- Vektormodell
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Vektormodelle bauen auf Punkte und Linien auf. Ein geschlossener Linienzug stellt dabei eine Fläche dar. Vektormodelle bezeichnet man auch als lineale Modelle, während Rasterdaten ein areales Modell darstellen. Im 3-dimensionalen Raum spricht man auch vom "Drahtmodell" (Vektor) versus "Volumenmodell" (Raster).
Das Vektormodell eignet sich sehr gut zur Darstellung linienhafter Objekte und Gefüge (z. B. Leitungen, Verkehrswege oder Flussnetze). Vektordaten benötigen bedeutend weniger Speicherplatz als Rasterdaten, obwohl für diese sehr leistungsfähige Kompressionsalgorithmen zur Verfügung stehen.
Inhaltsverzeichnis
Thematik im Vektormodell
Die Thematik wird den geometrischen Elementen zugeordnet. Im Gegensatz zum Rastermodell, bei dem der Grauwert einer Zelle eine implizite Zuordnung darstellt, müssen im Vektormodell Verknüpfungen explizit definiert werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von einem georelationalen Modell. Die elementaren Teile können zu höherwertigen Strukturen (graphische Gefüge) zusammengesetzt werden. Auch auf dieser Ebene kann mit thematischen Attributen verknüpft werden.
Der intensionelle Charakter im Vektormodell
Vektordaten haben einen intensionellen Charakter. Wir modellieren beispielsweise eine Linie durch Angabe extensioneller Stützpunkte. Die unendliche Menge an Zwischenpunkten kann natürlich nicht explizit angegeben werden. Gleiches gilt für das Innere von Flächen. In der Vektorgeometrie ist nur der Punkt extensionell. Rasterdaten hingegen sind grundsätzlich extensionell. Der intensionelle Charakter von Vektordaten hat Nachteile in Bezug auf die Persistenz dieser Daten oder auch etwa bei Berechnung von Überschneidungszonen. Die Intensionalität von Vektordaten hat jedoch auch einen entscheidenden Vorteil: Nur ihr ist es schließlich zu verdanken, dass Vektordaten weniger Speicherplatz benötigen als extensionelle Rasterdaten.
Topologie im Vektormodell
Im Vektormodell sind Geometrie und Topologie in enger Beziehung. Eine effiziente topologische Modellierung ist wichtig, um Ungenauigkeiten und Redundanzen, wie sie durch „Spaghettidaten“ verursacht werden, zu vermeiden.
Literatur
- Diplomarbeit: Semantik im Vektormodell, Peter Robineau
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