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Quelle technique de rééchantillonnage utiliser pour reprojeter un raster d'altitude ?


Est-ce que quelqu'un sait si je dois choisir : le plus proche, bilinéaire, cubique ou majoritaire lors de la projection de la couche raster d'altitude WorldClim ?


Michael Miles-Stimson a raison dans son commentaire ci-dessus ; Les méthodes de rééchantillonnage du plus proche voisin (NN) et majoritaire ne devraient être appliquées qu'aux données catégorielles, c'est-à-dire aux données de niveau nominal et ordinal. L'élévation, même lorsqu'elle est présentée sous forme de valeurs entières (ce qui est une pratique que j'aimerais que nous puissions rendre illégale et passible de longues peines de prison), n'est pas catégorique. L'élévation est le niveau de rapport, par ex. une altitude de 20 m asl est deux fois plus élevée qu'une altitude de 10 m asl. L'altitude est également un phénomène qui est une variable continue, c'est-à-dire que 10,432467533 m est parfaitement légitime comme altitude (merde ces DEM à valeur entière !). Par conséquent, vous devez utiliser des méthodes de rééchantillonnage bilinéaire (BL) ou à convolution cubique (CC) lorsque vous traitez ces données. La différence entre le rééchantillonnage BL et CC est essentiellement que le rééchantillonnage BL sera légèrement plus rapide et entraînera un lissage légèrement moins important de la surface résultante, car CC interpole la valeur de sortie en utilisant un plus grand nombre de valeurs d'entrée dans un voisinage local. Les deux méthodes sont cependant de bonnes options pour les données d'altitude.

Je dois noter qu'il ne s'agit pas simplement d'une préférence. L'utilisation inappropriée de NN ou de rééchantillonnage majoritaire sur des variables continues comme l'altitude entraînera des artefacts subtils, parfois difficiles à discerner, résultant de la duplication de lignes/colonnes à intervalles réguliers dans l'image de sortie. Voici un très bon exemple du type d'artefacts qui peuvent entraîner un DEM en choisissant NN de manière inappropriée. Notez que dans ce cas, l'artefact n'était perceptible que dans une dérivée du DEM (courbure) et non du DEM lui-même. Souvent, il devient évident que quelque chose ne va pas avec votre DEM rééchantillonné NN lorsque vous créez une image d'ombrage.


Le système de coordonnées définit la manière dont vos données raster sont projetées.

Cet outil garantit que l'erreur est inférieure à un demi-pixel.

Vous pouvez choisir une référence spatiale préexistante, l'importer à partir d'un autre jeu de données ou en créer une nouvelle.

Vous souhaiterez peut-être modifier le système de coordonnées afin que vos données soient toutes dans la même projection.

Cet outil ne peut générer qu'une taille de cellule carrée.

Vous pouvez enregistrer votre sortie au format BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, Esri Grid , GIF, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF ou tout autre jeu de données raster de géodatabase.

Lorsque vous stockez votre jeu de données raster dans un fichier JPEG, un fichier JPEG 2000 ou une géodatabase, vous pouvez spécifier un Type de compression et une Qualité de compression dans Environnements .

Projette un jeu de données raster dans une nouvelle référence spatiale à l'aide d'une méthode d'approximation d'interpolation bilinéaire, qui projette les pixels sur une grille à maillage grossier et utilise une interpolation bilinéaire entre les pixels.

L'option NEAREST , qui effectue une affectation de voisin le plus proche, est la plus rapide des quatre méthodes d'interpolation. Il est principalement utilisé pour les données catégorielles, telles qu'une classification de l'utilisation des terres, car il ne modifiera pas les valeurs des cellules. Il ne doit pas être utilisé pour des données continues, telles que des surfaces d'altitude.

L'option BILINEAR utilise l'interpolation bilinéaire pour déterminer la nouvelle valeur d'une cellule en fonction d'une moyenne de distance pondérée des quatre cellules environnantes les plus proches. L'option CUBIC utilise une convolution cubique pour déterminer la nouvelle valeur de cellule en ajustant une courbe lisse passant par les points environnants. Ce sont les choix les plus appropriés pour les données continues, mais peuvent entraîner un certain lissage. Notez que la convolution cubique peut entraîner le raster en sortie contenant des valeurs en dehors de la plage du raster en entrée. Aucune de ces techniques ne doit être utilisée avec des données catégorielles car différentes valeurs de cellule peuvent être introduites, ce qui peut être indésirable.

Les cellules du jeu de données raster seront carrées et de surface égale dans l'espace de coordonnées de la carte, bien que la forme et la surface représentées par une cellule à la surface de la Terre ne soient jamais constantes dans un raster. En effet, aucune projection cartographique ne peut préserver à la fois la forme et la zone. La zone représentée par les cellules varie dans le raster. Par conséquent, la taille de cellule et le nombre de lignes et de colonnes dans le raster en sortie peuvent changer.

Spécifiez toujours une taille de cellule en sortie, sauf si vous projetez entre des coordonnées sphériques (latitude-longitude) et un système de coordonnées planaires où vous ne savez pas quelle serait la taille de cellule appropriée.

La taille de cellule par défaut du raster en sortie est déterminée à partir de la taille de cellule projetée au centre du raster en sortie. C'est aussi (généralement) l'intersection du méridien central et de la latitude de la vraie échelle et c'est la zone de moindre distorsion. La limite du raster en entrée est projetée et les étendues minimale et maximale dictent la taille du raster en sortie. Chaque cellule est projetée vers le système de coordonnées d'entrée pour déterminer la valeur de la cellule.

La transformation géographique est un paramètre facultatif lorsque les systèmes de coordonnées d'entrée et de sortie ont la même référence. Si les données d'entrée et de sortie sont différentes, une transformation géographique doit être spécifiée.

Le point d'alignement vous permet de spécifier le point d'origine pour l'ancrage des cellules de sortie. Toutes les cellules de sortie seront à un intervalle de la taille de la cellule de ce point. Ce point ne doit pas nécessairement être une coordonnée d'angle ou faire partie du jeu de données raster. Si un raster de capture est défini dans les paramètres d'environnement, le point d'alignement sera ignoré.

CLARKE 1866 est le sphéroïde par défaut s'il n'est pas inhérent à la projection (comme NEWZEALAND_GRID) ou un autre est spécifié avec la sous-commande SPHEROID.

Le paramètre de raster d'accrochage aura la priorité sur le point d'alignement, si les deux sont définis.


Syntaxe

Le jeu de données raster qui sera transformé en une nouvelle projection.

Le jeu de données raster avec la nouvelle projection qui sera créée.

Lors du stockage du jeu de données raster dans un format de fichier, vous devez spécifier l'extension de fichier :

  • .bil — Esri BIL
  • .bip — Esri BIP
  • .bmp —BMP
  • .bsq — Esri BSQ
  • .dat —ENVI DAT
  • .gif —GIF
  • .img —ERDAS IMAGINER
  • .jpg —JPEG
  • .jp2 —JPEG 2000
  • .png —PNG
  • .tif —TIFF
  • .mrf —MRF
  • .crf —CRF
  • Aucune extension pour Esri Grid

Lors du stockage d'un jeu de données raster dans une géodatabase, aucune extension de fichier ne doit être ajoutée au nom du jeu de données raster.

Lorsque vous stockez votre jeu de données raster dans un fichier JPEG, un fichier JPEG 2000, un fichier TIFF ou une géodatabase, vous pouvez spécifier un Type de compression et une Qualité de compression dans les Environnements de géotraitement .

Le système de coordonnées du nouveau jeu de données raster.

  • Un fichier avec l'extension .prj
  • Une classe d'entités existante, un jeu de données d'entité, un jeu de données raster (essentiellement tout ce qui a un système de coordonnées)
  • Un objet ArcPy SpatialReference

L'algorithme de rééchantillonnage à utiliser. La valeur par défaut est LE PLUS PROCHE .

  • NEAREST — Le voisin le plus proche est la méthode de rééchantillonnage la plus rapide, elle minimise les modifications apportées aux valeurs de pixel car aucune nouvelle valeur n'est créée. Il convient aux données discrètes, telles que l'occupation du sol.
  • BILINEAR — L'interpolation bilinéaire calcule la valeur de chaque pixel en faisant la moyenne (pondérée pour la distance) des valeurs des quatre pixels environnants. Il convient aux données continues.
  • CUBIC — La convolution cubique calcule la valeur de chaque pixel en ajustant une courbe lisse basée sur les 16 pixels environnants. Cela produit l'image la plus fluide, mais peut créer des valeurs en dehors de la plage trouvée dans les données source. Il convient aux données continues.
  • MAJORITY —Le rééchantillonnage de la majorité détermine la valeur de chaque pixel en fonction de la valeur la plus populaire dans une fenêtre 3 par 3. Convient aux données discrètes.

Les options LE PLUS PROCHE et MAJORITE sont utilisées pour les données catégorielles, telles qu'une classification de l'utilisation des terres. L'option LA PLUS PROCHE est la valeur par défaut car c'est la plus rapide et aussi parce qu'elle ne changera pas les valeurs des cellules. N'utilisez ni l'un ni l'autre pour les données continues, telles que les surfaces d'altitude.

L'option BILINEAR et l'option CUBIC sont les plus appropriées pour les données continues. Il est recommandé qu'aucun de ces éléments ne soit utilisé avec des données catégorielles car les valeurs des cellules peuvent être modifiées.

Détermine la taille de cellule du nouveau raster à l'aide d'un jeu de données raster existant ou spécifiez sa largeur (x) et sa hauteur (y).

Spécifie la transformation géographique lors de la projection d'un système ou d'un système géographique vers un autre. Une transformation est requise lorsque les systèmes de coordonnées d'entrée et de sortie ont des références différentes.

Pour plus d'informations sur chaque transformation géographique (datum) prise en charge, consultez le fichier Geographic_transformations.pdf situé dans <install location>ArcGISDesktop10.<version>Documentation .

Spécifie le point inférieur gauche pour ancrer les cellules de sortie. Ce point n'a pas besoin d'être une coordonnée d'angle ni même de faire partie du jeu de données raster.

Le paramètre d'environnement Snap Raster aura la priorité sur le paramètre de point d'enregistrement. Si vous souhaitez définir le point d'alignement, assurez-vous que Snap Raster n'est pas défini.

Système de coordonnées du jeu de données raster en entrée.

Effectue une transformation verticale.

Le paramètre est appliqué uniquement lorsque les systèmes de coordonnées en entrée et en sortie ont un système de coordonnées verticales et que les coordonnées de la classe d'entités en entrée ont des valeurs z.

Lorsque le mot clé VERTICAL est utilisé, le paramètre Geographic_transform peut inclure des transformations ellipsoïdales et des transformations entre des références verticales. Par exemple, "

NAD_1983_To_NAVD88_CONUS_GEOID12B_Height + NAD_1983_To_WGS_1984_1" transforme les sommets géométriques définis sur le système de référence NAD 1983 avec les hauteurs NAVD 1988 en sommets sur l'ellipsoïde WGS 1984 (avec des valeurs z représentant les hauteurs ellipsoïdales). Le tilde (

) indique le sens de transformation inversé.

  • NO_VERTICAL —Les valeurs z des coordonnées géométriques seront ignorées. Les valeurs z ne seront pas modifiées. C'est la valeur par défaut.
  • VERTICAL —Applique la transformation spécifiée dans le paramètre Geographic_transform. L'outil Projeter un raster transforme les valeurs x, y et z des coordonnées géométriques.

De nombreuses transformations verticales nécessitent des fichiers de données supplémentaires qui doivent être installés à l'aide du package d'installation ArcGIS Coordinate Systems Data.


Quelle technique de rééchantillonnage utiliser pour reprojeter un raster d'altitude ? - Systèmes d'information géographique

Ce chapitre et le suivant se concentrent sur les concepts clés et le prétraitement de vos données. Le prétraitement est un sujet important mais méconnu. Il façonne les jeux de données que vous placez dans le SIG et les prépare pour l'analyse. Ce chapitre traite du prétraitement de la carte ou du composant spatial de vos entités. Le chapitre suivant se concentre sur le prétraitement des attributs de votre entité. Ce sont les tâches de « ménage » mentionnées dans les deux premiers chapitres.

Ce chapitre commence par des concepts qui définissent les normes de référencement géographique de la Terre. Les sujets comprennent la latitude et la longitude, les projections, les systèmes de coordonnées et les systèmes de référence. Ces concepts vous aident à comprendre les prétraitements cartographiques, tels que la modification des projections, la conversion de couches vectorielles en couches raster et la reclassification ou le rééchantillonnage des couches. Une grande partie du prétraitement des cartes consiste à rendre vos données utilisables en fournissant des paramètres de projection cohérents dans tous vos ensembles de données. Le but est de faire en sorte que vos couches s'emboîtent correctement les unes sur les autres.

TERRE

Latitude et longitude
Toute caractéristique peut être référencée par sa latitude et sa longitude, qui sont des angles mesurés en degrés depuis le centre de la Terre jusqu'à un point sur la surface de la Terre (voir Figure 3.1). À travers la Terre sphérique, les lignes de latitude s'étendent horizontalement d'est en ouest (image de gauche sur la figure 3.2), et elles sont parallèles les unes aux autres, d'où leur nom alternatif, parallèles. Les lignes de longitude, également appelées méridiens, se dressent verticalement et s'étendent du pôle Nord au pôle Sud (image centrale de la figure 3.2). Ensemble, ces lignes « du nord au sud » et « de l'est à l'ouest » se rencontrent à des angles perpendiculaires pour former un graticule, une grille qui englobe la Terre (image de droite sur la figure 3.2).

Figure 3.1 : La latitude et la longitude sont des angles mesurés en degrés entre le centre de la Terre et un point à la surface de la Terre.

Figure 3.2 : Latitude, longitude et graticule terrestre.

À mi-chemin entre les pôles, l'équateur s'étend autour de la Terre et définit la ligne de latitude zéro (image de gauche sur la figure 3.2). Par rapport à l'équateur, la latitude est mesurée de 90 degrés au pôle Nord à -90 degrés au pôle Sud. Le méridien principal est la ligne de longitude zéro degré (image centrale de la figure 3.2), et dans la plupart des systèmes de coordonnées, il passe par Greenwich, en Angleterre. La longitude va de -180 degrés à l'ouest du premier méridien à 180 degrés à l'est du même méridien. Comme le globe a une circonférence de 360 ​​degrés, -180 et 180 degrés correspondent au même emplacement.

Forme de la Terre
Si l'étendue géographique de la zone de votre projet était petite, comme un quartier ou une partie d'une ville, vous pouvez supposer que la Terre est plate et n'utiliser aucune projection. C'est ce qu'on appelle une surface plane ou même une "projection plane", mais étant entendu qu'elle n'utilise pas de projection. La représentation planaire n'affecte pas de manière significative la précision d'une carte lorsque les échelles sont supérieures à 1:10 000. En d'autres termes, les petites zones n'ont pas besoin de projection car les différences statistiques entre les emplacements sur un plan plat et une surface tridimensionnelle ne sont pas significatives.

Pour les cartes à petite échelle (celles qui englobent une grande zone, voir Figure 2.3), vous devez considérer la forme de la Terre. Notre hypothèse selon laquelle la Terre est ronde ou sphérique ne la représente pas avec précision. La rotation constante de la Terre la fait légèrement bomber le long de l'équateur, ruinant sa forme sphérique parfaite. La nature légèrement ovale de la surface géométrique de la Terre rend les termes ellipsoïde et sphéroïde plus précis pour décrire sa forme, mais ce ne sont pas non plus des termes parfaits car les différences de poids des matériaux (par exemple le fer est plus dense que les dépôts sédimentaires) et le mouvement des plaques tectoniques rend la Terre dynamique et en constante évolution. La Terre est un géoïde avec une légère forme de poire elle est un peu plus grande dans l'hémisphère sud et comprend d'autres renflements. La différence, cependant, entre l'ellipsoïde et le géoïde est suffisamment mineure pour ne pas affecter la plupart des cartographies. Jusqu'à récemment, les projections basées sur les géoïdes étaient rares en raison de la complexité et du coût de la collecte des données nécessaires pour créer la projection, mais l'imagerie satellitaire a aidé à la mesure et les projections du géoïde sont maintenant plus courantes.

