空间数据结构
空间数据结构
数据结构定义：指数据组织的形式，是指适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构，地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述，对数据的一种理解和解释。
空间数据的三大特性：空间，时间，专题属性。
常见的数据结构：矢量结构，栅格结构，数字高程模型，面向对象模型，矢量和栅格的混合数据结构等，网络结构，
空间数据编码：
1、空间数据结构的实现
2将搜集的、经过审核了的地形图、专题地图和遥感影像等资料按特定的数据结构转换为适合于计算机存储和处理的数据的过程
3在地理信息系统的空间数据结构中
栅格结构的编码方式:直接栅格编码、链码、游程长度编码、块码、四叉树码等
矢量结构主要有坐标序列编码、树状索引编码和二元拓扑编码等编码方
3.2 栅格数据结构
一、概述
1、栅格数据结构是基于空间划分或铺盖的
空间被划分成大量规则的或不规则的空间单元，称为象素(Cell或Pixel)，依行列构成的单元矩阵叫栅格(Grid)
三角形
方格
六角形
2、每个单元通过一定的数值表达方式（如颜色、灰度级）表达诸如环境污染程度、植被覆盖类型等空间地理现象
3、对同一现象，也可能有若干不同尺度、不同聚分性的铺盖
4、目前常用的是基于正方型分划的栅格，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列
每个网格作为一个象元或象素由行、列定义
包含一个代码表示该象素的属性类型或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针
5 、栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比
6 、GIS中栅格数据经常是来自卫星遥感、摄影测量、激光雷达和扫描设备中，以及用于数字化文件的设备中
二、栅格数据组织
1 、以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织
2 、每个数据表示地物或现象的非几何属性特征
点状地物用一个栅格单元表示；
线状地物沿线走向的一组相邻栅格单元表示
面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示
3 、遥感影像属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级
三、栅格结构的建立
（1）栅格数据的获取途径
遥感数据
图片的扫描
矢量数据转换:
手工方法获取: 在专题图上均匀划分网格，逐个网格地确定其属性代码的值，最后形成栅格数据文件（2）栅格系统的确定
栅格坐标系的确定:
坐标系的确定实质是坐标系原点和坐标轴的确定
由于栅格编码一般用于区域性GIS，原点的选择常具有局部性质
为了便于区域的拼接，栅格系统的起始坐标应与国家基本比例尺地形图公里网的交点相一致，并分别采用公里网的纵横坐标轴作为栅格系统的坐标轴。
栅格单元的尺寸:
栅格单元的尺寸确定的原则是应能有效地逼近空间对象的分布特征，又减少数据的冗余度
格网太大，忽略较小图斑，信息丢失；一般讲实体特征愈复杂，栅格尺寸越小，分辨率愈高，然而栅格数据量愈大，按分辨率的平方指数增加，计算机成本就越高，处理速度越慢
具体可采用保证最小多边形的精度标准来确定尺寸的方法
(3)栅格代码（属性值）的确定
中心归属法、面积占优法、重要性法、长度占优法。
四、编码方法
（１）直接编码法（２）游程长度编码（３）块码（４）链码（５）四叉树
１）直接栅格编码结构
直接栅格编码结构，也可以理解为栅格矩阵结构，指对栅格数据不用压缩而采取的编码形式
步骤如下：
栅格像元组成栅格矩阵，用像元所在的行列号来表示其位置。通常以矩阵左上角开始逐行逐列存储，记录代码
可以每从左到右逐像元记录，也可以奇数行从左到右而偶数行由右到左来记录
２）游程压缩编码结构
游程指相邻同值网格的数量，游程编码结构时逐行将相邻同值的网格合并，并记录合并后网格的值及合并网格的长度，其目的是压缩栅格数据量，消除数据间的冗余
建立方法：将栅格矩阵的数据序列X1,X2,X3…Xn，映射为相应的二元组序列（Ai,Pi）,i=1…k,且K≤N.
A为属性值
P为游程
K为游程序号
适用于二值图像的表示
游程长度编码方法，数据多，且有重叠时，用游程压缩编码可压缩数据量
游程编码能否压缩数据量，主要决定于栅格数据的性质，通常可通过事先测试，计算图的数据冗余度Re 游程长度压缩编码步骤：
在同一行内先按列扫描，如果整行的单元值都相同，那么单元组、长度（一般取列数），行号记下后，这一行就扫描完毕。
若从第一列开始到某列单元值有变化，就将前面取值相同的列数和该值记下，及编码为单元值，长度（列数），行号，专业上称作一个游程（或往程）。
然后再扫描，随后把行内某一段取值相同的单元值组成一游程，直到该行结束，并逐行地将网格都扫描完毕。
３）块码
游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成
具有可变的分辨率，即当代码变化小时图块大，就是说在区域图斑内部分辨率低；反之，分辨率高以小块记录区域边界地段，以此达到压缩的目的
与游程长度编码相似，图斑越大，压缩比越高；图斑越碎，压缩比越低
在合并、插入、检查延伸性、计算面积等操作时有明显的优越性
在某些操作时，则必须把游程长度编码和块码解码，转换为基本栅格结构进行
4）四叉树编码
基本思想：
是根据栅格数据二维空间分布的特点，将空间区域按照4个象限进行递归分割（2n×2 n，且n>1），直到子象限的数值单调为止，最后得到一棵四分叉的倒向树。
根结点：最上面的一个结点，它对应于整个图形。
叶子结点：不能再分的结点，可能落在不同的层上。
如果该单元内有不同性质的多边形，则将单元分成四个大小相同的二级单元，然后再分别判断这四个二级单元中是否还有不同性质的多边形，若其中某个二级单元中有不同性质的多边形，则再划分成四个大小相同的三级单元。这种逐级一分为四的方法，一直分到预定的最高分辨率为止。
通常定义从根结点到叶结点的路径可以按照象限递归分割的顺序编号进行；
无论分割到哪一层，总是用0，1，2，3分别表示SW SE NW NE四个象限的编号；
只是每个子象限子结点编号的前缀必须为其父象限（父结点）的编号
位于结点层次较高的子象限尺寸较大，说明其分解深度小，也即分割次数少，而低层次上的象限尺寸就较小，反映其分解深度大即分割次数多
这样编码后，可反映出整个图形区域的空间地物分布情况，在某些位置上单一地物分布较广，则采用较少的分割次数。在地物较复杂，变化较大的区域，则用加深分解深度，增加分割次数的方式编码又称为霍夫曼编码
指将线状地物或区域边界表示为：由某一起点和一系列在基本方向上的单位矢量组成
单位矢量的长度默认为一个栅格单元，每个后续点可能位于其前续点的8个基本方向之一。
５）链式编码
具体编码过程为：
首先，自上而下，从左向右寻找起始点，值不为零，且没有被记录过得点为起始点，记下该地物的特征码及其点的行列数
然后，按顺时针方向寻找相邻的等值点，并按八个方向进行编码。
对于已经被记录的栅格单元，可将其属性代码值置为零。如果遇到不能闭合线段，结束后可返回到起始点，重新开始寻找下一个线段。
