Handgezeichnete Karte im Massachusetts Museum of Modern Art
Moderne Kartografen sind viel einfacher als ihre Kollegen aus der Vergangenheit, die ein alles andere als ideales Schema mit sehr groben Schätzungen der Position von Objekten erstellt haben. Bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts änderte sich die Kartographie langsam und obwohl es zu diesem Zeitpunkt fast keine weißen Flecken gab, konnten sie sich nicht der Genauigkeit der Karte rühmen.
Mit Beginn der Ära der Terrain-Luftbildfotografie erhielten Kartografen ein hervorragendes Werkzeug, mit dem sie einen detaillierten Plan für jedes Gebiet erstellen konnten. Satellitenbilder sollten die tausendjährige Arbeit an der Schaffung des idealen Orientierungswerkzeugs abschließen, aber Kartographen standen vor neuen Problemen.
Als Werkzeug zur Lösung kartografischer Probleme und Fehler wurde das OpenStreetMap (OSM) -Projekt veröffentlicht, das auf den Daten basiert, für die unser MAPS.ME-Dienst vorhanden ist. OSM verfügt über eine große Datenmenge: nicht nur umrissene Satellitenbilder, sondern auch Informationen, die nur Anwohner kennen. Heute werden wir Ihnen detaillierter erzählen, wie die reale Welt digitalisiert wird und zu einer Karte wird.
Photofixieren des Geländes
Diese Karte ist 14.000 Jahre alt.
Die ersten Karten erschienen in der Zeit der primitiven Geschichte. Biegungen von Flüssen, Kämmen, Schluchten, felsigen Gipfeln, Tierpfaden - alle Objekte sind durch einfache Kerben, Wellen und gerade Linien gekennzeichnet. Nachfolgende Karten sind nicht weit von den ersten skizzenhaften Zeichnungen entfernt.
Die Erfindung eines Kompasses, eines Teleskops, eines Sextanten und anderer Navigationsinstrumente und die anschließende Periode der großen geografischen Entdeckungen führten zur Blüte der Kartografie, aber die Karten waren immer noch nicht genau genug. Der Einsatz verschiedener Instrumente und mathematischer Methoden konnte nicht die Lösung des Problems sein - am Ende zeichneten die Menschen Karten mit einer Beschreibung oder Diagrammen, die in Form von Sachleistungen erstellt wurden.
Ein neues Stadium in der Entwicklung der Kartographie begann mit der topografischen Vermessung. Zum ersten Mal begannen im 16. Jahrhundert bodengestützte Vermessungen zur Erstellung topografischer Karten, und in den 1910er Jahren wurden die ersten Luftaufnahmen von unzugänglichen Gebieten durchgeführt. In Russland wurden sowohl Kataster- als auch berüchtigte „Karten des Generalstabs“, deren Genauigkeit und Abdeckung zu dieser Zeit beispiellos waren, von Topographen unter Verwendung des Theodoliten erstellt .
Entschlüsselungsbeispiel der Mitte des letzten Jahrhunderts
Nach der Luftaufnahme ist ein langer und komplexer Entschlüsselungsschritt erforderlich. Die Objekte auf dem Bild müssen identifiziert und erkannt werden, um ihre qualitativen und quantitativen Merkmale festzustellen und die Ergebnisse zu registrieren. Die Entschlüsselungsmethode basiert auf den Gesetzen der fotografischen Reproduktion der optischen und geometrischen Eigenschaften von Objekten sowie auf den Beziehungen ihrer räumlichen Verteilung. Einfach ausgedrückt werden drei Faktoren berücksichtigt: Optik, Bildgeometrie und räumliche Verteilung.
Um Reliefdaten zu erhalten, werden konturkombinierte und stereotopografische Methoden verwendet. Bei der ersten Methode werden die Höhen der wichtigsten Punkte auf der Oberfläche direkt mit Hilfe von geodätischen Instrumenten bestimmt und anschließend die Position der Konturlinien auf Luftbilder angewendet. Das stereotopografische Verfahren beinhaltet die teilweise Überlappung von zwei Bildern miteinander, so dass jedes von ihnen den gleichen Bereich darstellt. In einem Stereoskop sieht dieser Bereich wie ein dreidimensionales Bild aus. Ferner bestimmen gemäß diesem Modell die Verwendung der Instrumente die Höhen der Geländepunkte.
