空间数据库
空间数据库
1.空间数据管理的五种方式：基于文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象—关系型空间数据库和面向对象空间数据库2.空间数据库与一般数据库的区别：综合抽象特性、非结构化特性、分类编码特性、复杂性与多样性3.矢量数据结构的特点：定位明显，属性隐含4.栅格数据结构的特点：属性明显，定位隐含5.空间关系分类：拓扑关系、度量关系、顺序关系6.空间数据库系统：不仅包括空间数据库本身，还要包括相应的计算机硬件系统、操作系统、计算机网络结构、数据库管理系统、空间数据管理系统、地理空间数据库和空间数据库管理人员DBA等组成的一个运行系统7.空间数据引擎SDE：是用来解决如何在关系数据库中存储空间数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法8.空间数据组织：人们习惯于按不同比例尺、横向分幅、纵向分层来组织海量空间数据9.栅格数据管理方案：栅格、影像数据库采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据，同一分辨率的栅格数据被组织在一个层面内，而不同分辨率的栅格数据具有上下的垂直组织关系：越靠近顶层，数据分辨率越小，数据量也越小，只能反映原始数据的概貌；越靠近底层，数据的分辨率越大，数据量也越大，更能反映原始详情10.空间索引定义：是指在存储空间数据时依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息，如对你说那个额标识、外接矩形级指向空间对象实体的指针11.R树与R+树的区别：a.R+树的结点中对数据项和索引项的填充个数没有严格限制，而R树要求至少有m个b.R+树中间结点的目录矩形不允许重叠，而R树目录矩形允许重叠c.R+树中空间目标标识重复存储在多个叶结点，而R树无目标重复存储12.CELL树索引：它在空间划分时不再采用矩形作为划分的基本单位，而是采用凸多边形来作为划分的基本单位13.空间填充曲线：通过使用空间填充曲线对空间实体数据集进行降维处理，映射到一维空间进行编码14.将候选集对象的实际数据输入求精步骤：a.减小候选集b改进几何算法15.元数据：是随着计算机技术和GIS发展而出现的外来词，是关于数据的数据，用于描述数据的内容、质量、表达方式、空间参考系、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式以及数据集的其他特征16.标准部分的内容：标识信息、数据质量信息、数据集继承信息、空间数据表示信息、空间参照系信息、实体和属性信息、发行信息、空间元数据参考信息17.引用部分：引用信息、时间范围信息、联系信息、地址信息18.空间数据库设计阶段：需求设计、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库的实现、数据库运行和维护六个阶段19.GIS逻辑设计模型：混合设计模型、集成数据模型、地理关系数据模型20.空间数据库建库过程a．数据字典和数据索引的生成b．图形与属性数据库的建立c．设立用户密码d．软件系统与数据的融合检查e．数据库系统试运行测试21.四叉树编码22.矢量拓扑数据结构23.空间实体描述：基于对象、基于场（看书）24.栅格数据的存储编码方式：a.直接格式编码：全栅格式存储、链式编码、块式编码、四叉树编码b.压缩格式编码：行程编码。
空间数据库
1. 空间数据库定义：空间数据库是存放空间数据的数据库，更确切的说，空间数据库是描述空间物体的位置数据元素（点、线、面、体）之间的拓扑关系及描述这些物体的属性数据的数据库。
2. 空间数据库的特点：1.空间数据库管理的是现实世界中相关性大的连续数据，要求进行综合管理。
2.空间数据库中描述的实体类型多，关系复杂，使数据模型复杂。
3.空间数据库存储的空间数据具有非结构化特征，不满足关系数据模型的范式要求。
