GIS空间数据模型

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GIS的空间数据结构

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。

常见的空间数据逻辑模型

常见的空间数据逻辑模型

空间数据逻辑模型是地理信息系统(GIS)中的核心部分,它描述了空间实体及其之间的关系。

选择适当的逻辑模型对于有效地组织、存储、管理和查询空间数据至关重要。

以下是几种常见的空间数据逻辑模型:矢量模型:点、线和多边形:这是最基本的矢量数据模型,其中点代表位置,线由一系列的点组成,而多边形则是由闭合的线形成。

这种模型非常适合表示离散的空间特征,如建筑物、道路和行政区划。

拓扑关系:在更复杂的矢量模型中,除了几何形状外,还会考虑空间对象之间的拓扑关系,如相邻、相交和包含等。

这种拓扑信息可以增强空间分析的能力。

栅格模型:像元/网格:栅格模型将空间划分为规则的网格或像元,每个像元都有一个与之关联的值,如高程、温度或土壤类型。

这种模型特别适合于表示连续的空间现象,如地形、气候和某些类型的遥感数据。

面向对象模型:对象和类:面向对象模型将现实世界中的实体表示为对象,这些对象具有属性(如颜色、形状)和方法(如计算面积、查找相邻对象)。

相关的对象可以被组织成类,从而形成一个分类体系。

继承和封装:通过使用面向对象编程的概念,如继承和封装,这种模型可以更有效地组织和管理复杂的空间数据。

网络模型:节点和边:网络模型主要用于表示和分析由节点(如交叉口、城市)和边(如道路、输电线路)组成的网络结构。

这种模型在交通规划、公共设施布局和物流分析等领域非常有用。

时空模型:时间维度:时空模型在传统的空间数据模型上增加了一个时间维度,用于表示和分析空间现象随时间的变化。

这对于环境监测、城市规划和历史研究等应用非常重要。

三维模型:立体表达:三维模型使用X、Y和Z三个坐标来定义空间对象的位置和形状,从而能够更真实地表示现实世界中的三维结构,如建筑物、地形和地下设施。

混合模型:综合应用:混合模型结合了上述两种或多种模型的优点,以适应特定的应用需求。

例如,一个系统可能同时使用矢量和栅格数据来表示不同类型的空间信息。

随着技术的进步和应用需求的增加,未来可能会出现更多创新的空间数据逻辑模型。

GIS的空间数据结构

GIS的空间数据结构

GIS的空间数据结构在地理信息系统(GIS)中,空间数据结构是用于组织和描述空间信息的数据模型。

它能够将现实世界中的地理现象和空间实体转化为计算机可处理和存储的数据形式。

以下是关于GIS空间数据结构的几个主要组成部分:1、矢量数据结构:矢量数据结构以点、线和多边形来表示空间实体。

每个点由一对坐标(x,y)定义,线由一系列坐标点构成的序列定义,多边形则由一个闭合的坐标序列定义。

矢量数据结构适用于表示连续的空间现象,如地形、河流、土地利用等。

2、栅格数据结构:栅格数据结构将空间划分成均匀的网格,每个网格对应一个像素或地块。

每个网格的值通常代表该区域的一种属性,如海拔、植被类型、人口密度等。

栅格数据结构适用于表示连续的空间现象,特别是那些可以很容易转化为像素值的数据,如卫星图像。

3、不规则三角网(TIN):这是一种用于表示三维表面的数据结构。

它由一系列不重叠的三角形构成,每个三角形表示一个地形表面。

TIN 数据结构适用于表示连续且不规则的空间现象,如地形起伏、土壤类型等。

4、对象-关系型数据结构:这种数据结构将空间实体表示为对象,并将属性、事件和其他空间关系表示为对象的属性。

对象-关系型数据结构适用于表示复杂的空间关系和具有多种属性的空间实体。

在GIS应用中,选择适当的数据结构对于提高数据处理、查询和分析的效率至关重要。

此外,不同的数据结构也具有不同的优缺点,需要根据具体的应用需求和数据特性来选择。

基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析引言随着地理信息系统(GIS)在各个领域的广泛应用,如何有效地存储和管理空间数据成为了一个重要的问题。

ArcSDE(Spatial Data Engine)作为一种先进的空间数据存储和分析技术,为GIS应用提供了强大的支持。

本文将介绍ArcSDE的基本概念、优势及其在GIS空间数据存储分析中的应用。

ArcSDE概述ArcSDE是一种面向对象的地理数据库引擎,它由Esri公司开发,可在多种数据库管理系统(如Oracle、PostgreSQL、MySQL等)上运行。

地理信息系统原理-空间数据模型与数据结构

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

1
6
N
3 4

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)

