矢量数据表示
矢量数据结构编码的基本内容
矢量数据结构编码的基本内容矢量数据结构是通过记录坐标的方式，用点、线、面等基本要素尽可能精确地来表示各种地理实体, 点用空间坐标对表示，线用一串坐标对表示，面为由线形成的闭合多边形。
矢量数据表示的坐标空间是连续的，可以精确定义地理实体的任意位置、长度、面积等。
（一）点实体点实体包括由单独一对x，y坐标定位的一切地理或制图实体，如控制点、电线杆、水井等。
在矢量数据结构中，除点实体的x，y外还应存储其它一些与点实体有关的数据来描述点实体的类型、制图符号和显示要求, 如控制点的等级、点名，电线杆的电力或通讯、高低压，水井的自流或机动等。
点实体是空间上不可再分的地理实体，可以是具体的也可以是抽象的，如地物点、文本位置点或线段网络的结点等，如果点是一个与其它信息无关的符号，则记录时应包括符号类型、大小方向等有关信息；如果点是文本实体，记录的数据应包括字符大小、字体、排列方式、比例、方向以及与其它非图形属性的联系方式等信息。
对其它类型的点实体也应做相应的处理。
图9-8说明点实体的矢量数据结构的一种组织方式。
图9-8 点实体的矢量结构图（二）线实体线实体为一串由两对以上的x、y坐标定义、能反映各类线性特征的直线元素的集合。
线实体通常用n个坐标对组成,主要用于描述连续而复杂的线状地物，如道路、河流、等高线等符号线和多边形边界。
通常也称为“弧”和“链”。
它的矢量编码相对来说也是比较简单的，其中包括如下内容：1)唯一标识码：用来建立系统的排列序号。
2) 线标识码：用来确定该线的类型。
3) 起，终点：可以用点号或坐标表示。
4) 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。
5) 显示信息：显示时采用的文本或符号，如线的虚实、粗细等。
6) 其它非几何属性。
若线与结点一起构成网络，则产生线与线之间的连接判别问题，即拓扑关系中的连通性。
因此还需要在线的数据结构中建立“指针”指示其连接方向。
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。
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）中常用的两种数据类型，它们在数据结构、存储方式、表达形式和应用领域等方面存在差异。
本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的定义、特点、优缺点以及常见的应用场景。
一、矢量数据1. 定义：矢量数据是由一系列点、线、面等几何元素构成的数据形式。
每个几何元素都有特定的位置和属性信息，可以精确地表示地理现象。
2. 特点：- 几何元素：矢量数据由点、线、面等几何元素组成，可以精确描述地理现象的形状和位置。
- 拓扑关系：矢量数据可以定义和维护几何元素之间的拓扑关系，如相邻、相交等。
- 属性信息：每个几何元素都可以附加属性信息，如名称、面积、人口等，用于描述地理现象的特征。
3. 优缺点：- 优点：- 精确性：矢量数据可以精确地表示地理现象的形状和位置。
- 拓扑关系：矢量数据可以定义和维护几何元素之间的拓扑关系，方便进行空间分析和查询。
- 数据量小：相对于栅格数据，矢量数据通常具有较小的数据量。
- 缺点：- 表达连续性差：矢量数据无法直接表达连续性的地理现象，如高程、温度等。
- 存储复杂：矢量数据的存储结构相对复杂，需要额外的索引和拓扑关系维护。
4. 应用场景：- 地图制图：矢量数据可以用于绘制各种类型的地图，如道路地图、土地利用图等。
- 空间分析：矢量数据可以进行空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
- 地理定位：矢量数据可以用于地理定位，如导航系统、地理编码等。
二、栅格数据1. 定义：栅格数据是将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元都有特定的值表示地理现象，类似于像素点的形式。
2. 特点：- 网格单元：栅格数据将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元都有特定的值表示地理现象。
- 连续性表达：栅格数据可以直接表达连续性的地理现象，如高程、温度等。
- 分辨率：栅格数据的分辨率决定了每个网格单元的大小，影响数据的精度和存储量。
3. 优缺点：- 优点：- 连续性表达：栅格数据可以直接表达连续性的地理现象，适用于地形、气象等领域。
