Raster in “Spatial Analyst“

Präsentation zum Thema: "Raster in “Spatial Analyst“"—  Präsentation transkript:

1 Raster in “Spatial Analyst“
Thema: Raster in “Spatial Analyst“ Referent: Tim Erdweg

2 Inhaltsverzeichnis: 1. Einleitung: Wofür Spatial Analyst?
2. Erläuterung eines Rasterdatensatzes 3. Erklärung des auf Zellen basierenden Modulierens 4. Konvertierung von Daten zu Rasterdaten 5. Aufgabe 1: Konvertierung von Daten zu Rasterdaten 6. Benutzung des „Raster Calculators “ 7. Aufgabe 2: Anwendung des „Raster Calculators“ 8. Map Algebra

3 Einleitung Was sind Daten? Daten Geometriedaten Sachdaten
Rasterdaten Vektordaten Bisher: Vektordaten (Punkte, Linien, Flächen) In diesem Vortrag: - Rasterdaten (Pixel => Fläche)

4 Diskrete und kontinuierliche Daten:
Einleitung Diskrete und kontinuierliche Daten: Diskret: - Kategorische, nicht kontinuierliche Daten - Repräsentiert Feature- und Rasterdaten - Definierte Grenzen Kontinuierlich: - Repräsentiert Phänomene, in dem jeder Ort auf der Oberfläche einer Messung von einem konzentrierten Level oder einer Beziehung zu einer Quelle/Punkt ist, bzw. fortwährend variiert - Bezieht sich auf Flächen - Grenzen nicht eindeutig

5 Einleitung Diskrete und kontinuierliche Daten: Geoinfo 1:

6 Einleitung Raster Vorteil: Nachteil:
Raumbezogene Analysen können Es fallen in Abhängigkeit von der mit höherer Geschwindigkeit durch Auflösung große Datenmengen an geführt werden - Die Werte jeder Zelle liegen direkt Eine hohe Genauigkeit ist nur bei in der Datenbank vor und müssen sehr hoher Auflösung möglich nicht wie bei Vektordaten zuvor be- rechnet werden - Die Werte einer Zelle beziehen sich nicht auf einen bestimmten Punkt (Koordinaten), da Pixel verwaltet werden

7 Einleitung

8 Erläuterung von Rasterdaten
Rastertypen: 1. Thematic raster - Rasterzellen sind gemessene Größen oder Einteilungen 2. Image raster - Über abbildende Systeme gewonnen (Satellit/Flugzeug)

9 Erläuterung von Rasterdaten Thematische raster
1.1 Räumlich unterbrochene Daten - gemessene Daten treffen für ein Zellzentrum zu und verändern sich nur geringfügig. Z.B.: Höhen, Niederschlag 1.2 Räumlich abgesonderte Daten - Der Wert jeder Zelle gehört einer Kategorie oder Klasse an Z.B.: Landeigentum, Vegetation

10 Erläuterung von Rasterdaten Aufbau eines Rasters: Z 0 Zelle (Pixel)
SPALTEN Z Zelle (Pixel) E I L E Zellengrösse N 5 6 7 Vergleich mit Matrix Zellen sind quadratisch und zueinander parallel X,Y-Koordinatensystem orientiert an linke, untere Ecke (x=Zeilen) Inhalt Integer (kategorische Darstellung) oder float (kontinuierliche Darstellung).

11 Erläuterung von Rasterdaten
Zonen: Beispiel: Zone/Region - Jede Zelle mit gleichem Wert gehört zu einer Zone Die Zellen müssen nicht verbunden sein Region: Jede verbundene Gruppe von Zellen mit dem gleichen Wert No Data: - Keine Daten oder nicht gewünschte Daten Auf die Problematik von Funktionen und Operatoren wird später eingegangen

12 Erläuterung von Rasterdaten Auflösung von Rastern
1. Zellen müssen klein aber nicht zu klein sein - Effiziente Berechnung (dennoch detailliert genug für Aufgabenstellung) 2. Anforderungen an die Zellengröße: - Abhängig vom Input - Gewünschte Größe => Beachtung Speicherkapazität - Durchführung der Analyse (Rechenaufwand) kleinere Zellengrößen =/= höhere Genauigkeit (Input)

