TM (Thematic Mapper), care este un scanner multispectral mai rafinat, acesta considerându-se a doua generaţie de senzori. Operează în 7 benzi la o rezoluţie de 30x30m. Utilizează câte 16 detectori pentru fiecare bandă, cu excepţia benzii a 6-a în care foloseşte 4. Informaţia astfel colectată este transmisă pe Pământ prin staţii de emisie – recepţie. După 20 de ani de succese, programul Landsat realizează primul său eşec în octombrie 1993, când urma să fie lansat Landsat 6. Acesta trebuia să aibă o orbită identică cu Landsat 4 şi 5. Senzorul destinat pentru această misiune se numeşte ETM (Enhanced Thematic Mapper). ETM încorporează aceleaşi 7 benzi spectrale şi aceeaşi rezoluţie ca şi TM. Îmbunătăţirea majoră a lui ETM este adăugarea unei benzi pancromatice în domeniul 0,50-0,90μm cu o rezoluţie de 15m. Banda Lungimea de Rezoluţia Culoarea Funcţia undă (10-6m) (m) spectrală 1 0,45 - 0,52 30 Albastru Turbidit. apei, sol,utiliz. teren 2 0,52 - 0,60 30 Verde Vegetaţie, culturi agricole 3 0,63 - 0,69 30 Roşu Vegetaţie (diferenţiere specii plante) 4 0,76 - 0,90 30 IR apropiat Biomasă, umiditatea solului 5 1,55 - 1,75 30 IR mediu Umidit. solului, zăpadă, nori 6 10,4 - 12,5 120 IR termal Diferenţe temp., clasificare vegetaţie, zone acoperite cu apă 7 2,08 - 2,35 30 IR apropiat Formarea rocilor, minereuri Tabelul 2

Page 150: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 150

SPOT este primul satelit lansat de Europa pentru studiul resurselor Pământului, care operează sub auspiciile Centrului Naţional de Studii Spaţiale al Franţei (Cente National d’Etudes Spatiales) şi SPOT-IMAGE Inc.

SPOT 1 a fost lansat în februarie 1986 pe o orbită din vecinătatea polilor, heliosincronizată. SPOT 2 este identic şi a fost lansat în ianuarie 1990, iar SPOT 3, lansat în seeptembrie 1993, are de asemenea aceleaşi caracteristici esenţiale. Sateliţii au doi senzori identici numiţi HRV (High Resolution Visible). În mod pancromatic, HRV utilizează o matrice de 6000 detectori CCD, care la rândul lor conţin submatrici de câte 3000 de elemente CCD, obţinându-se o rezoluţie de 10x10m pe o imagine dee 60x60km. În mod multispectral HRV captează date în 3 canale spectrale la o rezoluţie de 20x20m. În tabelul 3 sunt prezentate principalele caracteristici ale misiunii SPOT (Budge, Morain 1996). Misiunea SPOT

Lansarea

Data 1986, 1990, 1993, 1997, 2002 Racheta Ariane V16, Ariane V34, Ariane

Orbita

Altitudinea 832 km Tipul Heliosincron Înclinarea 98.7° Perioada de revizitare 26 zile Acoperirea Globală Perioada 101 minute

Dimesiuni

Masa 1750 kg Dimensiunea 2 m×2 m×2.5 m

Page 151: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 151

Instrumente HRV (2 pe SPOT 1,2,3) HRVIR (SPOT 4)

Tabelul 3 Pentru misiunile SPOT 4, programat pentru lansare în 1997 şi cu intenţia să opereze până la sfârşitul anului 2002, a fost prevăzută dotarea cu un nou senzor specializat VMI (Vegetation Monitoring Instrumeent) care aşa cum sugerează numele, este destinat în primul rând pentru monitorizarea vegetaţiei. Acesta va capta imagini cu o acoperire mare (2000km), cu o rezoluţie de 1km, în următoarele benzi: albastru, verde, roşu, IR apropiat şi IR termic. IRS (Indian Remote Sensing Satellite) este un satelit indian care funcţionează sub auspiciile Agenţiei Naţionale de Teledetecţie (National Remote Sensing Agency NRSA). Obiectivul principal al acestei misiuni este a furniza date către Centrul Naţional de Resurselor Naturale din India, dar oferă şi date către diverşi utilizatori. În tabelul 4 sunt prezentate principalele caracteristici ale misiunii IRS (Budge, Morain 1996).

Figura 7 Două orbite succesive ale unui satelit

Page 152: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 152

Misiunea IRS Lansarea Data 1988 1991 1995 (C/D) Racheta SL-3 Vostok SL-3 Vostok SL-3 Vostok

Orbita

Altitudinea 904 km 817 km 817 km Tipul Heliosincron Heliosincron Heliosincron Înclinarea 99.03° 99.25° 98.69° (C),

98.69° (IRS-P2)

Perioada de revizitare

22 zile 22 zile 24 zile

Acoperirea Globală Globală Globală Perioada 103 minute 103 minute 103 minute

Dimesiuni

Masa 975 kg 975 kg 1350 kg Dimensiunea 1,6m×1,56m 1,6m×1,56m 1,6m×1,56 m

Instrumente LISS-1-2-3,WIFS, PAN

LISS-1-2-3,WIFS, PAN

LISS-1-2-3, WIFS, PAN

Tabelul 4 Aceştia sunt principalii sateliţi care oferă date prin teledetecţie. La ora actuală în spaţiu există extrem de mulţi sateliţi, fiecare având propriul program de cercetare. Parte din ei sunt geostaţionari cum ar fi de exemplu Meteosat-2 şi sateliţii ce transmit pentru telecomunicaţii şi televiziune. O caracteristică a lui Meteosat-2 este faptul că înregistrează câte o imagine la fiecare jumătate de oră a aceleiaşi zone, în

Page 153: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 153

conformitate cu menirea pentru care a fost lansat. Aria de acoperire este extrem de mare (1/4 din suprafaţa Pământului). Imaginile sunt oferite de către firme în anumite formate, de obicei compactate. Pentru a prelucra aceste imagini este nevoie de o decompresie prealabilă. Companiile livratoare pun la dispoziţie şi anumite subrutine de conversie, însă majoritatea produselor de teledetecţie şi GIS au în componenţă asfel de programe. Imaginile se livrează, în principal, în trei formate: - Band interleaved by line (BIL), care stochează datele din imagine în toate benzile consecutiv, linie de linie (linia 1 din banda 1 urmată de linia 1 din banda 2, apoi linia 1 din banda 3 ş.a.m.d.); - Band interleaved by pixel (BIP), care stochează datele din imagine în toate benzile consecutiv, pixel de pixel (pixelul 1 din banda 1 urmat de pixelul 1 din banda 2, apoi pixelul 1 din banda 3 ş.a.m.d.); - Band sequential (BSQ) care stochează datele din imagine dintr-o bandă într-un fişier, pe linie şi pe coloană. Odată datele stocate, acestea sunt livrate pe diferite suporturi. Astfel imaginile SPOT sunt livrate în format BIL, pe CD-ROM, pe benzi magnetice de ¼”, pe benzi de 8mm, benzi audio de 4mm şi pe benzi standard de 9 piste. Imaginile Landasat sunt livrate în format BSQ, pe CD-ROM, pe benzi magnetice de ¼”, pe benzi de 8mm, precum şi pe dischete, la cerere. 10. Operaţii pe imagini digitale Înainte de a aborda operaţiile care se fac asupra imaginilor, trebuie să precizăm că acestea sunt precedate de calibrarea senzorilor de pe staţiile orbitale - condiţie esenţială în obţinerea imaginilor de bună calitate. Imaginile înregistrate în staţiile de recepţie nu sunt direct utilizabile. Înainte de a fi difuzate, ele fac obiectul unor corecţii. Acestea se fac de regulă, de către societatea care livrează imaginile. După ce ajung la beneficiar, imaginile sunt supuse unor operaţii în vederea obţinerii de informaţii în conformitate cu scopul propus.

Page 154: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 154

Procesarea imaginilor este un subiect foarte vast şi implică o gamă extrem de largă de operaţii, de la cele mai simple până la proceduri complexe. Multitudinea de operaţii elementare conduce la o grupare a lor. Astfel, vom deosebi cinci clase de operaţii: (1) corecţia sau restaurarea, (2) suprapunerea imaginilor, (3) mărirea clarităţii sau ameliorarea, (4) mozaicarea şi segmentarea, (5) clasificarea. În cele ce urmează vom aborda toate aceste grupe. Desigur că operaţiile pe care le vom prezenta pot incorpora mai multe operaţii elementare. Din punct de vedere al prelucrărilor efectuate pe imagini se disting trei tipuri de imagini care sunt livrate către utilizator: (1) imagini asupra cărora s-au făcut foarte puţine corecţii (acestea nefiind interpretabile), (2) imagini preprocesate, în care s-au executat câteva corecţii de bază (aproape toate operaţiile privind corecţia) şi (3) imagini procesate complet. Prelucrarea (procesarea) cere un efort deosebit şi de cele mai multe ori este efectuată de beneficiar cu produse specializate, după necesităţile de utilizare a lor. 10.1. Corecţia sau restaurarea Corecţia sau retsaurarea face parte din grupa de operaţii care se mai numeşte preprocesare. Aceasta presupune rectificarea înregistrărilor datorate diferitelor distorsiuni radiometrice şi geometrice. Corecţia include suprimarea efectelor provocate de turbulenţe ce au loc în atmosferă (nori, smog), îndepărtarea defecţiunilor, ca de exemplu cele datorate celor 7 benzi ale imaginilor Landsat (produse de răspunsurile variabile ale scanerelor care produc o imagine prea întune-cată sau prea luminoasă) şi transformările geometrice ale imaginii datorită condiţiilor de survol, pentru a o face comparabilă cu o hartă. Aşa cum am precizat, acestea sunt efectuate de regulă, de către compania livratoare. Corecţii radiometrice Factorii radiometrici care afectează calitatea imaginii sunt: dungile, zgomotul, variaţia luminii solare, proprietăţile atmosferei. 1. Îndepărtarea dungilor. Dungile care apar pe imagine se datorează răspunsului inegal al detectorilor. Acestea pot apare datorită caracteristicilor tehnice diferite, perturbaţii în timp, creşterea temperaturii sau chiar defectarea unor detectori. Acest fenomen este prezent tot timpul la imaginile Landsat şi SPOT. Ca

Page 155: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 155

metode de îndepărtarea a dungilor amintim: metoda histogramei şi interpolarea. Prima metodă, foarte des folosită la imaginile Landsat MSS, constă în afişarea histogramei valorilor pixelilor corespunzător fiecărui detector. Luând un răspuns spectral drept standard, rata de creştere a valorilor pixelilor precum şi deplasarea relativă faţă de medie, răspunsurile spectrale ale celorlalţi detectori sunt ajustaţi în mod potrivit, calculându-se noi valori pentru pixeli şi asignându-i-le acestea. Interpolarea se utilizează atunci când apare o eroare în funcţionarea unui detector, pixelul având o valoare nulă. Interpolarea foloseşte valorile adiacente ale liniilor în aceeaşi bandă spectrală. 2. Îndepărtarea zgomotului. Zgomotul este o perturbaţie nedorită într-un anumit semnal util pe o anumită bandă. Acesta poate fi periodic sau ocazional. Zgomotul periodic se datorează interferenţei instrumentelor învecinate şi apare la intervale regulate. În categoria ocazional se consideră zgomotul care apare datorită unei erori în transmisia biţilor sau a perturbaţiilor temporare. Se detectează prin compararea valorilor pixelilor învecinaţi. Dacă valorile diferă cu mai mult decât un maxim admis se consideră zgomot şi valoarea pixelilor va fi înlocuită printr-o valoare obţinută prin interpolare. 3. Variaţia în timp a luminii solare. Măsurătorile luate prin teledetecţie se schimbă datorită variaţiei în timp a înălţimii Soarelui. Remedierea se face prin înmulţirea valorii fiecărui pixel cu mărimea 1/cosh, unde h este înălţimea Soarelui. 4. Contribuţia atmosferei. Condiţiile atmosferice influenţează propagarea semnalului EM atât în emisie cât şi în recepţie. Procesul dominant în reflexia solară este împrăştierea. Aceasta este mai pronunţată în lungimile de undă scurte şi neglijabilă în IR. Corecţiile se fac după algoritmi empirici. Corecţii geometrice Distorsiunile geometrice apar datorită sfericităţii Pământului precum şi a mişcării relative a satelitului faţă de suprafaţa terestră. 1. Distorsiunea panoramică apare datorită neverticalităţii axei optice a staţiei. Aceasta produce o distorsiune spre margini. Este necesară o corecţie astfel încât distanţa să fie dată de

Page 156: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 156

X=H tgθ unde X este distanţa orizontală, H înălţimea de zbor, iar θ unghiul de rotaţie a oglinzii. Această corecţie se face în special în imagini aeriene unde θ este mare. 2. Distorsiunea datorată rotaţiei Pamântului este foarte importantă la imaginile satelitare (este maximă pentru orbitele polare) şi negijabilă în imaginile aeriene. Cantitativ această distorsiune este dată de tgφ=[2⋅Rcosθ)/(24⋅ 60⋅ 60)]⋅ [1/(v⋅sinα)] unde φ este unghiul de distorsiune, θ este latitudinea centrului imaginii, R raza Pământului (6367,5 km), v viteza liniară a satelitului calculată pe traseul survolat, iar α este înclinarea planului orbitei faţă de planul ecuatorului. 10.2. Suprapunerea imaginilor Suprapunerea este procesul care realizează corespondenţa dintre imagini luate pe o aceiaşi suprafaţă, provenite de la senzori diferiţi. Această situaţie apare atunci când avem imagini ale aceluiaşi areal luate la intervale de timp diferite (deci în alte condiţii) sau imagini multitematice care trebuie tratate împreună (fiind cazul cel mai frecvent). Această operaţiune este greu de rezolvat având în vedere necesitatea ca imaginile să coincidă la nivel de pixel. Problema devine şi mai complicată când arealul survolat prezintă variaţii între două treceri consecutive (cum ar fi de exemplu culturile agricole). În literatura de specialitate acest grup de operaţii se numeşte registration. Vom deosebi două situaţii: image to image registration şi map to image registration. Aceasta din urmă este specifică integrării imaginilor digitale în GIS, referindu-se la suprapunerea unei imagini raster pe o altă hartă vectorială, fixându-se corespondenţa primitivă grafică – pixel. Procedura se defalcă în câteva etape: 1. Selectarea imaginii de bază. Se alege o imagine înregistrată într-o anumită bandă spectrală care va constitui imaginea de referinţă. Această alegere este arbitrară, dar de obicei se alege imaginea cu rezoluţia spaţială cea mai bună, iar din

Page 157: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 157

punct de vedere geometric este cea mai aproape de realitate (contururile sunt precis delimitate, anumite obiecte de tip punct ies cu uşurinţă în evidenţă). 2. Alegerea punctelor de control. În mod obligatoriu se aleg câteva puncte (minim 4) care sunt precis localizate în ambele imagini. Acestea se aleg fie dintre obiectele punct bine evidenţiate (vârfuri de munţi, încrucişări de drumuri), fie se cunosc din măsurători GPS. Această din urmă metodă este de preferat, deoarece punctele pot fi măsurate cu mare acurateţe. 3. Asocierea punctelor de control din cele două imagini. Aceasta se face în mod interactiv: imaginile sunt afişate pe ecran, iar punctele sunt puse în corespondenţă prin comenzi date de către utilizator. Se poate face şi automat, dar este mai riscant. Deoarece acurateţea operaţiunii depinde de modul de alegere şi de corespondenţa între puncte, trebuie să se dea o mare atenţie acestei operaţiuni. Menţionăm faptul că asocierea punctelor de control este un proces iterativ, în sensul că, poziţiile determinate vor fi reutilizate în verificarea poziţiilor punctelor determinate mai înainte. 4. Calculul coeficienţilor proiecţiei. Poziţiile din imaginea a II-a se vor găsi cu ajutorul transformării (Gupta, 1991).

Figura 8 Suprapunerea imaginilor

Page 158: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 158

x'= a0 + a1x + a2y + a3xy

y'= b0 + b1x + b2y + b3xy unde x' şi y' sunt coordonatele punctelor în noua imagine, iar x şi y sunt coordonatele punctelor în imaginea de bază. Cei 8 parametrii (coeficienţii) se determină numai prin cunoaşterea a 4 puncte de control (fiecare punct generând două relaţii: una pentru x' şi una pentru y'). Imaginile de mari dimensiuni se descompun în dreptunghiuri, fiecare fiind tratat ca o imagine separată. În aceste cazuri este nevoie de mai multe puncte de control. 5.Evaluarea valorilor pixelilor. Corespondenţa se realizează prin selectarea unui punct din imaginea I, găsirea locaţiei corespondente în imaginea II cu ajutorul transformării de mai sus şi evaluarea valorii pixelului. Astfel se obţine distribuţia valorilor din imaginea II în conformitate cu geometria imaginii I. Acest proces implică găsirea noilor valori pentru pixeli şi nu transferarea vechilor valori în noile locaţii. Evaluarea valorilor pixelilor se face prin interpolare liniară sau biliniară. 10.3. Mărirea clarităţii sau ameliorarea imaginii Scopul acestui grup de operaţii este de a face ca unele caracteristici din imagine să fie mai uşor interpretabile în detrimentul altora. Trebuie subliniat faptul că înaintea

Figura 9 Evaluarea imaginii II din imagineaI

Page 159: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 159

execuţiei acestei operaţii, imaginea trebuie să fie corectată din punct de vedere radiometric, altminteri erorile pot fi accentuate. Avem două situaţii diferite: când operăm asupra unei singure imagini şi când procesăm mai multe imagini. În ambele cazuri pasul pregătitor pentru mărirea clarităţii imaginii este cunoaşterea distribuţiei statistice a pixelilor. Aceasta se face prin înfăţişarea histogramei în cazul unei singure imagini şi a scaterogramei (vezi mai jos) pentru imagini multiple. Prelucrarea asupra unei singure imagini Metodele de prelucrare au fost dezvoltate iniţial în cadrul procesării semnalelor, aplicându-se şi în procesarea imaginilor pe o singură bandă. 1. Crearea unei imagini booleene. Se utilizează pentru evidenţierea unei anumite caracteristici dintr-o imagine alb-negru. Se fixează o valoare care va fi aleasă de utilizator şi care va reprezenta pragul sub care toate valorile pixelilor mai mici decât aceasta vor fi fixate la zero (negru) iar celelalte la valoarea maximă (255 pentru TM). Acest procedeu se mai numeşte clasificare binară. 2. Crearea unei imagini cu un număr fixat de caracteristici. Este vorba de o tehnică cunoscută în literatură sub numele level slicing şi constă în împărţirea valorilor distribuite pe axa OX în intervale definite de utilizator. Diferenţa faţă de o imagine booleană este aceea că imaginea rezultată va conţine mai mult de două caracteristici. Fiecare interval va avea o singură valoare pentru toţi pixelii. De exemplu dacă valorile pixelilor le împărţim în 5 clase, imaginea rezultată va conţine doar 5 caracteristici geografice, fiind înfăţişate în 5 nuanţe de gri sau 5 culori diferite. 3. Extinderea contrastului. În teledetecţie acesta este de cele mai multe ori o cerinţă deoarece mulţi senzori sunt reglaţi să colecteze date pe un domeniu extrem de larg de condiţii, de la suprafeţe deşertice fierbinţi şi până la suprafeţe care reflectă foarte slab cum ar fi oceanele polare. În consecinţă, doar o mică porţiune din scara măsurătorilor este folosită pentru un anumit peisaj.

Page 160: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 160

Execuţia propriu-zisă a operaţiei este precedată de afişarea histogramei valorilor pixelilor, care oferă informaţii importante privitoare la distribuţia acestor valori determinându-se tipul de contrast care trebuie ales. Adesea în practică, se procedează la trunchierea extremităţilor histogramei cu 2 - 5%. Aceasta permite un contrast mai bun al întregii imagini. Limita de trunchiere poate diferi de valoarea dată mai sus, fixându-se în funcţie de cerinţe (ce se doreşte să se scoată în evidenţă). Există mai multe metode de realizarea a acestei operaţii, ce se bazează pe interpolări sau pe procedee statistice. Este o operaţie tipică care se execută asupra pixelului. După cum am mai spus, un pixel din imagine are o gamă de valori până la 256. De cele mai multe ori nu este utilizat întreg domeniu. În aceste situaţii detaliile sunt greu vizibile. O rescalare a valorilor pixelilor va înbunătăţi într-o oarecare măsură imaginea. Pentru a înţelege mai bine acest grup de operaţii să considerăm o imagine care are distribuţia pixelilor dată de histograma din figura 10. Există mai multe metode de extindere a contrastului, cea mai simplă fiind extinderea liniară. În această metodă valorile pixelilor se calculează după formula

VALNOU = {(VAL-MIN) / (MAX-MIN)]⋅255 unde VAL sunt valorile din imaginea iniţială, MAX este valoarea maximă a pixelilor din imagine, iar MIN valoarea minimă. Evident această formulă se va aplica tuturor pixelilor din imagine. O schiţă a redistribuirii valorilor pixelilor este dată în figura 10, iar alura funcţiei este dată în figura 11 a (Lillesand, Kiefer, 1994). Pe lângă această metodă mai există şi altele, dintre care amintim: metoda multiliniară, logaritmică, exponenţială, gaussiană şi egalizarea histogramei. Extinderea multiliniară constă din împărţirea domeniului în câteva intervale, fiecare având propria extindere liniară (ca şi cea descrisă mai sus). Extinderea după o anumită funcţie (logaritmică, exponenţială sau legea normală a lui Gauss) constă în redistribuirea valorilor după funcţia respectivă. În general, produsele soft conţin toţi aceşti algoritmi, alegerea acestuia fiind condiţionată de cazul concret în care se aplică.

Page 161: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 161

Figura 10 Redistribuirea valorilor pixelilor pe întreg domeniu

Figura 11 Extinderea contrastului în conformitate cu diferite funcţii

Page 162: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 162

În figura 11 am înfăţişat întiderea contrastului prin metoda multiliniară (b) şi exponenţială (c). 4. Filtrarea spaţială. Spre deosebire de filtrele spectrale destinate să oprească anumite lungimi de undă din spectrul EM, filtrele spaţiale accentuează sau estompează diferite frecvenţe spaţiale. Frecvenţa spaţială se referă la numărul de apariţii de valori ale pixelilor care, la o înfăţişare a imaginii şi a curbei care reprezintă răspunsul spectral, pot produce “asperităţi” datorită variaţiilor tonale (figura 12.15 a). O frecvenţă mare implică nuanţe de gri ce variază brusc pe un număr relativ mic de pixeli. Din contră, dacă variaţiile sunt foarte mici, vom spune că avem o frecvenţă mică şi în consecinţă o imagine mai netedă (nuanţele de gri variază regulat pe o gamă mare de valori ale pixelilor. Variaţiile de frecvenţă înaltă corespund schimbărilor locale (de la pixel la pixel), iar variaţiile de fercvenţă mică schimbărilor regionale, de la un capăt la altul al imaginii. Aici vom studia frecvenţele înalte, care conţin informaţii importante pentru separarea obiectelor alăturate, având ca efect o accentuare a caracteristicilor locale din imagine. Ele sunt influenţate de proprietăţile terenului, vegetaţie, înălţimea Soarelui etc. Filtrarea spaţială oferă o îmbunătăţire a calităţii imaginii prin suprimarea unei anumite frecvenţe. Este o operaţie tipic locală, în care valoarea unui pixel din ceea ce va constitui noua imagine depinde de valorile învecinate ale pixelilor din vechea imagine.