Satellitenbilder
Beispiel eines Stereopaars vom WorldView-1- Satelliten
In ähnlicher Weise funktionieren beim Erstellen eines Stereobildes auch Satelliten. Informationen über das Gelände (und viele andere Daten, einschließlich Radarinterferometrie - Konstruktion digitaler Geländemodelle, Bestimmung von Verschiebungen und Verformungen der Erdoberfläche und -strukturen) werden von Radar- und optischen Erdfernerkundungssatelliten bereitgestellt.
Ultrahochauflösende Satelliten fotografieren nicht alles hintereinander (endlose sibirische Wälder werden nicht in hoher Auflösung benötigt), sondern auf Bestellung für ein bestimmtes Gebiet. Zu diesen Satelliten gehören beispielsweise Landsat und Sentinel (im Orbit befinden sich Sentinel-1, der für Radarbilder verantwortlich ist, Sentinel-2, das optische Untersuchungen der Erdoberfläche durchführt und die Vegetation untersucht, und Sentinel-3, das den Zustand der Ozeane beobachtet).
Landsat 8 Satellitenbild von Los Angeles
Satelliten senden Daten nicht nur im sichtbaren Spektrum, sondern auch im Infrarot (und mehreren anderen). Daten aus Spektralbereichen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, ermöglichen es uns, Oberflächentypen zu analysieren, das Pflanzenwachstum zu überwachen, Brände zu erkennen und vieles mehr.
Das Los Angeles-Bild enthält die elektromagnetischen Frequenzbänder, die (in der Landsat 8-Terminologie) den Bereichen 4-3-2 entsprechen. Landsat bezeichnet rote, grüne und blaue Sensoren als 4, 3 bzw. 2. Ein Vollfarbbild wird angezeigt, wenn eine Kombination von Bildern dieser Sensoren kombiniert wird.
Satellitenbesitzer und offizielle Distributoren - DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defence and Space und andere - empfangen und verarbeiten Daten. In unserem Land sind die Hauptlieferanten von Satellitenbildern Russian Space Systems , Sovzond und ScanEx .
Viele Dienste basieren auf GLS-Datensätzen (Global Land Survey) von US Geological Survey (USGS) und der NASA. GLS erhält Daten hauptsächlich aus dem Landsat-Projekt, das seit 1972 Satellitenbilder des gesamten Planeten in Echtzeit erstellt. Mit Landsat erhalten Sie Informationen über die gesamte Erdoberfläche sowie über deren Veränderungen in den letzten Jahrzehnten. Dieses Projekt für alle öffentlichen kartografischen Dienste bleibt die Hauptquelle für Erdfernerkundungsdaten in kleinem Maßstab.
Bahamas in Bezug auf MODIS
Das MODIS-Scanspektralradiometer mit mittlerer Auflösung (MODerate-Resolution Imaging Spectroradiometer) befindet sich auf Terra- und Aqua-Satelliten, die Teil des integrierten Programms NASA EOS (Earth Observing System) sind. Die Auflösung der resultierenden Bilder ist gröber als die der meisten anderen Satelliten, aber die Abdeckung ermöglicht es Ihnen, eine tägliche globale Sammlung von Bildern in nahezu Echtzeit zu erhalten.
Multispektrale Daten sind nützlich für die Analyse der Erdoberfläche, des Ozeans und der Atmosphäre. So können Sie online (im wahrsten Sinne des Wortes einige Stunden) Veränderungen in Wolken, Schnee, Eis, Gewässern, Vegetation untersuchen, die Dynamik von Überschwemmungen, Bränden usw. verfolgen.
" Lebender Atlas der Welt " ist ein Atlas mit Karten und Daten zu verschiedenen Themen: Bevölkerung, Wirtschaft, Landschaft, Klima, Verkehr usw.
Roscosmos Geoportal - eine kostenlose (teilweise) Datenquelle. Von Roscosmos und der NASA bereitgestellte Satellitenbilder, Kartendaten - OpenStreetMap und Rosreestr, Suchwerkzeuge - GeoNames und OpenStreetMap Nominatim .