栅格数据编码方法总结
一般而言，对数据的压缩是以增加运算时间为代价的
直接栅格编码简单明了，可直观地反映栅格图像数据，但数据冗余太大
游程压缩编码在很大程度上压缩数据，也可较大限度的保留原始栅格结构，而且编码解码容易
链式编码的压缩效率较高，已接近矢量结构，对边界的运算比较方便，但是不具备区域的性质，区域运算较困难
四叉树编码有区域性质，压缩效率比较高，可进行大量的图形图像运算，且效率较高，使用日益广泛。3.3 矢量数据结构
矢量结构通过记录坐标的方式表示点、线、多边形等地理实体
点实体：以二维或者三维中的坐标来描述
线实体：由一个坐标序列来描述,坐标之间认为是以直线段相连
用一系列足够短的直线首尾相接表示一条曲线，只记录这些小线段的端点坐标多边形实体：
指一个任意形状、边界完全闭合的空间区域
其边界将整个空间划分为两个部分：包含无穷远点的部分称为外部，另一部分称为多边形内部
由形成一个封闭的环状的一条或多条线所来
如果区域有个洞在其中，那么可以采用多个环以描述它
原型种类的选择
观察的尺度或者概括的程度，决定了使用原型的种类
在一个小比例尺表现中，诸如城镇这一现象可以由个别的点所组成，而路和河流由线来表示
当表现的比例尺增大时，必然要考虑到现象的尺度；在一个中等比例尺上，一个城镇可以由特定的原型，如线，来表示用以记录其边界。
在较大的比例尺中，城镇将被表现为特定的原型的复杂的集合，包括建筑物的边界、道路、公园以及所包含的其它的自然与管理现象
二、特点
精度高
坐标空间为连续，允许任意位置、长度和面积的精确定义；
精度仅受数字化设备的精度和数值记录字长的限制，在一般情况下，比栅格结构精度高得多效率高：相对栅格结构来说，所占空间小，是高效的空间数据结构
定位明显、属性隐含：
定位是根据坐标直接存储的
属性则一般存于文件头或数据结构中某些特定的位置上
图形运算的算法
计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，矢量结构有很高的效率和精度
在叠加运算、邻域搜索等操作时则比较困难
矢量结构中的空间实体与要表达的现实世界中的空间实体具有一定的对应关系
三、矢量数据的获取方式
外业测量
可利用测量仪器自动记录测量成果(常称为电子手薄)，然后转到地理数据库中
地图数字化
屏幕跟踪数字化，把地图变成离散的矢量数据
自动矢量化
遥感和摄影测量信息提取
目视解译
四、编码方法
对于点实体和线实体的矢量编码比较直接，只要能将空间信息和属性信息记录完全就可以了
多边形矢量编码不但要表示位置和属性，更为重要的是要能表达区域的拓扑性质，如形状、邻域和层次等多边形矢量编码的要求
存储效率高
所表示的各多边形有各自独立的形状，可以计算各自的周长和面积等几何指标
各多边形拓扑关系的记录方式要一致，以便进行空间分析
要明确表示区域的层次，如岛-湖-岛的关系等
矢量数据结构的编码方法
Spaghetti（实体型、简单或坐标序列编码）
树状索引编码
拓扑数据结构
Spaghetti编码
又称实体型、坐标序列及简单的编码
按点、线或多边形为基本单元组织数据，点、线和多边形有各自的坐标数据
点：以二维或者三维中的坐标来描述
线：由一个坐标序列来描述
多边形：每个多边形都以闭合线段存储
没有拓扑数据，互相之间不关联,岛只作为一个图形，没有与外界多边形的联系
空间数据和属性分开存储,通过标识码实现二者的连接
标识码通常按一定的原则编码,标识码具有唯一性
属性数据一般采用数据库存储管理
点实体数据结构
线实体型数据结构：
唯一标识码，用来建立系统的排列序号；
线标识码，用来确定该线的类型；
起、终点，可以用点号或坐标表示；
坐标对序列，确定线的形状，在一定距离内坐标对越多，则每个小线段越短，且与实体曲线越逼近显示信息，显示时采用的文体或符号，如线的虚实，粗细等；
其他非几何属性
面实体的数据结构由多边形边界的x、y坐标对集合及说明信息组成
特点
文件结构简单，易于实现以多边形为单位的运算和显示
多边形之间的公共边界被数字化和存储两次，造成数据冗余和不一致
每个多边形自成体系而缺少邻域信息，难以进行邻域处理，如消除某两个多边形之间的共同边界
岛只作为一个单个的图形建造，没有与外包多边形的联系
不易检查拓扑错误
点、线和多边形有各自的坐标数据，但没有拓扑数据，互相之间不关联
2）树状索引编码法
采用树状索引以减少数据冗余并间接增加邻域信息
对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储，由点索引与边界线号相联系，以线索引与各多边形相联系，形成树状索引结构
基本结构包括
点文件
线文件
多变形文件
树状索引编码消除了相邻多边形边界的数据冗余和不一致的问题
在简化过于复杂的边界线或合并相邻多边形时可不必改造索引表
邻域信息和岛状信息可以通过对多边形文件的线索引处理得到，但是比较繁琐
相邻函数运算，消除无用边，处理岛状信息以及检查拓扑关系带来一定的困难
两个编码表都需要以人工方式建立，工作量大且容易出错
3)拓扑数据结构
基本概念
构成多边形的线又称为链段或弧段；
两条以上的弧段相交的点称为结点；
多边形中不含岛和洞的多边形称为简单多边形，表示单连通区域；含岛和洞区的多边形称为复合多边形，表示复连通区域；
在复连通区域中，包括由外边界和内边界，岛区多边形看作是复连通区域的内边界，复连通区域的内边界多边形对应的区域含有平面上的无穷个点
矢量数据可抽象为点(结点)、线(链、弧段、边)、面(多边形)三种要素，即称为拓扑元素
要彻底解决邻域和岛状信息处理问题必须建立一个完整的拓扑关系结构
拓扑数据结构的关键是拓扑关系的表示，而几何数据的表示可参照矢量数据的简单数据结构
目前的GIS表示基本的拓扑关系，完整的拓扑关系结构应包括以下内容：唯一标识，多边形标识，外包多边形指针，邻接多边形指针，边界链接，范围
矢量编码最重要的是信息的完整性和运算的灵活性，包括：DIME（对偶独立地图编码法），POL YVRT(多边形转换器)，TIGER（地理编码和参照系统的拓扑集成）等
DIME(双重独立坐标地图编码，Dual Independent Map Encoding)编码系统
是美国人口调查局在人口调查的基础上发展起来
通过有向编码建立了多边形、边界、节点之间的拓扑关系
其它拓扑编码结构的基础
弧段或链段是数据组织的基本对象，弧段文件由弧段记录组成，每个弧段记录包括弧段标识码、FN、TN、LP和RP
结点文件由结点记录组成，包括每个结点的结点号，结点坐标与该结点连接的弧段标识码等
多边形文件由多边形记录组成，包括多边形标识码，组成该多边形的弧段标识码以及相关属性等
与实体型数据结构相比，拓扑性空间数据结构的主要特点是：
描述点、线和面的空间关系不完全依赖于具体坐标位置
如面和边界的关系，多边形相邻关系
网络连接在逻辑上很严格，不需要通过坐标值来查找、判断
空间分析、查询很方便，也无坐标值精度计算麻烦
用拓扑表达的空间关系信息丰富、简洁，其它方法会出现大量的重复数据（冗余）
便于检查数据输入过程中的错误
线条的遗漏、多余、过短、过长，链（弧段）、多边形编号的遗憾或重复是输入矢量地图时常见、难免的错误
在生成拓扑结构的过程中查出数据输入的错误
拓扑数据结构最重要的技术特征和贡献具有拓扑编辑功能
拓扑编辑功能:
多边形连接编辑：指顺序连接组成封闭多边形一组线段的编辑
结点编辑：是对结点连接进行编辑
