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目标: | 了解什么是栅格数据以及如何在地理信息系统中使用。 |
关键词: | 栅格、像素、遥感、卫星、图像、地理参考 |
在前面的主题中,我们更详细地了解了向量数据。矢量特征使用几何图形(点、多段线和多边形)来表示真实世界,而栅格数据则采用不同的方法。栅格由像素矩阵(也称为单元)组成,每个像素矩阵包含一个值,该值表示该单元所覆盖区域的条件(请参见图“栅格”)。在本主题中,我们将更详细地了解栅格数据,它何时有用,何时使用矢量数据更有意义。
当我们想要显示一个区域内连续且不容易划分为矢量特征的信息时,栅格数据被用在GIS应用程序中。当我们向您介绍矢量数据时,我们向您展示了Figure_Landscape_uu中的图像。点、多段线和多边形特征可以很好地表示此景观中的某些特征,例如树、道路和建筑足迹。使用矢量特征表示景观上的其他特征可能更困难。例如,图中所示的草原在颜色和覆盖物密度上有许多变化。在每一个草原区域周围做一个多边形是很容易的,但是在将特征简化为一个多边形的过程中,会丢失很多关于草原的信息。这是因为,当你给一个向量特征属性值时,它们会应用于整个特征,所以向量不太擅长表示整个特征都不相同(完全相同)的特征。你可以采取的另一种方法是将草地颜色和覆盖物的每一个微小变化数字化为一个单独的多边形。这种方法的问题在于,要创建一个好的向量数据集需要大量的工作。
景观上的一些特征很容易表示为点、多段线和多边形(例如树、道路、房屋)。在其他情况下,这可能很困难。例如,您将如何表示草原?作为多边形?你能在草地上看到颜色的变化吗?当您试图用不断变化的值来表示大区域时,栅格数据是一个更好的选择。
使用栅格数据是解决这些问题的一种方法。许多人使用栅格数据作为 backdrop 在向量层后面使用,以便为向量信息提供更多的意义。人眼很擅长解释图像,因此使用矢量层后面的图像,可以得到更有意义的地图。栅格数据不仅适用于描述真实世界表面的图像(例如卫星图像和航空照片),而且还适用于表示更抽象的想法。例如,栅格可以用来显示一个地区的降雨趋势,或者描述一个景观上的火灾风险。在这些类型的应用中,栅格中的每个单元代表不同的值,例如1到10级的火灾风险。
从卫星获取的图像与显示计算值的图像之间的差异的示例可以在图“栅格类型”中看到。
地理参考是精确定义地球表面上创建图像或栅格数据集的位置的过程。这些位置信息与航空照片的数字版本一起存储。当GIS应用程序打开照片时,它使用位置信息来确保照片显示在地图上的正确位置。通常,该位置信息由图像中左上角像素的坐标、X方向上每个像素的大小、Y方向上每个像素的大小以及图像旋转的量(如果有)组成。利用这几条信息,GIS应用程序可以确保栅格数据显示在正确的位置。栅格的地理参考信息通常在栅格附带的小文本文件中提供。
栅格数据可以通过多种方式获得。最常见的两种方法是航空摄影和卫星图像。在航空摄影中,一架飞机在一个区域上空飞行,其下方装有一个照相机。然后将这些照片导入计算机并进行地理参考。卫星图像是在绕地球轨道运行的卫星将专用数码相机指向地球,然后拍摄它们正在经过的地球区域的图像时创建的。一旦图像被拍摄下来,它就会通过无线电信号发送回地球,并发送到特殊的接收站,如图中所示的接收站。从飞机或卫星捕获栅格数据的过程称为 遥感.
在其他情况下,可以计算栅格数据。例如,保险公司可以获取警察犯罪事件报告,并创建一个全国范围的栅格地图,显示每个地区的犯罪率可能有多高。气象学家(研究天气模式的人)可能会利用从气象站收集的数据生成一个省级栅格,显示平均温度、降雨量和风向(见图气象站)。在这些情况下,他们通常会使用栅格分析技术,如插值(我们在主题中描述 空间分析(插值) )
有时,栅格数据是从矢量数据创建的,因为数据所有者希望以易于使用的格式共享数据。例如,具有公路、铁路、地籍和其他矢量数据集的公司可以选择生成这些数据集的栅格版本,以便员工可以在Web浏览器中查看这些数据集。这通常只有当用户需要知道的属性可以用标签或符号表示在地图上时才有用。如果用户需要查看数据的属性表,则以栅格格式提供数据可能是一个错误的选择,因为栅格图层通常没有任何关联的属性数据。
地理信息系统中的每个栅格层都有固定大小的像素(单元),这些像素(单元)决定了其空间分辨率。当您以小比例(请参见图“栅格小比例”)查看图像,然后放大到大比例(请参见图“栅格大比例”)时,这一点会变得很明显。
几个因素决定了图像的空间分辨率。对于遥感数据来说,空间分辨率通常是由用来获取图像的传感器的性能决定的。例如,SPOT5卫星可以在每个像素为10 m x 10 m的位置拍摄图像。其他卫星,例如,MODIS只能在每个像素为500 m x 500 m的位置拍摄图像。在航空摄影中,50厘米×50厘米的像素尺寸并不少见。像素大小覆盖小区域的图像称为“高分辨率”图像,因为它可以在图像中形成高度的细节。像素大小覆盖大面积的图像称为“低分辨率”图像,因为图像显示的细节量较低。
在通过空间分析计算的栅格数据中(如前面提到的雨量地图),用于创建栅格的信息的空间密度通常会决定空间分辨率。例如,如果您想要创建一个高分辨率的平均降雨量地图,理想情况下,您需要许多彼此靠近的气象站。
对于以高空间分辨率捕获的栅格,需要注意的一个主要问题是存储需求。想象一个3 x 3像素的栅格,每个像素包含一个代表平均降雨量的数字。要存储栅格中包含的所有信息,需要在计算机内存中存储9个数字。现在假设您想要一个整个南非的栅格层,像素为1公里x 1公里。南非约1219090公里 2 . 这意味着你的电脑需要在硬盘上存储超过一百万个数字才能保存所有的信息。缩小像素尺寸将大大增加所需的存储量。
有时,如果你想在大面积区域工作,而不想在很多细节上查看任何一个区域,那么使用低空间分辨率非常有用。你在天气报告上看到的云地图就是一个例子——在全国范围内看到云是很有用的。放大到一个特定的云高分辨率不会告诉你很多即将到来的天气!
