Простой способ изображения рельефа штриховкой в QGis

Простой способ изображения рельефа штриховкой в QGis

Изображение рельефа штриховкой — метод древний и многие считают его устаревшим. Но мало, ли для чего он может вам пригодиться? Например вы хотите замутить карту «под старину» или заполнить пустое пространство. А может вам вообще нельзя использовать растровую графику, а сделать векторную отмывку, о которой я недавно рассказывал, ресурсы не позволяют.

Неважно, по какой причине вы задумались о визуализации рельефа штриховкой. Важно то, что сделать это можно буквально в несколько шагов. Конечно же, если речь идет о простом оформлении, ибо штриховой способ оформления рельефа это искусство, ничуть не меньшее, чем расстановка подписей на карте.

Для начала возьмем любую демку, скажем SRTM:
растр SRTM

Через меню «Растр-Морфометрический анализ-Угол уклонов» преобразуем его в соответствующую протокарту:
Растр уклонов

Теперь векторизуем полученную картинку (Растр-Преобразование-Создание полигонов: растр в вектор). Это одна из самых ресурсозатратных операций, преобразующая каждый пиксель в полигон с присущими растру атрибутами.
Векторизация растра

Далее через меню Вектор-Обработка геометрии-Извлечение центроидов получим точечный шейп, который мы будем использовать в качестве слоя штриховки:
Центроиды полигонов

Теперь можно удалить все лишние слои и работать только с точечным шейпом. Все что нам нужно — задать стиль каждой точки, как черта, угол поворота которой зависит от атрибутивного содержания:
Задание угла поворота в QGis

Собственно, на этом все готово. При необходимости можно изменить размер линий и установить необходимый цвет и прозрачность.
Изображение рельефа штриховкой

Или подлжить под штриховку другой слой.
Рельеф штриховкой в OSM

Обратите внимание, что мы использовали штрихи одинаковой длины и толщины, а это значит, что на наш рельеф будет выглядеть однородным. В некоторых случаях, это может оказаться более выгодным решением.

Ну и самое главное. Никто же не обязывает использовать только один метод визуализации рельефа. Штриховка совместно с классической отмывкой смотрятся весьма неплохо и скрывают взаимные недостатки:

Визуализация рельефа по данным SRTM и ASTER GDEM в QGis+SAGA

Интро. В настоящей статье специально рассмотрен случай отображения рельефа для значительной территории по неоднородным данным о рельефе. В связи с этим, при работе с более простыми территориями, алгоритм может быть упрощен. Под визуализацией рельефа будем понимать создание растра отмывки и шейп-файла изолиний с атрибутивными данными о значении каждой изолинии.

В качестве показательной территории взяты Соликамский и Красновишерский районы Пермского края. В качестве подложки карта OpenStreetMap Mapnik Standart:
Соликамск и Красновишерск

Инструментом для работы послужит QGis 2.18.4 с подключенными алгоритмами SAGA. Все операции, связанные с фильтрацией и созданием изолиний можно выполнять как внутри QGis, так и запуская гис SAGA в качестве автономного приложения.

Рельеф на средне- и крупномасштабных картах в настоящее время в большинстве случаев отображается с помощью данных SRTM или ASTER GDEM, что связано с их глобальным охватом, открытостью и простотой получения. Разрешение этих данных (SRTM 90 м/пикс, ASTER GDEM 30 м/пикс) позволяет, при должной обработке, показывать особенности рельефа примерно до 15 зума. Несмотря на то, что данные ASTER точнее, их использование затруднено необходимостью дополнительной фильтрации для отсеивания значений, не отражающих реальный рельеф (например, высоты леса и жилой застройки). Оптимальных алгоритмов для такой процедуры, которые дают стабильный результат для значительной территории, не разработано, в результате чего, образец визуализации менее точных данных SRTM оказывается обычно более качественным как с геодезической, так и с художественной точек зрения. Однако, севернее 60° с.ш. и южнее 54° ю.ш. данные SRTM отсутствуют, что вынуждает в конечном итоге использовать оба набора данных при визуализации рельефа на территориях, выходящих за границы покрытия SRTM.