3. 基于OR-DBMS、OODBMS的SDBMS1.一个SDBMS是一个软件模块，它利用一个底层数据库管理系统（如OR-DBMS/ OODBMS）。
2.SDBMS支持多种空间数据模型，相应的空间抽象数据类型（ADT）以及一种能够调用这些ADT的查询语言。
3.SDBMS支持空间索引，高效的空间操作算法以及用于查询优化的特定领域规则。
4. 矢量数据交换格式（NSDTF-VCT）《矢量数据交换格式》的组成：《文件头》《要素类型参数》《属性数据结构》《几何图形数据》《注记》《属性数据》5. ArcView的Shapefile文件格式shapefile是ArcView的原生数据格式属于简单要素，用点、线、多边形存储要素的形状却不能存储拓扑关系，具有简单快捷显示的优点。
在shapefile中的信息可分成两种类型，一种与数据有关，如，主文件的记录信息。
主文件文件头有关数据描述的字段（特征类型、围矩等），另一种与数据的组织管理有关，如文件盒记录的长度，记录的偏移等。
这些信息是以文件的方式进行存储的，每个shapefile至少由固定的3个文件组成：主文件（.shp文件）、索引文件（.shx文件)、dbase表文件（.dhp)，其中主文件和索引文件为二进制文件，dbase为数据库文件。
6. 空间数据库引擎（SDE）的特点：1.空间数据库引擎采用RDBMS高级组织和管理海量空间数据，具有大型RDBMS管理数据的许多优点，通过空间数据引擎，能访问RDBMS中的空间数据和GIS软件的传统数据格式文件，还能实现传统格式文件盒RDBMS中空间数据的相互转换，并能很好的平衡服务器和客户端的网络负担。
空间数据库的概念
空间数据库的概念
空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储与应用相关的地理空间数据的总和，包括一组特定结构的文件。
空间数据库主要处理空间数据，如地图、城市规划、地理信息系统等。
空间数据包括空间信息和非空间信息，其中空间信息包括几何数据、空间关系数据和属性数据等，非空间信息包括时间戳、布尔值、文本注释等。
空间数据库的特点包括以下几个方面：
1. 数据量大：空间数据通常包含大量的几何数据和属性数据，因此空间数据库的数据量相对较大。
2. 数据类型复杂：空间数据包括多种类型的数据，如点、线、面、多边形等，这些数据类型之间的转换和处理比较复杂。
3. 数据关系复杂：空间数据中的空间关系比较复杂，如相邻、包含、交叉等，这些关系需要用不同的数据结构进行存储和处理。
4. 数据更新频繁：空间数据经常需要进行更新，如添加新数据、修改现有数据、删除旧数据等，因此需要保证数据的完整性和一致性。
5. 数据查询分析复杂：空间数据需要进行复杂的查询和分析，如查找相邻对象、计算面积、距离等，因此需要使用高效的查询和分析算法。
总之，空间数据库是一种处理和存储空间数据的特殊类型的数据库。
《空间数据库》复习
《空间数据库》复习在当今数字化的时代，空间数据的管理和应用变得越来越重要。
空间数据库作为专门用于存储和管理空间数据的系统，对于地理信息系统、城市规划、环境保护等众多领域都具有关键作用。
为了更好地掌握这一重要的知识领域，让我们来进行一次全面的复习。
首先，我们来了解一下什么是空间数据库。
简单来说，空间数据库就是能够有效地存储、管理和查询空间数据的数据库系统。
空间数据与传统的数值或文本数据不同，它具有空间位置、形状、大小等特征。
例如，地图上的点、线、面等地理要素，以及它们之间的空间关系，都属于空间数据。
空间数据库的特点主要包括以下几个方面。
一是数据量大，因为它需要涵盖广阔的地理区域和丰富的细节信息。
二是数据结构复杂，不仅包含属性数据，还包含空间几何数据，如点、线、面等，以及它们之间的拓扑关系。
三是查询操作复杂，常常需要进行空间位置的查询、空间关系的判断等。
在空间数据库中，常见的数据模型有矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型通过点、线、面等几何对象来表示地理实体，其优点是数据精度高、存储空间小、便于编辑和更新。