Projections cartographiques
Les globes n'ont pas besoin de projections, et même s'ils sont le meilleur moyen de représenter la forme de la Terre et de comprendre la latitude et la longitude, ils ne sont pas pratiques pour la plupart des applications qui nécessitent des cartes. Nous avons besoin de cartes plates. Cela nécessite un remodelage des 3 dimensions de la Terre en une surface à 2 dimensions. Ce remodelage ne peut se faire sans introduire une erreur. Pour illustrer ce point, imaginez prendre un globe en carton, le couper en deux à l'équateur, puis couper les hémisphères nord et sud en quatre parties égales chacun. Reposant sur une table, les pièces ne sont pas plates elles s'arquent au centre. Essayez d'aplatir l'un des morceaux. Si vous réussissez, une partie du carton sera froissée et d'autres parties se déchirent. En l'aplatissant, vous modifiez sa géographie.

Les projections cartographiques permettent de remodeler la Terre en transformant mathématiquement les coordonnées sphériques (x, y et z) en un espace bidimensionnel (x et y). Ce sont les fondations que nous utilisons pour représenter la surface de la Terre ou des parties de celle-ci.

Les projections sont des abstractions et elles introduisent des distorsions dans la forme, la superficie, la distance ou la direction de la Terre (et parfois à toutes ces propriétés). Des projections cartographiques différentes provoquent des distorsions cartographiques différentes.

Une façon de classer les projections cartographiques est de les décrire par la caractéristique qu'elles ne déforment pas. Habituellement, une seule propriété est conservée dans une projection. Ce chapitre se concentre uniquement sur deux propriétés, l'aire et la forme, car les projections qui préservent ces propriétés (aire égale et conforme) sont les plus courantes.

Les projections à surface égale (ou équivalentes) préservent la surface (ou la quantité d'espace) dans les entités. Sur une carte politique du monde à petite échelle, les zones à l'intérieur de chaque pays sont préservées. En réalité, la superficie du Mexique et du Groenland est similaire, et sur la carte de droite de la figure 3.3, qui est dessinée dans une projection à surface égale appelée Mollweide, les deux territoires ont approximativement la même taille. Les projections de surface égale, cependant, déforment toutes les autres propriétés. La forme, la distance et la direction ne sont pas conservées.

Figure 3.3 : Les projections transforment la Terre en 3D en un plan en 2D. Certaines projections, comme Mercator, tentent de préserver la zone tandis que d'autres projections comme Mollweide préservent la zone contenue dans les masses continentales.

Les cartes conformes (également appelées orthomorphes) préservent la forme en préservant les angles des limites des entités telles que les pays et les continents. Le maintien des angles, cependant, déforme la zone à l'intérieur des entités (voir la carte de gauche à la figure 3.3). Dans la projection de Mercator, le Groenland ressemble au Groenland, mais il est beaucoup plus grand que le Mexique, son équivalent spatial. De plus, aucune projection conforme ne préserve les formes des éléments qui s'étendent près des pôles (notez l'Antarctique).

Une autre façon de classer les projections cartographiques est leur surface de projection. Imaginez un globe translucide avec des frontières de pays et des lignes de latitude et de longitude tracées en noir. De plus, imaginez une ampoule positionnée au centre du globe. Si vous placiez de grands morceaux de papier sur ou autour du globe translucide et allumiez la lumière intérieure, vous verriez les frontières du pays et les lignes de latitude et de longitude projetées sur le papier. Si ces lignes projetées étaient imprimées sur le papier, le papier pourrait être retiré du globe, coupé et aplati pour produire une carte en 2 dimensions.

Ce que vous venez d'imaginer, c'est la façon dont de nombreuses projections ont d'abord été conçues. Même aujourd'hui, à l'ère de la modélisation informatique, la plupart des projections cartographiques que nous utilisons sont des variations sur trois surfaces de projection de base : planaire, conique et cylindrique (voir la figure 3.4).

Figure 3.4 : Surfaces de projection.

Planaire les projections, les moins courantes, peuvent être conceptualisées en plaçant une feuille plate en contact (en un point) avec le globe translucide, généralement au pôle Nord ou Sud, et les lignes du globe sont projetées sur la feuille. La carte projetée crée un graticule circulaire (voir la rangée supérieure de la figure 3.4). La direction, l'une des propriétés non décrites, est généralement conservée du centre de la carte vers l'extérieur. Certaines projections planes préservent l'aire ou la distance. Envisagez d'utiliser une projection plane si votre zone de recherche se trouve à l'un des pôles.

  1. Conique les projections, une surface de projection commune, sont conceptualisées en plaçant un cône de papier sur le globe, et les lignes sur le globe sont projetées sur le cône. Après avoir démêlé le cône, le graticule apparaît en forme d'éventail (rangée du milieu de la figure 3.4). Les projections coniques préservent différentes propriétés, notamment la surface et la forme, mais jamais les deux dans une seule projection. La distorsion sur la carte varie. Aucune distorsion n'existe le long du parallèle (latitude) où le cône touche le globe, mais la distorsion augmente dans les deux sens en s'éloignant de cette ligne de tangence. Envisagez d'utiliser une projection avec cette surface si votre zone d'étude se situe aux latitudes moyennes, y compris les États-Unis.
  2. Cylindrique les projections sont développées en enveloppant du papier autour du globe en forme de cylindre. Les lignes du globe sont projetées sur le cylindre (rangée du bas de la figure 3.4) et le graticule résultant est rectangulaire. Il n'y a pas de distorsion le long de l'équateur (son point de tangence), mais la distorsion augmente vers les pôles de la Terre. Cette surface de projection conserve différentes propriétés, notamment la surface et la forme (mais encore une fois, les deux ne sont pas conservés dans une seule projection). Pensez à utiliser cette surface de projection si votre zone d'étude se situe dans le monde entier ou sous les tropiques.

De nombreuses variantes peuvent être réalisées à l'aide de ces trois surfaces de projection. Au lieu d'amener le papier à un simple point ou à une ligne de tangence avec le globe, vous pouvez couper la surface du globe (appelée sécante), de sorte que les projections coniques et cylindriques coupent le globe sur deux lignes (latitude) et les projections planes créent un seul cercle. Aucune distorsion ne se produit partout où la surface de projection (le papier) croise le globe. Lorsque la surface de projection est à l'extérieur du globe, les entités apparaissent plus grandes qu'elles ne le sont en réalité. Lorsque la surface de projection se trouve à l'intérieur du globe, les entités apparaissent plus petites.

Des variations supplémentaires se produisent lorsque vous déplacez la position de la lumière intérieure du globe ou combinez plusieurs surfaces de projection. De plus, avec les ordinateurs, des projections mathématiques non basées sur ces surfaces de projection existent, et certaines de ces projections sont très populaires.

Il existe des milliers de projections différentes, mais seules quelques dizaines de projections sont dignes de mention et utilisées. Les exemples incluent Albers Equal Area Conic, Lambert Conformal Conic, Mercator, Miller Cylindrical et Robinson. Beaucoup de ces noms de projection incluent des mots comme aire égale, conforme, conique et cylindrique, ils fournissent des indices sur les caractéristiques et les surfaces de projection de la projection.

Comme mentionné au chapitre 2, il est important de choisir une projection appropriée pour votre projet SIG afin d'obtenir des résultats précis. Êtes-vous intéressé par le calcul de l'aire des entités ? Si c'est le cas, vous devez utiliser une projection qui préserve la surface, sinon vos calculs seront inexacts. Des projections incorrectes faussent la précision des attributs, la précision de la position et donc les informations contenues dans vos cartes et rapports finaux. Comme le décrit le chapitre 6, le choix d'une projection cartographique inappropriée est une façon de mentir avec les cartes.

Quelle doit être la précision de vos emplacements ? Si vous créez une carte du monde avec les emplacements des plus grands ports, des emplacements précis ne sont probablement pas nécessaires. Cependant, si vous percez un tunnel ferroviaire, la précision de la position est requise. Certaines projections utilisent des sphères pour modéliser la forme de la Terre. Rappelez-vous (dès la première partie de ce chapitre) qu'une sphère est la forme la plus généralisée du monde et la moins précise. De nombreuses projections sont basées sur des sphères, et ces projections conviennent aux cartes du monde et aux grandes régions du monde qui ne nécessitent pas un degré élevé de précision de position. La plupart des projections aujourd'hui, cependant, sont basées sur des ellipsoïdes (et des sphéroïdes) qui déforment l'uniformité de la sphère pour se gonfler un peu à l'équateur. Statistiquement parlant, il n'y a pas de différence significative entre la plupart des ellipsoïdes et la vraie forme de la Terre pour la plupart des objectifs de cartographie. Pourtant, pour les projets qui nécessitent encore plus de précision, il existe des projections basées sur les géoïdes. Ces projections étaient rares jusqu'à récemment en raison du temps qu'il fallait pour calculer les projections et de la difficulté des calculs et de la mesure. Avec l'augmentation des images satellites, cependant, ils sont plus fréquents.

Systèmes de coordonnées
Les projections et les systèmes de coordonnées sont deux choses distinctes. Comme décrit ci-dessus, les projections convertissent la Terre d'un espace tridimensionnel en une carte bidimensionnelle. Les systèmes de coordonnées sont des systèmes de référence utilisés pour décrire des emplacements spécifiques et mesurer des distances sur des cartes. Ils fournissent des emplacements x, y (parfois désignés comme abscisses et ordonnées) pour les entités et, dans le SIG, ils sont utilisés pour enregistrer spatialement des couches d'entités qui occupent la même zone.

Bien que les systèmes de coordonnées ne soient pas des projections, ils les utilisent généralement. La latitude et la longitude, le système de coordonnées le plus connu, n'utilise cependant pas de projection, mais dans la plupart des cas, les systèmes de coordonnées intègrent une projection cartographique, un sphéroïde de référence, un datum, un ou plusieurs parallèles standard, un méridien central et des décalages possibles en x ou les directions y (est et nord).

Comme les projections, il existe de nombreux systèmes de coordonnées. Certains de ces systèmes de coordonnées se concentrent localement et d'autres globalement. Les plus courantes au niveau mondial sont la latitude et la longitude, mais parce qu'il ne s'agit pas d'un système de coordonnées « projetées » 8221, les points tracés ont généralement un degré élevé de distance et de distorsion de forme lorsqu'ils sont tracés sur une carte plate à 2 dimensions (et ainsi il ne doit pas être utilisé pour faire des cartes en deux dimensions). La latitude et la longitude utilisent le premier méridien et l'équateur comme plans de référence, et il est préférable de les utiliser pour conceptualiser la Terre comme un globe.

Il existe deux façons de fournir les coordonnées de latitude et de longitude. Une méthode utilise les degrés, les minutes et les secondes. Par exemple, le département de géographie du CSUS est situé à 38*N 33' 32" de latitude et 121*W 25' 31" de longitude. Une autre méthode est celle des degrés décimaux, et les mêmes coordonnées sont représentées par 38.55889 latitude et -121.42527 longitude.

Ce qui suit est une description de quelques-uns des systèmes de coordonnées les plus utilisés aux États-Unis : Universal Transverse Mercator, State Plane Coordinate System et United States National Grid. La latitude et la longitude, également largement utilisées, ont été décrites plus haut dans ce chapitre.

Développé dans les années 1940 par l'US Army Corps of Engineers, Universal Transverse Mercator (UTM) est un système de coordonnées qui couvre en grande partie le globe. Le système s'étend de 84 degrés de latitude nord à 84 degrés de latitude sud et divise la Terre en 60 zones orientées nord-sud d'une largeur de 6 degrés de longitude (voir la figure 3.5). Chaque zone individuelle utilise une projection de Mercator transversale définie. Les États-Unis contigus se composent de 10 zones. Dans l'hémisphère nord, l'équateur est la ligne de base zéro pour les ordonnées (l'hémisphère sud utilise un faux nord de 10 000 km). Chaque zone a un méridien central arbitraire de 500 km à l'ouest du méridien central de chaque zone (appelé une fausse abscisse) pour assurer des valeurs positives d'abscisse et un méridien central bissectrice. En UTM, le département de géographie du CSUS est situé à 4 269 000 mètres au nord, à 637 200 mètres à l'est, zone 10, hémisphère nord.

Figure 3.5 : Zones de Mercator transverse universelle.

Le State Plane Coordinate System (SPCS) est un système de coordonnées projetées qui divise les États-Unis et leurs possessions en plus de 120 zones (voir Figure 3.6). Certains états plus petits utilisent une seule zone tandis que les états plus grands sont divisés en plusieurs zones. La Californie compte six zones (voir la carte dans le coin inférieur gauche de la figure 3.6). Chaque zone fournit un système de référence local qui a ses propres paramètres. Les zones orientées d'est en ouest utilisent la projection conique conforme de Lambert tandis que les zones s'étendant plus du nord au sud utilisent Mercator transverse (à ne pas confondre avec UTM). Utilisés principalement par les villes, de nombreux comtés et certains États, ce sont des systèmes de coordonnées projetées populaires. Dans SPCS, le département de géographie du CSUS est situé à 599200.796 pieds 2050091.975 pieds CA zone 2.

Figure 3.6 : Système de coordonnées du plan d'état.

De nombreux projets SIG couvrent plusieurs zones SPCS ou UTM. En réponse aux appels en faveur d'un système de coordonnées unique couvrant l'ensemble des États-Unis, le United States National Grid (USNG) a été créé en 2001. Après les attentats du 11 septembre 2001 et l'utilisation croissante de dispositifs GPS et de localisation, une grille cohérente prend une importance supplémentaire, et en 2005, le Department of Homeland Security (DHS) a recommandé que toute subvention du DHS devrait référencer leurs données à l'USNG. L'USNG intègre la hiérarchie du système de référence de grille militaire des États-Unis (non décrit ici), mais les zones de base sont identiques à l'UTM.

Références
Une référence est un point de départ pour localiser des entités sur la surface de la Terre, c'est le point d'origine d'un système de coordonnées. Il définit la position de l'ellipsoïde (ou sphéroïde) par rapport au centre de la Terre. Il existe de nombreuses références différentes et donc de nombreuses positions de départ différentes. Comme les projections et les systèmes de coordonnées, les organisations internationales et les nations individuelles ont établi des données pour leurs besoins spécifiques. Le Système géodésique mondial 1984 (WGS84) est le système de référence le plus utilisé au niveau international. Aux États-Unis, les deux systèmes de référence les plus utilisés sont le système de référence nord-américain de 1927 (NAD27) et le système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Le NAD83 met à jour le NAD27 en utilisant un ellipsoïde plus précis pour l'Amérique du Nord, dérivé d'une meilleure imagerie satellitaire, et en changeant les unités de référence des pieds aux mètres.

PRÉTRAITEMENT DES CARTES

Les fonctions de prétraitement des cartes sont des tâches de nettoyage qui rendent les données que vous saisissez dans le SIG utilisables pour l'analyse des données. L'objectif est d'obtenir tous vos jeux de données SIG dans la même projection, puis d'harmoniser spatialement chaque couche les unes avec les autres. De nombreuses tâches de prétraitement de carte ne font que et incluent la reprojection, le géoréférencement, le rééchantillonnage, la reclassification et la correspondance des contours. De plus, la vérification, la modification et la manipulation de vos entités cartographiques font également partie de ce chapitre.

Reprojection : modification des projections, des systèmes de coordonnées et des références
Toutes les couches d'entités de votre projet doivent être dans le même système de projection et de coordonnées si vous avez l'intention de les utiliser pour l'analyse ou la production de cartes. Les programmes SIG raster et vectoriels vous permettent de convertir des couches d'entités d'une projection, d'un système de coordonnées et d'un système de référence à un autre. Dans les systèmes vectoriels, il s'agit de traduire les coordonnées x et y de toutes les entités en de nouvelles coordonnées. Dans les systèmes matriciels, cela implique la traduction des coordonnées et le rééchantillonnage des pixels d'une image dans une nouvelle image (dans certains systèmes basés sur des trames, la modification des projections est appelée rééchantillonnage). Pour les systèmes vectoriels et raster, les processus ne sont pas exempts d'erreurs et les jeux de données qui sont traduits à plusieurs reprises dans les deux sens aggravent les erreurs.

