Sabtu, 14 Desember 2019

Perintah Dasar Mengenal Library D3js

Belajar Dasar-dasar D3.js, Library JavaScript Untuk Membuat Diagram Ciamik - CodePolitan.com

D3.js adalah library JavaScript yang dipakai untuk memanipulasi dokumen HTML dan menggambar diagram berdasarkan data yang diberikan. Library ini menggunakan HTML, CSS, dan SVG Untuk membuat representasi visual dari kumpulan data yang bisa dilihat diberbagai browser modern.
D3.js juga memiliki fitur untuk membuat diagram yang interaktif dengan animasi-animasi menarik.
Di tutorial ini kita akan mengenal konsep dasar penggunaan D3.js. Kita akan pelajari bagaimana menggunakannya dengan me-render sebuah diagram batang, elemen HTML dan SVG, serta menerapkan transformasi dan event ke diagram tersebut.

Mulai Menggunakan D3

Karena D3.js adalah library JavaScript, untuk memakainya kita cukup menulis baris berikut di dalam file HTML.
<script src='https://d3js.org/d3.v4.min.js'></script>

DOM Selection

Dengan D3.js kita bisa memanipulasi Document Object Model (DOM), yang artinya kita bsa memilih elemen dan memberikan berbagai jenis transformasi ke elemen tersebut.
Mari mulai dengan contoh sederhana dimana kita akan memakai D3 untuk memilih dan mengubah warna dan ukuran font tag heading.
<html>
<head>
    <title>Learn D3 in 5 minutes</title>
</head>
<body>

<h3>Today is a beautiful day!!</h3>

<script src='https://d3js.org/d3.v4.min.js'></script>

<script>
    d3.select('h3').style('color', 'darkblue');
    d3.select('h3').style('font-size', '24px');
</script>
</body>
</html>
Disini kita hanya menautkan mehod select() di objek d3 yang memilih elemen tertentu, dan diikuti dengan method style(). Di method style(), parameter pertama menentukan apa yang ingin diubah dan parameter kedua memberikan nilai yang baru. Berikut hasilnya:
img

Data Binding

Konsep berikutnya yang perlu dipelajari adalah data binding karena konsep ini sangat penting di D3. Dengan menggunakannya, kita bisa mengisi atau memanipulasi elemen DOM secara realtime.
di HTML kita, tambahkan sebuah tag <ul>:
<ul> </ul>
Kita ingin mengisi unordered list tersebut dengan sebuah objek data. Berikut kode JavaScript-nya:
<script>
    var fruits = ['apple', 'mango', 'banana', 'orange'];
    d3.select('ul')
        .selectAll('li')
        .data(fruits)
        .enter()
        .append('li')
        .text(function(d) { return d; });
</script>
Pada kode JavaScript di atas, D3 membaca elemen <ul> dan seluruh elemen <li> di dalamnya menggunakan select() dan selectAll(). Agaknya aneh kita membaca elemen li yang belum kita tamahkan disana, tapi begitulah cara kerja D3.
Kita lalu mengirimkan data dengan method data(), dan memanggil enter() yang akan mengulangi (melakukan looping atau perulangan) method-method di bawahnya (append dan text) sampai isi arrray fruits habis di baca satu persatu.
Dengan kata lain, perintah tersebut, menambahkan sebuah <li> untuk setiap item di dalam array. Untuk setiap tag li, ia juga menambahkan teks didalamnya menggunakan mehod text(). Parameter d didalam text() adalah fungsi callback yang mengarah ke elemen di dalam array saat looping terjadi (apple, mango, dst satu persatu).
Berikut hasilnya:
img

Membuat Elemen SVG

Scalable Vector Graphics (SVG) adalah sebuah cara untuk me-render elemen grafis dan gambar ke dalam DOM. Karena SVG berbasis vector, maka ia ringan dan scalable (bisa diperbesar/perkecil tanpa mempengaruhi kualitas). D3 menggunakan SVG untuk menciptakan gambar-gambarnya, sehingga SVG menjadi pondasi utama library ini.
Pada contoh di bawah, sebuah kotak digambar menggunakan D3 di sebuah kontainer SVG.
//Select SVG element
var svg = d3.select('svg');
//Create rectangle element inside SVG
svg.append('rect')
   .attr('x', 50)
   .attr('y', 50)
   .attr('width', 200)
   .attr('height', 100)
   .attr('fill', 'green');
D3 akan me-render elemen kotak di DOM. Ia pertama memeilih elemen SVG dan menggambar kotaknya di dalam elemen tersebut. Ia juga mengatur koordinat x dan y juga lebar, tinggi, dan warna isinya di method attr().
img

