Більше

Що таке DTM у форматі Grid?

Що таке DTM у форматі Grid?


Клієнт попросив у нас групи файлів DTM у форматі сітки.

  1. І моє питання: що це за DTM у форматі Grid? О, можливо, це те саме з DEM?
  2. Чи можна перетворити з формату сірої шкали DEM на сітку DTM?

У мене є ArcGIS та Erdas Уявіть собі, можливо, це може мені допомогти.

Під час роботи ми виготовляємо ортофотографії та DEM (цифрова модель висот) у форматі TIFF або JPEG, класичне зображення у сірому масштабі, але я не знаю, що таке DTM у форматі Grid. Чи могли б ви допомогти мені з цим?


  • DEM = цифрова модель висоти
  • DTM = цифрова модель рельєфу (рельєф?)
  • DSM = цифрова модель поверхні

На кшталт одного і того ж - можна розрізняти, якщо врахувати просто місцевості або також об’єктів на той рельєф. Дивіться У чому різниця між DEM, DSM та DTM?

Що стосується Grid Format, як каже mkennedy, я думаю, що це рідний формат растру, який використовує Esri. Щоб підтвердити, вам доведеться поговорити зі своїм клієнтом. Щоб створити його, ви можете експортувати свій DEM tiff. Вказуючи місце виведення, просто вкажіть на папку. Коли ви експортуєте растр у Arc, якщо ви це робите ні вкажіть розширення файлу, результатом буде файл GRID. Ви також можете вибрати GRID у спадному меню "Формат" залежно від того, який діалог ви дивитесь.

Зауважте, що цей формат не такий автономний, як тиф. Якщо ви створите нову порожню папку та виберете її як місце виведення, ви отримаєте дві підпапки - одну з вказаною вами назвою файлу та папку INFO. За межами цих двох папок також можуть бути файли .xml та .ovr. Важливо, що все це буде включено під час передачі - особливо ця папка INFO. Це обов’язкова частина растру.


Після завершення цього підручника ви зможете:

Для виконання цього підручника вам знадобиться найновіша версія R та, бажано, RStudio, завантажена на ваш комп’ютер.

Встановіть пакети R

rgdal: install.packages ("rgdal")

Детальніше про пакети в R - адаптовано з програмного забезпечення столярних виробів.

Дані для завантаження

Підмножина навчальних даних NEON: Дані дистанційного зондування повітряно -крапельним шляхом

Дані LiDAR та зображень, використані для створення цієї підмножини навчальних даних з растру, були зібрані на польових площадках Національної екологічної обсерваторії в Гарвардському лісі та на експериментальному полігоні Сан -Хоакін і оброблені в штаб -квартирі NEON. Доступ до всього набору даних можна отримати за запитом з порталу даних NEON.

Встановити робочий каталог: У цьому уроці передбачається, що ви встановили для свого робочого каталогу розташування завантажених та розпакованих підмножин даних.

Код виклику R Script & amp: Уроки даних NEON часто містять проблеми, які зміцнюють засвоєні навички. Код для вирішення завдань, якщо він є, міститься у завантажуваному сценарії R всього уроку, доступному в нижньому колонтитулі кожної сторінки уроку.

Додаткові ресурси


Геоінформаційна система

Цей звіт містить дані геоінформаційної системи (ГІС) у векторному та растровому форматі. Векторні дані надаються у форматі шейп -файлів, сумісних із програмними програмами Esri ArcView та ArcGIS. Ці дані містяться у географічній системі координат Всесвітньої геодезичної системи 1984 року (WGS 84). Растрові дані подаються у форматі GeoTIFF та у форматі двійкової сітки Esri. Ці растрові дані наведені в географічній системі координат WGS 84 та проекції зони 18 Універсального поперечного Меркатора (UTM) на Північноамериканській даті 1983 року (NAD 83). Дані WGS 84 та NAD 83 використовуються, щоб залишатися узгодженими з попередніми звітами. Шари даних, надані як доповнення до цього звіту, не повинні вимагати додаткової обробки для використання в програмному забезпеченні Esri.

Для користувачів, у яких на комп’ютері немає програмного забезпечення Esri або сумісного браузера даних ГІС, у Esri доступний безкоштовний переглядач ArcGIS Explorer. Ключова функція ArcGIS Explorer - це відображення просторових даних. Користувачу потрібно буде додати вибрані шари даних за допомогою функції додавання даних ArcGIS Explorer.

Опис даних

Цей звіт містить посилання на декілька рівнів даних (або тем), які можна використовувати для створення вигляду досліджуваної території на північному сході Лонг -Айленд -Саунд. GeoTIFF батиметрії надаються як кольорові рельєфні зображення, затінені пагорбами. Двійкові сітки ArcRaster вихідних багатопроменевих батиметричних даних включені з роздільною здатністю 2 м.

Допоміжні векторні дані складаються з (1) шарів даних багатокутників, які надають базові карти берегової лінії для зони проекту ГІС Лонг-Айленд, схему території зйомки, інтерпретацію осадового середовища морського дна та інтерпретацію морського дна. особливості та (2) точкові шари даних осаду та розташування фотографій дна. Фотографічні дані подаються у форматі зображення середньої та повної роздільної здатності JPEG.

Кожен рівень даних ГІС із цієї публікації каталогізований нижче для легкого доступу. Окремі шари даних описані нижче і включають назву GeoTIFF, сітки або шейп-файлу (наприклад, h12012_2mmb_utm18.tif), який пов'язаний із графічним оглядом, що показує масштаб шару даних та охоплення. Вибір імені рівня даних призведе до того, що графічний огляд відобразиться в окремому вікні браузера.

Кореневий рівень цього звіту на DVD-диску містить документ Esri ArcMap (h12012.mxd), створений у ArcMap 9.2, але збережений як документ ArcMap 9.0/9.1, щоб зробити його доступним для старих версій програмного забезпечення.

Метадані Федерального комітету географічних даних (FGDC) для окремих рівнів даних наведені у HTML, HTML та поширених запитаннях (HTML) та текстових версіях. Вибір відповідних файлів метаданих із посилань у каталозі нижче відкриє інформацію у новому вікні браузера.

Також надається стислий (.zip) архівний файл для завантаження, що містить компоненти шейп -файлу, сітки або зображення для кожного рівня даних. Стислі файли, які можна завантажити, були створені за допомогою WinZip 14.5 для Microsoft Windows.

БАТИМЕТРИЧНА ІМОДЖІЯ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

h12012_2mmb_geo -повнокольорові багатопроменеві батиметричні зображення, затінені пагорбами, обстеження NOAA H12012 (географічні, WGS 84), створені з 2-метрової сітки

h12012_2mmb_utm18 -повнокольорові багатопроменеві батиметричні знімки, затінені пагорбами, обстеження NOAA H12012 (UTM, зона 18, NAD 83), створені з 2-метрової сітки

БАТИМЕТРИЧНІ СИТИ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

h12012_2m_geo -2-м батиметрична сітка багатопроменевої батиметрії з дослідження NOAA H12012 (географічна, WGS 84)

h12012_2m_utm -2-м батиметрична сітка багатопроменевої батиметрії з дослідження NOAA H12012 (зона UTM 18, NAD 83)

ШАРИ ДАНИХ ВЕРИФІКАЦІЇ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

h12012_seddata -дані аналізу розмірів та розміру зерна осаду (надані у шрифтовому файлі, тексті та форматах Excel (.xls)) для зразків, зібраних під час круїзів USGS 2010-015-FA та 2010-010-FA для перевірки обстеження NOAA H12012 (географічний, WGS 84)

h12012_botphotos -місця розташування фотографій знизу (надані у шейп-файлах, текстових та форматах Excel (.xls)), зібраних під час круїзу USGS 2010-015-FA для перевірки опитування NOAA H12012 (географічне, WGS 84)

h12012_фотографії -фотографії внизу у двох резолюціях, зібраних під час круїзу USGS 2010-015-FA для перевірки опитування NOAA H12012 (географічний, WGS 84)

ІНТЕРПРЕТИВНІ ШАГИ ДАНИХ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

h12012_sedenv - інтерпретація осадового середовища з опитування NOAA H12012 (географічне, WGS 84)

h12012_interp -інтерпретація особливостей морського дна з опитування NOAA H12012 (географічне, WGS 84)

БАЗОВІ КАРТІ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

ct_vicinity_geo - цифровий векторний шейп-файл берегової лінії для зони проекту ГІС Лонг-Айленд (географічний, WGS 84)

ZIP
(4,7 МБ)

h12012 Outline - межа обстеження NOAA H12012 (географічний, WGS 84)

ZIP
(55 КБ)

ШАЇ ДАНИХ НАВІГАЦІЇ

НАЗВА І ОПИС ШАГУ ДАНИХ

2010_015гпснав -усі текстові файли необробленої GPS-навігації для круїзу USGS 2010-015-FA протягом травня 2010 р., раніше опубліковані в Poppe та інших (2011b)

2010_010гпснав -усі текстові файли необробленої GPS-навігації для круїзу USGS 2010-010-FA протягом квітня 2010 р., раніше опубліковані в Poppe та інших (2013)

У каталог даних цього звіту також включено описовий звіт NOAA (H12013_DR.pdf) та звіт про збір та обробку даних NOAA (DAPR_OPR-B370-TJ-09.pdf), які містять докладні описи збору даних та даних -методи обробки, використані у цьому дослідженні.

Щоб переглянути файли у форматі PDF, завантажте безкоштовну копію Adobe Reader.

Міністерство внутрішніх справ США | Геологічна служба США
URL: https://pubs.usgs.gov/of/2013/1060/html/catalog.html
Сторінка Контактна інформація: Зверніться до Служби безпеки США
Остання зміна сторінки: п’ятниця, 18 жовтня 2013 р., 16:13:16


Цифрові моделі місцевості - пастки для необережних

Зберігання, відображення та аналіз даних про поверхню рельєфу є, мабуть, однією з найбільш широко використовуваних областей функціонування ГІС. Характеристики місцевості - її висота, ухил та аспекти - мають фундаментальний контроль над багатьма аспектами процесів навколишнього середовища, а також відіграють значну роль у контролі діяльності людини (Weibel and Heller 1991, Moore et al 1991). Місцевість обробляється в ГІС за допомогою цифрової моделі місцевості (або цифрової моделі висот - відмінність між цими термінами тут не важлива, і для простоти абревіатура DTM буде використовуватися всюди). Найпоширеніша форма DTM - це сітка DTM, у якій значення висот оцінюються за звичайною сіткою, і вони стають широкодоступними у всіх масштабах від глобальної до локальної та комерційно виробляються національними картографічними агентствами у багатьох країнах.

