3. Профиль поверхности

Другой полезный пример переклассификации статистических поверхностей – оценка их формы. Простейший способ визуализации формы поверхности – ее поперечный профиль (cross-sectional profile). Это распространенная практика во многих курсах географии и геологии, где от студентов требуют изобразить профиль топографической поверхности вдоль линии, проведенной между двумя точками. Он строится переносом каждого отсчета высоты на лист бумаги в клетку, где по горизонтали откладывается расстояние от одной из выбранных точек, а вертикальная ось несет значения высоты. Процесс легко выполняется в векторной ГИС с использованием модели TIN, где линия (необязательно прямая) проводится по какому-то участку покрытия. Тогда программа создает профиль, идентичный тому, что был бы создан вручную по бумажной карте. Однако помните, что это изображение – не покрытие, и результаты используются лишь как средство интерпретации того, что там имеется. Известно, например, что V-образный профиль чаще всего связан с долинами рек, а U-образный – с долинами ледников. Чем больше вы знаете о поверхностных процессах, с которыми работаете, тем лучше может быть ваша интерпретация результатов.

Ваша растровая ГИС может не иметь средств создания поперечных профилей. Однако многие используют альтернативный метод, который производит растровое покрытие в результате сравнения центральной ячейки с двумя непосредственными соседями. Вы можете выбрать ориентацию этого поиска такой, чтобы он был способен характеризовать набор профилей для ячеек растра посредством просмотра горизонтальных рядов, вертикальных колонок, или даже диагональных наборов ячеек растра. Программа будет брать ячейки растра группами по три и сравнивать центральную с двумя соседями. Она будет описывать каждую ячейку присвоением одного из номеров типов формы: плоская, растущая, падающая, плоская, затем растущая, плоская, затем падающая, растущая, затем падающая (выпуклая как холм) и падающая, затем растущая (вогнутая как долина). Они характеризуются кодами, помещаемыми в новое покрытие. Затем коды должны интерпретироваться вручную.

Оба варианта, растровый и векторный, используют изменения поверхностной величины, которые могут интерпретироваться пользователем для представления определенных образований. Как отдельные топографические объекты при дальнейшем анализе могут идентифицироваться горные хребты, проливы, пики, площади водосбора и т.д. Например, водосбор (watershed) определяется как вся площадь, с которой происходит сток в сеть реки.

Это больше чем просто направление стока, водосборы функционируют как экологически цельные, единые регионы. Экологи, гидрологи, инженеры, эксперты по контролю наводнений и загрязнений, и многие другие нуждаются в точном определении этих областей. Мы рассмотрели только простейший метод, но к этому же типу задач применяются другие, более сложные методы.

4. Взаимная видимость

В то время как рассмотренные выше способы классификации поверхностей характеризуют всю поверхность или ее точки по отношению к соседним, рельеф может анализироваться и более сложным образом. Взаимная видимость (intervisibility) показывает, что если вы расположены в определенной точке топографической поверхности, то одни области рельефа будут вам видны (области видимости), а другие нет. Многочисленные применения этого метода включают размещение телевизионных и радиопередатчиков, ретрансляторов сотовой телефонной связи, пожарных башен, прокладку скоростных шоссе, которые не видимы для местных жителей, планирование огневых позиций артиллерии. Всякое планирование антропогенных объектов, которые должны быть либо хорошо видимы, либо скрыты, может быть улучшено с помощью анализа видимости.

В векторной системе простейший метод состоит в соединении точки наблюдателя с каждой возможной целевой точкой покрытия. Затем выполняется трассировка лучей (ray tracing), т.е. вы следуете вдоль линии (луча), ища отметки высоты, которые выше этой линии. Более высокие точки будут загораживать для наблюдателя то, что за ними (рисунок 1.19). Существуют многие способы определения областей видимости для векторных структур данных, включая TIN.

В наши задачи не входит углубление в эти алгоритмы, поэтому мы лишь кратко рассмотрим идею анализа видимости, чтобы увидеть, что он делает и как он может быть применен.

Допустим, вы планируете построить дом у подножия горной цепи и хотите видеть с крыльца как можно больше окрестностей. Вы ограничились тремя возможными местами. Для каждого из них, определенного в топографическом (terrain) покрытии ГИС (модель TIN), программа идентифицирует вершины модели во всех направлениях. Затем она выберет значения высоты для этих точек. Затем она сравнит эти высоты с высотой потенциальной строительной площадки. Все области, которые выше (и которые находятся за этими отметками), невидимы от вас и должны быть классифицированы как невидимые, все остальные области видимы. Результирующее полигональное покрытие показывает вам, какая площадь просматривается с каждой потенциальной площадки. Сравнив площади видимой части для всех трех мест, вы можете легко определить, которое вам больше подходит для строительства.

Рисунок 1.19 ‑ Анализ видимости. Трассировка лучей: луч проводится к каждой точке покрытия. Если на его пути оказываются другие точки выше его высоты, то целевая точка будет невидима.

Растровые методы определения видимости действуют почти так же, но они менее элегантны и имеют большую вычислительную стоимость. Процесс начинается с определения ячейки наблюдателя как отдельного покрытия, с которым будет сравниваться покрытие высот. Начиная от положения ячейки наблюдателя, программа оценивает высоту во втором покрытии, которая соответствует этому местоположению. Затем она двигается по всем направлениям, по ячейке за шаг, сравнивая значения высоты каждой новой встречающейся ячейки растра с высотой ячейки наблюдателя. Каждый раз, когда встречается ячейка растра со значением высоты, большим, чем высота ячейки наблюдателя, она классифицирует ее как невидимую и присваивает соответствующий код. Если же высота этой ячейки ниже, чем наблюдателя, то ей присваивается код видимой ячейки. Это, конечно, простейший способ реализации этого метода. Существуют и другие, и каждый дает различные, но вычислительно достоверные результаты. Имеет смысл заглянуть в документацию на вашу систему с целью оценки пригодности в вашей работе того или иного метода.

Области видимости обычно строятся на основе только лишь топографических поверхностей, но в некоторых случаях такая поверхность может иметь лесной покров с известными высотами отдельных деревьев или их групп. Для выполнения анализа при известных высотах этих или других препятствующих объектов, они должны включаться в анализ наряду со значениями высот топографического покрытия. Они могут складываться как в векторных, так и растровых системах посредством наложения покрытий с арифметическим сложением. Там, где при определении видимости собственно топография не играет роли, высоты препятствий могут использоваться самостоятельно. Применения анализа области видимости неисчислимы, и этот метод широко распространен в анализе поверхностей.