Diferencias Clave entre los Modelos Ráster y Vectorial en SIG

En este documento, se expondrán una serie de ejemplos que comparan los modelos ráster y vectorial, y se determinará en cada caso cuál sería mejor utilizar. En cuanto al planteamiento, el modelo ráster se centra en la característica del espacio que analizamos (qué y cómo), mientras que el modelo vectorial da prioridad a la localización de dicha característica (dónde).

Precisión y Forma

En lo referente a la precisión, el modelo ráster está limitado por el tamaño de la celda. El modelo ráster también limita las formas de los objetos.

Volumen de Almacenamiento

En cuanto al volumen de almacenamiento, el modelo ráster supera al vectorial. Esto se debe a que toda la superficie a recoger se divide en las mismas unidades, independientemente de la complejidad de la variable en cada punto o de la necesidad de estudiarla con mayor o menor detalle.

Complejidad y Análisis

Otro valor a tener en cuenta es la complejidad. La regularidad y sistematicidad de las mallas ráster hacen sencillo implementar algoritmos de análisis, especialmente aquellos que implican el uso combinado de varias capas. Cuando estas capas están en formato ráster y existe coincidencia entre sus mallas de celdas, el análisis conjunto de estas resulta inmediato. Por el contrario, la irregularidad espacial de las capas vectoriales hace que la implementación de los mismos algoritmos sea mucho más compleja. La sencillez de las capas ráster, tanto en su concepto como en su implementación, se ve apoyada además por el hecho de que una capa ráster se puede asemejar a una matriz, y por tanto, aplicar sobre ella una serie de herramientas y elementos matemáticos en muchos casos bien conocidos y de fácil comprensión. Existe, de igual forma, una distinta complejidad en términos de proceso y cálculo.

Tipo de Variable y Tarea

También encontramos diferencia entre ambos modelos según el tipo de variable que escojamos para hacer el análisis. Como ya sabemos, algunas variables, en función de su variabilidad y comportamiento espacial, son más adecuadas para el modelo vectorial, mientras que otras lo son para el modelo ráster. En lo referente a la tarea a realizar sobre la variable, el uso que demos a una capa temática condiciona en gran medida el modelo de datos idóneo. Por ejemplo, en el caso de una capa de elevaciones, su análisis se lleva mejor a cabo si esta información está recogida según el modelo ráster. Sin embargo, si el objetivo principal es la visualización de esa elevación en conjunto con otras variables, unas curvas de nivel pueden resultar más adecuadas, ya que, entre otras cosas, no interfieren tanto con otros elementos a la hora de diseñar un mapa con todas esas variables.

Contexto de Trabajo

El contexto de trabajo también es importante, ya que, si, por ejemplo, queremos trabajar con imágenes, esto nos condiciona al empleo de datos ráster, ya que resulta mucho más sencillo combinarlos con las imágenes, las cuales siempre se presentan como capas ráster.

Modelo Ráster: Ventajas y Desventajas

Ventajas del Modelo Ráster

• Estructura de datos simple: Facilita la comprensión y el manejo de la información.
• Operaciones de superposición eficientes: Permite combinar capas de información de manera rápida.
• Ideal para alta variación espacial: Representa eficientemente datos con cambios abruptos.
• Tratamiento de imágenes digitales: Esencial para el procesamiento y realce de imágenes.

Desventajas del Modelo Ráster

• Estructura menos compacta: Requiere más espacio de almacenamiento en algunos casos.
• Dificultad en la representación topológica: Las relaciones espaciales complejas son más difíciles de manejar.
• Salida gráfica menos estética: Los límites entre zonas pueden aparecer pixelados.

Modelo Vectorial: Ventajas y Desventajas

Ventajas del Modelo Vectorial

• Estructura de datos compacta: Optimiza el uso del espacio de almacenamiento.
• Codificación eficiente de topologías: Facilita las operaciones que requieren información topológica.
• Salida gráfica de alta calidad: Ideal para mapas con líneas suaves y precisas.

Desventajas del Modelo Vectorial

• Estructura de datos compleja: Requiere un mayor conocimiento para su manejo.
• Superposición de mapas compleja: Combinar capas de información puede ser más lento.
• Ineficiente para alta variación espacial: No representa bien datos con cambios abruptos.
• Limitaciones en el tratamiento de imágenes: No es adecuado para el procesamiento de imágenes digitales.