GIS bağlamında raster ve vektör verileri nelerdir?
Genel olarak, her biri hangi uygulamalar, işlemler veya analizler için uygundur? (ve bunun için uygun değil !)
Bu iki temel veri sunumunu ileten ve zıtlaştıran küçük, özlü, etkili resimleriniz var mı?
Yanıtlar:
Vektör veri
Avantajlar: Veriler, genel çözünürlükte ve orijinal çözünürlüklerinde temsil edilebilir. Grafik çıktısı genellikle estetik olarak daha hoştur (geleneksel kartografik gösterim); Basılı kopya haritaları gibi çoğu veri vektör biçiminde olduğundan, veri dönüştürmesi gerekmez. Verilerin doğru coğrafi konumu korunur. Topolojinin verimli bir şekilde kodlanmasına ve sonuç olarak topolojik bilgiler gerektiren, örneğin yakınlık, ağ analizi gibi daha verimli işlemlere izin verir.
Dezavantajları: Her tepe noktasının yeri açıkça depolanmalıdır. Etkili analiz için, vektör verileri topolojik bir yapıya dönüştürülmelidir. Bu genellikle yoğun işlemektedir ve genellikle kapsamlı veri temizliği gerektirir. Ayrıca, topoloji statiktir ve vektör verilerinin güncellenmesi ya da düzenlenmesi topolojinin yeniden oluşturulmasını gerektirir. Manipülatif ve analiz fonksiyonları için algoritmalar karmaşıktır ve yoğun işleme tabi tutulabilir. Çoğu zaman, bu doğal olarak büyük veri kümeleri için işlevselliği sınırlar, örneğin çok sayıda özellik. Yükseklik verileri gibi sürekli veriler, vektör şeklinde etkin bir şekilde gösterilmez. Genellikle bu veri katmanları için önemli miktarda veri genellemesi veya enterpolasyon gereklidir. Çokgenler içinde mekansal analiz ve filtreleme mümkün değildir
Raster Verileri
Avantajları: Her hücrenin coğrafi konumu, hücre matrisindeki konumu ile belirtilir. Buna göre, örneğin sol alt köşeden bir başlangıç noktası dışında, coğrafi koordinat kaydedilmez. Veri depolama tekniğinin doğası gereği, veri analizi genellikle programlanması kolaydır ve gerçekleştirmesi hızlıdır. Raster haritaların doğası, örneğin bir özellik haritası, matematiksel modelleme ve kantitatif analiz için idealdir. Örneğin ormancılık alanları gibi ayrık veriler, sürekli veri, örneğin yükseklik verileri gibi eşit derecede yerleştirilir ve iki veri türünün entegrasyonunu kolaylaştırır. Grid hücre sistemleri raster bazlı çıktı cihazları, örneğin elektrostatik çiziciler, grafik terminalleri ile çok uyumludur.
Dezavantajları: Hücre boyutu, verilerin temsil edildiği çözünürlüğü belirler .; Hücre çözünürlüğüne bağlı olarak doğrusal özellikleri yeterince temsil etmek özellikle zordur. Buna göre, ağ bağlantılarının kurulması zordur. İlişkilendirilmiş öznitelik verilerinin işlenmesi, eğer büyük miktarda veri varsa, hantal olabilir. Raster haritalar, bir alan için doğal olarak yalnızca bir özelliği veya özelliği yansıtır. Giriş verilerinin çoğu vektör biçiminde olduğundan, verilerin vektör-raster dönüşümüne tabi tutulması gerekir. Artan işleme gereksinimlerinin yanı sıra, genelleme ve uygun olmayan hücre boyutu seçimi nedeniyle veri bütünlüğü endişeleri ortaya çıkabilir. Izgara hücreli sistemlerden çıkan çoğu çıkış haritası yüksek kalitede kartografik ihtiyaçlara uymuyor.
Pikseller ve Koordinatlar Raster haritaları düşündüğüm zaman ilk düşüncem uydu görüntüsüdür. Bir kentsel bölgenin ayrıntılı uydu görüntüsündeki hemen hemen her piksel benzersiz bilgi içerebilir. Bir web haritasındaki (genellikle " Küresel Mercator " veya " Web Mercator " olarak adlandırılan ve Google , Bing , Yahoo, OSM ve ESRI tarafından desteklenen Mercator'ın bir çeşidi) tek bir döşeme, tipik olarak 256 x 256 = 65,536 piksel içerir ve her biri yakınlaştırma seviyesi (2 ^ yakınlaştırma * 2 ^ yakınlaştırma) döşemelerine sahiptir. Vector düşününce çokgenler ve çizgiler düşünüyorum. Örneğin, bütün bir şehrin (potansiyel olarak milyonlarca Raster fayansı) imar sınırlarını ayrıntılandıran bir şekil dosyası yalnızca 65.000 Vektör şekline sahip olabilir.
Doğru Ölçeklendirme Size benziyor (ve muhtemelen çoğu okuyucu) zaten raster sabit pikseller ile vektör (koordinat haritaları) arasındaki en belirgin farkı biliyor gibi. Vektör çizimleri (ve haritalar) piksellerden daha yüksek bir doğruluk derecesi ile ölçeklenebilir çünkü vektör verileri basit formüller kullanarak farklı çözünürlüklerde birbirlerine göre görülebilen koordinat desenleri (noktalar, çokgenler, çizgiler vb.) İçerirken, piksel boyutlandırma tipik olarak görüntü eserleriyle sonuçlanan düzgünleştirme algoritması .
