Inimkond on alati kaarte vajanud. Juba sadu aastaid tagasi olid meremehed ja rändurid kaardistanud mandrite, enamiku saarte, suurte jõgede ja mägede asukoha. 20. sajandi alguseks polnud maailmakaardil “valgeid” kohti praktiliselt järel, kuid siiski jättis soovida enamiku objektide asukoha täpsus.
Sellised nägid kaardid välja 16. sajandil: Francis Drake'i ümbermaailmareis, pöörake tähelepanu mandrite piirjoontele
Uus ring kartograafia arengus tekkis tänu piirkonna aerofotograafia võimalusele ja hilisematele satelliitsüsteemidele. Lõpuks suutsid inimesed lahendada tuhande aasta vanuse probleemi – luua ideaalse orienteerumisobjekti maksimaalse täpsusega. Kuid isegi siis polnud kõik probleemid lõppenud.
Oli vaja luua tööriist, mis suudaks lisaks satelliidipiltidele töödelda ka infot, mida võiksid teada näiteks vaid kohalikud elanikud. Nii ilmusid OpenStreetMap (OSM) ja Wikimapia teenused. Arutleme lähemalt, kuidas reaalset maailma digiteeritakse ja kaardistatakse.
Maastiku korrastamine
Esimesed kaardid ilmusid tuhandeid aastaid tagasi. Loomulikult olid need tänapäeva mõistes ebatavalised kaardid, vaid pigem skeemid, kus sirged ja lainelised jooned kujutasid jõgede, merede, mäetippude jms käänakuid. Hiljuti leiti umbes 14 tuhande aasta tagune sarnane skemaatiline kaart Madridi linnaosadest.
Hiljem leiutati kompass, teleskoop, sekstant ja muud navigatsiooniriistad, mis võimaldasid suurte geograafiliste avastuste perioodil uurida ja joonistada suures mahus tuhandeid geograafilisi objekte. Selle ilmekaks näiteks on Juan de la Cosi kaart, mis on dateeritud 1500. aastast. Just eelmise aastatuhande keskpaika peetakse kartograafia hiilgeajaks. Umbes sel ajal leiutati põhilised kaardiprojektsioonid, matemaatilised meetodid ja kaartide koostamise põhimõtted. Kuid sellest ei piisanud täpsete kaartide loomiseks.
Juan de la Cosi kaart, 1500. Sellel on juba Uue Maailma piirjooned
Uus etapp kartograafias algas piirkonna topograafiliste maapinna uuringutega, hiljem aga ka õhuuuringuga. Esimesed fotod raskesti ligipääsetavatest piirkondadest tehti lennukist 1910. aastal. Pärast piirkonna aerofotograafiat järgneb keeruline kujutise dekodeerimise protsess. Iga objekt tuleb ära tunda, määrata kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed omadused ning seejärel tulemused registreerida. Lihtsamalt öeldes peate arvestama kolme põhiteguriga: pildi optika, selle geomeetria ja paigutus ruumis.
Järgmisena tuleb maastiku loomise etapp. Sel eesmärgil kasutatakse kontuuriga kombineeritud ja stereotopograafilist meetodit. Esimeses määratakse geodeetiliste instrumentide abil ala põhikõrgused ning seejärel joonistatakse piltidele geograafiliste objektide kontuurjooned. Teise meetodi korral asetatakse kaks fotot üksteise peale nii, et saadakse ruumi ruumiline kujutis, ja seejärel määratakse instrumentide abil kontrollkõrgused.
Aerofotograafia tulek 20. sajandil võimaldas luua täpsemaid kaarte ja arvestada maastikuga.
Satelliitpildistamine
Tänapäeval tehakse maapealset ja aerofotograafiat aina vähem ning need on asendunud Maa kaugseiresatelliitidega. Satelliidipildid avavad kaasaegsetele kartograafidele palju laiemad võimalused. Lisaks reljeefiandmetele aitavad satelliidipildid konstrueerida stereokujutisi, luua digitaalseid maastikumudeleid, määrata objektide nihkumist ja deformatsiooni jne.
Satelliidid võib laias laastus jagada tavapäraseks ja ülikõrge eraldusvõimega satelliitideks. Taiga või ookeani pildistamiseks ei ole loomulikult vaja väga kvaliteetseid fotosid ning teatud territooriumide või ülesannete jaoks on ülikõrge resolutsiooniga pildistavad satelliidid lihtsalt vajalikud. Selliste satelliitide hulka kuuluvad näiteks mudelid Landsat ja Sentinel, mis vastutavad globaalsete keskkonna- ja turvauuringute eest ruumilise eraldusvõime täpsusega kuni 10 meetrit.
Satelliidipildi ajastu on viinud kaartide täpsuse 10 meetri resolutsioonini
Satelliidid edastavad regulaarselt terabaite andmeid mitmes spektris: nähtav, infrapuna ja mõned teised. Inimsilmale nähtamatust spektrist pärinev teave võimaldab jälgida reljeefi muutusi, atmosfääri, ookeani seisundit, tulekahjude tekkimist ja isegi põllukultuuride kasvu.
Satelliidi andmeid võtavad vastu ja töötlevad otse nende omanikud või ametlikud levitajad, nagu DigitalGlobe, Airbus Defense and Space jt. Peamiselt Landsati projektist saadud Global Land Survey (GLS) andmete põhjal on loodud palju erinevaid teenuseid. Landsati satelliidid on teinud reaalajas pilte kogu maakerast alates 1972. aastast. Just see projekt jääb väikesemahuliste kaartide kujundamisel kõigi kaardistamisteenuste peamiseks teabeallikaks.
Satelliidipildid pakuvad laias valikus andmeid kogu maakera pinna kohta, kuid tavaliselt ostavad ettevõtted fotosid ja andmeid valikuliselt ja konkreetsete piirkondade kohta. Tiheasustusalade puhul jäädvustatakse pilte detailselt, vähemasustatud aladel aga madala eraldusvõimega ja üldiselt. Pilves piirkondades pildistavad satelliidid mitu korda, kuni saavutavad soovitud tulemuse.
Satelliidipiltide ja maastikumõõtmiste põhjal koostatakse vektorkaardid, mis seejärel müüakse ettevõtetele, kes prindivad paberkaarte või loovad kaardistamisteenuseid (Google Maps, Yandex.Maps). Satelliidiandmete põhjal ise kaartide loomine on väga keeruline ja kulukas ülesanne, mistõttu ostavad paljud ettevõtted Google Maps API-l või Mapbox SDK-l põhinevaid valmislahendusi ja viimistlevad seejärel mõned üksikasjad koos oma kartograafidega.
Probleemid satelliidipiltide ja OpenStreetMapiga
Teoreetiliselt on vektorkaardi loomiseks vaja vaid satelliidipilti ja graafilist redaktorit või teenust, mille abil saab pildilt kõik objektid joonistada. Kuid tegelikkuses pole kõik päris nii: peaaegu alati ei vasta reaalsed objektid maapinnal mitme meetri võrra digitaalsetele andmetele.
