¿Qué son los datos Raster y Vector en GIS y cuándo usarlos?

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¿Qué son los datos ráster y vectoriales en el contexto GIS?

En términos generales, ¿para qué aplicaciones, procesos o análisis son adecuados? (y no es adecuado para!)

¿Alguien tiene algunas imágenes pequeñas, concisas y eficaces que transmitan y contrasten estas dos representaciones de datos fundamentales?

    
pregunta matt wilkie 02.08.2017 - 06:30

7 respuestas

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Datos vectoriales

Ventajas: Los datos pueden representarse en su resolución y forma originales sin generalización. La salida gráfica suele ser más agradable estéticamente (representación cartográfica tradicional); Dado que la mayoría de los datos, por ejemplo. mapas impresos, es en forma vectorial, no se requiere conversión de datos. Se mantiene la ubicación geográfica precisa de los datos. Permite la codificación eficiente de la topología y, como resultado, operaciones más eficientes que requieren información topológica, por ejemplo. Proximidad, análisis de red.

Desventajas: La ubicación de cada vértice debe almacenarse explícitamente. Para un análisis efectivo, los datos vectoriales deben convertirse en una estructura topológica. Esto a menudo es un proceso intensivo y generalmente requiere una limpieza exhaustiva de los datos. Además, la topología es estática, y cualquier actualización o edición de los datos vectoriales requiere la reconstrucción de la topología. Los algoritmos para las funciones de manipulación y análisis son complejos y pueden ser de procesamiento intensivo. A menudo, esto limita inherentemente la funcionalidad para grandes conjuntos de datos, por ejemplo, una gran cantidad de características. Los datos continuos, como los datos de elevación, no se representan efectivamente en forma vectorial. Generalmente se requiere una generalización o interpolación de datos sustanciales para estas capas de datos. El análisis espacial y el filtrado dentro de los polígonos es imposible

Datos ráster

Ventajas: La ubicación geográfica de cada celda está implícita por su posición en la matriz de celdas. Por consiguiente, distinto de un punto de origen, p. esquina inferior izquierda, no se almacenan coordenadas geográficas. Debido a la naturaleza de la técnica de almacenamiento de datos, el análisis de datos suele ser fácil de programar y rápido. La naturaleza inherente de los mapas ráster, por ejemplo, Un mapa de atributos, es ideal para el modelado matemático y el análisis cuantitativo. Datos discretos, por ej. los stands forestales, se acomodan igual de bien que los datos continuos, por ej. datos de elevación, y facilita la integración de los dos tipos de datos. Los sistemas de celdas de cuadrícula son muy compatibles con dispositivos de salida basados en ráster, por ejemplo. Plotters electrostáticos, terminales gráficos.

Desventajas: El tamaño de celda determina la resolución a la que se representan los datos .; Es especialmente difícil representar adecuadamente características lineales dependiendo de la resolución de la celda. En consecuencia, los enlaces de red son difíciles de establecer. El procesamiento de datos de atributos asociados puede ser engorroso si existen grandes cantidades de datos. Los mapas ráster reflejan inherentemente solo un atributo o característica para un área. Como la mayoría de los datos de entrada están en forma vectorial, los datos deben someterse a una conversión de vector a ráster. Además de los mayores requisitos de procesamiento, esto puede presentar problemas de integridad de los datos debido a la generalización y la elección de un tamaño de celda inadecuado. La mayoría de los mapas de salida de los sistemas de celdas de cuadrícula no se ajustan a las necesidades cartográficas de alta calidad.

    
respondido por el Mapperz 11.03.2011 - 05:24
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Pixels vs Coordenadas Cuando pienso en mapas ráster, mi primer pensamiento son las imágenes satelitales. Casi cada píxel en una imagen satelital detallada de un área urbana podría contener información única. Un solo mosaico en un mapa web (por lo general, una variante de Mercator a la que se hace referencia como " Mercator esférico "o" Web Mercator " y es compatible con Google , Bing , Yahoo, OSM y ESRI) normalmente tiene 256 x 256 = 65,536 píxeles, y cada nivel de zoom tiene (2 ^ zoom * 2 ^ zoom) azulejos. Cuando pienso en Vector, pienso en polígonos y líneas. Por ejemplo, un archivo de formas que detalla los límites de zonificación de un área de la ciudad entera (potencialmente millones de mosaicos ráster) puede tener solo 65,000 formas vectoriales.

Escalado preciso Parece que usted (y probablemente la mayoría de los lectores) ya conoce la diferencia más obvia entre píxeles rasterizados y vectores (mapas de coordenadas). Los dibujos vectoriales (y los mapas) pueden escalarse con un mayor grado de fidelidad que los píxeles porque los datos vectoriales contienen patrones de coordenadas (puntos, polígonos, líneas, etc.) que pueden representarse entre sí en diferentes resoluciones utilizando fórmulas simples, mientras que el cambio de tamaño de píxeles generalmente utiliza una algoritmo de suavizado que produce artefactos de imagen.

Compresión de imagen frente a Compresión de estructura En la práctica, la mayoría de las imágenes no tienen un 100% de píxeles únicos que puedan comprimirse en paquetes de datos más pequeños, y muchos archivos vectoriales contienen un exceso de detalles que no es necesario en muchos niveles de zoom de detalles bajos. La compresión de imágenes es un proceso bien conocido y muy eficiente, y casi todas las bibliotecas de codificación tienen clases integradas para hacer este trabajo. La compresión de coordenadas vectoriales, o "simplificación de geometría" es un poco menos común (ya que GIS en general es un poco menos común que la manipulación general de la imagen). En mi experiencia, pasará cerca de 0 veces pensando en la compresión de la imagen (simplemente apáguela o enciéndala) y mucho más tiempo pensando en la compresión espacial. Echa un vistazo al Algoritmo de Douglas Peucker para obtener ejemplos, o simplemente juega con QGIS y algunos archivos de límites del Censo.

Representación del lado del servidor vs cliente Finalmente, todo lo que se ve en una computadora se convierte en píxeles en la pantalla a una resolución particular (es decir, el nivel de zoom). A menudo (especialmente en la web) el desafío es poner esos píxeles frente a los usuarios de la manera más eficiente posible. El US Census Tract & Los archivos de formas de grupos de bloques son particularmente interesantes porque están justo sobre el límite de los conjuntos de datos vectoriales que son "demasiado grandes" para representar en un navegador web como datos vectoriales. En contraste, los condados de los Estados Unidos apenas pueden representarse en los navegadores modernos como descarga de vectores. Si bien un archivo de forma vectorial del Grupo de bloqueos del censo de EE. UU. Sin duda sería más pequeño que un conjunto de mosaicos ráster para cubrir la totalidad de los EE. UU. Con múltiples niveles de zoom, el archivo de Forma de grupo del bloque es demasiado grande (cerca de 1 GB) para que un navegador web lo descargue. Incluso si el navegador web pudiera descargar el archivo rápidamente, la mayoría de los navegadores web (incluso con flash) son bastante lentos al renderizar grandes cantidades de formas. Por lo tanto, para ver grandes conjuntos de datos vectoriales, a menudo es mejor traducirlos en imágenes comprimidas para transmitirlas al navegador web.

Algunos ejemplos prácticos Hace unos días respondí a una pregunta similar sobre la representación de grandes conjuntos de datos en google maps. Puede ver la pregunta y un análisis detallado de las "mejores prácticas" tal como lo usa NY Times y otros hoy > .

Hace unos años, decidí hacer una transición desde la representación de vectores del lado del cliente al cliente pesado hacia la representación de vectores del lado del servidor que ofrece mosaicos de imágenes comprimidas a html y amp; JavaScript Tenemos una galería de mapas con varias versiones de Html + Raster (mosaicos de imágenes generadas por el servidor) y Flash + Vector (procesamiento pesado del lado del cliente).

    
respondido por el Glenn 13.04.2017 - 14:34
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En ocasiones, mostrar los mismos datos en ambos formatos puede ser útil para comprender sus diferencias inherentes:

Megustóesto,másadelanteenlamismapresentación.pdf: Fuente : Juniper GIS

    
respondido por el Roy 08.06.2012 - 17:57
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¿Parece que estás buscando una manera de expresar esto a personas no técnicas, quizás? Podría usar una analogía con dos artículos de la infancia, papel cuadriculado y un rompecabezas de conectar los puntos. Cada cuadrado en una hoja de papel cuadriculado corresponde a una celda ráster, así que imagina colorear cada cuadrado o poner un número en él. Los datos vectoriales son un rompecabezas de conectar los puntos. En ambos casos, cada capa es simplemente otra hoja de papel.

    
respondido por el Jersey Andy 06.12.2011 - 21:50
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Esta imagen da una buena idea de la representación rasterizada vs. vector de los datos.

EnRastor,eláreaenconsideraciónsedivideencuadradosigualesyunacaracterísticaasignadaaél.Porlotanto,siconsideracrearunaestructuradedatosparaelrastor,seríaunamatriz2D,cadacoordenadax,yserefiereauncuadradoeneláreaypuedetenerunaciertacaracterísticapredefinida,p.Ej.edificio,camino,vegetación,cuerpodeaguaetc.

EnVector,losdatosserepresentanentérminospuntos,líneasypolígonos.Porlotanto,unpuntoturísticoserepresentacomounPUNTO(x,y),Unríoounacarreterarepresentadocomounacadenadelíneas(queesunaseriedepuntosconectados),unlagoounestadio,etc.representadocomounpolígono(Listadepuntosqueformanunáreacerrada):leamásaquí: enlace

¡Las imágenes son de búsqueda web, había tomado capturas de pantalla en ese momento y no tengo enlaces a la fuente original en la web ahora! Disculpas por eso!

Pero espero que esta respuesta ayude a explicárselo a una persona nueva en GIS: D

    
respondido por el Dhanashri 07.12.2015 - 21:45
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Es mejor pensar en los datos ráster como un tipo especial de datos vectoriales. En datos vectoriales, las líneas en el mapa están determinadas por un fenómeno particular. En los datos ráster, esta delimitación se define mediante una cuadrícula arbitraria que es independiente de los fenómenos que intenta mapear. Por lo general, esta cuadrícula es el resultado de la forma en que un sensor en particular captura información (como una cámara). Pero en todos los casos, los datos ráster también se pueden representar mediante vectores.

    
respondido por el Matthew Snape 11.03.2011 - 17:23
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La representación de datos ráster a veces se denomina representación de datos de cuadrícula. Se utiliza para representar datos geográficos o información mediante el uso de filas y columnas en las que cada celda representa datos digitales con una representación específica.

    
respondido por el JESTO 02.08.2017 - 06:25

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