Görüntü Sıkıştırma - Yapı Sıkıştırma Pratikte, çoğu görüntüde% 100 benzersiz piksel bulunmuyor Görüntü sıkıştırma, iyi bilinen ve oldukça verimli bir işlemdir ve hemen hemen her kodlama kütüphanesi bu işi yapmak için sınıflarda inşa etmiştir. Vektör koordinat sıkıştırması veya "geometri sadeleştirmesi" biraz daha az yaygındır (genel olarak GIS, genel görüntü manipülasyonundan biraz daha az yaygın olduğu için). Deneyimlerime göre, 0'a yakın bir zamanda görüntü sıkıştırma hakkında düşünerek (sadece kapatıp açarak) ve mekansal sıkıştırma hakkında düşünerek çok daha fazla zaman harcayacaksınız. Örnekler için Douglas Peucker Algoritmasını inceleyin ya da sadece QGIS ile oynayın ve bazı nüfus sayımı sınır dosyaları.
İstemci vs Sunucu Tarafı İşleme Sonunda, bilgisayarda görüntülenen her şey, belirli bir çözünürlükte (yani yakınlaştırma seviyesi) ekrandaki piksellere dönüştürülür. Genellikle (özellikle web'de) zorluk, bu pikselleri kullanıcıların önüne mümkün olduğunca verimli bir şekilde sokmaktır. ABD Nüfus Sayımı & Blok grubu şekil dosyalarıözellikle ilgi çekicidir çünkü bunlar bir web tarayıcısında vektör verileri olarak gösteremeyecek kadar büyük olan vektör veri kümelerinin sınırlarının üzerindelerdir. Buna karşılık, ABD İlçeleri, modern tarayıcılarda bir vektör indirmesi olarak hemen hemen ancak görüntülenebilir. Bir ABD Sayım Blok Grubu vektör şekli dosyası kesinlikle tüm ABD'yi birden fazla yakınlaştırma düzeyinde kapsayacak şekilde oluşturulmuş bir raster döşemesinden daha küçük olsa da, Blok Grubu Şekli dosyası bir web tarayıcısının talep edebileceği kadar indirmek için çok büyük (1 GB'ye yakın). Web tarayıcısı dosyayı hızlı bir şekilde indirebilse bile, çok sayıda şekil oluştururken web tarayıcılarının çoğu (flaş kullanarak bile) oldukça yavaştır. Bu nedenle, büyük vektör veri kümelerini görüntülemek için, web tarayıcısına aktarılmak üzere bunları sıkıştırılmış görüntülere dönüştürmekten daha iyi bir şekilde çıkarsınız.
Bazı Pratik Örnekler Birkaç gün önce google maps’de büyük veri kümeleri oluşturma ile ilgili benzer bir soruyu cevapladım. Bugün burada NY Times ve diğerleri tarafından kullanılan "en iyi uygulama" sorusunu ve detaylı analizini görebilirsiniz .
Birkaç yıl önce, flaş yoğun istemci tarafı vektör görüntülemesinden, sıkıştırılmış görüntü döşemelerini saf html ve JavaScript'e veren sunucu tarafı vektör görüntülemesine doğru geçiş yapmaya karar verdi. Html + Raster (Sunucu Tarafından Oluşturulan Görüntü Döşemeleri) ve Flash + Vector (istemci tarafında ağır görüntü oluşturma) çeşitli sürümleriyle bir harita galerimiz var .
Belki teknik olmayan insanlara bunu ifade etmenin bir yolunu arıyor gibisin? İki çocukluk öğelerine, grafik kağıdına ve noktalar arasında bir bilmeceye bir benzetme kullanabilirsiniz. Bir grafik kağıdı sayfasındaki her kare bir raster hücreye karşılık gelir, bu nedenle her kareyi içine renklendiriyor veya bir sayı koymayı hayal edin. Vektör veri noktaları birleştiren bir bilmecedir. Her iki durumda da, her katman başka bir sayfadır.
Bu resim, verilerin raster vs. vektör temsiline ilişkin iyi bir fikir verir.
Rastor'da, incelenen alan eşit karelere ve kendisine atanan bir özelliğe bölünmüştür. Eğer rastor için bir veri yapısı oluşturmayı düşünürseniz, bu bir 2D dizi olacaktır, her x, y koordinatı bir kareye işaret eder ve önceden tanımlanmış belirli bir özelliğe sahip olabilir, örneğin bina, yol, bitki örtüsü, su kütlesi vb.
Vektörde veriler, noktalar, çizgiler ve çokgenler cinsinden temsil edilir. Bu yüzden bir turistik nokta bir NOKTA (x, y), Bir nehir veya bir çizgi teli (bir dizi bağlı nokta olan), bir göl veya bir stadyum vb. Gibi çokgen olarak temsil edilen bir yol (Noktaların listesi) olarak gösterilir. kapalı bir alan oluşturur) - Buradan daha fazla bilgi edinin: https://en.wikipedia.org/wiki/Well-known_text
Görüntüler web taramasından geldi, o zaman ekran görüntüsü aldım ve şu anda web üzerindeki orijinal kaynağa bağlantılarım yok! Bunun için özür dilerim!
Ancak, bu cevabın CBS’te yeni bir kişiye açıklanmasına yardımcı olacağını umuyorum: D
Tarama verilerini özel bir vektör verisi türü olarak düşünmek daha iyidir. Vektör verilerinde haritadaki çizgiler belirli bir olay tarafından belirlenir. Tarama verilerinde bu tasvir, haritalandırmaya çalıştığı fenomenden bağımsız olan keyfi bir ızgara ile tanımlanır. Tipik olarak, bu ızgara, belirli bir sensörün (kamera gibi) bilgi toplama şeklinin bir sonucudur. Ancak her durumda raster veriler vektörle de gösterilebilir.
