Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. и др. Геоинформатика

Подождите немного. Документ загружается.

того,

это

длительный процесс. Более перспективным методом

яв-

ляется передача

по

каналам связи исходной информации

пара-

метров

ее

анимирования

каком-либо стандартном

общеприня-

том программном продукте.

Однако

настоящее время

не

существует

ни

одного более

или

менее общепринятого формата данных

для

передачи анимации

таком виде,

не

распространены также

программные продукты,

позволяющие рядовому пользователю самостоятельно создать ани-

мацию (предположительно, этих продуктов вообще

не

существу-

ет).

Проблему

некотором смысле позволяет решить формат

VRML,

предназначенный

для

передачи

по

сети Интернет трехмерных

мо-

делей

просматриваемый рядом бесплатных

(или

условно-бесплат-

ных) программ, позволяющих проводить поворот модели,

ее

мас-

штабирование

приближение

ней. Однако данный формат вооб-

ще

не

предназначен

для

картографии, очень громоздок

имеет

ряд других недостатков.

Передача исходных виртуальных моделей

для их

последующей

визуализации пользователями

или

специалистами-картографами

также весьма затруднена, поскольку несмотря

на все

ухищрения

методы оптимизации

сжатия даже весьма средняя

по

размерам

детальности виртуальная модель может занимать объем более 1

Гб,

а наиболее крупные модели — десятки гигабайт.

Кроме того, стоимость программных пакетов обработки слож-

ных виртуальных моделей

трехмерной графики

(Erdas

Imagine,

3D-Studio

MAX,

MAYA,

MultiGEN) достигает десятков тысяч дол-

ларов

рядовой пользователь просто

не

может

их

приобрести.

Сжатие анимации.

силу вышеописанных причин передача

картографических анимаций осуществляется

в 99 %

случаев

виде

растрового видеофайла (например, файл AVI)

или

последователь-

ности файлов-кадров (TIFF).

На

практике запись видео может про-

изводиться

форматы AVI,

MPEG, DV и ряд

других форматов

(RAM,

QUICK

TIME,

WMV), применяющихся

для

картографи-

ческих анимаций очень редко.

Формат

AVI

изначально создавался

как

формат

без

сжатия,

од-

нако

на

сегодняшний день

мире существует несколько десятков

специальных драйверов-кодеков, поддерживающих различные

ал-

горитмы сжатия,

в то

время

как

файлы

данными

все

равно име-

ют расширение *.avi.

Для записи анимации

последовательность кадров наиболее

часто используется формат TIFF, далее

за ним

следуют форматы

jpg,

bmp, tga и др.

Нетрудно подсчитать,

что

один кадр несжатого видео размером

1280 х 1024 с

глубиной цвета

в 24

бита занимает

4 Мб

данных.

Ми-

нимальная рекомендуемая скорость показа анимации составляет

кадров

секунду

(при

меньшем количестве кадров начинает

проявляться эффект «скачков» изображения), оптимальная

— 25

кадров

секунду.

При

этом скорость обмена данными

жестким

диском должна составлять

60—100

Мб/с. Однако современные же-

сткие диски способны

на

обработку лишь

20—28 Мб/с

(здесь

не рассматривается применение RAID-массивов,

так как

это чрез-

вычайно редкая ситуация).

Поскольку полноцветные несжатые кадры

фильмы

и в

настоя-

щее время

не

могут воспроизводиться

на

компьютере

со

скоро-

стью

кадров

секунду, возникает необходимость использовать

различные методики сжатия видеоданных, доводя поток инфор-

мации

до

—10 Мб/с. Декомпрессия изображения осуществляется

в режиме реального времени центральным процессором (процес-

сорами) компьютера.

Все алгоритмы сжатия информации разделяют

на

алгоритмы

сжатия

потерей качества

алгоритмы без потери качества.

пер-

вом случае добиваются значительного сжатия,

но

конечное изоб-

ражение может сильно отличаться от оригинала,

во

втором — фильм

остается неизменным,

но

достаточного сжатия

не

достигается.

Алгоритмы сжатия

потерей данных.

ним относятся алгорит-

мы сжатия MPEG1,

MPEG2,

MPEG4,

Motion

JPEG, DV, RAM,

семейства кодеков для формата

AVI:

кодеки серий

DIVX,

INDEO,

CINEPACK. Все они достаточно широко распространены, бесплат-

ны,

удобны для использования

обеспечивают значительное сжа-

тие

за

счет частичной деградации изображения.

