Geodezja - jej nauczanie i wykorzystywanie w gospodarce ISBN str

Transkrypt

1 XX KONFERENCJ KTEDR I ZKŁDÓW GEODEZJI WYDZIŁÓW NIEGEODEZYJNYCH Geodezja - jej nauczanie i wykorzystywanie w gospodarce ISBN str dr in. rtur Janowski dr in. Jakub Szulwic Uniwersytet Warmisko-Mazurski w Olsztynie Politechnika Gdaska, Politechnika Koszaliska KONCEPCJ NLIZY GEOINFORMCYJNEJ OBRZÓW RSTROWYCH W ROZWIZNICH FOTOGRMETRYCZNYCH THE CONCEPT OF GEO-INFORMTION NLYSIS OF PHOTOGRMMETRIC PICTURES Streszczenie W artykule przedstawione zostały postpy bada nad realizowan przez autorów artykułu własn koncepcj analizy geoinformacyjnej rastrów, w tym szczególnie obrazów fotogrametrycznych. Zaprezentowano koncepcj oraz funkcje systemu umoliwiajcego prezentacj informacji zwizanej z obiektami zidentyfikowanymi na obrazie cyfrowym. Koncepcja zakłada moliwo udostpniania danych w Internecie oraz w rozwizaniach stanowiskowych wykorzystujcych raster jako rodowisko do poszukiwa informacji o obiektach. Produktami współczesnej fotogrametrii wykorzystywanymi przez uytkownika masowego s w przewaajcej iloci obrazy rastrowe ortofotomapy, obrazy NMT, fotomapy. Dla takich produktów przydatnym moe by wskazanie metody analizy połoenia obiektów na obrazie, wspartej na technologii geoinformacyjnej. Zaproponowane rozwizanie zaprezentowane zostało w artykule z myl o wykorzystaniu obrazów fotogrametrycznych w systemach informacyjnych przede wszystkim w rozwizaniach WWW-GIS oraz Mobile-GIS. Summary In this article progress of research is presented on the executed by the authors their own concept of raster geo-information analysis, especially including photogrammetric images. Presentation was made of the concept and system functions, which enable presentation of information related to subjects identified on digital image. This concept presupposes the possibility to make available data on the Internet and in station solutions using raster as the environment searching for information on objects. The products of contemporary photogrammetry used by mass user are predominantly raster images - orthophotomaps, DTM images, photomaps. For such products it can be useful to indicate a method for analysis of subject location on a image, based on geo-information technology. The suggested solution was presented in the article with intention of use of photogrammetric images in information systems above all in WWW-GIS and Mobile-GIS solutions. 07

2 . Technologia geoinformacyjna i funkcjonowanie systemu. Produktami współczesnej fotogrametrii wykorzystywanymi przez uytkownika masowego s w przewaajcej iloci obrazy rastrowe ortofotomapy, obrazy NMT, fotomapy. Dla takich produktów przydatnym moe by wskazanie metody analizy połoenia obiektów na obrazie, wspartej na technologii geoinformacyjnej. Zaproponowane rozwizanie, skrótowo zaprezentowane w tym miejscu, powstało z myl o wykorzystaniu obrazów fotogrametrycznych w systemach informacyjnych [Gajderowicz I., Janowski., arnowski., 2000] przede wszystkim w rozwizaniach WWW-GIS oraz Mobile-GIS. baza danych opisowych o obiektach reguła identyfikacji baza danych kartograficznych i obrazowych Rys. Technologia geoinformacyjna [Szulwic J., 998]. Rys 2. Ortofotomapa w Internecie: moliwo powiksze i pomiaru współrzdnych. Po stronie klienta funkcjonuje aplet Java komunikujcy si z serwerem aplikacji (Java Tomcat, Borland Delphi). Ruch kursora myszy po obszarze ortofotomapy powoduje nawizywanie komunikacji z serwerem. Do serwera przesyłane s współrzdne wskazanego punku, a serwer na tej podstawie wykorzystujc reguły identyfikacji analizuje struktur LMC w odniesieniu do charakterystyki piksela, pozyskujc informacj dla przesyłanych współrzdnych. Odpowied-informacja wywietlona zostaje po stronie klienta jako tekstdymek (hint) przy kursorze myszy (Rys. 3.). 08