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较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。
它们分别具有不同的特点和适用范围。
本文将对矢量数据和栅格数据进行比较，以便更好地了解它们的优势和劣势。
一、定义和特点1. 矢量数据：矢量数据是由点、线和面等几何要素及其属性信息组成的数据。
它使用坐标系来表示地理位置，通过点、线和面的组合来描述地理现象。
矢量数据可以精确表示地理对象的形状、大小和位置关系，适用于具有明确边界和几何形状的地理要素。
2. 栅格数据：栅格数据是由像素或单元格组成的网格状数据。
每个像素或单元格代表一个地理位置，具有相同的大小和形状。
栅格数据以像元为基本单位，通过像元的属性值来表示地理现象。
栅格数据适用于连续分布的地理现象，如高程、温度和降雨等。
二、数据结构和表示方式1. 矢量数据：矢量数据使用几何要素来表示地理对象的形状和位置关系。
常见的几何要素包括点、线和面。
点表示一个离散的地理位置，线表示由多个点连接而成的线段，面表示由多个线段围成的封闭区域。
矢量数据还可以包含属性表，用于存储与几何要素相关的属性信息。
2. 栅格数据：栅格数据使用像素或单元格来表示地理位置。
每个像素或单元格都有一个固定的大小和形状，并且具有属性值来表示地理现象的特征。
栅格数据以网格状的方式存储和表示，每个像素或单元格都有一个唯一的位置索引。
栅格数据的属性值可以是离散的或连续的，取决于所表示的地理现象。
三、数据精度和精确性1. 矢量数据：矢量数据可以非常精确地表示地理对象的形状和位置关系。
由于使用几何要素来描述地理现象，可以通过增加点、线和面的数量来提高数据的精度。
矢量数据适用于需要高精度和准确性的地理分析和空间查询。
2. 栅格数据：栅格数据的精度取决于像元的大小和形状。
较小的像元可以提供更高的精度，但会增加数据的存储和处理成本。
栅格数据适用于需要连续分析和模型建立的地理现象，如地形分析、遥感影像处理等。
四、数据存储和处理1. 矢量数据：矢量数据以几何要素和属性表的形式存储。
矢量数据表示
§2.2 矢量数据结构三、矢量数据表示在GIS中，矢量数据表示时应考虑以下问题：1)矢量数据自身的存贮和处理。
2)与属性数据的联系。
3)矢量数据之间的空间关系(拓扑关系)。
矢量数据的表示方法多种多样，但基本上类似，可触类旁通。
下面分别介绍矢量数据的简单数据结构和拓扑数据结构。
(一)简单数据结构矢量数据的简单数据结构分别按点、线、面三种基本形式来描述(图2-2-2)。
图中有关说明如下：1、标识码：按一定的原则编码，简单情况下可顺序编号。
标识码具有唯一性，是联系矢量数据和与其对应的属性数据的关键字。
属性数据单独存放在数据库中。
2、点结构中的X，Y坐标：是点实体的定位点，如果是有向点，则可以有两个坐标对。
3、线结构中的坐标对数n：是构成该线(链)的坐标对的个数。
X,Y坐标串是构成线(链)的矢量坐标，共有n对。
也可把所有线(链)的X,Y坐标串单独存放，这时只要给出指向该链坐标串的首地址指针即可。
4、面结构是链索引编码的面(多边形)的矢量数据结构，链数n指构成该面(多边形)的链的数目。
链标识码集指所有构成该面(多边形)的链的标识码的集合，共有n个。
这种结构具有结构简单、直观、易实现以实体为单位的运算和显示的优点。
由于面结构建立了链索引，一个面(多边形)就可由多条链构成，每条链的坐标可由线(链)的矢量数据结构获取。
这种方法可保证多边形公共边的唯一性；但多边形的分解和合并不易进行；邻域处理比较复杂，需追踪出公共边；在处理“洞”或“岛”之类的多边形嵌套问题时较麻烦，需计算多边形的包含等。
由于拓扑关系简单,这种数据结构主要用于矢量数据的显示、输出，以及一般的查询和检索。
(二)拓扑数据结构具有拓扑关系的矢量数据结构就是拓扑数据结构，拓扑数据结构是GIS的分析和应用功能所必需的。
拓扑数据结构的表示方式没有固定的格式，还没有形成标准，但基本原理是相同的。
1、拓扑元素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。
矢量数据的符号配置
矢量数据的符号配置
矢量数据是指用于表示地理现象或空间数据的点、线和面等几何图形。
在矢量数据中，符号配置用于表示不同地物或属性信息的视觉符号，如颜色、图案、大小等。
矢量数据的符号配置主要包括以下几个方面：
1.符号系统：符号系统是用于描述矢量数据中各种地物或属性信息的视觉符号。
常见的符号系统包括颜色、图案、大小、形状等。
2.符号参数：符号参数是用于调整符号系统中的各个符号元素，以满足不同场景下的可视化需求。
