"গ্রিডড ডেটা" এবং "রাস্টার ডেটা" একই জিনিস?


12

আমি এমন একটি প্রকল্পে কাজ করছি যা "রাস্টার ডেটা" (বায়বীয় চিত্র এবং ডিইএম) এবং "গ্রিডড ডেটা" উভয়কেই জড়িত করবে যা আমি গ্রিড পয়েন্টগুলিতে নেওয়া অন্যান্য ধরণের সংখ্যার পরিমাপ হিসাবে বুঝতে পেরেছি এবং যা সম্পূর্ণ চিত্রহীন সম্পর্কিত হতে পারে (যেমন জনসংখ্যার ঘনত্ব)।

"গ্রিডড ডেটা" তে অনেক খুঁজে পেতে আমার সমস্যা হচ্ছে, তাই আমি ভাবছি যে রাস্টার ডেটার জন্য এটি কেবল আলাদা শব্দ? কোন মৌলিক পার্থক্য আছে? এই দুই ধরণের জন্য কি আলাদা সরঞ্জাম (এবং বিশেষত সার্ভার) রয়েছে?

(প্রাসঙ্গিক হলে, এটি অস্ট্রেলিয়ান রাজ্য সরকারগুলির প্রসঙ্গে ...)

উত্তর:


14

না, দুটি পদ সমতুল্য নয়: 1) সমস্ত রাস্টার ডেটা গ্রিড করা হয় না - এমনকি সমস্ত পৃথিবী পর্যবেক্ষণের চিত্রাদি রাস্টার ডেটাও নয়। 2) এবং গ্রিডযুক্ত ডেটা সাধারণত একটি রাস্টার ফাইল ফর্ম্যাটে সংরক্ষণ করা হয়, সমস্ত গ্রিডযুক্ত ডেটা কোনও সরল আয়তক্ষেত্রাকার রাস্টার ডেটা কাঠামোকে উপস্থাপন করে না।

এটি উদাহরণস্বরূপ:

  1. "গ্রিডড" অনুমান করে যে প্রশ্নে থাকা ডেটা গ্রিড পয়েন্টের কিছু সেটে নেওয়া মানগুলি উপস্থাপন করে। এই পয়েন্টগুলি কিছু ফ্যাশনে নিয়মিত বলে ধরে নেওয়া হয়, উদাহরণস্বরূপ, ডেটা স্ট্রাকচারের মানগুলির পরবর্তী সারিটি গ্রিডের পরবর্তী সারিটি, ভৌগোলিকভাবে বলতে গেলে কিছু দিকের সাথে সামঞ্জস্য করে যেমন দক্ষিণের পরবর্তী সারি। তবে, আপনি যদি বেসিক স্যাটেলাইট রিমোট সেন্সিং চিত্রের দিকে নজর দেন তবে "কাঁচা" (এটি সেন্সর-ক্যালিব্রেটেড, তবে গ্রিডড নয়) সাধারণত রাস্তায় 1 নামক রাস্টার ডেটা সেন্সর দ্বারা দেখানো চিত্রের সারিগুলির সাথে সামঞ্জস্য করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সেন্সর পূর্ব-পশ্চিম সোয়াইপে 10 টি সারি চিত্র করতে পারে, পরবর্তী সোয়াইপ পরবর্তী 10 টি সারি গ্রহণ করে এবং প্রতিটি ডেটা পিক্সেলের সাথে ল্যাট / লম্বা জোড়া থাকে (জমিতে) যুক্ত থাকে। তবে উপগ্রহ-বাহিত সেন্সরটির দেখার ক্ষেত্রটি সোয়াথ প্রান্তে প্রশস্ত হয়, পরবর্তী সোয়াইপের প্রথম সারিটি ভাল, কমপক্ষে আংশিকভাবে, পূর্বের সোয়াইপের শেষ সারিটির সাথে ওভারল্যাপ এবং আন্তঃসংযোগযুক্ত হতে পারে। এটি স্যাটেলাইটবাহিত সেন্সরটির গ্রিডিং রাস্টার ডেটা অনুশীলনে অ-তুচ্ছ করে তোলে।
  2. বিপরীতে, "রাস্টার" মূলত একটি ডেটা স্ট্রাকচারের বৈশিষ্ট্যকে বোঝায়, এটি একটি 2D অ্যারে। যদি গ্রিডযুক্ত ডেটা কোনও অ-আয়তক্ষেত্রাকার গ্রিডে থাকে (যেমন ত্রিভুজাকার, ষড়্ভুজাকৃতির), এটি কোনও নন-রাস্টার ডেটা স্ট্রাকচারে সংরক্ষণ করা যেতে পারে যেমন কোনও ধরণের গাছ।

