Estruturas de Dados Espaciais: Vetorial X Raster

Documentos relacionados
GEOPROCESSAMENTO SIAD,

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 2. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

Mapas e suas representações computacionais

DADOS EM GEOPROCESSAMENTO

DADOS EM GEOPROCESSAMENTO

SIG Sistema de Informações Geográficas

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (II)

Sistemas de Informações Geográficas

Modelo O QUE É MODELAR? SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Prof. Luciene Delazari Aula 2. Modelos de dados e estruturas de dados

PMI 3331 GEOMÁTICA APLICADA À ENGENHARIA DE PETRÓLEO

PARTE 2 INTRODUÇÃO AO SIG/GIS. Mundo Real. Curso de Geoprocessamento: Prof. Alzir Felippe B. Antunes

Banco de Dados Geográficos

ModeloDigital de Superfície-MDS

O mundo real é muito complexo para ser representado em sua totalidade, em qualquer sistema de informações.

GEOPROCESSAMENTO. Bases conceituais e teóricas. Prof. Luiz Henrique S. Rotta

Modelagem Numérica de Terreno: Teoria & Prática

Conjunto de técnicas (ou tecnologias) ligadas à informação espacial, que engloba a coleta, tratamento e análise de dados.

Os slides das aulas, tutoriais de aulas práticas e outros documentos relevantes serão disponibilizados no link:

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA SIG FORMATOS DE REPRESENTAÇÃO DE DADOS FORMATO VETORIAL

Tipos de dados. Fonte: Cap. 2 Conceitos Básicos em Ciência da Geoinformação

MNT: MODELAGEM NUMÉRICA DE TERRENOS

UFGD FCA PROF. OMAR DANIEL BLOCO 7 Estruturas de Dados Vetoriais

E s tru tu ra d e D ad o s E s p ac iais

Geoprocessamento GEOMÁTICA SIG SIG

EngEnhArIA CaRToGRáFiCa Cartografia I 2º ano. Introdução aos Sistemas de Informações Geográficas - Parte I

SISTEMAS DE INFOMAÇÃO GEOGRÁFICA Reconhecer conceitos associados aos SIG/GIS Estabelecer um conjunto de procedimentos em função da análise a efectuar

GEOPROCESSAMENTO PARA APLICAÇÕES AMBIENTAIS E CADASTRAIS

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA. No nível mais próximo ao usuário, a interface homemmáquina define como o sistema é operado e controlado.

Disciplina Geoprocessamento Aplicadoao Planejamento

Noções OMT-Geo. Diretoria de Serviço Geográfico DSG EXÉRCITO BRASILEIRO. Apresentação : Cel Omar A. Lunardi

CAPÍTULO 2 CONCEITOS DE GEOPROCESSAMENTO

Ecologia de Paisagem Conceitos e métodos de pesquisa 2012

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 5. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

Geoprocessamento. Aula - 01/08/2016. Professor: Diogenes Carvalho Viana

Modelos de dados geográficos. Prof. Dr. Cristiano Zerbato

Laboratório 3 Modelagem Numérica de Terreno

Lista de Exercícios Preparatórios para Prova de Introdução ao Geoproc SER-300, 2016

Introdução a Sistema de Informações Geográficas - SIG

3 Sistema de Informação geográfica

Modelagem Numérica do Terreno. Prof. Maria Isabel C. de Freitas Adaptado de INPE - DPI

Geoprocessamento. Aula 11 SIG: MDT, Matrizes, Algebra de Mapas. Junho de 2017 P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

SER Introdução ao Geoprocessamento. Laboratório 1 Modelagem da Base de Dados

3 REPRESENTAÇÃO DA SUPERFÍCIE TOPOGRÁFICA

BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS E WEBMAPPING. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO

GEOPROCESSAMENTO. MNT - Modelo Numérico de Terreno. Prof. Luiz Rotta

REPRESENTAÇÃO DE SUPERFÍCIE

IGOT. SIG & DR Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Modelos Numéricos de Terreno. Disciplina: Geoprocessamento Profª. Agnes Silva de Araujo

Geoprocessamento. Aula 9 SIG: Matriz x Vetor P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