Metoda se bazează pe ceea ce se numeşte tehnica matricilor ponderate. Imaginea materializată prin matrici de numere se descompune în matrici mai mici (nuclee) de dimensiuni impare (3x3, 5x5, 7x7, 9x9), pixelul din mijloc fiind recalculat, după un anumit algoritm, în funcţie de valoarea fixată pentru pondere şi de vecinii săi. Nucleul este mutat succesiv peste toţi pixelii, calculându-se astfel o nouă matrice de valori, generând imaginea. Depinzând de ponderea dată fiecărui element dat în matricea filtru, imaginea poate fi netezită sau să aibă un contrast mai mare.

Figura 12 Reevaluarea valorilor pixelilor prin filtrare

Page 163: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 163

Să considerăm o porţiune dintr-o imagine (figura 12) cu un nucleu 3x3, şi cu o pondere de 1/9. Valoarea poziţiei haşurate în figură va fi recalculată după următorul algoritm: 56/9 + 48/9 + 52/9 + 49/9 + 42/9 + 50/9 + 48/9 + 51/9 + 45/9 = 441/9 = 49. Deci poziţia în cauză va avea în noua imagine valoare 49. Toate valorile pixelilor se vor recalcula cu acest algoritm. Procesarea imaginilor multiple În multe situaţii practice suntem în situaţia de a prelucra imagini ale aceluiaşi areal luate în diferite benzi spectrale. Acestea pot fi suprapuse obţinându-se o nouă imagine. În cele ce urmează vom prezenta câteva noţiuni de bază privitoare la tehnicile de procesare a imaginilor multiple. Două seturi de imagini pot fi reprezentate statistic în plan, obţinându-se în general o curbă numită caracteristică spaţială, axele fiind date de valorile pixelilor în două canale spectrale diferite (cele cercetate). Dacă anumite obiecte au proprietăţi unice din punct de vedere al răspunsului spectral, atunci ele formează nori (clusters). Aceste reprezentări se mai numesc în literatura de specialitate diagrame de împrăştiere sau scaterograme (din l. engleză scatterogram sau scatter-diagram). Dacă cele două caracteristici sunt strâns corelate, scaterograma se aproximează printr-o dreaptă, iar dacă sunt necorelate se produce o împrăştiere a valorilor pixelilor în plan, de unde şi denumirea de diagramă de împrăştiere. Am păstrat denumirea engleză pentru această noţiune datorită similitudinii metodelor ce fac obiectul acestei operaţii cu cele din analiza de clusteri din statistică, care ete un termen consacrat ca atare. Separarea clusterilor este decisivă în identificarea obiectelor din imagine. Semnificaţia şi utilitatea diagramelor de clusteri va fi reluată şi la grupul de operaţii privitoare la clasificarea imaginilor În cele ce urmează vom prezenta principalele operaţii pe imagini multiple. 1. Adunarea şi scăderea imaginilor.

Page 164: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 164

Cea mai simplă metodă de a combina imagini multispectrale este adunarea şi scăderea. Rezultatul adunării produce un contrast ridicat dacă benzile sunt bine corelate. Separat aceste benzi nu conduc la o ameliorare a imaginii. În principiu operaţia este foarte simplă, deoarece se reduce la adunarea a două matrici de numere. Dacă notăm cu aij valorile pixelilor dintr-o bandă şi cu bij valorile pixelilor din altă bandă vom obţine

rij = aij + bij

După înfăţişarea imaginii se poate introduce un factor pondere cu care se va înmulţi matricea rezultantă. În general diferenţele spectrale pot duce la reducerea contrastului între anumite categorii de obiecte. Diferenţa este utilă pentru a obţine informaţii privitoare la puncte sau obiecte care nu sunt conforme din punct de vedere spectral cu fondul de referinţă. Se utilizează de regulă pentru a deduce variaţii temporale din date multitemporale. 2. Raportul a două imagini.

Figura 13 Histogramele unei imagini în trei benzi

Page 165: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 165

Raportul spectral este o tehnică de ameliorare a imaginii în care se pun în corespondenţă (prin împărţire) valorile imaginilor înregistrate în două benzi diferite. Procedeul se aplică pentru a detecta variaţii spectrale pe un areal mascat de variaţii în luminozitate în diferite benzi. Raportul înregistrărilor exprimă mai clar variaţia curbei reflectante între cele două benzi decât valoarea absolută a reflectanţei observate separat în cele două benzi. Aceste curbe sunt foarte diferite pentru senzori în diferite benzi. De exemplu raportul IR apropiat / roşu este foarte mare pentru o vegetaţie normală, iar pentru o vegetaţie atacată este mic. 3. Analiza componentelor principale. Determinarea componentelor principale este o tehnică destinată să îndepărteze sau să reducă redundanţa în imaginile multispectrale. Aceasta se aplică fie în vederea interpretării vizuale, fie ca o fază premergătoare clasificării. Analiza componentelor principale (ACP) transformă datele multivariate provenite din diferite canale spectrale având un sistem de coordonate benzile spectrale, într-un alt sistem de coordonate. Datele sunt transformate astfel încât să exprime aceeaşi distribuţie a datelor, cu acelaşi număr de variabile, dar noile axe să aibă o mai mare semnificaţie. Astfel prima axă va prelua cea mai mare parte din semnificaţie, a doua axă va prelua cea mai mare parte din semnificaţia datelor care au mai rămas, ş.a.m.d. De regulă procedura se opreşte doar la două axe. În figura 14 am înfăţişat o distribuţie spaţială a valorilor pixelilor pe axele originale. Tehnica de ACP determină noile axe (axa 1 şi axa 2), care vor fi deplasate prin rotaţie şi translaţie) cu originea în mijlocul norului de puncte. Axa 1 defineşte direcţia componentei principale, iar axa 2 defineşte a doua direcţie a componentei principale. Relaţia de transformare din sistemul de coordonate banda A / banda B în sistemul de coordonate axa 1 / axa2 se face prin formulele (Lillesand, Kiefer, 1994):

VI = a11VA + a12VB VII = a21VA + a22VB ,

Page 166: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 166

unde VI şi VII sunt numerele asociate pixelilor în noul sistem de coordonate, iar VA şi VB valorile din vechiul sistem, iar numerele a11, a12, a21, a22 sunt coeficienţii transformărilor care urmează a fi determinaţi. 10.4. Segmentarea şi mozaicarea imaginilor digitale Scopul segmentării este de a diviza imaginea în zone omogene în raport cu aspectul general. Mozaicarea este operaţia prin care se asamblează mai multe imagini de acelaşi fel, rezultând o imagine mai mare. Scopul este de a reface o nouă imagine din regiuni aparţinând iniţial la două sau mai multe imagini diferite. Deci se impune ca acestea să aibă aceleaşi caracteristici (aceeaşi bandă, rezoluţie, scară etc) şi în plus să aibă o zonă comună. În cazul în care imaginile sunt contigue şi sunt obţinute de acelaşi satelit în aceeaşi zi, zona comună este identică, iar imaginile se pot alipi fără a fi necesară o preprocesare. În toate celelalte cazuri, două imagini contigue nu au exact aceeaşi radiometrie în zona comună. Pentru realizarea procesului de mozaicare trebuie

Figura 14 Analiza componen-telor principale pe două benzi

Page 167: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 167

definită, în cazul fiecărei benzi spectrale, o lege de transformare pentru egalizarea radiometrică a celor două imagini. Aceasta se aplică pentru toate canalele spectrale. Primul caz este cel mai simplu, iar procesul decurge după cum urmează. Linia din zona comună de-a lungul căreia se va realiza joncţiunea celor două imagini poate fi aleasă în mod interactiv pe ecran. În acest scop se aleg pixelii care reprezintă aceeaşi poziţie relativă din fiecare imagine şi sunt bine evidenţiaţi (vârfuri de munte sau orice altă entitate punct). Odată stabilită corespondenţa, restul procesului este automat (se face prin program alegându-se comanda corespunzătoare). În cazul în care imaginile nu sunt captate în aceeaşi zi şi nu au nici aceeaşi orientare, problema este mai complicată şi iese din cadrul acestei discuţii. 10.5. Clasificarea imaginilor digitale Scopul este simplificarea imaginii prin reducerea domeniului total al numerelor şi al entităţilor spaţiale în categorii mai restrânse de semnificaţie. Altfel spus, de a construi imagini tematice în care fiecare pixel este asignat unei clase particulare de obiecte, bazat pe răspunsul spectral. Pentru anumite aplicaţii, cum ar fi cartarea suprafeţelor de apă este suficientă o singură temă. În altele, de exemplu utilizarea terenului, este nevoie de mai multe canale spectrale, poate chiar toate. Imaginea tematică rezultată este definită de imaginile obţinute prin operaţiile menţionate până acum. Indiferent de metodă clasificarea, sau extragerea temei, comportă doi paşi: (1) identificarea clusterilor şi asocierea lor cu clase statistice, (2) clasificarea datelor din imagini multispectrale conţinute într-un singur strat tematic. Există două metode de bază: clasificarea supervizată sau recunoaşterea supervizată a tiparelor şi clasificarea nesupervizată sau analiza de clusteri. În clasificarea supervizată clasele de obiecte de pe suprafaţa Pămîntului se cunosc dinainte pe anumite zone restrânse din imagine (se numesc zone de test sau situri). Se încearcă încadrarea acestora în tipare urmată de elaborarea unor reguli care urmează să fie extinse la porţiunile din imagine necunoscute. În termeni simpli, utilizatorul identifică câteva areale pe imagine care sunt caracteristice fiecărei clase în discuţie. De exemplu în încercarea de a deduce o hartă a vegetaţiei din ţinuturile

Page 168: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 168

muntoase ale României, trebuie să se identifice arealele agricole cultivate, cele cu păşuni şi cele împădurite care pot fi obţinute utilizând tehnicile de monitorizare a terenului. Analiza de imagine încercă să clasifice fiecare pixel din imagine într-una din aceste categorii. În clasificarea nesupervizată procesul este invers. Mai întâi pixelii sunt constituiţi în clasele de clusteri, după care se verifică dacă clusterii au semnificaţie sau nu. Cel mai bine este de a folosi cele două metode în combinaţie. Mai întâi utilizându-se clasificarea nesupervizată se construiesc clusterii, iar apoi cu clasificarea supervizată clusterii fără semnificaţie se ignoră şi sunt alipiţi la cei cu semnificaţie. Astfel doar clusterii cu semnificaţăie se păstrează pentru formularea deciziei de clasificare a restului peisajului. În continuare vom da câteva detalii privitoare la cele două tipuri de clasificare. Clasificarea supervizată Aşa cum am menţionat mai sus, clasificarea supervizată se bazează pe cunoaşterea apriori a caracteristicilor suprafeţei unei porţiuni din imagine şi utilizarea acestora ca factori de decizie în determinarea proprietăţilor celorlalte porţiuni. Depistarea tiparelor este una din cele mai delicate operaţii, fiind mai importantă decât alegerea unui anumit algoritm de clasificare. Zonele de test sunt deduse din măsurători şi nu depăşesc 1% din suprafaţa totală a imaginii. Pentru ca scopul să fie atins, pe situri trebuiesc executate măsurători complexe cu privire la conţinutul de informaţii. Alegerea acestor situri se realizează de către specialiştii în domeniul pentru care se face prelucarea imaginii. Acestea trebuie să satisfacă următoarele condiţii: - să fie cele mai reprezentative, cu posibilităţi de măsurări cât mai precise; - să fie accesibile; - să fie omogene; - să se stabilească tipurile de determinări şi frecvenţa acestora; - din punct de vedere statistic, fiecare clasă trebuie să prezinte o distribuţie normală; Operaţiile statistice preliminarii care se fac pentru acest tip de clasificare sunt: - se verifică distribuţia normală;

Page 169: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 169

- se calculează mediana şi devierea standard pentru fiecare categorie în fiecare canal spectral; - se calculează matricea de covarianţă pentru fiecare categorie (care exprimă cantitativ relaţia dintre răspunsuri în canale spectrale diferite); - se calculează o matrice care ne arată separabilitatea între fiecare canal spectral pentru a verifica dacă oricare două categorii sunt disjuncte sau nu; - se trasează diagrama de împrăştiere între diferite canale spectrale, pentru a deduce relaţiile dintre răspunsurile spectrale în diferite canale, pentru toate categoriile. 1. Selectarea caracteristicilor constă în selectarea informaţiei utile care se va folosi pentru clasificarea restului de imagine din peisaj. Scopul principal este reducerea dimensionalităţii măsurătorilor spaţiale, minimizând redundanţa datelor. Astfel volumul datelor de prelucrat este mai mic. Dacă un punct era definit de n valori în spaţiul măsurătorilor, acum este definit de m (m<<n) valori din spaţiul caracteristicilor. Selectarea caracteristicilor include următoarele posibilităţi: (a) alegerea caracteristicilor care sunt minime în cadrul clasei de variabilitate şi maxime între clase, sau (b) selectarea caracteristicilor care sunt cât mai slab corelate posibil. 2. Selectarea tipului de clasificare constă în descompunerea spaţiului caracteristicilor în subspaţii disjuncte astfel încât orice pixel să aparţină uneia din clase. În principal există trei tipuri de clasificare: geometrică (bazată pe distanţă), paralelipipedică, probabilistică şi funcţională. Clasificarea geometrică este bazată pe măsurarea dinstanţei între pixelul necunoscut şi un vector median. Pixelul va fi asignat acelei clase pentru care distanţa este minimă.

Figura 15 Clasificarea geometrică

Figura 16 Clasificarea paralelipipedică

Page 170: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 170

În figura 15 am prezentat în mod simplificat o distribuţie posibilă între două benzi arbitrare. Litera aplicată în locul valorilor pixelilor sugerează categoria în care se încadrează pixelii: u=urban, a=apă, n=nisip, p=pădure. În primul rând se determină valoare medie a fiecărui nor (marcată cu + în figură). Un pixel necunoscut se clasifică calculând distanţa dintre valoarea pixelului şi media fiecărei categorii. Atragem atenţia că nu este vorba de o “distanţă spaţială”, ci de o îndepărtare a valorii pixelului faţă de media valorilor evaluată a categoriei respective, iar valorile reprezintă măsura cantitativă a răspunsului spectral în banda respectivă. Neajunsul principal al acestei tehnici este acela că este greu de deosebit gradul de dispersie în răspunsul spectral. Un al doilea neajuns este că nu se ia în calcul împrăştirea între categorii. Clasificarea paralelipipedică este asemănătoare cu cea prezentată anterior. Se introduce o măsură a abaterilor în fiecare categorie de test, definindu-se un domeniu de variabilitate. Acesta se poate defini ca fiind cea mai mare sau cea mai mică valoare a pixelilor în fiecare bandă, materializându-se printr-un dreptunghi în cazul bidimensional, aşa cum este înfăţişat în figura 16. Un pixel “necunoscut” se clasifică după cum poate fi inclus în acest domeniu sau nu; în această ultimă situaţie

Figura 17 Clasificarea probabilistă

Page 171: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 171

el nu va fi clasificat. În cazul multidimensional aceste dreptunghiuri devin paralelipipede n dimensionale. Această metodă de clasificare este foarte eficientă din punct de vedere computaţional. Clasificarea probabilistă se bazează pe probabilitatea ca un pixel să aparţină unei anumite clase, fixându-se un anumit prag care se determină empiric şi de care depinde acurateţea metodei. Atunci când se clasifică un pixel necunoscut se evaluează cantitativ atât varianţa cât şi covarianţa răspunsurilor spectrale. Metoda presupune o distribuţie normală a punctelor care fac obiectul clasificării. Curbele înfăţişate în figura 17 reprezintă zone echiprobabile. Această presupunere se consideră rezonabilă pentru distribuţiile răspunsurilor spectrale obişnuite. Pentru calculul probabilităţii ca un pixel să aparţină la o categorie se foloseşte funcţia densitate de probabilitate. După evaluarea probabilităţii fiecărei categorii, pixelul se va asigna acelei clase pentru care este cea mai mare. Dacă însă probabilitatea este mai mică decât pragul fixat, pixelul se declară “necunoscut” şi nu va fi clasificat. Clasificarea funcţională asociază o anumită funcţie la fiecare clasă şi asignează pixelul acelei clase pentru care valoarea funcţiei este maximă. Forma acestei funcţii se alege empiric iar experienţa în procesarea imaginilor precum şi alegerea siturilor este decisivă. Principalele caracteristici ale clasificării supervizate: (1) cunoaşterea a priori (prin observaţii) a unei porţiuni din canalul care urmează a fi clasificat; (2) siturile pot să nu fie în întregime reprezentative pentru o clasă şi astfel imaginea finală poate fi lipsită de acurateţe; (3) deoarece semnificaţia claselor obţinute este cunoscută, nu este necesară interpretarea fiecărei clase; (4) caracteristicile din imagine care trebuie să fie separate şi nu sunt studiate dinainte, vor conduce la o clasificare greşită; (5) procesul de clasificare se face în conformitate cu tema definită de utilizator. Clasificarea nesupervizată Clasificarea nesupervizată este procesul de creare a grupelor de pixeli reprezentând caracteristici geografice, fără a cunoaşte a priori ceea ce se clasifică. Este analizat

Page 172: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 172

răspunsul spectral al tuturor pixelilor după metode statistice şi grupaţi în clusteri similari. Este responsabilitatea utilizatorului să decidă semnificaţia acestor grupe. O tehnică standard de clustering care se aplică în cazul clasificării nesupervizate este iterative self-organizing data analysis (ISODATA). Aceasta constă în împărţirea, iniţial, a imaginii în arii egale de dispersie a datelor bazată pe un număr de clase fixate de utilizator. Fiecare pixel este evaluat pe baza distanţei valorii sale la media clusterului şi asignat grupului celui mai apropiat. Distanţa spectrală a fiecărui pixel este reevaluată după o ajustare a semnificaţiei clusterului. Acest proces se repetă până ce un anumit procentaj important (definit de utilizator) va aparţine unei clase. Clasele rezultante de signaturi spectrale sunt evaluate astfel încât fiecare caracteristică geografică să fie cât mai bine reprezentată. Evaluarea se bazează pe interpretarea utilizatorului a imaginii astfel rezultate. Uneori anumite clase pot fi eliminate deoarece reprezintă prea multe caracteristici diferite pe suprafeţe mici. Alteori clasele pot fi contopite deoarece, practic acestea reprezintă aceleaşi clase de obiecte. Şi în fine o clasă mare care prezintă o anumită neomogenitate poate fi împărţită în clase mai mici.

În rezumat, procedeul decurge după cum urmează: primul pixel este atribuit clusterului 1. Se ia al doilea pixel şi se calculează distanţa la clusterul 1. Dacă distanţa este mai mică decât un anumit prag (valoare dată de dinainte) atunci va fi inclus în clusterul 1, iar în caz contrar va fi asignat clusterului 2. Se ia al treilea pixel şi prin calcularea distanţei se ia decizia dacă aparţine unuia din clusterii 1 sau 2, dacă depăşeşte pragul va fi asignat clusterului 3, s.a.m.d. Clasificarea nesupervizată se caracterizează prin: (1) nu cere o cunoaştere a priori a arealului în studiu; (2) minimizează idile preconcepute, iar clasele pot să nu aibă semnificaţia dorită de utilizator (de exemplu dacă se caută un studiu al vegetaţiei într-o zonă aridă, rezultatul va fi imagine tematică privind solurile); (3)interpretarea unor clase poate fi dificilă; (4) deoarece numărul de grupuri este necunoscut, anumite clase se pretează la o prelucrare ulterioară, prin asamblarea claselor cu aceeaşi semnificaţie sau prin despărţirea unei clase în clase mai mici. Neajunsul metodei este că nu există o regulă precisă de determinare a pragului, acesta fiind decisiv în clasificare. De cele mai multe ori, după ce s-a fixat acest prag şi s-a obţinut o anumită clasificare care nu este corespunzătoare, se reia procedeul fixându-se alt prag.

Page 173: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 173

Aşa cum am menţinat mai sus, în practică se preferă o metodă combinată a celor două tehnici. 11. Afişarea color Forma şi conţinutul rezultatelor unor prelucrări BDS este de o mare importanţă pentru lizibilitatea şi interpretarea acestora. În afişarea color se distinge o gamă largă de informaţii comparativ cu o afişare alb/negru. În plus culoarea poate fi folosită pentru a simboliza atât date cantitative cât şi date calitative. În fine o hartă în culori este mult mai estetică decât una monocrom. Afişarea color a imaginilor digitale este cel puţin la fel de importantă. Pixelii sunt asociaţi cu valori cărora le corespund o culoare sau o anumită nuanţă. Aşa cum am văzut la începutul acestui paragraf percepţia culorii de către ochiul uman este legată de sensibilitatea acestuia la o anumită lungime de undă. Spectrul vizibil se află în domeniul 0,38 – 0,75 μm, porţiuni din acesta fiind asociate cu ceea ce noi numim culori spectrale: violet, indigo, verde, galben, orange şi roşu. De remarcat faptul că, pentru ceea ce noi numim purpuriu (magenta) sau azuriu (cyan) nu există nici o lungime de undă corespunzătoare; pe acestea le vom numi culori nespectrale. Fără o sursă de lumină senzaţia de culoare nu poate fi percepută. Diferite surse emit diferite combinaţii de unde EM de lungimi diferite şi de intensităţi diverse, percepţia culorii unui obiect depinzând de sursă. De exemplu, lumina albă a unui tub fluorescent este sensibil diferită de lumina albă a unui tub incandescent. Există două tehnologii fundamentale care produc culorile, total diferite: mod iluminat (care produce lumină, cum ar fi monitorul) şi mod obiect (care reflectă lumina provenită de la o sursă, cum ar fi o hartă listată la imprimantă). Modul iluminat presupune existenţa unei surse de lumină şi un organ receptor. Monitoarele utilizează tehnologia razelor catodice ca sursă de lumină, iar ochiul uman este receptorul. Menţionăm că este vorba de monitoarele calculatoarelor descktop şi nu laptop sau notebook care au o cu totul altă tehnologie (bazată pe cristale lichide). Fondul monitorului este prevăzut cu o reţea de celule aranjate în triade. Acestea sunt excitate de un spot de electroni fiind fiind capabile să emită unde EM cu lungimi de undă corespunzătoare culorilor primare: roşu, verde şi albastru (Read, Green, Blue – RGB). Aceste culori se numesc aditive

Page 174: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 174

deoarece se porneşte de la negru (absenţa totală a culorii) şi se adaugă în mod progresiv combinaţii din cele trei culori, generând o gamă extrem de largă de nuanţe. Combinaţia celor trei culori la intensitatea maximă produce alb. În figura 18 am înfăţişat cubul RGB care sugerează nivelul de strălucire a fiecărei culori primare. Pentru o afişare de 8 biţi avem pentru fiecare componentă 256 de valori (nuanţe) distincte (de la 0 la 255). Numărul total al nuanţelor posibile este de 2563 = 16777216 combinaţii diferite. Diagonala de la origine (negru) la vârful opus (alb) este linia gri. Pe această diagonală vom avea combinaţii egale din cele trei culori primare, în total 256 nuanţe de gri (inclusiv negru şi alb). Modul obiect este o tehnologie diferită şi se utilizează la imprimarea pe suport de hârtie. Aceasta presupune existenţa unei surse de lumină externă incidentă la imagine şi apoi reflectată înspre receptor. Suprafaţa hărţii lucrează ca un filtru, absorbind (sau extrăgând) anumite lungimi de undă, permiţând altor lungimi de undă să ajungă la receptor. Culoarea percepută este determinată de combinarea lungimilor de undă reflectate. Culorile primare, numite în literatură substractive

Figura 18 Cubul RGB

Page 175: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 175

primaries, sunt cyan, magenta şi galben (CMY). Plecând de la absenţa culorilor, care produce alb (şi s-a ales această tehnică pentru imprimante şi plottere deoarece hârtia este albă), culorile primare sunt amestecate prin alegerea unei lungimi de undă particulare. Pornind de la o suprafaţă albă care reflectă toate lungimile de undă şi aplicăm cerneala cyan, percepem senzaţia cyanului deoarece filtrează (absoarbe) lungimea de undă roşu şi reflectă verde şi albastru care în fapt generează culoarea nespectrală cyan. În modul iluminat amestecul de verde şi albastru produce cyan. În figura 19 am înfăţişat cubul CMY, fiecare culoare având valorile între 0 şi 100. Combinarea celor trei culori intensitatea maximă ar trebui să producă negru. Deoarece cele trei culori nu sunt filtre perfecte, combinarea lor nu va produce negru ci maro foarte închis. Astfel la acest sistem de reprezentare se mai adaugă negru, obţinându-se astfel CMYK (K provine de la blacK, litera B neputându-se folosi pentru a evita confuzia cu blue).

