GIS의 래스터 및 벡터 데이터는 무엇이며 언제 사용해야합니까?

GIS 컨텍스트에서 래스터 및 벡터 데이터는 무엇입니까?

일반적으로 어떤 응용 프로그램, 프로세스 또는 분석에 적합합니까? (그리고 적합 하지 않습니다 !)

누구든지이 두 가지 기본 데이터 표현을 전달하고 대조하는 작고 간결하고 효과적인 그림이 있습니까?

벡터 데이터

장점 : 데이터는 일반화없이 원래 해상도와 형식으로 표현할 수 있습니다. 그래픽 출력은 일반적으로 심미적으로 즐겁습니다 (전통적인지도 제작). 하드 카피 맵과 같은 대부분의 데이터는 벡터 형식이므로 데이터 변환이 필요하지 않습니다. 데이터의 정확한 지리적 위치가 유지됩니다. 토폴로지를 효율적으로 인코딩하고 결과적으로 근접성, 네트워크 분석과 같은 토폴로지 정보가 필요한보다 효율적인 작업이 가능합니다.

단점 : 각 정점의 위치는 명시 적으로 저장해야합니다. 효과적인 분석을 위해서는 벡터 데이터를 위상 구조로 변환해야합니다. 이것은 종종 처리가 집중적이며 일반적으로 광범위한 데이터 정리가 필요합니다. 또한 토폴로지는 정적이며 벡터 데이터를 업데이트하거나 편집하려면 토폴로지를 다시 작성해야합니다. 조작 및 분석 기능을위한 알고리즘은 복잡하며 처리 집약적 일 수 있습니다. 종종 이것은 본질적으로 큰 데이터 세트, 예를 들어 많은 기능에 대한 기능을 제한합니다. 고도 데이터와 같은 연속 데이터는 벡터 형식으로 효과적으로 표현되지 않습니다. 이러한 데이터 계층에는 일반적으로 상당한 데이터 일반화 또는 보간이 필요합니다. 폴리곤 내 공간 분석 및 필터링 불가능

래스터 데이터

장점 : 각 셀의 지리적 위치는 셀 매트릭스에서의 위치로 암시됩니다. 따라서, 예를 들어 좌측 하단 코너와 같은 원점 이외의 지리적 좌표는 저장되지 않는다. 데이터 저장 기술의 특성으로 인해 데이터 분석은 일반적으로 프로그래밍하기 쉽고 빠르게 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 하나의 속성 맵과 같은 래스터 맵의 고유 특성은 수학적 모델링 및 정량 분석에 이상적입니다. 산림 스탠드와 같은 이산 데이터는 고도 데이터와 같은 연속 데이터와 동일하게 잘 수용되며 두 데이터 유형의 통합을 용이하게합니다. 그리드 셀 시스템은 정전 플로터, 그래픽 단자와 같은 래스터 기반 출력 장치와 매우 호환됩니다.

단점 : 셀 크기에 따라 데이터가 표현되는 해상도가 결정됩니다.; 셀 해상도에 따라 선형 피처를 적절하게 나타내는 것은 특히 어렵습니다. 따라서 네트워크 연결을 설정하기가 어렵습니다. 많은 양의 데이터가 존재하면 연관된 속성 데이터의 처리가 번거로울 수 있습니다. 래스터 맵은 본질적으로 영역에 대해 하나의 속성 또는 특성 만 반영합니다. 대부분의 입력 데이터는 벡터 형식이므로 데이터를 래스터 변환해야합니다. 증가 된 처리 요구 사항 외에도, 일반화 및 부적절한 셀 크기 선택으로 인해 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다. 그리드 셀 시스템의 대부분의 출력 맵은 고품질지도 제작 요구 사항을 준수하지 않습니다.

픽셀 대 좌표 래스터 맵을 생각할 때 첫 번째 생각은 위성 이미지입니다. 도시 지역의 상세 위성 이미지에있는 거의 모든 픽셀에는 고유 정보가 포함될 수 있습니다. 웹 맵의 단일 타일 (일반적 으로 " 구형 메르카토르 "또는 " 웹 메르카토르 " 라고 부르며 Google , Bing , Yahoo, OSM 및 ESRI에서 지원하는 Mercator 의 변형 )은 일반적으로 256 x 256 = 65,536 픽셀이며 각각 확대 / 축소 레벨에는 (2 ^ zoom * 2 ^ zoom) 타일이 있습니다. 벡터를 생각할 때 다각형과 선을 생각합니다. 예를 들어, 전체 도시 (잠재적으로 수백만 개의 래스터 타일) 영역의 구역 경계를 자세히 설명하는 모양 파일은 65,000 개의 벡터 모양 만 가질 수 있습니다.

정확한 스케일링 당신 (그리고 아마도 대부분의 독자들)은 이미 래스터 고정 픽셀과 벡터 (좌표 맵)의 가장 분명한 차이점을 알고있는 것처럼 들립니다. 벡터 데이터에는 간단한 공식을 사용하여 서로 다른 해상도로 서로 렌더링 할 수있는 좌표 패턴 (점, 다각형, 선 등)이 포함되어 있기 때문에 픽셀보다 일반적으로 픽셀보다 높은 충실도로 확장 할 수 있습니다. 이미지 아티팩트를 발생시키는 평활 알고리즘 .