不但保证数字化原始数据的自动差错编辑，而且可以自动形成封闭的多边形边界，为由各个单独存储的弧段组成所需要的各类多边形建立空间数据库奠定基础
拓扑性空间数据的主要缺点是：
拓扑关系的建立比较复杂
数据结构本身比较复杂：如果制作简单的地图、查询，拓扑关系优越性不大
3.4矢量栅格一体化数据结构
一、矢量、栅格数据结构的优缺点
二、矢栅一体化的概念
填满线状目标路径和充填面状目标空间的表达方法作为一体化数据结构的基础
每个线状目标 除记录原始取样点外，还记录路径所通过的栅格；
每个面状地物 除记录它的多边形周边以外，还包括中间的面域栅格
三、三个约定和细分格网法
一）三个约定
点状地物是地球表面上的点，它仅有空间位置，没有形状和面积，在计算机内部仅有一个位置数据
线状地物是地球表面的空间曲线，它有形状但没有面积，它在平面上的投影是一连续不间断的直线或曲线，在计算机内部需要用一组元子填满整个路径
面状地物是地球表面的空间曲面，并具有形状和面积，它在平面上的投影是由边界包围的紧致空间和一组填满路径的元子表达的边界组成
二）细分格网法
由于一体化数据结构是基于栅格的，表达目标的精度必然受栅格尺寸的限制
细分格网法提高点、线（包括面状地物边界）数据的表达精度，使一体化数据结构的精度达到或接近矢量表达精度
四、矢栅一体化数据结构的设计
1、点状地物和结点的数据结构
根据基本对点状地物的约定(点仅有位置、没有形状和面积),只要将点的坐标转化为地址码M1 和M2 这种结构简单灵活，便于点的插入和删除，还能处理一个栅格内包含多个点状目标的情况
2 、线状地物的数据结构
根据对线状地物的约定(线状地物有形状但没有面积)，将该线状地物经过的所有栅格的地址全部记录下来 一个线状地物可能有几条弧段组成，所以应先建立一个弧段数据文件
3 、面状地物的数据结构
记录边界和边界所包围的整个面域
边界由弧段组成
面域信息则由线性四叉树或二维行程编码表示
二维行程编码中的属性值可以是叶结点的属性值，也可以是指向该地物的下一个子块的循环指针；即用循环指针将同属于一个目标的叶结点链接起来，形成面向地物的结构
4 、复杂地物的数据结构
由几个或几种点、线、面状简单地物组成的地物称为复杂地物,用一个标识号表示
例如将一条公路上的中心线、交通灯、立交桥等组合为一个复杂地物
五、常见的矢量栅格混合数据结构形式
1、分离式矢栅一体化数据结构
最简单最直接的形式是矢量栅格数据不作任何特殊处理，分别与它们各自的数据结构存储
需要时将它们调入到内存，进行统一的显示、查询和分析
2、基于线性四叉树的一体化数据结构
线性四叉树
只存贮最后叶结点的信息,包括叶结点的位置、深度和本结点的属性或灰度值
线性四叉树叶结点的编号需要遵循一定的规则，这种编号称为地址码，它隐含了叶结点的位置和深度信息
最常用的地址码是四进制或十进制的Morton码
基于线性四叉树的一体化数据结构
把一幅2n×2n的图像压缩成线性四叉树的过程为：
①按Morton码把图象读入一维数组
②相邻的四个象元比较，一致的合并，只记录第一个象元的Morton码
③比较所形成的大块，相同的再合并，直到不能合并为止
对用上述线性四叉树的编码方法所形成的数据还可进一步用游程长度编码压缩
解码时，根据Morton码就可知道象元在图像中的位置(左上角)，本Morton码和下一个Morton码之差即为象元个数；象元的个数和象元的位置可恢复出图像
在M码的基础上生成线性四叉树的方法有两种：
①自顶向下(top-down)的分割方法: 按常规四叉树的方法进行，并直接生成M码；
②从底向上(down-top)的合并方法
首先按M码的升序排列方式依次检查四个相邻M码对应的属性值，如果相同，则合并为一个大块，否则，存储四个格网的参数值（M码、深度、属性值）
第一轮合并完成后，再依次检查四个大块的值（此时，仅需检查每个大块中的第一个值），若其中有一个值不同或某子块已存储，则不作合并而记盘；通过上述方法，直到没有能够合并的子块为止线性四叉树编码:
优点
①压缩效率高，压缩和解压缩比较方便
②阵列各部分的分辨率可不同，既可精确地表示图形结构，又可减少存贮量
③易于进行大部分图形操作和运算
缺点
①不利于形状分析和模式识别，即具有图形编码的不定性，如同一形状和大小的多边形可得出完全不同的四叉树结构。
网络数据结构
网络数据结构的基本组成部分和属性如下：
1）链（Link）：网络中流动的管线，如街道、河流、水管等，其状态属性包括阻力和需求。
2）结点（Node）：网络中链的结点，如港口、车站、电站等，其状态属性包括阻力和需求等。结点中又有下
面几种特殊的类型。
障碍（Barrier），禁止网络中链上流动的点。
拐点（Turn），出现在网络链中的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制（如在8：00到18：00不允许左拐）。
中心（Center），是接受或分配资源的位置，如水库、商业中心、电站等，其状态属性包括资源容量（如总量），阻力限额（中心到链的最大距离或时间限制）。
站点（Stop），在路径选择中资源增减的结点，如库房、车站等，其状态属性有资源需求，如产品数量。、八叉树三维数据结构
一）基本原理：假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内，C的边长为2n，形体VC的八叉树可以用以下的递归方法来定义：
八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应，树根与C本身相对应，如果V＝C，那么V的八叉树仅有树根，如果V≠C，则将C等分为八个子立方体，每个子立方体与树根的一个子节点相对应只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占据，就要被八等分，从而对应的节点也就有了八个子节点这样的递归判断、分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空白，或是完全为V占据，或是其大小已是预先定义的体素大小，并且对它与V之交作一定的“舍入”，使体素或认为是空白的，或认为是V占据的。
二）存储方式
常规的八叉树
用一个有九个字段的记录来表示树中的每个结点，其中一个字段用来描述该结点的特性，其余的八段用来作为存放指向其八个子结点的指针
缺陷：最大的问题是指针占用了大量的空间
线形的八叉树
线形八叉树注重考虑如何提高空间利用率，用某一预先确定的次序遍历八叉树，将八叉树转换成一贯线形表，表的每个元素与一个结点相对应
线形八叉树不仅节省存储空间，对某些运算也较为方便。但是为此付出的代价是丧失了一定的灵活性一对八的八叉树
一个非叶结点有八个子节点，为了确定起见，将它们分别标记为0，1，2，3，4，5，6，7。
从上面的介绍可以看到，如果一个记录与一个结点相对应，那么在这个记录中描述的是这个结点的八个子结点的特征值。而指针给出的则是该八个子结点所对应记录的存放处，而且还隐含地假设了这些子结点记录存放的次序。
即使某个记录是不必要的，那么相应的存储位置也必须空闲在那里，以保证不会错误地存取到其它同辈结点的记录
为了克服这种缺陷：
增加计算量，即在存取相应结点记录之前，首先检查它的父结点记录，看一下之前有几个叶结点，从而可以知道应该如何存取所需结点记录。这种方法的存储需求无疑是最小的，但是要增加计算量；
