矢量和栅格数据模型介绍
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较介绍：矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
它们在数据存储、数据结构、数据处理和数据应用等方面有着不同的特点和适用范围。
本文将详细比较矢量数据和栅格数据的特点、优势和劣势，并分析它们在不同应用场景中的适用性。
一、矢量数据矢量数据是由点、线、面等几何要素及其属性信息组成的数据模型。
它以坐标为基础，通过定义几何要素的位置和形状来描述地理现象。
矢量数据具有以下特点：1. 数据结构简单：矢量数据以几何对象和属性表的形式存储，易于理解和处理。
2. 精度高：矢量数据可以精确表示地理现象的形状和位置，适用于需要高精度的空间分析和地图制图。
3. 数据量小：相对于栅格数据，矢量数据通常具有较小的文件大小，便于存储和传输。
4. 可编辑性强：矢量数据可以进行几何编辑和属性编辑，方便数据更新和维护。
二、栅格数据栅格数据是将地理现象分割成规则的像元网格，每个像元都有一个数值来表示某种属性。
栅格数据具有以下特点：1. 数据结构复杂：栅格数据以像元矩阵的形式存储，需要额外的元数据来描述其空间位置和属性。
2. 空间分辨率可变：栅格数据可以根据需要设置不同的分辨率，适用于需要多尺度分析和模型模拟。
3. 数据量大：相对于矢量数据，栅格数据通常具有较大的文件大小，占用存储空间较多。
4. 空间关系处理方便：栅格数据可以通过像元之间的邻接关系进行空间分析，适用于地形分析和遥感影像处理。
三、矢量数据与栅格数据的比较1. 数据结构：矢量数据以点、线、面等几何要素和属性表的形式存储，结构简单；栅格数据以像元矩阵的形式存储，结构复杂。
2. 精度：矢量数据可以精确表示地理现象的形状和位置，精度高；栅格数据的精度取决于像元的大小和数值的表示精度。
3. 数据量：矢量数据通常具有较小的文件大小，数据量小；栅格数据通常具有较大的文件大小，数据量大。
4. 编辑和更新：矢量数据具有较强的可编辑性，可以进行几何和属性的编辑和更新；栅格数据的编辑和更新相对困难，通常需要重新生成整个数据集。
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。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
它们在数据表示、数据结构、数据处理和应用方面存在一些差异。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，并详细介绍它们的特点、优缺点以及适合场景。
一、栅格数据栅格数据是由像素组成的网格状数据模型。
每一个像素代表一个地理位置，并包含该位置的属性信息。
栅格数据以栅格单元为基本单位，可以表示连续或者离散的现象。
栅格数据通常用于描述地表覆盖类型、遥感影像、数字高程模型等。
1. 特点：（1）数据结构简单：栅格数据由规则的网格组成，每一个像素都有相同的大小和形状，数据结构相对简单。
（2）数据表达精度有限：栅格数据以像素为单位，像素的大小决定了数据表达的精度，较大的像素会导致信息丢失。
（3）数据处理速度较快：栅格数据在处理时可利用并行计算的优势，处理速度相对较快。
（4）适合于连续型数据：栅格数据适合于表示连续型数据，如遥感影像等。
2. 优点：（1）适合于大范围数据：栅格数据在表示大范围地理现象时具有优势，如全球气候模型等。
（2）容易进行空间分析：栅格数据在进行空间分析时，可以利用栅格之间的邻近关系，进行空间模型的构建和分析。
（3）适合于定量分析：栅格数据可以进行定量分析，如地表覆盖类型的分类、土地利用变化的监测等。
3. 缺点：（1）数据量大：栅格数据由大量像素组成，数据量较大，存储和传输成本较高。
（2）数据表达精度有限：栅格数据以像素为单位，无法准确表示边界和形状，容易引起数据含糊。
（3）不适合于离散型数据：栅格数据不适合于表示离散型数据，如道路、河流等。
二、矢量数据矢量数据是由点、线、面等几何要素构成的数据模型。
每一个要素都有自己的属性信息，可以精确表示地理对象的位置和形状。
矢量数据通常用于描述道路、河流、边界等离散型地理现象。
1. 特点：（1）数据结构复杂：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，数据结构相对复杂。
（2）数据表达精度高：矢量数据可以精确表示地理对象的位置和形状，数据表达精度高。
矢量数据与栅格数据