Tous les programmes SIG ont des utilitaires de projection qui vous permettent de modifier la projection, le système de coordonnées et le datum de votre couche. Lorsque vous reprojetez des données, vous devez connaître à la fois les paramètres de projection existants et de sortie (les paramètres incluent la projection, le système de coordonnées et la référence). Les informations de projection existantes se trouvent dans les métadonnées de la couche si elles existent. Si les métadonnées n'existent pas, vous devez parler à quelqu'un qui a créé ou au moins utilise l'ensemble de données. Quant aux paramètres de projection de sortie, vous les connaissez probablement (cela doit être déterminé lors de la phase de planification). Lors de la reprojection, de nombreux programmes vous offrent la possibilité d'importer vos paramètres de projection en sélectionnant une couche SIG existante qui les utilise déjà. Si vous choisissez cette option, le programme SIG prend les paramètres de la couche sélectionnée et les établit dans la couche reprojetée. Cela permet de gagner du temps, surtout si vous avez plusieurs calques à reprojeter.

Géoréférencement
Toute image numérisée peut être entrée dans un SIG, mais pour être utile, l'image doit être placée à son emplacement géographique approprié. Le géoréférencement aligne les images sur leur emplacement spatial. Ce processus est courant en raison de la popularité de la numérisation « tête haute » (décrite au chapitre 2).

Le géoréférencement est généralement effectué en alignant l'image sur les couches d'entités projetées existantes qui sont dans leur position correcte. Étant donné que toute image numérisée est fondamentalement une matrice de pixels, le géoréférencement de la couche raster implique de déplacer et d'étirer cette matrice afin qu'elle repose à son emplacement réel (voir Figure 3.7). Pour ce faire, vous devez charger l'image non projetée et les couches d'entités projetées et, dans l'ordre, sélectionner les points de contrôle correspondants, qui sont des emplacements que vous pouvez distinguer à la fois sur l'image et les couches d'entités (carte de gauche dans la figure 3.7). Pour plus de précision, sélectionnez autant de points de contrôle que possible et assurez-vous qu'ils sont dispersés dans toute l'image. S'ils sont regroupés dans un coin de l'image non projetée, seule cette partie de l'image sera correctement géoréférencée.

Figure 3.7 : Géoréférencement d'une image à son emplacement réel. La carte de gauche affiche à la fois l'image que nous voulons déplacer et les parcelles de la zone. Les flèches rouges représentent les points correspondants où vous souhaitez déplacer des points dans l'image. Une fois le géoréférencement terminé, l'image sera à son emplacement réel.

Le géoréférencement attribue des informations de coordonnées sur l'emplacement de l'image par rapport à la surface de la Terre. Lorsque vous enregistrez votre image géoréférencée, un fichier « monde » est créé. Il s'agit d'un fichier texte ASCII qui porte le nom exact de votre fichier image mais avec un type de fichier différent mais lié. Par exemple, si vous avez une image TIFF appelée Mexelev.tif, le fichier mondial (appelé fichier GeoTiff) sera Mexelev.tfw. Le « w » à la fin du type de fichier indique son statut de fichier mondial. La plupart des progiciels SIG sont capables d'interpréter ces fichiers et d'afficher les images à leur emplacement approprié tant que les noms de fichiers sont les mêmes et que les deux fichiers sont situés dans le même répertoire.

La première colonne de la figure 3.8 est un exemple de fichier mondial. Il a six lignes avec des valeurs de localisation. La deuxième colonne décrit ce que sont les six valeurs d'emplacement, et elle n'est pas contenue dans le fichier du monde.

Figure 3.8 : Format de fichier mondial typique.


Rééchantillonnage
Comme brièvement mentionné ci-dessus, le rééchantillonnage modifie les couches raster d'une projection à une autre, mais il peut également être utilisé pour transformer la résolution des images raster. Par exemple, le rééchantillonnage peut convertir chaque tableau de pixels 2 par 2 (4 pixels au total) en un pixel unique mais géographiquement plus grand. Pour ce faire, il modifie les valeurs d'attribut des pixels avec des formules mathématiques pour se rapprocher au mieux des valeurs d'attribut du nouveau calque. Par exemple, il peut faire la moyenne des quatre valeurs numériques et placer la moyenne dans le seul pixel rééchantillonné qui les remplace dans la nouvelle image. Dans la figure 3.9 ci-dessous, l'image de droite est un rééchantillonnage généralisé de l'image de gauche. Le rééchantillonnage est important si vous travaillez avec plusieurs images raster avec des résolutions différentes. Vous devez traduire vos images à une résolution commune (un peu comme une projection commune) pour les analyser.

Figure 3.9 : Rééchantillonnage. L'image originale sur la gauche avait une résolution en pixels de 250 mètres. L'image rééchantillonnée sur la droite a une résolution de 2500 mètres.


Reclassement

La reclassification généralise les valeurs dans une couche raster pour mettre en évidence des classes plus larges. Cette technique de prétraitement populaire réaffecte des valeurs dans une couche raster en entrée pour créer une nouvelle couche raster plus généralisée. La reclassification modifie les valeurs de pixels en fonction d'un critère que vous spécifiez. Dans la figure 3.10, une image raster qui dénote l'occupation du sol est reclassée en deux valeurs. La reclassification de la base de données peut révéler des modèles plus larges en supprimant les classes uniques de la couche. La reclassification est également couramment utilisée pour convertir les données de pixels d'attribut d'intervalle et de rapport en données ordinales utilisées dans le processus de superposition.

Figure 3.10 : Reclassement. L'image de gauche représente 4 couvertures terrestres différentes. L'image de droite agrège les couvertures terrestres (D et R deviennent D P et W deviennent U) en deux classes. Image de Mike Tuck.


Correspondance des bords

Lorsque des couches de carte côte à côte sont récupérées et affichées, elles peuvent ne pas s'aligner correctement les unes avec les autres (voir la figure 3.11 ci-dessous). La correspondance des bords ajuste l'emplacement des entités qui s'étendent à travers les limites d'une carte dans une autre.

La correspondance des bords nécessite votre contribution pour faire correspondre le bord commun des deux cartes. Les entités qui, selon vous, sont correctement positionnées sont généralement « ancrées » vers le bas, et le reste de la carte est déplacé, étiré ou contracté comme une feuille de caoutchouc pour aligner les entités sur les cartes. Les entités cartographiques, à l'exception de celles qui sont ancrées, sont ajustées spatialement.

Quelles entités cartographiques devez-vous ancrer et lesquelles doivent être étirées ? Ce n'est pas une question facile. La réponse se trouve peut-être dans les métadonnées de la couche. Peut-être qu'une couche a été saisie à une échelle plus grossière (moins précise) ou avec moins de précision. Si, toutefois, les propriétés et l'auteur des deux couches sont identiques, vous devez utiliser une troisième couche (peut-être une photographie aérienne géoréférencée) en laquelle vous avez une certaine confiance pour vérifier la précision de la position des entités au sein de ces deux couches. Lorsque tout le reste échoue, les fonctionnalités peuvent diviser la différence.

Figure 3.11 : Correspondance des bords. Parfois, deux cartes qui devraient s'emboîter ne le font pas. La correspondance des bords manipule l'un des deux jusqu'à ce qu'ils le fassent.


Conflit

La confusion est similaire à l'appariement des contours avec une différence : elle ne rectifie pas le placement des entités sur les cartes. Au lieu de cela, il essaie de rectifier les emplacements des entités dans une seule image raster. Pour cette raison, il est également appelé feuille de caoutchouc. Il s'agit d'un processus interactif dans lequel vous fixez des éléments correctement positionnés et déplacez le reste vers des emplacements plus précis.

Carrelage
Parfois, les espaces de travail deviennent grands géographiquement, ils peuvent être vastes et thématiquement nombreux. La mosaïque consiste à diviser votre espace de travail en sous-unités géographiques plus gérables et logiques. La mosaïque subdivise les couches existantes (à la fois la géographie et les attributs) par unités géographiques. La figure 3.12, affiche une partie de l'U.S.G.S. grille de carte topographique à travers la Californie. La mosaïque peut être effectuée en divisant les couches existantes avec la limite géographique la plus large ou elle peut être planifiée dès le début du projet SIG. Le SIG maintient alors une bibliothèque de toutes les tuiles qui représentent la zone du projet.

Figure 3.12 : U.S.G.S. cartes quadrangulaires pour une partie de la Californie.


Vectorisation et rastérisation
Ces deux processus courants permutent les couches d'entités entre vecteur et raster. Par exemple, vous pouvez numériser des données dans un format vectoriel mais souhaitez les utiliser sous une forme raster. Les couches vectorielles sont converties en raster par un processus appelé rastérisation (voir A sur la figure 3.13). Alternativement, les données raster peuvent être converties en une couche vectorielle par vectorisation (voir B dans la Figure 3.13).

Comme toute traduction, elle n'est pas exempte d'erreurs. Pensez, par exemple, à la conversion de points de vecteur en raster. Chaque emplacement de point précis dans la couche vectorielle nage dans le pixel de la nouvelle couche raster à laquelle il appartient maintenant.Les emplacements spatiaux précis des points sont perdus car les points résident désormais dans des zones beaucoup plus grandes, qui sont déterminées par la résolution du pixel. Convertissez maintenant le nouveau calque de points raster en vecteur. Les points de la couche vectorielle résultante sont situés au centre de chaque pixel dans lequel ils étaient contenus. En comparant les couches vectorielles nouvelles et originales, vous constaterez qu'elles se ressemblent mais ne s'alignent pas exactement.

Figure 3.13 : Du vecteur au raster au vecteur à nouveau. La conversion d'un fichier vectoriel en raster est appelée rastérisation (processus A). La conversion de raster en vecteur est une vectorisation (processus B). Notez les différences entre la première et la troisième carte, les deux couches vectorielles.


Éclaircir les coordonnées

L'amincissement des coordonnées (également connu sous le nom de généralisation de carte) généralise ou « lisse » les formes d'entités en supprimant les nœuds (sommets) des entités linéaires et surfaciques. Il réduit la taille de stockage des couches et peut être utilisé pour supprimer des détails indésirables des entités cartographiques. Parfois, les détails contenus dans une couche ne sont pas toujours appropriés pour une carte à petite échelle. Par exemple, dans la carte du haut de la figure 3.14, remarquez à quel point les détails de certaines parties du littoral ressemblent à des taches d'encre en raison de la quantité de détails côtiers. Le détail peut nuire à l'objectif de la carte. Si l'on agrandissait l'image, le détail serait peut-être le bienvenu. En affinant les sommets le long de la côte, la carte devient plus simple et plus claire (carte du bas de la figure 3.14). Cette carte est peut-être trop généralisée à cette échelle. Notez que quelques îles ont disparu.

Figure 3.14 : Amincissement de coordonnées. Notez les différences en détail.


Fonctions topologiques
La topologie, les relations spatiales entre les entités, se concentre sur l'emplacement des entités les unes par rapport aux autres et sur la manière dont elles sont liées les unes aux autres. En se concentrant sur la façon dont les entités sont liées les unes aux autres, les fonctions topologiques (un processus semi-automatisé) vous aident à nettoyer les erreurs spatiales de votre couche et à déterminer quelles parties des différentes entités sont partagées, contenues ou connectées à d'autres entités. En d'autres termes, ces fonctions construisent une topologie. La plupart des systèmes vectoriels fournissent des routines qui vous aident à trouver les problèmes topologiques courants suivants (voir Figure 3.15) :

  1. Les éclats, le problème topologique le plus courant, sont de petits polygones qui se produisent lorsque des limites partagées sont entrées séparément pour des polygones contigus ou lorsque les entités de deux couches sont superposées mais ne correspondent pas précisément. Les fonctions topologiques peuvent supprimer bon nombre de ces éclats et réconcilier les frontières communes.
  2. Les dépassements et les sous-dépassements se produisent généralement lorsque des entités sont entrées sans l'aide d'une routine de capture. Les sommets de l'entité s'étendent au-delà (dépassent) ou juste en deçà (dépassent) de leur emplacement prévu. Les fonctions topologiques peuvent nettoyer ces erreurs lorsque vous définissez une tolérance de distance. S'il se trouve à distance, le dépassement ou le dépassement accroche le sommet d'une entité au sommet d'une autre entité.
  3. La redondance se produit lorsque deux entités ou plus dans la même couche partagent le même nœud (sommet) ou ligne mais que la couche duplique ces nœuds (sommets) et lignes. Les couches ne doivent stocker qu'un seul nœud ou une seule ligne, ce qui empêche la duplication qui pourrait entraîner des erreurs. La plupart des programmes SIG ont des routines d'élimination automatique pour éliminer les doublons.

Figure 3.15 : Erreurs topologiques typiques.

VÉRIFICATION DE LA CARTE & ÉDITION

Dans chacune de vos couches SIG, vous devez identifier et modifier les erreurs. Cela s'applique non seulement à vos jeux de données primaires et secondaires, mais également à chaque couche que vous prétraitez et créez à la suite de fonctions analytiques (celles abordées au chapitre 5). De nombreuses erreurs spatiales sont le résultat d'une numérisation imprudente, de cartes sources inexactes ou d'un changement dans la géographie de la région (comme de nouveaux bâtiments, des limites et des incendies de forêt).

Vérification de la carte
Cette section examine l'identification et la modification des erreurs spatiales. La dernière section du chapitre suivant traite des erreurs de base de données. La vérification de carte comprend les trois étapes suivantes :

    Examination visuelle. Utilisez vos yeux et votre familiarité avec la zone d'étude et le sujet pour vérifier les emplacements spatiaux des éléments. Dans cette étape, vérifiez que toutes les caractéristiques sont présentes, à leur emplacement correct, et qu'elles ont la taille et la forme correctes. Assurez-vous qu'il n'y a pas de fonctionnalités supplémentaires qui n'existent pas (voir Figure 3.16). Examinez les couches vectorielles en chargeant une image de référence géoréférencée et précise (une photographie aérienne ou un Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ)) sous la couche que vous vérifiez. Pour les images raster, comparez la couche avec d'autres couches raster précises et superposez visuellement les couches vectorielles. Si vous connaissez bien le sujet et le domaine d'étude, vous pouvez relever de nombreuses erreurs au cours de cette étape.

Figure 3.16 : Vérification de la carte : 1 = il manque la couche bâtiment. 2 = la position du bâtiment doit être modifiée. 3 = il se peut qu'il manque des bâtiments à la couche (vérifier avec des sources supplémentaires ou vérifier sur le terrain). 4 = la couche représente un bâtiment qui n'existe pas.

Édition de données
La modification des données spatiales implique l'ajout, la suppression, le déplacement et la modification de la forme des entités. La modification des données corrige les erreurs que vous trouvez lors du processus de vérification. Chaque programme SIG a sa propre façon de modifier l'emplacement des entités (ou une partie d'une entité). Outre l'élimination des éclats, des dépassements, des sous-dépassements et des nœuds et lignes redondants, vous devrez peut-être fusionner des entités, diviser des entités et simplement déplacer des nœuds individuels (sommets).

Pour effectuer des modifications propres, sachez utiliser la routine de capture de votre programme. Lors de la saisie ou de la modification d'entités contiguës ou connectées, l'accrochage déplace légèrement votre curseur pour l'aligner sur un nœud existant (sommet). Cela réduit les dépassements, les dépassements et les points et lignes redondants.

Alors que tous les progiciels SIG ont des capacités de saisie et d'édition, de nombreux programmes ne rendent pas l'édition (et la saisie) facile ou intuitive. Pour cette raison, de nombreux utilisateurs de SIG importent leurs couches d'entités dans des systèmes de CAO pour une édition et une saisie de données détaillées. Les programmes de CAO disposent d'outils spécialisés et faciles à utiliser pour l'édition de fonctionnalités. Pourquoi la CAO est-elle plus facile à saisir et à modifier ? Ils ont été créés pour un dessin et un dessin précis. Les programmes SIG se concentrent généralement sur la compilation des couches et sur leur analyse. De nombreuses agences et entreprises qui utilisent à la fois des programmes de CAO et de SIG qualifient souvent leurs programmes de CAO de systèmes hérités, un adjectif qui fait référence à leur importance passée et en déduit que leur organisation s'en éloigne. Cependant, de nombreuses organisations reconnaissent la capacité supérieure de saisie de données de la CAO et s'attendent à conserver ces systèmes au moins pendant un certain temps.

Conversion géométrique
La conversion géométrique consiste en des routines qui modifient les types d'entités entre les points, les lignes et les polygones. La transformation géométrique la plus fréquente est peut-être la conversion de lignes en polygones. Cela se produit souvent car de nombreux programmes de CAO utilisent souvent des segments de ligne pour créer des parcelles (et d'autres entités), mais dans un SIG, ces entités sont mieux codées sous forme de polygones. Une autre routine change les points en contours (lignes), qui sont utilisés pour représenter le relief de la surface comme un ensemble de lignes qui relient des points de même valeur. Conceptuellement, les contours sont « enfilés » à travers les points (ou pixels) le long de lignes approximatives de valeur constante. Des points sont aussi fréquemment produits à partir de polygones. Cette routine crée un « centre de gravité », un point central, généralement placé à l'intersection des points médians nord-sud et est-ouest.

