Можно сопоставить данные, представленные в виде матрицы (a 2-D MATLAB® массив), в котором каждый элемент строки и столбца соответствует прямоугольной закрашенной фигуре определенной географической области с подразумеваемой топологической связью с соседними закрашенными фигурами. Обычно это называется растровыми данными. Растр на самом деле является оборудованием термином, означающим систематический скан изображения, которое кодирует его в регулярную сетку значений пикселей, массивных в строки и столбцы.
Когда данные в растровом формате представляют поверхность планеты, это называется сеткой данных, и данные хранятся в виде массива или матрицы. Тулбокс использует мощность MATLAB матрицы манипуляции при обработке данных карты этого типа. Эта документация использует термины растровые данные и сетка данных взаимозаменяемо, чтобы говорить о геоданных, хранящихся в двумерной форме массива.
Растр может кодировать либо среднее значение по камеру, либо значение, дискретизированное (размещенное) в центре этой камеры. В то время как геолокированные сетки данных явно указывают, какой тип значений присутствует (см. «Геолокированные сетки данных»), внешние метаданные/знания пользователей должны быть в состоянии определить, кодирует ли обычная сетка данных средние значения или выборки значений. Чтобы увидеть пример, просмотрите отображение затененной карты подреза с использованием растровых данных.
Когда растровые геоданные состоят из повышений поверхности, карта может также упоминаться как цифровая модель/матрица (DEM), и её отображение является топографической картой. DEM является одной из наиболее распространенных форм цифровой модели местности (DTM), которая также может быть представлена как контурные линии, триангулированные точки повышения, квадратичные деревья, октри или иначе.
The topo60c MAT-файл, содержащий глобальные данные местности, является примером DEM. В этой матрице 180 на 360 каждая строка представляет одну степень широты, и каждый столбец представляет одну степень долготы. Каждый элемент этой матрицы является средним повышением в метрах для области Земля с одной степенью на одну градус, которой соответствуют ее строка и столбец.
Растровые геоданные также охватывают географические изображения. Как и сетки данных, изображения организованы в строки и столбцы. Однако существуют тонкие различия, которые важны в определенных контекстах. Одно из различий заключается в том, что изображение может содержать RGB или мультиспектральные каналы в одном массиве, так что оно имеет третью (цветную или спектральную) размерность. В этом случае используется трехмерный массив, а не 2-D (матричный) массив. Другое различие заключается в том, что, хотя сетки данных хранятся как класс double в тулбоксе, изображения могут использовать область значений классов памяти MATLAB, наиболее распространенным из которых является uint8, uint16, double, и logical. Наконец, для изображений в полутоновом и RGB класса double, значения отдельных элементов массива ограничены интервалом [0 1].
С точки зрения георефикации - преобразования между нижними индексами столбцов/строк и 2-D картой или географическими координатами - изображения и сетки данных ведут себя одинаково (из-за чего обе считаются формой растровых геоданных). Однако при выполнении операций, которые обрабатывают сами значения растровых элементов, включая большинство функций отображения, важно знать, работаете ли вы с изображением или сеткой данных, и для изображений, как кодируются спектральные данные.