Profa. Dra. Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe

Estrutura de Dados Vetoriais do Sistema Campeiro. EAD CR Campeiro7 Edição 2015

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO. SER-300 Introdução ao Geoprocessamento. Relatório do Laboratório 1 ANA CAROLINA MOREIRA PESSÔA

Modelagem de BDG. Modelagem de BDG

Noções básicas de SIG com QGIS

Cartografia Digital. Cartografia Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

Laboratório 2. Cartografia e Integração de Dados

Laboratório 3. Disciplina. Introdução ao Geoprocessamento SER 300. Prof. Dr. Antonio Miguel Vieira Monteiro

MODELO DIGITAL DE TERRENO I

MODELO DIGITAL DE ELEVAÇÃO DA CIDADE DE PONTA GROSSA/PR

Introdução a Estruturas de Dados Espaciais - QuadTree

Sensoriamento Remoto Engenharia Ambiental Prática #1

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 1 - Conceitos. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

MODELAGEM DE SUPERFÍCIES. Prof. Dr. Cristiano Zerbato

Ministrantes: Alex Lemos e Marco Malagodi

Definição: representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre.

18/05/2010. # Modelagem numérica do terreno (MNT) # Métodos de interpolação de dados numéricos

Aquisição e Integração de Dados

INTRODUÇÃO AO SIG. Programa. Referências Bibliográficas. Prof. Luciene Delazari

MODELO DIGITAL DE TERRENO II

Banco de Dados Espaciais

Computação Gráfica. Representação e Modelagem

BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS E WEBMAPPING. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

Instituto Superior de Agronomia Exame da 2ª chamada de Geomática (ciclo 1) 26 de Junho de Uma possível resolução. Parte I (3 val.

Conceitos e Classificação da Fotogrametria. Fotogrametria e Fotointerpretação Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

Mapeamento Temático. Fotogrametria e Fotointerpretação Prof. Dr. Raoni W. D. Bosquilia

REPRESENTAÇÃO NUMÉRICA DO TERRENO

Departamento de Geografia FFLCH USP. Prof. Dr. Alfredo Pereira de Queiroz Filho. Mapas: transformações e desafios. Escala

MODELAGEM E CRIAÇÃO DE BANCOS DE DADOS

Banco de dados Brasil

REPRESENTAÇÃO DO RELEVO

Introdução a Geoprocessamento SER 300

LABORATÓRIO 1 MODELAGEM DA BASE DE DADOS

Dados Espaciais: Uma Introdução. Flávia F. Feitosa

FUNDAMENTOS DE CARTOGRAFIA PARA GEOPROCESSAMENTO

Aplicações em Sistemas de Informações Geográficas e Atlas Eletrônicos

REPRESENTAÇÃO DE SUPERFÍCIES: MODELO MATRICIAL (RASTER) GEOMÁTICA - 17ª aula

Banco de Dados para. Sistemas de Informação Geográfica (SIG) ROTEIRO. Conceitos. Fundamentos em Sistemas de Informação Geográfica (SIG)

Geoprocessamento na delimitação de áreas de conflito em áreas de preservação permanente da sub-bacia do Córrego Pinheirinho

SER 300 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO

Modelos Conceituais de Dados

Geomática INSTITUTO FEDERAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SC CAMPUS FLORIANÓPOLIS DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL CURSO TÉCNICO DE AGRIMENSURA

Fundamentos de Informação Geográfica

Geoprocessamento. Aula 09 SIG: operações espaciais. Maio de 2017 P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

REPRESENTAÇÃO DO RELEVO

Laboratório 1. Disciplina. Introdução ao Geoprocessamento SER 300. Prof. Dr. Antonio Miguel Vieira Monteiro

Cartografia Digital e Geoprocessamento

INSTITUTO FEDERAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SC CAMPUS FLORIANÓPOLIS DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL CURSO TÉCNICO DE AGRIMENSURA

Tutorial QGIS Modelagem Numérica de Terreno

Transcrição:

Geoprocessamento Estruturas de Dados Espaciais: Vetorial X Raster Os slides desta apresentação foram elaborados pelo Eng. Agr. M.Sc. Pedro Otávio Felipe e Eng. Agr. M.Sc. Junior Girotto, quando alunos do Programa de Pós Graduação em Geomática, como atividade didática

Estrutura da Aula Introdução; Aquisição de Dados; Modelo Vetorial; - Definição; - Estrutura; - Características; - Exemplo de Aplicação; Modelo Raster; - Definição; - Estrutura; - Características; - Exemplo de Aplicação; Vetorial x Raster.

