Растровая модель данных. Характеристика, параметры растра, область применения.

Растровый метод использует квантование, или разбиение пространства на множество элементов, каждый из которых представляет собой малую, но вполне определенную часть земной поверхности. Такой метод создает растровое изображение. Чаще всего использую квадраты, или ячейки, которые в растровых моделях одинаковы по размеру. Растровые структуры не обеспечивают точной информации о местоположении, поскольку пространство поделено на дискретные ячейки конечного размера. Вместо точных координат точек мы имеем отдельные ячейки растра, в которых эти точки находятся. В этом случае точка изображается с помощью простой ячейки, линия – как цепочки ячеек. Эта структура данных изображает линии ступенчатым образом. Таким же образом отображаются полигоны.

В растровых системах есть два способа включения атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.

Ячейки растра примыкают друг к другу для покрытия всей области. Поэтому мы можем использовать номера ячеек по вертикали и по горизонтали в качестве координат. В то же время, ячейки или пикселы результатов дистанционного зондирования сразу создаются в некоторой проекции, и для измерения на растр может быть помещена более точная координатная сетка.

Растры содержат информацию трех видов:

1. тематические данные (тип растительности, ориентация или уклон склона и тд);

2. данные дистанционного зондирования (аэрофо- и космосъемка);

3. обычные цветные изображения (сканированные карты или фотографии).

Структура растровых изображений

Растровое изображение - это обычная матрица, в ячейках которой находится информация о цвете.

Устройство пикселя. Характеризовать ячейку растра (или пиксела «picture element») можно двумя параметрами.

1. размер ячейки

2.  количество цветов на ячейку - одна из важных характеристик изображения, которая очень сильно сказывается на размере.

Пиксел имеет как значение, так и пространственное расположение.

2, 4, 8, 24, 32^х битный пиксель.

Цвет любого пиксела растрового изображения запоминается в компьютере с помощью комбинации битов. Чем больше битов для этого используется, тем больше оттенков цветов можно получить. Число битов, используемых компьютером для запоминания любого пиксела, называется битовой глубиной пиксела. Наиболее простое растровое изображение состоит из пикселов имеющих только два возможных цвета черный и белый, и поэтому изображения, состоящие из пикселов этого вида, называются однобитовыми изображениями.

Диапазон значений, которые могут иметь пикселы изображения, зависит от количества двоичных разрядов, используемых для их хранения. Сколько потребуется бит для отображения цветной точки? - для 8 цветов - 3 бита; для 16 цветов - 4 бита; для 256 цветов - 8 битов (1 байт). Число доступных цветов или градаций серого цвета равно 2 в степени равной количеству битов в пикселе. Цвета, описываемые 24 битами, обеспечивают более 16 миллионов доступных цветов и их часто называют естественными цветами.

Существует четыре типа изображений:

1. Монохромные изображения сохраняют данные пиксела, используя один бит на пиксел. Эти изображения требуют двух четких цветов, обычно черного и белого. Пикселы изображения со значением 1 отображаются черным цветом, а пикселы со значением нуля отображаются белым.

2. Псевдоцветные изображения обычно сохраняют данные пиксела, используя четыре или восемь битов на пиксел, хотя обычно используется восемь. Псевдоцветные изображения дополняются цветовой картой, которая преобразует значения пикселов в видимые цвета. В зависимости от формата изображения, описание цветовой карты изображения может содержаться в заголовке изображения, например, в случае Sun rasterfiles, или в отдельном файле, как в случае с файлами ERDAS GIS, которые сохраняют информацию о цвете в дополнительном файле (с расширением TRL). Псевдоцветные изображения обычно требуют 256 различных цветов.

3. Оттенки серого. Полутоновые изображения не содержат цветовой карты. Значения пиксела в изображении преобразуются в серые оттенки так, что меньшее значение пиксела означает более темный оттенок серого цвета. Полутоновые изображения обычно используют 256 оттенков серого. ArcView назначает оттенок серого для определенного значения пиксела в зависимости от информации о диапазоне пиксельных значений в изображении. Если диапазон может быть определен без чтения всего файла изображения, выполняется контрастное ранжирование цвета при выводе изображения. Например, файл статистики (с расширением.sta), сопровождающий изображение ERDAS.lan, содержит минимальное и максимальное значения пиксела, применяемые при ранжировании. Когда информация о значениях пиксела не доступна, контрастное ранжирование не производится.

4. Полноцветные изображения обычно хранят данные, используя двадцать четыре бита на пиксел – по восемь бит для каждого из трех слоев (зон), представляющих собой компоненты красного, зеленого и синего цветов.

Каждый из этих типов имеет свои характеристики. ArcView поддерживает все приведенные выше типы изображений в каком-нибудь из нескольких форматов.

