Кратко — критерии выбора и влияние на точность, обновляемость и юридическую значимость.
1. Семантика и характер объектов
- Вектор: хорошо для дискретных объектов (земельные участки, границы, точки координат служб). Обеспечивает точные контуры, атрибуты и идентификаторы.
- Растер: хорошо для непрерывных полей (растительность, высота, ортофото, спутниковые снимки). Используется как фон/доказательная база и для автоматического извлечения признаков.
2. Точность позиционирования и расчётов
- Вектор обеспечивает более точные измерения длины/площади при корректной геометрии и точности вершин.
- Для растра погрешность связана с размером пикселя $r$: максимальная позиционная погрешность ≈ $\frac{r}{2}$. Площадная квантование границы грубо оценивается как примерно $\Delta A\approx \frac{P\cdot r}{2}$, где $P$ — периметр участка.
- Оценка систематической погрешности часто через RMS: $\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n{d}_i^2}$ (где $d_i$ — ошибки координат). Для юридически значимых данных требования к $\mathrm{RMSE}$ задаются стандартами.
3. Юридическая значимость и стандарты
- Кадастр: как правило, авторитетные границы хранятся в векторе с уникальными идентификаторами, топологией, аттрибуцией и сертификатами соответствия стандартам (формат обмена, система координат, класс точности).
- Ортофото/спутниковые изображения (растр) служат доказательством и источником, но редко являются единственным юридическим носителем границ без векторной фиксации и метрологического подтверждения.
- Наличие полной метадаты, протоколов съёмки и подтверждённой привязки (референцные точки) критично для юридической силы.
4. Обновляемость и версия данных
- Вектор проще редактировать, вести версионность, отслеживать изменения участков и атрибутов; оптимален для оперативного учёта прав и сделок.
- Растр легче обновлять массово (новые спутниковые снимки), полезен для мониторинга изменений использования земли; автоматическое перегенерирование векторных границ из растра требует валидации и ручной коррекции.
5. Топология и целостность данных
- Вектор поддерживает топологические правила (несоприкасающиеся участки, отсутствие разрывов, смежность) — важно для корректных кадастровых операций.
- Растер лишён встроенной топологии; преобразование в векторную топологию требует постобработки.
6. Масштаб и обобщение
- При большом масштабе (детально) предпочтителен вектор; при мелком масштабе тематические обобщённые растр/вектор возможны, но растр устраняет сложную векторную генерализацию.
- При выборе учитывайте размер пикселя $r$ и требуемую точность: если требуемая позиционная погрешность $e_{req}$, выбирайте $r$ так, чтобы $\frac{r}{2}\le e_{req}$.
7. Производительность, хранение и интеграция
- Растры больших площадей (высокое разрешение) занимают много места и требуют оптимизации (плитки, компрессия). Вектор эффективен для хранения сложных но относительно компактных объектов и связей.
- Комбинированные решения (вектор для границ + растровые базы для фона/контроля) дают баланс.
Рекомендация для землеустройства и кадастра
- Авторитетные кадастровые границы — вектор (с валидацией топологии, метаданными и соответствием стандартам точности).
- Растер (ортофото, DEM, классификации) — как вспомогательная и доказательная основа, для мониторинга и автоматизированного извлечения, с последующей верификацией и занесением правок в вектор.
- При оценке точности используйте формальные метрики ($\mathrm{RMSE}$, требования к $e_{req}$), и при расчёте погрешности районов учитывайте влияние размера пикселя $r$ через $\frac{r}{2}$ и $\Delta A\approx \frac{P\cdot r}{2}$.