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Geoinformatik II Proseminar WS 04/05 Raster Operationen 20.12.04.

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Präsentation zum Thema: "Geoinformatik II Proseminar WS 04/05 Raster Operationen 20.12.04."—  Präsentation transkript:

1 Geoinformatik II Proseminar WS 04/05 Raster Operationen

2 Michael Huppertz2 Gliederung Allgemeines zu Rastern Geoinformationssysteme Vergleich von Vektor- und Rasterdaten Rastertypen und Gewinnung von Rasterdaten Aufbau des Raster Spatial Analyst Aufgabe 1 „cell-based modelling“ Raster Calculator Aufgabe 2

3 Michael Huppertz3 Geoinformationssysteme rasterbasierte GIS vektorbasierte GIS  Neue GIS gehen immer mehr dahin Vektor- und Rasterdaten zu überlagern! (hybriden System)

4 Michael Huppertz4 Vergleich von Vektor- und Rasterdaten Vektordaten Grundeinheiten: Punkt, Linie, Fläche Kartierung der Punkte durch Koordinaten in einem geeigneten System  Anwendung bei räumlichen Anfragen, z.B Straßennetz, Dijkstra (GIS I) Rasterdaten Grundeinheit: Pixel Kartierung durch Zeilen und Spalten, wie bei einer Matrix!  Anwendung bei räumlichen Anfragen, z.B. Temperaturdarstellung

5 Michael Huppertz5 Rastertypen Bild Daten Darstellung von Bildern (z.B. Satellitenbilder, Luftbilder) Pixel enthalten Wert der Lichtintensität Thematische Daten Darstellung von gemessenen Größen Spatial Analyst für diese Art von Daten gedacht

6 Michael Huppertz6 Gewinnung von Rasterdaten Aus Satellitenbildern Aus Luftbilder Aus gescannten Karten Aus Fotos Aus konvertieren Daten Der Prozess, der eine Beziehung zwischen Raster und Koordinatensystem herstellt heißt Georeferenzierung.

7 Michael Huppertz7 Aufbau des Rasters Spalte Zeile Zelle/Pixel 7 Wert Der Wert in der Zelle steht für ein Attribut des Merkmals  Eine Zelle kann auch mehrere Attribute enthalten (siehe Attributtabelle) Grundlage eines Rasters Eindeutig festgelegt durch Zeile und Spalte Pixelgröße hängt von der Auflösung ab, aber alle Pixel sind gleich groß Auflösung muss entsprechend hoch sein um detaillierte Abbildung zu gewährleisten

8 Michael Huppertz8 Aufbau des Rasters Attribute Es gibt mehrere Zellen mit dem gleichen Wert und diese haben alle die gleichen Attribute Raster und Attributtabelle

9 Michael Huppertz9 Aufbau des Rasters Zonen Oberbegriff aller Zellen mit gleichem Wert müssen nicht zusammenhängend sein Jede Zelle gehört einer Gruppe an Regionen Gebiete zusammenhängender Zellen Anzahl der Zellen einer Region hat kein Limit

10 Michael Huppertz10 Rasterdaten-Set Raster beschreibt die Charakteristik eines Gebietes Typischerweise beschreibt ein Raster auch ein Thema (z.B. Höhenprofil oder Wasserläufe) Mehrere Raster übereinandergelegt können den Raum detaillierter beschreiben (Höhenprofil und Wasserläufe und...)

11 Michael Huppertz11 Speichern von Rasterdaten Datenreduktion je nach Art der Speicherung : Full-Raster-Encoding 100 % Run-Length-Encoding ca. 75 % Value-Point-Encoding ca. 34 % Quadtree-Datenstruktur ca. 44 % Speicherbedarf „abhängig von“ Speicherbedarf  Datenmenge  Auflösung Nicht zu klein, sonst keine detaillierte Abbildung!

12 Michael Huppertz12 Pyramiden Pyramiden werden gebildet, um die Darstellung zu beschleunigen  besonders bei großen Datensätzen, z.B. große Gebiete oder hohe Auflösungen! Originaldaten werden in verschiedenen Ebenen abgespeichert Beim Hineinzoomen werden mehr Informationen preisgegeben Pyramiden in ArcCatalog erstellen: 1. Rechtsklick auf das raster dataset 2. „Build Pyramids“ anklicken.

