Quali sono i dati raster e vettoriali nel contesto GIS?
In termini generali, quali applicazioni, processi o analisi sono adatti a ciascuno? (e non adatto per!)
Qualcuno ha delle immagini piccole, concise ed efficaci che trasmettono e contrastano queste due rappresentazioni di dati fondamentali?
Risposte:
Dati vettoriali
Vantaggi: i dati possono essere rappresentati alla sua risoluzione e forma originale senza generalizzazione. L'output grafico di solito è più esteticamente piacevole (rappresentazione cartografica tradizionale); Poiché la maggior parte dei dati, ad es. Mappe cartacee, è in formato vettoriale, non è richiesta la conversione dei dati. Viene mantenuta un'accurata posizione geografica dei dati. Consente una codifica efficiente della topologia e, di conseguenza, operazioni più efficienti che richiedono informazioni topologiche, ad esempio prossimità, analisi della rete.
Svantaggi: la posizione di ciascun vertice deve essere memorizzata in modo esplicito. Per un'analisi efficace, i dati vettoriali devono essere convertiti in una struttura topologica. Spesso si tratta di un'elaborazione intensiva e di solito richiede un'estesa pulizia dei dati. Inoltre, la topologia è statica e qualsiasi aggiornamento o modifica dei dati vettoriali richiede la ricostruzione della topologia. Gli algoritmi per le funzioni manipolative e di analisi sono complessi e possono essere elaborati in modo intensivo. Spesso ciò limita intrinsecamente la funzionalità per grandi set di dati, ad esempio un gran numero di funzionalità. I dati continui, come i dati di elevazione, non sono rappresentati in modo efficace in forma vettoriale. Di solito è richiesta una generalizzazione o interpolazione sostanziale dei dati per questi livelli di dati. L'analisi spaziale e il filtraggio all'interno dei poligoni sono impossibili
Dati raster
Vantaggi: la posizione geografica di ogni cella è implicita dalla sua posizione nella matrice della cella. Di conseguenza, a parte un punto di origine, ad esempio nell'angolo in basso a sinistra, non vengono memorizzate coordinate geografiche. A causa della natura della tecnica di memorizzazione dei dati, l'analisi dei dati è generalmente facile da programmare e rapida da eseguire. La natura intrinseca delle mappe raster, ad es. Mappe di un attributo, è ideale per la modellazione matematica e l'analisi quantitativa. I dati discreti, ad esempio i banchi forestali, sono sistemati altrettanto bene come i dati continui, ad esempio i dati di elevazione, e facilitano l'integrazione dei due tipi di dati. I sistemi a celle a griglia sono molto compatibili con dispositivi di uscita basati su raster, ad esempio plotter elettrostatici, terminali grafici.
Svantaggi: la dimensione della cella determina la risoluzione alla quale sono rappresentati i dati .; È particolarmente difficile rappresentare adeguatamente le caratteristiche lineari a seconda della risoluzione della cella. Di conseguenza, i collegamenti di rete sono difficili da stabilire. Il trattamento dei dati degli attributi associati può essere complicato se esistono grandi quantità di dati. Le mappe raster riflettono intrinsecamente solo un attributo o una caratteristica per un'area. Poiché la maggior parte dei dati di input è in formato vettoriale, i dati devono essere convertiti da vettore a raster. Oltre all'aumento dei requisiti di elaborazione, ciò può comportare problemi di integrità dei dati dovuti alla generalizzazione e alla scelta di dimensioni cellulari inadeguate. La maggior parte delle mappe di output da sistemi a celle a griglia non sono conformi alle esigenze cartografiche di alta qualità.
Pixel vs Coordinate Quando penso alle mappe Raster, il mio primo pensiero sono le immagini satellitari. Quasi tutti i pixel di un'immagine satellitare dettagliata di un'area urbana potrebbero contenere informazioni uniche. Una singola tessera in una mappa web (in genere una variante di Mercator liberamente definita come " Spherical Mercator " o " Web Mercator " e supportata da Google , Bing , Yahoo, OSM ed ESRI) ha in genere 256 x 256 = 65.536 pixel e ciascuna il livello di zoom ha piastrelle (2 ^ zoom * 2 ^ zoom) . Quando penso a Vector, penso a poligoni e linee. Ad esempio, un file di forma che dettaglia i confini della zona di un'intera città (potenzialmente milioni di riquadri Raster) potrebbe avere solo 65.000 forme vettoriali.
Ridimensionamento accurato Sembra che tu (e probabilmente la maggior parte dei lettori) sappia già la differenza più evidente tra pixel fissi raster e vettore (mappe coordinate). I disegni vettoriali (e le mappe) possono essere ridimensionati con un grado di fedeltà maggiore rispetto ai pixel perché i dati vettoriali contengono schemi di coordinate (punti, poligoni, linee ecc.) Che possono essere visualizzati l'uno rispetto all'altro a risoluzioni diverse utilizzando semplici formule, mentre il ridimensionamento dei pixel in genere utilizza un algoritmo di livellamento che si traduce in artefatti dell'immagine.