Figure 3.17 : Création de centroïdes (entités ponctuelles) à partir de polygones. Le processus place automatiquement un point à mi-chemin de sa plage ouest-est et nord-sud. Dans certains cas, cela place le centroïde de l'état en dehors de son polygone. La plupart des centroïdes de la carte ci-dessus ont été déplacés vers un centre visuel.


Sélectionnez les fichiers d'entrée

Vous aurez besoin d'une image avec un modèle de capteur RPC ou RSM, ainsi qu'un fichier DEM (pour les fichiers RPC uniquement). Les instructions suivantes concernent les fichiers contenant des informations RPC.

Fichiers d'entrée

L'image d'entrée doit avoir des informations RPC ou RSM associées.

Pour RSM, ENVI utilise le programme de services de mesure (MSP) et ses sources d'altitude pour calculer les coordonnées image-sol et sol-image. Un plug-in classifié DoD distinct est requis pour utiliser les RSM dans ENVI.

Les coefficients RPC ou RSM sont requis pour l'expansion de la fonction rationnelle afin de convertir les coordonnées au sol en coordonnées de capteur. Lorsque vous sélectionnez un fichier en entrée, ENVI recherche les informations RPC ou RSM de l'une des manières suivantes :

  • Pour GeoEye-1 : Un nom de fichier RPC composé du nom racine du fichier de données source suivi de l'extension .pvl .
  • Pour IKONOS : Un nom de fichier RPC composé du nom racine de l'image source plus _rpc.txt .
  • Pour OrbView-3 : Un nom de fichier RPC composé du nom racine du fichier de données source, mais sans le préfixe _image, et ajouté par _metadata.pvl .
  • Pour QuickBird : Un nom de fichier RPC composé du nom racine du fichier de données source suivi de l'extension .rpb . Notez que les données DigitalGlobe de niveau 1B doivent être utilisées avec une solution d'orthorectification rigoureuse. Bien que vous puissiez utiliser l'orthorectification RPC avec des données de niveau 1B, vous obtiendrez des résultats plus précis en orthorectifiant ces données dans l'outil d'orthorectification rigoureuse d'ENVI.
  • Pour les données WorldView : Un nom de fichier RPC composé du nom racine du fichier de données source suivi de l'extension .rpb . Notez que les données DigitalGlobe de niveau 1B doivent être utilisées avec une solution d'orthorectification rigoureuse. Bien que vous puissiez utiliser l'orthorectification RPC avec des données de niveau 1B, vous obtiendrez des résultats plus précis en orthorectifiant ces données dans l'outil d'orthorectification rigoureuse d'ENVI.
  • Pour les fichiers RapidEye de niveau 1B : La balise RPC00B ou RPC00A dans les métadonnées NITF .
  • Pour les fichiers raster ENVI : Un fichier d'en-tête ( .hdr ) qui contient la chaîne RPC INFO . Si vous avez à la fois des informations de carte standard et RPC INFO dans l'en-tête, vous devez supprimer les informations de carte standard de l'en-tête pour continuer.
  • Pour NITF : les images RPC prennent en charge les données dans les extensions d'enregistrement étiqueté RPC00B ou RPC00A (TRE). Les données de prise en charge des images RSM sont contenues dans les TRE NITF.

Sans informations d'altitude provenant d'un DEM, les RPC ne donnent qu'une position géographique approximative. Si vous n'avez pas de fichier DEM facilement disponible, vous pouvez utiliser le DEM Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010 (GMTED2010) nommé GMTED2010.jp2 qui est fourni avec votre installation ENVI sous Harris/envixx/dossier de données. Le flux de travail d'orthorectification RPC utilise ce DEM par défaut (pour les fichiers RPC uniquement) sauf si vous en spécifiez un autre.

L'ensemble de données GMTED2010 a une résolution moyenne de 30 secondes d'arc. Une seconde version à 7,5 arcs est également disponible sur notre site Web. Pour de meilleurs résultats, vous devez utiliser un raster DEM avec une résolution supérieure à GMTED2010. De nombreux produits DEM sont disponibles auprès de la plate-forme de téléchargement et de cartes nationales de l'U.S. Geological Survey ou d'EarthExplorer.

Suivez ces étapes pour commencer le flux de travail :

  1. Dans la boîte à outils, sélectionnez Correction géométrique > Orthorectification > Flux de travail d'orthorectification RPC.
  2. Sélectionnez une image avec des informations RPC ou RSM.
  3. Pour les images RPC, sélectionnez un fichier DEM à l'aide de la boîte de dialogue Sélection de fichier.
  4. Activer le Correction du géoïde option lorsque vous utilisez des données DEM qui contiennent des hauteurs orthométriques, qui sont des altitudes au-dessus du niveau moyen de la mer (par exemple, GMTED2010 et National Elevation Dataset, NED). Désactivez cette option pour les données DEM qui contiennent une hauteur au-dessus de l'ellipsoïde (par exemple : ASTER Global DEM, DEM résultant du traitement de paires stéréo.) offset, qui est affiché en mètres à côté du Correction du géoïde option.
  5. Cliquez sur Prochain. Le panneau RPC Raffinement apparaît et le fichier s'ouvre dans une nouvelle vue de workflow. Si le fichier sélectionné est affiché dans une vue active avant le démarrage du flux de travail, les bandes d'affichage et l'emplacement de l'image sont conservés, ainsi que tous les paramètres de luminosité, de contraste, d'étirement et de netteté. L'emplacement de l'image n'est pas conservé pour les images basées sur des pixels ou celles avec des projections pseudo ou arbitraires.

Les données raster sont couramment utilisées par les cartographes de concert avec les données vectorielles. Le choix du format de fichier raster est important lors de l'utilisation de données raster ou de la production d'une sortie raster à partir de données vectorielles. Les formats raster sont conçus à des fins spécifiques et ont des limites en termes de représentation des couleurs et de perte de données. Les formats raster les plus simples ne sont qu'un seul tableau bidimensionnel de pixels, où les jeux de données raster multicanaux utilisent des valeurs de données supplémentaires pour représenter la couleur ou d'autres données. L'article traite des considérations relatives à l'utilisation prévue des formats raster. Les formats et les résolutions appropriés pour le Web peuvent ne pas convenir aux appareils d'impression ou à plus haute résolution. Plusieurs types de sources raster sont disponibles, notamment des mesures à bande unique, des images et des cartes raster ou des fonds de carte existants. L'avenir du raster évoluera à mesure que de plus en plus de formats, de sources et d'améliorations de calcul seront apportées.

Williams, C. (2019). Formats et sources raster Le corpus de connaissances des sciences de l'information géographique et de la technologie (Édition du 4e trimestre 2019), John P. Wilson (éd.). DOI : 10.22224/gistbok/2019.4.11.

Cette entrée a été publiée le 23 novembre 2019. Aucune édition antérieure n'existe.

  • canal alpha : une bande raster utilisée pour la composition de transparence qui permet de mélanger le contenu en pixels avec le contenu numérique de manière conceptuelle sous le jeu de données raster
  • anti crénelage: une approche pour minimiser les artefacts visuels causés par l'ajustement de graphiques vectoriels dans une grille de pixels
  • bandes: un canal ou un sous-ensemble défini d'un jeu de données raster, par exemple, le canal rouge d'une image RVB
  • bit: un portemanteau de chiffres binaires, la plus petite unité d'information stockable
  • peu profond: le nombre de bits mémorisables pour un type de données donné
  • modèle de couleur: un modèle mathématique pour représenter les couleurs telles que RVB ou CMJN
  • espace colorimétrique: une définition des couleurs dans un modèle de couleur qui permet une reproduction répétable de la couleur
  • tramage: une technique pour minimiser la perte de contenu lors de la réduction de la profondeur de couleur en insérant du bruit de pixel
  • gamme: un sous-ensemble de couleurs dans un modèle colorimétrique représentable dans un espace colorimétrique
  • LIDAR: Light Detection and Ranging, une technologie de collecte de données par réflectance laser
  • sans perte: compression qui n'entraîne pas la perte de données
  • à perte: compression qui entraîne une perte de données
  • pixels: un portemanteau de « élément d'image », la plus petite unité d'un raster
  • raster: ensembles de données définis comme un tableau de pixels
  • résolution: le nombre de pixels distincts pouvant être affichés dans un espace mesuré
  • vecteur : jeux de données définis comme des primitives géométriques plutôt que comme des données raster

Les cartographes utilisent raster et vecteur sources de données pour produire des cartes (Kimerling et al., 2009) et livrer des cartes au format raster ou vectoriel. Les formats raster utilisent des pixels à une résolution connue pour transmettre des informations, tandis que les formats vectoriels utilisent des primitives géométriques qui sont généralement indépendantes de la résolution. Voir Formats vectoriels et sources d'amplis pour plus d'informations. Dans de nombreux cas, un produit cartographique peut être une combinaison de sources raster et vectorielles. Lors de la conception et de la production de cartes, la qualité, la résolution et les caractéristiques de couleur des sources raster doivent être prises en compte. Lors de la production d'une sortie raster, la cible du périphérique, telle que l'impression, l'affichage à l'écran et le contenu de la carte, doit être prise en compte lors du choix du format raster à utiliser. Cette entrée couvre les principaux formats raster applicables à la cartographie, les considérations lors de leur utilisation ainsi que les types de source raster qui sont utilisés pour la production de cartes.

Les formats raster partagent le bloc de construction fondamental d'un pixels (éléments d'image), la plus petite unité d'un jeu de données raster. Les jeux de données raster sont un tableau de pixels généralement dans une grille rectangulaire (Wise, 2000). Chaque pixel a un nombre spécifié de morceaux (chiffre binaire) qui désignent les informations pouvant être stockées par pixel. Dans de nombreux formats, la profondeur de bits désigne la richesse de la couleur et l'image peut être considérée comme étant construite en couleur bandes où chaque bande représente un canal de couleur du raster de couleur. Par exemple, une image RVB 24 bits a 8 bits chacun pour les canaux rouge, vert et bleu (voir Théorie des couleurs). Une image RVB 32 bits ajoute un plus canal alpha qui permet de varier la transparence de l'image (Porter et Duff, 1984). Certains formats de données sont à bande unique avec le peu profond, ou le nombre de bits stockables pour un type de données donné, alloué à chaque pixel de cette bande. Les données d'altitude sont généralement distribuées sous forme d'entiers 16 bits ou 32 bits ou d'images raster à virgule flottante avec la plage de valeurs complète disponible par pixel désignant une valeur d'altitude dans l'unité spécifiée. Le choix de la profondeur de bits pour les données d'altitude dépend de la précision et de la portée des données.

Il existe de nombreux formats et spécifications raster qui exploitent les données raster. Les données raster peuvent être distribuées dans un format aussi simple qu'un fichier texte ou dans des formats binaires plus spécifiques aux capteurs (voir le modèle de données raster). Quelques formats clés sont régulièrement utilisés pour la cartographie en tant que formats d'entrée et de sortie décrits ici, notamment PNG, JPEG, TIFF et GIF. Une compréhension des concepts utilisés pour le stockage et la compression dans ces formats fournira une base de connaissances pour comprendre d'autres formats raster et l'inclusion de raster dans des formats vectoriels tels que Scalable Vector Graphics (SVG) ou Portable Document Format (PDF). Les formats de fichiers ici ne couvrent pas la gamme complète des formats de données raster possibles. Des formats de données propriétaires tels que MrSID et des variantes ouvertes d'un type de compression similaire sont souvent utilisés. Voir le modèle de données raster pour plus de détails sur ces formats et d'autres.

Graphiques réseau portables (PNG) est un format raster qui prend en charge sans perte compression, compression qui n'entraîne pas la perte de données. Généralement utilisé pour représenter des images RVB ou RVB avec un canal alpha, le format PNG prend également en charge un codage 8 bits indexé qui peut être utilisé pour stocker efficacement des images avec un petit nombre de couleurs. PNG a été développé à l'origine pour éviter les problèmes de brevets avec le format GIF populaire et est devenu un format d'image standard pour une utilisation sur le Web. Dans les workflows cartographiques, PNG est bien adapté aux représentations raster de données vectorielles qui utilisent peu de couleurs, se compressent bien et seront distribuées sur le Web. Les capacités du canal alpha permettent une transparence variable et sont utiles pour les cas où plusieurs images sont composées. PNG utilise l'algorithme de compression DEFLATE (Roelofs, 2003) qui est sans perte et non encombré par des brevets conduisant à une prise en charge logicielle quasi universelle pour PNG.

Le format d'échange JPEG, ou JPEG, est le format le plus courant exploitant la méthode du Joint Photographic Experts Group pour le stockage des images photographiques, qui est un type de à perte compression, une compression qui entraîne une perte de données.La compression JPEG a été conçue pour les images avec des variations de couleur douces, comme cela se produit dans la plupart des photographies ou des jeux de données raster représentant des phénomènes continus. L'algorithme de compression JPEG est couramment utilisé avec un taux de compression spécifié par l'utilisateur qui donne à l'utilisateur un certain contrôle sur la perte de données. La perte de données dans les images compressées JPEG peut entraîner des artefacts visuels, en particulier aux limites de couleurs nettes ou lors de l'utilisation de taux de compression élevés (Bendell et. Al, 2006). Des limites de couleurs nettes apparaissent souvent dans les images provenant de données vectorielles. Par conséquent, JPEG n'est pas un type d'image approprié pour partager la sortie d'un travail qui a commencé sous forme de graphiques vectoriels, y compris de nombreuses cartes. Les choix de compression doivent souvent être effectués image par image en raison du contenu variable. Une compression supérieure à 90 % se traduira par des images de meilleure qualité, mais des fichiers de plus grande taille. Une compression inférieure à 70 % entraînera des images plus petites, mais des images de qualité inférieure dans de nombreux cas. Les modifications multiples d'un seul fichier JPEG ne sont pas recommandées car une perte de données sera encourue à chaque enregistrement. Par conséquent, il est courant de stocker les images source dans un autre format tel que TIFF pour la préservation. JPEG ne prend pas en charge la transparence et ne peut pas avoir de bande alpha. Les fichiers JPEG sont généralement utilisés pour les images RVB ou en niveaux de gris, mais peuvent être stockés avec un profil de couleur CMJN pour les besoins de la production de presse.

Tagged Image File Format (TIFF) est un format de conteneur générique largement connu pour les données raster. TIFF prend en charge plusieurs combinaisons de bandes, algorithmes de compression et est extensible. GeoTIFF est une extension bien connue du format TIFF qui intègre des informations de référence de coordonnées dans le fichier TIFF (Mahammad et Ramakrishnan, 2009). Les utilisateurs de GeoTIFF peuvent utiliser ces informations pour placer le jeu de données raster dans l'espace géographique. Les consommateurs TIFF qui ne connaissent pas GeoTIFF peuvent ignorer les informations et continuer à consommer le TIFF. La polyvalence du format TIFF et le référencement géographique possible via la norme GeoTIFF font du TIFF un format de livraison courant d'informations géographiques. L'un des inconvénients de TIFF est qu'il ne s'agit pas d'un format raster pris en charge dans la plupart des navigateurs Web.

Graphics Interchange Format (GIF) est un format d'image raster limité à 8 bits par pixel. Les images GIF utilisent le schéma de compression sans perte Lempel-Ziv-Welch (CompuServe, 1990). Les applications graphiques abandonnent généralement les couleurs tramage, une technique pour minimiser la perte de contenu lors de la réduction de la profondeur de couleur en insérant du bruit de pixel , ou d'autres techniques pour s'adapter à une palette de couleurs 8 bits 256 RVB requise pour les GIF. Du point de vue des images statiques, les images GIF présentent peu d'avantages par rapport au format PNG plus flexible. La popularité du GIF réside dans sa capacité à prendre en charge les animations. La prise en charge des animations dans les GIF a une certaine utilité en cartographie pour partager de petites animations dans un format largement pris en charge.

