Important

Translation is a community effort you can join. This page is currently translated at 90.54%.

6. Datele raster

	Obiective:	Aflați ce sunt datele raster și cum pot fi acestea utilizate într-un GIS.
	Cuvinte cheie:	Raster, Pixel, Teledetecție, Satelit, Imagine, Georeferențiere

6.1. Prezentare generală

In the previous topics we have taken a closer look at vector data. While vector features use geometry (points, polylines and polygons) to represent the real world, raster data takes a different approach. Rasters are made up of a matrix of pixels (also called cells), each containing a value that represents the conditions for the area covered by that cell (see Fig. 6.2). In this topic we are going to take a closer look at raster data, when it is useful and when it makes more sense to use vector data.

Fig. 6.2 Un set de date raster este compus din rânduri (desfășurate pe orizontală) și coloane (desfășurate pe verticală) de pixeli (denumiți și celule). Fiecare pixel reprezintă o regiune geografică și valoarea acelui pixel reprezintă o anumită caracteristică a acelei regiuni.

6.2. Datele raster în detaliu

Raster data is used in a GIS application when we want to display information that is continuous across an area and cannot easily be divided into vector features. When we introduced you to vector data we showed you the image in Fig. 6.3. Point, polyline and polygon features work well for representing some features on this landscape, such as trees, roads and building footprints. Other features on a landscape can be more difficult to represent using vector features. For example the grasslands shown have many variations in colour and density of cover. It would be easy enough to make a single polygon around each grassland area, but a lot of the information about the grassland would be lost in the process of simplifying the features to a single polygon. This is because when you give a vector feature attribute values, they apply to the whole feature, so vectors aren’t very good at representing features that are not homogeneous (entirely the same) all over. Another approach you could take is to digitise every small variation of grass colour and cover as a separate polygon. The problem with that approach is that it will take a huge amount of work in order to create a good vector dataset.

Fig. 6.3 Unele entități dintr-un peisaj sunt ușor de reprezentat sub formă de puncte, polilinii și poligoane (cum ar fi copacii, drumurile, casele). În alte cazuri, poate fi mai dificil. De exemplu, cum ați reprezenta pajiștile? Ca poligoane? Dar ce spuneți de variațiile de culoare pe care le puteți observa în iarbă? Când încercați să reprezentați zone largi, cu valori în continuă schimbare, datele raster pot fi o alegere mai bună.

Folosirea datelor raster oferă o soluție la aceste probleme. Mulți oameni folosesc datele raster ca fundal pentru straturile vectoriale, în scopul evidențierii informațiilor vectoriale. Ochiul uman este foarte bun la interpretarea imaginilor, așa că prin utilizarea unei imagini în spatele straturilor vectoriale, hărțile vor căpăta mai multă semnificație. Datele Raster nu sunt bune doar pentru imagini care descriu suprafața lumea reală (cum ar fi imaginile din satelit și fotografiile aeriene), ele sunt, de asemenea, bune și la reprezentarea unor idei abstracte. De exemplu, rasterele pot fi folosite pentru a prezenta tendința precipitațiilor pe o suprafață, sau pentru a descrie riscul de incendiu dintr-un teritoriu. În aceste tipuri de aplicații, fiecare celulă a unui raster reprezintă o valoare diferită, cum ar fi riscul de incendiu, pe o scară de la unu la zece.

An example that shows the difference between an image obtained from a satellite and one that shows calculated values can be seen in Fig. 6.4.

Fig. 6.4 Culorile reale ale imaginii raster (stânga) sunt utile deoarece oferă o mulțime de detalii care sunt dificil de capturat sub formă de entitate vectorială, dar sunt ușor de observat atunci când se privește imaginea raster. Datele raster pot fi, de asemenea, date non-fotografice, cum ar fi stratul raster afișat în dreapta, care prezintă temperatura minimă medie calculată pentru Western Cape, în luna martie.

6.3. Georeferențierea

Georeferențierea este procesul de definire exactă a locului de pe suprafața pământului, pentru care s-a creat o imagine sau un set de date de tip raster. Această informație pozițională este stocată în versiunea digitală a fotografiei aeriene. Când aplicația GIS deschide fotografia, va utiliza informațiile de poziție, pentru a se asigura că fotografia apare în locul corect pe hartă. În mod normal, această informație constă într-o coordonată pentru pixelul din stânga sus al imaginii, dimensiunea fiecărui pixel în direcția X, dimensiunea fiecărui pixel în direcția Y, și (opțional) valoarea cu care este rotită imaginea. Cu ajutorul acestor informații, aplicația GIS poate garanta că datele raster sunt afișate în locul corect. Informațiile de georeferențiere sunt, adesea, furnizate într-un mic fișier, de tip text, care însoțește rasterul.