在记录中增加一定的信息，使计算工作适当减少或者更方便。例如在原记录中增加三个字节，一分为八，每个子结点对应三位，代表它的子结点在指针指向区域中的偏移
二、三维边界表示法
1、方法原理
首先考虑一个简单的四面体应如何表示
它是一个平面多面体，即它的每个表面均可以看成是一个平面多边形
为了做到无歧义地、有效地表示，需指出它的顶点位置以及由哪些点构成边，哪些边围成一个面等一些几何与拓扑的信息。
- - --寒竹
GIS的空间数据结构
GIS的空间数据结构 在地理信息系统（GIS）中，空间数据结构是用于组织和描述空间信息的数据模型。它能够将现实世界中的地理现象和空间实体转化为计算机可处理和存储的数据形式。以下是关于GIS空间数据结构的几个主要组成部分： 1、矢量数据结构：矢量数据结构以点、线和多边形来表示空间实体。每个点由一对坐标（x,y）定义，线由一系列坐标点构成的序列定义，多边形则由一个闭合的坐标序列定义。矢量数据结构适用于表示连续的空间现象，如地形、河流、土地利用等。 2、栅格数据结构：栅格数据结构将空间划分成均匀的网格，每个网格对应一个像素或地块。每个网格的值通常代表该区域的一种属性，如海拔、植被类型、人口密度等。栅格数据结构适用于表示连续的空间现象，特别是那些可以很容易转化为像素值的数据，如卫星图像。 3、不规则三角网（TIN）：这是一种用于表示三维表面的数据结构。它由一系列不重叠的三角形构成，每个三角形表示一个地形表面。TIN 数据结构适用于表示连续且不规则的空间现象，如地形起伏、土壤类型等。
4、对象-关系型数据结构：这种数据结构将空间实体表示为对象，并将属性、事件和其他空间关系表示为对象的属性。对象-关系型数据结构适用于表示复杂的空间关系和具有多种属性的空间实体。 在GIS应用中，选择适当的数据结构对于提高数据处理、查询和分析的效率至关重要。此外，不同的数据结构也具有不同的优缺点，需要根据具体的应用需求和数据特性来选择。 基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析 引言 随着地理信息系统（GIS）在各个领域的广泛应用，如何有效地存储和管理空间数据成为了一个重要的问题。ArcSDE（Spatial Data Engine）作为一种先进的空间数据存储和分析技术，为GIS应用提供了强大的支持。本文将介绍ArcSDE的基本概念、优势及其在GIS空间数据存储分析中的应用。 ArcSDE概述 ArcSDE是一种面向对象的地理数据库引擎，它由Esri公司开发，可在多种数据库管理系统（如Oracle、PostgreSQL、MySQL等）上运行。ArcSDE采用了地理信息系统（GIS）的标准，如OpenGIS和ISO ，支
空间数据结构
空间数据结构 数据结构定义：指数据组织的形式，是指适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构，地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述，对数据的一种理解和解释。 空间数据的三大特性：空间，时间，专题属性。 常见的数据结构：矢量结构，栅格结构，数字高程模型，面向对象模型，矢量和栅格的混合数据结构等，网络结构， 空间数据编码： 1、空间数据结构的实现 2将搜集的、经过审核了的地形图、专题地图和遥感影像等资料按特定的数据结构转换为适合于计算机存储和处理的数据的过程 3在地理信息系统的空间数据结构中 栅格结构的编码方式:直接栅格编码、链码、游程长度编码、块码、四叉树码等 矢量结构主要有坐标序列编码、树状索引编码和二元拓扑编码等编码方 3.2 栅格数据结构 一、概述 1、栅格数据结构是基于空间划分或铺盖的 空间被划分成大量规则的或不规则的空间单元，称为象素(Cell或Pixel)，依行列构成的单元矩阵叫栅格(Grid) 三角形 方格 六角形 2、每个单元通过一定的数值表达方式（如颜色、灰度级）表达诸如环境污染程度、植被覆盖类型等空间地理现象 3、对同一现象，也可能有若干不同尺度、不同聚分性的铺盖 4、目前常用的是基于正方型分划的栅格，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列 每个网格作为一个象元或象素由行、列定义 包含一个代码表示该象素的属性类型或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针 5 、栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比 6 、GIS中栅格数据经常是来自卫星遥感、摄影测量、激光雷达和扫描设备中，以及用于数字化文件的设备中 二、栅格数据组织 1 、以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织 2 、每个数据表示地物或现象的非几何属性特征 点状地物用一个栅格单元表示； 线状地物沿线走向的一组相邻栅格单元表示 面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示 3 、遥感影像属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级 三、栅格结构的建立 （1）栅格数据的获取途径 遥感数据 图片的扫描 矢量数据转换: 手工方法获取: 在专题图上均匀划分网格，逐个网格地确定其属性代码的值，最后形成栅格数据文件（2）栅格系统的确定
第三章空间数据的组织与结构
第三章空间数据的组织与结构 空间数据的组织与结构是指如何有效地管理和存储大量的空间数据，并通过数据结构的设计来支持对空间数据的查询和分析。本文将介绍空间数据的组织与结构的相关概念和技术，并探讨其在实际应用中的应用。 空间数据的组织与结构主要包括三个方面：空间数据模型、空间索引和空间数据存储。 空间数据模型是描述和表示空间数据的方法和规范。常用的空间数据模型有欧几里得空间模型、栅格空间模型和矢量空间模型等。欧几里得空间模型是最简单和常用的空间数据模型，它主要通过坐标系和几何对象来描述和表示空间数据。栅格空间模型是将空间分为固定大小的网格单元，每个单元可以表示一个值或几何对象。矢量空间模型是通过点、线、面等几何对象来表示空间数据。不同的空间数据模型适用于不同的应用场景，选择合适的空间数据模型对于提高数据的可用性和处理效率非常重要。 空间索引是一种数据结构，用于加快对空间数据的查询和分析。常用的空间索引方法有R树、四叉树和网格索引等。R树是一种平衡树结构，可以将空间数据划分为不重叠的矩形区域，并将每个矩形区域关联一个叶子节点。四叉树是一种二叉树结构，将空间数据划分为大小相等的四个象限，并将每个象限关联一个子节点。网格索引是将空间数据划分为固定大小的网格单元，每个单元可以包含一个或多个空间数据对象。空间索引可以将相邻的空间数据对象组织在一起，从而加快空间数据的查询和分析。 空间数据存储是指将大量的空间数据有效地存储在物理介质上。常用的空间数据存储方法有关系型数据库、文件系统和专用数据库等。关系型数据库是最常用的存储空间数据的方法，它可以通过表和索引来组织和管
