空间信息数据库第2章

第二章空间数据基础

第二章空间数据基础数据是空间信息系统的最基础的组成部分，空间数据是GIS的操作对象，是现实世界经过模型抽象的实质性内容。一个空间信息系统必须建立在准确合理的地理数据基础上。第二章空间数据基础2.1

空间坐标系统 2.2

空间实体 2.3

空间数据的基本特征 2.4

空间数据结构 2.5

矢量数据结构 2.6

栅格数据结构 2.7

栅格和矢量数据结构的比较 2.8

矢量数据结构与栅格数据结构的相互转换 2.9

空间数据的分层 2.10

空间数据元数据根据大地测量学的研究成果，地球表面几何模型可以分为4类：地球的自然表面相对抽象的面，即大地水准面以大地水准面为基准建立起来的地球椭球体模型数学模型2.1空间坐标系统

建立地理空间坐标系，确定地面点的位置，用地理坐标（经度、纬度）来表示子午面：所有含地轴的平面子午线：子午面与地球椭球体的交线地理极：南极、北极本初子午面：通过英国格林尼治天文台与地球自转轴构成的平面2.1.1地理空间坐标系的建立2.1.1地理空间坐标系的建立通过地球表面A点作椭球面的垂线，称之为过A点的法线法线与赤道面的交角，叫做A点的纬度ψ过A点的子午面与通过英国格林尼治天文台的子午面（本初子午面）所夹的二面角，叫做A点的经度λ2.1.2地图投影RepresentativeFractionGlobedistance

EarthdistanceScaleProjection(e.g.1:24,000)(e.g.0.9996)ScaleFractionMapdistance

Globedistance坐标参考系统平面系统直接建立在球体上的地理坐标，用经度和纬度表达地理对象位置建立在平面上的直角坐标系统，用（x，y）表达地理对象位置投影2.1.2地图投影2.1.2地图投影为什么要进行投影？将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影地理坐标为球面坐标，不方便进行距离、方位、面积等参数的量算地球椭球体为不可展曲面地图为平面，符合视觉心理，并易于进行距离、方位、面积等量算和各种空间分析2.1.2地图投影2.1.2地图投影投影实质：建立地球椭球面上经纬线网和平面上相应经纬线网的数学基础，也就是建立地球椭球面上的点的地理坐标（λ，φ）与平面上对应点的平面坐标（x，y）之间的函数关系：当给定不同的具体条件时，将得到不同类型的投影方式。

地理和投影坐标(f,l)(x,y)地图投影2.1.2地图投影2.1.2地图投影投影变形将不可展的地球椭球面展开成平面，并且不能有断裂，则图形必将在某些地方被拉伸，某些地方被压缩，故投影变形是不可避免的。长度变形面积变形角度变形2.1.3投影的分类按照投影面的不同分类：平面投影：又称方位投影，投影面为平面圆锥投影：投影面为圆锥面圆柱投影：投影面为圆柱按照投影面位置的不同分类：正轴投影：投影面中心轴与地轴相互重合斜轴投影：投影面中心轴与地轴斜向相交横轴投影：投影面中心轴与地轴相互垂直相切投影：投影面与椭球体相切相隔投影：投影面与椭球体相割2.1.3投影的分类几何投影的构成2.1.4投影变形等角投影：又称正形投影，投影面上任意两方向的夹角与地面上对应的角度相等等（面）积投影：投影完成后地图上任何图形面积经主比例尺放大以后与实地上相应图形面积保持大小不变任意投影：投影后的长度、角度、面积可能都变形等距投影：是一种任意投影，沿某一特定方向的距离，投影之后保持不变

按照地图投影后的变形方式，投影有如下分类：墨卡托投影：正轴等角圆柱投影高斯-克吕格投影：等角横切椭圆柱投影通用横轴墨卡托投影：横轴等角椭圆柱投影兰勃特投影：等角圆锥投影方位投影：2.1.5常用地图投影正轴方位投影正轴等角方位投影正轴等距方位投影横轴与斜轴方位投影横轴或斜轴等积方位投影横轴或斜轴等距方位投影2.1.6地图投影的选择依据制图区域的地理位置、形状和范围制图比例尺地图的内容中国各种地图投影地图投影：GIS中地图投影GIS以地图方式显示地理信息，而地图是平面，地理信息则在地球椭球上，因此地图投影在GIS中不可缺少。GIS数据库中地理数据以地理坐标存储时，则以地图为数据源的空间数据必须通过投影变换转换成地理坐标；而输出或显示时，则要将地理坐标表示的空间数据通过投影变换变换成指定投影的平面坐标。GIS中，地理数据的显示可根据用户的需要而指定投影方式，但当所显示的地图与国家基本地图系列的比例尺一致时，一般采用国家基本系列地图所用的投影。2.2空间实体空间实体是空间信息系统中不可再分的最小单元，包括位置和属性两部分空间对象一般按地形维数进行归类划分点：零维线：一维面：二维体：三维时间：通常以第四维表达，但目前GIS很难处理时间属性空间对象的维数与比例尺是相关的2.2空间实体2.2.1点实体 点实体表示一个抽象的点，有位置，无宽度和长度，0维指那些占面积较小，不能按比例尺表示，又要定位的事物对点实体的质量和数量特征，用点状符号表示。通常以点状符号的形状和颜色表示质量特征，以符号的尺寸表示数量特征，将点状符号定位于事物所在的相应位置上美国佛罗里达洲地震监测站2002年9月该洲可能的500个地震位置2.2.1点实体 线实体有长度，但无宽度和高度，1维对于地面上呈线状或带状的事物如交通线、河流、境界线、构造线等，在地图上均用线状符号来表示对于线状和面状实体的区分，也和地图的比例尺有很大的关系，例如河流，在小比例尺的地图上表示成线状地物，在大比例尺的地图上表示成面状地物通常用线状符号的形状和颜色表示质量的差别，用线状符号的尺寸变化（线宽的变化）表示数量特征2.2.2线实体 香港城市道路网分布2.2.2线实体 面实体是具有长和宽的目标，用来表示自然或人工的封闭多边形，分为连续面和不连续面，2维实体不连续变化曲面：如土壤、森林、草原、土地利用等连续变化曲面：如地形起伏用面状符号表示表示不连续分布或连续分布的面状事物的分布范围和质量特征，符号的轮廓线表示其分布位置和范围，轮廓线内的颜色、网纹或说明符号表示其质量特征2.2.3面实体 中国土地利用分布图（不连续面）2.2.3面实体 连续变化曲面：如地形起伏，整个曲面在空间上曲率变化连续不连续变化曲面：如土壤、森林、草原、土地利用等，属性变化发生在边界上，面的内部是同质的2.2.3面实体 2.2.4体实体 有长、宽、高的目标通常用来表示人工或自然的三维目标，如建筑、矿体等三维目标校园建筑空间实体包含语义信息、度量信息和关系结构信息3种信息语义信息：表明实体的类型度量信息：描述实体的形状和位置关系结构信息：描述一个实体与其他实体的联系空间实体的编码是语义信息的数据化，是建立在地理特征的分类及其等级组织基础之上的空间信息数据编码，用于表明实体元素在数据分级中的隶属关系和属性性质2.2.5空间实体的编码 主码：表示实体元素的类别编码识别码：用于唯一地标识具体的实体元素子码描述码：对实体元素进一步性质描述子码：对实体元素的标识和描述2.2.5空间实体的编码 1.编码原则编码的系统性和科学性编码的一致性编码的标准化和通用性编码的简洁性编码的可扩展性2.2.5空间实体的编码 2.编码内容登记部分标识属性数据的序号，用简单的连续编号，也可划分不同层次进行顺序编码分类部分标识属性的地理特征，可采用多位代码反映多种特征控制部分通过一定的查错算法，检查在编码、录入和传输中的错误，在属性数据量较大情况下具有重要意义2.2.5空间实体的编码 3.编码方法列出全部制图对象清单制定对象分类、分级原则和指标，将制图对象进行分类、分级拟定分类代码系统设定代码及其格式，设定代码使用的字符和数字、码位长度、码位分配等建立代码和编码对象的对照表，这是编码最终成果档案，是数据输入计算机进行编码的依据2.2.5空间实体的编码 空间对象的层次分类编码按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序有明确的分类对象类别和严格的隶属关系高压711电线架715管线:7地下电力线与电缆72电力线71地下检修井74管线73低压712电杆713电塔714不依比例7142依比例7141空间对象的多源分类编码按空间对象不同特性进行分类并进编码代码之间没有隶属关系，反映对象特性具有较大的信息量，有利于空间分析河流特性分类与编码通航情况通航：1不通航：2常年河：1时令河：2消失河：3<1km：1

<2km：2

<5km：3

<10km：4

>10km：5流水季节河流宽度河流长度河流深度5~10m：110~20m：220~30m：330~60m：460~120m：5120~300m：6300~500m：7>500m：8<1m：11~2m：22~5m：35~20m：420~50m：5>50m：62.3

空间数据的基本特征空间特征数据：表示空间实体的位置或现在所处的地理位置以及拓扑关系和几何特征属性特征数据：专题属性是非定位数据，专题属性是指实体所具有的各种性质时间特征数据：指现象或物体随时间的变化，其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的、超长期的2.3

空间数据的基本特征三个侧面空间特征是GIS区别于其它的软件的根本特征是由于地物或现象的空间分布所带来通常是通过特定空间参照系下的坐标直接表达基于坐标的派生数据定量的度量信息：面积、周长、质心、距离等定性的空间关系：拓扑关系、方位关系专题属性特征地物所固有的，是由于地物空间分布所带来的特征如某地的年降雨量、土地酸缄类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。这类特征在其它类型的信息系统中均可存储和处理专题属性特征通常以数字、符号、文本和图像等形式来表示时间特征空间数据涉及时间特征的几个方面地物的生命周期（产生、消亡）地物的移动（移动点）属性的时效性相关的问题时间关系时空关系时态GIS数据模型是其关键（时空立方体模型等）地理空间中的空间数据可以被分为10种分类或分级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音频数据视频数据图像数据2.3.1空间数据的类型和表示方法拓扑属性和非拓扑属性假设，一块高质量的橡皮，它的表面为欧氏平面，表面有由节点、弧段、多边形组成的任意图形。如果只对橡皮进行拉伸、压缩，而不进行扭转和折叠，在橡皮形状变化的过程中，图形的一些属性将继续存在，而一些属性则将发生变化例如，如果多边形中有一点A，那么，A和多边形边界间的空间位置关系不会改变，但是，多边形的面积会发生改变。这时，多边形内的点具有拓扑属性，而面积不具有拓扑属性，拉伸和压缩这样的变换成为拓扑变换2.3.2空间数据的拓扑关系及其表示空间数据的拓扑关系结点、弧段、多边形间的拓扑关系主要有如下3种：拓扑邻接：指存在于空间图形的同类图形实体之间的拓扑关系，如结点间的邻接关系和多边形间的邻接关系拓扑关联：指存在于空间图形实体中的不同类图形实体之间的拓扑关系，如弧段在结点处的联结关系和多边形与弧段的关联关系拓扑包含：指不同级别或不同层次的多边形图形实体之间的拓扑关系2.3.2空间数据的拓扑关系及其表示2.3.3空间关系1.空间关系的描述空间关系是指地理空间实体对象之间的空间相互作用关系绝对关系：如坐标、角度、方位、距离等；拓扑空间关系：描述空间对象的相邻、包含等相对关系度量空间关系：描述空间对象之间的距离等地图、遥感影象上的空间关系是通过图形识别的，在GIS中的空间关系则必须显式的进行定义和表达空间关系的描述多种多样，目前尚未有具体的标准和固定的格式，但基本原理一致，不同的GIS可能采用不同方法进行描述顺序空间关系：描述空间对象在空间上的排列次序欧氏空间设R表示实数域，V是R上向量的非空集合，如果在V上定义了满足如下条件并称为内积的一个二元函数<x,y>，则称V为R的欧氏空间非负性：<x,x>≥0,<x,x>=0↔x=0,x∈V对称性<x,y>=<y,x>线性性：<αx+βy,z>=α<x,z>+β<y,z>,α,β∈R;x,y,z∈V直线R，平面R^2和空间R^3通过适当的定义内积都是欧氏空间在欧氏空间的环境中定义所有空间对象相互间关系可以分为基于集合、拓扑、方位和度量关系2.3.3空间关系基于集合的关系基于集合的空间对象关系主要有元素与集合的属于及不属于的关系，集合与集合的包含、相交、并等关系用集合的关系理论适合讨论空间对象间的层次关系，如城市包含公园，公园包含树林等2.3.3空间关系基于拓扑的关系拓扑元素包括：点：孤立点、线的端点、面的首尾点、链的连接点线：两结点之间的有序弧段，包括链、弧段和线段面：若干弧段组成的多边形基本拓扑关系包括：关联：不同拓扑元素之间的关系邻接：相同拓扑元素之间的关系包含：面与其他元素之间的关系层次：相同拓扑元素之间的层次关系拓扑元素量之间的关系：欧拉公式

2.3.3空间关系起点终点中间点弧段1弧段3弧段2弧段4点:面:弧:拓扑关系邻接相交重合相离包含点—点点—线点—面线—面面—面线—线点、线、面之间的拓扑关系基于方位的关系绝对方位：是在全球定位系统背景下定义的方位，如东、西、南、北等相对方位：是根据与给定目标的方向来定义的方位，如左右、前后等实际应用中，建立和判别三维欧氏空间中的顺序空间关系比二维欧氏空间中更具有现实意义。三维欧氏空间中顺序空间关系的建立将为空间实体的三维可视化和虚拟环境的建立奠定必要的技术基础2.3.3空间关系基于度量的关系设有一个集合E，如果在E上定义了一个二元函数d(x,y)，x，y∈E，满足如下条件，则称V是一个度量空间，d(x,y)称为V上的度量函数非负性：d(x,y)≥0对称性：d(x,y)=d(y,x)三角不等性：d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y)度量空间关系描述空间实体的距离或远近等关系2.3.3空间关系2.空间数据操作的谓词描述(1)基本符号先定义空间数据操作中的一些记号SDT空间数据类型；ZS大小为零空间数据类型，例如点；NZS大小非零的空间数据类型，例如线、区域等；ADT原子空间数据类型例如点、线、区域；CDT集合型空间数据类型，例如网络、划分等；PT点；LN线；RG区域；PTN划分；NTW网络2.3.3空间关系(2)基于拓扑的描述两个同类型空间数据是否相等（=或≠）；PT×PT→Bool；LN×LN→Bool；RG×RG→Bool空间数据SDT是否在区域RG中（INSERT）：SDT×RG→Bool两个大小非零的空间数据是否相交（INTERSECTS）：NZS×NSZ→Bool两个区域是否邻接（IS－NEIGHBOR—OF）：RG×RG→Bool2.3.3空间关系(3)基于集合运算的描述相交（INTERSECTION）：两条线相交为点的集合，LN×LN→２PT；线与区域相交为线的集合，LN×RG→２LN；区域与区域相交为区域的集合，RG×RG→２RG重叠（OVERLAP）：PTN×PTN→２FG中心点（CENTER）：NZS→PT2.3.3空间关系(4)基于度量的描述两点间距离（DIST）：PT×PT→NUMDIST两空间图形间的最大、最小距离（MAXDIST，MINDIST）：SDT×SDT→NUMMAXDIST或MINDIST多点的直径（DIAMETER）：PT→NUM

DIAMETER线的长度（LENGTH）：LN→NUMLENGTH区域的周长（PERIMETER）或面积（AREA）：RG→NUMPERIMETER或AREA2.3.3空间关系3.空间关系的集合描述与判断在空间数据库中把空间对象用点、矩形等简单、规则的图形表示，只讨论这些规则几何图形的空间关系，并把规则的几何图形看做空间中标准的“点集合”，用这些标准集合间关系的描述表示空间数据操作的集合2.3.3空间关系(1)一维空间中两个线段的关系一维空间中两个线段的7种可能的关系，分别用记号“=、[、%、]、/、|、<”表示如图所示，其中，（1）~（5）是相交关系，（6）（7）是非相交关系。2.3.3空间关系(2)二维空间中边平行于坐标轴矩形间的关系设A、B为这种矩形，其左下角坐标和右上角坐标分别为{（x1A，y1A），（x2A，y2A）}和{（x1B，y1B），（x2B，y2B）}。如果A和B在x轴和y轴上的投影分别相交，则A、B相交。因此，A，B相交的条件可以表示为[max{x1A，x1B}<min{x2A，x2B}]和[max{y1A，y1B}<min{y2A，y2B}]2.3.3空间关系（A）高度空间负向相关；（B）无规律分布；（C）空间独立；（D）空间聚类现象；（E）高度正向相关2.4空间数据结构空间数据结构是对空间数据进行合理的组织用于计算机的处理。空间数据结构指适用于计算机存储、管理、处理的几何数据的逻辑结构，是几何数据以什么形式在计算机中存储和处理空间数据结构分为矢量数据结构栅格数据结构2.4空间数据结构1.矢量数据结构矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系表达空间对象的几何位置，通过记录实体坐标及其关系，尽可能精确地表现点、线、多边形等地理实体，坐标空间设为连续，允许任意位置、长度和面机的精确定义2.4空间数据结构2.栅格数据结构栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元（网格单元）阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织矢量结构和栅格结构

显式描述显式表示：就是栅格中的一系列像元(点)，为使计算机认识这些像元描述的是某一物体而不是其它物体则得到椅子的简单数据结构为：椅子的属性——符号／颜色——像元x注：“c”不一定用c的形式，而可以用颜色、符号、数字、灰度值来显示。隐式表示隐式表示：由一系列定义了始点和终点的线及某种连接关系来描述，线的始点和终点坐标定义为一条表示椅子形式的矢量，线之间的指示字，告诉计算机怎样把这些矢量连接在一起形成椅子，隐式表示的数据为：

椅子的属性——一系列矢量——连接关系

2.5矢量数据结构矢量数据结构是通过记录坐标的方式，尽可能地将点、线、面地理实体表现得精确无误。其坐标空间假定为连续空间，不必象栅格数据结构那样进行量化处理。因此矢量数据能更精确地定义位置、长度和大小2.5.1矢量数据结构编码的基本内容矢量数据的基本内容包括对基本空间数据实体的矢量表达，即简单的实体结构I．矢量数据结构基本概念几何体的类型I．矢量数据结构基本概念矢量数据的类型Buildings.PolygonStreams,LineWells,PointRoads,LineZoning, PolygonMAPSHEETS矢量数据结构编码的基本内容标识码属性码空间对象编码唯一连接空间和属性数据数据库独立编码点:(x,y)线:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)面:(x1,y1

),(x2,y2

),…,(x1,y1

)点位字典点:点号文件线:点号串面:点号串点号XY1112223344………n5566存储方法点实体点实体：点是空间上不能再分的地理实体，可以是具体的或抽象的，如地物点、文本位置点或线段网络的结点等，由一对x、y坐标表示。对于点实体，矢量结构中只记录其在特定坐标系下的坐标和属性代码点实体

对于线实体，在数字化时即进行量化，就是用一系列足够短的直线首尾相接表示一条曲线，当曲线被分割成多而短的线段后，这些小线段可以近似地看成直线段，而这条曲线也可以足够精确地由这些小直线段序列表示，矢量结构中只记录这些小线段的端点坐标，将曲线表示为一个坐标序列，坐标之间认为是以直线段相连，在一定精度范围内可以逼真地表示各种形状的线状地物线实体线实体唯一标识码是系统排列序号；线标识码可以标识线的类型；起始点和终止点号可直接用坐标表示；显示信息是显示时的文本或符号等；与线相联系的非几何属性可以直接存储于线文件中，也可单独存储，而由标识码联接查找。面实体多边形矢量编码不但要表示位置和属性，更为重要的是要能表达区域的拓扑性质，如形状、邻域和层次等，以便使这些基本的空间单元可以作为专题图资料进行显示和操作，由于要表达的信息十分丰富，基于多边形的运算多而复杂，因此多边形矢量编码比点和线实体的矢量编码要复杂得多，也更为重要。多边形数据结构编码要对多边形网做如下规定：组成地图的每个多边形应有唯一的形状、周长和面积编码应能够记录每个多边形的邻域关系多边形可以嵌套，即上一级的多边形内嵌套小的多边形（次一级）2.5.2矢量数据的拓扑数据结构拓扑元素矢量数据可抽象为点（结点）、线（链、弧段、边）、面（多边形）三种要素，称为拓扑元素点：可以是孤立的点、线的端点、面的首尾点、链的连接点等线：是两结点间的有序弧段面：是若干条链构成的闭合多边形最基本的拓扑关系是关联和邻接关联：是不同拓扑元素之间的关系，如结点与线（或链）、线（或链）与多边形等邻接：是相同拓扑元素之间的关系，如结点与结点，线（或链）与线（或链），面与面等2.5.2矢量数据的拓扑数据结构拓扑关系的表示用4个关系表格来描述各个实体之间的空间拓扑关系，每个关系表有2个或3个属性面链关系表：面+构成面的链链结点关系表：链+链两端点的结点结点链关系表：结点+通过该结点的链链面关系表：链+左面+右面2.5.2矢量数据的拓扑数据结构拓扑关系的表示多边形文件由多边形记录组成，包括多边形标识码、组成该多边形的弧段标识码以及相关属性等，拓扑关系有如下：拓扑关联性：表示空间图形中不同类元素之间的拓扑关系拓扑邻接性：表示图形中同类元素之间的拓扑关系拓扑包含性：表示空间图形中，面状实体所包含的其他面状实体或线状、点状实体的关系，分为简单包含、多层包含和等价包含2.5.2矢量数据的拓扑数据结构按照其功能和方法对矢量数据结构的进行编码有4种方式：实体式索引式双重独立式链状双重独立式2.5.3矢量数据结构编码的方法实体式空间实体编码方法：点实体：用坐标表示线实体：用坐标序列表示

坐标序列法多边形树状索引编码法拓扑结构编码法(X,Y)(X2,Y2)(X3,Y3)(X4,Y4)(X5,Y5)LinePoint(X5,Y5)(X,Y)(X2,Y2)(X4,Y4)(X3,Y3)Polygon(X,Y)实体式多边形

数据项

A

(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),(x6,y6),(x7,y7),(x8,y8),(x9,y9),(x1,y1) B

(x1,y1),(x9,y9),(x8,y8),(x17,y17),(x16,y16),(x15,y15),(x14,y14),(x13,y13),(x12,y12),

(x11,y11),(x10,y10),(x1,y1) C

(x24,y24),(x25,y25),(x26,y26),(x27,y27),(x28,y28),(x29,y29),(x30,y30),(x31,y31),(x24,y24)D

(x19,y19),(x20,y20),(x21,y21),(x22,y22),(x23,y23),(x15,y15),(x16,y16),(x19,y19) E

(x5,y5),(x18,y18),(x19,y19),(x16,y16),(x17,y17),(x8,y8),(x7,y7),(x6,y6),(x5,y5)实体式数据结构是以多边形为单元进行组织，对每个多边形给出构成边界的各个线段，这样边界坐标数据和多边形单元实体一一对应索引式索引式数据结构采用树状索引以减少数据冗余间接增加邻域信息，对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储，点索引与边界线号相联系，线索引与过多边形相联系，形成树状索引结构例：索引式线与多边形之间的树状索引

点与多边形之间的树状索引

双重独立式

线号左多边形右多边形起点终点aOA18bOA21cOB32dOB43eOB54fOC65gOC76hOC87iCA89jCB95kCD1210lCD1112mCD1011nBA92这种数据结构除了通过线文件生成面文件外，还需要点文件链状双重独立式链状双重独立式数据结构是DIME数据结构的一种改进，在DIME中，一条边只能用直线两端点的序号及相邻的面域来表示，而在链状数据结构中，将若干直线段合为一个弧段（或链段），每个弧段可以有许多中间点。在链状双重独立数据结构中，主要有四个文件：多边形文件、弧段文件、弧段坐标文件、结点文件。弧段文件弧段号 起始点 终结点 左多边形 右多边形 a 5 1 O Ab 8 5 E Ac 16 8 E Bd 19 5 O Ee 15 19 O Df 15 16 D Bg 1 15 O Bh 8 1 A Bi 16 19 D Ej 31 31 B C 弧段坐标文件弧段号 点号 a 5,4,3,2,1 b 8,7,6,5 c 16,17,8 d 19,18,5 e 15,23,22,21,20,19 f 15,16, g 1,10,11,12,13,14,15 h 8,9,1 i 16,19 j 31,30,29,28,27,26,25,24,31 链状双重独立式多边形文件多边形号弧段号周长面积中心点坐标 A h,b,a B g,f,c,h,-j C j D e,i,f E e,i,d,b

矢量数据结构的属性数据表达属性特征类型类别特征：是什么说明信息：同类目标的不同特征属性特征表达类别特征：类型编码说明信息：属性数据结构和表格属性表的内容取决于用户图形数据和属性数据的连接通过目标识别符或内部记录号实现。矢量数据结构的属性数据表达点状对象目标标识目标标识地物编码坐标关联的线目标精度控制点等级测量单位测量年限线状对象目标标识目标标识地物编码坐标串起点、终点、左面、右面路面材料等级修建时间宽度管养单位…………面状对象目标标识目标标识地物编码边界目标号建筑日期所有者建筑面积建筑单位结构……空间对象地物编码地物名称制图颜色几何类型制图符号编码属性表明地物类型特征与制图属性矢量数据结构的特点用离散的点描述空间对象与特征，定位明显，属性隐含用拓扑关系描述空间对象之间的关系面向目标操作，精度高，数据冗余度小与遥感等图象数据难以结合输出图形质量号，精度高2.6栅格数据结构栅格数据结构实际就是像元阵列，每个像元由行列确定它的位置。由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在网络文件的存储结构中，且行列坐标可以很容易地转为其它坐标系下的坐标。在网络文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码栅格数据结构就是像元阵列，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间对象的类型、等级等特征每个栅格单元只能存在一个值（a）三角形（b）菱形（c)六边形栅格值是每个像元的值，与栅格表示的空间实体和像元所占的存储相关栅格图是一个黑白图片时，栅格值只取0或1栅格图是一个伪彩色图片时，栅格值用1个字符（8位）表示栅格图是一个真彩色图片时，栅格值用3个字符（24位）表示分辨率是数据的比例尺，即栅格大小与地表相应单元大小之比分辨率越高，数据量就越大，描述的空间实体也越精确2.6栅格数据结构点线面对于栅格数据结构点：为一个像元线：在一定方向上连接成串的相邻像元集合面：聚集在一起的相邻像元集合栅格结构数据的来源目读法手扶跟踪数字化扫描数字化分类影像输入栅格数据结构：坐标系与描述参数Y：列X：行西南角格网坐标（XWS，YWS）格网分辨率栅格数据单元值确定CAB百分比法面积占优重要性中心点法A连续分布地理要素C具有特殊意义的较小地物A分类较细、地物斑块较小AB为了逼近原始数据精度，除了采用这几种取值方法外，还可以采用缩小单个栅格单元的面积，增加栅格单元总数的方法2.6.2栅格数据的存储栅格数据编码方法分为两大类：直接栅格编码压缩编码方法

链码游程长度编码块码四叉树直接编码将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代码5,5A,A,B,B,BA,C,C,C,AD,C,C,A,AD,D,C,A,AD,D,A,A,A链码（ChainCodes）链式编码又称为弗里曼链码（Freeman，1961）或边界链码。该编码方法将数据表示为由某一原点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链基本方向可定义为：东＝0，东南＝1，南＝2，西南＝3，西＝4，西北＝5，北＝6，东北＝7等八个基本方向链码（ChainCodes）例如，确定原点为像元（10，1），则某个多边形边界按顺时针方向的链式编码为：10，1，7，0，1，0，7，1，7，0，0，2，3，2，2，1，0，7，0，0，0，0，2，4，3，4，4，3，4，4，5，4，5，4，5，4，5，4，6，6。其中前两个数字10和1表示起点为第十行第一列，从第三个数字开始每个数字表示单位矢量的方向，八个方向以0—7的整数代表游程长度编码（Run-lengthCode）对于一幅栅格图像，常常有行（或列）方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容其实现方法有两种只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同的代码重复的个数，从而实现数据的压缩。逐个记录各行（或列）代码发生变化的位置和相应代码游程长度编码1row:(2,A),(3,B)2row:(1,A),(3,C),(1,A)3row:(1,D),(2,C),(2,A)4row:(2,D),(2,C),(2,A)5row:(2,D),(3,A)游程长度编码示例按第一种编码方法，此数据游程长度编码：(0，1)，(4，2)，(7,5)；(4，5)，(7，3)；(4，4)，(8，2)，(7，2)；(0，2)，(4，1)，(8，3)，(7，2)；(0，2)，(8，4)，(7，1)，(8，1)；(0，3)，(8，5)；(0，4)，(8，4)；(0，5)，(8，3);用44个整数表达了原始数据中的64个栅格游程长度编码示例(1，0)，(2，4)，(4，0)，(1，4)，(4，0)；(1，4)，(5，8)，(6，0)；(1，7)，(2，4)，(4，8)，(7，0)；(1，7)，(2，4)，(3，8)，(8，0)；(1，7)，(3，8)；(1，7)，(6，8)；(1，7)，(5，8);按第二种编码方法，此数据游程长度编码（沿列方向）：游程长度编码优缺点优点压缩效率较高，且易于进行检索，叠加合并等操作，运算简单，适用于机器存储容量小，数据需大量压缩，而又要避免复杂的编码解码运算增加处理和操作时间的情况缺点对于图斑破碎，属性和边界多变的数据压缩效率较低，甚至压缩后的数据量比原始数据还大块码（BlockCode）块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成。块码编码示例其块码编码为：(1,1,1,0),(1,2,2,4),(1,4,1,7),(1,5,1,7),(1,6,2,7),(1,8,1,7),(2,1,1,4),(2,4,1,4),(2,5,1,4),(2,8,1,7),(3,1,1,4),(3,2,1,4),(3,3,1,4),(3,4,1,4),(3,5,2,8),(3,7,2,7),(4,1,2,0),(4,3,1,4),(4,4,1,8),(5,3,1,8),(5,4,2,8),(5,6,1,8),(5,7,1,7),(5,8,1,8),(6,1,3,0),(6,6,3,8),(7,4,1,0),(7,5,1,8),(8,4,1,0),(8,5,1,0)四叉树编码四叉树结构的基本思想是将一幅栅格地图或图像等分为4部分，逐块检查其网格属性值，如果某个子区的所有网格值相同，这个子区就不再继续分割，否则再分割成4个子区，直到每个子块都只含有相同的属性值或灰度为止树杈结点叶子结点1

2345678

1

2

3

4

5

6

7

8MMRMMMMMMMRRMRMMMRRRRRRMMRRRRRRMMRRRRRRMMRRRRRRMMMRRRRRMMMMRRMMM四叉树编码示例

其中最上面的结点叫根结点，它对应整个图形。此树共有4层结点，每个结点对应一个象限，如第2层4个结点分别对应于整个图形的四个象限，排列次序依次为南西（SW）、南东（SE）、北西（NW）和北东（NE），不能再分的结点称为终止结点（又称叶子结点），可能落在不同的层上，该结点代表的子象限具有单一的代码，所有终止结点所代表的方形区域覆盖了整个图形。从上到下，从左到右为叶子结点编号，共有40个叶子结点，也就是原图被划分为40个大小不等的方形子区（最下面的一排数字表示各子区的代码）

四叉树的树状表示四叉树编码的优缺点优点：四叉树编码具有可变的分辨率，树的深度随数据的破碎程度而变化，并且有区域性质，压缩数据灵活，许多数据和转换运算可以在编码数据上直接实现，大大地提高了运算效率，并支持拓扑“洞”（嵌套多边形）的表达，是优秀的栅格压缩编码之一。缺点：其最大不足是其不稳定性，即同样的原始数据应用不同的算法进行编码可能会得到不同的编码结果。不利于数据分析。栅格数据压缩存储的编码方法AAAAARAAARAAARAARAAAAAAAAAGGAAGGGGGGGAGGGAGGAAAAAARAAAARAAARRAAA143258761234567801234567起点行列号，单位矢量R:(1,5),3,2,2,3,3,2,3链式编码游程长度编码逐行编码数据结构:行号,属性,重复次数1,A,4,R,1,A,4块状编码正方形区域为记录单元数据结构:初始位置,半径,属性(1,1,3,A),(1,5,1,R),(1,6,2,A),…NESWNWSEGGGGAGGAAGAAA四叉树编码栅格数据组织栅格数据组织栅格数据文件像元1X坐标Y坐标层2属性值层1属性值…层n属性值…像元2像元n栅格数据文件层1像元1层2…X,Y,属性值像元2X,Y,属性值……像元nX,Y,属性值层n栅格数据文件层1多边形1层2…属性值像元1坐标…多边形N像元n坐标层n栅格数据结构特点离散的量化栅格值表示空间对象位置隐含,属性明显数据结构简单,易于遥感数据结合,但数据量大几何和属性偏差面向位置的数据结构,难以建立空间对象之间的关系abc345abcac距离:7/4(5)面积:7(6)几何偏差属性偏差如以像元边线计算则为7，以像元为单位则为4。三角形的面积为6个平方单位，而右图中则为7个平方单位，这种误差随像元的增大而增加

2.7两种数据结构的比较与转换矢量数据优点：表示地理数据的精度较高严密的数据结构，数据量小完整的描述空间关系图形输出精确美观图形数据和属性数据的恢复、更新、综合都能实现面向目标，不仅能表达属性，而且能方便的记录每个目标的具体属性信息缺点：数据结构复杂矢量叠置较为复杂数学模拟比较困难技术复杂，特别是软硬件栅格数据优点：数据结构简单空间数据的叠置和组合方便各类空间分析很易于进行数学模拟方便缺点：图形数据量大用大像元减少数据量时，精度和信息量受损地图输出不美观难以建立网络连接关系投影变换比较费时数据结构选择原则要素还是位置？可获取的数据定位要素的必要精度需要什么类型的要素需要什么类型的拓扑关联所需空间分析类型生产地图类型在GIS中栅格数据与矢量数据各具特点与适用性，为了在一个系统中可以兼容这两种数据并便于进一步的分析处理，需要实现两种结构的转换2.8矢量数据结构与栅格数据结构的相互转换2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换点的变换2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换矢量线段的变换2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换多边形数据的转换(边界代数算法、内部点扩散法、射线算法、扫描算法）边界填充算法：假设多边形编号为a，初始化的栅格阵列各栅格值为0，以栅格行列为参考坐标轴，由多边形边界上某点开始顺时针搜索边界线，当边界上行时，位于该边界左侧的具有相同行坐标的所有栅格被减去a；当边界下行时，该边界左边（前进方向看为右侧）所有栅格点加一个值a，便捷搜索完毕则完成多边形的转换2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换边界代数算法2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换内部点扩散法算法：由多边形一个内部点（种子点）开始，向其8个方向的邻点扩散，判断各个新加入点是否在多边形边界上，如果是边界上，则该新加入点不作为种子点，否则把非边界点的邻点作为新的种子点与原有种子点一起进行新的扩散运算，并将该种子点赋予该多边形的编号。重复上述过程直到所有种子点填满该多边形并遇到边界停止为止射线算法：可逐点判断数据栅格点在某多边形之外或在多边形之内，由待判点向图外某点引射线，判断该射线与某多边形所有边界相交的总次数，如相交偶数次，则待判点在该多边形外部，如为奇数次，则待判点在该多边形内部扫描算法：是射线算法的改进，将射线改为沿栅格阵列列或行方向扫描线，判断与射线算法相似2.8.1矢量数据结构向栅格数据结构的转换2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换二值化扫描所得的数据为不同灰度值（0~255）表示的数据。二值化即是在选定一个阈值T之后，将灰度值变为2个灰阶（0和1）1.基于图像数据的矢量化方法2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换1.基于图像数据的矢量化方法二值化2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换细化：消除线划横断面栅格数的差异，使得每条线只保留代表其轴线位置的单个栅格的宽度（剥皮法、骨架化）剥皮法从曲线的边缘开始，每次剥掉等于一个栅格宽的一层，直到最后留下彼此连通的由单个栅格点组成的图形。因为一条线在不同位置可能有不同的宽度，故在剥皮过程中必须注意一个条件，即不允许剥去会导致曲线不连通的栅格2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换骨架化针对各条矢量化的栅格线，求出线上每一栅格的3*3窗口的属性码之后，并赋值于中心窗口；最后每一行中最大栅格属性码所在的位置即为栅格线的骨架1100001110000111000011000111000011004531005763103675202586301476301354200100000100000010000010000010000010002.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换跟踪：将写入数据文件的细化处理后的栅格数据，整理为从结点出发的线段或闭合的线条，并以矢量形式存储于特征栅格点中心的坐标去除多余点及曲线光滑：在保证线段精度的情况下可删除部分数据点拓扑关系的生成：判断弧段与多边形间的空间关系，以形成完整的拓扑结构并建立与属性数据的关系2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换2.基于再生栅格数据的矢量化方法边界线追踪：对每个边界弧段由一个结点向另一个结点搜索，通常对每个已知边界点需沿除进入方向的其他7个方向搜索下一个边界点，直到连成边界弧段拓扑关系生成：对于矢量表示的边界弧段，判断其与原图上各多边形的空间关系，形成完整的拓扑结构，并建立与属性数据的了联系去除多余点及曲线圆滑：由于搜索是逐个栅格进行的，必须去除由此造成的多余点记录以减少冗余2.8.2栅格数据结构向矢量数据结构的转换矢量格式/栅格格式相互转换算法矢量格式向栅格格式的转换内部点扩散算法射线算法和扫描算法边界代数算法复数积分算法栅格格式向矢量格式的转换基于图像数据的矢量化方法基于再生栅格数据的矢量化方法2.9空间数据的分层在栅格数据结构中可按每种属性数据形成一个独立的层，各层叠置在一起则形成三维数据阵列。原则上层的数量是无限制的，主要与具体的应用和有效的存储空间有关。同样层的概念也用于矢量数据结构。与栅格结构不同的是，矢量结构的层是用来区分实体空间的主要类别，目的是为了制图和显示。根据GIS矢量结构的特点及应用，层主要有以下两种类型：与GIS理论和技术有关的层和与制图学有关的层2.9.1空间信息系统中的层这里指Coverage。Coverage是一个GIS专业术语，意指一个覆盖面或一个数据层，用于精确地表达点、线和面状要素的形状和边界。在ARC/INFO中，地理特征是描述Coverage的最基本的数据单位。最常见的地理特征数据类型包括弧段(arc)、节点（node）、标识点(labelpoint)、多边形(polygon)。例如，道路、河流Coverage由线状特征(弧段)构成，地块Coverage由面状(多边形)特征构成。这些特征可以看成是对现实世界地理现象的高度抽象和概括2.9.2与制图学有关的层这里是指Layer。根据制图的需求，把相同或不同的实体类型归为一类，以利于图形的处理和管理。例如，可以把道路、河流、管道归为"线状图形"层，也可以把它们分别归为"道路"层，"河流"层，"管道"层。一般情况下，一个Coverage可以包括多个Layer

2.10空间数据元数据对空间数据的有效生产和利用，要求空间数据的规范化和标准化。应用于地学领域的数据库不但要提供空间和属性数据，还应该包括大量的引导信息以及由纯数据得到的推理、分析和总结等，这些都是由空间数据的元数据系统实现的2.10.1元数据概念与分类“meta”是一希腊语词根，意思是“改变”，“Metadata”一词的原意是关于数据变化的描述。一般都认为元数据就是“关于数据的数据”。元数据并不是一个新的概念。传统的图书馆卡片、出版图书的介绍、磁盘的标签等都是元数据。纸质地图的元数据主要表现为地图类型、地图图例、包括图名、空间参照系统和图廓坐标、地图内容说明、比例尺和精度、编制出版单位和日期或更新日期等。在这种形式下，元数据是可读的，生产者和用户之间容易交流，用户可以很容易地确定地图是否能够满足其应用需要元数据的主要作用可以归纳为如下几个方面：帮助数据产生单位有效管理和维护空间数据，建立数据文档提供有关数据生产单位数据存储、数据分类、数据内容、数据质量、数据交换网络及