Datos raster

Tipos de datos geoespaciales

• Raster: Se definen por su matriz de celdas.

• Vector: Se representan como polígonos.

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Datos raster

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Características:
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• Están formados por una matriz de celdas.
• Cada celda (pixel) tiene un único valor.
• La matriz se divide en filas y columnas.
• Se definen por su resolución espacial:
  • High Spatial Resolution
  • Medium Spatial Resolution
  • Low Spatial Resolution

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Ventajas de los rasters:
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1. Estructura de datos muy simple.
2. Ideal para representar imágenes.
3. Representa superficies continuas.
4. Fácil análisis espacial.

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Inconvenientes de los rasters:
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1. Ocupan mucha memoria.
2. La resolución espacial marca el nivel de detalle.

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Formato:
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• El principal formato de datos raster es el .tif o .tiff

Hay muchas ventajas de usar datos tipo ráster, algunas de estas son:

• Su estructura es muy simple (una matriz con valores), lo que la hace muy buena para análisis espaciles y estadísticos.

• Puede almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme.

• Se pueden superponer datasets complejos de manera rápida (en comparación con tipo vector).

Para aprender más sobre datos tipo ráster les recomiendo esta página.

### **Tipos de datos geoespaciales** Los datos geoespaciales se clasifican principalmente en dos categorías: **raster** y **vectorial**. Cada tipo tiene características distintas que los hacen adecuados para diferentes aplicaciones dentro del análisis espacial. 1. **Datos Raster:** * **Definición:** Se representan como una cuadrícula o matriz de celdas (píxeles), donde cada celda contiene un valor que describe una propiedad específica del área que cubre (por ejemplo, temperatura, elevación o color). * **Uso típico:** Ideal para datos continuos, como imágenes satelitales, mapas de calor o modelos de elevación digital. 2. **Datos Vectoriales:** * **Definición:** Se representan mediante entidades geométricas como puntos, líneas y polígonos, definidas por coordenadas específicas (x, y). * **Uso típico:** Perfecto para datos discretos, como límites de propiedades, carreteras o redes de infraestructura. * **Subtipos:** * **Puntos:** Representan ubicaciones específicas (ej. una fuente de agua). * **Líneas:** Definen trayectorias o conexiones (ej. ríos, caminos). * **Polígonos:** Delimitan áreas cerradas (ej. fronteras de países, lagos). ### **Datos Raster** Los datos raster son una forma fundamental de representar información geoespacial, especialmente cuando se trata de fenómenos continuos que varían gradualmente a través del espacio. #### **Características ampliadas:** * **Matriz de celdas:** * Los datos raster están organizados en una cuadrícula regular de filas y columnas, como una imagen digital. Cada celda actúa como un "pixel" geoespacial con un valor asociado. * Ejemplo: En un mapa de temperatura, cada celda podría indicar el valor promedio de temperatura en un área de 1 km². * **Valor único por celda:** * Cada celda contiene un solo valor numérico o categórico (ej. altura en metros, tipo de suelo). Este valor representa la característica dominante o promedio del área cubierta por la celda. * **Resolución espacial:** * La resolución espacial determina el tamaño de cada celda y, por ende, el nivel de detalle: * **High Spatial Resolution (Alta resolución):** Celdas pequeñas (ej. 1 m²), ideales para análisis detallados como imágenes urbanas o drones. * **Medium Spatial Resolution (Resolución media):** Celdas de tamaño intermedio (ej. 30 m²), comunes en imágenes satelitales como las de Landsat. * **Low Spatial Resolution (Baja resolución):** Celdas grandes (ej. 1 km²), usadas para análisis globales como modelos climáticos. * La resolución afecta directamente la precisión y el tamaño del archivo: a mayor resolución, más detalle, pero también más datos que procesar. #### **Ventajas de los datos raster:** * **Estructura simple:** * Su formato de cuadrícula facilita el almacenamiento y la manipulación computacional, ya que no requiere definir geometrías complejas como en los datos vectoriales. * **Ideal para imágenes:** * Los raster son perfectos para representar datos visuales, como fotos aéreas o imágenes satelitales, porque cada celda puede corresponder a un píxel con valores de color o intensidad. * **Superficies continuas:** * Son ideales para modelar fenómenos que cambian gradualmente, como pendientes, altitudes o niveles de precipitación, ya que las transiciones entre celdas reflejan variaciones suaves. * **Fácil análisis espacial:** * Operaciones como superposición de capas (overlay), cálculos estadísticos o interpolación son más rápidas y directas en formato raster gracias a su estructura matricial. * Ejemplo: Combinar un mapa de elevación con uno de precipitación para analizar riesgos de inundación. #### **Inconvenientes de los datos raster:** * **Gran consumo de memoria:** * Debido a que cada celda almacena un valor, los archivos raster pueden volverse muy grandes, especialmente con alta resolución o áreas extensas. * Ejemplo: Una imagen satelital de alta resolución de una ciudad puede ocupar gigabytes de almacenamiento. * **Dependencia de la resolución espacial:** * El nivel de detalle está limitado por el tamaño de las celdas. Si la resolución es baja, se pierden características pequeñas o específicas (ej. un sendero estrecho podría no aparecer en un raster de baja resolución). * Esto también puede llevar a "efectos de escalera" o generalizaciones excesivas en los bordes de los fenómenos. * **Menor precisión para límites discretos:** * A diferencia de los vectores, los raster no definen bordes nítidos con facilidad, lo que los hace menos adecuados para representar entidades como parcelas o carreteras con precisión geométrica. #### **Formatos:** * **Principal formato: .tif o .tiff (Tagged Image File Format):** * Es el estándar más común para datos raster geoespaciales debido a su versatilidad y compatibilidad con metadatos geográficos (georreferenciación). * Admite compresión (como LZW) para reducir el tamaño del archivo sin perder calidad y puede almacenar múltiples bandas (ej. RGB o infrarrojo). * **Otros formatos populares:** * **.jpg:** Usado para imágenes simples, pero pierde información geográfica y no es ideal para análisis. * **.png:** Similar al .jpg, pero con transparencia, útil para visualización básica. * **.img:** Formato propietario (ej. ERDAS IMAGINE), común en aplicaciones especializadas. * **.nc (NetCDF):** Usado para datos raster multidimensionales, como series temporales climáticas. ### **Comparación breve con datos vectoriales** Mientras los raster destacan en superficies continuas y análisis espacial amplio, los datos vectoriales son superiores para representar entidades discretas con límites definidos. Por ejemplo: * Un mapa de densidad de vegetación se modela mejor como raster. * Una red de carreteras o los límites de un municipio se representan mejor como vectores.