Moonutused on tingitud asjaolust, et kõik satelliidid pildistavad suurel kiirusel Maa suhtes nurga all. Seetõttu hakkasid nad hiljuti objektide asukoha selgitamiseks kasutama foto- ja videovõtteid ning isegi autode jälgimist. Samuti on täpsete kaartide koostamiseks hädavajalik ortokorrektsioon – nurga all tehtud satelliidipiltide teisendamine rangelt vertikaalseks.
Satelliidilt saadud kartograafilised andmed nõuavad käsitsi korrigeerimist
Ja see on vaid jäämäe väike tipp. Ehitati uus hoone, jõele ilmus ford ja osa metsast raiuti maha – seda kõike on satelliidipiltide abil peaaegu võimatu kiiresti ja täpselt tuvastada. Sellistel juhtudel tulevad appi OpenStreetMap projekt ja sarnased sarnasel põhimõttel töötavad projektid.
OSM on 2004. aastal loodud mittetulunduslik projekt, mis on avatud platvorm globaalse geograafilise kaardi loomiseks. Igaüks saab anda oma panuse kaartide täpsuse parandamisse, olgu siis fotode, GPS-jälgede, videosalvestuste või lihtsate kohalike teadmiste kaudu. Selle teabe ja satelliidipiltide kombineerimisel luuakse kaardid, mis on reaalsusele võimalikult lähedased. Mõnes mõttes sarnaneb OSM-projekt Vikipeediaga, kus inimesed üle kogu maailma töötavad selle nimel, et luua tasuta teadmistebaasi.
Iga kasutaja saab iseseisvalt kaarte redigeerida ning pärast seda, kui projekti töötajad on need muudatused kontrollinud ja heaks kiitnud, muutub uuendatud kaart kõigile kättesaadavaks. Kaartide loomisel kasutatakse GPS-radasid ja satelliidipilte Bingist, Mapboxist ja DigitalGlobe'ist. Kaubanduspiirangute tõttu ei saa Google'i ja Yandexi kaarte kasutada.
Avatud kaardistamisprojektid võimaldavad igaühel osaleda täpsete kaartide loomisel
Geoandmeid kasutatakse objektide linkimiseks või teisaldamiseks satelliidipildilt. GPS-vastuvõtjat kasutades peate salvestama võimalikult palju rajapunkte mööda lineaarseid objekte (teed, rannajooned, rööpad jne) ja seejärel rakendama need satelliidipiltidele. Yelp, TripAdvisor, Foursquare ja teised vastutavad erinevate geograafilise asukohaga seotud objektide nimede värskendamise eest ning sisestavad need iseseisvalt OpenStreetMapi ja Google Mapsi.
Alumine joon
Edusammud ei seisa paigal ja kartograafia pole erand. Juba praegu luuakse masinõppel ja närvivõrkudel põhinevaid teenuseid, mis on võimelised iseseisvalt objekte lisama, tiheasustusalasid tuvastama ja kaarte analüüsima. Seni pole seda trendi veel eriti näha, kuid lähiajal ei pruugi inimesed üldse OSM-is kaarte redigeerida. Kartograafid usuvad, et tulevik peitub automatiseeritud kaardiloomes, kus masinnägemist hakatakse kasutama objektide modelleerimiseks sentimeetri täpsusega.
Massachusettsi kaasaegse kunsti muuseumis
Kaasaegsetel kartograafidel on palju lihtsam kui nende varasematel kolleegidel, kes koostasid ideaalsest kaugeltki kaugel oleva diagrammi, milles olid väga umbkaudsed arvutused objektide asukoha kohta. Kuni 20. sajandi alguseni muutus kartograafia aeglaselt ja kuigi selleks ajaks ei olnud peaaegu ühtegi tühja kohta, ei saanud kaardid täpsusega kiidelda.
Aerofotograafia ajastu algusega said kartograafid suurepärase tööriista, mis võimaldas koostada mis tahes territooriumi detailplaneeringut. Ideaalse navigeerimisvahendi loomiseks pidi satelliitpildistamine tegema tuhandeid aastaid tööd, kuid kartograafid seisid silmitsi uute probleemidega.
Kartograafiliste probleemide ja vigade lahendamise tööriistana ilmus OpenStreetMap (OSM) projekt, mille andmetel on meie teenus MAPS.ME olemas. OSM sisaldab tohutul hulgal andmeid: mitte ainult visandatud satelliidipilte, vaid ka teavet, mida teavad ainult kohalikud elanikud. Täna räägime teile üksikasjalikumalt, kuidas reaalne maailm digiteeritakse ja sellest saab kaart.
Piirkonna fotosalvestus
See kaart on 14 000 aastat vana
Esimesed kaardid ilmusid primitiivse ajaloo perioodil. Jõekäänakud, mäeharjad, kuristikud, kivised tipud, loomarajad – kõik objektid olid tähistatud lihtsate sälkudega, laineliste ja sirgjoontega. Järgnevad kaardid ei olnud esimestest skemaatilistest joonistest kaugel.
Kompassi, teleskoobi, sekstandi ja muude merenavigatsiooniinstrumentide leiutamine ning sellele järgnenud suurte geograafiliste avastuste periood tõi kaasa kartograafia õitsengu, kuid kaardid polnud ikka veel piisavalt täpsed. Erinevate instrumentide ja matemaatiliste meetodite kasutamine ei suutnud probleemi lahendada – kaardid joonistas ju inimene looduses loodud kirjelduste või diagrammide abil.
Uus etapp kartograafia arengus algas topograafilise mõõdistamisega. Maapinna mõõdistustööd topograafiliste kaartide valmistamiseks algasid esimest korda 16. sajandil ning esimesed aerofototopograafilised uuringud raskesti ligipääsetavates piirkondades tehti 1910. aastatel. Venemaal koostasid topograafid kasutades nii katastri- kui ka kurikuulsaid “Kindralstaabi kaarte”, mille täpsus ja katvus oli tol ajal enneolematu.
Näide dekrüpteerimisest eelmise sajandi keskpaigast
Pärast aerofotograafiat on vaja pikka ja keerukat dekrüpteerimist. Pildil olevad objektid tuleb identifitseerida ja ära tunda, määrata nende kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed omadused ning tulemused registreerida. Dekrüpteerimismeetod põhineb objektide optiliste ja geomeetriliste omaduste fotograafilise reprodutseerimise mustritel, samuti nende ruumilise asukoha vahelistel suhetel. Lihtsamalt öeldes võetakse arvesse kolme tegurit: optika, pildi geomeetria ja ruumiline paigutus.
Reljeefandmete saamiseks kasutatakse kontuurkombineeritud ja stereotopograafilisi meetodeid. Esimese meetodi puhul määratakse geodeetiliste instrumentide abil otse maapinnal pinna olulisemate punktide kõrgused ning seejärel joonistatakse aerofotodele kontuurjoonte asend. Stereotopograafiline meetod hõlmab kahe pildi osalist kattumist, nii et igaüks neist kujutab sama maastiku piirkonda. Stereoskoobis näeb see ala välja nagu kolmemõõtmeline kujutis. Järgmisena määratakse selle mudeli abil maastikupunktide kõrgused instrumentide abil.
