Comparativa entre Modelos Ráster y Vectorial: Ventajas y Desventajas

En este documento se expondrá una serie de ejemplos que comparan ambos modelos, **ráster** y **vectorial**, y se determinará en cada caso cuál sería mejor utilizar. En cuanto al planteamiento, el **modelo ráster** hace más hincapié en la **característica del espacio** que analizamos (qué y cómo), mientras que el **modelo vectorial** da prioridad a la **localización** de dicha característica (dónde). En lo referente a la precisión, el modelo ráster está limitado debido al tamaño de la celda. El modelo ráster también limita las formas de los objetos. En el volumen de almacenamiento, el modelo ráster supera al vectorial. Esto es así debido 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 en unos puntos que en otros.

Complejidad y Eficiencia

Otro valor a tener en cuenta es la **complejidad**. La regularidad y sistematicidad de las mallas ráster hacen sencillo el implementar algoritmos de análisis, muy 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 sumamente más compleja si se trabaja con estas capas. 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.

Variables y Contexto de Trabajo

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. 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

Modelo ráster:

• Ventajas:
  • Es una estructura de datos simple.
  • Las operaciones de superposición de mapas se implementan de forma más rápida y eficiente.
  • Cuando la variación espacial de los datos es muy alta, el formato ráster es una forma más eficiente de representarlo.
  • El formato ráster es requerido para un eficiente tratamiento y realce de las imágenes digitales.
• Desventajas:
  • La estructura de datos ráster es menos compacta. Las técnicas de compresión de datos pueden superar frecuentemente este problema.
  • Ciertas relaciones topológicas son más difíciles de representar.
  • La salida de gráficos resulta menos estética, ya que los límites entre zonas tienden a presentar la apariencia de bloques en comparación con las líneas suavizadas de los mapas dibujados a mano. Esto puede solucionarse utilizando un número muy elevado de celdas más pequeñas, pero entonces pueden resultar ficheros inaceptablemente grandes.

Modelo Vectorial: Ventajas y Desventajas

Modelo vectorial:

• Ventajas:
  • Genera una estructura de datos más compacta que el modelo ráster.
  • Genera una codificación eficiente de las topologías y, consecuentemente, una implementación más eficiente de las operaciones que requieren información topológica.
  • Es más adecuado para generar salidas gráficas que se aproximan mucho a los mapas dibujados a mano.
• Desventajas:
  • Es una estructura de datos más compleja que el modelo ráster.
  • Las operaciones de superposición de mapas son más difíciles de implementar.
  • Resulta poco eficiente cuando la variación espacial de los datos es muy alta.
  • El tratamiento y realce de las imágenes digitales no pueden ser realizado de manera eficiente en el formato vectorial.