Растровые наборы данных в базах геоданных могут занимать очень
большие объемы и покрывать большие географические области, обеспечивая при этом высокое разрешение.
Для обеспечения эффективного доступа и хранения таких данных в базе геоданных растровые данные автоматически режутся на отдельные фрагменты и при этом сжимаются. Можно использовать этот метод, чтобы создавать очень большие растровые наборы данных в базе геоданных.
При загрузке растровых данных можно сшивать в мозаику необходимое число таких фрагментов, чтобы обеспечить покрытие требуемого экстента.
Поскольку растровые данные могут покрывать очень большие площади, вам часто будет необходимо использовать вырезанные фрагменты из общего слоя растровых данных.
При работе с большой растровой базой данных можно определять видимый экстент растрового изображения, чтобы минимизировать время на ожидание получения данных с сервера. Для ускорения отображения передача данных ограничивается автоматически текущим экстентом карты.
Для работы с очень большими растрами часто имеет смысл не укладывать эти растры в базу данных, а пользоваться каталогом снимков - таблицей со ссылками на растровые файлы. Таблица может лежать в базе данных, а снимки - на файловом сервере.
Пирамидальные слои увеличивают скорость отображения. Можно создавать пирамидальные слои для растровых данных, которые представляют собой ряд слоев, получаемых из исходного изображения с понижением разрешения. Каждый слой получается в результате преобразования исходного изображения в изображение с более грубым пространственным разрешением.
Пирамидальные слои используются для ускорения процесса вывода и отображения растровых изображений в тех ситуациях, когда вы не используете максимальное разрешение в изображении (например, при уменьшении масштаба изображения на экране). Каждый последующий слой пирамид характеризуется более высокой степенью обобщения.
Каждое растровое изображение преобразуется в новый растр с большими размерами элемента изображения, чем у предыдущего слоя в пирамиде.
Для хранения растрового набора данных с созданными пирамидальными слоями требуется дополнительная память, которая зависит от числа слоев в пирамиде. Обычно затраты памяти для создания пирамидальных слоев составляют около 8% от исходного объема. Однако выигрыш от создания пирамидальных слоев при работе с большими изображениями оказывается неизмеримо большим. Как правило, этот выигрыш начинает сказываться при объеме изображений, превышающем 100 Мб.
Сканирование
Это этап цифрования графических и картографических источников для их векторного представления. Сканирование предваряет процесс растрово-векторного преобразования (векторизации).
Машинная реализация растрового представления данных
представляет собой растровый формат. Наиболее известные растровые форматы: TIFF, BMP, JPEG, GIF, PNG, IMG, GRID.
Другие типы представления данных
Регулярно-ячеистое представление данных
Регулярно-ячеистое представление пространственных данных (cellular data model, tessellation) - цифровое представление пространственных объектов в виде совокупности ячеек регулярной сети с присвоенными им значениями класса объекта, в отличие от растрового представления как совокупности элементов растра (пикселов). В цифровой картографии этому соответствует матричная форма представления цифровой картографической информации.
Квадратомическое представление данных
Квадратомическое представление данных основано на принципе рекурсивного иерархического разбиения пространства. Является компромиссным вариантом между растровым и векторным представлением данных.
В растровом формате информация занимает слишком много места, а векторный формат не может обеспечить быстрый доступ к информации. Это позволяет одновременно уменьшить объем хранимой информации и облегчить доступ к ней. Кроме того, квадродеревья удобно использовать в качестве структуры для организации баз пространственных данных.
Триангуляционная нерегулярная модель (TIN)
Представление данных в виде узлов треугольников - элементов триангуляции Делоне и ее обобщений, в которых содержится атрибутивные и пространственные данные.
Т О Ч К А |
X |
|
Y |
|
Z |
|
1 |
|
|
2 |
|
1 |
X |
1 |
Y |
1 |
Z |
1 |
|
|
|
C |
|
2 |
X |
2 |
Y |
2 |
Z |
2 |
|
|
B |
|
|
A |
|
|
|
||||||||
3 |
X |
3 |
Y |
3 |
Z |
3 |
7 |
|
D |
||
|
|
||||||||||
4 |
X |
4 |
Y |
4 |
Z |
4 |
5 |
|
|
4 |
|
5 |
X |
5 |
Y |
5 |
Z |
5 |
|
|
|
||
|
|
G |
H |
|
|||||||
6 |
X 6 |
Y 6 |
Z 6 |
|
E |
3 |
|||||
7 |
X |
7 |
Y |
7 |
Z |
7 |
|
|
F |
|
|
8 |
X |
8 |
Y |
8 |
Z |
8 |
|
|
|
|
|
Ф А Й Л Т О Ч Е К |
|
|
6 |
|
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Т Р Е У Г О Л Ь Н И К |
В Е Р Ш И Н Ы |
С О С Е Д Н И Е Т Р Е У Г О Л Ь Н И К И |
||||
|
A |
1 |
7 |
5 |
B |
E |
- - |
|
B |
1 |
4 |
7 |
C |
G |
A |
|
C |
1 |
2 |
4 |
- - |
D |
B |
|
D |
2 |
3 |
4 |
- - |
H |
C |
|
E |
5 |
7 |
6 |
A |
F |
- - |
|
F |
6 |
7 |
8 |
E |
G |
- - |
|
G |
4 |
8 |
7 |
H |
F |
B |
|
H |
3 |
8 |
4 |
- - |
G |
D |
Ф А Й Л Т Р Е У Г О Л Ь Н И К О В
