Data Vector vs Data Raster, Mengapa Perlu Menggunakan Data Raster?

25 Mei 2022

Pernahkah Anda mendengar istilah “data raster” atau “vektor” untuk membuat visual data spasial? Dua istilah ini biasa ditemukan ketika memvisualisasikan layer (misalnya demografi, keuangan, mobilitas manusia) atau fitur dunia nyata (misalnya rumah, jalan, pohon, sungai).

Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan utama antara kedua jenis data spasial ini dan mendiskusikan mengapa harus menggunakan data tersebut. Namun pertama-tama, mari kita definisikan dengan tepat apa yang dimaksud sebagai raster atau vektor pada data spasial.

Data Vector vs Data Raster, Mengapa Perlu Menggunakan Data Raster?

Data Vektor

Data vektor adalah data yang diperoleh berupa koordinat titik yang menampilkan, memposisikan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis, atau bidang (poligon). 

Ada tiga jenis bentuk data vektor (titik, garis, dan poligon) yang dapat digunakan untuk menampilkan informasi pada peta.:

  • Titik – simpul tunggal, mis. rumah.
  • Garis – dua atau lebih simpul di mana simpul pertama dan terakhir tidak sama, mis. sebuah jalan.
  • Poligon – tiga atau lebih simpul dengan simpul terakhir sama dengan yang pertama, mis. sebuah batas.

Kelebihan data vektor

  • Output grafis umumnya lebih estetis
  • Akurasi geografis lebih tinggi karena data tidak bergantung pada ukuran grid

Kekurangan data vektor

  • Data berkelanjutan disimpan dan ditampilkan dengan buruk
  • Membutuhkan banyak pekerjaan dan pemeliharaan untuk memastikan keakuratan dan keandalannya

Data Raster

Data raster adalah data yang terdiri dari matriks piksel (pixel). Resolusi data raster ini tergantung dengan ukuran pixelnya. Data raster dapat ditambahkan sebagai peta dasar dalam platform CARTO yang secara default menggunakan grafik vektor untuk rendering peta.

Data yang disimpan dalam format raster mewakili fenomena dunia nyata:

  • Data tematik (juga dikenal sebagai diskrit) mewakili fitur seperti penggunaan lahan atau data tanah.
  • Data kontinum mewakili fenomena seperti suhu, ketinggian, atau data spektral seperti citra satelit dan foto udara.
  • Gambar termasuk peta atau gambar yang dipindai dan foto bangunan.

Baca juga: Teknologi Satellite Imagery Dalam Google Maps Platform untuk Bisnis

4 Kategori Utama Penggunaan Data Raster

Meskipun struktur data raster sederhana, data ini sangat berguna untuk berbagai aplikasi. Dalam GIS (Geographic Information System/Sistem Informasi Geografis), penggunaan data raster terbagi dalam empat kategori utama:

1. Raster sebagai peta dasar

Dalam GIS, data raster sering digunakan sebagai latar belakang tampilan untuk berbagai lapisan fitur. Ortofotografi yang disajikan di bawah lapisan lain, misalnya, memberikan keyakinan kepada pemirsa peta bahwa lapisan peta selaras secara spasial dan mencerminkan hal-hal asli, serta informasi tambahan.

Ortofoto dari foto udara, citra satelit, dan peta yang dipindai adalah tiga sumber dasar peta dasar raster. Sebuah raster yang digunakan sebagai peta dasar untuk data jalan ditunjukkan di bawah ini.

2. Raster sebagai peta permukaan

Raster ideal untuk menampilkan data yang terus berubah sepanjang waktu dan lintas lanskap (permukaan). Mereka adalah cara yang baik untuk menjaga kontinuitas permukaan. Mereka juga menghasilkan representasi permukaan yang terdistribusi secara merata. 

Peta permukaan paling sering digunakan untuk menampilkan data ketinggian yang diperoleh dari permukaan bumi, tetapi nilai lain seperti curah hujan, suhu, konsentrasi, dan kepadatan penduduk juga dapat digunakan untuk membuat permukaan yang dapat diperiksa secara geografis. Sel hijau mewakili ketinggian yang lebih rendah, sedangkan sel merah, merah muda, dan putih menunjukkan peningkatan yang lebih besar pada raster di bawah.

3. Raster sebagai peta tematik

Klasifikasi citra satelit berdasarkan tipe tutupan lahan merupakan aplikasi analisis yang khas. Pada dasarnya, kegiatan ini memberikan nilai kategori ke nilai data multispektral dan mengaturnya ke dalam klasifikasi (seperti jenis tanaman). Teknik geoprocessing yang menggabungkan data dari beberapa sumber, seperti data vektor, raster, dan medan, juga dapat menghasilkan peta tematik. 

Anda dapat menggunakan model geoprocessing untuk membangun kumpulan data raster yang memetakan kesesuaian untuk aktivitas tertentu, misalnya. Contoh kumpulan data raster yang dikategorikan yang menggambarkan peta tematik ditunjukkan di bawah ini.

4. Raster sebagai atribut fitur

Raster yang digunakan sebagai atribut suatu fitur dapat berupa foto digital, dokumen pendirian, atau gambar pemindaian yang terkait dengan objek atau lokasi geografis. Misalnya saja foto digital sebuah pohon di bawah ini, yang dapat digunakan sebagai atribut untuk lapisan lanskap yang ingin disimpan oleh sebuah kota.

