SEMANA 14

ESTRUCTURA DE LOS DATOS:

  

representación de datos raster  El modelo raster es un método para el almacenamiento, el procesado y la visualización de datos geográficos . Cada superficie a representar se divide en filas y columnas, formando una malla o rejilla regular. Cada celda ha de ser rectangular, aunque no necesariamente cuadrada. Cada celda de la rejilla guarda tanto las coordenadas de la localización como el valor temático. La localización de cada celda es implícita, dependiendo directamente del orden que ocupa en la rejilla, a diferencia de la estructura vectorial en la que se almacena de forma explícita la topología. Las áreas que contienen idéntico atributo temático son reconocidas como tal, aunque las estructuras raster no identifican los límites de esas áreas como polígonos en sí. Los datos raster son una abstración de la realidad, representan ésta como una rejilla de celdas o píxeles (ver figura 9), en la que la posición de cada elemento es implícita según el orden que ocupa en dicha rejilla. En el modelo raster el espacio no es continuo sino que se divide en unidades discretas. Esto le hace especialmente indicado para ciertas operaciones espaciales como por ejemplo las superposiciones de mapas o el cálculo de superficies. Las estructuras raster pueden implicar en ocasiones un incremento del espacio de almacenamiento, ya que almacenan cada celda de la matriz sin tener en cuenta si se trata de una entidad o simplemente de un espacio “vacío”.
tamaño y resolución de la celdilla/pixel Pixel es la abreviatura de las palabras “picture element”. Es usada frecuentemente en teledetección para referirse a cada unidad de una imagen. En los SIG raster nos referimos a veces al pixel como la celda o el elemento base de una rejilla. El pixel/celda se refiere a la unidad mínima de información de una imagen o un mapa raster. Es el elemento más pequeño al que un dispositivo de visualización puede asignarle de forma independiente un atributo como es el color. Tamaño del pixel y número de filas y columnas: "El tamaño del pixel debe ser la mitad de la longitud más pequeña que sea necesario representar " Star and Estes (1990). A mayor tamaño de la celda, menor será el número de filas y columnas de la malla que cubre la superficie.
estructuras de datos raster enumeración exhaustiva (figura 9) En esta estructura de datos el valor de cada pixel se registra individualmente, de forma que no se aplica ningún método de compresión cuando el mismo valor numérico aparece reiteradas veces seguidas.codificación por grupos de longitud variable "run-length" (figura 10) Es un método de compresión de imágenes. En el caso de que existan celdas contigüas con valores numéricos idénticos, esta estructura compacta la información. En vez de registrar el valor de cada celda individualmente, para cada fila se recoge el valor temático que existe y el número de celdas con dicho valor. Si sólo existe una celda con ese valor el tamaño se duplica, pero se reduce considerablemente en el caso de tres o más celdas idénticas. Cuanto mayores y más frecuentes sean las series de datos repetitivos, mayor compresión se logrará. Esta técnica es especialmente útil para codificar imágenes monocromo o binarias (Chrisman, 1997).
Figura 9. Enumeración exhaustiva
Figura 10. Codificación "run-length"
ventajas e inconvenientes de los modelos de datos raster y vectorial
raster vectorial precisión gráfica cartografía tradicional volumen de datos topología operaciones de cálculo actualización variación espacial continua integración variación espacial discontinua
entrada de datos
Para más información consulta el módulo Entrada de Datos Geográficos
La entrada de datos en un SIG raster se puede realizar a partir de:
	Imágenes de Satélite
	Digitalización manual   Puntos Líneas Polígonos
	Digitalización semi-automática
	Barredor óptico o escáner
	Rasterización de datos vectoriales
rasterización de datos vectoriales Es el procedimiento a través del cual se convierten datos vectoriales (puntos, líneas y polígonos) a formato raster, formados éstos por celdas (píxeles) con un valor temático discreto en cada una. Es más sencillo que el procedimiento contrario, la conversión de datos raster a formato vectorial. vectorización de datos raster Es el procedimiento que convierte una imagen formada por celdas en un archivo vectorial. Puede o no incluir la creación de topología.
