En su forma más simple, el ráster consta de una matriz de píxeles organizada en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada píxel contiene un valor que representa información, como la temperatura o la reflectancia de la imagen. Los rásteres son imágenes digitales recopiladas por aviones, drones, satélites, sensores terrestres y acuáticos, imágenes digitales y mapas escaneados.
Los datos almacenados en un formato ráster representan fenómenos del mundo real como sigue:
- Los datos continuos representan datos espectrales, como imágenes de satélite, aéreas y tomadas por drones, así como datos físicos y medioambientales, tales como elevación y temperatura.
- Los datos temáticos (también conocidos como datos discretos) representan entidades como datos de uso del suelo y del suelo.
- Las imágenes pueden incluir mapas escaneados o dibujos y fotografías de edificios.
Las imágenes continuas se pueden visualizar como capas de datos junto con otros datos geográficos en un mapa, pero a menudo se utilizan como datos de origen para el análisis de imágenes. Las imágenes temáticas y digitales se utilizan a menudo como atributos en tablas. Se pueden visualizar con datos geográficos y se utilizan para transmitir información adicional sobre las entidades de mapa.
Los datos ráster y de imagen resultan útiles para una amplia variedad de aplicaciones. En un SIG, los datos ráster y de imagen se utilizan normalmente para lo siguiente:
- Imágenes como mapas base
Un uso común de los datos de imagen en un SIG es como imagen de fondo de otras capas de entidades. Por ejemplo, las ortoimágenes que se muestran debajo de otras capas SIG permiten a los usuarios del mapa confirmar que las capas de mapa están alineadas espacialmente y representan objetos reales, además de proporcionar información en contexto adicional. Las fuentes principales de mapas base ráster son imágenes ortorrectificadas de imágenes aéreas, tomadas por drones e imágenes de satélite, así como mapas escaneados. La siguiente imagen se utiliza como mapa base para 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 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 común de los mapas de superficie, pero otros valores, como las precipitaciones, la temperatura, la salinidad, las propiedades magnéticas y la densidad de los materiales, también pueden definir superficies que se pueden analizar espacialmente. En el ráster de la imagen 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. Esto 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 mediante el uso de un modelo de geoprocesamiento para crear un dataset ráster que represente cartográficamente la adecuación de una actividad específica. La imagen siguiente es un ejemplo de dataset ráster clasificado en el que se muestra el uso del suelo.
Ventajas de 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, otras muchas entidades (como los puntos) y mediciones (como las precipitaciones) se pueden almacenar como un ráster o un tipo de datos de entidad (vector).
Entre las ventajas de almacenar datos como un ráster se incluyen las siguientes:
- Estructura de datos simple: matriz de píxeles con valores que tienen una ubicación de coordenadas que puede vincularse con una tabla de atributos
- Formato para análisis espacial y estadístico avanzado
- Representar datos de imagen continuos, superficies y realizar análisis científicos
- Almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme
- Realizar superposiciones rápidas con datasets complejos
En algunos casos, almacenar datos como un ráster no es adecuado y es posible que desee utilizar una opción de almacenamiento basada en vectores. A continuación, se muestran algunos ejemplos:
- La existencia de inexactitudes espaciales se debe a los límites impuestos por el tamaño de celda del dataset ráster.
- Los datasets ráster pueden ser muy grandes. La resolución aumenta a medida que disminuye el tamaño del píxel; sin embargo, el coste también aumenta tanto en el espacio en disco como en las velocidades de procesamiento. Para un área determinada, cambiar los píxeles a la mitad del tamaño actual requiere cuatro veces más espacio de almacenamiento, según el tipo de datos y las técnicas de almacenamiento utilizadas. El aumento de los tiempos de almacenamiento y de procesamiento se puede mitigar usando funciones de ráster y procesamiento al vuelo ("on the fly").
- La pérdida de precisión geométrica se asocia a la reestructuración de los datos a un límite de celda ráster con espacios regulares.
Características generales de los datos ráster
En los datasets de imagen, cada píxel tiene un valor. Los valores de píxel representan el fenómeno representado por el dataset ráster, como un valor espectral, la categoría, la magnitud o la altura. La categoría puede ser una clase de uso del suelo como, por ejemplo, pradera, bosque o carretera. Los valores espectrales se utilizan en imágenes de satélite y aéreas que representan la reflectancia de la luz y el color. Una magnitud podría representar la gravedad, la contaminación acústica o el porcentaje de precipitaciones. La altura (distancia) puede 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 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 son adecuados para representar superficies continuas. Los píxeles también pueden incorporan un valor NoData para representar la ausencia de datos. Para obtener información sobre los valores NoData, consulte NoData en datasets ráster.
Los rásteres se almacenan como una lista ordenada de valores de píxel, por ejemplo, 80, 74, 62, 45, 45, 34, etc.
El área (o superficie) representada por cada píxel consta del mismo ancho y altura y es una parte igual de toda la superficie representada por la imagen. Por ejemplo, una imagen que representa la elevación (el modelo digital de elevación, DEM) puede cubrir un área de 100 kilómetros cuadrados. Si hay 100 píxeles en esta imagen, cada píxel representa 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 un centímetro cuadrado. El tamaño de píxel determina con qué precisión aparecerán los patrones u objetos en la imagen. Cuanto más pequeño sea el tamaño de píxel, más sutil o más detallada será la imagen. 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 el objeto de interés, es posible que ese objeto no exista en el dataset ráster. En el siguiente diagrama, una entidad poligonal simple se representa mediante un dataset ráster en varios tamaños de píxel.
La ubicación de cada píxel se define por la fila o columna donde se ubica en la matriz ráster. 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. 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 píxel de 100, la ubicación del píxel en 5,1 es 300,500 Este, 5,900,600 Norte.
Si necesita especificar la extensión de una imagen, la extensión se define por las coordenadas superior, inferior, izquierda y derecha del área rectangular cubierta por la imagen, como se muestra a continuación.
Propiedades geográficas de los datos de la imagen
En todos los datasets de imagen se registran normalmente cuatro propiedades geográficas. Resultan útiles para la georreferenciación y ayudan a explicar cómo se estructuran los archivos de datos de imagen. Es importante entender este concepto: ayudan a explicar cómo se almacenan y administran las imágenes en la geodatabase.
Los dataset de imagen tienen una manera única de definir la ubicación geográfica. Una vez que los píxeles se georreferencian con precisión, hay disponible una lista ordenada de los valores de píxel de una imagen o ráster. Esto significa que cada dataset ráster tiene normalmente un registro de encabezado que contiene las propiedades geográficas, y el cuerpo del contenido es una lista ordenada de valores de píxel.
Las cuatro propiedades geográficas de los datasets de imagen son las siguientes:
- Un sistema de coordenadas
- Una coordenada de referencia o ubicación x, y (normalmente la esquina superior izquierda o inferior izquierda de la imagen)
- Un tamaño de píxel
- El recuento de filas y columnas
Esta información se puede utilizar para buscar la ubicación de cualquier píxel concreto. Cuando esta información está disponible, la estructura de datos ráster muestra los valores de píxel en orden desde el píxel superior izquierdo a lo largo de cada fila hasta el píxel inferior derecho, como se muestra más abajo.