Figura 19 Cubul CMY

Page 176: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 176

Alte tehnologii care se folosesc pentru redarea culorilor pe monitor sunt HSV (hue, saturation, value) şi HLS (hue, lightness, saturation). În cele ce urmează vom prezenta un tabel care conţine principalele combinaţii de culori primare (Eastman, 1995): ADITIVE PRIMARIES SUBSTRACTIVE PRIMARIES Albastru + verde + roşu = alb magenta + cyan + galben ≅ negru Albastru +verde = cyan cyan + galben = verde Verde + roşu = galben galben + magenta = roşu Albastru + roşu = magenta magenta + cyan = albastru Prelucrarea în domeniul invizibil În cazul unei imagini înregistrate în alte benzi decât cele vizibile, pentru a putea fi înfăţişată pe ecran, benzile spectrale trebuie "traduse" în vizibil. Aceasta se realizează fie direct (pe staţia care preia imaginea), fie ulterior, când aceasta este introdusă în calculator. În orice caz idea este de a atribui o anumită culoare (din cele 7 ale spectrului vizibil) unei anumite benzi sau porţiuni din bandă, de exemplu IR apropiat îi atribuim albastru, IR mediu îi atribuim verde iar IR termal îi atribuim roşu. În felul acesta imaginea poate fi vizualizată pe ecran. Această tehnică se mai mumeşte "fals color". În ceea ce privesc benzile din Landsat TM, în mod obişnuit se folosesc canalele 1, 2 şi 3 pentru albastru, verde şi roşu. Pentru fals color se atribuie aceleaşi culori (în această ordine) pentru canalele 2, 3 şi 4. 12. Integrarea imaginilor în GIS Analiza geografică complexă a condus la necesitatea combinării imaginilor digitale cu hărţi vectoriale. Datele satelitare rareori conţin toată informaţia necesară şi de aceea este foarte utilă asocierea cu elemente tematice sau topografice, pentru a le face mai uşor de analizat şi de interpretat.

Page 177: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 177

După gradul de prelucrare a imaginilor digitale, distingem trei nivele distincte: (1) nivelul “imagine”, care nu conţine date interpretabile direct; (2) nivelul “imagine clasificată”, în care pixelii sunt asignaţi unor anumite clase de semnificaţie (număr limitat de clase); (3) nivelul “hartă-imagine”, în care datele satelitare interpretate sunt suplimentate cu date vectoriale (poligoane tematice).

În cazurile (1) şi (2), unde informaţia satelitară conservă caracterul de “imagine” sub formă de pixeli, problemele cartografice apar într-o nouă abordare. O suprapunere a unei hărţi vectoriale peste o imagine digitală va estompa gradul de detaliere al acesteia, informaţia cartografică înlocuind-o pe cea dată de imagine. Această problemă există deja la hărţi deduse din aerofotograme, dar în cazul imaginilor satelitare efectul este amplificat de scara mai mică care accentuează diferenţa dintre detaliile reale şi simbolurile artificiale (introduse de harta topografică), între poziţia reală şi amplasamentul convenţional. Trebuie menţionat faptul că o structură raster este greu de combinat cu elemente vectoriale. Prin clasificare se creează în mod artificial categorii care reprezintă elemente cu caracteristici radiometrice similare. Simplificarea sau generalizarea este un proces care include selecţia, reducerea şi combinarea datelor în scopul obţinerii unei hărţi-imagine. În sistem tradiţional este un procedeu grafic de reprezentare a realităţii prin puncte, linii, arii, simboluri, haşuri sau culori. Imaginea este o reprezentare raster (bazată pe pixeli) alb/negru sau color. Pixelul ca unitate elementară de afişare nu are importanţă ci doar grupurile de pixeli sau imaginea în ansamblu. Utilizatorul este interesat în primul rând de asemănarea cu o fotografie şi de distribuţia pixelilor, în care anumite caracteristici sunt uşor de recunoscut şi interpretat.

Hărţile-imagine sunt combinaţie între o imagine şi elemente cartografice conţinute într-o hartă vectorială. Nu există o regulă pentru a defini o hartă-imagine standard. Cu alte cuvinte nu există o convenţie prin care un anumit tip de date să fie preponderent. Diferitele metode de combinare a elementelor grafice cu elemente din imagine (tonuri, culori) depinde de aplicaţia practică care urmează să se intreprindă. Imaginile prelucrate prin teledetecţie sunt o sursă vastă de date grafice cu mari posibilităţi de analiză. Datele spaţiale integrate (hărţi vectoriale şi imagini) au ca scop prelucrarea împreună a cestora în vederea obţinerii de informaţii pentru o aplicaţie specifică. Sistemele “integrate” capabile să manipuleze şi să efectueze

Page 178: introducere in gis si teledetectie

Teledetecţie şi procesarea imaginilor digitale 178

analize simultan atât pe hărţi vectoriale cât şi pe imagini satelitare, la un nivel ridicat, sunt destul de rare.

Datele preluate prin teledetecţie pot fi integrate în două feluri: fie ca imagini preprocesate (nivelul 1), fie ca imagini clasificate (nivelul 2), urmând apoi un proces de combinare cu o hartă vectorială, rezultând ceea ce se numeşte hartă-imagine (nivelul 3). Datele incluse în BDG sunt preponderent în sistem vectorial, or problemele care implică modelarea complexă pot fi atât vectoriale cât şi raster. Pentru o prelucrare combinată este nevoie de un sistem de reprezentare comun. Problema care se pune este în ce format să se facă viitoarele prelucrări. Acest lucru este decis de produsul GIS cu care se realizează proiectul. Dacă acesta lucrează in format vectorial, toate datele spaţiale trebuie convertite în acest sistem, iar dacă prelucrările sunt făcute în sistem raster, evident hărţile vectoriale trebuiesc convertite în raster. Pentru realizarea acestor conversii utilizatorul trebuie să aleagă comanda impusă de produsul GIS cu care se lucrează. Să prezentăm pe scurt problemele care pot apărea la aceste conversii. Trebuie subliniat faptul că orice conversie produce un rezultat mai slab decât harta sau imaginea iniţială. În general datele vectoriale pot fi rasterizate fără a se pierde prea mult din acurateţe. Însă vectorizarea imaginilor satelitare nu poate fi făcută, practic, pentru întreaga suprafaţă, numai dacă este clasificată. În orice caz datele trebuie să aibă un raster de coordonate comun. In principiu, conversia vector-raster presupune o transformare într-un nou sistem de coordonate, care se face automat în cazul în care s-ar fi identificat un număr minim de puncte care reprezintă aceeaşi poziţie relativă atât în harta vectorială cât şi în imaginea digitală. Transformarea raster-vector este mult mai complicată. Trebuie găsite un număr de puncte (cărora li se atribuie coordonatele X,Y) care vor fi noduri în noul sistem; aceasta presupune o netezire a caracteristicilor geografice care reprezintă linii, pentru a găsi nodurile optime. Imaginea raster va fi reînregistrată în imagine vectorială prin unirea nodurilor. Odată structura definită, atât datele satelit cât şi cele vectoriale pot fi suprapuse, analizate şi sintetizate pentru scopul propus.

Page 179: introducere in gis si teledetectie

PARTEA A III-A

INTRODUCERE ÎN ARCVIEW

Page 180: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 180

1. Prezenare generală a produsului ArcView ArcView este un produs al firmei ESRI (Environmental Systems Research Institute) leader mondial în domeniu, în special datorită produsului GIS profesional Arc/Info. Arc/Info este unul dintre cele mai complexe produse soft şi poate efectua aproape orice gen de analiză spaţială, dar necesită hard pretenţios şi o instruire îndelungată. Inaccesibilitatea acestui produs pentru publicul larg, a determinat firma ESRI să proiecteze un alt program, mai accesibil şi mai ieftin. ArcView este un GIS orientat “desktop”, care rulează pe microcalculatoare PC standard. Are o mare varietate de funcţii, multe regăsindu-se în pachete profesionale complete cum ar fi Arc/Info. Faţă de sistemele complete are, totuşi, o limitare de funcţiuni, dar şi costul este 1/10 dintr-un sistem complet. Simplitatea lui şi uşurinţa în utilizare îl face foarte productiv şi se obţin rezultate în timp mai scurt decât sistemele complete. Principalele restricţii în funcţionalitatea GIS-urilor orientate “desktop” se referă la editarea datelor cartografice, care sunt mai puţin robuste şi nu au capacitatea de a genera structuri de date complexe, cum ar fi de exemplu modelele de elevaţie. Un produs GIS “desktop” tipic foloseşte topologia, dar nu este capabil să o creeze. Astfel se poate spune că, un GIS “desktop” se utilizează pentru vizualizare şi prezentare. Pentru prelucrări complexe începând de la versiunea 3.0, firma ESRI pune la dispoziziţie (cu licenţe separate) extensii ale ArcView, cum ar fi Spatial Analyst, Network Analyst, iar începând cu versiunea 3.1, 3D Analyst, Image Analyst, Hydrological extension etc. ArcView este proiectat şi dezvoltat într-o manieră de programare modernă (orientată obiect), cu largi posibilităţi de extindere a facilităţilor de către utilizator, utilizând limbajul de programere Avenue care însoţeşte licenţa.

Page 181: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 181

Figura 1 Ecranul înfăţişat de ArcView În cele ce urmează vom prezenta principalele caracteristici şi moduri de lucru ale ArcView, urmând ca în secţiunea următoare să realizăm aplicaţii propriu-zise. Suprafaţa de afişare a lui ArcView (figura 1) este compusă din câteva părţi. Sus, în fereastră, este bara de meniu principală. Dintre acestea, “File”, “Window” şi “Help” sunt foarte familiare pentru utilizatorii de Windows, în timp ce “Project” este un meniu propriu lui ArcView şi conţine opţiuni legate de anumite aplicaţii specifice sau opţiuni legate de importul datelor cartografice şi tabelare. Dacă se activează (clic) una dintre ele, va apărea o listă de meniuri derulante, alegându-se o comandă pentru execuţia unei sarcini. Componentele unui proiect ArcView sunt:

Page 182: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 182

• Views Afişează datele cartografice. Fiecare element particular

dintr-un View, drumuri sau râuri de exemplu, sunt referite ca teme (Themes).

• Tables Afişează datele tabelare.

• Charts Permite crearea de diagrame simple, dacă se cer grafice mai complexe este mai bine să se exporte fişierul în spreadsheet cum ar fi Microsoft Excel, iar prelucrarea să se facă în acesta.

• Layouts Pregăteşte o hartă pentru imprimare. Permite introdu-cerea elementelor specifice hărţii (scară, titlu, orientarea Nord-Sud, etc).

• Scripts Conţine programe scrise în ‘Avenue’, limbajul de programare al ArcView, care permite adaptarea şi dezvoltarea de programe create de utilizator, extinzând astfel posibilităţile lui ArcView.

Un “proiect” este numele dat de ArcView unui fişier care stochează informaţia privitoare la un anumit gen de prelucrări. Acesta nu conţine nici un fel de date, ci doar un loc unde vor fi referite datele ce urmează a fi prelucrate. Meniul “Project” ne permite să modificăm anumite aspecte ale modului de utilizare ale lui ArcView (de exemplu culorile atribuitelor obiectelor selectate). “Project” permite, de asemenea, să adăugăm date tabelare (în format DBF) unei anumite aplicaţii. Extensia unui fişier “project” este apr.

Page 183: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 183

Figura 2 Deschiderea (începerea) unui proiect Când se deschide un proiect (se face clic pe”File” şi apoi pe “Open Project”) veţi vedea pe ecran ceva similar cu figura 2. Numele proiectului va apărea în bara de titlu din fereastra “Project”. Dacă se dă dublu clic pe numele proiectului (Exercise) sau se alege OK, va apărea ceva similar cu fereastra din figura 3). De asemenea, icoana “Views” este activată (bara luminoasă albastră este pe View) şi vor apărea toate informaţiile disponibile. Dacă se dă dublu clic pe numele unui “View” (de exemplu Exercise1), acesta se va deschide. Rezultatul va fi cel din figura 4. Datele afişate într-un “View” sunt, de regulă în format shape, dar ArcView acceptă şi alte foemate fie în sistem vector sau raster. Acest lucru nu îl vom detalia aici.

Page 184: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 184

Figura 3 După ce s-a deschis proiectul. 1.1 View-uri şi teme După cum am spus mai sus, în fereastra View apar datele cartografice. Ea permite să afişăm, să explorăm, să interogăm şi să analizăm date geografice într-o manieră interactivă. Views, ca şi orice altă componentă a proiectului, nu conţine date geografice, dar constă în “pointere” în care datele sunt stocate şi reguli după care datele vor fi găsite şi afişate. Un “View” poate să aibă mai multe componente: drumuri, ape, altitudini sau tipuri de sol. Fiecare dintre ele se reprezintă un strat tematic. Aceste componente separate, pe care ArcView le numeşte teme, alte pachete le numesc Coverage sau Layers. Principala raţiune de a avea în mod separat aceste teme este facilitatea de a combina diferite seturi de date pentru a le afişa, permiţându-ne să obţinem hărţi care altfel nu

Page 185: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 185

pot fi obţinute. Această suprapunere se numeşte Overlay şi este una dintre funcţiile cele mai importante GIS. Separarea datelor în straturi tematice face ca întreţinerea întregii baze de date să se facă mai uşor.

Figura 4 Harta de bază Figura 4 arată un View tipic, şi anume harta Irlandei. Aceasta este similară cu ceea ce veţi vedea dacă deschideţi Exercise 1. În partea de sus a ecranului apar diferite meniuri pentru controlul tuturor aspectelor dintr-un View. Sub bara de meniuri apar pictograme (icoane). Ele sunt afişate în figura 5. În continuare apare numele proiectului şi simbolurile specifice pentru Windows 95. Porţiunea din stânga se numeşte Table of Contents şi conţine tema afişată (numele fişierului corespunzător temei, în cazul nostru country.shp). Table of Contents conţine un pătrat de validare şi un dreptunghi cu legenda. Dacă

Page 186: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 186

pătratul de validare este activat (se dă clic pe acesta), efectul va fi apariţia temei. Invalidarea de face dând din nou clic pe acesta, situaţie care produce dispariţia temei. De reţinut faptul că şi în situaţia în care tema este încărcată, pentru afişarea ei trebuie să activăm pătratul de validare. Multe dintre aceste funcţii se regăsesc şi în meniuri. În View se arată doar o singură temă, şi anume districtele din Irlanda. Un View poate conţine mai multe teme. Ele pot fi afişate simultan sau nu după cum pătratul de validare este cativ sau nu. O temă este propriu-zis o hartă tematică. Ea este materializată printr-un fişier cu extensia shp.

Figura 5 Bara de butoane disponibile când este activ View În figura 5 am înfăţişat bara de butoane când este activ View, cu explicaţia în limba engleză. O parte din aceste butoane sunt invalidate în cazul în care operaţia care o conţine nu poate fi executată (ca şi la produsele Microsoft).

Page 187: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 187

1.2. Proiecţii de hărţi în ArcView Aşa cum s-a menţionat în prima parte a lucrării, proiecţiile hărţilor sunt folosite pentru a reprezenta suprafaţa curbată a Pământului într-o suprafaţă plană. La fel ca şi o formulă matematică nici o proiecţie nu este perfectă, aşa că, diferitele proiecţii reprezintă proprietăţi ca: suprafeţe, forme, distanţe sau direcţii în diferite feluri. Nici o proiecţie nu poate păstra toate proprietăţile, dar fiecare proiecţie conservă cel puţin una din aceste proprietăţi. ArcView are o mare varietate de proiecţii locale sau globale. Acestea pot fi accesate printr-o casetă de dialog. Pentru a folosi proiecţiile în ArcView, datele trebuiesc stocate în grade şi zecimi de grade de latitudine şi longitudine (decimal degree – cunoscută şi sub denumirea de “dd”). De exemplu 3º30’00” este reprezentat ca fiind 3.5 exprimat în grade şi zecimi de grade. În acest sistem cele 4 sferturi ale Pământului sunt reprezentate în grade întregi sau cu zecimale pozitive sau negative. Latitudinile la sud de Ecuator sunt reprezentate cu semnul “-“ (minus), iar longitudinile la est de 0º vor fi fără semn (şi se va subînţelege plus), iar la vest de 180º sunt reprezentate tot cu “-“. Sistemul de proiecţie Mercator (Universal Transverse Mercator-UTM) împarte Globul în 60 de zone, cuprinzând câte 6 grade de longitudine. Fiecare zonă are propriul său meridian central. Proiecţiile UTM au următoarele proprietăţi: Forma: păstrează forma (este conformă). Are acurateţe foarte bună pentru areale de dimensiuni mici. Are distorsiuni minime pentru forme mari dintr-o zonă. Suprafaţa: distorsiune minimă a suprafeţelor în cadrul fiecărei zone UTM. Direcţia: unghiurile locale sunt corecte. Distanţa: scara este constantă de-a lungul meridianului central, dar se aplică o corecţie de 0.996 pentru a reduce distorsiunea din porţiunile mai îndepărtate ale fiecărei zone. Liniile care reprezintă 180 km la est şi la vest de meridian, pe paralelă, au o scară de 1.

Page 188: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 188

Odată fixată proiecţia unui View, următorul pas este adăugarea temelor la View, aceasta făcându-se prin acţionarea icoanei Theme. Un proiect poate conţine, în principiu, oricâte teme. Sigur că este de preferat ca numărul de teme să fie atât cât este necesar pentru o aplicaţie dată. O aglomerare de teme îngreuiază realizarea proiectului. ArcView permite o mare varietate de tipuri de date care pot fi adăugate unui View, aici ne rezumăm însă doar la temele corespunzătoare fişierelor proprii.

1.3. Formate de date în ArcView Aşa cum am menţionat, formatul natural de date spaţiale în ArcView este shapefile, care, din punct de vedere logic este considerat ca fiind o temă. Temele pot fi de tip punct, arc sau poligon. Acestea pot reprezenta oraşe (punct), reţele (arc) sau limite administrative (poligon). Din punct de vedere al organizării BDG o temă este un strat. Un shapefile poate fi creat direct în ArcView sau importat din alt produs. Metodele de creare în ArcView sunt: digitizare cu ajutorul unui digitizor, digitizare ecran sau prin utilizarea tabelelor de tip Event. Metoda se alege în funcţie de posibilităţile hard şi de precizia cu care se doreşte realizarea hărţii tematice. Pentru a converti un coverage în shapefile este necesar ca acesta să aibă extensia “.e00” şi trebuie importat printr-un program numit “Import 7.1”. Programul este rezident pe acelaşi director cu ArcView. Tot în acelaşi director se află şi programul “MIFtoShape” care realizează importul de fişiere cu extensia “.mif”, realizat de Mapinfo. O temă este însoţită în mod obligatoriu de tabela de atribut care este în format dbf. Dacă tema se crează în ArcView, tabela de atribut se creează în mod automat şi va conţine un minim de informaţie privitoare la temă. Ulterior aceasta poate fi completată după necesităţi. Dacă shapefile este creat prin conversie dintr-un coverage, atunci tabela de atribut este creată automat. În cazul altor importuri, lucrurile pot fi mai complicate, uneori fiind necesară crearea încă o dată a tabelei de atribut.

Page 189: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 189

Concluzionăm că, o temă are în componenţă două fişiere: un shapefile (cu extensia shp şi care reprezintă datele spaţiale) şi o tabelă de atribut (cu extensia dbf şi care reprezintă datele atribut), ambele având acelaşi nume, însă extensii diferite, ca urmare a structurii lor diferite. Tema este un element al BDG. Când se încarcă o temă într-un View se dă clic pe Add Theme care provoacă deschiderea unei casete ce înfăţişează directorul implicit. Se alege fişierul shape care se doreşte (clic pe nume apoi OK sau dublu clic pe nume). În Table of Contents va apare numele fişierului shape iar dând clic pe pătratul de validare vom obţine afişarea temei în fereastra de afişare. Tabela de atribut este accesibilă în orice moment activând comanda Opens Theme’s Table, deci ea nu trebuie încărcată separat. Menţionăm faptul că în directoare pot exista şi alte fişiere cu extensia dbf, care nu sunt fişiere atribut. Acestea, în anumite condiţii, vor purea fi alipite la tabela de atribut, dând posibilitatea să se obţină hărţi clasificate după aceste atribute. Primul pas este căutarea fişierelor stocate în directoare. Va apărea o listă de fişiere disponibile. Dacă examinaţi figura 6, puteţi observa că există două tipuri diferite de icoane, în partea dreaptă. Primul tip de icoană este afişat cu numele de “eel_site.shp”. Aceasta arată că, există doar una din trei posibile tipuri de date cartografice (puncte, linii şi poligoane), într-un anumit fişier. Al doilea tip de icoane este afişat cu titlul “geology” şi indică faptul că acest fişier conţine geologia unui areal, format din mai multe tipuri de date cartografice (fişiere). Dacă dăm clic pe al doilea tip de icoane va fi afişată o a doua listă de fişiere disponibile. Ele pot fi văzute alături de fişierul “county”, ultimul conţinând toate cele trei tipuri de date cartografice. Acestea sunt de fapt teme care conţin un singur tip de date şi care trebuie alese în vederea prelucrărilor. Odată ce aţi adăugat toate tipurile de date pe care le-aţi dorit pentru a lucra cu ele într-un View, puteţi să începeţi cu definirile implicite (legende sau clasificări), pe care le va executa ArcView pe datele existente.

