Input Data: Vector Membuat Feature Dataset Dr. Ir. Sudarto, MS
JURUSAN TANAH FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG, 2011
JURUSAN TANAH FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG
Overview
Digitisasi Membuat data set vektor Mengkonversi ke kelas feature Membuat dataset baru Snapping Merubah bentuk garis dan poligon Memisahkan (splitting) feature
Operasi Union pada poligon Operagi Merge pada poligon Operasi Intersection pada poligon Operasi Clipp pada poligon Menambah atribut Membatalkan editing Menyimpan hasil editing
1
Required Data Sources for GIS As data acquisition or data input of spatial data in digital format is most expensive (about 80% of the total GIS project cost) and procedures are time consuming in GIS, the data sources for data acquisitions should be carefully selected for specific purposes.
The sources of spatial data:
Analog maps Aerial photographs Remotely sensed images Ground survey with GPS Reports and publications
2
Digitasi: Meja digitasi & Kursor
Meja digitasi
Bagaimana meja digitasi bekerja y = 10
Operator meng-click pada/atau feature yang ditelusuri
x=5 koordinat ditempatkan dalam database
3
Digitasi u/ Format Data Vektor
Digitasi u/ Format Data Vektor
Metode yang biasa digunakan untuk memasukkan data ke dalam SIG
membosankan & perlu kerja secara detai
4
Manual Digitizing Process
Membuat data sets vector
ArcGIS mendukung pembuatan & editing data set vektor (shapefile & geodatabase = “feature class”)
Point Line Polygon
Data set dapat diedit secara lengkap
Data koordinat Data atribut
5
Mengkonversi ke feature class Berbagai data set vektor dapat dikonversi ke feature class
CAD data
Mengkonversi ke feature class Berbagai data set vektor dapat dikonversi ke feature class
shapefile or gdb feature class
6
Mengkonversi ke feature class
Data set yang terpilih dikonversi
Membuat dataset baru
Dataset baru dapat dibuat dari ArcCatalog
Tentukan lebih lanjut tipe feature apa untuk representasi data
pilih tipe feature
7
Creating new datasets
Dataset baru dapat dibuat dari ArcCatalog tetapkan sistem koordinat
Membuat dataset baru: digitisasi “heads-up”
Dikerjakan sepenuhnya pada layar komputer (tanpa meja digitisasi), disebut “heads-up”
8
Membuat dataset baru
Membuat layer jalan menggunakan latar belakang foto
Membuat dataset baru
Feature baru dapat dibuat dari penelusuran feature terpilih yang sudah ada
9
Snapping
Kontrol Snapping: bagaimana feature meluruskan selama pembuatan/pengeditan koneksi dari garis (penempatan node) penyelesaian dari poligon menghindari overshoot/undershoot menghindari sliver or gap
Snapping
Perilaku snapping dikontrol oleh Snapping Environment dialog
10
Snapping
Opsi snapping
Opsi snapping Interaktif
Snap ke vertex yang telah ada Snap ke segmen garis atau sisi poligon yang telah ada Snap ke perpotongan dua garis atau lebih Snap ke ujung garis yang sudah ada Snapping dapat dilakukan layer-ke-layer
11
Snapping
Membantu menghindari kesalahan ini Digitasi yg tdk selesai Overshoot
Undershoot
J. Lawler
Merubah bentuk garis dan poligon
Editing topologik: dua sisi poligon di-edit secara bersama-sama
12
Merubah bentuk garis dan dan poligon
Editing Non-topological: hanya suatu feature tunggal yang di edit
Memisahkan (memotong) poligon Poligon dipisahkan dengan Cut Polygon Feature
13
Memisahkan garis Garis dipisahkan pada lokasi tertentu
Memisahkan feature Kebijakan pemisahan Geodatabase Atribut yang ditangani oleh kebijakan
Duplikat: nilai dalam record (baris) baru disalin dari record induknya Properti Geometry(misalnya, luas, keliling, panjang) secara otomatis dapat ditangani Nisbah Geometry
Berdasarkan pada geometri (mialnya, persen dari luasan)
14
Memisahkan feature
Pemisahan atribut (untuk kelas feature geodatabase) ditangai oleh kebijakan
image from ESRI
Menggabung poligon pipih beberapa poligon dari layer yang sama
Poligon asli digabung ke dalam poligon tunggal yang baru
15
Merging polygons
Attributes are handled by rules in the same way as splitting
image from ESRI
Menggabung poligon
Menggabung poligon: contoh
J. Lawler
16
Unioning pada poligon
Mirip dengan menggabung, tetapi dapat mengkobinasikan features dari > 1 layer
Intersecting pada poligon Seperti interseksi matematik
Area spasial sebagai "set" untuk interseksi polygon baru dari area yang ada
17
Clipping pada poligon
Option 1: batalkan interseksi
Clipping pada poligon
Option 2: pertahankan hanya pada interseksi
18
Clipping: sebuah contoh
J. Lawler
Clipping: sebuah contoh
J. Lawler
19
