空间数据结构
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。
空间数据的结构与编码
空间数据的结构与编码在当今数字化的时代，空间数据成为了我们理解和处理地理信息的重要基石。
空间数据不仅在地理科学、城市规划、环境保护等领域发挥着关键作用，也在日常生活中的导航、地图应用等方面为我们提供了极大的便利。
而要有效地处理和利用空间数据，就离不开对其结构和编码的深入理解。
空间数据，简单来说，就是描述地理空间中对象的位置、形状、大小等特征的数据。
它可以是点、线、面等几何对象，也可以是与这些对象相关的属性信息，比如一个城市的人口数量、建筑物的高度等。
为了能够高效地存储、管理和处理这些复杂多样的空间数据，我们需要对其进行合理的结构设计和编码。
空间数据的结构可以分为矢量数据结构和栅格数据结构两大类。
矢量数据结构将空间对象表示为点、线、面等几何元素，并通过坐标来精确描述其位置和形状。
例如，一条河流可以用一系列连接的线段来表示，每个线段的端点都有明确的坐标。
矢量数据结构的优点在于数据精度高、存储空间小，并且能够方便地进行几何变换和空间分析。
比如，我们可以很容易地计算两个矢量对象之间的距离、面积等。
然而，矢量数据结构在处理大面积的连续数据（如地形）时，可能会比较复杂。
栅格数据结构则将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元对应一个特定的值。
比如，在一张卫星图像中，每个像素就是一个栅格单元。
栅格数据结构的优点是处理简单、易于与遥感数据结合，适用于对大面积连续现象的模拟和分析。
但它的缺点是数据量较大，精度相对较低，且在进行几何操作时可能会产生锯齿状的边缘。
除了上述两种主要的数据结构，还有一些混合结构，如矢栅一体化结构，结合了矢量和栅格数据结构的优点，以满足不同应用场景的需求。
接下来，让我们谈谈空间数据的编码。
编码是将空间数据转换为计算机能够理解和处理的形式的过程。
常见的编码方式包括拓扑编码、坐标编码、块编码等。
拓扑编码通过记录空间对象之间的拓扑关系（如相邻、包含等），来减少数据的冗余并提高空间分析的效率。
例如，在一个道路网络中，我们只需要记录每个路段的起点和终点以及它们之间的连接关系，而不需要重复存储每个点的坐标。
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。
第二章-2 空间数据结构的类型
第二章-2 空间数据结构的类型第二章 2 空间数据结构的类型在地理信息系统、计算机图形学以及许多涉及空间信息处理的领域中，空间数据结构是至关重要的。
它决定了如何有效地组织、存储和管理空间数据，从而影响到数据的处理效率、分析能力以及最终的应用效果。
空间数据结构的类型多种多样，每种都有其特点和适用场景。
首先，我们来谈谈矢量数据结构。
矢量数据结构是通过点、线、面等几何对象来表示地理实体的。
比如说，一条河流可以用一系列的点连接成线来表示，一个湖泊可以用一个封闭的多边形面来表示。
这种数据结构的优点在于精度高，能够准确地表示地理实体的形状和位置。
而且，由于数据量相对较小，在数据存储和处理方面具有一定的优势。
在需要进行精确的空间分析和测量时，矢量数据结构往往是首选。
然而，矢量数据结构也有其局限性。
它在处理复杂的、大面积的地理现象时，可能会变得较为繁琐。
例如，对于大面积的森林覆盖区域，用一个个多边形来表示会产生大量的数据，增加处理的难度。
接下来是栅格数据结构。
栅格数据结构将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元赋予一个特定的值。
这就像是给一幅地图铺上了一个个小格子，每个格子里都有相应的信息。
栅格数据结构的优点在于处理简单、直观，特别适合于表示连续的地理现象，比如地形、温度分布等。
但是，栅格数据结构也存在一些缺点。
由于数据的分辨率是固定的，可能会导致在某些情况下精度不够高。
而且，数据量通常较大，存储和处理需要更多的资源。
另外，还有一种称为 TIN（不规则三角网）的数据结构。
TIN 是基于三角形来构建的，通过对离散点的三角剖分来逼近地理表面。
这种结构在表示地形等不规则的表面时具有很好的效果，能够准确地反映地形的起伏变化。
与矢量和栅格数据结构相比，TIN 能够更好地平衡数据精度和数据量之间的关系。
但它的构建和处理相对复杂，需要一定的计算资源和算法支持。
除了上述常见的空间数据结构类型，还有一些其他的类型，如四叉树、八叉树等。
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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•空间数据根据表示对象不同，又具体分为七种类型：
类型数据
面域数据 网络数据 样本数据 曲面数据 文本数据 符号数据
气象站、航线、野外样方分布区等
地名、河流名称、区域名称等 行政区域界线、行政单元等 点状符号、线状符号、面状符号等 高程点、等高线、等值区域等 考古地点、道路线、土壤类型分布等 道路交点、街道、街区等
人类对空间目标的定位一般不是记忆其空间 坐标，而是确定某一目标与其他更熟悉的目标间 的空间位置关系，而这种关系往往也是拓扑关系。 如一个学校是在哪两条路之间，或是靠近哪个道 路叉口，一块农田离哪户农家或哪条路较近等等。 通过这类空间描述，可在很大程度上确定某一目 标的位置，而一串纯粹的地理坐标对人的认识来 说几乎没有意义。有几个人记得自己家或办公室 的确切坐标？又有几个人对着坐标去上班？而对 以计算机处理为主的 GIS 来说，最直接、最简单 的空间定位方法是使用坐标，而拓扑关系则需要 在空间坐标的基础上通过计算来建立。
1.1.1现实世界
客观存在的事物，其中某些特征可用数据来表
达。
1.1.2 数据模型 根据未来使用上的要求和事物的特征用概念化 的语言和示意图来描述现实世界。
1.1类型
GIS中的数据来源和数据类型繁多，概括起来主 要有以下几种类型：
1.1.1地图数据
来源于各种类型的普通地图和专业地图，这些地 图的内容丰富，图上实体间的空间关系直观，实体的 类别或属性清晰，实测地形图还具有很高的精度。 1.1.2影像数据
主要来源于卫星遥感和航空遥感，包括多平台、 多层面、多种传感器、多时项、多光谱、多角度和多 种分辨率的遥感影像数据，构成多源海量数据，于是 GIS的最有效的数据源之一。
1.2.3地形数据 来源于地形等高线图的数字化，已建立的数字 高程模型（DEM）和其他实测的地形数据等。 1.2.4属性数据
来源于各类调查报告、实测数据、文献资料、 解译信息等。
1.2.5元数据 来源于由各类纯数据通过调查、推理、分析和 总结得到的有关数据的数据，例如数据来源、数据 权属、数据产生的时间、数据精度、数据分辨率、 元数据比例尺、数据转换方法等。
严格来说，空间数据总是在某一特定时间或 时间段内采集或计算得到的。由于有些空间数据 随时间变化相对较慢，因而有时被忽略。在很多 场合时间可以被看成一个专题(属性)特征。这对 于大多数GIS软件来说是可以做到的。但如何有效 地利用时间在GIS中进行索引和时空分析仍处于研 究阶段。
在GIS数据的表示中，如果加上时间轴将会大 大增加空间数据处理的难度。因此，用时间属性 来标注空间数据特征，以表示空间数据的时间性， 也就是将时间特征隐含在数据当中。
0.0 7.5 15.0 22.5 30.0 37.5 km
武隆县 南川市
彭水苗族土家族自
第一节
GIS的空间数据及其特征
1.GIS的空间数据 GIS的一个重要部分就是数据。陈述彭院士曾经 把GIS的数据比作水利设施中的水，没有了水，水利 设施便无法发挥作用。GIS中没有了数据，便成了无 米之炊。但是，GIS中的数据必须适合建立实用系统 的目的。在建立和维护一个GIS过程中，对数据的投 入占总投入的50~70%，有时甚至更多。如果GIS开发 者对各类数据的特点及适用范围没有充分的了解， 就难以设计和开发出完全适用的GIS。
BEIJING1.BMP
八大处
武胜县
黄庄
西郊机场
五里坨
安岳县
潼南县 合川市 铜梁县 北碚区
华蓥市 邻水县 垫江县 县区政府驻地 主要公路 区县界线 机场 河流 区县区划图 丰都县 长寿县 李渡区
忠县
石柱土家族自治县
矢量图
隆昌县 双桥区 荣昌县 永川市
大足县
渝北区 沙坪坝区 江北区 璧山县 渝中区 南岸区 九龙坡区 大渡口区 巴南区 江津市
总之，空间数据的上述特点反映了它所具有的 定位、定性、时间和空间关系。定位指空间实体的 空间特征；定性指空间实体伴随着地理位置的自然 属性；时间特征指空间实体是随时间而变化的，该 特征通常是隐含的；空间关系指拓扑关系，通常通 过数据结构来表示。
第二节
空间数据结构与编码
1.数据模型与数据结构 为了便于研究问题，人们通常把数据结构问题 抽象成四个层次：
2.3时间特征
空间数据的时间特征是指空间特征和属性特 征随时间而变化的。它们可以同时随时间变化， 也可以分别独立随时间变化。这说明了空间数据 的时间性或周期性。例如某地区种植业的变化表 示属性数据独立随时间的变化；行政边界的变更 表示空间位置数据随时间的变化；土壤侵蚀而引 起的地形变化不仅改变了空间位置数据也改变了 属性数据。必须指出，过时的数据可能是重要的 历史资料。
2.空间数据的基本特征 空间数据描述的是现实世界各种现象的三大基本 特征：空间、属性和时间。对于 GIS 来说，属性和 时间特征常被视为非空间属性。近年来对时间特征 的研究越来越受到重以及与相邻物体的拓扑关系。位置和拓扑特征 是地理或空间系统所独有的，空间位置可以由不同 的坐标系统来描述，如经纬度坐标、一些标准的地 图投影坐标或是任意的直角坐标等。 GIS 的作用之 一就是进行各种不同坐标系统间的相互转换。
•矢量表示法如果采用一个没有大小的点(坐标) 来表达基本点元素时，称为矢量表示法。 •栅格表示法如果采用一个有固定大小的点(面 元)来表达基本点元素时，称为栅格表示法。 •它们分别对应矢量数据模型和栅格数据模型。
西北望
栅格图
卧佛寺 西苑 颐和园 香山
主要地名
Labels of 主要地名
玉泉山
城区边界 水域 铁路 北京街区
2.2属性特征(专题特征)
数据的属性指的是除了时间和空间特征以外 的空间现象的其他特征，如地形的坡度、坡向、 某地的降水量、土壤酸碱度、土地利用类型、人 口密度、交通流量、空气污染程度等。属性数据 本身属于非空间数据，但它是空间数据中的重要 数据成分，它同空间数据相结合，才能表达空间 实体的全貌。目前GIS中对专题特征的输出方法 大多沿用传统的专题制图方法，如分级(层)设色 法和符号法等。