矢量数据与栅格数据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、数据结构、数据处理和数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。
本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的定义、特点、应用以及它们之间的转换方法。
一、矢量数据矢量数据是由一系列点、线和面等几何要素构成的数据类型。
每个要素都有其特定的位置和属性信息。
常见的矢量数据格式包括Shapefile、GeoJSON和KML等。
1. 定义和特点矢量数据以几何要素为基础，通过坐标点的位置和属性信息来描述地理现象。
它具有以下特点：- 精确性：矢量数据可以精确地表示点、线和面等几何要素的位置和形状。
- 拓扑关系：矢量数据可以描述要素之间的拓扑关系，如相邻、相交和包含等关系。
- 属性信息：矢量数据可以附加属性信息，用于描述要素的属性特征，如名称、面积和人口等。
2. 应用场景矢量数据广泛应用于各个领域，如地理空间分析、城市规划、环境保护和交通管理等。
具体应用场景包括：- 空间查询：通过矢量数据可以进行空间查询，如查找某一区域内的所有建筑物或道路等。
- 空间分析：矢量数据可以进行空间分析，如计算两个区域的重叠面积或计算两条道路之间的最短路径等。
- 地图制图：矢量数据可以用于地图制图，通过绘制点、线和面等要素来展示地理现象。
3. 矢量数据的转换矢量数据可以与其他数据类型进行转换，如栅格数据和CAD数据等。
常见的矢量数据转换方法有：- 矢量到栅格：将矢量数据转换为栅格数据，可以通过栅格化操作实现。
这样可以方便进行栅格分析和栅格制图等操作。
- 矢量到CAD：将矢量数据转换为CAD数据，可以通过CAD软件进行转换。
这样可以方便进行CAD软件中的编辑和设计操作。
二、栅格数据栅格数据是由像元（像素）组成的二维网格数据。
每个像元都有其特定的位置和属性信息。
常见的栅格数据格式包括TIFF、JPEG和PNG等。
1. 定义和特点栅格数据以像元为基础，通过像元的位置和属性信息来描述地理现象。
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。
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:地理信息系统（GIS）是一种用于采集、管理、分析和展示地理空间数据的技术。
在GIS中，矢量数据和栅格数据是两种常见的数据模型。
本文将对矢量数据和栅格数据进行比较，包括定义、特点、应用领域等方面的内容。
一、矢量数据1. 定义:矢量数据是由一系列点、线和面构成的地理要素的数学描述。
它通过坐标点的位置和连接关系来表示地理现象，并使用点、线和面等几何元素来表示实体。
2. 特点:- 精确性：矢量数据可以精确地表示地理要素的位置和形状，适合于需要高精度的空间分析。
- 点线面描述：矢量数据可以描述点、线和面等几何要素，适合于复杂的地理要素表示。
- 拓扑关系：矢量数据可以表示地理要素之间的拓扑关系，如相邻、相交等。
3. 应用领域:- 地图制作：矢量数据可用于绘制各种类型的地图，如道路地图、行政区划地图等。
- 空间分析：矢量数据可以进行空间查询、缓冲区分析、路径分析等空间分析操作。
- 地理编码：矢量数据可用于地址地理编码，将地址信息转化为坐标点。
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格网，使用像元的属性值来表示地理要素的数学描述。
它将地理现象离散化为像元，每一个像元都有一个固定的位置和属性值。
2. 特点:- 简单性：栅格数据使用规则的像元格网表示地理要素，结构简单，易于存储和处理。
- 连续性：栅格数据可以表示连续的地理现象，如高程、降雨量等。
- 空间关系：栅格数据可以表示地理要素之间的空间关系，如相邻、邻近等。
3. 应用领域:- 地形分析：栅格数据可用于地形分析，如高程提取、坡度计算等。
- 遥感影像处理：栅格数据可用于遥感影像的处理和分析，如分类、变化检测等。
- 自然资源管理：栅格数据可用于自然资源的评估和管理，如土地利用规划、水资源管理等。
三、矢量数据与栅格数据的比较1. 数据结构:矢量数据使用点、线和面等几何元素来描述地理要素，而栅格数据使用像元格网来表示地理要素。
矢量数据与栅格数据
矢量数据与栅格数据引言概述：在地理信息系统（GIS）中，矢量数据和栅格数据是两种常见的数据类型。
它们分别以不同的方式来表示和存储地理空间信息，各自具有特定的优势和应用场景。
本文将从矢量数据和栅格数据的定义、特点、优势和应用等方面进行详细介绍。