理多个空间数据对象。文件系统是一种将空间数据以文件的形式存储在磁 盘上的方法，它可以通过目录和文件名来组织和管理空间数据。专用数据 库是一种专门用于存储和处理空间数据的数据库管理系统，它提供了高效 的空间数据存储和查询功能。 在实际应用中，空间数据的组织与结构对于地理信息系统、物流管理 和地图导航等领域具有重要的意义。通过合理地选择和设计空间数据模型、空间索引和空间数据存储方法，可以提高空间数据的管理和处理效率，从 而实现对空间数据的高效利用。 总之，空间数据的组织与结构是有效管理和存储大量空间数据的关键 技术之一、通过合理地选择和设计空间数据模型、空间索引和空间数据存 储方法，可以实现对空间数据的高效查询和分析，从而提高空间数据的管 理和处理效率。
第三讲 空间数据结构之栅格数据
第三讲空间数据结构之栅格数据 一：㈠基本概念 1：数据结构：指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构 2：空间数据结构：地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述，即地理实体的数据本身的组织方法 3：描述内容：地理要素和地理现象，包括空间位置、拓朴关系和属性三个方面 4：空间数据结构类型：矢量结构和栅格结构 ㈡：矢量/栅格数据的显示特点 1、栅格数据①显式表示：栅格中的一系列像元(点)，为使计算机认识这些像元描述的是某一物体而不是其它物体 ②显示特点：属性明显，位置隐含 2、矢量数据 ①隐式显示：由一系列定义了始点和终点的线及某种连接关系来描述，线的始点和终点坐标定义为一条表示地物对象形式的矢量 ②显示特点：属性隐含，位置明显 二：栅格数据结构：栅格数据主要编码内容 1. 栅格数据的表示 ①栅格数据结构就是像元阵列的有效组织方法/规范，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间对象的类型、等级等特征 ②每个栅格单元只能存在一个值
3. 栅格表征地学对象的规则
三：栅格数据结构：数据组织方式 四：栅格数据结构：栅格数据编码方法 1：引子 ①无论如何取值，在计算机中，如果矩阵的每个元素用一个双字节表示，则一个图层的全栅格数据所需要的存储空间为m(行) ×n(列) ×2(字节) ②因此，栅格数据的压缩是栅格数据结构要解决的重要任务 2：为何进行压缩编码 ①当前计算和存储资源是有限的
②随着科学技术的进步，数据的时、空分辨率在逐步提升 ③通过有效的编码方式对相同数据进行存储改良 3：压缩编码过程应遵循的原则 ①编码方法必须是有效的 ②编码过程必须是可逆—信息的有损和无损之需求 ③编码方法应能或至少不降低对数据的访问速度 4：栅格数据编码方法 ⑴栅格矩阵法 ①Raster数据是二维表面上地理数据的离散量化值，对某层而言，pixel值组成像元阵列（即二维数组），其中行、列号表示它的位置。 ②在计算机内是一个4*4阶的矩阵。但在外部设备上，通常是以左上角开始逐行逐列存贮。如上例存贮顺序为：AAAAABBBAABBAAAB ③当每个像元都有唯一一个属性值时，一层内的编码就需要m行×n列×3(x,y和属性编码值)个存储单元
空间数据结构word版
第二章空间数据结构 地理信息系统空间数据结构就是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是空间数据结构的实现，目的是将图形数据、影像数据、统计数据等资料，按一定的数据结构转换为适用于计算机存储和处理的过程，不同的数据源，其数据结构相差很大，同一数据源，也可以用许多方式来组织数据，按不同的数据结构去处理，得到截然不同的内容。计算机存储和处理数据的效率，在很大程度上取决于数据组织方式的优劣。数据结构在GIS 中对于数据采集、存储、查询、检索和应用分析等操作方式有着重要的影响；一种高效率的数据结构，应具备几方面的要求：(1)组织的数据能够表示要素之间的层次关系，便于不同数据联接和覆盖。(2)正确反映地理实体的空间排列方式和各实体间相互关系。(3)便于存取和检索。(4)节省存贮空间，减少数据冗余。(5)存取速度快，在运算速度较慢的微机上要达到快速响应。(6)足够灵活性，数据组织应具有插入新的数据、删除或修改部分数据的基本功能。 空间数据结构选择对于GIS设计和建立起着十分关键的作用，只有充分理解了GIS的特定的数据结构，才能正确有效地使用系统。GIS软件支持的主要空间数据结构有矢量数据结构和栅格数据结构两种形式。 §2.1 栅格数据结构 一、栅格数据的基本概念 将工作区域的平面表象按一定分解力作行和列的规则划分，形成许多格网，每个网格单元称为像素，栅格数据结构实际上就是像元阵列，即像元按矩阵形式的集合，栅格中的每个像元是栅格数据中最基本的信息存储单元，其坐标位置可以用行号和列号确定。由于栅格数据是按一定规则排列的，所以表示的实体位置关系是隐含在行号、列号之中的。网格中每个元素的代码代表了实体的属性或属性的编码，根据所表示实体的表象信息差异，各像元可用不同的“灰度值”来表示。若每个像元规定N比特，则其灰度值范围可在0到2n—1之间；把白～灰色～黑的连续变化量化成8比特（bit），其灰度值范围就允许在0～255之间，共256级；若每个像元只规定1比特，则灰度值仅为0和1，这就是所谓二值图像，0代表背景，1代表前景。实体可分为点实体、线实体和面实体。点实体在栅格数据中表示为一个像元；线实体则表示为在一定方向上连接成串的相邻像元集合；面实体由聚集在一起的相邻像元集合表示。这种数据结构便于计算机对面状要素的处理。 用栅格数据表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据，这意味着地表一定面积内（像元地面分辩率范围内）地理数据的近似性，例如平均值、主成分值或按某种规则在像元内提取的值等。另一方面，栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之 22 / 1
空间数据结构
第五章空间数据结构 数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。地理信息系统空间数据结构是指空间数据在系统内的组织和编码形式（GIS数据结构也可称为图形数据格式），它是指适合于计算机系统存储、管理和处理地理图形的逻辑结构。GIS中，空间数据一般有着较为复杂的数据结构，目前，主要有两种数据模型表示空间数据，即矢量数据模型和栅格数据模型。 4.1 栅格数据结构 4.1.1概述 栅格数据是计算机和其它信息输入输出设备广泛使用的一种数据模型，如电视机、显示器、打印机等的空间寻址。甚至专门用于矢量图形的输入输出设备，如数字化仪、矢量绘图仪及扫描仪等，其内部结构实质上是栅格的。遥感数据也是采用特殊扫描平台获得的栅格数据。 栅格数据就是用数字表示的像元阵列，其中，栅格的行和列规定了实体所在的坐标空间，而数字矩阵本身则描述了实体的属性或属性编码。栅格数据最显著的特点就是存在着最小的、不能再分的栅格单元，在形式上常表现为整齐的数字矩阵，因而便于计算机进行处理，特别是存储和显示。 4.1.2编码方案 以图4-1为例，介绍几种编码方法的编码思路、方案和特点。