Page 190: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 190

Figura 6 Adăugarea unei teme

1.4. Controlul afişării datelor cartografice ArcView afişează temele una după alta. Din acest motiv este mai bine să avem teme organizate astfel încât toate să poată fi afişate. Cel mai bun aranjament este de a avea mai întâi teme bazate pe poligoane, apoi bazate pe linii şi apoi cele bazate pe puncte. Pentru a schimba ordinea în care ArcView afişează temele, mai întâi este necesar ca tema să fie activă. Aceasta se face prin a da clic pe numele temei din Table of Contents care are ca efect o schimbare a luminozităţii acesteia. Dacă dorim să activăm mai multe teme, ţinem tasta Shift apăsată atunci când dăm clic pe numele temei. Odată ce tema a fost selectată poate fi deplasată într-o nouă poziţie (prin dragg and drop). Ocazional, putem avea o temă care să arate toate elementele dintr-un set de date urmând apoi să fie selectate şi afişate după dorinţă. Procedeul se numeşte interogarea BDG. Pentru a selecta doar acest subset de elemente este necesar să se schimbe definiţia temei. Aceasta se face deschizând meniul Theme Properties şi dând clic pe butonul de definiţie ca în figura 7.

Page 191: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 191

Figura 7 Schimbarea definirii unei teme. Se va înfăţişa fereastra de interogare în care se vor tasta condiţiile de selectare şi afişare. Se dă clic pe icoana ‘Definition’ şi va apare o nouă fereastră de interogare (Query Builder). În caseta ‘Fields’ sunt date câmpurile aşa cum sunt definite în Atribute Table şi care se selectează dând clic pe numele respectiv. În centru se află operatorii relaţionari şi logici, iar în dreapta este caseta Values care conţine valorile posibile ale câmpului selectat. În caseta de jos va apare rezultatul selecţiei. Am ales ‘issea’, apoi operatorul ‘=’ (clic pe acesta) şi respectiv valoarea 0 (clic pe aceasta). În mod automat în caseta de jos apare conţinutul prezentat în figura 7. Astfel, din toate poligoanele din setul de date iniţial, se obţine un subset care combină aceste condiţii. În cazul nostru, tema va consta doar în acele poligoane care au valoarea 0 pentru variabila ‘issea’. Odată ce tema este corect definită, următoarea posibilitate este de a schimba legenda. Editorul de legendă a temei (Theme Legend Editor) este o parte fundamentală a produsului ArcView. Activarea lui Legend Editor se face dând dublu clic pe numele temei din Table of Contents (care trebuie să fie activată), sau clic pe

Page 192: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 192

Theme şi apoi se alege Edit Legend. Caseta de dialog Legend Editor, cu funcţiile sale principale este dată în figura 8. Când o temă este adăugată la un View aceasta nu este clasificată, iar Legend Editor permite selectarea atributelor şi afişarea pe ecran. Există mai multe tipuri de legende, implicit se foloseşte un singur simbol, care se utilizează atunci când tema nu este clasificată. Pentru a clasifica o temă se alege un tip de legendă şi un câmp după care se va face clasificarea. Dacă se clasifică date numerice, se poate folosi o varietate de metode de clasificare dându-se un clic pe butonul Clasification. Aceasta se poate folosi şi pentru a schimba numărul de clase din modul de clasificare. În caseta Legend Editor va apare numele temei, care în cazul nostru este Total Population. În Classification Field se va alege câmpul după care se va face clasificarea. Rezultatul poate fi în valori absolute sau normalizate. În primul caz Normalized by va fi lăsată valoarea implicită şi anume <None> (adică datele nu vor fi normalizate), iar în al doilea caz se va alege maniera de normalizare. Color Ramp conţine gama de culori utilizată. În coloana Symbol se înfăţişează nuanţa de culoare care are valori cuprinse în intervalul dat în coloana următoare (Values). Câmpul următor (Labels) în mod implicit are acelaşi conţinut ca şi Values, dar poate fi modificat după dorinţă, adică se pot trece şiruri de caractere arbitrare (un fel de comentariu) privitor la clasa respectivă. Pentru anumite detalii este preferabil să se consulte anexele de la sfârşitul acestei părţi. Cele arătate mai sus reprezintă minimum necesar pentru a înţelege modul în care funcţionează Legend Editor. Evident mai sunt şi alte posibilităţi pe care le vom aborda în secţiunile următoare.

Page 193: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 193

Figura 8 Legend Editor Este posibil să se afişeze date care reprezintă o temă punct, aflate într-o bază de date externă (sau spreadsheet), aceste fişiere trebuind să conţină coordonate X şi Y. Primul pas este convertirea unui fişier într-un format dbf. Conversia poate fi executată de spreadsheet, apoi fişierul este importat într-un proiect prin comanda ‘Add Table’ din meniul ‘Project’. Următorul pas este dechiderea unui View care se doreşte a fi adăugat la datele spaţiale respective şi anume ‘Add Event Theme’ din meniu, apoi, selectând tabelul pe care tocmai l-am importat va apare o casetă de dialog similară cu cea din figura 9. În această casetă de dialog, câmpurile conţin coordonate care trebuie selectate dintre toate câmpurile disponibile. Se dă OK şi astfel tema se va adăuga la View.

Page 194: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 194

Figura 9 Adăugarea unei teme de tip Event Acest fişier dbf pe care ArcView îl numeşte Event Table poate conţine atât coordonate carteziene (X, Y) cât şi geografice (latitudine, longitudine). Acestea trebuie însă să fie compatibile cu tema principală peste care se va suprapune tema punct. Mai precis, dacă tema principală are un sistem propriu de coordonate, atunci tot în acest sistem vor fi date şi punctele din Event Table. La fel se întâmplă dacă este vorba de latitudine, longitudine. Această manieră de afişare a unei teme se foloseşte în scopuri diverse: amplasarea unor localităţi a căror coordonate se cunosc, asocierea de adrese pe o temă care reprezintă străzile unui oraş etc. În cazul în care se folosesc coordonate geografice, aceste teme pot fi utilizate în proiecte diferite combinate cu teme diferite, singura cerinţă fiind aşa cum am amintit ca toate datele din aceste teme să reprezinte coordonate în sistemul în care a fost construit tema (shapefile) respectivă.

Page 195: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 195

1. 5. Tabele şi date tabelare Aşa cum comanda Views controlează datele cartografice dintr-un anumit proiect, Tables controlează datele tabelare. În timp ce View permite manipularea mai multor teme, Tables este mai puţin organizată şi are deci mai puţine comenzi şi facilităţi decât un spreadsheet. Principalele comenzi (Tools) folosite în Tables apar în figura 10. Multe din funcţiile din Tables se regăsesc în spreadsheet, iar una din principalele diferenţe dintre acesta şi comanda Tables din ArcView este că, Tables seamănă mai mult cu o bază de date care poate executa operaţii de căutare sau interogare. Cea mai mare diferenţă dintre un spreadsheet şi Tables este uşurinţa de a combina două tabele ale acestuia din urmă. Activarea comenzii Tables se face dând clic pe icoana acesteia. În cazul în care temele din View acoperă total ecranul, vom deplasa fereastra View după regulile lui Windows 95, astfel încât cele cinci icoane ale ArcView (View, Tables, Chart, Layout şi Script) să fie vizibile (cum se vede în figura 1). Orice dată tabelară care dorim să fie adăugată la un View, trebuie să aibă un câmp comun cu tabela de atribut a temei din proiect. Procedeul de a executa aceasta este mai complex. Condiţia este ca tabela externă să fie în format dbf. Activăm tabela de atribut dând clic pe Opens Theme’s Table. În momentul următor, în prim plan va apare tabela de atribut, iar bara de butoane va avea înfăţişarea din figura 10. Activăm fişierul dbf care dorim să-l adăugăm la tabela de atribut. Pentru aceasta, din meniul File alegem Add Table, după care va fi înfăţişată o casetă de dialog cu directoarele şi fişierele de lucru. Alegem fişierul dorit, în cazul nostru cen91.dbf.

Page 196: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 196

Figura 10 Bara de butoane când este activ Tables Presupunând că tabelul pe care dorim să-l adăugăm îndeplineşte această condiţie, următorul pas este de a adăuga un fişier de date extern la un proiect, astfel: se selectează câmpul care este comun ambelor tabele dând un clic pe numele său, apoi în fişierul dbf se face acelaşi lucru. Ultimul pas este activarea butonului “Join Tables” din meniu, ca în figura 10. Câmpul selectat în ambele fişiere va fi Ded. Tabelele sunt afişate în figura 11.

Figura 11 Joncţiunea de tabele Menţionăm faptul că nu este necesar ca cele două câmpuri să aibă acelaşi nume în ambele fişiere. Este important ca să conţină aceleaşi valori.

Page 197: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 197

Pentru a executa şi alte funcţii asupra tabelelor trebuie mai întâi să dăm clic pe opţiunea “Start Editing” din meniul “Table”, apoi se pot adăuga câmpuri tabelei, sau să schimbăm numele sau valorile cămpurilor existente. Când se setează atât datele tabelare cât şi cele cartografice, următorul pas este de a crea un fişier de ieşire la imprimantă utilizând meniul “Layouts”. Acest lucru va fi prezentat în secţiunea următoare.

1.6. Alte componente ale ArcView Până acum nu au fost menţionate elementele Charts şi Scripts din ArcView. Motivul pentru care Charts nu a fost discutat este acela că posibilităţile de execuţie a graficelor în ArcView sunt foarte limitate. Dacă se cere executarea unor astfel de grafice numai pe datele atribut este mai bine să se folosească un pachet mult mai puternic ca Excel. Pentru a exporta date tabelare în vederea utilizării lor în cadrul altor pachete de programe, tabelul trebuie deschis şi aleasă funcţia de export din meniul File. Cel mai utilizat format de export este dBase, iar alte pachete pot utiliza formate “txt”. Singurul avantaj real al utilizării comenzii Charts este acela că, e relativ simplu să includem un grafic într-un fişier tipăribil decât să fie inclus un View într-un Spreadsheet Chart. Scripts este cea mai complexă parte al lui ArcView. Se foloseşte pentru a adapta şi a dezvolta aplicaţiile în ArcView. Motivul pentru care se utilizează limbajul Avenue în loc de limbajul Vizual Basic (ambele fiind orientate obiect) este că, suportul natural al lui Avenue sunt datele spaţiale. Avenue “înţelege” concepte spaţiale cum ar fi proiecţii sau coordonate, în timp ce acest lucru pentru Visual Basic poate constitui o sarcină foarte dificilă. Ocazional, utilizatorul trebuie să execute anumite sarcini nestandard cum ar fi setarea în mod automat la “0” a lăţimii lui Table of Contents, iar un View la “0”. Cum acest lucru nu poate fi executat prin funcţiile obişnuite trebuie să scriem o secvenţă de linii de program şi apoi acestuia să i se ataşeze un cod şi un buton separat. Dacă butonul se apasă (clic) se va executa programul din Script şi în mod automat se va adăuga ca o funcţie suplimentară la ArcView.

Page 198: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 198

Aceasta se realizează cu limbajul Avenue (limbaj de programere care însoţeşte versiunea ArcView 3.0 şi 3.1), care nu va fi abordat în lucrarea de faţă.

2. Crearea unei hărţi Acest exerciţiu va fi prima introducere propriu-zisă în ArcView. Vom deschide un proiect ArcView, vom crea un View, vom adăuga şi vom edita o temă. Se vor înfăţişa principalele obţiuni ale comenzilor utilizate (proprietăţile proiectului, ale View-ului, ale tabelelor, scări şi proiecţii utilizate). Exerciţiul va permite reprezentarea populaţiei totale a judeţelor din Romania, prin metode de clasificare incorporate în ArcView. În plus vom pregăti harta pentru imprimare, dându-se obţiunile în vederea obţinerii unei hărţi de bună calitate. Datele utilizate sunt conţinute în fişiere percepute de ArcView (shapefiles) şi reprezintă judeţele României ale căror atribute asociate poligoanelor conţin populaţia totală şi numărul de kilometri pătraţi ale fiecărui judeţ. Ele au fost preluate prin Internet. La sfârşitul exerciţiului vom examina diferite metode de reprezentare ale acestor date utilizând combinaţii de atribute. Se recomandă ca în paralel cititorul să parcurgă şi anexele de la sfârşit. Aceasta îi va permite obţinerea şi a altor tipuri de informaţii. Se va inidica cu exactitate toţi paşii, specificându-se directoarele unde se află fişierele, precum şi numele fişierelor care trebuiesc încărcate. Metodologia abordată mai jos este valablilă pentru orice tip de date spaţiale.

2.1. Lansarea unui proiect ArcView ♦ De la butonul de start al Windows 95 vom alege Program, apoi ESRI şi

apoi ArcView GIS 3.0

Va apare următoare fereastră:

Page 199: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 199

2.2. Setarea proprietăţilor proiectului Înainte de a începe reamintim că un proiect este un fişier ASCII cu extensia apr, care nu conţine nici un fel de date, ci doar nişte pointere care va indica ce fel de date se utilizează şi locul (directorul) unde se găsesc acestea (fişierele shape şi dbf), pentru a le reuni într-un tot unitar. Facem observaţia importantă că în cazul în care vom reorganiza fişierele în directoare, adică le mutăm dintr-un director în altul, fişierele implicate în proiect nu vor mai fi găsite şi acesta nu va mai putea fi deschis ulterior. Se impune o nouă creare a proiectului respectiv. În cele ce urmează vom fixa propeităţile proiectului pe care urmează să-l creem. Pentru aceasta vom urma paşii:

♦ Din bara de meniuri alegem Project şi apoi Project Properties.

Pe ecran va apare fereastra:

Freastra unui proiect permite accesul la toate componentele conţinute în fişierul proiect.. Ecranul unui proiect ArcView constă într-o bară de meniuri afişată în partea de sus (Menu Bar), bara de butoane (But-ton Bar) mai jos şi caseta de proiecte (Project Box).

Page 200: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 200

♦ Alegem drept director de lucru “c:\course\data\romania” (se va tasta

aceasta în caseta Work Directory), apoi dăm OK. Aceasta va perite ca, pe întreagă perioadă a sesiunii de lucru, ori de câte ori se va încărca un fişier, ArcView va apela la acest director. Se poate completa opţional şi casetele Creator (numele dvs.) şi Comments (comentariu privitor la proiectul pe care îl creem acum). 2.3. Deschiderea unui View şi crearea unei teme

♦ Selectăm Views, iar în caseta Project alegem New; va apare fereastra

View; măriţi convenabil fereastra pe monitor (după regulile Windows

95).

Page 201: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 201

Fereastra View constă din bara de meniuri ( Menu Bar) şi bara de comenzi (Tool Bar) în partea de sus , la stânga legenda (Legend Bar) iar în centru Graphics box. Cele mai multe instrucţiuni din Menu Bar sunt aplicabile în View, inclusiv adăugarea de teme şi grafice. Button Bar are funcţii Zoom şi alte funcţii pentru modificarea unor caracteristici din View.

Page 202: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 202

2.4. Adăugarea unei teme

♦ Din bara de meniuri alegem View şi apoi Add Theme.

♦ Va apare caseta de dialog şi alegem “c:\course\data\romania\romania.shp”

Fişierul ‘romania.shp’ este un fişier shape al ArcView, care constă în poligoane reprezentând judeţele României cu date privind populaţia. Când fişierul ‘romania.shp’ este selectat şi daţi OK, acesta este adăugat la caseta Legend în partea dreaptă al View-lui. Prin simpla apăsare pe un pătrat de validare, se va afişa harta pe ecran. De altfel, pentru a afişa harta în mod corespunzător este nevoie să activăm proprietăţile temei şi ale View-ului.

Page 203: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 203

2.5. Setarea proprietăţilor pentru View

♦ În meniul View alegem View şi apoi View Properties.

♦ Setăm numele View-ului ca fiind ‘Total Population’ (optional).

♦ Fixăm unităţile de măsură (Map Units) în metri şi distanţa în kilometri

apăsând tastele cu săgeţi din partea dreaptă a casetelor.

♦ În final dăm clic pe caseta ‘Projection’ şi setăm proiecţia dorită după

cum urmează.

♦ Setăm category la ‘UTM’ iar pentru type alegem ‘Zone 34’

(zona în care se află România). Dăm OK.

Page 204: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 204

Fereastra care conţine proprietăţile hărţii va avea următorul aspect:

După cum se observă, în această fereastră vom găsi mai multe informaţii privitoare la proiecţii, pe care nu le vom detalia.

Page 205: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 205

Proiecţii în ArcView Proiecţiile sunt folosite pentru a reprezenta o suprafaţă de pe

Pământ pe o suprafaţă plană. Ca şi orice formulă matematică, nici o proiecţie nu este perfectă, diferite proiecţii reprezentând în diferite maniere suprafeţe, forme, distanţe şi direcţii. Nici o proiecţie nu conservă toate patru proprietăţile dar fiecare proiecţie conservă cel puţin una.

ArcView acceptă o largă varietate de proiecţii. Acestea pot fi accesate prin intermediul căsuţei de dialog din View Properties. Pentru a folosi orice proiecţie a lui ArcView, datele vor trebui exprimate în grade întregi şi zecimi de grade de Longitudine şi Latitudine (sub forma ‘dd’). Astfel 3o 30’ 00” se reprezintă ca fiind 3.50. În acest sistem cele patru emisfere (pe de o parte emisfera nordică şi sudică, iar pe de altă parte emisfera estică şi vestică) sunt reprezentate utilizând valori pozitive şi negative. Astfel latitudinile sudice vor avea valori negative, iar cele la vest de meridianul 180o sunt de asemenea negative.

Sistemul Universal Transverse Mercator (UTM) împarte globul în şase zone, fiecare acoperind şase grade de longitudine. Zona are propriul meridian central. Hărţile care folosesc proiecţiile UTM au următoarele proprietăţi:

Forma Conformală. Se reprezintă cu destul de bună acuraeţe forme mici. Distorsiune minimă pentru forme mari dintr-o zonă.

Suprafeţe Distorsiune minimă în fiecare zonă UTM. Direcţie Unghiurile locale sunt adevărate (corecte). Distanţa Scara este constantă de-a lungul meridianului

central, dar o scară dată de un factor de 0.9996 reduce distorsiunea laterală din fiecare zonă. Cu acest factor liniile aflate la 180 km est şi vest şi paralele cu meridianul central au un factor de scară de 1.0.

Page 206: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 206

Harta din fereastra View îşi va schimba forma reflectând schimbările datorate proiecţiei. Dacă harta nu apare aşa cum este înfăţişată mai jos, verificaţi dacă în Table of Contents tema este activată în caseta de validare.

♦ Setăm scara la 1:5.000.000 şi fiţi sigur că fereastra alocată pentru

afişare este suficient de mare ca să încapă harta. Până în acest punct nu am făcut altceva decât să înfăţişăm caracteristicile de pe harta ce reprezintă contururile judeţelor. În următoarea fază vom afişa populaţia totală a judeţelor şi le clasificăm într-un anumit număr de clase. Aceasta se va face prin schimbarea proprietăţilor temei şi prin setarea proprietăţilor legendei pentru tema respectivă.

Setarea scă-rii pt. View

Page 207: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 207

2.6. Setarea proprietăţilor temei

♦ Accesaţi Theme din bara de meniuri şi activaţi Properties. În cutia de

dialog schimbaţi numele temei ca fiind ‘Total Population’ şi daţi OK.

Aceasta va schimba numele temei din caseta legendei.

♦ Pentru a schimba legenda temei, apăsaţi pe Theme din bara de meniuri

şi apoi pe Edit Legend. Va apare caseta de dialog a legendei.

Caseta de dialog Legend Editor

♦ Din Legend Type alegem Graduated Color

♦ Din Classification Field alegem Pop_admin

♦ Daţi clic pe Apply şi harta va fi actualizată. Daţi clic pe ‘x’ din fereastră

pentru a determina dispariţia ei.

Page 208: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 208

Legend Editor Caseta Theme din dialogul înfăţişat de Legend Editor este o parte

fundamentală a ArcView. Când se adaugă o temă la un View, aceasta poate identifica rapid anumite tipare din date în conformitate cu datele asociate dintr-un shapefile. Vezi anexa 2 pentru descrierea unei legende adecvate. Explicaţiile privind Legend Editor constau în:

Am obţinut 5 clase după metoda împărţirii naturale (Natural Breaks), aşa cum apare în partea stângă din figura de mai jos. În continuare vom reseta numărul de clase la 6, aşa cum apare în partea dreaptă.

Page 209: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 209

Resetaţi clasele astfel

Pentru aceasta vom utiliza butonul Classification.

♦ Fixăm numărul claselor la 6

♦ Setăm Round Values de la d.ddd la dd,ddd, mai precis nu vom avea

cifre zecimale iar rotunjirile se vor face la 1000

♦ Daţi OK şi apoi Apply pe Edit Legend Dialogue Box, alegţi caseta Edit

Legend Dialogue.

Clasificarea este un instrument foarte puternic şi poate fi utilizat pentru a analiza date într-o manieră foarte rapidă. Tipul de clasificate (Type) modifică modul în care sunt împărţite datele. Aceasta include Natural Breaks (classificare naturală), Quantiles, Equal Area (arii egale), Equal Interval (intervale egale) şi Standard Deviation (abaterea standard). A se vedea anexa 1 pentru alegerea unei metode de clasificare adecvată.

Page 210: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 210

2.7. Etichetarea judeţelor Pentru a obţine elemente distincte (într-o manieră clară) în View vom plasa numele judeţelor în View. Aceasta se poate face automat prin opţiunea Auto-Label.

♦ Alegeţi Theme din bara de meniuri şi apăsaţi pe Auto-Label

♦ Asiguraţi-vă că eticheta câmpului este fixată la ‘Admin_name’

(numele judeţelor)

♦ Setaţi ‘Find Best Label Placement’ pe ON

♦ Setaţi Scale Label pe ON

♦ Daţi OK

Page 211: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 211

2.8. Salvarea proiectului Ca să putem rechema ceea ce am făcut până acum trebuie să salvăm proiectul. Vom salva în directorul “c:\course\projects’ .

♦ Pentru salvarea proiectului alegem File din bara de meniuri şi apoi

Save Project.

