el modelo de datos raster - Laboratorio de urbanismo y ordenación

EL MODELO DE DATOS RASTER
El modelo de datos raster, como señala Bosque (1992), es el modelo de datos
complementario al modelo vectorial presentado anteriormente. Tiene como principal
característica el llevar a cabo una representación “discreta” del mundo real, empleando
una malla de rejillas regulares que denominaremos celdillas o píxeles. Para cada
celdilla se almacena un valor numérico que representa el valor de un determinado
aspecto del mundo real en el interior de dicha celdilla.
Malla raster. En cada una de las celdillas o píxeles se almacenan valores de un determinado aspecto o
variable del mundo real.
Generalmente, cada capa raster almacena en sus celdillas valores de un único
aspecto del mundo real: usos del suelo, temperatura, pendiente, precio del suelo,
carreteras, red hidrográfica… de tal forma que cada aspecto o variable de la realidad
sería representado por una capa raster.
El valor numérico almacenado tiene
Para el caso de las variables cualitativas como por ejemplo los usos del suelo,
se almacenaría en cada celdilla un código numérico que representaría el tipo de uso
existente en dicha celdilla.
CÓDIGO
NUMÉRICO
1
2
3
4
5
TIPO DE USO
Olivar
Matorral
Regadío
Caducifolios
Zonas urbanas
Tabla 1.Equivalencia de códigos numéricos y tipos de uso del suelo para una variable cualitativa
Para el caso de las variables cuantitativas, como por ejemplo el caso de las
pendientes, el número que se almacenaría se correspondería con el valor de la
variable en esa celda.
Otra de las principales característica del modelo “raster”, es que registra el
interior de los objetos en lugar de codificar sus fronteras, de tal forma que los
límites quedan implícitamente representados por los límites de las celdillas que
presentan un mismo valor. Siguiendo con el ejemplo de los usos del suelo, podemos
observar en la figura 1, que tras superponer la malla raster y codificar los elementos
existentes en el interior de cada píxel, obtenemos la imagen de la figura 2, en la que
los límites de los usos del suelo quedan delimitados de forma implícita por los bordes
de las celdillas, y de ahí su aspecto, que comúnmente denominamos “pixelado”.
Figura 1. Malla raster y usos del suelo
Figura 2. Codificación raster de los usos del suelo
Esta característica del modelo raster permite representar mejor las variables
continuas (elevaciones, precipitación, precio del suelo…), que varían de forma gradual
en el espacio (figura 3 izqda) y en las que no existen unos límites bien diferenciados
de las diferentes entidades espaciales. Para poder representar variables de este tipo
en el modelo vectorial sería necesario agrupar los rangos de valores en intervalos (fig
3 dcha).
Figura 3. Representación raster de una variable continua (elevaciones) y agrupación en intervalos
(discretización) de una variable continua para su representación vectorial.
CARACTERÍSTICAS DE LAS CELDILLAS RASTER
Hemos introducido brevemente algunas de las características generales del
modelo raster, entre las cuales señalábamos a las celdillas o píxeles como los
elementos fundamentales del modelo, de las misma forma que en el modelo vectorial
lo eran los puntos, las líneas y los polígonos. A continuación presentamos algunas de
las principales características de las celdillas que consideramos importantes para un
mejor conocimiento de este modelo de datos:
•
Regulares: Las celdillas son regulares, es decir todas son iguales,
estableciendo una codificación discreta de las coordenadas. La celdilla es la
unidad mínima en un archivo raster, y por ello el tamaño de celda nos dará la
precisión con que podremos definir los elementos geográficos.
•
Localizables por su número de fila y columna. Cada celda puede ser
identificada por su posición en la matriz del archivo raster, a partir de su
número de fila y columna.
•
Contienen un valor numérico que puede ser el identificador de la celda o el
valor temático de la misma (elevaciones, temperatura, etc), de tal forma que la
geometría y la componente temática se almacenan a la vez.