13 Erläuterung von Rasterdaten
Raster Encoding (Kodierung): Der Code zu jeder Zelle ist numerisch und stimmt mit einem Attribut überein => schnellere Bearbeitung, komprimierte Daten - Darstellung des Polygons erfolgt über Zellmitte Punkte in einer Zelle, wenn mehrere Punkte in einer Zelle => Entscheidung über Zufall Linie eine Zelle, wenn mehrere Linien eine Rasterzelle kreuzen => Entscheidung über Zufall Punkte kombiniert mit einer Fläche haben eine Genauigkeit von der Hälfte einer Zelle (zellenbasierendes System bei Spatial Analyst)

14 Erläuterung von Rasterdaten
Repräsentierung von Features in einem Rasterdatensatz - “Jaggies-Effekt“ nicht signifikant, da kleine Zellgrößen gewählt werden können - Wenn der “Jaggies-Effekt“ aufgrund des Inputs auftritt, dann wirkt sich dieser Effekt bei Umkehrung des gewonnenen Rasterdatensatzes zu Features doppelt aus

15 Erklärung des auf Zellen basierenden Modulierens
Wesentliches Kapitel, um das Hauptwerkzeug von Spatial Analyst zu verstehen: Operatoren und Funktionen. Für auf Zellen basierendes Modullieren benötigt man: 1. Die Werte der Zelle 2. Die angewandte(n) Funktion(en) oder Operator(en) 3. Die Zellenorte, die in die Berechnung mit einbezogen werden sollen Die Zellenberechnungen mit Hilfe des Eingaberasters für das Ausgaberaster können auf verschiedene Arten über die Operatoren und Funktionen ausgeführt werden.

16 Erklärung des Zellen basierenden Modulierens
1. Local function (Photogrammetrie) - Es können Berechnungen mit einer Zelle durchgeführt werden, wobei die Nachbarzellen das Ergebnis nicht beeinflussen 2. Focal function - Es können Berechnungen mit einer einzelnen Zelle und ihren Nachbarzellen durchgeführt werden

17 Erklärung des Zellen basierenden Modulierens
3. Zonal function - Es können Berechnungen mit einem Satz von Zellen durchgeführt werden, die alle den gleichen Wert haben 4. Global function - Es können Berechnungen bezüglich des gesamten Rasters durchgeführt werden 5. Application function - Diverse speziellere Anwendungen (slope) - Über “Spatial Analyst“ user interface, dialogbox (geoferencing), Raster Calculator mit Map Algebra

18 Erklärung des Zellen basierenden Modulierens
No Data - No Data und “0“ sind nicht gleich zu setzen - No Data = nicht genügend Informationen, um einen Wert wiederzugeben Auswirkungen auf Operationen und Funktionen Zwei Arten der Berechnung mit No Data: 1. Wiedergabe von No Data für die Zelle 2. Ignoriert No Data und rechnet mit den erhältlichen Werten Beispiel: 1. Addieren von zwei Rastern 2. Focal funktion

19 Konvertierung Konvertierung von Features zu Rastern
- Dateitypen CAD - Zeichnungen, coverages, shapefiles - String und Zahlen - Bei String wird eine Zahl angegeben und der Inhalt des Strings in einer Tabelle festgehalten z.B.: 1. Polygon Features nach Raster

20 Konvertierung Konvertierung von Features zu Rastern Input Feld
Zell-grösse Ort der Speich-erung

21 Konvertierung Konvertierung des Rasters zu Features
- Z.B.: Polygon wird aus Gruppen von Zellen mit gleichem Wert ermittelt - Die Grenzen des Polygons werden über Zellengrenzen hergestellt - No Data im Input werden nicht als Feature dargestellt Beispiel: 1. Raster zu Polylinien

