Einige Bilder weisen nur einzelnes Band oder einen einzelnen Layer (ein Maß für ein einzelnes Merkmal) von Daten auf, während andere mehrere Bänder enthalten. Ein Band wird durch eine einzelne Matrix von Pixelwerten dargestellt. Ein Raster mit mehreren Bändern enthält mehrere räumlich lagegleiche Matrizen von Pixelwerten, die denselben räumlichen Bereich darstellen. Zu den Einzelband-Raster-Datasets gehört unter anderem das digitale Höhenmodell (DEM). Jedes Pixel in einem DEM enthält nur einen Wert, der die Höhenoberfläche darstellt. Es können auch Einzelband-Orthofotos verwendet werden, die auch als panchromatische oder Graustufenbilder bezeichnet werden. Die meisten Satelliten-, luftgestützten und Dronenbilddaten weisen mehrere Bänder auf, die typischerweise Werte innerhalb eines Bereichs oder Bandes des elektromagnetischen Spektrums enthalten.
Für die Darstellung (das Rendering) von Einzelband-Raster-Datasets gibt es im Wesentlichen drei Möglichkeiten:
- Verwenden zweier Farben: In Binärbildern besitzt jedes Pixel einen Wert von 0 oder 1, der häufig als schwarz bzw. weiß dargestellt wird. Dieser Anzeigetyp wird häufig für gescannte Karten mit einfachen Linien wie z. B. für Flurstückskarten verwendet.
- Graustufen: In Graustufenbildern besitzt jedes Pixel einen Wert von 0 bis zu einer anderen Zahl, die vom Datentyp oder der Pixeltiefe abhängt, z. B. 255 (8 Bit) oder 65.535 (Ganzzahl). Dieser Anzeigetyp wird häufig für panchromatische Satellitenbilder oder Luftbilder verwendet.
- Colormap: Bei Verwendung einer Colormap wird eine Reihe von Werten für einen festgelegten Satz von RGB-Werten (Rot, Grün und Blau) codiert. Beispielsweise kann ein DEM mit einer Farbe entsprechend der Höhe gerendert werden, oder die Klassen in einer thematischen Karte werden mit einer Colormap gerendert. Weitere Informationen finden Sie unter Wichtige Konzepte von Raster-Dataset-Colormaps.
Im Folgenden finden Sie Beispiele für diese drei Möglichkeiten zur Darstellung von Einzelband-Raster-Datasets:
Wenn mehrere Bänder vorhanden sind, ist jeder Pixelposition mehr als ein Wert zugewiesen. Bei mehreren Bändern stellt jedes Band normalerweise ein Segment des elektromagnetischen Spektrums dar, das von einem Sensor erfasst wird. Bänder können einen beliebigen Teil des elektromagnetischen Spektrums darstellen, einschließlich für das menschliche Auge nicht sichtbarer Bereiche, etwa des Infrarot- oder Ultraviolettbereichs. Der Begriff "Band" verweist ursprünglich auf das Farbband des elektromagnetischen Spektrums, wie Blau, Grün, Rot und Nahinfrarot.
Wenn Sie anhand eines Raster-Bildes einen Karten-Layer erstellen, können Sie ein einzelnes Datenband anzeigen oder ein Farbkompositbild aus mehreren Bändern erstellen. Aus einer beliebigen Kombination der drei verfügbaren Bänder in einem Multiband-Raster-Dataset können RGB-Komposits erstellt werden. Wenn die Bänder zusammen als RGB-Komposit angezeigt werden, können häufig mehr Informationen aus dem Dataset gewonnen werden, als wenn nur ein Band angezeigt wird.
