空间数据结构
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。
空间数据结构的名词解释
空间数据结构的名词解释随着科技的快速发展和信息化的进程，大量的空间数据被生成和使用。
为了高效地处理这些数据，空间数据结构应运而生。
空间数据结构是一种用于组织和管理空间数据的方式，它可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。
本文将对一些常见的空间数据结构进行解释和介绍。
1. 网格(Grid)网格是将空间划分为规则的网格单元的一种数据结构。
每个网格单元都具有固定的大小，并且覆盖了整个空间范围。
通过将空间数据映射到网格单元中，我们可以更方便地进行空间查询和分析。
网格结构常用于空间数据索引和空间数据压缩等应用。
2. 四叉树(Quadtree)四叉树是一种用于划分二维空间的树状结构。
该结构以一个根节点开始，根节点表示整个空间范围。
每个节点又可以分裂为四个子节点，每个子节点表示父节点的四个象限（东北、东南、西南和西北）。
通过不断分裂，四叉树可以将空间划分为一系列不同大小的矩形区域。
四叉树常用于空间索引、碰撞检测、地理信息系统等领域。
3. 八叉树(Octree)八叉树是一种用于划分三维空间的树状结构。
与四叉树类似，八叉树以一个根节点开始，表示整个空间范围。
每个节点可以分裂为八个子节点，每个子节点表示父节点的八个子空间。
通过递归分裂，八叉树可以将三维空间划分为一系列不同大小的立方体区域。
八叉树常用于三维空间索引、体积渲染、计算机图形学等领域。
4. kd树(k-d tree)kd树是一种用于对多维空间进行划分的树状结构。
kd树以一个根节点开始，根节点表示整个多维空间。
每个节点可以根据某个维度的值对空间进行分割，例如在二维空间中可以选择x轴或y轴进行分割。
通过递归分割，kd树可以将多维空间划分为一系列不同大小的超矩形区域。
kd树常用于多维空间索引、范围查询等领域。
5. R树(R-tree)R树是一种用于建立空间索引的树状结构。
R树的每个节点表示一个矩形区域，根节点表示整个空间范围。
通过递归地将矩形区域合并或分裂，R树可以自适应地调整树的结构以便更好地表示空间数据。
空间数据结构的类型
空间数据结构的类型空间数据结构的类型1-点(Point)1-1 二维点1-2 三维点2-线(Line)2-1 直线2-2 曲线2-3 多段线3-面(Area)3-1 多边形3-2 圆形3-3 椭圆形3-4 多边形网格4-体(Volume)4-1 立方体4-2 圆柱体 4-3 锥体4-4 球体5-网格(Grid)5-1 二维网格 5-2 三维网格6-树(Tree)6-1 二叉树 6-2 四叉树 6-3 八叉树 6-4 kd树7-图(Graph)7-1 有向图 7-2 无向图8-网络(Network) 8-1 有向网络 8-2 无向网络9-多层次数据结构(Multi-Level Data Structures)9-1 网格层次9-2 基于树的层次10-符号(Symbols)10-1 标记符号10-2 线符号10-3 面符号10-4 点符号11-注记(Annotation)11-1 点注记11-2 线注记11-3 面注记12-依赖关系(Dependency)12-1 拓扑关系12-2 空间关系13-动态空间数据结构(Dynamic Spatial Data Structures) 13-1 R树13-2 R+树13-3 B树13-4 B+树14-空间索引(Spatial Indexing) 14-1 范围树14-2 kd树14-3 四叉树14-4 R树14-5 哈希索引15-空间查询(Spatial Query)15-1 范围查询15-2 邻近查询15-3 相交查询15-4 缓冲区查询15-5 最近邻查询16-地理处理(Geoprocessing)16-1 缓冲区分析16-2 空间叠加16-3 空间剪切16-4 空间融合16-5 网络分析17-地理空间分析(Geospatial Analysis)17-1 空间密度分析17-2 缓冲区分析17-3 空间相似性分析17-4 空间聚类分析17-5 空间插值分析附件：无附件法律名词及注释：1-地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）：指综合运用地理学、地图学、测量学、遥感学、计算机科学、土地管理学等学科，用于获取、管理、分析和显示地球空间相关数据的系统。
