Belangrijk

Vertalen is een inspanning van de gemeenschap waaraan u deel kunt nemen <translation_guidelines>. Deze pagina is momenteel voor 100.00% vertaald.

6. Rastergegevens

	Doelstellingen	Begrijpen wat rastergegevens zijn en hoe zijn kunnen worden gebruikt in een GIS.
	Trefwoorden:	Raster, pixel, van afstand bekijken, satelliet, afbeelding, geoverwijzing

6.1. Overzicht

In de vorige onderwerpen hebben we vectorgegevens nader bekeken. Waar vectorobjecten geometrie (punten, polylijnen en polygonen) gebruiken om de echte wereld weer te geven, hebben rastergegevens een andere benadering. Rasters zijn gemaakt van een matrix met pixels (ook wel cellen genoemd), die elk een waarde bevatten die de condities bevat bevat voor het gebied dat wordt bedekt door die cel (zie Fig. 6.2). In dit onderwerp gaan we rastergegevens eens nader bekijken, wanneer ze handig zijn en wanneer het zinvoller is om vectorgegevens te gebruiken.

Fig. 6.2 Een raster-gegevensset is samengesteld uit rijen (horizontaal) en kolommen (verticaal) van pixels (ook wel bekend als cellen). Elke pixel geeft een geografisch gebied weer, en de waarde in dat pixel vertegenwoordigt enkele karakteristieken van dat gebied.

6.2. Rastergegevens in detail

Rastergegevens worden in een toepassing van GIS gebruikt wanneer we informatie willen weergeven die doorlopend over een gebied loopt en niet eenvoudig kan worden opgedeeld in vectorobjecten. Toen we u vectorgegevens uitlegden, toonden we u de afbeelding in Fig. 6.3. Punt-, polylijn- en polygoonobjecten werken prima voor het weergeven van enkele objecten op dit landschap, zoals bomen, wegen en omtrekken van gebouwen. Andere objecten in een landschap kunnen moeilijker weer te geven zijn met behulp van vectorobjecten. Het getoonde grasland heeft bijvoorbeeld veel variaties in kleur en dichtheid van bedekking. Het zou eenvoudig genoeg zijn om één enkele polygoon rondom elk gebied met grasland te maken, maar veel van de informatie over het grasland zou verloren gaan in het proces van het vereenvoudigen van de objecten naar één enkele polygoon. Dit omdat, wanneer u een vectorobject attributen geeft, zij van toepassing zijn op het gehele object, dus vectoren zijn niet erg goed in het weergeven van objecten die niet volledig homogeen (geheel hetzelfde) zijn. Een andere benadering die u zou kunnen nemen, is door elke kleine variatie van graskleur te digitaliseren en als een afzonderlijke polygoon te bedekken. Het probleem met die benadering is dat het heel veel werk is om een goede vector-gegevensset te maken.

Fig. 6.3 Sommige objecten in een landschap zijn eenvoudig weer te geven als punten, lijnen en polygonen (bijv. bomen, wegen, huizen). In andere gevallen zou het moeilijk kunnen zijn. Hoe zou u bijvoorbeeld het grasland weergeven? Als polygonen? Wat te doen met de variaties in kleur die u in het gras ziet? Wanneer u probeert grote gebieden met doorlopend wijzigende waarden weer te geven, kunnen rastergegevens een betere keuze zijn.

Het gebruiken van rastergegevens is een oplossing voor deze problemen. veel mensen gebruiken rastergegevens als een vangnet om te worden gebruikt achter vector lagen om meer betekenis aan de vectorinformatie te verschaffen. Het menselijke oog is heel goed in het interpreteren van afbeeldingen en dus resulteert het gebruiken van een afbeelding achter vectorlagen in kaarten met veel meer betekenis. Rastergegevens zijn niet alleen goed voor afbeeldingen die het oppervlak van de echte wereld weergeven (bijv. satellietfoto’s en luchtfoto’s), zij zijn ook goed voor het weergeven van meer abstracte ideeën. Rasters kunnen, bijvoorbeeld, worden gebruikt om trends over de regenval in een bepaald gebied weer te geven, of om de kans op brand in een landschap weer te geven. In dit soort toepassingen geeft elke cel in het raster een andere waarde weer, bijv. kans op brand op een schaal van een tot tien.