3 Rys. 3. Informacja o obiekcie na ortofotomapie. Identyfikacja jednoznaczna oraz alternatywna. 2. Model funkcjonalny dla analizy geoinformacyjnej. opisowa baza danych o obiektach na rastrze graficzna przegldarka WWW, komunikatory [JV PLET MIDLET] zapytanie odpowied serwer WWW [PCHE] zapytanie odpowied aplikacja serwera [BORLND DELPHI] ortofotomapa [BMP] + warstwa LMC Rys 4. Funkcje systemu w zakresie analizy geoinformacyjnej produktów fotogrametrycznych schemat rozwizania w technologii klient-serwer z warstw poredni (technologia trójwarstwowa) i tzw. cienkim klientem. Projekt udostpnia dane opisowe o obiektach na ortofotomapie i jest prób budowy warstwy informacyjnej o obiektach na danych rastrowych. Schemat działania aplikacji w technologii LMC został przedstawiony na rysunku 4. System funkcjonuje na wzajemnie powizanych warstwach rastrowych. Warstw widoczn dla uytkownika jest analizowany obraz rastrowy w prezentowanym przykładzie: ortofotomapa. Warstw niewidoczn dla uytkownika, a dostpn na poziomie analizy komputerowej dla aplikacji serwera, jest kompozycja o autorskiej strukturze umoliwiajcej 09

4 geoinformacyjn analiz połoenia obiektów na zdjciu. Struktur kompozycji tworzy macierz liczb całkowitych złoona z trzech kolumn L, M, C o dynamicznie zmiennej reprezentacji bitowej, zalenej od liczby obiektów, zwizków logicznych lub działa zarzdzajcych składajcych si na kompozycj. W celu połczenia danych opisowych o obiektach z obrazem rastrowym autorzy przyjli pewn struktur zapisu danych dla niewidocznej warstwy obrazu analizowanej przez serwer. Procedura opracowana przez autorów referatu pozwala na zidentyfikowanie obiektu na obrazie rastrowym przez wskazanie kursorem dowolnego piksela obrazujcego dany obiekt. Procedura ta korzysta z trzech liczb nazwanych L, M, C, przyporzdkowanych kademu pikselowi. Std struktura tego zapisu została nazwana LMC. Kompozycja LMC jest rozwizaniem autorskim [Janowski., Szulwic J., 2000], powstałym w pierwszych latach realizacji studiów doktoranckich autorów w KFIT UWM Olsztyn. Obecnie została poszerzona o obsług błdów i rozbudowanych analiz obiektów. 3. Model przestrzeni pikseli. Zasadniczym elementem funkcjonowania modelu LMC jest okrelenie relacji ssiedztwa midzy pikselami, z uwzgldnieniem własnoci topologicznych dyskretnej płaszczyzny obrazu. W modelu LMC przyjta została relacja ssiedztwa jako omio-ssiedztwo. Pomimo istnienia paradoksu dyskretnej spójnoci (Rys. 5.) autorzy nie rozpatruj pikseli jako kompleksów, a pozostaj przy przedstawionej wyej zasadzie omio-ssiedztwa, uznajc paradoks jako podnoszcy wydajno badania spójnoci w strukturze LMC. Rys. 5. Paradoks podwójnej spójnoci. Dwa spójne obszary: białe pole figury i czarne tło. Paradoks podwójnej spójnoci pozwala na rysunku 5. odnale dwa spójne obszary: biały tworzcy krzyw zamknit i czarny składow spójn tła. Spójno ta nie byłaby moliwa do osignicia, gdyby przyjta została inna z zasad ssiedztwa pikseli zasada cztero-ssiedztwa [Jankowski M., 990]. 4. Struktura informacji. Kady obiekt zidentyfikowany na obrazie rastrowym (LMC) jest charakteryzowany przez piksele (identyczne lub przynalene do obszaru spójnego identyfikowanego w strukturze LMC) i posiada przyporzdkowane: rodek cikoci oraz opis (informacja tekstowa o obiekcie). Wszystkie kolejne piksele obrazu s opisane wg charakterystyki LMC podanej w tabelach. i 4. dla wzorcowego piksela z kadego dostpnego obszaru powizanego z obiektem. W wyniku analizy struktury LMC przez aplikacj serwera wyliczany zostaje ponownie rodek cikoci dla analizowanego obszaru (zbioru spójnego) i wg niego wyszukiwana jest informacja opisowa o obiekcie [Janowski., 2003, Szulwic J., 2003]. 0

