栅格数据空间分析之二什么是栅格数据

上一篇文章我们从地图代数运算说起，让大家对栅格数据的空间分析有个感官的认识。那么什么是栅格数据，栅格数据如何表示自然界中地理实体和地理现象的呢？

1、  栅格数据模型：

栅格数据模型将地理空间划分成若干行、若干列，称为一个像元阵列，其最小单元称为像元或像素，每个像元的位置由行列号确定，通过单元格中的值记录这一位置属于何种地理实体或记录某一主题要素在这个位置上的数值。栅格数据的基本结构如下：

栅格单元：栅格数据网格基本单元的大小，对栅格数据的分辨率和计算精度起关键作用。比如一个栅格单元大小是1*1，那么一个栅格单元代表1平方米，其分辨率也是1米。栅格单元越小，影像分辨率越高，对地物的表示越精致。

下面说一下整数型栅格单元和浮点型栅格单元

1.1 、整数型栅格

具有整数型栅格单元值得栅格数据用来存储各种所谓的离散数据或分类数据，这种数据集描述了一种现象或存在于栅格单元所在位置的对象。看一下两个概念：

类型区（zone）：由在空间上数值相同的相连接或不连接的单元格组成；

区域（region ：由空间上数值相同哦一组相邻的单元格构成。为了表示一个要素，类型区可能由多个区域构成。

注意点：栅格单元的邻域定义不同，类型区也可能不同。

1.2、浮点值得栅格

 具有浮点栅格单元值的栅格用于存储所谓的连续数据，这样的数据也可能指定为非离散数据、域数据或者曲面数据。这些数字都以某种允许使用有意义的数字和交大范围的格式来进行存储，一个特定的栅格单元相比栅格中其他任意一个栅格单元都具有不同的值。因此不存在类型区和区域的概念，通常情况下也存在属性表。

2、  栅格数据对地理实体的表示

1)        点：为一个像元

2)        线：在一定方向上连接成串的相邻像元集合。

3)        面：聚集在一起的相邻像元集合。

 

3、  栅格单元的取值

每个像元属性只能取一个值，实际上一个栅格可能对应几种不同属性值，如何取值？

1)        中心点法：取位于栅格中心的属性值为该栅格的属性值。

2)        面积占优法：栅格单元属性值为面积最大者。

3)        重要性法：取重要的属性值为栅格属性值。用于具有特殊意义的较小地物。

4)        长度占优法：每个栅格单元的值由该栅格中线段最长的实体的属性来确定。

 

4、  栅格数据和矢量数据的区别

栅格数据既能表示离散的地理实体，也能表示连续的地理实体，相比较而言，其非常适合于空间连续数据，如高程、温度、气象、环境。其余矢量的主要区别如下：

5、栅格数据的尺度

MAUP问题（可塑性面积单元问题）在栅格数据同样存在。因为，栅格数据是通过栅格单元的属性值来表示地理实体和地理现象。尺度越大，对地理现象的表示越精细，尺度小时，由于一个栅格单元代表很大的面积，就有可能对地理实体和地理现象造成一定的扭曲。这也就是为什么分辨率低的遥感影像，不太容易对地物进行分类的原因。

转载自：https://blog.csdn.net/sprintwater/article/details/9146683