♦ Va apare o casetă de dialog, daţi clic pe “c:\course\projects” şi

completaţi caseta File Name cu numele excercise1.apr. Apoi daţi OK

Notă: toate proiectele ArcView au extensia “.apr”

Mai târziu vom reveni asupra meniurilor Views şi Themes şi vom examina diferite tipuri de formate pentru prezentare. De altfel, pentru a completa exerciţiul 1, vom specifica scara şi vom pregăti harta pentru imprimare.

Page 212: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 212

2. 9. Activarea comenzii Layout şi crearea unei hărţi De pe bara de meniuri alegeţi View şi apoi Layout Va apare caseta de dialog Layout, alegeţi Portrait-Neatlines

Daţi OK Fereastra Layout va apare cu harta etalonată în mod automat. Această hartă poate fi tipărită direct sau i se pot aduce modificări în vederea tipăririi.

♦ Alegeţi Layout din bara de meniuri şi apoi Properties

♦ Daţi numele hărţii ‘Total Population Map 1’

Page 213: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 213

Layout este destinat tipăririi hărţilor în ArcView. Are caracteristici similare cu software tradiţionale specializate pe grafică. Caracteristicile geografice sunt plasate într-o pagină grafică. Aceasta include View, bara de scară, săgeata nord etc. Fereastra Layout constă din bara de meniuri (Menu Bar), bara de instrumente (Tool Bar) şi afişarea pe monitor (Graphics Screen). Suprafaţa punctată din Layout reprezintă pagina care urmează a fi tipărită. Această pagină poate fi redimensionată în conformitate cu echipamentul utilizat (imprimantă, plotter) iar orientarea poate fi fixată ca fiind Portrait sau Landscape.

ArcView permite şi crearea de tipare (Layout Templates). Acestea joacă rolul unei hărţi de bază, find prestabilite poziţia şi mărimea unui View care va fi plasat automat în Layout..

Când pagina a fost setată corespunzător puteţi începe adăugarea elementelor carto-grafice pe ea. Vi se permite să adăugaţi automat elemente pe hartă. Aceasta se face alegând elementul cerut şi trasând un cadru ce va indica unde să plasaţi elementul precum şi mărimea lui în pagină. Această procedură simplă vă va lua un timp până o înţelegeţi, dar după ce veţi vedea cum operează veţi constata cât de uşor se pot face hărţi prezentabile într-o manieră rapidă. Elementele disponibile sunt următoarele: View Frame Permite adăugarea şi plasarea unuia sau mai multor View-

uri pe o pagină. Sunt câteva opţiuni disponibile când adăugăm un View la un Layout, iar acestea sunt arătate în figura 16. Cele mai importante dintre aceste opţiuni este ‘Live Link’ care permite ca în Layout să se reflecte automat, în mod dinamic, orice schimbare în View; de exemplu dacă schimbaţi culorile într-o temă dintr-un View, acest lucru se va reflecta automat în Layout. De asemenea este importantă

Page 214: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 214

opţiunea View Scale care permite să setăm scara la care este tipărtit View în pagină.

Legend Frame Permite adăugarea legendelor pe pagină. Legenda se bazează pe Table of Contents utilizată în View.

Scale Bar Frame

Aveţi alternative pentru stilul de bară, dar dacă scara nu este setată corect în View, bara de scară nu va apare. Numărul unităţilor afişate trebuie să fie setate cu grijă dacă scara nu se cere să fie ‘rotunjită’.

North Arrow Frame

Există un număr de tipuri de săgeţi nord disponibile şi puteţi de aseme-nea să specificaţi unghiul de rotaţie dacă nordul nu este în partea de sus a paginii.

Chart Frame Permite să înserăm o diagramă (Chart) pe pagină. Există mai multe tipuri de diagrame: Pie, Bar şi Flow. De subliniat faptul că acestea trebuiesc să fie suficient de mici ca să încapă pe pagină.

Table Frame Adăugarea unei tabele pe o hartă, înfăţişând datele relevante, poate fi foarte utilă. Tabelul este în forma acceptată de ArcView. De subliniat faptul că acesta trebuie să fie suficient de mic ca să încapă pe pagină.

Picture Frame Imaginile care pot fi adăugate pe pagină trebie să fie într-un format recunoscut de ArcView.

Având setată pagina de Layout, următoarele instrucţiuni vă sunt utile pentru a crea o hartă de calitate, precum şi adăugarea de alte elemente pe hartă.

♦ Plasaţi View-ul ‘Total Population’ în Layout utilizând instrumentul

‘Add Elements’.

♦ Urmăriţi instrucţiunile implicite de pe scara hărţii.

♦ Plasaţi ‘Săgeata nord’ şi legenda în Layout utilizând ‘Add Elements’.

Page 215: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 215

Este de asemenea posibil ca să adăugăm elemente grafice la pagină utilizând ‘Add Graphics Tool’, care ne permite adăugarea unei varietăţi de elemente cum ar fi linii, casete şi puncte. După adăugarea tuturor elementelor cartografice în pagină ea poate fi tipărită. Alegând comanda Export din meniul File, puteţi exporta harta pregătită pentru tipărit într-unul din formatele grafice, cum ar fi EPS (Encapsulated Postscript) care poate fi deschis în alte produse grafice cum ar fi Freehand sau Illustrator. Astfel puteţi face o simplă hartă în ArcView care să poată fi inclusă într-o pagină grafică complexă creată de produsul respectiv. Sigur că ArcView are mult mai multe funcţii de analiză spaţială decât cele expuse mai sus, inclusiv de afişare a datelor spaţiale de bună calitate. În plus, aşa cum am amintit, ArcView are în compunenţă un limbaj de programare (Avenue), care dă posibilitatea creării de aplicaţii specifice unui domeniu precizat. Intenţia noastră a fost doar de a iniţia cititorul într-un produs din ce în ce mai răspândit în lume, şi credem că scopul a fost atins. Proiecte de tip amenajarea teritoriului nu mai sunt de conceput fără a utiliza un produs GIS.

Page 216: introducere in gis si teledetectie

Întroducere în ArcView 216

Figura 12 Adăugarea unui View la Layout

Page 217: introducere in gis si teledetectie

Anexe 217

ANEXA1

METODE DE CLASIFICARE Clasificarea este procedeul de grupare sistematică a datelor după una sau mai multe caracteristici. Acest proces are ca rezultat o imagine mai clară asupra hărţii. Pentru o clasificare eficientă este necesar să se ştie ce fel de tipuri de date sunt disponibile. Putem avea fenomene discrete (populaţii pe judeţe) sau continue (precipitaţii). Caracteristicile obiectelor şi mai puţin obiectele însele, vor fi cuantificate în conformitate cu o scală specifică de măsurare. Numărul claselor trebuie să fie limitat. Cercetările au arătat că, ochiul uman poate distinge dintr-o singură privire până la 7 clase. Numărul exact de clase este influenţat de tipul de simboluri alese şi bineînţeles de scopul pentru care se editează harta. Procesul de clasificare este executat în funcţie de natura datelor. Datele neprelucrabile (asupra cărora nu se face o prelucrare numerică obişnuită) se clasifică în conformitate cu anumiţi algoritmi de taxonomie din disciplina implicată, cum ar fi: tipul de soluri, zone climatice sau perioade geologice. Alte tipuri de date cum ar fi cele meteo (temperatură: cald, moderat, rece) sau din ştiinţa mediului (o pădure poate fi afectată de poluarea aerului şi deci putem avea situaţiile: bolnavă, medie, sănătoasă) se preteză la clasificare. Intervalele sunt legate de date cantitative. Pentru a obţine cea mai bună clasificare posibilă trebuiesc respectate câteva condiţii întrucât nu orice metodă de clasificare este potrivită pentru toate situaţiile: - harta finală trebuie să afişeze acele structuri care sunt caracteristice pentru fenomenele înfăţişate pe hartă; valorile extreme nu trebuie să dispară indiferent de metoda de clasificare aleasă; - fiecare clasă trebuie să conţină propriile valori de observaţie; dacă se respectă aceste condiţii harta rezultată va înfăţişa foarte clar fenomenul urmărit şi va fi posibil să se determine valorile pentru fiecare locaţie de pe hartă.

Page 218: introducere in gis si teledetectie

Anexe 218

O metodă care conduce la respectarea condiţiilor de mai sus este dată de Jenks şi Coulson şi se rezumă la următorii paşi: 1. Se alege tipul de hartă. Când avem date cantitative vom alege fie o hartă de izolinii, fie una choropleth. Cuvântul choropleth provine din ansamblarea a două cuvinte din limba greacă: choros care înseamnă arie (suprafaţă ) şi plethos care înseamnă valoare. Deci este vorba de valori atribuite unor arii. Valorile sunt calculate în serie discretă şi vor apare pe hartă în simboluri color sau nuanţe de gri. În exemplele date în această carte avem doar hărţi choropleth. 2. Se limitează numărul de clase. Dacă nu vom folosi culori, numărul maxim de clase este opt, altminteri nuanţa de pe hartă nu poate fi asociată cu legenda. 3. Se definesc limitele unei clase. Este cel mai greu pas în procesul de clasificare. Pentru a înţelege dintr-o singură privire fenomenele de pe hartă, numărul de clase trebuie să fie redus. Există mai multe metode, însă majoritatea pachetelor soft oferă doar două opţiuni. Acestea sunt: fie se împarte numărul de valori observate în mod egal în toate clasele pentru a avea o mărime egală de clase în raport cu domeniul valorilor observate, fie ca utilizatorul să-şi definescă propria metodă de clasificare. Acestă ultimă opţiune permite ca utilizatorul să aleagă (aplice) oricare din metodele existente. Datele se pot prelucra folosind diferitele tehnici de clasificare aflate în Graduated Color şi în Graduated Symbol din Legend Editor, sau alese de utilizator. Scopul acestei clasificări este dublu: de a face mai uşor procesul de citire-înţelegere a hărţilor şi de a explica porţiuni din hartă care fără aceasta ar fi mai puţin relevante. Încercaţi fiecare din aceste tipuri de clasificare şi observaţi toate modelele spaţiale apărute. ArcView oferă şase metode de clasificare de a prezenta datele, pe care le vom expune după cum urmează.

Page 219: introducere in gis si teledetectie

Anexe 219

Împărţirea naturală Este metoda de clasificare implicită în ArcView. Acestă metodă identifică punctele de repartiţie dintre clase folosind o formulă statistică (optimizarea Jenk). Această metodă este destul de complexă dar, în esenţă, metoda Jenk minimizează suma variaţiilor în cadrul fiecărei clase. Repartiţia naturală găseşte grupuri şi modele esenţiale în date. În mare procesul este următorul. Dacă datele sunt ordonate crescător acestea vor fi înfăţişate sub formă de diagramă punându-se în evidenţă discontinuităţile mai pronunţate. Acest tip de diagramă care de fapt este o histogramă, e cunoscută şi sub denumirea de serii de observaţii. Discontinuităţile, cunoscute în limba engleză sub numele de break points, pot fi privite ca şi clase de descompunere a seriei respective, întrucât aceste discontinuităţi apar în mod natural în seria de observaţii. Este evident că, nu toate seriile de date prezintă astfel de discontinuităţi pronunţate sau în număr suficient. În astfel de situaţii împărţirea în clase este incertă, nesemnificativă şi trebuie aleasă o altă metodă. Quantile În metoda de clasificare quantile, fiecare clasă conţine un număr egal de caracteristici. Se poate afirma că, clasele quantile sunt cel mai uşor de înţeles, dar ele ne pot induce în eroare. În ce priveşte numărul populaţiilor (spre deosebire de procentaj şi densitate), de exemplu, nu este potrivită clasificarea quantile pentru că doar câteva locuri sunt foarte populate. Acest neajuns se poate înlătura prin creşterea numărului de clase. Se poate vedea diferenţa dacă, spre exemplu folosim în tabel cinci clase în loc de trei. Metoda este convenabilă pentru datele distribuite liniar, cu alte cuvinte date ce nu au un număr disproporţionat de caracteristici cu valori similare. Arii egale Această metodă clasifică poligoanele găsind punctele de repartiţie astfel încât aria poligoanelor să fie aproximativ egală (ArcView determină aria totală din datele existente). Clasele determinate cu metoda ariilor egale, sunt de obicei asemănătoare cu clasele quantile când mărimea tuturor poligoanelor este

Page 220: introducere in gis si teledetectie

Anexe 220

aproximativ egală. Această metodă va diferi de quantile dacă poligoanele au arii foarte diferite. Intervale egale Metoda intervalelor egale divide domeniul valorilor atribut în subdomenii egale, iar caracteristicile geografice se clasifică având la bază acele subdomenii. Se foloseşte atunci când se doreşte evidenţierea unei valori atribut relativ la celelalte. Este foarte potrivită pentru a înfăţişa procente de temperatură, dar mai puţin potrivită pentru distribuţii de populaţie. Abateri standard Abaterea standard (standard deviation) ne arată măsura în care valorile atribut diferă de la valoarea medie. Când se clasifică datele folosind metoda abaterii standard, ArcView evaluează valoarea medie, apoi aşează repartiţia claselor deasupra şi dedesuptul valorii medii la unul din intervalele de 1, 1/2, 1/4 abateri standard, până ce valorile datelor sunt conţinute în cadrul claselor. ArcView va asambla orice valoare care depăşeşte cele trei forme de abatere standard, de la cel mediu în două clase, mai mari decât trei abateri standard deasupra mediei (“>3Std.Dev”), mai mici de trei abateri standard sub medie (“<-3 Std. Dev.”)

Page 221: introducere in gis si teledetectie

Anexe 221

ANEXA 2 ALEGEREA UNEI LEGENDE POTRIVITE Legend Editor ne ajută la crearea unei hărţi lizibile, corecte, urmărindu-se scopul propus. Sunt necesare doar câteva cunoştinţe sumare despre datele ce urmează a fi reprezentate. Se folosesc date absolute, cum ar fi denumiri de aşezări sau tipuri de drumuri? În acest caz se foloseşte opţiunea Unique Values din Legend Editor. Datele sunt ordonate, cum ar fi cele mai valoroase terenuri la cele mai proaste? Se poate folosi Graduated Symbols sau Graduated Colors şi aceste tipuri de legendă care se potrivesc cel mai bine pentru a arăta o progresie valorică a datelor. Cu toate acestea, dacă datele sunt în general cantitative, cea mai bună opţiune va fi Unique Values. Datele sunt în stare brută (neprelucrate), cum ar fi numărul populaţiei sau barili de ţiţei? Pentru date de tip poligon, prima alegere din legendă trebuie să fie Dot Density. Pentru linii sau puncte folosiţi Graduated Symbol Legend. Dacă folosiţi Graduated Symbol sau o legendă de tip diagramă (Chart), datele se pot normaliza, rezultatele putându-se citi mai uşor. Sunt datele normalizate, cum ar fi procentaje de populaţie pe unitate de areal ? Pentru poligoane prima dată se alege Graduated Colors. Dacă se folosesc puncte sau linii atunci se utilizează Graduated Symbol. Dacă se doreşte înfăţişarea câtorva atribute normalizate, se foloseşte Chart Legend.

Page 222: introducere in gis si teledetectie

Anexe 222

ANEXA 3 OPŢIUNI ÎN SIMBOLIZAREA CARACTERISTICILOR GEOGRAFICE În cele ce urmează vom prezenta, pe scurt, opţiunile în simbolizarea caracteristicilor geografice, pornind de data aceasta, de la comenzile încorporate în Legend Editor. 1. Unique values În cadrul acestei opţiuni sunt utilizate culori diferite pentru fiecare valoare din tabela de atribut. De exemplu, pe o hartă a utilzării terenului se folosesc culori diferite pentru a indica fiecare mod de utilizare al acestuia. În general Unique Values se foloseşte pentru trei tipuri de atribute: a) atribute care descriu nume, tipuri, condiţii sau categorii de caracteristici geografice; b) atribute care conţin măsurători sau cantităţi care sunt deja clasificate; c) atribute care identifică în mod unic o anumită caracteristică (atributul reprezentat de numele unei regiuni poate fi utilizat la crearea unei hărţi în care fiecare regiune este înfăţişată într-o altă culoare).

2. Graduated color Această opţiune conţine o serie de simboluri a căror culoare se schimbă în conformitate cu valoarea unui atribut anume. Ea se utilizează mai des pentru a înfăţişa repartiţia datelor între anumite categorii sau un atribut de tip progresie.

3. Graduated symbol Opţiunea Graduated Symbol este asemănătoare cu precedenta (Graduated Color) cu deosebirea că, variaţia unei caracteristici este redată prin dimensiunea unui punct sau prin lăţimea unei linii. De asemenea ea este folosită pentru a arăta raţia unei progresii.

Page 223: introducere in gis si teledetectie

Anexe 223

4. Dot density O hartă care utilizează ca opţiune de clasificare Dot Density simbolizează caracteristici de tip poligon utilizând puncte în cadrul fiecărui poligon pentru a reprezenta valoarea unui atribut. Hărţile de tip Dot Density sunt utile când se doreşte comunicarea densităţii de apariţie a unei caracteristici în analogie cu cantitatea. ArcView distribuie punctele în mod aleator în cadrul fiecărui poligon. Când se creează o astfel de hartă problema principală este aceea ca punctele să nu fie nici prea dense, nici prea împrăştiate, astfel încât să se observe clar modul de distribuţie.

5. Chart Hărţile în care pentru clasificare sunt utilizate grafice folosesc pentru simbolizarea datelor fie un grafic cu coloane (column chart), fie un grafic sub formă circulară (pie chart). Acest tip de hărţi este util pentru că, permite simbolizarea unor atribute multiple pe o hartă, precum şi identificarea relaţiilor dintre diferite atribute. Deoarece acest tip de hartă coţine o mare cantitate de informaţie, analizele vizuale necesită un studiu îndelungat.

Page 224: introducere in gis si teledetectie

Anexe 224

ANEXA 4 NORMALIZAREA Prin normalizarea sau ajustarea datelor într-o clasificare se poate arăta modul în care datele respective sunt legate de valorile din alt domeniu şi se pot face mai uşor de citit şi de înţeles. În procesul de normalizare a unui atribut se împarte fiecare valoare printr-un număr, harta fiind clasificată după acest raport. În ArcView normalizarea se face în două feluri: - Prin împărţirea la suma totală a valorilor atributelor rezultând valori care reprezintă procente din total. Rezultatul va exprima mărimea relativă a unui atribut faţă de celelalte, sau importanţa fenomenului. - Prin împărţirea la valoarea unui alt atribut. Prin aceasta se ia în considerare variaţia spaţială produsă de acel câmp în clasificare. Normalizarea se face în Legend Editor, activând în meniul derulant ‘Normalize by’, care ne dă posibilitatea să alegem din <Percent Of Total> şi numele unui câmp. Când ar trebui normalizate valorile datelor? Atunci când datele se prezintă pe şiruri, adică în valori absolute, şi sunt exprimate în numere foarte mari. În cazul populaţiilor ţărilor Africii din proiectul qstart conţinut în tutorial, citirea hărţii ar putea avea dificultăţi în înfăţişarea a 7, 8 sau 9 cifre pentru fiecare clasă. Această legendă ar putea fi citită mult mai uşor prin normalizarea valorilor domeniului populaţiei prin intermediul valorilor câmpului “Area” pentru a produce o hartă a densităţilor. Numărul de persoane pe unitatea de suprafaţă va avea cel mult cinci cifre. Când nu ar trebui normalizate valorile datelor? Atunci când ele sunt deja normalizate. Normalizarea datelor care sunt deja normalizate poate duce la un rezultat eronat. Dacă valorile sau numele câmpului indică faptul că datele sunt exprimate în procente sau densităţi înseamnă că datele sunt normalizate.

Page 225: introducere in gis si teledetectie

Glosar 225

GLOSAR DE TERMENI GIS Acuracy / Acurateţe O măsură a diferenţei între valorile observate şi cele calculate pe o hartă. Se deosebeşte de precizie care este o măsură a exactităţii. În GIS acurateţea este legată de poziţia spaţială a entităţilor grafice. Address Event / Adresa unei locaţii geografice Adress Event reprezintă o adresă (unică) a unei caracteristici geografice. ArcView suportă mai multe tipuri de adrese cum ar fi adrese de străzi (cel mai des utilizat), de puncte (zip coduri) şi de poligoane (număr de parcelă). Address Matching 1. Geocodificare. Procedura prin care se asociază (“leagă”) datele de tip alfanumerice (atribut) la date tip spaţial (fişier vector sau raster). Procesul se poate realiza şi între cele două BD (BDS şi BDA) obţinându-se ceea ce se numeşte BDG. 2. Asignarea adresei. În ArcView este procesul de asociere a unei caracteristici geografice identificată prin coordonatele (x,y), cu adresele aflate în Event Table. Acesta se realizează prin interpolarea adreselor în cadrul procesului de geocodificare, în care o temă care reprezintă străzi este codificată pe întreg domeniul definit în Event Table. Adjacency / Adiacenţă Partajarea unui contur a două poligoane sau regiuni. Este o proprietate topologică similară cu contiguitatea. Aggregation / Agregare Gruparea unui set de entităţi în vederea formării unei noi entităţi. Se referă în special la gruparea arealelor adiacente, pentru a forma un nou areal mai mare, datele atribut fiind de asemenea grupate, pentru a se realiza atributul noului areal.

Page 226: introducere in gis si teledetectie

Glosar 226

Algorithm / Algoritm O succesiune de operaţii cunoscute, care se execută într-o ordine prestabilită, astfel încât, pornind de la un set de date (de intrare), obţinem într-un interval de timp finit un set de valori (soluţia problemei). AM/FM Automated Mapping/Facilities Management // Cartografie automată/ Management teritorial Aplicaţii specifice GIS pentru producţia de hărţi şi management teritorial (cum ar fi gestiunea reţelelor apă/canal, electricitate etc). Sunt dintre cele mai răspândite aplicaţii în domeniul serviciilor publice (administraţie locală). AML Arc Macro Language Limbaj de programare pentru generarea de aplicaţii dezvoltat de firma ESRI pentru Arc/Info, implementate pe staţii Windows NT şi UNIX. Include posibilităţi privind crearea macrouri şi meniuri utilizator. Analogue / Analogic O reprezentare a variaţiei unui semnal în funcţie de o anumită coordonată (spaţială sau timp). Termenul este folosit de asemenea pentru a descrie hărţile în formă tradiţională şi aerofotogramele. Annotation / Adnotare sau etichetare Adnotarea reprezintă un text asociat unei caracteristici geografice. În Arc/Info adnotările fac parte din coverage. Ele conţin nu numai şiruri de caractere, ci şi proprietăţile fonturilor, culorile sau unghiul de înclinare. Adnotările dintr-un coverage poate fi adăugat ca o clasă separată de caracteristici geografice la un View din ArcView. Arc Linie descrisă de o secvenţă de puncte între care se fac joncţiuni. De cele mai multe ori joncţiunea este un segment de dreaptă. Fiecare extremitate este marcată de un nod. Se face deosebire între nodul de start şi cel de sfârşit.