Datos Raster Matriz de celdas Datos Vector Polígonos

## Diferencias entre vectores y rásteres **Vectores:** * Se representan como puntos, líneas y polígonos. * Son precisos desde el punto de vista geográfico. * Se pueden usar para análisis de redes. * No son adecuados para almacenar variables continuas. **Rásteres:** * Se representan como una cuadrícula de celdas o píxeles. * Son fáciles de almacenar y procesar. * Se pueden usar para representar variables continuas. * Pueden parecer pixelados. * No son buenos para representar características lineales. ## ¿Cuándo usar cada uno? * **Use vectores cuando:** * Necesite precisión geográfica. * Quiera realizar análisis de redes. * Tenga datos discretos. * **Use rásteres cuando:** * Necesite almacenar variables continuas. * Tenga grandes conjuntos de datos. * Quiera procesar datos rápidamente. ## Ventajas y desventajas **Vectores:** **Ventajas:** * Precisión geográfica. * Posibilidad de realizar análisis de redes. **Desventajas:** * No son adecuados para almacenar variables continuas. * Pueden ser difíciles de almacenar y procesar para grandes conjuntos de datos. **Rásteres:** **Ventajas:** * Fáciles de almacenar y procesar. * Posibilidad de representar variables continuas. **Desventajas:** * Pueden parecer pixelados. * No son buenos para representar características lineales. ## En última instancia, el mejor formato de datos para usar depende de la aplicación específica. ## Créditos Este artículo está escrito por [Ecoscript](https://ecoscript.org/).

Los datos raster son un tipo de representación gráfica de información geoespacial que divide el espacio en celdas regulares o píxeles, similar a la estructura de una imagen digital. Cada celda o píxel tiene un valor que representa una característica o propiedad en esa ubicación específica

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Imágenes Satelitales

Los datos raster se utilizan para representar imágenes satelitales que capturan información sobre la superficie terrestre. Cada píxel en la imagen puede representar una determinada reflectancia espectral o información sobre la vegetación, cuerpos de agua, etc.

Modelos Digitales de Elevación (DEM)

Los DEM son representaciones raster de la elevación del terreno. Cada píxel contiene información sobre la altitud en esa ubicación, lo que es esencial para el análisis topográfico y la planificación del terreno.

Mapas de Uso del Suelo

Los datos raster se utilizan para representar mapas de uso del suelo, donde cada píxel indica la clase de uso del suelo en una determinada área, como zonas urbanas, bosques, agricultura, etc.

Análisis de Cobertura Terrestre

Los datos raster se emplean para analizar la cobertura terrestre, como la distribución de vegetación, cuerpos de agua y áreas urbanas. Esto es crucial para estudios ambientales y de cambio en el uso del suelo.

Modelado Climático

En el modelado climático, los datos raster se utilizan para representar variables climáticas en diferentes ubicaciones. Pueden incluir temperaturas, precipitaciones y otros parámetros meteorológicos.

Análisis de Costos:

Los datos raster se utilizan en análisis de costos, por ejemplo, para calcular la distancia más corta entre dos puntos teniendo en cuenta diferentes costos asociados a cada celda.

Sensoramiento Remoto y Teledetección:

Los datos raster provenientes de sensores remotos se utilizan para monitorizar cambios en la superficie terrestre a lo largo del tiempo, siendo valiosos para la gestión ambiental y la agricultura de precisión.

Análisis Hidrológico:

En estudios hidrológicos, los datos raster se emplean para modelar la red de drenaje, calcular la escorrentía y analizar patrones de flujo de agua.