Was sind Raster-Dateien?
Raster-Dateien sind Dateien, die räumliche Daten in Form von Pixeln oder Zellen speichern. Jedes Pixel oder jede Zelle hat einen Wert, der eine Eigenschaft oder ein Merkmal der realen Welt repräsentiert, wie z.B. die Höhe, die Temperatur, die Vegetation, die Bodenart, die Landnutzung oder die Bevölkerungsdichte. Raster-Dateien werden oft verwendet, um kontinuierliche oder flächendeckende Daten darzustellen, die aus Fernerkundungssensoren, digitalen Geländemodellen, Interpolationen oder Klassifikationen stammen.
Raster-Dateien haben eine feste räumliche Auflösung, die die Größe eines Pixels oder einer Zelle bestimmt. Je kleiner die Auflösung, desto mehr Details können dargestellt werden, aber auch desto mehr Speicherplatz wird benötigt. Raster-Dateien haben auch eine feste Anzahl von Zeilen und Spalten, die die Dimensionen des Rasters definieren. Die Position eines Pixels oder einer Zelle im Raster wird durch seine Zeilen- und Spaltennummer oder durch seine Koordinaten im geographischen oder projizierten Bezugssystem angegeben.
Raster-Dateien können verschiedene Formate haben, je nachdem, wie die Daten organisiert, gespeichert und kodiert werden. Einige gängige Raster-Formate sind TIFF, JPEG, PNG, BMP, GIF, NetCDF, HDF, GRIB, ASCII und GeoTIFF. Diese Formate unterscheiden sich in ihrer Kompatibilität, Kompression, Qualität, Metadaten, Farbtiefe und Bandzahl. Einige Formate sind speziell für geographische Daten konzipiert, wie z.B. GeoTIFF, das georeferenzierte Informationen in den Dateikopf einbettet, oder NetCDF, das multidimensionale Daten wie Zeitreihen oder Klimamodelle speichern kann.
Was sind BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien?
BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien sind spezielle Raster-Formate, die für multibandige oder multispektrale Daten verwendet werden. Multibandige oder multispektrale Daten sind Daten, die aus mehreren Bildern bestehen, die jeweils einen bestimmten Wellenlängenbereich des elektromagnetischen Spektrums erfassen, wie z.B. das sichtbare Licht, das infrarote Licht oder das Mikrowellenlicht. Diese Daten werden oft von Satelliten oder Flugzeugen gesammelt, um verschiedene Aspekte der Erdoberfläche zu untersuchen, wie z.B. die Landbedeckung, die Bodenfeuchtigkeit, die Vegetationsgesundheit oder die Wasserqualität.
BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie die multibandigen oder multispektralen Daten anordnen und speichern. Die Abkürzungen stehen für:
- BIL: Band Interleaved by Line. Dieses Format speichert die Daten bandweise zeilenweise. Das heißt, dass die Werte für das erste Band in der ersten Zeile gespeichert werden, gefolgt von den Werten für das zweite Band in der ersten Zeile, und so weiter, bis alle Bänder in der ersten Zeile gespeichert sind. Dann werden die Werte für das erste Band in der zweiten Zeile gespeichert, gefolgt von den Werten für das zweite Band in der zweiten Zeile, und so weiter, bis alle Bänder in der zweiten Zeile gespeichert sind. Dieser Vorgang wird für alle Zeilen wiederholt, bis alle Daten gespeichert sind.
- BIP: Band Interleaved by Pixel. Dieses Format speichert die Daten bandweise pixelweise. Das heißt, dass die Werte für das erste Band im ersten Pixel gespeichert werden, gefolgt von den Werten für das zweite Band im ersten Pixel, und so weiter, bis alle Bänder im ersten Pixel gespeichert sind. Dann werden die Werte für das erste Band im zweiten Pixel gespeichert, gefolgt von den Werten für das zweite Band im zweiten Pixel, und so weiter, bis alle Bänder im zweiten Pixel gespeichert sind. Dieser Vorgang wird für alle Pixel wiederholt, bis alle Daten gespeichert sind.
- BSQ: Band Sequential. Dieses Format speichert die Daten bandweise sequenziell. Das heißt, dass die Werte für das erste Band in der ersten Zeile gespeichert werden, gefolgt von den Werten für das erste Band in der zweiten Zeile, und so weiter, bis alle Werte für das erste Band gespeichert sind. Dann werden die Werte für das zweite Band in der ersten Zeile gespeichert, gefolgt von den Werten für das zweite Band in der zweiten Zeile, und so weiter, bis alle Werte für das zweite Band gespeichert sind. Dieser Vorgang wird für alle Bänder wiederholt, bis alle Daten gespeichert sind.
BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien bestehen in der Regel aus zwei Dateien: einer Binärdatei, die die eigentlichen Daten enthält, und einer Header-Datei, die die Metadaten enthält, wie z.B. die Anzahl der Bänder, die Anzahl der Zeilen und Spalten, die Auflösung, die Datentyp, die Byte-Reihenfolge, die Interleave-Methode und die geographischen Informationen. Die Header-Datei hat normalerweise die gleiche Dateinamen wie die Binärdatei, aber mit einer anderen Dateierweiterung, wie z.B. .hdr, .hdf oder .met. Die Header-Datei ist notwendig, um die Binärdatei richtig zu interpretieren und anzuzeigen.
Wie werden BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien erzeugt, verarbeitet und analysiert?
BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien werden oft aus Rohdaten erzeugt, die von Fernerkundungssensoren gesammelt werden. Diese Rohdaten müssen zunächst kalibriert, korrigiert und georeferenziert werden, um die geometrischen und radiometrischen Verzerrungen zu entfernen, die durch die Atmosphäre, die Bewegung des Sensors, die Erdkrümmung und andere Faktoren verursacht werden. Dieser Prozess wird als Vorverarbeitung bezeichnet und kann mit speziellen Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, SNAP oder GDAL durchgeführt werden.
Nach der Vorverarbeitung können die BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien mit verschiedenen Methoden verarbeitet und analysiert werden, um Informationen aus den Daten zu extrahieren. Einige gängige Methoden sind:
- Bildverbesserung: Dies ist die Anwendung von mathematischen Operationen oder Filtern auf die Daten, um die visuelle Qualität oder das Kontrastverhältnis zu verbessern, das Rauschen zu reduzieren, die Kanten zu schärfen oder die Helligkeit und den Farbton anzupassen. Dies kann mit Software-Tools wie Photoshop, GIMP, QGIS oder ArcGIS durchgeführt werden.
- Bildklassifikation: Dies ist die Zuordnung von Pixeln oder Zellen zu vordefinierten Klassen oder Kategorien, die verschiedene Merkmale oder Objekte der realen Welt repräsentieren, wie z.B. Wasser, Wald, Stadt, Straße oder Ackerland. Dies kann mit überwachten oder unüberwachten Lernalgorithmen durchgeführt werden, die auf statistischen, spektralen, räumlichen oder kontextuellen Merkmalen basieren. Dies kann mit Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, eCognition oder scikit-learn durchgeführt werden.
- Bildfusion: Dies ist die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. verschiedenen Bändern, verschiedenen Sensoren, verschiedenen Auflösungen oder verschiedenen Zeiten, um eine neue Datenmenge zu erzeugen, die mehr Informationen oder eine bessere Qualität als die ursprünglichen Daten enthält. Dies kann mit verschiedenen Techniken durchgeführt werden, wie z.B. Panschärfung, Multiresolutionsanalyse, Principal Component Analysis oder Wavelet-Transformation. Dies kann mit Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, Orfeo Toolbox oder PyWPS durchgeführt werden.
- Bildsegmentierung: Dies ist die Aufteilung der Daten in homogene oder zusammenhängende Regionen oder Objekte, die sich von ihren Nachbarn unterscheiden. Dies kann verwendet werden, um die Struktur oder die Grenzen der Daten zu erkennen, die Daten zu vereinfachen oder die Daten für die Klassifikation oder die Objekterkennung vorzubereiten. Dies kann mit verschiedenen Algorithmen durchgeführt werden, wie z.B. Schwellenwert, Region Growing, Edge Detection, Watershed oder Mean Shift. Dies kann mit Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, eCognition oder OpenCV durchgeführt werden.
- Bildindizes: Dies sind mathematische Kombinationen oder Transformationen von Daten aus verschiedenen Bändern, um einen bestimmten Aspekt oder ein bestimmtes Merkmal der Daten hervorzuheben oder zu quantifizieren, wie z.B. die Vegetationsdichte, die Bodenfeuchtigkeit, die Wasserklarheit oder die Schneebedeckung. Dies kann mit einfachen arithmetischen Operationen oder komplexeren Funktionen durchgeführt werden, wie z.B. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) oder Normalized Difference Snow Index (NDSI). Dies kann mit Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, QGIS oder ArcGIS durchgeführt werden.
- Bildstatistik: Dies ist die Anwendung von statistischen Methoden oder Modellen auf die Daten, um die Verteilung, den Mittelwert, die Varianz, die Korrelation, die Regression oder die Signifikanz der Daten zu beschreiben, zu erklären oder vorherzusagen. Dies kann verwendet werden, um die Daten zu charakterisieren, zu vergleichen, zu validieren oder zu extrapolieren. Dies kann mit Software-Tools wie ENVI, ERDAS Imagine, R oder MATLAB durchgeführt werden.
Wie werden BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien visualisiert und interpretiert?
BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien können mit verschiedenen Software-Tools visualisiert und interpretiert werden, die die Daten in Form von Bildern, Karten, Grafiken oder Tabellen anzeigen können. Einige gängige Software-Tools sind ENVI, ERDAS Imagine, QGIS, ArcGIS, Google Earth oder NASA WorldWind.