Page 227: introducere in gis si teledetectie

Glosar 227

Intersecţia dintre două arce generează de asemenea un nod. Este un concept fundamental în modelele vectoriale topologice. ASCII American Standard Code for Information Interchange / Codul Standard American pentru Schimb de Informaţii – un set de coduri care se reprezintă intern pe 1 byte. Datorită naturii simple a acestei codificări se consideră cea mai facilă cale de a executa transferuri între produse informatice. Aproape orice produs soft percepe acest sistem de codificare. În general la transferuri se pot pierde informaţii. Attribute Data/Table // Tabela de atribut Datele atribut sau tabela de atribut reprezintă un tabel asociat cu o hartă digitală tematică. Când se creează un shapefile, în ArcView, sau un coverage în Arc/Info, se creează automat şi tabele de atribut asociate lor. Ele conţin informaţii geografice referitoare la temă (zip coduri, proprietăţi ale solului, etc). Există o relaţie unu-la-unu între caracteristicile geografice din shapefile (sau coverage) şi înregistrările din tabela temei. Tabela conţine minimum un câmp. Tabela de atribut care provine din conversia unui coverage conţine un câmp suplimentar care reprezintă identificatorul primitivei grafice. Acesta este unic. Se pot adăuga câmpuri la tabelă, în principiu oricâte, dar se preferă o structură simplă, deoarece ArcView permite adăugarea unei alte tabele externe la tabela de atribut, temporar sau definitiv. Avenue Limbaj de programare propriu lui ArcView, orientat obiect, care se utilizează pentru dezvoltarea de aplicaţii în ArcView. Buffer / Zonă tampon Zonă specificată de utilizator care stabileşte distanţa din jurul unui punct, linie sau poligon. Generarea de buffere pentru a stabili proximitatea unei primitive grafice este una din cele mai răspândite forme de analiză în GIS. De exemplu trebuie să găsim toate suprafeţele industriale care sunt la o distanţă mai mică de 5 km de un rezervor de apă.

Page 228: introducere in gis si teledetectie

Glosar 228

CAD Computing Aided Design / Proiectare asistată de calculator . Un produs soft utilizat în inginerie şi destinat desenării şi manipulării graficelor. Se utilizează şi în trasarea de plane topografice. Arc/Info posedă un modul de conversie din AutoCAD (produs CAD al firmei Autodesk) în coverage, numit ArcCAD. CAD Drawing / Desene de tip CAD Un fişier creat de produsele CAD care conţin elemente grafice. Aceste fişiere conţin linii, polilinii, text şi alte elemente. O temă din ArcView versiunea 3.0 poate fi creată direct din fişiere AutoCAD(.dwg) şi Microstation (.dng). Cadastre / Cadastru Set de date ce conţin informaţii relative la proprietatea terenului şi drepturi. În mod normal aceste informaţii se prezintă sub formă de hărţi şi descrieri ale parcelelor unic identificate. Pentru fiecare parcelă se înregistrează informaţii cum ar fi proprietatea, modul de utilizare a terenului etc. CCD Coupled Charge Device Chip electronic utilizat în teledetecţia satelitară, capabil să preia un singur pixel din imagine. Principiul se bazează pe încărcarea magnetică a chipului când unda EM interceptează detectorul. Încărcarea magnetică este proporţională cu strălucirea peisajului. Cell / Celulă Elementul fundamental în reprezentarea raster sau grid. Are suprafaţă, iar dimensiunea este variabilă. În dimensiunea sa cea mai mică, se identifică pe ecran cu un pixel. Centroid Punct ataşat unui poligon în modelul topologic de suprafaţă. Trebuie plasat întotdeauna în interiorul lui. El poate fi dedus matematic (cum ar fi centrul de

Page 229: introducere in gis si teledetectie

Glosar 229

greutate) sau definit de utilizator. De centroid se ataşează datele atribut asociate poligonului Chart / Diagramă Este o reprezentare grafică a unui tabel fie atribut fie alt fişier tabelar. ArcView permite astfel de operaţii pe fişiere de tip dbf. Este asemănător cu Excel, însă nu are aceleaşi performanţe. Choroplet Map / Hartă coroplet O hartă tematică în care datele spaţiale cantitative sunt folosite pentru a înfăţişa harta sub formă de haşuri sau culori. În general clasificările generează hărţi choroplet. Classification / Clasificare A clasifica înseamnă a asigna caracteristicile geografice dintr-o temă, cu clase bazate pe date conţinute în atribut. Fiecărei clase i se asociază simboluri (sau culori) astfel că informaţia atribut poate fi vizualizată pe hartă. Metodele de clasificare din ArcView conţin: împărţirea naturală, quantile, arii egale, intervale egale, abaterea standard şi densitate de puncte. Alegerea tipului de clasificare se face în funcţie de natura datelor. ArcView mai permite clasificări date de utilizator. COGO Coordinate Geometry Set de algoritmi care convertesc datele de observaţie (sau de măsurare) într-un sistem de coordonate. Maniera de introducere în acest sistem este următoarea: se porneşte dintr-un punct, apoi se trasează o linie de-a lungul relevmentului pentru o distanţă fixată, continuându-se în această manieră până când primitiva grafică (linie sau poligon) este complet trasată. Acurateţea acestei metode este mult mai mare decât cea dată de un digitizor. Conectivity / Conectivitate Proprietate topologică care exprimă modul în care sunt corelate primitivele grafice. Identificarea topologică a arcelor sunt stabilite prin înregistrarea nodului de start şi a celui de sfârşit pentru fiecare arc. Arcele care partajează

Page 230: introducere in gis si teledetectie

Glosar 230

acelaşi nod (au în comun acelaşi nod) se spune că sunt legate topologic. Conectivitatea este folosită în analiza reţelelor. Contiguity / Contiguitate Termen care descrie vecinătatea între entităţile spaţiale, în special între poligoane. Este similar cu adjacency. Coordinate System / Sistem de coordonate Este un sistem de referinţă asociat cu o pereche de numere (x,y) în cazul bidimensional sau cu un triplet (x,y,z) în cazul tridimensional, exprimând poziţia sa faţă de un punct fixat ca o origine. Există mai multe sisteme de coordonate dintre care în GIS se utilizează cu predilecţie: carteziene (cu axe perpendiculare, în ambele cazuri bi şi tridimensionale), geografice (latitudine şi longitudine) şi în proiecţie. Coverage În contextul acestei lucrări, noţiunea de coverage este acceptată în sensul definit de Arc/Info, adică reprezintă un set de date spaţiale şi tabelare stocate în fişiere. Sistemul de reprezentare este vectorial şi conţine topologie. Un coverage Arc/Info poate servi drept sursă de date spaţiale pentru o temă în ArcView. Cu alte cuvinte prin conversie un coverage va deveni un shapefile. Database / Bază de date Un ansamblu de date organizate în vederea utilizării lor prin programe corespunzătoare aplicaţiilor distincte şi de manieră a facilita evoluţia independentă a datelor şi a programelor. Database Theme / Temă de tip bază de date O temă bază de date este o temă acceptată de ArcView. Începând cu versiunea 3.0, ArcView acceptă baze de date spaţiale gestionate de un SGBD relaţionar cum ar fi Oracle sau Informix, prin intermediul modulului Spatial Database Engine (SDE). Este o facilitate prin care utilizatorii ArcView accesează o bază de date spaţială distribuită (acces simultan a mai multor utilizatori). Se

Page 231: introducere in gis si teledetectie

Glosar 231

pot afişa şi interoga BD cu o mare diversitate şi cu conţinut mare de obiecte geografice (sute de mii). Data model / Model de date O reprezentare abstractă şi generalizată a lumii reale din punct de vedere al utilizatorului. Modele de date spaţiale: modele vectoriale (spagheti, topologice), modelul raster, DEM. DBMS DataBase Management System / Sistem de Gestiune de Baze de Date Sistem complex de programe aflate în interacţiune care asigură desfăşurarea corectă a tuturor prelucrărilor: descrierea, memorarea, modificarea, interogarea, tratarea şi îtreţinerea datelor care constiuie o bază. DEM Digital Elevation Model / Model digital de elevaţie Model de date utilizate pentru a reprezenta suprafaţa topografică bazată pe grid (reţea dreptunghiulară) cu valori de elevaţie (înălţime) pentru fiecare celulă, curbe de nivel, sau un set de triunghiuri neregulate (vezi TIN). Digitizing / Digitizare Conversia sau codificarea unei hărţi existente pe suport de hârtie din format analogic (linii continue) în format digital utilizând un sistem de coordonate carteziene. Aceasta se face cu o tabletă de digitizare (vectorial) sau pe ecran (cu mouse). Digitizarea ecran este precedată de o scanare. DTM Digital Terrain Model / Model digital al terenului Termen alternativ folosit pentru DEM. DXF Drawing eXchange Format Este un format care conţine obiecte grafice utilizate pentru transferuri. Pot fi în format intern ASCII sau binar. În general un produs CAD exportă fişiere DXF, iar produsele GIS importă (şi exportă). De menţionat că la un import de fişier DXF într-un coverage, acesta din urmă nu va conţine informaţia tabelară

Page 232: introducere in gis si teledetectie

Glosar 232

şi deci trebuie creată. În plus fişierele DXF nu conţin topologie. ArcView poate afişa fişiere DXF fie singulare, fie în combinaţie cu shapefile. Entity / Entitate Termen general care desemnează un obiect sau fenomen din lumea reală reprezentat digital. Exemple o casă (punct), un drum (arc), o suprafaţă cultivată (poligon). Entităţile pot fi grupate în clase, cum ar fi reţeaua de căi ferate. Descrierea relaţiilor dintre entităţile lumii reale este primul pas în proiectarea BDS. Error /Eroare Gradul de precizie cu care este reprezentat un element al BDS sau BDA. Datorită faptului că reprezentarea internă se face pe locaţii finite (deci au un număr maxim de cifre semnificative) operaţiile produc trunchieri ale rezultatelor intermediare, adică o îndepărtare de rezultatul “adevărat”. Propagrea erorilor poate fi cauzată şi de metodele de analiză (algoritmi) folosite. Uneori eroarea se foloseşte şi în sensul de greşală. Event Table / Tabel Event Conţine locaţii geografice ("event"). În ArcView este numit event table. Tabelul nu este într-un format spaţial, ci doar conţine informaţii spaţiale. Poate avea locaţii geografice absolute (de ex. latitudine şi longitudine) sau relative (de ex. adrese de străzi). Tabelul va conţine una din următoarele trei tipuri de date: coordonate x,y; route şi adrese. Event Theme / Temă Event Este o temă asociată cu un tabel event. Conţine coordonate (x,y) sau adrese. Dacă locaţiile geografice sunt absolute, punctele sunt create direct din valorile coordonatelor (x,y). Când locaţiile geografice sunt relative, acestea sunt translatate din cele absolute şi sunt stocate în format shapefile. O temă care face referirea la un astfel de shapefile este adăugat la View-ul activ. Export

Page 233: introducere in gis si teledetectie

Glosar 233

Termenul se referă la conversia unui fişier din format propriu unui produs GIS, într-un alt format perceput de un alt pachet de programe. De asemenea EXPORT este un modul Arc/Info care realizează importul/exportul din Arc/Info în alte produse. Extensia acestui fişier este de enn (unde nn este un număr între 00 şi 99, succesiv pentru fiecare volum creat). Menţionăm faptul că un coverage creat cu PC Arc/Info diferă de un coverage Arc/Info sub UNIX, şi deci el trebuie convertit întotdeauna când se foloseşte în alt soft decât în acela în care a fost creat. Feature / Obiect grafic Termen folosit pentru a reprezenta un element spaţial cum ar fi punct, linie, poligon. Se mai foloseşte şi termenul de object (obiect), care este însă este evidat datorită confuziei ce poate apare între elementele grafice şi noţiunea de obiect utilizată în programarea obiect. În cartea de faţă am utilizat noţiunea de primitivă grafică. Field / Câmp Este un element dintr-un articol conţinut într-un fişier-bază de date. Se materializează prin coloane. Poate fi: numeric, şir de caractere, boolean sau dată calendaristică. Geocoding / Geocodificare 1. În viziunea acceptată de ArcView, geocodificarea este procesul de asignare a unei locaţii în coordonate absolute (x,y) la o caracteristică geografică sau la o locaţie relativă, cum ar fi adrese de străzi sau zip coduri. 2. Asocierea datelor spaţiale cu cele atribut. Geodetic Control / Puncte de control geodezice O reţea corelată de puncte cărora li s-au determinat cu mare acurateţe coordonatele (în trei dimensiuni). Orice suprafaţă de reprezentat face referire la aceste puncte. Geodetic Datum / Dată geodezică

Page 234: introducere in gis si teledetectie

Glosar 234

Un ansamblu de date ce definesc un sistem de coordonate pentru toată suprafaţa Pământului. Aceste date au fost revizuite şi îmbunătăţite de-a lungul timpului. Câteva exemple: NAD 27 Nord American Datum corespunzător anului 1927; ED 50 European Datum 1950 şi WGS 84 – World Geodetic System pentru 1984. Atenţie! Datele sunt utilizate să producă o aproximare locală pe sferoid. Geographic Coordinates / Coordonate geografice Este un sistem de referinţă bidimensional (latitudini şi longitudini) în care Pământul este considerat o sferă, care este împărţită în 360 de părţi egale (grade). Această diviziune este efectuată de-a lungul a două axe: una de la est la vest de-a lungul ecuatorului şi cealaltă de la nord la sud de-a lungul meridianului Greenwich. Utilizând acest sistem de coordonate orice punct de pe suprafaţa Pământului va fi identificat printr-o pereche unică (λ,θ). De obicei se măsoară în grade, minute şi secunde, dar şi în grade întregi şi zecimi de grade, în unele produse soft cum ar fi de exemplu şi ArcView. Geographic Database / Bază de date geografică Ansamblul format de baza de date spaţială şi baza de date atribut. Geomatics / Geomatică Termen apărut în Canada care descrie o varietate de activităţi privitoare la achiziţionarea şi managementul datelor spaţiale pentru activităţi ştiinţifice şi administrative. GIS - Geographic Information System / Sistem Informatic Geografic GIS este un geosistem de BD geografice. Cu alte cuvinte GIS trateaza toate caracteristicile geografice (spaţiale) ca şi înregistrări într-o BD, şi nu ca simple grafice. Aproape toate conceptele dintr-o baza de date relaţionară sunt percepute de GIS, dar adăugând dimensiunea geografică. GIS face legătura dintre informaţia geografică şi cea descriptivă printr-un model georelaţionar. Acest model se bazează pe o relaţie unu-la-unu între datele spaţiale şi tabelele atribut. Anumite câmpuri din baza de date sunt predefinite în tabelele atribut,

Page 235: introducere in gis si teledetectie

Glosar 235

dar opţional se pot adăuga şi alte câmpuri. Modelul georelaţionar permite, de asemenea, conectarea cu alte baze de date tabelare, interne sau externe produsului soft GIS. GPS Global Positionning System / Sistem de poziţionare globală Sistem de determinare a poziţiei unui punct prin intermediul semnalelor radio utilizând 4 sau mai mulţi sateliţi aflaţi pe orbită (24 ore), prin calcularea coordonatelor WGS. Acurateţea depinde de performanţele staţiei mobile şi de timpul alocat pentru determinare. În timp real (pentru navigare: apă, aer) poziţia se determină cu o precizie de sub 100 m (instantaneu). Efectuând măsurători suplimentare (perioade mai lungi de timp) se poate obţine o acurateţe a poziţiei de câţiva mm. Grid Data / Date raster O structură compusă dintr-o matrice de celule referite pe linie şi pe coloană. Fiecărei celule i se atribuie o valoare care îi corespunde o culoare la afişarea pe ecran. GUI Graphical User Interface / Interfaţă grafică utilizator Interacţiune cu calculatorul bazată pe activarea cu ajutorul mouse-ului a unor pictograme sau imagini grafice. Se consideră o manieră mai simplă (comparativ cu comenzile de tip text) şi mai eficace. Windows înglobează o astfel de interfaţă. Helmert Transformation / Transformarea Helmert După digitizare este necesar ca datele spaţiale înregistrate în coordonate digitizor să fie transformate în coordonate carteziene. Transformarea Helmert realizează o astfel de conversie. Image data / Imagine digitală Imaginea digitală este un tip de date raster în care obiectele de pe suprafaţa înregistrată sunt convertite într-o matrice de celule cărora li se atribuie valori de către un dispozitiv optic sau electronic. Imaginile digitale manipulate de

Page 236: introducere in gis si teledetectie

Glosar 236

produsele GIS sunt de regulă, imagini satelit sau imagini aeriene scanate, în care fiecare celulă reprezintă o valoare corespunzătoare răspunsului spectral. Imaginile pot fi într-o singură bandă sau în mai multe benzi (multispectrale). ArcView permite afişarea ambelor tipuri de imagini. Import Termenul este folosit atât în sens general cât şi specific. În sens general, reprezintă procesul prin care se încarcă date create cu alt produs, în programul propriu. De exemplu, încărcarea în ArcView a unui fişier sau tabel dbf sau de tip CSV create cu alte produse soft (dBase, Fox şi respectiv NORTON COMMANDER, fişier secvenţial BASIC). În sens specific, IMPORT este un utilitar al Arc/Info care permite conversia unui coverage sau a datelor tabelare în alte produse (cum ar fi ArcView). Join / Alipire Comandă ArcView prin care două sau mai mlte tabele sunt alipite într-un tabel virtual, prin intermediul unui câmp comun. Se foloseşte când între înregistrările din tabelul sursă şi cele din tabelul de destinaţie există o relaţie unu-la-unu sau unu-la-mai multe. În cazul relaţiei mai multe-la-unu se va utiliza comanda Link. Kriging O tehnică de interpolare bazată pe evaluări numerice ale unor puncte cunoscute. Se foloseşte în GIS pentru a obţine o suprafaţă de elevaţie pornind de la un set de puncte cunoscute. Layer / Strat O subdiviziune a unei hărţi înfăţişând o anumită temă. Este sinonim cu hartă tematică în format digital. Layout Este rezultatul unei compoziţii de hărţi pregătit pentru imprimare (poate fi considerat ca un document) în ArcView. Permite definirea pe pagină a poziţiei hărţii, a diagramelor şi a tabelelor pe suportul de imprimat. Are o structură

Page 237: introducere in gis si teledetectie

Glosar 237

dinamică, în sensul că dacă s-a formatat pagina pentru tipărire şi apoi s-au efectuat modificări în teme, diagrame sau tabele, acestea se vor reflecta în pagină. Line Features / Linia privită ca o primitivă grafică Sunt folosite pentru a reprezenta entităţi liniare, cum ar fi reţea hidrografică sau drumuri. Liniile sunt localizate şi definite prin serii unice de perechi de coordonate (x,y). Liniile (cunoscute şi sub numele de arcuri în cazul modelelor topologice) sunt alcătuite din şiruri de segmente de dreaptă conectate. Fiecare segment este delimitat de un vertex (adică punct). Linear Events / Locaţie geografică de tip linear Caracteristici geografice localizate de-a lungul unui arc care reprezintă o rută din cadrul unui coverage ce conţine o reţea de drumuri. Link / Legare În cazul în care relaţia între tabelul sursă şi cel destinaţie este de tipul mai multe-la-unu, pentru asamblarea celor două tabele se foloseşte comanda Link. Spre deosebire de Join, Link nu formează un tabel virtual. Link afişează toate înregistrările candidate din tabelul sursă care sunt asociate cu o valoare unică în tabelul destinaţie. LIS Land Information System / Sistem Informatic Teritorial Este un sistem informatic implementat cu un GIS, având ca scop principal managementul şi analiza datelor refeitoare la organizarea teritoriului (inclusiv cadastru). Live Link / Legare reală, sau alipire în mod real O legare de tip dinamic între un cadru fix în Layout şi elementele sau documentele corespunzătoare în ArcView. Diagramele şi tabelele sunt întotdeauna legate în mod real. View-ul, legenda şi bara de scară sunt legate fie dinamic, fie static.

Page 238: introducere in gis si teledetectie

Glosar 238

Look-up Table / Tabelă suplimentară asociată cu cea atribut Un Look-up table este un tabel secundar care conţine informaţii adiţionale despre caracteristicile geografice identificate într-un câmp specificat din tabela de atribut (tabelul primar). Relaţiile care există între imaginile (articolele) din tabelul primar şi înregistrările din tabelul secundar pot fi de tipul unu-la-unu sau mai multe-la-unu. În ArcView comanda Join poate fi folosită pentru a crea o tabelă virtuală în care înregistrările din tabela Look-up sunt asociate cu înregistrările din tabelul primar, bazate pe valorile unui câmp comun. Macro O serie de instrucţiuni care împreună execută o anumită acţiune şi care se poate activa cu o singură comandă. Manhattan Distance / Distanţa Manhattan Sistem de măsură a distanţei bazat pe grid. Distanţa dintre două puncte se defineşte ca fiind dată în termeni ai distanţei rectangulare adică a numărului de celule în fiecare direcţie. Map Extent / Limitele hărţii Limitele rectangulare a hărţii, îaccepţiunea monitorului sau a imprimantei. Map Projection / Proiecţie cartografică Model matematic de reprezentare cartografică a unei suprafeţe 3D în 2D ţinându-se cont de distorsiunile suprafeţei Pământului. Fiecare tip de proiecţie are o anumită particularitate de conservare a unei mărimi, cum ar fi forma, distanţa, direcţia. Deoarece nici o transformare nu conservă toate elementele menţionate simultan, trebuie aleasă proiecţia care să conserve proprietatea pe care o cere aplicaţia. Map Scale / Scara hărţii O măsură de reprezentare redusă a realităţii, fie că este vorba de o hartă pe suport de hârtie, fie de o hartă digitală. În mod uzual este reprezentată ca fracţie în care numărătorul indică măsura pe hârtie (sau în reprezenatrea internă din fişierul conţinut în baza de date), iar numitorul măsura în teren. În

Page 239: introducere in gis si teledetectie

Glosar 239

ceea ce priveşte baza de date spaţială, noţiunea de scară îşi pierde sensul pe care îl are o hartă în formă tradiţională, deoarece programele încorporate în GIS oferă posibilitatea măririi/ micşorării hărţii sau a unei porţiuni din ea. De asemenea o hartă afişată pe un format A4 diferă total de aceeaşi hartă imprimată pe A1, deşi este vorba de acelaşi fişier. Problema acurateţei şi a preciziei se pune atunci când harta înfăţişată este la o scară mai mare decât cea digitizată. Map Units / Unităţi de măsură cartografice Unităţile de măsură cartografice sunt unităţile în care sunt stocate datele spaţiale prin coordonatele lor. În ArcView unităţile cartografice sunt folosite pentru fixarea scării unui View. Implicit sunt setate ca necunoscute (Unknown). Acestea se setează din fereastra de dialog View Properties, care e accesată din meniul View. Matchable Theme / Temă asociabilă O temă devine asociabilă după ce au fost construiţi indicii pentru geocodificare în conformitate cu stilul de adrese suportat de ArcView. Se foloseşte pentru a crea Adress Event Theme prin asocierea cu un tabel de adrese. Multispectral Bands / Benzi multispectrale Captarea unei imagini luate prin teledetecţie utilizând două sau mai multe benzi sperctrale. NDVI Normalized Difference Vegetation Index / Indicele de vegetaţie normalizat O tehnică a procesării de imagini care indică prezenţa sau absenţa vegetaţiei. Se calculează prin împărţirea diferenţei dintre valorile reflexiei în IR apropiat şi roşu, la suma celor două benzi.