Membuat Diagram Batang

D3 memungkinkan kita untuk membuat berbagai jenis diagram agar bisa merepresentasikan data dengan lebih efisien. Pada contoh di bawah, kita membuat diagram batang sederhana dengan D3.
Mari mulai dengan membuat tag SVG di HTML.
<svg width='200' height='500'></svg>
Lalu, kita tulis kode JavaScript yang kita butuhkan untuk merender diagram tersebut di tag <svg>:
var data = [80, 120, 60, 150, 200];
var barHeight = 20;
var bar = d3.select('svg')
          .selectAll('rect')
          .data(data)
          .enter()
          .append('rect')
          .attr('width', function(d) {  return d; })
          .attr('height', barHeight - 1)
          .attr('transform', function(d, i) {
            return "translate(0," + i * barHeight + ")";
          });
Pada kode di atas, kita memiliki sebuah array yang berisi angka-angka untuk ditampilkan di diagram batang kita tadi. Setiap item di dalam array akan mengisi satu batang.
Setelah memilih elemen svg dan rect, kita mengirim data dengan method data() dan memanggil enter() untuk melakukan looping kode-kode di bawahnya sampai isi array habis di baca.
Untuk setiap item, kita menggambar sebuah kotak dan mengatur lebarnya sesuai dengan nilai yang dimiliki. Kita lalu mengatur tinggi setiap kotak dan untuk menghindari overlapping, kita memberikan padding dengan mengurangi barHeight sebesar 1.
Kita lalu memberikan sebuah transformasi agar kotak-kotak tersebut berada kotak sebelumnya. Fungsi transform() menerima fungsi callback yang mengambil data dan indeks data tersebut sebagai parameter. Kita memodifikasi nilai y kotak dengan mengalikan index dengan tinggi kotak.
Berikut hasilnya:
img

Event Handling

Terakhir, mari kita lihat bagaimana event handling di D3. Pada contoh di bawah kita menghubungkan event klik dengan sebuah button lalu menambahkan sebuah tag heading ke dalam tag body di event handler-nya.
d3.select('#btn')
        .on('click', function () {
            d3.select('body')
               .append('h3')
               .text('Today is a beautiful day!!');
        });
Jadi, ketika kita mengklik buttont ersebut, akan muncul text di bawahnya:
img

Kesimpulan

D3.js adalah library JavaScript yang powerful, namun masih mudah untuk dipakai membuat diagram dengan HTML, CSS, dan SVG.
https://www.codepolitan.com/belajar-dasar-dasar-d3js-library-javascript-untuk-membuat-diagram-ciamik-5ad95e476dac7

Cara Installasi Aplikasi Grass GIS

Penginstalan pada aplikasi grass gis sangatlah mudah, seperti menginstall aplikasi windows pada umumnya, berikut adalah langkah - langkah penginstallan apliaksi Grass Gis

1. File Grass gis berbentuk .rar, klik 2 kali pada aplikasi installer yang ada pada gambar.


2. Jika Sudah tampil maka klik Next.



3. Pada tampilan seperti pada gambar, centang 2 pilihan ini. kemudian klik next

4. Tunggu Instalasi hingga selesai


5. Pada tampilan ini klik OK untuk mendownload data


6. dan jika semua langkah sudah selesai, berikut adalah tampilan grass gis






Selasa, 19 November 2019

Sekilas Tentang Grass Gis

Hasil gambar untuk grass gis

Geographic Resources Analysis Support System (umumnya disebut GRASS GIS) adalah paket perangkat lunak sistem informasi geografis (SIG) yang digunakan untuk analisis dan manajemen data geospasial, pengolahan gambar, memproduksi grafis dan peta, pemodelan spasial dan temporal, dan visualisasi. Ia bisa menangani data rastervektor topologipengolahan citra, dan grafika.