5 W strukturze LMC kolumna C informuje o bezporednim przyporzdkowaniu klasy obiektowi, przy czym autorzy przyjmuj odmiennie do wczeniejszych opracowa [arnowski., 999], e klasa jest jednakowa dla obiektów tego samego typu (np. budynki nale do tej samej klasy), uzyskujc zasadnicze obnienie tendencji zwikszania si ciaru bajtowego danych zapisanych w strukturze LMC. Kolumna M jest wykorzystywana do zarzdzania klasami i odpowiada za analizy zwizane z badaniem podstawowej spójnoci zbiorów. Wpis w kolumnie M dla danego obiektu informuje, i obiekt ten bierze udział w zwizkach zalenoci z innymi obiektami, przez co analiza spójnoci zbioru winna zosta zrealizowana w oparciu o odnajdowanie w omio-ssiedztwie obiektów o tosamym wpisie w kolumnie M. Istnienie wpisu w kolumnie M wiadczy o istnieniu zwizków z innymi klasami, ale brak wpisu zwizków takich nie wyklucza. O nieistnieniu powiza z innymi obiektami moemy mówi wówczas, gdy jednoczenie nie istnieje wpis w kolumnie M i warto z kolumny C nie wystpuje w tablicy dyrekcyjnej. Kolumna L jest przeznaczona do analizy logicznej zbiorów pikseli, a swe podstawowe zadanie spełnia wraz z tablic dyrekcyjn przy wskazywaniu pikseli nalecych do rónych klas (obiektów). Praktycznie wpis w kolumnie L dla danego obiektu oznacza, i w danym miejscu przestrzeni obrazu znajduje si wicej ni jeden obiekt (obiekty nachodzce na siebie) i w celu pełnej identyfikacji winno nastpi odwołanie do tablicy dyrekcyjnej. 2= Tabela : opis pikseli z poszczególnych obszarów znajdujcy si w tablicy o strukturze LMC: charakterystyka piksela w obszarze nr L M C *0 *0 *0 2 *0 * *0 * * *0 Rys. 6. Przykład zalenoci midzy dwoma obiektami tej samej klasy. Tabela 2. dyrekcyjna pikseli wspólnych: CC C C2 *0 *0 *0 Tabela 3. identyfikacyjna rodków cikoci: x pix, y pix r.cik. Opis obiektu 25,50 ulica 50,25 ulica 2 W tablicy dyrekcyjnej zapisane s zwizki pomidzy powizanymi ze sob (nakładajcymi si) obiektami. W celu zachowania identyfikacji poszczególnych obiektów kademu elementowi posiadajcemu zapis w kolumnie C przyporzdkowany zostaje jednoznaczny rodek cikoci wyliczany aktywnie wprost ze struktury LMC i przechowywany w tablicy identyfikacyjnej. pojcie klasy w rozumieniu informatycznym.

6 rodek cikoci obiektu zostaje dynamicznie wyliczony w chwili wskazania piksela w strukturze LMC system dysponuje wówczas współrzdnymi piksela i jego charakterystyk LMC. rodek cikoci jest cech, która z załoenia koncepcji LMC pozwala na jednoznaczne odnalezienie obiektu w tabeli rodków cikoci. rodek cikoci wyliczany jest dla zbiorów spójnych składajcych si z kompleksów pikseli. Spójno zbiorów analizowana jest w oparciu o struktur LMC = 6= Rys. 7. Schemat rozmieszczenia obiektów na warstwie LMC. Tabela 4. opis pikseli z poszczególnych obszarów znajdujcy si w tablicy o strukturze LMC: charakterystyka piksela w obszarze nr L M C *0 *0 *000 Tabela 5. dyrekcyjna pikseli wspólnych: CC C C2 *000 *000 *000 *0 *00 * *0 * *000 * * *000 *0 *0 *00 *0 *0 *000 *0 * *00 * * *0 *0 *0 *000 Tabela 6. identyfikacyjna rodków cikoci x pix, y pix r.cik. Opis obiektu 25,50 ulica 50,25 ulica 2 60,50 budynek 80,80 budynek 2 20,30 trawnik 25,80 armatura 80,25 budynek 2 2

