Растровая что такое: Чем отличаются растровые изображения от векторных: преимущества и недостатки каждого

Содержание

Чем отличаются растровые изображения от векторных: преимущества и недостатки каждого

   Различают два основных вида графики. Чем отличается растровое изображение от векторного, понять не сложно. Графика растровая создается с использованием горизонтально-вертикальной сетки. Единица измерения -пиксели 

   Векторная графика создается с помощью геометрических объектов, таких как окружности, эллипсы, кривые. Они заполняются цветом. Рассмотрим более детально…

Растровое изображение

   Растр — прямоугольный массив пикселей. Характеризуется высотой, шириной и количеством бит в пикселе. Размер растра не зависит от количества деталей, размещенных на картинке

   Пиксель как основной элемент изображения, может передавать информацию с различным количеством цветов. Это происходит в зависимости от количества битов на пиксель:

  • 1-2 цвета — Черный и белый. Применяется, например в создании карт
  • 4-16 цветов. Простые фигуры двух-трех цветные.
  • 8-256 цветов. 
    Изображение с градиентом. Небольшой вес файла
  • 24-16 миллионов оттенков. Цветная фотография высокого качества.

   Разрешение растра определяется количеством пикселей на 1 дюйм. Это единица, которая характеризует точность сканирования. Их значение DPI, чем выше, тем меньше пиксель. Следовательно, более точно воспроизведение оригинала. В то же время увеличивая разрешение растра, растет и его размер.

   Интересно! Пиксель — наименьший элемент растрового изображения. Один пиксель — небольшой квадрат, заполненный полность однотонным цветом. Картинка состоит из очень большого количества элементов, цвета которых могут быть независимо изменены.

   Растровые изображения представлены в различных форматах. Самые популярные:

Особенности растрового изображения
ПлюсыМинусыПрименение
Чем отличается растровое изображение от векторного, так это четкостью передачи оттенков и тенейНеудобство при увеличении. В большом разрешении видны пикселиСоздание макетов, фото.

Векторное изображение

   В векторной графике все изображения создаются с помощью примитивов. Простых геометрических фигур. Им задают определенные параметры, которые образуют вектор. Образ создается компьютером на основе описания предмета подлежащего иллюстрации . К преимуществам векторного изображения относят:

  1. Рисунки могут быть созданы с нуля, а так же могут быть результатом обработки отсканированных фотографий 
  2. Поскольку объекты являются независимыми элементами, можно с легкостью изменить их свойство.
  3. Сохраняется изначальная четкость и резкость, не влияя на другие объекты в рисунке.

   Векторное изображение — графика объектов состоящий из элементов изображений с заданными атрибутами. Каждый объект представляет собой независимую часть изображения. Определяется с помощью  таких свойств, как цвет, форма, контур, размер и положение на чертеже.

   Важно! Чтобы компьютер мог нарисовать точку, нужно придать ему определенную толщину, а точнее радиус. Точка в практике часто обращается как круг с небольшим радиусом.

Особенности растрового изображения
ПлюсыМинусыПрименение
При увеличении, качество изображения не меняется.Отсутствует возможность передачи плавных цветовых переходов

Дизайн полиграфической и рекламной продукции.

Вывод:

   Каждый вид графики имеет право на существование и применение. В зависимости от поставленной задачи, дизайнер подбирает вариант графики и способ её обработки. Современное программное обеспечение с каждым годом позволяет комбинировать векторную и растровую графику, создавая наилучший результат.

 

Что такое растровые данные?—Справка | ArcGIS for Desktop

В простейшем варианте растровые данные состоят из матрицы ячеек (или пикселов), которая организована в строки и столбцы (сетку), где каждая ячейка содержит значение, несущее некую информацию, например температуру. Растры – это цифровые аэрофотоснимки, спутниковые снимки, цифровые фотографии и даже сканированные бумажные карты.

Данные хранятся в растровом формате, отображающем явление реального мира:

  • Тематические данные (также именуемые дискретными) могут отображать, например типы землепользования или почвенные данные.
  • Непрерывные данные содержат информацию о таких показателях, как температура, высота над уровнем моря, либо спектральную информацию – в случае с аэрофото- и космическими снимками.
  • Изображения могут представлять собой, в том числе сканированные карты и фотографии зданий.

Тематические и непрерывные растры могут быть отображены как слои данных наряду с другой географической информацией на вашей карте, но обычно они используются в качестве исходных данных для осуществления пространственного анализа с помощью дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst. Растровые изображения часто используются в качестве атрибутов в таблицах – они могут быть показаны вместе с вашими географическими данными и использоваться для передачи дополнительной информации о картографических объектах.

Подробнее о тематических и непрерывных данных

Если структура растра является простой, он может применяться для решения большого количества задач. В ГИС направления использования растровых данных можно разделить на четыре основные категории:

  • Растры как базовые карты

    Типичным использованием растровых данных в ГИС является их применение в качестве фонового для показа векторных слоев изображения. Например, ортофотоснимки, показываемые под другими слоями, будут свидетельствовать о том, что слои карты пространственно упорядочены и отображают реальные объекты, а также будут являться источником дополнительной информации. Существуют три основных типа растровых базовых карт – это ортотрансформированные аэрофотоснимки, спутниковые снимки и сканированные карты. Растр, показанный ниже, используется в качестве базовой карты для карты дорог.

  • Растры как карты поверхности

    Растры отлично подходят для показа данных, непрерывно изменяющихся в пространстве (поверхностей). Они являются отличным способом хранения непрерывного поля значений в виде поверхности. А кроме того, обеспечивают отображение поверхностей с использованием регулярно расположенных значений. Значения высоты, измеренные с поверхности земли, являются наиболее типичным источником материала для карт поверхностей. Однако для осуществления пространственного анализа могут использоваться и поверхности, отображающие значения количества выпавших осадков, температуры, концентрации, плотности населения и т.д. Расположенный ниже растр отображает рельеф: зеленым цветом показываются низкие участки, а красным, розовым и белым – ячейки, имеющие большие значения высоты.

  • Растры как тематические карты

    Растры отображают тематические данные, которые могут быть получены путем анализа других данных. Типичным применением анализа является классификация спутникового изображения по типам землепользования. Как правило, во время этой процедуры значения яркости пикселов в различных каналах многозональных данных делятся на классы (например, по типам растительности) и классам присваиваются значения категорий. тематические карты могут также быть результатом операций геообработки, комбинирующих данные из различных источников: векторных, растровых и данных terrain. К примеру, можно обработать информацию с помощью модели геообработки с целью создания набора растровых данных, подходящего вам для решения конкретных задач. Ниже приведен пример классифицированного набора растровых данных по типам землепользования.

  • Растры как атрибуты объектов

    Растры, использующиеся в качестве атрибутов объектов, – это цифровые снимки, сканированные документы и рисунки, имеющие отношение к какому-то географическому объекту или местоположению. Слой участков может сопровождаться сканированными юридическими документами, описывающими последние сделки, совершенные с участками, а слой со входами в пещеру – соответствующими изображениями, связанными с точечными объектами. Ниже представлено цифровое изображение большого старого дерева, использующееся в качестве атрибута слоя городского ландшафта.

С какой целью данные хранятся в растровом виде?

Иногда у вас не будет другого варианта, кроме как хранить ваши данные в растровом виде: например снимки доступны лишь в растровом представлении. Однако есть масса других объектов (например, точечных) и измерений (например, количества выпавших осадков), которые можно хранить не только в растровом, но и в векторном виде.

Преимущества хранения данных в растровой форме:

  • Простая структура данных – матрица ячеек со значениями координат и иногда связанных с атрибутивной таблицей
  • Предназначенность для расширенного пространственного и статистического анализа данных
  • Возможность отображения непрерывных поверхностей и осуществления их анализа
  • Возможность хранения точек, линий, полигонов и поверхностей
  • Возможность осуществления простых оверлеев с использованием сложных наборов данных

Есть, однако и иные соображения относительно хранения данных в растровом виде, которые, возможно, убедят вас хранить их в векторном виде. Например:

Подробнее об отображении объектов в наборе растровых данных

Основные характеристики растровых данных

В наборах растровых данных каждая ячейка, называемая пикселом, содержит значение. Значения ячеек могут отображать: категории классификации, значения показателей, высоту или спектральную яркость. Категориями классификации могут быть, например, типы землепользования (газоны, леса, дороги и др.) Значение какого-либо показателя несет информацию о земной гравитации, шумовом загрязнении или количестве выпавших осадков. Высота (расстояние) отображает высоту земной поверхности над уровнем моря, которая может использоваться для вычисления крутизны и направления склонов, свойств речных бассейнов и др. Спектральные значения мы видим в спутниковых и аэрофотоснимках – они соответствуют отражательной способности и цвету подстилающей поверхности.

Значения ячеек растра могут быть положительные или отрицательные, целочисленные или с плавающей точкой. Целые значения обычно используются для показа категорий (дискретных данных), а значения с плавающей точкой – для отображения непрерывных полей. Для получения дополнительной информации о дискретных и непрерывных данных см. раздел Дискретные и непрерывные данные. Ячейки также могут иметь значение NoData, означающее отсутствие данных. Для получения информации о NoData обратитесь к разделу NoData в наборах растровых данных.

Растры хранятся в виде упорядоченного списка значений ячеек, например: 80, 74, 62, 45, 45, 34 и т.д.

Территория (или поверхность), отображаемая ячейкой, имеет такую же ширину и высоту, поскольку представляет собой тот же самый участок поверхности, который показан на растре. К примеру, растр высот земной поверхности (т. е. ЦМР) может покрывать территорию в 100 кв. км. Если такой растр состоит из 100 ячеек, каждая ячейка будет отображать 1 кв. км (т.е. участок поверхности размером 1 км х 1 км).

Размеры ячеек могут быть большими или маленькими – в зависимости от того, насколько точно нужно передать поверхность и объекты на ней: это может быть кв. км, кв. футы и даже кв. см. Размер ячейки определяет, насколько качественно или, наоборот, грубо будут отображены объекты на растровом изображении. Чем меньше размер, тем более сглаженным и детализированным будет ваш растр. Однако с увеличением числа ячеек будет увеличиваться и длительность процесса, а также занимаемый растром объем дискового пространства. Если размер ячейки будет слишком большим, может потеряться часть информации и мелкие объекты могут пропасть с изображения. Например, если размер ячейки будет больше, чем ширина дороги, дорога на таком растре может не читаться. На расположенном ниже рисунке вы увидите, как простой полигональный объект будет отображаться в наборах растровых данных с различными размерами пикселов.

Местоположение каждой ячейки определяется строкой и столбцом матрицы, в которых расположена данная ячейка. По существу матрица представляет собой Декартову систему координат, в которой строки матрицы параллельны оси x, а столбцы – оси y. Номера строк и столбцов начинаются с 0. На показанном ниже примере, если растр находится в системе координат проекции Universal Transverse Mercator (UTM) и имеет размер ячейки, равный 100, то ячейка, находящаяся в пятой строке и первом столбце, будет иметь координаты x=300500, y=5900600.

Подробнее о преобразовании набора растровых данных

Часто вам необходимо будет задавать экстент растра. Экстент определяется верхней, нижней, левой и правой координатами прямоугольника, покрытого растром, как показано ниже.

Связанные темы

Отзыв по этому разделу?

растровый — это… Что такое растровый?

  • РАСТРОВЫЙ — РАСТРОВЫЙ, растровая, растровое (тип.). прил. к растр, служащий для печатания при помощи растра. Растровое клише. Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935 1940 …   Толковый словарь Ушакова

  • растровый — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN raster type …   Справочник технического переводчика

  • Растровый — I прил. соотн. с сущ. растр I, связанный с ним II прил. соотн. с сущ. растр II, связанный с ним III прил. соотн. с сущ. растр III, связанный с ним Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • растровый — растровый, растровая, растровое, растровые, растрового, растровой, растрового, растровых, растровому, растровой, растровому, растровым, растровый, растровую, растровое, растровые, растрового, растровую, растровое, растровых, растровым, растровой …   Формы слов

  • растровый — р астровый …   Русский орфографический словарь

  • растровый — …   Орфографический словарь русского языка

  • растровый — см. Растр …   Энциклопедический словарь

  • растровый — см. растр; ая, ое. Ра/стровый экран. Р ое клише …   Словарь многих выражений

  • растровый — растр/ов/ый …   Морфемно-орфографический словарь

  • растровый электронный микроскоп — (РЭМ): Электронный микроскоп, формирующий изображение объекта при сканировании его поверхности электронным зондом. [ГОСТ 21006 75, статья 3] Источник …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Растровый способ цветной фотографии — способ получения цветного снимка по аддитивному методу, использующий пространственное смешение цветов. Содержание 1 Принцип действия 2 История 3 См. также …   Википедия

  • Что такое векторная графика — векторное искусство для начинающих

    Создание векторного изображения в программных приложениях

    Новички в области векторной графики могут начать работу с построения каркаса изображения, а затем детализировать его. Это похоже на дом: если стены построены неправильно, то входная дверь может не открыться, как бы ярко она ни была окрашена.

     

    Начинающие художники, желающие создавать векторные иллюстрации, могут ознакомиться с приведенными ниже примерами иллюстраций в векторном формате, чтобы найти вдохновение:

     

    Орландо Арокена: работа Арокены над плакатом для театральной премьеры «Дамбо» в 2019 году является отличной пошаговой демонстрацией создания легендарного изображения опытным иллюстратором с помощью векторов.

     

    Сюзанна Пашке: работы Пашке отличаются высоким уровнем сложности и детализации цифровых изображений.

     

    Криштиану Сикейра: работа Сикейры динамична и прекрасно подходит для изображения спортсменов и спортивных соревнований.

     

    Хелен Хуан: ориентируясь на создание красивых иллюстраций для детских книг, Хуан искусно рисует векторных персонажей и пейзажи.

     

    Не забудьте изучить основные принципы рисования и попрактиковаться в их применении, но не стесняйтесь нарушать правила: «Не существует никаких жестких правил, — говорит арт-директор Дилан Тодд, — но я думаю, что, прежде чем начать нарушать правила, нужно хорошо освоить фундаментальные принципы».

    «Прежде чем начать нарушать правила, нужно хорошо освоить фундаментальные принципы».

    Изучение основ работы с Illustrator может стать отличной отправной точкой для усвоения основных принципов — до того как вы начнете демонстрировать свои творческие возможности с помощью векторной графики. Узнайте, как эта платформа позволяет иллюстраторам создавать красивые функциональные изображения, которые могут использоваться самостоятельно или дополнить графический проект.

    Что такое растровое изображение?

    Для большинства людей цифровые медиа – часть повседневной жизни. Но мы не всегда задумываемся о том, как он создается.

    Если вы хотите лучше понять, как контент перемещается от разума к монитору, продолжайте читать, чтобы познакомиться с растровыми изображениями.

    Что такое растровое изображение?

    «Растровые» изображения создаются путем размещения сетки из разноцветных пикселей. При просмотре издалека или в небольшом масштабе изображения выглядят естественно. Но если смотреть с близкого расстояния или когда изображение увеличивается, они кажутся размытыми и «пиксельными».

    С помощью этого метода можно создать любое прямоугольное 2D-изображение. Более того, прямоугольное изображение, созданное с использованием растрового изображения, можно многократно копировать и вставлять, чтобы быстро и легко покрыть обширную область аналогичным повторяющимся узором, известным как «тайловая карта».

    Ограничения для растрового дизайна

    Единственное реальное ограничение для растрового изображения – это размер файла. Для создания четких и детализированных изображений требуется большее количество «бит». Это может означать, что эти изображения занимают много вычислительного пространства.

    Более того, изображение не может иметь более высокое разрешение, чем экран, на котором оно появляется.

    Чтобы понять ограничения отображения и растровых изображений, поднесите взгляд очень близко к экрану, чтобы увидеть «эффект экрана». Это сетка, которая появляется на цифровых изображениях из-за промежутка между пикселями. Это большая тема в виртуальной реальности из-за того, насколько близко дисплей находится к вашему лицу, но на самом деле это фактор в любом цифровом дисплее.

    Связанный: Введение в VR-игры

    Почему растровое изображение занимает особое место в наших сердцах

    «8-битные» видеоигры и графика являются хорошими иллюстрациями растрового дизайна. Но будьте осторожны. 8-битный не имеет отношения к разрешению. Это относится к памяти, которая требуется каждому пикселю.

    Больше «бит» означает больше цветовых вариантов. Это актуально для игр в стиле «ретро» или «8-бит», созданных с использованием современного дизайна для современных дисплеев, таких как Minecraft.

    Связанный: Как сделать пиксель-арт

    Хотя растровые изображения так же стары, как цифровые дисплеи, один и тот же способ построения изображений из дискретных точек использовался десятилетиями. Версия для печати растрового изображения, называемая «точечной матрицей», использовалась при печати изображений на протяжении десятилетий. Точно так же, как некоторые видеоигры намеренно воспроизводят 8-битную графику, некоторые комиксы намеренно поддерживают точечную матрицу.

    Растровое изображение против вектора

    Основная альтернатива растровому дизайну – это «дизайн векторных изображений». Границы векторных изображений определяются не через сетку точек, а математически. В результате изображения можно увеличивать практически до бесконечности без потери качества.

    Возможность масштабировать изображение – огромное преимущество по сравнению с растровым изображением, но на этом преимущество более или менее заканчивается. Векторные изображения сложнее создать с нуля, и многое теряется в процессе проектирования. Кроме того, сложно создать векторное изображение, которое можно стилистически воспроизвести так же, как растровое изображение можно использовать для мозаичного изображения.

    В результате этих ограничений большинство векторных изображений фактически создается путем создания растрового изображения и преобразования файла.

    Связанный: Как делать векторные изображения

    Наконец, векторные изображения ограничены разрешением отображения так же, как и растровые изображения. Независимо от того, насколько детально ваше векторное изображение, оно не может отображаться с более высоким разрешением, чем позволяют устройство пользователя или настройки отображения.

    Оценивая скромный растр

    Иногда растровое изображение – не лучший способ отображения изображения. Однако этот метод создания изображения с сеткой цветных пикселей остается лучшим способом создания цифровых изображений.

    Даже если вы сами не занимаетесь дизайном, знание того, как создается растровое изображение, и чувства, которые оно вызывает, может повысить вашу оценку этого культового цифрового носителя.

    Связанный

    Что такое векторная графика? Все о векторной графике

    Векторная графика – вид компьютерной графики, в которой создание картинки происходит посредством математического описания. Если сравнивать с растровой графикой, являющейся скоплением цветных пикселов, векторная графика – набор графических примитивов (линий, окружностей, многоугольников и пр.), описанных с помощью математических формул. Файл векторного рисунка располагает сведениями о позициях точек и о линии, которая проходит по опорным точкам.

    За счет этого способа передачи графических данных, векторный чертеж можно масштабировать, увеличивая и уменьшая его. Кроме того, есть возможность перегруппировки примитивов и изменения их формы, чтобы создать из исходных объектов другие изображения.

    Незаменимость векторной графики проявляется:

    Применяется в  графических редакторах: Adobe Illustrator, Corel Draw и пр.

    Преимущества векторной графики над растровой:

    • При сравнительно несложной детализации изображения достигается небольшой размер файла.
    • Можно безгранично масштабировать, и при этом не терять качество.
    • Без потери качества также можно проводить перемещение, растягивание, вращение, группировку и пр.
    • Над объектами можно выполнять булевы преобразования – сложение, вычитание, дополнение, пересечение.
    • При разном масштабе изображения есть возможность управлять толщиной линий.

    Пример:

    На рисунке видны отличия при увеличении между графиками. Растровая картинка масштабируется плохо, при увеличении распадается на пиксели. А вот векторные изображения можно увеличивать безгранично, не теряя качества.

    Стоит отметить, что векторную графику можно с легкостью перевести в растровую. Другими словами, векторный чертеж можно преобразовать в растровую картинку необходимого разрешения, однако растровый рисунок перевести в вектор без потери качества практически невозможно.

    Также советуем просмотреть справочное видео ниже. Оно наглядное, поэтому даже если вы не знаете английский, вам должно быть понятно.

    Добавление векторной графики в веб-документ — Изучение веб-разработки

    Векторная графика очень полезна во многих случаях. Она имеет малые размеры файла и высокую масштабируемость – при увеличении масштаба пиксели не увеличиваются вместе с графикой. В данной статье мы покажем, как встраивать векторную графику на Вашу страницу.

    Примечание: Данная статья не научит вас векторной графике, а даст понимание что это и как её использовать в веб-документах.

    В веб-разработке вы будете сталкиваться с двумя типами изображений — растровым и векторным:

    • Растровое изображение задаётся сеткой пикселей — файл растрового изображения содержит информацию о расположении и цвете каждого пикселя. Среди популярных форматов изображений данного типа числятся Bitmap (.bmp), PNG (.png), JPEG (.jpg) и GIF (.gif)
    • Векторное изображение  определяется алгоритмом — файл векторного изображения содержит фигуры и правила, по которым компьютер  может вычислить как должно выглядеть изображение, когда выводится на экран.SVG формат позволяет нам создавать векторную графику для использования в веб-документах.

    Для демонстрации различий между типами изображений, давайте взглянем на пример. Вы можете найти данный пример на Github как vector-versus-raster.html — в нем демонстрируются два, на первый взгляд, одинаковых изображения, расположенных рядом друг с другом. Каждое из изображений представляет собой красную звезду с тенью. Различие их в том, что левое изображение имеет формат PNG, а правое — SVG.

    Различия становятся заметны, когда вы изменяете масштаб страницы — PNG изображение становится неровным (становятся видны пиксели), потому что оно содержит информацию о положении и цвете каждого пикселя. При увеличении каждый пиксель также увеличивается, охватывая несколько пикселей дисплея, поэтому становятся заметны «кирпичики». Векторное изображение продолжает выглядеть ровным и красивым, потому что фигуры, масштабируются совместно с ним. 

    Примечание: Оба изображения сверху имеют формат PNG — слева показано растровое изображение, справа условно показано векторное изображение. Напоминаем, что пример с реальными растровым и векторными изображениями находится по ссылке: vector-versus-raster.html !

    Более того, файлы векторных изображений намного меньше растровых, т.к. в них содержится алгоритмы построения вместо информации о каждом пикселе.

    SVG это язык на базе XML для описания векторных изображений. По сути это язык разметки, как и HTML, только содержащий множество различных элементов для определения фигур вашего изображения, а также параметров их отображения. SVG предназначен для разметки графики, а не содержимого. В простейшем случае,  вы можете использовать элементы для создания простых фигур, таких как <circle>(круг) и <rect>(прямоугольник). Более сложные SVG элементы включают <feColorMatrix> (en-US) (разложение цвета с использованием матрицы), <animate> (анимация частей вашего векторного изображения) и <mask> (en-US) (применение маски к изображению.)

    В качестве простого примера, следующий код создаёт круг и прямоугольник:

    <svg version="1.1"
         baseProfile="full"
        
         xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
      <rect fill="black" />
      <circle cx="150" cy="100" r="90" fill="blue" />
    </svg>

    В результате получается следующее:

    Исходя из примера выше, может показаться, что SVG легко создавать вручную. Да, простые SVG можно создавать, используя текстовый редактор, но в случае сложного изображения это становится сложным. Для создания SVG изображений используются редакторы векторной графики, такие как Inkscape или Illustrator. Данные приложения позволяют создавать различные изображения, используя множество графических инструментов, и создавать приближения фотографий (например опция Trace Bitmap feature приложения Inkscape.)

    Дополнительные преимущества SVG:

    • Текст в векторном изображении остаётся машинописным (то есть доступным для поисковика, что улучшает SEO).
    • SVG легко поддаются стилизации/программированию (scripting), потому что каждый компонент изображения может быть стилизован с помощью CSS или запрограммирован с помощью JavaScript.

    Так почему же тогда вообще используют растровые изображения, а не только SVG? Дело в том, что SVG имеет ряд недостатков:

    • SVG может очень быстро стать сложным в том смысле, что размер файла увеличивается; сложные SVG-изображения также создают большую вычислительную нагрузку на браузер.
    • SVG может быть сложнее создать, нежели растровое изображение, в зависимости от того, какое изображение необходимо создать.
    • не поддерживается старыми версиями браузеров, то есть не подойдёт для сайтов, поддерживающих Internet Explorer 8 или старее.

    В целом, растровая графика лучше подходит для сложных изображений, например, фотографий.

    В данном разделе мы рассмотрим различные варианты, с помощью которых можно добавить SVG векторную графику на веб-страницу.

    Быстрый путь:

    <img>

    Чтобы встроить SVG используя элемент <img>, вам просто нужно сослаться на него в атрибуте src, как и следовало ожидать. Вам понадобится атрибут height или width (или оба, если ваш SVG не имеет собственного соотношения сторон). Если вы ещё этого не делали, пожалуйста, прочтите Изображения в HTML.

    <img
        src="equilateral.svg"
        alt="triangle with all three sides equal"
       
        />
    Плюсы
    • Быстрый, знакомый синтаксис изображения со встроенным текстовым эквивалентом, доступным в атрибуте alt
    • Вы можете легко превратить изображение в гиперссылку, поместив <image> в элемент <a>.
    Минусы
    • Вы не можете изменять изображение с помощью JavaScript.
    • Если вы хотите управлять содержимым SVG с помощью CSS, вы должны использовать встроенные CSS стили в своём SVG коде. (Внешние таблицы стилей, вызываемые из файла SVG, не действуют.)
    • Вы не можете изменить стиль изображения с помощью псевдоклассов CSS (например :focus).

    Устранение неполадок и кросс-браузерная поддержка

    Для браузеров которые не поддерживают SVG (IE 8 и ниже, Android 2.3 и ниже), вы можете ссылаться на PNG или JPG в src атрибуте и использовать srcset атрибут (который распознают только последние браузеры) чтобы сослаться на SVG. В этом случае SVG будут загружаться только поддерживающими браузерами — старые же браузеры будут загружать PNG:

    <img src="equilateral.png" alt="triangle with equal sides" srcset="equilateral.svg">

    Также вы можете использовать SVG в качестве фоновых изображение CSS, как показано ниже. В приведённом коде ниже старые браузеры будут придерживаться PNG, который они понимают, тогда как новые браузеры будут загружать SVG:

    background: url("fallback.png") no-repeat center;
    background-image: url("image.svg");
    background-size: contain;

    Подобно методу <img>, описанному выше, вставка SVG с использованием фоновых изображений CSS означает, что SVG нельзя манипулировать при помощи JavaScript, и что SVG будет иметь те же ограничения, что и CSS.

    Если ваши SVG не отображаются вовсе, возможно, ваш сервер не настроен должным образом. Если проблема в этом, то данная статья укажет вам верное направление.

    Как включить SVG в ваш HTML код

    Вы можете открыть файл SVG в текстовом редакторе, скопировать этот код и вставить его в ваш HTML документ — такой приём иногда называют встраиванием SVG (SVG inline или inlining SVG). Убедитесь, что фрагмент вашего SVG кода начинается и заканчивается с тегов <svg></svg> (не включайте ничего, кроме них). Вот очень простой пример того, что вы можете вставить в ваш документ:

    <svg>
        <rect fill="green" />
    </svg>
    
    Плюсы
    • Вставка вашего SVG путём SVG inline позволяет сохранить HTTP запросы и, следовательно, может уменьшить время загрузки.
    • Вы можете присваивать class-ы и id элементам SVG и стилизовать их при помощи CSS, либо в пределах SVG, либо внутри SVG, либо там, где вы размещаете правила стиля CSS для вашего HTML документа. По факту вы можете использовать любой атрибут представления SVG как свойство CSS.
    • SVG inline единственный метод, который позволяет вам использовать CSS-взаимодействия (как :focus) и CSS-анимацию на вашем SVG изображении (даже в вашей обычной таблице стилей).
    • Вы можете разметить SVG как гиперссылку, обернув в элемент <a>.
    Минусы
    • Этот метод подходит, только если вы используете SVG лишь в одном месте. Дублирование делает обслуживание ресурсоёмким.
    • Дополнительный SVG код увеличивает размер вашего HTML файла.
    • Браузер не может кешировать встроенный SVG, так как он кеширует обычные изображения.
    • Вы можете добавить альтернативный вариант в элементе <foreignObject>, но браузеры поддерживающие SVG будут продолжать загружать все альтернативные изображения. Вы должны взвесить действительно стоит ли поддержка устаревших браузеров дополнительных накладных расходов (ресурсов).

    Как встраивать SVG при помощи <iframe> (en-US)

    Вы можете открывать ваши SVG изображения в браузере просто как веб-страницы. Таким образом встраивание SVG документа с помощью <iframe> выполняется как мы изучали ранее в главе От <object> к <iframe> — другие технологии внедрения.

    Вот краткий обзор:

    <iframe src="triangle.svg" sandbox>
        <img src="triangle.png" alt="Triangle with three unequal sides" />
    </iframe>

    Это — определённо не самый лучший метод для выбора:

    Минусы
    • Как вы можете видеть, у iframe-ов есть резервный механизм, но браузеры отображают резервный вариант только если они вообще не поддерживают iframe-ы.
    • Более того, до тех пор пока SVG и ваша текущая веб-страница имеют одинаковый origin, вы не можете использовать JavaScript на вашей основной веб-странице, чтобы манипулировать SVG.

    В этом разделе активного изучения мы бы хотели, чтобы вы просто попробовали поиграть с SVG. Ниже, в области Input, вы увидите, что мы уже предоставили некий пример для того, чтобы вы начали. А ещё вы можете посетить SVG Element Reference, чтобы узнать больше деталей о других игрушках, которые могут быть использованы в SVG, и тоже попробовать их. Этот раздел полностью посвящён практике ваших исследовательских навыков и вашему развлечению.

    Если Вы где-то застряли и ваш код не работает, вы всегда можете начать сначала, нажав кнопку Reset.

    Эта статья предоставила вам краткий обзор по тому, что такое векторная графика и SVG, почему полезно знать о них и как внедрять SVG в вашу веб-страницу. Эта статья не является полным руководством по изучению SVG, а всего лишь указатель, чтоб вы знали что такое SVG, на случай, если вы встретите его во время странствий по Сети. Так что не переживайте, если вы ещё не чувствуете себя экспертом в SVG. Ниже мы включили несколько ссылок, которые могут вам помочь, если вы хотите узнать больше о том, как это работает.

    В последней статье этого модуля мы будем исследовать адаптивные изображения в деталях, рассматривая инструменты HTML, которые позволяют делать ваши изображения так, чтоб они могли лучше работать на разных устройствах.

    Что такое растровые данные? —Справка | ArcGIS for Desktop

    В своей простейшей форме растр состоит из матрицы ячеек (или пикселей), организованных в строки и столбцы (или сетку), где каждая ячейка содержит значение, представляющее информацию, например температуру. Растры — это цифровые аэрофотоснимки, изображения со спутников, цифровые изображения или даже отсканированные карты.

