栅格数据和矢量数据压缩编码
矢量数据与栅格数据[整理版]
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矢量数据与栅格数据1.矢量数据矢量数据主要是指城市大比例尺地形图。
此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位层，合理的分层便于进行叠加分析、图形的无逢拼接以实现系统图形的大范围漫游。
矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误，显示的图形一般分为矢量图和位图。
矢量数据是计算机中以矢量结构存贮的内部数据。
是跟踪式数字化仪的直接产物。
在矢量数据结构中，点数据可直接用坐标值描述；线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述；面状数据（或多边形数据）可用边界线来描述。
矢量数据的组织形式较为复杂，以弧段为基本逻辑单元，而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制，并为两个相邻多边形属性所描述。
在计算机中，使用矢量数据具有存储量小，数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。
主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂。
2..栅格数据栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。
每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。
一个优秀的压缩数据编码方案是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。
栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。
栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元（网格单元）阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织。
是最简单、最直观的空间数据结构，它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻的网格阵列。
每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。
对于栅格结构：点实体由一个栅格像元来表示；线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示；面实体（区域）由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。
属性数据与空间数据1. 属性数据地理要素具有描述性属性，与空间数据相对应的描述性数据。
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法栅格数据存储压缩编码方法主要有：（1）.链式编码（2）.行程编码（3）.块式编码（4）.四叉树编码（1）.链式编码：由某一原点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。
基本方向可定义为：东＝0，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。
（2）.行程编码：只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，即按（属性值，重复个数）编码（3）.块式编码：块式编码是将行程编码扩大到二维的情况，把多边形范围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。
（4）.四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述，将图像区域按四个大小相同的象限四等分，每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，无论分割到哪一层象限，只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时，则停止继续分割。
否则就一直分割到单个像元为止。
而块状结构则用四叉树来描述。
按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为2n×2n（n为分割的层数）的形式。
下面就着重介绍四叉树编码。
四叉树编码又称为四分树、四元树编码。
它是一种更有效地压编数据的方法。
