第二章-矢量与栅格一体化数据结构
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式。
它们分别适用于不同类型的地理数据，具有各自的优势和局限性。
本文将对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较，以便更好地理解它们的特点和适用范围。
1. 栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元都有一个数值来表示某种属性。
栅格数据结构适用于连续型数据，如高程、温度等。
栅格数据结构的主要特点如下：1.1 简单易懂：栅格数据结构的概念相对简单，易于理解和操作。
每个栅格单元都有一个固定的大小和位置，便于数据的存储和处理。
1.2 表达连续性：栅格数据结构可以很好地表示地理现象的连续性。
通过将地理空间划分为小的网格单元，可以准确地捕捉到地理现象的细节。
1.3 适用于分析：栅格数据结构适用于各种地理分析，如地形分析、遥感影像处理等。
由于每个栅格单元都有一个数值，可以进行各种统计和分析操作。
1.4 存储效率较低：栅格数据结构的存储效率相对较低。
由于每个栅格单元都需要存储一个数值，对于大规模的数据集来说，存储空间消耗较大。
1.5 不适用于表示离散型数据：栅格数据结构不适用于表示离散型数据，如道路、河流等。
由于栅格单元的固定大小和位置，无法准确地表示线状和面状要素。
2. 矢量数据结构矢量数据结构是通过点、线和面来表示地理要素的几何形状和属性信息。
矢量数据结构适用于离散型数据，如道路、河流、建筑物等。
矢量数据结构的主要特点如下：2.1 准确表示几何形状：矢量数据结构可以准确地表示地理要素的几何形状。
通过点、线和面的组合，可以精确地描述各种地理现象。
2.2 存储效率较高：矢量数据结构的存储效率相对较高。
由于只需要存储几何形状和属性信息，对于大规模的数据集来说，存储空间消耗较小。
2.3 适用于拓扑关系分析：矢量数据结构适用于各种拓扑关系分析，如网络分析、空间关系分析等。
通过点、线和面之间的连接关系，可以进行复杂的空间分析操作。
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）中常用的两种数据模型。
它们在表示和处理地理空间信息方面有着不同的特点和优势。
下面将对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较，并详细介绍它们的特点和应用。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间信息划分为规则的网格单元，并为每一个单元分配一个数值或者属性。
栅格数据结构的主要特点如下：1. 表示方式：栅格数据结构以像素为基本单元，将地理空间信息离散化为规则的网格。
每一个像素单元可以包含一个或者多个属性值，如高程、温度等。
2. 数据模型：栅格数据结构采用二维数组来表示地理空间信息，每一个像素单元的位置由行和列索引确定。
栅格数据结构适合表示连续变化的数据，如高程模型、遥感影像等。
3. 存储方式：栅格数据结构可以使用二进制文件或者专门的栅格数据格式进行存储。
常见的栅格数据格式有GeoTIFF、GRID等。
4. 分析处理：栅格数据结构在空间分析和模型建立方面具有优势。
通过栅格数据结构，可以进行地形分析、遥感影像分类、洪水摹拟等操作。
5. 精度和精确性：栅格数据结构的精度和精确性受像素大小的影响。
较小的像素大小可以提高数据的精度和精确性，但会增加数据存储和计算的复杂度。
二、矢量数据结构矢量数据结构是通过几何对象的坐标和属性信息来表示地理空间信息。
矢量数据结构的主要特点如下：1. 表示方式：矢量数据结构以点、线、面等几何对象来表示地理空间信息。
每一个几何对象可以包含属性信息，如名称、面积等。
2. 数据模型：矢量数据结构采用几何对象和属性表的组合来表示地理空间信息。
几何对象由坐标点或者坐标点的集合组成，属性表存储几何对象的属性信息。
3. 存储方式：矢量数据结构可以使用常见的数据库系统进行存储，如Oracle、PostgreSQL等。
也可以使用矢量数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
4. 分析处理：矢量数据结构在地理空间分析和拓扑关系处理方面具有优势。
(完整word版)矢量栅格一体化数据结构
矢量栅格一体化数据结构一、矢量、栅格数据结构的优缺点矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。
矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。
矢量数据的输出质量好、精度高。
矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。
由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。
矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。
矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM直接进行联合空间分析。
栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。
其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。
栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。
因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。
栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。
对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。
通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。
在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。
矢量栅格一体化数据结构
矢量栅格一体化数据结构一、矢量、栅格数据结构的优缺点矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。
矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。
矢量数据的输出质量好、精度高。
矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。
由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。
矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。
矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM直接进行联合空间分析。
栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。
其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。
栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。
因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。
栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。
对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。
通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。
在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。
栅格数据结构与矢量数据结构[理解、比较、转换]
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栅格数据结构与矢量数据结构[理解、比较、转换]栅格数据结构与矢量数据结构[理解、比较、转换]1、引言在地理信息系统（GIS）中，栅格数据结构和矢量数据结构是两种常用的数据形式。
本文将深入探讨栅格数据结构和矢量数据结构的特点、优劣以及在GIS中的应用，同时介绍两种数据结构之间的转换方法。
2、栅格数据结构2.1 定义与特点栅格数据结构是将地理信息划分为规则的像素单元，每个像素单元包含一个值，用于表示某一属性的数值。
栅格数据结构以网格为基本单位，常用于描述连续分布的地理现象和环境特征。
2.2 应用领域2.2.1 遥感图像处理2.2.2 数字高程模型（DEM）2.2.3 气象分析与预测2.2.4 土地利用规划2.3 优势和劣势2.3.1 优势：适用于描述连续型数据，数据可直接进行数值计算和分析，操作简单。
2.3.2 劣势：数据量大，存储和传输成本高，无法精确表示离散对象，不利于几何操作。
3、矢量数据结构3.1 定义与特点矢量数据结构是通过点、线、面等几何要素及其属性信息来描述地理现象和对象的数据结构。
矢量数据以几何形状为基础，常用于描述离散分布的地理要素和空间关系。
3.2 应用领域3.2.1 地图绘制与编辑3.2.2 空间分析3.2.3 网络分析3.2.4 空间拓扑分析3.3 优势和劣势3.3.1 优势：精确表示离散对象，支持精确几何操作，数据量相对较小。
3.3.2 劣势：不适合表示连续型数据，复杂拓扑关系较难处理。
4、栅格数据结构与矢量数据结构的比较4.1 数据模型比较4.2 数据操作比较4.3 空间分析比较4.4 数据存储与传输比较4.5 应用适用性比较5、栅格数据结构与矢量数据结构的转换5.1 栅格转矢量的方法与工具5.2 矢量转栅格的方法与工具5.3 转换注意事项附件：本文档不包含具体附件。
法律名词及注释：1、GIS：地理信息系统，是一种用于获取、处理、分析和展示地理空间数据的技术系统。
2、DEM：数字高程模型，是用数值表示地表高程和地形的数字模型。
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1. 引言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形式。