Een voorbeeld dat het verschil weergeeft tussen een afbeelding die is verkregen via een satelliet en een die berekende waarden weergeeft kan worden bekeken in Fig. 6.4.

Fig. 6.4 Rasterafbeeldingen met echte kleuren (links) zijn handig als zij veel detail verschaffen, die moeilijk als vectorobjecten zijn te vangen, maar makkelijk zijn te zien bij het bekijken van een rasterafbeelding. Rastergegevens kunnen ook niet-fotografische gegevens zijn, zoals de rasterlaag die rechts wordt weergegeven die de berekende gemiddelde temperatuur in de Westkaap voor de maand maart weergeeft.

6.3. Geoverwijzingen

Geoverwijzingen is het proces van het exact definiëren waar op het oppervlak van de aarde een afbeelding of een raster-gegevensset werd gemaakt. Deze positionele informatie wordt opgeslagen met de digitale versie van de luchtfoto. Wanneer de toepassing van GIS de foto opent, gebruikt het de positionele informatie om er voor te zorgen dat de foto op de juiste plaats op de kaart verschijnt. Gewoonlijk bestaat deze positionele informatie uit een coördinaat voor de pixel linksboven in de afbeelding, de grootte van elke pixel in de richting X, de grootte van elke pixel in de richting Y en het aantal graden (indien aanwezig) waarmee de afbeelding is geroteerd. met slechts deze kleine stukjes informatie kan de toepassing van GIS er voor zorgen dat de rastergegevens op de juiste plaats worden weergegeven. De informatie voor geoverwijzing voor een raster wordt vaak verschaft in een klein tekstbestand dat bij het raster is gevoegd.

6.4. Bronnen van rastergegevens

Rastergegevens kunnen op een aantal manieren worden verkregen. Twee van de meest voorkomende manieren zijn luchtfotografie en satellietafbeeldingen. Bij luchtfotografie vliegt een vliegtuig, waar een camera onder is gemonteerd, over een gebied. De foto’s worden dan geïmporteerd in een computer en voorzien van geoverwijzingen. Satellietafbeeldingen worden gemaakt wanneer satellieten, die zich in een baan om de aarde bevinden, speciale digitale camera’s richten op de aarde en dan een afbeelding maken van het gebied dat zij passeren. Als de afbeelding eenmaal is gemaakt wordt die met behulp van radiosignalen teruggezonden naar de aarde, naar speciale ontvangstations, zoals die welke is weergegeven in Fig. 6.5. Het proces van het opnemen van rastergegevens vanuit een vliegtuig of satelliet wordt remote sensing genoemd.

Fig. 6.5 Het CSIR Satellite Applications Center in Hartebeeshoek nabij Johannesburg. Speciale antennes volgen satellieten als zij bovenlangs passeren en downloaden afbeeldingen met behulp van radiogolven.

In andere gevallen kunnen rastergegevens worden berekend. Een verzekeringsmaatschappij kan, bijvoorbeeld aan de hand van rapporten van de politie over criminaliteit, een landelijke rasterkaart maken die weergeeft hoe groot de kans op criminele incidenten in elk gebied zou kunnen zijn. Meteorologen (mensen die de patronen van het weer bestuderen) zouden, op het niveau van een provincie, een rasterkaart kunnen maken die de gemiddelde temperatuur, regenval en windrichting weergeeft, met behulp van gegevens die zijn verzameld door weerstations (zie Fig. 6.5). In deze gevallen zullen zij vaak technieken voor rasteranalyse gebruiken zoals interpolatie (wat we beschrijven in het onderwerp Ruimtelijke analyse (Interpolatie)).

Soms worden rastergegevens gemaakt vanuit vectorgegevens omdat de eigenaren van de gegevens die willen delen in een eenvoudig te gebruiken indeling. Bijvoorbeeld; een bedrijf met vector-gegevenssets van wegen, rails, kadastrale en andere gegevens kan er voor kiezen om een rasterversie van die gegevensset te maken, zodat werknemers die gegevenssets kunnen bekijken in een webbrowser. Dit is gewoonlijk slechts nuttig als de attributen, die gebruikers moeten weten, kunnen worden weergegeven op een kaart met labels of door symbologie. Als de gebruiker de attributentabel voor de gegevens moet bekijken, kan het verschaffen in rasterindeling een slechte keuze zijn, omdat rasterlagen gewoonlijk geen gegevens voor attributen met zich geassocieerd hebben.

