Растраты на свадьбу

Растр (нем. Raster, от лат. raster, rastrum — грабли, мотыга), 1) в оптике — решётка для структутурного преобразования направленного пучка лучей света.

Обзор ¶
В предыдущих разделах мы познакомились с векторными данными. В то время как векторные объекты используют геометрию (точки, линии, полигоны) для представления объектов реального мира, растровые данные применяют другой подход. Растр состоит из сетки пикселей (также называемых ячейками), каждый из которых содержит значение, описывающее состояние поверхности, охватываемой этой ячейкой (см. рисунок figure_raster). В этом разделе мы более подробно рассмотрим растровые данные, узнаем когда они полезны, а когда лучше использовать векторные данные.
Figure Raster 1:
Подробно о растровых данных ¶
Растровые данные используются в ГИС когда необходимо отобразить непрерывное по площади явление, которое нельзя легко разбить на векторные объекты. Когда мы знакомились с векторными данными, был показан рисунок figure_landscape. Точечные, линейные и полигональные объекты хорошо подходят для отображения некоторых объектов ладшафта, например деревьев, дорог и зданий. Другие объекты отобразить при помощи векторных объектов сложнее. Например, поля состоят из множества участков с разным цветом и плотностью покрытия. Можно было бы создать по одному полигону на каждое поле, но так мы потеряем большую часть информации из-за упрощения всех объектов в один полигон. Это происходит из-за того, что атрибуты векторного объекта применяются ко всему объекту, именно по этой причине вектор не лучший выбор для отображения разнородных (не идентичных) объектов. Другим решением была бы оцифровка каждого небольшого участка, отличающегося цветом травы и покрытием. Недостаток такого подхода в том, что потребуется очень много времени и сил для создания хорошего набора векторных данных.
Figure Landscape 1:
Некоторые объекты ландшафта легко представить в виде точек, линий и полигонов (например, деревья, дороги, дома). В других случаях это затруднительно. Например, как представить поля? В виде полигонов? А как тогда быть с различным цветом травы? В случае, если требуется отобразить большие площадные объекты с непрерывно меняющимися значениями, лучше всего использовать растры.
Решением этих проблем является использоваие растровых данных. Многие используют растровые данные в качестве подложки под векторные слои, чтобы улучшить восприятие содержащейся в них информации. Человеческий глаз очень хорошо распознает образы, поэтому использование изображения под векторными данными делает карты более понятными и удобочитаемыми. Растровые данные хорошо подходят не только для изображений реальной поверхности (например, спутниковые изображения или аэрофотосъемка), но и для отображения абстрактной информации. К примеру, растр может использоваться для визуализации тенденции осадкой на протяжении года, или для отображения вероятности пожара. В таких случаях каждая ячейка растра содержит некоторую величину, например вероятность возникновения пожара по десятибальной шкале.

РАСТР, растра, ·муж. (·лат. rastrum - решетка) (·тип. ). Пластинка из двух склеенных зеркальных стекол с награвированной мелкой сеткой, употр

На рисунке figure_raster_types показано различие между изображением полученным со спутника и изображением, которое показывает результат расчетов.
Figure Raster Types 1:
Географическая привязка ¶
Географическая привязка это процесс определения точного расположения растра на поверхности Земли. Эта информация хранится вместе с самим изображением. Когда ГИС-приложение открывает снимок, информация о привязке используется для того, чтобы снимок отобразился на своем месте. Обычно привязка включает в себя координаты левого верхнего пикселя изображения, размер пикселей изображения по высоте и ширине, а также угле поворота (если он есть). ГИС-приложению достаточно этой информации чтобы обеспечить правильное отображение растровых данных. Часто информация о географической привязке содержится в небольшом текстовом файле, сопровождающем растр.
Источники растровых данных ¶
Растровые данные могут быть получены различными путями. Два наиболее распространенных — аэрофотосъемка и спутниковые снимки. В случае аэрофотосъемки самолет со специальной камерой пролетает над некоторой областью. Затем фотографии загружаются на компьютер и выполняется их привязка. Спутниковые снимки получаются когда спутник, находящийся на орбите посредством специальных сенсоров получает изображение земной поверхности над которой он пролетает. После того как изображение получено, оно отсылается на Землю при помощи радиосигналов. Сигналы принимаются специализированными приемными станциями, одна из них показана на рисунке figure_csir_station. Процесс получения растровых данных с самолета или спутника называют дистанционным зондированием.
Figure CSIR Station 1:
Центр космических исследований CSIP в Хартебестхуке близ Йоханнесбурга. Специальные антенны отслеживают проходящие над центром спутники и получают с них изображения посредством радиоволн.
Также растровые данные могут быть получены в результате вычислений. Например, страховая компания может взять статистику преступлений и создать растровую карту страны, показывающую уровень преступности в каждом регионе. Метеорологи (люди, изучающие погоду) могут создавать растры, показывающие среднюю температуру по региону, число осадко и преимущественное направление ветра, используя данные от погодных станций (см. рисунок figure_csir_station). В этих случаях используются такие методы анализа растров как интерполяция (которая рассматривается в разделе Spatial Analysis (Interpolation)).