空间数据结构的类型
空间数据结构的类型空间数据结构的类型一、点数据结构●单个点：表示一个位置或特定的实体坐标，常用于地理定位等应用。
●多个点：表示多个位置或实体坐标的集合，可以用于点云数据等应用。
●网格点：表示点在规则网格中的分布，常用于栅格数据结构。
二、线数据结构●线段：表示连接两个点的线段，常用于道路、河流等线状实体的表示。
●多段线：表示多个线段的集合，可以用于表示道路网络、管线等复杂线状实体。
●曲线：表示非直线的线段，常用于河流弯曲等需要弯曲路径的表示。
三、面数据结构●多边形：表示有限面积的几何形状，常用于地块、建筑物等实体的表示。
●公差多边形：表示有限面积的几何形状，并可容忍一定误差，用于拓扑匹配等应用。
●多面体：表示由平面构成的立体空间，常用于建筑、地下管线等实体的表示。
四、体数据结构●三维网格：表示立体空间中的网格，常用于体积模型重建、有限元分析等应用。
●八叉树：通过递归划分空间，将三维空间表示为树状结构，常用于空间索引和快速搜索。
●四叉树：将二维空间递归划分为四个象限，常用于地理信息系统等应用。
五、高级数据结构●栅格：将空间划分为规则的网格，用于栅格数据模型，常用于遥感影像、地理信息系统等。
●拓扑关系图：记录空间要素之间的拓扑关系，常用于空间网络分析、路径规划等应用。
●网状图：表示网络结构中连接关系的图形表示，常用于交通流动分析、网络优化等应用。
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法律名词及注释：⒈拓扑关系：空间要素之间的空间关系，例如邻接、相交、包含等关系。
⒉栅格数据模型：一种将空间分为规则网格的数据模型，适用于遥感影像等栅格数据的表示和处理。
⒊有限元分析：在工程结构分析中，使用有限元法对复杂结构进行数值计算和分析的方法。
空间数据结构的类型
空间数据结构的类型空间数据结构的类型一、介绍空间数据结构是一种用来组织和管理空间数据的方式，它能够有效地存储、查询和分析地理信息数据。
本文将对空间数据结构的类型进行详细介绍。
二、点类型的空间数据结构1： R树：R树是一种基于多维空间的搜索树，它能够高效地存储和查询点对象。
2： Quad-Tree：Quad-Tree是一种二维空间划分方法，它将空间划分为四个象限，每个节点代表一个象限，从而实现快速的空间查询。
3： KD-Tree：KD-Tree是一种多维空间划分方法，它通过不断划分每个维度的中值来构建树形结构，以达到高效的空间查询。
三、线类型的空间数据结构1： R树：R树不仅适用于点对象，还可以用来存储和查询线对象。
它能够高效地处理线对象的拓扑关系和空间查询。
2： QTM（Quad-Tree for Line Segment）：QTM是一种基于Quad-Tree的线对象存储和查询方法，它通过将线段分层存储在不同的象限中，从而实现快速的空间查询。
3： STR-Tree：STR-Tree是一种基于R树的线对象存储和查询方法，它通过将线段划分为多个小片段，从而提高查询效率。
四、面类型的空间数据结构1： R树：R树不仅适用于点和线对象，还可以用来存储和查询面对象。
2： Quad-Tree：Quad-Tree也可以用来存储和查询面对象。
它将面划分为四个象限，每个节点代表一个象限，从而实现高效的空间查询。
3： Oct-Tree：Oct-Tree是一种三维空间划分方法，它将三维空间划分为八个八叉树，每个节点代表一个立方体，从而实现快速的空间查询。
五、附件本文档附带了以下附件：1： R树的示意图2： Quad-Tree的示意图3： KD-Tree的示意图4： QTM的示意图5： STR-Tree的示意图6： Oct-Tree的示意图六、法律名词及注释1： R树：一种多维空间搜索树。
2： Quad-Tree：一种二维空间划分方法。
空间数据结构的相关概念
空间数据结构的相关概念
空间数据结构是指用来组织和管理在计算机存储空间中存储的数据的一种数据结构。
它主要包括以下几个概念：
1. 空间分配：空间分配是指将计算机的存储空间划分为不同的存储单元，并对这些存储单元进行分配和管理。
常用的空间分配方法有连续分配、链式分配和索引分配等。
2. 空间管理：空间管理是指对分配的存储空间进行动态管理和维护，以实现高效的存储空间利用。
常见的空间管理技术包括碎片整理、空闲空间管理和存储分配算法等。
3. 空间碎片：空间碎片是指存储空间中未被使用的小块存储空间。
空间碎片的存在会降低存储空间的利用率和效率，因此需要采取合适的空间分配和管理方法来减少碎片。
4. 存储管理：存储管理是指对数据在存储空间中的存储和访问进行管理和操作。
常用的存储管理技术有存储器层次结构的设计、缓存管理和页面置换算法等。
5. 文件系统：文件系统是一种用来组织和管理文件的空间数据结构。
它可以提供文件的存储、检索、保护和共享等功能。
常见的文件系统有常见的文件系统有FAT、NTFS、EXT4等。
总之，空间数据结构是一种对存储空间进行组织、管理和操作的数据结构，它涉及到空间分配、空间管理、存储管理和文件
系统等概念。
这些概念在计算机系统设计和数据管理中起着重要的作用。
空间数据结构
2）双重独立编码结构/DIME（Dual Independent Map Encoding）码
9i
1j
10 线号 左多边形
a
I
h
7
f
Ⅲ5
ed
a
2Ⅰ
k
b c d
I I II
6
b
3
Ⅱ
c
e
II
f
II
g
0
8 g 4 l 11
h i
0 0
j
0
k
0
l
0
线文件
右多边形
II II II III III III II II II II II II
相同； 拓扑空间数据结构的共同的特点是：点是相互独立的，点连成线， 线构成面；每条线始于起始结点，止于终止结点，并与左右多边形相 邻接。 拓扑空间数据结构主要有： ①索引式 ②双重独立编码结构 ③链状双重独立编码结构等。
1）索引式拓扑空间数据结构
11
15
c 10
12 14
16
A
B
C
D
9
B
d 13
桥梁
空间数据结构是数据逻辑模型与数据文件格式间的桥梁
选择一种数据逻辑模型 对空间数据进行描述
一种数据结构 对该模型进行表达
一种适合记录该结构的 文件格式
一、空间数据结构要描述的内容
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。是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描 述。
② 岛只作为一个单图形，没有建立与外界多边形的联系。 ③ 每个多边形自成体系，缺少多边形的邻域信息和图形
的拓扑关系； ④ 难以检查多边形边界的拓扑关系正确与否，如是否存
空间数据结构
空间数据结构在我们的日常生活中，从导航软件为我们指引路线，到城市规划师设计新的社区布局，再到气象学家预测天气变化，空间数据都在发挥着重要的作用。
而空间数据结构，就像是这些数据的组织者和管理者，它决定了数据如何存储、访问和处理，从而影响着各种与空间相关的应用的效率和效果。
那么，什么是空间数据结构呢？简单来说，空间数据结构是一种用于组织和管理空间数据的方式。
这些数据可以是关于地理位置、形状、大小、方向等信息。
比如，一个城市的地图就是一种空间数据，其中包含了道路、建筑物、公园等各种元素的位置和形状信息。
常见的空间数据结构有很多种，其中最基础的要数栅格数据结构和矢量数据结构。
栅格数据结构就像是一个由小方格组成的大棋盘。
每个小方格都有一个特定的值，代表着这个位置的某种属性，比如海拔高度、土地利用类型或者温度等。
这种结构的优点是简单直观，容易进行计算和处理。
但它也有缺点，那就是数据量通常比较大，因为无论实际有没有数据，都要为每个小方格分配存储空间。
而且，对于形状复杂的物体，用栅格来表示可能会损失一些精度。
相比之下，矢量数据结构则更注重物体的形状和边界。
