Dữ liệu raster và vector trong bối cảnh GIS là gì?
Nói chung, những ứng dụng, quy trình hoặc phân tích nào phù hợp với nhau? (và không phù hợp với!)
Có ai có một số hình ảnh nhỏ, súc tích, hiệu quả truyền đạt và tương phản hai biểu diễn dữ liệu cơ bản này không?
Câu trả lời:
Dữ liệu vectơ
Ưu điểm: Dữ liệu có thể được biểu diễn ở độ phân giải và hình thức ban đầu mà không cần khái quát hóa. Đầu ra đồ họa thường là thẩm mỹ hơn (đại diện bản đồ truyền thống); Vì hầu hết dữ liệu, ví dụ bản đồ sao chép cứng, ở dạng vector, không cần chuyển đổi dữ liệu. Vị trí địa lý chính xác của dữ liệu được duy trì. Cho phép mã hóa hiệu quả cấu trúc liên kết và kết quả là các hoạt động hiệu quả hơn đòi hỏi thông tin tô pô, ví dụ như sự gần gũi, phân tích mạng.
Nhược điểm: Vị trí của mỗi đỉnh cần được lưu trữ rõ ràng. Để phân tích hiệu quả, dữ liệu vectơ phải được chuyển đổi thành cấu trúc tôpô. Điều này thường được xử lý chuyên sâu và thường yêu cầu làm sạch dữ liệu rộng rãi. Đồng thời, cấu trúc liên kết là tĩnh và bất kỳ cập nhật hoặc chỉnh sửa dữ liệu vectơ nào cũng yêu cầu xây dựng lại cấu trúc liên kết. Các thuật toán cho các chức năng thao tác và phân tích rất phức tạp và có thể được xử lý chuyên sâu. Thông thường, điều này vốn đã giới hạn chức năng cho các tập dữ liệu lớn, ví dụ như một số lượng lớn các tính năng. Dữ liệu liên tục, chẳng hạn như dữ liệu độ cao, không được biểu diễn một cách hiệu quả ở dạng vector. Thông thường việc khái quát hóa hoặc nội suy dữ liệu đáng kể là cần thiết cho các lớp dữ liệu này. Phân tích không gian và lọc trong đa giác là không thể
Dữ liệu raster
Ưu điểm: Vị trí địa lý của mỗi ô được ngụ ý bởi vị trí của nó trong ma trận ô. Theo đó, ngoài điểm gốc, ví dụ góc dưới bên trái, không có tọa độ địa lý nào được lưu trữ. Do bản chất của kỹ thuật lưu trữ dữ liệu phân tích dữ liệu thường dễ lập trình và thực hiện nhanh chóng. Bản chất vốn có của bản đồ raster, ví dụ một bản đồ thuộc tính, phù hợp lý tưởng cho mô hình toán học và phân tích định lượng. Dữ liệu rời rạc, ví dụ lâm phần, được cung cấp ngang bằng với dữ liệu liên tục, ví dụ dữ liệu độ cao và tạo điều kiện tích hợp hai loại dữ liệu. Các hệ thống ô lưới rất tương thích với các thiết bị đầu ra dựa trên raster, ví dụ như máy vẽ tĩnh điện, thiết bị đầu cuối đồ họa.
Nhược điểm: Kích thước ô xác định độ phân giải mà dữ liệu được biểu diễn.; Đặc biệt khó thể hiện đầy đủ các tính năng tuyến tính tùy thuộc vào độ phân giải của tế bào. Theo đó, liên kết mạng rất khó thiết lập. Việc xử lý dữ liệu thuộc tính liên quan có thể cồng kềnh nếu tồn tại một lượng lớn dữ liệu. Bản đồ raster vốn chỉ phản ánh một thuộc tính hoặc đặc tính cho một khu vực. Vì hầu hết dữ liệu đầu vào ở dạng vector, dữ liệu phải trải qua quá trình chuyển đổi từ vector sang raster. Bên cạnh các yêu cầu xử lý gia tăng, điều này có thể gây ra những lo ngại về tính toàn vẹn dữ liệu do sự khái quát hóa và lựa chọn kích thước ô không phù hợp. Hầu hết các bản đồ đầu ra từ các hệ thống ô lưới không phù hợp với nhu cầu bản đồ chất lượng cao.