Наш случай именно такой (снизу данные SRTM, сверху ASTER GDEM):
ASTER и SRTM

Данные SRTM доступны из различных источников, из которых наиболее удобны сайты cgiar, gis-lab и viewfinderpanoramas. Я предпочитаю использовать последний, поскольку многие сцены там объединены и загружены сразу в geotiff-растры (обычно SRTM представлен в hdt-формате).

ASTER получить немного сложнее: сайты геологической службы США и NASA позволяют скачивать различные данные ДЗЗ, что требует от пользователя определенной подготовки. Кроме того, эти сайты иногда бывают недоступны, либо работают чрезвычайно медленно. В этих случаях можно скачать всю базу через торрент. Дополнительные источники получения данных SRTM и ASTER доступны на странице получения данных.

Помимо растровых данных, для работы нам потребуется шейп-слой с границами районов, который можно скачать с сайта gis-lab или загрузить с помощью overpass.

После того как исходные получены, можно запускать QGis:
ASTER и SRTM в QGis

Для начала объединим сцены ASTER в единый растр с помощью меню «растр-прочее-объединение»:
1объединение растров

В диалоговом окне укажем директорию со сценами и название итогового файла.
2объединение растров

Обратите внимание, что в некоторых версиях GDAL отказывается работать, если пути к файлам содержат кириллические символы. В моем случае все прошло успешно:
3объединение растров

Теперь сохраним полученный файл уменьшив его разрешение до разрешения SRTM. Если этого не сделать, в месте соприкосновения сцен из разных источников мы получим вот такую картину:
рельеф SRTM и ASTER

Выделяем в ТОСе наш ASTER, и через правую кнопку мыши вызываем диалоговое окно сохранения растра:
Сохранение растра в QGIS

Здесь обратите внимание на то, что-бы растр сохранялся как данные. Разрешение уменьшаем в три раза, т.е. вместо 18001 столбца вписываем 6000, а вместо 7201 строк вписываем 2400:
Сохранение растра в QGIS2

После сохранения растра он выглядит загрубленным, но все-равно более информативным, чем SRTM:
Сохранение растра в QGIS3

Большее сходство данным можно придать разнородной фильтрацией, однако этот вопрос мы здесь в должной глубине не затрагиваем. Дело в том, что отмывка обычно используется в виде почти прозрачного слоя-наложения и тщательное выравнивание разнородных данных для идентичности отмывки не всегда оправдано. Главная задача — сделать незаметной границу между данными, что зачастую, особенно на равнине, не представляет большой сложности. Разнородная фильтрация имеет смысл в основном для создания аналогичной насыщенности изолиний, о чем будет отдельно сказано ниже.

По той-же схеме объединим полученный растр с растром SRTM:
DEM-композит

Получившийся растр охватывает излишне большую территорию, что будет отнимать у нас лишнее время на его обработку. Что-бы избежать этого, отрежем все, что не входит в область наших интересов, указав при сохранении растра видимый охват (не забывайте сохранять растр как данные!):

image

Теперь необходимо отфильтровать наш растр или другими словами размыть его. Это не совсем тождественные понятия, но итоговый результат выглядит именно как размытие. Более подробно о различных типах фильтрации я пишу в соответствующей статье, здесь же рассмотрим вопрос практического использования простого фильтра.

Откроем панель инструментов в меню «анализ данных» и в списке геоалгоритмов SAGA-Grid-Filter выберем алгоритм «Простой фильтр»:

После нескольких минут обработки, алгоритм выдаст сглаженный растр:
отфильтрованный растр

Его мы и будем использовать для отмывки. С помощью меню «растр-морфометрический анализ-теневой рельеф»:

вызовем диалог создания карты теней:

На этом этапе следует знать одно неявное правило. В том случае, когда вы планируете использовать теневую отмывку в качестве подложки саму по себе, можно использовать значения по умолчанию. В том случае, когда ваша отмывка ложится на некую базовую карту (в нашем случае, такой картой служит OpenStreetMap), следует повернуть источник освещения на сто восемьдесят градусов. Дело в том, что стандартная отмывка представляет собой темный растр, который при наложении не только перестает читаться, но и зашумливает перекрываемые слои. Для того, что-бы это избежать, отмывку следует инвертировать, но в этом случае, горы выглядят как впадины, а каньоны напоминают холмы. Учитывая это, мы заранее изменяем источник освещения, что позволит нам при инвертировании сохранить визуальную форму отмывки. По умолчанию, источник освещения расположен в районе трехсот градусов, чего, конечно-же в природе почти никогда не бывает. Еще Салищев указывал на эту особенность — привычная отмывка рельефа обязана своему появлению лампам, которые обычно устанавливали слева от кульмана. Мы поменяем значение «300» на «120» и через несколько секунд алгоритм выдаст нам вот такой результат:

Теперь обрежем ту часть растра, что выходит за границы интересующих нас районов. Для этого выделим полигоны необходимых районов в шейп-файле и сохраним выделение в качестве отдельного файла.
Сохранение вектора

Через меню «растр-извлечение-обрезка»

вызовем диалог, в котором укажем исходный и результирующий растр и шейп-маску по которой будет произведена обрезка:

В результате получим вот такую картину:

Двойным кликом по полученному растру в ТОСе вызовем меню свойств, где сменим градиент с «от белого к черному» на «от черного к белому». После применения изменений растр инвертируется. В месте сочленения данных ASTER GDEM и SRTM осталась небольшая белая полоса, однако, после того как будет установлена прозрачность, а сама отмывка наложена на подложку, заметить эту полосу будет практически невозможно:

Для того, что-бы не инвертировать растр при каждой новой загрузке, сохраним его как новый слой, но на этот раз в меню сохранения отметим его не как «данные», а как «изображение». На этом создание отмывки закончено. Установим прозрачность отмывки 95% и подложим под нее OpenStreetMap:

Так выглядит чистая карта OSM:

А так выглядит карта OSM с наложенной на нее картой теней в районе соприкосновения данных SRTM и ASTER:

Процедуру создания изолиний мы специально усложним, дабы проиллюстрировать проблему, возникающую при визуализации рельефа на значительной территории.

Основная трудность при создании горизонталей в том, что для обработки больших растров не хватает никаких вычислительных мощностей. Растр приходиться делить, но процедура фильтрации, примененная к разным файлам приводит к тому, что изолинии на границе областей получаются разорванными. Особенно это заметно в случае, когда обработке подвергались сцены целиком — четкая линия небьющихся горизонталей видна даже при невнимательном рассмотрении. Исправить эту проблему простым способом нельзя, но можно сделать так, что-бы нестыковка изолиний не бросалась в глаза. Для этого следует разрезать первоначальный большой растр кривыми границами, в качестве которых замечательно подходят границы административные. Дополнительным преимуществом использования административных границ в качестве линий разреза является то, что при финальной компоновке карты они будут нанесены сверху, что еще сильнее замаскирует несогласованность изолиний.

С практической точки зрения эта проблема решается так. Создадим временный полигональный слой:
Новый временный слой2

Сделаем его редактируемым (иконка желтого карандаш), после чего установим режим добавления нового объекта
Редактирование в QGis

и обведем один из районов:

Сохраним фрагмент растра для этого участка (не фильтрованного растра, а исходного, мы же усложняем себе задачу!), обрежем его по обведенной области и отфильтруем с теми же параметрами, что и при создании отмывки. Затем с помощью геоалгоритма SAGA-Shapes-GRID-Горизонтали по ЦМР создадим изолинии через каждые 50 метров высоты.

Фильтрация не только убирает излишний шум, упрощая и выравнивая изолинии, но и позволяет «сцепить» наши разнородные данные. Вот пример извлечения изолиний из сырого растра:

Отчетливо просматривается линия сочетания данных ASTER и SRTM. При различных способах фильтрации растра ASTER GDEM эту линию можно делать более или менее заметной о чем я упоминал в начале данной статьи.

Изолинии из отфильтрованного растра на этот район выглядят так:

На границе растра изолинии замыкаются и не несут в себе географического смысла. Такие участки в последующем будут удалены. Именно поэтому обрезка dem-растра производилась нами не по границе района а по внешнему слою.