Clipping: sebuah contoh Menghitung sarang katak pada lansekap yang dipotong % forest % ag Ag dist F-patch.s A-patch.s
73 12 20 60 6
J. Lawler
Menambah atribut
Atribut perlu di tetapkan pada dataset baru
Kolom/field yang ditambahkan:
Nama field tipe data Lebar kolom Precisi desimal
20
Menambah atribut
Menambah & menetapkan field: nama field & tipe data
Menambah atribut Sesudah ditambah field, atribut dapat diperbarui
21
Membatalkan edit
Edit dapat dibatalkan sebagai kebalikannya Edit dapat dibatalkan sampai ke penyimpanan (atau kreasi) sebelumnya Apabila perubahan dataset sudah disimpan, edit tidak dapat dibatalkan Lebih baik apabila memiliki backup data yang dibuat sebelum dan setelah sesi editing
Menyimpan edit
Simpan LEBIH AWAL dan SESERING MUNGKIN
Kamu diminta menyimpan, apabila:
Dataset ditutup untuk editing Dataset lain dibuka untuk editing Dokumen disimpan atau ditutup ArcGIS ditutup
22
Large Format Scanner
Scanner for Raster Data Format Scanners are used to convert from analog maps or photographs to digital image data in raster format. Digital image data are usually integer-based with one byte gray scale (256 gray tones from 0 to 255) for black and white image and a set of three gray scales of red (R), green (G) and blue (B) for color image.
23
Coordinates and Attributes are stored in the image
Aerial photographs
Stereo Photos
24
Photogrammetry Photogrammetry is the technique of measuring objects (2D or 3D) from photographs. (But it may be also imagery stored electronically on tape or disk taken by video or CCD cameras or radiation sensors such as scanners. )
Results of Aerial Photogrammetry Coordinates (X,Y,Z) of the required object-points Digital Elevation Model (DEM) Topographic and thematic maps Rectified photographs (orthophoto) Products from photo interpretation
25
Digital Mapping by Aerial Photogrammetry Though aerial photogrammetry is rather expensive and slow in air flight as well as subsequent photogrammetric plotting and editing, it is still very important to input accurate and up-to-date spatial information. Aerial photogrammetry needs a series of the procedures including aerial photography, stereo-plotting, editing and output.
Prosedur Aerial Photogrammetry
26
There are two types of photogrammetry
Analytical Photogrammetry A stereo pair of analog films are set up in a stereo plotter and the operator will manually read terrain features through stereo photogrammetric plotter called analytical plotter.
Digital Photogrammetry In digital photogrammetry, aerial films are converted into digital image data with high resolution (5-25mm). Digital elevation model (DEM) is automatically generated with stereo matching using digital photogrammetric workstation. Digital orthophoto and 3D bird's eye view using DEM will be also automatically created as bi-products.
Analytical plotter
27
Digital photogrammetric workstation
Remote Sensing of the Earth from Space The sensing of the Earth's surface from space by making use of the properties of electromagnetic waves emitted, or reflected by the sensed objects, for the purpose of improving natural resources management, land use and the protection of the environment.
28
Remote Sensing sensors platforms Atmosphere active RS passive RS
Earth surface Electromagnetic waves
Remote Sensing of the Earth from Space
29
Sensor and Platform
Sensor：
digital camera, digital video camera, multispectral (hyperspectral) scanner, CCD, radar, lidar, laser
Platform：
satellite, aircraft, helicopter, UAV, balloon, boat, car
Remote Sensing with Satellite Imagery
Satellite remote sensing is a modern technology to obtain digital image data of the terrain surface in the electromagnetic region of visible, infrared and microwave. Multi-spectral bands including visible, nearinfrared and/or thermal infrared are most commonly used for production of land use map, soil map, geological map, agricultural map, forest map etc. at the scale of 1:50,000 ~ 250,000. A lot of earth observation satellites for example Landsat, SPOT, IKONOS, QuickBird, FORMOSAT2, ERS-1, IRS, Radarsat etc. are available.
30
Satellite
image
Spectrum : visible, NIR, MIR, thermal IR, microwave Spatial resolution: 20 m, 10 m, 5 m, 2 m, 0.61 m, x m Format：analog, digital Period: fixed, dynamic Coverage：180 km, 60 km, 24 km, 12 km, FF Location: coordinate system with maps
Spectral Reflectance for Vegetation, Soil, and Water.
31
Visible and NIR Images
Images with different spatial resolution
32
Keterangan: Batas DAS Samin yang ditumpangsusunkan dengan citra Landsat ETM 1 Oktober 2002 komposit warna 453
33