Satelliitpildistamine
Satelliidi stereopaari näide
Satelliidid töötavad stereopiltide loomisel sarnaselt. Teavet reljeefi kohta (ja palju muid andmeid, sealhulgas radari interferomeetria - digitaalsete maastikumudelite konstrueerimine, maapinna ja struktuuride nihkete ja deformatsioonide määramine) annavad radar ja optilised satelliidid Maa kaugseireks.
Ülikõrge eraldusvõimega satelliidid ei pildista kõike (lõputumatud Siberi metsad ei vaja kõrget eraldusvõimet), vaid tellimisel konkreetse territooriumi jaoks. Selliste satelliitide hulka kuuluvad näiteks Sentinel (orbiidil on radaripildistamise eest vastutav Sentinel-1, Maa pinna optilist pildistamist teostav ja taimestikku uuriv Sentinel-2 ning maailmamere seisundit jälgiv Sentinel-3).
Landsat 8 pilt Los Angelesest
Satelliidid saadavad andmeid mitte ainult nähtavas spektris, vaid ka infrapunas (ja mitmes teises). Inimsilmale nähtamatute spektrivahemike andmed võimaldavad analüüsida pinnatüüpe, jälgida põllukultuuride kasvu, tuvastada tulekahjusid ja palju muud.
Los Angelese kujutis sisaldab elektromagnetilise spektri ribasid, mis vastavad (Landsat 8 terminoloogias) ribadele 4-3-2. Landsat tähistab punase, rohelise ja sinise sensoriga vastavalt 4, 3 ja 2. Nende andurite piltide kombineerimisel kuvatakse täisvärviline pilt.
Andmeid võtavad vastu ja töötlevad satelliitide omanikud ja ametlikud levitajad – DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defense and Space jt. Meie riigis on peamised satelliidipiltide tarnijad "", "" ja "".
Paljud teenused on üles ehitatud USA geoloogiateenistuse (USGS) ja NASA globaalse maamõõtmise (GLS) andmekogumitele. GLS saab andmeid eelkõige projektist Landsat, mis on alates 1972. aastast tootnud reaalajas satelliidipilte kogu planeedist. Landsati abil saate teavet kogu maakera pinna ja selle viimaste aastakümnete jooksul toimunud muutuste kohta. Just see projekt jääb kõigi avalike kaardistamisteenuste väikeses mahus Maa kaugseireandmete peamiseks allikaks.
MODISe vaatenurgast
Skaneeriv spektroradiomeeter MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) asub satelliitidel Terra ja Aqua, mis on osa NASA EOS (Earth Observing System) integreeritud programmist. Saadud piltide eraldusvõime on jämedam kui enamikul teistel satelliitidel, kuid katvus võimaldab igapäevast globaalset kujutiste kogumist peaaegu reaalajas. Multispektraalsed andmed on kasulikud maapinna, ookeani ja atmosfääri analüüsimisel, võimaldades kiiresti (sõna otseses mõttes mõne tunni jooksul) uurida pilvede, lume, jää, veekogude muutusi, taimestiku seisundit, jälgida üleujutuste, tulekahjude dünaamikat, jne.
Lisaks satelliitidele on "vertikaalsel" mõõdistamisel veel üks paljutõotav valdkond - andmete hankimine droonidelt. Nii saadabki firma põllumaad filmima droone (harvemini kvadrokoptereid) – see osutub säästlikumaks kui satelliidi või lennuki kasutamine.
Satelliidid pakuvad tohutul hulgal teavet ja suudavad pildistada kogu Maad, kuid ettevõtted tellivad andmeid ainult vajaliku piirkonna kohta. Satelliidipiltide kõrge hinna tõttu eelistavad ettevõtted suurte linnade territooriume üksikasjalikult kirjeldada. Kõik, mida peetakse outbackiks, filmitakse tavaliselt väga üldiselt. Pideva pilvisusega piirkondades teevad satelliidid üha rohkem pilte, saavutades selged pildid ja suurendades kulusid. Kuid mõned IT-ettevõtted saavad endale lubada piltide ostmist tervetest riikidest. Näiteks Bing Maps.
Vektorkaardid koostatakse satelliidipiltide ja välimõõtmiste põhjal. Töödeldud vektorandmeid müüakse ettevõtetele, kes prindivad paberkaarte ja/või loovad kaardistamisteenuseid. Ise satelliidipiltide abil kaartide joonistamine on kallis, mistõttu eelistavad paljud ettevõtted osta Google Maps API-l või Mapbox SDK-l põhineva valmislahenduse ja arendada seda koos oma kartograafidega.
Probleemid satelliitkaartidega
Lihtsamal juhul piisab moodsa kaardi joonistamiseks satelliidipildi või selle fragmendi tegemisest ja kõigi objektide ümberjoonistamisest redaktoris või mõnes veebipõhises interaktiivse kaardilooja teenuses. Esmapilgul on ülaltoodud OSM-i näites kõik korras – teed näevad välja sellised, nagu nad välja nägema peavad. Kuid see on ainult esmapilgul. Tegelikult ei vasta need digitaalsed andmed tegelikule maailmale, kuna need on objektide tegeliku asukoha suhtes moonutatud ja nihkunud.
Satelliit pildistab suurel kiirusel nurga all, pildistamise aeg on piiratud, pildid on kokku liimitud... Vead kattuvad, mistõttu hakati kaartide koostamiseks kasutama maapinnal foto- ja videopildistamist, aga ka geoinfot. -autode jälgimine, mis on ilmselge tõend teatud marsruudi olemasolust.
Näide fotost, millel tekkis kehva ortorektatsiooni tõttu probleem: jäljed lebasid ideaalselt vee lähedal, kuid paremal mäel libisesid
Maastik, pildistamistingimused ja kaamera tüüp mõjutavad piltide moonutusi. Moonutuste kõrvaldamise ja algse kujutise ortograafiliseks projektsiooniks muutmise protsessi, st selliseks, kus maastiku iga punkti vaadeldakse rangelt vertikaalselt, nimetatakse ortorektifikatsiooniks.
Selle tulemusena pildi pikslite ümberjaotumine
Satelliidi kasutamine, mis filmiks ainult antud punkti kohal, on kallis, seega toimub filmimine nurga all, mis võib ulatuda 45 kraadini. Alates sadade kilomeetrite kõrguselt põhjustab see olulisi moonutusi. Täpsete kaartide loomiseks on kvaliteetne ortorekteerimine ülioluline.
Kaardid kaotavad kiiresti oma tähtsuse. Kas olete avanud uue parkla? Kas olete ehitanud ümbersõidutee? Kas pood on kolinud teisele aadressile? Kõigil neil juhtudel muutuvad territooriumi aegunud fotod kasutuks. Rääkimata sellest, et paljud olulised detailid, olgu selleks jõel asuv forder või metsarada, pole kosmosest piltidel näha. Seetõttu on kaartide kallal töötamine protsess, mille jaoks on võimatu lõplikku punkti panna.