Điểm ảnh so với tọa độ Khi tôi nghĩ bản đồ Raster, suy nghĩ đầu tiên của tôi là hình ảnh vệ tinh. Hầu như mọi pixel trong ảnh vệ tinh chi tiết của khu vực đô thị đều có thể chứa thông tin duy nhất. Một ô duy nhất trong bản đồ web (thường là biến thể của Mercator được gọi một cách lỏng lẻo là " Mercator hình cầu " hoặc " Mercator Web " và được Google , Bing , Yahoo, OSM và ESRI hỗ trợ ) thường có 256 x 256 = 65.536 pixel và mỗi mức thu phóng có các ô (2 ^ zoom * 2 ^ zoom) . Khi tôi nghĩ Vector, tôi nghĩ đa giác và đường. Ví dụ: một tệp hình dạng chi tiết ranh giới phân vùng của toàn bộ thành phố (có khả năng hàng triệu gạch Raster) chỉ có thể có 65.000 hình dạng Vector.
Chia tỷ lệ chính xác Nghe có vẻ như bạn (và có lẽ hầu hết người đọc) đã biết sự khác biệt rõ ràng nhất giữa các pixel cố định raster và vectơ (tọa độ bản đồ). Các bản vẽ vectơ (và bản đồ) có thể chia tỷ lệ với độ trung thực cao hơn pixel vì dữ liệu vectơ chứa các mẫu tọa độ (điểm, đa giác, đường, v.v.) có thể hiển thị tương đối với nhau ở các độ phân giải khác nhau bằng các công thức đơn giản, trong khi thay đổi kích thước pixel thường sử dụng thuật toán làm mịn mà kết quả trong tạo tác hình ảnh.
Nén hình ảnh so với nén cấu trúc Trong thực tế, hầu hết các hình ảnh không có 100% pixel duy nhất có thể được nén thành các gói dữ liệu nhỏ hơn và nhiều tệp vectơ chứa chi tiết thừa không cần thiết ở nhiều mức thu phóng chi tiết thấp. Nén hình ảnh là một quá trình nổi tiếng và khá hiệu quả và hầu như mọi thư viện mã hóa đều được xây dựng trong các lớp để thực hiện công việc này. Nén tọa độ vectơ, hoặc "đơn giản hóa hình học" là một chút ít phổ biến (vì nói chung, GIS là một chút ít phổ biến hơn so với thao tác hình ảnh chung). Theo kinh nghiệm của tôi, bạn sẽ dành gần 0 thời gian để suy nghĩ về nén hình ảnh (chỉ cần tắt hoặc bật) và đáng kể nhiều thời gian hơn để suy nghĩ về nén không gian. Kiểm tra Thuật toán Douglas Peucker để biết ví dụ hoặc chỉ chơi xung quanh với QGIS và một số tệp ranh giới điều tra dân số.
Kết xuất phía máy khách và máy chủ Cuối cùng, mọi thứ được xem trên máy tính được hiển thị thành pixel trên màn hình ở độ phân giải cụ thể (tức là mức thu phóng). Thông thường (đặc biệt là trên web), thách thức là đưa các pixel đó ra trước người dùng một cách hiệu quả nhất có thể. Các tệp hình dạng nhóm điều tra dân số và khối điều tra dân số Hoa Kỳđặc biệt thú vị bởi vì chúng chỉ vượt qua ranh giới của các bộ dữ liệu vectơ 'quá lớn' để hiển thị trong trình duyệt web dưới dạng dữ liệu vectơ. Ngược lại, các hạt của Hoa Kỳ chỉ có thể được hiển thị trong các trình duyệt hiện đại dưới dạng tải xuống vectơ. Mặc dù tệp hình dạng vectơ của Nhóm điều tra dân số Hoa Kỳ chắc chắn sẽ nhỏ hơn một khối raster được hiển thị để bao phủ toàn bộ Hoa Kỳ ở nhiều mức thu phóng, tệp Hình dạng nhóm khối quá lớn (gần 1GB) để trình duyệt web có thể tải xuống theo yêu cầu. Ngay cả khi trình duyệt web có thể tải xuống tệp một cách nhanh chóng, hầu hết các trình duyệt web (thậm chí sử dụng flash) đều khá chậm khi hiển thị số lượng lớn hình dạng. Vì vậy, để xem các bộ dữ liệu vectơ lớn, bạn thường nên dịch chúng thành các hình ảnh nén để truyền tới trình duyệt web.