Grass Gis Menggunakan Basic bahasa Pemrograman C, C++, dan Python

Awalnya dikembangkan oleh Laboratorium Penelitian Teknik Konstruksi Angkatan Darat AS (USA-CERL, 1982-1995, lihat sejarah GRASS 1.0-4.2 dan 5beta), cabang dari Insinyur Insinyur Angkatan Darat AS, sebagai alat untuk pengelolaan lahan dan perencanaan lingkungan oleh militer, GRASS GIS telah berkembang menjadi utilitas yang kuat dengan berbagai aplikasi di berbagai bidang aplikasi dan penelitian ilmiah. GRASS saat ini digunakan dalam pengaturan akademik dan komersial di seluruh dunia, serta banyak lembaga pemerintah termasuk NASA, NOAA, USDA, DLR, CSIRO, Layanan Taman Nasional, Biro Sensus A.S., USGS, dan banyak perusahaan konsultan lingkungan.

A. FITUR UMUM GRASS GIS

GRASS GIS berisi lebih dari 350 modul untuk membuat peta dan gambar pada monitor dan kertas; memanipulasi data raster, dan vektor termasuk jaringan vektor; memproses data gambar multispektral; dan membuat, mengelola, dan menyimpan data spasial. GRASS GIS menawarkan antarmuka pengguna grafis yang intuitif serta sintaks baris perintah untuk kemudahan pengoperasian. GRASS GIS dapat berinteraksi dengan printer, komplotan, digitizers, dan basis data untuk mengembangkan data baru serta mengelola data yang ada.

GRASS GIS 6 attribute manager

B. BEBERAPA FITUR GRASS GIS 
  1. Raster analysisRasterline otomatis dan konversi area ke vektor, Buffering struktur garis, Cell dan profil dataquery, Colortable modifikasi, Konversi ke vektor dan format data titik, Korelasi / analisis kovarian, Analisis sistem pakar, Peta aljabar (kalkulator peta), Interpolasi untuk nilai yang hilang, Analisis matriks lingkungan, pelapisan raster dengan atau tanpa bobot, Klasifikasi ulang label sel, Resampling (resolusi), Penyetelan ulang nilai sel, Analisis sel statistik, Pembuatan permukaan dari garis vektor
  2. 3D-Raster (voxel) analysisImpor dan ekspor data 3D, masker 3D, aljabar peta 3D, interpolasi 3D (IDW, Splines Resmi dengan Ketegangan), Visualisasi 3D (isosurfaces), Interface to Paraview dan alat visualisasi POVray
  3. Vector analysisPembuatan kontur dari permukaan raster (IDW, algoritma Splines), Konversi ke format data raster dan titik, Digitalisasi (gambar raster pindaian) dengan mouse, Reklasifikasi label vektor, Superposisi lapisan vektor
  4. Point data analysisTriangulasi Delaunay, Interpolasi permukaan dari ketinggian tempat, Poligon Thiessen, Analisis topografi (kelengkungan, kemiringan, aspek), LiDAR
  5. Image processingDukungan untuk gambar udara dan UAV, data satelit (optik, radar, termal), analisis komponen Canonical (CCA), generasi komposit warna, deteksi tepi, pemfilteran frekuensi (Fourier, matriks konvolusi), Fourier dan inverse fourier transformation, peregangan Histogram, IHS transformasi ke RGB, perbaikan gambar (transformasi affine dan polinomial pada target raster dan vektor), perbaikan foto Ortho, analisis komponen utama (PCA), koreksi radiometrik (Fourier), Resampling, peningkatan resolusi (dengan RGB / IHS), transformasi RGB ke IHS , Klasifikasi berorientasi tekstur (klasifikasi maksimum a posteriori), deteksi bentuk, klasifikasi terawasi (area pelatihan, klasifikasi kemungkinan maksimum), klasifikasi tanpa pengawasan (pengelompokan jarak minimum, klasifikasi kemungkinan maksimum)
  6. DTM-AnalysisPembuatan kontur, Analisis biaya / jalur, Analisis lereng / aspek, Pembuatan permukaan dari ketinggian dan kontur spot
  7. GeocodingGeocoding peta raster dan vektor termasuk (LiDAR) point cloud
  8. VisualizationPermukaan 3D dengan kueri 3D (NVIZ), penetapan warna, presentasi Histogram, Hamparan peta, Peta data titik, Peta raster, Peta vektor, Zoom / unzoom -fungsi
  9. Map creationPeta gambar, peta Postscript, peta HTML




