Можно сопоставить данные, представленные как матрица (2D массив MATLAB®), в котором каждый элемент строки и столбца соответствует прямоугольной закрашенной фигуре определенной географической области с подразумеваемой топологической возможностью соединения к смежным закрашенным фигурам. Это обычно упоминается как растровые данные. Растр является на самом деле аппаратным значением слова систематическое сканирование изображения, которое кодирует его в обычную сетку пиксельных значений, выстраиваемых в строках и столбцах.
Когда данные в растровом формате представляют поверхность планеты, это называется сеткой данных, и данные хранятся как массив или матрица. Тулбокс усиливает степень манипуляции с матрицами MATLAB в обработке этого типа данных о карте. Эта документация использует растровые данные об условиях и сетку данных взаимозаменяемо, чтобы говорить о геоданных, сохраненных в двумерной форме массивов.
Растр может закодировать или среднее значение через ячейку или значение, выбранное (отправленный) в центре той ячейки. В то время как определенные геолокацию сетки данных явным образом указывают, какой тип значений присутствуют (см. Определенные геолокацию Сетки Данных), внешнее знание метаданных/пользователя требуется, чтобы смочь задать, кодирует ли обычная сетка данных средние значения или выборки значений. Видеть пример, представление Generate Shaded Relief Map с помощью Растровых Данных.
Когда растровые геоданные состоят из поверхностных повышений, карта может также упоминаться как цифровая модель/матрица повышения (DEM), и ее отображение является топографической картой. DEM является одной из наиболее распространенных форм цифровой модели ландшафта (DTM), которая может также быть представлена как линии контура, триангулированные точки повышения, деревья квадрантов, деревья октантов, или в противном случае.
Глобальные данные о ландшафте topo являются примером DEM. В этом 180 360 матрица, каждая строка представляет одну степень широты, и каждый столбец представляет одну степень долготы. Каждый элемент этой матрицы является средним повышением, в метрах, для одной степени одной областью степени Земли, которой ее строка и столбец соответствуют.
Растровые геоданные также охватывают формирование изображений, на которое геоссылаются. Как сетки данных, изображения организованы в строки и столбцы. Существуют тонкие различия, однако, которые важны в определенных контекстах. Одно различие - то, что изображение может содержать RGB или многоспектральные каналы в едином массиве, так, чтобы это имело треть (цвет или спектральный) размерность. В этом случае трехмерный массив используется, а не 2D (матричный) массив. Другое различие - то, что, в то время как сетки данных хранятся как класс дважды в тулбоксе, изображения могут использовать область значений классов памяти MATLAB, с наиболее распространенным, являющимся uint8, uint16, double и logical. Наконец, для шкалы полутонов и изображений RGB класса дважды, значения отдельных элементов массива ограничиваются к интервалу [0 1].
С точки зрения географической привязки — преобразовывающий между индексами столбца/строки и 2D картой или географическими координатами — изображения и сетки данных ведут себя тот же путь (который является, почему оба считаются формой растровых геоданных). Однако при выполнении операций, которые обрабатывают сами растровые элементы значений, включая большинство функций отображения, важно знать, работаете ли вы с изображением или сеткой данных, и для изображений, как спектральные данные закодированы.