В самой простой форме растр состоит из матрицы ячеек (или пикселов), организованной в строки и столбцы (или сетку), где каждая ячейка содержит значение, представляющее информацию, например, температуру. Растры - это цифровые аэрофотоснимки, снимки со спутников, цифровые фотографии или даже сканированные карты.
Типы растровых данных
Данные, хранящиеся в растровом формате, представляют явления реального мира:
- Непрерывные данные представляют такие явления, как данные о высоте и спектральных изображений, полученные со спутников и бортовых платформ, таких как беспилотные летательные аппараты.
- Тематические данные (также известные как дискретные) представляют такие характеристики, как данные о землепользовании или почвах.
- Изображения включают отсканированные карты или чертежи и фотографии зданий.
Непрерывные и тематические растры могут отображаться в виде слоев данных вместе с другими географическими данными на вашей карте. Они часто используются в качестве входных данных для пространственного анализа в дополнительном модуле ArcGIS Spatial Analyst или ArcGIS Image Analyst. Растры изображений часто используются в качестве атрибутов в таблицах — они могут отображаться вместе с вашими географическими данными и применяться для передачи дополнительной информации об объектах карты.
Приложения растровых данных
Хотя структура растровых данных проста, она исключительно полезна для широкого спектра приложений. В ГИС использование растровых данных можно разделить на четыре основные категории:
- Изображения и базовые карты
Обычно данные изображений используются в ГИС в качестве фонового отображения подложки для других векторных слоев. Например, ортоизображения, отображаемые под другими слоями ГИС, позволяют оценить, как слои карты пространственно выровнены, и какие реальные объекты они представляют, а также они дают дополнительную информацию. Тремя основными источниками базовых карт изображений являются ортоизображения с самолетов, спутниковые снимки и отсканированные карты. Ниже приведено ортоизображение в качестве базовой карты для дорожных данных.
- Растры как карты поверхности
Растры хорошо подходят для представления данных, которые непрерывно изменяются в ландшафте (поверхности). Они обеспечивают эффективный метод хранения непрерывных данных в виде поверхности. Они также создают представление поверхностей с регулярно размещенными данными. Значения высот, измеренные с поверхности Земли, являются наиболее распространенным типом карт поверхности, но другие значения, такие как количество осадков, температура, концентрация и плотность населения, также могут составлять поверхности, которые могут быть пространственно проанализированы. Растр ниже отображает высоту, используя зеленый цвет для представления более низкой высоты и красный, розовый и белый для отображения более высоких значений высот.
- Растры как тематические карты
Растры, представляющие тематические данные, могут быть получены на основе анализа других данных. Распространенным применением анализа является классификация спутникового изображения по категориям растительного покрова. При этом значения мультиспектральных данных группируются в классы (например, тип растительности) и им присваивается значение категории. Тематические карты также могут быть результатом операций геообработки, которые объединяют данные из различных источников, таких как векторные, растровые и данные рельефа. Например, вы можете обрабатывать данные с помощью модели геообработки для создания набора растровых данных, который отображает пригодность для определенного вида деятельности. Ниже приведен пример классифицированного набора растровых данных, показывающего землепользование.
- Растры как атрибуты объекта
Растры, используемые в качестве атрибутов объекта, могут быть цифровыми фотографиями, отсканированными документами или отсканированными чертежами относящимися к географическому объекту или местоположению. Например, изображение исследуемого объекта может быть связано с файлом наземных опорных точек. Слой участков может содержать отсканированные юридические документы, идентифицирующие последнюю транзакцию для этого участка, или слой, представляющий проходы в пещерах, может содержать изображения фактических проходов в пещерах, связанных с точечными объектами. Ниже приведено цифровое изображение большого старого дерева, которое можно использовать в качестве атрибута слоя объектов ландшафта, данные которого могут поддерживаться городскими службами.
Зачем хранить данные в виде растра?
Иногда ваши данные сразу поступают в виде растра, например, спутниковые изображения доступны только в виде растра. Данные множества объектов (таких как точки) и измерений (таких как количество осадков) могут храниться либо в виде растров, либо в виде пространственных (векторных) данных.