它将2n×2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一个栅格像元。
图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。
其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时，则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。
所谓四叉树结构，即把整个2ｎ×2ｎ像元组成的阵列当作树的根结点，n为极限分割次数，n＋1为四分树的最大高度或最大层数。
每个结点有分别代表西北、东北、西南、东南四个象限的四个分支。
四个分支中要么是树叶，要么是树叉。
树叉、树叶用方框表示，它说明该四分之一范围全属多边形范围（黑色）或全不属多边形范围（空心四方块），因此不再划分这些分枝；树用圆圈表示，它说明该四分之一范围内，部分在多边形内，另一部分在多边形外，因而继续划分，直到变成树叶为止。
矢量数据与栅格数据
矢量数据与栅格数据概述：矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方式。
矢量数据以点、线、面等几何要素为基本单位，栅格数据则以像素为基本单位。
本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的定义、特点、应用以及数据格式等相关内容。
一、矢量数据1. 定义：矢量数据是用坐标点和线段等几何要素来表示地理空间对象的数据。
它以点、线、面等几何要素的位置、形状和属性来描述地理现象。
2. 特点：- 精确性：矢量数据能够精确描述地理要素的位置和形状。
- 可编辑性：矢量数据可以进行编辑和修改，方便用户对地理要素进行更新和维护。
- 数据量小：相比栅格数据，矢量数据通常具有较小的数据量，适合存储和传输。
3. 应用：矢量数据广泛应用于地图制作、地理分析、空间查询等领域。
例如，矢量数据可用于绘制道路网络、河流、建筑物等地理要素，以及进行空间分析，如缓冲区分析、路径分析等。
4. 数据格式：常见的矢量数据格式包括Shapefile（SHP）、GeoJSON、KML等。
Shapefile是一种常用的矢量数据存储格式，它由多个文件组成，包括.shp、.shx、.dbf等。
二、栅格数据1. 定义：栅格数据是将地理空间划分为规则的像元（像素）网格，每个像元都包含有关地理现象的属性值。
栅格数据以栅格单元的位置和属性来表示地理空间。
2. 特点：- 空间连续性：栅格数据能够较好地表示地理空间的连续性，适合用于模拟和分析自然现象。
- 数据丰富：栅格数据可以存储大量的属性信息，如高程、温度、植被类型等。
- 数据处理：栅格数据可以进行各种数学和统计分析，如栅格代数运算、空间插值等。
3. 应用：栅格数据广泛应用于地形分析、遥感影像处理、环境模拟等领域。
例如，栅格数据可用于生成数字高程模型（DEM）、遥感图像分类、洪水模拟等。
4. 数据格式：常见的栅格数据格式包括TIFF（Tagged Image File Format）、JPEG2000、GeoTIFF等。
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方式。
它们各自具有一些优点和缺点，下面将对它们进行详细的比较和解释。
栅格数据是由像素组成的二维网格，每一个像素都代表一个特定的地理位置。
栅格数据可以用来表示连续的表面，如高程模型、遥感图象等。
栅格数据的优点如下：1. 简单直观：栅格数据以像素为单位，易于理解和处理。
每一个像素都有自己的数值，可以直接进行计算和分析。
2. 空间分析：栅格数据适合于进行空间分析，如地形分析、水文摹拟等。
由于栅格数据以网格形式表示，可以方便地进行栅格运算和模型构建。
3. 数据存储：栅格数据以二维数组的形式存储，可以使用各种数据格式进行存储，如TIFF、JPEG等。
这种存储方式简单高效，适合大规模数据的存储和传输。
然而，栅格数据也存在一些缺点：1. 数据量大：栅格数据以像素为单位，对于大范围的地理区域，需要大量的像素来表示，导致数据量庞大。
这会增加数据的存储和处理的复杂性。
2. 精度限制：栅格数据的分辨率决定了数据的精度，像素大小越小，精度越高。
但是，分辨率的提高也会增加数据量。
因此，在某些应用中，栅格数据的精度可能无法满足需求。
3. 数据变形：栅格数据在进行空间分析时，可能会浮现数据变形的情况。
由于栅格数据以像素为单位，对于曲线和复杂形状的表示可能会浮现失真。
相比之下，矢量数据是由点、线、面等几何对象组成的。
矢量数据可以用来表示离散的要素，如道路、建造物等。
矢量数据的优点如下：1. 精确性：矢量数据可以精确地表示几何对象的形状和位置。
每一个对象都由一系列坐标点组成，可以精确到小数点后的位数。
2. 数据关联：矢量数据可以与属性数据关联，每一个对象都可以附加属性信息。
