Los formatos multidimensionales, como NetCDF, GRIB y HDF, los utilizan a menudo la comunidad científica para almacenar datos meteorológicos y oceanográficos, como la temperatura, la humedad, la presión, la velocidad del viento y la dirección. Normalmente, los datos se almacenan como variables, siendo cada variable un conjunto multidimensional que representa datos capturados en distintos momentos y en diferentes alturas o presiones. El dataset de mosaico multidimensional se puede utilizar para administrar y procesar datos multidimensionales. Consulte Creación de un dataset de mosaico con una plantilla Campo de vector para crear un dataset de mosaico multidimensional.
Actualmente, ArcGIS admite tres tipos de ráster multidimensionales: netCDF, GRIB y HDF, que corresponden a los datos ráster multidimensionales almacenados en estos formatos.
- GRIB: Información generaldistribuida periódicamente en binario
es un formato de datos conciso empleado habitualmente en meteorología para almacenar datos climatológicos, tanto históricos como pronósticos. El tipo de ráster GRIB permite agregar datos GRIB 1 y GRIB 2 a un dataset de mosaico. Para ver un ejemplo de un flujo de trabajo, consulte Creación de un dataset de mosaico con una plantilla Campo de vector. - HDF: Formato de datos jerárquicos es un formato diseñado por el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercómputo (National Center for Supercomputing Applications, NCSA) para almacenar datos científicos. El tipo de ráster HDF permite agregar los datos de ráster almacenados en HDF5 o HDF4 en un dataset de mosaico. El tipo de ráster HDF pasa por alto los datos no ráster almacenados en un archivo HDF.
- NetCDF: netCDF (Formulario de datos comunes en red) es un formato de archivo para almacenar datos multidimensionales. Consulte Fundamentos del almacenamiento de datos netCDF para obtener más información. Actualmente, los tipos de ráster netCDF admiten las convenciones de Climate and Forecast (CF)(CF)y de Cooperative Ocean/Atmosphere Research Data Service (COARDS). Los archivos netCDF que se crearon con otras convenciones también pueden funcionar, pero no están admitidos. Para ver un ejemplo de un flujo de trabajo, consulte Creación y visualización de un dataset de mosaico netCDF.
Algunos datos de netCDF o HDF almacenan su geolocalización como matrices con espacios irregulares. Al agregar los datos a un dataset de mosaico, estos se convertirán automáticamente a píxeles cuadrados solo a efectos de visualización. El tamaño de celda es estimado, pero puede cambiarlo y definir además un método de interpolación. Entre los métodos de interpolación admitidos se incluyen los siguientes:
- Vecino Más Próximo
- Bilineal
- Simplificación lineal
- Vecino natural
Cuando define un tipo de ráster, especifique una plantilla de procesamiento:
- Predeterminado: los datos del ráster se agregarán al dataset de mosaico sin cambiar el valor de píxel.
- Campo de vector: agregue datos de ráster que representen la dirección del flujo y la magnitud.El dataset de mosaico creado con esta plantilla se visualiza fácilmente mediante el Renderizador de campo de vector.
- Personalización: su plantilla personalizada.
Especifique variables para agregar a un dataset de mosaico.
Para guardar un tipo de ráster con la variable definida como una plantilla de tipo de ráster, haga clic en el botón Guardar como en la pestaña General para que pueda reutilizarlo en su organización.
Los tipos de ráster compatibles con ArcGIS se indican en la lista desplegable Tipo de ráster de la herramienta Agregar rásteres a dataset de mosaico. Si su organización ha creado su propio tipo de ráster o si usted ha modificado y guardado las propiedades de un tipo de ráster, quizás tenga que examinar el archivo *.art para seleccionarlo.
Los dataset de mosaico pueden administrar una o múltiples variables. Si es preciso poner todas las variables en un dataset de mosaico o crear un dataset de mosaico por variable dependerá de la aplicación.
- Si su aplicación solo utiliza una variable, o unas cuantas variables independientes, un mosaico por variable es fácil de crear, usar y administrar.
- Si en su aplicación interviene el cálculo de múltiples variables utilizando una plantilla de función de ráster, deberá agregar todas las variables que se utilizan en la plantilla en un mosaico.
- Si desea suministrar datos científicos y desea minimizar el número de servicios, puede agregar múltiples variables a un mosaico y utilizar la plantilla de selector de variable para acceder a cada variable.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo se calculan datos nuevos a partir de múltiples variables. En primer lugar, agregue tres variables(temperatura, humedad relativa y velocidad del viento)a un dataset de mosaico. A partir de estas variables puede construir una plantilla de función de ráster para calcular el índice de sensación térmica y el índice de calor, y agregar las plantillas al dataset de mosaico. Con las tres plantillas adicionales de selector de variable predeterminadas podrá visualizar la temperatura, la velocidad del viento, la humedad y el índice de sensación térmica, y de calor.
Puede utilizar el campo Groupname para realizar consultas de variables en una profundidad y ubicación específicas. El campo Groupname define los grupos de los elementos de un dataset de mosaico. Los elementos que tienen el mismo valor de GroupName pertenecen a un grupo. La plantilla de función de ráster del grupo de elementos realizará un cálculo a partir de las variables de cada grupo y generará un ráster para cada grupo.
A veces, un elemento se incluirá en los cálculos de todos los grupos. En este caso, en lugar de duplicar este elemento en cada grupo, defina el GroupName para ese elemento como "*" y con valores válidos para los campos Etiqueta y Variable.
Para ver un flujo de trabajo de muestra y obtener detalles para crear un dataset de mosaico con la plantilla Campo de vector, consulte Creación de un dataset de mosaico con una plantilla Campo de vector.
Para ver cómo se agregan plantillas personalizadas a un dataset de mosaico, consulte Adición de una plantilla de procesamiento a un dataset de mosaico.