Para más información consulta el módulo Análisis Espacial Raster
Pincha aquí para descargarte toda la teoría aparecida en este módulo Píxel «Pixels» redirige aquí. Para el cortometraje, véase Pixels (cortometraje). Para la película, véase Pixels (película de 2015). Ampliación de una zona de una imagen donde se pueden apreciar los pixeles. Un píxel o pixel,1 plural píxeles (acrónimo del inglés picture element, ‘elemento de imagen’), es la menor unidad homogénea en colorque forma parte de una imagen digital. Índice   [ocultar]  1Concepto 1.1Profundidad de color 2Múltiplos habituales 2.1Megapíxel 2.2Gigapíxel 3Referencias 4Véase también 5Enlaces externos Concepto[editar] Ampliando lo suficiente una imagen (zoom) en la pantalla de una computadora, pueden observarse los píxeles que la componen. Los píxeles son los puntos de color (siendo la escala de grises una gama de color monocromática). Las imágenes se forman como una sucesión de píxeles. La sucesión marca la coherencia de la información presentada, siendo su conjunto una matriz coherente de información para el uso digital. El área donde se proyectan estas matrices suele ser rectangular. La representación del píxel en pantalla, al punto de ser accesible a la vista por unidad, forma un área homogénea en cuanto a la variación del color y densidad por pulgada, siendo esta variación nula, y definiendo cada punto sobre la base de la densidad, en lo referente al área. En las imágenes de mapa de bits, o en los dispositivos gráficos, cada píxel se codifica mediante un conjunto de bits de longitud determinada (la profundidad de color); por ejemplo, puede codificarse un píxel con un byte (8 bits), de manera que cada píxel admite hasta 256 variaciones de color (28 posibilidades binarias), de 0 a 255. En las imágenes llamadas de color verdadero, normalmente se usan tres bytes (24 bits) para definir el color de un píxel; es decir, en total se pueden representar unos 224 colores, esto es 16.777.216 variaciones de color. Una imagen en la que se utilicen 32 bits para representar un píxel tiene la misma cantidad de colores que la de 24 bits, ya que los otros 8 bits son usados para efectos de transparencia. Para poder visualizar, almacenar y procesar la información numérica representada en cada píxel, se debe conocer, además de la profundidad y brillo del color, el modelo de color que se utiliza. Por ejemplo, el modelo de color RGB (Red-Green-Blue) permite crear un color compuesto por los tres colores primarios según el sistema de mezcla aditiva. De esta forma, según la cantidad de cada uno de ellos que se use en cada píxel será el resultado del color final del mismo. Por ejemplo, el color magenta se logra mezclando el rojo y el azul, sin componente verde (este byte se pone en 0). Las distintas tonalidades del mismo color se logran variando la proporción en que intervienen ambas componentes (se altera el valor de esos dos bytes de color del píxel). En el modelo RGB lo más frecuente es usar 8 bits al representar la proporción de cada una de las tres componentes de color primarias. Así, cuando una de las componentes vale 0, significa que ella no interviene en la mezcla y cuando vale 255 (28 – 1) significa que interviene dando el máximo de ese tono, valores intermedios proveen la intensidad correspondiente. La mayor parte de los dispositivos que se usan con una computadora (monitor, escáner, etc.) usan el modelo RGB (modelo de reflexión o aditivo), excepto los que aportantintes, como las impresoras, que suelen usar el modelo CMYK (modelo sustractivo). Profundidad de color[editar] Véase también: Profundidad de color Un píxel, comúnmente, se representa con: 8 bits (28 colores), con 24 bits (224 colores, 8 bits por canal de color) o con 48 bits (248 colores); en fotografía avanzada y digitalización de imágenes profesional se utilizan profundidades aún mayores, expresadas siempre en valores de bits/canal de color en lugar de la suma de los tres