이미지 압축과 구조 압축 실제로 대부분의 이미지에는 100 % 고유 한 픽셀이 없으며 더 작은 데이터 패킷으로 압축 될 수 있으며 많은 벡터 파일에는 많은 세부 묘사가 포함되어 있지 않은 세부 묘사가 많이 포함되어 있습니다. 이미지 압축은 잘 알려져 있고 매우 효율적인 프로세스이며 거의 모든 코딩 라이브러리에는이 작업을 수행하는 클래스가 내장되어 있습니다. 벡터 좌표 압축 또는 "지오메트리 단순화"는 약간 덜 일반적입니다 (일반적으로 GIS는 일반적인 이미지 조작보다 약간 덜 일반적이기 때문에). 내 경험상 이미지 압축에 대해 생각하는 데 거의 0 시간을 보내고 (간단히 켜거나 켜기) 공간 압축에 대해 훨씬 더 많은 시간을 할애합니다. 예를 들어 Douglas Peucker 알고리즘 을 확인 하거나 QGIS로 놀아보십시오. 일부 인구 조사 경계 파일.

클라이언트 대 서버 측 렌더링 결국 컴퓨터에서 보는 모든 것은 특정 해상도 (예 : 확대 / 축소 수준)로 화면의 픽셀로 렌더링됩니다. 종종 (특히 웹에서) 문제는 가능한 한 효율적으로 사용자 앞에있는 픽셀을 얻는 것입니다. 미국 인구 요로 및 블록 그룹 형태의 파일웹 브라우저에서 벡터 데이터로 렌더링하기에는 너무 큰 벡터 데이터 세트의 경계를 넘어 서기 때문에 특히 흥미 롭습니다. 대조적으로 미국 카운티는 최신 브라우저에서 벡터 다운로드로 간신히 렌더링 할 수 있습니다. US Census Block Group 벡터 모양 파일은 여러 확대 / 축소 수준에서 미국 전체를 덮기 위해 렌더링 된 래스터 타일셋보다 확실히 작지만, 웹 브라우저에서 필요에 따라 다운로드하기에는 블록 그룹 모양 파일이 너무 큽니다 (1GB에 가깝습니다). 웹 브라우저가 파일을 빠르게 다운로드 할 수 있더라도, 많은 모양을 렌더링 할 때 대부분의 웹 브라우저 (플래시를 사용하는 경우도)는 상당히 느립니다. 따라서 큰 벡터 데이터 세트를 보려면 웹 브라우저로 전송하기 위해 압축 된 이미지로 변환하는 것이 좋습니다.

몇 가지 실례 며칠 전 Google지도에서 큰 데이터 세트를 렌더링하는 것과 비슷한 질문에 대답했습니다. 당신은 질문 뉴욕 타임즈와 다른 오늘에 의해 사용되는 "모범 사례"에 대한 자세한 분석을 볼 수 있습니다 여기를 .

몇 년 전 압축 된 이미지 타일을 순수한 html 및 JavaScript로 제공하는 서버 측 벡터 렌더링으로 플래시 무거운 클라이언트 측 벡터 렌더링에서 전환하기로 결정했습니다. 여러 버전의 Html + Raster (서버 생성 이미지 타일) 및 Flash + Vector (클라이언트 측 무거운 렌더링) 버전 이 포함 된 맵 갤러리 가 있습니다.

두 형식으로 동일한 데이터를 표시하면 본질적인 차이점을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

나중에 동일한 .pdf 프레젠테이션에서 이것으로부터 쫓겨났습니다. 출처 : 주니퍼 GIS

기술이 아닌 사람들에게 이것을 표현하는 방법을 찾고있는 것 같습니다. 어린 시절의 두 가지 항목 인 그래프 용지와 점 연결 퍼즐에 비유 할 수 있습니다. 그래프 용지의 각 사각형은 래스터 셀에 해당하므로 각 사각형을 색칠하거나 숫자를 넣는 것을 상상하십시오. 벡터 데이터는 점 연결 퍼즐입니다. 두 경우 모두 각 레이어는 단순히 다른 종이입니다.

이 그림은 데이터의 래스터 대 벡터 표현에 대한 좋은 아이디어를 제공합니다.

Rastor에서 고려중인 영역은 동일한 사각형과 그에 지정된 특성으로 나뉩니다. 따라서 rastor에 대한 데이터 구조를 만드는 것을 고려하면 2D 배열이며 각 x, y 좌표는 are에서 사각형을 참조하며 건물, 도로, 초목, 수역 등과 같은 사전 정의 된 특정 특성을 가질 수 있습니다.

벡터에서 데이터는 점, 선 및 다각형으로 표시됩니다. 따라서 관광 명소는 POINT (x, y), 강 또는 도로 (줄 일련의 연결된 지점), 호수 또는 경기장 등으로 표시됩니다 (점 목록) 닫힌 영역을 구성)-자세한 내용은 https://en.wikipedia.org/wiki/Well-known_text

이미지는 웹 검색에서 가져온 것입니다. 당시 스크린 샷을 찍었으므로 웹의 원래 소스에 대한 링크가 없습니다! 그것에 대해 사과드립니다!

그러나이 답변이 GIS를 처음 접하는 사람에게 설명하는 데 도움이되기를 바랍니다.

래스터 데이터를 특수한 유형의 벡터 데이터로 생각하는 것이 좋습니다. 벡터 데이터에서 맵의 선은 특정 현상에 의해 결정됩니다. 래스터 데이터에서이 묘사는 매핑하려는 현상과 무관 한 임의의 그리드로 정의됩니다. 일반적으로이 그리드는 특정 센서가 정보를 캡처하는 방식 (예 : 카메라)의 결과입니다. 그러나 모든 경우에 래스터 데이터는 벡터로 표현 될 수도 있습니다.

래스터 데이터 표현을 그리드 데이터 표현이라고도합니다. 각 셀이 특정 표현으로 디지털 데이터를 나타내는 행과 열을 사용하여 지리 데이터 나 정보를 나타내는 데 사용됩니다.