Per aspera ad astra.

Главная страница | Методики | Карты | Программы | Справка | Проекты | Ссылки
  • Как отсканировать топографическую карту или, почему 508 — число круглое.
  • Как отсканировать тематическую карту.
  • Тематическое цветоделение. Что это такое и как делается.
  • Как построить градусную координатную сетку.
  • Как построить километровую сетку.
  • Некоторые способы оценки воздействия.
  • Как компенсировать разницу освещённости северных и южных склонов.
  • Как выровнять яркостные характеристики двух изображений.
  • Как получить схему покрытия снимков Terra/Aster и отобрать наилучшие снимки.
  • Как получить производные спутниковых снимков Terra/Aster (TerraLook).
  • Тематическое цветоделение. Что это такое и как делается.

    Divide et impera.

    Разделяй и властвуй.

    Теория.

    Цветоделенная карта
    Рисунок 1. Цветоделенная карта. Пример визуального анализ 2-х растровых изображений (415 Кб).

     

    Полноцветное изображение
    Рисунок 2. Полноцветное изображение (153 Кб).

    На предыдущих этапах мы разобрались, как следует сканировать, склеивать и хранить картографическую информацию. Здесь мы рассмотрим, что можно сделать с изображениями такого качества, как было описано раньше в статье "Как отсканировать топографическую карту". Описанная здесь технология позволяет не только во много раз уменьшить объём растрового изображения без потери какой-либо полезной информации, но позволит в будущем проводить некоторые простые автоматические анализы (например, посчитать площадь, занимаемую лесами, кустарниками, болотами, озёрами, оценить степень сложности рельефа, посчитать плотность водотоков и т. п.), визуально анализировать одновременно 2 и более растровых изображения на экране компьютера. Следует обратить внимание на то, что всё это можно делать, обходясь без дорогостоящего процесса векторизации. И, наконец, такие изображения полностью подготовлены к автоматической или полуавтоматической оцифровке.
    Прежде всего следует объяснить, что такое тематическое цветоделение. Это совсем не то же самое, что и цветоделение, используемое в типографском деле в процессе предпечатной подготовки. То есть, это НЕ: "Разделение цветного изображения оригинала с помощью светофильтров или селективных источников освещения на отдельные одноцветные равномасштабные изображения. При синтезе в процессе печатания с цветоделенных однокрасочных печатных форм с определенной точностью воспроизводится цветное изображение оригинала."
    Тематическое цветоделение картографического материала, используемое в ГИС технологиях, представляет собой разделение цветовой информации, имеющейся на исходном изображении, на тематические смысловые классы (Рис. 1). Это больше похоже на процесс векторизации, когда для каждого объекта на карте определяются его границы (полигоны), протяжёность (линии) и локализация (точки) после чего в аттрибутивную таблицу заносится семантическая информация, характеризующая данный объект. В данном случае объектами остаются сами пиксели со своими границами, а аттрибутивную информацию заменяет номер класса, к которому относится данный пиксель и цветовая группа, к которой будет относится данный класс в цветоделённом индексированном изображении. Рассмотрим это на примере топографической карты масштаба 1 : 200 000 (в 1 см — 2 км).
    Здесь приведен фрагмент полноцветного растрового изображения, полученного методом сканирования. На этой картинке человеческий глаз различает великое множество оттенков. Отсканированное полноцветное изображение достаточно точно передает все тонкости и оттенки исходного бумажного листа, но в ГИС-анализе мало чем может быть полезным. Да, на такой картинке мы можем видеть горизонтали, реки, озера, дороги, леса и другие объекты на местности и явления. Но программа, которая используется для просмотра этого сделать пока не может. Для нее это — набор цветных пикселей со своими цветовыми характеристиками. Еще один недостаток такого способа хранения данных — большой объем (24 bit per pixel) (Рис. 2).
    Для того, чтобы появилась возможность анализа этой карты, ее нужно оцифровать. То есть перевести в векторную форму. Подробнее про векторную систему хранения данных можно будет почитать в нашем разделе "Как устроен мир. Векторная система хранения данных. Векторные примитивы". Векторизация — утомительный, дорогостоящий процесс, отнимающий массу времени. Существуют специальные программы, облегчающие этот этап работ, проводя автоматическую и полуавтоматическую оцифровку. Одна из лучших в этой области на наш взгляд — EasyTrace (http://www.easytrace.com) . Но это — тема отдельного разговора. А здесь мы рассмотрим вариант обработки растровых карт.
    Итак, внимательно посмотрев на исходное изображение, мы увидим, что реальных (основных) цветов, несущих полезную информацию, там всего 7. Вот они:

    1. Белый
    2. Зеленый
    3. Синий
    4. Коричневый
    5. Голубой
    6. Малиновый (или красный)
    7. Чёрный

    Все остально богатство — это оттенки одного из основных цветов или переходные варианты на границе двух основных цветов. Польза от такого количества — минимальна, а недостатков основных, как мы уже писали выше, два:
    а) Большой объем (24 bit per pixel).
    б) Невозможность манипулирования и анализа данных.
    Теоретически, для хранения основных цветов достаточно 3 бит на пиксель (9 indexed color). Но мы будем использовать более распространеннй стандарт — 4 бит на пиксеть (16 indexed color).
    Итак, в нашем распоряжении 16 классов, а нам необходимо распределить в них 7 основных цветов, встречающихся на топографических картах. С 2006 года у нас действует стандарт, использующийся для обработки всех топографических карт масштаба 1 : 100 000 и 1 : 200 000. Используется следующее распределение цветов по цветовым группам (Рис. 3):

    0, 1 классы

    2, 3, 4 классы

    5, 6, 7 классы

    8, 9, 10 классы

    11, 12 классы

    13 класс

    14, 15 классы

    — оттенки белого;

    — оттенки зелёного;

    — оттенки синего;

    — оттенки коричневого;

    — оттенки голубого;

    — малиновый;

    — оттенки чёрного.

    Цветовая таблица.
    Рисунок 3. Цветовая таблица. Распределение цветовых оттенков по группам. (10 Кб)

    Практика.

    Отсканированная карта
    Рисунок 4. Отсканированная карта (137 Кб)

    Итак, для работы нам понадобится.

    1. Умеренно мощный компьютер. Минимум — 300 MHz, 128 Mb RAM (желательно — 1000 MHz, 1024 Mb RAM), CD-R.
    2. Отсканированные полноцветные (24 bpp) растровые топокарты 1 : 100 000 или 1 : 200 000.
    3. Болванки CD.
    4. Терпение.

    Ход работы.

    1. Открываем в Photoshop'е отсканированную карту (Рис. 4).
    2. Вырезаем небольшой кусок карты для экспериментирования и подбора палитры. Выделяем, Ctrl-C — Ctrl-N — Enter — Ctrl-V. Это делается для того, чтобы ускорить процесс. Ведь цвета и оттенки как правило на протяженинии одного листа примерно одинаковые и, поэтому не имеет смысла подбирать основные цвета по всему листу.

    NB

    Следует такой участок на карте выбирать, на котором все основные цвета, на карте присутствующие, представлены. Не всегда такой фрагмент найти легко будет. В некоторых случаях на двух фрагментах экспериментировать придётся.

    1. Склеиваем слои. В меню Layer — Flatten Image. Переходим в меню переключения режимов. Выбираем индексированные цвета. Image — Mode — Indexed Color. Устанавливаем палитру как заказную Palette — Custom…

    NB

    Обязательно в опциях переключатель Dither значение None иметь должен.


    Выбор центров классов
    Рисунок 5. Выбор центров классов с исходного полноцветного изображения с помощью инструмента "пипетка" (133 Кб).

     

    Подбор цветов
    Рисунок 6. Подбор цветов и визуальный анализ качества разделения (80 Кб).

     

    Проверка качества
    Рисунок 7. Проверка качества цветоделения (49 Кб).

     

    1. В появившемся окне таблицы цветов (Color Table) щёлкаем мышью в самом первом квадратике, символизирующем нулевой класс. В появившемся окне Color Picker можно заказать цвет с определёнными цветовыми характеристиками (RGB, CMYK, HSB) или выбрать цвет прямо с экрана — с обрабатываемой картинки. Будем последовательно выбирать цветовые характеристики для каждого класса с экрана (Рис. 5).
    2. Таким образом нужно задать центры всех классов (с 0 до 15), в которые будет сводиться всё богатство цветов полноцветного растрового изображения (рис. 6).

    NB

    Если включить галочку Preview, то в режиме реального времени видеть можно, как разделение цветов происходит.