PÉRDIDA DE INFORMACIÓN, RESOLUCIÓN Y REGLAS DE CODIFICACIÓN.
Como podíamos observar en la figura 1 y 2 la codificación raster de la
información supone una pérdida de la misma con respecto a la realidad, debido a que
este modelo supone una simplificación del mundo real. A continuación señalamos los
dos aspectos que fundamentalmente suponen las fuentes de pérdida de información
en el modelo raster:
1. En primer lugar, al no codificar la frontera de las entidades espaciales,
únicamente podremos tener límites en los bordes de los píxeles, lo que supone
una pérdida de precisión en la definición de estas entidades. Esta pérdida de
precisión estará en relación con la resolución del píxel, entendida ésta como la
longitud del lado de las celdillas, de tal forma que a mayor longitud del lado,
menor resolución. Parece obvio señalar que una mayor resolución posibilitará
una mayor precisión de la capa raster, con lo que igualmente habría una menor
pérdida de información. Sin embargo la alta resolución tiene una contrapartida,
y es el mayor tamaño de los ficheros raster, puesto que el número de celdas
necesarias crece de manera elevada.
2. En segundo lugar, encontramos el hecho de que en cada una de las celdillas
solamente podemos almacenar el un valor de la variable, aunque en muchas
de ellas coexistan zonas con diferentes valores. Generalmente se suele aplicar
la regla de codificación del 50 %, que asigna a un píxel el valor de aquella
categoría que presente más del 50 % de la superficie del píxel. Igualmente
también es posible aplicar la codificación de presencia/ausencia,
especialmente cuando se trata de capas binarias (en las que únicamente
distinguimos si se da o no un fenómeno), que asigna al píxel el valor de una
entidad siempre que ésta esté presente, aunque sea de forma mínima.
ESTRUCTURAS DE DATOS
Dentro de esta representación de la realidad “raster” que hemos tratado de
relatar brevemente, existen varias estructuras de datos, que representan la forma en la
que se almacenan en el ordenador los valores registrados en cada una de las celdillas.
Generalmente los SIG raster almacenan la información de cada capa en mínimo dos
ficheros: el fichero de valores y el fichero de documentación (Puebla y Gould, 1994),
este último en el que se señala la resolución del raster, número de filas y columnas,
etc.
Los dos tipos de estructuras más importantes las denominadas estructuras de
datos simples y las estructuras de datos jerárquicas o en árbol (QUAD TREE). Dentro
de las estructuras raster simples podemos distinguir igualmente la estructura raster de
“codificación exhaustiva” y la de “codificación run-lenght”. No entraremos a explicar
cada una de ellas de forma exhaustiva, sino que únicamente pretendemos presentar
las diferentes posibilidades existentes. En cualquier caso, una descripción detallada de
las mismas se puede encontrar en Bosque (1992) y Puebla y Gould (1994).
SIG RASTER E IMÁGENES DE SATÉLITE
Una característica muy importante de los SIG raster es el compartir el modelo
de datos con las imágenes procedentes de los sensores satelitales. Dicho de otra
forma, los datos aportados por los satélites, son datos raster. De hecho, los SIG y la
teledetección, son técnicas que se han desarrollado de forma paralela, como señala
Chuvieco (2002)1. De esta forma, las imágenes tomadas por los diferentes sensores
remotos a bordo de satélites pueden ser perfectamente integradas en un SIG raster,
como por ejemplo IDRISI, GRASS, etc. Generalmente se suelen incorporar al SIG los
resultados de haber llevado a cabo un proceso de clasificación o de extracción de
información temática de la imagen mediante técnicas de tratamiento propias de la
teledetección. Así podríamos incorporar a nuestro SIG capas de información temática
como cubiertas del suelo, índices de productividad vegetal, zonas afectadas por
incendios, superficies cubiertas de agua,… que pueden generarse a través del
tratamiento de estas imágenes de satélite.
