En su forma más simple, el ráster consta de una matriz de celdas (o píxeles) organizada en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada celda contiene un valor que representa información, como la temperatura. Los rásteres son fotografías aéreas digitales, imágenes de satélites, imágenes digitales o incluso mapas escaneados.
Tipos de datos ráster
Los datos almacenados en un formato ráster representan fenómenos del mundo real:
- Los datos continuos representan fenómenos como los datos de elevación y de imágenes espectrales capturados por satélites y plataformas aéreas como los drones.
- Los datos temáticos (también conocidos como discretos) representan entidades como el uso del suelo o datos del suelo.
- Las imágenes incluyen mapas escaneados o dibujos y fotografías de edificios.
Los rásteres continuos y temáticos se pueden visualizar como capas de datos junto con otros datos geográficos en el mapa, pero a menudo se utilizan como datos de origen para el análisis espacial con la extensión ArcGIS Spatial Analyst o ArcGIS Image Analyst. Los rásteres de imagen se utilizan a menudo como atributos en tablas: se pueden visualizar con sus datos geográficos y se utilizan para transmitir información adicional sobre las entidades del mapa.
Aplicaciones de datos ráster
Si bien la estructura de datos ráster es simple, es excepcionalmente útil para una amplia variedad de aplicaciones. Dentro de un SIG, los usos de los datos ráster se dividen en cuatro categorías principales:
- Imágenes como mapas base
Un uso común de los datos de imagen en un SIG es como fondo de otras capas de entidades. Por ejemplo, las ortoimágenes que se muestran debajo de otras capas SIG proporcionan al usuario del mapa la certeza de que las capas de mapa están alineadas espacialmente y representan objetos reales, así como información adicional. Tres fuentes principales de mapas base de imágenes son las ortoimágenes provenientes de aeronaves, las imágenes de satélite y los mapas escaneados. A continuación se muestra una ortoimagen como mapa base correspondiente a los datos de carreteras.
- Rásteres como mapas de superficie
Los rásteres son adecuados para representar datos que cambian continuamente en un paisaje (superficie). Proporcionan un método eficaz para almacenar la continuidad en forma de superficie. También proporcionan una representación de superficies con espacios regulares. Los valores de elevación que se miden a partir de la superficie de la tierra son la aplicación más común de los mapas de superficie, pero otros valores, como las precipitaciones, la temperatura, la concentración y la densidad de población, también pueden definir superficies que se pueden analizar espacialmente. En el siguiente ráster se muestra la elevación utilizando el color verde para mostrar menor elevación y celdas de color rojo, rosa y blanco para mostrar elevaciones más altas.
- Rásteres como mapas temáticos
Los rásteres que representan datos temáticos se pueden derivar al analizar otros datos. Una aplicación de análisis común consiste en clasificar una imagen de satélite en categorías de cobertura de suelo. Básicamente, esta actividad agrupa los valores de datos multiespectrales en clases (como el tipo de vegetación) y asigna un valor categórico. Los mapas temáticos también pueden resultar de operaciones de geoprocesamiento que combinan datos de varias fuentes, como datos vectoriales, ráster y de terreno. Por ejemplo, puede procesar datos a través de un modelo de geoprocesamiento para crear un dataset ráster que represente cartográficamente la adecuación de una actividad específica. A continuación se muestra un ejemplo de dataset ráster clasificado en el que se muestra el uso del suelo.
- Rásteres como atributos de una entidad
Los rásteres utilizados como atributos de una entidad pueden ser fotografías digitales, documentos escaneados o dibujos escaneados relacionados con una ubicación o un objeto geográficos. Por ejemplo, una imagen de una entidad analizada puede estar asociada con un archivo de puntos de control del terreno. Una capa de parcela puede tener documentos legales escaneados que identifican la transacción más reciente de esa parcela o una capa que representa las aberturas de una cueva puede tener imágenes de las oquedades reales de la cueva asociadas con las entidades de punto. A continuación se muestra una imagen digital de un árbol grande y antiguo que se podría utilizar como atributo de una capa de paisaje que puede mantener una ciudad.
¿Por qué almacenar datos como un ráster?
A veces no tiene la opción de almacenar los datos como un ráster; por ejemplo, las imágenes solo están disponibles como ráster. Sin embargo, hay otras muchas entidades (como los puntos) y mediciones (como las precipitaciones) que se podrían almacenar como un ráster o un tipo de datos de entidad (vector).