本文将对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较，包括定义、特点、应用领域、优缺点等方面的内容。
2. 栅格数据结构2.1 定义栅格数据结构是一种基于网格的数据表示形式，将地理空间划分为规则的网格单元，每一个单元存储一个值或者属性。
栅格数据结构由像元（pixel）组成，每一个像元代表一个网格单元。
2.2 特点2.2.1 网格单元划分规则：栅格数据结构将地理空间划分为规则的网格单元，每一个单元具有相同的形状和大小。
2.2.2 存储方式：栅格数据结构以矩阵形式存储，每一个单元存储一个值或者属性。
2.2.3 空间分析：栅格数据结构适合于进行基于像素的空间分析，如栅格代数运算、栅格统计分析等。
2.2.4 数据表达能力：栅格数据结构能够较好地表达连续型数据，如高程、温度等。
2.3 应用领域2.3.1 遥感影像处理：栅格数据结构广泛应用于遥感影像处理领域，可以对遥感影像进行分类、变换等操作。
2.3.2 土地利用规划：栅格数据结构可以用于土地利用规划，通过分析不同区域的栅格值来确定最佳的土地利用方式。
2.3.3 自然资源管理：栅格数据结构可以用于自然资源管理，如水资源、森林资源等的评估和监测。
2.4 优缺点2.4.1 优点：- 空间分析能力强：栅格数据结构适合于进行基于像素的空间分析，可以进行栅格代数运算、栅格统计分析等。
- 表达连续型数据：栅格数据结构能够较好地表达连续型数据，如高程、温度等。
2.4.2 缺点：- 数据冗余：栅格数据结构中，每一个像元存储一个值或者属性，可能导致数据冗余，增加存储空间和计算复杂度。
- 空间分辨率限制：栅格数据结构的空间分辨率受到像元大小的限制，可能无法精确表示细小的地理要素。
3. 矢量数据结构3.1 定义矢量数据结构是一种基于几何图形的数据表示形式，将地理空间表示为点、线、面等几何要素的集合，每一个要素都具有几何属性和属性表。
07矢栅一体化数据结构
07矢栅一体化数据结构07矢栅一体化数据结构本文档旨在详细介绍矢栅一体化数据结构，并提供相关章节细化说明。
第一章概述⑴矢栅一体化数据结构简介矢栅一体化数据结构是指将矢量数据和栅格数据以一种融合的方式组织起来，实现矢量和栅格数据的无缝结合和高效管理。
⑵矢栅一体化数据结构的目的与意义矢栅一体化数据结构的目的是为了充分利用矢量和栅格数据的优势，提高数据管理和分析的效率，满足复杂空间分析需求，并支持综合地理信息系统的发展和应用。
第二章矢栅一体化数据结构的组成⑴矢栅一体化数据结构的基本元素矢栅一体化数据结构由矢量数据、栅格数据和拓扑关系构成。
矢量数据采用矢量模型描述空间位置和属性信息，栅格数据采用栅格模型描述连续分布信息，拓扑关系描述各个要素之间的拓扑关系。
⑵矢栅一体化数据结构的数据格式矢栅一体化数据结构的数据格式包括矢量数据格式和栅格数据格式。
常用的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON等，常用的栅格数据格式有TIFF、GIS数据文件等。
⑶矢栅一体化数据结构的数据存储方式矢栅一体化数据结构的数据存储方式分为文件存储和数据库存储两种形式。
文件存储方式适用于较小规模的数据集，数据库存储方式适用于大规模的数据集且支持高效的数据查询和管理。
第三章矢栅一体化数据结构的应用⑴矢栅一体化数据结构在地理信息系统中的应用矢栅一体化数据结构在地理信息系统中广泛应用于空间分析、地理数据处理和可视化等方面。
它能够提供更全面和准确的地理信息，提高地理分析和决策的效果。
⑵矢栅一体化数据结构在城市规划中的应用矢栅一体化数据结构在城市规划中的应用主要体现在地形分析、地质分析和污染分析等方面。
它可以提供多维度的数据支持，为城市规划与决策提供科学依据。
第四章矢栅一体化数据结构的优势与挑战⑴矢栅一体化数据结构的优势矢栅一体化数据结构的优势主要包括数据完整性、空间分析能力强、数据更新方便等。
它能够更好地满足用户的需求，提高工作效率。
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点和缺点，下面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中的适合性。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据分割成规则的网格单元，每一个单元都有一个值来表示该区域的特征。
栅格数据结构的主要特点如下：1. 简单直观：栅格数据结构将地理空间数据转化为像素矩阵，易于理解和处理。
2. 适合于连续数据：栅格数据结构适合于表示连续的地理现象，如地形高度、温度等。
3. 空间分析效率高：栅格数据结构在进行空间分析时，可以利用图象处理算法，如滤波、插值等，高效地处理数据。
4. 存储空间大：由于栅格数据结构需要存储大量的像素值，因此占用的存储空间较大。
5. 精度受限：栅格数据结构的精度受到像素大小的限制，无法准确表示复杂的地理现象。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为点、线、面等几何要素的集合，通过定义要素之间的拓扑关系来描述地理现象。
矢量数据结构的主要特点如下：1. 精度高：矢量数据结构可以准确地表示复杂的地理现象，如河流、道路等。
2. 存储空间小：由于矢量数据结构只存储要素的几何信息和属性信息，因此占用的存储空间较小。