Аналогичные операции повторяем для второго района. Обратите внимание, что полигоны обрезки растра перекрывают друг друга:

Чем больше полигоны обрезки растров, тем дольше времени будет затрачено на обработку, но тем точнее будут соединяться изолинии:

После того, как изолинии извлечены, остается только обрезать их по контуру границ, сохранив оригинальные значения атрибутов изолиний. Для этого успешно применяется алгоритм «SAGA-Shapes-Lines-Пересечение линий и полигонов»:

Небольшая настройка стиля и изолинии готовы:

Обычная карта OpenStreetMap:

Тот же фрагмент карты, но с наложенной картой теней и горизонталями:

Отдельно необходимо вынести проблему неоднородности данных ASTER GDEM по качеству. Даже на нашем примере видно, насколько сильно артефакты отсутствующей и ошибочной информации сказываются на качестве визуализации рельефа в целом:

Данная проблема не имеет однозначного механистического решения. Наиболее оптимальные способы ее устранения зависят от требований к визуализации, выбранного региона и доступной вычислительной мощности. В качестве одного из способов решения я предлагаю использовать последовательное применение фильтра DTM (предельный уклон местности 10 градусов, радиус поиска 2 пикселя), заполнение пропусков в образованном в результате DTM-фильтрации растра (порог напряжения 10) и последующая фильтрация простым фильтром (круговой режим поиска, гладкий фильтр, радиус 5px). Этот метод не позволяет полностью избавиться от артефактов, но существенно снижает их число и сглаживает, что определенно положительно сказывается на визуализации рельефа:

Карта OpenStreetMap без отмывки и изолиний:

Карта OpenStreetMap с отмывкой и изолиниями:

Обильные фильтруации

Я вертел на имморалистическом хую все советы о том, как следует писать эти очерки. Но вы так часто просите меня фильтровать посты перед публикацией, что на этот раз я не сдержался и пошел у вас на поводу.

Буду фильтровать. Начну с фрагмента снимка SRTM:

Ну а хули елозить-то? Фильтровать — так фильтровать. К великой моей печали, вы в просьбах своих нихуя не говорите о предпочтительных способах фильтрации. Что-ж, поэкспериментируем, дабы никто не ушел обиженным.

Начнем с DTM-фильтра, в основе которого лежит статья Георга Фоссельмана. Технология фильтрации основана на предположении о том, что резкий перепад значений высоты на незначительном пространстве DEM-растра свидетельствует не об особенностях рельефа, а о наличии объектов местности, искажающих ЦМР. Проще говоря, если на левом пикселе высота десять метров, а на правом тридцать, то скорее всего на местности в данных точках вы вместо обрыва/карьера увидите стену леса, здание или другую нерельефную ебанину. Фильтр просматривает растр скользящим окном заданного радиуса и отделяет области с уклоном выше указанного. При соответствующих настройках, этот фильтр позволяет не только отделить неестественные превышения, но и разделить растр на слои равнин и уклонов.

На демке с территорией города Шахты, алгоритм фильтрации сбоит на терриконах и отвалах. Впрочем, на таких масштабах уместнее использовать вместо SRTM растры ASTER GDEM. На моем фрагменте все работает прекрасно. Вот вам равнины:

А вот уклоны свыше тридцати градусов:

Главное, помните фильтр только отделяет одни пиксели от других. Дать физическое объяснение результата — уже ваша задача. Вот какого хрена на острове Поперечном такие уклоны? Он же ровный как блин. У меня даже фоточка есть:

Чаще всего подобные искажения возникают за счет растительности. Отделить ее от рельефа практически невозможно. Но если на плакорах с этим можно почти смириться (нужно только забыть про разницу в возрастах, бонитетах, наличие дорог, лугов, болот и полей, ветровалы, бобров, пожары, рубки и усыхания), то получить детальную ЦМР для склонов долин обычно затруднительно. Да чего объяснять-то? Каждый из вас наверняка видел такую взаимосвязь растительности и рельефа:

Но хватит, уже про DTM. Вы можете подумать, что у меня нет чувства такта. Фильтр комочков (Filter clumps — да простят меня профессиональные переводчики) отсеивает связанные пикселы с единым значением, превышающие заданную площадь. Например, вот области в которых соприкасается не менее тридцати пикселов с единым значением высоты:

Мажоритарный фильтр (majority filter) делит растр на сегменты указанного размера. В каждом из них вычисляется значение большинства пикселов, которое впоследствии экстраполируется на всю область. В результате имеем следующее:

