Векторное и растровое представление графических данных

Существует два способа представления графических изображений – растровый и векторный. Соответственно различают растровый и векторный форматы графических файлов, содержащих информацию графического изображения. Растровые форматы хорошо подходят для изображений со сложными гаммами цветов, оттенков и форм (фотографии, рисунки, отсканированные данные). Векторные форматы хорошо применимы для чертежей и изображений с простыми формами, тенями и окраской.

В общем случае модели пространственных данных могут иметь векторное или растровое представление, содержать или не содержать топологические характеристики.

3 типа: векторная нетопологическая модель; векторная топологическая модель; растровая модель: растровая (частный случай регулярно-ячеистой модели), регулярно-ячеистая (из строк и столбцов), квадротомическая.

Векторные модели. Составные части: а) геометр объекты; б) атрибуты, связанные с данными объектами; в) связь м/у объектами. В вект моделях 2 типа ошибок: корректировки растра до его векторзации и ошибки непосредственно векторных объектов. Особенности вект моделей: а) В векторных форматах набор данных определен объектами БД; б) Вект модель может организовывать пространство в любой последовательности и дает произвольный доступ к данным; в) В векторной форме легче осуществляются операции с линейными и точечными объектами, напр, анализ сети - разработка маршрутов движ-я по сети дорог, замена усл обознач-й. В растр форматах точечный объект должен занимать целую ячейку. Это создаёт трудности, связанные с соотношением размеров растра и размера объекта; г) Точность: преим-во вект моделей перед растр - вект данные могут кодироваться с любой степенью точности. Обычно для представл вект данных исп-ся 8 или 16 десятичных знаков…. Топология – в модели объекта хранятся некоторые взаимосвязи, позволяющие проводить доп простр анализ, который отсутствует в САПР. Топологич модели в ГИС задаются совок-тью хар-к:

а) связанность векторов - контуры, дороги и прочие векторы должны храниться не как независимые наборы точек, а как взаимосвязанные друг с другом объекты;

б) связанность и примыкание районов - информация о взаимном расположении районов и об узлах пресечения районов;

в) пересечение - информация о типах пересечений позволяет воспроизводить мосты и дорожные пересечения;

г) близость – показатель пространств близости линейных или ареальных объектов, оценивается числовым пар-ром.

Растровые модели. В растровых моделях дискретизация осущ-ся наиболее простым способом - весь объект (исследуемая тер-рия) отображ-ся в пространств ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растр модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по хар-кам (цвет, плотность) участок пов-ти объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее хар-ку участка пов-ти объекта. Это пикселизация. Растр модели имеют след дост-ва:

а) растр не требует предварит знакомства с явлениями, данные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе стат методов обработки получать объективные хар-ки исследуемых объектов. Благодаря этому растровые модели могут исп-ся для изуч-я новых явлений, о к-рых не накоплен материал. В силу простоты этот способ получил наибольшее распростр-е;

б) растровые данные проще для обработки по параллельным алгоритмам и этим обеспечивают более высокое быстродействие по сравнению с векторными;

в) многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных моделей;

г) процессы растеризации проще алгоритмически, чем процессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений.