82
MODELO RASTER PAULA DANIELA MEDINA CAMARGO YENNIFER YULIETH MORALES HOLGUIN GEOMATICA

Expo Modelo Raster

Embed Size (px)

DESCRIPTION

modelo raster caracteristicas

Citation preview

Presentacin de PowerPoint

MODELO RASTERPAULA DANIELA MEDINA CAMARGO

YENNIFER YULIETH MORALES HOLGUIN

GEOMATICAHISTORIA La estructura espacial del modelo raster

A principios de los aos cincuenta del pasado siglo, se empezaron a utilizar ordenadores para analizar datos meteorolgicos, con el objeto de dibujar, de forma automtica, mapas de temperaturas y presiones. En el fondo, este procedimiento implicaba un nuevo tipo de objetos cartogrficos que hacan extensibles los tradicionales puntos, lneas y polgonos (objetos discretos) a la descripcin de superficies de carcter continuo.

DEFINICIN:

El modelo raster o de teselado constituye una codificacin de los datos geogrficos, en la que se representa el valor medio o ms representativo de una porcin regular del territorio en una porcin equivalente y escalada en el mapa digital; las porciones del territorio y su representacin digital suelen constituir una malla regular de cuadrilteros (generalmente cuadrados).

Su codificacin se realiza a travs de:

una escala de clasesvalor medio de luminancia del rea seleccionada como el valor del punto central de rea seleccionada valor mximo de la porcin de espacio escogido, etc.

PRINCIPIOS BASICOS:

Tamao de la celda:Celdas por rea de unidadTamao de la celdaResolucin espacial

Bandas de raster:se conforma por dos colores: la escala de grises en el multiband raster datased o mapa a color en el RGB composite.

Representacin de entidades:Celda representa entidad o fenmeno predominante en el rea

Datos continuos y discretos:

Para varios objetos los limites se pueden representar y modelar como continuos o discretos.

Datos continuos: datos que se encuentran distribuidos de forma continua en cualquier lugar del a superficie terrestre.

Datos discretos: los raster discretos proceden de una esquematizacin o discretizacion del fenmeno estudiado de acuerdo a un criterio.

Zonas y regiones:Dos o mas celdas con el mismo valor pertenecen a la misma zona.

Cada grupo de celdas conectadas en una zona se considera una regin. Una zona que consta de un nico grupo de celdas conectadas tiene solamente una regin.

Tabla de atributos:Los datos raster que contienen tablas de atributos suelen tener valores de celdas que representan o definen una clase, un grupo, una categora o una pertenencia.

Formatos de archivos y tipos de datos:

Tipo de datos: pertenece al tipo de valores almacenados en el raster, como entero con signo, entero sin signo o punto flotante.

Imgenes de satlite o raster espectrales.Modelos digitales del terreno.Raster temticos.Fotografa convencional (podra incluirse dentro del primer grupo)

Datos ASCII: los datos se almacenan formando la estructura de la malla o consecutivos, en formato de texto plano. Son fciles de leer por cualquier programa, pero su almacenamiento requiere mucho espacio.

Datos binarios: los datos se almacenan en formato binario; todos los datos, sean grandes o pequeos ocupan lo mismo (siempre teniendo en cuenta las limitaciones del tamao numrico) . Los datos se almacenan consecutivamente.

Mtodos de representacin de datos raster:

Extendido: muestra valores de celdas rster continuos a lo largo de una rampa gradual de colores.

Composicin RGB: permite combinar bandas como compuestos rojo, verde y azul

Clasificado: utiliza con una capa raster de banda nica. El mtodo clasificado muestra rasteres temticos al agrupar los valores de celda en clases.

Valores nicos: utiliza para mostrar cada valor individualmente en la capa raster.

Color diferenciado: cuando desee visualizar los valores del dataset raster utilizando un color aleatorio. Este renderizador es similar al renderizador valores nicos , pero es mas eficaz cuando hay un numero grande de valores nicos , puesto que no tiene que calcular cuantos valores nicos existen.

Procesamiento y anlisis:

Entrada de datos en el modeloEn un SIG raster se puede incorporar la informacin analgica contenida en mapas y en planos en soporte papel por medio de barredores pticos o escner; la informacin digital puede incorporarse directamente de ficheros en formato raster o convertirse a partir de ficheros en formato vectorial mediante procedimientos de rasterizacin; tambin es posible utilizar imgenes de satlite en formato digital para su tratamiento y anlisis en un sistema raster.

Captura de datos por medio de barredores pticosIntensidad luminosa registrada mediante sensor ptico que diferencia numero de pixeles.

Imagen de satliteSensores remotos registran en formato digital radiacin emitida por la superficie de la tierra.

HERRAMIENTAS DE ANALISIS EN LA VENTANA, ANALISIS DE IMAGEN

Contiene un conjunto de herramientas que permiten tratar y analizar la imagen de acuerdo al fin que se quiera.

TRABAJAR CON FUNCIONESLas funciones le permiten a la persona o al software definir el procesamiento que se aplicara a uno o mas rasteres.

Las funciones se pueden aplicar a varios rasteres (o imgenes), incluyendo:Capas de dataset de rasterDatasets de mosaicoRasteres dentro de datasets de mosaicoCapas de servicio de imgenes

ORTORRECTIFICAREs el proceso de extender la imagen para que coincida con la exactitud espacial de un mapa al considerar la ubicacin, la elevacin y la informacin del sensor.

GEORREFERENCIARAl realizar una georeferenciacion de datos raster, se define una ubicacin mediante coordenadas de mapa y se asigna el sistema de coordenadas del marco de datos, dicha georeferenciacion permite visualizar los datos, consultarlos y analizarlos con otros datos geogrficos. Los datos raster se obtienen comnmente al escanear mapas o recopilar fotografas areas e imgenes de satlites.

La georeferenciacion se puede hacer de un raster a:

Un vector, otro raster, georeferenciar un raster automticamente e introduciendo coordenadas (x, y) especificas.

TRANSFORMARUna transformacin de geodatos es el modelo matemtico que transforma geomtricamente los pixeles. Define como se transformaran los pixeles cuando se muestren o accedan asi como tambin la referencia espacial de salida del dataset raster despus de que se aplica la transformacin (rectificada).

MEDICION DE IMAGENEn cuanto a la medicin de imgenes la ventana de anlisis de la imagen proporciona 4 aspectos relevantes para tratar dicho inters los cuales son:Hacer mediciones desde las imgenes.Medicin de distancia o largo de una imagen.Medicin de la ubicacin de un punto en una imagen.Obtencin de medidas de altura de la imagen.

REALIZAR MOSAICOSUn mosaico es una combinacuion o fusin de dos o mas imgenes, por ejemplo en En ArcGIS puede crear un nico dataset raster a partir de varios datasets raster disponindolos en forma de mosaico.

ERRORES EN LOS CALCULOSUso incorrecto de maysculas.Inadecuado uso de parntesis en los operadores boleanos y relacionales.

TIPOS DE VARIABLESLos datos que constituyen un fichero raster pueden pertenecer a dos tipos generales de variables: variables cualitativasVariables cuantitativas.

VARIABLES CUANTITATIVASLas variables cuantitativas se representarn dentro de un fichero raster como una discretizacin de una variable continua, en la que al punto central de cada pixel o tesela de la malla, se le otorga el valor de la variable, que se establece como nico para todo el pixel.Ejemplos de este tipo de variables son la altura, precipitacin, temperatura, pendientes, etc.VARIABLES CUALITATIVASLas variables cualitativas dentro del fichero raster se almacenan como valores numricos, cada uno de estos valores son asociados a una clase de la variable; el significado cuantitativo del valor asignado solamente es para la representacin, este valor ha perdido todo significado de orden y cantidad, siempre que tratemos con variables nominales. Ejemplos de este tipo de variables son la litologa, vegetacin, usos del suelo, tipos de suelo, etc.

