16.3. 数据元素和模型¶
16.3.1. 数据元素和模型¶
如上图所示，我们从各种常规来源获取信息，以及来自陆地卫星或类似的地球观测卫星的数据，并经常将其结合起来生成数据元素，我们进一步卷积以生成解释图和其他输出类型。然后，这些产出成为环境资源规划、选址和其他受益于建模的成果的可行部分。
解释图是派生的，即，它们是由产生新对象类别的决策产生的，这些新对象类别是由多个其他类别的组合产生的。例如，地图可以绘制径流侵蚀的可能性，我们可以从地图中推断出土壤性质、地形、降雨、河流模式和其他相关因素。这种地图类型的变种是分配图或适用图（例如，运输路线图）、评估图（例如，地震破坏可能性）和预测图（例如，100年洪水覆盖率）。
15-5: Let's say that you have, during one of your vacations in the western desert, found some enticing but still elusive evidence that an area you traversed during a hike had some unusual surface expressions of possible minable silver ore in a body near, but below, the surface. State some appropriate steps you would take to end up with a Data Interpretation map that you could use to persuade some investors to help you "stake a claim" and then develop the ore body. `ANSWER <answers.html#15-5>`__
直到20世纪70年代，使用地理空间数据、基于组合信息源做出决策以及通过将地图放在桌子上应用模型的传统方法都很麻烦。口译员分别检查这些地图，并在精神上比较数据集（视觉和表格），同时寻求将一个区域的部分缩小到他们在几个定义地图上确定的合适位置。原则上，他们可以在物理上覆盖两到三张地图，通过将几个相关主题放在光桌上（特别是如果它们被重新拍摄成透明胶片）来检查预先选择的有利条件，即地图上的图案以积极的方式重叠。当然，这是天生的笨拙和低效，而且通常口译员只需在地图之间来回扫一眼。它们可以通过在每个地图上放置一个网格并根据网格中的位置组织一些相对优点或权重提取信息来改进相互关系过程。通常在表格中管理这些数据被证明是劳动密集型的、缓慢的，而且常常是无效的。
|图为ZTS的一个应用——将一张标准地图投影到显示费城、宾夕法尼亚和新泽西州特伦顿的假彩色合成陆地卫星图像上。|
显然，这种形式的图像组合严重局限于两个图像。但是，如果我们以其他颜色显示地图和照片的复制品，一个或多个附加层是可行的，但是多个注册变得困难。
主要作者：Nicholas M.Short，高级电子邮件： nmshort@epix.net