Neben Satelliten gibt es eine weitere vielversprechende Richtung für "vertikales" Schießen - das Empfangen von Daten von Drohnen. Das Unternehmen DroneMapper sendet also Drohnen (selten Quadrocopter) zur Vermessung von Ackerland - dies ist wirtschaftlicher als die Verwendung eines Satelliten oder Flugzeugs.
Satelliten liefern eine Vielzahl unterschiedlicher Informationen und können Bilder der gesamten Erde aufnehmen. Unternehmen bestellen jedoch nur Daten für das Gebiet, das sie benötigen. Aufgrund der hohen Kosten für Satellitenbilder bevorzugen Unternehmen die Detaillierung der Gebiete von Großstädten. Alles, was als dünn besiedelt gilt, wird in der Regel allgemein entfernt. In Regionen mit konstanter Wolkendecke nehmen Satelliten immer neue Bilder auf, erzielen klare Bilder und erhöhen die Kosten. Einige IT-Unternehmen können es sich jedoch leisten, Bilder ganzer Länder zu kaufen. Zum Beispiel Bing Maps.
Basierend auf Satellitenbildern und Messungen am Boden werden Vektorkarten erstellt. Verarbeitete Vektordaten werden an Unternehmen verkauft, die Papierkarten drucken und / oder Kartendienste erstellen. Das Zeichnen von Karten mithilfe von Satellitenbildern ist teuer. Daher bevorzugen viele Unternehmen den Kauf einer schlüsselfertigen Lösung auf der Grundlage der Google Maps-API oder des Mapbox SDK und ändern ihre eigenen Mitarbeiter von Kartographen.
Probleme mit der Satellitenkarte
Im einfachsten Fall reicht es zum Zeichnen einer modernen Karte aus, ein Satellitenbild oder ein Fragment davon aufzunehmen und alle Objekte im Editor oder in einem interaktiven Online-Kartenerstellungsdienst neu zu zeichnen. Auf den ersten Blick ist im obigen Beispiel alles in Ordnung mit OSM - die Straßen sehen so aus, wie sie sollten. Dies ist aber nur auf den ersten Blick. Tatsächlich entsprechen diese digitalen Daten nicht der realen Welt, da sie verzerrt und relativ zum realen Standort von Objekten verschoben sind.
Der Satellit nimmt Bilder in einem Winkel mit hoher Geschwindigkeit auf, die Zeit zum Aufnehmen von Fotos ist begrenzt, die Bilder werden zusammengeklebt ... Fehler überlappen sich, sodass sie anfingen, Foto- und Videoaufnahmen am Boden zu verwenden, um Karten zu erstellen, sowie Autos zu verfolgen, was ein klarer Beweis für die Existenz einer bestimmten Route ist.
Ein Beispiel für ein Bild, bei dem ein Problem aufgrund einer schlechten Orthorektifikation auftrat: Die Spuren lagen perfekt in der Nähe des Wassers und bewegten sich rechts auf den Berg hinunter
Das Gelände, die Aufnahmebedingungen und der Kameratyp beeinflussen das Auftreten von Verzerrungen in den Bildern. Der Vorgang der Beseitigung von Verzerrungen und der Umwandlung des Originalbilds in eine orthogonale Projektion, dh eine, bei der jeder Punkt des Geländes streng vertikal beobachtet wird, wird als Orthokorrektur bezeichnet.
Umverteilung von Pixeln im Bild infolge von Orthokorrektur
Die Verwendung eines Satelliten, der nur Bilder über einem bestimmten Punkt aufnehmen würde, ist teuer. Daher erfolgt die Aufnahme in einem Winkel von bis zu 45 Grad. Aus einer Höhe von Hunderten von Kilometern führt dies zu erheblichen Verzerrungen. Um genaue Karten zu erstellen, ist eine qualitativ hochwertige Orthokorrektur von entscheidender Bedeutung.
