Las observaciones de datos espaciales se centran en las ubicaciones.
Cada casa, cada árbol y cada ciudad tiene sus propias coordenadas únicas de latitud y longitud.
Los dos tipos principales de datos espaciales son datos vectoriales y ráster en un SIG. Pero, ¿cuál es la diferencia entre datos rasterizados y vectoriales?
¿Cuándo debemos usar ráster y cuándo debemos usar características vectoriales? Obtenga más información sobre los modelos de datos espaciales comúnmente utilizados.
Los modelos de vectores son puntos, líneas y polígonos.
Los datos vectoriales no se componen de una cuadrícula de píxeles. En cambio, los gráficos vectoriales se componen de vértices y caminos.
Los tres tipos de símbolos básicos para datos vectoriales son puntos, líneas y polígonos (áreas).
Debido a que los cartógrafos utilizan estos símbolos para representar las características del mundo real en los mapas, a menudo tienen que decidir en función del nivel de detalle del mapa.
Los puntos son coordenadas XY
Los puntos vectoriales son simplemente coordenadas XY. Generalmente, son latitud y longitud con un marco de referencia espacial.
Cuando las entidades son demasiado pequeñas para representarlas como polígonos, se utilizan puntos.
Por ejemplo, no puede ver las líneas de los límites de la ciudad a escala global. En este caso, los mapas suelen utilizar puntos para mostrar ciudades.
Las líneas conectan los vértices
Las líneas vectoriales conectan cada vértice con caminos. Básicamente, estás conectando los puntos en un orden establecido y se convierte en una línea vectorial en la que cada punto representa un vértice.
Las líneas generalmente representan características que son de naturaleza lineal. Por ejemplo, los mapas muestran ríos, carreteras y tuberías como líneas vectoriales. A menudo, las carreteras más transitadas tienen líneas más gruesas que las carreteras abandonadas.
Por otro lado, las redes son conjuntos de datos de línea, pero a menudo se consideran diferentes. Esto se debe a que las redes lineales son elementos topológicamente conectados. Consisten en cruces y giros con conectividad.
Si tuviera que encontrar una ruta óptima utilizando una red de líneas de tráfico, seguiría reglas establecidas. Por ejemplo, puede restringir los giros y el movimiento en calles de sentido único.
Los polígonos conectan vértices y cierran el camino.
Cuando une un conjunto de vértices en un orden particular y lo cierra, ahora es una entidad de polígono vectorial. Cuando crea un polígono, el primer y el último par de coordenadas son iguales.
Los cartógrafos usan polígonos para mostrar los límites y todos tienen un área. Por ejemplo, la huella de un edificio tiene pies cuadrados y los campos agrícolas tienen acres.
Tipos de ráster: discreto frente a continuo
Los datos ráster están formados por píxeles (también conocidos como celdas de cuadrícula). Por lo general, están espaciados regularmente y son cuadrados, pero no tienen por qué serlo. Los rásteres a menudo se ven pixelados porque cada píxel tiene su propio valor o clase.
Por ejemplo:
Cada valor de píxel en una imagen de satélite tiene un valor rojo, verde y azul. Alternativamente, cada valor en un mapa de elevación representa una altura específica. Podría representar cualquier cosa, desde la lluvia hasta la cobertura del suelo.
Los modelos ráster son útiles para almacenar datos que varían continuamente. Por ejemplo, superficies de elevación, temperatura y contaminación por plomo.
Los modelos de datos ráster constan de 2 categorías discretas y continuas.
Los rásteres discretos tienen valores distintos
Los rásteres discretos tienen distintos temas o categorías. Por ejemplo, una celda de cuadrícula representa una clase de cobertura terrestre o un tipo de suelo.
En un mapa ráster discreto de cobertura/uso de la tierra, puede distinguir cada clase temática. Cada clase se puede definir discretamente donde comienza y termina.
En otras palabras, cada celda de cobertura terrestre es definible y llena toda el área de la celda.
Los datos discretos generalmente consisten en números enteros para representar clases. Por ejemplo, el valor 1 podría representar áreas urbanas, el valor 2 representa bosques, etc.
Los rásteres continuos tienen un cambio gradual
Los rásteres continuos (no discretos) son celdas de cuadrícula con datos que cambian gradualmente, como la elevación, la temperatura o una fotografía aérea.
Una superficie de trama continua se puede derivar de un punto de registro fijo. Por ejemplo, los modelos de elevación digital utilizan el nivel del mar como punto de registro.
Cada celda representa un valor por encima o por debajo del nivel del mar. Como otro ejemplo, los valores de las celdas de orientación tienen direcciones fijas, como norte, este, sur u oeste.
Los fenómenos pueden variar gradualmente a lo largo de una trama continua desde una fuente específica. Un ráster que represente un derrame de petróleo puede mostrar cómo el fluido pasa de una concentración alta a una concentración baja. En el origen del vertido de petróleo, la concentración es mayor y se difunde hacia el exterior con valores decrecientes en función de la distancia.
Ventajas y desventajas de los datos vectoriales
¿Cuáles son las ventajas de usar datos vectoriales?
