Ihmiskunta on aina tarvinnut karttoja. Merimiehet ja matkailijat olivat jo satoja vuosia sitten kartoittaneet maanosien, useimpien saarten, suurten jokien ja vuorten sijainnin. 1900-luvun alkuun mennessä maailmankartalla ei ollut käytännössä enää "valkoisia" paikkoja jäljellä, mutta silti useimpien esineiden sijainnin tarkkuus jätti paljon toivomisen varaa.
Tältä kartat näyttivät 1500-luvulla: Francis Draken matka maailman ympäri, kiinnitä huomiota maanosien ääriviivoihin
Kartografian kehityksessä ilmaantui uusi kierros alueen ilmakuvausmahdollisuuden ja myöhemmin satelliittijärjestelmien ansiosta. Lopulta ihmiset pystyivät ratkaisemaan tuhat vuotta vanhan ongelman - luomaan ihanteellisen orientaatioobjektin mahdollisimman tarkasti. Mutta silloinkaan kaikki ongelmat eivät olleet ohi.
Oli tarpeen luoda työkalu, joka pystyisi käsittelemään satelliittikuvien lisäksi myös tietoa, jonka esimerkiksi vain paikalliset asukkaat voisivat tietää. Näin ilmestyivät OpenStreetMap (OSM)- ja Wikimapia-palvelut. Keskustellaan yksityiskohtaisemmin siitä, kuinka todellinen maailma digitoidaan ja kartoitetaan.
Maaston korjaaminen
Ensimmäiset kartat ilmestyivät tuhansia vuosia sitten. Tietenkin nämä olivat epätavallisia karttoja nykyisessä mielessä, mutta pikemminkin kaavioita, joissa suorat ja aaltoilevat viivat kuvasivat jokien, merien, vuorenhuippujen jne. mutkia. Äskettäin löydettiin samanlainen kaavamainen kartta Madridin alueista, jotka ovat peräisin noin 14 tuhatta vuotta.
Myöhemmin keksittiin kompassi, teleskooppi, sekstantti ja muut navigointilaitteet, jotka suurten maantieteellisten löytöjen aikana mahdollistivat tuhansien maantieteellisten kohteiden tutkimisen ja piirtämisen suuressa mittakaavassa. Hämmästyttävä esimerkki tästä on Juan de la Cosin kartta, joka on päivätty 1500-luvulla. On viime vuosituhannen puoliväli, jota pidetään kartografian kukoistusaikana. Noihin aikoihin keksittiin peruskarttaprojektiot, matemaattiset menetelmät ja karttojen rakentamisen periaatteet. Tämä ei kuitenkaan riittänyt tarkkojen karttojen luomiseen.
Juan de la Cosin kartta, 1500. Siinä on jo Uuden maailman ääriviivat
Uusi vaihe kartografiassa alkoi alueen topografisilla maanmittauksilla ja myöhemmin ilmamittauksilla. Ensimmäiset valokuvat vaikeapääsyisistä alueista otettiin lentokoneesta vuonna 1910. Alueen ilmakuvauksen jälkeen seuraa monimutkainen kuvan dekoodausprosessi. Jokainen kohde on tunnistettava, laadulliset ja määrälliset ominaisuudet tunnistettava ja tulokset kirjattava. Yksinkertaisesti sanottuna sinun on otettava huomioon kolme perustekijää: kuvan optiikka, sen geometria ja sijainti avaruudessa.
Seuraavaksi tulee maaston luomisvaihe. Tätä tarkoitusta varten käytetään ääriviivayhdistelmää ja stereotopografista menetelmää. Ensimmäisessä määritetään geodeettisten instrumenttien avulla alueen pääkorkeudet ja sitten kuviin piirretään maantieteellisten kohteiden ääriviivat. Toisessa menetelmässä kaksi valokuvaa asetetaan päällekkäin siten, että saadaan kolmiulotteisen kuvan vaikutelma alueesta, ja sitten ohjauskorkeudet määritetään instrumenttien avulla.
Ilmakuvauksen tulo 1900-luvulla mahdollisti tarkempien karttojen luomisen ja maaston huomioimisen
Satelliittikuvaus
Nykyään maa- ja ilmakuvausta tehdään yhä vähemmän, ja ne on korvattu Maan kaukokartoitussatelliiteilla. Satelliittikuvat tarjoavat nykyaikaisille kartoittajille paljon laajemmat mahdollisuudet. Reliefitietojen lisäksi satelliittikuvat auttavat rakentamaan stereokuvia, luomaan digitaalisia maastomalleja, määrittämään esineiden siirtymiä ja muodonmuutoksia ja niin edelleen.
Satelliitit voidaan karkeasti jakaa tavanomaisiin ja ultrakorkeaan resoluutioon. Taigan tai valtameren kuvaaminen ei luonnollisesti vaadi kovin korkealaatuisia valokuvia, ja tietyillä alueilla tai tehtävissä ultrakorkealla resoluutiolla kuvaavat satelliitit ovat yksinkertaisesti välttämättömiä. Tällaisia satelliitteja ovat esimerkiksi Landsat- ja Sentinel-mallit, jotka vastaavat maailmanlaajuisista ympäristö- ja turvallisuustutkimuksista jopa 10 metrin paikkatarkkuudella.
Satelliittikuvauksen aikakausi on tuonut karttojen tarkkuuden 10 metriin
Satelliitit lähettävät säännöllisesti teratavuja dataa useissa spektreissä: näkyvässä, infrapuna- ja joissakin muissa spektreissä. Ihmissilmälle näkymätön spektrin tiedot mahdollistavat kohokuvion, ilmakehän, valtameren tilan, tulipalojen ja jopa maataloussatojen kasvun seurannan.
Satelliittien tiedot vastaanottavat ja käsittelevät suoraan niiden omistajat tai viralliset jakelijat, kuten DigitalGlobe, Airbus Defense and Space ja muut. Pääasiassa Landsat-projektista saatujen Global Land Survey (GLS) -tietojen pohjalta on luotu monia erilaisia palveluita. Landsat-satelliitit ovat tuottaneet reaaliaikaisia kuvia koko maapallosta vuodesta 1972 lähtien. Juuri tämä projekti on edelleen kaikkien karttapalveluiden pääasiallinen tietolähde pienten karttojen suunnittelussa.
Satelliittikuvat tarjoavat laajan valikoiman tietoja koko maan pinnasta, mutta yritykset ostavat yleensä valokuvia ja dataa valinnaisesti ja tietyille alueille. Tiheästi asutuilla alueilla kuvat otetaan yksityiskohtaisesti, kun taas harvemmin asutuilla alueilla ne otetaan alhaisella resoluutiolla ja yleisesti. Pilvisillä alueilla satelliitit ottavat kuvia useita kertoja, kunnes ne saavuttavat halutun tuloksen.
Satelliittikuvien ja maastomittausten perusteella luodaan vektorikartat, jotka sitten myydään paperikarttoja tulostaville tai karttapalveluita luoville yrityksille (Google Maps, Yandex.Maps). Karttojen luominen itse satelliittitietojen perusteella on erittäin vaikeaa ja kallista, joten monet yritykset ostavat valmiita ratkaisuja Google Maps API:n tai Mapbox SDK:n pohjalta ja viimeistelevät sitten yksityiskohtia oman kartografiensa kanssa.
Ongelmia satelliittikuvien ja OpenStreetMapin kanssa
Teoriassa vektorikartan luomiseen tarvitset vain satelliittikuvan ja graafisen editorin tai palvelun, jolla voidaan piirtää kaikki objektit kuvasta. Mutta todellisuudessa kaikki ei ole aivan niin: melkein aina maan pinnalla olevat todelliset esineet eivät vastaa digitaalista dataa useilla metreillä.