13 Michael Huppertz13 Spatial Analyst Spatial Analyst verändert die Werte des Rasters und erzeugt daraus ein neues Raster! so ist er zu öffnen

14 Michael Huppertz14 Spatial Analyst Spatial Analyst muss aktiviert werden!

15 Michael Huppertz15 Spatial Analyst Berechnet Umgebung um gegebene Objekte Zeigt Häufigkeitsverteilung der Messwerte Aus Punktdateien Raster interpolieren Werkzeug, um die Oberfläche zu analysieren. (z.B. Sichtmöglichkeiten, Schattenwirkung, Gefälle)

16 Michael Huppertz16 Spatial Analyst  Erinnert an Bufferzone

17 Michael Huppertz17 Spatial Analyst  Voronoi-Diagramme

18 Michael Huppertz18 Spatial Analyst Hier werden die Kosten berücksichtigt (vgl. Graphen) Findet den kürzesten Weg (geringste Kosten, kürzeste Distanz) basiert auf dem Cost Weighted Raster

19 Michael Huppertz19 Spatial Analyst Problem: Aus Punktdatei (Shapefile) ein neues Raster erzeugen! Lösung: Interpolation! zwei genannte Arten in AcrMap: Shapefile  TIN  Raster Kriging: bezieht sich direkt auf die umgebenen Werte!  mehr dazu Vortrag 11

20 Michael Huppertz20 Spatial Analyst Zu interpolierende Shapefile nach welchem Attribut interpoliert werden soll Nach dem Interpolieren wird eine neue Rasterdatei erstellt  beschreibt eine Charakteristik des Raumes!

21 Michael Huppertz21 Spatial Analyst Um Raster vergleichbar zu machen, werden diese hier gleichskaliert Mathematische Operationen und Funktionen durchführen Features => Raster bzw. Raster => Features Speicherung, Rahmengröße neuer Raster, Zellengröße festlegen

22 Michael Huppertz22 Spatial Analyst Extent  Analysis extent  Referenzfläche einstellen General: In welchem Ordner gespeichert wird Cell Size: Größe für eine Zeile kann festgelegt werden  Auflösung  Datengröße

23 Michael Huppertz23 Aufgabe 1 Kopiere die Datei ca_ozone_pts... und ca_hillshade... aus dem Ordner V:\Huppertz\Aufgabe1 in deinen Ordner Aktiviere den Statial Analyst in Arc Map (denkt an Extensions!?!) Stelle die Referenzfläche für das neue Raster ein! Erstelle ein neues Raster aus interpolierten Daten des Shapefiles! Was für eine Aussage macht das neue Raster über den Raum?

24 Michael Huppertz24 Wie arbeiten die Operationen und Funktionen des Spatial Analyst? Unterschieden werden die Operationen hinsichtlich der Umgebung, auf die sie sich im Input-Raster beziehen! man unterscheidet:  Local functions  Focal functions  Zonal functions  Global functions „cell-based modelling“

25 Michael Huppertz25 Local functions Basis der Berechnung der neuen Zelle ist eine Zelle des Input-Rasters ohne Berücksichtigung der benachbarten Zellen „cell-based modelling“ Focal functions Basis der Berechnung ist die Zelle des Input-Rasters und seine direkten Nachbarn. (4er- bzw. 8er-Nachbarschaft)

26 Michael Huppertz26 „cell-based modelling“ Zonal functions Basis der Berechnung ist die Zelle des Input-Rasters und alle Zellen dieser Zone (Zone = Zellen mit gleichem Wert) Global functions Basis der Berechnung ist das gesamte Input-Raster

27 Michael Huppertz27 Mathematischer Operator (Taschenrechner) Stellt Operatoren und Funktionen zur Verfügung Aufgaben:  Raster verknüpfen  Raster gewichten  Selektion von Daten Raster-Calculator

28 Michael Huppertz28 Algebraische Operatoren Boolesche Operatoren Vergleichsoperatoren Verknüpfung von Rastern Raster-Calculator: Operatoren

29 Michael Huppertz29 Raster-Calculator Boolesche Operatoren Arbeitet nach dem „True or False“-Prinzip!  Sucht in beiden Rastern nach Zellen die „true“ (also nicht null) sind! And (&):

30 Michael Huppertz30 Arithmetische Funktionen (z.B. Betrag, Runden) Trigonometrische Funktionen (+ Umkehrfunktionen) Logarithmische Funktionen Power-Funktionen (z.B. Wurzel ziehen, Hoch n) Raster-Calculator: Funktionen

31 Michael Huppertz31 Aufgabe 2 Eine neue Fabrik ist gebaut worden. Nun gilt es die Gebäude mit Wasser zu versorgen. Dafür benötigt man Anschlüsse an Brunnen, die tiefer sind als -1700mm und max. 500m von den Gebäuden entfernt liegen. Kopiere die Datei facility.shp und wells.shp aus dem Ordner V:\Huppertz\Aufgabe2 in deinen Ordner Tipps: Referenzfläche ist wichtig, wenn eine Umgebung für die Gebäude erzeugt wird!


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