Kuidas OpenStreetMap tehakse
Satelliidipildile kaardi loomisel tuleb esimese sammuna rajaandmete abil teed joonistada. Kuna rajad kirjeldavad liikumist geograafilistes koordinaatides, on nende järgi lihtne kindlaks teha, kus täpselt tee läbib. Seejärel joonistatakse kõik muud objektid. Puuduvad ja pindalaobjektid luuakse piltidest ning objektide kuuluvust tähistavad või neid taustainfoga täiendavad allkirjad võetakse vaatlustest või registritest.
Erineva teabega täidetud kaardi koostamiseks kasutatakse geograafilist infosüsteemi (GIS), mis on loodud töötama geoandmetega - nende analüüsimiseks, teisendamiseks, analüüsimiseks ja trükkimiseks. GIS-i abil saate luua oma kaardi mis tahes andmete visualiseerimisega. Kaartide GIS-i saate lisada andmeid Rosstatist, omavalitsustest, ministeeriumidest, osakondadest – kõik nn georuumilised andmed.
Kust geoandmed pärinevad?
Seega nihutatakse satelliidipilte tegelikkuse suhtes mitukümmend meetrit. Tõeliselt täpse kaardi tegemiseks tuleb end relvastada navigaatori (GPS-vastuvõtja) või tavalise telefoniga. Seejärel salvestage oma telefoni vastuvõtja või rakenduse abil maksimaalne rajapunktide arv. Salvestamine toimub mööda maapinnal asuvaid lineaarseid objekte - sobivad jõed ja kanalid, rajad, sillad, raudtee- ja trammirööpad jne.
Ühestki rajast ei piisa kunagi ühegi lõigu jaoks – ka need ise salvestatakse teatud veatasemega. Seejärel joondatakse satelliidi substraat mitme erinevatel aegadel salvestatud rajaga. Muu teave on võetud avatud allikatest (või annetatud andmepakkujalt).
Raske on ette kujutada kaarte ilma teabeta erinevate ettevõtete kohta. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ja teised koguvad kohalikke andmeid GPS-positsiooniga seotud organisatsioonide kohta. Kogukond (sh kohalike ettevõtete otseesindajad) sisestab iseseisvalt andmeid OpenStreetMapi ja Google Mapsi. Kõik suured võrgud ei taha ise teabe lisamisega vaeva näha, seetõttu pöördutakse ettevõtete (ja teiste) poole, kes aitavad kaartidele filiaale paigutada ja andmeid ajakohasena hoida.
Mõnikord lisatakse mobiilirakenduste kaudu kaartidele infot reaalmaailma objektide kohta – kohe, põllul, on inimesel võimalus kartograafilisi andmeid täpselt uuendada. Selleks on MAPS.ME-s sisseehitatud kaardiredaktor, mille kaudu lähevad uuendatud andmed otse OpenStreetMap andmebaasi. Teabe õigsust kontrollivad teised OSM-i kogukonna liikmed. Teisest küljest sisestatakse OSM-i andmed MAPS.ME-sse "toores" kujul. Enne kui need kasutaja nutitelefoni ekraanile ilmuvad, töödeldakse ja pakendatakse.
Tulevik: närvivõrkude kaardistajad
Territooriumide geograafilised omadused
Teie piirkonna põhjalikud geograafilised omadused.
Sellele küsimusele vastates peaksite järgima järgmist plaani:
1. Territooriumi geograafiline asukoht. Maa pindala. Piirid. Territooriumi loomulik “karkass” (peamised loodusobjektid). EGP territoorium. Territooriumi sotsiaalmajanduslik “raamistik” (linnad ja peamised transporditeed).
2. Territooriumi arengulugu. Territooriumi arengu etapid. Avastajad, uurijad, uurijad. Toponüümia.
3. Territooriumi loodusvarade potentsiaal. Looduslikud tingimused ja ressursid. Territoriaalsed kombinatsioonid. Maastikud. Looduslike tingimuste ja ressursside hindamine talu vajadusteks.
4. Populatsiooni suurus. Demograafiline olukord. Ränded. Linnastumine. Koostis, struktuur. Rahvad. Keeled. Religioonid. Arveldamine.
5. Majapidamine. Tööstus. Põllumajandus. Transport. Spetsialiseerumisharud. Osalemine geograafilises tööjaotuses.
6. Territooriumi arendamise probleemid: keskkonna-, demograafilised, sotsiaalsed jne.
Kaasaegne kartograafia on viimastel aastatel läbi teinud olulisi muutusi
topograafiliste kaartide loomise tehnoloogiad. Hetkel peamised tooted
Roskartograafia ettevõtted on muutunud digitaalseks,
elektroonilised kaardid, geograafilised infosüsteemid, ortofotokaardid, ortofotokaardid.
Ortomosaiik koos digitaalse topograafilise kaardiga parandab visuaalset
topograafilise teabe tajumine üldiselt on see väärtuslik neile, kes seda vajavad
ruumiteavet oma tegevuse iseloomu järgi ja samas ta seda ei ole
topograaf (kartograaf), tal on raske tajuda kaartide tavapäraseid topograafilisi märke
ja plaanid. Uute toodete loomine nõuab traditsiooniliste loomismeetodite kombineerimist
topograafilised kaardid uute kaasaegsete meetoditega.
Kõrvuti välitöödega (mõõtmised) kasutatakse laialdaselt kaugmõõtmisi.
maa sondeerimise meetodid. Aerofotograafia: mustvalge, värviline, spektrosonaalne ja
termopildistamine; Maapinna kosmosefotograafia erinevates spektrivööndites.
Kaugseire meetodite kasutamine võimaldab kiiresti katta
suured maa-alad (ka raskesti ligipääsetavad) ja vastu võtta
vajalik teave kõigi objektide kohta, samuti kaasaegse riistvara olemasolul
tarkvarasüsteemid nende materjalide ülitäpsete mõõtmiste tegemiseks.
Hetkel on Sevzapgeoinform keskusel mitu meetodit
digitaalse sihtasutuse loomine:
PCM-i (originaalkartograafilised materjalid) kasutamine – DPC-d (lüümikud) skannitakse
püsiladu, millest valmistatakse kartograafiatehastes trükitud dokumendid
“ARM-RASTER2” loob digitaalse kaardi. Selle tehnoloogia hea asi on see, et saate seda teha
vektoriseerida üle poole kaardi sisust automaatrežiimis, sest DPH on
jaotus vastavalt kaardi sisule (reljeef, hüdrograafia, metsatäidised ja hüdrograafia,
kontuur, kombinatsioon). Tehnoloogia on vastuvõetav keskmise mõõtkava jaoks (1:10 000 – 1:1 000 000).
Maapinna mõõdistusmaterjalide põhjal: tahheomeetriline uuring, mõnikord isegi lineaarne mõõdistus. see,
Reeglina mitte suuri võttealasid. Mõnikord on soovitav tulistada ilma
suur suletud ala maastikul välimeetodil ja seejärel VIDAR tüüpi skanneril,
võimaldab skaneerida kartograafilisi materjale kuni 13,5 mm jäigal alusel,
Skaneerime need maamõõtmismaterjalid, lingime rastrid ja vektoriseerime need.