Debido a que los datos vectoriales tienen vértices y rutas, esto significa que la salida gráfica generalmente es más agradable estéticamente. Además, brinda una mayor precisión geográfica porque los datos no dependen del tamaño de la cuadrícula.
Las reglas de topología pueden ayudar a la integridad de los datos con modelos de datos vectoriales. No solo eso, el análisis de red y las operaciones de proximidad utilizan estructuras de datos vectoriales.
¿Cuáles son las desventajas de usar datos vectoriales?
Los datos continuos se almacenan de forma deficiente y se muestran como vectores. Si desea mostrar datos continuos como un vector, requeriría una generalización sustancial. Aunque la topología es útil para los datos vectoriales, a menudo requiere un procesamiento intensivo. Cualquier edición de características requiere actualizaciones en la topología. Con muchas características, los algoritmos de manipulación de vectores son complejos.
¿Sabías?
El modelo de datos de espagueti fue uno de los primeros modelos conceptuales en agregar estructura a las características en un SIG.
Era un modelo GIS simple donde las líneas pueden cruzarse sin intersecarse o una topología sin atributos.
¿Cuáles son las ventajas de los datos raster?
Un formato de cuadrícula ráster es un modelo de datos para datos satelitales y otros datos de teledetección. Para posiciones de ráster, es fácil de entender el tamaño de celda.
El álgebra de mapas con datos ráster suele ser rápido y fácil de realizar. En general, el análisis cuantitativo es intuitivo con rásteres discretos o continuos.
¿Cuáles son las desventajas de los datos raster?
Debido a que el tamaño de la celda contribuye a la calidad gráfica, puede tener una apariencia pixelada. Para ilustrar, las características lineales y las rutas son difíciles de mostrar.
No puede crear datasets de red ni aplicar reglas de topología en rásteres. Además, no tiene la flexibilidad con las tablas de atributos de datos ráster.
Los conjuntos de datos ráster pueden volverse potencialmente muy grandes porque registran valores para cada celda de una imagen. A medida que aumenta la resolución, el tamaño de la celda disminuye. Pero esto tiene un costo por la velocidad de procesamiento y almacenamiento de datos.
Vector vs Raster: tipos de datos espaciales
No siempre es sencillo qué tipo de datos espaciales debe usar para sus mapas.
Al final, todo se reduce a cómo el cartógrafo conceptualiza la característica en su mapa.
- ¿Quieres trabajar con píxeles o coordenadas? Los datos ráster funcionan con píxeles. Los datos vectoriales consisten en coordenadas.
- ¿Cuál es la escala de tu mapa? Los vectores pueden escalar objetos hasta el tamaño de una valla publicitaria. Pero no obtiene ese tipo de flexibilidad con datos raster
- ¿Tiene restricciones en el tamaño del archivo? El tamaño del archivo ráster puede resultar más grande en comparación con los conjuntos de datos vectoriales con el mismo fenómeno y área.
Hay algunas de las características en las que debe pensar durante la fase de diseño y conceptualización de datos.
Estructuras de datos espaciales
Los tipos de datos espaciales proporcionan la información que requiere una computadora para reconstruir los datos espaciales en forma digital.
En el mundo ráster, tenemos celdas de cuadrícula que representan características del mundo real. En el mundo de los vectores, tenemos puntos, líneas y polígonos que constan de vértices y caminos.
Los datos vectoriales y ráster tienen sus ventajas y desventajas.
Pero no te preocupes:
Porque puedes convertir vector a raster. Y viceversa.
¿Tienes algo que añadir? Házmelo saber con un comentario a continuación.
Que es un ejemplo de un vector datase
Los datos vectoriales se representan como una colección de objetos geométricos simples como puntos, líneas, polígonos, arcos, círculos, etc. Por ejemplo, una ciudad puede representarse mediante un punto, una carretera puede representarse mediante una colección de líneas y un El estado se puede representar como un polígono.
¿Qué es un conjunto de datos vectoriales en GI?
Los datos vectoriales son el tipo más común de datos GIS. La mayoría de los datos cargados en un programa de software GIS tienden a ser datos vectoriales. Los datos vectoriales representan datos geográficos simbolizados como puntos, líneas o polígonos. Los datos ráster representan datos geográficos como una matriz de celdas, cada una de las cuales contiene un valor de atributo.
¿Qué son los datos raster y los datos vectoriales?
Los datos de trama se almacenan como una cuadrícula de valores que se representan en un mapa como píxeles. Cada valor de píxel representa un área en la superficie de la Tierra. Las estructuras de datos vectoriales representan características específicas en la superficie de la Tierra y asignan atributos a esas características.
¿Cómo se crea una base de datos vectorial?
5.1. Lección: Creación de un nuevo conjunto de datos vectoriales
- Abra QGIS y cree un nuevo proyecto en blanco.
- Navegue y haga clic en la entrada de menú Capa ► Crear capa ► Nueva capa de Shapefile.
- Haga clic en . para el campo Nombre de archivo.
- Navegue al directorio de datos_ejercicio.
- Guarde su nueva capa como school_property.