Каждый тип изображения имеет различный формат. Некоторые форматы представляют данные с разрешением от одного до восьми битов на пиксел, другие используют шестнадцать, двадцать четыре или тридцать два бита. Некоторые форматы являются несжатыми, другие уменьшают затраты на хранение путем сжатия данных.

Преобразование яркости в цвет

Яркость – это величина, характеризующая плотность светового потока, отраженного окрашенным предметом в направлении наблюдателя. Яркость характеризует интенсивность, с которой энергия света воздействует на рецепторы глаза (либо на сканер). От яркости зависит насколько сильно будет восприниматься цвет. При нулевой яркости мы не видим ничего, цвет воспринимается как черный, белый цвет – синоним абсолютной яркости, серый цвет характеризует промежуточную яркость.

Ахроматические цвета (черный, белый, серый) характеризуются только яркостью, что проявляется в том, что одни цвета темнее, другие светлее. Яркость и цвет не являются полностью независимыми параметрами. Изменение яркости влияет на изменение светового тона.

Способ организации данных в растровых изображениях. Пиксел сам по себе не обладает никаким размером, он всего лишь область памяти компьютера, хранящая информацию о цвете, поэтому коэффициент прямоугольности изображения не соответствует никакой реальной размерности. Зная только коэффициент прямоугольности изображения с некоторой разрешающей способностью можно определить настоящие размеры рисунка. Поскольку размеры изображения хранятся отдельно, пикселы запоминаются один за другим, как обычный блок данных. Компьютеру не приходится сохранять отдельные позиции, он всего лишь создает сетку по размерам заданным коэффициентом прямоугольности изображения, а затем заполняет ее пиксел за пикселом.

Растровые данные изображений могут быть организованы множеством способов в зависимости от выбранного формата. Обычно, файл, содержащий изображение, содержит вначале заголовок, в котором находится информация о нем, такая, как количество рядов и колонок изображения, число бит на пиксел, параметры цвета и географическая привязка. Вслед за ним помещаются собственно данные изображения. Внутренняя организация данных зависит от формата – некоторые содержат один слой (зону) данных, некоторые несколько.

Пространственное разрешение растровых изображений

Растровые изображения в ГИС не имеют понятия масштаба. Изображения характеризуются таким понятием, как геометрическое разрешение растра. Оно характеризует площадь поверхности, изображенное в каждом пикселе. Если длина одной стороны пиксела соответствует 100м на местности, то говорят, что растр имеет геометрическое разрешение 100 м. При длине стороны пиксела, соответствующей 2 м на местности, говорят о растре с 2 метровым разрешением.

12. Атрибутивная информация в растровом и векторном наборах данных.

Векторная модель показывает геометрию картографических объектов. Чтобы придать свойства объектам, последние связывают с атрибутивными данными, хранящиеся в отдельном файле или в базе данных. В этом случае графические примитивы хранятся отдельно от атрибутов.

Некоторые примитивные объекты существуют самостоятельно и имеют определенную атрибутивную информацию, другие, более сложные наборы данных. Например, дорожная сеть, содержит не только информацию о типе дороги и ей подобную, но и показывает возможное направление движения. Эта информация должна быть сообщена каждому отрезку, чтобы сообщать пользователю об изменении направления движения. Другие коды, могут содержать данные об узлах, соединяющих эти отрезки. Это могут быть перекрестки дорог, светофоры и тп. Эти дополнительные атрибуты определяют по всей сети, чтобы компьютер знал присущие реальности взаимоотношения, которые этой сетью моделируются. Такая информация о связности и пространственных отношениях объектов называется топологической.

В растровых системах есть два способа включения атрибутивной информации об объектах. Простейшим является присвоение значения атрибута каждой ячейке растра (например, индекс растительности). Но в таком варианте каждая ячейка имеет только одно значение атрибута. Второй подход – связывание каждой ячейки растра с базой данных, так что любое число атрибутов может быть присвоено каждой ячейке растра.

Атрибут — это информационное отображение свойств объекта. Каждый объект характеризуется рядом основных атрибутов. Например, страна характеризуется такими параметрами как год образования, типом правления, количеством жителей, столицей, площадью и т.д. Населенный пункт имеет такие атрибуты, как название, местоположение (район, область, республика, государство), количество населения, год основания.

Каждый атрибут в модели должен иметь уникальное имя. Атрибут при реализации информационной модели полем данных или просто полем.

Таблица — это некоторая регулярная структура, состоящая из конечного набора однотипных записей.

Каждый объект на карте представлен одной строкой в таблице, называемой записью. Запись данных — это совокупность значений связанных элементов данных.

Каждая запись одной таблицы состоит из конечного (и одинакового!) числа полей, причем конкретное поле каждой записи одной таблицы может содержать данные только одного типа.

Значения данных представляют собой действительные данные, содержащиеся в каждом элементе данных.