Rasteranwendungen

Rasteranwendungen umfassen Software, Verfahren und Arbeitsabläufe zur Erstellung, Bearbeitung, Analyse und Visualisierung von Rasterdaten. Rasterdaten sind räumliche Informationen in einem regelmäßigen Gitter aus Zellen; jede Zelle trägt einen Wert, der eine Größe an einem festen Ort repräsentiert. Typische Anwendungen finden sich in Fernerkundung, Geoinformatik, Umweltplanung, Landwirtschaft und Stadtentwicklung.

Datenformate umfassen GeoTIFF, ERDAS IMG, GRID, HDF und NetCDF. Quellen sind Satelliten- und Luftbilder, digitale Höhenmodelle sowie Klimadaten. Raster eignen sich besonders gut für kontinuierliche Größen (Höhe, Temperatur) und flächenhafte Erscheinungen wie Landbedeckung.

Kernoperationen umfassen rasterbasierte Algebra (zellenweise Operationen), Resampling, Reprojektion, Ausschneiden, Mosaizieren sowie Reklassifikation, Normierung und Filterung. Wichtige Analysen sind Geländeparameter wie Neigung, Hangrichtung (Azimut) und Hillshade, sowie multi-temporale Analysen wie Veränderungserkennung.

In der Praxis werden Rasteranwendungen in Open-Source- und kommerziellen Umgebungen umgesetzt. Bedeutende Tools sind QGIS, GRASS GIS, SAGA GIS und GDAL; kommerzielle Optionen umfassen ArcGIS, ENVI und ERDAS Imagine. Programmatisch erfolgen Rasteroperationen oft über Bibliotheken wie GDAL, Rasterio oder NumPy.

Anwendungsfelder reichen von Umwelt- und Ressourcenmanagement über Landwirtschaft und Forstwirtschaft bis zu Urbanistik und Hydrologie. Rasterdaten unterstützen Karten, Modelle und Entscheidungshilfen, etwa bei der Bodenfeuchteabschätzung, der Hangstabilität, der Flächenabdeckung oder dem Klimadaten-Management.

Noch relevante Herausforderungen sind der hohe Speicherbedarf großer Datensätze, Rechenzeiten, räumliche und radiometrische Konsistenz, Auflösung und Projektionen sowie die Integration mit Vektordaten.