Однією з визначних місць сітки DTM є те, що з нею можна працювати з будь -яким пакетом ГІС, який може обробляти растрові дані - це суттєво контрастує з трикутною нерегулярною мережею, наприклад, яка, хоча, мабуть, є кращим представленням поверхні місцевості, вимагає спеціалізоване програмне забезпечення для його маніпулювання. Однак, як зазначив Фішер (1997), шари растрових даних не обов'язково всі однакові і можуть відрізнятися за способом інтерпретації значень, збережених у растрових пікселях. Зокрема він коментує це. піксель. це марення, яке може стати пасткою для необережних з огляду на те, як до нього ставляться в більшості сучасних програмних засобів ». Це особливо вірно у випадку сітки DTM, яка часто розглядається так, ніби це шар растрових даних, зі значеннями, що утримуються в пікселях, тоді як насправді це серія точок, розташованих на регулярно розташованій сітці. Ця, мабуть, незначна відмінність може призвести до того, що програмне забезпечення ГІС обробляє DTM неналежним чином. Метою цього документу є проілюструвати деякі проблеми, які можуть виникнути внаслідок того, як DTM обробляються у програмному забезпеченні ГІС, та запропонувати, як подальша робота спільноти ГІС може їх зменшити.

Перший розділ досліджує способи обробки поверхонь рельєфу в програмному забезпеченні ГІС, де детально розглядається різниця між точковими та обласними уявленнями. У наступних розділах досліджуються два найважливіші наслідки їхнього трактування так, ніби вони однакові, - двозначність з інтерпретацією значень у DTM та невпевненість у визначенні розташування цих значень. Документ завершується деякими загальними спостереженнями щодо ролі моделі даних у репрезентації поверхні місцевості та деякими пропозиціями щодо майбутньої роботи.

2. Моделі даних місцевості

  • Полігони.
  • Контури.
  • Неправильно розташовані точки.
  • Трикутна нерегулярна мережа.
  • Пікселі.
  • Точки на звичайній решітці.

Усі, крім першого, зазвичай використовуються для зберігання даних про висоту місцевості. Дані, прикріплені до нерівномірно розташованих точок, є дуже поширеним форматом для початкових спостережень за висотою, наприклад, з польового зйомки, але насправді не можуть вважатися моделлю самої поверхні, оскільки немає інформації (явної чи неявної) про природу поверхня між точками даних. Решта чотири методи зазвичай виводяться з неправильних точкових даних. Трикутна нерегулярна мережа або TIN з'єднує точки разом, утворюючи набір трикутних граней, що охоплюють всю поверхню, і саме ці трикутники визначають природу поверхні і дозволяють оцінити висоту та похідні поверхні в будь -якій точці. Всі інші три методи передбачають інтерполяцію з вихідних даних - у випадку контурів, шляхом збереження висоти постійною та інтерполяції розташування, у двох інших випадках шляхом визначення розташування та інтерполяції висоти.

Найпоширенішою формою представлення поверхні для висот є остання - сітка DTM, яка являє собою набір точкових оцінок висоти на правильній решітці. Ймовірно, є дві причини, чому ця форма поверхневого зберігання стала такою домінуючою.

Перший - це простота та доступність структури даних масиву, що використовується для зберігання решітки значень. Масив, можливо, є єдиною найважливішою структурою даних у обчисленні. Двовимірний масив надається у всіх основних комп’ютерних мовах із синтаксисом, подібним у більшості випадків і схожим на синтаксис матричної алгебри в математиці. Наприклад, у FORTRAN для оголошення масиву та посилання на значення в ньому:

Таким чином, програмне забезпечення для обробки DTM з сіткою може бути написано навіть початківцем -програмістом на такій мові, як BASIC. Це різко контрастує зі складними структурами даних, необхідними для обробки даних про висоту в ідентифікаційному ідентифікаційному номері або в контурному представленні.

Другою причиною безперечної популярності сітчастої DTM є сумісність між цим представленням та між зберіганням інших типів географічних явищ у пікселях у растровій ГІС. Принаймні на перший погляд, DTM з сіткою виглядає таким же, як і будь -який інший растровий шар - набір значень якогось географічного явища, розташованого на звичайній сітці. Однак є два досить різних способи, за допомогою яких такий набір значень даних можна інтерпретувати, що відповідає останнім двом формам поверхневого зберігання у наведеному вище списку.

Малюнок 1: Моделі ґратки (зліва) та пікселів у растровій ГІС.

По -перше, значення можна інтерпретувати як точкові оцінки явища, про яке йдеться, як показано в моделі зліва на малюнку 1. По -друге, вони можуть бути інтерпретовані як значення, що стосуються всієї площі пікселя, як показано праворуч на малюнку 1. Оскільки в літературі ГІС обидві форми згадуються як растрові уявлення, немає узгодженої термінології для їх розрізнення. У цьому документі терміни решітка та піксель будуть відповідно використовуватися для їх позначення.

У гратчастій моделі розташування знань відоме, і строго кажучи, шар взагалі не є растровим, а точковим шаром, у якому всі точки лежать у звичайній решітковому розташуванні. Однак набагато ефективніше зберігати такий набір точок за допомогою структури даних масиву, ніж як серію явних точкових об'єктів у векторній структурі даних. У моделі пікселів значення насправді відноситься до всієї площі пікселя, але для зручності його розташування часто трактується як перебування в центрі цього пікселя. Це дозволяє легко оцінити відстані між об’єктами, такими як дороги та будівлі, коли вони зберігаються у растровій ГІС, і загальновизнано, що такі відстані мають елемент неточності, що випливає із природи растрових даних.

Проблема в тому, що дуже мало ГІС -пакетів взагалі розрізняють решітчасту та піксельну моделі, а ті, які це роблять, не завжди роблять це дуже послідовно чи ретельно. Поводження з двома так, ніби вони однакові, призводить до двох питань неясності:

Інтерпретація значень атрибутів. З огляду на растровий шар, як користувач дізнається, чи відносяться значення в осередках до істинної точки в центрі комірки або до всієї області пікселів? Можливо, більш важливим питанням є те, має це значення чи ні (Fisher 1997).

Однією з ситуацій, коли відмінність може бути важливою, є ДМТ у різних масштабах. Дуже зрозуміло, що за допомогою DTM, виготовленого з великомасштабних карт або фотографій з повітря, значення є оцінками висоти в точці (тобто решітці). Хоча та ж сама процедура інтерполяції може бути використана для створення DTM глобального масштабу з набагато менших масштабних карт (наприклад, Hutchinson 1993), може бути доцільніше розглядати отриману DTM як піксельну модель через ступінь невизначеності, пов'язаної з оцінками висот . У більшості випадків вихідні вихідні дані самі по собі не є точними вимірами висот у відомих місцях, але були узагальнені, щоб показати широкі тенденції. Наприклад, на карті в масштабі 1: 1000000 неодмінно будуть відображатися ділянки нагір’я та їх загальна конфігурація, але контури не можна розглядати як точні оцінки висоти. Те саме стосується, звичайно, і карт у більших масштабах, але я б припустив, що відносна похибка в таких випадках набагато менша, тому що відбудеться менше узагальнення. Характер вихідних даних означає, що до оцінок висот буде набагато більше невизначеності, і один із способів інтерпретації цього - це ступінь невизначеності в розташуванні оцінки.

Це має вплив на інтерпретацію поверхневих похідних (наприклад, градієнта та аспекту), розрахованих на основі DTM глобального масштабу. Знову ж таки, вони обчислюються за тими самими алгоритмами, що і для DTM локального масштабу, але незрозуміло, що градієнт, обчислений на основі 9 точок решітки, розташованих на відстані 1 км один від одного, можна інтерпретувати так само, як та, що обчислюється з точок, розташованих на відстані 100 м один від одного. Теорія вибірки Найквіста говорить нам, що для вибірки будь -якого явища, яке змінюється у просторі чи часі, необхідно використовувати інтервал вибірки, менший за половину довжини хвилі, що представляє цю зміну. З багатьма природними рельєфами точки на відстані 1 км цілком можуть не відповідати цьому критерію і, безумовно, не зможуть виявити всіх, крім найширших тенденцій на місцевості. Розрахунок аспекту є менш проблематичним - як зазначає Хатчінсон (1993), аспект, швидше за все, залишиться досить постійним, незалежно від того, яка роздільна здатність використовується для його розрахунку.

Таким чином, існує аргумент, який говорить, що на глобальному та локальному масштабах значення в DTM слід розглядати як піксельні, а не на точкові, тобто широкі оцінки висоти в пікселі, а не оцінки в центральній точці.

Визначення розташування цінності. У піксельній моделі географічна протяжність шару дуже чітко визначена як зовнішня межа набору пікселів. Тому до тих пір, поки відомі координати цієї межі, відоме положення кожного пікселя - і його ареальна протяжність, і його центр.Однак у гратчастому випадку зв'язок між розташуванням точок і географічним розмахом шару є більш неоднозначним - строго кажучи, оскільки модель решітки складається з точок, а не з областей, ці дві взагалі не повинні бути пов'язані. Як і у векторній моделі точок, можна було б мати решітку точок, розташованих у межах нерегулярної межі області. Це суто вигаданий приклад, але ілюструє той факт, що співвідношення між розташуванням точок і протяжністю шару є умовою, а не заздалегідь визначеною. Це важливо, оскільки насправді існують дві окремі конвенції, що використовуються у загальному використанні, як показано нижче:

Малюнок 2: Розташування точок у гратчастій моделі

У першому прикладі точки вважаються лежачими в центрі "пікселів", так що розташування нижньої лівої точки зміщується на половину ширини пікселя від лівого нижнього кута географічної межі. У другому випадку географічна межа шару вважається такою ж, як географічна протяжність самих точок, так що нижня ліва точка розташована в нижньому лівому куті географічної межі.

Складність полягає в тому, що в більшості систем ГІС растрова модель була розроблена для роботи з пікселями, а не з точками, і тому не робиться ніякої різниці між географічною протяжністю шару та розташуванням значень, збережених у цьому шарі - передбачається що одне визначається іншим.

3. Оцінка помилок DTM

Маючи на увазі ці загальні моменти, давайте тепер розглянемо деякі приклади того, як ці проблеми можуть спричинити справжні труднощі при створенні та використанні DTM. Все це взято з власних робіт автора про вплив помилок інтерполяції на використання DTM (Wise 1998), і хоча це не є предметом уваги цієї статті, корисно коротко описати це дослідження, щоб надати контекст для решти паперу.