canales. Los primeros son los más utilizados, reservando el de 8 bits para imágenes de alta calidad pero en tonos de grises, o bien con 256 colores en paleta seleccionada para baja calidad colorimétrica; el de 24 bits es el más común y de alta calidad, se lo utiliza en la mayoría de las imágenes fotográficas. Múltiplos habituales[editar] Megapíxel[editar] Véase también: Prefijos del SI Un megapíxel o megapixel (Mpx) equivale a 1 millón de píxeles, a diferencia de otras medidas usadas en la computación en donde se suele utilizar la base de 1024 para los prefijos, en lugar de 1000, debido a su conveniencia respecto del uso del sistema binario. Usualmente se utiliza esta unidad para expresar la resolución de imagen de cámaras digitales; por ejemplo, una cámara que puede tomar fotografías con una resolución de 2048 × 1536 píxeles se dice que tiene 3,1 megapíxeles (2048 × 1536 = 3.145.728). La cantidad de megapíxeles que tenga una cámara digital define el tamaño de las fotografías que puede tomar y el tamaño de las impresiones que se pueden realizar; sin embargo, hay que tener en cuenta que la matriz de puntos está siendo distribuida en un área bidimensional y, por tanto, la diferencia de la calidad de la imagen no crece proporcionalmente con la cantidad de megapíxeles que tenga una cámara, al igual que las x de una grabadora de discos compactos. Las cámaras digitales usan componentes de electrónica fotosensible, como los CCD (del inglés Charge-Coupled Device) o sensores CMOS, que graban niveles de brillo en una base por-píxel. En la mayoría de las cámaras digitales, el CCD está cubierto con un mosaico de filtros de color, teniendo regiones color rojo, verde y azul (RGB) organizadas comúnmente según el filtro de Bayer, así que cada píxel-sensor puede grabar el brillo de un solo color primario. La cámara interpola la información de color de los píxeles vecinos, mediante un proceso llamado interpolación cromática, para crear la imagen final. Dimensiones de imagen según proporción y cantidad de pixeles Para saber el número total de píxeles de una cámara, basta multiplicar el ancho de la imagen máxima que puede generar por el alto de la misma -desactivando previamente elzoom digital-; también es posible dividir el número de píxeles de ancho entre el número correspondiente al alto, y conocer la proporción de la imagen obtenida. Aquí se presenta una lista de las resoluciones comunes de cámaras digitales basándose en esta relación de aspecto: Megapíxeles Tamaño imagen 3:2 (Píxeles) Tamaño imagen 4:3 (Píxeles) 0,3 671x447 632x474 1 1224x816 1155x866 1,2 1341x894 1265x949 2 1733x1155 1633x1225 3 2121x1414 2000x1500 4 2450x1633 2309x1732 5 2739x1826 2581x1936 5,3 2820x1880 2659x1994 6 3000x2000 2828x2121 6,3 3074x2049 2899x2174 8 3464x2309 3265x2449 10 3873x2582 3652x2739 12 4242x2828 4000x3000 14 4583x3055 4320x3240 15 4743x3162 4472x3354 16 4899x3266 4619x3464 18 5196x3464 4899x3674 20 5477x3651 5164x3873 21 5613x3742 5292x3969 22 5745x3830 5416x4062 24 6000x4000 5657x4243 25 6123x4082 5773x4330 28 6480x4320 6111x4583 30 6708x4472 6324x4743 32 6929x4619 6532x4899 34 7142x4761 6733x5050 35 7245x4830 6831x5123 36 7349x4899 6928x5196 39 7649x5099 7211x5408 40 7746x5164 7303x5477 44 8124x5416 7660x5745 48 8486x5657 8000x6000 50 8661x5774 8165x6124 Gigapíxel[editar] Véase también: Prefijos del SI Un gigapíxel (Gpx) equivale a un millardo o mil millones de píxeles, utilizando la base 1000 de los prefijos del sistema internacional, en vez de la base 1024 ISO/IEC 80000 oprefijo binario utilizados normalmente en el entorno de la informática. Usualmente se utiliza esta unidad para expresar la resolución de imagen de cámaras digitales. Existen cámaras digitales capaces de realizar fotografías en gigapíxeles, como por ejemplo la ARGUS-IS de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa(DARPA)2 y la "super cámara" desarrollada por David Brady y su equipo de ingenieros de la Universidad de Duke