ESCALAS DE MEDICINLa escala de un modelo raster depende de la resolucin espacial del mismo. La escala est dada por la cantidad de terreno que se representar en una celda o pixel. La escala es la proporcin o relacin entre una distancia o rea en un mapa (o imagen) y la correspondiente distancia o rea sobre el terreno.

ESTRUCTURAS DE ALMACENAMIENTOLos datos raster varan dependiendo del programa que los tratar o del formato utilizado para su almacenamiento. Los programas de tratamiento SIG suelen utilizar uno o dos ficheros generalmente. OPERACIONES RASTEROperaciones focales

Operaciones locales

Operaciones zonales

Operadores globalesOperadores distancia euclidianaOperador distancia ponderadaOperador entidad ms cercana

METODOS DE RECUPERACION DE DATOS RASTERMTODOS BASADOS EN CONSULTAS A MAPAS

Estos mtodos han sido desarrollados tomando como punto de partida el conocido Lenguaje Estructurado de Consultas (SQL, por sus siglas en ingles). MTODOS BASADOS EN LA EXTRACCIN DE OBJETOS EN MAPAS TOPOGRFICOS

Dicha extraccin se hace en mapas topogrficos digitalizados los cuales son obtenidos a partir de imgenes aereas, satelitales, y de la rasterizacin de datos espaciales en formato vectorial. METODOS DE ANALISIS DE DATOSMTODO DE RECLASIFICACIN DE MAPASTcnica de generalizacin utilizada para reasignar valores en una capa de entrada raster como pueden ser la posicin, el valor, la forma, el tamao, la medida de los pixel, el grado de contigidad, y as crear una nueva capa de datos.Ejemplo: Reclasificacin de mapasReclasificacin de un DEM en 5 intervalos de altura del terreno.

SUPERPOSICION Operaciones entre los mismos pixeles de diferentes capas fuente.La superposicin de mapas es una operacin local que se realiza a partir de dos o ms mapas fuente.

Superposicin topolgicaCrea nuevas capas de informacin mediante la superposicin de dos capas de entrada, combinndose la informacin de las capas de entrada para crear nuevas capas de salida.Superposicin lgicaLos valores de los mapas fuente se pueden combinarse por medio de operaciones aritmticas o utilizando condiciones lgicas, lo que da lugar a la diferenciacin de dos tipos de superposicin de mapas: Es una operacin a travs de la que se trata de localizar las zonas donde se cumplen unas determinadas condiciones lgicas, como es una superposicin lgica los mapas fuente deben ser binarios .EjemploUn constructor puede tener inters de identificar reas aptas desde el punto de vista fsico para la edificacin de viviendas, para lo que contempla dos condiciones: 1. que el terreno sea lo suficientemente resistente. Para lo cual se considera que de las litologas existentes en la zona (arcillas, calizas, margas y yesos) son adecuadas para la construccin las tres primeras. 2. que la pendiente no sea excesiva , por lo que se consideran aptas las que no superen el 15%.Mediante operaciones de reclasificacin la variable cualitativa litologa y la variable cuantitativa pendiente son convertidas en variables dicotmicas , para as formar un mapa fuente binario.Para la variable litologa se consideran aptas las 3,11 y 14 por lo que se les asignara el cdigo 1 y a las no aptas (5 y 9) se les asignara el cdigo 0 .

Para la variable pendiente se agrupan los valores de la pendiente en intervalos, designando el cdigo 1 (apto) para los intervalos donde la pendiente sea menor al 15 % y el cdigo 0 (no apto) donde la pendiente sea mayor al 15%.

