Перекласифікація (рекласифікіція, розчинення меж)

У растрових моделяхточки і лінії можуть бути перекласифіковані простим перекодуванням атрибутів у їхніх таблицях або перекодуванням значень комірок растру для створення нових точкових або лінійних і інших шарів. У цьому процесі користувач тільки змінює атрибути об’єктів. Після визначення атрибутів потрібних областей, відбувається зміна числа кодів або імен атрибутів для цих комірок растру.

Інструментарій сучасних ГІС дозволяє перкласифіковувати або змінювати значення комірок на альтернативні значення з використанням різних методів. Інструменти розроблені так, щоб користувач мав можливість змінювати значення вхідного растра на потрібні, задані або альтернативні значення.

Користувач може перекласифікувати одне значення, одночасно групу значень з використанням альтернативних полів; на основі критеріїв, таких як задані інтервали (наприклад, група значень з10 інтервалів), або за площею (наприклад, група значень з 12 груп, що містить однакову кількість комірок).

Причинами, що викликають перекласифікацію можуть бути такі:

1. Заміна значень растрової моделі на підставі нових відомостей, що пов’язано з виявленням змін у часі балу бонітету, рівня кислотності, ступені забруднення, рівня рухомого фосфору або калію ґрунтів тощо.

2. Групування значень, що пов’язане зі спрощенням інформації про растр. Наприклад, можна згрупувати різні типи лісу в один клас лісу.

3. Перекласифікація значень набору растрів у загальний масштаб що спричинено присвоєнням значень пріоритету, чутливості, послідовності або за схожими критеріями. Це може відбуватись на одному растрі (растру типу ґрунти можуть бути присвоєні значення від 1 до 10 для подання можливої ерозії) або на декількох растрах для створення загального масштабу значень.

Наприклад, тип ґрунту може підходити для будівництва, якщо ґрунти переглядаються як вхідні дані для моделі придатності для будівництва. У цьому випадку значення растра необхідно змінити з номінальних значень – значень, що представляють клас – на інтервальні або відносні значення, щоб значення можна було використовувати відносно друг друга.

На рис. 17.14 наведений приклад находження найкращого місця розташування для школи.

Вхідні базові шари: землекористування, рельєф, місця відпочинку й існуючі школи.

Отримані набори даних: ухил, відстань до місць відпочинку і відстань до існуючих шкіл.

Кожний растр потім перекласифіковується в масштабі 1 до 10. Перекласифіковані растри об’єднуються. При цьому відстань місць відпочинку й інших шкіл має більші ваги.