栅格数据模型则将地理空间划分为规则的网格，每个网格单元对应一个数值，适用于对连续现象的表示，如地形、温度等。
空间索引是提高空间数据库查询效率的重要技术。
常见的空间索引方法有 R 树、四叉树、网格索引等。
R 树是一种基于空间分割的索引结构，能够有效地支持空间范围查询和最近邻查询。
四叉树则是将空间区域不断地四分，形成层次结构，适用于区域查询。
网格索引则是将空间划分为固定大小的网格，通过网格来快速定位数据。
在数据存储方面，空间数据库需要考虑如何有效地存储空间数据和属性数据。
一般来说，空间数据可以采用二进制大对象（BLOB）的方式存储在数据库中，而属性数据则可以按照常规的数据库字段进行存储。
接下来谈谈空间数据库的查询处理。
空间查询包括空间选择查询、空间连接查询等。
空间选择查询是根据空间位置或空间关系来筛选数据，例如查找距离某个点一定范围内的所有对象。
空间数据库资料
空间数据库资料在当今数字化的时代，数据的管理和利用变得至关重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统，在众多领域中发挥着关键作用。
空间数据，简单来说，就是具有空间位置特征的数据。
比如地图上的地点、道路、建筑物的位置，或者地理信息系统中地形的起伏、河流的走向等。
这些数据不仅包含了常规的属性信息，如名称、类型等，更重要的是其独特的空间位置和几何形状信息。
空间数据库与传统数据库相比，有着显著的差异。
传统数据库主要处理文本、数字等简单数据类型，而空间数据库需要处理复杂的空间对象，如点、线、面等。
这就要求空间数据库具备特殊的功能和结构来有效地存储、索引和查询这些空间数据。
为了实现对空间数据的高效管理，空间数据库采用了一系列专门的技术。
其中，空间索引技术是关键之一。
常见的空间索引方法包括 R 树、四叉树等。
这些索引结构能够快速定位和检索空间数据，大大提高了数据库的查询效率。
在数据存储方面，空间数据库通常采用分层存储的方式。
将不同类型、不同精度的空间数据分别存储在不同的层次中，以便在查询时能够根据需要快速获取相应的数据。
同时，为了保证数据的准确性和完整性，空间数据库还需要进行严格的数据质量控制。
这包括对数据的采集、录入、编辑等环节进行监控和校验，确保数据的可靠性。
空间数据库的应用领域非常广泛。
在城市规划中，它可以帮助规划师分析土地利用、交通流量等情况，从而制定更合理的规划方案。
在环境保护方面，能够监测和分析污染源的分布、生态系统的变化等，为环境保护决策提供支持。
在交通管理中，通过对道路网络、车辆位置等数据的管理和分析，可以优化交通流量，提高交通运输效率。
此外，地理信息系统（GIS）也是空间数据库的重要应用领域之一。
GIS 整合了空间数据库、地图绘制、数据分析等功能，为用户提供了一个强大的工具来处理和分析地理空间信息。
无论是进行资源调查、灾害预警还是城市发展研究，GIS 都离不开空间数据库的支撑。
空间数据库实验报告
一、实验目的1. 了解空间数据库的基本概念和原理；2. 掌握空间数据库的建立、管理和使用方法；3. 熟悉空间数据库的查询和操作；4. 提高空间数据处理和分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库管理系统：MySQL 5.73. 开发工具：Visual Studio Code4. 空间数据库驱动：MySQL Spatial Extension三、实验内容1. 空间数据库的建立与配置（1）创建数据库打开Visual Studio Code，连接到MySQL数据库服务器，执行以下SQL语句创建空间数据库：CREATE DATABASE IF NOT EXISTS spatial_db;（2）创建空间表在空间数据库中创建空间表，使用以下SQL语句：CREATE TABLE IF NOT EXISTS cities (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),geom GEOMETRY NOT NULL,INDEX geom_idx (geom));2. 