Page 240: introducere in gis si teledetectie

Glosar 240

Network / Reţea 1. Model vectorial bazat numai pe arce şi noduri. Ca exemplu cităm: reţeaua de drumuri, reţeaua de înaltă tensiune, reţeaua apă/canal. ArcView are o extensie specializată pentru gestiunea reţelelor, nunită Network Analyst. 2. O structură a unei baze de date (bază de date reticulară). 3. Mai multe calculatoare care partajează resursele. Normalize / Normalizare Se aplică la o clasificare tematică şi reprezintă exprimarea valorilor unui câmp relativ la valorile altui câmp. Anumite date cum ar fi procentaje pot fi considerate deja normalizate. Pixel (Picture Element) / Pixel Cel mai mic element grafic de afişare pe ecran căruia i se asociază o culoare sau o intensitate luminoasă. Point Events / Punct de tip Events, sau punct care reprezintă o locaţie geografică Un punct de tip events este asociat cu un punct specific de-a lungul unei rute. Dacă o rută este o autostradă codificată din km în km (post), un punct events poate fi un accident localizat la un anumit post. Point Features / Punct ca şi primitivă grafică Este o entitate spaţială care reprezintă un element geografic punctiform. În sistemul vector el exprimă poziţia într-un sistem de coordonate. Unui punct i se poate ataşa o tabelă de atribut. Polygon Features / Poligonul ca primitivă grafică O reprezentare plană a unui areal format dintr-o linie frântă închisă. Este definit de un punct numit centroid, care se află în interiorul său şi la care se face referire prin tabela de atribut. Poligonul este definit de o serie de coordonate (x,y) care identifică perimetrul său. Poligoanele se folosesc pentru

Page 241: introducere in gis si teledetectie

Glosar 241

a reprezenta entităţi cu o anumită suprafaţă cum ar fi o parcelă, un judeţ sau o insulă. Project / Proiect Este o structură utilizată în ArcView pentru a organiza componentele unui View, Tables, Chart, Layout şi Script. Întreţine starea tuturor componentelor din ArcView ca şi configurarea interfeţei grafice utilizator. Informaţia este stocată într-un fişier ASCII cu extensia apr. Acest fişier nu conţine date spaţiale sau atribut, ci doar pointere care indică locul unde sunt înregistrate şi de unde să le ia pentru a executa o anumită operaţiune. Primary Colors / Culori primare Culori care atunci când sunt amestecate în diferite proporţii generează toate celelalte culori. Principiul care stă la baza redării culorilor generate în tuburi catodice (monitoare) utilizează aditive primeries (Roşu, Verde şi Albastru). Ele se numesc aditive deoarece se porneşte de la negru (absenţa totală a luminii) şi în mod progresiv se adaugă diferite combinaţii ale celor trei culori. În sistemul aditive, roşu şi albastru generează magenta (purpuriu), albastru şi verde va rezulta cyan (azuriu), iar roşu şi verde produce galben. Toate cele trei adunate (aditive) generează alb. Imprimantele utilizează substractive primaries (Magenta, Cyan, Galben). Se numesc substractive deoarece cernelurile acţionează ca filtre ce extrag (substract) o anumită lungime de undă. Astfel plecând cu toate lungimile de undă combinate (alb) culorile primare sunt amestecate prin extragerea unei lungimi de undă particulare. În sistemul substractive magenta şi cyan generează albastru, magenta şi galben rezultă roşu, cyan şi galben produce verde, iar toate culorile amestecate generează negru (aproximativ). Raster Data / Date în sistem raster Raster este un sistem de reprezentare a datelor spaşiale bazat pe o matrice de celule de suprafaţă egală, cărora li s-au atribuit o valoare corespunzătoare unei culori. Datele raster nu au coordonate. Referirea la entităţile geografice reprezentate în acest sistem se face după numărul de linie şi numărul de

Page 242: introducere in gis si teledetectie

Glosar 242

coloană, începând cu celula stânga sus care are valoarea (0,0). La o rezoluţie maximă o celulă se confundă cu un pixel. Valorile egale, vizualizate cu aceeaşi culoare pe monitor, corespund unei aceleiaşi entităţi geografice. Exemplu: păşune în verde, lac în albastru. Record / Articol Articolul este unitatea elementară care constituie un fişier – bază de date. Într-o bază de date relaţionară un articol reprezintă un rând. Relational Database / Bază de date relaţionară O bază de date cu o structură sub formă de tabele. Fiecare tabel conţine informaţii relative la o caracteristică geografică particulară şi este legată cu alte tabele printr-un câmp comun. Relational Join / Asamblare relaţionară Asamblarea a două baze de date relaţionare este alipirea acestora după un câmp comun, rezultând o altă bază de date mai extinsă. Datele din noua bază de date pot fi reprezentate spaţial, ca atribute a entităţilor grafice. În ArcView, rezultatul unei asamblări a două tabele, unul atribut şi unul fişier dbf, ambele având un câmp comun, rezultă un singur tabel virtual în cadrul unui proiect. Cele două tabele sunt gestionate separat pe disc. Remote Sensing / Teledetecţie Un complex de activităţi ce are drept scop obţinerea de la distanţă, pe baza interacţiunii dintre obiectele de pe suprafaţa Pământului şi nişte senzori sensibili la radiaţia electromagnetică, de informaţii sub formă de iamagini fotografice convenţionale (în format analogic) sau de imagini raster (în format digital). Resolution / Rezoluţie În sistemul vector, rezoluţia reprezintă cel mai mic increment care este perceput de un echipament de intrare (digitizor). În sistemul raster (ca şi în imaginile digitale), rezoluţia este suprafaţa maximă de pe Pământ căreia îi

Page 243: introducere in gis si teledetectie

Glosar 243

corespunde un pixel. De exemplu o rezoluţie de 10x10 înseamnă că unui pixel îi revine 10 mp. Cu alte cuvinte nu se pot percepe entităţi geografice sub 10 m. RMS Rout Mean Square Error / Eroarea celor mai mici pătrate O măsură a abaterii de la valorile adevărate. Se estimează luând nişte măsurători care se compară cu valorile lor adevărate. Aceste diferenţe sunt ridicate la pătrat şi însumate. Suma se împarte la numărul de măsurători obţinându-se o abatere medie pătratică. Se extrage radical din aceasta pentru a obţine o caracteristică a erorii în aceleaşi unităţi ca şi măsurările originale. RMS este comparabil direct cu cu conceptul de abatere standard (standard deviation). Route Events / Rută de tip event Reprezintă locaţii relative ale obiectelor (caracteristicilor geografice) de-a lungul unei rute, cum ar fi de exemplu o reţea de înaltă tensiune. În acest caz locaţiile fac referire la o distanţă faţă de un punct de început, cum ar fi 3 km de la staţia X. Se prezintă în trei formate: punctual, liniar şi continuu. Scanning / Scanare Procedeul prin care o hartă pe suport de hârtie este transformată în formă digitală, utilizându-se un echipament numit scanner, care conţine un sistem optic fotosensibil. Harta este înregistrată sub forma unei imagini (matrice de pixeli). Fiecărui pixel i se atribuie un număr, care este asociat cu o anumită culoare. Imaginea poate fi reprodusă în forma ei iniţială, georeferenţiată, sau supusă unui proces numit vectorizare în vederea transformării ei într-o hartă vectorială. Script Este un macro ArcView scris în limbajul Avenue (propriu lui ArcView) pentru a particulariza mediul ArcView. Se execută în cadrul unui proiect.

Page 244: introducere in gis si teledetectie

Glosar 244

Shapefile Este formatul propriu de reprezentare a datelor spaţiale în ArcView. Spre deosebire de coverage din Arc/Info, shapefile este un format simplu, fără topologie care oferă avantajele unei afişări rapide, precum şi avantajul de a fi creat sau editat într-o manieră facilă. Poate fi exportat în Arc/Info şi în alte produse. Spatial Analysis / Analiză spaţială Complex de prograne care înglobează tehnici aplicabile datelor cu referinţă spaţială în vederea extragerii datelor sau a generării unei informaţii geografice. Se poate folosi pentru modelarea interacţiunilor geografice complexe. Spatial Model / Model spaţial O reprezentare simbolică a unui proces sau fenomen precum şi a interacţiunilor dintre variabilele care caracterizează acesta. În cadrul GIS, acesta se materializează printr-un set de reguli şi proceduri aparţinând analizei spaţiale asociat cu un fenomen spaţial. SQL Structured Query Language / Limbaj structurat de interogare Un limbaj dezvoltat de firma IBM în anii ’70 pentru definirea şi manipularea datelor dintr-o bază de date relaţionară. A devenit un standard. Este folosit de unele firme care livrează produse GIS pentru interogarea BDG. Statik Link / Legătură statică La reprezentarea unui document cu Layout anumite obiecte rămân statice (cum ar fi bara de scară) în sensul că, dacă se modifică în datele iniţial din cadrul unui proiect ArcView, acestea nu se vor reflecta în afişarea la imprimantă (plotter). Street Net / Reţeaua de străzi Reprezintă un set de date spaţiale compuse dintr-o serie de segmente. Fiecare segment este codificat cu un domeniu de adrese ( de la…până la…) permiţând ca tema rezultată să fie geocodificată.

Page 245: introducere in gis si teledetectie

Glosar 245

Table / Tabel Tabelul este unitatea de bază de stocare a bazei de date atribut. Este compus din câm-puri (coloane), fiecare având un nume şi articole (linii) fiecare având acelaşi număr de coloane, deci aceeaşi structură. ArcView acceptă două feluri de tabele: un tabel atribut care este “legat” de temă (shapefile) şi se creează odată cu aceasta, şi un tabel de provenienţă extremă (creat cu dBASE, INFO sau un editor ASCII în format CSV). Acesta din urmă, în mod obligatoriu trebuie să iniţieze în structura sa un câmp comun. Prin comanda Join poate fi alipit la tabela atribut rezultând ceea ce se numeşte în ArcView un tabel virtual. În felul acesta datele conţinute în fişierele create extern pot fi vizualizate pe hartă. Cu alte cuvinte, o tabelă alipită la atribut poate fi integrată spaţial. În principiu tabelele suportă orice aplicaţii ale unui SGBD relaţionar. Tesselation / Teselaţie O diviziune a unui areal în 2D sau 3D, în elemente spaţiale contigue care acoperă complet suprafaţa. În cazul teselaţiei regulate, elementele trebuie să aibă aceeaşi mărime sau formă (triunghiuri, hexagoane etc). Un grid sau un raster este un exemplu de teselaţie regulată. În cazul neregulat avem poligoane de diferite forme şi dimensiuni. TIN este un exemplu de teselaţie neregulată. Thematic Classification / Clasificare tematică O clasificare tematică reprezintă o asignare de simboluri unor obiecte geografice pe baza unor valori din tabela de atribut a temei, inclusiv tabele externe care au fost alipite (prin Join) la atribut. O clasificare poate fi aplicată unei teme bazate fie pe un domeniu de valori, fie pe valori unice atribuite unui câmp. În ArcView numărul maxim de clase în ceea ce priveşte tipul de clasificare este 64. De obicei se folosesc până la 6 clase. Thematic Map / Hartă tematică O hartă tematică este o hartă digitală care înfăţişează un set de caracteristici geografice de aceeaşi natură. Exemple: harta bazinelor hidrografice, harta administrativă clasificată după populaţie, harta solurilor, utilizarea terenurilor etc.

Page 246: introducere in gis si teledetectie

Glosar 246

TIN Triangulated Irregular Network / Reţea triunghiulară neregulată O metodă de creare a suprafeţelor în 3D, utilizându-se valori date pe puncte, în sistemul vector. Este creat dintr-un număr de puncte distribuite în spaţiu care se unesc între ele formând triunghiuri. Fiecare punct are cordonate (x,y) plus unul sau mai multe atribute (cum ar fi înălţimea). Valorile de atribut pentru situaţiile în care nu se cunosc sunt calculate prin interpolare. Topological Propreties / Proprietăţi topologice Proprietăţi care definesc relaţia relativă între elemente spaţiale a unei hărţi vectoriale. Astfel localizarea este independentă de sistemul de coordonate. Proprietăţile topologice sunt conectivitatea, adiacenţa şi poziţia relativă. Topology / Topologie Strict la obiect topologia este studiul proprietăţilor figurilor geometrice care sunt invariante la deformări continue. În GIS proprietăţile topologice cum ar fi conectivitatea, adiacenţa şi poziţia relativă sunt în mod uzual exprimări ale relaţiilor dintre noduri, joncţiuni şi poligoane. Cu alte cuvinte este vorba de relaţii spaţiale între obiectele cartografice conectate sau adiacente, proprie sistemului vectorial. Theme / Temă O temă este un sistem de date spaţiale similare asociate cu atributele respective. Este un concept ArcView. O hartă este compusă din una sau mai multe teme suprapuse. Exemple de teme: harta demografică, reţeaua de drumuri, reţeaua hidrografică. Dintr-un alt punct de vedere acestea sunt considerate straturi. Clasele de obiecte spaţiale sunt: puncte, arce, poligoane, rute, etichete, adnotaţii, regiuni. Rutele şi regiunile (concepte Arc/Info) sunt clase complexe de obiecte geografice formate din puncte, arce, noduri, şi poligoane dar tratate ca o singură entitate. În ArcView avem trei tipuri de obiecte geografiec de bază: puncte, linii şi poligoane. În principiu pot exista mai mult decât un singur obiect spaţial într-o temă. De exemplu o reprezentare a recensământului unui teritoriu poate conţine atât linii, reprezentând străzi, cât şi poligoane reprezentând areale rezidenţiale. Trebuie menţionat faptul că, în unele produse GIS nu se permite existenţa mai multor tipuri de entităţi

Page 247: introducere in gis si teledetectie

Glosar 247

grafice. De exemplu, în Arc/Info într-un coverage nu pot exista puncte şi poligoane, celelalte combinaţii fiind permise. Vector Data / Date vectoriale Model de date pentru reprezentarea obiectelor cartografice utilizând un sistem de coordonate carteziene. Se bazează pe primitive grafice (punct, arc, nod, poligon). Vrtex / Punct Vertex este un punct intermediar care direcţionează un arc şi este localizat prin coordonate (x,y). În cazul modelului topologic de reţea, un arc este format dintr-o succesiune de segmente puse cap la cap (linie frântă) şi începe şi se sfârşeşte cu un nod. Trebuie să deosebim un vertex de un punct ca primitivă grafică. Termenul de vertex se foloseşte pentru direcţionarea unui arc. Un capăt de linie se mai numeşte nod (în cazul modelelor topologice). View Este fereastra cadru al ArcView în care se lucrează. Poate fi privită ca o colecţie organizată de teme. Se compune dintr-o suprafaţă de afişare cartografică şi o zonă numită Table of Contents, care conţine numele temelor prezentate în View precum şi legenda. Selectarea temei se răsfrânge asupra afişării. View este principalul instrument de lucru al ArcView. Tables, Chart şi Layaout sunt legate de temele conţinute în View. Un View impune o structură de organizare a temelor şi furnizează mijloacele pentru afişare, interogare şi analiza datelor. Aceasta se realizează prin interacţiunea a trei componente primare: afişarea hărţii, Table of Contents şi interfaţa grafică al View. X,Y Coordinate / Coordonate (X,Y) Coordonatele (X,Y) sunt folosite pentru a putea referi o locaţie geografică. Toate datele spaţiale sunt asociate, într-un fel sau altul cu coordonate (X,Y). Cel mai des utilizat sistem de coordonate în geografie este sistemul de coordonate geografice (latitudinea, longitudinea).

Page 248: introducere in gis si teledetectie

Glosar 248

X,Y Events În GIS, X,Y Events reprezintă locaţii exacte ale obiectelor poziţionate pe hartă prin coordonate (X,Y). În mod normal sistemul de coordonate este cel geografic, dar poate fi folosit şi cel cartezian. Zoom Comandă care produce mărirea sau micşorarea unei porţiuni din hartă.

Page 249: introducere in gis si teledetectie

Summary 249

Summary:

Initiating in GIS and Remote Sensing

Remote Sensing (RS) and Geographical Information Systems (GIS) are two of the leading technologies answering questions about spatial and temporal dimensions of landscape and natural resources. Processed and analysed images, combined with other data and visualisation techniques, and being employed in GIS by a wide variety of resource planner and managers, private sector entrepreneurs, scientists and public policy decision makers. Basically, the two technologies are linked at the most fundamental levels of measurement, mapping, monitoring modelling and management.

The intention of this book is to help people who manage spatial data understand and apply principles of GIS and RS. It focuses on the basic concepts of GIS, RS and finally accomplishing an ArcView project.

In Part One we attempted to show how various data gathering, analysing and presentational techniques can enhance geographical work, and how these techniques could be integrated within the emerging concept of Geographic Information System. In short, GIS is a computer-based system that can deal with any type of information about features that can be referenced by geographical location. These systems are capable of handling both locational data and attribute data about such features.

The real world can be described only in terms of models which delineate the concepts and procedures needed to translate observations and measurements into meaningful data in GIS. Objects in a GIS data model are basically described in terms of identity type, geometric elements, attributes, relations and qualities.

Spatial data is presented in two ways: as vector data in the form of points, lines and areas or as grid or raster data in the form of uniform organised cells. Every point from a map and its real corespondent may be uniquely located using two or three numbers in a co-ordinate system. Mathematically a vector is a straight line, having both magnitude and direction. Therefore a straight line between two data co-ordinate points on a digital map is a vector. In the vector model, points, lines and polygons are the homogeneous units which carry information. These three types of objects may be graphically represented using co-ordinate data. The objects may also carry attributes which can be digitised, and all digital information can be stored.

The storage of cartographic data involves standardisation trough conversion reference systems and uniform formats. Cartographic data from various sources can, with some limitations, be combined. Standardised storage

Page 250: introducere in gis si teledetectie

Summary 250

makes the presentation of data compiled from dissimilar sources much easier. Digital map data are stored in databases (Spatial Data Base)

There are two types of vector models: the spaghetti model and the topological spatial data model. The Spaghetti model is a collection of points with line segments having no real connections. There are no specific points that designate where lines might cross, nor are there any details of logical relationships between objects. Polygons are represented by their circumscribing boundary, as a string of co-ordinates, so that correspondent boundaries between adjacent polygons are registered twice, often with slightly differing co-ordinates.

Topology is the branch of mathematics that deals with geometric properties which remain invariant under certain transformations such as stretching or bending. In topology models the connections between objects are described independently of their co-ordinates: their topology remains fixed as geometry is stretched and bent. The topology models employs nodes and links. A node is a start point or an endpoint of an arc. A link is a segment of a line between two nodes. Links connect to each other only at nodes. Unique identifiers are assigned to all links and nodes, and attribute data describing connections are associated with all identifiers. Topology can therefore be described in three tables: the polygon topology table lists the links comprising all polygons, each being identified by a number; the node topology table lists the links that meet at each node; the link topology table lists the start and end nodes of each link and the polygons situated on the left and right of each link (left and right being defined in the direction from a designated start node to a end node. Topological coding includes spatial relationships (connectivity and adjacency) among features of the data structure.

The raster model represents reality through selected surfaces arranged in regular cells which are usually rectangular or square. The cells of a model are given in a sequence determined by a hierarchy of rows and columns in a matrix, with numbering starting from the upper left corner. The cells are often called pixels, a term borrowed from the video screen technology. The geometric location of a cell, and hence of the object it represents, is stated in terms of its row and column numbers. This identification corresponds to the directional co-ordinates of the vector model. Raster models are created by assigning real-world values to pixels. The assigned values comprise the attributes of the objects that the cells represent. Values should be assigned to all the pixels in a raster, one value to one pixel. The cells of a thematic layer may be coded so that their values correspond to identifiers in a given attribute table.

One of the basic decision in GIS design involves the choice between vector and raster models, each of which has advantages and disadvantages. Vector data formats have the advantage of relatively lower data volumes,

Page 251: introducere in gis si teledetectie

Summary 251

better spatial resolution and the preservation of topological data relationships. Certain operations, like overlay analysing are more complex computationally in a vector data format than in raster formats. Raster systems have simpler data structures. They have greater computational efficiency, and they represent features having high spatial variability. On the other hand raster data volumes are relatively greater, and the spatial resolution is limited to the size of the cells comprising the raster. The vector model has been dominant in commercial GIS implementation. The raster model has been used more frequently in natural resource planning and management and in teaching because it is more easily explained and used.

Before dissimilar cartographical data may be used in GIS, they must be referenced in a common system. This process is called georeferencing.

Attribute date are most easily stored in tabular form. Each line in a table represents an object, each column an attribute (alphanumeric data). Attribute data are therefore often called tabular data and are normally stored in a relational database. Common identifiers in map and attribute permit moving from map data to attribute data and vice versa. The link between the two databases is called geocoding.

There are five methods of producing digital map data: digitising existing maps with a digitizer; scanning existing maps; digital photogrametric map production; manual entry of measured and computed co-ordinates and importing from other digital sources. Digitising is the process of conversion of analogue maps into a computer-readable form. There are different methods, for example: automated digitising, point digitising or stream digitising. Digitizers have their own internal co-ordinate system which may be related to terrain co-ordinates by cross-registering four to six or more co-ordinates with known terrain co-ordinates. These ground control points permit the computation of transformation parameters in user system of co-ordinates. Some programs convert co-ordinates continuously during digitising, while others convert it in the editing phase. This phase includes the tasks: error correction, entering missing data and construct topology. Forming topology also reveals many errors. Typically, the same polygon number will be assured to both sides of an unconnected line in a polygon structure. Scanning is a conversion of a map from analogue format to a digital image comprising a regular grid of pixels. Scanners can register colour using magenta, cyan and blue filters. Maps are scanned in order to use digital image data as bases for other map information and convert scanned data to vector format for use in a vector GIS. Some scanners convert raster data to vector data in the scanning process itself, and simultaneously present the results on the screen. Scanning senses everything on a map, including maps labels and other unwanted information. Data may be improved by structuring binary

Page 252: introducere in gis si teledetectie

Summary 252

information in three categories: shapes, potential symbols and noise. Noise designates such information as stains and extraneous lines that are registered but not require. The noise can filtered out together with the potential symbols. Therefore, extensive editing is almost always is necessary. There are two ways to obtain a vector format: automatic line tracer and manual tracing. Co-ordinates are computed continuously for all points on a line, as they are by a digitizer. Global Positioning System (GPS) is a constellation of radio-emitting satellites and a mobile receiver, developed by the U.S. Department of Defence, used to determine location on the Earth’s surface. It is possible accurately to determine one’s location at or near surface of the Earth without the need for any reference marks. Accuracy can be increased further by simultaneously using data from two receivers, provided that the position of one of them is known accuracy. This system is called differential GPS. GPS is based on the WGS84 geocentric co-ordinate system may be transformed to other co-ordinate systems. GPS has been integrated directly with several GIS. In general, GPS data may be regarded in the same way as other digital map data. Coding of GPS data in GIS may be performed in the field to determine accurately the positions of roads intersections, wells and the like. CAD – generating drawing may be integrated into GIS in the same way as text, via tables with pointers to CAD file addresses. They also may be entered directly as, with map data, via a common transfer format. Many people prefer to digitise in CAD format and than the file will be imported (as DXF file) in GIS. DXF files have no topology. Maps provide an effective representation of spatial distribution because the human eye is adept at detecting spatial patterns. But maps alone are often not sufficient for analysis of spatial order and spatial association. The interpretation of spatial relationship patterns by visual examination of a map is subjective, perception of any map pattern may vary from person to person. Recent advances in GIS technology have created a new area for spatial analysis. The most important contribution is the establishment of a link between map-based analysis of spatial patterns and rigorous quantitative analytical methods. With appropriate measurement of map features, interpretation of spatial patterns is no longer subjective. Because spatial patterns can be objectively assessed, hypotheses can be formulated and verified. The scope of spatial analysis in GIS range from a simple query about the spatial phenomenon to combinations of attribute queries and complex generation of new data sets from the existent database.