这使得矢量数据在描述和查询要素属性方面非常方便。
3. 数据压缩：矢量数据以几何对象的形式存储，相比栅格数据，数据量较小。
这使得矢量数据在存储和传输方面更加高效。
然而，矢量数据也存在一些缺点：1. 复杂性：矢量数据的处理和分析相对复杂。
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩是指对空间数据进行压缩处理，以减少数据的存储空间和传输带宽的需求，同时尽可能保持数据的质量和准确性。
以下是几个与空间数据压缩相关的常见名词解释：
无损压缩（Lossless Compression）：无损压缩是一种压缩方法，通过使用压缩算法对数据进行编码，以减少存储空间和传输带宽的需求，但不会导致数据的任何信息损失。
无损压缩可以完全恢复原始数据，适用于需要准确还原数据的场景。
有损压缩（Lossy Compression）：有损压缩是一种压缩方法，通过牺牲一定程度的数据质量来实现更高的压缩率。
有损压缩通常会删除或近似表示数据中的一些细节或冗余信息，从而减少数据的存储空间和传输带宽需求。
虽然有损压缩可以实现更高的压缩率，但会导致一定程度的数据质量损失。
矢量压缩（Vector Compression）：矢量压缩是一种专门用于压缩矢量数据的压缩方法。
矢量数据通常包括点、线、面等几何要素的坐标和属性信息。
矢量压缩方法可以通过对几何要素进行编码或减少冗余信息来实现数据的压缩。
栅格压缩（Raster Compression）：栅格压缩是一种专门用于压缩栅格数据的压缩方法。
栅格数据通常以像素矩阵的形式存储，每个像素包含一个或多个属性值。
栅格压缩方法可以通过编码相邻像素之间的变化或减少冗余信息来实现数据的压缩。
这些名词解释提供了一些常见的空间数据压缩相关术语的含义，有助于理解和应用空间数据压缩技术。
测绘技术矢量与栅格数据格式介绍
测绘技术矢量与栅格数据格式介绍测绘技术是现代科学和技术的重要组成部分，它以获取地理空间信息为目标，通过对地球表面进行测量和记录，为各个领域的发展提供了重要的支持和数据。
在测绘领域中，矢量和栅格数据格式是两种常见的数据表示方式。
本文将介绍这两种数据格式的特点、应用领域以及优缺点。
一、矢量数据格式矢量数据格式是一种通过点、线和面等几何要素来描述地理对象的数据表示方式。
与之相对的是栅格数据格式，后文将进行详细讨论。
矢量数据格式具备以下几个特点：1.灵活性矢量数据格式能够准确地定位和描述地理要素，具备很高的精度和准确性。
它能够更好地表示各种特征，包括线状、面状和点状对象。
这使得矢量数据在城市规划、土地管理等领域得到广泛应用。
2.空间拓扑关系矢量数据格式能够捕捉和存储地理要素之间的空间拓扑关系，如邻接、包含和相交等。
这种拓扑关系在地图制图、道路网络分析等方面发挥着重要作用。
3.数据压缩相对于栅格数据格式，矢量数据格式通常具有较小的存储体积。
这是因为矢量数据使用几何要素来描述地理对象，而栅格数据则以像元的形式进行存储。
这种数据压缩优势使得矢量数据在数据传输和存储方面更加高效。
二、栅格数据格式栅格数据格式是一种通过像元（即栅格单元）来描述地理对象的数据表示方式。
栅格数据是将地理空间离散成一系列等面积的像元，并通过不同的像元值来代表不同的地理属性。
栅格数据格式具备以下几个特点：1.简单性栅格数据格式在数据结构上相对简单，每个像元的数值即可表示地理要素的特征。
这种简单性使得栅格数据在一些处理和分析操作中更为方便。
2.连续性栅格数据格式能够连续地表示地理现象，因为每个像元代表一个位置上的数值。
这种连续性对于流域分析、地质渗透性等研究非常重要。
3.适应性栅格数据格式适合于表示具有均一性的地理现象，如地表温度、降水量等。
它能够提供更全面的地理数据，为科学研究和决策提供支持。
三、各自的应用领域矢量数据格式和栅格数据格式在不同的领域有不同的应用。
矢量数据和栅格数据的异同点
矢量数据和栅格数据的异同点矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中最常见的两种数据类型。
它们分别采用不同的数据存储和表示方式，具有各自的特点和应用场景。
下面将详细介绍矢量数据和栅格数据的异同点。
1. 数据结构：矢量数据是由点、线和面等几何要素构成的，每个要素都有自己的位置和属性信息。
矢量数据以坐标点的形式存储，通过连接这些点来表示线和面要素。
而栅格数据则是由像元（像素）构成的，每个像元都有自己的数值信息。
2. 数据精度：矢量数据具有较高的精度，可以精确表示地理现象的形状和位置。
它可以存储几何要素的具体坐标，因此可以进行精确的测量和分析。
而栅格数据则是基于像元的网格表示，其精度受到像元大小的限制，无法直接表达几何要素的精确形状。
3. 数据体积：矢量数据通常比栅格数据更小，因为它只存储要素的几何信息和属性信息。
矢量数据可以通过对要素进行编码和索引来进一步压缩存储空间。