Vääristymä johtuu siitä, että kaikki satelliitit ottavat valokuvia suurella nopeudella kulmassa Maahan nähden. Siksi äskettäin he alkoivat käyttää valokuva- ja videokuvausta ja jopa auton seurantaa esineiden sijainnin selvittämiseksi. Myös tarkkojen karttojen luomiseksi ortokorjaus on välttämätöntä - kulmassa otettujen satelliittikuvien muuntaminen täysin pystysuuntaisiksi kuviksi.
Satelliiteista vastaanotetut kartografiset tiedot vaativat manuaalisen korjauksen
Ja tämä on vain jäävuoren pieni huippu. Uusi rakennus rakennettiin, joelle ilmestyi kaamela ja osa metsästä kaadettiin - kaikki tämä on melkein mahdotonta havaita nopeasti ja tarkasti satelliittikuvien avulla. Tällaisissa tapauksissa OpenStreetMap-projekti ja vastaavat, jotka toimivat samalla periaatteella, tulevat apuun.
OSM on voittoa tavoittelematon vuonna 2004 perustettu projekti, joka on avoin alusta globaalin maantieteellisen kartan luomiseen. Kuka tahansa voi osallistua karttojen tarkkuuden parantamiseen joko valokuvien, GPS-reittien, videotallenteiden tai yksinkertaisen paikallistuntemuksen avulla. Yhdistämällä näitä tietoja ja satelliittikuvia syntyy karttoja, jotka ovat mahdollisimman lähellä todellisuutta. Jollain tapaa OSM-projekti on samanlainen kuin Wikipedia, jossa ihmiset ympäri maailmaa työskentelevät luodakseen ilmaisen tietopohjan.
Jokainen käyttäjä voi itsenäisesti muokata karttoja, ja kun projektihenkilöstö on tarkistanut ja hyväksynyt nämä muutokset, päivitetty kartta tulee kaikkien saataville. Bingin, Mapboxin ja DigitalGloben GPS-reittejä ja satelliittikuvia käytetään karttojen luomisen perustana. Kaupallisten rajoitusten vuoksi Google- ja Yandex-karttoja ei voi käyttää.
Avoimet kartoitusprojektit antavat kuka tahansa osallistua luomaan tarkkoja karttoja
Geodataa käytetään linkittämään tai siirtämään kohteita satelliittikuvasta. GPS-vastaanottimen avulla sinun on tallennettava mahdollisimman monta jälkipistettä lineaaristen kohteiden (teet, rannikot, raideraiteet jne.) varrella ja liitettävä ne sitten satelliittikuviin. Yelp, TripAdvisor, Foursquare ja muut vastaavat erilaisten maantieteelliseen sijaintiin linkitettyjen kohteiden nimien päivittämisestä ja syöttämisestä itsenäisesti OpenStreetMapiin ja Google Mapsiin.
Bottom line
Edistys ei pysähdy, eikä kartografia ole poikkeus. Koneoppimiseen ja hermoverkkoihin perustuvia palveluita luodaan jo nyt, ja ne pystyvät itsenäisesti lisäämään kohteita, tunnistamaan tiheästi asuttuja alueita ja analysoimaan karttoja. Toistaiseksi tämä trendi ei ole vielä kovin näkyvä, mutta lähitulevaisuudessa ihmisten ei ehkä tarvitse muokata karttoja OSM:ssä ollenkaan. Kartografit uskovat, että tulevaisuus on automaattisessa karttojen luomisessa, jossa konenäön avulla mallinnetaan kohteita senttimetrin tarkkuudella.
Massachusettsin nykytaiteen museossa
Nykyaikaisilla kartografeilla on paljon helpompaa kuin entisillä kollegoillaan, jotka loivat kaukana ihanteellisesta kaaviosta, jossa on erittäin karkeita laskelmia esineiden sijainnista. 1900-luvun alkuun saakka kartografia muuttui hitaasti, ja vaikka tyhjiä kohtia ei siihen aikaan ollut juurikaan jäljellä, kartat eivät voineet ylpeillä tarkkuudella.
Ilmakuvauksen aikakauden alkaessa kartografit saivat erinomaisen työkalun, jonka avulla he pystyivät laatimaan yksityiskohtaisen suunnitelman mistä tahansa alueesta. Satelliittikuvauksen piti tehdä tuhansia vuosia työ ideaalisen navigointityökalun luomiseksi, mutta kartografit kohtasivat uusia ongelmia.
Kartografisten ongelmien ja virheiden ratkaisun työkaluksi ilmestyi OpenStreetMap (OSM) -projekti, jonka tietojen perusteella MAPS.ME-palvelumme on olemassa. OSM sisältää valtavan määrän dataa: ei vain hahmoteltuja satelliittikuvia, vaan myös tietoa, jonka vain paikalliset asukkaat tietävät. Tänään kerromme sinulle yksityiskohtaisemmin, kuinka todellinen maailma digitalisoituu ja siitä tulee kartta.
Kuvatallennus alueelta
Tämä kartta on 14 000 vuotta vanha
Ensimmäiset kartat ilmestyivät primitiivisen historian aikana. Joen mutkat, harjut, rotkot, kalliohuiput, eläinten polut - kaikki kohteet oli merkitty yksinkertaisilla lovilla, aaltoilevilla ja suorilla viivoilla. Myöhemmät kartat eivät olleet kaukana ensimmäisistä kaavamaisista piirustuksista.
Kompassin, kaukoputken, sekstantin ja muiden merenkulkulaitteiden keksiminen ja sitä seurannut suurten maantieteellisten löytöjen aika johti kartografian kukoistukseen, mutta kartat eivät silti olleet riittävän tarkkoja. Erilaisten instrumenttien ja matemaattisten menetelmien käyttö ei pystynyt ratkaisemaan ongelmaa - kartathan piirsi ihminen luonnossa luotujen kuvausten tai kaavioiden avulla.
Uusi vaihe kartografian kehityksessä alkoi topografisilla mittauksilla. Maanmittaustyöt topografisten karttojen tuottamiseksi aloitettiin ensimmäisen kerran 1500-luvulla, ja ensimmäiset ilmakuvatopografiset tutkimukset vaikeapääsyisistä alueista tehtiin 1910-luvulla. Venäjällä topografit ovat luoneet sekä kiinteistörekisteri- että pahamaineisia ”Kenraalin esikuntakarttoja”, joiden tarkkuus ja kattavuus oli tuolloin ennennäkemätöntä.
Esimerkki salauksen purkamisesta viime vuosisadan puolivälistä
Ilmakuvauksen jälkeen tarvitaan pitkä ja monimutkainen salauksen purkuvaihe. Kuvassa olevat kohteet on tunnistettava ja tunnistettava, niiden laadulliset ja määrälliset ominaisuudet on selvitettävä ja tulokset kirjattava. Salauksen purkumenetelmä perustuu esineiden optisten ja geometristen ominaisuuksien valokuvausmalleihin sekä niiden avaruudellisen sijainnin välisiin suhteisiin. Yksinkertaisesti sanottuna kolme tekijää otetaan huomioon: optiikka, kuvan geometria ja spatiaalinen sijoitus.
Reliefitietojen saamiseksi käytetään ääriviivayhdistelmiä ja stereotopografisia menetelmiä. Ensimmäisessä menetelmässä pinnan tärkeimpien pisteiden korkeudet määritetään suoraan maasta geodeettisilla instrumenteilla ja sitten piirretään ääriviivojen sijainti ilmakuviin. Stereotopografinen menetelmä sisältää kahden kuvan osittaisen päällekkäisyyden niin, että jokainen niistä kuvaa samaa maaston aluetta. Stereoskoopissa tämä alue näyttää kolmiulotteiselta kuvalta. Seuraavaksi tätä mallia käyttämällä maastopisteiden korkeudet määritetään instrumenttien avulla.