22 Aufgabe 1 - Kopieren sie den shapefile “States“ vom Verzeichnis
V:\Proseminar\Tim_Ramsesaus dem Ordner Tim auf das Laufwerk u:\ und öffnen sie diesen unter Arc Map. - Konvertieren sie den shapefile in ein Raster

23 Benutzung des “Raster Calculators “
Nutzen des Calculators: Operationen und Funktionen Input: Grid layers, raster layers, shapefiles,Tabellen, Konstanten und Nummern. Mathematische Operatoren: 1. Arithmetische *, /, -, +

24 Benutzung des “Raster Calculators “
2. Boolean (VK logische Grundschaltungen) Output True = 1, False = 0. Z.B.: Für And (&) And (&): - Beide Werte des Inputs gleich (True) Or(|): - Ungleich Null in einem oder beiden Inputrastern (True) Xor(!): - Ungleich Null in einem oder einem anderen aber nicht in beiden Inputrastern (True) Not(^): - Findet Nullwerte in einem einzelnen Inputraster (True)

25 Benutzung des “Raster Calculators “
3. Relationale Operatoren: ==, >, <, <>, >=, <= 4. Mathematische Funktionen - Logorithmic functions (Exp, Log) - Arithmetical functions (Abs, Rundungsfunktionen Ceil und Floor, int und float konvertiert, IsNull function gibt bei Input bei No Data “1“ und sonst “0“ ) - Trigonometric functions ( Sin, Cos, Tan, Asin, Acos, Atan)

26 Benutzung des “Raster Calculators “
- Power Functions [Sqrt (Wurzel), Sqr (Quadrat), Potenzen] Bitwise (binäre Darstellung der Integer-Inputwerte) combinatorial und logical Operatoren können im Calculator benutzt werden. Die weitere Syntax ist für den Raster Calculator über die Map Algebra erhältlich.

27 Benutzung des “Raster Calculators “
Nur Rasterlayer Berechnung ausführen erweiterte Formen Gebrauch des Calculators mit folgenden Beispielen: 1. Gewichtung 2. Kombination von Rastern 3. Selektion von Daten 4. Umsetzung von mathematischen Funktionen 5. Nutzung der Map Algebra

28 Benutzung des “Raster Calculators “
1. Gewichten eines Rasters 2. 3. 3. [ADMINS4]*0.25 4. 1. Den Raster Calculator öffnen 2. Doppelklick auf den gewünschten Layer [Layermüssen Rasterdatensätze sein mit gleicher Anzahl von Zellen (Spalten, Zeilen)] => verschiedene Files müssen vorher konvertiert werden 3. * und den Multiplikator eingeben 4. Evaluate zur Berechnung betätigen (Ergebnis ist zeitlich begrenzt)

29 Benutzung des “Raster Calculators “
2. Raster zu kombinieren 2. 3. [ADMINS4] + [CA_OUTLINE] 4. 1. Öffnen des Raster Calculators 2. Layer mit Doppelklick anwählen 3. + und nächsten Layer aussuchen 4. Evaluate zur Berechnung ausführen

30 Benutzung des “Raster Calculators “
3. Selektion von Daten 1. 2. [ADMINS4] > 3000 & [CA_OUTLINE2] == 5 3. 1. Öffnen und Layer aussuchen 2. Operator angeben [Z.B.: <, >, (relationale)sowie boolsche und andere Werte] 3. Evaluate

31 Benutzung des “Raster Calculators “
4. Mathematische Funktionen durchführen 2. 4. 3. Exp([ADMINS4]) 1. Öffnen 5. 2. Doppelpfeil anwählen 3. Exp eingeben 4. Layer auswählen 5. Evaluate

32 Benutzung des “Raster Calculator “
5. Zur Nutzung der Map Algebra 2. 4. Slice([ADMINS4]) 5. 1. Öffnen 3. 2. Map algebra funktion angeben (Z.B.: Slice) 6. 3. Runde Klammer “auf“ 4. Doppelklick auf gewünschtem Rasterlayer 5. Runde Klammer “schließen“ 6. Evaluate

33 Aufgabe 2 - Selektieren sie in dem Raster “States“ die Staaten heraus, die grösser und kleiner sind.