Mengapa menyimpan data sebagai raster?

Terkadang Anda tidak memiliki pilihan untuk menyimpan data Anda sebagai raster; misalnya, citra hanya tersedia sebagai raster. Namun, ada banyak fitur lain (seperti titik) dan pengukuran (seperti curah hujan) yang dapat disimpan sebagai tipe data raster atau fitur (vektor).

Keuntungan menyimpan data Anda sebagai raster adalah sebagai berikut:

  • Struktur data sederhana, Matriks sel dengan nilai yang mewakili koordinat dan terkadang ditautkan ke tabel atribut
  • Format yang kuat untuk analisis spasial dan statistik tingkat lanjut
  • Kemampuan untuk merepresentasikan permukaan kontinu dan melakukan analisis permukaan
  • Kemampuan untuk menyimpan titik, garis, poligon, dan permukaan secara seragam
  • Kemampuan untuk melakukan overlay cepat dengan kumpulan data yang kompleks

Ada pertimbangan lain untuk menyimpan data Anda sebagai raster yang mungkin meyakinkan Anda untuk menggunakan opsi penyimpanan berbasis vektor. Sebagai contoh:

  • Mungkin ada ketidakakuratan spasial karena batas yang ditentukan oleh dimensi sel dataset raster.
  • Kumpulan data raster berpotensi sangat besar. Resolusi meningkat saat ukuran sel berkurang; namun, biasanya biaya juga meningkat baik dalam ruang disk maupun kecepatan pemrosesan. Untuk area tertentu, mengubah sel menjadi setengah ukuran saat ini membutuhkan ruang penyimpanan sebanyak empat kali lipat, tergantung pada jenis data dan teknik penyimpanan yang digunakan.
  • Ada juga hilangnya presisi yang menyertai restrukturisasi data ke batas sel raster yang ditempatkan secara teratur.

Karakteristik umum data raster

Dalam kumpulan data raster, setiap sel (yang juga dikenal sebagai piksel) memiliki nilai. Nilai sel mewakili fenomena yang digambarkan oleh dataset raster seperti kategori, besaran, tinggi, atau nilai spektral. Kategori tersebut dapat berupa kelas penggunaan lahan seperti padang rumput, hutan, atau jalan. 

Magnitudo mungkin mewakili gravitasi, polusi suara, atau persentase curah hujan. Ketinggian (jarak) dapat mewakili elevasi permukaan di atas permukaan laut rata-rata, yang dapat digunakan untuk memperoleh sifat kemiringan, aspek, dan DAS. Nilai spektral digunakan dalam citra satelit dan foto udara untuk mewakili pantulan cahaya dan warna.

Nilai sel dapat berupa positif atau negatif, bilangan bulat, atau titik mengambang. Nilai integer paling baik digunakan untuk mewakili data kategorikal (diskrit) dan nilai floating-point untuk mewakili permukaan kontinu. Sel juga dapat memiliki nilai NoData untuk mewakili tidak adanya data. 

Terralogiq sebagai penyedia layanan Data Geospasial terbaik dan terbesar

Temukan wawasan dunia secara nyata dari penyedia data geospasial terbaik dan terbesar di Indonesia. Temukan solusi kebutuhan Data Spasial Anda bersama Terralogiq:

● Visualisasikan dan petakan data dari berbagai sumber.

● Bantu pelanggan mengoptimalkan operasi pengiriman mereka dengan data lalu lintas waktu secara real-time.

● Temukan apa yang ada di sekitar Anda dengan database UKM terbesar di dunia.

Dengan Terralogiq, nikmati beragam fitur yang membantu Anda, seperti:

  1. Auto-complete

Membantu mengisi alamat dan mempercepat proses pengambilan titik lokasi.

  1. Service locator

Membantu pengguna Anda menemukan informasi tentang lokasi dan tempat yang relevan.

  1. Geolocate

Temukan wawasan pada tempat di dekat para pengguna Anda.

Selain itu, Geolocate Planning memungkinkan Location Planning dan Risk Analysis berjalan dengan mudah dan mulus. Dengan Location Planning, dapatkan wawasan tentang kebiasaan masyarakat setempat, sehingga perencanaan dapat dilakukan secara proaktif daripada reaktif.

Risk Analysis membantu Anda melakukan analisis risiko bencana alam atau sebaran penyakit di area tertentu menggunakan data statistik internal atau eksternal, termasuk data pengguna aplikasi Anda.

Selain Geolocate Planning, Terralogiq juga mempermudah proses Geospatial analysis untuk melakukan analisis dinamika pasar secara nyata. 

Baca juga: Wajib tahu ini dia 4 Teknologi Geospasial dan penerapannya di Indonesia

Dengan menggabungkan data geospasial–seperti data publik, data anonim, atau data apa pun yang mengirimkan koordinat GPS–dengan machine learning, Anda dapat memperoleh wawasan tentang data pasar yang sebelumnya belum dimanfaatkan dan membantu organisasi besar beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berubah dengan cepat. 

Tunggu apalagi? Gunakan Terralogiq sekarang sebagai solusi untuk kebutuhan data spasial dengan teknologi Google Maps Platform dan Geospatial Analysis. Tingkatkan pengalaman pelanggan sekarang dan lakukan analisis data Anda dengan nyaman dan mudah. Klik di sini untuk mengobrol dengan kami lebih lanjut.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article

Leave a Reply

Name

Email

Comments