https://grass.osgeo.org/documentation/general-overview/

Senin, 21 Oktober 2019

Spatial Analysis

A. Pengertian
Proses yang memodelkan permasalahan secara geografis, yang didapatkan dari pemrosesan komputer, yang kemudian melakukan eksplorasi dan melakukan pengujian terhadap data tersebut. Aplikasi dari teknik analisis untuk meneliti permasalahan ilmiah ketika lokasi memiliki peran yang signifikan dari rumusan masalah.

B. Spatial data Exploration
  • Proses interaksi dari koleksi data dan map yang terkait dalam suatu permasalahan, yang bisa digunakan untuk memvisualisasikan dan mengeksplorasi informasi geografis dan hasil analisis.
  • Proses ini berhubungan dengan interaksi map dan tabelgrafik, graph, dan multimedia.
  • Proses ini merupakan proses eksploratif interaktif serta visualisasi map dan data.
Penggabungan Grafis interaktif dan diagram dengan GIS


C. Analisis
Ketika diterjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, kata query mengacu pada permintaan akan informasi. Lalu, apa itu query di bahasa pemrograman komputer? Pada dasarnya, pengertian query dalam bahasa Inggris sehari-hari dan bahasa pemrograman komputer memiliki arti yang sama – kecuali di komputer, query meliputi informasi yang diterima atau diambil dari database. Bahasa pemrograman ini berguna untuk memanipulasi data – menambah, menghapus, dan mengubah data.
Properti dari titikgarisatau area
Keterhubungan antara dua objek.
Jarak antara dua objek.
Kemiringan seuatu objek.
D. Transformasi
  • Membuat sebuah objek dan atributnya dari sebuah aturan dan prosedur.
  • Dissolve, Buffer, Union, Intersect, Point in Polygon, Spatial Join
E. Disolve


F. Buffer

G. UNION




Selasa, 15 Oktober 2019

Model Database SIG

A. SMBD (Sistem Management Basis Data)

Sistem manajemen basis data (Bahasa Inggrisdatabase management system, DBMS), atau kadang disingkat SMBD, adalah suatu sistem atau perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola suatu basis data dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta banyak pengguna. Contoh tipikal SMBD adalah akuntansisumber daya manusia, dan sistem pendukung pelanggan, SMBD telah berkembang menjadi bagian standar di bagian pendukung (back office) suatu perusahaan. Contoh SMBD adalah Oracle, SQL server 2000/2003, MS AccessMySQL dan sebagainya. DBMS merupakan perangkat lunak yang dirancang untuk dapat melakukan utilisasi dan mengelola koleksi data dalam jumlah yang besar. DBMS juga dirancang untuk dapat melakukan manipulasi data secara lebih mudah. Sebelum adanya DBMS, data pada umumnya disimpan dalam bentuk flat file, yaitu file teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi yang menyimpan data dalam bentuk flat secara langsung.

Salah satu bagian dalam SIG adalah melakukan pengolahan basis data, dengan GUI menggunakan sistem query dan aplikasi yang multi user.
SIG merupakan aplikasi untuk menganalisa data keruangan/data spasial, yang bisa melakukan analisa data spasial dan non-spasial sekaligus.


B. Tipe Data
Dalam ilmu komputer dan pemrograman komputertipe data ialah klasifikasi data yang mengenalkan kompilator atau penerjemah bagaimana programmer bermaksud untuk menggunakan data. Sebagian besar bahasa pemrograman mendukung berbagai macam data, sebagai contoh, bilangan riilinteger atau boolean. Sebuah tipe data menyediakan sekumpulan nilai-nilai dari ekspresi (yaitu variabel, fungsi) yang dapat mengambil nilai tersebut. Tipe data ini mendefinisikan operasi yang akan dilakukan pada data, maksud dari data dan jurusan nilai dari tipe tersebut dapat disimpan.