Finalmente mediante la superposicin de ambas capas de informacin, el sistema debe ser capaz de determinar dnde se cumplen ambos condicionantes. En la superposicin lgica se utilizan las operaciones de lgica booleana: El Y (AND) lgico y el O (OR) lgico. Y lgico: Se trata de identificar las zonas en las que se cumplen ambas condiciones. En tal caso la operacin de superposicin se lleva a cabo multiplicando los valores de las dos capas de informacin celda a celda. El resultado es una tercera capa de informacin en la que muestran el valor 1, las celdas dnde se cumplen las dos condiciones y el valor 0, las celdas donde no se cumplen ninguna de las dos o slo se cumple una. O lgico: Se trata de identificar las zonas donde se cumple alguna de las dos condiciones. Entonces la superposicin se lleva a cabo sumando los valores de las dos capas de informacin celda a celda. La capa resultante mostrar el valor 2 dnde se cumplan ambas condiciones, el 1 donde slo se cumpla una de ellas y el 0 dnde no se cumpla ninguna. Para el ejemplo anterior

Suponiendo que para construir fuera suficiente con que se cumpliera alguna de las dos condiciones del ejemplo anterior . Superposicin aritmticaEn la superposicin aritmtica se trata de combinar dos o ms capas de informacin, celda a celda, mediante una ecuacin matemtica. En estas ecuaciones puede incluirse cualquier tipo de operacin matemtica: suma, resta, multiplicacin, divisin, races, potencias, funciones trigonomtricas... El resultado de superponer dos coberturas raster es una tercera cobertura de igual tamao de pxel que las dos primeras, que incorpora la informacin de ambos pixeles. Ambas coberturas se supone que deben tener el mismo cdigo y tamao de pixel.Como ConclusinDistancia y conectividadEste tema hace referencia a la bsqueda de vecinos, se analiza el problema del calculo de distancias entre los pixeles, los anlisis de proximidad , y la determinacin del camino ms corto y las barreras.DISTANCIA : La medida de las distancias puede realizarse como el espacio que separa dos puntos.Teorema de Pitgoras o distancia eucldea (proyectada): la ecuacin en este caso es:

Para el clculo de la distancia en los modelos raster las distancias se puede calcular de dos formas diferentes, con resultados distintos:

Nmero de pixeles que separa dos puntos (solamente coincide con la distancia euclidea si la distancia se calcula en una sola fila o columna). Este mtodo crea un problema en los clculos no alineados, ya que la distancia entre pixeles es distinta horizontalmente y verticalmente respecto a la diagonal. En los anlisis del medio fsico (as como en otros como el desplazamiento de medios informticos Internet) se utiliza el concepto de coste como medida de la distancia.Costes monetarios: En este caso la distancia es ponderada en el coste econmico de llegar de un punto a otro, considerando el consumo de todos los elementos que intervienen en el desplazamiento. Costes fsicos: Se mide el desgaste fsico que supone el desplazarse desde un punto a otro. Costes ecolgicos: Se mide el impacto que supone la construccin de una infraestructura, actuacin paisajstica o uso del territorio sobre una zona y sus contiguas. Costes sociales: Se mide la perdida o ganancia de compensaciones sociales sobre la actuacin en una porcin concreta del territorio.CONECTIVIDAD :La conectividad de los pixeles se establece como la mxima proximidad entre un pixel central y sus vecinos ms inmediatos y constituye la base del filtrado de coberturas en funcin de los vecinos ms prximos.

Vecindad extendida se refiere al nmero de pixeles a los que se encuentra una localizacin determinada y la distancia que los separa .

La proximidad de un pixel a otro de referencia se medir como la distancia que les separa, ya sea de forma eucldea o por el nmero de pixeles que les separan.VECINDADEs un mtodo de anlisis de datos en un SIG. Especialmente importante cuando una situacin requiere el anlisis de relacionesentrelugares, ms que para interpretar las caractersticas en ubicacionesindividuales. Al centro de la vecindad generalmente se le llamacelda de referenciay sus vecinos (las celdas que lo rodean) son los que forman lavecindad.