7 Kiedy spójno zostanie stwierdzona, znana stanie si take powierzchnia w wielkociach pikselowych wskazanego obiektu oraz okrelone zostan momenty statyczne Sx i Sy powierzchni zajmowanej przez obiekt, dziki czemu moliwe staje si oznaczenie rodka cikoci figury. Ogólne wzory dla wyznaczenia rodka cikoci obiektu O(X0, Y0) maj posta: x d X 0 = = Sy y d Y0 = = gdzie: Sx moment statyczny figury płaskiej wzgldem osi X Sy - moment statyczny figury płaskiej wzgldem osi Y powierzchnia figury płaskiej [Kwiatkowski J., 969]. Majc na uwadze, e zbiór pikseli jest zbiorem cigłym, ale indeksowanym dyskretnie, uznajemy: Sx = Sy = i, j I i, j I ( y ij 0,5) P ij ( x ij 0,5) P ij Sx I = { i, j ; p ij } gdzie ale, e P = (jako pole powierzchni piksela) po uproszczeniu i podstawieniu otrzymujemy X Y i j I =, 0 i j I =, 0 ( x 0,5) ( y 0,5) I = { i, j ; p ij } gdzie czyli współrzdne rodków cikoci obiektów, które zapisane zostan w dynamicznej (ulegajcej automodyfikacji powizanej z ewentualn restrukturyzacj modelu LMC) tabeli identyfikacji. Na rysunku 7. przedstawiony został hipotetyczny układ obiektów terenowych na warstwie LMC zwizanej z obrazem mapy lub ortoobrazem. W tabelach zestawiono elementy tabel LMC, dyrekcyjnej i rodków cikoci powizanych z opisem poszczególnych obiektów w terenie. Bity opisane kolorem czerwonym (podkrelenie pojedyncze) i zielonym (podkrelenie podwójne) s wynikiem automatycznego rozszerzania tabel LMC i dyrekcyjnej wraz ze zwikszaniem si liczby obiektów i zalenoci; pola bitowe opisane na czerwono zostały dodane w przy pierwszej przebudowie zbioru; na zielono przy nastpnej. 5. Urzdzenia mobilne. Fotogrametria, a przede wszystkim szeroko pojty SIP, odnajduj swoje miejsce w urzdzeniach mobilnych; koncepcja obejmuje moliwo udostpniania danych przestrzennych w telefonach komórkowych (palmtopach i urzdzeniach hybrydowych: palmphon ach). Przykład (Rys. 8.) wykorzystuje technologi Java w połczeniu z moliwociami stosukowo taniej transmisji danych GPRS, pozwalajc na pobieranie interaktywnej monochromatycznej mapy woj. warmisko-mazurskiego. Schemat działania wykorzystuje przedstawione ju modele komunikacji, w których miejsce apletu Java zajł midlet. Midlet oferuje moliwo zmiany skali prezentowanych informacji oraz poruszanie si kursora po rastrze. Mapa generowana jest dynamicznie, na danie midletu, przez serwlet znajdujcy si na odległym serwerze internetowym. Połczenie tej technologii z identyfikacj 3

8 obiektów na obrazie rastrowym pozwala na rozszerzenie wykorzystania struktury L, M, C take na urzdzenia mobilne. Nowe generacje telefonów komórkowych, tzw. komunikatory (np. Nokia 920i, 9500, palmphon y) nie ograniczaj moliwoci uytkowych do midletów; uruchamianie pełnych aplikacji i baz danych stworzonych w Java nie stanowi problemu w przypadku tych urzdze. Dodatkowe przyłczanie modułu GPS do komunikatora daje jeszcze szersze spektrum moliwoci uywania telefonu komórkowego w SIP [Janowski., 2003]. GPRS / HSCSD Rys. 8. Przykład wykorzystania telefonu komórkowego do prezentacji produktów w SIP. 6. Obiektowo danych. Realizowana koncepcja identyfikacji spełnia definicj obiektowoci. Podstawowym pojciem obiektowej bazy danych jest obiekt, który okrela konkretny przedmiot czy zjawisko (byt), charakteryzowany przez atrybuty i tryby zachowania si obiektu wobec zachodzcych w jego otoczeniu lub wobec niego zjawisk. Bezporedni opis obiektu stanowi klas, która jest zbiorem encji o jednakowej strukturze wewntrznej. Moemy mówi tutaj o obiektowym modelu danych, gdy zostaj wykorzystane cechy obiektowoci (pojcie klasy i obiektów klasy, enkapsulacja, mechanizm identyfikacji obiektów, dziedziczenie, przecienie funkcji i póne wizanie). Wskazane cechy (dla przedstawionego wyej przykładu z wyłczeniem przecienia funkcji) znajduj odzwierciedlenie w prezentowanej koncepcji obiektowej analizy geoinformacyjnej obrazów fotogrametrycznych. Szczególne znaczenie zostało tutaj przypisane mechanizmowi dziedziczenia, w którego załoeniu nowe klasy (podklasy) tworzone s z ju istniejcych klas, a reguła dziedziczenia korzysta ze zwizków bezporednich, kiedy struktury danych i metody s przenoszone do podklasy bez zmian lub z transformacji poredniej, gdy struktury danych i metody poddawane s przetworzeniu przed ich przekazaniem klasie dziedziczcej. Charakterystyka ta jest komplanarna z definicj dziedziczenia obiektowego. Efektem kocowym jest jednak nie tylko analiza obiektowa, ale take odwołanie si jednoznacznie zidentyfikowanego obiektu do zasobu relacyjnych baz danych opisujcych poszczególne obiekty. Dziki takiemu hybrydowemu rozwizaniu zyskujemy swobod w koncepcji budowania WWW-GIS i Mobile-GIS, uzaleniajc lokalizacj definicji zjawiska lub cechy w czci relacyjnej bd obiektowej systemu od moliwoci efektywnoci zapisu i swobody pozyskania odpowiedzi. Opcjonalnie wprowadzona została specjalna grupa obiektów (scharakteryzowana w zapisie struktury bitowej jako L=0, M=(...), C=0 czyli z definicyjnie nieokrelon klas), dla której przewidziana została moliwo dynamicznej rozbudowy struktury bitowej w czasie pracy. Obiekty z taka specyficzn charakterystyk bitow zachowuj szeroko obszaru pikseli w przedziale od do 3 pikseli niezalenie od skalowania obszaru objtego LMC. Dziki temu 4