3. 空间分析效率低：矢量数据结构在进行空间分析时，需要考虑要素之间的拓扑关系，计算复杂度较高。
4. 不适合于连续数据：矢量数据结构不适合于表示连续的地理现象，如地形高度、温度等。
5. 数据编辑灵便：矢量数据结构可以方便地进行数据编辑和更新，适合于需要频繁修改数据的应用场景。
三、1. 数据表示方式：栅格数据结构将地理空间数据表示为像素矩阵，而矢量数据结构将地理空间数据表示为几何要素的集合。
2. 应用场景：栅格数据结构适合于表示连续的地理现象，如地形高度、气温分布等；矢量数据结构适合于表示离散的地理现象，如河流、道路等。
3. 空间分析效率：栅格数据结构在进行空间分析时，可以利用图象处理算法高效地处理数据；矢量数据结构在进行空间分析时，需要考虑要素之间的拓扑关系，计算复杂度较高。
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▪ 栅格数据的获取方法比较简单，以透明格 网采集输入为例，具体步骤是，首先准备 一张聚脂薄膜透明格网，格网的尺寸(边长) 依要求而定;然后，将此格网叠置于原图上， 根据单位格网交点归属法(图2-43)、单位格 网面积占优法(图2-44)、单位格网长度占优 法(图2-45)等，可以直接获取相应的栅格数 据。
▪ 现代地理信息系统数据模式的一个重要特征是数 据与功能之间具有密切的联系。
▪ 例如，以城市信息系统为例，一般需要的原始数 据包括十大类:基础底图、环境数据、公用设施、 工程平面图、地块图、街区类型数据、区域统计 数据、交通统汁数据、街道网文件数据和区域境 界线数据。其中每一类数据都包括一系列数据实 体，每种数据实体由许多数据项组成，例如环境 数据包括土壤、地质、植被、地形、水文、坡度 和其他地理实体，而每一种地理实体又包含有空 间坐标、地理分类、面积统计等等。
▪ 栅格数据分为平面栅格数据和曲面栅格数据。
▪ 以上讨论的是平面栅格数据，它对于全国或 区域的土地资源和土地利用的分析、研究， 以及与遥感数据的匹配应用等，都是非常方 便的。
▪ 若要获取按一定格网形式排列的地面点高程 数据，或称为三维数据，则一般要经过数据 取样、数据处理和数据记录三个过程。
▪ 空间数据编辑的目的是为了消除数字化过 程中引入的错误，以及将数字化数据重新 组织以便得到便于进一步处理和使用的格 式。
2.4.4 栅格数据的输入与编辑
▪ 同样，栅格数据的输入过程是产生和栅格 数据结构相适应的GIS空间数据的过程。适 合产生这种空间数据的图形数字化方法包 括:透明格网采集输入、扫描数字化输入及 其他数据传输和转换输入等。
▪ 约定一：点状地物仅有空间位置，而无形状和面 积，在计算机中仅有一个位置数据
▪ 约定二：线状地物有形状，但无面积，在计算机 中需要组织一组元子（即栅格单元）填满的路径 表达；
▪ 约定三：面状地物有形状和面积，在计算机内有 一组元子表达的填满路径的边界线和内部（空洞 出外均填满）的区域组成
举例：
据此，点状地物、线状地物和面状地物的“矢量化” 数据记录方式如下：
循环指针 属性值 8 12 16 20 0 36 48
二维行程 M码
循环指针 属性值
2.3.6 矢量结构与栅格结构的比较
一、栅格结构与矢量结构的比较：
比较内容
矢量结构
数据结构
复杂
数据量
小
图形精度
高
栅 格结构 简单 大 低
图形运算、搜索 软件与硬件技术 遥感影像格式
复杂、高效 不一致 要求比较高
简单、低效 一致或接近 不高
▪ M0表示点所在或线所通过的粗格网的 Morton码，是研究区的整体编码。
▪ M1表示点所在或线通过的基本栅格的 morton码，也是研究区内的整体编码。
▪ M2表示点所在或线所通过的细分栅格的 morton码，是基本栅格内的局部编码
以上编码是基于栅格的，因而据此设计的数据结 构必定具有栅格的性质，为了使之具有矢量的特 点，龚建雅提出了点状地物，线状地物的三个约 定
2.4.2 空间数据的分类和编码
▪ 1．空间数据的分类 ▪ 是指根据系统功能及国家规范和标准，将
具有不同属性或特征的要素区别开来的过 程，以便从逻辑上将空间数据组织为不同 的信息层，为数据采集、存储、管理、查 询和共享提供依据。
2.4.2 空间数据的分类和编码
▪ 在进行具体分类时，首先根据图形原则， 将空间数据分为点、线、面三种类型;其次 是对象原则，例如河流和道路，虽然它们 同为线状要素，但是属于不同的地理对象， 应当作为不同的数据存储层。 以我国 基础地理信息数据分类为例，分为测量控 制点、水系、居民地、交通、管线与垣栅、 境界、地形与土质和植被八个大类，然后 再依次细分为小类、一级类、二级类等。
2.3.5矢量与栅格一体化数据结构
1.矢栅混合模式
▪ 有多种形式，最简单也最实用的是不对矢 量结构数据和栅格结构数据做任何特殊处 理，直接将他们分别存储在同一个GIS的空 间数据库系统中，并通过共同的ID号将各 空间对象的矢量数据，栅格数据及属性数 据关联在一起。
矢量数据
实
体
栅格数据
ID
属性数据
面域ID
边界ID序列 面域内点指针 ……
面域内点指针位置
面域内点坐标（M1,M2）序列
点状目标及其数据结构
点标识号
M1
….
….
10025
43
10026
105
…..
….
M2
…. 4082 7725 ….
高程z
…. 432 463 …..
结点及其数据结构
结点点标 M1 识号
…….
….