আপনার ক্ষেত্রে, মূল প্রশ্নটি নয় আপনি "গ্রিডড" বা "রাস্টার" ডেটা নিয়ে কাজ করছেন কিনা। সম্ভাবনাগুলি হ'ল, প্রতিটি কক্ষে ল্যাট / লম্বা বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং কোনও ওভারল্যাপ এবং অদ্ভুত শিল্পকর্ম ছাড়াই ডেটা গ্রিডড বা একটি রাস্টারগুলিতে পাওয়া যায়: প্রক্রিয়াজাত ডেটা সাধারণত এর জন্য সংশোধন করা হয়। আপনার জন্য প্রধান প্রশ্নটি হল আপনার সরঞ্জামগুলি আপনার কাছে থাকা ডেটা ফর্ম্যাটটির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা।


আহ, আমি দেখছি - ধন্যবাদ এই ব্যাখ্যাটির জন্য অনেক অনেক।
স্টিভ বেনেট

2
আপনার "গ্রিডড" এবং "রাস্টার" ব্যবহারের তুলনা অন্যান্য সংজ্ঞা যেমন- thefreed অভিধান . com / গ্রিড এবং thefreed অভিধান . com/ raster এর সাথে তুলনা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে । এগুলি বোঝায় যে পয়েন্ট (1) ভুল এবং চিত্র (1) আসলে রাস্টার ডেটা সম্পর্কে ।
হোবল

আপনি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যবিহীন অ-বিশেষজ্ঞ অভিধানের দিকে ইঙ্গিত করছেন (এবং এর মধ্যে অভিধানের জন্য উচ্চ খ্যাতি রয়েছে এমন নয়), সুতরাং শব্দের কিছু ব্যবহার (অনেক!) হতে পারে যা এটি কীভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়? বৈজ্ঞানিক / ভূ-স্থান সংক্রান্ত তথ্য উল্লেখ করে ব্যবহৃত। আমার পয়েন্ট 1 হ'ল রিমোট সেন্সিং ডেটার উল্লেখ করার সময় সোয়াথ ডেটা এবং গ্রিডড ডেটার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে বিশদ ed দুজনেই স্পষ্টতই রেস্টার। পয়েন্ট 2 কেবল বলতে গেলে গ্রিড ডেটা অগত্যা কোনও রাস্টার ফর্ম্যাটে হয় না , যদিও এটি সাধারণত হয়।
ক্রিসিস

1
অভিধানের সীমাবদ্ধতা এবং জিআইএসে সত্যিকারের সম্মেলনের অভাব সম্পর্কে আমি সচেতন, আমি সেই উল্লেখগুলি অনেকের মধ্যেই বেছে নিয়েছি যা একে অপরের সাথে সম্মত বলে মনে হয়। আমি তখন এই শব্দগুলির আপনার ব্যবহারকে প্রমাণীকরণকারী একটি "বৈজ্ঞানিক / ভূ-স্থানিক" রেফারেন্সটি দেখার প্রশংসা করব, কারণ রাস্টার ডেটা সম্পর্কে আমি যা পড়েছি তার সবকিছুর মুখোমুখি রাস্টার ডেটা প্রয়োজনীয়ভাবে উড়ে যাওয়া নয়
হোবার

উদাহরণস্বরূপ মোডিসের মতো সেন্সরটির জন্য, সোথ ফর্ম্যাটে ডেটা পণ্যগুলি গ্রিডে পুনঃপ্রেরণিত হয় না। ইমেজটিতে সোথ প্রান্তগুলি ধারাবাহিক সারিগুলি থেকে অক্ষাংশকে একঘেয়ে করা হবে না (দেখুন বাউটি -এফেক্ট: dkue3ufa3e1f8.cloudfront.net/files/images/ModisBowTie.jpg এবং those এই নিদর্শনগুলি সরিয়ে ফেলার একটি উপায় হ'ল চিত্রটি একটি পূর্বনির্ধারিত উপর পুনরায় প্রতিস্থাপন করা গ্রিড কিছু URL-। cires.colorado.edu/~tharan/ms2gt/00README.txt (একদফা ফসল কাটার পর জমির ফাঁকা অংশটুকু টু গ্রিড টুলবক্স), geospatialmethods.org/documents/ppgc/ppgc.html
chryss

1

আমি যুক্ত করব যে ডেমগুলি (ডিজিটাল এলিভেশন মডেলগুলি) প্রায় নিশ্চিতভাবেই মূলত গ্রিডে নেই এমন নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টের ("একটি" ডিজিটাল টেরিন মডেল ") এর সেট থেকে প্রাপ্ত। সাধারণত এগুলি তীরচিহ্নগুলি এবং ফুরোগুলির সাথে পরিমাপ করা হয় এবং একটি ঘনত্বের ভিত্তিতে সংগ্রহ করা হয় যা একটি নির্দিষ্ট রেজোলিউশনে একটি রাস্টার পূরণ করতে সক্ষম করে, যেমন 3 মিটার, ত্রুটির একটি নির্দিষ্ট ব্যবধানের মধ্যে। কখনও কখনও এগুলি প্রথম রূপরেখা তৈরি করতে (যেমন মার্কিন টোপো মানচিত্রে) তৈরি করার জন্য প্রথমে বিভক্ত হয়, যা পরবর্তীকালে একটি রাস্টারকে আরও সংহত করা হয়।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.