Obliczanie maksymalnej wartości zbiorów rastrowych wewnątrz obiektów klas poligonowych


Tomasz Bartuś



Problem

Mamy NMT oraz poligonową klasę mezoregionów fizycznogeograficznych (FizGeo_mezoregiony). Chcemy dla każdego poligonu rozpoznać położenie pikseli maksimów zbioru nmt, czyli tzw. kulminacje.

Rozwiązanie

Skorzystamy z rozszerzenia Spatial Analyst. Utworzymy klasę obiektów punktowych stanowiącą kulminacje wysokości w mezoregionach i dla każdego mezoregionu obliczymy jego najwyższy punkt. Procedura będzie wymagała trzech kroków:

  1. identyfikacja maksymalnych wartości rzędnych Z w każdym poligonie (mezoregionie),
  2. identyfikacja konkretnych komórek w NMT odpowiadających maksymalnym wartościom,
  3. przekształcenie tych komórek zbiór klasy obiektów punktowych.
  1. Na początku dla każdego obiektu poligonowego obliczymy wartości najwyższej rzędnej wysokości n.p.m. Z menu ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Zonal > Zonal Statistics otwórz narzędzie Statystyk zonalnych (strefowych) (Fig. 1).

    Zonal Statistics
    Fig. 1. Okno dialogowe narzędzia tworzenia statystyk zonalnych

    Użycie narzędzia Zonal Statistics spowoduje wygenerowanie nowego rastra, który zmienia wszystkie wartości komórek w każdym poligonie na najwyższej wysokości w tym poligonie. Nazwiemy sobie ten nowy zbiór np. MaxElev.

    Dane wejściowe to poligonowa klasa mezoregionów fizycznogeograficznych (FizGeo_mezoregiony) oraz nmt. Pole Zone field zawiera jednoznaczny identyfikator poligonów. W moim przypadku to pole nazwy mezoregionu fizycznogeograficznego. Raster wyjściowy to oczywiście MaxElev. Jako rodzaj statystyki z listy rozwijanej wybierz Maksimum. Upewnij się, że opcja Ignore NoData jest zaznaczona.

    W wyniku działania narzędzia otrzymujemy zbiór rastrowy Fig. 2.

    Maksymalne wysokości w mezoregionach
    Fig. 2. Rastrowa mapa maksymalnych wysokości przypisanych wszystkim pikselom każdego mezoregionu
  2. Aby określić, które komórki w NMT odpowiadają najwyższej rzędnej znalezionej w każdym obiekcie poligonowym porównamy teraz oba rastry nmt oraz właśnie utworzony MaxElev.

    Skorzystamy z Kalkulatora rastrów: ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Map Algebra Raster Calculator. Wykonamy prostą instrukcję warunkową. Wynikiem będzie raster przedstawiający tylko komórki NMT o najwyższych wartościach elewacji. Wszystkie inne komórki będa miały wartości NoData. Użyj następującej instrukcji warunkowej:

    Con("nmt" == "MaxElev","nmt")

    Jeśli komórka w nmt jest równa odpowiadającej komórce w MaxElev, ustaw wartość komórki rastra wyjściowego na wartość w nmt. Jeśli wartość komórki w nmt nie jest równa wartości w MaxElev w rastrze wyjściowym jest ustawiana wartość NoData (Fig. 3).

    Piksele o maksymalnych wysokościach w mezoregionach
    Fig. 3. Fragment mapy z widocznymi pikselami o maksymalnych wysokościach w mezoregionach
  3. Przekształcimy teraz raster MaxElevPxMap w klasę elementów punktowych za pomocą narzędzia Raster to Point: ArcToolbox > Conversion Tools > From Raster > Raster to Point (Fig. 4).

    Konwersja rastra do klasy obiektów punktowych
    Fig. 4. Okno dialogowe narzędzia konwersja rastrów do klas obiektów punktowych

W wyniku działania procedury otrzymujemy klasę obiektów o geometrii punktowej z przypisaną max wysokością n.p.m. właściwą dla danego poligonu (mezoregionu) (Fig. 5).