例如，颜色、透明度、线宽等。
3.符号映射：符号映射是将地物或属性信息与符号系统中的符号元素进行关联。
通过符号映射，可以实现不同地物或属性信息之间的视觉区分。
4.符号渲染：符号渲染是将符号系统、符号参数和符号映射应用到实际数据中的过程。
通过符号渲染，可以将矢量数据转换为具有视觉差异的可视化成果。
在实际应用中，矢量数据的符号配置需要根据数据类型、数据内容、可视化目的等因素进行调整。
常用的符号配置软件包括ArcGIS、QGIS等。
这些软件提供了丰富的符号库和自定义符号功能，以满足不同场景下的可视化需求。
矢量数据等名词解释
“矢量数据”等名词的浅释矢量数据——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，合理的分层便于叠加分析、图形的无缝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得准确无误，显示的图形一般分为矢量图和位图。
放量用地——近期，土地调控呈现出"收""放"结合的特征："收"，是进一步规范秩序、强化监管，加强处置力度；"放"，是指增加土地供应，完善供应方式，进一步激活房地产开发的"源头"。
放量用地应该是指增加土地供应数量，完善土地供应方式。
溢价率——溢价就是比原来的价格高，高出多少用百分比表示就是溢价率。
其实就是涨幅。
假如标价100元的土地，通过拍卖，最后成交价是200元，那么这个土地就是溢价土地，溢价率就是(200―—100)/100即100%。
顶层设计——指的是主体结构和主要模式，在过去的发展模式不可持续和面临各种各样新的重大改革议题条件下，转变经济发展方式，就要经济、社会、政治体制改革稳步协调推进。
在这种情况下，必须有一个顶层设计，包括主要目标以及先后顺序。
以租代征——是指擅自将农用地转为建设用地，是近年来凸现的一种违法新形式。
所谓“以租代征”，即通过租用农民集体土地进行非农业建设，擅自扩大建设用地规模。
其实质是规避法定的农用地转用和土地征收审批，在规划计划之外扩大建设用地规模，同时逃避了缴纳有关税费、履行耕地占补平衡法定义务。
其结果必然会严重冲击用途管制等土地管理的基本制度，影响国家宏观调控政策的落实和耕地保护目标的实现。
增减挂钩（试点）——增减挂钩是指城乡建设用地增减挂钩（以下简称挂钩），是指依据土地利用总体规划，将若干拟整理复垦为耕地的农村建设用地地块（即拆旧地块）和拟用于城镇建设的地块（即建新地块）等面积共同组成建新拆旧项目区（以下简称项目区），通过建新拆旧和土地整理复垦等措施，在保证项目区内各类土地面积平衡的基础上，最终实现增加耕地有效面积，提高耕地质量，节约集约利用建设用地，城乡用地布局更合理的目标。
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较矢量数据和栅格数据是地理信息系统中两种常见的数据类型，它们在数据存储、处理和分析方面有着不同的特点和优势。
本文将从不同角度对矢量数据和栅格数据进行比较，以匡助读者更好地理解这两种数据类型的特点和适合场景。
一、数据结构比较1.1 矢量数据：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，每一个要素都有自己的空间坐标和属性信息。
1.2 栅格数据：栅格数据以像素为基本单元，每一个像素都有自己的数值或者属性信息，形成一个二维的网格结构。
1.3 比较：矢量数据适合表示具体的地物要素，栅格数据适合表示连续的空间现象，如高程、温度等。
二、数据存储比较2.1 矢量数据：矢量数据存储方式简单，占用空间较小，适合存储少量但复杂的地理要素。
2.2 栅格数据：栅格数据存储方式复杂，占用空间较大，适合存储大量的连续数据，如遥感影像。
2.3 比较：矢量数据在存储空间和数据处理效率上有优势，栅格数据适合存储大规模的连续数据。
三、数据分析比较3.1 矢量数据：矢量数据适合进行几何分析，如缓冲区分析、空间叠加分析等。
3.2 栅格数据：栅格数据适合进行表面分析，如地形分析、遥感影像分类等。
3.3 比较：矢量数据在空间分析和空间关系处理方面更为灵便，栅格数据在表面分析和连续数据处理方面更为有效。
四、数据精度比较4.1 矢量数据：矢量数据可以精确表示地物的几何形状和位置，适合进行精细的地理分析。
4.2 栅格数据：栅格数据在空间分辨率上有一定限制，无法精确表示地物的边界和形状。
4.3 比较：矢量数据在数据精度和几何精度上有优势，栅格数据在连续数据表现和数据处理速度上更为出色。