6.4. Surse de date raster

Raster data can be obtained in a number of ways. Two of the most common ways are aerial photography and satellite imagery. In aerial photography, an aeroplane flies over an area with a camera mounted underneath it. The photographs are then imported into a computer and georeferenced. Satellite imagery is created when satellites orbiting the earth point special digital cameras towards the earth and then take an image of the area on earth they are passing over. Once the image has been taken it is sent back to earth using radio signals to special receiving stations such as the one shown in Fig. 6.5. The process of capturing raster data from an aeroplane or satellite is called remote sensing.

Fig. 6.5 Centrul de Aplicații prin Satelit CSIR din Hartebeeshoek, lângă Johannesburg. Antene speciale urmăresc sateliții care trec pe deasupra lor și descarcă imaginile folosind unde radio.

In other cases, raster data can be computed. For example an insurance company may take police crime incident reports and create a country wide raster map showing how high the incidence of crime is likely to be in each area. Meteorologists (people who study weather patterns) might generate a province level raster showing average temperature, rainfall and wind direction using data collected from weather stations (see Fig. 6.5). In these cases, they will often use raster analysis techniques such as interpolation (which we describe in Topic Analiza spațială (Interpolare)).

Uneori, datele raster sunt create din date vectoriale, deoarece proprietarii datelor doresc să partajeze datele într-un format mai ușor de utilizat. De exemplu, o companie care deține seturi de date vectoriale pentru drumuri, căi ferate, cadastru și altele, poate lua decizia de a genera o versiune raster a acestor seturi de date, astfel încât angajații să le poată vizualiza într-un browser web. Acest lucru va fi util, în mod normal, doar dacă atributele care le-ar putea fi utile utilizatorilor, se vor putea reprezenta pe hartă cu ajutorul etichetelor sau a simbologiei. În cazul în care utilizatorul trebuie să afișeze tabela de atribute a datelor, alegerea unui format raster ar putea fi o alegere neinspirată, deoarece straturile raster nu au asociate, de obicei, date ale atributelor.

6.5. Rezoluția spațială

Every raster layer in a GIS has pixels (cells) of a fixed size that determine its spatial resolution. This becomes apparent when you look at an image at a small scale (see Fig. 6.6) and then zoom in to a large scale (see Fig. 6.7).

Fig. 6.6 Această imagine din satelit arată bine atunci când se utilizează o scară mică…

Fig. 6.7 …dar când este privită la o scară mare, puteți vedea pixelii individuali din care este compusă imaginea.

Mai mulți factori determină rezoluția spațială a unei imagini. Pentru datele de teledetecție, rezoluția spațială este dată de obicei de capacitățile senzorului folosit pentru a lua o imagine. De exemplu, sateliții SPOT5 pot lua imagini în care fiecare pixel corespunde unei suprafețe de 10 m x 10 m. Alte sateliți, de exemplu MODIS oferă imagini doar de 500 m x 500 m per pixel. În fotografiile aeriene, dimensiuni ale pixelilor corespunzătoare unei suprafețe de 50 cm x 50 cm nu sunt rare. Imaginile cu o dimensiune a pixelului care acoperă o suprafață mică se numesc imagini «de înaltă rezoluție», deoarece dispun de un grad ridicat de detaliu în imagine. Imaginile cu o dimensiune a pixelului care acoperă o zonă amplă sunt denumite imagini cu «rezoluție scăzută», deoarece prezintă o cantitate redusă de detalii.

În datele raster care sunt calculate prin analiză spațială (cum ar fi harta precipitațiilor pe care am menționat-o mai devreme), densitatea spațială a informațiilor folosite pentru a crea rasterul, va determina, de obicei, rezoluția spațială. De exemplu, dacă doriți să creați o hartă de înaltă rezoluție a mediei precipitațiilor, veți avea nevoie, la modul ideal, de mai multe stații meteorologice, așezate foarte aproape una de alta.

Trebuie să știți că cerințele de stocare sunt foarte mari pentru rasterele capturate la o rezoluție spațială ridicată. Gândiți-vă că un raster are cel puțin 3 x 3 pixeli, fiecare dintre ei conținând un număr care reprezintă media precipitațiilor. Pentru a stoca toate informațiile conținute în acest raster, va trebui să stocați 9 numere în calculator. Acum, imaginați-vă că doriți să aveți un strat raster cu pixeli de 1 km x 1 km pentru întreaga Africă de Sud. Africa de Sud este de aproximativ 1,219,090 km ². Asta înseamnă că în hard disk-ul computerului ar trebui să fie stocate peste un milion de numere, în scopul reținerii tuturor aceste informații. Scăderea dimensiunii pixelilor ar crește foarte mult cantitatea de stocare cerută.