6.5. Ruimtelijke resolutie

Elke rasterlaag in een GIS heeft pixels (cellen) van een vaste grootte die zijn ruimtelijke resolutie bepaalt. Dit wordt duidelijk wanneer u een afbeelding met een kleine schaal bekijkt (zie Fig. 6.6) en dan inzoomt op een grote schaal (zie Fig. 6.7).

Fig. 6.6 Deze satellietafbeelding ziet er goed uit met een kleine schaal…

Fig. 6.7 …maar, wanneer hij wordt bekeken met een grote schaal, ziet u de individuele pixels waaruit de afbeelding is samengesteld.

Verscheidene factoren bepalen de ruimtelijke resolutie van een afbeelding. Voor gegevens van remote sensing, wordt de ruimtelijke resolutie gewoonlijk bepaald door de mogelijkheden van de gebruikte sensor om de afbeelding te maken. SPOT5-satellieten kunnen, bijvoorbeeld, afbeeldingen maken waar elke pixel 10 m x 10 m is. Andere satellieten, bijvoorbeeld MODIS, nemen slechts afbeeldingen van 500 m x 500 m per pixel. Bij luchtfotografie zijn pixelgroottes van 50 cm x 50 cm niet ongewoon. Afbeeldingen met een pixelgrootte die een klein gebied bedekken worden afbeeldingen met ‘hoge resolutie’ genoemd, omdat het mogelijk is een grote mate van detail in de afbeelding te onderscheiden. Afbeeldingen met een pixelgrootte die een groot gebied bedekken worden afbeeldingen met ‘lage resolutie’ genoemd, omdat de mate van detail in de afbeeldingen laag is.

In rastergegevens die worden berekend door ruimtelijke analyse (zoals de kaart met regenval die we eerder vermelden), zal de ruimtelijke dichtheid van de gebruikte informatie, om het raster te maken, gewoonlijk de ruimtelijke resolutie bepalen. Als u bijvoorbeeld een kaart voor de gemiddelde regenval met hoge resolutie zou willen maken, zou u idealer wijze veel weerstations, die dicht bij elkaar staan, nodig hebben.

Een van de vele dingen om te onthouden voor rasters die zijn gemaakt met hoge ruimtelijke resolutie zijn de vereisten voor opslag. Denk eens aan een raster van 3 x 3 pixels, waarvan elk een getal bevat dat de gemiddelde regenval weergeeft. U zult 9 getallen moeten opslaan in het geheugen van de computer om alle informatie, die is opgenomen in het raster, op te slaan. Stel u nu eens voor dat u een rasterlaag heeft van geheel Zuid-Afrika met pixels van 1 km x 1 km. Zuid-Afrika is ongeveer 1,219,090 km². Wat betekent dat uw computer meer dan één miljoen getallen op zijn harde schijf zou moeten opslaan om alle informatie te kunnen bevatten. De pixelgrootte verkleinen zou de benodigde opslagruimte enorm vergroten.

Soms is het gebruiken van een lage ruimtelijke resolutie nuttig wanneer u wilt werken met een groot gebied en niet geïnteresseerd bent in het bekijken van een gebied met veel detail. De kaarten van wolken die u ziet in het weerbericht zijn hier een voorbeeld van –– het is nuttig de wolken over het gehele land te zien. Inzoomen op één bepaalde wolk in hoge resolutie zal u niet veel vertellen over het komende weer!

Aan de andere kant kan het gebruiken van rastergegevens met een lage ruimtelijke resolutie problematisch zijn als u bent geïnteresseerd in een klein gebied, omdat u waarschijnlijk niet in staat zult zijn om individuele objecten uit de afbeelding te herkennen.

6.6. Spectrale resolutie

Als u een kleurenfoto neemt met een digitale camera of camera op een mobiele telefoon, gebruikt de camera elektronische sensoren om rood, groen en blauw licht te detecteren. Wanneer de foto wordt weergegeven op een scherm of wordt afgedrukt, wordt de informatie over rood, groen en blauw (RGB) gecombineerd om u een afbeelding te tonen die uw ogen kunnen interpreteren. Hoewel deze informatie nog steeds in digitale indeling is, wordt deze informatie voor RGB opgeslagen in afzonderlijke kleur**banden**.