- Introdução Os dados geográficos descrevem os objetos do mundo real, a partir de (Barbosa, 997): Localização geográfica - posição em relação a um sistema de coordenadas conhecidas; Relacionamentos espaciais ou topológicos - relações espaciais com outros objetos; Atributos temáticos - propriedades medidas ou observadas. Para que ocorra a correta sobreposição entre as camadas, é necessário que elas possuam projeção cartográfica, sistema de coordenadas e datum comuns e tenham sido geradas em escalas próximas.

- Introdução Dados Georreferenciados: a) A descrição da entidade geográfica que cada dado representa; b) A localização geográfica da entidade que o dado representa; c) Relacionamento entre a entidade geográfica com outras entidades representadas no sistema; d) Momento ou intervalo de tempo em que a entidade geográfica existe ou é válida.

- Introdução As camadas são compostas por uma coleção de elementos geográficos, denominados também como entes, entidades espaciais ou objetos, relacionados a um único tema ou uma classe de informação. Conceitualmente, em uma única camada não devem existir elementos que se sobreponham espacialmente, pois como a camada contém elementos de um único tema, não é correto que um elemento pertença a duas classes do mesmo tema simultaneamente. Por exemplo, um elemento não pode pertencer a ambas as classes floresta e área urbana, em um mapa de uso e cobertura do solo.

- Introdução relações espaciais percebidas pelo leitor sistemas computacionais arquivos digitais

- Introdução Os fenômenos relacionados ao mundo real podem ser descritos de três maneiras: ESPACIAL TEMPORAL TEMÁTICA Quando Quando as variações a variação são muda detectadas lugar através Quando a variação muda com o para tempo lugar de mudanças (densidade (declividade, características demográfica, altitude, profundidade (geologia, cobertura ocupação do do solo) solo) vegetal)

- Introdução Os dados espaciais, em diferentes ESCALAS e RESOLUÇÕES, podem ser codificados em: Representações Analógicas Representações Digitais Disposição Codificação das das entidades entidades espaciais espaciais em papel em linguagem binária, portanto em formato adequado para serem armazenadas em computadores

- Introdução Os processos envolvidos na transformação de dados analógicos em dados digitais são, coletivamente, conhecidos como: CAPTURA DE DADOS ESCANERIZAÇÃO DIGITAÇÃO MANUAL Como A digitação os dados manual espaciais é ainda amplamente correspondem usada, sempre pelo a uma generalização fato, da escanerização ou aproximação depender da da realidade, qualidade dos eles mapas contêm INCERTEZAS originais entre e outros IMPRECISÕES fatores.

Aquisição de dados Fotogrametria GPS Imagens de Satélite Mapas Analógicos

Aquisição de dados As descrições dos fenômenos relacionados ao mundo real podem ser arquivadas ora como dados, ora como informações. DADOS INFORMAÇÃO Conjunto de valores numéricos ou não que significado corresponde para à um descrição uso ou aplicação de fatos em do particular, ou seja, mundo foi agregado real ao dado um Conjunto de dados que possui um determinado componente adicional, a interpretação

Aquisição de dados Lixo Lixo Se os dados originais forem imprecisos, o produto final será um lixo organizado.

Estrutura Vetorial Na Modelagem Vetorial, as entidades do mundo real (postes, ruas, bairros, árvores, etc.) são representados por entidades gráficas discretas (pontos, linhas, polígonos), localizados por meio de sistema de coordenadas geográficas ou cartesianas (X,Y). Características Baseado em vetores. A Posição de cada entidade gráfica é definida pelas coordenadas geográficas ou cartesianas dos seus componentes. Exemplo: A localização de um polígono é determinada a partir da localização geográfica de seus nós entes componentes.

Estrutura Vetorial Características As relações topológicas são definidas no momento da criação das entidades gráficas, em arquivos internos ou auxiliares. Efetua a localização geográfica dos pixels por meio de coordenadas geográficas ou cartesianas fracionadas (mais precisas) quando comparada ao modelo raster. Alta definição dos limites, possibilidade de achar o centro e calcular raio. Assume-se que as coordenadas são precisas. Ocupam menos espaço.

Estrutura Vetorial Os objetos ou condições do mundo real podem ser representados, discretamente, por: PONTOS NÓS LINHAS OU ARCOS CADEIAS POLÍGONOS São áreas Correspondem definidas por ao uma início seqüência ou fim de de uma linhas linha, que ou não à É É um um dado dado se cruzam representação espacial espacial formado que não e encontram do cruzamento por possui uma área, seqüência é representado Representam um tipo especial em de um linhas nó, como, que duas correspondem por ou exemplo, mais pontos por um único conectados, par de coordenadas uma unidade linhas, litológica como, por por exemplo, e ou exemplo, estradas pode representar aos segmentos lineares que uma definem área foz de os de e ocorrência limites rios rios uma ou entre determinada árvore, uma fonte ou temperatura de polígonos, ou determinado seja, cruzamento uma linha tipo de que de estradas solo é compartilhada por dois polígonos, como por exemplo, limites entre municípios ou fazendas

Estrutura Vetorial É um modelo de dados baseado em objetos, que se representam mediante entidades geométricas: pontos: um par de coordenadas (x,y) linhas: um vetor ou conjunto ordenado de pontos polígonos: um vetor ordenado de linhas que definem um espaço fechado 50 00 50 00 50 0 L5 L R P L L L 0 50 00 50 00 50 P L P P P P (x y) L (x y ) (x y )... (x n y n ) R (x y ) (x y )... (x n y n ) (x y )

Estrutura Vetorial A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.

Estrutura Vetorial Polígonos fechados As coordenadas de cada polígono são guardadas em separado Vantagens Facilita a inserção num banco de dados geográfico Desvantagens Duplicação de linhas e possíveis erros

Estrutura Vetorial Possíveis Problemas - Polígonos Fechados fonte: John Elgy

Estrutura Vetorial Operações elementares Comprimento de uma linha Área de um polígono Perímetro de um polígono Centro de um polígono... Operações entre objetos Distância entre pontos: d(a,b)= a-b Distância entre linhas: distância mínima, Distância entre polígonos...

Estrutura Vetorial Curvas de Nível O MDE está formado por linhas de altitude constante ou isoipsas; As linhas representam-se como um vetor de pontos; Cada ponto representa-se por um par de coordenadas (x, y); O modelo pode completar-se mediante pontos cotados (linhas de um só elemento).

Estrutura Vetorial Curvas de Nível O MDE compõe-se de uma rede de triângulos adaptada ao terreno; Os triângulos são irregulares e definem-se mediante os três vértices; Cada vértice representa-se por um terno de coordenadas (x,y,z).

Nova Esperança - Paraná Microbacia Rib. Paracatú Uso do Solo Exemplo Bacia_paracatu_hidrografia.shp Bacia_paracatu.shp Bacia_paracatu_usosolo.shp Amoreira Cafe Cana Estrada Eucalipto Floresta Frutiferas Laranja Lavoura Mandioca Pastagem Urbano N W E S Escala :60000

Nova Esperança - Paraná Microbacia Rib. Paracatú Imagem de Satélite (Landsat) Exemplo N W E S Escala :00000

Nova Esperança - Paraná Microbacia Rib. Paracatú Imagem de Satélite (Landsat) Exemplo N W E S Escala :60000

Estrutura Raster Na Modelagem Raster as entidades do mundo real (lagos, rios, etc. ) são representados por uma matriz de pixels (picture element) ou células de mesma dimensão, que representam continuamente toda a área de interesse. Características Efetua a localização Geográfica dos pixels por meio de coordenadas geográficas ou cartesianas inteiras, devido a maior dimensão dos pixels. Formato inadequado para representar entidades discretas do mundo real que exijam precisão e exatidão de seus atributos gráficos (ex.: Dimensões, comprimento), uma vez que as dimensões dos pixels são maiores que as entidades a serem representadas, em geral. Os modelos raster representam bem operações de análise de vizinhança e como essa vizinhança pode influenciar as características do objeto.

