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Datos ráster

Definición

Los datos ráster representan el espacio como una cuadrícula de celdas (píxeles), cada una de las cuales almacena un valor: reflectancia, elevación, temperatura, código de clase. La resolución controla el detalle; la extensión y la alineación controlan la cobertura y la interoperabilidad. Los rásteres pueden ser de banda única o multibanda (multiespectrales). Los formatos de archivo (GeoTIFF/COG, NetCDF, HDF) almacenan georreferenciación, valores sin datos (nodata) y metadatos. Sus puntos fuertes incluyen el almacenamiento eficiente para campos continuos y la compatibilidad con el procesamiento de imágenes; sus limitaciones incluyen los bordes en forma de escalera y los grandes volúmenes para la alta resolución. Comprender los sistemas de referencia de coordenadas, la compresión, el teselado y las pirámides es clave para el rendimiento. Muchos análisis (derivados del terreno, índices, convolución) funcionan de forma natural en los rásteres.

Solicitud

La teledetección, la modelización climática, los MDE para hidrología, los mapas de peligrosidad y los productos de cobertura terrestre utilizan rásteres. Los mapas web sirven teselas ráster para imágenes y sombreado de relieve. Los científicos comparten conjuntos de datos de cuadrícula para una modelización reproducible.

Preguntas frecuentes

¿Cómo mejoran los COG el uso compartido?

Los GeoTIFFs optimizados para la nube permiten lecturas de rango HTTP para que los clientes obtengan únicamente las teselas necesarias; incorporan vistas previas rápidas.

¿Qué determina una resolución adecuada?

Adaptar a la escala del fenómeno y a las necesidades de decisión. Más detallado no siempre es mejor: el ruido y el almacenamiento aumentan, mientras que la comprensión puede no hacerlo.

¿Cómo mantener los rásteres alineados?

Utilice orígenes, tamaños de celda y CRS comunes; ajuste a una cuadrícula antes del análisis para evitar artefactos de remuestreo posteriores.

¿Son las imágenes ráster solo para datos continuos?

No, los rásteres categóricos almacenan clases; simplemente use el remuestreo del vecino más cercano y las tablas de colores adecuadas.

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