Karten verlieren schnell an Relevanz. Haben Sie einen neuen Parkplatz eröffnet? Haben Sie eine Umgehungsstraße gebaut? Ist das Geschäft an eine andere Adresse umgezogen? In all diesen Fällen werden veraltete Bilder des Territoriums unbrauchbar. Ganz zu schweigen von der Tatsache, dass viele wichtige Details, ob es sich um eine Furt am Fluss oder einen Pfad im Wald handelt, in Bildern aus dem Weltraum nicht sichtbar sind. Daher ist die Arbeit an Karten ein Prozess, bei dem es unmöglich ist, einen endgültigen Punkt zu setzen.
Wie funktioniert OpenStreetMap?
Bild
OpenStreetMap ist ein gemeinnütziges Kartierungsprojekt, bei dem eine Community von Benutzern aus der ganzen Welt eine offene, kostenlose geografische Karte erstellt. Erstellen von Karten mit Daten von persönlichen GPS-Trackern, Luftbildern, Videoaufnahmen, Satellitenbildern sowie menschlichem Wissen. Das nächste Projekt, mit dem OSM verglichen werden kann, ist Wikipedia. In OSM bearbeitet jeder Benutzer eine Karte, und die Projektdaten werden unter einer kostenlosen Lizenz verteilt.
OpenStreetMap verwendet GPS-Tracks, die von Benutzern aufgezeichnet wurden, und Satellitenbilder von Bing, Mapbox, DigitalGlobe als Grundlage für Karten. Visitenkarten wie Google und Yandex können aus rechtlichen Gründen nicht verwendet werden.
Bilder werden in der Erfassungsphase automatisch an das Gelände gebunden. Scans können auch mithilfe von Referenzpunkten mit bekannten Koordinaten verknüpft werden, die von Spuren erhalten oder mit Punkten des geodätischen Netzwerks verknüpft sind.
Beim Bearbeiten von Karten werden Satellitenbilder in OSM immer verschoben, wie auf dem Boden aufgezeichnete Spuren zeigen, wodurch die meisten Fehler ausgeglichen werden. Es gibt viele Anwendungen, die GPS-Tracks aufzeichnen und gemeinsam nutzen können, z. B. Geo Tracker , Strava (Android) und GPX Tracker (iOS).
Der Ersteller einer Karte in einem Satellitenbild zeichnet zunächst Straßen anhand von Streckendaten. Da Tracks die Bewegung in geografischen Koordinaten beschreiben, ist es einfach zu bestimmen, wo die Straße verläuft. Dann werden alle anderen Objekte angewendet. Aus den Bildern werden fehlende und flächendeckende Objekte erstellt, und Signaturen, die den Besitz der Objekte anzeigen oder sie durch Hintergrundinformationen ergänzen, werden Beobachtungen oder Registern entnommen.
Verwenden Sie zum Erstellen einer Karte mit verschiedenen Informationen ein Geoinformationssystem (GIS), das für die Arbeit mit Geodaten entwickelt wurde - für deren Analyse, Transformation, Analyse und Druck. Mit GIS können Sie Ihre eigene Karte mit der Visualisierung beliebiger Daten erstellen. Im GIS für Karten können Sie Daten von Rosstat, Gemeinden, Ministerien, Abteilungen hinzufügen - alle sogenannten Geodaten.
Woher kommen Geodaten?
Satellitenbilder sind also relativ zur Realität um einige zehn Meter verschoben. Um eine wirklich genaue Karte zu erstellen, müssen Sie sich mit einem Navigator (GPS-Empfänger) oder einem normalen Telefon ausrüsten. Verwenden Sie dann den Empfänger oder die Anwendung im Telefon, um die maximale Anzahl von Trackpunkten aufzuzeichnen. Die Aufzeichnung erfolgt entlang linearer Objekte am Boden - Flüsse und Kanäle, Wege, Brücken, Eisenbahn- und Straßenbahngleise usw. sind geeignet.
Eine Spur reicht für keinen Abschnitt aus - sie selbst werden ebenfalls mit einer bestimmten Fehlerquote aufgenommen. Anschließend wird das Satellitensubstrat mit mehreren Spuren ausgerichtet, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgezeichnet wurden. Alle anderen Informationen stammen aus offenen Quellen (oder werden vom Datenanbieter bereitgestellt).
