3 Векторное и растровое представление данных

Вект и растр представление данных. В общем случае модели простр данных могут иметь вект или растр представление, содерж или не содерж топологич хар-ки. 3 типа: вект нетопологич модель; вект топологич модель; растровая модель: растровая (частный случай рег-яч модели), регулярно-ячеистая (из строк и столбцов), квадротомическая.

Вект. модели. Сост 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. Особ-ти вект моделей:

а) В векторных форматах набор данных определен объектами БД;

б) Вект модель может организовывать прост-во в любой последоват-ти и дает "произвольный доступ" к данным;

в) В векторной форме легче осущ-ся 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 созд 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 отсутств 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. Так Т - образное пересечение (3 линии) является трехвалентным, а X - образное (4 линии сходятся в точке пересечения) называют четырехвалентным;

г) близость – пок-ль 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.