Mapa kulminacji wys. n.p.m.
Fig. 5. NMT z naniesioną klasą obiektów punktowych kulminacji w mezoregionach

Źródła

How To: Create points representing the highest or lowest elevations within polygon features.

 
 

Informacje wstępne

Dane

ArcGIS Desktop: 23MB (73MB)
ArcGIS Pro: 94MB (1,07GB)
 

1. Wstęp do GIS

Wykład 1: Wstęp do GIS
 
Ćwiczenie 1: Wycieczka po San Diego. Wstęp do ArcGIS
 
Wykład 2: Aplikacja ArcGIS
Ćwiczenie 2: Szacowanie szkód wywołanych przez tornado. Od metainformacji do wyników analizy
 
Wykład 3: Rozwiązywanie zadań przy użyciu GIS
Ćwiczenie 3: Wybór lokalizacji dla centrum młodzieżowego. Zapytania atrybutowe i przestrzenne
 

2. Symbolizacja map

Wykład 4: Symbole i adnotacje
Ćwiczenie 4: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Symbolizacja i etykietowanie obiektów na mapach
 
Wykład 5: Symbole bazujące na atrybutach
Ćwiczenie 5: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Symbole oparte na atrybutach
 
Wykład 6: Metody klasyfikacji danych
Ćwiczenie 6: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Klasyfikacja danych
 
Wykład 7: Mapy gęstości i proporcji
Ćwiczenie 7: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Mapy gęstości i normalizacja danych
 

3. Układy współrzędnych i odwzorowania kartograficzne

Wykład 8: Układy współrzędnych geograficznych
Ćwiczenie 8: Położenie kabla transatlantyckiego. Modyfikacje układów współrzędnych
 
Wykład 9: Odwzorowania kartograficzne
Ćwiczenie 9: Położenie kabla transatlantyckiego. Właściwości odwzorowań kartograficznych
 

4. Organizacja danych geograficznych

Wykład 10: Modele danych geograficznych
Ćwiczenie 10: Ocena zagrożenia powodziowego. Analiza danych geograficznych
 
Wykład 11: Geobazy
Ćwiczenie 11: Ocena zagrożenia powodziowego. Tworzenie przestrzennej bazy danych
 
Ćwiczenie 12: Salzburg. Geobaza wspierająca branżę turystyczną
 
 

5. Tworzenie i edycja danych

Wykład 12: Tworzenie i edycja danych GIS
Ćwiczenie 13: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja śladów budynków
 
Wykład 13: Topologia
Ćwiczenie 14: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja obiektów z zachowaniem topologii
 
Wykład 14: Edycja atrybutów obiektów
 
Ćwiczenie 15: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja atrybutów
 
Wykład 15: Tworzenie nowych obiektów
 
Ćwiczenie 16: Park miejski. Tworzenie nowych klas obiektów i ich atrybutów
 

6. Analizy GIS

Wykład 16: Procedura analiz GIS
 
Ćwiczenie 17: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Definiowanie problemu i wybór danych do analiz
 
Wykład 17: Zapytania atrybutowe i przestrzenne, łączenie tabel
 
Ćwiczenie 18: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Analiza GIS
 
Wykład 18: Prezentacja wyników analiz
 
Ćwiczenie 19: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Przygotowanie mapy prezentacyjnej
 
Ćwiczenie 20: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Tworzenie raportów
 

7. Geoprzetwarzanie i modelowanie

Wykład 19: Geoprzetwarzanie
 
Ćwiczenie 21: Ocena zniszczeń pożarowych. Geoprzetwarzanie
 
Wykład 20: Modele i modelowanie
 
Ćwiczenie 22: Ocena zniszczeń pożarowych. Tworzenie i obsługa prostych modeli
 
Ćwiczenie 23: Przetarg na zakup drewna. Praca z istniejącymi modelami
 

8. Tworzenie profesjonalnych map

Wykład 21: Elementy mapy, praca w widoku układu
 
Ćwiczenie 24: Przetarg na zakup drewna. Praca z układami
 
Wykład 22: Tworzenie profesjonalnych map
 
Ćwiczenie 25: Siedliska nietoperzy w południowo zachodniej części Ameryki Północnej. Tworzenie profesjonalnych map"