而栅格数据由于需要存储大量的像元值，因此通常比矢量数据占用更多的存储空间。
4. 数据分析：矢量数据适用于精确的空间分析和地理处理。
通过矢量数据，可以进行缓冲区分析、叠加分析、网络分析等操作。
矢量数据还可以进行拓扑关系的建模和分析。
而栅格数据则适用于表面分析和连续变量的分析。
栅格数据可以进行地形分析、遥感影像分析、环境模拟等操作。
5. 数据绘制：矢量数据可以直接绘制出几何要素的精确形状和位置。
由于矢量数据具有较高的精度，因此可以绘制出细节丰富的地图。
而栅格数据则需要进行插值处理才能绘制出连续的图像。
栅格数据绘制的地图通常具有较为平滑的外观。
6. 数据更新：矢量数据的更新较为灵活，可以对单个要素进行编辑和更新。
矢量数据可以通过添加、删除或修改要素来反映地理现象的变化。
而栅格数据的更新较为困难，通常需要重新采集和处理整个数据集。
7. 数据分辨率：矢量数据的分辨率是由点的密度和线面要素的复杂程度决定的。
较高的分辨率可以提供更多的细节信息，但也会增加数据存储和处理的负担。
02空间数据表达2矢量与栅格数据
四、空间对象的栅格表达
面 线 点
四、空间对象的栅格表达
栅格数据的基本概念－－ －－获取方法 (一)栅格数据的基本概念－－获取方法
第二章 空间数据的表达
本章主要内容
空间参照系统与地图投影 空间现象及其表达 空间对象的矢量表达 空间对象的栅格表达 矢量与栅格数据的比较来自三、空间对象的矢量表达
本节主要内容 矢量数据定义 矢量数据获取方法 矢量数据结构类型 矢量数据表达—实体数据结构 矢量数据表达 实体数据结构 矢量数据表达—拓扑数据结构 矢量数据表达 拓扑数据结构 矢量数据表达— 矢量数据表达 属性数据表达与组织 矢量数据特点
三、空间对象的矢量表达
点: ( x ,y ) 线: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( xn , yn ) 面: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( x1 , y1 )
独立编码 数据库
标识码
属性码
存储方法 点: 点号文件 点位字典 线: 点号串 面: 点号串
地物类型特征与制图属性 地物编码 地物名称 几何类型 制图颜色 制图符号编码 属性表明
三、空间对象的矢量表达
(七)矢量数据特点
用离散的点描述空间对象与特征， 用离散的点描述空间对象与特征，定位明 显，属性隐含 用拓扑关系描述空间对象之间的关系 面向目标操作，精度高， 面向目标操作，精度高，数据冗余度小 与遥感等图象数据难以结合 输出图形质量号， 输出图形质量号，精度高
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弧段号 a b c d e f g h i j
起始点 5 8 16 19 15 15 1 8 16 31
终结点 1 5 8 5 19 16 15 1 19 31
左多边形 O E E O O D O A D B
右多边形 A A B E D B B B E C
弧段文件主要有弧记录组成，存储弧段的起止 结点号和弧段左右多边形号。
栅格结构编码方法：
直接栅格编码 链码 游程长度编码 块码 四叉树编码
直接栅格编码：
• 直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩 阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以 每行从左到右逐像元记录，也可以奇数行 从左到右，偶数行从右到左记录，为了特 殊目的还可以采用其他记录顺序。
链码：
• （又称为freeman码）是用曲线起始点的坐 标和边界点方向代码来描述曲线或边界的 方法。 • 有八个基本方向组成，方向代码分别为 0,1,2,3,4,5,6,7，单位矢量的长度默认是一个 栅格单元。
11 30 10 1 2 9 31
12 29
13 14 28 27 26 17 7 20 18 19 16 15 23 22 21
24 25 8 6
3 4
5
多边形号 A Bh,-j j e,i,f
周长
面积 中心点坐 标
E
e,i,d,b
• 多边形文件主要由多边形记录组成，包括多边 形号、组成多边形的弧段号以及周长、面积、 中心点坐标及有关“洞”的信息等。
几种典型数据的压缩与编码
• 2014年4月28日
目录：
数据压缩的定义
栅格数据的压缩编码
矢量数据的压缩编码
数据压缩：
• 定义：数据压缩是指在不丢失信息的前提 下，缩减数据量以减少存储空间，提高其 传输、存储和处理效率的一种技术方法。 或按照一定的算法对数据进行重新组织， 减少数据的冗余和存储的空间。 • 分类：有损压缩和无损压缩
链状双重独立式：