Для

каждого типа

анимации рекомендуется попытаться применить различные алго-

ритмы сжатия, выбрав среди

них тот,

который привел

наилуч-

шему результату.

Следует отметить,

что

наиболее качественное изображение

(одновременно!) наилучшее сжатие обеспечивают алгоритмы

се-

мейства

DIVX

MPEG4.

Отрицательной чертой

их

является возмож-

ность конфликта программ-декодировщиков

аппаратным обес-

печением компьютера, что приводит

некорректному показу изоб-

ражения или даже

сбою показа. Впрочем,

эти

случаи чрезвычай-

но редки.

Практически такой

же

результат дает использование алгоритма

сжатия

MPEG2,

лишенного указанного выше недостатка.

Оба ал-

горитма требуют

для

просмотра установки

на

компьютер драй-

веров кодеков,

не

поставляющихся

стандартной комплектации

Windows.

Менее качественное изображение

худшую компрессию дает

использование кодека CINEPACK. Однако драйверы этого кодека

автоматически устанавливаются

на

компьютер вместе

Windows,

и потому пользователь может

не

утруждать себя поисками необхо-

димого

ПО.

Все остальные алгоритмы сжатия

настоящее время доступны,

однако

не

обладают никакими преимуществами перед вышеопи-

санными

потому применяются крайне редко.

Алгоритмы сжатия

без

потери данных.

этим алгоритмам

от-

носится семейство кодеков сжатия типа

RLE

(Run-length

enco-

ding).

Алгоритм сжатия

RLE

основан

на

том,

что при

наличии

изо-

бражении идущих последовательно один

за

другим

одинаковых

пикселов цвета

кодировщик производит запись лишь числа

по-

вторений

N и

значения цвета

К,

экономя таким образом большое

количество байтов.

Однако сжатие возможно лишь

том

случае, если

изображе-

нии часто встречаются цепочки пикселов одного цвета,

т.е.

изоб-

ражение достаточно регулярно.

Как

правило,

таким изображени-

ям относится большинство двухмерных анимаций,

где

часто при-

меняются однородные цветовые заливки, кадры повторяют один

другой

(или

незначительно отличаются друг

от

друга).

этом слу-

чае сжатие

RLE

дает замечательный эффект.

Однако

при

сжатии этим алгоритмом трехмерной графики

ре-

зультат оказывается практически нулевым. Происходит

это

из-за

чрезвычайной неоднородности трехмерного изображения (нали-

чие текстур, теней, быстрая смена точек обзора

т.п.).

Наиболее качественный результат дает применение кодека Auto-

desk

RLE 24 bit,

который позволяет сжимать этим алгоритмом

анимации

глубиной цвета

бита. Широко известный кодек

Microsoft

RLE

предназначен

для

работы только

анимациями

256

цветов, причем даже

этом случае изображение часто

силь-

но загрубляется.

Перспективы развития анимационной картографии.

первую оче-

редь дальнейшее развитие картографической анимации нуждается

в экспериментальных психологических исследованиях, направлен-

ных

на

изучение восприятия динамических графических образов,

а также

на

оценку результатов создания

тех или

иных способов

изображения, использующих динамические графические пере-

менные.

Если

классической картографии такие работы проводились,

были опубликованы

широко использовались

при

оформлении

карт

и в

картографическом дизайне,

то в

анимационной картогра-

фии

эта

область знаний практически

не

исследована.

Приведем пример особенностей анимационных способов ото-

бражения информации: восприятие плавно переходящих друг

друга цветов

из

многоступенчатых цветовых шкал принципи-

ально отличается

при

различной скорости показа фильма.

Не до

конца изучена способность человека одновременно воспринимать

несколько одинаковых,

но

по-разному анимированных знаков.

Нуждается

дальнейшем исследовании феномен временной

ге-

нерализации.

И так

далее. Список малоисследованных

вовсе

неизученных аспектов восприятия меняющихся изображений

ог-

ромен.

В настоящее время разрабатываются новые методы и приемы

анимационного картографирования для каждого из существующих

типов анимации. Особенно важны опыты по комплексированию

динамических графических переменных и их совместному приме-

нению с классическими картографическими способами изобра-

жения.

Создаются принципиально новые типы анимации (в последние

годы разработаны и созданы такие картографические изображе-

ния, как анимированные анаморфозы, анимированные пирами-

дальные блок-диаграммы и др.).

