Làm mịn các tính năng raster thành đa giác


10

Tôi có dữ liệu raster đại diện cho các khu vực đô thị hóa, mà tôi muốn theo dõi và chuyển đổi thành đa giác.

Raster

Sử dụng công cụ Raster to Polygon của ArcMap, tôi có thể có được thứ gì đó gần với nó.

Chưa được xác nhận:

Chưa sửa

Giản thể:

giản thể

Tuy nhiên, bạn có thể thấy rằng có nhiều đường chéo (đường) tạo ra các chuỗi đa giác có chung một góc.

Điều này làm tăng đáng kể đa giác của tôi - những bộ dữ liệu raster này đang được xử lý ở cấp tiểu bang. Có công cụ Arc hay GeoTools để làm mịn các dòng này và tạo ra ít đa giác hơn không? Không sao nếu kết quả mất một số độ chính xác. Cuối cùng, tôi đang tìm kiếm một cái gì đó tương tự như những gì tôi nhận được với đa giác đơn giản hóa, chỉ với các đa giác liền kề được nối.


1
Nếu bạn mất hoàn toàn các con đường - hoặc chúng được hợp nhất với các tính năng liền kề - bạn có thể quan tâm đến việc làm sạch raster trước khi chuyển đổi: xem gis.stackexchange.com/questions/41064 . Nhưng điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng hơn: tại sao lại chuyển đổi từ raster sang vector? Điều đó có thực sự cần thiết?
whuber

Bạn đã thử chạy Simplify Polygon hay Generalize sau khi chuyển đổi thành đa giác chưa? Phải thừa nhận rằng, các đường kẻ đã có vẻ khá cơ bản, nhưng bạn không bao giờ biết những công cụ đó có thể làm gì.
Baltok

Tôi không thể mất đường hoàn toàn, mặc dù hình dạng chính xác của chúng không quan trọng. Tôi đang sử dụng các đa giác này kết hợp với dữ liệu điều tra dân số để đặt các cấu trúc, do đó các cấu trúc sẽ được đặt ở các khu vực đô thị hóa hoặc gần các con đường thay vì ở giữa một khu rừng. Xem một câu hỏi khác của tôi ( gis.stackexchange.com/questions/38999/ săn ) để biết chi tiết.
Eric W.

Thật không may, tôi không có giấy phép cho Đơn giản hóa Đa giác hoặc Tổng quát hóa.
Eric W.

Đặt cấu trúc - tùy thuộc vào các tiêu chí được sử dụng - có thể được thực hiện dễ dàng hơn với dữ liệu raster hơn là dữ liệu vectơ. Có lẽ bạn có thể nói thêm một chút về quá trình sắp xếp cấu trúc?
whuber

Câu trả lời:


4

Câu hỏi của bạn là một câu hỏi phổ biến (ví dụ câu hỏi này ) và câu trả lời phụ thuộc rất nhiều vào các công cụ bạn có sẵn và mức độ bạn có thể chấp nhận mất độ chính xác và khái quát.

Một cách tiếp cận đơn giản là đệm đa giác của bạn và sau đó khử kết quả bằng số lượng tương tự hoặc tương tự. Bạn cần sử dụng phán đoán của mình về mức độ đệm bằng cách tránh tham gia các đa giác cần tách rời. Bạn sẽ giảm số lượng đa giác của mình và raster 'nhìn' dữ liệu của bạn nhưng với chi phí tăng số lượng đỉnh.

Ngoài ra, bạn có thể nhìn vào tiền xử lý raster. Cần thận trọng ở đây để bạn không làm điều gì đó làm mất hiệu lực bất kỳ số liệu thống kê nào, nhưng có vẻ như bạn chỉ muốn trích xuất các tính năng. Một lần nữa, điều này phụ thuộc vào giấy phép của bạn nhưng bạn có thể thay đổi độ phân giải của raster của mình và sau đó sử dụng nibble hoặc sạch theo đề xuất của tôi trong chuỗi trước được trích dẫn ở trên. Điều này nghe có vẻ hợp pháp cho trường hợp sử dụng của bạn.

Nếu bạn không có quyền truy cập vào Nhà phân tích không gian và không thể cài đặt QGIS, GDAL hoặc FOSS GIS tương tự, thì thủ thuật gỡ lỗi bộ đệm hoạt động khá tốt.


Tôi đã phát hiện ra thủ thuật đệm và chuyển đổi ngày hôm qua trong khi chơi xung quanh cố gắng tự giải quyết vấn đề này. Tôi có thể mở rộng raster thêm 1, sau đó chạy raster-to-poly với sự đơn giản hóa và có được một xấp xỉ khá tốt các tính năng. Thậm chí còn tốt hơn nếu tôi lấy mẫu raster lên độ phân giải cao hơn trước, nhưng điều đó làm tăng lưu trữ của tôi theo phương pháp bậc hai cho một tập dữ liệu đã lớn, chưa kể phải mất một thời gian. Tôi nghĩ mở rộng-1-và đơn giản hóa là đủ cho mục đích của tôi.
Eric W.

Nếu bạn muốn sử dụng phương pháp lấy mẫu lại, hãy nhớ rằng bạn chỉ cần raster được lấy mẫu lại tạm thời. Nếu bạn đặt quy trình của mình trong công cụ ModelBuilder và đánh dấu raster được lấy mẫu lại là 'trung gian', Arc sẽ dọn sạch sau đó và xóa nó tự động (tiết kiệm bạn phải thực hiện thủ công và bạn có thể sử dụng lại công cụ của mình).
MappaGnosis
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.