栅格数据模型
| 英文 | Raster Data Model |
|---|---|
| 基本单元 | 像元 (Pixel) 或 单元格 (Cell) |
| 特点 | 结构简单、便于空间分析和遥感数据集成 |
| 擅长领域 | 表达连续变化的地理现象，如高程、温度、降雨量 |
栅格数据模型（Raster Data Model）是地理信息系统（GIS）中用于表示地理空间数据的两种基本数据模型之一。它通过将空间分割成一系列规则的格网（通常是正方形），并为每个格网单元（称为像元或单元格）赋予一个属性值来表达地理信息。
栅格模型非常适合用来表示在空间上连续变化的现象，并且与遥感影像的数据结构天然一致。
数据结构
栅格数据本质上是一个二维矩阵。每个像元的位置由其在矩阵中的行号和列号定义，而其值则代表该位置上某种地理现象的属性，例如：
- 高程（在数字高程模型 (DEM)中）
- 温度
- 土地利用类型（用分类编码表示，如1代表林地，2代表水体）
- 光谱反射率（在遥感影像中）
分辨率是栅格数据的一个关键参数，它定义了单个像元所代表的地面实际尺寸。例如，分辨率为30米的栅格数据，意味着每个像元代表了地面上30米 x 30米的区域。
优点与缺点
优点
- 数据结构简单，易于理解和实现。
- 空间分析能力强，特别是涉及多个图层叠加的代数运算（地图代数）非常高效。
- 与遥感影像和扫描数据的集成非常方便。
缺点
- 数据量大，特别是对于高分辨率数据，存储需求巨大。
- 图形表现能力差，在表达点、线等离散地物时，边界会呈现锯齿状，且无法精确表达其位置。
- 拓扑关系是隐含的，难以进行网络分析等需要明确拓扑关系的操作。
- 分辨率是固定的，无法像不规则三角网 (TIN)那样根据地形复杂程度调整细节层次。
栅格与矢量的比较
| 特性 | 矢量数据模型 | 栅格数据模型 | |---|---|---| | **基本单元** | 点、线、面 | 像元 | | **数据量** | 较小 | 较大 | | **拓扑关系** | 明确 | 隐含 | | **空间精度** | 高 | 受分辨率限制 | | **擅长表达** | 离散、边界清晰的地物 | 连续分布的现象 | | **分析优势** | 网络分析、路径分析 | 叠加分析、邻域分析 |
在实际应用中，矢量和栅格数据常常需要相互转换和结合使用，以发挥各自的优势。