一、矢量数据1.1 定义：矢量数据是通过点、线、面等几何要素来描述地理空间信息的数据类型。
1.2 特点：具有几何精确性，能够精确表示地理要素的形状和位置关系。
1.3 优势：适合于表示复杂的地理要素，如河流、道路、建造等，具有较高的几何精度。
二、栅格数据2.1 定义：栅格数据是将地理空间信息分割成规则的像元格网，每一个像元具有惟一的值来描述地理要素。
2.2 特点：数据结构简单，易于存储和处理，适合于遥感影像等连续型数据。
2.3 优势：适合于表达连续型的地理现象，如高程模型、遥感影像等，具有较高的数据处理效率。
三、矢量数据与栅格数据的应用3.1 矢量数据应用：常用于地图制作、空间分析、地理定位等领域，如绘制城市规划图、进行地理空间分析等。
3.2 栅格数据应用：广泛应用于遥感影像处理、数字地球模型构建、环境监测等领域，如进行遥感影像分类、数字高程模型生成等。
3.3 综合应用：矢量数据和栅格数据往往结合使用，以满足不同的地理信息需求，如绘制地图时结合矢量数据和栅格数据，提供更加全面的地理信息。
四、矢量数据与栅格数据的转换4.1 矢量数据转换为栅格数据：通过栅格化处理将矢量数据转换为栅格数据，常用于遥感影像分类、地形分析等。
4.2 栅格数据转换为矢量数据：通过矢量化处理将栅格数据转换为矢量数据，常用于提取地理要素的边界、进行空间分析等。
4.3 转换方法选择：在进行数据转换时，需要根据具体的应用需求和数据特点选择合适的转换方法，以确保数据的准确性和有效性。
五、矢量数据与栅格数据的未来发展5.1 数据融合：未来矢量数据和栅格数据的融合将更加深入，实现更加全面的地理信息表达和分析。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方法。
它们各自具有一些优势和劣势，本文将对这两种数据结构进行比较，并分析它们在不同应用场景下的适用性。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据划分为规则的网格单元，每个单元都有一个固定的大小和位置。
栅格数据结构适用于描述连续的地理现象，如高程、温度、降雨量等。
栅格数据结构的特点如下：1. 数据模型：栅格数据结构使用二维数组来存储数据，每个数组元素代表一个网格单元，可以表示某一属性的值或者某一类别。
2. 数据精度：栅格数据结构的精度由网格单元的大小决定，网格单元越小，精度越高。
3. 数据拓扑关系：栅格数据结构中的单元之间没有明确的拓扑关系，只能通过相邻单元的位置关系来推断。
4. 数据处理：栅格数据结构适合进行数值计算和空间分析，如地形分析、遥感影像处理等。
栅格数据结构的优点在于能够准确表示连续的地理现象，并且适合进行数值计算和分析。
然而，由于栅格数据结构采用固定大小的网格单元，对于复杂的地理现象，需要更小的网格单元来提高精度，这会导致数据量的急剧增加，不利于存储和处理。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为离散的点、线和面等几何要素的集合。
矢量数据结构适用于描述离散的地理现象，如建筑物、道路、河流等。
矢量数据结构的特点如下：1. 数据模型：矢量数据结构使用点、线和面等几何要素来表示地理现象，每个要素都有自己的属性信息。
2. 数据精度：矢量数据结构的精度由要素的数量和形状复杂度决定，可以根据需要进行精细化的编辑和绘制。
3. 数据拓扑关系：矢量数据结构中的要素之间存在明确的拓扑关系，可以进行拓扑分析和空间关系运算。
4. 数据处理：矢量数据结构适合进行空间查询和空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等。
矢量数据结构的优点在于能够准确表示离散的地理现象，并且可以进行精细化的编辑和绘制。
然而，由于矢量数据结构需要存储大量的几何要素和属性信息，对于大规模的地理数据，存储和处理的效率相对较低。
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Coverage数据模型-拓扑
Coverage数据模型简介
• Coverage数据模型是第二代地理数据模型，也被称为地理相关模型（ Georelational Data Model）。它采用的是一种混合数据模型定义和 管理地理数据。Coverage也是ArcGIS中主要的矢量文件格式之一，用 其来表示矢量数据在实际应用中非常广泛。 • Coverage 是ArcInfo workstation 的原生数据格式。之所以称之为“ 基于文件夹的存储”，是因为在 windows资源管理器下，它的空间信 息和属性信息是分别存放在两个文件夹里，所有信息都以文件夹的形式 来存储。 • 空间信息以二进制文件的形式存储在独立的文件夹中，文件夹名称即为 该 coverage 名称，属性信息和拓扑数据则以 INFO表的形式存储。 Coverage将空间信息与属性信息结合起来，并存储要素间的拓扑关系 。