Karten ohne Informationen über verschiedene Unternehmen sind kaum vorstellbar. Das Sammeln lokaler Daten über Organisationen in Bezug auf GPS-Positionen wird von Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS und anderen durchgeführt. Die Community (einschließlich direkter Vertreter lokaler Unternehmen) liefert unabhängig Daten an OpenStreetMap und Google Maps. Nicht alle großen Netzwerke möchten sich mit dem Hinzufügen von Informationen befassen . Daher wenden sie sich an Unternehmen ( Brandify , NavAds , Mobilosoft und andere), die dabei helfen, Zweige auf Karten zu platzieren und die Relevanz der Daten zu überwachen.
Manchmal werden Informationen über Objekte aus echtem Gelände über mobile Anwendungen zu Karten hinzugefügt. Sofort vor Ort kann eine Person Kartendaten genau aktualisieren. In MAPS.ME gibt es hierfür einen eingebauten Karteneditor, über den die aktualisierten Daten direkt in die OpenStreetMap-Datenbank gelangen. Die Zuverlässigkeit der Informationen wird von anderen Mitgliedern der OSM-Community überprüft. In der „entgegengesetzten Richtung“ werden die Daten von OSM in Rohform an MAPS.ME gesendet. Bevor sie auf dem Bildschirm des Smartphones des Benutzers angezeigt werden, werden sie verarbeitet und verpackt.
Die Zukunft: Neural Network Mappers
Facebook sagte, sie hätten Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um Straßen in Satellitenbildern zu finden. Die Überprüfung der Fakten wurde jedoch bereits von Personen durchgeführt, die die Straßen überprüften und sie mit OSM-Daten „klebten“.
Der Photo-Sharing-Service von Mapillary hat im vergangenen Jahr eine Funktion hinzugefügt, die eine semantische Segmentierung von Objektbildern ermöglicht. Tatsächlich waren sie in der Lage, die Bilder in separate Pixelgruppen zu unterteilen, die einem Objekt entsprachen, wobei gleichzeitig der Objekttyp in jedem Bereich bestimmt wurde. Menschen tun dies sehr einfach - zum Beispiel können die meisten von uns Autos, Fußgänger und Häuser in Bildern identifizieren und finden. Computer waren jedoch in einer Vielzahl von Daten schwer zu navigieren.
Durch tiefes Training im Faltungs-Neuronalen Netz konnte Mapillary automatisch 12 Kategorien von Objekten identifizieren, die am häufigsten in der Straßenszene zu finden sind. Ihre Methode ermöglicht es, Fortschritte bei anderen Aufgaben der Bildverarbeitung zu erzielen. Wenn wir die Übereinstimmungen zwischen sich bewegenden Objekten (z. B. Wolken und Fahrzeugen) ignorieren, können wir die Prozesskette der Umwandlung von Quelldaten in ein zweidimensionales oder stereoskopisches Bild erheblich verbessern. Die semantische Segmentierung von Mapillary liefert eine grobe Schätzung der Vegetationsdichte oder der Verfügbarkeit von Gehwegen in einigen städtischen Gebieten.
Der Südwesten Moskaus teilte das neuronale Netz je nach Art der Entwicklung in Zonen auf
Das CityClass- Projekt analysiert die Arten der Stadtentwicklung mithilfe eines neuronalen Netzwerks. Das Erstellen einer Karte der funktionalen Zonen der Stadt ist lang und eintönig. Sie können jedoch einen Computer trainieren, um ein Industriegebiet von einem Wohngebiet und die historische Entwicklung von einem Mikrobezirk zu unterscheiden.
Ein Team von Wissenschaftlern aus Stanford trainierte ein neuronales Netzwerk, um die Armut in Afrika anhand von Satellitenbildern bei Tag und Nacht vorherzusagen. Das Gitter findet zunächst Dächer von Häusern und Straßen und vergleicht sie dann mit Daten zur nächtlichen Beleuchtung von Gebieten.
Die Community folgt weiterhin den ersten Schritten im Bereich der automatischen Kartenerstellung und verwendet bereits Machine Vision, um einige Objekte zu zeichnen. Es ist schwer zu bezweifeln, dass die Zukunft Karten gehören wird, die nicht nur von Menschen, sondern auch von Maschinen erstellt wurden.