Terwijl uw ogen alleen de golflengten voor RGB kunnen zien, zijn de elektronische sensoren in camera’s in staat om golflengten te detecteren die onze ogen niet kunnen zien. Natuurlijk heeft het voor een vast te houden camera geen nut om informatie op te nemen over de niet zichtbare delen van het spectrum, omdat de meeste mensen naar afbeeldingen van hun hond, of wat u dan ook heeft, willen kijken. Rasterafbeeldingen die gegevens voor niet zichtbare delen van het lichtspectrum bevatten worden ook wel multi-spectrale afbeeldingen genoemd. In GIS kan het opnemen van de niet zichtbare delen van het spectrum zeer nuttig zijn. Het meten van infrarood licht kan bijvoorbeeld nuttig zijn voor het identificeren van waterlichamen.

Omdat het hebben van afbeeldingen, die meerdere banden met licht bevatten, zo nuttig is in GIS, worden rastergegevens vaak verschaft als multi-band afbeeldingen. Elke band in de afbeelding is als een afzonderlijke laag. Het GIS zal drie van de banden combineren en ze weergeven als rood, groen en blauw, zodat het menselijke oog ze kan zien. Naar het aantal banden in een rasterafbeelding wordt verwezen als zijn spectrale resolutie.

Als een afbeelding slechts bestaat uit één band, wordt het vaak een afbeelding in grijswaarden genoemd. Met afbeeldingen in grijswaarden kunt u valse kleuren toepassen om het verschil in waarden in de pixels meer te laten opvallen. Naar afbeeldingen waarop valse kleuren zijn toegepast wordt vaak verwezen als pseudokleur afbeeldingen.

6.7. Conversie van raster naar vector

In onze bespreking van vectorgegevens legden we uit dat rastergegevens vaak worden gebruikt als vangnetlaag, die dan wordt gebruikt als basis van waaruit vectorobjecten worden gedigitaliseerd.

Een andere benadering is om geavanceerde computerprogramma’s te gebruiken om automatisch vectorobjecten uit afbeeldingen te extraheren. Sommige objecten, zoals wegen, worden in een afbeelding weergegeven als een plotselinge verandering van kleur ten opzichte van hun buurpixels. Het computerprogramma zoekt naar dergelijk veranderingen in kleur en maakt als resultaat daarvan vectorobjecten. Dit soort functionaliteit is gewoonlijk slechts beschikbaar in zeer gespecialiseerde (en vaak dure) software voor GIS.

6.8. Conversie van vector naar raster

Soms is het nuttig om vectorgegevens te converteren naar rastergegevens. Een bijkomend effect hiervan is dat gegevens over attributen (dat zijn attributen die zijn geassocieerd aan de originele vectorgegevens) verloren zullen gaan als de conversie wordt uitgevoerd. Vectoren converteren naar rasterindeling kan echter toch nuttig zijn wanneer u gegevens van GIS wilt geven aan gebruikers die geen GIS gebruiken. Met de eenvoudige rasterindelingen kan de persoon, aan wie u de rasterafbeelding geeft, die eenvoudigweg als een afbeelding op hun computer bekijken, zonder dat zij een speciale software voor GIS nodig hebben.

6.9. Rasteranalyse

Er bestaan zeer veel analytische programma’s die op rastergegevens kunnen worden uitgevoerd, maar die niet kunnen worden gebruikt met vectorgegevens. Bijvoorbeeld; rasters kunnen worden gebruikt om een waterstroom over landoppervlak te modelleren. Deze informatie kan worden gebruikt om te berekenen waar waterbergingen en netwerken van stromen bestaan, gebaseerd op het terrein.

Rastergegevens worden ook vaan gebruikt in land- en bosbouw om de productie van de oogst te beheren. Met bijvoorbeeld een satellietafbeelding van het land van een boer, kunt u gebieden identificeren waar de planten slecht groeien en die informatie dan gebruiken om meer kunstmest te gebruiken op alleen de betrokken gebieden. Bosbouwers gebruiken rastergegevens om te schatten hoeveel hout kan worden geoogst uit een gebied.