Shapefile数据模型简介
• 由于Shapefile 没有拓扑数据结构，因此在绘制速度和可编辑功能上明显 的优于其它数据格式，而且该数据数据格式一般只需要较少的硬盘空间 ，且更容易读写处理。 • 一个 shapefile是由若干个文件组成的，空间信息和属性信息分离存储， 所以称之为“基本文件”。其中必要的基本文件包括主文件(. shp)、索 引文件(. shx)和属性文件(. dbf)3 个文件。
Features 和 Feature Classes
• 建立在关系模型上
• 一个 feature 是一个空间对象
• 一个 feature 是一个 feature class 的实例 • 使用下列字段类型扩展关系模型 – 几何属性类型
字段类型
• geodatabase 支持 八种字段类型
关系类
• 对源类和目标类之间进行连接 – 通过关键字段建立关联 • 提供了: – 读/写 通路 – 内容参考 – 关系规则 – 支持版本
(1)点目标
Shapefile主文件实体信息的内容
(2)线目标
(3)面目标
Shapefile文件管理
• 几种常见的shapefile文件当使用ArcCatalog对shapefile进行创建、移 动、删除或重命名等操作，或使用ArcMap对shapefile 进行编辑时， ArcCatalog将自动维护数据的完整性，将所有文件同步改变。所以需要 使用 ArcCatalog 管理 shapefile。
据。
Shapefile数据模型-非拓扑
Shapefile数据模型简介
• Shapfile图形文件是ESRI ( Environmental Systems Research Institute) 公司提供的一种矢量数据格式， Shapefile图形文件存储了空 间地理要素的非拓扑几何信息以及属性信息，其中几何信息由一系列矢 量坐标组成。 • Shapefile可以支持点，线，面等图形要素的存储。
单个编辑用户 多个读用户
多个读、写用户
版本支持
无 （仅支持检入 / 检 出方式的复制）
无（仅支持检入 / 检出方 式的复制）
版本、复制、归档
Geodatabase数据
以personal geodatabase为例
Objects 和 Object Classes
• Objects 属性和行为的结合体。 • 一个 object 是 object class 的一个实例。 • object class 里的所有 object 对象拥有相同的属性和行为。 • 一个 object 可以通过 relationships 和另一个 object 对 象关联。
Shapefile数据
• shp存储几何要素的空间信息，即XY坐标，是一个直接存取，变量记录 长度文件，其中每个记录描述一个由一系列坐标点组成的图形。 • shx存储了有关.shp存储的索引信息，即shp中空间数据的存储方式， 主要包含坐标文件的索引信息，文件中每个记录包含对应的坐标文件 记录距离坐标文件的文件头的偏移量。通过索引文件可以很方便地在 坐标文件中定位到指定目标的坐标信息。（XY坐标的输入点在哪里， 有多少XY坐标对等信息） • dbf存储地理数据的属性信息的dBase表，表中每条记录包含了一个单 要素的信息。 • prj存储了文件的空间参考信息， 如坐标系统等。 • shp.xml这是对 shapefile 进行 元数据浏览后生成的 xml 元数据 文件 。 • sbn和sbx存储对shapefile的空间 索引，加速空间数据的读取。
ArcGIS Desktop
Enterprise Enterprise
Personal PersonalAccess Access File
File
Personal
Workgroup
Capacity Number of users
Geodatabase的分类
Personal GDB File GDB ArcSDE GDB (3 级)
源
目标
2-25
Geodatabase数据对象
Geodatabase拓扑关系处理的优势
• 一直以来,基于Coverage数据模型的拓扑关系处理是Arc/Info“标签式”的 著名功能, ArcGIS 8.3版在Geodatabase中引入了全新的拓扑关系管理机制 ,新的机制除了能够完全覆盖原有的功能以外,在如下几个方面具有明显的 优势: 1)用户可自行定义哪些要素类将受拓扑关系规则约束。 2)多个点、线、面要素类(层)可以同时受同一组拓扑关系规则约束。 3)提供了大量的拓扑关系规则(ArcGIS 9.0版提供27个,以后将提供更多)。 4)用户为自己的数据可以自行指定必要的拓扑关系规则。 5)拓扑关系及规则在工业标准的DBMS中进行管理,可支持多用户并发处理。 6)用户可以局部建立或检查拓扑关系以提高效率。