Uneori, folosirea unei rezoluții spațiale scăzute este utilă atunci când doriți să lucrați cu o suprafață mare, iar într-o anumită zonă nu vă interesează să vedeți o multitudine de detalii. Hărțile norilor, pe care le vedeți la meteo, reprezintă un astfel de exemplu — ele sunt utile pentru a vedea masa noroasă deasupra întregii țări. Chiar dacă vedeți un anumit nor la o rezoluție înaltă, nu veți afla foarte multe despre evoluția vremii!

Pe de altă parte, folosirea datelor raster cu rezoluție mică poate fi problematică dacă vă interesează o regiune mică, pentru că, probabil, nu veți avea posibilitatea să recunoașteți entitățile individuale din imagine.

6.6. Rezoluția spectrală

Atunci când efectuați o fotografie color cu ajutorul unui aparat de fotografiat digital sau a unui telefon mobil, camera foto utilizează senzori electronici pentru a detecta luminile roșie, verde și albastră. La momentul afișării pe un ecran sau la o imprimantă, fiecare informație roșie, verde și albastră (RGB) este combinată, în așa fel încât să vedeți o imagine pe care ochii dvs să o poată interpreta. Chiar dacă informațiile sunt stocate într-un anumit format digital, informațiile RGB sunt păstrate în benzi de culoare separate.

În timp ce ochii noștri pot sesiza doar lungimile de undă RGB, senzorii electronici ai camerelor sunt capabili să detecteze lungimi de undă adiționale. Desigur, pentru un aparat obișnuit probabil că nu are sens să înregistreze informații din zonele non-vizibile ale spectrului luminos, atât timp cât oamenii își doresc doar să se uite la poze cu animalul de companie preferat. Acele imagini raster care includ date pentru părțile invizibile ale spectrului sunt adesea denumite ca imagini multi-spectrale. În GIS, înregistrarea părților non-vizibile ale spectrului poate fi foarte utilă. De exemplu, măsurarea luminii infra-roșii poate fi utilă în identificarea cursurilor de apă.

Pentru că imaginile care conțin multiple benzi luminoase sunt atât de utile în GIS, datele raster sunt adesea furnizate ca imagini multi-bandă. Fiecare bandă din imagine este ca un strat separat. GIS va combina trei dintre benzi și le va arăta ca roșu, verde și albastru, astfel încât ochiul uman să le poate vedea. Numărul de benzi dintr-o imagine raster este considerat ca fiind rezoluția sa spectrală.

În cazul în care o imagine conține o singură bandă, ea este adesea denumită ca imagine în tonuri de gri. În cazul imaginilor în tonuri de gri, puteți aplica o colorare falsă pentru a evidenția diferențele dintre valorile pixelilor. În general, imaginile cărora li s-a aplicat o colorare falsă sunt denumite ca imagini pseudocolorate.

6.7. Conversia din raster în vector

În discuția noastră despre datele vectoriale, am explicat că, adesea, datele raster sunt folosite ca și strat de fundal, pe baza căruia pot fi digitizate entitățile vectoriale.

O altă abordare constă în utilizarea programelor de calculator avansate, pentru a extrage automat entitățile vectoriale din imagini. Unele caracteristici, cum ar fi drumurile, arată într-o imagine ca o schimbare bruscă de culoare a pixelilor învecinați. Programul de calculator caută astfel de modificări de culoare, apoi creează entitățile vectoriale ca rezultat. Acest tip de funcționalitate este în mod normal disponibil numai în aplicații GIS foarte specializate (și de multe ori, costisitoare).

6.8. Conversia din vector în raster

Uneori este utilă transformarea datelor vectoriale în date raster. Un efect secundar în acest caz este faptul că datele atributelor (care sunt atribute asociate cu datele vectoriale originale) se vor pierde în cazul în care are loc conversia. Vectorii convertiți în format raster pot fi foarte utili, mai ales dacă doriți să transmiteți date GIS utilizatorilor non-GIS. În cazul formatelor raster simple, persoana căreia îi veți da imaginea raster o va putea vedea, pur și simplu, pe computer, fără a avea nevoie de software GIS special.

6.9. Analizarea rasterelor

Există un număr mare de instrumente analitice care pot fi rulate pe date raster, și care nu se pot utiliza pentru datele vectoriale. De exemplu, rasterele pot fi folosite la modelarea fluxurilor de apă de la suprafața terenului. Aceste informații pot fi utilizate pentru a afla, prin calcul, locația bazinelor de captare și a rețelei fluxurilor, în funcție de teren.

