Meer

Wat is die beste rasterformaat vir groot NoData-gebiede?

Wat is die beste rasterformaat vir groot NoData-gebiede?


Is daar 'n goeie rasterformaat vir die hantering van 'n groot aantal NoData-selle?

Ek doen baie vloedmodellering en kartering en het onlangs rasters gebruik om die voorspelde vloeddiepte en / of hoogte vir groot gebiede aan te dui, dikwels vir 'n hele land.

Ek het pas die standaard ESRI-binêre roosterformaat gebruik, maar ek wonder of daar dalk iets meer gepas is. Hierdie rasters gebruik baie ruimte (veral by selgroottes van 5 tot 10 voet), en die oorgrote meerderheid van die selle is NoData, so hulle gaan net mors.


Gebruik heelgetalle (kategoriese) rasters, omdat hul datastelle oorspronklik saamgepers is (met behulp van 'n verlieslose koderingslengte). Kompressie kan dikwels 99% oorskry, afhangend van die kompleksiteit van die waardes: lang horisontale stroke konstante waardes komprimeer baie goed. Die uitgebreide NoData-selle in u roosters is goeie voorbeelde hiervan.

Die probleem met hierdie benadering is dat die waardes hierdeur in heelgetalbakke gediskretiseer word: u kry net -2, -1, 0, 1, 2, ..., ens., En kan nie (sê) 3.1415927 voorstel nie, soos dit moontlik is met die enkele -precision ("binêre") float-formaat. Om te werk is om 'n fyner eenheid van hoogte te meet, soos 0,1 m of 0,1 m of selfs kleiner. Die omskakeling is die vermenigvuldiging van die huidige waardes (bv. Vermenigvuldig met 10 om van meter na desimeter om te skakel) en die resultate af te rond. Soms moet u omskakel vir analitiese doeleindes, maar dikwels kan u die omskakeling vermy deur bloot legendes op kaarte te verander. Verander byvoorbeeld 'n legendariese paneel soos "100 - 110" in "10.0 - 11.0" as die hoogte in desimeters is, en dan is u gereed.


Kyk die video: What is Rasterize in Photoshop? Difference Between Raster, Vector, and Smart Objects