图4-1 栅格数据结构 1. 游程长度编码 地理数据往往有较强的相关性，也就是说相邻象元的值往往是相同的。游程长度编码的基本思想是：按行扫描，将相邻等值的象元合并，并记录代码的重复个数。游程长度编码的数据结构: 行号,属性,重复次数。图4-1的游程长度编码为： 1,A,4,R,1,A,6… 对于游程长度编码，区域越大，数据的相关性越强，则压缩越大。其特点是，压缩效率较高，叠加、合并等运算简单，编码和解码运算快。 2. 块式编码 块式编码是将游程扩大到二维情况，把多边形范围划分成若干具有同一属性的正方形，然后对各个正方形进行编码。块式编码的基本思想：由初始位置（行列号）、半径和属性代码组成。图4-1的块状编码为： (1,1,3,A),(1,5,1,R),(1,6,2,A),… 块状编码对大而简单的多边形更为有效，对一些虽不较多的复杂多边形效果并不好。块状编码在合并、插入、检查延伸型、计算面积等操作时有明显的优越性，而对某些运算不适应，必须在转换成简单的数据形式才能顺利进行运算。 3. 四叉树编码 四叉树编码是最有效的栅格数据压缩编码方法之一，是一种可变分率的非均匀网格系统，在GIS中有广泛的应用。其基本思路为：2n×2n象元组成的图像(不
GIS地理信息系统空间数据结构解析
GIS地理信息系统空间数据结构解析GIS是地理信息系统的英文缩写，即Geographic Information System。它是一种利用计算机和软件技术来收集、管理、分析和展示地理空间数据的工具。GIS空间数据结构是指在地理信息系统中用来组织和存储地理空间数据的方式和方法。 GIS空间数据结构的核心是地理空间数据的表示方法。在GIS中，地理空间数据可以分为两种类型：矢量数据和栅格数据。矢量数据以几何实体为基本单位，通过点、线、面等几何对象来描述地理现象的空间分布。而栅格数据以网格为基本单位，通过将地理空间划分为规则的网格单元来表示地理现象的分布。 矢量数据通常由三要素组成：空间位置、属性信息和拓扑关系。空间位置是指地理现象在地球表面上的位置，可以用点、线、面等几何对象来表示。属性信息是指地理现象的有关属性和属性值，例如地名、面积、人口等。拓扑关系是指不同几何对象之间的空间关系，例如点和线之间的相交、包含等关系。 在矢量数据的存储和管理上，常用的数据结构包括点、线和多边形数据结构。点数据结构采用坐标表示地理位置，通常使用点图层进行存储和管理。线数据结构由多个点连接而成，可以表示河流、道路等线状地理现象。多边形数据结构由多条线构成封闭的区域，可以表示湖泊、行政区等面状地理现象。 除了矢量数据外，栅格数据也是GIS中常用的一种数据结构。栅格数据将地理空间划分为规则的网格单元，每个网格单元包含一个数值或类别
信息。栅格数据适用于连续变化的地理现象，例如地形高程、气候等。在 栅格数据存储和管理上，常用的数据结构包括二维数组和图像数据结构。 在GIS空间数据结构中，数据之间的空间关系是一个重要的概念。常 见的空间关系包括相交、邻接、包含等。相交是指两个地理现象在地理空 间上有交集，邻接是指两个地理现象在地理空间上相连或相邻，包含是指 一个地理现象包含另一个地理现象。 GIS空间数据结构的选择取决于具体的应用需求和数据特点。矢量数 据适用于描述点、线、面等离散的地理现象，可以准确表示地理位置和拓 扑关系。栅格数据适用于描述连续变化的地理现象，可以进行高程分析、 遥感影像处理等。 总之，GIS空间数据结构是一种组织和存储地理空间数据的方式和方法。矢量数据和栅格数据是常用的数据类型，通过点、线、面等几何对象 来描述地理现象的空间分布。数据之间的空间关系是GIS数据分析的基础，不同数据结构的选择取决于具体的应用需求和数据特点。
空间矢量数据结构
空间矢量数据结构 一、空间矢量数据结构的基本概念 空间矢量数据结构是地理信息系统中用于表示和存储空间数据的一种数据结构。它以几何对象为基本单位，将地理空间中的实体抽象为点、线、面等几何要素，并在此基础上添加属性信息，如名称、类型等。空间矢量数据结构通过空间关系和属性关系来描述地理现象，具有丰富的语义信息。 1. 多维性：空间矢量数据结构能够表示地理现象的位置、形状、大小等多维信息，具有较高的表达能力。 2. 精确性：空间矢量数据结构可以精确地描述地理现象的空间位置和形状，能够满足不同精度要求的数据分析和处理。 3. 拓展性：空间矢量数据结构可以根据需要拓展新的几何要素类型和属性信息，具有较强的灵活性和扩展性。 4. 一致性：空间矢量数据结构可以统一描述不同比例尺下的地理现象，保持数据的一致性和连续性。 5. 可视化：空间矢量数据结构可以直观地表示地理现象，便于可视化展示和交互操作。 三、空间矢量数据结构在GIS中的应用 1. 空间查询与分析：空间矢量数据结构可以进行空间查询和分析，如点线面的相交、包含关系等，为GIS空间分析提供基础。 2. 空间关系分析：空间矢量数据结构可以描述地理现象之间的空间
关系，如邻接关系、接触关系等，为地理空间分析提供支持。 3. 空间数据可视化：空间矢量数据结构可以直接用于地图绘制和可视化展示，使地理现象更加直观和易于理解。 4. 空间数据管理：空间矢量数据结构可以用于空间数据的存储、查询和更新，为GIS数据管理提供基础。 5. 空间数据共享与交换：空间矢量数据结构可以作为标准的数据交换格式，实现不同GIS系统之间的数据共享与交换。 空间矢量数据结构是地理信息系统中常用的数据结构，具有多维性、精确性、拓展性、一致性和可视化等特点。它在GIS中广泛应用于空间查询与分析、空间关系分析、空间数据可视化、空间数据管理以及空间数据共享与交换等方面，为地理空间信息的获取、分析和应用提供了重要支持。随着技术的不断发展，空间矢量数据结构将进一步完善和扩展，为地理信息系统的发展带来更多的可能性。
postgis 空间数据结构 原理
postgis 空间数据结构原理 摘要： I.简介 - 介绍PostGIS - 空间数据结构的重要性 II.PostGIS 空间数据结构 - 几何类型 - 地理类型 - 集合类型 - 数据结构示例 III.空间数据结构的原理 - 点、线、面等基本元素 - 空间索引 - 数据一致性和完整性 IV.PostGIS 的应用 - 地理数据分析 - 地图制作 - 空间数据可视化 V.结论 - 总结PostGIS 空间数据结构的重要性 - 展望空间数据结构的发展趋势
正文： PostGIS 是一款强大的地理信息系统（GIS）数据库，它可以用于存储、查询和操作空间数据。在PostGIS 中，空间数据结构是至关重要的，因为它直接影响到数据的存储、查询效率以及数据分析结果的准确性。本文将详细介绍PostGIS 中的空间数据结构及其原理。 首先，PostGIS 中有两种主要的空间数据结构：几何类型和地理类型。几何类型包括点、线、面等基本元素，地理类型则包括基于大地坐标系的经纬度数据等。这两种类型可以组合成复杂的集合类型，以满足各种实际应用需求。 其次，PostGIS 空间数据结构的原理主要涉及点、线、面等基本元素。点是空间数据的基本单位，可以用一个二维坐标来表示；线是由一系列点组成的有序序列；面则是由一系列线组成的闭合区域。此外，PostGIS 还支持对空间数据进行索引，以提高查询效率。 在数据一致性和完整性方面，PostGIS 采用了一系列技术手段来保证数据的正确性。例如，对于地理类型的数据，PostGIS 可以利用地理坐标系的定义来检查数据的正确性。此外，PostGIS 还支持对空间数据进行版本控制，以便追踪数据的历史变化。 PostGIS 在地理数据分析、地图制作和空间数据可视化等领域有着广泛的应用。通过对空间数据结构的深入理解，我们可以更好地利用PostGIS 进行数据处理和分析。 总之，PostGIS 空间数据结构在GIS 应用中具有重要意义。
