4.2.2. Ієрархічні растрові структури

Растрові структури зручні для відображення ієрархічно організованої географічної інформації. Представлення растрової інформації у вигляді декількох внутрішньо пов’язаних рівнів, при якому нижній рівень відповідає вихідному представленню растра, що має розмірNMелементів, а кожен вищерозміщений є узагальненням інформації вmкомірках нижчерозміщеного рівня, називаєтьсяієрархічною растровою структурою. Ієрархічні растрові структури іноді називаютьпірамідальними,абодеревоподібними.

Частковим, однак таким, що досить часто використовується в ГІС, різновидом ієрархічних растрових структур є квадротомічніструктурирастрових даних, чиквадродерева (quadtree, Q-tree), які відрізняються тим, що в них кожен вищерозміщений рівень є узагальненням інформації строго за чотирма комірками нижчерозміщеного рівня (рис. 4.2). Завдяки цьому квадродерево має жорстку структуру, що не вимагає додаткового опису. Це – деревоподібний граф, ступінь вершини кожного вузла якого дорівнює 4, тобто розмір комірки кожного вищерозміщеного шару в 4 рази більший, ніж попереднього.

У. Тоблер і З. Чен (Tobler, Chen, 1986) розглянули пірамідальну структуру, що могла б бути корисною при кодуванні даних для всієї поверхні Землі. Одинична вершина на верхньому рівні піраміди (дерева) представляє повну поверхню Землі. На 15-му рівні розмір комірки порівнянний з тим, що одержують від метеосупутників, на 26-му рівні просторова роздільна спроможність порівняна з роздільною спроможністю аерофотознімків, а на 30-м рівні – це дозволяюча спроможність сантиметрового масштабу. У ГІС ORRMIS, розробленій в США для цілей регіонального планування, виділено шість рівнів ієрархії. На верхньому рівні, призначеному для збереження агрегованих даних масштабу біома чи континенту, розмір комірок 7,57,5 хвилин (площа 15606.6 га), на нижньому – розмір комірок, по яких зберігаються висоти поверхні, 1010 м (площа 0,01 га). Число максимальних за розміром комірок – 140, мінімальних – більше 200 млн.

Об’єм пам’яті, необхідний для збереження пірамідальних структур даних трохи більший, ніж для збереження вихідного зображення. При послідовному подвоєнні сторони комірок при переході від нижчерозміщеного рівня до выщерозміщеного (тобто в квадротомічних растрових структурах даних) це збільшення складає приблизно 30%. Однак воно, безумовно, виправдовується підвищенням інформативності й універсальності бази даних, а також ефективності ряду алгоритмів обробки просторових даних.

4.2.3. Стиск растрових даних

Зменшення витрат машинної пам’яті для збереження растрових даних досягається використанням алгоритмів стиску. Одним із простих і досить ефективних методів стиску растрових даних єгрупове кодування(run-lengthencoding), що використовує просторову автокорельованість даних, особливо чітко виражену на класифікованих картах, тобто на картах контурів чи ареалів, у межах яких всі комірки містять однакове значення). Так, у межах даного ґрунтового контуру на ґрунтовій карті, ландшафтного контуру на ландшафтній карті і т. ін. всі комірки растра мають те саме значення, що відповідає, наприклад, номеру даного таксона в легенді відповідної карти.

Групове кодування полягає в кодуванні інформації, що міститься в кожному рядку вихідної матриці за допомогою пар значень, перше з яких представляє кількість однакових значень кодованого елемента, що йдуть один за одним, друге – значення елемента. У такому випадку матриця, зображена на рис. 4.1 редукується до вигляду