Sevzapgeoinformi keskuses on tänapäeval üks peamisi topograafilise loomise meetodeid
kaardid, sealhulgas digitaalsed topograafilised kaardid, on stereotopograafilised
meetod. Kaart luuakse nii nullist kui ka aktualiseerimisest (uuendamisest). Need. minimaalne väli
töötab, maksimaalne lauatöö, mis vähendab kulusid ja lühendab loomistsüklit
topograafiline kaart.
Nüüd on meie Keskusel kaasaegne tehniline baas, mis vastab kõrgele tasemele
rahvusvahelistele standarditele ja võimaldab teil luua digitaalseid topograafilisi kaarte kõrge
täpsusega ja lühikese ajaga. Meil on: RC30 – kiire aerofotokaamera
objektiivi eraldusvõime (kaalutud keskmine 110 rida millimeetri kohta); PAV30 –
gürostabiliseeriv platvorm, mis korrigeerib lennuki kalde-, kalde- ja triivinurki ajal
aerofotograafia aeg; ASCOT – riistvara-tarkvara juhtimissüsteem
lendamine ja pildistamiskeskuste koordinaatide saamine GPS-satelliitide abil;
Flykin Suite+ - GPS-andmete järeltöötlusprogramm; ORIMA - kohandamisprogramm
fotogrammeetrilised mõõtmised, kasutades pildistamiskeskuste koordinaate alates
GPS-i määratlused; DSW500 on fotogrammeetriline skanner, mis võimaldab teil skannida
fotopilt eraldusvõimega 5 mikronit; SD2000 – analüütiline fotogrammeetriline
jaam. Kõik ülaltoodud seadmed on valmistatud Šveitsis (firma
Digitaalsete topograafiliste kaartide koostamiseks kasutame digitaalset
loodud fotogrammeetrilised kompleksid, nagu "PHOTOMOD" ja "TSFS".
Vene arendajad, mis võimaldavad teostada fotogrammeetrilist kompleksi
töötab (sh ortofotokaartide loomine) otse arvutis kasutades
Stereoprillid või stereokinnitused.
Topograafilise baasi loomise protsess stereotopograafiliselt
● Aerofotograafia plaani-kõrguse ettevalmistamise välitööd. Märgistus
tuvastamine enne aerofotograafia sooritamist (minimaalselt). Kui piirkond
eelseisev töö on täis palju kontuure ja neid kontuure saab määrata
aerofotodel 0,1 mm täpsusega loodud kaardi mõõtkavas, siis planeeritud
kõrguse võrdlust saab teha juba lõpetatud materjalide abil
aerofotograafia.
● Aerofotograafia koos pildistamiskeskuste koordinaatide määramisega (kasutades
riist- ja tarkvara kompleks ASCOT).
● Topograafiliste plaanide koostamise tehnoloogia kohustuslik komponent
stereotopograafiline meetod on fotograafia dekodeerimine
pilt, mis seisneb maastikuobjektide äratundmises fotol,
nende omaduste kindlaksmääramine. Dekodeerimine võib olla väli- või kontoritöö.
Sagedamini põllu ja kontori kombinatsioonis, olenevalt topograafiast
teadmised uuringuvaldkonnast ja töövaldkonna vastuvõetud tehnoloogilisest skeemist
dekrüpteerimine toimub enne või pärast kontorit.
● Aerofotode skannimine täpsust rahuldavate parameetritega
topograafiline alus.
● Digitaalse topograafilise kaardi aluse loomine
stereotopograafiline meetod fotogrammeetrilistes jaamades.
● Digibaasi konverteerimine Kliendi tarkvaratooteks ja kohaletoimetamine
digitaalne topograafiline kaart vastavalt GOST-i, OST-i, regulatiivsetele nõuetele
tehnilised dokumendid, Klient.
● Konkreetse GIS-i kirjutamine vastloodud (praeguse) abil
digitaalne topograafiline kaart.
● Toodete üleandmine Kliendile.
Otse programmis "PHOTOMOD" tegi keskus suure hulga tööd, et luua
digitaalne kaart mõõtkavas 1:25 000 Taimõri ala 23 000 km² suurusel alal. Oli
teostatud kõik tööd: fototrianguleerimine, nivelleerimine, digi ehitamine
maastikumudelid ja ortofotokaartide loomine. Samal aastal alustame loomist
digitaalsed kaardid ja ortofotokaardid samas tarkvarapaketis, mis katavad juba 50 000 ala
Sellel saidil töötamise tehnoloogia oli järgmine:
1. Kilede skannimine. (aeronegatiivid olid varem trükitud
lüümikud).
2. Võrdlusvõrgu fotogrammeetriline paksenemine.
3. Digitaalse maastikumudeli ehitamine.
4. Ortofotokaartide loomine üksikutest stereopaaridest.
5. Ortomosaiikide õmblemine üksikutest stereopaaridest oleku paigutuse trapetsis
mastaabis vastavalt tehnilistele kirjeldustele.
6. Ortofotokaartide tõlgendamine ja digitaalsete kaartide koostamine.
7. Üksikute digikaartide nomenklatuuride ühendamine ühtseks digitaalseks väljaks.
Kilesid skaneeriti Musteki Paragon A3 PRO skanneriga koos
eraldusvõime 1200 dpi. Sisse viidud geomeetriliste moonutuste parandamiseks
printimisskanner, skannitud faili töötles programm ScanCorrect
(töötanud firma “Rakurs”). Seejärel AT moodulis (Photomod süsteem)
võrdlusvõrgu fotogrammeetriline paksenemine. Järgmisena importisime StereoDraw moodulisse
reljeef (horisontaalid, mis on varem digiteeritud vanade topograafiliste kaartide abil),
stereorežiimis kontrollisime, kas vana reljeef “istub” mudeli pinnal, kui üldse
Mõnikord oli reljeefis muutusi, mõnikord korrigeeriti stereoskoopilisi horisontaaljooni.
Reljeef muudeti StereoDraw moodulist DTM mooduliks struktuursete joonte ja
ehitas digitaalse maastikumudeli ning selle põhjal iga stereopaari ortofotokaardi ja
„visati“ VectOri moodulisse. Moodulis VectOr õmmeldi üksikud stereopaarid
üksikud trapetsid mõõtkavas 1:25 000, 1:50 000 ja 1:100 000, oleku paigutus. Kõrval
ortomosaiikide pilt ArcView programmis, kasutades välja ja
kontoritõlge, koostati digitaalsed topograafilised kaardid
skaala 1: 25 000.
6 kuu jooksul Photomod süsteemis (see aeg sisaldab koolitust süsteemis töötamiseks)
Keskuses töödeldi kuni trapetsikujuliste ortofotode valmistamiseni umbes 700
aerofotod – see viitab sellele, et see süsteem on täielikult töökorras.
Photomodi süsteemis töötades oli meil mitmeid parendusettepanekuid
Photomod süsteemid ja kui Rakursi ettevõte, nagu meile tundub, võtab neid arvesse, siis Photomod ainult
saab kasu ja tugevdab veelgi oma positsiooni fotogrammeetrilise töötlemise turul
aerofotograafia materjalid.
Juba 10 aastat on digitaalsetes fotogrammeetriajaamades (DPS) rakendatud digitaalse fotogrammeetria meetodeid laialdaselt kasutatud Roscartography tootmisettevõtetes digitaalsete kaartide ja plaanide koostamiseks ja värskendamiseks ning muud tüüpi toodete hankimiseks kosmosematerjalidel. Oluliseks verstapostiks digitaalsete meetodite kasutuselevõtul tootmisse oli Roskartografiya juhi 19. veebruaril 2001 välja antud juhis CFS-i eeliskasutuse kohta tööstusettevõtetes. Dokumendis nõuti kõigi tehniliste projektide esitamist CFS-i digitaalsete kaartide ja plaanide loomise ja värskendamise võimaluste kohta.
TsFS-i väljatöötamine algas TsNIIGAIKis koos riikliku teadus- ja tootmisettevõttega "Geosystem" (Ukraina) 1995. aastal ja esimene tootmisettevõte 1997. aastal. Üks esimesi ettevõtteid selles valdkonnas, kes selle arenduse kõige edukamalt ellu viinud ja teinud olulise panuse uute meetodite väljatöötamisse ja nende täiustamisel abi pakkumisse andsid BaltAGP, NovgorodAGP, YuzhAGP. Tänaseks kasutavad tööstusettevõtted enam kui 1000 digitaalset jaama, mis võimaldab neid pidada põhiliseks tehniliseks tööriistaks, mis lahendab kõik topograafilise kaardistamise peamised ülesanded, sealhulgas kogu suuremahuliste seeriate digitaalsete andmekeskuste loomine, värskendamine ja üldistamine. kosmosepilte, ortofotokaartide ja fotokaartide hankimist, digitaalsete kirjastamiste originaalide ettevalmistamist ja muude toodete vastuvõtmist. Loodud digitaalsete kaartide infotugi vastab Roscartography ja Vene Föderatsiooni Kaitseministeeriumi Peastaabi VTU nõuetele, mis võimaldab hankida regulatiivse toote teisendamiseks teisteks topograafilisteks ja geograafilisteks infosüsteemideks.
2. Tehnoloogiliste protsesside automatiseerimine
Võrreldes varem kasutatud meetoditega võimaldab DFS automatiseerida mitmeid töömahukaid ja rutiinseid protsesse digitaalsete topograafiliste kaartide (DTC) ja plaanide (DTP) loomise ja värskendamise tehnoloogiates, sealhulgas:
- Stereomudeli automaatne taastamine fotogrammeetrilise võrgu reguleerimise tulemuste põhjal;
- Objektide automaatne genereerimine ja graafiline kuvamine kartograafiliste mallide abil kogu skaala ulatuses;
- Loodud kaartide kvaliteedikontrolli protsesside automatiseerimine;
- Punktide automaatne tuvastamine fotogrammeetrilise ploki ja eraldi stereopaari kujutiste sisemise, suhtelise ja välise orientatsiooni etapis;
- DEM-i automaatne ehitamine tavalise või ebakorrapärase ruudustiku abil;
- Kontuurjoonte automaatne ehitamine etteantud reljeefse lõiguga;
- automaatne lisakontuuride ehitamine olemasolevate vahekõrgustega reljeefsektsioonide alusel;
- DEM-i automaatne ehitamine mööda horisontaalseid jooni;
- automaatne ortofoto pildi loomine ploki kohta;
- Järgmise töödeldava pildi (stereopaari) automaatne laadimine objekti stereojoonistamisel;
- Stereoskoopiline kontuuride ja pikettide kogumine automaatses stereotuvastusrežiimis.
3. Tehnoloogia ja tarkvara täiustamine
3.1. Fotogrammeetriline paksenemine
Mõõdistamise õigustuse fotogrammeetrilise paksenemise tehnoloogia tagab digitaalse foto triangulatsiooni reaalajas, s.o. sidepunktide mõõtmise protsessis korrigeeritakse saadud andmeid reguleerimistulemuste juhtimisega. See võimaldab lokaliseerida ja kiiresti kõrvaldada võimalikud mõõtmisvead, vältides nende kuhjumist. On-line tehnoloogia juurutamiseks on CFS-i tarkvarasse integreeritud tehnikateaduste doktori poolt välja töötatud tuntud Photocomi tarkvarapakett. I.T. Antipov. Kondensatsioonitehnoloogia eripäraks on võimalus kuvada samaaegselt monitori ekraanil kõiki mõõdetud võrgupunkti kujutavaid külgnevaid pilte. See lähenemine võimaldab paremini kasutada meetodeid sama nimega punktide automaatseks tuvastamiseks kõigil kattuvatel piltidel ja visuaalselt jälgida võimalikke vigu.
Fotogrammeetrilise kondensatsiooni tulemusena saadud kujutiste välise orientatsiooni elemente kasutatakse järgnevates töötlusprotsessides (DEM, ortofoto, kaardistamine). Hiljutised tehnoloogia ja tarkvara täiustused on seotud triangulatsiooniploki koostamisega digitaalse ploki paigutusega, ühe suure ploki ehitamisega, kasutades mitut eelnevalt mõõdetud ja reguleeritud külgnevat plokki, reguleerimistulemuste stereoskoopilise juhtimise automatiseerimist, ploki ehitamine, mis põhineb lennul, millel on lüngad kujutistes, "augud" ploki sees. Kontrollpunktide fotokontuuride ja koordinaatide saamiseks mälupangaga kokkulepitud formaatides on välja töötatud tarkvara.
3.2. Digitaalse kõrgusmudeli saamine
Ortorektifikatsiooni reljeefi kohta digitaalse teabe hankimise tehnoloogia, digitaalse andmekeskuse kõrgmäestikuosa ja digitaalse andmekeskuse loomine põhineb stereoskoopilisel pilditöötlusel. Stereoskoopiline maastiku omandamine kasutab automaatset, interaktiivset või käsitsi
režiimid või nende kombinatsioonid.
Massachusettsi kaasaegse kunsti muuseumis
Kaasaegsetel kartograafidel on palju lihtsam kui nende varasematel kolleegidel, kes koostasid ideaalsest kaugeltki kaugel oleva diagrammi, milles olid väga umbkaudsed arvutused objektide asukoha kohta. Kuni 20. sajandi alguseni muutus kartograafia aeglaselt ja kuigi selleks ajaks ei olnud peaaegu ühtegi tühja kohta, ei saanud kaardid täpsusega kiidelda.
Aerofotograafia ajastu algusega said kartograafid suurepärase tööriista, mis võimaldas koostada mis tahes territooriumi detailplaneeringut. Ideaalse navigeerimisvahendi loomiseks pidi satelliitpildistamine tegema tuhandeid aastaid tööd, kuid kartograafid seisid silmitsi uute probleemidega.
Kartograafiliste probleemide ja vigade lahendamise tööriistana ilmus OpenStreetMap (OSM) projekt, mille andmetel on meie teenus MAPS.ME olemas. OSM sisaldab tohutul hulgal andmeid: mitte ainult visandatud satelliidipilte, vaid ka teavet, mida teavad ainult kohalikud elanikud. Täna räägime teile üksikasjalikumalt, kuidas reaalne maailm digiteeritakse ja sellest saab kaart.