GIS的空间数据结构
GIS的空间数据结构 GIS（地理信息系统）中的空间数据结构是指用来存储、组织和管理地理空间数据的方式和方法。它们是构建GIS系统的基础，对于实现空间数据的高效查询、分析和可视化表示具有重要意义。本文将介绍常见的空间数据结构，包括矢量数据结构、栅格数据结构和层次数据结构。 一、矢量数据结构（Vector Data Structure）是用点、线和面等几何要素来表示地理现象的空间数据结构。常见的矢量数据结构包括点、线和面三种类型： 1. 点（Point）是空间数据最基本的要素，它由一个坐标对(x, y)表示，常用于表示一个具体的地理位置或地物。 2. 线（Line）是由若干个连接起来的点所组成的线条，它可以用来表示道路、河流等线状地物。 3. 面（Polygon）是由若干个边界相连的线所围成的封闭区域，它可以用来表示国家、城市等面状地物。 矢量数据结构是一种拓扑结构，在存储空间数据时，常采用点-线-面的层次结构，以及节点、弧段和拓扑关系等数据结构来存储和组织地理空间数据。 二、栅格数据结构（Raster Data Structure）将地理空间数据划分为一系列均匀的像素或单元格，用像素值或单元格值来表示地物属性。栅格数据结构适用于连续分布的地理现象，如温度、降雨等。常见的栅格数据结构包括：
1. 栅格图像（Raster Image）是将地理空间数据以图像的方式呈现，每个像素的灰度值或颜色代表了地物属性的强度或类型。栅格图像可以通 过数字遥感技术获取，并被广泛应用于地貌分析、图像处理等领域。 2. 数值地形模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种栅格数 据结构，用于表达地球表面的海拔高度。DEM常用于地形分析、洪水模拟 等应用中。 栅格数据结构的主要优点是简单、易于操作和处理，但由于其离散性，对于空间数据的存储和处理需求较大。 三、层次数据结构（Hierarchical Data Structure）是一种将地理 空间数据按层次结构进行组织和管理的数据结构。它适用于大规模空间数 据的存储和处理。常见的层次数据结构包括四叉树（Quadtree）、八叉树（Octree）和R树（R-tree）等。 1. 四叉树（Quadtree）是一种将空间数据按层次进行划分的数据结构。它将地理空间划分为四个相等的象限，每个象限又可以进一步划分为 四个象限，以此类推，直到满足一些终止条件。四叉树适用于对空间数据 进行查询和索引。 2. 八叉树（Octree）是一种将三维空间数据按层次划分的数据结构。类似于四叉树，八叉树将三维空间划分为八个相等的子空间，并递归划分，直到满足一些停止条件。八叉树常用于处理大规模三维地理数据，如地下 水模拟、城市建模等。 3. R树（R-tree）是一种广泛应用的层次数据结构，它能够高效地 进行范围查询和近邻查询。R树将地理空间数据划分为一系列的矩形区域，通过构建树结构来管理和索引空间数据。
空间数据结构的转换
空间数据结构的转换 空间数据结构的转换 一、介绍 空间数据结构的转换是指将一种空间数据结构转换为另一种空间数据结构的过程。在地理信息系统（GIS）和计算机图形学中，空间数据结构是用于存储和表示地理空间数据的方法。本文将详细介绍空间数据结构的转换原理、方法和步骤。 二、常见的空间数据结构 ⒈点数据结构 - 点数据结构是最简单的空间数据结构，用来表示地理空间中的一个点。 - 常见的点数据结构包括坐标点（x，y），经纬度点，以及地理坐标系中的点。 ⒉线数据结构 - 线数据结构用于表示地理空间中的线段、路径或道路等线性要素。 - 常见的线数据结构包括连续节点表示法、断点表示法和邻接数据结构。
⒊面数据结构 - 面数据结构用于表示地理空间中的面状要素，如建筑物、 土地利用区域等。 - 常见的面数据结构包括多边形表示法、拓扑结构和网格结构。 三、空间数据结构的转换方法 ⒈点到线的转换 - 将点数据结构转换为线数据结构的方法包括插值法、连接 法和缓冲区分析法等。 ⒉点到面的转换 - 将点数据结构转换为面数据结构的方法包括缓冲区分析法、点分类法和点集合法等。 ⒊线到点的转换 - 将线数据结构转换为点数据结构的方法包括节点提取法、 折线节点化和中点插值法等。 ⒋线到面的转换 - 将线数据结构转换为面数据结构的方法包括缓冲区分析法、线分类法和线细化法等。
⒌面到点的转换 - 将面数据结构转换为点数据结构的方法包括面顶点抽稀、面转化为点和面重心提取等。 ⒍面到线的转换 - 将面数据结构转换为线数据结构的方法包括边界提取法和面边界平滑法等。 四、空间数据结构的转换步骤 ⒈数据准备阶段 - 收集和整理待转换的空间数据，确保其完整性和一致性。 ⒉数据预处理阶段 - 对待转换的空间数据进行必要的预处理，如数据清洗、数据筛选和数据格式转换等。 ⒊空间数据结构转换阶段 - 根据转换方法，将待转换的空间数据结构转换为目标空间数据结构。 ⒋数据验证和调整阶段 - 对转换后的空间数据进行验证，确保转换结果满足要求。如有必要，进行数据调整和优化。
GIS的空间数据结构
GIS的空间数据结构 GIS的空间数据结构：定义、组成与应用 引言 地理信息系统（GIS）在各个领域的应用越来越广泛，从城市规划、环境监测到交通管理、农业管理等等。GIS利用空间数据来描述和表达地理信息，而空间数据结构则是GIS的核心部分。本文将深入探讨GIS的空间数据结构，包括其定义、组成以及在不同应用场景下的作用。 GIS空间数据结构的定义与基本组成 GIS空间数据结构是指用于描述和表达地理空间信息的组织方式。它通常包括空间坐标数据、属性数据以及拓扑结构数据等。空间坐标数据用于描述地理实体的位置和形状，属性数据则记录地理实体的特征信息，而拓扑结构数据则描述地理实体之间的空间关系。 空间数据结构的基本组成包括矢量数据结构、栅格数据结构、三角网数据结构等。矢量数据结构通过点和线来描述地理实体，适用于表示复杂的地理要素；栅格数据结构则通过网格来描述地理空间，适用于表示连续的地理现象；三角网数据结构则通过连接一系列的点来构建三角形网格，适用于表示地形起伏等。 空间数据结构的分类
根据应用场景的不同，GIS空间数据结构可分为电子地图数据结构、专业地图数据结构、卫星影像数据结构等。电子地图数据结构以矢量形式描述地图要素，具有易于编辑和修改的优点；专业地图数据结构结合了矢量和栅格数据结构，具有更高的精度和分辨率；卫星影像数据结构则以栅格形式描述卫星遥感图像，适用于大范围的地表覆盖分析。 空间数据结构的应用实例 以城市规划为例，GIS空间数据结构的应用包括：通过获取和分析空间数据，对城市用地进行规划；通过空间分析，对城市交通流量进行评估和优化；通过属性数据的查询和分析，对城市环境质量进行监测等。 在农业管理方面，GIS空间数据结构可以帮助农民进行精细的土地管理，包括土壤类型、作物生长状况等信息的获取和分析。此外，通过空间数据的分析，还可以预测农作物的生长状况和产量，从而制定更加科学的种植计划。 总结 GIS的空间数据结构是GIS的核心部分，它决定了地理信息表达和组织的效率与精度。不同的空间数据结构适用于不同的应用场景，了解和掌握各种空间数据结构的特性和适用范围对于GIS的应用和发展 具有重要意义。
postgis空间数据结构原理