Satelliittikuvaus
Esimerkki stereoparista satelliitista
Satelliitit toimivat samalla tavalla stereokuvien luomisessa. Tiedot kohokuviosta (ja monet muut tiedot, mukaan lukien tutkainterferometria - digitaalisten maastomallien rakentaminen, maan pinnan ja rakenteiden siirtymien ja muodonmuutosten määrittäminen) tarjoavat tutka- ja optiset satelliitit Maan kaukokartoitusta varten.
Erittäin korkearesoluutioiset satelliitit eivät kuvaa kaikkea (loputtomat Siperian metsät eivät tarvitse korkeaa resoluutiota), vaan tilauksesta tietylle alueelle. Tällaisia satelliitteja ovat esimerkiksi Sentinel (kiertoradalla ovat tutkakuvauksesta vastaava Sentinel-1, maanpinnan optista kuvantamista ja kasvillisuutta tutkiva Sentinel-2 sekä maailman valtamerten tilaa tarkkaileva Sentinel-3).
Landsat 8 kuva Los Angelesista
Satelliitit lähettävät dataa paitsi näkyvässä spektrissä myös infrapunasauna (ja useissa muissa). Tiedot ihmissilmälle näkymättömistä spektrialueista mahdollistavat pintatyyppien analysoinnin, sadon kasvun seuraamisen, tulipalojen havaitsemisen ja paljon muuta.
Los Angelesin kuva sisältää sähkömagneettisen spektrin kaistat, jotka vastaavat (Landsat 8 -terminologiassa) kaistaa 4-3-2. Landsat määrittelee punaiset, vihreät ja siniset anturit numeroiksi 4, 3 ja 2. Täysvärinen kuva tulee näkyviin, kun näiden antureiden kuvat yhdistetään.
Tiedot vastaanottavat ja käsittelevät satelliittien omistajat ja viralliset jakelijat - DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defense and Space ja muut. Maassamme tärkeimmät satelliittikuvien toimittajat ovat "", "" ja "".
Monet palvelut perustuvat Yhdysvaltain geologisen tutkimuskeskuksen (USGS) ja NASA:n Global Land Survey (GLS) -tietosarjoihin. GLS vastaanottaa tietoja ensisijaisesti Landsat-projektista, joka on tuottanut reaaliaikaisia satelliittikuvia koko planeetalta vuodesta 1972 lähtien. Landsatilla saat tietoa koko maapallon pinnasta ja sen muutoksista viime vuosikymmeninä. Juuri tämä projekti on edelleen tärkein maapallon kaukokartoitustietojen lähde pienissä mittakaavassa kaikille julkisille karttapalveluille.
MODIS-näkökulmasta
MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) pyyhkäisyspektroradiometri sijaitsee Terra- ja Aqua-satelliiteilla, jotka ovat osa NASAn EOS- (Earth Observing System) -ohjelmaa. Tuloksena saatujen kuvien resoluutio on karkeampi kuin useimpien muiden satelliittien, mutta peitto mahdollistaa päivittäisen maailmanlaajuisen kuvien keräämisen lähes reaaliajassa. Monispektridata on hyödyllinen maan pinnan, valtameren ja ilmakehän analysointiin, jolloin voit nopeasti (kirjaimellisesti muutamassa tunnissa) tutkia muutoksia pilvissä, lumessa, jäässä, vesistöissä, kasvillisuuden tilassa, seurata tulvien, tulipalojen dynamiikkaa, jne.
Satelliittien lisäksi on toinen lupaava "pystysuuntaisen" mittauksen alue - tietojen hankkiminen droneista. Näin yritys lähettää drooneja (harvemmin nelikoptereita) kuvaamaan viljelysmaata - se osoittautuu edullisemmaksi kuin satelliitin tai lentokoneen käyttäminen.
Satelliitit tarjoavat valtavan määrän tietoa ja voivat kuvata koko maapallon, mutta yritykset tilaavat tietoja vain tarvitsemalleen alueelle. Satelliittikuvien korkeiden kustannusten vuoksi yritykset haluavat yksityistää suurten kaupunkien alueita. Kaikki mitä pidetään outbackina, kuvataan yleensä hyvin yleisellä tasolla. Jatkuvasti pilvisillä alueilla satelliitit ottavat yhä enemmän kuvia, mikä takaa selkeän kuvan ja lisää kustannuksia. Joillakin IT-yrityksillä on kuitenkin varaa ostaa kuvia kokonaisista maista. Esimerkiksi Bing Maps.
Vektorikartat luodaan satelliittikuvien ja kenttämittausten perusteella. Käsitellyt vektoritiedot myydään yrityksille, jotka painavat paperikarttoja ja/tai luovat kartoituspalveluita. Karttojen piirtäminen itse satelliittikuvilla on kallista, joten monet yritykset ostavat mieluummin Google Maps API:hen tai Mapbox SDK:hen perustuvan valmiin ratkaisun ja kehittävät sitä oman kartografiensa kanssa.
Ongelmia satelliittikarttojen kanssa
Yksinkertaisimmassa tapauksessa nykyaikaisen kartan piirtämiseen riittää, että otat satelliittikuvan tai sen fragmentin ja piirrät kaikki kohteet uudelleen editorissa tai jossain online-interaktiivisessa kartanluontipalvelussa. Ensi silmäyksellä yllä olevassa OSM:n esimerkissä kaikki on kunnossa - tiet näyttävät siltä, miltä niiden pitäisi näyttää. Mutta tämä on vain ensi silmäyksellä. Itse asiassa tämä digitaalinen tieto ei vastaa todellista maailmaa, koska se on vääristynyt ja siirtynyt suhteessa esineiden todelliseen sijaintiin.
Satelliitti ottaa kuvia kulmassa suurella nopeudella, kuvausaika on rajoitettu, kuvat liimataan yhteen... Virheet menevät päällekkäin, joten karttojen luomiseen alettiin käyttää valokuva- ja videokuvausta maassa sekä geo -autojen seuranta, mikä on ilmeinen todiste tietyn reitin olemassaolosta.
Esimerkki valokuvasta, jossa ongelma ilmeni huonon ortorektioinnin takia: jäljet olivat täydellisesti lähellä vettä, mutta oikealla olevalla vuorella ne luisuivat
Maasto, kuvausolosuhteet ja kameratyyppi vaikuttavat vääristymien esiintymiseen kuvissa. Prosessia, jossa vääristymät poistetaan ja alkuperäinen kuva muunnetaan ortografiseksi projektioksi, toisin sanoen sellaiseksi, jossa maaston kutakin pistettä tarkkaillaan tiukasti pystysuorassa, kutsutaan ortorektifikaatioksi.
Seurauksena on kuvan pikselien uudelleenjakauma
On kallista käyttää satelliittia, joka kuvaa vain tietyn pisteen yli, joten kuvaaminen suoritetaan kulmassa, joka voi olla 45 astetta. Satojen kilometrien korkeudelta tämä johtaa merkittäviin vääristymiin. Tarkkojen karttojen luomiseksi korkealaatuinen ortorektio on elintärkeää.
Kartat menettävät nopeasti merkityksensä. Oletko avannut uuden parkkipaikan? Oletko rakentanut ohikulkutien? Onko kauppa muuttanut toiseen osoitteeseen? Kaikissa näissä tapauksissa vanhentuneet valokuvat alueesta tulevat hyödyttömiksi. Puhumattakaan siitä, että monet tärkeät yksityiskohdat, olipa kyseessä kaakela joella tai polku metsässä, eivät näy kuvissa avaruudesta. Siksi karttojen parissa työskenteleminen on prosessi, jossa on mahdotonta asettaa lopullista pistettä.
