2.2 Архитектура оболочки Surfer

Surfer - мощная система создания карт, моделирования и анализа поверхностей, визуализации ландшафта, генерирования сетки и многого другого. Продукт позволяет создавать реалистичные карты с учетом освещенности и теней, использовать изображения местности в различных форматах, экспортировать созданные карты в различные графические форматы и печатать в цвете размером до 50 м по диагонали. Мощные интерполяционные функции позволяют создавать точные поверхности высочайшего качества.

Геоинформационная система Golden Software Surfer 8 в настоящее время является отраслевым стандартом построения графических изображений функций двух переменных. Непревзойдённым достоинством программы являются заложенные в неё алгоритмы интерполяции, которые позволяют с высочайшим качеством создавать цифровые модели поверхности по неравномерно распределённым в пространстве данным.

Интерфейс программы состоит из трех частей:

Object Manager (менеджер объектов, текстовые, растровые, картографические объекты, связанные в группы и математически преобразованы)

Plot1(плот документ)

Worksheet (рабочий лист)

Логику работы с пакетом можно представить в виде трех основных функциональных блоков:

1) построение цифровой модели поверхности;

2) вспомогательные операции с цифровыми моделями поверхности;

3) визуализация поверхности

Большое количество опций импорта и экспорта:

- импорт форматов: Golden Software GSI, ESRI E00, Windows Enhanced Metafile EMF

- экспорт форматов: Golden Software GSI & GSB, MapInfo MIF, Windows EMF

- использование USGS SDTS DEM и DLG файлов. Пакет позволяет работать с форматами USGS SDTS DEM файлов для контурных, поверхностных, каркасных, векторных, рельефно-теневых и фотографических карт.

Пакет Surfer предлагает своим пользователям несколько алгоритмов интерполяции: Криге (Kriging), Степень обратного расстояния (Inverse Distance to a Power), Минимизация кривизны (Minimum Curvature), Радиальные базовые функции (Radial Basis Functions), Полиномиальная регрессия (Polynomial Regression), Модифицированный метод Шепарда (Modified Shepard’s Method), Триангуляция (Triangulation) и др. Расчет регулярной сетки может выполняться для файлов наборов данных X, Y, Z любого размера, а сама сетка может иметь размеры 10 000 на 10 000 узлов.

При этом обеспечены широкие возможности по управлению методами интерполяции со стороны пользователя. В частности, наиболее популярный в обработке экспериментальных данных геостатистический метод Криге включает возможность применения различных моделей вариограмм, использования разновидности алгоритма со сносом, а также учета анизотропии. При расчете поверхности и ее изображения можно также задавать границу территории произвольной конфигурации.

В Surfer реализован большой набор дополнительных средств преобразования поверхностей и различных операций:

– вычисление объема между двумя поверхностями

– переход от одной регулярной сетки к другой

– преобразование поверхности с помощью математических операций с матрицами

– рассечение поверхности (расчет профиля)

– вычисление площади поверхности

– сглаживание поверхностей с использованием матричных или сплайн-методов

– преобразование форматов файлов и др.

2.3 Математические функции Surfer Grid\Data и Grid\Filter

Команда Data служит для создания Сетки (.GRD файла) из XYZ файла данных (DAT файла). Сетка - GRD файл, требуется чтобы произвести структурную карту или поверхностный график, или выполнить математические операции использующие сетку - такие как: вычисление объемов и областей, сглаживание или вычисление остатка. Когда мы имеем данные, нерегулярно расположенные в X Y координатах, Surfer интерполирует нерегулярно расположенные данные на регулярную прямоугольную сетку в формате файла сетки (.GRD-файла).

При выборе команды Data, отображается диалоговое окно Open Data, выбираем в нем файл данных, для составления графика и нажимаем кнопку ОК. На экране отобразится диалоговое окно Scattered Data Interpolation.

Диалоговое окно Scattered Data Interpolation (интерполяция рассеянных данных).

Группа Data Columns позволяет определить столбцы для значений X, Y и Z – координаты в файле данных.

