空间数据模型基础
第3章空间数据模型资料
地理空间与空间实体
• 空间位置特征
– 表示空间实体在一定坐标系中的空间位置或几何定位， 通常采用地理坐标的经纬度、空间直角坐标、平面直 角坐标和极坐标等来表示 – 也称为几何特征，包括空间实体的位置、大小、形状 和分布状况等
“松树”，0≤x≤7；4≤y≤7 f (x,y)= “冷杉”，0≤x≤3；0≤y≤4 “槐树”，3≤x≤7；0≤y≤4 (c) 按场模型的林分建模
(b) 按对象模型的林分建模
概念模型的选择
• 对于现状不定的现象，如火灾、洪水和危险物泄 漏，采用边界不固定的场模型进行建模 • 场模型通常用于具有连续空间变化趋势的现象， 如海拔、温度、土壤变化等 • 在遥感领域，主要利用卫星和飞机上的传感器收 集地表数据，此时场模型是占主导地位的
结点与弧段的拓扑关系
结点 N1 弧段 A1，A2，A3
N2
N3 N4 N5
A1，A6，A7
A2，A5，A7 A4 A3，A5，A6
A5
A6 A7
N3
N5 N3
N5
N2 N2
（a） 规则分布的点
（ b ） 不规则分布的 点
（c）规则矩形区
（d） 不规则多边形区
（e） 不规则三角形区
（f） 等值线
空间数据概念模型
• 网络模型
– 网络模型与对象模型类似，都是描述不连续的地理现 象，不同之处在于它需要考虑通过路径相互连接多个 地理现象之间的连通情况 – 网络是由欧式空间R2中的若干点及它们之间相互连接 的线（段）构成
空间数据概念模型
• 不规则多边形区。将平面区域划分为简单连通的多边形区 域，每个多边形区域的边界由一组点所定义；每个多边形 区域对应一个属性常量值，而忽略区域内部属性的细节变 化 • 不规则三角形区。将平面区域划分为简单连通三角形区域， 三角形的顶点由样点定义，且每个顶点对应一个属性值； 三角形区域内部任意位置的属性值通过线性内插函数得到 • 等值线。用一组等值线C1，C2，…，Cn，将平面区域划 分成若干个区域。每条等值线对应一个属性值，两条等值 线中间区域任意位置的属性是这两条等值线的连续插值
三维空间数据模型与数据结构
三维空间数据模型与数据结构三维空间数据模型与数据结构1.引言1.1 研究背景1.2 目的与目标1.3 文档结构2.三维空间数据模型2.1 点、线、面的表示方法2.2 基本几何对象的属性2.3 三维坐标系的建立2.4 地理坐标系与投影坐标系3.三维空间数据结构3.1 常见的数据结构3.1.1 三角网格3.1.2 边界表示3.1.3 引索格网3.2 空间索引结构3.2.1 R树3.2.2 KD树3.2.3 四叉树3.3 数据组织与存储方式3.3.1 点云数据3.3.2 体素数据3.3.3 多边形网格数据4.三维空间数据模型与数据结构的应用4.1 地理信息系统4.2 三维建模与可视化4.3 四维空间数据模型4.4 三维分析与计算5.本文档涉及附件5.1 附件一：三维空间数据模型示例代码5.2 附件二：三维空间数据结构图示6.本文所涉及的法律名词及注释6.1 数据模型：指描述现实世界对象及其相互关系的数据结构和操作的概念模型。
6.2 数据结构：指数据元素之间相互关系的一种结构或组织形式。
6.3 三维坐标系：由三个相互垂直的坐标轴构成的坐标系，用于描述点的位置。
6.4 地理坐标系：一种地球表面坐标系统，用经度和纬度表示点的位置。
6.5 投影坐标系：地理坐标系在地图上的投影表示。
6.6 R树：一种用于索引多维空间数据的数据结构，用于加速空间查询操作。
6.7 KD树：一种用于分割k维空间的数据结构，用于加速最近邻搜索等操作。
6.8 四叉树：一种用于划分二维空间的数据结构，用于加速空间查询操作。
6.9 点云数据：由一系列点组成的三维数据表示形式。
6.10 体素数据：将三维空间划分为小立方体，每个立方体存储一个属性值。
6.11 多边形网格数据：由一系列相邻三角形或四边形组成的三维网格数据。
第三次、第四次：空间数据模型及数据结构
以什么形式存储和处理
4、数据结构
矢量、栅格、 TIN（专用于地 表或特殊造型）
位置、形状、尺 寸 、
空间特征：地理 位置和空间关系
识别码（名称） 实体的角色、功 能、行为、实体 的衍生信息
属性特征—名称、 等级、类别等 属性数据—各种 属性特征和时间 时间特征
合处理，给地理空间数据处理带来了极大的方便。
空间数据结构—栅格数据
定义
图形表示
栅格数据结构
数据组织
栅格结构的建立
栅格数据编码
栅格数据组织
——针对一个栅格单元对应多个属性值的多层栅格文件。
2 2 2 2 2 2 2 土壤
a a a a a
植被
组织方法
空间数据库
空间数据结构—栅格数据
定义 图形表示
2
2 2 2 2 3 3 3 3
3
3 3 3
3
3 3
图形表示—栅格数据特点
• 属性明显
– 数据中直接记录了数据属性或指向数据属性的指针，
因而我们可以直接得到地物的属性代码 • 定位隐含 – 所在位置则根据行列号转换为相应的坐标，也就是 说定位是根据数据在数据集中的位置得到的。 – 栅格数据结构结构容易实现，算法简单，且易于扩 充、修改，也很直观，特别是易于同遥感影像的结
矢量（Vector）数据是面向地物的结构，即对 于每一个具体的目标都直接赋有位置和属性信息以 及目标之间的拓扑关系说明。 栅格（Raster）数据结构是面向位置的结构， 平面空间上的任何一点都直接联系到某一个或某一 类地物。但对于某一个具体的目标又没有直接聚集 所有信息，只能通过遍历栅格矩阵逐一寻找，它也 不能完整地建立地物之间的拓扑关系。
地理信息系统原理-空间数据模型与数据结构
面对象 Class
属性
属性
体 3-Complex
面 2-Complex
线对象 Class
属性
线 1-Complex
点对象 Class
属性
点 0-Complex
三角形 2-simplex
线段 1-simplex
节点 0-simplex
33
空间地物
复杂地物
13 类空间对象
复杂
柱状地物
体状地物
数字立体模型
部分
节点 0-simplex
X,Y,Z
31
三维对象的拓扑数据模型
体状对象
面状对象
线状对象
点状对象
1 BodyID
1 SurfaceID
1
LineID
1 PointID
N
体1
N
4
5
面
1
6
N
3 4
边
1
1
2 结点
ElementID
FaceID
EdgeID
NodeID
X
Y
Z
32
三维复杂实体的逻辑模型
体对象 Class
• 模型：
• 时间作为属性（time stamp）
• 序列快照模型( Sequent Snap shots) • 基态修正模型(Base State with Amendments) • 时空复合模型( Space - time Composite) • 时空立方体模型( Space - time Cube)
表示形成三维空间目标表示,其优点是便于显示和数据更新, 不足之 处是空间分析难以进行。 （2）体模型(Volume model)
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。
点是零维的。
从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。
这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。
线数据是一维的。
某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。
其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。
面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。
国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。
真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。
一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。
在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。
在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。
例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。
7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。
1）空间数据处理。
空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。
就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。
2）空间数据分析。
空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。
在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。
空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。
3）空间统计分析。
使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。
与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。
4）空间模型。
空间模型涉及到模型构建和空间预测。
第3讲-空间数据模型--概念222
1、空间认知和空间抽象
对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、 能反映现实世界真实状况数据集，是地理信息系统重要任务之一，也是
GIS的理论基础。
尺度世界 （度量语言） 地理空间世界 （GIS语言） 项目世界 （Project） 地理点列世界 （Coordinate）
地理几何特征世界 （Geometry） 地理要素 集合世界 地理要素世界
空间参照系统 的概念被引入
项目世界 反映了一个制图员、一个地籍管理人员和一个道路管理人员视角的项目世界。
正是项目世界语言的多样性导致了GIS信息交换的难题。
点集世界
几何世界
要素世界
GIS空间抽象举例
观察和认知
空间事物或现象
现实世界
选择、综合、简化和抽象
概念世界
概念模型 Conceptial Model
拓扑属性 一个点在一个弧段的端点 一个弧段是一个简单弧段（弧段自身不相交） 一个点在一个区域的边界上 一个点在一个区域的内部 一个点在一个区域的外部 一个点在一个环的内部 一个面是一个简单面（面上没有“岛”） 一个面的连续性（给定面上任意两点，从一点可以完全在面的内 部沿任意路径走向另一点） 两点之间的距离 一个点指向另一个点的方向 弧段的长度 一个区域的周长 一个区域的面积
基准方向
基准方向 点－线顺序关系
基准方向
点－点顺序关系
点－面顺序关系
基准方向 基准方向 线－线顺序关系 线－面顺序关系 基准方向 面－面顺序关系
不同类型实体间的顺序关系
度量空间关系
度量空间关系主要指空间实体间的距离关系； 按照拓扑空间关系中建立点－点、点－线、点－面、线－线、线－ 面 和面－面等不同组合来考察不同类型空间实体间的度量关系； 距离的度量可以是定量的，如按欧几里德距离计算得出A实体距离B实 体500m，也可以应用与距离概念相关的概念如远近等进行定性地描 述； 与顺序空间关系类似，距离值随投影和几何变换而变化。建立点－点 的度量关系容易、点－线和点－面的度量关系较难，而线－线、线 －面和面－面的度量关系更为困难，涉及大量的判断和计算； 在GIS中，一般也不明确描述度量空间关系；
空间数据挖掘算法及预测模型
空间数据挖掘算法及预测模型一、引言空间数据挖掘算法及预测模型是地理信息系统（GIS）领域的重要研究方向。
随着遥感技术的发展和传感器网络的普及，获取了大量的空间数据，如地理位置信息、气象数据、人口统计数据等。
这些数据在城市规划、环境监测、交通管理等方面起着重要的作用。
本文将介绍空间数据挖掘算法及预测模型的基本概念、常见方法和应用案例。
二、空间数据挖掘算法1. 空间数据挖掘概述空间数据挖掘是从空间数据库中发现特定模式和关系的过程。
它可以帮助我们理解地理空间中的变化和关联性。
空间数据挖掘算法可以分为聚类、分类、关联规则挖掘等多个方面。
2. 空间数据聚类算法空间数据聚类是将相似的空间对象归类到同一组或簇中的过程。
常见的聚类算法有基于密度的聚类算法（如DBSCAN）、基于网格的聚类算法（如STING）、基于层次的聚类算法等。
这些算法可以帮助快速识别出地理空间中的热点区域、异常值等。
3. 空间数据分类算法空间数据分类是根据不同的属性和特征将地理空间对象进行分类的过程。
常用的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
通过使用这些算法，可以对地理空间对象进行自动分类和识别，如土地利用类型、植被覆盖类型等。
4. 空间数据关联规则挖掘算法空间数据关联规则挖掘是在地理空间中发现不同空间对象之间的相关性和关联关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
这些算法可以帮助我们发现地理空间中的相关性模式，如犯罪与社会经济因素之间的关系。
三、空间数据预测模型1. 空间数据模型概述空间数据模型是对地理空间对象进行描述和建模的一种方法。
常见的空间数据模型有基于图的数据模型、基于栅格的数据模型、基于矢量的数据模型等。
这些模型可以帮助我们对地理空间中的实体和属性进行建模和分析。
2. 空间数据预测模型空间数据预测模型是基于历史数据和现有数据对未来空间情况进行预测的一种方法。
常见的空间数据预测模型有回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
第3章 空间数据模型
＊通过描述小面块的几何形态、相邻关系及面块内属性 特征的变化来建立空间数据的逻辑模型；
＊小面块之间不重叠且能完整铺满整个地理空间； ＊根据面块的形状，镶嵌数据模型可分为 规则镶嵌数据模型 不规则镶嵌数据模型
规则镶嵌数据模型
不规则镶嵌数据模型
TIN和Voronoi多边形数据模型
Voronoi 图又称为Dirichlet ( tessellation) ,其概念由 Dirichlet 于1850 年首先提出; 1907 后俄国数学家 Voronoi 对此作了进一步阐述,并提出高次方程化简; 1911 年荷兰气候学Thiessen为提高大面积气象预报 的准确度,应用Voronoi 图对气象观测站进行了有效 区域划分。因此在二维空间中,Voronoi 图也称为泰 森多边形。
2 作为两个面域之间的一个边界。
3 作为一个面域特征，精确表达河流的堤岸、辫 状河道以及河流上的运河。
4 作为一条曲线以构成表面模型上的沟槽。根据 地表上河流的路径，可以算出其横截面、落差度、 排水流域以及在预测降雨下的洪水爆发可能性。
针对真实的世界，每一个人都在创建他 自己的主观模型。GIS的观点是为真实世 界建立一个通用的模型。
泰森（Thiessen)多边形的特点： 1 组成多边形的边总是与两相邻样点的连线垂直； 2 多边形内的任意位置总是离该多边形内样点的距 离最近，离相邻多边形内样点距离远； 3 每个多边形内包含且仅包含一个样点。
（五）面向对象数据模型
为了有效地描述复杂的事物或现象，需要 在更高层次上综合利用和管理多种数据结构 和数据模型，并用面向对象的方法进行统一 的抽象。
空间逻辑数据模型作为概念模型向 物理模型转换的桥梁，是根据概念模型 确定的空间信息内容，以计算机能理解 和处理的形式，具体地表达空间实体及 其关系。