Orot texnolog

1-rasm Bitiruv belgisi:

Balandlik qiymati kontur chiziqlarini uchta sinfga bo'lish uchun ishlatilishi

mumkin. 980 m dan 1120 m gacha bo'lgan konturlar jigarrang rangda, 1120 m dan

1240 m gacha bo'lganlar yashil rangda va 1240 m dan 1500 m gacha bo'lganlari binafsha rangda ko'rsatiladi.

2-rasm Bitiruv belgisi:


Grafik belgisi bilan chizilgan xarita shunday ko'rinadi.

Rastr ma'lumotlari GISda vektor ob'ektlariga osonlikcha parchalanib bo'lmaydigan hududiy uzluksiz hodisani ko'rsatish zarur bo'lganda qo'llaniladi. Vektor ma'lumotlari bilan tanishganimizda, figure_landscape ko'rsatildi. Nuqta, chiziq va koʻpburchak funksiyalari daraxtlar, yoʻllar va binolar kabi baʼzi landshaft xususiyatlarini koʻrsatish uchun juda mos keladi. Vektor ob'ektlari yordamida boshqa ob'ektlarni ko'rsatish qiyinroq. Misol uchun, maydonlar turli xil ranglar va qoplama zichligi bo'lgan ko'plab yamoqlardan iborat. Har bir maydon uchun bitta ko'pburchak yaratish mumkin bo'lar edi, lekin bu bilan biz barcha ob'ektlarni bitta ko'pburchakda soddalashtirish tufayli ma'lumotlarning ko'p qismini yo'qotamiz. Buning sababi, vektor ob'ektining atributlari butun ob'ektga taalluqlidir, shuning uchun vektor o'xshash (bir xil bo'lmagan) ob'ektlarni ko'rsatish uchun eng yaxshi tanlov emas. Yana bir yechim - o't rangi va qoplamasi bilan farq qiladigan har bir kichik yamoqni raqamlashtirish. Ushbu yondashuvning kamchiligi shundaki, yaxshi vektor ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun ko'p vaqt va kuch talab etiladi.



Ba'zi landshaft xususiyatlarini nuqtalar, chiziqlar va ko'pburchaklar (masalan, daraxtlar, yo'llar, uylar) sifatida tasvirlash oson. Boshqa hollarda, bu qiyin. Masalan, maydonlarni qanday taqdim etish kerak? Ko'pburchaklar shaklida? Ammo o'tlarning turli xil ranglari haqida nima deyish mumkin? Agar siz doimiy ravishda o'zgarib turadigan qiymatlar bilan katta maydonli ob'ektlarni ko'rsatishingiz kerak bo'lsa, rastrlardan foydalanish yaxshidir.

Ushbu muammolarni hal qilish rastr ma'lumotlaridan foydalanish hisoblanadi. Ko'p odamlar rastr ma'lumotlaridan ulardagi ma'lumotlarni idrok etishni yaxshilash uchun xususiyat qatlamlari uchun asos sifatida foydalanadilar. Inson ko'zi naqshlarni tanib olishda juda yaxshi, shuning uchun vektor ma'lumotlari ostida tasvirdan foydalanish xaritalarni tushunishni osonlashtiradi va o'qishni osonlashtiradi. Rastr ma'lumotlari nafaqat haqiqiy sirt tasvirlari (masalan, sun'iy yo'ldosh tasvirlari yoki aerofotosuratlar), balki mavhum ma'lumotlarni ko'rsatish uchun ham juda mos keladi. Masalan, bir yil davomida yog'ingarchilik tendentsiyasini tasavvur qilish yoki yong'in ehtimolini ko'rsatish uchun rastrdan foydalanish mumkin. Bundayhollarda rastrning har bir yacheykasi ba'zi qiymatlarni o'z ichiga oladi, masalan, o'n balli shkala bo'yicha yong'in ehtimoli.

Figure_raster_types rasmi sun'iy yo'ldoshdan olingan tasvir bilan hisob-kitoblar natijasini ko'rsatadigan tasvir o'rtasidagi farqni ko'rsatadi.


To'liq rangli rastrlar (chapda) foydalidir, chunki ular vektor ob'ektlari sifatida ko'rsatish qiyin bo'lgan tafsilotlarni ko'rishga imkon beradi, lekin rastrda osongina ajratib olinadi. Rastrlar foto bo'lmagan ma'lumotlarni ham ko'rsatishi mumkin. Misol uchun, o'ngdagi rastr qatlami Sharqiy Cape uchun mart oyida o'rtacha minimal haroratni ko'rsatadi.
Rastr ma'lumotlarini turli usullar bilan olish mumkin. Eng keng tarqalgan ikkitasi - aerofotosurat va sun'iy yo'ldosh tasvirlari. Aerofotosuratda maxsus kamerali samolyot ma'lum bir hudud bo'ylab uchadi. Keyin fotosuratlar kompyuterga yuklab olinadi va ulanadi. Sun'iy yo'ldosh tasvirlari orbitadagi sun'iy yo'ldosh maxsus sensorlar orqali o'zi uchib o'tadigan er yuzasi tasvirini olganida olinadi. Rasm qabul qilingandan so'ng, u radio signallari yordamida Yerga qaytariladi. Signallar ixtisoslashtirilgan qabul qiluvchi stantsiyalar tomonidan qabul qilinadi, ulardan biri figure_csir_station da ko'rsatilgan . Samolyot yoki sun'iy yo'ldoshdan rastr ma'lumotlarini olish jarayoni masofadan zondlash deb ataladi .
Yoxannesburg yaqinidagi Xartebesthoekdagi CSIP kosmik tadqiqotlar