Kuinka OpenStreetMap tehdään
Kun luot karttaa satelliittikuvaan, ensimmäinen askel on piirtää tiet jälkitietojen avulla. Koska jäljet kuvaavat liikettä maantieteellisissä koordinaateissa, on niistä helppo määrittää tarkasti, missä tie kulkee. Sitten kaikki muut kohteet piirretään. Kuvista luodaan puuttuvat ja aluekohteet ja havainnoista tai rekistereistä otetaan esineiden omistajuutta osoittavat tai niitä taustatiedoilla täydentävät allekirjoitukset.
Erilaisilla tiedoilla täytetyn kartan luomiseen käytetään paikkatietojärjestelmää (GIS), joka on suunniteltu toimimaan geotietojen kanssa - sen analysointia, muuntamista, analytiikkaa ja tulostamista varten. GIS:n avulla voit luoda oman karttasi visualisoimalla kaikki tiedot. Voit lisätä Rosstatin, kuntien, ministeriöiden ja osastojen tietoja - kaikki niin sanottuja paikkatietotietoja - karttojen paikkatietojärjestelmään.
Mistä geotiedot ovat peräisin?
Joten satelliittikuvat ovat siirtyneet todellisuuteen useilla kymmenillä metreillä. Todella tarkan kartan tekemiseksi sinun on aseistauduttava navigaattorilla (GPS-vastaanotin) tai tavallisella puhelimella. Ja sitten, käyttämällä puhelimesi vastaanotinta tai sovellusta, tallenna enimmäismäärä reittipisteitä. Tallennus suoritetaan pitkin lineaarisia kohteita, jotka sijaitsevat maassa - joet ja kanavat, polut, sillat, rautatie- ja raitiovaunuradat jne.
Yksi kappale ei koskaan riitä mihinkään jaksoon - ne myös itse tallennetaan tietyllä virhetasolla. Tämän jälkeen satelliittisubstraatti kohdistetaan useisiin eri aikoina tallennettuihin raitoihin. Kaikki muut tiedot on otettu avoimista lähteistä (tai tiedontoimittajan lahjoittamia).
On vaikea kuvitella kortteja ilman tietoja eri yrityksistä. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ja muut keräävät paikallista tietoa GPS-sijaintiin linkitetyistä organisaatioista. Yhteisö (mukaan lukien paikallisten yritysten suorat edustajat) syöttää itsenäisesti tietoja OpenStreetMapiin ja Google Mapsiin. Kaikki suuret verkot eivät halua vaivautua lisäämään tietoja itse, joten he kääntyvät yritysten (ja muiden) puoleen, jotka auttavat sijoittamaan sivukonttoreita karttoihin ja pitämään tiedot ajan tasalla.
Joskus tietoa todellisista kohteista lisätään karttoihin mobiilisovellusten kautta - heti, kentällä, henkilöllä on mahdollisuus päivittää karttatiedot tarkasti. Tätä tarkoitusta varten MAPS.ME:ssä on sisäänrakennettu karttaeditori, jonka kautta päivitetyt tiedot menevät suoraan OpenStreetMap-tietokantaan. Tietojen oikeellisuuden varmistavat muut OSM-yhteisön jäsenet. Toisaalta OSM:n tiedot syötetään MAPS.ME:hen "raaka" muodossa. Ennen kuin ne näkyvät käyttäjän älypuhelimen näytöllä, ne käsitellään ja pakataan.
Tulevaisuus: neuroverkkokartoittimet
Alueiden maantieteelliset ominaisuudet
Alueesi kattavat maantieteelliset ominaisuudet.
Kun vastaat tähän kysymykseen, sinun tulee noudattaa seuraavaa suunnitelmaa:
1. Alueen maantieteellinen sijainti. Maan pinta-ala. Rajat. Alueen luonnollinen "kehys" (tärkeimmät luonnonkohteet). EGP:n alueella. Alueen sosioekonominen "kehys" (kaupungit ja tärkeimmät liikennereitit).
2. Alueen kehityshistoria. Alueen kehittämisen vaiheet. Löytäjät, tutkijat, tutkijat. Toponymy.
3. Alueen luonnonvarapotentiaali. Luonnolliset olosuhteet ja luonnonvarat. Alueelliset yhdistelmät. Maisemat. Luonnonolojen ja resurssien arviointi maatilan tarpeisiin.
4. Väestön koko. Demografinen tilanne. Muuttoliikkeet. Kaupungistuminen. Koostumus, rakenne. Kansat. Kieli (kielet. Uskonnot. Ratkaisu.
5. Siivous. Ala. Maatalous. Kuljetus. Erikoistumisalat. Osallistuminen maantieteelliseen työnjakoon.
6. Aluekehityksen ongelmat: ympäristölliset, demografiset, sosiaaliset jne.
Nykyaikainen kartografia on kokenut merkittäviä muutoksia viime vuosina
teknologiat topografisten karttojen luomiseen. Tällä hetkellä päätuotteet
Roskartografiayrityksistä on tullut digitaalisia,
sähköiset kartat, maantieteelliset tietojärjestelmät, ortokuvakartat, ortokuvakartat.
Ortomosaiikki yhdistettynä digitaaliseen topografiseen karttaan parantaa visuaalista näköä
topografisten tietojen käsitys yleensä, tämä on arvokasta niille, jotka tarvitsevat
paikkatietoa toimintansa luonteen vuoksi, ja samalla hän ei ole sitä
topografi (karttaja), hänen on vaikea havaita karttojen tavanomaisia topografisia merkkejä
ja suunnitelmia. Uusien tuotteiden luominen edellyttää perinteisten luomismenetelmien yhdistelmää
topografiset kartat uusilla, moderneilla menetelmillä.
Kenttätöiden (mittausten) ohella etämittauksia käytetään laajasti.
maan luotausmenetelmiä. Ilmakuvaus: mustavalkoinen, värillinen, spektrosonaalinen ja
lämpökuvaus; avaruuskuvaus maan pinnasta eri spektrialueilla.
Kaukokartoitusmenetelmien käyttö mahdollistaa nopean peittämisen
suuria alueita maan pinnalla (mukaan lukien vaikeapääsyiset) ja vastaanottaa
tarvittavat tiedot kaikista kohteista sekä nykyaikaisen laitteiston läsnä ollessa
ohjelmistojärjestelmät näiden materiaalien korkean tarkkuuden mittausten suorittamiseen.
Tällä hetkellä Sevzapgeoinform-keskuksessa on useita menetelmiä
digitaalisen perustan luominen:
PCM:n (alkuperäisten kartografisten materiaalien) käyttö – DPC:t (kalvot) skannataan
pysyvä varasto, josta tulostetut asiakirjat valmistetaan kartografiikkatehtailla
"ARM-RASTER2" luo digitaalisen kartan. Tämän tekniikan hyvä puoli on, että voit
vektoroi yli puolet kartan sisällöstä automaattitilassa, koska DPH on
jako kartan sisällön mukaan (reljeef, hydrografia, metsätäytteet ja hydrografia,
ääriviiva, yhdistelmä). Tekniikka on hyväksyttävä keskikokoisille mittakaavoille (1:10 000 - 1:1 000 000).
Perustuu maanmittausmateriaaliin: takeometrinen mittaus, joskus jopa lineaarinen mittaus. Tämä,
Yleensä ei suuria kuvausalueita. Joskus on suositeltavaa ampua ilman
suuri suljettu maastoalue kenttämenetelmällä ja sitten VIDAR-tyyppisellä skannerilla,
mahdollistaa kartografisten materiaalien skannaamisen jäykällä alustalla 13,5 mm asti,
Skannaamme nämä maanmittausmateriaalit, linkitämme rasterit ja vektoroimme ne.
