Raster ტიპის გამოსახულებები
ბმულები
Band combinations for landsat 8
Remote sensing indices
Remote sensing indices
Raster მონაცემები წარმოადგენს სივრცით ინფორმაციას, რომელიც დაფუძნებულია ქსელის სტრუქტურაზე. თითოეული ელემენტი ამ ქსელში — ე.წ. პიქსელი — ატარებს კონკრეტულ მნიშვნელობას, რომელიც ასახავს გარკვეულ ატრიბუტს ან ფენას (მაგ. სიმაღლე, ტემპერატურა, ფერი).
📌 ძირითადი მახასიათებლები
- შედგება პიქსელების (Grid Cells) ქსელისგან
- თითოეულ პიქსელს აქვს:
- ლოკაცია (ადგილი ქსელში)
- გადაწყვეტადობა (გეოგრაფიული ზომა თითოეული პიქსელისთვის)
- მნიშვნელობა (მაგ. ფერის კოდი, სიმაღლე, ტემპერატურა)
- მონაცემები ინახება მატრიცის ფორმით (რიგები და სვეტები)
🖼️ Raster მონაცემების ტიპები
| ტიპი | აღწერა | მაგალითები |
|---|---|---|
| 📷 მრავალფერიანი გამოსახულება (True Color) | ვიზუალური გამოსახულება წითელი, მწვანე და ლურჯი არხებით | სატელიტური ფოტოები, Google Earth |
| 🌡️ ტემატური Raster | თითოეული პიქსელი წარმოადგენს ატრიბუტს ან კატეგორიას | მიწათსარგებლობის რუკა, ნიადაგის ტიპები |
| ⛰️ ციფრული რელიეფის მოდელი (DEM) | სიმაღლის მონაცემების მატრიცა | რელიეფის ანალიზი, დახრილობის გამოთვლა |
| 🌫️ ჰიპერსპექტრული/მულტისპექტრული გამოსახულებები | მრავალი სპექტრული არხი, ინფორმაციის მაღალი სიზუსტით | გარემოს მონიტორინგი, სოფლის მეურნეობა |
📏 გეოგრაფიული გადაწყვეტადობა (Resolution)
- სპატიური (გეოგრაფიული) გადაწყვეტადობა: ფიზიკური ზომა, რომელსაც ერთი პიქსელი რეალურ სამყაროში ფარავს (მაგ. 10მ × 10მ).
- რაც უფრო მცირეა პიქსელის ზომა, მით უფრო დეტალურია გამოსახულება.
🗂️ Raster vs Vector
| პარამეტრი | Raster | Vector |
|---|---|---|
| მონაცემების ტიპი | ქსელი (Grid) | წერტილი, ხაზი, პოლიგონი |
| მონაცემების მოცულობა | დიდია | შედარებით მცირე |
| დამუშავება | სწრაფი ანალიზისთვის | რთული ანალიზი |
| გამოყენების სფეროები | რელიეფი, ტემპერატურა, სატელიტური სურათები | გზები, შენობები, საზღვრები |
🛠️ პროგრამული უზრუნველყოფა Raster-თან სამუშაოდ
- QGIS – ღია კოდის GIS პროგრამა (Georeferencer, Raster Calculator)
- ArcGIS – პროფესიონალური პლატფორმა ფართო ფუნქციონალით
- GDAL – ბიბლიოთეკა Raster და Vector მონაცემებისთვის
🎓 გამოყენების სფეროები
- გარემოს მონიტორინგი და კლიმატის ანალიზი
- სატელიტური სურათების ინტერპრეტაცია
- ქალაქგეგმარება და მიწათსარგებლობა
- ბუნებრივი რესურსების მართვა
📊 რეზოლუციების ტიპები დისტანციური ზონდირებისთვის
| კატეგორია | სივრცული რეზოლუცია (Spatial) | სპექტრალური რეზოლუცია (Spectral) | დროითი რეზოლუცია (Temporal) | რადიომეტრიული რეზოლუცია (Radiometric) |
|---|---|---|---|---|