El potencial de la teledetección como fuente de información para los SIG es
enorme como aquí se esboza, por lo que esta facilidad de integración entre la
1
CHUVIECO (2002): Teledetección Ambiental. La observación de la Tierra desde el espacio. Ariel,
Barcelona.
teledetección y los SIG raster debe ser tenida en cuenta como una posibilidad de
obtención, tratamiento e integración de información territorial muy importante para la
gestión del territorio, que sólo de una forma más dificultosa podríamos realizar
empleando SIG vectoriales.
VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS MODELOS DE DATOS RASTER Y
VECTORIAL
Hemos presentado los dos modelos de datos que permiten representar en un
SIG las entidades del mundo real, ya sea gracias a la codificación de sus límites
(modelo vectorial) o del interior de los mismas (modelo raster). Estos modelos de
datos presentan un conjunto de ventajas e inconvenientes el uno con respecto al otro,
y puesto que, como señalábamos anteriormente, se trata de modelos
complementarios, las ventajas de uno se convierten en los inconvenientes del otro. La
tabla 2 trata de recoger de manera sintética las ventajas e inconvenientes de cada uno
de ellos.
VENTAJAS E INCOVENIENTES RASTER/VECTORIAL
VENTAJAS
RASTER
VECTORIAL
Estructura de datos muy simple
Elevada precisión
Facilidad para la representación de entidades espaciales
Facilidad de integración con softwares CAD vectoriales.
continuas
Elevada capacidad para la superposición y combinación de
Mapas de elevada calidad
capas
Capacidad para realizar análisis geostadísticos
Capacidad para realizar análisis de redes
Capacidad de integrar datos de satélite
Estructuras de datos con topología
Capacidad de incorporación de imágenes
Ficheros de bajo tamaño
INCONVENIENTES
RASTER
VECTORIAL
Baja precisión (dependiendo del tamaño de píxel)
Estructuras de datos complejas
Dificultad de integración con CAD. Entorno de trabajo
diferente al software CAD
Dificultad para representar entidades espaciales continuas
Mapas de menor calidad
Menor capacidad para combinación de capas
(especialmente aritmética)
Incapacidad para realizar análisis de redes
Incapacidad para realizar análisis estadísticos espaciales
Estructuras de datos sin topología
Dificultad para integrar datos de satélite
Ficheros de elevado tamaño
Incapacidad para el tratamiento de imágenes
Tabla 2. Ventajas e inconvenientes de los modelos de datos raster y vectorial.
PERO…¿RASTER O VECTORIAL…?
Hemos presentado las ventajas e inconvenientes de cada uno de los modelos,
pero probablemente nos sigamos preguntando aún: ¿qué debo elegir para la
realización de un determinado proyecto, un software raster o uno vectorial?
Probablemente esta pregunta no tenga una respuesta clara, sobre todo si no
precisamos previamente la tarea para la cual queremos emplear nuestro software SIG.
Así, podemos decir que determinadas tareas, análisis, operaciones de entrada de
datos, etc, sería conveniente realizarlas con un SIG raster y otras con un SIG vectorial.
Ahora bien, si tenemos en cuenta que los distintos softwares existentes, tanto
comerciales como libres, presentan la posibilidad de operar con datos en formato
raster y vectorial indistintamente, podríamos pensar que ya tenemos la solución a
nuestra pregunta... aunque seguramente si indagamos un poco más y descubrimos
que nuestro software se encuentra especializado en el tratamiento de un tipo de datos
y que no presenta cierta herramienta de análisis propia del otro tipo, la solución a
nuestra pregunta aparecería lejana…
Por suerte, y cada vez más, como veremos más adelante cuando hagamos
referencia a las Infraestructuras de datos espaciales, es posible realizar operaciones
de análisis con un determinado software e importar los datos a otro para realizar con él
otros análisis diferentes. De esta forma una combinación de un software raster y otro
vectorial sea la clave para resolver todos los problemas que se nos planteen. Ahora
sólo queda decidir qué tareas realizar en raster y cuáles en vectorial…quizás la tabla
anterior pueda entonces darnos alguna de las respuestas que buscamos.