Sevzapgeoinform-keskuksessa on nykyään yksi tärkeimmistä topografisten luomismenetelmistä
kartat, mukaan lukien digitaaliset topografiset kartat, ovat stereotopografisia
menetelmä. Kartta luodaan tyhjästä, samoin kuin toteutus (päivitys). Nuo. minimikenttä
toimii, maksimi pöytätyö, mikä vähentää kustannuksia ja lyhentää luomissykliä
topografinen kartta.
Nyt Keskuksessamme on korkeatasoinen moderni tekninen perusta
kansainvälisiä standardeja, ja voit luoda digitaalisia topografisia karttoja korkealla
tarkkuudella ja lyhyessä ajassa. Meillä on: RC30 – nopea ilmakuvauskamera
linssin resoluutio (painotettu keskiarvo 110 viivaa millimetriä kohti); PAV30 –
gyrostabilisoiva alusta, joka korjaa lentokoneen nousu-, kallistus- ja ryömintäkulmat aikana
ilmakuvauksen aika; ASCOT – laitteisto-ohjelmisto ohjausjärjestelmä
valokuvauskeskusten lento ja koordinaattien saaminen GPS-satelliittien avulla;
Flykin Suite+ - GPS-tietojen jälkikäsittelyohjelma; ORIMA - säätöohjelma
fotogrammetriset mittaukset käyttämällä valokuvauskeskusten koordinaatteja
GPS-määritelmät; DSW500 on fotogrammetrinen skanneri, jonka avulla voit skannata
valokuvakuva, jonka resoluutio on 5 mikronia; SD2000 – analyyttinen fotogrammetrinen
asemalle. Kaikki yllä mainitut laitteet ovat Sveitsissä valmistettuja (yritys
Luodaksemme digitaalisia topografisia karttoja käytämme digitaalisia
luotuja fotogrammetrisia komplekseja, kuten "PHOTOMOD" ja "TSFS".
Venäläiset kehittäjät, jotka mahdollistavat fotogrammetrisen kompleksin suorittamisen
toimii (mukaan lukien ortokuvakarttojen luominen) suoraan tietokoneella käyttämällä
Stereolasit tai stereolisäkkeet.
Topografisen pohjan luominen stereotopografisesti
● Kenttätyötä ilmakuvauksen taso-korkeusvalmistelussa. Merkintä
tunnistaminen ennen ilmakuvausta (minimi). Jos alue
tuleva työ on täynnä monia ääriviivoja, ja nämä ääriviivat voidaan määrittää
ilmakuvissa 0,1 mm:n tarkkuudella luodun kartan mittakaavassa, sitten suunniteltu
korkeusreferenssi voidaan suorittaa jo valmiilla materiaaleilla
ilmakuvaus.
● Ilmakuvaus kuvauskeskusten koordinaattien määrittämisellä (käyttäen
laitteisto- ja ohjelmistokompleksi ASCOT).
● Pakollinen osa topografisten suunnitelmien laatimistekniikkaa
stereotopografinen menetelmä on valokuvan dekoodaus
kuva, joka koostuu maastokohteiden tunnistamisesta valokuvassa,
niiden ominaisuuksien määrittäminen. Dekoodaus voi olla kenttä tai toimisto.
Useammin kentän ja toimiston yhdistelmänä topografian mukaan
tutkimusalueen tuntemus ja työkentän omaksuttu teknologinen suunnitelma
salauksen purku suoritetaan ennen toimistoa tai sen jälkeen.
● Ilmakuvien skannaus tarkkuutta tyydyttävillä parametreilla
topografinen perusta.
● Luodaan suoraan digitaalisen topografisen kartan perusta
stereotopografinen menetelmä fotogrammetrisilla asemilla.
● Digitaalisen pohjan muuntaminen asiakkaan ohjelmistotuotteeksi ja toimitukseksi
digitaalinen topografinen kartta GOST:ien, OST:ien, säädösten vaatimusten mukaisesti
tekniset asiakirjat, asiakas.
● Tietyn GIS:n kirjoittaminen käyttämällä juuri luotua (nykyistä)
digitaalinen topografinen kartta.
● Tuotteiden siirto Asiakkaalle.
Suoraan "PHOTOMODissa" keskus teki suuren määrän työtä luodakseen
digitaalinen kartta mittakaavassa 1:25 000 23 000 km²:n alueella Taimyrin alueella. Oli
tehtiin kaikki työt: valokuvakolmio, tasoitus, digitaalisen rakentaminen
maastomallit ja ortokuvakarttojen luominen. Tänä samana vuonna aloitamme luomisen
digitaaliset kartat ja ortokuvakartat samassa ohjelmistopaketissa, joka kattaa jo 50 000 alueen
Työn tekniikka tällä sivustolla oli seuraava:
1. Piirtoheitinkalvojen skannaus. (antenninegatiivit on painettu aiemmin
kalvot).
2. Vertailuverkoston fotogrammetrinen paksuus.
3. Digitaalisen maastomallin rakentaminen.
4. Ortokuvakarttojen luominen yksittäisistä stereopareista.
5. Ortomosaiikien ompeleminen yksittäisistä stereopareista tila-asettelun puolisuunnikkaan
mittakaavassa teknisten eritelmien mukaisesti.
6. Ortokuvakarttojen tulkinta ja digitaalisten karttojen luominen.
7. Yksittäisten digitaalisten korttinimikkeiden liittäminen yhteen digitaaliseen kenttään.
Piirtoheitinkalvot skannattiin Mustekin Paragon A3 PRO -skannerilla
resoluutio 1200 dpi. Lisättyjen geometristen vääristymien korjaamiseksi
tulostusskanneri, skannattu tiedosto on käsitelty ScanCorrect-ohjelmalla
(kehittäjä "Rakurs"). Sitten AT-moduulissa (Photomod-järjestelmä)
viiteverkon fotogrammetrinen paksuuntuminen. Seuraavaksi tuotiin StereoDraw-moduuliin
kohokuvio (vaakasuorat, jotka on aiemmin digitoitu vanhoilla topografisilla kartoilla),
stereotilassa tarkistimme, "istuuko" vanha kohokuvio mallin pinnalla, jos sellaista on
Joskus kohokuviossa oli muutoksia, joskus stereoskooppisia vaakaviivoja korjattiin.
Reliefi muutettiin StereoDraw-moduulista DTM-moduuliksi rakennelinjojen ja
rakensi digitaalisen maastomallin ja sen pohjalta ortokuvakartan jokaisesta stereoparista ja
ne "heitettiin" VectOr-moduuliin. VectOr-moduulissa ommeltiin yksittäisiä stereopareja
yksittäiset puolisuunnikkaat mittakaavassa 1:25 000, 1:50 000 ja 1:100 000, tila-asettelu. Tekijä:
kuva ortomosaiikeista ArcView-ohjelmassa käyttämällä kenttää ja
toimistotulkinta, digitaaliset topografiset kartat luotiin
mittakaava 1: 25 000.
6 kuukauden sisällä Photomod-järjestelmässä (tähän aikaan sisältyy järjestelmässä työskentelyyn koulutus)
Keskuksessa käsiteltiin puolisuunnikkaan muotoisten ortovalokuvien tuotantoon asti noin 700 kappaletta
ilmakuvat - tämä viittaa siihen, että tämä järjestelmä on täysin toimintakunnossa.
Työskennellessämme Photomod-järjestelmässä meillä oli useita parannusehdotuksia
Photomod-järjestelmät ja jos Rakurs-yritys, kuten meistä näyttää, ottaa ne huomioon, Photomod vain
hyötyy ja vahvistaa edelleen asemaansa fotogrammetrisen käsittelyn markkinoilla
ilmakuvausmateriaalit.