    1. После того как все цвета будут подобраны, палитру следует сохранить на жёсткий диск. После этого нужно применить её к маленькому фрагменту, на котором мы экспериментируем. В окне Color Table — Ok. В окне Indexed Color — Ok. Изображение переходит в индексированные цвета с той цветовой таблицей, которую мы задали.
    2. Теперь следует проверить, насколько качественно произошло разделение. Для этого нужно изготовить специальную тестовую палитру, в которой все основные цвета представлены как классы с одинаковыми цветовыми характеристиками. После загрузки такой палитры хорошо станут заметны ошибки, то есть пиксели, которые перешли не в ту цветовую группу, в которой они должны находиться (Рис. 7).

    NB

    Идеальное разделение без каких-либо огрехов великую проблему представляет. В экотонах (участках, где разные цвета граничат) огромное количество переходных оттенков сосредоточено. Разделение этих переходных оттенков на основные цвета наибольшее количество времени отнимает. Поэтому следующее решение принято было: приемлемым такое разделение считать, при котором слой "чужих" цветов (пикселей, не в своей цветовой группе находящихся) 1 пиксель не превышает. Разделение границы чёрного и белого цветов (оттенки серого) на чёрный и белый основные цвета наибольшую трудность представляет. С появлением синих пикселей на границе голубого и чёрного, а также голубых пикселей на границе синего и белого смириться остаётся.

    NB

    Проблему экотонного эффекта решить сканирование исходного бумажного оригинала с высоким разрешением позволяет. Чем больше разрешение сканирования, тем больше доля "чистых" и меньше доля переходных цветов. Чем ниже разрешение, тем больше пикселей переходные цвета из себя представляют. Отсканированная с разрешением 200 dpi растровая топографическая карта сплошной экотон представляет. Тематичекое цветоделение таких изображений провести невозможным нам представляется. Как показывает опыт, 508 dpi — наиболее сбалансированное сочетание цена/качество. Разумное количество усилий для обработки такого материала мы вкладываем и при этом умеренные объёмы (размер файлов) и приемлемое качество мы получаем.

    1. Если результат цветоделения после подгрузки тестовой палитры будет удовлетворять требованиям, описанным выше, тогда остаётся последний этап — применение подобранной палитры к целой отсканированной полноцветной карте. В меню Image — Mode — Indexed Color. Устанавливаем палитру как заказную Palette — Custom…, загружаем сохранённую на жёсткий диск палитру. Далее, так же, как и с маленьким фрагментом, в окне Color Table — Ok; в окне Indexed Color — Ok. Отсканированная полноцветная карта переходит в индексированные цвета с той цветовой таблицей, которую мы задали.

    Если результат цветоделения не удовлетворителен, то возвращаемся на Шаг 5. Следует подбирать цветовые характеристики классов таким образом, чтобы по возможности большее количество пикселей на исходном изображении переходило в свою цветовую группу, то есть зелёные — в зелёную, белые — в белую, чёрные — в чёрную и т. д. Нужно стараться, чтобы переходные оттенки на границе двух основных цветов относились к одному из двух соседствующих цветов, а не к третьему. То есть, например, изолинии на белом фоне не должны иметь кайму из зелёных пикселей.

    1. Цветоделённые топокарты сохраняются на жёсткий диск в формате *.tif в lzw компрессии вместе с той палитрой (*.act файл), по которой производился перевод из полноцветного изображения в индексированное. На оптические накопители цветоделённые карты записываются по миллионным листам. Это позволяет систематизировать компакт диски и облегчает поиск. Названия файлам даются согласно номенклатуре.

    Пример:
    Одинарные листы:
    Сдвоенные листы:
    Строенные листы:


    Одинарные листы:
    Сдвоенные листы:
    Счетверённые листы:

    1 : 200 000:
    O-36-01.tif; O-36-02.tif ... O-36-36.tif
    P-36-01,02.tif; P-36-03,04.tif ... P-36-35,36.tif
    T-36-01,02,03.tif; T-36-04,05,06.tif ... T-36-34,35,36.tif

    1 : 100 000:
    O-36-001.tif; O-36-002.tif ... O-36-144.tif
    P-36-001,002.tif; P-36-003,004.tif ... P-36-143,144.tif
    T-36-001,002,003,004.tif; T-36-005,006,007,008.tif ... T-36-141,142,143,144.tif

    Для тех, кто хочет поупражняться, здесь можно скачать приведёный пример — фрагмент исходной отсканированной карты n57-18part.jpg (153 килобайта), палитра для перевода в 16 indexed color n57-18.act (173 байта) и тестовая палитра для проверки качества цветоделения check.act (149 байт).

    О проекте | Копирайт | E-mail
    изобѕ.g