    Данные, хранящиеся в растровом формате, представляют собой реальные явления:

    • Тематические данные (также известные как дискретные) представляют такие объекты, как данные о землепользовании или почвах.
    • Непрерывные данные представляют собой такие явления, как температура, высота над уровнем моря или спектральные данные, такие как спутниковые изображения и аэрофотоснимки.
    • Изображения включают отсканированные карты или рисунки и фотографии зданий.

    Тематические и непрерывные растры могут отображаться как слои данных вместе с другими географическими данными на вашей карте, но часто используются в качестве исходных данных для пространственного анализа с помощью дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst. Растры изображений часто используются в качестве атрибутов в таблицах — они могут отображаться вместе с вашими географическими данными и используются для передачи дополнительной информации об объектах карты.

    Узнайте больше о тематических и непрерывных данных

    Хотя структура растровых данных проста, она исключительно полезна для широкого круга приложений. В ГИС использование растровых данных подразделяется на четыре основные категории:

    • Растры в качестве базовых карт

      Обычно растровые данные в ГИС используются в качестве фонового изображения для других векторных слоев. Например, ортофотографии, отображаемые под другими слоями, дают пользователю карты уверенность в том, что слои карты пространственно выровнены и представляют реальные объекты, а также дополнительную информацию.Три основных источника растровых базовых карт — это ортофотопланы с аэрофотосъемки, спутниковые снимки и сканированные карты. Ниже представлен растр, используемый в качестве базовой карты для дорожных данных.

    • Растры как карты поверхности

      Растры хорошо подходят для представления данных, которые непрерывно меняются по ландшафту (поверхности). Они обеспечивают эффективный метод сохранения непрерывности как поверхности. Они также обеспечивают равномерное представление поверхностей. Значения высоты, измеренные от поверхности земли, являются наиболее распространенным применением карт поверхности, но другие значения, такие как осадки, температура, концентрация и плотность населения, также могут определять поверхности, которые можно пространственно анализировать.Приведенный ниже растр отображает высоту: зеленый цвет означает меньшую высоту, а красные, розовые и белые ячейки — большую высоту.

    • Растры как тематические карты

      Растры, представляющие тематические данные, могут быть получены путем анализа других данных. Распространенное приложение для анализа — это классификация спутниковых изображений по категориям земного покрова. По сути, это действие группирует значения мультиспектральных данных в классы (например, тип растительности) и присваивает категориальное значение. Тематические карты также могут быть результатом операций геообработки, которые объединяют данные из различных источников, например векторные, растровые и данные о местности.Например, вы можете обрабатывать данные с помощью модели геообработки, чтобы создать набор растровых данных, который отображает пригодность для определенного действия. Ниже приведен пример классифицированного набора растровых данных, показывающий землепользование.

    • Растры как атрибуты объекта

      Растры, используемые как атрибуты объекта, могут быть цифровыми фотографиями, отсканированными документами или отсканированными рисунками, относящимися к географическому объекту или местоположению. Слой участка мог отсканировать юридические документы, идентифицирующие последнюю транзакцию для этого участка, или слой, представляющий отверстия пещер, может иметь изображения фактических отверстий пещер, связанных с точечными объектами.Ниже приведено цифровое изображение большого старого дерева, которое можно использовать в качестве атрибута ландшафтного слоя, который может поддерживать город.

    Зачем хранить данные в виде растра?

    Иногда у вас нет возможности сохранить данные в виде растра; например, изображения доступны только в виде растра. Однако есть много других функций (например, точек) и измерений (например, дождя), которые можно сохранить как растровые или как пространственные (векторные) типы данных.

    Преимущества хранения данных в виде растра:

    • Простая структура данных — матрица ячеек со значениями, представляющими координаты и иногда связанными с таблицей атрибутов
    • Мощный формат для расширенного пространственного и статистического анализа
    • Возможность представлять непрерывные поверхности и выполнять анализ поверхностей
    • Возможность единообразного хранения точек, линий, многоугольников и поверхностей
    • Возможность быстрого наложения сложных наборов данных

    Есть и другие соображения по хранению ваших данных в виде растр, который может убедить вас использовать вариант хранения на основе векторов.Например:

    Подробнее о представлении пространственных объектов в наборе растровых данных

    Общие характеристики растровых данных

    В наборах растровых данных каждая ячейка (также известная как пиксель) имеет значение. Значения ячеек представляют явление, отображаемое набором растровых данных, такое как категория, величина, высота или спектральное значение. Категория может быть классом землепользования, например пастбищами, лесами или дорогами. Величина может отражать силу тяжести, шумовое загрязнение или процент осадков.Высота (расстояние) может представлять высоту поверхности над средним уровнем моря, которая может использоваться для получения свойств уклона, аспекта и водораздела. Спектральные значения используются в спутниковых изображениях и аэрофотосъемке для представления коэффициента отражения света и цвета.

    Значения ячеек могут быть положительными или отрицательными, целыми или с плавающей запятой. Целочисленные значения лучше всего использовать для представления категориальных (дискретных) данных, а значения с плавающей запятой — для представления непрерывных поверхностей. Дополнительные сведения о дискретных и непрерывных данных см. В разделе Дискретные и непрерывные данные.Ячейки также могут иметь значение NoData для обозначения отсутствия данных. Для получения информации о NoData см. NoData в наборах растровых данных.

    Растры хранятся в виде упорядоченного списка значений ячеек, например 80, 74, 62, 45, 45, 34 и т. Д.

    Площадь (или поверхность), представленная каждой ячейкой, имеет одинаковую ширину и высоту и является равной частью всей поверхности, представленной растром. Например, растр, представляющий высоту (то есть цифровая модель высоты), может охватывать площадь в 100 квадратных километров.Если бы в этом растре было 100 ячеек, каждая ячейка представляла бы 1 квадратный километр одинаковой ширины и высоты (то есть 1 км x 1 км).

    Размер ячеек может быть настолько большим или малым, насколько это необходимо для представления поверхности, передаваемой набором растровых данных, и пространственных объектов на поверхности, например квадратный километр, квадратный фут или даже квадратный сантиметр. Размер ячейки определяет, насколько грубыми или точными будут отображаться узоры или объекты в растре. Чем меньше размер ячейки, тем более плавным и детальным будет растр.Однако чем больше количество ячеек, тем больше времени потребуется на обработку, и это увеличит потребность в пространстве для хранения. Если размер ячейки слишком велик, информация может быть потеряна или тонкие узоры могут быть скрыты. Например, если размер ячейки больше ширины дороги, эта дорога может не существовать в наборе растровых данных. На схеме ниже вы можете увидеть, как этот простой полигональный объект будет представлен набором растровых данных с различными размерами ячеек.

    Расположение каждой ячейки определяется строкой или столбцом в растровой матрице.По сути, матрица представлена ​​декартовой системой координат, в которой строки матрицы параллельны оси x, а столбцы — оси y декартовой плоскости. Значения строк и столбцов начинаются с 0. В приведенном ниже примере, если растр находится в системе координат проекции Универсальной поперечной проекции Меркатора (UTM) и имеет размер ячейки 100, расположение ячейки в точке 5,1 будет 300 500 восточной долготы, 5 900 600 северной широты. .

    Узнайте о преобразовании набора растровых данных

    Часто требуется указать экстент растра.Экстент определяется координатами верхней, нижней, левой и правой сторон прямоугольной области, покрытой растром, как показано ниже.

    Связанные темы

    Оставить отзыв по этой теме?

    Введение в растровые данные — Введение в геопространственные концепции

    Обзор

    Обучение: 15 мин.
    Упражнения: 10 мин.

    Вопросы
    • Какой формат мне следует использовать для представления моих данных?

    • Какие основные типы данных используются для представления геопространственных данных?

    • Каковы основные атрибуты растровых данных?

    Цели
    • Опишите разницу между растровыми и векторными данными.

    • Опишите сильные и слабые стороны хранения данных в растровом формате.

    • Различайте непрерывные и категориальные растровые данные и идентифицируйте типы наборов данных, которые будут храниться в каждом формате.

    Этот эпизод знакомит с двумя основными типами геопространственных данные: растры и векторы. Кратко представив эти типы данных, этот выпуск посвящен растровым данным, описывая некоторые основные функции и типы растровых данных.

    Двумя основными типами геопространственных данных являются растровые. и векторные данные. Растровые данные хранятся в виде сетки значений, которые отображаются на карта в пикселях. Значение каждого пикселя представляет собой область на поверхности Земли. Структуры векторных данных представляют собой определенные функции на Поверхность Земли и назначить атрибуты этим функциям. Структуры векторных данных Подробнее об этом в следующем выпуске.

    The R для растровых и векторных данных урок будет сосредоточен на том, как работать как с растром, так и с вектором наборы данных, поэтому важно, чтобы мы понимали основные структуры этих типов данных и типы данных что они могут быть использованы для представления.

    О растровых данных

    Растровые данные — это любые пиксельные (или сеточные) данные, с которыми связан каждый пиксель. с конкретным географическим положением. Значение пикселя может быть непрерывный (например, высота) или категориальный (например, землепользование). Если это звучит знакомо, это потому, что эта структура данных очень распространена: это то, как представляем любое цифровое изображение. Геопространственный растр отличается только из цифровой фотографии в том смысле, что она сопровождается пространственной информацией который связывает данные с определенным местом.Это включает экстент растра и размер ячейки, количество строк и столбцов и его система координат (или CRS).

    Источник: Национальная сеть экологических обсерваторий (NEON)

    Некоторые примеры непрерывных растров включают:

    1. Карты осадков.
    2. Карты высоты деревьев, полученные на основе данных LiDAR.
    3. Значения высоты для региона.

    Карта высот Гарвардского леса, полученная с помощью датчика NEON AOP LiDAR. ниже.Высота на этой карте представлена ​​как непрерывная числовая переменная. Легенда показывает непрерывный диапазон значений в данных от 300 до 420 метров.

    Некоторые растры содержат категориальные данные, где каждый пиксель представляет собой дискретный класс, такой как тип почвенного покрова (например, «лес» или «пастбище»), а не постоянное значение, такое как высота или температура. Некоторые примеры засекреченных карты включают:

    1. Карты растительного покрова / землепользования.
    2. Карты высот деревьев, классифицируемые как короткие, средние и высокие деревья.
    3. Карты высот, классифицируемые как низкие, средние и высокие.

    На карте выше показаны прилегающие Соединенные Штаты с земельным покровом как категориальный данные. Каждый цвет представляет собой отдельную категорию почвенного покрова. (Источник: Homer, C.G., et al. al., 2015, Завершение Национальной базы данных о земном покрове 2011 года для совпадающие Соединенные Штаты — представляют собой десятилетие изменения земного покрова Информация. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, v. 81, no. 5, стр. 345-354)

    На карте выше показаны данные о высоте поля NEON Harvard Forest. сайт.Мы будем работать с данными с этого сайта позже в ходе семинара. На этой карте данные о высоте (непрерывная переменная) разделены вверх по категориям, чтобы получить категориальный растр.

    Преимущества и недостатки

    Вместе с соседом обсудите потенциальные преимущества и Недостатки хранения данных в растровом формате. Добавьте свой идеи для Etherpad. Инструктор обсудит и добавить любые моменты, которые не были затронуты в небольшой группе обсуждения.

    Решение

    Растровые данные имеют несколько важных преимуществ:

    • представление непрерывных поверхностей
    • потенциально очень высокий уровень детализации
    • Данные
    • «невзвешены» по всему экстенту — геометрия не неявно выделить особенности
    • Вычисления по ячейкам могут быть очень быстрыми и эффективными

    Обратные стороны растровых данных:

    • файлы очень большого размера по мере уменьшения размера ячейки
    • популярных в настоящее время форматов плохо встраивают метаданные (подробнее об этом позже!)
    • может быть сложно представить сложную информацию

    Важные атрибуты растровых данных

    Протяженность

    Пространственный экстент — это географическая область, которую покрывают растровые данные.Пространственный экстент пространственного объекта R представляет географическую границу или место, которое является самым дальним на север, юг, восток и запад. Другими словами, степень представляет собой общий географический охват пространственного объекта.

    (Источник изображения: Национальная сеть экологических обсерваторий (NEON))

    Вызов экстента

    На изображении выше пунктирные рамки вокруг каждого набора объектов похоже, подразумевает, что три объекта имеют одинаковую протяженность.Это точный? Если нет, то какие объекты имеют разную протяженность?

    Решение

    Линии и полигональные объекты имеют одинаковую протяженность. Степень для объект точек меньше в вертикальном направлении, чем два других, потому что на линии y = 8 нет точек.

    Разрешение

    Разрешение растра представляет площадь на земле, которую каждый пиксель растровых покрытий. Изображение ниже иллюстрирует эффект изменений в разрешении.

    (Источник: Национальная сеть экологических обсерваторий (NEON))

    Формат растровых данных для этого семинара

    Растровые данные могут быть разных форматов. Для этого семинара мы будем использовать формат GeoTIFF с расширением .tif . В файле .tif хранятся метаданные. или атрибуты файла в виде встроенных тегов tif . Например, ваша камера может хранить тег, который описывает марку и модель камеры или дату фото было сделано при сохранении .tif . GeoTIFF — это стандартное изображение .tif . формат с дополнительной пространственной (пространственной) информацией, встроенной в файл как теги. Эти теги должны включать следующие метаданные растра:

    1. Размер
    2. Разрешение
    3. Система координат (CRS) — мы представим эту концепцию в более поздний эпизод
    4. значений, представляющих отсутствующие данные ( NoDataValue ) — мы представим это концепция на более позднем уроке.

    Мы обсудим эти атрибуты более подробно позже. урок.В этом уроке мы также узнаем, как использовать R для извлечения атрибутов растра. из файла GeoTIFF.

    Дополнительные ресурсы по формату

    .tif

    Многополосные растровые данные

    Растр может содержать один или несколько каналов. Один тип многополосного растра набор данных, который знаком многим из нас, — это цвет изображение. Базовое цветное изображение состоит из трех полос: красной, зеленой и синей. Каждый полоса представляет собой свет, отраженный от красных, зеленых или синих частей то электромагнитный спектр.Яркость пикселей для каждой полосы, когда составлен создает цвета, которые мы видим на изображении.

    (Источник: Национальная сеть экологических обсерваторий (NEON).)

    Мы можем построить каждую полосу многополосного изображения индивидуально.

    Или мы можем объединить все три полосы вместе, чтобы получить цветное изображение.

    В многополосном наборе данных растры всегда будут иметь одинаковый экстент, разрешение и CRS.

    Другие типы многополосных растровых данных

    Многоканальные растровые данные также могут содержать:

    1. Временной ряд: одна и та же переменная в той же области во времени.Мы будем работать с данными временных рядов в растровых данных временных рядов в эпизоде ​​R.
    2. Мульти- или гиперспектральные изображения: растров изображений, содержащих 4 или больше (мультиспектральные) или более 10-15 (гиперспектральные) диапазоны. Мы не будем работать с данными этого типа на этом семинаре, но вы можете ознакомьтесь с навыками NEON Data Спектроскопия изображений HDF5 в R учебное пособие, если вам интересно работать с кубами гиперспектральных данных.

    Ключевые моменты

    • Растровые данные — это пиксельные данные, в которых каждый пиксель связан с определенным местоположением.

    • Растровые данные всегда имеют экстент и разрешение.

    • Экстент — это географическая область, покрытая растром.

    • Разрешение — это область, покрываемая каждым пикселем растра.

    Vector vs Raster: в чем разница между типами пространственных данных ГИС?

    Какие типы данных ГИС существуют?

    Пространственные данные наблюдений сосредоточены на местах.

    Каждый дом, каждое дерево, каждый город имеют свои уникальные координаты широты и долготы.

    Двумя основными типами пространственных данных являются векторные и растровые данные в ГИС. Но в чем разница между растровыми и векторными данными?

    Когда нам следует использовать растр, а когда — векторные функции? Узнайте больше о часто используемых моделях пространственных данных.

    Векторные модели представляют собой точки, линии и многоугольники.

    Векторные данные — это , а не , состоящие из сетки пикселей.Вместо этого векторная графика состоит из вершин и путей.

    Три основных типа символов для векторных данных — это точки, линии и многоугольники (области). Поскольку картографы используют эти символы для обозначения объектов реального мира на картах, им часто приходится принимать решение на основе уровня детализации карты.

    Точки — координаты XY

    Векторные точки — это просто координаты XY. Как правило, это широта и долгота с пространственной системой отсчета.

    Когда объекты слишком малы для представления в виде полигонов, используются точки. Например, вы не можете увидеть границы города в глобальном масштабе. В этом случае карты часто используют точки для отображения городов.

    Линии соединяют вершины

    Векторные линии соединяют каждую вершину путями. По сути, вы соединяете точки в заданном порядке, и получается векторная линия , каждая точка которой представляет вершину.

    Линии обычно представляют собой линейные объекты.Например, на картах реки, дороги и трубопроводы показаны в виде векторных линий. Часто на более загруженных магистралях есть более толстые полосы, чем на заброшенных дорогах.

    С другой стороны, сети представляют собой линейные наборы данных, но они часто считаются разными. Это связано с тем, что линейные сети являются топологически связными элементами. Они состоят из развязок и поворотов с возможностью подключения.

    Если вам нужно найти оптимальный маршрут с использованием сети транспортных линий, он будет следовать установленным правилам. Например, он может ограничивать повороты и движение на улицах с односторонним движением.

    Полигоны соединяют вершины и замыкают путь

    Когда вы соединяете набор вершин в определенном порядке и закрываете его, это теперь объект с векторным полигоном . При создании многоугольника первая и последняя пары координат совпадают.

    Картографы используют многоугольники, чтобы показать границы, и все они имеют площадь. Например, площадь здания составляет квадратный метр, а у сельскохозяйственных полей — площадь посевных площадей.

    Типы растров: дискретные и непрерывные

    Растровые данные состоят из пикселей (также называемых ячейками сетки).Обычно они расположены на правильном расстоянии друг от друга и имеют квадратную форму, но это не обязательно. Растры часто выглядят пиксельными, потому что каждый пиксель имеет собственное значение или класс.

    Например:

    Каждое значение пикселя на спутниковом изображении имеет значение красного, зеленого и синего цветов. В качестве альтернативы каждое значение на карте высот представляет определенную высоту. Это может быть что угодно, от дождя до растительного покрова.

    Растровые модели удобны для хранения постоянно меняющихся данных. Например, поверхности высот, температура и загрязнение свинцом.

    Модели растровых данных делятся на 2 категории — дискретные и непрерывные.

    Дискретные растры имеют разные значения

    Дискретные растры имеют отдельные темы или категории. Например, одна ячейка сетки представляет класс земного покрова или тип почвы.

    На дискретной растровой карте земельного покрова / использования вы можете выделить каждый тематический класс. Каждый класс можно отдельно определить, где он начинается и где заканчивается. Другими словами, каждая ячейка земного покрова может быть определена и заполняет всю площадь ячейки.

    Дискретные данные обычно состоят из целых чисел для представления классов. Например, значение 1 может представлять городские районы, значение 2 — лес и так далее.

    Непрерывные растры имеют постепенное изменение

    Непрерывные растры (недискретные) представляют собой ячейки сетки с постепенно изменяющимися данными, такими как высота, температура или аэрофотоснимок.

    Непрерывная растровая поверхность может быть получена из фиксированной точки регистрации . Например, в цифровых моделях рельефа в качестве точки регистрации используется уровень моря.Каждая ячейка представляет собой значение выше или ниже уровня моря. В качестве другого примера значения ячеек аспекта имеют фиксированные направления, такие как север, восток, юг или запад.

    Явления могут постепенно изменяться вдоль непрерывного растра от определенного источника . Растр, изображающий разлив нефти, может показать, как жидкость переходит от высокой концентрации к низкой. В источнике разлива нефти концентрация выше и распространяется наружу с уменьшающимися значениями в зависимости от расстояния.

    Преимущества и недостатки векторных данных

    Каковы преимущества использования векторных данных?

    Поскольку векторные данные имеют вершины и пути, это означает, что графический вывод обычно более эстетичен. Кроме того, это обеспечивает более высокую географическую точность, поскольку данные не зависят от размера сетки.

    Правила топологии могут помочь в обеспечении целостности данных с помощью векторных моделей данных. Мало того, сетевой анализ и операции близости используют векторные структуры данных.

    Каковы недостатки использования векторных данных?

    Непрерывные данные плохо хранятся и отображаются в виде векторов. Если вы хотите отображать непрерывные данные в виде вектора, это потребует существенного обобщения.

