UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
INGENIERÍA EN ESTADÍSTICA
NOMBRE:
JOHANNA AGUILAR
CURSO:
ES5-002
FECHA DE PUBLICACIÓN: 2024-11-19
Consulta Datos Raster
Características:
En los datasets de imagen, cada píxel tiene un valor. Los valores de píxel representan el fenómeno representado por el dataset ráster, como un valor espectral, la categoría, la magnitud o la altura. La categoría puede ser una clase de uso del suelo como, por ejemplo, pradera, bosque o carretera. Los valores espectrales se utilizan en imágenes de satélite y aéreas que representan la reflectancia de la luz y el color. Una magnitud podría representar la gravedad, la contaminación acústica o el porcentaje de precipitaciones.
1.-Estructura básica: Los datos raster están compuestos por una matriz regular de celdas (píxeles), cada una de las cuales tiene un valor que representa información geográfica, como temperatura, humedad o color en una imagen.
2.-Resolución: La calidad de los datos raster depende de la resolución espacial, que define el tamaño de cada celda en el terreno. Una mayor resolución implica celdas más pequeñas y mayor nivel de detalle.
3.-Almacenamiento: Los datos raster requieren más espacio de almacenamiento que los datos vectoriales, especialmente cuando tienen alta resolución. Formato: Los formatos comunes incluyen GeoTIFF, IMG y GRID.
Los datos raster son ideales para modelar fenómenos continuos como elevación, temperatura o concentración de contaminantes debido a su capacidad para representar variaciones espaciales continuas (Bolstad, 2016).
Aplicaciones:
Las aplicaciones de datos raster son esenciales en el modelado ambiental, ya que permiten la integración y análisis de información continua en modelos climáticos y de biodiversidad (Longley et al., 2015).
1.-Teledetección: Utilizados para el análisis de imágenes satelitales o aéreas, detectando cambios en el uso del suelo, vegetación o urbanización.
2.-Análisis ambiental: Estudios sobre suelos, erosión, inundaciones o distribución de especies.
3.-Modelado de elevación: Generación de Modelos Digitales de Elevación (MDE) para estudios topográficos.
4.-Climatología: Análisis de datos meteorológicos como mapas de precipitación o temperatura.
Ventajas y Desventajas en comparación con los datos vectoriales
Ventajas:
Los datos raster permiten una representación directa de variables espaciales continuas, lo que los hace fundamentales para el análisis ambiental y la teledetección (Goodchild, 2009).
1.-Representación continua: Son ideales para modelar variables que cambian de manera gradual, como temperatura, altitud o concentración de gases.
2.-Procesamiento eficiente: Muchos algoritmos de análisis espacial están diseñados para trabajar con datos raster, facilitando operaciones matemáticas y análisis zonales.
3.-Compatibilidad con imágenes: Son el formato estándar para datos de teledetección e imágenes satelitales.
Desventajas:
Los datos raster presentan limitaciones en aplicaciones donde se requiere precisión en líneas o polígonos, ya que su naturaleza de celda cuadrada dificulta la representación exacta de bordes (Bolstad, 2016).
1.-Alta demanda de almacenamiento: Los archivos raster pueden ser extremadamente grandes, especialmente cuando tienen alta resolución.
2.-Resolución fija: La precisión depende del tamaño del píxel; las áreas grandes pueden perder detalles.
3.-Menor precisión en datos discretos: No son ideales para representar entidades geográficas discretas como carreteras o límites administrativos.
Comparación con Datos Vectoriales:
Los datos vectoriales y raster tienen usos complementarios; la elección depende de la naturaleza del fenómeno a analizar y los requisitos del proyecto (Longley et al., 2015).
| Aspecto | Datos Raster | Datos Vectoriales |
|---|---|---|
| Estructura | Cuadrícula de celdas | Puntos, líneas y polígonos |
| Mejor en | Fenómenos continuos (elevación, clima) | Entidades discretas (carreteras, ríos) |
| Almacenamiento | SAlto, dependiendo de la resolución | Bajo, más eficiente en entidades discretas |
| FPrecisión | Depende de la resolución | Muy alta en detalles geográficos |
BIBLIOGRAFIA
Bolstad, P. (2016). GIS Fundamentals: A First Text on Geographic Information Systems. XanEdu Publishing.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., & Rhind, D. W. (2015). Geographic Information Systems and Science. Wiley.
Goodchild, M. F. (2009). Geographical Information Systems: Principles and Applications. Pearson Education.