Digitaalisissa fotogrammetriasemissa (DPS) toteutettuja digitaalisia fotogrammetrisia menetelmiä on jo 10 vuoden ajan käytetty laajasti Roscartographyn tuotantoyrityksissä digitaalisten karttojen ja suunnitelmien luomiseen ja päivittämiseen sekä muun tyyppisten tuotteiden hankkimiseen ilmailu- ja avaruusmateriaaleista. Tärkeä virstanpylväs digitaalisten menetelmien käyttöönotossa tuotantoon oli Roskartografiyan johtajan 19.2.2001 päivätty ohje CFS:n ensisijaisesta käytöstä teollisuusyrityksissä. Asiakirja edellytti, että kaikki tekniset projektit on toimitettava vaihtoehtoista digitaalisten karttojen ja suunnitelmien luomiseksi ja päivittämiseksi CFS:ssä.
TsFS:n kehittäminen aloitettiin TsNIIGAIKissa yhdessä valtion tiede- ja tuotantolaitoksen "Geosystem" (Ukraina) kanssa vuonna 1995 ja sen ensimmäinen tuotantokäyttöönotto vuonna 1997. Yksi ensimmäisistä alan yrityksistä, joka onnistui parhaiten toteuttamaan tämän kehityksen ja tehnyt Merkittävä panos uusien menetelmien kehittämiseen ja avun tarjoamiseen niiden jalostuksessa olivat BaltAGP, NovgorodAGP, YuzhAGP. Tähän mennessä teollisuusyritykset käyttävät yli 1000 digitaalista asemaa, minkä ansiosta niitä voidaan pitää teknisenä perustyökaluna, joka ratkaisee kaikki topografisen kartoituksen päätehtävät, mukaan lukien koko laajan sarjan digitaalisten tietokeskusten luominen, päivittäminen ja yleistäminen. ilmailu- ja avaruuskuvien hankkiminen, ortokuvakarttojen ja valokuvakarttojen hankkiminen, digitaalisten julkaisujen valmisteleminen ja muiden tuotteiden vastaanottaminen. Luotujen digitaalisten karttojen tietotuki täyttää Roscartographyn ja Venäjän federaation puolustusministeriön pääesikunnan VTU:n vaatimukset, mikä mahdollistaa säädöstuotteen saamisen muunnettavaksi muihin topografisiin ja maantieteellisiin tietojärjestelmiin.
2. Teknisten prosessien automatisointi
Aiemmin käytettyihin menetelmiin verrattuna DFS mahdollistaa useiden työvoimavaltaisten ja rutiiniprosessien automatisoinnin digitaalisten topografisten karttojen (DTC) ja suunnitelmien (DTP) luomiseen ja päivittämiseen liittyvissä teknologioissa, mukaan lukien:
- Stereomallin automaattinen palauttaminen fotogrammetrisen verkon säädön tulosten perusteella;
- Objektien automaattinen luominen ja graafinen näyttö käyttämällä kartografisia malleja koko mittakaavassa;
- Luotujen karttojen laadunvalvontaprosessien automatisointi;
- Pisteiden automaattinen tunnistaminen fotogrammetrisen lohkon ja erillisen stereoparin kuvien sisäisen, suhteellisen ja ulkoisen suuntauksen vaiheissa;
- DEM:n automaattinen rakentaminen käyttämällä säännöllistä tai epäsäännöllistä verkkoa;
- Automaattinen ääriviivojen rakentaminen tietyllä kohokuvioosalla;
- Automaattinen lisäääriviivojen rakentaminen perustuen olemassa oleviin kohokuvioihin, joissa on välikorkeus;
- DEM:n automaattinen rakentaminen vaakasuuntaisia linjoja pitkin;
- Automaattinen ortokuvan luominen lohkoa kohti;
- Seuraavan käsiteltävän kuvan automaattinen lataus (stereopari), kun stereo piirtää objektia;
- Stereoskooppinen kokoelma muotoja ja pikettejä automaattisessa stereotunnistustilassa.
3. Teknologian ja ohjelmistojen kehittäminen
3.1. Fotogrammetrinen paksuus
Mittausperustelun fotogrammetrisen paksuustekniikalla varmistetaan digitaalisten valokuvien kolmiomittaus reaaliajassa, ts. sidospisteiden mittausprosessissa saatuja tietoja säädetään säätötulosten ohjauksella. Näin voit paikallistaa ja poistaa nopeasti mahdolliset mittausvirheet ja estää niiden kertymisen. On-line-teknologian toteuttamiseksi CFS-ohjelmistoon on integroitu tekniikan tohtorin kehittämä tunnettu Photocom-ohjelmistopaketti. SE. Antipov. Kondensaatioteknologian ominaisuus on kyky näyttää samanaikaisesti näyttöruudulla kaikki vierekkäiset kuvat, jotka kuvaavat mitattua verkkopistettä. Tämä lähestymistapa mahdollistaa entistä täydellisemmin menetelmien samannimisen pisteiden automaattisen tunnistamisen kaikissa päällekkäisissä kuvissa ja mahdollisten virheiden visuaalisen seuraamisen.
Fotogrammetrisen kondensaation tuloksena saatujen kuvien ulkoisia orientaatioelementtejä käytetään myöhemmissä käsittelyprosesseissa (DEM, ortokuva, kartoitus). Viimeaikaiset tekniikan ja ohjelmiston parannukset liittyvät kolmiomittauslohkon laatimiseen digitaalisella lohkoasettelulla, yksittäisen suuren lohkon rakentamiseen useista esimitatuista ja säädettyjä vierekkäisistä lohkoista, säätötulosten stereoskooppisen ohjauksen automatisointiin, lentoon perustuvan lohkon rakentaminen, jossa on aukkoja kuvissa, "reikiä" lohkon sisällä. Ohjauspisteiden valokuvaääriviivojen ja koordinaattien saamiseksi tallennuspankin kanssa sovituissa muodoissa on kehitetty ohjelmisto.
3.2. Digitaalisen korkeusmallin hankkiminen
Teknologia digitaalisen tiedon saamiseksi ortorektioinnin helpotuksesta, digitaalisen konesalin korkean osan ja digitaalisen palvelinkeskuksen luomisesta perustuu stereoskooppiseen kuvankäsittelyyn. Stereoskooppisessa maaston hankinnassa käytetään automaattista, interaktiivista tai manuaalista
tilat tai niiden yhdistelmät.
Massachusettsin nykytaiteen museossa
Nykyaikaisilla kartografeilla on paljon helpompaa kuin entisillä kollegoillaan, jotka loivat kaukana ihanteellisesta kaaviosta, jossa on erittäin karkeita laskelmia esineiden sijainnista. 1900-luvun alkuun saakka kartografia muuttui hitaasti, ja vaikka tyhjiä kohtia ei siihen aikaan ollut juurikaan jäljellä, kartat eivät voineet ylpeillä tarkkuudella.
Ilmakuvauksen aikakauden alkaessa kartografit saivat erinomaisen työkalun, jonka avulla he pystyivät laatimaan yksityiskohtaisen suunnitelman mistä tahansa alueesta. Satelliittikuvauksen piti tehdä tuhansia vuosia työ ideaalisen navigointityökalun luomiseksi, mutta kartografit kohtasivat uusia ongelmia.
Kartografisten ongelmien ja virheiden ratkaisun työkaluksi ilmestyi OpenStreetMap (OSM) -projekti, jonka tietojen perusteella MAPS.ME-palvelumme on olemassa. OSM sisältää valtavan määrän dataa: ei vain hahmoteltuja satelliittikuvia, vaan myös tietoa, jonka vain paikalliset asukkaat tietävät. Tänään kerromme sinulle yksityiskohtaisemmin, kuinka todellinen maailma digitalisoituu ja siitä tulee kartta.