它用点、线、面等几何元素来描述空间对象。
比如，一条河流可以用一系列的点来表示其走向，形成一条线；一个湖泊可以用一个封闭的多边形来表示其边界。
矢量数据结构的优点是数据量相对较小，精度高，能更准确地表示复杂的形状。
但它的计算和处理相对复杂一些。
除了这两种基础的数据结构，还有一些更复杂、更高级的空间数据结构，比如四叉树和 R 树。
四叉树是一种基于递归分割的空间数据结构。
想象一下把一个区域不断地平均分成四个子区域，直到每个子区域都足够小或者满足某种特定的条件。
这种结构在处理图像和地理信息系统中经常用到，能够有效地减少数据的存储空间和提高搜索效率。
R 树则是一种用于处理多维空间数据的结构。
它就像是一棵“空间树”，每个节点都代表着一个空间范围。
通过这种方式，可以快速地查找和访问特定范围内的数据。
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空间数据结构
摘要：空间数据模型和空间数据结构是地理信息系统（GIS）课题的中心内容。
本文对空间数据结构的定义、分类进行了一定的研究性的归纳与总结。
关键词：空间数据结构，矢量数据，栅格数据
引言
GIS中空间数据结构和空间数据模型是紧密相关的。
数据模型的建立必须通过一定的数据结构，但两者之间也有非常大的区别。
数据模型是一个总得概念，是人为概念化的真实，是对现实世界的提取，对现实世界的认识和选择。
而数据结构指数据元素之间的相互关系，它是软件常规内涵，根据空间数据结构和数据模型的特点及其关系，可以建立空间数据库系统。
空间数据结构定义
空间数据结构是带有空间数据单元的集合。
这些数据单元是数据的基本单
位，一个数据单元可以有几个数据项组成，数据单元之间存在某种联系叫做结构。
所以，研究空间数据结构，是指空间目标间的相互关系，包括几何和非几何的关
系，数据结构是数据模型的表述，数据结构往往通过一系列的图表和矩阵，以及
计算机码的数据记录来说明。
空间数据结构的分类
矢量数据结构
定义
矢量数据结构是基于矢量模型，利用欧几里得(EUCLID)几何学中的点、线、
面及其组合体来表示地理实体的空间分布，是通过记录坐标的方式，尽可能精确
地表示点线多边形等地理实体，自然地理实体的位置是用其在坐标参考系中的空
间位置来定义的，坐标空间设为连续，允许任意位置长度和面积的精确定义，其
特点是定位明显，属性隐含。
GIS采用的矢量数据结构模型，是将空间地质实体抽象成点、线、面三种几
何要素，矢量数据结构通过优化拓扑结构表达空间实体的相关关系，为空间数据
库建立基本框架。
矢量数据结构的特点
优点：数据按照点、线或多边形为单元进行组织，结构简单、直观、易实现
以实体为单位的运算和显示。
缺点：
A. 独立存储方式造成相邻多边形的公共边界被数字化并存储两次，出现数据冗余和细碎多边形，导致数据不一致；点位字典存储可保证公共边的唯一性。
B.自成体系，缺少多边形的邻接信息，邻域处理复杂，需追踪出公共边。
C.处理岛或洞等嵌套问题较麻烦，需要计算多边形的包含等。
矢量数据的拓扑关系
众所周知，空间分析是GIS的特色功能，因此GIS中的空间数据结构不仅要描述空间对象本身的几何特征，而且要描述空间对象之间的拓扑关系。
我们采用的是一种以弧段为基础的拓扑数据模型。
拓扑模型是将实体间的某些拓扑关系和点、线、多边形直接存贮在表中，没有数据冗余。
通过这些表，可以方便地判断线状实体的连通关系和面状实体的邻接关系。
该模型在空间数据的组织、拓扑空间关系的表达、数据模型的拓扑一致性检验及图形恢复等方面具有较强的能力，因此被广泛应用于GIS软件，如ArcInfo等。
但是采用该方法构建新的拓扑空间关系时，所用的时间量较大。
无拓扑关系的矢量数据
无拓扑关系的矢量数据模型也称面条数据模型，它仅记录空间目标位置坐标和属性信息，而不记录它的拓扑关系。
它可能有两种形式：一种是每个点、线、面目标直接跟随它的空间坐标；另一种方式是点坐标作为一个文件，线和多边形由点号组成。
在第一种形式中，每个实体的坐标都独立存储，毫不顾忌相邻的多边形或线状和点状物。
使用这种方法时，除了外轮廓线以外，多边形的边界线数据均获取和存储两次，这就会产生裂隙或重叠，并产生数据冗余。