另一方面,如果您对一个小区域感兴趣,使用低分辨率栅格数据可能会有问题,因为您可能无法从图像中分辨出任何单个特征。
如果你用数码相机或手机上的相机拍摄彩色照片,相机会使用电子传感器来检测红光、绿光和蓝光。当图片显示在屏幕上或打印出来时,红色、绿色和蓝色(RGB)信息组合在一起,向您显示眼睛可以解读的图像。尽管信息仍然是数字格式,但是这个RGB信息是以单独的颜色存储的。 乐队.
虽然我们的眼睛只能看到RGB波长,但相机中的电子传感器能够检测到我们眼睛无法检测到的波长。当然,在手持相机中,记录来自 non-visible 部分原因是大多数人只想看看他们的狗或你的照片。栅格图像包括光谱中不可见部分的数据,通常被称为多光谱图像。在地理信息系统中,记录光谱中不可见的部分是非常有用的。例如,测量红外线可用于识别水体。
由于包含多个光带的图像在地理信息系统中非常有用,所以栅格数据通常作为多个光带图像提供。图像中的每个带区都像一个单独的层。地理信息系统将结合三个波段,并显示为红色,绿色和蓝色,以便人类的眼睛可以看到它们。栅格图像中的条带数称为其 光谱分辨率.
如果一个图像只有一个波段,通常称为 grayscale 图像。对于灰度图像,您可以应用假彩色以使像素中的值差异更明显。应用假着色的图像通常被称为 伪彩色图像.
在讨论矢量数据时,我们解释说,栅格数据通常用作背景层,然后用作矢量特征数字化的基础。
另一种方法是使用高级计算机程序自动从图像中提取矢量特征。有些功能,如道路,在图像中显示为相邻像素颜色的突然变化。计算机程序寻找这种颜色变化,并由此创建矢量特征。这种功能通常只在非常专业(通常是昂贵)的GIS软件中可用。
有时将矢量数据转换为栅格数据很有用。这样做的一个副作用是,当转换发生时,属性数据(即与原始向量数据关联的属性)将丢失。将矢量转换为栅格格式可能很有用,但当您想将GIS数据提供给非GIS用户时。使用更简单的栅格格式,您将栅格图像提供给的人可以在计算机上简单地将其作为图像查看,而无需任何特殊的地理信息系统软件。
有许多分析工具可以在栅格数据上运行,而不能与矢量数据一起使用。例如,栅格可以用来模拟地表的水流。该信息可用于根据地形计算流域和河网的位置。
栅格数据也经常用于农业和林业管理作物生产。例如,通过一个农民土地的卫星图像,您可以确定植物生长不良的地区,然后使用该信息仅在受影响的地区施用更多的肥料。森林学家使用栅格数据来估计一个地区能收获多少木材。
栅格数据对灾害管理也非常重要。分析数字高程模型(一种栅格,其中每个像素包含海平面以上的高度),然后可以用来识别可能被淹没的区域。然后,这可用于将救援和救援工作目标对准最需要救援的地区。
正如我们已经提到的,高分辨率栅格数据可能需要大量的计算机存储。
让我们总结一下我们在工作表中介绍的内容:
以下是一些建议,您可以尝试与您的学习者一起学习:
如果没有可用的计算机,可以使用笔和纸了解栅格数据。在一张纸上画一个方格来代表你的足球场。在网格中填入代表足球场草地覆盖值的数字。如果一个补丁是空的,那么给单元格一个0的值。如果补丁是裸露和覆盖的混合,则将其值设为1。如果一个区域完全被草覆盖,则将其值设为2。现在用铅笔笔根据它们的值给细胞上色。值为2的颜色单元格为深绿色。值1应为浅绿色,值0应为棕色。完成后,你应该有一张足球场的栅格图!
Book:
Website: https://en.wikipedia.org/wiki/GIS#Raster
《QGIS用户指南》还提供了有关在QGIS中使用栅格数据的更详细信息。
在接下来的部分中,我们将仔细观察 topology 了解如何使用向量特征之间的关系来确保最佳数据质量。