3.5 Comparaison

Le tableau 1 compare les formats d'image PNG et JPEG à utiliser dans les flux de travail cartographiques. Les deux flux de travail principaux considérés ici sont les cartes provenant de sources de données vectorielles et les cartes provenant de sources de données de style photographique, telles que l'imagerie aérienne ou satellite. Les formats d'image ont tous des compromis, mais le tableau 1 et les figures 1 à 4 montrent que PNG est généralement meilleur pour les cartes de sortie provenant de sources de données vectorielles et JPEG est généralement meilleur pour les cartes de sortie provenant de données de style photographique. Notez qu'il n'y a pas souvent de choix clair avec des cartes qui mélangent des sources de données vectorielles et raster, mais PNG est un meilleur choix sans perte lorsque la taille du fichier n'est pas un problème.

Tableau 1. Comparaison des formats d'image PNG et JPG pour les flux de travail cartographiques
PNG JPEG
Sources de données vectorielles L'image contient des limites nettes sans artefacts visuels et des zones continues de pixels similaires entraînent des tailles de fichier plus petites en raison de la compression. Voir la figure 1. Les limites nettes de l'image entraînent des artefacts visuels et l'image est mal compressée, ce qui entraîne des fichiers de grande taille. Voir la figure 2.
Sources de données de style photographique Il n'y a pas d'artefacts visuels. L'image contient de nombreux pixels de valeurs de couleurs différentes qui ne se compressent pas bien et entraînent des fichiers de plus grande taille. Voir la figure 3. Les artefacts visuels sont moins visibles et les valeurs de pixels de la couleur continue se compressent bien pour les fichiers de plus petite taille. Voir la figure 4.

Figure 1 : PNG 8 bits d'une carte vectorielle. Taille du fichier 3,6 kilo-octets. Image agrandie de 400 % à partir de l'image source de 96 DPI. L'image a des transitions douces entre les couleurs de l'anticrénelage mais aucun artefact visuel. Source : auteur.

Figure 2 : Un JPEG utilisant une compression de 85 %, une quantité de compression de qualité moyenne, de la même carte vectorielle illustrée à la Figure 1. Taille du fichier 18,3 kilo-octets. Image agrandie de 400 % à partir de l'image source de 96 DPI. L'image montre de forts artefacts visuels causés par les transitions de couleurs nettes dans l'image et est plus grande que le PNG 8 bits. Source : auteur.

Figure 3 : Une image de 256 x 256 pixels au format PNG 24 bits. Le fichier fait 131 kilo-octets. Source : auteur.

Figure 4 : La même image que dans la Figure 3, mais au format JPEG avec une compression de 85 %. Le fichier fait 8,5 kilo-octets. Source : auteur.

3.6 Résolution

La résolution des données raster est une caractéristique clé définissant leur qualité et leur adéquation à l'utilisation. Raster résolution décrit le nombre de pixels distincts pouvant être affichés dans un espace mesuré et est généralement défini en points par pouce, ou DPI, une mesure basée sur la qualité d'impression des fichiers raster. Les jeux de données raster peuvent décrire la résolution en termes de représentation de mesure géographique d'un pixel (par exemple, 1 pixel équivaut à 30 cm). Les points dans le contexte DPI font référence à des points physiques provenant de processus d'impression ou photographiques et ne sont pas techniquement applicables à la technologie d'affichage moderne. Le terme pixels par pouce, ou PPI, est souvent utilisé de manière interchangeable avec DPI. La résolution d'écran a toujours été inférieure aux résolutions d'impression, de sorte que l'utilisation de données raster uniquement à l'écran a des exigences moindres en matière de résolution d'image. Avec l'avènement des appareils mobiles et des moniteurs à haute résolution, les exigences de résolution des images ont augmenté et doivent être prises en compte dans la conception cartographique. Par exemple, une carte produite pour le Web avec uniquement une image à faible DPI disponible sera mise à l'échelle sur les appareils à haute résolution et apparaîtra moins claire que si une version à haute résolution était disponible. Une solution à ce problème consiste à créer des versions à faible et à haute résolution de l'image et à sélectionner celle qui convient à l'appareil. La figure 5 montre une image 96-DPI standard agrandie utilisée pour l'affichage Web standard tandis que la figure 6 montre une image 192-DPI couramment utilisée pour l'affichage Web à haute résolution. Notez que la résolution inférieure de la figure 5 conduit à l'apparence visuelle des pixels dans ce grossissement de 200 % comme le verrait un utilisateur en utilisant cette résolution dans un affichage à haute résolution. Le surcoût de cette approche a conduit à une augmentation des sources vectorielles dans le travail de conception. Les sources vectorielles et les formats de sortie vectoriels peuvent être réalisés à la résolution native du mécanisme d'affichage et ne souffrent pas de ce problème.

Figure 5 : Une image 96 DPI qui doit être mise à l'échelle lorsqu'elle est affichée sur un écran à haute résolution. Source : auteur.

Figure 6 : Une image 192-DPI à sa résolution naïve pour montrer la clarté de l'image sur un écran haute résolution. Notez qu'il a 4 fois plus de pixels que l'image 96-DPI. Source : auteur.

3.7 Anticrénelage

Les illustrations vectorielles converties en image raster doivent être adaptées à la grille raster. Dans les cas de faible résolution, l'ajustement de la grille peut entraîner des artefacts visuels. Ceci est particulièrement visible avec les lignes inclinées où les pixels raster remplis peuvent apparaître comme des marches d'escalier. Ces artefacts sont appelés aliasing. Anti crénelage Les techniques sont conçues pour minimiser les artefacts visuels de l'ajustement de la grille aux écrans à faible résolution (Freeman, 1974). Bien qu'il existe de nombreuses techniques d'anticrénelage, les techniques les plus simples consistent à rééchantillonner des images à plus haute résolution en images à plus faible résolution, le rééchantillonnage entraînant des gradations de couleurs à des limites nettes qui lissent l'apparence générale de l'œuvre d'art. La figure 7 ci-dessous montre une vue agrandie de l'aliasing d'une image raster générée sans techniques d'anti-aliasing. Notez le comportement en escalier et l'apparence en blocs du texte. La figure 8 montre l'anticrénelage résultant d'une grille de 10 x 10 pixels rééchantillonnée en 1 pixel pour une apparence plus lisse. Notez le mélange de couleurs entre le cercle et le bâtiment gris en dessous pour créer une transition plus douce entre le cercle et le bâtiment ainsi qu'une forme plus circulaire que le cas aliasé.

Figure 7 : Graphiques vectoriels stockés dans un PNG sans anti-aliasing. Image agrandie à 400% à partir d'une source originale 96-DPI. Source : auteur.

Figure 8 : Graphiques vectoriels stockés dans un PNG avec anti-aliasing. Image agrandie à 400% à partir d'une source originale 96-DPI. Source : auteur.

Les sources raster pour les travaux cartographiques peuvent être classées en trois catégories : les champs de données, les images et les produits cartographiques. Les sources raster courantes et des exemples d'emplacements pour les acquérir peuvent être trouvés dans le tableau 2.

Tableau 2. Sources raster communes et exemples d'emplacements
Source raster Fournisseur Exemple
Champs de données Agences gouvernementales et consortiums internationaux. Souvent ré-hébergé par des sites spécifiques à l'industrie Un modèle numérique d'élévation combinant plusieurs sources est disponible pour les pays de l'Union européenne via l'Agence européenne pour l'environnement.
Imagerie Fournisseurs de photographies satellites ou aériennes et agences gouvernementales. Souvent réutilisé pour une utilisation générale par des sites spécifiques à l'industrie. Les données Landsat peuvent être explorées et téléchargées via le United States Geological Survey.
Produits cartographiques Agences gouvernementales et consortiums internationaux. Les cartes marines des États-Unis sont disponibles auprès du NOAA Office of Coast Survey

4.1 Champs de données

Les jeux de données raster représentant un seul champ de données, tels que les modèles altimétriques numériques, sont des sources raster courantes pour les travaux cartographiques. Les modèles altimétriques numériques peuvent être transformés en ombrages, contours ou surfaces teintées hypsométriquement (voir Représentation du terrain). Alors que l'altitude est le champ de données le plus couramment utilisé par les cartographes raster, d'autres phénomènes, y compris les surfaces interpolées sans altitude générées à partir des mesures, peuvent être représentés dans un format similaire. Les données climatiques, météorologiques, océanographiques et atmosphériques élargissent cela en fournissant des mesures à bande unique dans des formats multidimensionnels, optimisés pour les données de séries chronologiques mesurées ou simulées à différentes altitudes ou profondeurs. LIDAR (Light Detection and Ranging, une technologie de collecte de données à l'aide de la réflectance laser) les sources de données sont également souvent utilisées pour produire des données raster pour un seul champ de données de retours de lumière spécifiques (voir Plateformes de télédétection). Par exemple, des valeurs de retour différentes peuvent donner lieu à un modèle numérique de terrain et à un modèle numérique de surface, le modèle de surface prenant en compte la végétation et les objets construits par l'homme.

Les sources de données raster basées sur l'imagerie sont nombreuses et peuvent provenir de diverses sources. Autrefois uniquement disponible avec la photographie aérienne, l'utilisation généralisée de l'imagerie satellite et des drones a permis d'obtenir des images plus largement disponibles et fréquemment mises à jour (voir Systèmes aériens sans pilote). Alors que nous avons tendance à considérer l'imagerie comme ce qui est visible à l'œil humain, les capteurs peuvent être équipés pour collecter plus que le spectre visible avec des mesures de diverses gammes de phénomènes infrarouges et thermiques (voir Nature de l'imagerie multispectrale). Les sources de données d'images peuvent être à bande unique ou multibande. Les capteurs modernes sont souvent multispectraux, mais les sources de données historiques peuvent n'être disponibles que dans l'imagerie panchromatique à bande unique.

4.3 Produits cartographiques

Les produits cartographiques terminés sont souvent utilisés comme source pour la production de cartes supplémentaires. Par exemple, une carte topographique peut être combinée avec un ombrage pour produire un nouveau produit avec une approche alternative sur la représentation du terrain. Souvent, le produit cartographique existant se présente sous la forme d'un fond de carte et le nouveau contenu cartographique est simplement superposé en haut (voir Fond de carte, à venir). Cette approche est courante dans la cartographie Web où les fonds de carte sont conçus spécifiquement à cette fin. Lors de l'utilisation de produits raster existants, y compris des sources historiques numérisées ou des jeux de tuiles pré-créés, la résolution du jeu de données peut limiter le produit de sortie final.

Le produit de sortie final doit être pris en compte lors de la création d'un produit de carte raster (voir Production et gestion de cartes). Les approches pour le Web sont basées sur le modèle de couleur RVB. Les approches d'impression sont généralement basées sur le modèle de couleur CMJN utilisé dans l'impression offset traditionnelle. Le CMJN peut être augmenté avec des couleurs d'accompagnement supplémentaires si nécessaire. La résolution est également un facteur à prendre en compte : le produit sera-t-il visualisé sur des appareils à haute résolution sur le Web ? Dans l'ère moderne, c'est presque toujours vrai. Pour l'impression, le périphérique d'impression de sortie doit être connu et sa résolution est généralement supérieure à la résolution de l'écran.

Les graphiques sur le Web utilisent généralement un modèle RVB soustractif et, dans de nombreux cas, sont supposés être dans le sRVB espace colorimétrique (Pemberton et Pettit, 2018). Bien que sRGB soit un espace colorimétrique commun, il a une couleur limitée gamme, ou un sous-ensemble de couleurs dans un modèle colorimétrique représentable dans un espace colorimétrique. (voir Théorie des couleurs). Les développements récents avec des espaces colorimétriques à large gamme espèrent répondre à la gamme limitée, mais ne sont pas largement pris en charge par les écrans d'ordinateur. Par conséquent, la recommandation est de produire des images RVB avec l'espace colorimétrique sRVB.

L'impression utilise des modèles de couleurs additifs tels que CMJN. Dans des circonstances particulières, les tons directs peuvent être utilisés pour désigner des couleurs spécifiques plutôt que de se fier au processus CMJN à quatre couleurs. La production cartographique traditionnelle de l'impression offset avec des couleurs quadri ou d'accompagnement a impliqué la création d'images en couleurs distinctes représentant chaque plaque qui sera encrée et utilisée au moment de l'impression. Les séparations de couleurs TIFF étaient couramment utilisées pour cette étape et sont encore utilisées dans certains cas aujourd'hui. La préparation allait au-delà des séparations de couleurs avec des spécifications sur la façon dont les couleurs seraient combinées. Les couleurs quadri sont mélangées à l'aide de techniques de demi-teintes qui placent des points dans des motifs réguliers, ou des écrans, pour produire la couleur mélangée. Ces motifs réguliers peuvent être gênants s'ils ne sont pas modifiés selon la plaque, de sorte que les cartographes ont géré les angles d'écran pour les plaques afin de produire le mélange souhaité. Grâce aux innovations en matière de gestion des couleurs, le processus est plus simple et est géré par la livraison de graphiques à gestion des couleurs à la presse. Cela est particulièrement vrai avec de nombreux produits qui sont des combinaisons de sources vectorielles et matricielles, les sources photographiques matricielles étant généralement RVB (King, 2001). Ces documents composés peuvent être constitués à la fois de graphiques vectoriels CMJN et d'images RVB. Si les deux cas sont gérés en couleur dans un document composé, le logiciel de la presse peut produire des séparations en quadrichromie pour la production à l'aide d'un logiciel de traitement d'images matricielles. Les angles d'écran de demi-teintes peuvent être calculés automatiquement en fonction du contenu de l'image et des capacités de l'appareil. L'impression offset implique souvent une étape d'épreuve, où la sortie est inspectée manuellement avant de passer à la production complète. Des mises à jour des paramètres de gestion des couleurs et des angles d'écran de demi-teintes peuvent être effectuées à ce moment.

Les améliorations des formats vidéo et de la compression vidéo ont conduit au développement de nouveaux formats raster, tels que WebP (Alakuijala, 2012) et AV1 (Concolato, et al., 2019). Ces formats utilisent à la fois des conteneurs de stockage et des algorithmes de compression développés pour la vidéo avec des avantages supplémentaires tels que gamme soutien (Concolato, et al., 2019). La mise en œuvre lente de ces formats dans les logiciels tels que les navigateurs entrave l'adoption, mais ils restent des formats à surveiller. La collecte de données raster via des caméras et d'autres capteurs est en augmentation. De nouveaux formats seront développés pour gérer ces données et des logiciels de traitement d'images seront adaptés pour les gérer. Le cloud computing et les unités de traitement graphique offrent des capacités de calcul puissantes qui continueront de croître. Des données raster de plus haute résolution avec une meilleure fidélité des couleurs seront disponibles car les capteurs collectent des images à large gamme et les appareils sont capables de les afficher.

Bendell, C., Kadlec, T., Weiss, Y., Podjarny, G., Doyle, N., McCall, M. (2016). Images hautes performances : réduisez, chargez et fournissez des images pour plus de rapidité. O'Reilly Media.

CompuServe (1990). Format d'échange graphique. Extrait de https://www.w3.org/Graphics/GIF/spec-gif89a.txt

Concolato, C., Klemets, A. et Kerr, P. (2019) Format de fichier image AV1 (AVIF). L'Alliance pour les médias ouverts. Extrait de https://aomediacodec.github.io/av1-avif/

Dent, B., Torguson, J. S., & Hodler, T. W. (2008). Cartographie : conception de cartes thématiques, 6e éd., McGraw Hill, New York.

Freeman, H. (1974). Traitement informatique d'images de dessin au trait. Enquêtes informatiques, 6, 54-97. DOI : 10.1145/356625.356627

Kimerling, A. J., Buckley, A., Muehrcke, P. et Muehrcke, J. (2009). Utilisation de la carte 6e édition, Redlands, Californie, Esri Press Academic.

King, J. (2001) Pourquoi la gestion des couleurs ? Adobe Systems Incorporé. Extrait de http://www.color.org/whycolormanagement.pdf

Mahammad, S. et Ramakrishnan, R. (2009). GeoTIFF – Un format de fichier image standard pour les applications SIG. Monde géospatial. Extrait de : https://www.geospatialworld.net/article/geotiff-a-standard-image-file-format-for-gis-applications/

Pemberton, S., Pettit, B., (2018). Çelik, T., Lilley, C., Baron, L.D., éd. Module de couleur CSS niveau 3. W3C. article 4.2.1. Valeurs de couleur RVB Récupéré de https://www.w3.org/TR/css-color-3/

Porter, T. et Duff, T. (1984). Composer des images numériques, Infographie, 18, p. 253-259.

Roelofs, G. (2003). PNG : Le guide définitif (2e éd.). O'Reilly Media. DOI : 10.1007/BF02940959

Slocum, T. (2008). Cartographie et visualisation thématiques, 3e éd. Prentice Hall, New Jersey.