Piirkonna fotosalvestus
Näide dekrüpteerimisest eelmise sajandi keskpaigast
Pärast aerofotograafiat on vaja pikka ja keerukat dekrüpteerimist. Pildil olevad objektid tuleb identifitseerida ja ära tunda, määrata nende kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed omadused ning tulemused registreerida. Dekrüpteerimismeetod põhineb objektide optiliste ja geomeetriliste omaduste fotograafilise reprodutseerimise mustritel, samuti nende ruumilise asukoha vahelistel suhetel. Lihtsamalt öeldes võetakse arvesse kolme tegurit: optika, pildi geomeetria ja ruumiline paigutus.
Reljeefandmete saamiseks kasutatakse kontuurkombineeritud ja stereotopograafilisi meetodeid. Esimese meetodi puhul määratakse geodeetiliste instrumentide abil otse maapinnal pinna olulisemate punktide kõrgused ning seejärel joonistatakse aerofotodele kontuurjoonte asend. Stereotopograafiline meetod hõlmab kahe pildi osalist kattumist, nii et igaüks neist kujutab sama maastiku piirkonda. Stereoskoobis näeb see ala välja nagu kolmemõõtmeline kujutis. Järgmisena määratakse selle mudeli abil maastikupunktide kõrgused instrumentide abil.
Satelliitpildistamine
WorldView-1 satelliidi stereopaari näide
Satelliidid töötavad stereopiltide loomisel sarnaselt. Teavet reljeefi kohta (ja palju muid andmeid, sealhulgas radari interferomeetria - digitaalsete maastikumudelite konstrueerimine, maapinna ja struktuuride nihkete ja deformatsioonide määramine) annavad radar ja optilised satelliidid Maa kaugseireks.
Ülikõrge eraldusvõimega satelliidid ei pildista kõike (lõputumatud Siberi metsad ei vaja kõrget eraldusvõimet), vaid tellimisel konkreetse territooriumi jaoks. Selliste satelliitide hulka kuuluvad näiteks Landsat ja Sentinel (orbiidil on Sentinel-1, mis vastutab radaripildistamise eest, Sentinel-2, mis teostab optilist pildistamist Maa pinnast ja uurib taimestikku ning Sentinel-3, mis jälgib maailma ookeanide seisundit ).
Landsat 8 pilt Los Angelesest
Satelliidid saadavad andmeid mitte ainult nähtavas spektris, vaid ka infrapunas (ja mitmes teises). Inimsilmale nähtamatute spektrivahemike andmed võimaldavad analüüsida pinnatüüpe, jälgida põllukultuuride kasvu, tuvastada tulekahjusid ja palju muud.
Los Angelese kujutis sisaldab elektromagnetilise spektri ribasid, mis vastavad (Landsat 8 terminoloogias) ribadele 4-3-2. Landsat tähistab punase, rohelise ja sinise sensoriga vastavalt 4, 3 ja 2. Nende andurite piltide kombineerimisel kuvatakse täisvärviline pilt.
Andmeid võtavad vastu ja töötlevad satelliitide omanikud ja ametlikud levitajad – DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defense and Space jt. Meie riigis on peamised satelliidipiltide tarnijad Russian Space Systems, Sovzond ja Scanex.
Paljud teenused on üles ehitatud USA geoloogiateenistuse (USGS) ja NASA globaalse maamõõtmise (GLS) andmekogumitele. GLS saab andmeid eelkõige projektist Landsat, mis on alates 1972. aastast tootnud reaalajas satelliidipilte kogu planeedist. Landsati abil saate teavet kogu maakera pinna ja selle viimaste aastakümnete jooksul toimunud muutuste kohta. Just see projekt jääb kõigi avalike kaardistamisteenuste väikeses mahus Maa kaugseireandmete peamiseks allikaks.
Bahama MODISe vaatenurgast
Skaneeriv spektroradiomeeter MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) asub satelliitidel Terra ja Aqua, mis on osa NASA EOS (Earth Observing System) integreeritud programmist. Saadud piltide eraldusvõime on jämedam kui enamikul teistel satelliitidel, kuid katvus võimaldab igapäevast globaalset kujutiste kogumist peaaegu reaalajas.
Multispektraalsed andmed on kasulikud maapinna, ookeani ja atmosfääri analüüsimisel, võimaldades kiiresti (sõna otseses mõttes mõne tunni jooksul) uurida pilvede, lume, jää, veekogude muutusi, taimestiku seisundit, jälgida üleujutuste, tulekahjude dünaamikat, jne.
Lisaks satelliitidele on "vertikaalsel" mõõdistamisel veel üks paljutõotav valdkond - andmete hankimine droonidelt. Nii saadab ettevõte DroneMapper droone (harvemini kvadrokoptereid) põllumaad filmima – see osutub säästlikumaks kui satelliidi või lennuki kasutamine.
Satelliidid pakuvad tohutul hulgal teavet ja suudavad pildistada kogu Maad, kuid ettevõtted tellivad andmeid ainult vajaliku piirkonna kohta. Satelliidipiltide kõrge hinna tõttu eelistavad ettevõtted suurte linnade territooriume üksikasjalikult kirjeldada. Kõik, mida peetakse outbackiks, filmitakse tavaliselt väga üldiselt. Pideva pilvisusega piirkondades teevad satelliidid üha rohkem pilte, saavutades selged pildid ja suurendades kulusid. Kuid mõned IT-ettevõtted saavad endale lubada piltide ostmist tervetest riikidest. Näiteks Bing Maps.
Vektorkaardid koostatakse satelliidipiltide ja välimõõtmiste põhjal. Töödeldud vektorandmeid müüakse ettevõtetele, kes prindivad paberkaarte ja/või loovad kaardistamisteenuseid. Ise satelliidipiltide abil kaartide joonistamine on kallis, mistõttu eelistavad paljud ettevõtted osta Google Maps API-l või Mapbox SDK-l põhineva valmislahenduse ja arendada seda koos oma kartograafidega.
Probleemid satelliitkaartidega
Lihtsamal juhul piisab moodsa kaardi joonistamiseks satelliidipildi või selle fragmendi tegemisest ja kõigi objektide ümberjoonistamisest redaktoris või mõnes veebipõhises interaktiivse kaardilooja teenuses. Esmapilgul on ülaltoodud OSM-i näites kõik korras – teed näevad välja sellised, nagu nad välja nägema peavad. Kuid see on ainult esmapilgul. Tegelikult ei vasta need digitaalsed andmed tegelikule maailmale, kuna need on objektide tegeliku asukoha suhtes moonutatud ja nihkunud.
Satelliit pildistab suurel kiirusel nurga all, pildistamise aeg on piiratud, pildid on kokku liimitud... Vead kattuvad, mistõttu hakati kaartide koostamiseks kasutama maapinnal foto- ja videopildistamist, aga ka geoinfot. -autode jälgimine, mis on ilmselge tõend teatud marsruudi olemasolust.
