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在 Global Mapper 中从栅格数据到矢量数据

常用作底图或参考图层的栅格数据包含大量可视信息,这些信息构成了众多地理空间分析程序的基础。Global Mapper Pro 中的工具包括用于编辑、转换和分析栅格数据、将其保持为基于像素的原生格式或将数据转换为矢量要素的选项。


土地面积矢量化

纵观沿海地区的广阔视野,较低分辨率的卫星图像可用于将陆地或水域提取为矢量多边形。在 Global Mapper 中显示为多层,卫星数据波段显示了不同波长的电磁辐射如何与不同的表面和土地覆盖相互作用。遥感原理包括了解这些不同波长的能量如何与表面相互作用,从而允许使用多波段卫星数据来增强区域的可视化。


通过 Global Mapper 中的多波段导出组合波段数据并调整图层显示对比度,生成真假彩色图像,清晰显示陆地和水域。


此图像中清晰一致的水描绘创造了使用 Global Mapper Pro 的矢量化栅格工具基于颜色对该区域进行矢量化的机会。这在图像中颜色均匀的水上效果很好,但是陆地区域颜色显示的差异使得直接提取这些形状变得困难。虽然此操作创建了代表水而不是土地的多边形,但这是一个好的开始。 


提取的代表水的区域可用于为图像中的陆地区域创建特征。


然后可以使用 Global Mapper 的数字化仪工具集中的一个专门选项来生成代表土地的多边形。在为研究区域创建更大的边界框多边形后,可以使用从另一个区域剪切选定区域的矢量编辑选项从边界框中剪切水域,只留下与陆地边界的多边形。


从卫星收集的栅格数据开始,该沿海地区的土地复杂多边形在 Global Mapper 中创建,并且可以导出为支持的格式。


土地覆盖变化检测

美国的土地覆盖数据集 (NLCD) 是调色板光栅图像,其中每个像素值对应于不同的土地覆盖类型。该数据每隔几年更新一次,显示基本土地覆盖和土地利用。在下面覆盖德克萨斯州奥斯汀市周围区域的示例中,红色像素表示已开发或更多的城市区域。


NLCD 数据概述了美国的土地覆盖和土地利用。


使用 Global Mapper 的 Raster Reclassify 工具,已开发区域被隔离并保留其原始像素值和颜色。对 2019 年和 2016 年 NLCD 数据重复此重新分类会创建显示已开发区域的新图层,并可用于视觉分析以检测城市区域变化。 



为了更好地了解和量化该区域的已开发土地变化,使用栅格计算器从 2019 年已开发区域中减去 2016 年已开发区域图层。这种基于像素的计算创建了一个新层,描绘了正变化和负变化以及没有变化的区域。使用自定义着色器进行可视化,已开发区域的土地覆盖变化在整个区域内清晰可见。 


蓝色代表负向变化,红色代表正向变化,颜色越深代表2016-2019年发展变化程度越高。



在 Global Mapper 中将这些检测到的变化区域转换为矢量格式很简单。从相等值创建区域要素工具基于匹配的像素值对栅格数据进行矢量化。现在,不是用阴影栅格图层显示变化,而是每个变化区域都由一个多边形表示。 


从栅格格式转换为矢量数据允许为要素计算和创建属性,从而增加它们可以包含的信息和意义。



栅格数据的分析和操作为感兴趣的领域提供了有价值的见解。通过对基于像素的数据进行矢量化以及一些简单的矢量编辑和属性创建,使该分析更进一步,Global Mapper 包含继续数据分析的机会。



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