Die Visualisierung und Interpretation von BIL-, BIP- und BSQ-Raster-Dateien hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. dem Zweck, dem Kontext, dem Publikum, der Skala, der Auflösung, der Farbe, dem Kontrast, der Symbolik, der Legende und der Annotation der Daten. Einige allgemeine Richtlinien sind:
- Wähle das geeignete Format für die Daten aus, je nachdem, wie die Daten verarbeitet, analysiert oder präsentiert werden sollen. Zum Beispiel, wenn die Daten für die Bildklassifikation verwendet werden sollen, kann das BIP-Format vorteilhaft sein, da es die spektralen Werte für jedes Pixel gruppiert. Wenn die Daten für die Bildfusion verwendet werden sollen, kann das BSQ-Format vorteilhaft sein, da es die Daten für jedes Band separat speichert. Wenn die Daten für die Bildverbesserung verwendet werden sollen, kann das BIL-Format vorteilhaft sein, da es die Daten für jedes Band zeilenweise speichert.
- Wähle die geeignete Farbpalette oder das geeignete Farbschema für die Daten aus, je nachdem, was die Daten darstellen oder hervorheben sollen. Zum Beispiel, wenn die Daten die Vegetation darstellen sollen, kann eine grüne Farbpalette verwendet werden, um die Vegetationsdichte anzuzeigen. Wenn die Daten die Temperatur darstellen sollen, kann eine rot-blaue Farbpalette verwendet werden, um die Temperaturgradienten anzuzeigen. Wenn die Daten die Landnutzung darstellen sollen, kann eine kategoriale Farbpalette verwendet werden, um die verschiedenen Landnutzungsklassen anzuzeigen.
- Wähle die geeignete Kontraststreckung oder die geeignete Helligkeitsanpassung für die Daten aus, je nachdem, wie die Daten verteilt sind oder welche Details sichtbar gemacht werden sollen. Zum Beispiel, wenn die Daten eine hohe Dynamik oder eine hohe Varianz haben, kann eine lineare Kontraststreckung verwendet werden, um die Daten auf den gesamten Wertebereich zu verteilen. Wenn die Daten eine niedrige Dynamik oder eine niedrige Varianz haben, kann eine nichtlineare Kontraststreckung verwendet werden, um die Daten auf einen kleineren Wertebereich zu konzentrieren. Wenn die Daten eine bimodale oder eine multimodale Verteilung haben, kann eine histogrammbasierte Kontraststreckung verwendet werden, um die Daten auf die häufigsten Werte zu fokussieren.
- Wähle die geeignete Symbolik oder die geeignete Kartographie für die Daten aus, je nachdem, wie die Daten geographisch dargestellt oder verortet werden sollen. Zum Beispiel, wenn die Daten eine räumliche Kontinuität oder eine räumliche Abhängigkeit haben, kann eine rasterbasierte Symbolik verwendet werden, um die Daten als Pixel oder Zellen anzuzeigen. Wenn die Daten eine räumliche Diskontinuität oder eine räumliche Unabhängigkeit haben, kann eine vektorbasierte Symbolik verwendet werden, um die Daten als Punkte, Linien oder Polygone anzuzeigen. Wenn die Daten eine räumliche Hierarchie oder eine räumliche Aggregation haben, kann eine kartenbasierte Symbolik verwendet werden, um die Daten als Flächen, Regionen oder Zonen anzuzeigen.
- Wähle die geeignete Legende oder die geeignete Annotation für die Daten aus, je nachdem, wie die Daten erklärt oder verstanden werden sollen. Zum Beispiel, wenn die Daten quantitativ oder kontinuierlich sind, kann eine numerische oder eine graduelle Legende verwendet werden, um die Daten mit einer Skala oder einem Gradienten zu beschreiben. Wenn die Daten qualitativ oder diskret sind, kann eine kategoriale oder eine nominale Legende verwendet werden, um die Daten mit einer Liste oder einem Schlüssel zu beschreiben. Wenn die Daten komplex oder mehrdeutig sind, kann eine textuelle oder eine grafische Annotation verwendet werden, um die Daten mit einer Beschreibung oder einer Illustration zu erläutern.
Quellen
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- https://desktop.arcgis.com/de/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/esri-grid-format.htm
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- https://www.harrisgeospatial.com/docs/InterleaveMethods.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ENVIHeaderFiles.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/IntroductionToRemoteSensing.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageProcessingConcepts.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageDisplayConcepts.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageAnalysis.html
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- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageClassification.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageFusion.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ImageSegmentation.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/SpectralIndices.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ColorMapping.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/ContrastStretching.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/Symbology.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/Legend.html
- https://www.harrisgeospatial.com/docs/Annotation.html