Näide fotost, millel tekkis kehva ortorektatsiooni tõttu probleem: jäljed lebasid ideaalselt vee lähedal, kuid paremal mäel libisesid
Maastik, pildistamistingimused ja kaamera tüüp mõjutavad piltide moonutusi. Moonutuste kõrvaldamise ja algse kujutise ortograafiliseks projektsiooniks muutmise protsessi, st selliseks, kus maastiku iga punkti vaadeldakse rangelt vertikaalselt, nimetatakse ortorektifikatsiooniks.
Pildi pikslite ümberjaotumine ortokorrektsiooni tulemusena
Satelliidi kasutamine, mis filmiks ainult antud punkti kohal, on kallis, seega toimub filmimine nurga all, mis võib ulatuda 45 kraadini. Alates sadade kilomeetrite kõrguselt põhjustab see olulisi moonutusi. Täpsete kaartide loomiseks on kvaliteetne ortorekteerimine ülioluline.
Kaardid kaotavad kiiresti oma tähtsuse. Kas olete avanud uue parkla? Kas olete ehitanud ümbersõidutee? Kas pood on kolinud teisele aadressile? Kõigil neil juhtudel muutuvad territooriumi aegunud fotod kasutuks. Rääkimata sellest, et paljud olulised detailid, olgu selleks jõel asuv forder või metsarada, pole kosmosest piltidel näha. Seetõttu on kaartide kallal töötamine protsess, mille jaoks on võimatu lõplikku punkti panna.
Kuidas OpenStreetMap tehakse
Pilt
Satelliidipildile kaardi loomisel tuleb esimese sammuna rajaandmete abil teed joonistada. Kuna rajad kirjeldavad liikumist geograafilistes koordinaatides, on nende järgi lihtne kindlaks teha, kus täpselt tee läbib. Seejärel joonistatakse kõik muud objektid. Puuduvad ja pindalaobjektid luuakse piltidest ning objektide kuuluvust tähistavad või neid taustainfoga täiendavad allkirjad võetakse vaatlustest või registritest.
Erineva teabega täidetud kaardi koostamiseks kasutatakse geograafilist infosüsteemi (GIS), mis on loodud töötama geoandmetega - nende analüüsimiseks, teisendamiseks, analüüsimiseks ja trükkimiseks. GIS-i abil saate luua oma kaardi mis tahes andmete visualiseerimisega. Kaartide GIS-i saate lisada andmeid Rosstatist, omavalitsustest, ministeeriumidest, osakondadest – kõik nn georuumilised andmed.
Kust geoandmed pärinevad?
Seega nihutatakse satelliidipilte tegelikkuse suhtes mitukümmend meetrit. Tõeliselt täpse kaardi tegemiseks tuleb end relvastada navigaatori (GPS-vastuvõtja) või tavalise telefoniga. Seejärel salvestage oma telefoni vastuvõtja või rakenduse abil maksimaalne rajapunktide arv. Salvestamine toimub mööda maapinnal asuvaid lineaarseid objekte - sobivad jõed ja kanalid, rajad, sillad, raudtee- ja trammirööpad jne.
Ühestki rajast ei piisa kunagi ühegi lõigu jaoks – ka need ise salvestatakse teatud veatasemega. Seejärel joondatakse satelliidi substraat mitme erinevatel aegadel salvestatud rajaga. Muu teave on võetud avatud allikatest (või annetatud andmepakkujalt).
Raske on ette kujutada kaarte ilma teabeta erinevate ettevõtete kohta. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ja teised koguvad kohalikke andmeid GPS-positsiooniga seotud organisatsioonide kohta. Kogukond (sh kohalike ettevõtete otseesindajad) sisestab iseseisvalt andmeid OpenStreetMapi ja Google Mapsi. Kõik suured võrgud ei taha ise info lisamisega vaeva näha, seetõttu pöördutakse ettevõtete poole (Brandify, NavAds, Mobilosoft jt), kes aitavad kaartidele harusid paigutada ja andmeid ajakohasena hoida.
Mõnikord lisatakse mobiilirakenduste kaudu kaartidele infot reaalmaailma objektide kohta – kohe, põllul, on inimesel võimalus kartograafilisi andmeid täpselt uuendada. Selleks on MAPS.ME-s sisseehitatud kaardiredaktor, mille kaudu lähevad uuendatud andmed otse OpenStreetMap andmebaasi. Teabe õigsust kontrollivad teised OSM-i kogukonna liikmed. Teisest küljest sisestatakse OSM-i andmed MAPS.ME-sse "toores" kujul. Enne kui need kasutaja nutitelefoni ekraanile ilmuvad, töödeldakse ja pakendatakse.
Tulevik: närvivõrkude kaardistajad
Facebook teatas, et kasutasid satelliidipiltidelt teede leidmiseks masinõppe algoritme. Kuid faktikontrolli tegid juba inimesed, kes teid kontrollisid ja OSM-i andmetega “liimisid”.
Geosildiga fotode jagamise teenus Mapillary lisas eelmisel aastal funktsiooni, mis pakub objektipiltide semantilist segmenteerimist. Tegelikult suutsid nad kujutised eraldada eraldi pikslirühmadeks, mis vastavad ühele objektile, määrates samal ajal igas piirkonnas objekti tüübi. Inimesed teevad seda väga lihtsalt – näiteks suudab enamik meist tuvastada ja leida piltidelt autosid, jalakäijaid, maju. Arvutitel oli aga tohutul hulgal andmemahus raske navigeerida.
Kasutades süvaõpet konvolutsioonilises närvivõrgus, suutis Mapillary automaatselt tuvastada 12 objektikategooriat, mida maanteel kõige sagedamini leidub. Nende meetod võimaldab teha edusamme muude arvutinägemisprobleemide lahendamisel. Liikuvate objektide (näiteks pilved ja sõidukid) kokkulangevusi ignoreerides saab lähteandmete kahemõõtmeliseks või stereoskoopiliseks kujutiseks teisendamise protsesside ahelat oluliselt parandada. Mapillary semantiline segmenteerimine võimaldab teil saada ligikaudse hinnangu taimestiku tiheduse või kõnniteede olemasolu kohta mõnes linnapiirkonnas.
Närvivõrk jagas Moskva edelaosa tsoonideks sõltuvalt arengutüübist
CityClassi projekt analüüsib linnaarengu tüüpe närvivõrgu abil. Linna funktsionaalse tsoneeringu kaardi tegemine on pikk ja üksluine, kuid arvutiga saab treenida eristama tööstustsooni elamupiirkonnast ja ajaloolist hoonet mikrorajoonist.
Stanfordi teadlaste rühm koolitas närvivõrku, et ennustada vaesuse taset Aafrikas päevaste ja öiste satelliidipiltide abil. Esmalt leiab ruudustik üles majade ja teede katused ning seejärel võrdleb seda alade öise valgustuse andmetega.
Kogukond jätkab esimeste sammude järgimist automaatse kaardiloome vallas ja juba kasutab mõne objekti joonistamiseks arvutinägemist. On raske kahelda, et tulevik ei kuulu mitte ainult inimeste, vaid ka masinate loodud kaartidele.