ada beberapa tipe data yang digunakan untuk Sistem Informasi Geografis
yakni diantaranya adalah :
  1. Geometry
  2. Point.
  3. LineString.
  4. Polygon
Tipe data Point digunakan untuk menyimpan nilai titik (kordinat sebuah titik). Tipe data LineString digunakan untuk menyimpan nilai yang merepresentasikan sebuah garis. Tipe data Polygon digunakan untuk menyimpan nilai berupa area tertutup (bidang). Sedangkan Tipe data geometry merupakan tipe data yang lebih fleksibel yaitu dapat digunakan untuk menyimpan nilai berupa point, linestring ataupun polygon. Tipe data lainnya merupakan tipe data yang menampung sekumpulan nilai yaitu:
  1. Multipoint
  2. MultiLineString
  3. MultiPolygon
  4. GeometryCollection
C. DB Planing
1. Kualitas Dari Informasi 
  1. Informasi disimpan dalam database;
  2. Pembuatan yang tidak bagus dan kesalahan data akan menghasilkan hasil yang tidak berguna daripada menghasilkan Geographic Information System;
  3. Map Proyeksi yang akan digunakan;
  4. Perbandingan skala data yang digunakan;
  5. Memetakan area yang akan digunakan;
  6. Seberapa banyak attribut yang digunakan;
  7. Format dari data attribut yang akan digunakan;
  8. Seberapa konsisten data tersebut;
  9. Seberapa cepat data harus diakses.
2. Informasi yang di butuhkan untuk Desaign Database
  1. Data yang lengkapsudah didefinisikan dan dicek untuk validitas dan konsistensi.
  2. Daftar dari data sumber yang potensial(peta, photo udaradata tabeldata digitalkalender dan evaluasi untuk akurasi dan kelengkapan data.
  3. Daftar dari kesiapan yang dibutuhkan dari GIS(Dari hasil pengecekan). Misalnya visualisasianalisis spatial, analysis statistik dan pemodelan.
3. Perencanaan Untuk Data Sharing
  1. Kelebihan 
  2. Usaha yang dibutuhkan
4. Desaigning database
  1. RDBMS
  2. Normalisasi Database
  3. Represent data : Point, Line, Polygon, or etc
Daftar Pustaka
1. https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_manajemen_basis_data
2. http://husnilkamil.net/2016/08/data-spasial-di-mysql/

Model Data Spatial

A. KONSEP MODEL DATA

Model dunia nyata dapat memudahkan manusia dalam memahami studi mengenai area aplikasi yang dipilih dengan cara mereduksi sejumlah kompleksitas yang ada di dalamnya. Jika model dunia nyata ini akan digunakan, maka model ini perlu terlebih dahulu diimplementasikan ke dalam terminologi (sistem) basis data. Dan dengan model data, implementasi terkait menjadi sangat memungkinkan. Tidak seperti manusia, sistem komputer tidak dapat memahami esensi dari bentuk unsurunsur spasial seperti garis jalan raya, bangunan, sungai, batas persil tanah milik, dll. Oleh sebab itu, untuk merepresentasikan objek-objek spasial seperti ini, yang dapat dilakukan oleh sistem komputer adalah memanipulasi objek-objek elementer atau entitas yang memiliki atribut geometri (dalam beberapa literatur, entitas ini sering disebut juga sebagai entitas spasial atau entitas geografis). Hingga saat ini, persepsi mengenai bentuk representasi entitas spasial yang paling mendasar adalah konsep raster dan vektor. Dengan demikian, setiap (layer) data spasial akan direpresentasikan ke dalam format ‘’basis data’’ baik sebagai raster maupun vektor. Di dalam konteks ini, sering digunakan terminologi ‘’model data’’ sehingga untuk menyajikan entitas spasialnya digunakan istilah model data raster dan vektor. 

B. MODEL DATA RASTER

Model data raster bertugas untuk menampilkan, menempatkan, dan menyimpan konten data spasial dengan menggunakan struktur matriks atau susunan piksel-piksel yang membentuk suatu grid (segi empat). Setiap piksel atau sel ini memiliki atribut tersendiri, termasuk koordinatnya yang unik. Akurasi spasial model data ini sangat bergantung pada resolusi spasial atau ukuran pikselnya (sel grid) di permukaan bumi. Entitas-entitas spasial model raster juga dapat disimpan di dalam sejumlah layer yang secara fungsionalitas direlasikan dengan unsur-unsur petanya. Sebagai ilustrasi, beberapa sumber entitas spasial raster adalah citra dijital satelit (ex: NOAA, Spot, Landsat, Ikonos, QuickBird), citra dijital radar, dan model ketinggian dijital (DTM atau DEM dalam model data raster)

Model data raster dapat memberikan informasi spasial mengenai apa yang terjadi dalam bentuk gambaran yang ‘’digeneralisasi’’ oleh sensor-sensornya. Dengan model ini, dunia nyata dapat disajikan sebagai elemen matriks atau sel-sel grid yang homogen. Dengan model data raster, unsur-unsur geografis ditandai oleh nilai-nilai elemen matriks persegi panjang (persegi).



