4.4. Растровая модель данных
Растр прямоугольная решетка разбивает изображение на составные однородные далее неделимые части, называемые пикселами, каждому из которых поставлен в соответствие некоторый код, обычно идентифицирующий цвет в той или иной системе цветов (цветовой модели).
Растровая модель данных:
разбивает всю изучаемую территорию на элементы регулярной сетки;
каждая ячейка содержит только одно значение;
является пространственно заполненной, поскольку каждое местоположение на изучаемой территории соответствует ячейке растра.
Рис. 4. Образование растровой структуры.
Исходные полигональные объекты (слева) с атрибутами (классами) А, В, С, D и Е и матрица размерностью 7x7 растровой модели (справа), каждому элементу которой присвоено значение атрибута объекта
Выбрав подходящий размер пиксела растровой модели, можно добиться пространственного разрешения (количества пикселов в единице длины, обычно дюйм или сантиметр), удовлетворяющего целям их цифрового описания и последующей обработки. Чем больше разрешение, тем качественнее выглядит изображение и тем больше степень возможного его увеличения. Векторные изображения не имеют подобной характеристики и всегда выглядят четко.
Рис. 5. Сравнение качества изображения в векторной и растровой моделях при различном масштабе
Двукратное увеличение разрешения ведет к четырехкратному росту объемов хранимых данных и т. д., поэтому необходимо найти баланс между качеством изображения и размером файла.
В растровых ГИС аналитические операции сводятся к попиксельным операциям с набором растровых слоев и могут быть легко «распараллелены».
Поддержка растровой модели данных хорошая предпосылка (и условие) интеграции программных продуктов ГИС со средствами цифровой обработки данных дистанционного зондирования и обработки изображений в целом.
Растровые модели имеют следующие достоинства:
растр не требует предварительного знакомства с явлениями;
данные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характеристики исследуемых объектов;
растровые данные проще для обработки по параллельным алгоритмам;
некоторые задачи, например создание буферной зоны, проще решать в растровом виде;
многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных моделей;
процессы растеризации много проще алгоритмически, чем процессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений.
Простота машинной реализации операций с растровыми данными находится в противоречии с другой главной их особенностью значительными затратами памяти, требуемой для их хранения (в сравнении с векторными моделями). Существуют способы сжатия (компрессии) растровых данных.
Недостаток растровых форматов состоит в сложности распознавания объектов. Растр применяется в основном там, где пользователей не интересуют отдельные пространственные объекты, а интересует точка пространства как таковая с ее характеристиками (высотная отметка или глубина, влажность или тип почв и т. п.). Наиболее часто растровые модели применяют при обработке аэрокосмических снимков.
Если атомарной единицей данных при их описании служит элемент «разбиения» территории не прямоугольной (квадратной), а другой правильной геометрической формы речь идет о другой, отличной от растровой, хотя и формально с нею схожей, регулярно-ячеистой модели данных. Известны примеры регулярных сетей (решеток) с ячейками правильной треугольной, гексагональной или трапециевидной формы.
Рис. 6. Регулярная треугольная решетка
Рис. 7. Сеть равновеликих трапеций на сфере
4.5. Квадротомическая модель
Главный мотив использования и поддержки данной модели программными средствами ГИС компактность хранения данных по сравнению с растровой моделью.
В основе квадротомического дерева лежит разбиение изображения на вложенные друг в друга квадратные участки, каждый из которых делится рекурсивно на четыре вложенных до достижения некоторого уровня пространственного разрешения.
Рис. 8. Механизм построения квадродерева участка территории с пятью областями
На первом этапе деления исходного участка на четыре квадратных блока и одновременном «ветвлении» квадродерева образуется один неделимый далее элемент 1 (ему соответствует «лист» дерева на рис. 8 справа) и три «узла» делимых далее квадратов первого уровня иерархии (принимая «корневой» уровень квадратного участка в целом за нулевой). За исключением девяти гомогенных квадратов, на втором иерархическом уровне все остальные элементы делятся далее, пока необходимость дальнейшего деления не будет исчерпана на последнем, четвертом, этапе.
Экономия в сравнении с растровой моделью данных очевидна область Е на рис. 8. оказалась представленной одним квадратом под номером 33 (а не 16 элементами растра или ячеек регулярной сети), и ее цифровое описание подразумевает лишь формализованное представление структуры квадродерева.
Принимая за нулевой уровень иерархии земную сферу в целом, можно построить глобальное квадротомическое дерево. Уже на 23-м уровне иерархии достигается метровое его разрешение.