Küllaltki sageli
on kartograafias, geoinformaatikas vaja andmeid hankida tardkaartide pealt. Kui
varasemal ajal tehti seda enamasti digilaua abil, siis kaasajal käib see
peamiselt kaartide skaneerimise ja ekraanilt digimise läbi. Skaneeritud kaardid
samastuvad tehnilises mõttes paljuski “tooreste” aerofotode ja
satelliitpiltidega, sest kõigil neil puudub koordinaat-alus, saame rääkida vaid
piksli rea-veeru aadressist. Niisiis tuleb rasterkujulised materjalid
vektoriseerimiseks kõigepealt koordinaatida, st viia kindlasse
geodeetilisse koordinaatsüsteemi. Selle protseduuri läbiviimiseks on mitmeid lahendusi,
paljuski sõltuvad need sellest
·
millist
tarkvara on võimalik kasutada – mõned programmid lubavad ainult omistada rasterpildi kahele nurgale õiged
koordinaadid, mis tähendab, et pildi geomeetria oluliselt ei muutu, teised aga
võimaldavad mitmeid transformeerimise algoritme, mis tähendab, et rasterpilti
võib koolutada (rektifitseerida, venitada, kõmmeldada, vorpida) oluliselt
teistsuguse geomeetriaga alusele. Teiste sõnadega: kui koordinaatimise
võimalused on kesised, tuleks konstrueerida pildiga võimalikult sarnane
geodeetiline alus (nii et erinevused jääksid pildi enda lahutuse tasemele), kui
aga saame kasutada paindlikke transformeerimise võimalusi, siis võib pildi viia
ka hoopis teistsugusele projektsioonilisele kaardi-alusele
·
millised
on koordinaaditava pildi geomeetrilised omadused – eelkõige tuleks uurida, milline võiks olla
pildi projektsioon (näiteks kartograafiline, aerofotodel aga peaks hindama,
milline võib olla kaamera kalle ning kas reljeefi kõrgusvahed annavad
lokaalseid deformatsioone); kas pildil leiame geodeetilist alust
peegeldavaid
regulaarseid elemente (esmajärjekorras koordinaadivõrke); kuivõrd hästi on
võimalik tuvastada selgeid, püsivaid topograafilisi elemente (näiteks
teederistid, hüdrograafiline võrk jms); kui suurt ala rasterpilt kirjeldab;
milline on pildi lahutus ja skaneeritud kaartide puhul ka kaardi üldistusaste
·
milliseid
kontrollandmeid on võimalik kasutada pildi koordinaatimiseks – kas meil on tegu paberkaardilt
väljaloetavate punktide koordinaatidega, digitaalkaardiga (oleneb jällegi,
milline on selle detailsus) või koordinaadivõrkudega; ja oma rolli mängib
loomulikult see, kas meil on võimalik kontrollandmestikku geomeetriliselt
transformeerida
Niisiis võime
vastavalt olukorrale oma toimingud üles ehitada väga mitmeti. Kui suudame
kergesti tuvastada rasterpildi (tardkaardi) projektsiooni, võime vastava
geodeetilise aluse defineerida ning pildi tõsta lihtsalt nurkade või muude
tunnuste järgi õigesse paika. Topograafiliste kaartide skaneeringud kannavad
alati originaalset ristkoordinaadivõrku – sellised materjalid on reeglina kõige
hõlpsamini koordinaaditavad. Aerofotode ja satelliitpiltide puhul tuleb valida
sobiv geodeetiline alus ning leida kergesti identifitseeritavad topograafilised
elemendid ning nendele vastavad koordinaadid sellel geodeetilisel alusel jne.
Antud praktikumi
käigus kasutame kahte rasterkujulist pilti:
·
Instituudi
GISi klassi masinas MAPPER Matkarto projekti teegis GRD on Landsat TM viienda
kanali väljalõige Tartu lähiümbrusest
Trt_TM5.tif. Pilt on sobeldamata (rektifitseerimata),
just sellise perspektiivse projektsiooniga, nagu satelliidi poolt
skaneerides
saadud
·
Euroopa
ülevaatekaart europe_ref_2000.jpg
JPEG formaadis, mis on leitav aadressilt
http://www.lib.utexas.edu/Libs/PCL/Map_collection/europe/. Tõenäoliselt
võiks pildi kasutamisel suureks abiks olla pildile märgitud
projektsiooniparameetrid
·
mõlemad
rasterpildid koordinaatida mingile kindlale geodeetilisele
alusele. Mõistlik oleks kasutada eelmiste
praktikumide käigus loodud süsteeme ja
kaardialuseid (Baaskaart, Euroopa kaart), vajadusel neid
ümberprojitseerides
·
saada üldine
täpsushinnang koordinaatimisele
·
hinnata ja
võrrelda erinevate programmide võimalusi selle töö sooritamiseks
Selleks tuleb
mõlemad pildid koordinaatida kolme juhendi alguses nimetatud programmi abil.
Töö tulemusena tuleks kirjutada aruanne kasutatud protseduuride
kirjeldusega iga programmi kohta. Sealjuures peaks kajastama seda,
·
mitu
punktipaari (vm ühitamisparameetrit) loodi koordinaatimisel
·
milliseid
transformatsioonivõimalusi programm võimaldas, mida nendest ja miks just seda
kasutati
·
kuivõrd hea
tulemus saadi ja kuidas täpsust hinnata
Võti töö
sooritamiseks (soovitav on jälgida ka toodud järjekorda):
ArcView: Add Theme (Image Data Source) toob rasterfaili sisse,
loe abi: Types of data... > Image data
MapInfo: File > Open Table (raster file) toob rasterfaili sisse
Table > Raster >
Modify Image Registration
MicroStation: File > Reference võtab rasterfaili alla (NB! Display = Raster)
Reference-akna
Tools
> Warp
MGE
BaseImager: File > Open rasterfaili sissetoomiseks
Geometry >
Image to Map
Idrisi: Reformat > Resample, nõuab nn korrespondents-faili
Igal platvormil
tuleb läbi mõelda, mis andmete, kaartide järgi pildid paika seada.
Euroopa kaardi aluseks sobib tõenäoliselt mõni
Euroopa kaart, mis valmis eelnevate praktikumide käigus.
Vajadusel saab selle projektsiooni teisendada. Tartu
ümbruse jaoks võiks aluseks võtta baaskaardi lehed 5441 ja 5443, mida instituudi
GISi klassis leiab MAPPERil nii ARC/INFO,
MapInfo kui ka MicroStation formaadis. Idrisi jaoks pole
vaja kaarti hakata konverteerima – põhiline töö tehakse ära ju nn
korrespondent-faili abil ja punktipaarid selle jaoks saab koostada MGE
BaseImager’i abil. Tähelepanu peaks vaid pöörama piksli aadresside (rea- ja veerunumbri)
süsteemidele kummaski programmis.
Kuna
sobildamise (koolutamise)
tulemustest annavad vaid BaseImager ja Idrisi vaatluse alla võetud
programmidest arvestatavaid vigade üldhinnanguid, siis võiks jätta need
programmid “maiuspalaks” ning nende abil aruandesse kirja panna veahinnangud, suurimad
hälbed. BaseImageri puhul peaks võrdlema, kas mõni teine
transformatsiooniviis (kolmanda vms järgu polünoomse, projektiivse, nn
kummipaela – infinite) annab
afiinsest teisendusest väiksemaid hälbeid ning kuidas see transformeeritud
pildil avaldub.
Aruande võiks
lõpetada üldhinnanguga, milline programmidest tundus
sobildamise
sooritamiseks kõige mugavam või muul viisil meeldivaim.
·
Aruanne
piltide koordinaatimise kohta kolme programmi abil
·
Koordinaatimise
punktipaarid Idrisi korrespondents-faili näol