Kuvatallennus alueelta
Esimerkki salauksen purkamisesta viime vuosisadan puolivälistä
Ilmakuvauksen jälkeen tarvitaan pitkä ja monimutkainen salauksen purkuvaihe. Kuvassa olevat kohteet on tunnistettava ja tunnistettava, niiden laadulliset ja määrälliset ominaisuudet on selvitettävä ja tulokset kirjattava. Salauksen purkumenetelmä perustuu esineiden optisten ja geometristen ominaisuuksien valokuvausmalleihin sekä niiden avaruudellisen sijainnin välisiin suhteisiin. Yksinkertaisesti sanottuna kolme tekijää otetaan huomioon: optiikka, kuvan geometria ja spatiaalinen sijoitus.
Reliefitietojen saamiseksi käytetään ääriviivayhdistelmiä ja stereotopografisia menetelmiä. Ensimmäisessä menetelmässä pinnan tärkeimpien pisteiden korkeudet määritetään suoraan maasta geodeettisilla instrumenteilla ja sitten piirretään ääriviivojen sijainti ilmakuviin. Stereotopografinen menetelmä sisältää kahden kuvan osittaisen päällekkäisyyden niin, että jokainen niistä kuvaa samaa maaston aluetta. Stereoskoopissa tämä alue näyttää kolmiulotteiselta kuvalta. Seuraavaksi tätä mallia käyttämällä maastopisteiden korkeudet määritetään instrumenttien avulla.
Satelliittikuvaus
Esimerkki stereoparista WorldView-1-satelliitista
Satelliitit toimivat samalla tavalla stereokuvien luomisessa. Tiedot kohokuviosta (ja monet muut tiedot, mukaan lukien tutkainterferometria - digitaalisten maastomallien rakentaminen, maan pinnan ja rakenteiden siirtymien ja muodonmuutosten määrittäminen) tarjoavat tutka- ja optiset satelliitit Maan kaukokartoitusta varten.
Erittäin korkearesoluutioiset satelliitit eivät kuvaa kaikkea (loputtomat Siperian metsät eivät tarvitse korkeaa resoluutiota), vaan tilauksesta tietylle alueelle. Tällaisia satelliitteja ovat esimerkiksi Landsat ja Sentinel (kiertoradalla ovat tutkakuvauksesta vastaava Sentinel-1, maanpinnan optista kuvantamista ja kasvillisuutta tutkiva Sentinel-2 sekä maailman valtamerten tilaa tarkkaileva Sentinel-3 ).
Landsat 8 kuva Los Angelesista
Satelliitit lähettävät dataa paitsi näkyvässä spektrissä myös infrapunasauna (ja useissa muissa). Tiedot ihmissilmälle näkymättömistä spektrialueista mahdollistavat pintatyyppien analysoinnin, sadon kasvun seuraamisen, tulipalojen havaitsemisen ja paljon muuta.
Los Angelesin kuva sisältää sähkömagneettisen spektrin kaistat, jotka vastaavat (Landsat 8 -terminologiassa) kaistaa 4-3-2. Landsat määrittelee punaiset, vihreät ja siniset anturit numeroiksi 4, 3 ja 2. Täysvärinen kuva tulee näkyviin, kun näiden antureiden kuvat yhdistetään.
Tiedot vastaanottavat ja käsittelevät satelliittien omistajat ja viralliset jakelijat - DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defense and Space ja muut. Maassamme tärkeimmät satelliittikuvien toimittajat ovat Russian Space Systems, Sovzond ja Scanex.
Monet palvelut perustuvat Yhdysvaltain geologisen tutkimuskeskuksen (USGS) ja NASA:n Global Land Survey (GLS) -tietosarjoihin. GLS vastaanottaa tietoja ensisijaisesti Landsat-projektista, joka on tuottanut reaaliaikaisia satelliittikuvia koko planeetalta vuodesta 1972 lähtien. Landsatilla saat tietoa koko maapallon pinnasta ja sen muutoksista viime vuosikymmeninä. Juuri tämä projekti on edelleen tärkein maapallon kaukokartoitustietojen lähde pienissä mittakaavassa kaikille julkisille karttapalveluille.
Bahama MODIS-näkökulmasta
MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) pyyhkäisyspektroradiometri sijaitsee Terra- ja Aqua-satelliiteilla, jotka ovat osa NASAn EOS- (Earth Observing System) -ohjelmaa. Tuloksena saatujen kuvien resoluutio on karkeampi kuin useimpien muiden satelliittien, mutta peitto mahdollistaa päivittäisen maailmanlaajuisen kuvien keräämisen lähes reaaliajassa.
Monispektridata on hyödyllinen maan pinnan, valtameren ja ilmakehän analysointiin, jolloin voit nopeasti (kirjaimellisesti muutamassa tunnissa) tutkia muutoksia pilvissä, lumessa, jäässä, vesistöissä, kasvillisuuden tilassa, seurata tulvien, tulipalojen dynamiikkaa, jne.
Satelliittien lisäksi on toinen lupaava "pystysuuntaisen" mittauksen alue - tietojen hankkiminen droneista. Näin DroneMapper-yhtiö lähettää droneja (harvemmin nelikoptereita) kuvaamaan viljelysmaata - se osoittautuu edullisemmaksi kuin satelliitin tai lentokoneen käyttäminen.
Satelliitit tarjoavat valtavan määrän tietoa ja voivat kuvata koko maapallon, mutta yritykset tilaavat tietoja vain tarvitsemalleen alueelle. Satelliittikuvien korkeiden kustannusten vuoksi yritykset haluavat yksityistää suurten kaupunkien alueita. Kaikki mitä pidetään outbackina, kuvataan yleensä hyvin yleisellä tasolla. Jatkuvasti pilvisillä alueilla satelliitit ottavat yhä enemmän kuvia, mikä takaa selkeän kuvan ja lisää kustannuksia. Joillakin IT-yrityksillä on kuitenkin varaa ostaa kuvia kokonaisista maista. Esimerkiksi Bing Maps.
Vektorikartat luodaan satelliittikuvien ja kenttämittausten perusteella. Käsitellyt vektoritiedot myydään yrityksille, jotka painavat paperikarttoja ja/tai luovat kartoituspalveluita. Karttojen piirtäminen itse satelliittikuvilla on kallista, joten monet yritykset ostavat mieluummin Google Maps API:hen tai Mapbox SDK:hen perustuvan valmiin ratkaisun ja kehittävät sitä oman kartografiensa kanssa.
Ongelmia satelliittikarttojen kanssa
Yksinkertaisimmassa tapauksessa nykyaikaisen kartan piirtämiseen riittää, että otat satelliittikuvan tai sen fragmentin ja piirrät kaikki kohteet uudelleen editorissa tai jossain online-interaktiivisessa kartanluontipalvelussa. Ensi silmäyksellä yllä olevassa OSM:n esimerkissä kaikki on kunnossa - tiet näyttävät siltä, miltä niiden pitäisi näyttää. Mutta tämä on vain ensi silmäyksellä. Itse asiassa tämä digitaalinen tieto ei vastaa todellista maailmaa, koska se on vääristynyt ja siirtynyt suhteessa esineiden todelliseen sijaintiin.
Satelliitti ottaa kuvia kulmassa suurella nopeudella, kuvausaika on rajoitettu, kuvat liimataan yhteen... Virheet menevät päällekkäin, joten karttojen luomiseen alettiin käyttää valokuva- ja videokuvausta maassa sekä geo -autojen seuranta, mikä on ilmeinen todiste tietyn reitin olemassaolosta.