Sage, S. (2000). Modélisation des données SIG-leçons de l'analyse des MNT. Revue internationale des sciences de l'information géographique, 14(4), 313-318. DOI : 10.1080/13658810050024250


REMARQUES

Pour éviter une consommation de temps excessive lors de la reprojection d'une carte, la région et la résolution de l'emplacement cible doivent être définies de manière appropriée au préalable.

Un moyen simple de le faire est de vérifier les limites projetées de la carte d'entrée dans la projection de l'emplacement actuel en utilisant le -p drapeau. Le -g flag signale la même chose, mais sous une forme qui peut être directement coupée et collée dans un g.région commander. Après avoir défini la région de cette manière, vous pouvez vérifier la résolution de la cellule avec "g.région -p" puis l'aligner sur une grille régulière avec g.région's -une drapeau. Par exemple. g.région -a res=5 -p. Notez qu'il ne s'agit que d'un guide approximatif.

Une façon plus complexe, mais plus précise, de le faire consiste à générer une carte vectorielle "boîte" de la région dans l'emplacement source en utilisant v.in.région -d. Cette carte « boîte » est ensuite reprojetée dans l'emplacement cible avec v.proj. Ensuite, la région de l'emplacement cible est définie sur l'étendue de la nouvelle carte vectorielle avec g.région ainsi que la résolution raster souhaitée (g.région -m peut être utilisé dans des emplacements de latitude/longitude pour mesurer la longueur géodésique d'un pixel). r.proj est ensuite exécuté pour la carte raster que l'utilisateur souhaite reprojeter.Dans ce cas, un peu de préparation va un long chemin.

Lors de la reprojection de cartes du monde entier, l'utilisateur doit désactiver le découpage de carte avec le -n drapeau. Le rognage n'est pas utile ici car le module a de toute façon toute la carte en mémoire. En plus de cela, les "bords" du monde sont difficiles (ou impossibles) à trouver dans des projections autres que latitude-longitude, de sorte que les résultats peuvent être étranges avec le rognage.


Navd_bath_30m - Grille topographique et bathymétrique de 30 m produite à partir de jeux de données interférométriques, multifaisceaux et lidar (grille binaire Esri, zone UTM 19N, WGS84)

Pendleton, Elizabeth, 2013, navd_bath_30m - Grille de topographie et de bathymétrie de 30 m produite à partir d'ensembles de données interférométriques, multifaisceaux et lidar (grille binaire Esri, zone UTM 19N, WGS84) : rapport à dossier ouvert 2012-1157, US Geological Survey, Coastal et programme de géologie marine, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

West_Bounding_Coordinate : -71.082734 East_Bounding_Coordinate : -69.754817 North_Bounding_Coordinate : 43.254179 South_Bounding_Coordinate : 41.918875

Date_de_début : 01-janv-1994 Date_de_fin : 07-mai-2008 Currentness_Reference : état du sol

Geospatial_Data_Presentation_Form : données numériques raster

Grid_Coordinate_System_Name : Mercator Transversal Universel Universal_Transverse_Mercator : UTM_Zone_Number : 19 Transverse_Mercator : Scale_Factor_at_Central_Meridian : 0.999600 Longitude_of_Central_Meridian : -69.000000 Latitude_of_Projection_Origin : 0.000000 False_Easting : 500000.000000 False_Northing : 0.000000

Les coordonnées planaires sont codées à l'aide de lignes et de colonnes
Les abscisses (coordonnées x) sont spécifiées à 30,000000 près
Les ordonnées (coordonnées y) sont spécifiées au 30 000000 le plus proche
Les coordonnées planaires sont spécifiées en mètres

La référence horizontale utilisée est D_WGS_1984.
L'ellipsoïde utilisé est WGS_1984.
Le demi-grand axe de l'ellipsoïde utilisé est 6378137.000000.
L'aplatissement de l'ellipsoïde utilisé est de 1/298,257224.

Qui a produit l'ensemble de données ?

508-548-8700 poste 2259 (voix)
508-457-2310 (TÉLÉCOPIE)
[email protected]

Pourquoi l'ensemble de données a-t-il été créé ?

Comment l'ensemble de données a été créée?

Ackerman et autres (2006) (source 1 sur 11)

Andrews et autres, 2010 (source 2 sur 11)

Andrews, BD, Ackerman, SD, Baldwin, WE, et Barnhardt, WA, 2010, données géophysiques et d'échantillonnage du plateau continental intérieur : baie de Northern Cape Cod, Massachusetts : rapport à dossier ouvert 2010-1006, US Geological Survey, Coastal and Programme de géologie marine, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Barnhardt et autres, 2010 (source 3 sur 11)

Barnhardt, WA, Ackerman, SD, Andrews, BD et Baldwin, WE, 2010, données géophysiques et d'échantillonnage du plateau continental intérieur : Duxbury à Hull, Massachusetts : rapport à dossier ouvert 2009-1072, US Geological Survey, Coastal and Marine Programme de géologie, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Butman et autres, 2007 (source 4 sur 11)

Butman, B., Valentine, PC, Middleton, TJ, et Danforth, WW, 2007, A GIS Library of Multibeam Data for Massachusetts Bay and the Stellwagen Bank National Marine Sanctuary, Offshore of Boston, Massachusetts : Digital Data Series 99, US Geological Survey, programme de géologie côtière et marine, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Barnhardt et autres, 2009 (source 5 sur 11)

Barnhardt, WA, Andrews, BD, Ackerman, SD, Baldwin, WE, et Hein, CJ, 2009, Cartographie géologique à haute résolution du plateau continental intérieur : Cape Ann à Salisbury Beach, Massachusetts : Open-File Report 2007-1373, US Geological Survey, programme de géologie côtière et marine, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Barnhardt et autres, 2006 (source 6 sur 11)

Barnhardt, WA, Andrews, BD, et Butman, B., 2006, Cartographie géologique à haute résolution du plateau continental intérieur : de Nahant à Gloucester, Massachusetts : rapport à dossier ouvert 2005-1293, US Geological Survey, Coastal and Marine Geology Program , Centre des sciences côtières et marines de Woods Hole, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Poppe et les autres, 2006 (source 7 sur 11)

Poppe, LJ, Paskevich, VF, Butman, B., Ackerman, SD, Danforth, WW, Foster, DS et Blackwood, DS, 2006, Interprétation géologique de l'imagerie bathymétrique et rétrodiffusée : rapport à dossier ouvert 2005-1048, US Geological Survey, programme de géologie côtière et marine, Woods Hole Coastal and Marine Science Center, Woods Hole, MA.

Liens en ligne :

Enquête GOMMI (source 8 sur 11)

National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) et University of New Hampshire (UNH), 2005, Gulf of Maine Mapping Initiative, Priority 1 Area Survey Report : SAIC Document 05-TR-017, Science Applications International Corporation, 221 Third Street, Newport , Rhode Island, 02840 États-Unis.

Liens en ligne :

Levé hydrographique H11421 (source 9 sur 11)

National Oceanic And Atmospheric Administration (NOAA), 2006, Hydrographic Survey H11421 Descriptive Report : Basic Hydrographic Survey Descriptive Report H11421, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Ocean Service, Silver Spring, MD.

Liens en ligne :

Lidar (source 10 sur 11)

Levé hydrographique F00508 (source 11 sur 11)

National Oceanic And Atmospheric Administration (NOAA), 2005, Hydrographic Survey F00508 Descriptive Report : Basic Hydrographic Survey Descriptive Report F00508, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Silver Springs, MD.

Liens en ligne :

Date : 25 mars 2012 (processus 1 sur 3) Chaque source de données bathymétriques ou topographiques a été importée dans ArcGIS (v. 9.3.1) à partir de son format natif et convertie en une grille Esri. La résolution la plus grossière de toute grille d'entrée était de 30 m, c'était donc la résolution cible pour la grille composite. Pour toutes les données source dont la résolution était supérieure à 30 m, la grille a été rééchantillonnée à 30 m dans ArcMap (version 9.3.1). Chaque jeu de données individuel a également été projeté dans la zone UTM 19 N (référence WGS-84).
Les sources suivantes étaient déjà des grilles WGS-84 UTM zone 19N Esri et ne nécessitaient aucune transformation ou conversion de format avant rééchantillonnage : Barnhardt et al. 2006 Ackerman et al., 2006 Barnhardt et al., 2009 Andrews et al., 2010 et Barndhardt et al., 2010. Butman et autres, la grille 2007 était dans la zone NAD83 UTM 19N, donc NAD_1983_To_WGS_1984_5 a été utilisé pour transformer la projection avant le rééchantillonnage. Poppe et autres, 2006 était une grille de texte ASCII (4 m), qui a été convertie en une grille Esri à l'aide du convertisseur ASCII en raster, et a été transformée de la zone NAD83 UTM 19N à la zone WGS84 UTM 19N à l'aide de NAD_1983_To_WGS_1984_5. Les deux relevés hydrographiques de la NOAA (H11421 et F00508) ont été convertis du format .bag en texte xyz à l'aide de la conversion en ligne fournie par le site Web de la NOAA/NGDC. Les fichiers xyz dans NAD84 UTM Zone 19N ont été convertis en grilles Esri en « ajoutant d'abord des données xy » dans ArcMap, puis en convertissant les entités en raster. La transformation NAD_1983_To_WGS_1984_5 a été utilisée pour obtenir les données dans WGS84. Les données Lidar ont été fournies sous forme de GeoTiffs dans GCS NAD83. Les GeoTiffs ont été convertis en grilles Esri dans ArcMap et ont été reprojetés dans ArcToolbox vers la zone UTM 19N WGS84 à l'aide de la transformation NAD_1983_To_WGS_1984_5. Enfin, l'enquête GOMMI (SAIC, UNH et NOAA) a été fournie sous forme de fichier NAD83 GCS xyz. Le fichier xyz a été converti en raster de la même manière que les levés hydroélectriques de la NOAA ont été convertis, et il a été converti à partir de GCS NAD83 à l'aide du reprojet dans ArcToolBox et de la transformation NAD_1983_To_WGS_1984_5.
Le rééchantillonnage pour chaque grille source a été effectué dans ArcMap (version 9.3.1) à l'aide de l'outil « Rééchantillonner ». La taille des cellules de sortie pour toutes les grilles sources était de 30 m et la technique de rééchantillonnage était « bilinéaire ».

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(508)-457-2310 (TÉLÉCOPIE)
[email protected]

Quelle est la fiabilité des données, quels problèmes subsistent dans l'ensemble de données ?

La précision horizontale de la bathymétrie multifaisceaux source (DGPS) est rapportée à +/- 3 mètres. La précision horizontale de la bathymétrie de la fauchée (DGPS et/ou RTK-GPS) est estimée de manière prudente à +/- 10 m. Les données lidar ont été collectées pour répondre à la spécification de précision de +/- 3 m. Cette grille topographique et bathymétrique composite est supposée être horizontalement précise à 20 mètres près, car des erreurs supplémentaires pourraient avoir été introduites lors du rééchantillonnage, des reprojections verticales et horizontales et du mosaïquage.

La précision verticale de la bathymétrie multifaisceaux source (Simrad EM-1000 et Reson Seabat 8101) est rapportée à +/- 30 à 50 cm. La précision verticale de la bathymétrie de la fauchée est estimée à +/- 0,1 à 0,6 m. Les données lidar ont été collectées pour répondre à la spécification de précision de +/- 30 cm. Cette grille topographique et bathymétrique composite est supposée être verticalement précise à 1 m près, car des erreurs supplémentaires pourraient avoir été introduites lors du rééchantillonnage, des reprojections verticales et horizontales et du mosaïquage.

Cette grille comprend des données interférométriques de fauchée, multifaisceaux et lidar recueillies lors de plusieurs croisières dans le golfe du Maine. Les grilles d'entrée peuvent être téléchargées en visitant les publications répertoriées dans les informations sur la source, ou en visitant le site Web de la Gulf of Maine Mapping Initiative : <http://www.gulfofmaine.org/gommi/coverage-map.php>

Comment quelqu'un peut-il obtenir une copie de l'ensemble de données ?

Existe-t-il des restrictions légales à l'accès ou à l'utilisation des données ?

Access_Constraints : Rien Use_Constraints : Ne pas utiliser pour la navigation. Les données du domaine public du gouvernement américain sont librement redistribuables avec les métadonnées et l'attribution de la source appropriées. Veuillez reconnaître le U.S. Geological Survey (USGS) comme la source de ces informations.

(508) 548-8700x2259 (voix)
(508) 457-2310 (TÉLÉCOPIE)
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    Disponibilité sous forme numérique :

Format des données : Le fichier zip contient un dossier avec une grille binaire Esri de données bathymétriques à une résolution de 30 mètres et les métadonnées associées au format WinZip (version 14.5) Grille Esri Taille : 29,6 Mo
Liens réseau : <http://pubs.usgs.gov/of/2012/1157/GIS_catalog/SourceData/bathy/bathy_30m.zip>
<http://pubs.usgs.gov/of/2012/1157/html/GIS_catalog.html>
<http://pubs.usgs.gov/of/2012/1157/>

Qui a écrit les métadonnées ?

508-548-8700 poste 2259 (voix)
508-457-2310 (TÉLÉCOPIE)
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Introduction

La couverture sanitaire universelle (CSU) est devenue le point central du discours sur les politiques de santé alors que le monde est passé des objectifs du Millénaire pour le développement (OMD) aux objectifs de développement durable (Objectif 3.8: « Atteindre la CSU, y compris la protection contre les risques financiers, accès à des services de santé essentiels de qualité et accès à des, efficace, des médicaments et vaccins essentiels de qualité et abordables pour tous»). L'accès aux soins de santé qui est au cœur de la CSU est un concept insoluble et a de multiples définitions en ce qui concerne la capacité d'obtenir des soins, l'acte de rechercher des soins, la prestation réelle des soins, les indicateurs de ceux-ci et est spécifique au contexte. Le cadre de couverture efficace proposé par Tanahashi englobe le domaine de l'accessibilité (spatiale et non spatiale) en tant qu'élément permettant de déterminer les obstacles à la couverture sanitaire universelle [1]. L'accessibilité est également l'un des thèmes relatifs à l'accès et à l'utilisation intégré dans le cadre conceptuel de Penchansky sur la disponibilité, l'accessibilité, l'abordabilité, l'acceptabilité et l'hébergement [2] où l'accessibilité spatiale est capturée dans les deux premiers composants. L'accessibilité peut être définie comme les facteurs intervenant entre la perception du besoin et la réalisation de l'utilité [3]. L'accessibilité effective aux services médicaux reflète la capacité, la mobilité et le temps d'un individu/de la famille pour atteindre un service une fois que le besoin a été établi par un utilisateur potentiel des services de santé [4], ce qui peut être distingué de accessibilité potentielle qui implique simplement l'existence d'un service, qu'il soit ou non effectivement accessible. L'accessibilité spatiale mesurant l'impédance de déplacement (distance ou temps) entre l'emplacement du patient et les points de service a un impact sur la progression de l'accès potentiel à l'accès réalisé.

Les systèmes d'information géographique sont l'une des suites de solutions basées sur les technologies de l'information et de la communication recommandées par l'Organisation mondiale de la santé (OMS) et la Banque asiatique de développement (BAD) pour remédier à la résilience du système et aux inefficacités de la couverture sanitaire universelle [5]. Les données géospatiales sont directement pertinentes pour les trois principales fonctions du système de santé publique du pays : surveiller la santé de la communauté et identifier les problèmes de santé et les priorités garantir l'accès universel à des soins appropriés et rentables et l'élaboration de politiques pour résoudre les problèmes de santé locaux et nationaux [6]. La plupart des mesures publiées de l'accessibilité spatiale aux soins de santé peuvent être classées plus simplement en quatre catégories : les ratios prestataires-population, la distance au prestataire le plus proche, la distance moyenne à l'ensemble des prestataires et les modèles gravitationnels de l'influence des prestataires [7]. Cependant, il existe une lacune majeure en ce qui concerne les études explorant la dimension de l'accessibilité géographique et une littérature encore plus rare se penchant sur la modélisation spatiale en utilisant des techniques appropriées au contexte. Dans le contexte indien en particulier, la question de la distance-temps en tant qu'obstacles aux services de santé n'a pas été analysée systématiquement et la cartographie numérique n'a été utilisée que pour la visualisation des indicateurs de santé plutôt que pour la prise de décision éclairée.