Geodatabase的分类
• Geodatabase可以分为三种，一种是基于 Microsoft Access 的personal geodatabase，另一种是file geodatabase,最后 一种是基于 Oracle、SQL Server、Informix 或者DB2 的 enterprise geodatabase，由于它需要中间件 ArcSDE 进行 连接，所以 enterprise geodatabase又称为 ArcSDE geodatabase。 ArcGIS Server
Geodatabase数据模型的优点
(1)关系型数据库功能强大，性能稳定，具有完备的工业标准，可以将 GIS看成是数据库技术的扩展，能够存储、管理和更新空间信息。 (2)统一的地理数据存储。所有地理数据均可集中存储和管理，并独立 于 关系型数据库的底层。 (3)Geodatabase允许多用户通过使用版本管理和长事务处理访问数据 库。多个用户可以读写同一个、共享的数据库。 (4)数据对象更加直观。包含与用户数据模型相应的数据对象，而不是 普通的点、线、面。 (5)支持智能化的要素、规则和关系。空间数据库数据模型支持对象 ( 数据库表中的行)和要素(有几何形状的对象)集合。空间数据库还支持高 级功能，例如几何和逻辑网络，真实曲线，复杂多边形和用户定义要素。 矢量数据现在可以有2维，3维或4维(x，y，z，m)。用户能定义拓扑、关 系和规则。所有这些都可以用菜单驱动的GUI做到，无需编程。
Shapefile、Coverage、 Geodatabase矢量数据模型简介
李 攀
内容
• 三种数据模型的发展史 • Shapefile数据模型
• Coverage数据模型
• Geodatabase数据模型 • 三种数据模型之间的转化
发展史
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
在过去20年中，矢量数据模型是GIS中变化最大的方面。 例如，ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型， ArcView对应Shapefile；Arc/Info对应Coverage；ArcGIS对应 Geodatabase。 由于1990年代地理信息的迅速发展以及ArcView GIS 3.x软件在世界范围 内的推广，shapefile格式的数据使用非常广泛，数据来源也较多。 Coverage数据模型源于1981年ESRI公司推出的第一个商业GIS软件—— ArcInfo。此模型比Shapefile数据模型有了较大的改进。
Coverage数据模型的特点
除结点外,每个空间对象都是由更基本的对象组成;只有结点的坐标是被 实际存储的,其它复杂对象的坐标实际上是逻辑构成的,任一复杂对象能分 解为一组结点及其拓扑关系的定义;点、弧段、多边形坐标信息存储具有依 赖关系。 该模型的主要优点是：数据结构紧凑、拓扑关系明晰、系统中预先存储 的拓扑关系可以有效地提高系统在拓扑查询和网络分析方面的效率。 缺点：对单个地理实体的操作效率不高;难以表达复杂的地理实体;难以 实现快速查询和复杂的空间分析;局部更新困难,系统难以维护与扩充。
ArcCatalog 中进行。
Geodatabase数据模型-面向对象
Geodatabase数据模型简介
• ArcGIS推出新的面向对象的数据模型Geodatabase是将空间对象的属性 和行为结合起来的智能化地理数据模型。GIS数据集中的属性可以被赋予 自然行为，属性间的任何类型的关系都可以在Geodatabase中定义。 • 地理数据库(Geodatabase)是为了更好的管理和使用地理要素数据而按 照一定的模型和规则组合起来的存储空间数据和属性数据的容器。地理 数据库是按照层次性的数据对象来组织地理数据的，这些数据对象包括 对象类(Object classes)，要素类(Feature classes)和要素数据集 (feature dataset)。在该模型中，实体表示为具有属性、行为和关系的 对象;支持内建于系统中的各种不同的地理对象类型。这些对象类型包括 简单对象、地理要素、网络要素、注记要素以及其他更专业的要素类型 。该模型还允许用户定义对象间的关系，并通过规则来维护对象间的参 照和拓扑完整性。