Присвоєння певного значення коміркам NoData (Немає даних) або присвоєння значень коміркам зі значенням NoData.

Іноді виникає необхідність видалення певних значень з аналізу. Це може бути коли певний тип землекористування має певні обмеження, наприклад, обмеження, що викликані наявністю водно-болотних угідь, які не можуть слугувати ділянками для будівництва. У таких випадках, можна привласнити значення NoData таким ділянкам, щоб видалити їх з подальшого аналізу.

В інших випадках, навпаки можна привласнити коміркам растрової моделі, що мали значення NoData, нові реальні дані, що були одержані наприклад під час польових вишукувань (значення NoData стало відомим).

У найпростіших растрових моделях, де відсутня прив’язаність до растру атрибутів, необхідно буде також змінити і легенду нового покриття для відображення ситуації, що змінилась.

Хоча зміна кодів атрибутів в простих растрових системах – процес доволі тривіальний, він може створювати певні проблеми, зумовлені порядком, у якому змінюються числа. Припустимо, наприклад, що є покриття з кодами атрибутів від 1до 15, які відповідають певним сільгоспкультурам. Нехай числа від 1 до 5 і 13 представляють зернові, а інші (від 6 до 12) та 14 і 15 просапні. Потрібно створити карту тільки з двома категоріями: зернові (код 1) і просапні (код 2). Якщо спочатку замінити числа від 2 до 5 та 13 на 1 (саму одиницю змінювати не треба), а потім числа від 6 до 12, 14 та 15 на 2, то змінивши легенду можна отримати карту з зерновими (код – 1) та просапними (код – 2) культурами.

Однак, якщо спочатку пронумерувати просапні культури (заміна чисел від 6 до 12) та 14 і 15 на 2, а потім від 2 до 5 та 13 на 1, то придивившись можна побачити, що усі 2, отримані на першому кроці, перетворились на 1 на другому кроці, тобто вся карта складається з одиниць. Зрозуміло, що це не зовсім те, що передбачалось зробити.

Хоч більш досконалі растрові ГІС, відслідковуючи атрибути, дозволяють уникнути вищенаведеної проблеми, в простих системах потрібно бути уважним при виконанні перекласифікації. По-перше, можна обрати нові коди атрибутів, які не збігаються з наявними у покритті. Цей прийом корисний і з точки зору усунення плутанини в процесі первинної класифікації. По-друге, якщо видно, що порядок перенумерування створює нові величини, які можуть бути змінені на наступному кроці, то можна уникнути проблем, виконуючи процес у зворотному порядку.

У векторних моделяхпроцес перекласифікації потребує змін як атрибутів, так і координат меж просторових об’єктів. По-перше, потрібно видалити всі лінії, що розділяють два класи, які повинні бути об’єднані. Ця операція називається розчиненням меж (line dissolve) і полягає у видаленні всіх ліній, що розмежовують два чи більше класи (категорії) об’єктів, що об’єднуються. Принцип її дії добре видно на простому прикладі: є два полігони, на одному з яких росте пшениця, на іншому – кукурудза (рис. 17.15).

По-друге, наступним кроком є перезапис атрибутів зазначених класів (категорій) для всіх відповідних об’єктів нового шару, як єдиний новий атрибут.

Тепер отримаємо нове покриття тільки з одним значенням атрибута.

Рис. 17.15. Класифікація через об'єднання категорій: об'єднання класів ”кукурудза” і ”пшениця” в більш крупний клас ”зернові”

Процедуру розчинення меж можна здійснити автоматично, користуючись відповідною функцією, що входить до складу блоку Geoprocessing (ArcGIS).

Як у растровій, так і у векторній перекласифікації полігонів є цікава особливість. В обох випадках за результатами перекласифікації отримуємо меншу кількість категорій, чим мали спочатку. Цей результат, як відомо, називається агрегуванням даних (data aggregation).

До цього моменту розглядалася перекласифікація тільки номінальної шкали вимірів. Перекласифікувати дані інших шкал можна завдяки створенню діапазонів категорій даних, які часто називають рангованими (range graded) класифікаціями. Такий сценарій вимагає лише простого перекодування на підставі класових інтервалів, в які вони потрапляють. Як і у випадку номінальної шкали, виконується перекодування комірок растру або виконується заміна атрибутів і розчинення меж. Крім цього, одночасно може виконуватись операції упорядкування комірок растру або значень полігонів, їх інверсія, або використовуватись математичні перетворення над значеннями полігонів за участю інших змінних.

Виділяють декілька основних перекласифікаційних умов. Одна з перших – це відсікання об'єктів, просторове розташування яких не відповідає заданій позиції (рис. 17.15).

Рис. 17.15. Позиційна перекласифікація

Наступна перекласифікаційна умова – значення певної величини (висота над рівнем моря, зональна температура, кількість опадів), що відображається на карті. Наприклад, на карті потрібно змінити фути на метри, рис. 17.16.

Рис. 17.16. Перекласифікація за значенням величини

(перетворення футів на метри)

Перекласифікація часто здійснюється за розмірами об'єктів. Наприклад, на шарі карти необхідно видалити об'єкти, площа яких нижче або вище заданого значення, рис. 17.17.

Рис.17.17. Перекласифікація за розмірами об’єктів (відсікання зон з площею менше 50 км²)

Перекласифікація використовується для розподілу класу об'єктів на індивідуальні об'єкти, оскільки з ними зручніше працювати, рис. 17.18.

Рис. 17.18. Перекласифікація єдиного класу об'єктів на окремі об'єкти

[1] Хороплет (від грец. Χώρο – + πλήθ[ος], ”місце, область” + ”значення”) – вид картограми, на якій штриховкою різної густоти або фарбою різного ступеня насиченості зображують інтенсивність будь-якого показника в межах територіальної одиниці.

[2] Таксони (від грец. – порядок, розміщення ) – класифікаційні одиниці в систематиці.