Технический прогресс вносит изменения в требования к ко-

нечной продукции — к самой анимации. Как было показано выше,

размер матрицы экрана чрезвычайно важен для анимации и зача-

стую оказывает решающее значение при выборе масштаба анима-

ции и изобразительных средств. Сейчас это значение колеблется

между 1280 х 1024 и 1600 х 1200 пикселов.

Дальнейшее развитие ПО для генерации двухмерных анимаций

может идти по двум направлениям:

• развитие сложного и богатого по возможностям ПО для созда-

ния анимаций профессионалами и выдачи их пользователю в го-

товом виде;

• развитие ПО для создания анимации самим пользователем —

более бедное по возможностям, но простое в освоении.

Оба направления имеют свою нишу на рынке анимации и бу-

дут какое-то время сосуществовать.

Развитие программного обеспечения для создания трехмерных

анимаций идет исключительно по пути его усложнения. Предпо-

лагается, что потребитель анимации в принципе не обязан знать,

как она делается, и может не уметь самостоятельно создавать та-

кие продукты. Все современные продукты, обладающие полным

спектром возможностей для создания высококачественной и де-

тальной анимации (как в режиме реального времени, так и в режиме

предварительного просчета) являются чрезвычайно сложными

системами, требующими зачастую многолетнего опыта работы и

полного владения всеми тонкостями картографии и компьютер-

ной графики.

Развитие этих систем идет по пути увеличения объемов обраба-

тываемой информации (что ведет к повышению детальности мо-

делей, росту их пространственного охвата), ускорению и оптими-

зации проведения математических расчетов.

Появляются все новые возможности по анимации объектов,

входящих в состав математической модели местности (например,

возможность задать не только разные траектории для объектов, но

и различную кинематику движения — инертный полет тяжелого

самолета, верткие движения ракет системы ПВО, неравномерные

движения солдат во время бега). Предусматривается возможность

иерархического соподчинения объектов (движения родительского

объекта (старшего по иерархии) всегда копируются движением

дочернего объекта (младшего), но не наоборот).

Примером иерархического соподчинения движения объектов

является движение в виртуальной модели корабля (родительский

объект) и людей по палу<бе корабля (дочерние объекты). Програм-

мы оснащаются все более сложными инструментариями для ин-

терполяции между состояниями объекта (морфинг) и фаз про-

цессов. Так, преобразование одной поверхности в другую (ани-

мированный рельеф) может идти как линейно, так и по любой

другой математической функции, а также вообще не по функ-

ции, а по кривой развития процесса, заданной интерактивно. На-

пример, при задании движения объекта из пункта А в пункт Б

(заданы лишь конечное и начальное положения) объект плавно

ускоряется, набирает максимальную скорость, некоторое время

движется с данной скоростью, после чего плавно тормозит в пунк-

те Б.

Расчет траектории движения и скорости происходит авто-

матически.

При создании виртуальных моделей местности и связанных с

ними трехмерных анимаций все большее внимание уделяется ис-

пользованию данных дистанционного зондирования Земли. В про-

граммы добавляются средства для чтения и обработки сырых и

частично обработанных данных съемок, выполненных с примене-

нием различных аппаратов (LANDSAT,

ICONOS,

ASTER),

что

позволяет разработчику самостоятельно осуществлять обработку

снимков, не обращаясь в специализированные центры.

Увеличивается ассортимент мультимедийных форматов, допус-

тимых к использованию в анимированных виртуальных моделях:

звуковые эффекты, тексты, аннотации, растровые фотоматериа-

лы,

CAD-материалы (см. 3.4).

Несомненно, в дальнейшем анимации, создаваемые при визуа-

лизации виртуальных моделей, по своей реалистичности будут все

более приближаться к видеосъемке реальной местности, а техно-

логии анимации отдельных объектов позволят не только модели-

ровать существующие системы объектов, но и прогнозировать раз-

личные сценарии их развития. Также очевидно и то, что анимации

останутся одной из наиболее требовательных к аппаратным ресур-

сам отраслей геоинформатики.

Развитие двухмерных анимаций и использование динамических

графических переменных придет к логической завершенности; в

результате исследований различных способов изображения будут

сформулированы основные правила применения динамических и

статических способов изображения, что позволит создавать лако-

ничные по форме и богатые по содержанию информационные

продукты.