Pada model data raster, matriks atau array dapat diurutkan menurut koordinat lokalnya yaitu kolom (x) dan baris (y). Selain itu, pada sistem koordinat piksel monitor komputer, secara default, titik asal sistem koordinat raster diletakkan di sudut kiri atas (lihat Gambar). Oleh sebab itu, nilai absis (x) akan meningkat kearah kanan dan nilai ordinat (y) akan meningkat kearah bawah. Walaupun demikian, sistem koordinat ini dapat pula ditransformasikan sedemikian rupa sehingga titik asal sistem koordinatnya terletak di sudut kiri bawah, makin ke kanan nilai absisnya (x) akan meningkat, dan nilai ordinatnya (y) makin ke atas nilainya semakin meningkat (lihat Gambar).


Pada sistem koordinat seperti ini (pasca transformasi), titik asal koordinat (x0, y0) data raster terletak di titik sudut kiri bawah. Selain itu, terdapat sejumlah M kolom (absis) dan N baris (ordinat) sesuai dengan arah sumbu koordinat masing-masing. Setiap piksel atau sel grid memiliki nilai lebar a dan tinggi b (sesuai dengan resolusi spasialnya). Maka dengan memperhatikan nilai-nilai ini, koordinat-koordinat sudut lainnya adalah :

Kiri – atas (x0, y0 + N*b) ; Kanan – bawah (x0 + M*a, y0) ; Kanan – atas (x0 + M*a, y0 + N*b)
Dengan memanfaatkan prinsip hitungan yang sama, maka dapat diketahui bahwa :
  1. Koordinat titik pusat piksel baris ke i dan kolom ke j adalah (x0 + (j-0.5)*a, y0 + (i0.5)*b)
  2.  Batas-batas piksel baris ke i dan kolom ke j adalah (x0 + (j-1)*a < x < x0 + j*a) untuk X dan (y0 + (i-1)*b < y < y0 + i*b) untuk y
Matrik raster memiliki bentuk yang teratur secara geometrik dan telah terurut secara otomatis, oleh sebab itu setiap posisi sel atau posisi pikselnya tidak harus direkam satu persatu. Jika semuanya direkam malah terjadi pemborosan memori yang sebenarnya tidak perlu. Hal inilah yang membedakannya dengan data vektor. Untuk membaca konten file data raster dengan benar, urutan perekaman data tersebut harus diperhatikan.

1. Karakteristik Model Raster
Raster memiliki beberapa karakteristik yang dapat membedakannya satu sama lain. Karakteristik tersebut antara lain :

  • Resolusi
  • Resolusi spasial dapat didefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari satuan terkecil geographic space yang dapat direkam. Satuan terkecil ini, pada umumnya berbentuk segiempat dan dikenal sebagai sel-sel grid, elemen matriks, elemen terkecil dari suatu gambar, atau piksel. Resolusi suatu data raster pada dasarnya akan merujuk pada ukuran permukaan bumi yang dapat direpresentasikan oleh setiap pikselnya. Makin kecil area permukaan bumi yang dapat direpresentasikan oleh setiap pikselnya, maka berarti makin tinggi resolusi spasialnya dan data raster yang bersangkutan makin baik. Demikian pula sebaliknya. 


  • Orientasi
  • Orientasi di dalam sistem grid atau raster dibuat untuk merepresentasikan arah utara pada sistem grid. Yang paling sering dilakukan adalah mengimpitkan arah utara grid ini dengan arah utara yang sebenarnya di titik asal sistem koordinat grid yang bersangkutan. Walaupun demikian, karena masalah perubahan atau distorsi, adalah suatu hal yang tidak mungkin untuk mengimpitkan arah utara grid dan arah utara sebenarnya di semua titik yang terdapat di dalam grid tersebut. Dalam kaitan ini, jika suatu grid telah diorientasikan terhadap titik asal dan arah utara sebenarnya, maka sistem penomoran grid dan satuan-satuan ukurannya sudah dapat ditentukan.