Datele raster sunt, de asemenea, de multe ori folosite în agricultură și silvicultură pentru a gestiona producția vegetală. De exemplu, într-o imagine din satelit a terenurilor unui fermier, se pot identifica zonele în care plantele cresc prost și, apoi, aceste informații pot sta la baza aplicării unei cantități mai mari de îngrășământ doar pe zonele afectate. Silvicultorii folosesc datele raster pentru a estima cât de multă cherestea poate fi recoltată dintr-o zonă.

Datele raster sunt, de asemenea, foarte importante pentru managementul dezastrelor. Analiza Modelelor Digitale ale Elevației (un fel de raster în care fiecare pixel conține înălțimea față de nivelul mării), poate fi apoi folosită pentru a identifica zonele care sunt susceptibile de a fi inundate. Acest lucru poate fi apoi utilizat pentru a direcționa eforturile de salvare și ajutorare în zonele de care este nevoie cel mai mult.

6.10. Probleme comune / lucruri pe care trebuie să le cunoașteți

Așa cum am menționat deja, datele raster de înaltă rezoluție pot necesita un spațiu mare pentru stocarea în calculator.

6.11. Ce am învățat?

Să recapitulăm subiectele abordate în acest capitol:

• Datele raster reprezintă o grilă cu pixeli de aceeași dimensiune.

• Datele raster sunt bune pentru a arăta informațiile care variază în mod continuu.

• Dimensiunea pixelilor dintr-un raster determină rezoluția spațială a acestuia.

• Imaginile raster pot conține una sau mai multe benzi, fiecare acoperind aceeași zonă spațială, dar care conțin informații diferite.

• Atunci când datele raster conțin benzi din diferite părți ale spectrului electromagnetic, acestea sunt denumite imagini multi-spectrale.

• Trei dintre benzile unei imagini multi-spectrale pot fi prezentate în culorile roșu, verde și albastru, astfel încât să le putem vedea.

• Imaginile cu o singură bandă sunt denumite imagini în tonuri de gri.

• Imaginile cu o singură bandă, în tonuri de gri, pot fi afișate cu pseudoculori în GIS.

• Imaginile raster pot fi mari consumatoare de spațiu de stocare.

6.12. Încercați acum!

Aici sunt câteva idei care pot fi testate împreună cu elevii dumneavoastră:

• Stabiliți cu studenții dumneavoastră în ce situații ați folosi datele raster și în care v-ar fi utile cele vectoriale.

• Propuneți elevilor dvs. să creeze o hartă raster a școlii, prin utilizarea de coli transparente A4, având linii de grilă desenate pe ele. Suprapuneți foliile transparente peste o hârtie topografică sau peste fotografia aeriană a școlii dumneavoastră. Apoi, fiecare elev sau grup de elevi, trebuie să coloreze celulele care reprezintă un anumit tip de entitate, cum ar fi clădirile, locurile de joacă, terenul de sport, copacii, trotuarele etc. Când operațiunea s-a încheiat, suprapubeți colile transparente și vedeți dacă acestea pot alcătui o bună hartă raster a școlii. Ce tipuri de entități au funcționat bine atunci când au fost reprezentate ca raster? În ce mod a influențat dimensiunea stabilită pentru celule, capacitatea de reprezentare a diverselor tipuri de entități?

6.13. De reținut

Dacă nu aveți la dispoziție un calculator, puteți înțelege datele raster folosind un stilou și o hârtie. Desenați o grilă cu pătrate pe o foaie, pentru a reprezenta terenul de fotbal. Completați grila cu numere, folosind valori pentru iarba de pe teren. Dacă un pătrat este gol atribuiți-i valoarea 0. Dacă o celulă este mixtă, acordați-i valoarea 1. Dacă o zonă este complet acoperită cu iarbă, va avea valoarea 2. Ulterior, colorați celulele pe baza valorilor lor. Celulele cu valoarea 2 vor avea culoarea verde închis. Valorii 1 îi corespunde culoarea verde deschis, iar lui 0 maro. Când ați terminat, ar trebui să aveți o hartă raster a terenului dvs. de fotbal!

6.14. Lecturi suplimentare

Carte:

• Chang, Kang-Tsung (2006). Introducere în sistemele de informații geografice. A 3-a ediție. McGraw Hill. ISBN: 0070658986

• DeMers, Michael N. (2005). Bazele Sistemelor Informatice Geografice. A 3-a ediție. Wiley. ISBN: 9814126195

Site web: https://en.wikipedia.org/wiki/GIS_file_formats#Raster

Ghidul utilizatorului QGIS conține, de asemenea, informații detaliate cu privire la lucrul cu date raster în QGIS.

6.15. Ce urmează?

În secțiunea care urmează, vom arunca o privire mai atentă la topologie pentru a afla despre modul în care pot fi folosite relațiile dintre funcțiile vectoriale, pentru a asigura cea mai înaltă calitate a datelor.