Một số ví dụ thực tế Tôi đã trả lời một câu hỏi tương tự vài ngày trước về việc hiển thị các bộ dữ liệu lớn trong bản đồ google. Bạn có thể xem câu hỏi và phân tích chi tiết về "thực tiễn tốt nhất" được NY Times và những người khác sử dụng ngày hôm nay tại đây .
Một vài năm trước đã quyết định chuyển từ kết xuất vectơ phía máy khách hạng nặng sang kết xuất vectơ phía máy chủ để chuyển các hình ảnh nén sang html & JavaScript thuần túy. Chúng tôi có một bộ sưu tập bản đồ với một số phiên bản Html + Raster (Máy chủ tạo hình ảnh máy chủ) và Flash + Vector (kết xuất đồ họa nặng phía máy khách).
Có vẻ như bạn đang tìm kiếm một cách để thể hiện điều này với những người không có kỹ thuật, có lẽ? Bạn có thể sử dụng một sự tương tự với hai vật phẩm thời thơ ấu, giấy vẽ đồ thị và câu đố kết nối. Mỗi ô vuông trong một tờ giấy biểu đồ tương ứng với một ô raster, vì vậy hãy tưởng tượng tô màu mỗi ô vuông vào hoặc đặt một số trong đó. Dữ liệu vector là một câu đố kết nối. Trong cả hai trường hợp, mỗi lớp chỉ đơn giản là một tờ giấy khác.
Bức ảnh này cho một ý tưởng tốt về biểu diễn dữ liệu raster so với vector.
Trong Rastor, khu vực được xem xét được chia thành các ô vuông bằng nhau và một đặc tính được gán cho nó. Vì vậy, nếu bạn xem xét việc tạo cấu trúc dữ liệu cho rastor thì đó sẽ là một mảng 2D, mỗi tọa độ x, y tham chiếu một hình vuông trong đó và nó có thể có một đặc điểm được xác định trước nhất định như tòa nhà, đường, thảm thực vật, vùng nước, v.v.
Trong Vector, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng các điểm, đường và đa giác. Vì vậy, một điểm du lịch được biểu diễn dưới dạng ĐIỂM (x, y), Sông hoặc đường được biểu thị dưới dạng chuỗi đường (là chuỗi các điểm được kết nối), hồ hoặc sân vận động, vv được biểu thị dưới dạng đa giác (Danh sách các điểm tạo thành một khu vực kín) - Đọc thêm tại đây: https://en.wikipedia.org/wiki/Well- Unknown lòng
Các hình ảnh là từ tìm kiếm trên web, tôi đã chụp ảnh màn hình vào thời điểm đó và tôi không có liên kết o nguồn gốc trên web bây giờ! Xin lỗi vì điều đó!
Nhưng hy vọng câu trả lời này sẽ giúp giải thích nó cho một người mới biết về GIS: D
Tốt hơn là nghĩ về dữ liệu raster như một loại dữ liệu vectơ đặc biệt. Trong dữ liệu vectơ, các đường trên bản đồ được xác định bởi một hiện tượng cụ thể. Trong dữ liệu raster, sự phân định này được xác định bởi một lưới tùy ý độc lập với các hiện tượng mà nó đang cố gắng ánh xạ. Thông thường, lưới này là kết quả của cách một cảm biến cụ thể nắm bắt thông tin (chẳng hạn như máy ảnh). Nhưng trong mọi trường hợp, dữ liệu raster cũng có thể được biểu diễn bằng vectơ.