Spatial analysis is the most important uses of GIS. GIS operational procedures and analytical tasks that are particularly useful for analysis include: single layer operations, multiple layer operations, point pattern analysis, network analysis, surface analysis, grid analysis and spatial

Page 253: introducere in gis si teledetectie

Summary 253

modelling. Single layer operations provide the most fundamental tools of data preparation for spatial analysis. Operational procedures for manipulating map features on a single layer include boundary operations, proximity analysis, feature identification and selection, and feature classification. Single layer operations are essential for data preparation. In most cases, spatial data must be manipulated to generate appropriate data sets for coverage of a specific geographical area or to meet certain selection criteria.

Multiple layer operations provide the most fundamental tools for spatial analysis because they allow for the manipulation of data organised on separate layers and the examination of relationship among different features. These operations can be classified into the following three categories: overlay, proximity and spatial correlation analysis. Overlay analysis involves the logical connection and manipulation of spatial data on separate layers. Proximity analysis deals with procedures that are based on distance measurement between features on different layers. Spatial correlation analysis is used for revealing the relationships between features of difference types.

Point patterns is defined as the spatial pattern of the distribution of a set of point feature. Because points are zero-dimensional features, the only valid measurement of points distributions are the number of occurrences in the pattern and respective geographic locations. Area is not a valid measure, even though in most cases point features on a map occupy space. Point features represent the simplest form of spatial units; distance is the only significant spatial relationship among point features. The distribution of point features can be described by frequency, density, geometric centre, spatial dispersion and spatial arrangement. In general, common point pattern analysis procedures include the observation of distributions based on descriptive statistics, examination of spatial arrangement among point features, and further investigation of spatial patterns through evaluating spatial autocorrelation statistics.

Network analysis deals with two types of problems: the structure of connection among the line feature and the movement in the system through the connected lines. This analysis deals with physical lines such streets, roads, pipe lines, and the like. Virtual lines, like political administrative boundaries do not affect the mobility of structure. A network consists of a number of line segments that are interconnected in some way. Each line is defined by start and end nodes. A segment may contain intermediate points of known locations called vertices. The difference between vertices and nodes is that nodes carry information about topology. Topological relationship defined by the nodes determine the connectivity of the network. Each segment is associated with impedance factor, which represent the length or distance from one end to the other. This entity may be defined according to the nature of problem (time, costs). If a segment is directly connected to another, then the two segment

Page 254: introducere in gis si teledetectie

Summary 254

share a common node. If two segments are indirectly connected, then you should be able to traverse through connected segments between these two segments.

Traditionally network analysis is a subdiscipline of transportation research. Topics related to network analysis are covered in transportation geography, planning, civil engineering an the like. Analysis of a transportation system or a communication network starts with an evaluation of network structure. This evaluation allows to understand the potential and limitation of the system under consideration. The most critical element of information about spatial relationships among a set of line feature is connectivity. For instance, calculating the cost effectiveness of new construction versus expansion of the existing street network can only be evaluated by means of a though investigation of the impact of each alternative proposal.

The distribution of any spatial phenomenon can be most effectively represented by three-dimensional perspective diagram showing the surface of variations. Surface analysis entails analysing the distribution of a variable which can be represented in the third dimension (3D). Conventionally, the 3D attribute is called the z variable and can be organised in a GIS in different ways. The z variable can be anything from a physical attribute to socio-economic variable. Usually the z variable representing elevation. There are three main model for representation elevation: point model (irregularly spaced points), line model (digitised contours) and surface (Triangulated Irregular Network – TIN). In its simplest form, surface data can be organised in a set of irregularly points. In this case each record represents a point on the map. The point’s co-ordinate (x,y) represent location and z variable specifies its volumetric attribute. This type of data organisation is commonly used by land surveyors. Surface information can also be organised in a series of digitised contours. Contours are two-dimensional representation of a three-dimensional surface. However, digitised contours are not suitable for surface analysis and most GISs covert this format in grid/lattice format or as a set of triangulated irregular network. In TIN case the surface is converted into a set of triangular facets, and the data are stored in the form of polygons that have degenerated into triangle. The z variable can be organised at the vertices of triangular facets such that both the slope and aspect of facet are computable. The TIN structure incorporate the advantage of irregularly spaced points in that the density of the points is dependent on terrain. In other words, areas of great variation in terrain require a higher density of points to more accurately represent the topography, while areas of simple terrain can be more efficiently represented by fewer data points.

Spatial interpolation is the key process in surface analysis and involves the conversion of a set of discrete data points into a continuous distribution, based on the assumption that the change on the surface is gradual

Page 255: introducere in gis si teledetectie

Summary 255

and consistent. The surface generated from different methods of interpolation could be quite different.

In grid analysis, geographical units are regularly spaced, and the location of each units are regularly spaced, and the location of each unit is referenced by row and column position. The referencing of rows and columns is different from the typical structure of Cartesian co-ordinate system. In a co-ordinate system, the value of x along the orizontal axis increases to the right an the value of y along the vertical axis increases upward. The columns in a grid also increase to the right, and the rows increase downward. Analysis of gridded data is an important area of GIS – based spatial analysis due to the existence of large volumes of geographic information organised in a grid format. The regularity in the arrangement of geographic units allows for the underlying spatial relationships to be efficiently formulated.

Like any format of data, grid format have advantages and disadvantages. The advantages are: efficient processing (because the cells are regularly spaced with identical spatial properties multiple layers operations can be processed very efficiently; the operations are like the operations on matrix numbers); numerous existing sources (satellite imagery, scanned aerial photos etc); different feature types organised in the same layer (the same grid may consist of point features, line features and area features, as long as different features are assigned different values). The mains disadvantages of grid format are: data redundancy (when data elements are organised in a regularly spaced system, there is a data point at the location of every grid cells, regardless of whether the data element is needed or not); resolution confusion (gridded data give an unnatural look and unrealistic presentation unless the resolution is sufficiently high).

The major difference between vector and raster processing lies in the organisation of geographic units, that is polygons and cells. In GIS applications these different data types are processed differently. The assignment of the data values (attributes) can follow different methods, each of which may result in a different grid definition. The grid data operations and analytical methods may not be directly applicable to vector based data.

Common operations in grid analysis consists in the following groups: single layer operations, multiple layer operations, statistical analysis, and surface analysis. In the first group the elementary operations are: distance between cells, multiplication of the values with a scalar, filter and the like. In the second group there are the follow elementary mains operations: add, subtract, multiplication, division, normalising. The statistical operations on the grid structures are almost the same like the operations on satellite imagery.

GISs are designed to assembling, integrating and analysing spatial information in a decision-making context. These systems help in modelling complex geospatial phenomena and their output serves to better manage

Page 256: introducere in gis si teledetectie

Summary 256

global resources. A spatial model simulates real-world processes. There are two reasons for constructing such a model. From a pragmatic point of view decisions need to be made and actions taken about spatial phenomena. From a philosophical point of view a process model may be the only way of evaluating our understanding of the complex behaviour of spatial systems.

There are several types of spatial model, don’t we mention: conceptual models and mathematical models. Conceptual models are usually expressed in verbal or graphical form, and attempt to describe in words or pictures quantitative and qualitative interaction between real-world features. The most common conceptual model is a system diagram. Which uses symbols to describe the main components and linkages of the model. Mathematical models use a range of techniques including deterministic, stochastic and optimisation methods. In deterministic models, there is only one possible answer for a given set of inputs. Stochastic models recognise that there could be a range of possible outcomes for a given set of inputs, and express the likelihood of each one happening as a probability. Optimisation models are constructed to maximise or minimise some aspect of the model’s impute (so called scope function). In GIS both approaches are used to model spatial processes. Unfortunately, proprietary GIS software provides few procedures (with some exception) for spatial modelling. In many ways this is understandable since the process models are heavily adapted to meet the requirement of particular applications. In most of situations it is desirable to use an specific modelling software in combination with GIS.

Remote Sensing is a technology used to gather data from a distance,

with sensors recording reflected or emitted energy. All kind of natural or artificial features emit and reflect energy differently throughout the Electromagnetic (EM) spectrum. These differences make it possible to measure, map, and employ imagery collected through time. The data are available in two formats: analogue (photo) and electronic (digital).

For Earth observations, the EM spectrum typically spans wavelengths from ultraviolet (UV) to microwave (MW). UV wavelength are shorter than visible and are mainly use in fluorescence studies for mineral exploration, oil spill detection and other applications where electron shifts result in photos of radiated light. The visible region records pigments resulting from particular chemical and molecular structures. Reflective infrared (RIR) radiation is used mainly as a means for distinguishing vigorous and stressed vegetation. The short wavelength infrared is useful in atmospheric studies, to distinguish snow from clouds.

Most satellite remote sensing data are currently acquired by multispectral scanners and linear array device and they collect data in a few broad spectral regions similar to the green, red and RIR. The digital raster data

Page 257: introducere in gis si teledetectie

Summary 257

received at ground stations comes in a continuous stream as long as the satellite is within line-of-site of the receiver. The rate of transmission is about some megabytes per second. Incoming reflected radiation is recorded in analogue form as a voltage measured in microwats per square centimetre per steradian. This analogue reflectance curve must be converted into its digital equivalent.

Resolution is a complex function involving several design trade-offs. In its simple form, ground resolution is the smallest area on the ground from which reflectance measurement can be made by a given sensor at a given altitude having a specific width. Usually is measured in metres. Radiometric resolution refers essentially to how finely the spectral response of each ground point is devised. The voltage representing the range of response from zero to saturation can be scaled to provide coarse or fine detail, but the finer the detail, the larger the amount of telemetered or recorded raw data. Spectral resolution, like ground resolution, depends on interrelated design trade-offs. The most important task is to select spectral channels required to detect desired ground phenomena. It is necessary to understand the spectral properties of surface materials and processes well enough to select the most appropriate channels. Having located where data are required in the spectrum, the next task is to narrow the spectral bandwidth to detect specific attributes of interest. Temporal resolution is the frequency of revisits a specific area.

There are several satellite sensor systems currently providing operational raster data. The characteristics of these systems vary according to the designed goals.

Image processing is achieved through a variety of mathematical operations on the digital numbers (DN) values to improve feature delectability and interpretability. The image processing techniques used depend on the desired results. Digital image processing is generally divided into five groups, based on the objective: image correction (correction of the digital image in respect of various geometric and radiometric distortions); image registration (superimposing of images by different sensors from different platforms and / or at different times, over one other or on to a standard map projection); image enhancement (enhance certain features of interest); image segmentation and fusion (subdivide an image and merge several images); image classification (classification of pixels of a scene into various thematic groups, based on multispectral responses).

The purpose of image correction, also called image restoration, is to rectify the recorded data for various radiometric and geometric distortions. The main radiometric corrections are: destripping, noise removal, the correction due of solar illumination variations, atmospheric contribution. The geometric corrections are: panoramic distortion, skewing due to the Earth’s rotation. Registration is the process of superimposing images, maps or data-

Page 258: introducere in gis si teledetectie

Summary 258

sets over one another with geometric precision, data derived from the dame ground element in different sensor. In many situations, we have multisensor, multitemporal, multiplatform or even multidisciplinary data which can collectively be processed of an area. For integrated study the multi-images must be registered over each other. Digital image registration basically uses technique of co-ordinate transformation. Some control points in the two images define transformation parameters. The steps in image registration are follow: selection of basic image, selection of control points, matching of control points, computing the co-ordinate transformation, and interpolating of data. The purpose of image enhancement is to render the images more interpretable, i.e. some features should become better discernible (important), and other features undiscernible (unimportant), in a specific context. It must be necessarily that the digital image be corrected for radiometric distortions, prior image enhancement, otherwise the errors also become enhanced. As a first preparatory step for image enhancement, it is pertinent that statistical data distribution in a image be known. A histogram describes data distribution in a single image an scatterogram provide an idea of relative data distribution in multiple images. Image enhancements can be broadly grouped into two main types: single image enhancement and multiple image enhancement. First group contain: contrast stretching, edge enhancement, image smoothing. The second group contain: addition and subtraction, principal components transformation and rationing.

If the image does not completely cover the image domain it is necessary to use several images; in the case of contiguous images obtained from the same satellite ground track on the same day, the raw images are rigorously identical over their common zone and one can edge-match before any other processing. In all other cases, two contiguous scenes never have exactly the same radiometry in their overlapping zone. For each channel one has to define an image-radiometry transformation law for equalising the radiometry of the image with those of the image selected as the reference one over their common zone. If the interactive image display system is available, the join-line in the common zone of the two images can be defined by interactive plotting on the screen. In this case one should be careful to use “natural” break points, e.g. edges or breaks in the landscape. Once the join-line has been defined, mosaiking becomes a simple I/O procedure. When the side-lap between images is small or when the orbits are not parallel and far from in accordance with map Nord-South direction, a special method must be used.

The purpose of digital image classification is to construct thematic maps where each pixel in the scene is assuaged to particular class of object by name, based on spectral response. The methods of image classification are based on the principles of digital pattern recognition. Each DN value is a class

Page 259: introducere in gis si teledetectie

Summary 259

representing separate user-designed surface feature categories. Every class carries a list of attributes and is generally colour-coded for quick visual identification. The two main steps in theme extraction are clustering and gathering class statistics, and classification of the continuous multispectral image data into a single thematic layer. The clustering process can be further divided into two different methods: unsupervised and supervised. Unsupervised classification is a way of creating groups of similar surface features without a priori knowledge of the items to be classified. The total spectral response of all pixels is inspected for statistical relationships and clustered into similar groupings. It is the interpreter’s responsibility to assign names to the grouping. Some classes may be eliminated because they represent to many different features, or classes may need to be merged because they represent redundant information. Supervised classification allows the user to define which groups are based on a priori knowledge of area. One of the several methods is to draw polygons on the screen defining known features. Another method is to statistically seed similar areas based on a known point. Because a principal assumption is that the training area is typical of the whole category, great care must be taken to select the training area. As with unsupervised classification, supervised classification produces a signature file that should be evaluated and possibly modified or refined. An unbiased assessment of the accuracy of classification results is often obtained by sampling to determine the proportion of pixels correctly classified. An estimate of overall classification accuracy of a thematic map made from satellite data can be obtained as well as accuracies for individual map categories.

Visual Image interpretation is often a practical and cost-effective means for extracting useful thematic information from satellite imagery. It is important to understand both the procedures used by a skilled image analyst when performing an image-interpretation task and the concepts on which those procedures are based.

Colour display (on the screen and on the plotter) is one of most important problem in digital image processing and finally image-interpretation. The detailed psychophysical mechanism by which we see colour a still not fully understood. The human brain receives colour impulse from the eye via three separate light receptors in the retina. These receptors respond to blue, green and red light, respectively. What colour we associate with a particular objects depends on the particular amount of blue, green and red it reflects. We mix impulses from the retina’s blue receptor with those from the green and red receptors. Added together, these three impulses result in the perception of a single colour for any given object. A change in the relative quantity of blue, green or red light coming from the object changes the colour we associate with it. In short, we perceive all colours by synthesising

Page 260: introducere in gis si teledetectie

Summary 260

relative amounts of just three. Digital image are typically displayed (on the screen) these three colours (RGB), named additive primaries. In varying combinations and intensities, RGB can produces an extremely wide range of colours. A combination of red and green produces yellow; red and blue produces magenta (a purplish-red), and blue and green produces cyan (a greenish-blue). Red, blue and green light together produces white, while absence of any light is perceived as black. The second important mode uses reflected light. The surface of the map acts as a filter, absorbing or subtracting out certain wavelengths of light and allowing other wavelengths to reach a person’s eyes. The colour which is perceived at any point of the map is determined by combination and intensities of wavelengths that are finally reflected. The primary colours of this mode called subtractive primaries are cyan, magenta and yellow (CMY). cyan, magenta and yellow inks are three filters which, when are applied to a surface in different amounts and combinations, can produce a very wide range of colours. The absence of filtering pigments produces the sensation of white, while the combination of cyan, magenta and yellow produces a dark colour approaching black. A mixture of cyan and magenta produces sensation of blue, cyan and yellow produce green and magenta and yellow produce red.

Integrated system, managing both traditional geographic data (most often in vector format) and remote sensing image are still in development. This integration can be used for simultaneous processing within same system. If the images are stored in rectified form once they have been processed allow direct registration with other geographical data (so called geo-coded system). The RS data can be integrated in two ways: either as pre-processed data (as an image) or as classified results (as a map). Whether the former or the latter form is selected depends on the intended use (and GIS software used).

Page 261: introducere in gis si teledetectie

Bibliografie 261

Bibliografie 1. Baros S.Lopez, Neville P.R.H., Messina J. (1996) Image Display and Processing for GIS, în Raster Imagery in Geographical Information Systems, Morain S. and Baros S.L. (eds.), OnWord Press, Santa Fe, USA. 2. Bernhardsen, T. (1992), Geographic Information Systems, Viak IT, Arendal, Norway. 3. Berry J.K. (1995) Spatial Reasonning for Effective GIS, GIS World Inc., Fort Collins, USA. 4. Burrough, P.A. (1986), Principles of Geographical for Land Resources Assessement, Oxford University Press, New York. 5. Berry, J.K. (1995), Spatial Reasoning for Effective GIS, Fort Collins, Colorado. 6. Brachen, I. Webster, C. (1990), Information Technology in Geography and Planning, Routledge, London, New York. 7. Budge A., Morain S. (1996) Data Collection Systems, Formats and Products, în Raster Imagery in Geographical Information Systems, Morain S. and Baros S.L. (eds.), OnWord Press, Santa Fe, USA. 8. Chou Y-H. (1997) Exploring Spatial Analysis in Geographical Information Systems, OnWord Press, Santa Fe, USA. 9. Donisă V., Donisă I. (1998) Dicţionar explicativ de teledetecţie şi sisteme informaţionale geografice, Ed. Junimea, Iaşi. 10. Dureau, F. (1995) Introduction à la télédétection spatiale, în Télédétection et systèmes d’information urbaines, Dureau, F., Weber C. (eds.), Collection Villes Antrophos, Paris. 11. Eastman R.J. (1995) Idrisi for Windows, Clark University, Worcester, Mass, USA. 12. Gupta R.P. (1991) Remote Sensing Geology, Springer-Verlag, Heidelberg. 13. Haidu I., Haidu C. (1998) S.I.G. Analiză spaţială, Ed. *H*G*A*, Bucureşti. 14. Heywood I., Cornelius S., Carver S. (1995) An Introduction to Geographical Information Systems, Longman, Harlow, England

Page 262: introducere in gis si teledetectie

Bibliografie 262

15. Hurn J. (1993) GPS. A Guide to Next Utilities, Trimble Navigation, Sunnyvale, CA, USA. 16. Hutchinson S., Daniel L. (1997) Inside ArcView GIS, OnWord Press, Santa Fe, USA. 17. Imbroane A. M. (1996) Geoinformatică. Partea I-a. Universitatea “Babeş- Bolyai”, Cluj-Napa, Lito. 18. Imbroane A.M. (1997) G.I.S – un instrument eficient în luarea deciziilor, în Geography within the Context of Contemporary Development, Cluj-Napoca, 6-7 june 1997 (in press). 19. Imbroane A. M. (1999) Modèles mathématiques – instrument efficient d’investigation des phénomènes naturels, în Studia Univ. “Babes-Bolyai” Geographia (in press). 20. Imbroane A. M., Haidu I. (1994), Surse şi tipuri de erori în procesarea datelor geografice, în Studia Univ. “Babes-Bolyai” Geographia, No. 1, p. 23-31. 21. Kirkby M.J., Noden P.S., Burt T.P., Butcher D.P., 1987 – Computer Simulation in Physical Geography, John Wiley & Sons, New York. 22. Lillesand T.M., Kiefer R.W. (1994) Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley & Sons, Inc., New York. 23. Lortic B. (1995) Faut-il poser la question: que faire par télédétection?, în Télédétection et systèmes d’information urbaines, Dureau, F., Weber C. (eds.), Collection Villes Antrophos, Paris. 24. Maguire D.J., (1989) Computers in Geography, Longman, Harlow, England. 25. McDonnell R., Kemp K., (1995) International GIS Dictionary, Geoinformation International, Cambridge, England. 26. Moore D. (1999) Developing Strategies for GIS in Regional Development, în EUROGISE – GIS Challenges in Spatial Planning, International Conference N.U.I. Galway, March 26 th 1999. 27. Morain S. , Estes J., Foresman T., Separr J. (1996) Image Formation and Raster Characteristics, în Raster Imagery in Geographical Information Systems, Morain S. and Baros S.L. (eds.), OnWord Press, Santa Fe, USA. 28. Openshaw S. (1996) Developing GIS-relevant zone-based Spatial Analysis Methods, în Spatial Analysis Modelling in GIS Environment, Longley P., Batty M. (eds), Geoinformation International, Cambridge, England.

Page 263: introducere in gis si teledetectie

Bibliografie 263

29. Parry R.B., Perkins C.R. (1991), World Mapping Today, Butterworths, London 30. Verbyla D.L., Chang K, (1997) Processing Digital Images in GIS, OnWord Press, Santa Fe, USA. 31. Rouet P., (1991), Les données dans les systèmes d’information géographique, Edition Hermes, Paris. 32. Verbyla D.L., Chang K. (1997) Processing Digital Images in GIS, OnWord Press, Santa Fe, USA. 33. *** (199*) Understanding GIS. The ARC/INFO Method, ESRI, Redland, USA. 34. *** (1996) ArcView GIS, ESRI, Redland, USA. 35. *** (199*) ARC/INFO Data Management, ESRI, Redland, USA. 36. *** (199*) Map Projections, ESRI, Redland, USA.