Rastergegevens zijn ook heel belangrijk voor rampenbestrijding. Analyses van Digital Elevation Models (een soort raster waar elke pixel de hoogte boven zeeniveau bevat) kan dan worden gebruikt om gebieden te identificeren die waarschijnlijk zullen overstromen. Dit kan dan worden gebruikt om reddings- en hulpverleningsacties te plannen voor gebieden waar dat het meeste nodig is.

6.10. Algemene problemen / dingen om te onthouden

Zoals we al hebben vermeld vereisen rastergegevens met hoge resolutie enorm veel opslagruimte op de computer.

6.11. Wat hebben we geleerd?

Laten we eens samenvatten wat er in dit gedeelte besproken is:

• Rastergegevens zijn een raster van pixels met regelmatige grootte.

• Rastergegevens zijn goed voor het weergeven van doorlopend variërende informatie.

• De grootte van de pixels in een raster bepaalt zijn ruimtelijke resolutie.

• Rasterafbeeldingen kunnen één of meer banden bevatten, die elk hetzelfde ruimtelijke gebied bedekken, maar verschillende informatie bevatten.

• Wanneer rastergegevens banden bevatten uit verschillende delen van het elektromagnetische spectrum, worden zij multi-spectrale afbeeldingen genoemd.

• Drie van de banden van een multi-spectrale afbeelding kunnen worden weergegeven in de kleuren Rood, Groen en Blauw, zodat we ze kunnen zien.

• Afbeeldingen met één enkele band worden afbeeldingen in grijswaarden genoemd.

• Enkele band-afbeeldingen in grijswaarden kunnen in pseudokleur door het GIS worden weergegeven.

• Rasterafbeeldingen kunnen een groot deel aan opslagruimte innemen.

6.12. Nu zelf aan de slag!

Hier zijn enkele ideeën die u kunt gebruiken met uw leerlingen:

• Bespreek met uw leerlingen in welke situaties u rastergegevens zou gebruiken en in welke u vectorgegevens zou gebruiken.

• Laat uw leerlingen een rasterkaart van uw school maken door transparante A4-tjes te gebruiken waar rasterlijnen op zijn getrokken. Leg deze transparanten over een topografisch blad of luchtfoto van uw school. Laat nu elke leerling of groep leerlingen cellen inkleuren die een bepaald type object weergeven bijv. gebouw, speelplaats, sportveld, bomen, voetpaden etc. Wanneer zij klaar zijn leg dan al deze bladen op elkaar en kijk of de weergave een goede rasterkaart van uw school is. Welke typen objecten werkten goed als zij werden weergegeven als rasters? Hoe beïnvloedde uw keuze van celgrootte, uw mogelijkheden om verschillende typen objecten weer te geven?

6.13. Iets om over na te denken

Als u geen computer beschikbaar heeft, kunt u rastergegevens uitleggen met behulp van pen en papier. Teken een raster van vierkanten op een blad papier om uw voetbalveld weer te geven. Vul het raster met getallen die de waarden voor de mate van bedekking door gras op uw voetbalveld weergeven. Als een stuk niet bedekt is, geef de cel dan de waarde 0. Als het stuk half bedekt is en verder kaal, geef het dan de waarde 1. Als een gebied volledig bedekt is met gras, geef het dan de waarde 2. Gebruik nu kleurpotloden om de cellen, op basis van hun waarden, te kleuren. Kleur cellen met de waarde 2 dondergroen. Waarde 1 zou lichtgroen moeten worden gekleurd en waarde 0 bruin. Wanneer dit voltooid is heeft zou u een rasterkaart van uw voetbalveld moeten hebben!

6.14. Meer informatie

Boeken:

• Chang, Kang-Tsung (2006). Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. ISBN: 0070658986

• DeMers, Michael N. (2005). Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. ISBN: 9814126195

Website: https://en.wikipedia.org/wiki/GIS_file_formats#Raster

De QGIS Gebruikershandleiding heeft ook meer gedetailleerde informatie over het werken met rastergegevens in QGIS.

6.15. Hoe verder?

In het volgende gedeelte zullen we topologie nader gaan bekijken en zien hoe de relatie tussen vectorobjecten kan worden gebruikt voor de beste kwaliteit van gegevens.