Було проведено значну роботу з розгляду точності методів створення DTM, і більшість агентств публікують цифри, що повідомляють про точність їхніх продуктів DTM. Однак, у центрі уваги, як правило, є точність значень висот у порівнянні з деякими незалежно виміряними цінності. Звичайною практикою є використання набору вимірювань висоти плям, які не використовувалися в процесі інтерполяції, та обчислення середньоквадратичної висоти висоти:

  1. Зазвичай він базується на невеликій вибірці точок.
  2. Невеликі похибки висоти можуть спричинити великі помилки у похідних поверхонь, таких як градієнт та аспект, оцінені за DTM.

Набагато важливішим є вплив помилок інтерполяції на кінцеві результати будь -яких аналітичних операцій, які використовують DTM. Знову ж таки, деяка робота почала розглядати це питання, здебільшого з огляду на вплив відмінностей в алгоритмах, що використовуються для обчислення поверхневих похідних (Скідмор 1989) або точок зору (Фішер 1993), хоча деякі роботи також розглядали наслідки помилок у значеннях висот (Lee et al 1992)

Вайз (1998) описує перші етапи проекту, щоб розглянути роль алгоритмічних відмінностей інтерполяційних артефактів у результатах, отриманих від DTM. Єдине джерело даних (у першу чергу набір оцифрованих контурів) було використано як вхідний сигнал для серії різних процедур інтерполяції для створення набору DTM. Потім їх порівнювали з точки зору точності значень їх висот, порівняння з висотами плям у звичайному порядку, а також з точки зору точності поверхневих похідних, обчислених з них. Вони також були використані для проведення низки аналітичних операцій, таких як визначення лінії водовідведення та визначення вододілу різних потоків. Основні висновки полягали в тому, що DTM з дуже схожими значеннями rmse можуть давати дуже різні результати (отже, підтверджуючи погану роботу rmse як показник якості DTM), і що дуже незначні відмінності між DTM можуть викликати дуже великі відмінності в результатах аналітичних операцій у певних випадках.

В оригінальній роботі (Wise 1998) була використана невелика тестова область, для якої автору були доступні лише паперові карти, але в пізніших роботах була обрана область, для якої також доступні наявні цифрові набори даних, що дозволяє порівняти їх із DTM створені за допомогою стандартних пакетів ГІС. У ході цієї роботи з’ясувалося низка проблем, які виникли виключно внаслідок неясностей у способі обробки сітчастих DTM у програмному забезпеченні ГІС та які ілюструють такі пастки, які чекають на необережного користувача DTM . Перш ніж описувати їх, дозвольте мені підкреслити, що мета тут - не чіплятися за окремі пакети програмного забезпечення. Два, які будуть обговорюватися - IDRISI та ARC/INFO - ймовірно, нічим не гірші за багато інших у тому, як вони обробляють растрові дані. Корінь описаних тут проблем полягає в тому, що моделі просторових даних, на яких вони ґрунтуються, недостатньо чітко розрізняють решітчасте та піксельне зображення географічних даних, і вирішення цих труднощів полягає у розробці більш складних моделей просторових дані.

3.1 Помилки при інтерполяції

  • Контури спочатку перетворюються в растрову форму за допомогою модуля .LINERAS.
  • Для кожної точки в DTM INTERCON оцінює градієнт у основних напрямках основного компаса (N-S, E-W, NW-SE, SE-SW) шляхом пошуку найближчого растрового контуру. Оцінка висоти на центральному пікселі ґрунтується на напрямку з найкрутішим градієнтом.

Відомо, що INTERCON є відносно поганим інтерполятором через недоліки на другому етапі - він має тенденцію створювати значення висот, які сильно корелюють уздовж напрямків пошуку, створюючи характерні смуги уздовж цих напрямків у DTM (Wood and Fisher 1993) . Однак перший етап процесу також є джерелом помилок, оскільки LINERAS передбачає, що створюваний растровий шар складається з пікселів. Це означає, що будь -якому пікселю, через який проходить контур, призначається значення висоти цього контуру. На другому етапі процесу цей растрований контурний шар неявно вважається ґраткою, оскільки при обчисленні градієнтів навколо кожної точки DTM процес оцінки повинен передбачати, що висоти розташовані в центрах пікселів. Таким чином, навіть якщо контур проходить через кут пікселя, ця висота буде ефективно віднесена до центральної точки цього пікселя. Дуже просто продемонструвати чутливість цього до розташування контурних ліній. На малюнку 3 показаний результат растровирования двох прямих ліній за допомогою LINERAS в IDRISI. У нижньому регістрі верхній кінець лінії був зміщений вправо на відстань, яка становить 0,05 ширини пікселя, так що він просто проходить через кут верхнього правого пікселя, що спричиняє зміщення п’яти пікселів, що представляють лінію.

Малюнок 3: Лінійна растеризація за допомогою LINERAS.

Результатом є помилка в оцінці висоти пікселів, які, очевидно, знаходяться на лінії. Верхній правий піксель на малюнку 3 показує крайній випадок, коли помилка по висоті буде:

Оскільки можлива мінімальна похибка висоти дорівнює нулю, середня похибка становитиме приблизно половину значення у рівнянні 2. Таким чином, у зразку DTM, використаному у початкових дослідженнях з пікселями 10 м і середнім нахилом 12%, середня похибка висоти оцінки лише з процесу растеризації становитимуть 0,4 м. Для порівняння, RMSE для остаточного DTM становив 1,3 м.

Це ілюструє одну можливу послідовність інтерпретації того самого набору значень, по -перше, як піксель, а по -друге, як решітка. Ряд інших проблем випливає з невизначеності щодо розташування точок решітки.

3.2 Розташування точок решітки

Порівняння між різними DTM було проведено за допомогою GRID, растрового ГІС -модуля ARC/INFO. Документація щодо GRID насправді вказує на відмінність між піксельними шарами (які він називає сітками) та решітками (ESRI 1995), але зауважує, що для обох використовується однакове сховище даних.

Як і більшість ГІС -пакетів, GRID зберігає інформацію про географічні межі кожного шару (так званий обсяг покриття в термінології ARC/INFO) та розмір пікселів (або еквівалентно відстань між точками решітки). Однак у ньому явно не повідомляється про розташування піксельних центрів для сіток або точок для решіток, і це може призвести до значної непевності під час використання програмного забезпечення.

Дві DTM були доступні від зовнішніх організацій, обидві зроблені з контурів, оцифрованих із серії карт Оглядового озброєння 1: 50000. Перший був розділом набору даних PANORAMA Survey Survey, другий - розділом з DTM Великобританії, виготовленим Інститутом гідрології ( Моріс і Флавін 1990). Обидва охоплювали площу 10x10 км, з інтервалом решітки 50 м, але за даними ОС точки решітки були розміщені на кутах пікселів 50 м, надаючи 201 точок у X і Y, тоді як з IH DTM вони були розташовані в центрах даючи решітку 200х200. Це унеможливлювало пряме порівняння значень висоти між двома DTM, оскільки точки решітки були на відстані 35 м один від одного. Однак з інтересу було вирішено подивитися, які дії вживатиме ARC/INFO, якщо спробувати провести пряме порівняння. У GRID різницю між двома растровими шарами можна обчислити за допомогою простого виразу:

де: різниця назва шару, що містить перепади висот. os назва шару, що містить ОС DTM. ih назва шару, що містить IH DTM.

ARC/INFO виконала цю операцію без нарікання! В результаті шар, diff мав 201 точку як у X, так і в Y, але останній рядок та стовпець були повністю заповнені відсутніми показниками значення. При ретельному огляді було виявлено, що кожне значення у DTM 201x201 було віднято від значення для точки вище та праворуч від шару 200x200 - у крайньому правому стовпці та найпівнічнішому рядку не було відповідних значень із шару 200x200, і тому відсутнє значення повідомлялося.

Дії, які вжила ARC/INFO, самі по собі не безпідставні, але викликає занепокоєння те, що користувач не отримує жодних ознак того, що щось не так. По суті, точки розглядаються так, ніби вони пікселі - якщо два пікселі накладаються, їх можна вважати спільно розташованими. Така обробка розташування точок решітки призвела до постійної проблеми забезпечення того, щоб різні шари растру, які використовуються у роботі з оцінки помилок, мали точки/пікселі решітки, розташовані в одному місці. Намагаючись порівняти методи інтерполяції DTM, було очевидно важливо, щоб усі DTM були виготовлені з точками, які перебували в однакових положеннях - інакше це саме по собі стало б джерелом відмінностей між DTM.

  • Команда TINLATTICE, яка інтерполює мережевий DTM з TIN. Сам ІПН був виготовлений з використанням контурів як вихідних.
  • Команда TOPOGRID, яка, незважаючи на свою назву, також інтерполює сітку DTM, тобто решітку.

І TINLATTICE, і TOPOGRID дозволяють користувачеві вказувати початок і відстань між точками решітки, і обидва надають значення за замовчуванням, але вони значно відрізняються в тому, як це робиться. У всіх випадках початком решітки вважається нижня ліва точка.

У TINLATTICE за замовчуванням розміщують початок координат у нижньому лівому куті географічної протяжності шару ІПН, отримуючи 201x201 DTM. Для виробництва 200x200 DTM необхідно було обчислити положення точок, зміщених від нижнього лівого кута та верхнього правого кута на 25 м, і вказати їх до TINLATTICE.

TOPOGRID також використовує межу вхідного шару (в даному випадку набір оцифрованих контурів), розміщуючи початок решітки в нижньому лівому кутку. Однак вихідний шар матиме географічний діапазон, який на половину пікселя ширший з усіх чотирьох сторін, ніж вхідний шар - це робить його схожим на DTM виробництва TINLATTICE, хоча насправді це також решітка 201x201. Щоб створити DTM розміром 200x200, команду XYZLIMITS необхідно використовувати в TOPOGRID. Хоча описано в документації як визначення меж вхідних даних, які будуть використовуватися, його ефект полягає у контролі розміщення точок решітки на вихідному шарі - тому ті ж позиції, що зазначені в TINLATTICE, надходять до XZYLIMITS.

Тому методи забезпечення того, що точки решітки знаходяться там, де бажає їх користувач, є громіздкими і відрізняються від команди до команди. Більш серйозно, немає простого методу, щоб визначити, де саме були розміщені точки, оскільки співвідношення між географічним розмахом шару та положенням точок решітки всередині цього шару залежить від команд, що використовуються для створення решітки.

Також можна проілюструвати ефект, який можуть мати ці, мабуть, невеликі відмінності. Частина випробування різних DTM включала окреслення вододілу різних потоків у цій зоні з використанням різних DTM. В одному з випробувань потік, для якого був розрахований вододіл, був взятий з векторного шару, оцифрованого з карти 1: 50000. (Це не обов’язково є хорошою практикою, але спростило вилучення окремих приток та тестування кожної окремо).