La taxonomie pour les études sur la santé catégorise l'étude de l'accessibilité spatiale comme l'étude du potentiel spatial qui est étudiée à la fois par l'approche de la distance et du temps. Cependant, les distances en ligne droite ne sont pas symptomatiques d'une véritable accessibilité des prestataires en raison de la distance routière, de la qualité, du terrain et des variations saisonnières variés et surestiment la population qui se trouve à moins d'une heure de l'établissement de santé [8]. Ainsi, l'utilisation de l'altitude du réseau de transport et d'autres barrières naturelles peut fournir des estimations plus précises. Cependant, la littérature indique une efficacité relative des techniques basées sur des trames vis. une vis. analyse de réseau spécifiquement dans les zones avec des infrastructures et un réseau routier rudimentaires/délabrés. L'étude de Delamer [9] a révélé une méthode raster identifiant plus de superficie totale, de codes postaux et de population comme étant mal desservis que la méthode réseau, car la méthode raster produisait moins de zones contiguës uniques que la méthode réseau. L'analyse raster en incorporant à la fois les modes de déplacement réseau et hors réseau et en permettant un ensemble complexe d'obstacles corrige les limitations du modèle de distance en ligne droite et de l'analyse du réseau, et est donc la méthode d'analyse préférée dans les environnements éloignés, ruraux et topographiquement difficiles . Par conséquent, notre étude s'est efforcée d'adopter une approche globale et holistique pour modéliser l'accessibilité spatiale et la couverture de la population dans le cadre de la zone. L'étude actuelle a tenté de fournir une analyse succincte via une modélisation multimodale pour évaluer la proximité et la couverture en utilisant à la fois la distance euclidienne et l'approche basée sur le raster. Les surfaces d'accès géographique et de couverture spatiale produites dans notre analyse fournissent des outils visuellement puissants qui peuvent être utilisés pour soutenir la recherche en santé et la prise de décision pour la planification et l'allocation des ressources au niveau du district, aidant ainsi à résoudre l'énigme de l'emplacement-allocation. La raison d'être de cette étude est de démontrer des variations spatiales significatives dans l'accessibilité géographique et la couverture spatiale du système de santé à travers différents scénarios de voyage. La caractéristique essentielle de cette approche est d'incorporer des informations sur la demande et l'offre de soins afin d'aider les planificateurs de la santé à identifier les emplacements potentiels pour les nouveaux établissements de santé où une augmentation maximale de l'accessibilité peut être obtenue. À notre connaissance, il s'agit de la première étude indienne explorant différents ensembles de services de santé en tant que mesure géographique de l'indicateur 3.8.1 (Couverture des services de santé essentiels) de l'Objectif 3, Objectifs de développement durable. Les études existantes ne portent que sur un seul service de santé ou reposent sur l'hypothèse que tout service du réseau d'établissements de santé peut être choisi s'il est accessible dans un temps de trajet spécifié, ce qui est une hypothèse irréaliste car la fourniture de services et la préparation des établissements sont très hétérogènes dans le cadre indien. . Par conséquent, notre étude est une improvisation par rapport à la littérature précédente, car une analyse distincte a été menée en subdivisant les établissements de santé et la grille de population en tandem avec le type de service à l'étude. Nous avons effectué une cartographie détaillée de la disponibilité des services de l'ensemble du réseau d'établissements de santé publique dans notre zone d'étude, permettant d'identifier les établissements fournissant des services spécifiques. Une autre nouveauté de notre étude découle de l'approche méthodologique holistique consistant à intégrer une base de données d'enquêtes sur les ménages permettant une approche participative, dynamique et interactive de paramétrage des scénarios de déplacement, du mode de transport et des vitesses de déplacement en utilisant des données d'utilisation réelles et des expériences individuelles par les utilisateurs, alors que la littérature actuelle est contraintes par la disponibilité de données d'entrée précises et les limitations sont inhérentes aux hypothèses et aux paramétrages. Améliorer la précision et la pertinence dans ce contexte nécessite une plus grande accessibilité et une plus grande flexibilité des outils de modélisation du temps de déplacement pour faciliter l'incorporation des connaissances locales et l'exploration rapide de plusieurs scénarios de déplacement [10]. L'intégration de ces connaissances locales affine les estimations car le temps de déplacement et l'étendue des zones de chalandise sont sensibles au mode de transport et à la vitesse de déplacement. De plus, nous avons également rassemblé et synthétisé les données administratives dans notre cadre pour aider à estimer la couverture de la population. Enfin, l'accessibilité géographique dans des contextes difficiles comme les zones rurales, reculées et de conflit pose de formidables défis aux utilisateurs. Plus précisément, la population résidant dans les zones frontalières contestées doit faire face à des menaces de sécurité particulières, car des épisodes de tirs et de bombardements obstruent davantage l'accès physique. Pourtant, il y a une absence de représentation des contextes difficiles dans la littérature et l'accessibilité spatiale pour atteindre la population cible dans les zones fragiles n'est pas explorée, ce que nous avons tenté dans la présente étude.


Quelle technique de rééchantillonnage utiliser pour reprojeter un raster d'altitude ? - Systèmes d'information géographique

GeoRaster est une fonctionnalité d'Oracle Spatial qui vous permet de stocker, d'indexer, d'interroger, d'analyser et de fournir des images raster et des données maillées et leurs métadonnées associées.

GeoRaster fournit des types de données Oracle Spatial et un schéma objet-relationnel. Vous pouvez utiliser ces types de données et objets de schéma pour stocker des couches de grille multidimensionnelles et des images numériques pouvant être référencées à des positions sur la surface de la Terre ou dans un système de coordonnées local.Si les données sont géoréférencées, vous pouvez trouver l'emplacement sur Terre d'une cellule dans une image ou étant donné un emplacement sur Terre, vous pouvez trouver la cellule dans une image associée à cet emplacement.

GeoRaster peut être utilisé avec des données de toute technologie qui capture ou génère des images, telles que la télédétection, la photogrammétrie et la cartographie thématique. Il peut être utilisé dans une grande variété de domaines d'application, y compris les services basés sur la localisation, l'archivage de géo-imagerie, la surveillance et l'évaluation environnementales, l'ingénierie et l'exploration géologiques, la gestion des ressources naturelles, la défense, les interventions d'urgence, les télécommunications, les transports, l'urbanisme et la sécurité intérieure.

Pour utiliser GeoRaster, vous devez comprendre les principaux concepts, types de données, techniques, opérateurs, procédures et fonctions d'Oracle Spatial , qui sont documentés dans Oracle Spatial Developer's Guide .

Vous devez également être familiarisé avec les concepts et la terminologie de raster et d'image, les techniques de capture ou de création de données raster et les techniques de traitement des données raster.

GeoRaster utilise et dépend de plusieurs composants inclus dans la base de données Oracle, notamment la machine virtuelle Java (JVM) et la base de données Oracle XML.

Par défaut, la fonctionnalité GeoRaster est désactivée après l'installation initiale d'Oracle Spatial, et elle doit être activée pour chaque schéma qui utilisera GeoRaster et le schéma doit disposer du privilège CREATE TRIGGER. Voir Activation de GeoRaster au niveau du schéma pour des informations et des instructions.

Vous devez également vous assurer qu'Oracle XML DB Repository est correctement installé et que la valeur du paramètre d'initialisation de la base de données COMPATIBILITY est 10.0 ou supérieure. Pour plus d'informations, consultez l'annexe sur les problèmes d'installation, de compatibilité et de mise à niveau dans Oracle Spatial Developer's Guide .

Après une mise à niveau de la base de données, vous devez appeler la fonction SDO_GEOR_ADMIN.isUpgradeNeeded pour rechercher les objets GeoRaster non valides et les données système non valides pour la version actuelle. Pour plus d'informations, consultez Maintenance des objets GeoRaster et des données système dans la base de données.

Ce chapitre décrit les concepts et fonctionnalités de base de GeoRaster, y compris le modèle de données et le schéma de stockage GeoRaster, les modèles de géoréférencement, la prise en charge des métadonnées, les algorithmes de rééchantillonnage, les pyramides, la compression, le traitement parallèle, les capacités de chargement et d'exportation et l'API Java. Il contient les sections principales suivantes.


    Les entités géographiques peuvent être représentées au format vectoriel ou raster, ou les deux.
    Les données raster sont collectées et utilisées par diverses technologies d'information géographique, notamment la télédétection, la photogrammétrie aéroportée, la cartographie et les systèmes de positionnement global.
    Les données raster peuvent avoir tout ou partie des éléments suivants.
    GeoRaster optimise le stockage physique des métadonnées et des données.
    Dans GeoRaster, la bande et la couche sont des concepts différents.
    Le système de référence spatiale GeoRaster (SRS), un composant de métadonnées de l'objet GeoRaster, comprend des informations relatives au géoréférencement. Le géoréférencement établit la relation entre les coordonnées cellulaires des données GeoRaster et les coordonnées terrestres réelles (ou certaines coordonnées locales). Le géoréférencement attribue les coordonnées au sol aux coordonnées de la cellule et les coordonnées de la cellule aux coordonnées au sol.
    De nombreuses transformations et opérations d'images et de trames impliquent un rééchantillonnage et une interpolation de pixels ou de cellules.
    Les pyramides sont des sous-objets d'un objet GeoRaster qui représentent l'image raster ou les données raster à différentes tailles et degrés de résolution.
    Un masque bitmap est une grille raster rectangulaire profonde d'un bit avec chaque pixel ayant la valeur 0 ou 1. Il est utilisé pour définir une région de forme irrégulière à l'intérieur d'une autre image. Les bits 1 définissent l'intérieur de la région et les bits 0 définissent l'extérieur de la région.
    Une valeur NODATA est utilisée pour les cellules dont les valeurs sont soit inconnues, soit dénuées de sens.
    GeoRaster fournit les types de compression native suivants pour réduire les besoins en espace de stockage pour les objets GeoRaster : JPEG (JPEG-F), JPEG 2000 et DEFLATE.
    GeoRaster vous permet d'effectuer des tâches de gestion de base de données.
    Il existe deux types de traitement parallèle avec GeoRaster.
    Pour certaines opérations gourmandes en ressources, GeoRaster vous permet de surveiller et de signaler la progression de leur exécution.
    GeoRaster fournit les packages PL/SQL SDO_GEOR, SDO_GEOR_ADMIN, SDO_GEOR_AGGR, SDO_GEOR_RA et SDO_GEOR_UTL, qui contiennent des sous-programmes (fonctions et procédures) pour travailler avec les données et métadonnées GeoRaster.
    L'API Java Oracle Spatial GeoRaster se compose d'interfaces et de classes qui prennent en charge les fonctionnalités disponibles avec la fonctionnalité GeoRaster d'Oracle Spatial.
    Un service Web permet aux développeurs d'applications Oracle Spatial GeoRaster de fournir des données raster et des métadonnées à leurs utilisateurs d'applications sur le Web. GeoRaster prend en charge les services Web Open Geospatial Consortium (OGC), en particulier les services de couverture Web (WCS) et les services de carte Web (WMS).
    Le composant de visualisation de carte spatiale (anciennement appelé MapViewer) est un outil programmable pour le rendu de cartes à l'aide de données spatiales gérées par Oracle Spatial . Il prend entièrement en charge les types de données GeoRaster et constitue la plate-forme d'application de cartographie et de visualisation Web pour GeoRaster.
    Oracle Spatial comprend des outils pour afficher, charger et exporter des données GeoRaster.
    GeoRaster comprend plusieurs exemples de fichiers de code PL/SQL et Java qui montrent les opérations courantes.
    Oracle Spatial inclut un fichier README.txt.

1.1 Données vectorielles et raster

Les entités géographiques peuvent être représentées au format vectoriel ou raster, ou les deux.

Avec les données vectorielles, les points sont représentés par leurs coordonnées explicites x,y,z, les lignes sont des chaînes de points et les zones sont représentées par des polygones dont les bordures sont des lignes. Ce type de format vectoriel peut être utilisé pour enregistrer avec précision l'emplacement et la forme d'objets spatiaux. Avec les données raster, vous pouvez représenter des objets spatiaux en attribuant des valeurs aux cellules qui couvrent les objets, et vous pouvez représenter les cellules sous forme de tableaux. Ce type de format raster a moins de précision que le format vectoriel, mais il est idéal pour de nombreux types d'analyse spatiale.

Dans le monde des systèmes d'information géographique (SIG) raster, ce type de données raster est normalement appelé données maillées. Dans les systèmes de traitement d'images, les représentations de données raster sont généralement appelées images au lieu de grilles. Malgré les différences entre les grilles et les images, les deux formes d'informations spatiales sont généralement représentées sous forme de structures matricielles (c'est-à-dire des tableaux de cellules), et chaque cellule est généralement régulièrement alignée dans l'espace.

1.2 Sources de données raster

Les données raster sont collectées et utilisées par diverses technologies d'information géographique, notamment la télédétection, la photogrammétrie aéroportée, la cartographie et les systèmes de positionnement global.

Les données collectées sont ensuite analysées par des systèmes de traitement d'images numériques, des applications d'infographie et des technologies de vision par ordinateur. Ces technologies utilisent plusieurs formats de données et créent une variété de produits.

Cette section décrit brièvement certaines des principales sources de données et utilisations de GeoRaster, en se concentrant sur les concepts et les techniques que vous devez connaître lors du développement d'applications. Il ne présente pas d'explications détaillées des technologies que vous devriez consulter des manuels et des documents de référence standard pour cette information.

1.2.1 Télédétection

La télédétection obtient des informations sur une zone ou un objet via un dispositif qui n'est pas physiquement connecté à la zone ou à l'objet. Par exemple, le capteur peut se trouver dans un satellite, un ballon, un avion, un bateau ou une station au sol. Le dispositif de capteur peut être n'importe lequel d'une variété de dispositifs, y compris une caméra à cadre, un imageur à balai-poussoir, un radar à ouverture synthétique (SAR), un sonar hydrographique ou un scanner de papier ou de film. Les applications de la télédétection comprennent l'évaluation et la surveillance environnementales, la détection et la surveillance des changements mondiaux et l'étude des ressources naturelles.

Les données recueillies par télédétection sont souvent appelées géoimagerie. La longueur d'onde, le nombre de bandes et d'autres facteurs déterminent les caractéristiques radiométriques des géoimages. Les géoimages peuvent être monobandes, multibandes ou hyperspectrales, toutes pouvant être gérées par GeoRaster. Ces géoimages peuvent couvrir n'importe quelle zone de la Terre (en particulier pour les images captées par satellite). La résolution temporelle peut être élevée, comme avec les satellites météorologiques, ce qui facilite la détection des changements. Pour les applications de télédétection, divers types de résolution (temporelle, spatiale, spectrale et radiométrique) sont souvent importants.

1.2.2 Photogrammétrie

La photogrammétrie dérive des informations métriques à partir de mesures effectuées sur des photographies. La plupart des applications de photogrammétrie utilisent des photos aériennes ou des images haute résolution collectées par télédétection par satellite. En photogrammétrie traditionnelle, les données principales comprennent des images telles que des photographies en noir et blanc, des photographies en couleur et des paires de photographies stéréo.

La photogrammétrie établit rigoureusement la relation géométrique entre l'image et l'objet telle qu'elle existait au moment de l'événement d'imagerie et vous permet de dériver des informations sur l'objet à partir de son imagerie. La relation entre l'image et l'objet peut être établie par plusieurs moyens, qui peuvent être regroupés en deux catégories : analogique (utilisant des composants optiques, mécaniques et électroniques) ou analytique (où la modélisation est mathématique et le traitement est numérique). Les solutions analogiques sont de plus en plus remplacées par des solutions analytiques/numériques, également appelées photogrammétrie électronique .

Le produit principal d'un système de photogrammétrie électronique peut inclure des modèles numériques d'élévation (MNE) et de l'ortho-imagerie. GeoRaster peut gérer toutes ces données raster, ainsi que ses informations de géoréférencement.

1.2.3 Systèmes d'information géographique

Un système d'information géographique (SIG) capture, stocke et traite les informations référencées géographiquement. Les logiciels SIG sont traditionnellement basés sur des vecteurs ou des rasters. Cependant, avec la fonctionnalité GeoRaster, Oracle Spatial gère à la fois les données raster et vectorielles.