五、数据应用比较5.1 矢量数据：矢量数据适合于地图制图、地理信息系统分析等领域。
5.2 栅格数据：栅格数据适合于遥感影像处理、地形分析等领域。
5.3 比较：根据不同的应用场景和需求，选择合适的数据类型进行数据处理和分析，以达到最佳的效果和结果。
综上所述，矢量数据和栅格数据在地理信息系统中各有优势和适合场景，根据实际需求和数据特点选择合适的数据类型进行处理和分析，可以更好地发挥地理信息系统的作用和效果。
矢量坐标数据
矢量坐标数据矢量坐标数据是一种用于描述空间中点的位置的数据形式。
在地理信息系统(GIS)和计算机图形学中，矢量坐标数据被广泛应用。
它可以表示地球上的地理位置、建筑物的轮廓、道路的路径等各种空间对象。
矢量坐标数据由一系列点组成，每个点都有一个具体的位置。
这些点的位置是通过两个数值来表示的，一般是经度和纬度。
经度表示点在东西方向上的位置，纬度表示点在南北方向上的位置。
通过这两个数值，我们可以确定地球上任意一个点的位置。
矢量坐标数据的优点之一是可以准确地表示空间对象的形状和位置。
由于矢量坐标数据是基于数学模型的，因此可以进行精确的计算和分析。
在GIS中，我们可以使用矢量坐标数据来计算两个点之间的距离、面积、方位角等信息，这些信息对于地理空间分析非常重要。
除了经度和纬度，矢量坐标数据还可以包含其他属性信息，如高程、颜色、名称等。
这些属性信息可以进一步丰富空间对象的描述，使得矢量坐标数据更加丰富多样。
在实际应用中，矢量坐标数据可以被用于多种用途。
在地图应用中，矢量坐标数据可以用来绘制地理位置、标注地标、显示道路网络等。
在城市规划中，矢量坐标数据可以用于分析建筑物的密度分布、道路的交通状况等。
在环境保护中，矢量坐标数据可以用于分析植被的分布、土壤的质量等。
矢量坐标数据的应用不仅局限于地理领域，它也可以用于计算机图形学中的三维模型表示。
通过将矢量坐标数据与其他属性信息结合起来，我们可以创建逼真的三维场景，用于游戏开发、虚拟现实等领域。
然而，矢量坐标数据也有一些限制。
首先，矢量坐标数据的描述精度取决于经度和纬度的位数。
通常情况下，经度和纬度都是以浮点数的形式存储，因此存在精度损失的问题。
其次，矢量坐标数据只能描述点的位置，对于曲线和面的描述需要更复杂的数据结构。
总的来说，矢量坐标数据是一种重要的数据形式，可以用于描述空间对象的位置和形状。
它在GIS和计算机图形学中有广泛的应用，可以用于地理空间分析、地图绘制、城市规划等领域。
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较简介：矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。
它们在数据存储、处理和分析方面有着不同的特点和优势。
本文将详细比较矢量数据和栅格数据的特点、应用场景、优缺点以及适合性。
一、矢量数据矢量数据是由点、线、面等几何要素组成的地理实体的表示方式。
它以坐标和拓扑关系来描述地理实体的空间位置和属性。
常见的矢量数据格式包括Shapefile、GeoJSON和KML等。
特点：1. 精确度高：矢量数据可以精确地表示地理实体的形状和位置，适合于需要高精度几何信息的应用。
2. 数据量小：矢量数据以几何要素和属性表的形式存储，相对于栅格数据，数据量较小，节省存储空间。
3. 编辑灵便：矢量数据可以方便地进行编辑、修改和更新，适合于需要频繁修改的应用。
4. 拓扑关系：矢量数据可以描述地理实体之间的拓扑关系，如相邻、连接等，方便进行空间分析和网络分析。
应用场景：1. 地图制图：矢量数据可用于绘制各种类型的地图，如道路地图、土地利用图等。
2. 空间分析：矢量数据适合于各种空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
3. 地理定位：矢量数据可用于地理定位服务，如导航、位置搜索等。
4. 地理网络分析：矢量数据适合于网络分析，如路径规划、最短路径分析等。
优点：1. 精确度高，适合于需要高精度几何信息的应用。
2. 数据量小，节省存储空间。
3. 编辑灵便，方便进行修改和更新。
4. 可以描述地理实体之间的拓扑关系。
缺点：1. 对于连续型数据（如高程数据）的表示不够灵便。
2. 不适合于描述连续变化的现象，如气象数据。
适合性：1. 需要高精度几何信息的应用。
2. 需要频繁修改和更新数据的应用。
3. 需要进行空间分析和网络分析的应用。
二、栅格数据栅格数据是由像元（像素）组成的二维网格数据，每一个像元都有一个数值来表示某种属性。
栅格数据以栅格单元的形式存储，常见的栅格数据格式包括TIFF、JPEG和GRID等。
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只记录空间对象的位置坐标和属性信息， 只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系 （又称面条结构）。 存储： 存储：
点坐标独立存储，线、面由点号组成
特征
– – – – 无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询 公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性 多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂； 处理嵌套多边形比较麻烦 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析
起点列 4 7
链码 4545454 24465670221
链式编码表
矢量数据表示—拓扑数据结构( 矢量数据表示 拓扑数据结构(续) 拓扑数据结构
M 面 弧 点 A6 B4 A7 N4 A8 面-弧拓扑 弧-点拓扑 点-弧拓扑 弧-面拓扑 面 弧 点 弧 弧段 起点 弧段 左面 右面 终点 N3 B1 B2 B3 B4
N2 A1 B1 N1 A3 B3 A4 N5 A2 A5 B2
适用范围： 适用范围：
简 单 数 据 结 构 （续 ）
编码 几何 属性数据
点位 数据库 独立编码 点: ( x ,y ) 线: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( xn , yn ) 面: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( x1 , y1 )
(a)
(b)
3，链式编码 ，
又称弗里曼编码或边界链码，它将线状地物或区域边界表示为： 由某一起始点和在某些基本方向上的单位矢量链组成。单位矢 单位矢 量长度为一个栅格单元，每一个后继点可能位于其前继点的8 量长度为一个栅格单元 个基本方向。
起始点
7 6 5
0
1 2
起始点
4
3
特征码 2 5
起点行 1 4
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 N1 N2 N3 N4 N5
实例
五、栅格数据结构的表示
1，直接栅格编码： ，直接栅格编码：
–将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行(或逐列)记录代码，这种 记录栅格数据的文件常称为栅格文件 栅格文件。 栅格文件 –其特点是处理方便，但没有压缩。
2，行程编码 ，
又称游程长度编码。 将原图只表示属性的数据阵列变成数据对(si,li)的序 列，其中si表示属性值，li表示行程(如图a)。 另一种形程编码是按行程终点的列数编码(如图b)。
0 0 0 0 2 2 2 2 0 0 0 0 2 2 2 2 0 0 4 4 4 2 2 2 0 4 4 4 4 4 2 2 0 4 4 4 6 6 6 6 4 4 4 6 6 6 6 6 4 4 6 6 6 6 6 6 4 4 6 6 6 6 6 6 0 5 4 4 4 4 4 4 6 6 3 5 4 3 2 1 4 4 6 6 6 6 2 3 4 4 0 0 0 0 2 2 2 2 5 4 3 4 2 4 2 4 2 4 3 4 4 6 4 6 8 8 6 5 4 4 8 8 6 8 6 8 6 8 6 8 0 3 ｀ 0 0 2 2 2 2 2 2 2 3 4 4
标识码
属性பைடு நூலகம்
几何位置
点: 点 线: 点 面: 点
例：
多边形 A
编码 t123
坐标 1,2 3,4 … 5,6
点号 1 2 3 4 5
坐标 1，2 3，4 5，6 7，8 …
B 2 3 A 1 6 B 4 5 7
t124
多边形 A B
编码 t123 t124
点号串 1,2,3,4,7,6,1 1,6,7,4,5,1
矢量数据表示—拓扑数据结构 矢量数据表示 拓扑数据结构
1、拓扑元素 点、线、面称为拓扑元素。 面称为拓扑元素 点(结点)：孤立点、线的端点、面的首尾点、链的连接点 结点) 等。 弧段、 线(链、弧段、边)：两结点间的有序弧段。 多边形) 面(多边形)：若干条链构成的闭合多边形。 2、编码方式 拓扑数据结构的关键是拓扑关系的表示 拓扑关系的表示，而几何数据的表 拓扑关系的表示 示可参照矢量数据的简单数据结构 简单数据结构。 简单数据结构