空间数据的插入与查询（1）插入空间数据使用以下SQL语句插入空间数据：INSERT INTO cities (name, geom) VALUES ('Beijing',ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)'));INSERT INTO cities (name, geom) VALUES ('Shanghai',ST_GeomFromText('POINT(121.4737 31.2381)'));（2）查询空间数据查询与给定坐标点距离小于10公里的城市：SELECT name FROM cities WHERE ST_Distance(geom,ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)')) < 10000;3. 空间数据的更新与删除（1）更新空间数据使用以下SQL语句更新城市名称：UPDATE cities SET name = 'Beijing New City' WHERE name = 'Beijing';（2）删除空间数据使用以下SQL语句删除城市：DELETE FROM cities WHERE name = 'Beijing New City';4. 空间数据的聚合与分析（1）计算所有城市的面积SELECT name, ST_Area(geom) AS area FROM cities;（2）计算相邻城市的距离SELECT name, name AS neighbor, ST_Distance(geom,ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)')) AS distanceFROM cities, cities AS neighborWHERE <> AND ST_Distance(geom, neighbor.geom) < 10000;四、实验结果与分析1. 成功创建空间数据库和空间表，并插入、查询、更新和删除空间数据；2. 空间查询和分析功能正常，可以计算城市面积和相邻城市距离；3. 实验过程中未出现异常，空间数据库运行稳定。
空间数据库数据入库
数据备份与恢复
定期备份
建立定期备份机制，对数据进行完整备份，确保数据 安全。
增量备份
实施增量备份策略，只备份自上次备份以来发生变化 的的数据，提高备份效率。
恢复计划
制定详细的恢复计划，明确数据恢复流程和责任人， 确保在数据发生故障或丢失时能够快速恢复。
数据生命周期管理
数据分类
根据数据的性质、用途和价值进 行分类，为不同类型的数据制定 不同的管理策略。
1.谢谢聆 听
资源管理涉及土地、森林、水域等自然资 源的调查、监测和管理，空间数据库能够 提供有效的数据管理手段。
环境保护
交通物流
环境保护需要对环境质量、污染源等进行 监测和评估，空间数据库能够提供丰富的 地理信息数据支持。
交通物流需要管理大量的交通路网、车辆 位置等信息，空间数据库能够提供高效的 数据管理功能。
解决方案
采用分布式存储和计算技术，如 Hadoop、Spark等，将大数据量分散 到多个节点上进行处理和存储，提高 数据入库的效率和可扩展性。
实时数据入库挑战与解决方案
挑战
实时数据入库要求数据能够实时地被捕获、处理和存储，对数据处理的时效性 要求较高。
解决方案
采用流处理技术，如Kafka、Storm等，对实时数据进行流式处理和存储，确保 数据的实时性和准确性。
地理信息系统（GIS）空间数据库数据入库案例
总结词
地理信息系统（GIS）空间数据库数据入库案例主要涉 及地理信息的采集、处理、分析和入库等过程，以提 高地理信息的管理效率和利用价值。
详细描述
在GIS空间数据库数据入库过程中，首先需要对地理信 息数据进行采集，包括地图数据、遥感数据、实地调查 数据等。然后对这些数据进行处理，包括地图数字化、 遥感解译、属性数据整理等操作。接着，利用GIS软件 对处理后的数据进行空间分析和可视化展示，以揭示地 理信息的空间分布特征和变化规律。最后，将分析结果 和可视化产品进行入库管理，提供给用户进行查询、分 析和利用。