Ein Satellitenbild verfügt zum Beispiel in der Regel über mehrere Bänder, die die verschiedenen Wellenlängen darstellen: vom ultravioletten über den sichtbaren bis zum infraroten Bereich des elektromagnetischen Spektrums. In Landsat-9-Bildern sind beispielsweise Daten aus elf verschiedenen Bändern des elektromagnetischen Spektrums erfasst. Die Bänder 1–7 stellen Daten aus dem sichtbaren, dem infrarotnahen und dem mittleren Infrarotbereich dar. Band 6 sammelt Daten aus dem thermischen Infrarotbereich. Ein weiteres Beispiel für ein Multiband-Bild ist ein True Color-Orthofoto mit drei Bändern, die jeweils rotes, grünes oder blaues Licht darstellen.
Raster-Bänder bieten viele Analysemöglichkeiten, um Phänomene zu beobachten und zu messen, die für das menschliche Auge sowohl sichtbar als auch unsichtbar sind. Verschiedene Materialien und Features reflektieren und absorbieren die Energie in unterschiedlichen Bereichen des elektromagnetischen Spektrums, was auch als Spektralsignatur oder Profil bezeichnet wird.
Die Sensoren sind so konzipiert, dass sie Energie in bestimmten Bereichen des elektromagnetischen Spektrums aufzeichnen, die dem Spektralprofil häufig relevanter Features, wie z. B. Wasser, künstlich geschaffene Objekte und Vegetation. Viele Sensoren zeichnen beispielsweise Energie im Nahinfrarotbereich (750–1.000 nm) auf, der für die Analyse und Überwachung von Vegetationstypen, relativer Gesundheit, Umweltbelastungen und anderen physischen Eigenschaften und Phänomenen wichtig ist. Andere Bänder und Bandkombinationen eignen sich gut für die Identifizierung und Quantifizierung von Landnutzungs- und Landbedeckungsklassen für eine Vielzahl von Anwendungen.
Mit verschiedenen Raster-Bandkombinationen werden Visualisierungen erstellt, die unterschiedliche Analysen der Bilddaten ermöglichen. Jede Visualisierung bietet eine andere Ansicht der Bilddaten, in der bestimmte Phänomene beobachtet und gemessen werden können. Wenn Sie beispielsweise die Vegetation untersuchen, zeigt eine Raster-Bandkombination mit Infrarotbändern eine gesunde Vegetation an, während Kurzwelleninfrarotbänder für andere geologische Untersuchungen besser geeignet sind. Für eine benutzerdefinierte Visualisierung kann eine beliebige Kombination von drei Bändern in einem Bild erstellt werden. Bei einigen Bildern mit Alpha-Band kann das vierte Band für die Transparenz verwendet werden; es wird allerdings nicht in der Bildlegende angezeigt. In ArcGIS Pro stehen mehrere voreingestellte Bandenkombinationen zur Verfügung, die auf den Raster-Bändern im Bild basieren. Zu den gängigen Bandenkombinationen zählen "Natürliche Farbe" und "Infrarotfarbe". Für Satellitensensoren mit zusätzlichen Raster-Bändern, einschließlich Kurzwelleninfrarot und thermischen Bändern, sind weitere Bandenkombinationen verfügbar.
Die Wissenschaft der Fernerkundung basiert auf der Verarbeitung multispektraler Bildbänder, um Daten und Informationen zu Features und Phänomene zu extrahieren. Die Werkzeuge, Funktionen und Möglichkeiten der Bildbearbeitung in ArcGIS Pro basieren auf Konzepten der Fernerkundung und der Photogrammetrie. Das Verstehen und Verwalten von Bildbändern ist für die inhaltliche und visuelle Analyse von Bilddaten von entscheidender Bedeutung. Multispektrale Bänder können miteinander in Beziehung gesetzt, kombiniert und mit arithmetischen Operationen verarbeitet werden, um bestimmte Feature-Typen abzuleiten. Einige Standardalgorithmen und -prozesse sind hinreichend bekannt und werden als Indizes bezeichnet. Diese Indizes sind nach Anwendungsbereichen kategorisiert, z. B. Vegetation und Böden, Wasser, Geologie und Landschaft.