为了消除裂缝，一般需要编辑。
为克服独立实体编码的某些局限性，以共用点位字典为基础建立了一些系统。
点位字典包含地图上每个边界点的坐标，然后建立点、线实体和多边形的边界表，它们由点位序号构成。
利用点位字典法建立点位字典的数据文件可以消除多边形边界的裂隙和坐标数据的重复储存，但它们仍然没有建立各个多边形实体间的空间关系。
栅格数据结构
定义
栅格数据是最简单、最直观的一种空间数据结构，它是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针。
在栅格结构中，一个点
（如房屋）由单个像元表达，一条线（如道路）由具有相同取值的一组线状像元表达，一个面状地物（如旱地）由若干行和列组成的一片具有相同取值的像元表达。
栅格数据结构的特点
1、属性明显，定位隐含，即数据直接记录属性本身，而所在的位置则根据行列号转换为相应的坐标，即定位是根据数据在数据集中的位置得到的，在栅格结构中，点用一个栅格单元表示；线状地物用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；
2、面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。
压缩编码存储结构
栅格数据是最简单、最直观的一种空间数据结构，它是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针。
在栅格结构中，一个点（如房屋）由单个像元表达，一条线（如道路）由具有相同取值的一组线状像元表达，一个面状地物（如旱地）由若干行和列组成的一片具有相同取值的像元表达。
栅格数据的编码方法:
栅格数据的编码方法有多种，常见的有栅格矩阵法、行程编码、块码和四叉树编码等，而四叉树编码是一种更有效地压编数据的方法。
栅格结构和矢量结构的相互关系
作为两种不同的数据结构，矢量结构与栅格结构有很大不同。
栅格数据结构简单，但数据存储量大，而矢量数据存储量小，但数据结构复杂；栅格结构容易描述边界复杂的事物便于处理三维连续面，但空间位置精度低，而矢量结构是通过坐标表示的，因此空间位置精度高
栅格结构图像能有遥感资料直接获得，但输出的地图不美观，且难以表达现状网络状的事物；矢量结构不能直接处理数字图像，但空间关系描述全面，对线状，网络状事物分析方便且空间与属性数据综合查询与更新方便，图形显示质量好.
由以上描述可知栅格格式最适合彩色、阴影或形状变化复杂的图像，矢量格式适合于线性图形造型，阴影和色彩简单的CAD图像和图形。
像素图的投影变换与矢量图的投影变换在其图形实施中有较大区别；矢量数据在投影变换前后点数相同，一一对应，可直接利用相关公式进行变换；而栅格数据是由（像素）逐个排列而成的，投影变化后不仅图廓形状发生变化，其图幅面积也会发生变化，势必造成图像的重叠与撕裂，采用逆转化的方法，即从变换后的图像处寻找出目标图与原图之间的对应关系。
矢量图形中地理坐标与屏幕坐标通过投影坐标的过渡来完成，栅格图的数学基础变换不像矢量图那样为单值变换，即原图块与目标图块所含像素数目等，如像矢量图那样将原图像中每个像素进行一一变换就会产生许多漏洞和重叠，给摄像处理带来很大难度，为避免这种情况采用一种间接方式，即先构造目标框架，然后对其间每个像素点找出定在原图像中的对应点，附之以该点的颜色值，填充完毕即实现变换。
矢量结构与栅格结构是可以相互转化的。
矢量格式转化为栅格格式需将图片上多边形网、线网等分成元素，再将适当的程序把元素转化成任何一种分辨率的栅格格式；栅格格式转化为矢量格式首先要对扫描所得的密集像元形成的线划用细化处理算法予以细化，同时还要用合适的算法剔除细化处理时产生的多余坐标，另外要处理线划间断重叠等问题，数据转换过程中不可避免要损失部分信息由于栅格和矢量结构各自有自己的优缺点，因此如何解决二者间矛盾，更好地发挥GIS功能就成为GIS开发的热点之一。
研究方向有两个：一是采用混合数据模型，此方法实际是保存了两种结构的地图数据，以便根据不同的需求采用不同的地图数据；另一种是研究一体化的数据模型和数据结构。