| 📌 განსაზღვრება | პიქსელით წარმოდგენილი მიწის ზედაპირის ზომა | ტალღების გარჩევადობის უნარი ელექტრომაგნიტურ სპექტრში | გამოსახულების მიღების სიხშირე ერთსა და იმავე ლოკაციაზე | სენსორის მგრძნობელობა მცირე ენერგეტიკული განსხვავებებისადმი |
| 📏 ზომვის ფორმა | პიქსელის ზომა (მაგ. 10 მ, 30 მ, 0.5 მ) | სპექტრალური არხების რაოდენობა, სიგანე და განლაგება | გამოსახულებებს შორის შუალედი (მაგ. 1 დღე, 5 დღე) | ბიტების რაოდენობა პიქსელზე (მაგ. 8-ბიტიანი = 256 დონე) |
| 📈 მაღალი რეზოლუცია | პატარა პიქსელები; მეტ სივრცული დეტალი | მეტი და ვიწრო სპექტრალური არხები | უფრო ხშირი მონაცემების მიღება | უფრო მაღალი სიზუსტე მცირე სხვაობების აღმოსაჩენად |
| 🎯 მოხმარების სფეროები | ურბანული რუკები, ზუსტი სოფლის მეურნეობა, ჰაბიტატის დელინეაცია | მოსავლის კლასიფიკაცია, მინერალების აღმოჩენა, ვეგეტაციის ინდექსები | ცვლილებების გამოვლენა, ფენოლოგია, საგანგებო სიტუაციები | მოსავლის სტრესი, წყლის ტურბიდობა, თერმული ვარიაცია |
| 📷 მაგალითები | WorldView-3 (0.31 მ), Sentinel-2 (10 მ), Landsat 8 (30 მ) | AVIRIS (224 არხი), Hyperion (220), Sentinel-2 (13) | MODIS (1-2 დღე), Sentinel-2 (5 დღე), Landsat 8 (16 დღე) | Landsat 8 (12-ბიტი), Sentinel-2, MODIS (12–16 ბიტი) |
| 💾 ზეგავლენა ფაილის ზომაზე | მაღალი გარჩევადობა = მეტი პიქსელი = უფრო დიდი ფაილი | მეტი არხი = ფართო სპექტრი = დიდი ფაილი | ხშირი გადაღებები = მეტი მოცულობა დროში | მეტი ბიტი პიქსელზე = მეტი მონაცემი და დამუშავების დრო |
| ⚖️ კომპრომისები | მაღალი დეტალი ამცირებს დაფარვის არეს, ზრდის მოცულობას | ვიწრო არხები ზრდის ხმაურს და ამცირებს სიგნალის ხარისხს | მაღალი სიხშირე ხშირად მოდის მცირე სივრცულ დეტალზე | მაღალი ბიტური სიღრმე ზრდის მონაცემთა მოცულობას |
| ⚙️ გავლენა მომწოდებლებით | სენსორის დიზაინი და სიმაღლე, ორბიტა | ფილტრები და ტალღების სიგრძის ლიმიტები | სატელიტის ორბიტა (სინქრონული, გეოსტაციონარული), ნახვის სიგანე | სენსორის ელექტრონიკა, ანალოგურ-ციფრული გარდაქმნის სიზუსტე |
| 🔗 დაკავშირებული ცნებები | GSD (Ground Sampling Distance), Pixel Footprint | Bandwidth, Hyperspectral vs. Multispectral | Temporal frequency, Repeat cycle, Temporal aliasing | Digital Number (DN), Signal-to-Noise Ratio (SNR) |
📝 შენიშვნა: ამ მახასიათებლების სწორად გაგება გვეხმარება არჩევანის გაკეთებაში ამოცანებისათვის, როგორიცაა: მიწის საფარის ცვლილება, კატასტროფების რუკინგი, გარემოს მონიტორინგი და ზუსტი სოფლის მეურნეობა.
✅ შეჯამება
Raster მონაცემები იდეალურია უწყვეტი, ზედაპირის ტიპის მონაცემების გამოსახატავად. მისი გამოყენება საჭიროა მაშინ, როდესაც დეტალური გამოსახულება, ან ატრიბუტების მუდმივი ვარიაციაა საჭირო (მაგალითად, სიმაღლე, ტემპერატურა, განათება და ა.შ.).