Las ventajas de almacenar los datos en forma de ráster son las siguientes:
- Estructura de datos simple: matriz de celdas con valores que representan una coordenada y que, a veces, se vincula a una tabla de atributos
- Formato potente para análisis espacial y estadístico avanzado
- Capacidad de representar superficies continuas y realizar análisis de imágenes y superficies
- Capacidad de almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme
- Capacidad de realizar superposiciones rápidas con datasets complejos
Existen otras consideraciones y ventajas para elegir una opción de almacenamiento basada en vectores. Por ejemplo:
- Puede haber inexactitudes espaciales debido a los límites impuestos por el tamaño de celda del dataset ráster.
- Los datasets ráster son potencialmente muy grandes. La resolución aumenta a medida que disminuye el tamaño de la celda; sin embargo, el coste también aumenta tanto en el espacio en disco como en las velocidades de procesamiento. Para un área determinada, cambiar las celdas a la mitad del tamaño actual requiere cuatro veces más espacio de almacenamiento, según el tipo de datos y las técnicas de almacenamiento utilizadas.
- También puede producirse una pérdida de precisión asociada a la reestructuración de los datos a un límite de celda ráster con espacios regulares.
Características generales de los datos ráster
En los datasets ráster y de imagen, cada celda o píxel tiene un valor. Los valores de celda representan el fenómeno representado por el dataset ráster, como una categoría, magnitud, altura o valor espectral de imagen. La categoría puede ser una clase de uso del suelo como, por ejemplo, pradera, bosque o carretera. Una magnitud podría representar la gravedad, la contaminación acústica o el porcentaje de precipitaciones. La altura (distancia) podría representar una elevación de superficie por encima del nivel medio del mar, que se puede utilizar para derivar las propiedades de pendiente, orientación y cuenca hidrográfica. Los valores espectrales se utilizan en imágenes de satélite y aéreas que representan la reflectancia de la luz y el color relacionados con la especie y la salud de las plantas.
Los valores de píxel pueden ser positivos o negativos, enteros o de punto flotante. Los valores enteros son mejores para representar datos categóricos (discretos) y los valores de punto flotante, para representar superficies continuas. Los píxeles también pueden incorporan un valor NoData para representar la ausencia de datos. Para obtener información sobre NoData, consulte NoData en datasets ráster.
Los rásteres se almacenan como una lista ordenada de valores de celda, por ejemplo, 80, 74, 62, 45, 45, 34, etc.
El área (o superficie) representada por cada celda consta del mismo ancho y altura y es una parte igual de toda la superficie representada por el ráster. Por ejemplo, un ráster que representa la elevación (es decir, el modelo digital de elevación) puede cubrir un área de 100 kilómetros cuadrados. Si hubiera 100 celdas en este ráster, cada celda representaría 1 kilómetro cuadrado de ancho y altura iguales (es decir, 1 km x 1 km).
La dimensión de los píxeles puede ser tan grande o pequeña como sea necesario para representar la superficie transmitida por el dataset ráster y las entidades dentro de la superficie, como un kilómetro cuadrado, un pie cuadrado o incluso un centímetro cuadrado. El tamaño de píxel determina con qué precisión aparecerán los patrones o entidades del ráster o la imagen. Cuanto más pequeño es el tamaño de píxel, más sutil o más detallado será el ráster. Sin embargo, cuanto mayor sea el número de píxeles, más tiempo tardará en procesarse y aumentará la demanda de espacio de almacenamiento, a menos que utilice una función ráster dinámica. Si el tamaño de píxel es demasiado grande, es posible que se pierda información o que se oculten patrones sutiles. Por ejemplo, si el tamaño de píxel es mayor que la unidad cartográfica mínima, es posible que no existan entidades más pequeñas que este tamaño dentro del dataset ráster. En el siguiente diagrama, puede ver cómo esta entidad poligonal simple se representará mediante un dataset ráster en varios tamaños de píxel.
La ubicación de cada celda se define por la fila o columna donde se ubica dentro de la matriz ráster. Esencialmente, la matriz está representada por un sistema de coordenadas cartesianas, en el que las filas de la matriz son paralelas al eje x y las columnas al eje y del plano cartesiano. Esto se conoce como espacio de coordenadas de imagen. Los valores de fila y columna comienzan por 0. En el ejemplo siguiente, si el ráster está en un sistema de coordenadas proyectadas UTM (proyección universal transversal de Mercator) y tiene un tamaño de celda de 100, la ubicación de la celda en 5,1 sería 300.500 Este, 5.900.600 Norte.
Más información sobre cómo georreferenciar un ráster
A menudo es necesario especificar la extensión de un ráster. La extensión se define por las coordenadas superior, inferior, izquierda y derecha del área rectangular cubierta por un ráster, como se muestra a continuación.
