Comparando áreas em mapas históricos de uso da terra digitalizados usando o QGIS?

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Sou iniciante no uso do GIS e estou executando o QGIS 2.0.1 no Linux. Eu tenho dois mapas históricos que quero analisar, que mostram padrões de uso da terra na mesma área em dois momentos diferentes no tempo. Eu os digitalizei e georeferenciei como camadas em um arquivo. Lado a lado, eles ficam assim:

1930 1950

A principal coisa que me interessa é comparar a extensão das áreas verde clara e escura entre os dois mapas. Isso é possível e, em caso afirmativo, qual é a abordagem mais simples? Existe uma maneira de fazer isso com base na análise raster? E se eu tiver que criar um shapefile, qual é a melhor maneira de fazer isso?

O que eu já considerei:

  • Desenhando arquivos de forma como polígonos manualmente, conforme descrito neste tutorial . Isso seria muito tedioso.

  • Criando imagens raster simplificadas e de alto contraste, usando seleção de cores, filtros etc. por tentativa e erro no Gimp e convertendo isso em um shapefile. Os resultados foram muito desleixados.

qgis raster image Brian Z
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bem-vindo ao mundo entediante e às vezes muito chato do SIG;) Caso você não precise digitalizar cada parcela, mas possa aglomerar as mesmas peças coloridas, isso é apenas uma questão de algumas horas de meditação com o mouse. Todos os outros experimentos falharão, temo! Se você tivesse acabado de limpar padrões de cores em sua digitalização, poderia convertê-los em escala de cinza com a calculadora raster e vetorizá-los, mas me livrar de todas as letras e elementos desnecessários E reencher seu lugar com valores adequados me parece impossível.
Bernd V.
Obrigado @BerndV. Más notícias, mas útil saber. E com "pressionar o mouse", você quer dizer desenhar cada polígono, completamente do zero, como descrito no tutorial ao qual vinculei, e que tentar obter uma aproximação automaticamente que precise de reparos extensos provavelmente não é um atalho viável?
Brian Z
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Essas imagens são difíceis de processar. Se as letras fossem o único problema, seria fácil resolver. No entanto, examinando atentamente (a) os originais são problemáticos devido à eclosão para distinguir tipos de cobertura do solo e (b) artefatos de compressão digital extensivos tornam as cores muito menos uniformes do que parecem. A rota de processamento de varredura seria mais fácil com uma varredura de maior qualidade e compactação sem perdas.
whuber
como o whuber sugere acima para rasters normais, é fácil selecionar as áreas de uma área específica usando a ferramenta de valor e a calculadora de varredura .... se estiver usando a ferramenta de valor, você pode determinar se existe um valor específico para as áreas verdes. nós sabemos.
Ger
@ GeraldO'Reilly, se eu posterizar a segunda imagem no GIMP, o verde escuro se tornará verde puro (255,0,0) e o verde claro se tornará amarelo puro (255.255,0). Definitivamente, existem artefatos (por exemplo, pixels dispersos de verde ou amarelo onde eu não os quero). Eu imagino que existe uma maneira de usar a calculadora raster e definir um valor de tolerância ou de alguma forma suavizar um pouco os pixels?
Brian Z

Respostas:

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A posterização foi um grande começo: eliminou a maioria dos artefatos de compressão e simplificou a cartografia o suficiente para permitir uma limpeza adicional.

Grande parte da limpeza de uma varredura categórica envolve as chamadas operações "morfológicas". Isso inclui expandir uma categoria para seus vizinhos, diminuí- la novamente e agrupar por região células mono-categóricas contíguas em suas próprias categorias.

Geralmente, é necessária alguma experimentação, apenas porque os artefatos a serem removidos - letras, linhas de hachura etc. - variam em seus tamanhos de pixel de uma varredura para outra. Para começar, ilustrarei o que esses procedimentos podem realizar no exemplo.

O original, após a posterização, fica assim. É uma grade com apenas três categorias mostradas em três cores. Nosso objetivo é criar uma grade na qual as áreas verde-escuras sejam transformadas em peças contíguas, sem o excesso de letras ou pontos ou linhas irrelevantes, adequadas para análises posteriores usando álgebra raster.

figura 1

A expansão das áreas verde-escuras em apenas um pixel em todas as áreas circundantes fornece esta imagem:

Figura 2

(Para um controle mais preciso, você pode limitar a expansão apenas às áreas negras, se o seu GIS permitir.)