Контрольные вопросы

1. Когда были созданы первые компьютерные картографические ани-

мации?

2. Какие динамические графические переменные вы можете перечис-

лить помимо основных графических переменных?

3. Можно ли говорить о масштабе трехмерных анимаций?

4. Для чего может быть применена анимация анаморфоз?

Назовите основные программы для создания и визуализации трех-

мерных моделей местности.

6. Назовите основные достоинства и недостатки наиболее распростра-

ненных способов сжатия графической информации.

7. Какие новые элементы могут быть использованы в легендах анима-

ционных карт?

8. Кто в настоящее время является основным потребителем анимаци-

онных карт?

Глава 3

ГИС КАК ОСНОВА ИНТЕГРАЦИИ

ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ И ТЕХНОЛОГИЙ

3.1. ГИС и дистанционное зондирование

Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) — важнейший

источник оперативной и современной информации о природной

среде для тематических слоев в ГИС, для поддержания данных в

актуальном состоянии и других целей. ГИС-технологии способ-

ствуют их эффективному совместному использованию.

При изучении земной поверхности дистанционными методами

носителем информации об объектах

является их излучение, как

собственное, так и отраженное (см.

2.1.1).

Фиксируемые характе-

ристики излучения зависят от пространственного положения,

свойств и состояния объекта, что и способствует его дистанцион-

ной идентификации.

Большую часть данных дистанционного зондирования состав-

ляют снимки, которые дают возможность получения сведений об

объекте в виде изображения в цифровой (данные, передаваемые

на наземную станцию, как правило, по радиоканалам или фикси-

руемые на борту на магнитных носителях) или аналоговой (фотогра-

фии) формах. Цифровые данные представляют интегральное из-

лучение площадки на земной поверхности, соответствующей эле-

менту изображения — пикселу. Если измерения ведутся в несколь-

ких различных частях электромагнитного спектра — спектральных

зонах, то такие снимки называются многозональными (рис. 32).

Отраженное излучение характеризует отражательную способ-

ность объекта, представляемую значениями спектральной плот-

ности энергетической яркости, которую измеряют с помощью

дистанционного датчика. Получаемые в результате величины пере-

водятся в дискретные безразмерные цифровые значения, соответ-

ствующие характеристикам отражательной способности. В отече-

ственной литературе они называются коэффициентами спектраль-

Объектом может быть как участок земной поверхности, так и отдельные

пространственные объекты, явления, процессы, являющиеся предметом иссле-

дования при ДЗ.

Рис.

32. Пиксел и зоны растрового изображения

ной яркости или короче — спектральной яркостью. Записанные по-

средством регистрирующего устройства цифровые значения изме-

няются в пределах радиометрического битового диапазона, шири-

на которого зависит от характеристик датчика — обычно это ин-

тервал

0—255.

На изображении эти значения соответствуют оттен-

кам серой шкалы: 0 представляет абсолютно черный объект, 255 —

абсолютно белый, а промежуточные значения соответствуют раз-

личным оттенкам серого цвета. Таким образом, детектор любого

спутникового датчика регистрирует определенную часть электро-

магнитного спектра, а получаемые им спектральные яркости за-

нимают часть битового диапазона.

Изучение характеристик отражательной способности дает тео-

ретическую основу для интерпретации объектов по набору их спек-

тральных яркостей или их отношениям. В этой области классиче-

скими являются исследования Е.Л.Кринова [Е.Л. Кринов,

1947],

разработавшего спектрометрическую классификацию природных

образований в видимой области спектра, которые затем были про-

должены и в инфракрасную (ИК) область. Все многообразие объек-

тов ландшафта он разделил на четыре класса, каждый из которых

отличается своеобразной кривой спектральной яркости (рис. 33)

[Ю.Ф.

Книжников,

1997]:

класс — горные породы и почвы — характеризуется увеличе-

нием спектральных яркостей по мере приближения к красной зоне

спектра;

класс — растительный покров — отличается характерным

максимумом отражательной способности в зеленой, минимумом —

в красной и резким увеличением отражения в ближней инфра-

красной зонах. В зеленой и красной зонах такое поведение связано

соответственно с отражением и поглощением лучей хлорофиллом,

а большие значения в ИК-зоне объясняются пропусканием ин-

фракрасных лучей хлорофиллом и отражением их внутренними тка-

нями листьев, т.е. зависит от структуры лиственного покрова.

| 1

[Зоны

Landsat

MSS

I|J^|JL|

I—^—lЗоны

Landsat

|—^—|

Диапазоны

атмосферного

поглощения

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4

Длина

волн,

мкм

Рис.

