USŁUGA PRZEGLĄDANIA WMS JAKO POTENCJALNE ŹRÓDŁO WARSTW RASTROWYCH NA PRZYKŁADZIE CORINE LAND COVER 2012

Warstwy rastrowe są często wykorzystywane w inżynierii środowiska, na przykład do modelowania procesów hydrologicznych. Wdrożenie dyrektywy INSPIRE w Europie spowodowało uruchomienie wielu serwerów usług sieciowych OGC, w tym usługi przeglądania Web Map Service (WMS). Dane udostępniane poprzez usługę WMS, będące jedynie obrazami bitmapowymi, nie są odpowiednie do bezpośredniego wykorzystania w modelowaniu. Celem prezentowanej pracy było opracowanie algorytmu zautomatyzowanej konwersji obrazów bitmapowych z usługi WMS do formatu tematycznych warstw rastrowych. Do analiz wykorzystano mapy pokrycia terenu dla roku 2012, pochodzące ze strony internetowej projektu CORINE Land Cover, udostępnione w postaci usługi WMS. W celu konwersji obrazów bitmapowych WMS do warstwy rastrowej stworzono w języku Python program WMSrast. Do realizacji poszczególnych zadań procesu konwersji wykorzystano biblioteki OWSLib oraz GDAL. Kolejne etapy konwersji to: pobranie fragmentów obrazu bitmapowego z serwera WMS; georeferencja obrazów; scalenie kafli rastrowych w jednolitą scenę; konwersja 3-kanałowego rastra RGB do 1-kanałowego rastra indeksowanego PCT. Jako narzędzie wspomagające wykorzystano program QGIS 2.8. Wykazano, że możliwe jest wykorzystanie usługi WMS jako źródła tematycznych warstw rastrowych, chociaż proces ten nie może być zastosowany dla każdego rodzaju map.

Pełny tekst (pdf)

[1] Copernicus Land Monitoring Services, http://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover/clc-2012 [dostęp: 1.05.2015 r.].

[2] European Environment Agency, CORINE Land Cover, http://www.eea.europa.eu/  publications/COR0-landcover [dostęp: 1.05.2015 r.].

[3] Gądek W., Książyński K., Nachlik E., Szczepanek R., Ozga-Zielińsk M.: Matematyczny model transformacji opadu w odpływ WISTOO. Monografie Komitetu Gospodarki Wodnej PAN. - Z. 18, 2001.

[4] GDAL – Geospatial Data Abstraction Library, http://www.gdal.org/ [dostęp: 1.05.2015 r.].

[5] Geoportal, http://geoportal.gov.pl [dostęp: 1 maja 2015 r.].

[6] Inspekcja Ochrony Środowiska, CORINE Land Cover, http://clc.gios.gov.pl/ [dostęp: 1.05.2015 r.].

[7] Kralidis T.: OWSLib documentation, https://geopython.github.io/OWSLib/ [dostęp: 1.05.2015 r.].

[8] Kubik, T.: GIS – rozwiązania sieciowe, 2009, PWN, Warszawa.

[9] OGC WCS (Web Coverage Service), http://www.opengeospatial.org/ standards/wcs [dostęp: 1.05.2015 r.].

[10] OGC WFS (Web Feature Service), http://www.opengeospatial.org/standards/wfs [dostęp: 1.05.2015 r.].

[11] OGC WMS (Web Map Service), http://www.opengeospatial.org/standards/wms [dostęp: 1.05.2015 r.].

[12] Ozga-Zielińska M., Gądek W., Książyński K., Nachlik E., Szczepanek R.: Mathematical model of rainfall-runoff transformation – WISTOO. Mathematical Models of Large Watershed Hydrology, Ed. Singh V. P., Frevert D.K. Water Resources Publications, LLC, Littleton, Colorado 2002, s. 811-860.

[13] Pasic I.: Get Data From WMS Layers Using GDAL and Python, http://ipasic.com/ article/get-data-wms-layers-using-gdal-and-python/ [dostęp: 1.05.2015 r.].

[14] QGIS Development Team, 2015. QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. (http://qgis.osgeo.org) [dostęp: 1.05.2015 r.].

[15] Szczepanek R.: Quantum GIS - wolny i otwarty system informacji geograficznej, Czasopismo Techniczne z.4-Ś/2012, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, s.171-182, Kraków 2012.

[16] urllib2: Extensible library for opening URLs, https://docs.python.org/2/library/ urllib2.html [dostęp: 1.05.2015 r.].