Estrutura Raster Características A área objeto de estudo, normalmente um quadrado de dimensão fixa. Estas células constituem uma partição da área de estudo. A cada célula encontra-se associado o valor de um determinado atributo constituindo uma matriz de números (inteiro, real ou lógico) - O conjunto de células e respectivos valores constitui uma camada (layer)

Estrutura Raster No modelo matricial, o terreno é representado por uma matriz M(i, j), composta por i colunas e j linhas, que definem células, denominadas como pixels, ao se cruzarem. Cada pixel apresenta um valor referente ao atributo, além dos valores que definem o número da coluna e o número da linha, correspondendo, quando o arquivo está georreferenciado, às coordenadas x e y, respectivamente. Neste tipo de representação, a superfície é concebida como contínua, onde cada pixel representa uma área no terreno, definindo a resolução espacial. Em dois documentos visualizados na mesma escala, o de maior resolução espacial apresentará pixels de menor tamanho, já que discrimina objetos de menor tamanho.

Estrutura Raster Extensão célula Resolução

Estrutura Raster

Estrutura Raster O modelo raster é adequado para armazenar e manipular imagens de Sensoriamento Remoto. Os atributos dos pixels representam um valor proporcional à energia eletromagnética refletida ou emitida pela superfície terrestre. Para identificação e classificação dos elementos geográficos, é necessário recorrer às técnicas de Processamento Digital de Imagem e de Fotointerpretação.

Estrutura Raster Curvas de Nível O MDE é formado por uma matriz sobreposta ao terreno; Cada célula ou quadrícula representa uma unidade de superfície; A cada célula associa-se o valor médio de altitude da área coberta; O MDE não representa objetos, mas sim propriedades de localizações espaciais. y p p p p x tesela linha n latitude coluna n longitude p i j p n centros das quadrículas limites do modelo

Estrutura Raster A Matriz Regular

Exemplo: Geração de Modelo Digital de Terreno MODELO RASTER interpolação sobre pontos interpolação sobre TIN

Exemplo: Geração de Modelo Digital de Terreno MODELO RASTER interpolação sobre pontos interpolação sobre TIN

Exemplo: Geração de Modelo Digital de Terreno MODELO RASTER interpolação sobre pontos interpolação sobre TIN

Exemplo: Geração de Modelo Digital de Terreno MODELO RASTER interpolação sobre pontos interpolação sobre TIN

Exemplo: Geração de Modelo Digital de Terreno MODELO RASTER interpolação sobre pontos interpolação sobre TIN

Exemplo: Geração de modelo raster Interpolação da grid sobre o TIN

Estrutura Raster Integração Localização - Atributos Praia de Boiçucang a Praia Brava Unidade Territorial Básica - UTB

Estrutura Raster Malha triangular (TIN) conexão entre amostras estrutura topológica arco-nó

Estrutura Raster Grade regular (matriz de reais) elemento com espaçamento fixo valor estimado da grandeza

Estrutura Raster

Estrutura Raster

Estrutura Raster Exemplo Imaginemos que um MAPA DE SOLO foi produzido a partir de interpretações de IMAGENS DE SATÉLITE, tendo sido identificados os seguintes tipos de solo: ARENOSO, ARGILOSO, ARENO-ARGILOSO e ARGILO- ARENOSO. O mapa Pedológico produzido apresentou 6 PIXELS que representam os solos (MAPA PEDOLÓGICO INTERPRETADO): ARENOSO = CATEGORIA ; ARGILOSO = CATEGORIA ; ARENO-ARGILOSO = CATEGORIA ; ARGILO-ARENOSO = CATEGORIA.

MAPA PEDOLÓGICO INTERPRETADO (IMAGEM SATÉLITE) Colunas Linhas 8 7 6 5 8 7 6 5 CATEGORIA (Total: Pixels): L,C; L,C; L,C; L,C; L,C; L,C; L,C; L,C; L,C; L7,C5; L7,C6; L8,C5; L8,C6. CATEGORIA (Total: 5 Pixels): L,C; L,C5; L,C; L,C5; L,C; L,C5; L,C; L,C; L,C; L,C5; L,C8; L5,C; L5,C; L5,C; L5,C; L5,C5; L5,C7; L5,C8; L6,C7; L6,C8; L7,C7; L7,C8; L8,C7; L8,C8. CATEGORIA (Total: 8 Pixels): L,C6; L,C7; L,C8; L,C6; L,C7; L,C6; L,C7; L,C8; L,C6; L,C7; L5,C5; L7,C; L7,C; L7,C; L8,C; L8,C; L8,C; L8,C. CATEGORIA (Total: 8 Pixels): L,C8; L6,C; L6,C; L6,C; L6,C; L6,C5; L6,C6; L7,C.

MAPA PEDOLÓGICO INTERPRETADO (IMAGEM SATÉLITE) Colunas Linhas 8 7 6 5 8 7 6 5 ARENOSO = ; ARGILOSO = ; ARENO-ARGILOSO = ; ARGILO-ARENOSO =.

5 - Vetorial x Raster Os temas representados em raster podem ser os mesmos em vetorial, mas a estrutura de armazenamento, a utilidade e análise são diferentes. A decisão de utilizar o modelo de dados Raster ou Vetorial afetará a forma como as entidades e as suas características podem ser visualizadas, manipuladas e analisadas.

5 Vetorial X Raster Conversão Vetorial - Matricial

5 Vetorial X Raster Conversão Vetorial - Matricial

5 Vetorial X Raster Conversão Vetorial - Matricial

5 Vetorial x Raster Vetorial Raster

LINHAS REPRESENTAÇÃO DE DADO VETORIAL E RASTER Y (b) CAMPO (a) (c) X COLUNAS

5 Vetorial x Raster

5 Vetorial x Raster VETORIAL RASTER Refere-se É a representação à gráfica do do mundo real real por meio por de pixel meio de (picture sistemas element) de coordenadas, ou células, com forma dessa poligonal forma, regular, a unidade geralmente fundamental quadradas, do que são definidos dado vetorial pelas é suas o par posições de coordenadas em relação x, às colunas e linhas y. de uma malha.

5 Vetorial x Raster Vetorial Objetos descontínuos preserva relacionamentos topológicos associar atributos a elementos gráficos eficiência de armazenamento Matricial Processos contínuos fenômenos variantes no espaço adequado para simulação e modelagem

5 Raster x Vetorial O modelo vetorial permite que os relacionamentos topológicos estejam disponíveis junto com os objetos, já no modelo matricial eles devem ser inferidos no banco de dados. Esta propriedade possibilita que os arquivos vetoriais sejam mais adequados para execução de consultas espaciais. A associação entre o atributo e a componente gráfica também é mais adequada ao vetorial, já que neste modelo um elemento é identificado como único, enquanto no raster este é definido por um conjunto de pixels que possuem um atributo comum.

5 Raster x Vetorial Por outro lado, a representação da superfície por pixels permite que os fenômenos contínuos sejam adequadamente representados no modelo matricial. No modelo vetorial, para cada variação do fenômeno, há necessidade de criação em um novo elemento. Por isto, que o modelo matricial é utilizado nas imagens de sensoriamento remoto e, também, nos Modelos Numéricos do Terreno (MNT).

Modelo Vetorial Estrutura de dados compacta Estrutura de dados eficiente em operações topológicas Representação idônea de objetos pontuais e lineares Representação mais compreensível (similar ao mapa convencional) Requer menos espaço de armazenamento em disco Produção gráfica se assemelha a mapas feitos manualmente Tamanho proporcional à área representada Modelo Raster Estrutura de dados simples Estrutura de dados eficiente em operações de sobreposição Representação idônea de variáveis com grande heterogeneidade espacial É um modelo de dados necessário para manejar imagens digitais Requer mais espaço de armazenamento em disco Dependendo do tamanho do pixel, produção gráfica pode ser menos precisa Tamanho proporcional à quantidade de informação

Conversões

Vetores ou Matrizes? Os limites desenhados em mapas temáticos (como solo, vegetação, ou geologia) raramente são precisos e desenhá-los como linhas finas muitas vezes não representa adequadamente seu caráter. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes. Se pudermos aceitar que limites precisos entre padrões de vegetação e solo raramente ocorrem, nós estaríamos livres dos problemas de erros topológicos associados como superposição e intersecção de mapas. (P. A. Burrough)

Muito Obrigado Pela Atenção!!!