  • Zone
  • Setiap zone ‘’layer’’ peta raster merupakan sekumpulan lokasi-lokasi yang memperlihatkan nilai-nilai (bisa diasumsikan Id atau nomor pengenal). Contoh zone yang dimaksud adalah persil-persil tanah milik, batas-batas administrasi, danau atau pulau, jenis tanah dan vegetasi, dll. Walaupun demikian, tidak semua layer peta raster memiliki zone, karena setiap isi sel grid dapat bervariasi secara kontinu di dalam daerah tertentu sehingga setiap sel juga memungkinkan untuk memiliki nilai yang berbeda (unik). 


  • Domain Nilai Pixel
  • Nilai dalam konteks data raster, adalah item informasi (atribut) yang disimpan di dalam sebuah layer untuk setiap pikselnya. Piksel-piksel di dalam zone atau area yang sejenis memiliki nilai (isi piksel atau Id) yang sama. Pada umumnya, nilai sebuah piksel data raster dikuantisasikan ke dalam domain bilangan bulat dengan panjang 8 bit (atau 1 byte). Meskipun demikian, tidak menutup kemungkinan jika data raster memiliki domain bilangan bulat dengan panjang 2 byte atau bahkan domain bilangan real 4,6, 8 byte atau lebih besar lagi. 


  • Koordinat pixel atau lokasi unsur
  • Pada umumnya, lokasi di dalam model raster secara langsung dapat diidentifikasikan dengan menggunakan pasangan koordinat lokalnya; kolom dan baris (x,y). meskipun demikian, posisi-posisi koordinat geografis yang sebenarnya dari beberapa piksel yang terletak di sudut-sudut citra raster juga diketahui melalui proses pengikatan; memerlukan beberapa titik control (GCP – Ground Control Point) 
2. Sampling Raster
    Nilai yang merepresentasikan suatu piksel dapat dihasilkan dengan beberapa cara sampling yang berlainan :

    • Nilai suatu piksel merupakan nilai rata-rata sampling untuk wilayah yang direpresentasikannya. Citra raster hasil penginderaan jauh sering menggunakan sampling tipe ini. Ukuran citra raster akan menjadi N x M piksel.
    • Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi di pusat (di tengah) piksel yang bersangkutan. Teknik sampling ini sering digunakan untuk data raster model ketinggian dijital (DTM/DEM). Ukuran citra raster akan menjadi N x M piksel.
    • Nilai suatu piksel adalah nilai sample yang terletak disudut-sudt grid-nya. Ukuran citra raster yang dihasilkan berukuran (N + 1) x (M + 1) piksel. 

    3. Layer Raster
    Pada umumnya setiap piksel atau sel grid memiliki nilai tunggal. Nilai piksel-piksel ini kemudian bekerja sama dalam membentuk layer data spasial. Dengan demikian, suatu baris data spasial (S-DBMS) kemungkinan besar mengandung lebih dari satu layer. Setiap layer akan bersifat kongruen terhadap layer yang lain di dalam basis data tersebut. Kongruen adalah memiliki keselarasan dengan batas-batas lokasi yang sama, jumlah yang sama baik pada kolom maupun barisnya, dan sistem koordinatnya sama. Penyimpanan layer pada kebanyakan basis data raster menggunakan arsitektur penyimpanan yang berbeda. Ada yang menggunakan arsitektur di mana semua layer data berikut headernya dimasukkan ke dalam sebuah file besar. Ada juga yang menggunakan arsitektur yang memisahkan antara setiap isi datanya dengan masing-masing header-nya ke dalam beberapa file yang terpisah. Pada bidang penginderaan jauh dan pengolahan citra dijital, kedua arsitektur penyimpanan ini sering digunakan untuk merepresentasikan data yang didapat dari beberapa sensor (band) di dalam satu file sekaligus. Dengan demikian, pada bidang penginderaan jauh dan pengolahan citra dijital ini dikenal istilah :