M2 ……
10026 43
图形输出 数据共享
显示质量好、精度高， 输出方法快速，质量低，
但 成本比较高
成本比较低廉
不易实现
容易实现
拓扑和网络分析
容易实现
不易实现
2.4
▪
内统数
容设据 和计结
空
建和构 立系的
间
过统建 数
程实立 如施，
据
图过通 结
所程常 示中是
构
。，融 其合 主在
的 建
要系 立
2.4.1 系统功能与数据间的关系
2.4.3 矢量数据的输入与编辑
▪ 矢量数据的输入过程实际上是产生和矢量 数据结构相适应的GIS空间数据的过程，即 将经分类和编码的地理要素的图形，转换 为一系列x，y坐标，然后将这些坐标记录 按照确定的数据结构格式，加入到线段或 标识点的计算机文件中去。
▪ 例如，当使用手扶跟踪数字化仪输入时，其操作 过程为:
▪ 2．空间数据的编码 ▪ 是指将数据分类的结果，用一种易于被计算机和
人识别的符号系统表示出来的过程。编码的结果 是形成代码。代码由数字或字符组成，或由它们 共同组成的混合码。 ▪ 编码的目的，是用来提供空间数据的地理分类和 特征描述，同时为了便于地理要素的输入、存储、 管理，以及系统之间数据交换和共享的需要。 ▪ 我国基础地理信息数据，其分类代码由六位数宇 组成。代码结构如图
▪ 当区域范围不大，或者栅格单元的尺寸较 大时，手工编码是简便可行的。但是，当
区域范围较大，或者栅格单元的分辨率比 较高，例如一幅400×500mm的图幅，栅 格单元的边长为0.2mm，则总图形数据量 达到5×106，这时靠手工编码非常费时， 甚至不可能，需要采用数据类型转换方法， 即由矢量数据向栅格数据的自动转换。
425
10027 501
141
…..
……… ……..
高程z 关联弧段
….. ……..
141
256
…… ….
101，202， 103
205，201， 301，
……….
弧段及其数据结构
弧段标识 始结点 终结点 左区
…. 20044
….
….
…..
10027 10026 30024
…..
….
….. ……
右区 …. ф
缺点：矢量和栅格两套数据均要无遗漏的在系统中存储，会给系 统的存储空间带来压力
2.矢栅一体化模式
为了解决矢栅混合增加存储空间这一 问题，并更加有效的将矢量、栅格数据结 构结合起来，龚建雅提出了矢栅一体化模 式，其理论基础是多级格网方法，三个基 本约定和线形四叉树编码。
多级格网:
包括粗格网，基本格网和细分格网三个层 次
….
中间点串 （M1,M2,Mz）
…..
58，77，56； 92，55， 777，….
……
面状地物及其数据结构
0 1 4 5 16
20
2367
8 9 12
10 11
多边形标识 号
…….
30018
关联弧段
…… 128，125，126
面块头 指针
……
0
…………. ……
………
二维行程 M码 0 7 8 12 16 20 25
▪ 粗格网建立空间索引。
▪ 基本格网的大小与常规栅格划分要求一致；
▪ 细分格网是在点、线经过的基本栅格上在进 一步划分为16*16或256*256的小格网，以 增加栅格的空间分辨率，从而提高点线表达 精度
256
256
粗格网、基本格网和细分格网均采用线性 四叉树编码，并采用三个Morton码 （M0,M1,M2）表示。其中：
点状地物：用（M1,M2）代替（x，y）
点ID
M1
M2
关联的弧段
线状地物：用（M1,M2）代替（x，y）记录中间点
弧ID 起点ID 终点ID 左域ID 右域ID 中间点坐标（M1,M2）序列
面状地物：除了要用Morton码即（M1,M2）代替 （x，y）记录面状地物边界原始采样点的“拐点” （即中间点）位置，以及它们所穿过的所有基本 格网的交线位置之外，还要用链指针记录多边形 的内部栅格。
▪ (1)原图准备。 ▪ (2)输入初始化参数。 ▪ (3)输入数字化图幅四角点的坐标和经标识的控制
点坐标。
▪ (4)输入数字化图幅内的图形，直到形成一个数字 化信息存储层。
▪ (5)检查和修改数字化错误。 ▪ (6)建立拓扑关系和输入属性。 ▪ (7)检查和修改拓扑错误。 ▪ (8)检查和修改属性表错误。
2.4.1 系统功能与数据间的关系
▪ 确定这些类型的数据是由系统的功能所决 定的。例如利用这些专题图的数据是为了 研究土地的适宜性和承载力，确定潜在的 矿产和森林资源，以及分析可能的自然灾 害，包括洪水、地震、塌方、不宜开发的 区域等。再如交通统计数据指连接结点之 间的道路路线，包括道路通行质量、事故 多发地段、人口、住宅条件、垃圾箱数目 等，主要用来进行城市交通路线的评价， 以及作为城市规划和管理的依据。