9 zbiory takich pikseli mog by uywane jako granice poszczególnych obiektów bez utraty cigłoci (spójnoci) zbioru pikseli; wspomagaj take automatyczn transformacj modeli wektorowych na zapis LMC łczcy w sobie cechy quasi wektorowe przypisane do rastra [Morain S., 996]. Przeprowadzane analizy wykazuj równie dobr przydatno technologii do analiz odległoci (bliskoci), przylegania i ssiedztwa obiektów dziki umoliwieniu realizacji wewntrzstrukturalnej analizy topologicznej obiektowego modelu rastrowego. 7. Podsumowanie. Majc na uwadze moliwoci analizy informacji zawartej w obrazach rastrowych, naley zauway, i wdroona koncepcja daje podstawy do skutecznej analizy geoinformacyjnej rastrów opracowanych w opisywanej technologii. Technologia identyfikacji obiektów na obrazach rastrowych prezentowanych w Internecie, oraz szeroko pojtych sieciach komunikacyjnych, jest rozwizaniem nowym, wskazujcym na autorskie podejcie do funkcjonowania informacji opisowej wspartej na technologii geoinformacyjnej. Cennym faktem z punktu widzenia powszechnoci opracowa rastrowych jest to, e technologia analizy połoenia obiektów na obrazie rastrowym funkcjonuje w oparciu o analiz pikseli i ich grup, bez odwoływania si do rozwiza wektorowych. Literatura. Gajderowicz Idzi, Janowski rtur, arnowski leksander, 2000, Tendencje rozwojowe Systemów Informacji Geograficznej zwizane z opracowaniem WWW- SIG, Systemy Informacji Przestrzennej - X konferencja naukowo-techniczna, Warszawa Zegrze Jankowski Michał, 990, Elementy grafiki komputerowej, Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, Warszawa. 3. Janowski rtur, 2003, Dobór optymalnych narzdzi informatycznych przy konstruowaniu aplikacji SIP przeznaczonych dla odbiorcy masowego, UWM Olsztyn, rozprawa doktorska. 4. Janowski rtur, Szulwic Jakub, 2000, Interaktywna akwizycja opracowa fotogrametrycznych, Sympozjum PTFiT, Fotogrametria, Teledetekcja i GIS u progu Trzeciego Tysiclecia, Kraków - Kalwaria Zebrzydowska, KFiT vol. 0, , Wydawnictwo GH Kraków. 5. Kwiatkowski Józef, 969, Statyka ogólna, Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa. 6. Morain Stan, López Shirley, 996, Raster Imagery in Geographic Information Systems, Editors, OnWord Press, Santa Fe, US. 7. Szulwic Jakub, 998, naliza efektywnoci wykorzystania MicroStation i OKSE 97 do budowy GIS technologia geoinformacyjna w GIS drog do nowej koncepcji przestrzennej, praca magisterska pod kierownictwem Kazimierza Sikorskiego oraz leksandra arnowskiego, 998, RT Olsztyn. 8. Szulwic Jakub, 2003, Koncepcja technologii przetwarzania i analizy geoinformacyjnej zdj fotogrametrycznych w rozwizaniach internetowych, UWM Olsztyn, rozprawa doktorska. 9. arnowski leksander, Uwagi o mapach komputerowych, Sympozjum PTFiT nt. Opracowania Cyfrowe w Fotogrametrii, Teledetekcji i GIS, rchiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji Vol.. 9, Mierki rtykuł recenzowany przez zespół pod kierunkiem dra hab. Marka Pałysa, prof. PW 5