• 链状双重独立式数据结构是DIME数据结构 的一种改进。在DIME中，一条边只能用直 线两端点的序号及相邻的面域来表示，而 在链状数据结构中，将若干直线段合为一 个弧段（或链段），每个弧段可以有许多 中间点。 • 在链状双重独立数据结构中，主要有四个 文件：多边形文件、弧段文件、弧段坐标 文件、结点文件。
线号
8 a 1 b 2 c 3 d 4 e B n A i C 10 m h O
11 D k 9 l j 5 12 f 6 g
7
a b c d e f g h i j k l m n
左多边 形 O O O O O O O O C C C C C B
右多边 形 A A B B B C C C A B D D D A
弧段号 a b c d e f g h i j
点
号
5,4,3,2,1 8,7,6,5 16,17,8 19,18,5 15,23,22,21,20,19 15,16, 1,10,11,12,13,14,15 8,9,1 16,19 31,30,29,28,27,26,25,24,31
弧段坐标文件由一系列点的位置坐标组成，一般从 数字化过程获取，数字化的顺序确定了这条链段的 方向。
矢量数据编码方法：
点实体矢量编码方法
线实体矢量编码方法
多边形矢量编码方法
点实体编码：
空间信息：X,Y坐标
属性信息
比例 简单点 朝向 比例 文本点 朝向 字体 文句
结点
线指针 线交汇编
线实体编码：
唯一标示码
线 实 体 编 码
线标示码
起始点
终止点
坐标对序列
显示信息
非几何属性
多边形矢量编码：
• 多边形环路法
• 树状索引编码法 • 拓扑结构编码法
多边形环路法：
• 由多边形边界的x,y坐标队集合及说明信息 组成。
P1：x1，y1；x2，y2； x3，y3；x4，y4；x5，y5； x6，y6； P2：x7，y7；x8，y8； x9，y9；x10，y10；x11， y11；x5，y5；x6，y6 P3：x12，y12；x13，y13； x14，y14；x15，y15
24 25 8 6
3 4
5
B
C
D
E
a
b
c
f
g
h j
e
f
i
b
c
i
线与多边形之间的树状索引
点与线之间的树状索引
拓扑结构编码法： 双 重 独 立 式 链 状 双 重 独 立 式
双重独立式：
• 这种数据结构最早是由美国人口统计局研 制来进行人口普查分析和制图的，简称为 DIME(Dual lndependent Map Encoding)系统 或双重独立式的地图编码法。 • 双重独立式数据结构是对图上网状或面状 要素的任何一条线段，用其两端的节点及 相邻面域来予以定义。
树状索引法：
• 树状索引法数据结构采用树状索引以减少 数据冗余并间接增加邻域信息，具体方法 是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。
11 30 10 1 2 9 31
12 29
13 14 28 27 26 17 7 20 18 19 16 15 23 22 21
闭合。如果不能自行闭合，或者出现多余的
线段，则表示数据存储或编码有错。
例如，从上表中寻找右多边形为A的记录，则可以 得到组成A多边形的线及结点如表2－9，通过这种 方法可以自动形成面文件，并可以检查线文件数据 的正确性。
线号
a i n b
起点
1 8 9 2
终点
8 9 2 1
左多边 右多边 形 形
O C B O A A A A
游程长度编码：
• 对于一幅栅格图像，常常有行（或列）方向上相邻的若干 点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重 复的记录内容。
块码：
• 采用方形区域作为记录单元，数据编码由 初始位置行列号加上半径，再加上记录单 元的代码组成。
四叉树编码：
• 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。为了保证 四叉树分解能不断的进行下去，要求图形 必须为2n×2 n的栅格阵列。n 为极限分割次 数，n＋1是四叉树最大层数或最大高度。
起点 终点 1 2 3 4 5 6 7 8 8 9 12 11 10 9 8 1 2 3 4 5 6 7 9 5 10 12 11 2
因为在这种数据结构中，当编码数据经过
计算机编辑处理以后，面域单元的第一个始 节点应当和最后一个终节点相一致，而且当 按照左侧面域或右侧面域来自动建立一个指 定的区域单元时，其空间点的坐标应当自行
五种编码比较：
• 直接栅格编码：简单直观，是压缩编码方法的逻辑 原型（栅格文件）； • 链码：压缩效率较高，以接近矢量结构，对边界的 运算比较方便，但不具有区域性质，区域运算较难； • 游程长度编码：在很大程度上压缩数据，又最大限 度的保留了原始栅格结构，编码解码十分容易，十 分适合于微机地理信息系统采用； • 块码和四叉树编码：具有区域性质，又具有可变的 分辨率，有较高的压缩效率，四叉树编码可以直接 进行大量图形图象运算，效率较高，是很有前途的 编码方法。