GIS데이터 유형 알아보기(2) - 래스터 데이터 유형
래스터(Raster) 데이터의 유형을 알아보기로 합니다.
일단 가장 쉬운 설명으로는 래스터는 ‘이미지’ 라고 생각하시면 됩니다.
좀 더 학문적 정의를 내려본다면, 같은 크기의 셀(cell)의 행과 열의 집합이라고 할 수 있습니다.
작은 이미지 타일들이 가로, 세로로 모여서 하나의 형상을 표현한다고 할 수 있습니다.
벡터와 래스터를 비교해 본다는 아래의 이미지가 가장 쉬운 예시가 될 것 같습니다.
특히 GIS에서의 벡터는 점, 선, 면으로 이뤄진 경우가 많습니다
a라는 것을 시각화하기 위한 데이터 유형으로
벡터는 각 특정 점들을 연결하여 하나의 형상을 시각화하고,
래스터는 격자의 이미지를 집합으로 모아서 형상을 시각화합니다.
벡터와 래스터의 비교출처 : https://www.ratermanis.com/blog/2017/12/28/vector-vs-raster
GIS 관점으로 다시 한번 벡터와 래스터 비교 이미지를 보겠습니다.
우리가 GIS로 표현하고자 하는 것은 결국 실세계입니다.
이 실제 세계에 대해서 벡터와 래스터로 표현하는 방식은 아래와 같이 다릅니다.
실 세계에 대한 벡터, 래스터 표현 예시래스터 데이터의 장단점을 살펴보겠습니다.
장점
1. 데이터 구조가 단순(벡터는 좀 다양하죠)
2. 연산처리가 빠름(격자 셀의 집합이기 때문에 연산하고 분석하기 좋습니다)
3. 벡터보다 더 많은 분석 기능 제공(ArcGIS 기준으로 보았을 때 더 많은 고급 분석 도구들을 지원합니다)
단점
1. 객체를 일반화(이건 셀 단위로 형상을 표현하기 때문에 생기는 문제입니다)
2. 모양의 특징 손실(역시나 셀 표현이기에;;;)
3. 피처의 고유성이 낮아짐(역시나…)
래스터를 이해하는 데 있어서 해상도라는 말이 항상 함께 따라옵니다
우리가 일상생활에서도 많이 사용하는 해상도는 쉽게 래스터의 셀 크기라고 보시면 됩니다.
그래서 셀 크기가 작다는 것은 어떤 형상을 표현하는데 자세하게 할 수 있다는 의미이고 이것은 곧 높은 해상도를 말합니다. 이 해상도는 데이터의 정확도, 처리속도, 저장공간 등에 영향을 줍니다.
또한 래스터 데이터는 여러 가지 분석에서 활용됩니다.
- Surface분석(고도, 농도, 강수 등)
- 최적지 분석
- 접근성 분석
- 홍수, 산불 모델링 등
래스터의 각 셀의 값은 정수형과 실수형 값을 가질 수 있습니다.
(문자 값은 정수형 코드로 대체하여 표현합니다)
또한 셀 값이 0이라는 것은 데이터가 없다는 것과는 다른 의미입니다
0(관측값이 0이다) ≠Nodata(관측값이 없음)
(이 것은 0이라는 값으로 연산하는 것과 Nodata의 연산을 처리하는 함수가 다르다는 것을 의미합니다, 이 부분까지는 정확하게 이해가 되지 않더라도 0과 Nodata의 차이가 있음만 인지하셔도 되겠습니다)
이러한 셀의 값은 GIS에서 지리적인 의미를 갖는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 있습니다.
- 지리적 의미 있음 : 분석용으로 사용 가능(고도값, 토지피복, 인구밀도 등등)
- 지리적 의미 없음 : 참조용으로 사용 가능(항공사진, 위성영상 등 RGB 같은 색상의 값들)
