vier bitplanes 16combinaties
(24)
0000
0001
1111
Figuur 5. Het gebruik van 4 bitplanes.
bitplanes zien en figuur 4b laat zien wat het effekt
hiervan op het kaartbeeld is. Veel Systemen hebben
tegenwoordig de mogelijkheid om zo 256 verschillende
combinaties (grijswaarden of kleuren - 8 bitplanes) op
te nemen, zodat de kaartelementen als het wäre ge-
codeerd worden.
Zoals al opgemerkt, kunnen rasterbestanden erg om-
vangrijk zijn. Bij sommige Scanners kunnen 105 ras-
tervierkantjes per mm2 geregistreerd worden. Uit-
gaande van 16 bits per Vierkant voor een kaart van
50 x 50 cm geeft dat 40 x lO^O bit. Nu is het niet zo
dat op de kaart elke 0, 025 mm (het oplossend vermö
gen van de Scanner) een verandering optreedt, zodat
er eigenlijk veel 'overbodige' informatie wordt opge-
slagen.
Er zijn methoden bedacht om de rasterbestanden flink
in te körten. De bekendste methode is de zgn. raster-
met-runlengte-struktuur. Per scanlijn (een horizon
tale rij vierkantjes in het bestand) worden alleen de
overgangen naar een andere vierkantswaarde geno-
teerd. Figuur 6 geeft hiervan een voorbeeld. Deze
manier van gegevensreduktie vindt overigens slechts
plaats in 66n richting. In vertikale richting vindt geen
reduktie plaats. Een nadeel van deze methode is dat
het bestand minder toegankelijk wordt, waardoor be-
werkingen met de gegevens moeilijker verlopen.
Het feit dat er nog geen efficiSnte oplossing voor
datareduktie van rasterbestanden is, heeft tot gevolg
dat kartografische ontwikkelingen met rasterbestan
den zieh voornamelijk op het kleinschalige vlak af-
spelen. De voorbeelden die bekend zijn komen dan
ook alle uit die hoek. Grootschalige kaarten zijn in
veel gevallen monochrome lijnenkaarten. Een groot
deel van het kaartbeeld is 'leeg' en het opslaan van
0
1
1
1
2
2
2
2
0
0
rasteropslag
gewoon
0.1.1.1.2.2.2.2.0.0
met run- lengte
1 (0). 3(1).4(2).2(0)
leegte in de Computer is niet alleen zinloos, maar ook
kostbaar. De meeste oplossingen voor grootschalige
kartografische automatiseringsprojekten blijken geba-
seerd op de vectorgegevensstruktuur. Dit hangt samen
met de manier van gegevensverzamelen ten behoeve
van dit soort kaarten. Denk maar aan de landmeter
met zijn zelfregistrerende taehymeter en de foto-
grammetrist met zijn analytische plotter, die vector-
gerieht zijn.
Basisrasteroperaties
Vanuit andere beeldverwerkingstoepassingen, onder
andere de remote sensing zijn een aantal basisraster
operaties bekend. Door een kombinatie van basis
rasteroperaties ontstaan bewerkingsmogelijkheden die
voor de kartografie nuttig zijn.
De hieronder weergegeven voorbeelden zijn in de
meeste gevallen uitgewerkt met 66n bitmap. De basis
rasteroperaties zijn:
- Parallelle verschuiving (figuur 7). Het beeld kan in
allerlei richtingen verschoven worden. In het voor
beeld heeft een verschuiving naar boven plaatsgevonden.
Figuur 7. Parallelle verschuiving.
- Rekenkundige kombinaties (figuur 8). Twee raster
bestanden kunnen met elkaar gekombineerd worden,
waarbij de overlappende rastervierkantjes een hogere
(bij optellen) of lagere (bij aftrekken) waarde krijgen.
Figuur 8. Rekenkundige kombinaties
- Logische kombinaties (figuur 9). Twee rasterbestan
den worden met elkaar vergeleken en afhankelijk van
de vraagstelling bij deze vergelijking houdt men een
bepaald beeld over. In figuur 9 zien we het resultaat
van de vraag A en B en van A en/of B.
A en B
Aof B
Figuur 6.
Figuur 9. Logische kombinaties
KT 1986. XII. 2
23
