Основні теоретичні положення. Просторові дані вводяться і зберігаються в комп'ютері у формалізованому вигляді

Просторові дані вводяться і зберігаються в комп'ютері у формалізованому вигляді. У наш час використовуються два основних способи формалізації просторових даних — растровий і векторний, відповідні двом принципово різним способам опису (моделям) просторових даних. У першому способі просторова інформація співвідноситься з комірками регулярної сітки як з елементамитериторії (растрове подання), у другому — використовується система елементарних графічних об'єктів, положення яких у просторі визначається за допомогою координат (векторне подання). Вибір способу формалізації визначається багатьма факторами, серед яких: характер просторової інформації, джерело одержання даних, специфіка розв'язуваних завдань, ємність вільної комп'ютерної пам'яті, швидкодія комп'ютера і деякі інші.

Растровий спосіб формалізації просторових даних, чи растрова модель просторових даних, у найпростішому випадку полягає в зображенні просторових об'єктів у вигляді мозаїки, що суцільно покриває територію. Ця мозаїка і називається растром. Кожен елемент растра називається чарункою (коміркою) растра або пікселем (від англ. pixel, що є скороченням від picture element — елемент зображення).

Найпростішим прикладом растрових даних є відсканована карта. Основними характеристиками растрових даних є – роздільна здатність сканування, колірність (глибина кольору), якщо растрові дані географічно прив'язані, то до їх характеристик додаються такі параметри як система координат і просторовий роздільна здатність (роздільна здатність на місцевості).

Іншими прикладами растрових даних є дані дистанційного зондування, фотографії, дані, отримані в процесі растрових операцій в інших ГИС.

Елементарну одиницю растру називають пікселем (pixel, від picture element - елемент зображення, осередок матриці).

Кожен елемент зображення має певне значення, залежне від того, як зображення було отримане, і що воно містить. Наприклад, якщо воно було отримане з супутника, кожен його піксель є перетвореною в цифрове значення певною кількістю світлової енергії, відбитої від ділянок земної поверхні і матриці приладу (сенсор), що потрапила на чутливий осередок. Похідні растрові дані в кожному осередку можуть містити інформацію про висоту над рівнем моря в цій точці, про температуру грунту і повітря, про щільність популяції виду на кв. км і так далі. Растрові дані зручний засіб управління інформацією про безперервні ознаки, що мають значення у кожній точці території (таких як тиск, температура, вологість і т.д.). Детальніше об відмінність растрових і векторних даних.

Роздільна здатність сканування і просторова роздільна здатність. Часто растрові дані отримують шляхом сканування, звичайного, за допомогою планшетного сканера або сканера іншого типу або сканування сенсорами супутників. Основним параметром сканування є його роздільна здатність (кількість елементів зображення на одиницю довжини, т.з. dots per inch - точок на дюйм) або просторова роздільна здатність (відстань на місцевості на елемент зображення).

Чим вище роздільна здатність сканування (як звичайним сканером, так і космічного) тим більше деталей початкового матеріалу (паперової карти або земної поверхні) передається на одиницю довжини. У разі сканування паперових матеріалів при певному дозволі настає межа інформативності початкового матеріалу, досягши якого підвищувати роздільна здатність сканування далі не треба.

Колірність. Кожному елементу зображення, окрім координат, відповідає також деяке значення - атрибут, при відображення растру на екрані монітора цей атрибут використовується для кодування кольору. Від типу значень цього атрибуту залежить, чи буде растр кольоровим, чорно-білим або індексованим. Колір який ми бачимо на екрані утворюється шляхом змішення компонент, кожна з яких окремо не несе кольору, але несе градацію сірого - яскравість, якщо таких компонент 3, то електронно-променева трубка монітора може перетворити кожну компоненту у інтенсивність відповідного кольору, найчастіше це т.з. RGB (red - green - blue, червоно-зелений-синій). Кількість градацій між білим і чорним називається радіометричною роздільною здатністю растру або глибиною кольору.

0.255 8bit

0.65535 16 bit

0.16000000 24 bit

Чим більше радіометрична роздільна здатність растру, тим краще передаються варіації яскравості об'єкту, тим більше деталей можна розрізнити. Трикомпонентне зображення називається повнокольоровим (true - color), зазвичай його глибина кольору дорівнює 24 bit (чи 8 bit на компоненту). Однокомпонентне зображення називається чорно-білим або зображенням у відтінках сірого (grayscale), його глибина кольору зазвичай 8 bit. Особливий варіант 8 бітового, але кольорового зображення - т.з. псевдокольорове або індексоване зображення, його особливістю є наявність спеціальної таблиці що визначає відповідність кожного значення (0.255) певному кольору, що кодується 3-мя компонентами RGB. Таким чином, такий растр є 8-м бітовим і кольоровим одночасно, ця форма дуже зручна для зберігання топографічних і тематичних карт, що мають обмежену кількість використаних кольорів.

Особливим параметром колірного значення піксела є прозорість.

Спектральна роздільна здатність. Паперові матеріали, як і земна поверхня, скануються в певних діапазонах спектру. Кількість і ширина цих діапазонах називаються спектральною роздільною здатністю приладу-сканера. При скануванні паперових матеріалів використовуються 3 діапазони спектру відповідно червоній, зеленій і синій частині спектру, за рахунок цього результат виглядає також, як він виглядає, коли ми спостерігаємо його своїми очима. А ось дистанційне зондування Землі з космосу ведеться, як правило, в діапазонах відмінних від звичних людському оку, наприклад в ближньому і середньому інфрачервоному, тому отримати зображення, яке ми б побачили, знаходячись на місці камери частот неможливо. Але завдяки такому вибору часто вдається розрізнити об'єкти, які людським оком не розрізняються. Окрім особливих спектральних діапазонів, відмінність даних ДЗЗ полягає і в їх більшому, ніж 3 кількості, кількість діапазонів в яких ведеться зйомка, може досягати сотень. По кількості діапазонів, дані ДЗЗ розділяють на панхроматичні (1 діапазон), мультиспектральные (до 1-30 діапазонів), гіперспектральні (більше 30 діапазонів).