空间数据库
全 关 系 式 数 据 库 管 理 方 案
属性数据、几何数据同时采用关系式数据库进行管理 空间数据和属性数据不必进行烦琐的连接，数据存取较快 属间接存取，效率比DBMS的直接存取慢，特别是涉及空间查询、对象 嵌套等复杂的空间操作 GIS软件：System9，Small World、Geovision等
)
空间数据库的优势
统一的数据格式标准 查询功能和效率强大 海量空间数据存储 并发控制机制 安全机制 空间操作
空间数据管理是以给定的内部数据结构或空间图形实 体的数据结构为基础，通过合理的组织管理，力求有 效地实现系统的应用需求。假如说内部数据结构是寻 求一种 描述地理实体的有效的数据表示方法，那么空 间数据管理就是根据应用要求建立实体的数据结构和 实体之间的关系，并把它们合理的组织起来，以便于 应用。显然， 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）应该是解决这 一问题的主要途径。但是，由于地理信息系统具有空 间信息的特性，而目前通用的DBMS系统（如 FoxPro,MS SQL Server,ORACLE等）并不支持空间 信息的管理，所以，DBMS系统在GIS中并未得到全 面的采用。
空间数据库：
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空间数据库第1章绪论信息的定义哲学上：人们所认知与感知对象的抽象,是现实世界中各种事物的特征及事物间的联系。
数学上：是确定性的度量，两次不定性之差，与随机对立。
物理上：是一种能量，与熵对立。
信息的特性：无限性、共享性、创造性数据：是指客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的符号描述。
信息与数据的联系：1、数据是信息的符号表示，或称载体2、信息是数据的内涵，是数据的语义解释3、数据是符号化的信息4、信息是语义化的数据空间数据的基本特征：空间、时间和专题属性。
空间数据具有3个特点：1、需要处理的数据量大2、需要空间和非空间两类数据3、需要记录空间对象随时间而演变的历史数据数据库：DATA BASE，其意义为数据基地，即统一存贮和集中管理数据的基地。
空间数据库：是描述与特定空间位置有关的真实世界对象的数据集合。
空间数据库三类用户：1、GIS分析人员2、网络应用（网络电子地图、移动电话定位等） 3、流动服务和基于位置服务（PDA，Open Location Service,OpenLS）空间数据库的发展历程：（1）基于关系模型的空间数据库（2）面向对象的空间数据库（3）基于对象－关系模型的空间数据库纯关系型空间数据库缺陷：①在封装数据与操作上的不足②不能处理复合关系③不能处理聚集关系④无法处理具体与一般的关系分布式数据库的特色：①地方自治性②相互协作性③位置透明性④副本的透明性演绎数据库的特点：易维护、易扩充、冗余度小和数据录入量少。
演绎数据库、知识库与智能数据库的联系与区别共同之处：三者都是人工智能与数据库的结合，都是以数据库为基础，吸取了人工智能的成功技术的成果不同之处：演绎数据库与智能数据库均属于数据库范围，它们均以数据库为基础，吸取了人工智能的技术。
它们管理的是数据，而知识库管理知识演绎数据库虽然也含有规则，但它含有的规则较少，而含有的数据却是大量的，这是与知识数据库不同的。
智能数据库不仅应用人工智能中的逻辑推理思想，而且还应用人工智能中自然语言理解、语言识别，图象、文字处理等多种方法与技术于数据库，以求得更多的功能、性能的改善与提高。
时态数据库：存储现实世界的时间经历状态信息的数据。
管理时态数据的数据库系统需要对时间语义提供三方面的支持：时间点、时间间隔、与时间有关的关系实时数据库：若是机事件都有和数据库时间相等（或非常接近）的情形，可称此数据库为实时数据库。