Compressione dell'immagine vs compressione della struttura In pratica, la maggior parte delle immagini non ha pixel univoci al 100% che possono essere compressi in pacchetti di dati più piccoli e molti file vettoriali contengono dettagli in eccesso che non sono necessari a molti livelli di zoom di dettaglio bassi. La compressione delle immagini è un processo ben noto e molto efficace e quasi tutte le librerie di codifica hanno classi integrate per fare questo lavoro. La compressione delle coordinate vettoriali o "semplificazione della geometria" è un po 'meno comune (poiché GIS in generale è un po' meno comune della manipolazione generale delle immagini). Nella mia esperienza trascorrerai quasi 0 tempo a pensare alla compressione dell'immagine (semplicemente spegnendola o accendendola) e considerevolmente più tempo a pensare alla compressione spaziale. Dai un'occhiata all'algoritmo di Douglas Peucker per esempi o semplicemente gioca con QGIS e alcuni file di confine del censimento.
Rendering lato client vs server Alla fine tutto ciò che viene visualizzato su un computer viene convertito in pixel sullo schermo con una risoluzione particolare (cioè livello di zoom). Spesso (soprattutto sul Web) la sfida è quella di mettere quei pixel davanti agli utenti nel modo più efficiente possibile. I file di forma del gruppo US Census Tract & Blocksono particolarmente interessanti perché si trovano appena oltre il limite dei set di dati vettoriali che sono "troppo grandi" per essere visualizzati in un browser Web come dati vettoriali. In contrasto, le contee statunitensi possono a malapena essere visualizzate nei moderni browser come download vettoriali. Mentre un file di forma vettoriale di Census Block Group degli Stati Uniti sarebbe sicuramente più piccolo di un set di piastrelle raster renderizzato per coprire tutti gli Stati Uniti a più livelli di zoom, il file di forma del gruppo di blocchi è troppo grande (vicino a 1 GB) per essere scaricato su richiesta da un browser web. Anche se il browser Web è in grado di scaricare rapidamente il file, la maggior parte dei browser Web (anche utilizzando Flash) è piuttosto lenta quando esegue il rendering di un numero enorme di forme. Pertanto, per visualizzare set di dati vettoriali di grandi dimensioni, è spesso meglio tradurli in immagini compresse per la trasmissione al browser Web.
Alcuni esempi pratici Ho risposto a una domanda simile qualche giorno fa sul rendering di grandi set di dati in google maps. Si può vedere la domanda e un'analisi dettagliata delle "best practice", come utilizzato dal New York Times e altri oggi qui .
Qualche anno fa ha deciso di passare dal rendering vettoriale flash lato client pesante al rendering vettoriale lato server che offre riquadri di immagini compresse a puro HTML e JavaScript. Abbiamo una galleria di mappe con diverse versioni di Html + Raster (Server Generated Image Tiles) e Flash + Vector (rendering pesante lato client).
Sembra che tu stia cercando un modo per esprimere questo a persone non tecniche, forse? Potresti usare un'analogia con due oggetti d'infanzia, carta millimetrata e un puzzle a punti. Ogni quadrato in un foglio di carta millimetrata corrisponde a una cella raster, quindi immagina di colorare ogni quadrato o inserirvi un numero. I dati vettoriali sono un puzzle a punti collegati. In entrambi i casi, ogni strato è semplicemente un altro foglio di carta.
Questa immagine offre una buona idea della rappresentazione raster o vettoriale dei dati.
A Rastor, l'area in esame è divisa in quadrati uguali e una caratteristica assegnata ad esso. Quindi, se si considera la creazione di una struttura di dati per rastor, si tratterebbe di un array 2D, ciascuna coordinata x, y fa riferimento a un quadrato nelle are e può avere una determinata caratteristica predefinita, ad esempio edificio, strada, vegetazione, corpo idrico ecc.
In Vector, i dati sono rappresentati in termini di punti, linee e poligoni. Quindi un luogo turistico è rappresentato come un PUNTO (x, y), un fiume o una strada rappresentato come una stringa di linea (che è una serie di punti collegati), un lago o uno stadio ecc. Rappresentato come un poligono (Elenco di punti che formano un'area chiusa) - Leggi di più qui: https://en.wikipedia.org/wiki/Well-known_text
Le immagini provengono dalla ricerca sul web, avevo preso screenshot al momento e non ho collegamenti alla fonte originale sul web ora! Ci scusiamo per quello!
Ma spero che questa risposta aiuti a spiegarla a una persona nuova a GIS: D
È meglio pensare ai dati raster come a un tipo speciale di dati vettoriali. Nei dati vettoriali le linee sulla mappa sono determinate da un particolare fenomeno. Nei dati raster questa delineazione è definita da una griglia arbitraria che è indipendente dai fenomeni che sta tentando di mappare. In genere questa griglia è il risultato del modo in cui un particolare sensore acquisisce informazioni (come una telecamera). Ma in tutti i casi i dati raster possono anche essere rappresentati dal vettore.