Исходный SRTM в приближении:

Результат работы мажоритарного фильтра в том же экстенте:

  • Для понимания, на рисунке ниже черные изолинии с SRTM наложены на красные изолинии с отфильтрованного растра. Результат налицо:

Морфологический фильтр, точнее фильтры. Спешу огорчить всех натуралистов. Умойтесь, к геоморфологии эти фильтры не имеют никакого отношения, даже несмотря на их специфические наименования. Базовых морфологических фильтров два: дилатация и эрозия. Кроме того, активно используются фильтры замыкания и размыкания. В первом применяется сначала дилатация, затем эрозия, во втором — наоборот. Нихрена не понятно? Не проблема. Вот вам иллюстрированная классификация. Основана на лучших моих художественных скиллах вкупе с простейшим графическим редактором:

При дилатации  происходит расширение пикселей, в результате которого изображение становится более светлым и размытым:

Красные линии — горизонтали с растра дилатации, черные — горизонтали SRTM:

При эрозии происходит обратный процесс. Однородные области увеличиваются в размере за счет подавления шума между ними.

Красные изолинии с растра эрозии на фоне черных горизонталей SRTM

Это размыкание

с горизонталями

А это замыкание

с горизонталями

Все, хватит про морфологические фильтры. Это банально и скучно. Самое время испить из фрактальной реки и вспомнить про богов алеатики. Дамы и господа! Леди и джентельмены! Мудачье! Специально для вас, Карл Гаусс со своим фильтром!

— ээээээ, а где растр то?

А не будет растра. Ибо визуально после применения фильтра различия почти не отличить. Суть фильтра в отсеивании областей с заданным стандартным отклонением. Что-бы вы не расстраивались вот вам картинка с изолиниями (standart deviation = 1):

Фильтр Ли. Это к китайцам не имеет никакого отношения, просто я в душе не ебу, как перевести «Multi direction lee filter» на адекватный русский язык. Более того, я с трудом понимаю что это вообще такое, а для чего это — не понимаю вообще. Но раз уж зашла речь про фильтрацию, грех не рассказать про эту хрень.

Фильтр разделяет растр на три дочерних: результат фильтрации, растр минимума стандартного отклонения и растр направления минимума стандартного отклонения.

Результат фильтрации визуально от оригинала не отличим:

Минимальное стандартное отклонение. Тут все почти просто, если найти мануал, объясняющий значение прилагательного «минимальное».  Результирующий растр в псевдоцветах выглядит так (чем краснее, тем выше стандартное отклонение):

Слой изолиний в той же палитре:

Но самое интересное — направление минимума стандартного отклонения. Я воздержусь от комментариев, лучше покажу вам результат и выпью своего пива.

Изолинии по растру направления минимума стандартного отклонения на фоне изолиний SRTM (черные линии):

Гораздо понятнее обстоят дела с ранговым фильтром. Просто указываете ранг сатистики и извлекаете пиксели с нужными значениями. Вот, например, медиана

Изолинии из результата фильтрации (50-й ранг) на фоне изолиний SRTM:

На этом все.

Э, да я смотрю вас не наебешь. Действительно, а как же дивергенция градиента значений растра? Вообще физический смысл лапласиана достаточно условен, типа значений концентрации градиента. Но в нашем случае ситуация проще. Фильтр Лапласа выделяет контуры на растре. В итоге имеем следущее:

Да прибудет с нами псевдоцвет растра итогов применения фильтра Лапласа!

Ну и горизонтали, само-собой. Хотя, это все-таки не горизонтали, а просто изолинии.

Хотя, конечно, проще всего использовать простой фильтр. Особенно, если вы хотите строить горизонтали.

А еще проще совершенно не использовать фильтр. Я лично нефильтрованному вообще приоритет отдаю, у меня как раз тут еще немного осталось.

Надеюсь, на этом, ваша просьба о фильтрации полностью удовлетворена. Всем присутствующим спасибо. Все недовольные могут пройти нахуй, ибо тут у меня суверенный анархизм: хочешь с Бакуниным бухай, хочешь Вольтариану Де Клер еби. А советы ваши по поводу того, как мне следует статьи писать можете в жопу себе засунуть.