    Хотя топология полезна для векторных данных, она часто требует интенсивной обработки. Любые изменения функции требуют обновления топологии. Алгоритмы векторной обработки сложны, обладая множеством функций.

    Знаете ли вы?
    Модель данных спагетти

    Модель данных спагетти была одной из первых концептуальных моделей, добавляющих структуру к объектам в ГИС.Это была простая модель ГИС, в которой линии могут пересекаться без пересечения или топология без атрибутов.

    В чем преимущества растра?

    Растровая сетка — это модель данных для спутниковых данных и других данных дистанционного зондирования. Для положения растра понять размер ячеек просто.

    Алгебра карт с растровыми данными обычно выполняется быстро и легко. В целом количественный анализ интуитивно понятен с использованием дискретных или непрерывных растров.

    Какие недостатки у растра?

    Поскольку размер ячейки влияет на качество графики, она может иметь пиксельный вид.Чтобы проиллюстрировать, линейные объекты и пути трудно отобразить.

    Вы не можете создавать наборы сетевых данных или выполнять правила топологии для растров. Кроме того, у вас нет гибкости с таблицами атрибутов растровых данных.

    Наборы растровых данных могут стать потенциально очень большими, поскольку они записывают значения для каждой ячейки изображения. По мере увеличения разрешения размер ячейки уменьшается. Но это происходит за счет скорости обработки и хранения данных.

    Вектор против растра: типы пространственных данных

    Не всегда ясно, какой тип пространственных данных следует использовать для своих карт.

    В конце концов, все сводится к тому, как картограф концептуализирует объект на своей карте.

    • Хотите работать с пикселями или координатами? Растровые данные работают с пикселями. Векторные данные состоят из координат.
    • Каков масштаб вашей карты? Vectors позволяет масштабировать объекты до размеров рекламного щита. Но вы не получите такой гибкости с растровыми данными
    • .
    • Есть ли у вас ограничения на размер файла? Размер растрового файла может быть больше по сравнению с наборами векторных данных с тем же явлением и площадью.

    Структуры пространственных данных

    Типы пространственных данных предоставляют информацию, необходимую компьютеру для восстановления пространственных данных в цифровой форме.

    В растровом мире у нас есть ячейки сетки, представляющие реальные объекты. В векторном мире у нас есть точки, линии и многоугольники, состоящие из вершин и путей.

    Как векторные, так и растровые данные имеют свои преимущества и недостатки.

    Но не переживайте:

    Потому что вы можете конвертировать вектор в растр.И наоборот.

    Есть что добавить? Дайте мне знать, оставив комментарий ниже.

    Растровые данные

    Цели: Разберитесь, что такое растровые данные и как их можно использовать в ГИС.
    Ключевые слова: Растр, пиксель, дистанционное зондирование, спутник, изображение, географическая привязка

    Обзор

    В предыдущих разделах мы более подробно рассмотрели векторные данные.Хотя вектор объекты используют геометрию (точки, полилинии и полигоны) для представления реальных В мире растровые данные используют другой подход. Растры состоят из матрицы пикселей (также называемых ячейками), каждый из которых содержит значение, представляющее условия для области, покрытой этой ячейкой (см. figure_raster). В этой теме мы собираемся более подробно рассмотреть растровые данные, когда они будут полезны, а когда имеет смысл использовать векторные данные.

    Рисунок Растр 1:

    Набор растровых данных состоит из строк (бегущих по горизонтали) и столбцов (бегущих строк). вниз) пикселей (также называемых ячейками).Каждый пиксель представляет географический области, а значение в этом пикселе представляет некоторую характеристику этого область, край.

    Детали растра

    Растровые данные используются в приложении ГИС, когда мы хотим отобразить информацию, которая непрерывна по площади и не может быть легко разделена на векторные объекты. Когда мы познакомили вас с векторными данными, мы показали вам изображение в figure_landscape. Точечные, полилинейные и полигональные объекты хорошо подходят для представления некоторых объектов на этот пейзаж, такой как деревья, дороги и следы строений.Другие функции на Пейзаж может быть сложнее изобразить с помощью векторных объектов. Например Показанные луга имеют множество вариаций цвета и плотности покрытия. Это было бы достаточно просто создать один многоугольник вокруг каждого пастбища, но много информации о пастбищах будет потеряно в процессе упрощение пространственных объектов до одного многоугольника. Это потому, что когда вы даете значения атрибутов векторного объекта, они применяются ко всему объекту, поэтому векторы не очень хороши для представления неоднородных объектов (полностью то же самое) во всем.Другой подход, который вы могли бы использовать, — оцифровать каждый маленький вариация цвета травы и покрова в виде отдельного многоугольника. Проблема с этим подход заключается в том, что для создания хорошего векторный набор данных.

    Рисунок Пейзаж 1:

    Некоторые объекты ландшафта легко представить в виде точек, полилиний и многоугольники (например, деревья, дороги, дома). В других случаях это может быть сложно. Для пример, как бы вы изобразили луга? Как многоугольники? Что насчет вариации цвета вы можете увидеть в траве? Когда вы пытаетесь представить большие области с постоянно меняющимися значениями, растровые данные могут быть лучше выбор.

    Использование растровых данных — решение этих проблем. Многие люди используют растровые данные как фон , который будет использоваться за векторными слоями, чтобы придать больше смысла к векторной информации. Человеческий глаз очень хорошо интерпретирует изображения и поэтому использование изображения за векторными слоями дает карты с гораздо большим смыслом. Растровые данные подходят не только для изображений, отображающих поверхность реального мира (например, спутниковые изображения и аэрофотоснимки), они также хороши для представления большего количества абстрактные идеи.Например, растры можно использовать для отображения тенденций выпадения осадков в течение области, или изобразить пожарную опасность на ландшафте. В таких приложениях каждая ячейка в растре представляет другое значение, например риск возгорания на весах от одного до десяти.

    Пример, показывающий разницу между изображением, полученным со спутника. и тот, который показывает рассчитанные значения, можно увидеть в figure_raster_types.

    Типы растровых фигур 1:

    Растровые изображения с истинным цветом (слева) полезны, поскольку они обеспечивают много деталей которые трудно запечатлеть как векторные объекты, но их легко увидеть, глядя на растровое изображение.Растровые данные также могут быть не фотографическими данными, например растровыми. слой, показанный справа, который показывает рассчитанную среднюю минимальную температуру в Западном мысе в марте месяце.

    Географическая привязка

    Географическая привязка — это процесс определения точного местоположения на поверхности земли. был создан набор изображений или растровых данных. Эта позиционная информация сохраняется с цифровой версией аэрофотоснимка. Когда приложение ГИС открывает фото, он использует информацию о местоположении, чтобы гарантировать, что фотография появится в правильное место на карте.Обычно эта позиционная информация состоит из координата для верхнего левого пикселя изображения, размер каждого пикселя в X направление, размер каждого пикселя в направлении Y и размер (если есть) на при котором изображение поворачивается. Имея эти несколько фрагментов информации, ГИС приложение может гарантировать, что растровые данные отображаются в правильном месте. В информация о географической привязке растра часто предоставляется в небольшом текстовом файле сопровождающий растр.

    Источники растровых данных

    Растровые данные можно получить несколькими способами.Два наиболее распространенных способа: аэрофотосъемка и спутниковые снимки. В аэрофотосъемке самолет пролетает над областью с установленной под ней камерой. Фотографии затем импортировано в компьютер и привязано к местности. Спутниковые снимки создаются, когда спутники, вращающиеся вокруг Земли, направляют специальные цифровые камеры на Землю а затем сфотографируйте участок земли, над которым они проезжают. Как только изображение был взят, он отправлен обратно на землю с помощью радиосигналов на специальный прием станции, подобные показанной на рисунке figure_csir_station.Процесс захвата растровых данных из самолет или спутник называется дистанционного зондирования .

    Рисунок CSIR Station 1:

    Центр спутниковых приложений CSIR в Хартебишуке недалеко от Йоханнесбурга. Специальные антенны отслеживают спутники, когда они проходят над головой, и загружают изображения с помощью радиоволн.

    В других случаях можно вычислить растровые данные. Например, страховая компания может взять отчеты о преступлениях полиции и создать растровую карту страны, показывающую насколько высока вероятность преступности в каждом районе.Метеорологи (люди, изучающие погодные условия) могут сгенерировать растр на уровне провинции, показывающий средняя температура, осадки и направление ветра с использованием данных, собранных из погоды станции (см. рисунок_csir_station). В этих случаях они часто используют растр. методы анализа, такие как интерполяция (которую мы описываем в теме Пространственный анализ (интерполяция) ).

    Иногда растровые данные создаются из векторных данных, потому что владельцы данных хотят делиться данными в удобном формате.Например, компания с дорогой, Наборы железнодорожных, кадастровых и других векторных данных могут выбрать создание растровой версии этих наборов данных, чтобы сотрудники могли просматривать эти наборы данных в веб-браузере. Обычно это полезно только в том случае, если атрибуты, о которых нужно знать пользователям, могут быть представлены на карте метками или символами. Если пользователю нужно посмотреть в таблице атрибутов для данных, предоставление их в растровом формате может быть плохим выбор, потому что растровые слои обычно не имеют связанных данных атрибутов с ними.

    Пространственное разрешение

    Каждый растровый слой в ГИС имеет пиксели (ячейки) фиксированного размера, определяющие его Пространственное разрешение. Это становится очевидным, когда вы смотрите на изображение в небольшом масштаб (см. figure_raster_small_scale), а затем увеличить масштаб (см. figure_raster_large_scale).

    Рисунок Растр Масштаб 1:

    Этот спутниковый снимок выглядит неплохо при малом масштабе …

    Рисунок Растр Масштаб 2:

    …но при просмотре в большом масштабе можно увидеть отдельные пиксели, которые изображение состоит из.

    Несколько факторов определяют пространственное разрешение изображения. Для дистанционного зондирования данных, пространственное разрешение обычно определяется возможностями сенсора раньше снимал изображение. Например, спутники SPOT5 могут делать снимки, где каждый размер пикселя составляет 10 м х 10 м. Другие спутники, например MODIS, делают снимки только на 500 м x 500 м на пиксель. В аэрофотосъемке используются пиксели размером 50 x 50 см. не редкость.Изображения с размером пикселя, покрывающим небольшую площадь, называются «высотой ». разрешение ‘изображений, потому что на нем можно различить высокую степень детализации на изображении. Изображения с размером пикселя, покрывающим большую площадь, называются « low разрешение ‘изображений, поскольку в изображениях мало деталей.