Les systèmes SIG basés sur des rasters traitent généralement des données maillées géorectifiées. Les données maillées peuvent être discrètes ou continues. Les données discrètes, telles que les subdivisions politiques, l'utilisation et la couverture des terres, les itinéraires de bus et les puits de pétrole, sont généralement stockées sous forme de grilles entières. Les données continues, telles que l'altitude, l'aspect, la concentration de pollution, le niveau de bruit ambiant et la vitesse du vent, sont généralement stockées sous forme de grilles à virgule flottante. GeoRaster peut stocker toutes ces données.

Les attributs d'une couche de grille discrète sont stockés dans une table relationnelle appelée table d'attributs de valeur (TVA). Une TVA contient des colonnes spécifiées par le fournisseur SIG et peut également contenir des colonnes définies par l'utilisateur. La TVA peut être stockée dans la base de données Oracle sous forme de table simple. Le nom de TVA peut être enregistré dans l'objet GeoRaster correspondant afin que les applications SIG raster puissent utiliser la table.

1.2.4 Cartographie

La cartographie est la science de la création de cartes, qui sont des représentations en deux dimensions de la Terre en trois dimensions (ou d'un espace non terrestre à l'aide d'un système de coordonnées local). Aujourd'hui, les cartes sont numérisées ou numérisées sous forme numérique, et la production de cartes est largement automatisée. Les cartes stockées sur un ordinateur peuvent être interrogées, analysées et mises à jour rapidement.

Il existe de nombreux types de cartes, correspondant à une variété d'usages ou de finalités. Les exemples de types de carte incluent la base (arrière-plan), thématique, relief (tridimensionnel), aspect, cadastral (utilisation des terres) et encart. Les cartes contiennent généralement plusieurs éléments d'annotation pour aider à expliquer la carte, tels que des barres d'échelle, des légendes, des symboles (comme la flèche nord) et des étiquettes (noms de villes, de rivières, etc.).

Les cartes peuvent être stockées au format raster (et peuvent donc être gérées par GeoRaster), au format vectoriel ou au format hybride.

1.2.5 Traitement d'images numériques

Le traitement d'images numériques est utilisé pour traiter les données raster dans des formats d'images standard, tels que TIFF, GIF, JFIF (JPEG), ainsi que dans de nombreux formats d'images géographiques, tels que NITF, GeoTIFF, ERDAS IMG et PCI PIX. Les techniques de traitement d'images sont largement utilisées dans les applications de télédétection et de photogrammétrie. Ces techniques sont utilisées selon les besoins pour améliorer, corriger et restaurer les images afin de faciliter l'interprétation afin de corriger tout flou, distorsion ou autre dégradation qui aurait pu se produire et pour classer automatiquement les géo-objets et identifier les cibles. Les images source, intermédiaire et résultat peuvent être chargées et gérées par GeoRaster.

1.2.6 Géologie, géophysique et géochimie

La géologie, la géophysique et la géochimie utilisent toutes des données numériques et produisent des cartes matricielles numériques qui peuvent être gérées par GeoRaster.

En géologie, les données comprennent des cartes géologiques régionales, des cartes de strates et des images d'éboulements. Dans l'exploration géologique et la géologie pétrolière, la simulation informatisée des géostrates, la prédiction des minéraux synthétiques et la caractérisation des champs pétrolifères en 3D, qui impliquent toutes des données matricielles, sont largement utilisées.

En géophysique, les données sur la gravité, le champ magnétique, le transport des ondes sismiques et d'autres sujets sont enregistrées, ainsi que les informations de géoréférencement.

En géochimie, le contenu de plusieurs éléments chimiques peut être analysé et mesuré. La technique du réseau irrégulier triangulé (TIN) est souvent utilisée pour produire des cartes raster pour une analyse plus approfondie, et le traitement d'image est largement utilisé.

1.3 Modèle de données GeoRaster

Les données raster peuvent avoir tout ou partie des éléments suivants.

Informations de référence spatiales, temporelles et de bande

Données de traitement et données de support cartographique

GeoRaster définit un modèle de données raster générique basé sur des composants, logiquement en couches et multidimensionnel. Les données de base d'un raster sont un tableau ou une matrice multidimensionnelle de cellules raster. Chaque cellule est un élément de la matrice et sa valeur est appelée valeur de cellule, qui est échantillonnée au centre de la cellule. Si l'objet GeoRaster représente une image, une cellule peut également être appelée un pixel, qui n'a qu'une seule valeur. (Dans GeoRaster, les termes cellule et pixel sont interchangeables.) La matrice a un certain nombre de dimensions, une profondeur de cellule et une taille pour chaque dimension. La profondeur de cellule est la taille des données de la valeur de chaque cellule. La profondeur de cellule définit la plage de toutes les valeurs de cellule et s'applique à chaque cellule, pas à un tableau de cellules. Cet ensemble de données raster de base peut être bloqué pour un stockage et une récupération optimaux.

Le modèle de données a une structure en couches logique. Les données de base se composent d'une ou plusieurs couches logiques. Par exemple, pour l'imagerie de télédétection multicanal, les couches sont utilisées pour modéliser les canaux de l'imagerie. (Les bandes et les couches sont expliquées dans Bandes_ Couches_ et Métadonnées.) Dans la version actuelle, chaque couche est une matrice bidimensionnelle de cellules qui se compose de la dimension de ligne et de la dimension de colonne.

Les données GeoRaster ont des métadonnées et des attributs, et chaque couche des données GeoRaster peut avoir ses propres métadonnées et attributs. Dans le modèle de données GeoRaster, toutes les données autres que la matrice de cellules de base sont les métadonnées GeoRaster. Les métadonnées GeoRaster sont ensuite divisées en différents composants (et sont donc appelées basées sur les composants), qui contiennent les types d'informations suivants :

Informations sur le système de référence spatiale

Informations sur la date et l'heure (système de référence temporel)

Informations sur le système de référence de bande

Informations de couche pour chaque couche

Sur la base de ce modèle de données, les objets GeoRaster sont décrits par le schéma XML de métadonnées GeoRaster (décrit dans GeoRaster Metadata XML Schema), qui est utilisé pour organiser les métadonnées. Certains composants et sous-composants du schéma sont obligatoires et d'autres sont facultatifs. Vous devez comprendre ce schéma XML si vous développez des chargeurs, des exportateurs ou d'autres applications GeoRaster. Certaines restrictions sur les métadonnées existent pour la version actuelle, et elles sont décrites dans les notes d'utilisation de la fonction SDO_GEOR.validateGeoRaster (documentées dans SDO_GEOR Package Reference), qui vérifie la validité des métadonnées pour un objet GeoRaster.

Les types de données d'objet GeoRaster, décrits dans Types de données GeoRaster et structures associées, sont basés sur le modèle de données GeoRaster.

Dans ce modèle de données, deux types de coordonnées différents doivent être pris en compte : les coordonnées de chaque pixel (cellule) dans la matrice raster et les coordonnées sur la Terre qu'ils représentent. Par conséquent, deux types de systèmes de coordonnées ou d'espaces sont définis : le système de coordonnées de la cellule et le système de coordonnées du modèle.

Le système de coordonnées de cellule (également appelé espace raster ) est utilisé pour décrire les cellules de la matrice raster et leur espacement, et ses dimensions sont (dans cet ordre) la ligne, la colonne et la bande. Le système de coordonnées du modèle (également appelé système de coordonnées au sol ou espace modèle) est utilisé pour décrire des points sur la Terre ou tout autre système de coordonnées associé à une valeur Oracle SRID. Les dimensions spatiales du système de coordonnées du modèle sont (dans cet ordre) X et Y, correspondant respectivement aux dimensions des colonnes et des lignes dans le système de coordonnées de la cellule. Les couches logiques correspondent à la dimension de bande dans l'espace cellulaire.

La Figure 1-1 montre la relation entre une image raster et son étendue géographique (spatiale) associée, et entre des parties de l'image et leurs entités géographiques associées.

Figure 1-1 Espace raster et espace modèle

Dans les objets de gauche, le rectangle de taille moyenne représente une image raster, et à l'intérieur se trouve une zone rectangulaire montrant un parc national et un point identifiant l'emplacement d'un restaurant spécifique. Chaque pixel de l'image peut être identifié par ses coordonnées dans un système de coordonnées de cellule (le système de coordonnées associé à l'image raster). Le coin supérieur gauche du rectangle de taille moyenne a les valeurs de coordonnées associées à la valeur ULTCoordinate de l'espace cellulaire pour l'objet GeoRaster.

Dans les objets de droite, le grand rectangle représente la zone géographique (dans le modèle, ou l'espace au sol) qui est affichée dans l'image raster, et à l'intérieur se trouvent les géométries spatiales du parc national et du restaurant spécifique. Chaque zone géographique entière et les géométries qu'elle contient peuvent être identifiées à l'aide des coordonnées de son système de coordonnées modèle (ou sol), tel que WGS 84 pour les données de longitude/latitude.

Pour les données GeoRaster à couche unique bidimensionnelles, le système de coordonnées de cellule a une dimension de ligne pointant vers le bas et une dimension de colonne pointant vers la droite, comme illustré à la Figure 1-1. L'origine de l'espace cellulaire est toujours (0,0). L'espacement est de 1 cellule ou 1 pixel, et dans la plupart des cas, les coordonnées des cellules sont identifiées par des nombres entiers de ligne et de colonne. Pour une image multibande, l'axe le long des bandes est appelé dimension de la bande. Pour une image multicouche de séries temporelles (où chaque couche a une date ou un horodatage différent), l'axe le long des couches est appelé la dimension temporelle. Les données GeoRaster tridimensionnelles incluent la dimension verticale, qui est verticale à la fois par rapport aux dimensions de ligne et de colonne.

Seules les dimensions de ligne, de colonne et de bande dans le système de coordonnées de cellule sont actuellement prises en charge. Les dimensions des lignes et des colonnes sont utilisées pour modéliser des coordonnées spatiales bidimensionnelles. La dimension de bande peut être utilisée pour modéliser des images ou des photographies de télédétection multicanaux et tout autre type de couches, telles que des couches temporelles et des thèmes à grilles multiples.

Lorsque les données raster sont traitées et traitées comme un tableau de nombres, l'adressage d'entiers à l'aide de numéros de ligne et de colonne est suffisant dans la plupart des applications. Cependant, le tableau de données raster est généralement une représentation discrétisée d'un espace continu, et donc un mappage un à un des coordonnées entre l'espace cellulaire et l'espace modèle est requis, que la valeur d'une cellule représente ou non une valeur collective. d'une aire ou d'une valeur unique d'un point.

En d'autres termes, un adressage de sous-cellule (sous-pixel) dans l'espace de la cellule est nécessaire. Pour prendre en charge l'adressage des sous-cellules, GeoRaster définit deux types de systèmes de coordonnées de cellule, selon l'endroit où l'origine (0,0) des cellules est définie. La figure 1-2, où chaque carré représente une cellule, montre les deux types de systèmes de coordonnées de cellule : centrés et basés en haut à gauche.

Figure 1-2 Deux types de systèmes de coordonnées de cellule

Le système de coordonnées de cellule par défaut a son origine au centre d'une cellule et est appelé système de coordonnées de cellule basé sur le centre. L'autre système de coordonnées de cellule a son origine dans le coin supérieur gauche d'une cellule et est appelé système de coordonnées de cellule basé en haut à gauche. Dans les deux systèmes, les cellules sont des carrés de taille égale et l'unité est 1 cellule. En supposant que I et J sont des nombres entiers et que x et y sont des nombres flottants :

Dans l'espace cellulaire centré, la coordonnée (x, y) est mappée sur (I, J) tant que I-0,5 <= x < I+0,5 et J-0,5 <= y < J+0,5.

Dans l'espace de cellule en haut à gauche, la coordonnée (x, y) est mappée sur la cellule (I,J) tant que I <= x < I+1.0 et J <= y < J+1.0.

Par exemple, la coordonnée de sous-cellule (0,3, 0,3) a la même coordonnée de cellule entière (0,0) dans les deux systèmes de coordonnées, tandis que (0,3, 0,6) signifie (0,1) dans l'espace de cellule basé sur le centre mais signifie (0 ,0) dans l'espace des cellules en haut à gauche. Ces deux types de systèmes de coordonnées de cellule sont définis par l'élément modelCoordinateLocation dans les métadonnées spatialReferenceInfo. Sinon, le type par défaut est basé sur le centre. GeoRaster prend en charge les deux systèmes de coordonnées de cellule et, à partir de la base de données Oracle 11 g , les adresses de sous-cellule sont prises en charge dans l'API GeoRaster PL/SQL. (Les adresses de sous-cellule étaient prises en charge en interne dans les versions précédentes.)

Dans GeoRaster, alors que l'origine de l'espace cellulaire est toujours à (0,0), la cellule du coin supérieur gauche des données raster elle-même peut avoir une coordonnée différente dans son espace cellulaire de la coordonnée de l'origine de l'espace cellulaire. En d'autres termes, la coordonnée entière (ligne, colonne) de la cellule du coin supérieur gauche n'est pas nécessairement (0,0). Le coin supérieur gauche est appelé ULTCoordinate et sa valeur est enregistrée dans les métadonnées. Il définit essentiellement l'emplacement relatif des données dans l'espace de la cellule. S'il existe une dimension de bande, la valeur ULTCoordinate est toujours (ligne, colonne, 0). La coordonnée de chaque cellule est relative à l'origine de l'espace de cellule, pas à la valeur ULTCoordinate. L'origine du système de coordonnées de la cellule peut ne pas être exactement à la valeur ULTCoordinate.

Le système de coordonnées du modèle se compose de dimensions spatiales et d'autres dimensions s'il y en a. Les dimensions spatiales sont appelées dimensions x , y et z , et les valeurs de ces dimensions peuvent être associées à un système de coordonnées géodésiques, projetées ou locales. Les autres dimensions comprennent les dimensions spectrales et temporelles (appelées respectivement dimension s et dimension t). GeoRaster SRS prend actuellement en charge deux dimensions spatiales (X, Y) et trois dimensions spatiales (X, Y, Z) dans le système de coordonnées du modèle. (Pour plus d'informations sur les systèmes de coordonnées, y compris les différents types de systèmes de coordonnées, reportez-vous au manuel Oracle Spatial Developer's Guide .)

Le système de coordonnées du modèle GeoRaster est défini par un SRID Oracle Spatial. Les coordonnées du modèle ont la même unité que celle du SRID spécifié et doivent être comprises dans la plage de valeurs définie par le système de coordonnées du modèle. Par exemple, si l'objet GeoRaster est géoréférencé à un système de coordonnées géodésiques tel que 4326 (EPSG WGS84), l'unité des coordonnées du modèle dérivé du système de référence spatiale (SRS) doit être des degrés décimaux, et les valeurs doivent être dans les plages de -180,0 à +180,0 pour la longitude et -90,0 à +90,0 pour la latitude.

Les relations entre les coordonnées des cellules et les coordonnées du modèle sont modélisées par les systèmes de référence GeoRaster (schémas de cartographie). Les systèmes de référence GeoRaster suivants sont définis :

Système de référence spatiale , également appelé GeoRaster SRS , qui mappe les coordonnées des cellules (ligne, colonne, verticale) aux coordonnées du modèle (X, Y, Z). L'utilisation du système de référence spatiale avec les données GeoRaster est appelée géoréférencement des données. (Le géoréférencement est abordé dans Géoréférencement.)

Système de référence temporel , également appelé GeoRaster TRS , qui mappe les coordonnées des cellules (temporelles) aux coordonnées du modèle (T).

Système de référence de bande , également appelé GeoRaster BRS , qui mappe les coordonnées des cellules (bande) aux coordonnées du modèle (S, pour Spectral).

Chacun de ces référentiels est actuellement défini, au moins partiellement, dans le schéma XML GeoRaster. Cependant, pour la version actuelle, seul le système de référence spatiale est pris en charge. Cela signifie que seule la relation entre les coordonnées (ligne, colonne) et (X, Y) ou (X, Y, Z) peut être mappée. Si le système de coordonnées du modèle est géodésique, (X,Y) signifie (longitude,latitude). Les systèmes de référence temporelle et de bande peuvent cependant être utilisés pour stocker des informations temporelles et spectrales utiles, telles que la résolution spectrale et le moment où les données raster ont été collectées.

D'autres métadonnées sont stockées dans l'élément <layerInfo> des métadonnées XML GeoRaster, comme expliqué dans Bands_ Layers_ and Metadata.


Voir la vidéo: Calcul statistique dans un raster, surface et pourcentage. statistic in raster, area, pourcent (Octobre 2021).