Многим знакомо деление данных на два типа: векторные и растровые. Разница между ними в способах хранения информации: растр представляет собой «ковер», равномерно разделенный на квадраты – пиксели, подобно тетради в клетку. Вектор состоит из точек – вершин, которые задаются координатами X, Y и иногда Z и связываются между собой в случае линейных и полигональных объектов.
Подробнее о растре: пиксели – далее не делимые части растра. Обязательное условие для одного пикселя – единое значение в его границах. Но пиксели могут нести различную информацию.
1. Цвет Самый простой пример растра – это фото, сделанное на фотокамеру. Современные устройства настолько хорошо проработаны, что пользователи часто не подозревают о том, что фото состоит из пикселей. В случае с фотографией каждый пиксель хранит информацию о цвете в виде цифр от 0 до 255. Так шифруются оттенки цветов. Если фото черно-белое (один канал), то 0 – это черный, 255 – белый. Рисунок 1 – Черно-белое фото и расшифровка оттенков серого, где 0 – черный, 255- белый (Фото с сайта: https://www.interhit.org/) Цветное фото имеет три канала: красный, зеленый, голубой (Red Green Blue - RGB), где каждый цвет имеет свои 256 значений. В науках о Земле тоже используются фотографии – растры – аэрофотоснимки. Они создаются различными камерами с большой высоты: от 10 метров с дронов до 60 тысяч километров над землей со спутников. В результате – цветная фотография Земли с высоты, которую потом специалисты обрабатывают в ГИС.
Рисунок 2 – Если бы Земля была сфотографирована на фотокамеру с очень низким разрешением и слабой цветопередачей 2. Количественные данные Часто используется растр не с цветом, а иной числовой характеристикой в ячейках. Если пикселям присвоить значение высоты над уровнем моря, то получится цифровая модель рельефа. Рисунок 3 – Цифровая модель рельефа (ЦМР - растр) с объединенными в классы пикселями по высоте (создано на основе SRTM разрешением на местности 90 м) В пикселях может храниться информация о температуре, так работают растры температурного распределения. Рисунок 4 – Карта распределения средней температуры воздуха января за 1957–1997 по данным NCEP reanalysis project (смоделированный растр) 3. Качественные данные Любую качественную характеристику можно зашифровать числом-кодом и указать в растре, а затем в легенде отобразить код как текстовое пояснение. Так обычно отображаются, например, Land Cover. Рисунок 5 – Растр с характеристиками землепользования (Фото с сайта: https://desktop.arcgis.com)