Esimerkki valokuvasta, jossa ongelma ilmeni huonon ortorektioinnin takia: jäljet olivat täydellisesti lähellä vettä, mutta oikealla olevalla vuorella ne luisuivat
Maasto, kuvausolosuhteet ja kameratyyppi vaikuttavat vääristymien esiintymiseen kuvissa. Prosessia, jossa vääristymät poistetaan ja alkuperäinen kuva muunnetaan ortografiseksi projektioksi, toisin sanoen sellaiseksi, jossa maaston kutakin pistettä tarkkaillaan tiukasti pystysuorassa, kutsutaan ortorektifikaatioksi.
Kuvan pikselien uudelleenjakauma ortokorjauksen seurauksena
On kallista käyttää satelliittia, joka kuvaa vain tietyn pisteen yli, joten kuvaaminen suoritetaan kulmassa, joka voi olla 45 astetta. Satojen kilometrien korkeudelta tämä johtaa merkittäviin vääristymiin. Tarkkojen karttojen luomiseksi korkealaatuinen ortorektio on elintärkeää.
Kartat menettävät nopeasti merkityksensä. Oletko avannut uuden parkkipaikan? Oletko rakentanut ohikulkutien? Onko kauppa muuttanut toiseen osoitteeseen? Kaikissa näissä tapauksissa vanhentuneet valokuvat alueesta tulevat hyödyttömiksi. Puhumattakaan siitä, että monet tärkeät yksityiskohdat, olipa kyseessä kaakela joella tai polku metsässä, eivät näy kuvissa avaruudesta. Siksi karttojen parissa työskenteleminen on prosessi, jossa on mahdotonta asettaa lopullista pistettä.
Kuinka OpenStreetMap tehdään
Kuva
Kun luot karttaa satelliittikuvaan, ensimmäinen askel on piirtää tiet jälkitietojen avulla. Koska jäljet kuvaavat liikettä maantieteellisissä koordinaateissa, on niistä helppo määrittää tarkasti, missä tie kulkee. Sitten kaikki muut kohteet piirretään. Kuvista luodaan puuttuvat ja aluekohteet ja havainnoista tai rekistereistä otetaan esineiden omistajuutta osoittavat tai niitä taustatiedoilla täydentävät allekirjoitukset.
Erilaisilla tiedoilla täytetyn kartan luomiseen käytetään paikkatietojärjestelmää (GIS), joka on suunniteltu toimimaan geotietojen kanssa - sen analysointia, muuntamista, analytiikkaa ja tulostamista varten. GIS:n avulla voit luoda oman karttasi visualisoimalla kaikki tiedot. Voit lisätä Rosstatin, kuntien, ministeriöiden ja osastojen tietoja - kaikki niin sanottuja paikkatietotietoja - karttojen paikkatietojärjestelmään.
Mistä geotiedot ovat peräisin?
Joten satelliittikuvat ovat siirtyneet todellisuuteen useilla kymmenillä metreillä. Todella tarkan kartan tekemiseksi sinun on aseistauduttava navigaattorilla (GPS-vastaanotin) tai tavallisella puhelimella. Ja sitten, käyttämällä puhelimesi vastaanotinta tai sovellusta, tallenna enimmäismäärä reittipisteitä. Tallennus suoritetaan pitkin lineaarisia kohteita, jotka sijaitsevat maassa - joet ja kanavat, polut, sillat, rautatie- ja raitiovaunuradat jne.
Yksi kappale ei koskaan riitä mihinkään jaksoon - ne myös itse tallennetaan tietyllä virhetasolla. Tämän jälkeen satelliittisubstraatti kohdistetaan useisiin eri aikoina tallennettuihin raitoihin. Kaikki muut tiedot on otettu avoimista lähteistä (tai tiedontoimittajan lahjoittamia).
On vaikea kuvitella kortteja ilman tietoja eri yrityksistä. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ja muut keräävät paikallista tietoa GPS-sijaintiin linkitetyistä organisaatioista. Yhteisö (mukaan lukien paikallisten yritysten suorat edustajat) syöttää itsenäisesti tietoja OpenStreetMapiin ja Google Mapsiin. Kaikki suuret verkot eivät halua vaivautua lisäämään tietoja itse, joten he kääntyvät yritysten (Brandify, NavAds, Mobilosoft ym.) puoleen, jotka auttavat sijoittamaan sivuhaaroja karttoihin ja pitämään tiedot ajan tasalla.
Joskus tietoa todellisista kohteista lisätään karttoihin mobiilisovellusten kautta - heti, kentällä, henkilöllä on mahdollisuus päivittää karttatiedot tarkasti. Tätä tarkoitusta varten MAPS.ME:ssä on sisäänrakennettu karttaeditori, jonka kautta päivitetyt tiedot menevät suoraan OpenStreetMap-tietokantaan. Tietojen oikeellisuuden varmistavat muut OSM-yhteisön jäsenet. Toisaalta OSM:n tiedot syötetään MAPS.ME:hen "raaka" muodossa. Ennen kuin ne näkyvät käyttäjän älypuhelimen näytöllä, ne käsitellään ja pakataan.
Tulevaisuus: neuroverkkokartoittimet
Facebook kertoi käyttäneensä koneoppimisalgoritmeja löytääkseen teitä satelliittikuvista. Mutta tosiasiantarkistusta tekivät jo ihmiset, jotka tarkastivat tiet ja "liimasivat" ne OSM-tiedoilla.
Mapillary-kuvien jakopalvelu Mapillary lisäsi viime vuonna ominaisuuden, joka mahdollistaa objektikuvien semanttisen segmentoinnin. Itse asiassa he pystyivät erottelemaan kuvat erillisiin pikseliryhmiin, jotka vastaavat yhtä objektia, ja samalla määrittelivät kohteen tyypin kullakin alueella. Ihmiset tekevät tämän erittäin helposti - esimerkiksi useimmat meistä voivat tunnistaa ja löytää kuvista autot, jalankulkijat, talot. Tietokoneiden oli kuitenkin vaikea navigoida valtavassa tietomäärässä.
Käyttämällä syvää oppimista konvoluutiohermoverkossa Mapillary pystyi automaattisesti tunnistamaan 12 kohdeluokkaa, jotka useimmiten löytyvät tienäkymästä. Heidän menetelmänsä mahdollistaa edistymisen muissa tietokonenäköongelmissa. Jättämällä huomioimatta liikkuvien kohteiden (esimerkiksi pilvet ja ajoneuvot) väliset yhteensattumat prosessiketjua lähdetietojen muuntamiseksi kaksiulotteiseksi tai stereoskooppiseksi kuvaksi voidaan merkittävästi parantaa. Mapillaryn semanttisen segmentoinnin avulla voit saada karkean arvion kasvillisuuden tiheydestä tai jalkakäytävistä joillakin kaupunkialueilla.
Neuroverkko jakoi Lounais-Moskovan vyöhykkeisiin kehitystyypistä riippuen
CityClass-projektissa analysoidaan kaupunkikehityksen tyyppejä neuroverkon avulla. Kaupungin toiminnallisen kaavoituskartan tekeminen on pitkää ja yksitoikkoista, mutta tietokoneen voi opettaa erottamaan teollisuusalueen asuinalueesta ja historiallisen rakennuksen mikroalueesta.
Ryhmä Stanfordin tutkijoita koulutti hermoverkkoa ennustamaan Afrikan köyhyyden tasoa päivä- ja yösatelliittikuvien avulla. Ensin ruudukko löytää talojen ja teiden katot ja vertaa sitä sitten alueiden yövalaistukseen liittyviin tietoihin.
Yhteisö jatkaa ensimmäisten vaiheiden seuraamista automaattisen karttojen luomisen alalla ja käyttää jo tietokonenäköä joidenkin kohteiden piirtämiseen. On vaikea epäillä, etteikö tulevaisuus kuuluisi ihmisten, vaan myös koneiden luomille kartoille.