Группа Gridding Methods - позволяет выбрать из представленного в раскрывающемся окне Gridding Metods списка - Gridding метод, для использования при интерполяции значений к сетке, и установить специфические параметры для выбранного Gridding-метода.

Gridding - процесс создания Сетки (.GRD файла) или другими словами - процесс вычисления значений Z для расчетных точек (узлов сетки) регулярной сетки где, фактически, никаких данных не существует, используя для этого данные, хранящиеся в XYZ (.DAT) файле.

Surfer схемы интерполяции вычисляют значения для точек (узлов сетки), для которых фактических данных не существует, основываясь при этом на анализе имеющихся фактических данных. Затем Surfer использует вычисленную сетку, чтобы генерировать структурную карту или поверхностный график.

Основные достоинства использования сетки для построения контурных карт или поверхностных графиков, перевешивают ее недостатки. Задачи, типа рисования горизонталей, объемные вычисления модификаций карты быстро и легко выполняются при использовании сетки. В большинстве случаев, гораздо проще произвести структурную карту с использованием файла сетки, чем при использовании для этих целей первоначальных необработанных данных. Структурные карты выводятся базируясь на интерполированных значениях Z к узлам сетки, а не на первоначальных входных пунктах данных и нет никакой гарантии, что ваши первоначальные данные будут представлены на выведенной карте. Это является потенциальным недостатком gridding метода (наложения сетки).

Большинство gridding методов в Surfer использует взвешенный средний алгоритм интерполяции (Обратного Расстояния). Это означает что, изо всех других коэффициентов (факторов), являющимися равными, больший вес в определение значения в узле сетки имеют значения в пунктах находящихся ближе к узлу для которого вычисляется значение. Для подробной информации относительно выбора метода см. Выбор Gridding Метода. Иногда, при использовании gridding, Z ограничения Surfer сетки могут оказаться вне ограничений первоначальных пунктов (точек) данных. Это может случиться в областях на карте, где отсутствуют данные, например по краю карты или, где имеются большие площади, для которых отсутствуют первоначальные данные. Этот эффект - также так же результат используемого gridding метода.

Рассмотрим некоторые функции Gridding Метода.

Kriging - один из более гибких методов и полезен для gridding почти любого типа набора данных. С большинством наборов данных, Kriging с линейным variogram совершенно эффективен.

Minimum Curvature (Минимальное Искривление) генерирует гладкие поверхности и быстр для большинства наборов данных.

Polynomial Regression (Полиномиальная Регрессия) обрабатывает данные так, чтобы в лежащий в основе (основной) крупномасштабной тенденции показа шаблона. Это используется для анализа тенденции поверхности. Полиномиальная Регрессия очень быстра для любого количества данных, но локальные подробности в данных потеряны в сгенерированной сетке.

Shepard's Method (Метод Шепарда) подобен Обратному Расстоянию, но не имеет тенденции, чтобы генерировать шаблоны типа " ушко (глазок) быка " шаблоны, особенно, когда используется коэффициент (фактор) Сглаживания.

Triangulation with Linear Interpolation (Триангуляция с Линейной Интерполяцией) быстр со всеми наборами данных. Одно из преимущество триангуляции - то, что, с достаточными данными, триангуляция может сохранять строки прерывания, определенные в файле данных.

Команда Grid/Filter позволяет применить к сетке методы цифрового анализа ее образа. Эти методы включают широкий спектр сглаживающих (низкочастотных) фильтров; фильтров, увеличивающих контрастность; фильтров, выделяющих и усиливающих края; фильтров, вычитающих региональный фон (высокочастотных).

Для сглаживания сетки можно использовать низкочастотные фильтры. Выполним следующую последовательность действий: Grid\Filter.

Для математической обработки карт, необходимо выбрать Linear Convolution Filters\Predefined Filter\Low-pass Filters\Gaussian (3 × 3)

Для альтернативного сглаживания, выбираем User Defined Filters\Low-pass Filters\ Gaussian (m × n).