Source: https://acolita.com/los-datos-rasterizados/
Timestamp: 2019-12-12 00:27:07+00:00

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Los datos rasterizados | El blog de franz
Para refrescar la memoria, el modelo de datos ráster describe el mundo como un campo sobre el que varía la distribución espacial de algunos fenómenos.
En esta parte, examinaremos los datos rasterizados con más detalle y pensaremos en cómo las diferentes estructuras pueden tener un impacto en su trabajo como cartógrafo.
El primitivo geográfico que utilizamos con este modelo de datos es un píxel. Los píxeles suelen ser de forma rectangular o cuadrada y pueden anidarse unos dentro de otros para representar el fenómeno de interés en diferentes niveles de detalle (es decir, resoluciones).
El modelo de datos ráster también se diferencia del modelo de datos vectoriales en que sólo una esquina del conjunto de datos necesita tener una georeferenciación absoluta (es decir, coordenada en latitud y longitud u otro sistema de coordenadas); la ubicación de todos los demás píxeles puede calcularse según sea necesario a partir de su posición relativa desde el punto georeferenciado y la resolución de los píxeles.
Los datos rasterizados se utilizan comúnmente para tres tipos principales de aplicaciones cartográficas: las distribuciones cartográficas de fenómenos naturales tales como el tipo de vegetación (por ejemplo, a partir de una imagen satelital clasificada), como telón de fondo para mapas de referencia (por ejemplo, cuadrángulos ortofotográficos digitales creados a partir de fotografías aéreas), o también se pueden utilizar para generar otros tipos de representaciones de superficies que se muestran en los mapas (por ejemplo, relieves sombreados).
El factor principal que tendrá un impacto en su trabajo como cartógrafo con datos rasterizados es la resolución de los conjuntos de datos con los que está trabajando. Como describimos brevemente en la Lección 1, el tamaño de los archivos de datos raster aumenta con el aumento de la resolución. Típicamente, un aumento de 2 veces la resolución (por ejemplo, pasando de 60m píxeles a 30m píxeles; vea la Figura 1, abajo) aumentará el tamaño del archivo por un factor de cuatro.
Figura 1. En una estructura de archivo raster simple, cada píxel ocupa una cantidad fija de espacio en el disco. El aumento de la resolución de un conjunto de datos aumenta el número de píxeles y, por lo tanto, la cantidad de espacio en disco necesario para almacenar el archivo. En el ejemplo anterior, el conjunto de datos de la derecha resultará en un archivo cuatro veces más grande que el conjunto de datos de la izquierda. Crédito: Adrienne Gruver
Gracias a las computadoras de escritorio relativamente rápidas de hoy en día, el tamaño del archivo es mucho menos problemático que antes; sin embargo, los tamaños de archivo muy grandes de imágenes de alta resolución (con píxeles que representan áreas de menos de 1m2 en el suelo) pueden tener un impacto sustancial en el rendimiento de su computadora.
Existen varios tipos diferentes de estructuras de datos rasterizados que están diseñadas para reducir el tamaño de los archivos (por ejemplo, codificación de longitud de ejecución y cuadriláteros; ver Figura 2, abajo), estos métodos de compresión son más útiles para datos rasterizados que no contienen una gran cantidad de variación de píxel a píxel (como lo hacen la mayoría de las fotos aéreas o imágenes de satélite).]
Figura 2. En un formato ráster simple, como en la imagen superior, la computadora almacena una pieza de información por píxel (256 piezas en este ejemplo). La codificación de longitud de ejecución puede reducir el número de piezas de información necesarias si hay cadenas de píxeles con valores idénticos. Este método almacena el valor del píxel y luego la posición del píxel donde termina el “run”. En la imagen central (con su correspondiente codificación de longitud de ejecución a la derecha), se necesitan 188 piezas de información para almacenar los datos del ejemplo. Los cuadriláteros (imagen inferior) reducen la cantidad de almacenamiento de datos necesarios para almacenar un conjunto de datos concreto dividiendo el espacio en cuartos hasta que todos los píxeles de un cuarto determinado tengan el mismo valor. En este ejemplo, el formato de cuatro árboles requiere 160 piezas de información. Mirando las imágenes de arriba, debería ser capaz de imaginar que en superficies de trama que varían continuamente, ni la codificación de longitud de ejecución ni los cuadriláteros serían particularmente buenos para reducir el tamaño del archivo de datos de trama. Crédito: Adrienne Gruver
Si está utilizando datos rasterizados como imagen de fondo para su mapa, la resolución también tendrá un impacto en la apariencia visual de los objetos dentro de la imagen.
A resoluciones más bajas, muchos objetos pueden adoptar una apariencia de “escalón de escalera” que puede distraer al lector de mapas y, en el peor de los casos, puede incluso impedir que el lector de mapas sea capaz de identificar la característica (véase la Figura 3, más adelante).
Figura 3. Las imágenes satelitales de Ikonos (Space Imaging, Inc.) con una resolución de 1 metro (arriba) podrían utilizarse como telón de fondo para la cartografía a esta escala particular. Sin embargo, las imágenes de la misma área con una resolución de 5 metros, resultan en características bloqueadas que son difíciles de identificar y que podrían desmerecer la interpretación que un lector de mapas hace de otras características si se combinan con la imagen en un mapa. Crédito: Space Imaging Inc.
La resolución de los datos del terreno rasterizado también puede afectar la apariencia del relieve sombreado: si los datos de la fuente no están a una escala apropiada para el producto cartográfico final, el relieve sombreado puede parecer bloqueado (ver Figura 4, abajo).
Figura 4. Aquí, hemos creado una imagen en relieve sombreada a la misma escala del mapa que las imágenes en relieve sombreadas que se muestran en Shaded Relief. Sin embargo, en este ejemplo, hemos utilizado datos con una resolución de 60m en lugar de la resolución de 30m utilizada en los ejemplos anteriores. Observe la apariencia bloqueada del relieve sombreado aquí; estos datos de resolución más gruesa serían más apropiados para crear relieve sombreado para mapas de menor escala. Crédito: Adrienne Gruver
Cuando se necesita volver a proyectar datos rasterizados en una proyección diferente, también es importante ser consciente de los impactos potenciales de los diferentes métodos de remuestreo sobre los datos.
Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos raster temáticos (por ejemplo, uso de la tierra o tipo de suelo), debe elegir el método de interpolación del vecino más cercano en lugar de un método de convolución bilineal o cúbica (ver Figura 5, abajo).
En los casos en los que se necesite utilizar una proyección de área igual para el mapa que se está creando, también hay que tener en cuenta que la reproyección de datos ráster puede introducir errores en el conjunto de datos, siendo este problema más pronunciado en resoluciones inferiores (Usery et al. 2003).
Figura 5. En el mapa de la izquierda, usamos un algoritmo vecino más cercano para el remuestreo que ocurrió cuando los datos fueron reproyectados, mientras que usamos una interpolación bilineal para el mapa de la derecha. Observe la introducción de artefactos relacionados con el remuestreo en el conjunto de datos del mapa de la derecha (visible en la banda estrecha de píxeles multicolores). Aquí, el remuestreo bilineal está alterando los valores de estos píxeles de borde para crear valores que no estaban presentes en el conjunto de datos original, mientras que el algoritmo de remuestreo vecino más cercano utiliza sólo valores que estaban presentes en los datos originales. Crédito: Wikimedia Commons
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