ALGEBRA DE MAPASEs el conjunto de tcnicas y procedimientos que, operando sobre una o varias capas en formato rster, nos permite obtener informacin derivada, generalmente en forma de nuevas capas de datos. Algunas de sus formas son empleadas en muchos paquetes de SIG como: GRASSERDAS ArcMap Spatialy Analyst ArcGIS Spatial Analyst, Arclnfo GRID. OPERADORES

Las caractersticas funcionales de un SIG basado en el lenguaje de modelamiento mediante lgebra de Mapas son los mismos operadores con los que operamos la mayora de dominios de modelamiento.

FUNCIONES ESPACIALESLas funciones espaciales son operaciones de SIG de alto orden construidas de uno o ms operadores simples de los anteriormente mencionados y designados para proveer un vehculo para la implementacin del modelo. Las funciones estn agrupadas en: locales, focales, de bloque, zonales y globales.FUNCIONES LOCALESSon aquellas operaciones que se aplican pxel por pxel ,el valor resultante para una localizacin dada es funcin exclusivamente de lo que se encuentra en dicha localizacin, no depende de otras localizaciones.

Una funcin de tipo local puede ser tambin aplicada sin necesidad de tener una serie de capas, sino con una nica capa de partida. Por ejemplo, un cambio de unidades es una funcin local, ya que cada uno de los valores expresados en las unidades de destino solo depende del valor expresado en las unidades de origen en cada propia celda.

Con las funciones locales tambin se puede dar la generacin de nuevas capas desde cero, es decir, sin basarnos en los valores de ninguna capa previa. Por ejemplo, el tomar de la capa origen solo su extensin y tamao de celda, pero los valores son generados sin basarse en los existentes en ella.

Cuando las funciones locales se aplican a varias capas, la forma de combinar estas es muy variable , por lo que se pueden usar varios operadores:

Operadores aritmticos. Para formar expresiones con las distintas capas.

Operadores lgicos. Pueden tomarse los valores de las capas como valores booleanos (1 o 0, verdadero o falso), o aplicar expresiones lgicas de tipopertenece al conjuntou operadores de comparacin, entre otros.

Parmetros estadsticos. Por ejemplo, el valor mayor de entre las todas las capas, el cdigo de la capa donde aparece ese valor mayor, o el numero de capas con valores iguales a uno dado. EjemploPartiendo de una capa de usos de suelo y una de tipos de suelo, podemos obtener una nueva clasificacin que combine ambas.

Otro uso de funciones locales es el caso de la creacin de mscaras, que nos permiten restringir la informacin de la capa a una parte concreta de la misma.Para realizar el recorte, la capa que define la zona de inters contiene valor 1 en las celdas interiores y el valor de sin datos correspondiente en las exteriores. Al multiplicarlo por el modelo digital del terreno, el resultado es la propia elevacin en las interiores, y el valor de sin datos en las exteriores, ya que una de las capas no tiene datos suficientes para poder generar otro resultado.

FUNCIONES DE VECINDADEstas toman en cuenta los valores digitales dentro de una distancia definida de cada celda para asignar un valor de esa posicin en un nuevo raster. Estas operaciones tambin se denominan operaciones focales y pueden determinar un mnimo, mximo, densidad, promedio, suma, etc., en base al anlisis de los valores digitales de los pxeles vecinos a una celda determinada. Dentro de estas funciones se encuentran tambin operaciones como pendiente, aspecto.

las funciones focales no se aplican sobre varias capas, ya que la informacin necesaria se extrae de la vecindad de cada celda, dentro de la propia capa de partida.

Algunos tipos de ventana de anlisis.Con los valores de las celdas contenidas en la ventana de anlisis pueden realizarse operaciones muy diversas, entre las que cabe citar las siguientes:

Clculo de descriptores estadsticos. Los ms habituales son la media, la mediana, los valores extremos o el rango de valores. Para el caso de valores discretos, son comunes parmetros como el nmero de clases (nmero de celdas con distinto valor) dentro de la ventana de anlisis.

