Raster Veri Nedir?

Raster veri, ızgara veya resim verisi olarak bilinen, bilgiyi temsil etmek için hücreler veya piksellerin bir ızgarasını kullanan bir dijital veri türüdür. Her ızgara hücresi piksel, yükseklik, sıcaklık veya renk gibi farklı bir değer veya özellik temsil eder.

Genellikle Coğrafi Bilgi Sistemlerinde (CBS) ve uzaktan algılama uygulamalarında haritalar oluşturmak, arazi kullanım modellerini değerlendirmek, çevresel değişiklikleri izlemek ve diğer görevleri gerçekleştirmek için kullanılır.

CBS altında kullanılan raster veri örnekleri şu şekildedir:

1. Dijital Yükseklik Modeli (DEM): Yeryüzü yükseklik ve eğimlerini temsil eder ve topografik haritalar ve arazi kullanım planlaması gibi uygulamalar için önemlidir.
2. Sıcaklık Verileri: İklim değişikliği, tarım planlaması ve doğal afetler gibi uygulamalar için önemlidir.
3. Uydu Görüntüleri: Ormanlar, tarım arazileri, su kaynakları ve madencilik kaynakları, bitki örtüsü, su kalitesi, orman yangınları ve çevresel izleme gibi konularda kullanılır.
4. Arazi Kullanım Verileri: Arazi planlama, doğal kaynak yönetimi ve çevresel etki analizi gibi uygulamalar için önemlidir.
5. İklim Verileri: Meteorolojik istasyonlardan veya uydulardan alınan verileri temsil eder ve iklim değişikliği, su kaynakları yönetimi ve doğal afetler gibi uygulamalar için önemlidir.

Kategorik (Ayrık) Raster Veri: Konumsal olarak ayrık ve kategorize edilmiş verilerdir. Genellikle, arazi örtüsü türleri veya arazi kullanım kategorileri gibi ayrıştırılmış verileri içerir.

Sürekli Raster Veri: Konumsal olarak devamlı tam sayılar ve bir aralık içindeki herhangi bir değeri alabilen ölçüm verilerdir. Genellikle, yükseklik, sıcaklık verilerini içerir.

1. Temsil: Raster veriler hücre veya piksellerin bir ızgarasıyla temsil edilirken, vektör veriler noktalar, çizgiler ve çokgenlerle temsil edilir.
2. Kullanım: Raster veriler, vektör verilere kıyasla kullanımı daha pratik ve basit verilerdir. Ancak saklama alanı açısından, vektör verinin aksine, sıkıştırma olmadan birçok veri seti için büyüktür.
3. Hassasiyet: Raster veriler genellikle vektör verilere göre daha az hassastır, çünkü sadece ızgara hücrelerinin çözünürlüğünde değerleri temsil edebilirler. Vektör verileri daha hassas mekansal özellikleri temsil edebilir.
4. Düzenleme: Vektör verileri, özelliklerin geri kalanını etkilemeden tek tek değiştirilebildiği için raster verilere göre genellikle daha kolay düzenlenebilir ve bakımı yapılabilir.

1. Uygun yazılımı seçin: CBS yazılımlarından biri olan MapInfo Pro programı ile raster veriden, vektör veriye dönüştürme işlemini gerçekleştirebilirsiniz.
2. Raster veriyi hazırlayın: Doğru sonuçlar elde etmek için raster veri, istenmeyen verilerin temizlenmesi ve filtrelenmesi gibi işlemlerle hazırlanmalıdır.
3. Dönüştürme aracını seçin: Yazılımda, raster veriden vektör veriye dönüştürme için uygun dönüştürme aracını seçin. Bu araç, vektör dönüştürme veya görüntü analizi araç seti altında bulunabilir.
4. Dönüştürme parametrelerini ayarlayın: Dönüştürme aracı için uygun parametreleri ayarlayın. Örneğin raster hücre değerleri için eşik değerini, çıktı dosya biçimini ve vektör verilerinin çözünürlüğünü.
5. Dönüştürme aracını çalıştırın: Dönüştürme aracını çalıştırın ve çıktı vektör verilerinin oluşturulmasını bekleyin. Çıktı verileri, ihtiyaç duyulduğu gibi daha da düzenlenebilir ve iyileştirilebilir.
6. Sonuçları doğrulayın: Vektör verilerinin doğruluğunu, orijinal raster verisiyle karşılaştırarak ve gerekli kalite kontrol işlemlerini yaparak doğrulayın.

MapInfo Pro Advanced modülünü kullanarak Polygonise seçeneği ile raster verilerinizi vektör verilere çevirebilirsiniz.

1. Sürekli temsil: Raster verileri, vektör verileriyle temsil edilemeyen sıcaklık, yükseklik veya yağış gibi sürekli verileri temsil edebilir.
2. Mekansal çözünürlük: Raster verileri yüksek mekansal çözünürlüğü temsil edebilir, böylece mekansal verilerin detaylı analizi mümkündür.
3. Kolaylık: Raster verileri nispeten basit anlaşılır ve analiz edilebilir, çünkü farklı renklerin farklı değerleri temsil ettiği bir görüntü olarak görselleştirilebilir. Bu, uzman olmayan kişilerin mekansal verilerle çalışmayı anlaması ve daha kolay hale getirir.
4. Uyumluluk: Raster verileri, uydu görüntüsü gibi diğer raster verileriyle kolayca birleştirilerek bileşik görüntüler oluşturulabilir.
5. Etkinlik: Raster veri sayesinde büyük veri kümeleriyle çalışmak daha verimli hale gelir.
6. Esneklik: Raster verileri, çevre modellemesi, kentsel planlama ve doğal kaynak yönetimi gibi geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilir.

CBS uygulamalarında sıkça kullanılan raster veri depolama yöntemleri şunlardır:

1. GeoTIFF Biçimi: Mekansal referans sistemini, kapsamı ve veriler hakkında diğer meta verileri belirleyen bir başlık bilgisi içerir. GeoTIFF, CBS yazılımları tarafından geniş çapta desteklenir ve diğer mekansal veri biçimleriyle etkileşimlidir.
2. ERDAS İmaj Biçimi: ERDAS İmaj, uzaktan algılama uygulamalarında yaygın olarak kullanılan özel bir raster veri biçimidir. Büyük veri setleri için gereken depolama alanını azaltabilen gelişmiş sıkıştırma algoritmaları içerir.
3. NetCDF Biçimi (Network Common Data Form): Atmosferik ve okyanus araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir veri depolama biçimidir.
4. HDF Biçimi (Hierarchical Data Format): Büyük veri setleri için gereken depolama alanını azaltabilen gelişmiş sıkıştırma teknikleri içerir.
5. Bulut Tabanlı Depolama: Bulut bilişiminin artan kullanılabilirliğiyle, raster verileri Amazon S3 veya Google Cloud Storage gibi bulut tabanlı depolama sistemlerinde de depolanabilir.
6. Mutli-Resolution Raster (.mrr): MRR veri formatı, MapInfo Pro programına özgü bir formattır. Çok büyük raster verilerde bile çok yüksek performans sağlar ve terabayt ölçeğinde veri setlerini işleyebilirsiniz.