Im folgenden werden die Eigenschaften und Unterschiede von Raster- und Vektordaten erklärt und an Beispielen veranschaulicht.

2.1 VEKTORDATEN

Vektordaten werden häufig verwendet, um Analysen mit diskreten (diskontinuierlichen) Objekten, wie zum Beispiel Straßen, Gebäuden und Grundstücken, durchzuführen.

Die Grundelemente sind der Punkt, die Linie und die Fläche. Objektgrenzen und Verläufe lassen sich mit hoher Präzision darstellen.

Flächen und Längen lassen sich sehr genau berechnen.

2.2 RASTERDATEN

Rasterdaten eignen sich zur Darstellung von kontinuierlichen Daten, wie z.B. der Konzentration von Schadstoffen, Geländehöhen oder der Abhängigkeit einzelner Werte im Raum von der Entfernung einer emittierenden Quelle.

Darstellung von Geländehöhen

Darstellung der Schallausbreitung

Das geometrische Grundelement von Rastern ist das Pixel, welches zeilen- und spaltenweise in einer Matrix gleichförmiger quadratischer oder rechteckiger Elemente angeordnet ist und einheitliche Flächenfüllung aufweist. Rasterdaten kennen keine Unterscheidung nach Punkt, Linie oder Fläche, d.h. es existieren keine logischen nur räumliche Verbindungen zwischen den einzelnen Pixeln.

Rasterdaten geben für jedes Pixel einen bestimmen Wert wieder und können daher im Gegensatz zu Vektoren kontinuierliche Daten wie Höhen, Farbwerte, Emissionen darstellen. Im allgemeinen werden unter Rasterdaten punktuelle - oder Zelleninformationen verstanden.

Heutige Geoinformationssysteme eignen sich in der Regel nicht um Vektor- mit Rasterdaten zu verschneiden. Sollen in einer Analyse die Informationen aus einem Vektordatensatz mit denen aus einem Rasterdatensatz in Beziehung gebracht werden, ist eine Aufrasterung der Vektordaten notwendig.

Es gibt im wesentlichen vier wichtige Arbeitsbereiche, in denen die Analyse mit Rasterdaten sinnvoll ist:

2.3.1 Wenn die Eigenschaften eines Pixels durch die Eigenschaften der Nachbarpixel beeinflußt werden.

Beispiele:

• der pH-Wert eines bestimmten Punktes kann von dem pH-Wert der Umgebung abhängen.
• die Zusammensetzung der Bevölkerung eines bestimmten Ortes ist abhängig von der Zusammensetzung der Bevölkerung in der Umgebung

2.3.2 Wenn es durch Posititonsüberschneidungen zu einer Beeinflussung der Eigenschaften eines Pixels kommt

Beispiel:

• Analyse der Rauhigkeit eines Geländes auf dem Standorte zum Bau von Gebäuden gesucht werden. Hier kann die Minimal- und Maximalhöhe eines Geländes im Umfeld von potentiellen Baustandorten festgestellt werden, um so den in Hinblick auf die Höhenänderung günstigsten Standort zu ermitteln.

2.3.3 Modellierung von kontinuierlichen Änderungen

Beispiele:

• das Modellieren der Schallausbreitung am Rande eines geplanten Flughafens
• Schätzungen über die Anzahl potentieller Kunden eines besonderen Geschäfts in verschiedenen Entfernungen vom Standort

2.3.4 Berechnung von Attributen bestimmter Positionen, die sich aus ihrer Lage im Raum ergeben

Beispiele:

• Erzeugung einer Abflußlinien auf der Grundlage eines digitalen Höhenmodells, zur Verwendung in einem hydrologischem Modell
• Identifikation der Standorte entlang einer Straße, die für Aussichtspunkte geeignet erscheinen