Combinaciones lineales. De acuerdo con expresiones de la siguiente forma:

Operaciones matemticas de forma general. No necesariamente combinaciones lineales, tambin se pueden aplicar operadores ms complejos a los valores de la ventana.

Clasificaciones. En funcin de la configuracin de los valores dentro de la ventana clasifican la celda en una serie de posibles grupos, de acuerdo con unas reglas definidas. El resultado es una capa de informacin discreta, frente a las anteriores que producen capas continuas. Un ejemplo de esto lo encontramos la clasificacin de formas de terreno.Este grupo de ecuaciones se conocen comoconvoluciones, y son la base para una larga serie de procedimientos muy comunes en el tratamiento de imgenes digitales.

Las operaciones en bloque son una variacin de las operaciones de vecindad. La diferencia radica en que stas operan en el raster por bloques, y cuando la operacin en un bloque de tamao m x n concluye, un nuevo grupo de celdas es analizado sin tomar en cuenta las celdas que fueron analizadas previamente. Las operaciones en bloque no cambian la resolucin. Funciones en bloque

Funciones zonalesLas funciones de anlisis zonal analizan los valores de todas las celdas asociadas a una misma clase cada para obtener el valor resultante. Se necesita, por tanto, una capa de apoyo que contenga la pertenencia de cada celda a una u otra clase, ya que la utilizacin de una celda en el anlisis no se establece por posicin, como en los casos anteriores, sino por valor.

La definicin del conjunto de celdas relacionadas con una dada puede realizarse de dos formas distintas:Todas las celdas con el mismo valor que la celda problema, conectadas por contigidad con esta.Todas las celdas con el mismo valor que la celda problema presentes en la capa, con independencia de su conexin.

Funciones globalesLas funciones globales son aquellas que utilizan todo el set de datos o raster para la obtencin del resultado. Por su forma de operar, no generan exclusivamente nuevas capas como las anteriores funciones, sino tanto valores concretos como objetos geogrficos de diversa ndole.

Las funciones globales pueden dividirse en: Funciones globales de distancia Euclideana: Estn diseadas para calcular mediciones de distancia desde una celda origen o un grupo de celdas. Calcula tanto la distancia como la direccin y la colocacin desde el origen (de una celda o de un grupo de celdas) a sus vecinos ms cercanos. Funciones globales de distancia ponderada: Estn basadas en el concepto de costo-distancia acumulado de viaje desde cada celda a un cierto origen. Funciones globales de superficie: Dentro de estas funciones se encuentran sombra de colina, campo de visin, etc.

Dentro de los usos ms comunes de estas funciones est la prediccin de valores en base a puntos con valores conocidos, los mtodos de interpolacin de distancia inversa pesada, kriging, spline y superficies de tendencia, entre otros. La distancia inversa pesada examina la distancia linear entre dos puntos de muestreo y pesa el valor de interpolacin con el inverso de su distancia. En los mtodos de tendencia de superficie se usan regresiones polinmicas para calzar una superficie de mnimos cuadrados en los puntos de muestreo.. Funciones globales hidrolgicas : Dentro de estas operaciones se encuentran las operaciones hidrolgicas como por ejemplo: flow accumulaton, flow direction, watershedVentajas y desventajas del modelo raster

Ventajas Simple y directa estructura de datos en formas de matriz . Soporta no solamente objetos discretos sino tambin continuos, computacionalmente es ms eficiente para ciertos tipos de anlisis espaciales: lgebra de mapas, modelamiento de superficies y simulaciones. Es compatible con datos colectados por sensores remotos y datos fotogramtricos. Compatible con dispositivos grficos de entrada y salida de alta velocidad. Desventajas

No es posible realizar anlisis de redes. Existe redundancia de datos en reas homogneas por lo tanto abarca un gran volumen de datos. Limitada precisin en la ubicacin de elementos en el clculo de reas y distancias. La representacin de objetos es menos esttica ya que los bordes tienden a ser en forma de gradas o bloques, en vez de lneas suavizadas.