Використовувалася процедура вилучення векторної лінії, що визначає приток, перетворення цього в растр за допомогою LINEGRID в ARC/INFO, а потім вкажіть це як ціль для функції WATERSHED у ARC/INFO GRID. Оскільки DTM відрізнялися за розташуванням точок решітки, потрібно було ще раз подбати про те, щоб потік був растеризований до правильного розташування решітки та дозволу.

Малюнок 4: вододіл Харлі -Брук (виділено зліва), визначений за допомогою того самого DTM, але дещо відмінних растрових версій потоку.

Наслідки незначного зміни растеризації потоку можна побачити на малюнку 4., де показано два вододіли, передбачені для невеликого притоку в південно -східному куті карти. Можна побачити, що в одному випадку передбачається досить правдоподільний вододіл (хоча і з зазором, утвореним стоком у DTM), тоді як в іншому випадку приплив помилково прогнозується, що він "вловлюватиме" потік, що йде по головному потоку, з величезне доповнення до прогнозованої осушеної площі. Дві карти були створені з використанням одного і того ж DTM та одного оцифрованого потоку - єдина відмінність полягає у способі растеризації потоку.

На рисунку 4а використано функцію LINEGRID у межах GRID. Це дозволяє користувачеві вказувати розмір пікселя растрового шару, але визначає походження растрового шару з географічної протяжності векторного шару. Оскільки потік був вилучений в окремий шар, його географічна протяжність не вирівнювалася з розташуванням решітки ні 200x200 DTM, ні 201x201 DTM - центри пікселів для растрового потоку зміщуються щодо обох DTM. На рисунку 4b використана команда LINEGRID у ARC/INFO, яка дозволяє користувачеві вказати походження растрового шару - у цьому випадку центри пікселів потоку розташовані спільно з точками решітки DTM.

4. Обговорення

Попередній розділ проілюстрував, як проблеми з тим, як пакети програмного забезпечення ГІС обробляють DTM, можуть мати серйозні та в основному невизначені наслідки для користувачів. Варто повторити, що проблеми, описані вище, є не свідченням слабкості окремих пакетів програмного забезпечення, а слабкістю самої растрової моделі.

Під час першого обговорення моделей даних у ГІС, Пеке (1984) виділив три етапи перетворення функцій у реальному світі на цифрове представлення в комп’ютері. У першому з них побудована модель даних, і Пеке (1984) виділив дві основні моделі даних, які досі розпізнаються у більшості пакетів ГІС - векторну та растрову. Після моделювання об’єктів, що представляють інтерес, за допомогою вектора та растру, вибирається відповідна структура даних, яку можна реалізувати на комп’ютері. Це вибір розробника програмного забезпечення, а не користувача, при цьому деякі системи використовують структуру квадрата, а інші вибирають, наприклад, якусь форму простого масиву. Остаточний рівень схеми - це файлова структура, в якій структура даних реалізована на певному типі комп’ютерного обладнання.

Проблема цієї схеми полягає в тому, що те, що називається моделлю растрових даних, насправді зовсім не є моделлю. Описані вище проблеми виникли через те, що програмне забезпечення передбачало, що все, що представлене звичайною теселяцією значень, має однакові характеристики, хоча насправді це не відповідає дійсності. Фактично структура даних - масив - розглядається так, ніби це модель даних. Деякі інші працівники відзначали бідність сучасних моделей даних у ГІС (Goodchild 1991, Burrough 1992, Jones 1997), хоча більшість дискусій була зосереджена на тому, що сучасні моделі даних не можуть представити певні класи явищ, такі як часові зміни або справжні тривимірні форми. Приклад DTM показує, що поточні моделі даних також не в змозі належним чином представити ті функції, які зазвичай вважаються безпроблемними.

Зрозуміло, що довгострокове вирішення цих проблем полягає у розробці більш комплексних моделей даних, і однією з можливостей є концепція польових та об’єктних моделей, запропонована рядом авторів (Гудчайлд 1991, Джонс 1997, Ворбойс 1995 ). У нещодавньому огляді моделювання даних у ГІС, Worboys (1995) виділяє чотири стадії процесу, розрізняючи два типи моделі даних - прикладну модель і концептуальну обчислювальну модель, і, звичайно, є спокуса розглянути дихотомію поля/об’єкта як що представляють перші, з векторними/растровими моделями як другі. Це, безумовно, здійсненно в тому сенсі, що векторні системи, безумовно, можна використовувати для представлення полів або об'єктів. Шість уявлень полів, визначених Кемпом (1993), являють собою суміш моделей, які можуть бути повторно представлені в растрі (пікселі), векторі (решітка, контури, ІПН, випадкові точки) або обох (полігони), але, безумовно, будуть відмінності в операції, які можливі за допомогою кожного представлення - тоді питання стає вирішенням того, на якому рівні моделювання даних ці відмінності повинні проявлятися.

Короткострокове вирішення труднощів, виявлених у цьому документі, полягає у кращому поводженні з решітчастими та піксельними моделями в нинішніх ГІС -системах, а точніше у чіткому визнанні того, що вони різні, і до них потрібно ставитися по -різному. Поки цього не станеться, тоді всі, хто використовує DTM у ГІС, повинні дбати про те, щоб результати, які вони отримують, означали те, що вони думають, що роблять!

Посилання

Берро П.А.(1992) Чи структури даних ГІС надто прості? Комп'ютери та геологічні науки 18 (4), 395-400.

Eastman J.R. (1992) IDRISI версія 4.0: Технічна довідка. Університет Кларка, Вустер, MA.

Інтернет -документація ESRI (1995) ARC/INFO. Дослідження екологічних систем Incorporated, Redlands CA.

Фішер П.Ф. (1993) Алгоритм та невизначеність реалізації в аналізі точок зору. Міжнародні географічні інформаційні системи 7 (4), 331-347.

Фішер П.Ф. (1997) Піксель - пастка і марення. Дистанційне зондування Int.J. 18 (3), 679-685.

Гудчайлд М. Ф. (1991) Моделювання географічних даних. Комп’ютери та геологічні науки 18 (4), 401-8.

Хатчінсон М. Ф. (1993) Розробка DEM на широкому континенті із застосуванням до аналізу рельєфу та клімату. у Goodchild M.F., Parks B.O. та Стейерт Л.Т. (ред.) Моделювання навколишнього середовища за допомогою ГІС. 392-399. Oxford, Oxford University Press.

Jones C. B. (1997) Географічні інформаційні системи та комп’ютерна картографія. Лонгмен, Харлоу

Кемп К. К. (1993) Моделювання навколишнього середовища та ГІС: робота з просторовою безперервністю. у Коварі К. та Нахтнебелі Х.П. (ред.) Застосування геоінформаційних систем у гідрології та управлінні водними ресурсами, Публікація IAHS 211, Wallingford, 107-115.

Лі Дж., Снайдер П.К. та Фішер П. (1992) Моделювання впливу помилок даних на вилучення об’єктів із цифрових моделей висот. Фото, англійська, дистанційне зондування, 58 (10), 1461-7.

Мур І.Д., Грейсон Р.Б. та Ладсон А.Р. (1991) Цифрове моделювання рельєфу: огляд гідрологічних, геоморфологічних та біологічних застосувань. Гідрологічні процеси 5 (1), 3-30.

Моріс і Флавін (1990) Цифрова модель гідрології місцевості. Proc. 4 -й Міжнародний симпозіум з обробки просторових даних, Університет Цюріха. 250-262.

Пеке (1984) Концептуальні рамки та порівняння моделей просторових даних. Картографія 21 (4), 66-113.

Скідмор А.К. (1989) Порівняння методів обчислення градієнта та аспекту з цифрової моделі висоти з сіткою. Int. J. Географічні інформаційні системи 3 (4), 323-334.

Вайбель Р. та Хеллер М. (1991) Цифрове моделювання рельєфу. у Maguire D.J., Goodchild M.F. та Rhind D.W. (ред.) Географічні інформаційні системи, том 1, 269-297. Лонгмен, Харлоу.

Мудрий С.М. (1998) Вплив помилок інтерполяції ГІС на використання ДЕМ у геоморфології У С. Н. Лейн, К. С. Річардс та Дж. Х. Чендлер (ред.) Моніторинг, моделювання та аналіз рельєфу рельєфу. Уайлі, Чичестер.

Вуд Д.Д. та Фішер П.Ф. (1993) Оцінка точності інтерполяції в моделях висот. IEEE Comp. Графіка та програми 13 (2), 48-56.

Worboys M. (1995) ГІС - обчислювальна перспектива. Тейлор і Френсіс, Лондон.


GEBCO_2020 Сітка

GEBCO_2020 Grid є останнім глобальним батиметричним продуктом, випущеним Загальною батиметричною картою океанів (GEBCO) і розробленим у рамках проекту Nippon Foundation-GEBCO Seabed 2030.

Сітка GEBCO_2020 забезпечує глобальне покриття 15-дугової сітки з 43200 рядків x 86400 стовпців, що дає 3 732 480 000 точок даних.

Дані доступні для завантаження відповідно до Умов використання, наведених у Розділі 8 нижче, кількома шляхами, включаючи: завантаження однієї клацання всієї сітки, вибір підмножин та створення виводу в альтернативних форматах даних, як описано нижче.

2.0 Розробка сітки

Сітка GEBCO_2020 - це суцільна глобальна модель рельєфу океану та суші з просторовою роздільною здатністю 15 дугових секунд.
Сітка використовує як & lsquobase & rsquo версію 2 набору даних SRTM15+ (Tozer et al, 2019). Цей набір даних є поєднанням рельєфу суші з виміряною та оціненою рельєфом морського дна. Він доповнений наборами батиметричних даних з сіткою, розробленими чотирма регіональними центрами морського дна 2030.
Регіональні центри склали набори батиметричних даних із сітками, значною мірою на основі багатопроменевих даних, для своїх сфер відповідальності. Потім ці регіональні мережі були надані Глобальному центру.

Для областей за межами полярних областей (насамперед на південь від 60 ° пн. Ш. Та на північ від 50 ° пд. Ш.) Ці набори даних мають форму «розріджених сіток», тобто заселені лише осередки сітки, які містять дані. Для полярних регіонів були надані повні сітки через складність включення даних, що містяться в полярних координатах.

Компіляцію Сітки GEBCO_2020 з цих регіональних таблиць даних було здійснено у Глобальному центрі з метою створення бездоганної глобальної моделі місцевості.

На відміну від розробки попередньої сітки GEBCO, GEBCO_2019, набори даних, надані регіональними центрами як розріджені сітки, були включені до базової сітки без змішування, тобто клітинки сітки в базовій сітці були замінені даними з розрідженої сітки . Це було зроблено з метою уникнути створення крайових ефектів, «виступів і брижів» на кордонах між розрідженими сітками та базовою сіткою під час процесу змішування, який використовувався раніше. Крім того, це дозволяє чітко ідентифікувати джерело даних у сітці, при цьому жодні клітинки не мають "змішаних" значень. Для об’єднання наборів даних використовувалися підпрограми із системи загальних інструментів відображення (GMT).