Преимущества хранения ваших данных в виде растра заключаются в следующем:
- Простая структура данных — матрица ячеек со значениями, представляющими координату, которые иногда связаны с таблицей атрибутов
- Это формат, дающий множество возможностей для расширенного пространственного и статистического анализа
- Возможность представления непрерывных поверхностей и выполнения анализа изображений и поверхностей
- Возможность единообразного хранения точек, линий, полигонов и поверхностей
- Возможность выполнять быстрые наложения со сложными наборами данных
Существуют другие соображения и преимущества для выбора варианта хранения в виде векторных данных. Например:
- Возможны пространственные неточности из-за ограничений, налагаемых размерами ячеек набора растровых данных.
- Наборы растровых данных потенциально очень велики. Разрешение увеличивается по мере уменьшения размера ячейки; однако, как правило, стоимость также увеличивается как с точки зрения дискового пространства, так и скорости обработки. Для данной области изменение ячеек до половины текущего размера требует в четыре раза больше места для хранения, в зависимости от типа данных и используемых методов хранения.
- Также может произойти потеря точности, сопровождающая реструктуризацию данных до границы растровой ячейки с регулярным интервалом.
Общие характеристики растровых данных
В растровых наборах данных и наборах данных изображений каждая ячейка или пиксел содержит значение. Значения ячеек представляют явление, отображаемое набором растровых данных, такое как категория, величина, высота или спектральное значение изображения. Категория может быть классом землепользования, таким как пастбища, леса или дороги. Величина может представлять силу тяжести, шумовое загрязнение или процент осадков. Высота (расстояние) может передавать высоту поверхности над средним уровнем моря, которая может быть использована для определения свойств уклона, экспозиции и водосборной области. Спектральные значения, используемые в спутниковых и аэрофотоснимках, представляют собой коэффициент отражения света и цвет, связанные с видом и состоянием растений.
Значения пикселов могут быть положительными или отрицательными, целочисленными или с плавающей точкой. Целочисленные значения лучше всего использовать для представления категориальных (дискретных) данных, а значения с плавающей точкой - для непрерывных поверхностей. У пикселов может быть значение NoData, которое говорит об отсутствии данных. Подробнее про значение NoData см. в разделе NoData в растровых наборах данных.
Растры хранятся в виде упорядоченного списка значений ячеек, например, 80, 74, 62, 45, 45, 34, и так далее.
Область (или поверхность) каждой ячейки, имеет одинаковую ширину и высоту и представляет собой равную часть всей поверхности, показанной в виде растра. Например, растр, представляющий высоту (то есть цифровую модель рельефа), может охватывать площадь в 100 квадратных километров. Если бы в этом растре было 100 ячеек, каждая ячейка представляла бы 1 квадратный километр равной ширины и высоты (то есть 1 км х 1 км).
Размер пикселов может быть настолько большим или настолько маленьким, насколько это необходимо для представления поверхности, передаваемой набором растровых данных, и объектов внутри поверхности, таких как квадратный километр, квадратный фут или даже квадратный сантиметр. Размер пиксела определяет, насколько грубыми или мелкими будут выглядеть детали или объекты в растре или изображении. Чем меньше размер пиксела, тем более сглаженным или детализированным будет растр. Однако чем больше количество пикселов, тем больше времени потребуется для обработки растра, и тем больше требуется пространства для его хранения, если вы не используете функцию динамического построения растра. Если размер пиксела слишком велик, информация может быть потеряна или тонкие детали могут быть скрыты. Например, если размер пиксела больше, чем ваша минимальная единица отображения, объекты меньшего размера могут не существовать в наборе растровых данных. На приведенной ниже схеме вы можете увидеть, как простой полигональный объект будет представлен набором растровых данных с различными размерами пикселов.
Местоположение каждой ячейки определяется строкой или столбцом, в которых она расположена в растровой матрице. По существу, матрица представлена декартовой системой координат, в которой строки матрицы параллельны оси x, а столбцы - оси y находятся на декартовой плоскости. Это называется пространством координат изображения. Значения строк и столбцов начинаются с 0. В приведенном ниже примере, если растр находится в Универсальной поперечной системе координат Меркатора (UTM) и имеет размер ячейки 100, местоположение ячейки в 5,1 будет 300500 на восток, 5900600 на север.
Узнайте больше о пространственной привязке растра
Часто вам нужно указать экстент растра. Экстент определяется верхними, нижними, левыми и правыми координатами прямоугольной области, покрытой растром, как показано ниже.
