Види представлення графічних даних. Формати даних в ГІС

Тема 4. Види представлення графічних даних. Формати даних в ГІС

4.1. Растровий і векторний вид представлення графічної інформації.

4.2. Стиснення растрових моделей.

4.3. Формати даних в ГІС.

4.4. Поняття об’єкту карти.

4.1. Растровий і векторний вид представлення графічної інформації

Існує два основні методи представлення географічних даних. Перший - т.з. растровий полягає в поділі досліджуваного простору на елементи/комірки, як правило, рівні по величині. В результаті виходить регулярна сітка (растр, матриця, грід), кожний з елементів якої можна описати двома координатами (x,y або колонка, рядок) і додатковим значенням для кожно комірки (Z).

Рис. 4.1. Поняття растрового виду зображення

Найпростішим прикладом растрових даних є - відсканована карта, також до растрової моделі даних відносяться космічні знімки, цифрові моделі рельєфу і багато інших даних. Тематично, кожна комірка растру (елемент зображення, піксел) може описувати певну властивість або ознаку відповідною до географічної області, наприклад, крутизну схилу або висоту над рівнем моря, тип рослинності або грунту і т.д.

Другий метод опису просторових об'єктів - векторний, розділяє всі об'єкти на елементи – вузли, що мають свої координати, і дуги, що сполучають їх (арки). Атрибутивна інформація може співвідноситися як з самими елементами (вузлами, лініями) так і з цілими об'єктами, складеними з цих елементів.

Рис. 4.2. До пояснення векторного зображення

Важливою характеристикою векторних даних є приведений масштаб - тобто масштаб детальності, якому відповідають векторні об'єкти. Проте ця характеристика не є універсальною і стосується більшим чином векторних топографічних даних, що створюються за паперовою картографічною продукцією певного масштабу. Оскільки в одному шарі можуть знаходитися об'єкти створені з різною деталізацією, то часто говорити про масштаб векторних даних - не коректно.

Точність відповідності меж векторного об'єкту (як в іншому і растрового) межам об'єкту в реальному світі залежить від кількості вузлів, якими цей об'єкт представлений. Круг може бути представлений 10 вузлами, а може бути 1000, ні в тому не в іншому випадку реальним кругом він не стане, але у в другому, формально володітиме великою з ним схожістю на крупніших масштабах. Проте при певних масштабах відображення фігури будуть невиразні, тому при створенні картографічної продукції важливо співвідносити масштаб планованої вихідної продукції і масштаб (реальну детальну) використовуваних векторних і растрових даних.

Прикладом векторних даних є оцифрована (векторизована) карта.

Таблиця 4.1

Порівняння растрової і векторної моделі даних, плюси і мінуси

Властивості/Модель данихРастроваВекторна

Масштабованість-+

Надлишковість-+

Передача неперевних властивостей+-

Передача дискретних об’єктів-+

Простота створення+-

Растровий метод представлення даних - представляє весь простір шаруючи у вигляді набору осередків рівного розміру, кожною з яких привласнено певне значення, що позначає ту або іншу ознаку. У випадку з цифровою моделлю місцевості кожен піксел містить значення висоти місцевості представленим даним осередком.

Рис. 4.3. Приклад растрового зображення

Якщо збільшити за допомогою інструмента «Лупа», то буде помітно пікселізацію зображення.

Рис. 4.4. Пікселізація растру

Векторний шар має наступний вигляд:

Рис. 4.5. Приклад векторного зображення

Можна порівняти векторне та растрове зображення одного об’єкту:

Рис. 4.6. Відображення картографічного об’єкту (гідромережа) за допомогою растру та вектору

Якщо сильно збільшити за допомогою інструмента «Лупа», то помітно, що пікселізації векторного зображення не відбувається.

Рис. 4.7. Збільшена частина оцифрованого картографічного об’єкту.

Найпростішим прикладом растрових даних є відсканована карта. Основними характеристиками растрових даних є - роздільність сканування, кольоровість (глибина кольору), якщо растрові дані географічно прив'язані, то до їх характеристик додаються такі параметри як система координат і просторова роздільність (роздільність на місцевості).

Іншими прикладами растрових даних є дані дистанційного зондування, фотографії, дані, отримані в процесі растрових операцій в інших ГІС.

Елементарну одиницю растру називають пікселем (pixel, від picture element - елемент зображення,

осередок матриці).

Кожен елемент зображення має певне значення, залежне від того, як зображення було отримане, і що воно містить. Наприклад, якщо воно було отримане з супутника, кожен його піксел є перетворена в цифрове значення певна кількість світлової енергії, відображеної від ділянок земної поверхні і матриці приладу, що потрапила на чутливий осередок (сенсор). Похідні растрові дані в кожному осередку можуть містити інформацію про висоту над рівнем моряь в даній точці, про температуру грунту і повітря, про щільність популяції виду на кв. км. і т.д. Растрові дані є зручним засобом управління інформацією про неперервні поля, що мають значення в кожній точці території (таких як тиск, температура, вологість і т.д.).

Роздільність сканування і просторова роздільність

Часто растрові дані отримують шляхом сканування, звичайного, за допомогою планшетного сканера або сканера іншого типа або сканування сенсорами супутників. Основним параметром сканування є його роздільність (кількість елементів зображення на одиницю довжини, т.з. dots per inch - точок на дюйм) або просторова роздільність (відстань на місцевості на елемент зображення).

Чим вище роздільність сканування (як звичайним сканером, так і космічним) тим більше деталей початкового матеріалу (паперової карти або земної поверхні) передається на одиницю довжини. У разі сканування паперових матеріалів при певній роздільності наступає межа інформативності початкового матеріалу, досягши якої підвищувати роздільність