Краткое введение в ГИС | страница 26

Веб-сайт:

http://www.k12science.org/curriculum/waterproj/S00project/miami2000/miamiriverfinal.html (школьный проект по оценке качества воды в местной реке).

Руководство Пользователя QGIS также включает более подробную информацию по оцифровке векторных данных в QGIS.

В следующем разделе мы подробнее рассмотрим растровые данные и узнаем, как изображения используются в ГИС.

Цель: Понимание, что такое растровые данные и как они используются в ГИС  

Ключевые слова: Растр, Пиксель, Дистанционное Зондирование, Спутник, Изображение, Пространственная Привязка, Геопривязка, Пространственное Разрешение

В предыдущих разделах мы подробно рассматривали векторные данные. В то время как векторные объекты используют геометрию (точки, полилинии и полигоны) для представления объектов реального мира, растровые данные основаны на другом подходе. Растры являются матрицами пикселей (также называемых ячейками), каждый из которых хранит определенное значение для области, соответствующую этому пикселу (см. Рисунок 52). В данном разделе мы подробнее изучим растровые данные и случаи их использования.

Растровые данные используются в ГИС-приложении для отображения информации, которая носит непрерывный характер. Во введении в векторные данные мы показывали фотографию на Рисунке 53. Точки, линии и полигоны хорошо работают для представления отдельно стоящих элементов пейзажа, таких как деревья, дороги и строения. В то же время, другие элементы с помощью векторных объектов представить проблематично. Например, изображенные луга имеют много различий в цвете и плотности травяного покрова. Можно было бы сделать достаточно просто, обведя каждый луг единым полигоном, но много информации о лугах будет утеряно в ходе упрощения до простого полигона. Это происходит потому, что когда Вы присваиваете векторному объекту атрибутивное значение, оно соответствует всему объекту, то есть векторные объекты не очень хороши в представление негомогенных объектов (те, что неодинаковы на своем протяжении). Альтернативный подход заключается в оцифровке полигонов для каждой части луга, имеющей индивидуальный цвет и плотность покрова. Проблема в том, что этот подход неудобен и требует огромных трудовых и временных затрат.