实时数据库、传统数据库、实时系统第2章空间现象抽象表达空间类型表现形式：①物理空间②感觉运动空间③感知空间④认知空间⑤符号空间空间认知模式：空间特征感知----->空间对象认知------>空间格局认知现实世界认知过程：空间模型模型：现实世界中的某些事物的一种抽象表示。
建模：建立概念关系、数学和/或计算机模型的过程。
认知--->抽象--->简化；知识--->数据--->应用建模思路：a、自顶向下、逐步求精；b、底向上、综合集成建模方法：a、形式化方法；b、图示化方法①面向过程的建模②面向数据的建模③面向信息的建模④面向决策的建模⑤面向对象的建模空间认知的三层模型：空间概念数据模型--->空间逻辑数据模型--->物理数据模型空间认知的九层抽象模型空间实体：是存在于自然世界中地理实体，与地理空间位置或特征相关联，在空间数据中不可再分的最小单元现象。
基本的空间实体点状实体类型：实体点：用来代表一个实体注记点：用于定位注记内点：用于负载多边形的属性，存在于多边形内。
结点：表示线的起点和终点角点：表示线段和弧段的内部点线状实体特性：实体长度、弯曲度、方向性面状实体特性：面积范围、周长、独立性或与其它的地物相邻、内岛或锯齿状外形、重叠性与非重叠性体状实体特性：体积、每个二维平面的面积、周长、内岛或锯齿状外形、含有孤立块或相邻块、断面图与剖面图场模型三个组成部分：空间框架、场函数、场操作场操作：局部操作、聚焦操作、区域操作场的特征：1）空间结构特征和属性域2）连续的、可微的、离散的3）各向同性和各向异性4）空间自相关矢量数据结构类型1、Spaghetti(面条)结构也称实体结构：按多边形来组织数据.主要特点：①易于实现以多边形为单位的运作，数据编排直观，便于显示；②多边形公共边界多次存储，会导致数据冗余；③点、线和多边形有各自的坐标数据，每个多边形自成体系，但缺少拓扑的信息；④多边形公共边界的多次存储记录，会造成数据不一致问题（相邻的多边形之间会出现压盖或裂隙现象）；⑤不能解决“洞”和“岛”之类的多边形嵌套包含问题。
2、拓扑矢量数据结构主要特点：①相邻多边形的公共边界只存储一次，相连弧段的公共结点只存储一次，没有数据冗余，因而不存在数据不一致问题（多边形之间不会出现压盖或裂隙现象）；②不仅实际存储了拓扑信息，而且拓扑信息与空间坐标是分离存储的，易于邻接、关联、包含查询操作；③一开始就需创建拓扑表，需花费一些时间和空间；④一些简单图形操作可能会变慢。
矢量数据的特点：1.用离散的点描述空间对象与特征，定位明显，属性隐含2.用拓扑关系描述空间对象之间的关系3.面向目标操作，精度高，数据冗余度小4.与遥感图像数据难以结合5.输出图形质量好，精度高最基本的拓扑关系：关联、邻接和包含表达方式：全显式表达/半显式表达。
栅格数据结构实际上就是像元阵列，即像元按矩阵形式的集合。
点实体用一个栅格单元表示线实体用沿线走向的一组连接成串的相邻栅格单元表示面实体用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示栅格数据的获取方式：①手工目读网格化②数字化仪手扶跟踪仪矢量化之后转换为栅格结构③扫描数字化④分类影像输入⑤其它栅格数据取值方法：①中心归属法②面积占优法③长度占优法④重要性法栅格数据结构的特点：①用离散的栅格值表示空间对象，进行空间数据的叠置分析、组合分析等空间分析比较容易②位置隐含,属性明显③数据结构简单,但图形数据量较大④几何偏差及属性偏差通常较大⑤面向位置的数据结构,难以建立空间对象之间的关系（如拓扑）⑥显示容易，坐标变换、地图投影等操作费时复杂栅格数据组织三种基本方式：基于像元、基于层和基于多边形数据组织方法：将栅格看作一个数据矩阵，逐行逐个记录栅格单元的值。
可以每行都从左到右，也可奇数行从左到右而偶数行从右到左。
栅格数据存储（P45）链式编码行程编码（游程长度编码）特点：属性的变化愈少，行程愈长，压缩比例越大，即压缩比的大小与图的复杂程度成反比。
块式编码的三个内容：块的原点坐标，块的大小，记录单元的代码四叉树编码基本思想：将图像区域按四个大小相同的象限四等分，一直等分到子象限上仅含一种属性代码为止。
矢量数据结构与栅格数据结构之对比第3章空间数据模型空间关系：是指空间目标之间在一定区域上构成的与空间特性有关的联系。
空间关系类型：拓扑关系、方向关系、邻近关系、距离关系拓扑变换：拉伸、扭曲、旋转、偏移、缩放等。
拓扑变换具体表现：邻接、关联、包含、相离、相交、重合等。
（在拓扑关系、度量关系以及顺序关系这三种空间关系之中，拓扑关系是最本质的关系。
）九交模型（P52）缺点：1.九交模型中的外部太大。
对于一个面积有限的空间目标而言，它的外部是无限的。
这导致任意两个目标的外部的交总是非空。
二维空间拓扑关系2.外部的无限性，导致目标的外部与边界和内部是线性相关的，使得外部在九交模型中的作用不是很明显。
3.只能描述简单目标（不带洞而单一的实体）间的拓扑关系，而不能描述复杂目标（带洞或由几个分离目标组成的目标）间的拓扑关系。
三维空间拓扑关系（P53）可以用相离、相等、相接、相交、包含于、包含、叠加、覆盖、被覆盖、进入、穿越、被穿越共12种基本空间关系表达3D空间中的点-点、点-线、点-面、点-体、线-线、线-面、线-体、面-面、面-体、体-体这10类空间拓扑关系，共10类54种。
具体地点-点空间关系：2种点-线空间关系：3种点-面空间关系：3种点-体空间关系：3种线-线空间关系：7种线-面空间关系：5种线-体空间关系：5种线-面空间关系：10种面-体空间关系：8种体-体空间关系：8种空间度量关系欧几里得距离定义：空间顺序关系方位的概略描述方案：八方向方案、十六方向方案。
面向对象空间数据模型四个抽象概念：分类、概括、聚集、联合。
两个语义模型工具：继承、传播。
面向对象数据模型基本概念：对象、类、实例、消息、属性和方法Geodatabase数据模型优点:1. 空间数据统一存2.空间数据录入和编辑更加精确3.用户操作更直观的对象4.要素拥有更丰富的背景信息5.可以制作更优质的地图6.动态显示地图上的要素7.定义了更好的要素外形 8.要素集是连续的 9.多用户同时编辑地理数据空间表达式：1. 用矢量数据表达离散的空间要素2. 用栅格数据表达影像、格网化专题数据、曲面3. 用不规则三角网（TIN）表达曲面层次结构网格的创建方法：规则网格采样法、等高线生成法、TIN转换为栅格（网格）法三维空间数据模型构模方法：面模型、体模型、混合模型三维矢量、三维体元、混合或集成模型、面向实体模型三维边界表示法（三张表）：顶点表、边表、面表三维边界模型特点：边界清晰、精度高、适用于规则的、简单的3D实体；有利于以点、线、面为基础的几何运算和操作，不适合几何变换及布尔空间操作，切割任意剖面时速度较慢。
八叉树特点：适于集合运算、具有层次性和有序性四面体格网（TEN）：是一种特殊形式的栅格模型，该模型以四面体作为描述空间实体的基本几何元素，将任意一个三维空间实体划分为一系列邻接但不重叠的不规则四面体。
四面体格网由点、线、面和体四类基本元素组合而成。
每个四面体包含4个三角形，每个三角形包括3条边，每条边与两个点相关联。
四面体网格的生成算法：1.基于表面模型的生成算法 2.基于八叉树体模型的四面体网格生成算法 3.基于离散点的四面体网格生成算法 4.四面体的拓扑优化LOP三维混合数据模型（P87）面模型侧重于表达3D表面，便于3D显示，但不便于空间分析。
体模型侧重于3D边界及内部的整体表示，易于空间操作和分析。
混合模型既综合面模型体模型的优点，又综合规则体元及不规则体元优点三维GIS三维空间数据模型和数据结构理论是三维GIS研究的首要问题。
二维GIS：即传统意义上的GIS，只能处理平面X、Y轴上的信息，不能处理铅垂方向Z轴上的信息。
2.5维（假三维）GIS：在二维GIS的基础上，考虑了Z轴上的信息，但并未处理，只将其作为附属的属性变量对待。
如DEM，虽然赋予了Z轴高程信息，能够表达出表面起伏的地形，但地形下面的信息却不具有。
三维 GIS：表达考虑多个Z值的出现，能表示多层属性。
四维GIS：三维GIS加上时间维方面的处理即为四维GIS。