postgis空间数据结构原理 PostGIS是一个用于存储和查询地理空间数据的开源软件，它是PostgreSQL关系数据库的扩展。PostGIS提供了许多用于处理地理空间数 据的功能和功能，包括数据导入/导出、空间索引、查询和分析工具等。 在PostGIS中，空间数据可以被表示为几何对象，这些几何对象可以 是点、线、多边形等。这些几何对象可以是二维的，也可以是三维的。空 间数据可以在数据库中使用几何列进行存储，并且可以使用SQL语句进行 查询和操作。 PostGIS使用了一些基本的数据结构来存储和处理空间数据。其中最 常见的数据结构是R树、R树和网格。这些数据结构针对不同的查询类型 和数据组织方式提供了不同的优化。 R树是一种一维的数据结构，可以有效地进行范围查询和空间索引。 它将空间数据分割为一系列的矩形区域，每个矩形区域都包含一个几何对象。这样，当进行范围查询时，只需要相关的矩形区域，而不是整个数据集。R树还支持插入和删除操作，能够动态地调整数据结构以适应不断变 化的数据。 网格是另一种常见的数据结构，它将空间数据划分为一系列的网格单元。每个网格单元都包含一个或多个几何对象。网格结构能够高效地进行 基于网格的空间查询，如网格内的点查找以及网格之间的相交性判断。网 格结构还支持数据聚集和统计分析，可以用于生成热力图、聚类分析等操作。 为了提高查询性能，PostGIS还使用了空间索引。常见的空间索引包 括R树索引、GiST索引和Gin索引。R树索引适用于范围查询和空间索引，
GiST索引适用于更复杂的空间查询，如相交、相邻等。Gin索引适用于文 本和属性查询。 除了上述数据结构和索引，PostGIS还支持各种空间操作和分析功能，如缓冲区分析、距离计算、空间关系判断等。这些功能可以通过SQL语句 或常见的地理信息系统函数进行调用。 总而言之，PostGIS通过使用适当的数据结构和索引，并提供一系列 的空间操作和查询工具，能够高效地存储、查询和分析地理空间数据。它 为地理信息系统提供了一个强大的数据库解决方案，广泛应用于各种行业，如城市规划、地理科学、农业、公共安全等。通过使用PostGIS，用户可 以实现高效的空间数据管理和分析，从而更好地理解和利用地理空间信息。
GIS空间数据结构
GIS空间数据结构 1.矢量数据模型： 矢量数据模型由离散的几何对象组成，可以表示各种现实世界中的地理现象，如点、线和面等。这些几何对象可以直接存储在计算机中或使用拓扑结构进行表示。矢量数据模型在表示几何对象的形状和位置方面非常精确，适用于处理边界明确的现象，如建筑物、道路和河流等。矢量数据模型也可以进行空间分析，如相交、缓冲区分析等。常见的矢量数据格式包括Shapefile、Geodatabase和GeoJSON等。 2.栅格数据模型： 栅格数据模型将地理空间划分为一个规则的网格，每个网格单元表示一个统计单元，包含一个数值或分类属性。这种数据模型适用于均匀分布的地理现象，如高程和气温等连续变化的现象。栅格数据模型可以进行空间分析和模型模拟等复杂的计算操作。常见的栅格数据格式包括DEM、DTM和TIN等。 3.网络数据模型： 网络数据模型是一种用于描述网络结构和网络分析的数据结构。它以节点和线段为基本元素，用于表示网络的拓扑关系和连接方式，如交通网络、电力网和水管网等。网络数据模型可以进行路径分析、网络缓冲和网络优化等操作，为交通规划、物流和地理信息服务等领域提供支持。常见的网络数据格式包括Graph和Topology等。 在实际应用中，还可以组合使用不同的数据模型来表示和处理不同的地理现象。例如，在GIS系统中，可以将矢量数据与栅格数据相结合，使用矢量数据模型来表示建筑物和道路等几何对象，使用栅格数据模型来表
示高程和土壤质量等连续变化的现象。这种组合使用的方法可以更好地满足多样化的地理信息需求。 除了数据模型之外，GIS空间数据结构还包括数据存储和索引方法。常见的数据存储方法包括文件存储和数据库存储两种方式。文件存储是通过将地理数据保存在文件中的方式进行存储，适用于小规模的GIS应用。数据库存储是通过将地理数据存储在关系型数据库中的方式进行管理，可以提供更高效的数据操作和查询。常见的数据库包括Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。索引方法是为了提高地理数据的查询效率而设计的，通常使用空间索引结构，如R树和四叉树等。索引的使用可以加快地理数据的查询速度，提高系统的性能。 综上所述，GIS空间数据结构是GIS技术的核心基础，用于存储、组织和管理地理空间数据。矢量数据模型、栅格数据模型和网络数据模型是GIS空间数据结构的主要表现形式，数据存储和索引方法是对地理数据进行管理和查询的关键技术。通过合理选取和应用GIS空间数据结构，可以实现对地理空间信息的有效管理和利用。
postgis 空间数据结构 原理
postgis 空间数据结构原理 【最新版】 目录 1.PostGIS 简介 2.空间数据类型 a.Geometry b.Geography 3.空间数据结构的原理 a.二维笛卡尔坐标系 b.大地坐标系 c.投影坐标系 正文 一、PostGIS 简介 PostGIS 是一个开源的地理信息系统（GIS）扩展，用于 PostgreSQL 数据库。它为 PostgreSQL 数据库添加了对地理对象的支持，允许用户在数据库中存储、查询和操作空间数据。PostGIS 遵循 Open Geospatial Consortium（OGC）的简单要素规范，提供了丰富的空间数据类型和函数。 二、空间数据类型 PostGIS 中的空间数据类型主要包括 Geometry 和 Geography 两种。 1.Geometry Geometry 是 PostGIS 中一种基本的空间数据类型，用于表示基于平面坐标系（二维笛卡尔坐标系）中的空间要素。Geometry 数据类型支持点、线、面和三维空间等多种空间几何形状。在 PostGIS 中，可以通过
创建自定义数据类型来定义 Geometry 实例，例如： ``` CREATE TYPE point AS geometry(point, 4326); ``` 2.Geography Geography 是 PostGIS 中的另一种空间数据类型，它基于大地坐标 系对经纬度坐标（也可称为大地坐标或者地理坐标）数据提供支持。大地坐标是用角度单位表示的球面坐标。与 Geometry 不同，Geography 数据类型支持的是地理坐标系，而非投影坐标系。在 PostGIS 中，可以通过 创建自定义数据类型来定义 Geography 实例，例如： ``` CREATE TYPE geography AS geometry(geography, 4326); ``` 三、空间数据结构的原理 PostGIS 中的空间数据结构是基于坐标系和投影原理来组织的。主要 有以下三种坐标系： 1.二维笛卡尔坐标系（Cartesian Coordinate System） 二维笛卡尔坐标系是一种平面直角坐标系，用 x 和 y 两个轴表示空间中的点。这种坐标系在计算机图形学和 GIS 中广泛使用，但仅能表示 平面上的空间数据。 2.大地坐标系（Geodetic Coordinate System） 大地坐标系是一种球面坐标系，用经度和纬度表示地球表面的点。这 种坐标系能表示地球表面的真实形状，但计算和表示较为复杂。在 GIS 中，通常使用大地坐标系来表示地理坐标数据。