Некоторые снимки могут содержать только один канал или слой (как измерение одной характеристики) с данными, некоторые могут содержать несколько каналов. Канал представлен единой матрицей значений пикселов, а растр с несколькими каналами содержит несколько пространственно совпадающих матриц со значениями пикселов, представляющих ту же пространственную область. Примером одноканального набора растровых данных является цифровая модель рельефа (ЦМР). Каждый пиксел в ЦМР содержит только одно значение, представляющее высоту поверхности. У вас также может быть одноканальный ортоснимок, который также называется панхроматическим снимком или снимком в оттенках серого. Большинство спутниковых, аэро и БПЛА снимков содержат несколько каналов, как правило, содержащих значения в диапазоне или канале электромагнетического спектра.
Есть три основных способа отображения (отрисовки) одноканальных наборов растровых данных:
- Два цвета - в бинарном изображении у каждого пиксела есть значение 0 или 1, чаще всего они выглядят как черно-белые. Этот тип отображения зачастую используется для отображения отсканированных карт с простыми линейными объектами, например, кадастровыми границами.
- Оттенки серого - на снимке в оттенках серого у каждого пиксела есть значение от 0 до другого числа, которое зависит от типа данных или глубины пикселов, например, 255 (8 бит) или 65 535 (целочисленное). Этот тип отображения зачастую используется для панхроматических спутников или аэрофотоснимков.
- Цветовая карта - в цветовой карте набор значений кодируется для сопоставления с заданным набором красного, зеленого и синего (RGB) значений. Например, ЦМР можно отрисовать с помощью цветов, соответствующих высотам, либо классы на тематической карте отрисовываются как цветовая карта. Подробнее см. Основы цветовых карт.
Ниже приведены примеры этих трех способов отражения одноканальных наборов растровых данных:
Если есть несколько каналов, то у каждого местоположения пиксела будет более одного связанного с ним значения. В многоканальных растрах каждый канал, как правило, представляет сегмент электромагнитного спектра, который собирается сенсором. Каналы могут представлять любую часть электромагнитного спектра, включая диапазоны, невидимые глазу, например, инфракрасный и ультрафиолетовый сектора. Термин "канал" отсылает к цветовому каналу электромагнитного спектра, такому как синему, зеленому, красному и ближнему инфракрасному.
При создании слоя карты на основе растрового изображения вы можете отобразить один канал данных или создать цветной композит из нескольких каналов. Для создания RGB-композитов для отображения карты доступы комбинации любых трех доступных каналов в многоканальном наборе растровых данных. Когда вы отображаете каналы вместе в виде RGB-композитов, то зачастую вы извлекаете больше информации из набора данных, чем если бы отображали только один канал.
У спутникового снимка, как правило, есть несколько каналов, представляющих разные длины волн: от ультрафиолетового через видимый, инфракрасный и коротковолновый инфракрасный части электромагнитного спектра. Снимки Landsat-9, например, представляют собой данные, собранные из 11 каналов электромагнитного спектра. Каналы с 1 по 7 представляют данные в видимом, ближнем инфракрасном и среднем инфракрасном секторах. Канал 6 собирает данные из теплового инфракрасного сектора. Еще одним примером многоканального снимка может быть ортоизображения в естественных цветах, в котором есть три канала, каждый из которых представляет красный, зеленый или синий цвет.
Доступно множество вариантов анализа на основе каналов растров, позволяющих выявлять и измерять явления, видимые и не видимые человеческому глазу. Разные материалы и объекты отражают и поглощают энергию в разных частях электромагнитного спектра, это называется их спектральной сигнатурой или профилем.
Сенсоры разрабатываются таким образом, чтобы записывать энергию в заданных диапазонах электромагнетического спектра в соответствии со спектральными профилями типовых объектов интереса, таких как вода, антропогенные объекты и растительность. Например, многие сенсоры записывают инфра-красную энергию (750-1000нм), которая важна для анализа и мониторинга типов растительности, относительного здоровья, влияния на окружающую среду и других физических характеристик и явлений. Другие каналы и их комбинации хорошо подходят для выявления и подсчета классов землепользования и покрытия земли в разных сценариях использования.
На основе разных комбинаций каналов создаются визуальные продукты, позволяющие проводить разнообразный анализ изображения. Каждая визуализация представляет определенное представление изображения, в котором можно увидеть и измерить интересующее явление. Например, при изучении растительности комбинация каналов растра, которая использует инфракрасные каналы, отображает состояние растительности, а красные коротковолновые каналы хорошо подходят для изучения геологических структур. Для пользовательской визуализации можно создать изображение на основе комбинации любых трех каналов. Для некоторых изображений с альфа-каналом четвертый канал может использоваться для прозрачности, но его не будет видно в легенде изображения. Есть несколько преднастроенных комбинаций каналов, доступных в ArcGIS Pro, на основе растровых каналов изображения. Типовыми комбинациями являются Естественные цвета и Инфракрасный цвет. Для спутниковых сенсоров с дополнительными растровыми каналами, включающими коротковолновый инфракрасный и тепловой каналы, доступны дополнительные комбинации каналов.
Наука дистанционного зондирования основывается на обработки мультиспектральных каналов изображений для извлечения данных и информации об объектах и явлениях. Инструменты обработки изображения, функции и возможности в ArcGIS Pro основываются на дистанционном зондировании и основах фотограмметрии, а также понимании и управлении каналами изображений с точки зрения аналитического и визуального анализа изображений. Мультиспектральные каналы можно сочетать, комбинировать и обрабатывать с помощью арифметических операций для получения нужных типов объектов. Некоторые стандартные алгоритмы и процессы, которые хорошо известны, называют индексами. Эти индексы разбиваются по типу применения, например, Растительность и Почвы, Вода, Геология и Ландшафты.