地理空间的表达数据模型

地理空间的表达数据模型
第 3 章 空间数据模型
10
3.1.3 空间数据
1)空间数据的基本特征
第 3 章 空间数据模型 空间数据的基本特性( Jack Dangermond,1984)
11
3.1.3 空间数据
2)空间数据的类型
(1)几何图形数据 (2)遥感影像
(3)地形数据
(4)属性数据
(5)元数据
第 3 章 空间数据模型
如何表达一个点,有两种方法: 矢量表示法:采用没有大小的点来表达基本点元素; 栅格表示法:采用有固定大小的点(像元)来表达基本点元素。
道 路
湖泊
河 流
居民地
第 3 章 空间数据模型
8
3.1.3 空间数据
GIS空间数据代表着现实世界(Geospace)的空间实体在信息世界中 的映射,它反映的特征包含空间实体向我们传递的基本信息。
香港城市道路网分布
面(polygon)实体
• 具有长和宽的目标
• 通常用来表示自然或人工的封闭多边形 • 一般分为连续面和不连续面
数据描述方式:(x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) (x4,y4)… (x1,y1)
中国土地利用分布图(不连续面)
3.2.2 网络模型
网络(Network)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, 如:道路网、水系网、管网等。 网络由一系列节点(Node)和弧段 (Arc)所组成,在本质上,网络模型 可看作是对象模型的一个特例,由点对 象和线对象之间的拓扑关系构成,它更 侧重于对象间的连通性。 水系网
规则分布的点
不规则分布的点
规则矩形区
不规则多边形区
第 3 章 空间数据模型 不规则三角形区
等值线

地理信息系统中的空间数据分析与建模

地理信息系统中的空间数据分析与建模

地理信息系统中的空间数据分析与建模地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种利用计算机软硬件系统对地理空间数据进行采集、储存、管理、分析和展示的技术。

在当今信息技术快速发展的背景下,GIS在各个领域都得到了广泛的应用。

其中,空间数据分析与建模是GIS的核心功能之一。

空间数据分析是GIS的基础,它利用地理信息系统的技术和工具,对地理空间数据进行处理和分析,揭示地理对象以及地理对象之间的关系和规律。

空间数据分析可以包括多方面的内容,比如地理特征提取、空间模式分析、路径分析等。

通过对空间数据进行分析,可以帮助我们深入了解地理现象的内在规律,从而为决策提供科学依据。

空间数据建模是GIS中的另一个重要环节,它是将现实世界中的地理对象抽象为计算机可识别的模型,以便进行数据管理、分析和可视化等操作。

在地理信息系统中,空间数据建模可以包括三维建模、地图建模、空间关系建模等。

通过空间数据建模,我们可以将复杂的地理现象转化为简洁的模型,使得地理数据的存储和处理更加高效和准确。

在GIS中,空间数据分析与建模的应用广泛涉及到各个领域。

在城市规划中,利用GIS技术可以对城市的用地分布、道路网络、人口密度等进行分析,优化城市规划方案。

在环境保护方面,GIS可以帮助监测和评估环境污染程度,为环境治理和保护提供可靠的数据支持。

在交通管理中,GIS可以进行交通流量分析、路线规划等,优化交通系统的布局和调控。

随着技术的不断进步,GIS的应用正在朝着更加复杂和智能化的方向发展。

例如,结合人工智能技术,可以对大规模的遥感影像数据进行自动分类和分析,实现高精度的土地利用和覆盖监测。

同时,与物联网技术结合,可以将传感器数据与空间数据进行融合,实现对现实世界的实时感知和分析。

然而,空间数据分析与建模中也存在一些挑战和难点。

首先,地理空间数据的处理和分析需要大量的计算资源和存储空间,尤其是针对海量和高分辨率的遥感影像数据,需要建立高效的算法和平台进行处理。

第3章 空间数据模型

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。

空间数据模型与算法

空间数据模型与算法

摘要:对GIS中几种常见的空间数据模型进行了简单总结,分别介绍了二维空间数据模型和三维空间数据模型,并对空间数据模型的分类和组成以及各自的优缺点进行了分析和比较;对空间数据模型算法进行了简单介绍。

并展望了空间数据模型的发展方向。

关键词:GIS;空间数据模型;空间数据模型算法1、研究现状1.1二维空间数据模型目前,在GIS研究领域中,已提出的空间数据模型有栅格模型、矢量模型、栅格-矢量一体化模型和面向对象的模型等。

(1)栅格数据模型栅格数据模型是最简单、最直观的一种空间数据模型,它将地面划分为均匀的网格,每个网格单元由行列号确定它的位置,且具有表示实体属性的类型或值的编码值。

在地理信息系统中,扫描数字化数据、遥感数据和数字地面高程数据(DTM)等都属于栅格数据。

由于栅格结构中的行列阵的形式很容易为计算机存储、操作和显示,给地理空间数据处理带来了极大的方便,受到普遍欢迎。

在栅格结构中,每一地块与一个栅格像元对应。

不难看出,栅格数据是二维表面上地理数据的离散量化值,而每一个像元大小与它所代表的实地地块大小之比就是栅格数据的比例尺。

(2)矢量数据模型矢量模型是用构成现实世界空间目标的边界来表达空间实体,其边界可以划分为点、线、面等几种类型,空间位置用采样点的空间坐标表达,空间实体的集合属性,如线的长度、区域间的距离等,均通过点的空间坐标来计算。

根据空间坐标数据的组织与存储方式的不同,可以划分为拓扑数据模型和非拓扑数据模型。

(3)矢量-栅格一体化数据模型从几何意义上说,空间目标通常有三种表达方式:(1)基本参数表达。

一个集合目标可由一组固定参数表示,如长方形由长和宽两参数描述;(2)元件空间填充表达。

一个几何目标可以认为是由各种不同形状和大小的简单元件组合而成,例如一栋房子可以由一个长方形的方体和四面体的房顶组成。

(3)边界表达.一个目标由几种基本的边界元素即点、线、面组成。

矢量数据结构和栅格数据结构各有优缺点,矢量-栅格一体化数据模型具有矢量和栅格两种结构的优点。

gis数据模型基本概念

gis数据模型基本概念

gis数据模型基本概念Title: Basic Concepts of GIS Data Models正文:地理信息系统(GIS)数据模型是用于表示和组织地理空间数据的框架或结构。