    В растровых данных, вычисленных с помощью пространственного анализа (например, карта осадков, которую мы упоминалось ранее), пространственная плотность информации, используемая для создания растра обычно определяет пространственное разрешение.Например, если вы хотите создать карта среднего количества осадков с высоким разрешением, в идеале вам понадобится много погоды станции в непосредственной близости друг от друга.

    Одна из основных вещей, о которых нужно знать при съемке растров с высоким пространственным разрешение — это требования к хранилищу. Представьте себе растр размером 3 x 3 пикселя, каждый из которых содержит число, представляющее среднее количество осадков. Чтобы хранить все информации, содержащейся в растре, вам нужно будет сохранить 9 чисел в память компьютера. А теперь представьте, что вам нужен растровый слой для всего ЮАР с пикселями 1 км x 1 км.Южная Африка составляет около 1 219 090 км 2 . Это означает, что вашему компьютеру потребуется хранить на жестком диске более миллиона номеров. диск, чтобы хранить всю информацию. Уменьшение размера пикселя приведет к значительно увеличить объем необходимого хранилища.

    Иногда использование низкого пространственного разрешения полезно, когда вы хотите работать с большие площади и не заинтересованы в детальном рассмотрении какой-либо одной области. Карты облаков, которые вы видите в прогнозе погоды, являются примером этого — это полезно видеть облака по всей стране.Приближение к одному конкретному Облако в высоком разрешении мало что расскажет о предстоящей погоде!

    С другой стороны, использование растровых данных с низким разрешением может быть проблематичным, если вы интересует небольшой регион, потому что вы, вероятно, не сможете разобрать индивидуальные особенности с изображения.

    Спектральное разрешение

    Если вы делаете цветную фотографию цифровой камерой или фотоаппаратом на мобильном телефоне, камера использует электронные датчики для обнаружения красного, зеленого и синего света.Когда изображение отображается на экране или распечатывается, красный, зеленый и синий (RGB) информация объединяется, чтобы показать вам изображение, которое могут интерпретировать ваши глаза. Пока информация все еще находится в цифровом формате, эта информация RGB сохраняется отдельным цветом полосы .

    В то время как наши глаза могут видеть только длины волн RGB, электронные датчики в камерах способны определять длины волн, недоступные нашим глазам. Конечно в руке камеры, наверное, нет смысла записывать информацию с невидимого части спектра, поскольку большинство людей просто хотят смотреть на фотографии своих собака или что у тебя.Растровые изображения, содержащие данные для невидимых частей световой спектр часто называют мультиспектральными изображениями. В ГИС запись невидимых частей спектра может быть очень полезной. Например, Измерение инфракрасного света может быть полезно при идентификации водоемов.

    Поскольку изображения, содержащие несколько полос света, очень полезны в ГИС, растровые данные часто предоставляются в виде многополосных изображений. Каждая полоса на изображении вроде отдельный слой. ГИС объединит три полосы и отобразит их как красный, зеленый и синий, чтобы человеческий глаз мог их видеть.Количество полос в Растровое изображение обозначается как его спектральное разрешение .

    Если изображение состоит только из одной полосы, его часто называют изображением в оттенках серого . К изображениям в градациях серого вы можете применить ложную окраску, чтобы значения в пикселях более очевидны. Изображения с ложной окраской часто называются псевдоцветными изображениями .

    Преобразование растров в векторные

    В нашем обсуждении векторных данных мы объяснили, что часто растровые данные используются как фоновый слой, который затем используется в качестве основы, на которой могут быть оцифрованный.

    Другой подход — использовать передовые компьютерные программы для автоматического извлечения векторные функции из изображений. Некоторые объекты, например дороги, отображаются на изображении как внезапное изменение цвета соседних пикселей. Компьютерная программа ищет такой цвет меняется и в результате создает векторные объекты. Этот вид функциональность обычно доступна только в очень специализированных (и часто дорогих) Программное обеспечение ГИС.

    Преобразование вектора в растр

    Иногда бывает полезно преобразовать векторные данные в растровые.Один побочный эффект это данные атрибутов (то есть атрибуты, связанные с исходным векторные данные) будут потеряны при преобразовании. Имея векторы преобразованный в растровый формат может быть полезен, если вы хотите предоставить данные ГИС для пользователей, не являющихся пользователями ГИС. В более простых растровых форматах человек, которому вы даете растр, изображение, чтобы можно было просто просмотреть его как изображение на своем компьютере без необходимости специальное программное обеспечение ГИС.

    Анализ растра

    Существует множество аналитических инструментов, которые можно запускать на растровых данных, которые нельзя использовать с векторными данными.Например, растры можно использовать для моделирования воды. течь по поверхности земли. Эта информация может использоваться для расчета, где водоразделы и сети водотоков существуют в зависимости от местности.

    Растровые данные также часто используются в сельском и лесном хозяйстве для управления урожаем. производство. Например, сделав снимок земли фермера со спутника, вы можете определить участки, где растения плохо растут, а затем использовать эту информацию вносить больше удобрений только на пораженные участки. Лесники используют растровые данные чтобы оценить, сколько древесины можно вырубить с участка.

    Растровые данные также очень важны для борьбы со стихийными бедствиями. Анализ цифровых Модели высот (вид растра, в котором каждый пиксель содержит высоту над уровень моря) затем можно использовать для определения участков, которые могут быть затоплены. Затем это можно использовать для нацеливания усилий по спасению и оказанию помощи на районы, где это возможно. нужно больше всего.

    Общие проблемы / сведения, о которых следует знать

    Как мы уже упоминали, растровые данные с высоким разрешением могут потребовать больших объем памяти компьютера.

    Что мы узнали?

    Давайте завершим то, что мы рассмотрели в этом листе:

    • Растровые данные представляют собой сетку стандартного размера пикселей.
    • Растровые данные хорошо подходят для отображения постоянно меняющейся информации.
    • Размер пикселей в растре определяет его пространственное разрешение .
    • Растровые изображения могут содержать одну или несколько полос , каждая из которых покрывает одно и то же пространственное изображение. область, но содержащая другую информацию.
    • Когда растровые данные содержат полосы из разных частей электромагнитного спектра, их называют мультиспектральных изображений .
    • Три полосы многоспектрального изображения могут отображаться красным цветом, Зеленый и синий, чтобы мы могли их видеть.
    • Изображения с одной полосой называются изображениями в оттенках серого.
    • Однополосные изображения в градациях серого могут отображаться ГИС в псевдоцвете.
    • Растровые изображения могут занимать много места на диске.

    Теперь попробуйте!

    Вот несколько идей, которые вы можете попробовать со своими учащимися:

    • Обсудите с учащимися, в каких ситуациях вы бы использовали растровые данные и в котором вы бы использовали векторные данные.
    • Попросите учащихся создать растровую карту вашей школы с использованием прозрачных материалов формата A4. листы с нанесенными на них линиями сетки. Наложите прозрачные пленки на топографический лист или аэрофотоснимок вашей школы. Теперь позвольте каждому учащемуся или группе цветов учащихся в ячейках, которые представляют определенный тип функции e.грамм. здание, детская площадка, спортивная площадка, деревья, пешеходные дорожки и т. д. Когда все они готово, наложите все листы вместе и посмотрите, получится ли растр отображение вашей школы на карте. Какие типы функций работали хорошо, когда в виде растров? Как ваш выбор размера ячейки повлиял на ваши способности для представления различных типов функций?

    Кое-что задуматься

    Если у вас нет компьютера, вы можете понимать растровые данные с помощью пера. и бумага. Нарисуйте на листе бумаги сетку из квадратов, изображающую ваш футбол. поле.Заполните сетку числами, представляющими значения травяного покрова на вашем футбольное поле. Если патч пустой, присвойте ячейке значение 0. Если патч смешанные голый и закрытый, присвойте ему значение 1. Если область полностью покрыта с травой, присвойте ему значение 2. Теперь используйте цветные карандаши, чтобы раскрасить ячейки. исходя из их ценностей. Покрасьте ячейки со значением 2 темно-зеленым. Значение 1 должно получить окрашен в светло-зеленый цвет, а значение 0 — в коричневый. Когда вы закончите, вы должны получить растровую карту вашего футбольного поля!

    Дополнительная литература

    Книга :

    • Чанг, Кан-Цунг (2006).Введение в географические информационные системы. 3-й Версия. Макгроу Хилл. ISBN: 0070658986
    • ДеМерс, Майкл Н. (2005). Основы географических информационных систем. 3-й Версия. Вайли. ISBN: 9814126195

    Веб-сайт: http://en.wikipedia.org/wiki/GIS#Raster

    Руководство пользователя QGIS также содержит более подробную информацию о работе с растром. данные в QGIS.

    Что дальше?

    В следующем разделе мы более подробно рассмотрим топологию , чтобы увидеть как взаимосвязь между векторными объектами может быть использована для обеспечения наилучших данных качество.

    Растровая графика — что это такое, общие форматы и когда их использовать

    Растровая графика — это изображение, созданное из тысяч пикселей.

    Это довольно легко заметить, но вам нужно будет вытащить увеличительное стекло. Увеличьте изображение — особенно там, где один цвет контрастирует с другим — и посмотрите на линии.

    Если изображение неровное и блочное, вероятно, это растровая графика.

    1. Битовая информация о растрах

    Растровое изображение, также известное как растровая графика, использует тысячи крошечных пикселей, называемых битами.Биты образуют узнаваемый образ. На большинстве изображений отдельные пиксели и пиксельный график не видны. Однако при увеличении или изменении размера изображения пиксели становятся видимыми.

    Пикселизация — это термин, используемый для описания изображения, размер которого был изменен так, чтобы точечные пиксели стали видимыми. Каждый бит изображения имеет один цвет.

    Растровое изображение изображения 1280 x 720 содержит 1280 бит в ширину и 720 бит в высоту. Подумайте о миллиметровой бумаге, каждый квадрат на графике — это один бит.График будет иметь 1280 квадратов в ширину и 720 квадратов в высоту.

    2. Общие форматы растровых файлов

    Форматы файлов — это самый простой способ отличить растровые файлы. Они будут сохранены в одном из следующих форматов:

    • .gif (формат обмена графическими данными)
    • .jpg (Joint Photographic Experts Group)
    • .png (Portable Network Graphics)
    • .psd (Photoshop Document)
    • .tiff (формат файла изображения тега)

    Это два формата файлов, которые используют как векторную, так и растровую графику для создания универсального файла:

    • .pdf (Portable Document Format)
    • .eps (Encapsulated PostScript)

    3. Растровая графика и векторная графика

    Файлы цифровой графики бывают двух основных форм: растровые и векторные.