Для полярних наборів даних та прилеглої до них території Північного моря, що поставляються у вигляді повної сітки, ці набори даних були включені за допомогою техніки змішування пір’я з програмного забезпечення GlobalMapper версії 11.0, наданого Blue Marble Geographic.

Сітка GEBCO_2020 містить набори даних з ряду міжнародних та національних сховищ даних та регіональних ініціатив зі створення карт. Для отримання інформації про набори даних, включених до Greb GEBCO_2020, перегляньте список внесків, включених до цього випуску сітки.

3.0 Дані про землю

Дані про землю в GEBCO Grid беруться безпосередньо з SRTM15+ V2 для всіх областей за межами полярних регіонів.

На південь від 60 і град. С. Рельєф суші визначається значною мірою на основі карти 2 (Фретвелл та ін, 2013).

Для районів на північ від 60 і град. С. Дані про землю взяті з набору даних Глобальних даних висот рельєфу місцевості 2010 (GMTED2010).

4.0 Сітка ідентифікатора типу GEBCO (TID)

Сітка GEBCO супроводжується сіткою ідентифікатора типу (TID). Цей набір даних визначає тип вихідних даних, на яких ґрунтуються відповідні комірки сітки в GEBCO Grid. Подальша інформація про формат та кодування сітки TID наведена нижче.

4.1 Кодування GEBCO TID Сітка

У таблиці нижче детально описано кодування сітки GEBCO_2020 типу ідентифікатора типу (TID).

TID Визначення
0 Земля
Прямі вимірювання
10 Singlebeam - значення глибини, зібране за допомогою ехолота з одним променями
11 Багатопроменевий - значення глибини, зібране багатопроменевим ехолотом
12 Сейсмічні - значення глибини, зібрані сейсмічними методами
13 Ізольоване зондування - значення глибини, яке не є частиною звичайного опитування або лінії сліду
14 Зондування ENC - значення глибини, витягнуте з електронної навігаційної карти (ENC)
15 Лідар - глибина, отримана з батиметричного датчика лідара
16 Глибина вимірюється оптичним датчиком світла
17 Поєднання методів прямого вимірювання
Непрямі вимірювання
40 Передбачене на основі даних гравітації, отриманих із супутника-значення глибини-це інтерпольоване значення, яке керується даними гравітації, отриманими з супутника
41 Інтерпольоване на основі комп'ютерного алгоритму - значення глибини - це інтерпольоване значення, засноване на комп'ютерному алгоритмі (наприклад, загальні інструменти відображення)
42 Цифрові батиметричні контури з діаграм - значення глибини, взяте з набору даних батиметричних контурів
43 Цифрові батиметричні контури з ENC - значення глибини, взяте з батиметричних контурів з електронної навігаційної карти (ENC)
44 Батиметричне зондування - значення глибини в цьому місці обмежене батиметричним зондуванням у межах набору даних із сіткою, де інтерполяція між точками зондування керується даними гравітації, отриманими з супутника
45 Прогнозовано на основі даних про силу тяжіння гелікоптера/польоту
Невідомий
70 Попередньо створена сітка-значення глибини береться з попередньо створеної сітки, яка базується на змішаних типах вихідних даних, наприклад однопроменевий, багатопроменевий, інтерполяція тощо.
71 Невідоме джерело - значення глибини з невідомого джерела
72 Рульові точки - значення глибини, що використовується для обмеження сітки в районах з поганим покриттям даних

5. Сітка GEBCO, вертикальна та горизонтальна точка відліку

Повний набір даних GEBCO_2020 забезпечує глобальне покриття, охоплюючи 89 ° 59 '52,5' 'пн.ш., 179 ° 59' 52,5 '' з.ш. до 89 °: 59 '52,5' 'ю.ш., 179 ° 59' 52,5 '' д. На 15 дузі -друга географічна широта та довгота сітки. Він складається з 43200 рядків x 86400 стовпців, що дає 3 732 480 000 точок даних. Значення даних реєструються в центрі пікселів, тобто вони відносяться до висот у центрі осередків сітки.

Сітку GEBCO можна вважати відносно WGS84.

Глобальні моделі висот GEBCO створюються шляхом засвоєння неоднорідних типів даних, припускаючи, що всі вони відносяться до середнього рівня моря. Однак у деяких районах мілководдя сітки включають дані з джерел, що мають вертикальну точку відліку, відмінну від середнього рівня моря.

6. Поширення даних

Набори даних із сіткою GEBCO доступні у кількох різних форматах, як описано у наступних розділах.

Глобальні сітчасті дані доступні у кожному форматі як опція завантаження "одним натисканням кнопки".

Визначені користувачем підмножини також можна завантажити у форматі, вибраному користувачем, за допомогою інструменту завантаження.

6.1 Формат NetCDF, сумісний із CF

NetCDF (Загальна мережева форма даних)-це самоописується незалежний від платформи формат даних.
Файли NetCDF GEBCO_2020 надаються у форматі NetCDF 4.

Файли даних GEBCO_2020 відповідають Конвенції Метаданих щодо клімату та прогнозу (CF) NetCDF v1.6 (http://cfconventions.org/).

  • Глобальний набір даних надається як єдиний файл розміром 7,5 ГБ
  • Глобальна сітка TID надається як єдиний файл об’ємом 4 ГБ

6.2 Растровий формат Esri ASCII

  • Глобальний набір даних представлений у вигляді одного стислого файлу даних, що містить набір з 8 плиток (кожна з площею 90 ° x 90 °)
  • Глобальна сітка TID надається як єдиний файл стиснених даних, що містить набір з 8 плиток (кожна з площею 90 ° x 90 °)

Дані доступні для доступу через інструмент завантаження.

6.3 Дані GeoTIFF

  • Глобальний набір даних представлений у вигляді одного файлу стислих файлів із ZIP -файлом, що містить набір з 8 плиток (кожна з площею 90 ° x 90 °)
  • Глобальна сітка TID надається у вигляді одного файлу стислих файлів зі стисканням, що містить набір з 8 плиток (кожна з площею 90 ° x 90 °)

7.0 Атрибуція набору даних

Якщо набори даних використовуються у презентації чи публікації, ми просимо вас підтвердити джерело. Це має мати такий вигляд:

Група складання GEBCO (2020) Сітка GEBCO 2020 (doi: 10.5285/a29c5465-b138-234d-e053-6c86abc040b9)

8.0 Умови використання та відмова від відповідальності

Область застосування

  • Ці умови використання поширюються на Сітку GEBCO та інші інформаційні продукти, отримані від GEBCO
  • Для стислості & lsquo Сітка GEBCO & rsquo використовується всюди і повинна тлумачитися як значення Сітка GEBCO та інші інформаційні продукти, отримані від GEBCO
  • Батиметричні дані стосуються вимірювань, зроблених різними інструментами глибини океану, пов'язаних властивостей океану та допоміжних метаданих
  • Інформаційні продукти є результатом застосування алгоритмів, математичних прийомів, наукової теорії та інтелектуальної власності до даних для створення корисних похідних значень.
  • Оскільки сітка GEBCO створюється шляхом інтерполяції, застосування алгоритмів та математичних прийомів до батиметричних даних, GEBCO вважає Сітку GEBCO інформаційним продуктом
  • GEBCO не надає базові вихідні батиметричні дані під час розподілу GEBCO Grid

Умови використання

Сітка GEBCO розміщена у суспільному надбанні та може бути використана безкоштовно.

Використання Сітки GEBCO означає, що користувач погоджується з умовами використання та інформацією про відмову від відповідальності, наведеними нижче.

Користувачі можуть вільно:

  • Копіювати, публікувати, розповсюджувати та передавати Сітку GEBCO
  • Адаптуйте сітку GEBCO
  • Комерційно використовувати Сітку GEBCO, наприклад, поєднуючи її з іншою інформацією або включаючи її до власного продукту чи програми

Користувачі повинні:

  • Підтвердьте джерело GEBCO Grid. Відповідна форма атрибуції наведена в документації, що додається до Сітки GEBCO.
  • Не використовуйте Сітку GEBCO таким чином, що передбачає будь -який офіційний статус, або що GEBCO, або МГО чи МОК підтримує будь -яке конкретне застосування Сітки GEBCO.
  • Не вводити інших в оману та не вводити в оману Сітку GEBCO або її джерело.

Відмова від відповідальності

  • Сітку GEBCO НЕ слід використовувати для навігації або для будь -яких інших цілей, що стосуються безпеки на морі.
  • Сітка GEBCO стає доступною "як є". Хоча всі зусилля були зроблені для забезпечення надійності в межах наявних знань, точність та повноту Сітки GEBCO не можна гарантувати. GEBCO, IHO, МОК або особи, які беруть участь у його створенні або публікації, не несуть жодної відповідальності за будь -які послідовні втрати, травми або пошкодження, що виникли внаслідок його використання, або за визначення придатності Сітки GEBCO для будь -якого конкретного використання.
  • Сітка GEBCO базується на батиметричних даних з багатьох різних джерел різної якості та покриття.
  • Оскільки сітка GEBCO - це інформаційний продукт, створений шляхом інтерполяції виміряних даних, роздільна здатність сітки GEBCO може значно відрізнятися від дозволу базових вимірюваних даних.

9.0 Повідомлення про помилки в Сітці GEBCO

Хоча всі зусилля докладаються до створення сітки без помилок, деякі артефакти все ще можуть з'являтися в наборі даних. Будь ласка, перегляньте нашу веб -сторінку з помилками, щоб отримати інформацію про відомі помилки в наборі даних.

Якщо ви виявите якісь аномалії у сітці, повідомте про це електронною поштою (), вказавши місце проблеми, і ми проведемо розслідування.

10. Набори даних, включені до Сітки GEBCO_2020

Збірники та сітчасті внески

Проект/Організація, що сприяє Регіональний набір даних (включаючи посилання/посилання, якщо вони є)
Науковий центр рибальства Аляски Національної служби морського рибальства США Національного управління океанічних та атмосферних досліджень США (NOAA Аляскинське рибальство) Дані батиметрії зі збірників батиметрії Аляски для Алеутських островів, центральної затоки Аляски та Нортон -Саунд.
https://www.afsc.noaa.gov/RACE/groundfish/Bathymetry/default.htm

Оцифровані зондування діаграм, Аляска:
Перевірені оцифровані зйомки історичних карт із & ldquosmooth аркушів & rdquo, що охоплюють води Аляски.

Острів Маріон: оцифровано за допомогою супутникових знімків дуже високої роздільної здатності (VHR)

Острів Балліні: оцифровано із зображень Ландсату

Дані зйомки багатопроменевого та однопроменевого

Джерело Опис та посилання (за наявності)
DCDB МГО Батиметричне зондування, однопроменеве та багатопроменеве, витягнуте з даних, що зберігаються в Центрі даних цифрової батиметрії Міжнародної гідрографічної організації (МГО) (DCDB) при Національних центрах екологічної інформації США (NCEI).
https://www.ngdc.noaa.gov/iho/
Інститут Альфреда Вегенера (AWI) Багатопроменеві дані в регіоні Атлантичного та Індійського океанів.
17 круїзів багатопроменевих даних у південній та західній частині Тихого океану.
59 круїзів багатопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S)
https://www.awi.de/en/
Всеросійський науково-дослідний інститут геології та мінеральних ресурсів Світового океану (ВНІІОкеангеологія) 2 круїзи з багатопроменевими даними в регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Виробники даних: Полярна морська геодослідна експедиція (PMGE).
Австралійський центр антарктичних даних (AADC) 2 круїзи багатопроменевих даних та 6 круїзів однопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50S).
Австралійське гідрографічне бюро (AHO) 4 круїзи з однопроменевими даними в регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
AusSeabed Багатопроменеві дані з усієї Австралії http://www.ausseabed.gov.au/
Морський національний фонд Австралії (MNF) 5 круїзів з багатопроменевими даними в регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Британська антарктична зйомка (BAS) 93 круїзних багатопроменевих даних і 1 круїз однопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
https://www.bas.ac.uk/
Центр досліджень океанографії та гідрографії (CIOH), Колумбія 1 круїз багатопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S
Фугро 16 Круїзи багатопроменевих даних в регіоні Атлантичного та Індійського океанів.
Батиметрична збірка випускників GEBCO в Індійському океані 102 Круїзи багатопроменевих даних в регіоні Атлантичного та Індійського океанів з різних міжнародних джерел.
Геологічний інститут Російської академії наук (ГІН РАН) Дані сітчастої багатопроменевої батиметрії з круїзу «РВ« Академік »Миколи Страхова 22 в Атлантичному океані.
Дані опитування з круїзів 7 і 11-12 РВ «Академік Миколи Страхова» в Атлантичному океані.
Geoscience Австралія 2 круїзи багатопроменевих даних і 8 круїзів однопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
HafenCity Universität Гамбург, Німеччина 2 круїзи багатопроменевих даних для Атлантичного океану, зібраних на борту RV Sonne у 2018 році.
L'Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Франція 3 круїзи багатопроменевих даних і 1 круїз однопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Геологічний інститут і Мінеро де Іспанія (IGME), Іспанія 9 круїзів багатопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Національний інститут океанографії та геофізики Серіменталі (OGS), Італія 9 круїзів багатопроменевих даних у регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Італійський гідрографічний інститут (IHI) 1 круїз даних з одного променя в регіоні Південного океану (на південь від 50 °S).
Японське агентство морської науки і техніки (JAMSTEC) Регіон Південної та Західної частин Тихого океану: 858 круїзів із багатопроменевими даними, доступ до яких здійснюється за допомогою: Даних та вибіркової системи дослідження всієї інформації про круїзи

Регіон Південного океану (на південь від 50 °S): 7 круїзів з багатопроменевими даними

Батиметрія додатково надається з наступних експедицій з USCGC Healy через Центр картографування прибережних та океанів/Спільний гідрографічний центр або отримана з МГО-DCDB:

Інші внески

Джерело Опис та посилання (за наявності)
Держави -члени Міжнародної гідрографічної організації (МГО) Батиметричне зондування, витягнуте з електронних навігаційних карт (ENC), наданих державами -членами МГО. Отримайте доступ до додаткової інформації про внески ENC, зроблені до GEBCO. www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/shallow_water_bathymetry
Перелік країн/організацій, які надали дані ENC безпосередньо GEBCO:
Австралійська гідрографічна служба (RAN) Австралія Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie, Німеччина Дирекція гідрографії та судноплавства, Перу Східно -Азійська гідрографічна комісія Фінська гідрографічна служба, Фінляндія Фламандська гідрографія, Бельгія Грецька морська служба Гідрографічна служба, Греція Гідрографічна служба Гідрографічної служби Королівства Бахрейн , Морське управління Латвії Гідрографічне управління ВМС Польщі, Гідрографічне бюро Польщі, Державна гідрографічна служба Південної Африки України Королівський флот Малайзії Сервісіо де Гідрографія, Океанографія Метеорологія і картографія Навто, Венесуельський інститут Океанографіко -де -ла -Армада, Еквадор Інститут Ілатографіо, Італія Інститут Гідрографіко, Португалія Корейська гідрографічна та океанографічна адміністрація, Корейське (Республіка) Національне гідрографічне управління, Національна служба океанів Індії, США Нідерландська гідрографічна служба, Нідерландська норвезька картографічна служба, Норвегія Сервісіо Гідрографіфіко eanográfico de la Armada, Чилі Шведська морська адміністрація, Швеція Centro De Hidrografia Da Marinha, Бразилія Служба океанографії, гідрографії та метеорології ВМС Уругваю
Дейві, Ф. Дж., 2004 Батиметрія моря Росса (1: 200 000)
Батиметрична карта, версія 1.0, Інститут геологічних та ядерних наук, геофізична карта 16, GNS Ltd, Лоуер -Хатт, Нова Зеландія
Стагпул, В.М. та ін, 2004 Батиметрія залежності Росса та прилеглого Південного океану 1: 5 000 000, версія 1.0. Інститут геологічних та ядерних наук, Лоуер -Хатт, Нова Зеландія, геофізична карта 17.
GNS Ltd, Lower Hutt, Нова Зеландія

11.0 Список використаної літератури

Даніельсон, Дж. Джей, та Геш, Д. Б., 2011, Глобальні дані висот рельєфу місцевості з різною роздільною здатністю 2010 (GMTED2010): Звіт Геологічної служби США, відкритий файл 2011–1073, 26 с.

Fretwell, P, HD Pritchard DG Vaughan, JL Bamber, NE Barrand, R Bell, C. Bianchi, RG Bingham, DD Blankenship, G Casassa, G Catania, D Callens, H Conway, AJ Cook, HFJ Corr, D Damaske, V Damm, F Ferraccioli, R Forsberg, S Fujita, Y Gim, P Gogineni, JA Griggs, RCA Hindmarsh, P Holmlund, JW Holt, RW Jacobel, A Jenkins, W Jokat, T Jordan, EC King, J Kohler, W Krabill, М.Рігер-Куск, К.А.Ленглі, Г.Лейтченков, С.Лоуше, Б.П.Луєндик, К.Мацуока, Дж.Мугіно, Ф.О.Нітче, Й.Ногі, О.А.Ност, С.В.Попов, Е.Ріньо, Д.М.Ріппін, АРівера, Дж.Робертс, Н.Рос, MJ Sieger, AM Smith, D Steinhage, M Studinger, B Sun, BK Tinto, BC Welch, D Wilson, DA Young, C Xiangbin та A Zirizzotti (2013). Основна карта 2: покращені набори даних льодового шару, поверхні та товщини для Антарктиди, Кріосфера, 7, 375-393, 2013, doi.org/10.5194/tc-7-375-2013.

GEBCO Bathymetric Compilation Group 2019 (2019). GEBCO_2019 Grid - безперервна модель рельєфу світового океану та суші. Британський центр океанографічних даних, Національний центр океанографії, NERC, Великобританія. довжина: 10/c33м. doi: 10.5285/836f016a-33be-6ddc-e053-6c86abc0788e


Цифровий аналіз рельєфу

Цифрова топографія
Набори даних відрізняються один від одного масштаб or дозволу даних.

Дані растрової цифрової моделі висот (DEM) є найбільш поширеними.

    • глобальні наприклад, точка даних висоти набору даних Etopo1 кожну 1 дугову хвилину широти та довготи


    …plus багато інших “global ” наборів даних

      • Регіональна шкала (Дані за 3 дуги з оцифрування контурів на картах 1: 250000, квадрати 1 градуса) (USGS зараз заархівовано і#8230 не використовується багато.)


      Західна половина Солт -Лейк -Сіті аркуш 1 х 2 ступеня

        • (раніше 3 глобальні дані за секунду дуги, зараз 1 глобальна дуга за секунду)
          був першим глобальним топографічним набором даних про Землю (але задовго після Марса та № 8230).

          приклад поблизу гори. Готуйте у Новій Зеландії (приблизно 1/2 градуса на східний захід)
          — зверніть увагу на білі плями (порожнечі), де густі хмари або топографічні тіні перешкоджали передачі радіолокаційного сигналу.
      • Дані 1 дугової секунди (приблизно 30 м) доступна для всієї США на Національній карті
        https://nationalmap.gov/elevation.html, який мав колишній Національний набір даних висот (NED), а тепер програму 3D Elevation (3DEP)

      • Ось Лексінгтон, штат Вірджинія, чотирикутник на 7,5 хвилин як DEM.
        Цей набір даних був зібраний з різних джерел, включаючи оцифровування контурів, аналіз аерофотозйомки, а тепер і літальні та радіолокаційні проекти.

        • Топографія як контури (у масштабі 1: 100 000) у форматі SDTS (“гіпсографія ”)
        • Топографія як контури (у масштабі 1: 24 000) у форматі SDTS

        Шари даних DEM починаються як

        • повітряні фотографії (а тепер і супутникові знімки), з яких зроблена стерео-модель (контурів або точок). Для калібрування моделі потрібні контрольні точки на землі (більшість 30 -мільйонних маркерів USGS почали таким чином)
          спробуйте вправу паралакс
        • польові точки зйомки, з яких поверхня інтерпольована.
          оцифровані контурні карти (створено карти масштабу 1: 250 000 або 3 дуги, завдяки чому було створено безліч контурних артефактів)
        • супутникові вимірювання (SRTM)

        Що ’ в імені —-DEM, ІПН, DLG, DTM (божевілля)

        • Цифрова модель місцевості DTM – (загальна назва цифрової топографії, включає представлення/узагальнення)
        • Цифрова модель висоти DEM – (сітчасте представлення топографії точок)
        • Цифровий лінійний графік DLG – (з контурами, але однакового формату для річок, транспорту)
        • TIN – трикутна неправильна мережа (трикутні “грани, ” кожен з яких має постійний нахил та аспект). Також відомий як “nets, ”
        • Хмара точок – повертається з наземного або повітряно -десантного ЛІДАРУ, що дає висоту землі та рослинності (ми їх розглянемо пізніше)

        Відкрийте файл topo_data проекту демо топо папку.

          1. На першій вкладці “lat long long проти UTM ” відображаються дані GCS проти прогнозованих. Ми будемо говорити про проекцію. Це 1 точка дуги (растр) в ширині/довжині (географічна система координат або “GCS ”) та прогнозуються ті ж дані до сітки 30 м (растр) в UTM.
          2. Друга вкладка карти “Завантаження національних карт ” показує різницю між даними роздільної здатності сітки для того самого квадрата 1 ࡧ градуса.
          3. Третя вкладка карти “Типи даних ” показує багато різних версій DTM.
            1. Ми розглянемо набори даних сітки, ІПН та контуру.
            2. Порівняйте ці дані з наявними в Інтернеті ’
              1. виберіть “додати кнопку даних ”, а з “живого атласу ” виберіть “Terrain. ” (не “Terrain: щось інше ”)
              2. збільшити прозорість шару
              3. “додайте дані ” та виберіть “Terrain: різноспрямований пагорб ” з Живого Атласу, переконайтесь, що він нижче DEM
              4. Згрупуйте ці два шари, як існуючу DEM

              Спостереження за Землею

              Командам реагування на кризові ситуації, що подолали катастрофу цунамі в Японії 2011 року та землетрус у Гаїті 2010 року, допоміг доступ до інформації, отриманої за допомогою космічної технології, відомої як & lsquoEarth Observation & rsquo. Цей погляд з космосу також може допомогти нафтовій та газовій промисловості, а не тільки в умовах кризи.

              Також відомий як & lsquoremote sensing & rsquo, він передбачає використання супутників, що обертаються навколо Землі, або спеціальних оглядових літаків для отримання своєчасного доступу до інформації про стан поверхні Землі.

              До переваг цієї технології & ndash як на суші, так і на морі & ndash належать:

              • Встановлення історичних вихідних показників для нових розробок для мінімізації ризику для здоров'я та безпеки людей, які виконують планові операції моніторингу.
              • Дозволяє своєчасно та ефективно приймати рішення під час ліквідації надзвичайних ситуацій

              Інші програми можуть включати:

              • Моніторинг морського льоду
              • Картографування екологічних базових показників
              • Зіставлення параметрів MetOcean та похідне моделювання.

              Спостереження Землі для моніторингу навколишнього середовища

              Дані дистанційного зондування останнім часом все частіше використовуються для моніторингу навколишнього середовища. IOGP визнала цю тенденцію та створила Робочу групу, до складу якої увійшли члени Комітетів з геоматики та навколишнього середовища, щоб розробити документ, що містить передовий досвід та уроки, отримані для нафтогазової промисловості. Метою Звіту № 629 Вибірка та моніторинг навколишнього середовища з повітряного та супутникового дистанційного зондування є надання чітких вказівок фахівцю з питань охорони довкілля щодо того, як дистанційне зондування може бути застосоване до ряду випадків загального використання, що зустрічаються протягом життєвого циклу активу. Дивіться також це відео та листівку.

              Дистанційне зондування для реагування на розлив нафти

              Супутникове дистанційне зондування часто використовується для підтримки реагування на розлив нафти. У 2016 році IOGP та IPIECA представили Посібник з належної практики (GPG) для Супутникове дистанційне зондування розливів нафти в морі. Цей звіт ґрунтується на двох звітах, перший підготовлений від імені IPIECA-IOGP OSR JIP, "Оцінка можливостей наземного спостереження для реагування на розлив нафти за допомогою супутникового дистанційного зондування", а другий опублікований Американським інститутом нафти (API) під назвою: Дистанційне зондування на підтримку реагування на розлив нафти.

              Портал OGEO

              Портал OGEO, підтримуваний Підкомісією зі спостереження за Землею, створює платформу, призначену для покращення комунікації між постачальниками послуг та нафтогазовими компаніями. Щоб дізнатися більше, перейдіть за посиланням https://www.ogeo-portal.eu.

              Геофізичні операції


              Що таке DTM у форматі Grid? - Геоінформаційні системи

              Протягом 1930 -х років американська берегово -геодезична зйомка (USC & ampGS), тепер NGS розробила Державну систему координат площини, яка була дуже популярною на місцевому рівні. Багато користувачів вважають, що карти State Plane більш адаптовані, ніж UTM, оскільки межі зон проходять уздовж політичних ліній (наприклад, штату та округу) на відміну від геометричних ліній. Крім того, у державних літаках менше «зменшення масштабу» порівняно з UTM, а відстані приблизно в чотири рази точніші. Стандарти державної системи координат площини 1983 р. Можна знайти за адресою: http://www.ngs.noaa.gov/PUBS_LIB/ManualNOSNGS5.pdf
              ---------------------------------------------------------------------------------------------

              Наступна процедура дозволяє формату позиції Garmin "Користувацька сітка UTM" відображати координати площини стану UTM безпосередньо:

              Дані про місцезнаходження державного літака важко знайти і потребують значного пошуку в Інтернеті! Однак Пітер Дана вказав мені на ftp://ftp.ngs.noaa.gov/pub/pcsoft/spcs83/ і файл: tblspc.for -який містить дані, розділені комами, для всіх державних літаків США. Я використав близько 20% цього файлу для створення електронної таблиці: http://gpsinformation.net/mapinfow-e.xls. Короткий зміст електронного аркуша дивіться у цьому ТЕКСТІ.

              ПРИМІТКА. Цей файл Excel необхідний для отримання даних для введення в пристрій GPS, однак він вимагає, щоб ви знали, яка зона та чи потрібні дані є у базовій даті NAD-27 або NAD-83 заздалегідь. Зони державних літаків можна визначити за адресою: http://home.comcast.net/

              Приклад із даних Грузії:
              Західна зона Джорджії 1002 (включає Атланта)
              Широта походження = 30 & deg 00 '00 "
              Довгота початку та центрального меридіана = 84 & град 10 '00 "
              Дата = NAD-83
              Шкала = 0,9999
              Помилковий північ у місці походження = 0 метрів
              False Easting at Origin = 700 000 метрів

              Налаштування Garmin "User UTM Grid":
              (Встановіть дату на зазначену вище площину стану площини)
              Початок довготи = 84 & град. 10.000 '
              Масштаб = +0,99999000 (1-1/10000)
              Помилковий схід = +700 000 м
              Помилковий Нортинг = -3319781,0 м*

              *Обманивши Garmin та інші UTUT-подібні сітки користувачів у державну площину, поперечне перетворення Mercator ПАМ’ЯТАЙТЕ: GPS буде зчитувати координати в метрах, які потрібно буде перетворити на геометричну оглядку (див. Нижче). АБО при створенні маршрутних точок з координат площини штату, ноги повинні бути перетворені в метри. Але після активації пристрій відображатиме всі дані в координатах державної площини.
              -
              ВАЖЛИВА ПРИМІТКА. "Нога", визначена для NAD 27 та NAD-83, є тим, що зазвичай називають "США Survey Foot", що відноситься до метра на 1 м = 3,280833333333. ft. Це важливо, оскільки у багатьох джерелах часто зустрічається конверсія як 1 м = 3,280839895 футів, що називається International Foot, прийнята Бюро стандартів США у 1959 р. Незнання цих відмінностей може легко спотворити ваші конверсії на 10-15 футів!

              ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
              Ця процедура Garmin НЕ працює для конформних проекцій Ламберта.
              Одиниці Магеллана відображають координати державної площини безпосередньо (навіть у футах огляду) без необхідності "хитрості". Триває процедура для цих одиниць, включаючи відображення конформних конічних проекцій Ламберта. Дивіться (ТУТ) для огляду.
              ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

              Під час роботи з картами державного літака уважно стежте за горизонтальними датами. Поширені карти державних літаків можна знайти в NAD27, а також у NAD83. NGS/NOAA повідомляє, що між цими системами відліку існують значні позиційні відмінності.

              Державна площина, Поперечне перетворення Меркатора
              Пітер Х. Дана - географічний факультет Техаського університету в Остіні
              1 липня 1999 року

              Користувальницьку сітку Garmin 12 XL (SW Ver 4.54) та інші перетворювачі Transverse Mercator (TM), які мають лише UTUTM-подібну сітку користувача з фіксованою широтою початку екватора, можна "обманути", імітуючи повну сітку TM з -нульовий початок широти шляхом обчислення необхідного хибного значення норми для компенсації неправильного початку широти на 0,0 градуса. Це не надто складно і є точним "виправленням". Цей прийом є корисним, коли або використовується справжня сітка ТМ (приблизно половина систем координат площини штату США NAD83-зазвичай ті зони, чия північ-південна відстань перевищує їхній схід-захід) або імітує одну (для наближення до конформної конічної сітки Ламберта) - більшість іншої половини зон SPC). Це не корисно для косих проекцій, таких як SPC зони Аляски 1 (коса проекція TM) або сіток, які охоплюють великі площі, на яких наближення правильної проекції ТМ просто матиме занадто велику помилку.

              Формули normalнормальних ТМ (Снайдер, Джон П. відстань уздовж центрального меридіана один для широти положення (M), а інший для широти початку координат (M0). Це єдине місце у формулах еліпсоїдальної ТМ, де використовується широта початку координат. Північне значення, обчислене за нульовою широтою початку (екватор), не має лише значення масштабу TM (k0), помноженого на M0. Якби ми знали правильне значення для k0 * M0, ми могли б просто додати це до північної точки, обчисленої для випадку нульового початку. Це значення k0*M0 є постійною всюди, де використовується проекція.

              Ми можемо обчислити це значення k0*m0, використовуючи неповне перетворення TM у Garmin 12XL:
              Параметри normalнормальні ТМ містять такі значення (тут ми будемо використовувати єдину зону SPC NAD83 Вермонта (4400) як хороший приклад сітки ТМ).
              Початкова широта 42: 30: 00 пн
              Початкова широта 72: 30: 00W
              Масштаб (1: 28 000)
              або
              Шкала (1-SF) 0,999996429
              Фальшивий схід 500 000 метрів
              Помилковий північ 0,0 метра

              Щоб визначити ту саму сітку в UTUT-подібній сітці Garmin 12XL:

              Переконайтеся, що пристрій встановлено на геодезичну дату NAD83 (або практично еквівалентну WGS-84)
              Встановіть формат позиції на hddd & degmm ss.s
              ГОЛОВНЕ МЕНЮ
              МЕНЮ НАЛАШТУВАННЯ
              НАВІГАЦІЯ
              НАЛАШТУВАННЯ НАВ
              ПОЗИЦІЯ FRMT:
              hddd & degmm ss.s

              Визначте маршрутну точку за широтою та довготою на потрібній широті та довготі виходу ТМ.
              ГОЛОВНЕ МЕНЮ
              ТОЧКА ПУНКТУ
              НОВО?
              НАЗВА (A1 або будь -яка інша назва)
              N 42 і 30 ° 00 °
              W072 & deg30 00

              Змініть формат положення на Сітку користувача
              ГОЛОВНЕ МЕНЮ
              МЕНЮ НАЛАШТУВАННЯ
              НАВІГАЦІЯ
              НАЛАШТУВАННЯ НАВ
              ПОЗИЦІЯ FRMT:
              Сітка користувача
              ПОХОДЖЕННЯ ДОЛІГИ
              W072 & deg30.000 (зверніть увагу на необхідність десяткових хвилин тут)
              МАСШТАБ
              0.9999643
              НЕВІРНО Е:
              00500000,0 м
              НЕВІРНО:
              00000000.0 м*
              *Незважаючи на те, що походження має значення півночі, розмістіть тут нуль

              Повернення до списку WAYPOINT
              ГОЛОВНЕ МЕНЮ
              СПИСОК ТОЧКИ ТОЧКИ
              Знайдіть вихідну точку маршруту (A1)
              Знайдіть Схід та Північ
              05000000 Істінг
              ЄСВ 4707008 Нортинг
              Запишіть північне значення (4707008)

              Обчисліть хитну північну норму, відкинувши це початок хибної норми, і додайте справжню хибну норму (0,0 метра для цієї зони SPC VT).
              -4707008
              + 0.0
              _________
              -4707008

              Відредагуйте сітку користувача, щоб встановити помилкове північне значення для цього значення "хитрості".
              -4707008,0 м

              Перевірте процедуру, повернувшись до списку маршрутних точок. Зауважте, що тепер походження системи ТМ має своє правильне значення:
              0500000 Істінг
              0000000 євро


              LAND_GREEN30M.TIF-зображення роздільної здатності 30 м кольорового кодування із затіненим рельєфом рельєфу USGS для східного Массачусетсу, що використовується на карті USGS I-2734

              Бутман, Бредфорд та Міддлтон, Таммі Дж., 2006, LAND_GREEN30M.TIF-зображення роздільної здатності 30 м кольорового кодування із затіненим рельєфом рельєфу USGS для східного Массачусетсу, що використовується на карті USGS I-2734: Серія даних 99, Геологічна служба США , Програма геології прибережних і морських районів, Науковий центр Вудс Хоул, Вудс Хоул, Массачусетс.

              Інтернет -посилання:

              Бутман, Бредфорд, Валентайн, Сторінка С., Міддлтон, Таммі Дж. І Данфорт, Вільям У., 2006, Бібліотека багатопроменевих даних ГІС для Массачусетської затоки та Національного морського заповідника Стелваген Банку: Серія даних 99, Геологічна служба США, Програма прибережної та морської геології, Науковий центр Вудс Хоул, Вудс Хоул, Массачусетс.

              Інтернет -посилання:

              West_Bounding_Coordinate: -71.9 East_Bounding_Coordinate: -69.8 Північна_межова_координата: 43.25 South_Bounding_Coordinate: 41.2

              Календар_Дата: 2006 Поточність_посилання: дата публікації

              Форма геопросторових даних_презентацій: зображення з дистанційним зондуванням

              Використовується проекція карти - Mercator.

              Параметри проекції: Стандартний_паралельний: 41.650000 Довгота_Центрального_Меридіана: -70.316667 False_Easting: 0.000000 False_Northing: 0.000000

              Плоскі координати кодуються за допомогою рядків і стовпців
              Абсциси (координати х) задаються з точністю до 30,000000
              Ординати (координати y) задаються з точністю до 30,000000
              Плоскі координати вказуються в метрах

              Використовується горизонтальна дата - Північноамериканська дата 1983 року.
              Використовуваний еліпсоїд - геодезична система відліку 80.
              Напіввелика вісь еліпсоїда, що використовується, дорівнює 6378137,000000.
              Сплощення еліпсоїда, що використовується, становить 1/298.257222.

              ObjectID Внутрішній номер функції. (Джерело: ESRI)

              Послідовні унікальні цілі числа, які генеруються автоматично.

              Хто створив набір даних?

              (508) 548-8700 x2212 (голос)
              (508) 457-2310 (ФАКС)
              [email protected]

              Чому був створений набір даних?

              Як створювався набір даних?

              Центр, Дані EROS, безперервний, Національний набір даних висот: Національна цифрова база даних Національного набору висот, Геологічна служба США, Водоспад Сіу, SD.

              Інтернет -посилання:

              (Процес 1 з 1) Зображення із затіненою рельєфною топографією, пофарбованою за висотою, було створено із зображення географічного топографічного відтінку сірого (land_dtmgs30m.tif) та затіненого рельєфного зображення GeoTIFF (land_srelief30m.tif) із такими кроками у Photoshop:
              Відкрийте рельєф та затінені рельєфні тифи
              Виберіть тип топографії та зображення/режим/індексований колір
              Виберіть зображення/режим/таблицю кольорів/завантажте DTMcolorMap10greens.act (знаходиться у папці кольорових таблиць ГІС)
              Виберіть колір зображення/режим/колір RGB
              Виберіть зображення/застосуйте зображення/джерело, виберіть затінений рельєфний тиф
              Виберіть зображення/режим/індексовану палітру кольорів (виберіть локальний (вибірково)), кольори (256), примусовий (немає), прозорість (вимкнено), параметри (немає).
              Зберегти як стиснення зображень .tiff (не вибрати), порядок байтів (вибрати Macintosh)

              Особа, яка здійснювала цю діяльність:

              (508) 548-8700 x2274 (голос)
              (508) 457-2310 (ФАКС)
              Години_послуги: З 8 ранку до 5 вечора

              Наскільки достовірними є дані, які проблеми залишаються у наборі даних?

              Як хтось може отримати копію набору даних?

              Чи існують законодавчі обмеження щодо доступу або використання даних?

              Access_Constraints: Жодного Use_Constraints: Дані у відкритому доступі від уряду США можна вільно поширювати за допомогою належних метаданих та джерел. Джерелом цієї інформації визнайте Геологічну службу США (USGS), центр обробки даних EROS.

              (508) 548-8700 x2212 (голос)
              (508) 457-2309 (ФАКС)
              [email protected]
              Години_послуги: З 8 ранку до 5 вечора EST

                Доступність у цифровому вигляді:

              (303) 202-4700 (голос)
              (303) 202-4188 (ФАКС)
              Години_послуги: З 8:00 до 17:00 (гірський час)

                Доступність у цифровому вигляді:

              Хто написав метадані?

              (508) 548-8700 x2212 (голос)
              (508) 457-2310 (ФАКС)
              [email protected]

              Породжено користувачем mp версія 2.9.1 від ср, 28 березня 13:05:51 2007


              Метадані: загальнодержавні зображення Північної території - цифрові моделі місцевості (DTM)

              Дані SRTM (ракетно -радіолокаційна місія "Шаттл") були зшиті, відредаговані та отримані зображення, щоб створити сітку висот та зображення висоти NT. Версія сітки з високим проходженням була використана для створення рельєфної карти СЗ.

              • Північна межа: -11
              • Координата, що обмежує південь: -26
              • Східна межа: 138
              • Західна межа: 129

              Періодичність обслуговування та оновлення: щорічно

              Валюта даних Дата початку: 2000-01-01

              Дата закінчення валюти даних: 2007-12-31

              Обмеження доступу: Авторське право Північна територія Австралії (Геологічна служба Північної території) 2020
              За винятком логотипу Північної території Австралії, інших урядових та корпоративних логотипів, а також, якщо зазначено інше, усі матеріали цієї публікації надаються за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 /legalcode).
              Ви маєте право повторно використовувати твір за ліцензією за умови, що ви приписуєте Північну територію Австралії (Геологічна служба Північної території) та дотримуєтесь інших умов ліцензії.

              Відмова від відповідальності: Хоча всі заходи були вжиті для того, щоб інформація, що міститься у цій публікації, була правдивою та правильною на момент публікації, зміни обставин після публікації можуть вплинути на точність її інформації. Північна територія Австралії не дає жодних гарантій та гарантій, а також не подає жодних відомостей щодо точності будь -якої інформації чи порад, що містяться у цій публікації, або того, що вона підходить для використання за призначенням. Вам не слід покладатися на інформацію в цій публікації з метою прийняття будь -яких серйозних рішень щодо бізнесу чи інвестицій без отримання незалежних та/або професійних порад стосовно вашої конкретної ситуації. Північна територія Австралії відмовляється від будь -якої відповідальності або відповідальності або обов’язку по догляду за будь -якою особою за втрату чи шкоду, спричинену будь -яким використанням чи покладанням на інформацію, що міститься у цій публікації.

              Походження: дані SRTM були отримані з веб -сайту NASA. Дані оброблялися в рамках NTGS для отримання геофізичних сіток та зображень у масштабі NT. Зображення періодично оновлюються та повторно обробляються.

              Сітку відфільтрували, щоб видалити шипи, а отвори проступили там, де дзеркальне відображення не залишило даних.

              Кольорове зображення "висота" було затінене сонцем з північного сходу та рівномірно розподіленими відтінками від колірного круга від фіолетового до червоного.

              Зображення "рельєфу" сірої шкали базується на сітці висот після її фільтрації високих частот у області Фур'є для видалення найдовших довжин хвиль. Отже, відображаються лише місцеві зміни висоти.

              Попередні версії стану висоти використовували радіолокаційний висотомір літака при кожному обстеженні, щоб створити неповну мозаїку по всьому НЗ. Оскільки для розрахунку висоти, необхідної для визначення висоти GPS над сфероїдом, у стібку не вистачало підйомів з оглядів, зібраних до 1996 р.

              У лютому 2000 року SRTM зібрала радіолокаційні висоти по всьому світу, оприлюднивши дані по Австралії в 2004 році. Всебічно охоплюючи NT і відбираючи проби кожні 80 м, дані SRTM були обрані, щоб замінити дані про висоту літака для виготовлення продуктів висоти

              Позиційна точність: Місія SRT збирала дані у вигляді голограми, а потім під час інверсії розтягувала дані по відомих еталонах на місцевості. NTGS не виявила жодних помилок розташування через SRTM щодо наших власних даних.

              Точність атрибутів: Бібліографія SRTM оцінює точність висоти на 90% краще, ніж 8 м по всій Австралії.

              Радіолокаційний "спекл" створює невизначеність до 5 м між сусідніми пікселями.

              Логічна послідовність: Не застосовується

              Повнота: Дані SRTM охоплюють увесь NT з пікселями 80 м, хоча відсутні деякі пікселі в солоних озерах та припливних плитах.


              Подивіться відео: Pratik mangal yapımı