它定量地描述了地理现象和空间关系的属性和特征,并提供了一种方法来存储、查询和分析地理数据。

GIS数据模型主要分为两种类型:矢量数据模型和栅格数据模型。

矢量数据模型使用点、线和多边形等几何形状来表示地理实体,如河流、建筑物和国界线等。

矢量数据模型在表示几何形状的同时,还可以包含属性数据,比如地名、人口数据等。

这种数据模型适合存储有界面积的地理对象。

与矢量数据模型不同,栅格数据模型使用像素网格来表示地理空间数据。

每个像素代表一个特定的地理区域,因此栅格数据模型适用于连续性地理现象的表示,如高程数据和气候模型。

栅格数据模型还可以表示定量数据,如土地利用类型和遥感影像。

另一种常见的GIS数据模型是网络数据模型,它用于表示网络结构和连接性关系。

网络数据模型常用于交通规划、电力网络和供水系统等领域。

通过使用网络数据模型,可以进行路径分析、行进成本计算和设施定位等操作。

GIS数据模型还根据数据的拓扑关系进行分类,有点(点要素之间没有拓扑关系)、线(线要素之间有拓扑关系)和面(面要素之间有拓扑关系)数据模型。

拓扑关系是指要素之间的相对位置和连接性,它可以帮助我们在地理数据中进行一些特定的空间分析,比如缓冲区分析和交集分析。

除了以上提到的数据模型,还有一些辅助的数据模型用于解决特定的空间分析问题,例如TIN (三角网数据模型)和DEM(数字高程模型)等。

GIS数据模型是地理信息系统的重要基础,它们提供了一种结构化和一致的方式来组织和处理地理空间数据。

理解和应用不同类型的数据模型对于有效地使用GIS来进行空间分析和决策支持具有重要意义。

GIS空间分析基础(空间对象-数据模型)

GIS空间分析基础(空间对象-数据模型)

➢ 空间对象间的关系 • 空间相关 在连续型的空间对象中,空间两点属性值的差异与两点距离 之间的关系服从地理学第一定律 • 空间关联 空间上不连续的两类或多类对象的属性之间存在着相互对应 的关系
➢ 空间对象间的关系 • 空间配置关系 某种资源在不同对象或对象不同部分之间的分配关系 • 空间过程关系 空间对象属性的时空耦合特征 • 空间尺度关系 空间对象在不同尺度之间的关系
GIS空间分析的目的:分析空间对象的属性、探求空间对象的时空分布规律、 发生原因及发展规律
➢ 空间对象的类型 按空间维数分类: 零维、一维、二维、三维 按空间对象的连续性分类: 连续型、离散型
➢ 空间对象的表达 • 位置 • 编码 • 类型 • 行为 • 描述属性 • 说明 • 关系
➢ 空间对象间的关系 • 距离关系 • 方位关系 • 拓扑关系 • 空间相关 • 空间关联 • 空间配置关系 • 空间过程关系 • 空间尺度关系
网络边(link)、结点(node)、站点(station)、中心(center)、 转向点(turn)
2、GIS的数据模型 格网模型:一系列规则或者不规则的小单元对空间对象进行表 达的模型
• 格网的表达方式简单,对每个单元用行列号进行访问 • 便于对空间对象进行分割
2、GIS的数据模型 格网模型:一系列规则或者不规则的小单元对空间对象进行表 达的模型
GIS空间分析基础
1、空间对象
➢ 空间对象的属性 ➢ 空间对象的表达 ➢ 空间对象间的关系
➢ 空间对象 • GIS空间分析的客体 • 客观存在的、带有空间信息的实体或者现象 ➢ 空间对象的属性 • 空间要素属性:空间对象的位置、大小、形状、速度、发生时间等 • 非空间要素属性:颜色、质地、密度、硬度等

第三章 GIS空间分析的数据模型

第三章 GIS空间分析的数据模型
(收货方、邮件主人、物资储备站等),
如何寻找到一个最短和最经济的路径,保证访问
到所有站点,同时最快最省地完成一次行程呢?
23
常用的网络模型:

资源分配(Allocate)
反映现实世界网络中资源的供需关系模型。
• “供”代表一定数据的资源或货物,位于“中 心CENTER”设施中。 • “需”指对资源的利用。 分配分析:在空间中的一个或多个点间分配资源。
武汉大学遥感信息工程学院遥感科学与技术本科生教案(2012年)
第三章 GIS空间分析的数据模型
秦昆 qinkun163@
1
空间分析是基于地理对象的位置和形态 特征的空间数据分析技术。
空间分析方法受空间数据表示形式的制 约和影响, 研究空间分析必须考虑空间数据的表示 方法和空间数据模型。
应用专 题图
水污染评 价图
富营养化 图
水质分区 图 透明度矢 量专题图 水污染评 价矢量图
矢量专题 图
传感器名称 叶绿素矢 量专题图 富营养化 矢量图 影像编号 卫星名称 产品等级
包含
获取日期 总悬浮物 矢量专题 图
原始遥感 影像
分辨率 水质分区 矢量图 波段 数据格式 地理投影 地理坐标
遥感数据 的ER图
4
3.2 空间数据模型

空间数据模型:是关于GIS中空间数据组织的概念, 反映现实世界中的空间实体,及其相互之间的联系, 为空间数据组织和空间数据库模式设计提供基本的概 念和方法。
5

GIS数据模型的三个层次: 概念数据模型
逻辑数据模型
物理数据模型
6

GIS空间数据模型的概念模型:
基本任务:确定感兴趣的现象和基本特性,描述实 体间的相互联系织地理时空对象。 每个地理时空对象中封装了对象的时态性、空间 特性、属性特性和相关的行为操作及与其他对象 的关系。 时间、空间及属性在时空对象中具有同等重要的 地位。

地理信息系统中常用的空间数据模型有哪些?

地理信息系统中常用的空间数据模型有哪些?

地理信息系统中常⽤的空间数据模型有哪些?之前在百度知道上看到了这个问题——“地理信息系统中常⽤的空间数据模型有哪些?”今天就针对这个问题做了⼀些整理,看看能不能帮到⼤家。

空间数据模型是指利⽤特定的数据结构来表达空间对象的空间位置、空间关系和属性信息;是对空间对象的数据描述。

空间数据模型是地理信息系统的基础,它不仅决定了系统数据管理的有效性,⽽且是系统灵活性的关键。

⽬前,与GIS设计有关的空间数据模型主要有⽮量模型,栅格模型,数字⾼程模型,⾯向对象模型,⽮量和栅格的混合数据模型等。

前⾯四种模型属于定向性模型,在模型设计时只包括与应⽤⽬标有关的实体及其相互关系,⽽混合模型的设计则包括所有能够指出的实体及其相互关系。

就⽬前的应⽤现状⽽⾔,⽮量模型、栅格模型、数字⾼程模型相当成熟(⽬前成熟的商业化GIS主要采⽤这三类模型),⽽其它模型,特别是混合模型则处于⼤⼒发展之中。

⼀、⽮量模型(vector model)⽮量模型是利⽤边界或表⾯来表达空间⽬标对象的⾯或体要素,通过记录⽬标的边界,同时采⽤标识符(Identifier)表达它的属性来描述空间对象实体。

⽮量模型能够⽅便地进⾏⽐例尺变换、投影变换以及图形的输⼊和输出。

⽮量模型处理的空间图形实体是点(point)、线(line)、⾯(area)。

⽮量模型的基本类型起源于“Spaghetti”模型。

在Spaghetti模型中,点⽤空间坐标对表⽰,线由⼀串坐标对表⽰,⾯是由线形成的闭合多边形。

CAD等绘图系统⼤多采⽤Spaghetti模型。

GIS的⽮量数据模型与Spaghetti模型的主要区别是,前者通过拓扑结构数据来描述空间⽬标之间的空间关系,⽽后者则没有。

在⽮量模型中,拓扑关系是进⾏空间分析的关键。

在GIS的拓扑数据模型中,与点、线、⾯相对应的空间图形实体主要有结点(node)、弧段(arc)、多边形(polygon),多边形的边界被分割成⼀系列的弧和结点,结点、弧、多边形间的空间关系在数据结构或属性表中加以定义。

地理信息系统中的空间数据建模与分析

地理信息系统中的空间数据建模与分析

地理信息系统中的空间数据建模与分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种以地理位置为基础,用于捕捉、存储、处理、分析和显示与地理相关的数据的计算机工具。

在GIS中,空间数据建模与分析是其中重要的环节,它涉及到对现实世界中的地理要素进行建模,并通过特定的空间分析方法来描述和解释这些要素之间的空间关系。

空间数据建模是将现实世界中的地理要素以适合计算机处理的方式进行抽象和表达的过程。

在GIS中使用的主要空间数据模型有两种:矢量模型和栅格模型。

矢量模型采用点、线、面等几何要素来描述地理现象的空间属性。

点状模型用于表示离散的地理要素,如城市的位置;线状模型用于表示线状地理要素,如道路、河流;面状模型用于表示面状地理要素,如湖泊、森林。

矢量模型可以准确地表示地理要素之间的拓扑关系,但对于连续的地理要素,由于数据量庞大,会导致存储和计算的难度增加。

栅格模型将地理空间划分为规则的网格单元,并使用离散的栅格单元来表示地理要素。

栅格模型的优势在于能够更好地处理连续的地理要素,对于大规模区域的数据处理也比较高效。

但同时,栅格模型也会导致空间分辨率的损失,并且不易处理复杂的拓扑关系。

空间数据分析是GIS中的关键环节,它通过一系列的算法和方法对空间数据进行处理和分析,并从中提取有用的地理信息。

常见的空间数据分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、空间推理等。

空间查询是根据一定的空间关系来询问和检索地理要素。

常见的空间查询包括点查询、线查询、面查询以及范围查询等。

通过空间查询,可以快速定位到需要的地理要素,并获取其属性信息。

空间统计是对空间数据进行统计分析和空间模式识别的过程。

它可以帮助我们理解地理要素之间的空间分布规律和相关性。

常用的空间统计方法包括空间自相关、核密度分析、热点分析等。

空间插值是基于已知的离散地理要素数据来推测未知位置的属性值。

在GIS中,空间插值常用于构建等值线图、制作栅格图等,并用于分析地理现象的分布和变化趋势。

地理信息系统数据模型研究

地理信息系统数据模型研究

地理信息系统数据模型研究地理信息系统(GIS)的数据模型是用于描述、表示、分析和存储空间信息的一种结构化和工具。

它可以帮助我们更好地理解和研究地理现象、环境、资源和人口等问题。

本文将探讨地理信息系统数据模型的研究现状和发展趋势。

地理信息系统数据模型可以分为空间数据模型和非空间数据模型两大类。

其中,空间数据模型可以进一步分为基于图形和基于对象的数据模型。

基于图形的空间数据模型是最早的GIS数据模型之一,它以点、线、面等基本图形元素来表示空间实体。

常用的基于图形的数据模型包括矢量数据模型和栅格数据模型。

矢量数据模型是一种面向对象的模型,它通过坐标和属性来描述空间实体,具有精度高、数据量小、表达直观等特点。

矢量数据模型在GIS中广泛应用于空间分析和决策支持等领域。

栅格数据模型是一种基于网格的模型,它通过网格单元的灰度值或二进制值来表示空间实体。

栅格数据模型具有数据结构简单、易于处理等特点,但同时也存在数据量大、精度低等问题。

基于对象的空间数据模型是一种面向对象的模型,它通过对象的概念来表示空间实体,具有表达能力强、灵活性高、易于集成等特点。

基于对象的数据模型在GIS中广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理等领城。

目前,地理信息系统数据模型的研究已经得到了广泛和重视,尤其在数据模型的标准化、空间数据的精度和不确定性、以及空间数据的可视化等方面取得了很多进展。

为了实现不同GIS系统之间的互操作性和共享性,必须对GIS数据模型进行标准化。

目前,国际标准化组织(ISO)已经制定了ISO 系列标准,包括地理信息科学和遥感等领域的框架和基础标准。

这些标准为GIS数据模型的标准化提供了指导和依据。

在GIS中,空间数据的精度和不确定性是影响其质量的关键因素之一。

为了提高空间数据的精度和可靠性,研究人员提出了各种方法和技术,例如遥感技术、全球定位系统(GPS)技术、以及人工智能等。

这些技术的应用可以帮助我们更好地解决空间数据的精度和不确定性问题。

地理信息系统中的空间分析模型及应用研究

地理信息系统中的空间分析模型及应用研究

地理信息系统中的空间分析模型及应用研究地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种可以存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。

在GIS中,空间分析模型起着至关重要的作用。

空间分析模型是一种描述和模拟地理空间中现象相互关系和相互作用的理论和方法。

空间分析模型在GIS中应用广泛,并在各个领域发挥着重要的作用。

首先,空间分析模型可以帮助我们理解地理空间数据之间的关系。

通过分析空间数据的空间分布规律和相互关系,我们可以揭示地理现象的内在规律,从而为深入研究提供了基础。

例如,通过空间分析模型可以确定城市人口的分布和密度变化规律,为城市规划和管理提供科学依据。

其次,空间分析模型可以帮助我们预测和模拟地理空间现象的发展和变化。

通过建立动态的空间分析模型,我们可以模拟未来不同情景下地理现象的发展趋势,为决策提供参考。

例如,通过建立气候模型和土地利用模型,可以预测未来气候变化对农作物生长和水资源分布的影响,为农业决策和资源配置提供指导。

另外,空间分析模型也可以用于地理空间数据的整合和综合。

在GIS中,地理空间数据通常来自于不同的数据源和不同的空间分辨率,而且格式和结构也存在差异。

通过应用空间分析模型,可以将不同类型和格式的空间数据进行整合和融合,形成完整的地理信息数据库。

例如,空间插值模型可以将不完全的空间数据进行插值,得到均匀和连续的地理空间表面,提高数据的完整性和准确性。

在GIS中,常见的空间分析模型包括缓冲区分析、点模式分析、网络分析、地理加权回归等。

缓冲区分析是指基于地理空间对象的一定范围,通过创建一个以该对象为中心的圆或多边形区域,来分析该对象周围的地理现象的方法。

例如,在城市规划中,可以通过缓冲区分析来确定不同功能区域的界限和范围,为土地利用和交通规划提供支持。

点模式分析是指对地理空间中点分布的特征进行统计和分析的方法。

通过点模式分析,可以确定点的聚集程度、分布规律和空间关联性,并揭示地理现象的空间结构和模式。

第二章GIS空间分析的数据模型

第二章GIS空间分析的数据模型

第二章GIS空间分析的数据模型GIS(地理信息系统)空间分析的数据模型是指在GIS中用于描述和组织地理空间数据的结构和规则。

它主要包括向量数据模型和栅格数据模型两种形式。

以下将详细介绍这两种数据模型。

1.向量数据模型:向量数据模型是一种将地理现象表示为点、线、面等几何要素的数据模型。

它基于几何对象的坐标表示来描述地理空间位置和形状。

向量数据模型的核心要素包括点、线、面。

-点:表示地理要素的离散点,可以是一个地址、一座建筑物、一个村庄等。

-线:表示由多个点连接而成的可视化路径,可以是道路、河流、铁路等。

-面:由若干个线构成的闭合区域,通常表示土地利用类型、行政区域等。

向量数据模型具有描述空间位置精确、几何操作方便等优势,适合表示细节较为复杂的地理现象。

同时,向量数据模型也具备多种关联属性的能力,可以与属性数据进行链接,实现空间与属性信息的关联分析。

2.栅格数据模型:栅格数据模型是一种将地理现象表示为规则的网格单元的数据模型。

它将地理空间划分为规则的网格单元,将每个单元的值表示为一个矩阵中的元素。

栅格数据模型的主要特点是离散、均等和连续。

-离散:地理现象被离散的网格单元坐标所描述,且每个单元代表的是一个相同大小的空间区域。

-均等:每个单元的尺寸相等,表示的面积是均等的。

-连续:栅格中的每个单元都有一个与之对应的属性值,通过单元的连接和相邻单元的信息可以推断出地理现象的空间连续性。

栅格数据模型主要用于描述表面高程、者大气温度等连续变量,适合进行空间分布模拟、插值分析等。

总结来说,向量数据模型适用于描述细粒度且结构复杂的地理现象,同时具备几何对象的精确性和关联属性的优势。

而栅格数据模型则适用于描述连续变量的空间分布,可以进行均等离散和连续性推断。

在GIS空间分析中,根据不同的需求和数据特点,可以选择合适的数据模型来进行分析和建模。

GIS空间数据模型

GIS空间数据模型
能对实体的属性数据和空间数据进行综合管理。
找离火车站 最近的汽车
站?
2021/3/10
距离最近 的汽车站
GIS分析
属性为火 车站的点
检索




所有属性为 汽车站的点
检索
空间 数据库
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2.5 GIS空间数据模型
二、传统数据模型存储空间数据的局限性
3.关系数据模型用于GIS地理数据库的局限性
对属性数据用通用RDBMS可以很好管理,但对于空间数据一般DBMS却有局限, 表现为: 1)无法用递归和嵌套的方式来描述复杂关系的层次和网状结构,模拟和操作
三、面向对象模型
2.基本概念
地理 对象
属性 — 数据 行为—方法
对象:含有数据和操作方法的独立模块,可以认为是数据和行为的统一体。 对于一个对象,应具有如下特征:
A. 具有一个唯一的标识,以表明其存在的独立性; B. 具有一组描述特征的属性,以表明其在某一时刻的状态 (静态属性—数据)
C. 具有一组表示行为的操作方法,用以改变对象的状态(作用,功能—函数,方
数据
方法
以使对数据的操作只可通过该对象本身的方法来进行。
一对象不能直接作用于另一对象的数据,对象间的通信只能通过消
息来进行。
封装是一种信息隐蔽技术,封装的目的 在于将对象的使用者和对象的设计者分开, 用户只能见到对象封装界面上的信息, 对象内部对用户是隐蔽的。
2021/3/10
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2.5 GIS空间数据模型
子类与超类是“即是”的关系(is-a)
概括可能有任意多层次 概括技术避免了说明和存储上的大量冗余。
如住宅地址、门牌号、电话号码等是“住宅”类的实例(属性), 同时也是它的超类“建筑物”的实例(属性)。

GIS技术讨论:06 空间数据模型

GIS技术讨论:06 空间数据模型
对各种场函数和属性域的选择要取决于当时的空间应用 如果函数是单值的且基本空间是欧氏平面,则场就自然看成表面或等值
线,它们是具有相同属性值的点的轨迹 理论上,一个场模型可以通过取场函数的反函数,变换为一个对象模型 从计算的观点来看,计算(非线性的)函数的反函数是极其困难的,更
实用的做法是直接处理场实体
区域不必是连续的,也无需覆盖输入地图的所有单元格
全局操作
新栅格单元格的值是位置的函数,或者是原栅格或其它栅格上所有单元格的值的函数
图像操作
裁剪(Trim):沿一个坐标轴提取原栅格的一个子集 切片(Slice):把一个高维栅格投影为一个或一系列低维栅格
场的连续性的一个重要推论
可以用一个相对较小采样区的平均场值代表该采样区上的整 个函数值
场的连续性确保采样均值的分布可以很好的表示原函数 一个场函数就可以通过这种代表值的一个矩阵来表示
栅格(raster) 像素(pixel)
场模型的建模方法
极少数情况可以用数学函数表达一个场 场的两类逻辑模型 (Gooldchild 1992)
在空间框则采样点,不规则采用点,等值线
tessellation-based field (TBF) models
a TBF model divides the space into a set of subdivisions with the same topological dimension as the space, and where the boundaries between two neighbour parts can be presented using (n-1)-dimensional geometries
根据属性值发生变化的区域形成多边形 规则格网(栅格),不规则多边形,不规则三角网
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藿乐威尔田园的真正迷人之处,在我看是:它的遁隐之深,离开村子有两英里,离开最近的邻居有半英里,并且有一大片地把它和公路隔开了;它傍着河流,据它的主人说,由于这条河,而升起了雾,春天就不会下霜了。

梭罗在地球表面的任何地方都存在着垂直的和水平的两种关系:垂直关系把同一个地方的不同要素联结起来,而水平关系则把不同地方的各种因素联结起来。

这两种关系的相对重要性随时代的变化而有所不同…正是这双重的关注,甚而至于这两种关系的结合,才为地理学提供了独特性和完整性。

R.J.约翰斯顿第三章空间数据模型导读:本章描述的是整个GIS理论中最为核心的容。

为了能够利用信息系统工具来描述现实世界,并解决其中的问题,必须对现实世界进行建模。

对于地理信息系统而言,其结果就是空间数据模型。

空间数据模型可以分为三种:场模型:用于描述空间中连续分布的现象;要素模型:用于描述各种空间地物;网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;在各种模型中,又介绍了相关的概念,如空间划分,空间关系,以及拓扑关系的形式化描述——9交模型等。

最后讲述了普通的二维数据模型在空间上和时间上的扩展,时间数据模型和三维数据模型。

值得注意的是,本章谈到的场模型和要素模型类同于后面提及的栅格数据和矢量数据,但是前者是概念模型;后者是指其在信息系统中的实现。

1.空间数据模型的基本问题人类生活和生产所在的现实世界是由事物或实体组成的,有着错综复杂的组成结构。

从系统的角度来看,空间事物或实体的运动状态(在特定时空中的性状和态势)和运动方式(运动状态随时空变化而改变的式样和规律)不断发生变化,系统的诸多组成要素(实体)之间又存在着相互作用、相互制约的依存关系,表现为人口、物质、能量、信息、价值的流动和作用,反映出不同的空间现象和问题。

为了控制和调节空间系统的物质流、能量流和人流等,使之转移到期望的状态和方式,实现动态平衡和持续发展,人们开始考虑对其中诸组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈原理、调制机理等进行数字模拟和动态分析,这在客观上为地理信息系统提供了良好的应用环境和重要发展动力。

1.1概念地理数据也可以称为空间数据(Spatial Data)。

地理空间是指物质、能量、信息的存在形式在形态、结构过程、功能关系上的分布方式和格局及其在时间上的延续。

地理信息系统中的地理空间分为绝对空间和相对空间两种形式。

绝对空间是具有属性描述的空间位置的集合,它由一系列不同位置的空间坐标值组成;相对空间是具有空间属性特征的实体的集合,由不同实体之间的空间关系构成。

在地理信息系统应用中,空间概念贯穿于整个工作对象、工作过程、工作结果等各个部分。

空间数据就是以不同的方式和来源获得的数据,如地图、各种专题图、图像、统计数据等,这些数据都具有能够确定空间位置的特点。

空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念,它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。

因此,对空间数据模型的认识和研究在设计GIS空间数据库和发展新一代GIS系统的过程中起着举足轻重的作用(图3-1)。

图3-1:概念数据模型1.2空间数据模型的类型在GIS中与空间信息有关的信息模型有三个,即基于对象(要素)(Feature)的模型、网络(Network)模型以及场(Field)模型。

基于对象(要素)的模型强调了离散对象,根据它们的边界线以及组成它们或者与它们相关的其它对象,可以详细地描述离散对象。

网络模型表示了特殊对象之间的交互,如水或者交通流。

场模型表示了在二维或者三维空间中被看作是连续变化的数据。

有很多类型的数据,有时被看作场,有时被看作对象。

选择某一种模型而不选择另外一种模型主要是顾及数据的测量方式。

如果数据来源于卫星影像,其中某一现象的一个值主要是为区域每一个位置提供的,如作物类型或者森林类型可以采用一个基于场的观点;如果数据是以测量区域边界线的方式而且区域部被看成是一致的,就可以采用一个基于要素的观点;如果是将分类空间分成粗略的子类,一个基于场的模型可以被转换成一个基于要素的模型,因为后者更适合于离散面的或者线的特征的度量和分析。

1.3 GIS空间数据模型的学术前沿时空数据模型、三维数据模型、动态空间数据结构、分布式空间数据管理、空间存取方法、GIS设计的CASE工具等是目前国际上GIS空间数据模型研究的学术前沿。

1.3.1时空数据模型时空数据模型的核心问题是研究如何有效地表达、记录和管理现实世界的实体及其相互关系随时间不断发生的变化。

这种时空变化表现为三种可能的形式,一是属性变化,其空间坐标或位置不变;二是空间坐标或位置变化,而属性不变,这里空间的坐标或位置变化既可以是单一实体的位置、方向、尺寸、形状等发生变化,也可以是两个或两个以上的空间实体之间的关系发生变化;三是空间实体或现象的坐标和属性都发生变化。

当前时态GIS研究的主要问题有:表达时空变化的数据模型、时空数据组织与存取方法、时空数据库的版本问题、时空数据库的质量控制、时空数据的可视化问题等。

1.3.2三维空间数据模型国际上关于三维空间数据模型的研究大体上可分为两个方向:一是三维矢量模型,其是用一些基元及其组合去表示三维空间目标,这些基元本身是可以用简单数学解析函数描述的。

二是体模型,以体元(Voxel)模型为代表,这种体元模型的特点是易于表达三维空间属性的非均衡变化,其缺点是所占存储空间大、处理时间长。

1.3.3分布式空间数据模型分布式空间数据库管理系统和联邦空间数据库是国际上关于分布式空间数据模型的两个主要研究方向。

1)分布式空间数据库管理系统分布式空间数据库管理系统是将空间数据库技术与计算机网络技术相结合,利用计算机网络对通过通讯线路相关联的空间数据库进行数据和程序的分布处理,以实现集中与分布的统一,即分布式空间数据库管理系统是将分散的空间数据库连成一体。

其主要问题包括空间数据的分割、分布式查询、分布式并发控制。

2)联邦空间数据库(Federated Spatial Database)联邦空间数据库则是在不改变不同来源的各空间数据库管理系统的前提下,将非均质的空间数据库系统联成一体,形成联邦式的空间数据库管理体系,并向用户提供统一的视图。

1.3.4 CASE工具*CASE工具是计算机信息系统结构化分析、数据流程描述、数据实体关系表达、数据字典与系统原型生成、原代码生成的重要工具,在非空间型计算机信息系统的设计与建立中有着较为广泛的应用。

当前国际上的一个重要发展方向是,根据GIS空间数据建模的特点和CASE工具的原理,在现有CASE软件平台上,发展GIS空间数据建模与系统设计的专用功能,这将有效地提高GIS空间数据建模及其应用系统设计的自动化程度和技术水平。

2.场模型对于模拟具有一定空间连续分布特点的现象来说,基于场的观点是合适的。

例如,空气中污染物的集中程度、地表的温度、土壤的湿度水平以及空气与水的流动速度和方向。

根据应用的不同,场可以表现为二维或三维。

一个二维场就是在二维空间中任何已知的地点上,都有一个表现这一现象的值;而一个三维场就是在三维空间中对于任何位置来说都有一个值。

一些现象,诸如空气污染物在空间中本质上讲是三维的,但是许多情况下可以由一个二*在“地理信息系统软件工程技术”一章较为详尽的描述了该领域的内容。

维场来表示。

场模型可以表示为如下的数学公式:z : s z ( s )上式中,z为可度量的函数,s表示空间中的位置,因此该式表示了从空间域(甚至包括时间坐标)到某个值域的映射。

表3-1给出了地理研究中一些常模型的例子[A. Vckovski]。

场模型定义域维数值域维数自变量因变量T(z) 1 1 空间坐标(高程)高度z处的气温E(t) 1 3 时间坐标某时刻的静电力H(x,y) 2 1 空间坐标地表高程P(x,y,z) 3 1 空间坐标土壤的孔隙度v(λ,φ,z) 3 3 空间坐标(λ,φ经纬度,z高度)风速(三维矢量)σ(x,y,z) 3 9 空间坐标压力量Θ(λ,φ,p,t)4 1 p压力面,t时间潜温Θt(λ,φ,p) 3 ∞p压力面时间序列的潜温I(x,y,z,t,λ) 5 1 x,y,z,t时空坐标,λ波长波长λ的电磁波在x,y,z,t处的辐射强度2.1场的特征场经常被视为由一系列等值线组成,一个等值线就是地面上所有具有相同属性值的点的有序集合。

2.1.1空间结构特征和属性域在实际应用中,“空间”经常是指可以进行长度和角度测量的欧几里德空间。

空间结构可以是规则的或不规则的,但空间结构的分辨率和位置误差则十分重要,它们应当与空间结构设计所支持的数据类型和分析相适应。

属性域的数值可以包含以下几种类型:名称、序数、间隔和比率。

属性域的另一个特征是支持空值,如果值未知或不确定则赋予空值。

2.1.2连续的、可微的、离散的如果空间域函数连续的话,空间域也就是连续的,即随着空间位置的微小变化,其属性值也将发生微小变化,不会出现像数字高程模型中的悬崖那样的突变值。

只有在空间结构和属性域中恰当地定义了“微小变化”,“连续”的意义才确切;当空间结构是二维(或更多维)时,坡度——或者称为变化率——不仅取决于特殊的位置,而且取决于位置所在区域的方向分布(图3-2)。

连续与可微分两个概念之间有逻辑关系,每个可微函数一定是连续的,但连续函数不一定可微。

图3-2:某点的坡度取决于位置所在区域的各方向上的可微性如果空间域函数是可微分的,空间域就是可微分的;行政区划的边界变化是离散的一个例子,如果目前测得的边界位于A,而去年这时边界位于B,但这并不表明6个月前边界将位于BA之间的中心,边界具有不连续跃变。

2.1.3与方向无关的和与方向有关的(各向同性和各向异性)空间场部的各种性质是否随方向的变化而发生变化,是空间场的一个重要特征。

如果一个场中的所有性质都与方向无关,则称之为各向同性场(Isotropic Field)。

例如旅行时间,假如从某一个点旅行到另一个点所耗时间只与这两点之间的欧氏几何距离成正比,则从一个固定点出发,旅行一定时间所能到达的点必然是一个等时圆,如图3-3-(a)所示。

如果某一点处有一条高速通道,则利用与不利用高速通道所产生的旅行时间是不同的,见图3-3-(b)。

等时线已标明在图中,图中的双曲线是利用与不利用高速通道的分界线。

本例中的旅行时间与目标点与起点的方位有关,这个场称为各向异性场(Anisotropic Field)。

(a) (b)图3-3:在各向同性与各向异性场中的旅行时间面2.1.4空间自相关空间自相关是空间场中的数值聚集程度的一种量度。

距离近的事物之间的联系性强于距离远的事物之间的联系性。

如果一个空间场中的类似的数值有聚集的倾向,则该空间场就表现出很强的正空间自相关;如果类似的属性值在空间上有相互排斥的倾向,则表现为负空间自相关(图3-4)。

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