Para eliminar muitas das linhas finas de artefatos verdes e pequenas ilhas, vamos reduzir o verde de volta para dentro em dois pixels

Figura 3

e então, para equilibrar toda a expansão e encolhimento (para reduzir o viés), expandiremos de volta mais um pixel:

Figura 4

O agrupamento de regiões identifica essas manchas verdes contínuas:

Figura 5

Cada adesivo diferente é mostrado em uma cor diferente.

Use uma operação condicional ou SetNull para eliminar os pequenos patches. Quão pequeno? Inspecionei a tabela de atributos e descobri que muitos patches ocupavam entre 6 e 47 células; depois disso, houve um salto para 422 células. Eu escolhi um limite dentro desse salto (100) e apaguei todas as células com contagens (não valores!) Inferiores a esse limite. Aqui está o que restou, sobreposto ao original para comparação:

Figura 6

Conseguimos uma representação bastante refinada das áreas de interesse, adequada para detectar e quantificar alterações em relação a imagens processadas da mesma forma. Levei algum trabalho, mas é muito menos trabalho do que digitalizar manualmente a digitalização original e - desde que as digitalizações sejam feitas em resoluções consistentes - podem ser semi-automatizadas. (Como os mapas originais usam cores diferentes, alguma intervenção inteligente deve ocorrer desde o início para selecionar cores apropriadas para expansão e encolhimento.) Cada uma das etapas também é um cálculo bastante rápido, portanto você provavelmente pode digitalizar o original mapas em resoluções extremamente altas para maior precisão.

whuber
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Esses resultados parecem muito bons, vou ver se consigo recriá-los. Obrigado @whuber!
Brian Z
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Obter uma camada raster aproximada no Gimp e convertê-la em vetor no QGIS provavelmente me salvou algum tempo, mas parece que não há como evitar horas de limpeza dos arquivos de forma resultantes, vértice por vértice.

Brian Z
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Ok, talvez isso funcione, talvez não. dependendo da qualidade da digitalização. você pode definir a transparência de uma cor específica para uma porcentagem ou pode usar a ferramenta de valor para isolar a cor desejada.

Não vou levar o crédito por isso, pois fiz uma pergunta antes ... a minha estava realmente querendo selecionar casas de mapeamento de vista de rua aberto. Então, deixe-me saber se isso ajuda.

Identificar polígonos na imagem rasterizada

Deixe-me saber se isso ajuda .... eu posso excluir se estiver fora do ponto completamente.

Ger
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Eu já tinha visto essa resposta em um ponto, mas não consegui encontrá-la novamente, então obrigado por postar! Acho que a qualidade dessas imagens significa que essa abordagem não será suficiente por si só, mas é útil como uma dica de como a expressão eval funciona.
Brian Z
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No Gimp, você tem algumas ferramentas de seleção que podem facilitar seu trabalho.

Penso na ferramenta de seleção difusa (selecionando por área de cor) que você pode definir para ser mais ou menos sensível à variação de cores (usando a primeira imagem que você carregou, obtive bons resultados com um valor limite de 13,0). Dessa forma, eu obtenho um resultado bastante limpo, sem muitos parasitas, que podem ser removidos com facilidade e rapidez, selecionando uma ferramenta de esfregar

Depois de selecionada, você pode colorir essas áreas com cores de alto contraste, reimportar para o GIS e depois vetorizar?

Mas isso não resolverá o problema apontado pelo whuber sobre a área hachurada, mas como não são muitos, talvez você possa vetorizá-los do zero sem ter que gastar muito tempo para fazê-lo?

flo64
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Infelizmente, as imagens acima são apenas pequenas amostras em uma área enorme do mapa. Mas ainda posso usar uma abordagem semelhante com a ferramenta Cor, suavizando-a com os filtros Desfoque e Limite. Os resultados são bastante decentes no mapa mais antigo (o superior acima). Felizmente, não me importo tanto com as áreas hachuradas quanto com as sólidas.
Brian Z