33. Спектральная отражательная способность основных классов природ-

ных объектов (серым цветом показаны зоны атмосферного поглощения)

III

класс — водные поверхности — характеризуются монотон-

ным уменьшением отражательной способности от сире-фиолето-

вой к красной зоне спектра, поскольку с увеличением длины вол-

ны сильнее поглощаются водой;

ГУ класс — снежные поверхности и близкие к ним облака —

обладают наиболее высокими значениями спектральной яркости

с небольшим их понижением в ближней ИК-зоне. Понижение резко

увеличивается при насыщении снега водой.

Спектральная отражательная способность различается и у объек-

тов одного класса, что связано с различными факторами: эколо-

гическое состояние объекта, увлажненность, гранулометрический

состав и т. п. Многозональные снимки отражают специфику раз-

личных объектов, проявляющуюся в отражении в каждой из узких

зон. Системы получения данных ДЗ проектируют так, чтобы фик-

сировать эту специфику, но в разных системах выбирают разные

наборы зон и разные значения в их пределах с учетом, назначения

съемок. В видимой области спектра специфика проявляется и в

цветовых различиях.

На цифровых радиолокационных снимках, получаемых в диа-

пазоне 1 мм—1 м, фиксируется структура («шероховатость») по-

верхности, а цифровые значения соответствуют разности высот

поверхности, включая рельеф и микрорельеф, высоты объектов

(деревьев, травы и т.п.). По таким снимкам изучают поверхност-

ные загрязнения и поведение вод океанов, озер и других водных

бассейнов,

также структуру

их дна,

поскольку поверхностные

вихри, зыбь

волны

во

многом зависят

от его

характера.

Исследования показывают,

что

комбинирование данных радио-

локации

полученных

видимой

ИК-областях спектра обеспе-

чивают более полную картину земной поверхности, что существен-

но расширяет сферу

их

применения.

Изображения, полученные сканированием. Фотографические

снимки необходимо для обработки переводить

цифровую форму.

Для этого,

так же как и при

цифровании карт, используют скане-

ры.

Цифровые копии зональных снимков, представленных

виде

негативов

на

фотопленке

или

отпечатков

на

бумаге получают ска-

нированием каждого кадра.

кодированию фотографической плот-

ности зональных снимков нужно подходить очень осторожно,

тем чтобы

не

нарушить зонального соотношения

ее

значений (мно-

гие сканеры автоматически растягивают значения

до

интервала О—

255). Вторая проблема

—

геометрическое (попиксельное) совме-

щение отсканированных изображений.

Три

совмещенных скани-

рованных зональных снимка можно программно скомбинировать

для получения цветного изображения.

К характеристикам, определяющим дешифровочные возмож-

ности снимков, относятся показатели разрешения данных съемки.

В дистанционном зондировании разрешение —

это

мера способно-

сти оптической системы различать сигналы, которые простран-

ственно близки

или

спектрально подобны. Выделяют четыре раз-

личных типа разрешения:

• спектральное

—

определяемое характерными интервалами длин

волн электромагнитного спектра,

которым чувствителен датчик;

• пространственное — определяемое линейным размером обла-

сти (площадки)

на

земной поверхности, представляемой каждым

пикселом;

• радиометрическое (яркостное) — число возможных кодирован-

ных значений (уровней квантования) спектральной яркости

файле

данных

для

каждой зоны спектра, указываемое числом

бит;

• временное

—

определяемое частотой получения снимков конк-

ретной области.

Каждый

из

этих четырех типов содержит специфическую

ин-

формацию, которую можно выделить

из

необработанных данных.

Спектральное разрешение соответствует числу

размеру зон съем-

ки

зависит

от

параметров съемочной системы. Зона может быть

широкой,

как

одна зона черно-белого панхроматического снимка

(0,4—0,7 мкм), или

достаточно узкой,

как,

например, красная

зона снимка Ландсат

ТМ (0,63—0,69 мкм).

Чем шире зона электромагнитного спектра,

тем

ниже спект-

ральное разрешение. Четкое выделение спектральных

зон

повыша-

ет вероятность того, что интересующий объект будет идентифици-

рован.