Raster Datasets
Raster Datasets: Raster datasets are a fundamental data structure used in various fields, particularly in geographic information systems (GIS), remote sensing, and image processing. They represent spatially continuous data and are commonly used to depict information across a two-dimensional grid or matrix of cells, where each cell, also known as a pixel, holds a value representing a specific attribute or measurement. Unlike vector data that use points, lines, and polygons to represent spatial features, raster datasets divide a geographic area into a regular grid of equally sized cells. This gridded representation allows for the efficient storage and processing of continuous data, such as satellite imagery, aerial photographs, elevation models, weather data, land cover classifications, and much more. Key features of raster datasets include: Resolution: The resolution of a raster dataset refers to the size of each pixel or cell in the grid. High-resolution rasters have smaller cells, providing more detailed information, while low-resolution rasters offer a broader view of the area but with reduced detail. Georeferencing: Raster datasets are geo-referenced, meaning they are tied to specific real-world coordinates using a coordinate system. This allows precise positioning of the data on the Earth's surface, facilitating spatial analysis and integration with other geographic data. Data Types: Raster datasets can store many data types, such as integers, floating-point numbers, and categorical values. These data types represent diverse information, from temperature values and elevation measurements to land use classifications. Data Sources: Raster datasets are generated from various sources, including satellite and aerial sensors, ground-based measurements, and simulations from mathematical models. These datasets are commonly available in GeoTIFF, JPEG, PNG, and many proprietary formats specific to different software applications. Raster datasets are crucial in environmental monitoring, urban planning, agriculture, natural resource management, climate studies, and numerous other fields. They allow researchers, scientists, and analysts to visualize, analyze, and interpret complex spatial data, leading to informed decision-making and a deeper understanding of our world. As technology advances, the use of raster datasets continues to evolve, with applications in machine learning, computer vision, and artificial intelligence, further expanding the potential of raster data for solving real-world challenges.
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Ce jeu de données est vide
Informations supplémentaires
| Champ | Valeur |
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| Dernière mise à jour | mars 25, 2026, 01:56 (TU) |
| Créé | mars 25, 2026, 01:56 (TU) |
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Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
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Titre
Titre du jeu de données.
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Raster Datasets |
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Description
Une description du jeu de données.
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Raster Datasets: Raster datasets are a fundamental data structure used in various fields, particularly in geographic information systems (GIS), remote sensing, and image processing. They represent spatially continuous data and are commonly used to depict information across a two-dimensional grid or matrix of cells, where each cell, also known as a pixel, holds a value representing a specific attribute or measurement. Unlike vector data that use points, lines, and polygons to represent spatial features, raster datasets divide a geographic area into a regular grid of equally sized cells. This gridded representation allows for the efficient storage and processing of continuous data, such as satellite imagery, aerial photographs, elevation models, weather data, land cover classifications, and much more. Key features of raster datasets include: Resolution: The resolution of a raster dataset refers to the size of each pixel or cell in the grid. High-resolution rasters have smaller cells, providing more detailed information, while low-resolution rasters offer a broader view of the area but with reduced detail. Georeferencing: Raster datasets are geo-referenced, meaning they are tied to specific real-world coordinates using a coordinate system. This allows precise positioning of the data on the Earth's surface, facilitating spatial analysis and integration with other geographic data. Data Types: Raster datasets can store many data types, such as integers, floating-point numbers, and categorical values. These data types represent diverse information, from temperature values and elevation measurements to land use classifications. Data Sources: Raster datasets are generated from various sources, including satellite and aerial sensors, ground-based measurements, and simulations from mathematical models. These datasets are commonly available in GeoTIFF, JPEG, PNG, and many proprietary formats specific to different software applications. Raster datasets are crucial in environmental monitoring, urban planning, agriculture, natural resource management, climate studies, and numerous other fields. They allow researchers, scientists, and analysts to visualize, analyze, and interpret complex spatial data, leading to informed decision-making and a deeper understanding of our world. As technology advances, the use of raster datasets continues to evolve, with applications in machine learning, computer vision, and artificial intelligence, further expanding the potential of raster data for solving real-world challenges. |
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Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
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Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
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Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
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9.48 |
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Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
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Date de publication
Date de publication du jeu de données.
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2023-08-01 |
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Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
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Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
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Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
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public (affichage de la valeur pour English) |
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Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
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License not specified |
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Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
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Emplacement
Emplacement du jeu de données.
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https://open-KitchenerGIS.opendata.arcgis.com/datasets/KitchenerGIS::raster-datasets (affichage de la valeur pour English) |
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Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
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Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
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KitchenerGIS (affichage de la valeur pour English) |
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Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
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City of Kitchener (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
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[email protected] (affichage de la valeur pour English) |
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Éditeur
Éditeur du jeu de données.
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City of Kitchener (affichage de la valeur pour English) |
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Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
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Auteur
Auteur du jeu de données.
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KitchenerGIS |
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Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
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Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
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2025-09-04 |
| Champ | Valeur |
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Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
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d4203b1c24e04f9794eb0d960b463b09 (affichage de la valeur pour English) |
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Langue
Langue(s) du jeu de données
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English |
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Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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https://open-KitchenerGIS.opendata.arcgis.com/datasets/KitchenerGIS::raster-datasets (affichage de la valeur pour English) |
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Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
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Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
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Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
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Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
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Type de portail
Type de plateforme du portail source.
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| Champ | Valeur |
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Version
Version du jeu de données
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None |
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Source
Source du jeu de données.
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None |
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Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
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Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
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Texte de provenance
Texte de provenance des données.
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City of Kitchener (affichage de la valeur pour English) |
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URL de provenance
URL de provenance des données.
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Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
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Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
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| Champ | Valeur |
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Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
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Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
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Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
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Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
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Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
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Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
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Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.
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