1 Регулярный растр. 2 Угол поворота растра. 3 Форма точки. 4 Линиатура. 5 Стохастический растр. 6 См. также.

Иногда растровые данные создаются из векторных данных, т.к. владелец этих данных может захотеть распространять их в удобном для использования формате. К примеру, компания имеющая информацию об автодорогах, железной дороге и кадастровых участках в векторном виде, может создать растровую версию этих наборов, чтобы сотрудники могли просматривать их в веб-браузере. В большинстве случаев такой подход имеет смысл только если атрибуты, необходимые пользователям, могут быть отображены на самой карте в виде подписей или условных знаков. Если пользователю необходимо работать с атрибутами данных, использование растровых форматов не лучший выбор, т.к. растры в подавляющем большинстве случаев не имеют связанных с ними атрибутов.
...но при увеличении можно разглядеть отдельные пиксели, из которых состоит растр.
Пространственное разрешение определяется несколькими факторами. В случае данных дистанционного зондирования, пространственное разрешение обычно определяется возможностями сенсора, использовавшегося для получения изображения. Например, спутники SPOT могут выдавать изображения где каждому пикселю соответствуют участок размером 10 м x 10 м. Другие спутники, например MODIS, формируют изображения с разрешением 500 м на пиксель. При аэрофотосъемке, разрешение в 50 см. не такая уж и редкость. Изображения, у которых пикселям соответствует маленькие участки поверхности, называются снимками высокого разрешения, т.к. на них можно разглядеть больше деталей. Изображения, у которых пикселям соответствует большие участки поверхности называются снимками низкого разрешения, т.к. количество деталей на них весьма мало.
В случае растровых данных, полученных при помощи простарнственного анализа (как в упомянутой выше карте осадков), пространственное разрешение снимка определяется плотностью исходной информации. Так, если требуется создать карту осадков высокого разрешения, необходимо получить данные с большого числа близкорасположенных погодных станций.
При использовании данных высокого разрешения необходимо учитывать требования к дисковому пространству. Представьте себе растр размером 3 x 3 пикселя, каждый из которых содержит число, отражающее уровень осадков. Для хранения этой информации нам необходимо сохранить в памяти компьютера 9 чисел. Теперь представьте, что вам нужен растр на территорию Южной Африки с разрешением 1 км на пиксель. Площадь Южной Африки примерно 1,219,090 km
2. Это значит, что ваш компьютер должен сохранить более миллиона чисел на диске. Уменьшение размеров пикселя значительно увеличивает потребность в дисковом пространстве.
Изображения с низким разрешением могут быть полезны когда требуется работать с большими территориями и нет необходимости рассматривать какую-либо область в подробностях. Хорошим примером является карта облачности — полезно увидеть распределение облаков по стране. А изучение одного облака при большом увеличении никак не поможет в прогнозировании погоды!
С другой стороны, использование низкодетальных растров может быть неоправданным, если вас интересует относительно небольшая область, т.к. в этом случае вы скорее всего не сможете рассмотреть отдельные объекты.
Спектральное разрешение ¶
Когда вы делаете снимок цифровой фотокамерой или камерой мобильного телефона, камера использует специальный сенсор для выделения красного, зеленого и синего цветов. При печати или выводе на экран, красная, зеленая и синяя (RGB) составляющие объединяются и вы видите изображение. Пока информация остаётся в цифровой форме, эти три составляющие хранятся в отдельных каналах.
Хотя наш глаз может воспринимать только волны, с длиной соответвтвующей цветам RGB, электронные сенсоры камер способны улавливать излучения, невидимые глазу. Разумеется, обычной фотокамере нет необходимости сохранять информацию о невидимой части спектра, так как большинство людей просто хочет смотреть на фотографии своей собаки или что там у вас снято. Растровые изображения, содержащие данные о невидимой части спектра называются мультиспектральными изображениями. В ГИС использование невидимой части спектра находит широкое применение, например, использование инфракрасной части спектра полезно при идентификации водных объектов.
Так как растры с несколькими каналами широко применяются в ГИС, растровые данные оченьчасто поставляются в виде многоканальных изображений. Каждый канал являтеся отдельным слоем. ГИС объединяет любые три канала и интерпретирует их как красный, зеленый и синий, так что человеческий глаз может их воспринимать. Число каналов растра также называют спектральным разрешением.
Если изображение состоит только из одного канала, говорят, что это изображение в оттенках серого. Такие растры можно «раскрашивать», чтобы подчеркнуть различия в значениях пикс

А растровая точка (screen dot, или raster dot) - это элементарная простая геометрическая  О наиболее часто используемых формах растра будет сказано ниже.

Растровая графика (Raster, Bitmap graphic).  Растр - метод получения полноцветных полутоновых изображений, основанный на получении мелких точек одного и того же

наносить сетку (на что-л.); снимать через растр; репродуцировать с помощью растра.  Raster сущ. m в начало. тех. растровый.