Descrição

Conjunto de técnicas e operações realizadas sobre dados em formato raster (grades de células ou pixels). A análise raster é fundamental para modelagem de superfícies, análise de terreno, modelagem hidrológica, análise de adequabilidade, processamento de imagens de sensoriamento remoto e muitas outras aplicações onde os fenômenos variam continuamente no espaço ou são representados por categorias em uma grade.

Funções Principais / Tipos de Análise

• Análise de Superfície: Calcular propriedades derivadas de superfícies de elevação ou outras superfícies contínuas, como declividade, aspecto, curvatura, visibilidade, sombreamento (ver TA, CN, VW, LS).
• Análise de Densidade: Calcular a densidade de pontos ou linhas em uma área, criando uma superfície contínua de densidade (ver KD).
• Interpolação Espacial: Estimar valores em locais não amostrados com base em pontos de amostra conhecidos, criando uma superfície contínua (ver IN, KR, IDW).
• Análise de Distância/Proximidade/Custo: Calcular distâncias euclidianas, distâncias de custo acumulado, caminhos de menor custo, alocação baseada em custo (ver CP).
• Álgebra de Mapas (Map Algebra): Realizar operações matemáticas, lógicas e estatísticas em um ou mais rasters, célula por célula ou usando vizinhanças (ver MA, MF, CON).
• Análise Zonal: Calcular estatísticas de um raster de valores para zonas definidas por outro raster ou por feições vetoriais (ver ZS).
• Análise Hidrológica: Modelar o fluxo de água sobre uma superfície, delimitando bacias hidrográficas, redes de drenagem, etc.
• Processamento de Imagem: Aplicar filtros, realces, classificações e outras operações em imagens de satélite ou aéreas (ver Remote Sensing, ML).
• Análise de Padrões: Medir a autocorrelação espacial ou identificar clusters em dados raster (ver AL).

Exemplos Comuns

Identificar áreas com declividade acima de 30% para análise de risco de deslizamento. Encontrar o caminho mais rápido para atravessar um terreno considerando a dificuldade (custo) de cada tipo de cobertura do solo. Calcular a densidade de ocorrências de crimes. Estimar a distribuição espacial da precipitação a partir de dados de estações meteorológicas. Modelar a adequabilidade de um local para agricultura combinando camadas raster de solo, declividade e precipitação.