1-11栅格数据与栅格数据处理

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1、11栅格数据与栅格数据处理除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。11.1栅格数据及其获取11.1.1栅格数据的概念将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元素，用0表示背景元素），则这个图像也称“

2、二值图像”（或称“二元图像”）。图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。图11.1在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。点状要素——用其中心点所处的单个像元来表示；线状要素——用其中轴线上的像元

3、集合来表示。中轴线的宽度仅为一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。这种线划数据称细化了的栅格数据；面状要素——用其所覆盖的像元集合来表示。108图11.2图11.3图11.4在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。如图11.3。设所讨论的中心像元为（i，j）（即第i行、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。此时，像元（i,j）具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（

4、i-1，j-1）、（i-1，j＋1）、（i+1,j+1）、（i+1,j-1）也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。此时，像元（i，j）具有八向邻域。从图像上看，同样都是细化了的栅格数据，四方向相邻与八方向相邻的栅花数据各有特点，如图11.4所示。八方向相邻的图形线划显得纤细，位置过渡较自然，与矢量数据的对应图形相比，栅格化“抖动”（也称阶梯效应）相对较弱；而四方向相邻的图像线划显得粗壮、结实，同时，栅格化的阶梯效应较明显，但其特点是沿任何方向横截一条连通的栅格线划时，其截面宽度不小于一个像元的边长。10811.1.2栅格数据的获取

5、在计算机地图制图中，栅格数据的来源可以有多种。（1）通过遥感获得。通过遥感手段获取的数字图像，从概念上讲，就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对某一地区地面景象的辐射和反射能量进行扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的像素亮度值序列。这些数据按一定的格式，存贮在计算机中。（2）由对图片扫描而来。利用扫描机这种设备，可以把光学模拟图像（如一张像片或底片）或图件（如手工制图原稿或现有地图）提供的资料转换为栅格数据。（3）由矢量数据转换而来。栅格数据也可以通过计算机，由矢量数据转换而来。（4）由平面上行距、列距固定的

6、点内插或抽样而来。假定图11.5是地形图的一部分，如果我们在它的上面覆盖上行距、列距固定的矩形网格，并将每个网格线交点处的高程值通过内插读出来，按不同的高程值逐行逐列进行编码，就能得到一个栅格阵列数据。图11.5对于一幅由表示不同属性的多边形所组成的专题图，也可利用固定的行距、列距进行抽样，并将抽样结果编码，从而得到栅格数据。下面介绍三种抽样编码法：（1）中心归属法。每个栅格单元的值，根据该栅格中心点所在面域的属性来确定，如图11.6所示。（2）长度占优法。每个栅格单元的值，根据栅格中线（水平或垂直的）的全部或主要部分所处的面域的属性来确定，如图

7、11.7所示。（3）面积占优法。每个栅格单元的值，取占据该栅格单元面积最大的实体代码来表示，如图11.8所示。11.1.3栅格数据的优缺点108在计算机地图制图中，栅格数据的处理始于上世纪70年代中期。显然要晚于矢量数据处理的引入。相对于矢量数据而言，在计算机地图制图中采用栅格数据处理具有如下的优越性：图11.6图11.7图11.8（1）可以利用扫描机高速、自动地从像片或地图上采集到栅格数据。在图形数据采集方面，这种方式被认为是提高自动化程度的根本出路；（2）在自动绘图方面，栅格绘图机要比矢量绘图机的输出速度高得多，从最新的工艺水平来看，栅格绘图

8、机绘出的地图，质量丝毫不亚于矢量绘图机的产品，前者甚至更高；（3）用栅格形式便于进行面块的数据处理。如多幅图的叠置分析、制作分层设色图、