    Векторная графика создается из линий и кривых (контуров), а не из пикселей. Они отлично подходят для создания логотипов и шрифтов. Почему? Потому что как бы вы ни увеличивали изображение, оно никогда не становится пиксельным. По сути, у вас всегда будут плавные линии.

    (источник)

    Растровая графика создается из пикселей.Когда вы расширяете свое изображение, вы расширяете эти пиксельные блоки. Вот почему изображение становится размытым, если сделать его слишком большим.

    1. Когда вы делаете дизайн с фотографиями

    Многие ниши требуют реалистичных фотографий. Такие отрасли, как путешествия и кулинария / рецепты, полагаются на фотографии, чтобы помочь превратить посетителей в клиентов.

    Туристические веб-сайты используют реалистичные и экзотические фотографии, чтобы привлечь клиентов к покупке туристических путевок. Векторная графика не имела бы такого эффекта.Растровая графика более реалистична.

    Рестораны используют улучшенные изображения реальной еды, чтобы привлечь клиентов. Компьютерный гамбургер просто не справится со своей задачей.

    Предприятия розничной торговли и электронной коммерции должны использовать реальные фотографии товаров, чтобы покупатели точно знали, чего ожидать при заказе через Интернет.

    В таких отраслях, как путешествия, еда и розничная торговля, нет замены аутентичным фотографиям.

    2. Когда вы разрабатываете для Интернета

    Растровая графика может быть более привлекательной для фона.Растровая графика имеет более мягкие края и глубину цвета. Мягкие размытые линии выделяют передний край и текст.

    Растровый фон включает текстуру дерева, океан и скалы. Эти типы фона выглядят реалистично и визуально более привлекательны.

    Размер фона обычно соответствует размеру и не требует масштабирования. Поэтому растровая графика — отличный вариант для фона.

    3. Когда вы манипулируете изображениями

    Растровая графика позволяет применять к изображениям специальные эффекты, такие как размытие, тень, растушевка и свечение.

    • Эффекты размытия могут помочь смягчить линии или фон изображения. Это может помочь сделать ваше изображение ярким.
    • Тень придает объектам эффект приподнятости. Под объектом с примененным эффектом появляется тень.
    • Перо заставляет объекты казаться окрашенными или окрашенными аэрографом.
    • Glow добавляет тень вокруг всего фона изображения по сравнению с тем, что находится под одним углом (падающая тень).

    Есть много других специальных эффектов, которые могут добавить художественности вашим изображениям.Растровые эффекты помогают дизайнерам продемонстрировать свои творческие способности.

    Нам понравилось изучать эту тему вместе с вами. Хотите продолжать? Выберите один из этих связанных терминов, чтобы прочитать следующее:

    A. Градиент [gray-dee-uh nt], существительное:

    В качестве идеального перехода воспользуйтесь этим определением градиентов. Вы узнаете, как использовать их в современном дизайне… Прочитать полное определение »

    B. Скевоморфизм [skyoo-uh-mawrf-siz-uh m], существительное:

    Apple научила нас простоте эффективного дизайна с помощью этой ностальгической техники … Прочитать полное определение »

    C.Векторная графика [vek-ter graf-iks], существительное:

    Этот файл масштабируемого изображения является фаворитом по многим причинам, особенно если вы иллюстратор… Читать полное определение »

    Определение растровой графики

    Большинство изображений, которые вы видите на экране компьютера, представляют собой растровую графику. Изображения в Интернете и фотографии, которые вы импортируете с цифровой камеры, представляют собой растровую графику. Они состоят из сетки пикселей, обычно называемой растровым изображением. Чем больше изображение, тем больше места на диске займет файл изображения.Например, для изображения 640 x 480 требуется, чтобы информация была сохранена для 307 200 пикселей, в то время как изображение 3072 x 2048 (с 6,3-мегапиксельной цифровой камеры) должно хранить информацию для колоссальных 6 291 456 пикселей.

    Поскольку растровая графика требует хранения большого количества информации, для больших растровых изображений требуются файлы большого размера. К счастью, существует несколько алгоритмов сжатия изображений, которые помогают уменьшить эти размеры файлов. JPEG и GIF являются наиболее распространенными форматами сжатых изображений в Интернете, но доступны несколько других типов сжатия изображений.

    Растровая графика обычно может быть уменьшена без потери качества, но при увеличении растрового изображения оно выглядит блочным и «пиксельным». По этой причине векторная графика часто используется для определенных изображений, таких как логотипы компаний, которые необходимо масштабировать до разных размеров.

    Расширения файлов: .BMP, .TIF, .GIF, .JPG

    TechTerms — Компьютерный словарь технических терминов

    Эта страница содержит техническое определение растровой графики. Он объясняет в компьютерной терминологии, что означает растровая графика, и является одним из многих терминов о форматах файлов в словаре TechTerms.

    Все определения на веб-сайте TechTerms составлены так, чтобы быть технически точными, но также простыми для понимания. Если вы сочтете это определение растровой графики полезным, вы можете сослаться на него, используя приведенные выше ссылки для цитирования. Если вы считаете, что термин следует обновить или добавить в словарь TechTerms, отправьте электронное письмо в TechTerms!

    Подпишитесь на рассылку TechTerms, чтобы получать избранные термины и тесты прямо в свой почтовый ящик. Вы можете получать электронную почту ежедневно или еженедельно.

    Подписаться

    моделей растровых данных

    Набор растровых данных — это тот же тип изображения, который создается при записи изображения цифровой камерой. Модели растровых данных используются для представления широкого спектра явлений, включая непрерывные данные, такие как температура поверхности или высота над уровнем моря. Растры также используются для представления тематических данных (также известных как дискретные или категориальные), которые показывают такие особенности, как данные о землепользовании или классе почвы. Все растровые изображения состоят из тысяч (или миллионов) отдельных «элементов изображения» или пикселей.Когда вы увеличиваете цифровое изображение, вы начинаете видеть каждый отдельный пиксель, составляющий изображение. В случае аэрофотоснимков или спутниковых изображений каждый из этих пикселей содержит число, которое представляет количество света (на определенной длине волны), которое было записано камерой и теперь отображается на мониторе компьютера.

    Типы растровых данных

    Растры могут отображать самые разные данные. Данные могут быть непрерывными или категориальными.

    Непрерывные данные:


    • Высота
    • Температуры
    • Осадки
    • Отражение (свет)

    Категориальные данные:

    • Тип земельного покрова
    • Тип почвы
    • Тип растительности

    Цифровые номера

    Значение отдельной ячейки растрового файла известно как цифровое число ( DN) или значение пикселей .Цифровое число или значение пикселя может представлять широкий спектр данных. Это включает категорию / класс, величину, высоту или спектральное значение. Категории могут представлять классы земного покрова, такие как лес или развитый. Величина может представлять температуру или осадки. Высота (или расстояние) может представлять высоту поверхности над уровнем моря (цифровая модель возвышения). Спектральные значения используются в спутниковых изображениях и аэрофотосъемке для представления коэффициента отражения света и цвета. Например, значения пикселей на цифровой фотографии представляют количество света, который отражается от поверхности и попадает на датчик камеры.Интенсивность или количество света для каждого цвета или длины волны в каждом пикселе записывается в виде числа. В черно-белых изображениях это обычно записывается как значение в диапазоне от 0 до 255. Пиксели с низкими значениями выглядят темными, а пиксели с высокими значениями — ярче. Это отображение по умолчанию для всех растровых данных.

    Значения ячеек могут быть положительными или отрицательными, целыми числами или числами с плавающей запятой. Целочисленные значения лучше всего использовать для представления категориальных (дискретных) данных, а значения с плавающей запятой — для представления непрерывных поверхностей.Ячейкам также может быть присвоено значение NoData, чтобы представить отсутствие данных в этом месте.

    Форматы растровых файлов

    Доступны сотни различных форматов растровых файлов. Какие из них вы будете использовать, определит, может ли файл поддерживать пространственную привязку и сможет ли программное обеспечение, которое вы используете, открывать и обрабатывать файл.

    Следующие форматы растровых файлов являются наиболее распространенными и рекомендуются для пространственных данных:

    • ENVI (.dat)
    • Представьте (.IMG)
    • TIF (GeoTIFF)

    Следующие форматы также используются для растровых данных в ГИС, поскольку они могут иметь пространственную привязку. Однако рекомендуется конвертировать данные в этих форматах в DAT, TIFF или IMG, если вы собираетесь использовать их в рамках долгосрочного проекта.

    • JPG
    • Мистер Сид
    • БИЛ
    • BIP
    • BSQ
    • DEM

    Следующие форматы обычно не рекомендуются для геопространственных данных:

    Примечание: Esri указала, что они не будут поддерживать формат «ESRI GRID» в будущем, поэтому это не рекомендуется.

    Таблицы атрибутов растра

    Растры со значениями пикселей, представляющими класс или категорию, будут содержать таблицу атрибутов. Значения пикселей ячейки часто соответствуют названному классу или категории (например, типу почвы или земному покрову). Когда создается таблица атрибутов растра, в таблице создаются три поля по умолчанию: OID, VALUE и COUNT. Редактировать содержимое этих полей невозможно. ObjectID (OID) — это уникальный системный идентификатор объекта для каждой строки в таблице.ЗНАЧЕНИЕ — это список каждого уникального значения ячейки в наборах растровых данных (в сетке это целое число). COUNT представляет количество ячеек в наборе растровых данных со значением ячейки в столбце VALUE. Могут быть добавлены дополнительные столбцы, такие как имя класса, коды и т. Д. Растры, представляющие непрерывные данные, обычно не имеют таблиц атрибутов.

    Исследование растровых данных

    Пиксели — это, по сути, просто цифровое число или значение, которое отображается на мониторе. Цифровая модель рельефа (ЦМР) содержит одно значение на пиксель, что делает ее похожей на «черно-белую фотографию» или «изображение в оттенках серого».Хотя по умолчанию используется оттенок серого, для отображения одних и тех же данных можно использовать несколько различных цветовых схем. Важно отметить, что при изменении цветовых схем (или цветовых палитр) в таких программах, как ENVI или ArcGIS, исходные данные остаются неизменными.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *