空间数据结构的转换分析
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。
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。
GIS空间数据处理与分析
栅格单元(i,j)四角点坐标的计算:
X(i1,i2)=(j-1)*DX和J*DX Y(i1,i2)=(i-1)*DY和i*DY I,j:栅格单元行列值; DX,DY:栅格单元边长
⑴:识别内边界,并将内边界端点坐标置零. 判别方法: 判断与栅格单元某条边相邻的另一栅 格单元的值,若值小于零,则该边为内边界. 内边界端点坐标置零: 边界起点和终点坐标置零.
分区数据的方法就称为空间数据的内插。
第五节 空间数据的内插方法
1、点的内插：研究具有连续变化特征现象 的数值内插方法。
步骤： 数据取样；数据处内插；数据记录
第五节 空间数据的内插方法
2、区域的内插
研究根据一组分区的已知数据来推求
同一地区另一组分区未知数据的内插方法。
区域内插方法：
2.1 叠合法：认为源和目标区的数据是均匀 分布的，首先确定两者面积的交集，然后 计算出目标区各个分区的内插值。
1、遥感与GIS数据的融合：
遥感技术的优势 融合必要性 GIS技术的优势 遥感图像与图形的融合 融合方法： 遥感数据与DEM的融合 遥感数据与地图扫描图像的融合第三节 多源 Nhomakorabea间数据的融合
2、不同格式数据的融合
不同格式数据的融合方法主要有：
2.1基于转换器的数据融合：
一种软件的数据格式输出为交换格式，然后用于另
P3
P
0
x
判断点是否在多边形内，从该点向左引水平扫描线，计算此 线段与区域边界相交的次数，若为奇数，该点在多边形内；若为 偶数，在多边形外。利用此原理，直接做一系列水平扫描线，求 出扫描线和区域边界的交点，对每个扫描线交点按X值的大小进 行排序，其两相邻坐标点之间的射线在区域内。
第二节
《地理信息系统原理与应用》教学大纲
《地理信息系统原理与应用》教学大纲一、说明（一）本课程的目的、要求《地理信息系统原理与应用》是人文地理与城乡规划专业方向必修课，适用于人文地理与城乡规划专业本科生教学。
通过本课程的学习，学生能够了解地理信息系统的产生背景、功能、应用领域及发展方向；掌握GIS的基本概念、GIS的数据结构、GIS数据输入存储编辑方法、GIS空间分析方法、GIS产品等知识点；学会把GIS技术、GIS思想应用于人文地理与城乡规划方面。
通过本课程的学习，学生应对GIS有一个较全面的了解，掌握利用GIS解决人文地理与城乡规划方面实际问题的能力。
（二）内容选取和实施中注意的问题1.本课程主要介绍GIS的基本概念、基本理论和方法。
在教学中应尽量采用通俗易懂、形象化语言和多媒体，密切联系生产、科研、实际，着重讲清GIS基本概念、基本理论和分析问题、解决问题的方法。
2.注意培养学生利用GIS解决实际问题的思路。
3.安排一定学时的实习实践课。
使学生在基本理论指导下，掌握GIS软件的一般使用方法，提高解决问题的能力。
4.根据课程进程的需要，适当的布置课外作业，帮助学生巩固课堂所学知识，锻炼学生分析问题的能力。
（三）教学方法本课程通过课堂讲授、实习操作、课后习题等方式来达到教学目的。
（四）考核方式考核按平时作业（占10％）、实验（占30％）和期末考试（占60％）考核。
期末考试采用闭卷考察的方式。
（五）教学内容与学时分配二、大纲内容第一章绪论1.数据与信息的概念以及两者之间的关系，地理信息与地理信息系统的概念2.地理信息系统的基本组成3.地理信息系统的基本功能和应用领域4.地理信息系统的发展概况说明和要求:本章讲解GIS一些最基本的概念，地理信息系统的概念、数据与信息之间的关键。
第二章地理信息系统的数据结构1.地理空间的概念及空间实体的表达方法2.空间数据的基本特征3.空间数据的计算机表达方法4.矢量数据结构、栅格数据结构的特点5.空间数据结构的建立方法说明和要求：本章主要讲解GIS空间数据的概念、矢量数据和栅格数据的结构及空间数据的拓扑关系。
ArcGIS_9_教程_第4章_空间数据的转换与处理
第4章 空间数据的转换与处理空间数据是GIS 的一个重要组成部分。
整个GIS 都是围绕空间数据的采集、加工、存储、分析和表现展开的。
原始数据往往由于在数据结构、数据组织、数据表达等方面与用户自己的信息系统不一致而需要对原始数据进行转换与处理，如投影变换，不同数据格式之间的相互转换，以及数据的裁切、拼接等处理。
以上所述的各种数据转换与处理均可以利用ArcToolbox 中的工具实现。
在ArcGIS9中，ArcToolbox 嵌入到了ArcMap 中。
本章就投影变换、数据格式转换、数据裁切、拼接等内容分别简单介绍。
4.1 投影变换由于数据源的多样性，当数据与我们研究、分析问题的空间参考系统（坐标系统、投影方式）不一致时，就需要对数据进行投影变换。
同样，在对本身有投影信息的数据采集完成时，为了保证数据的完整性和易交换性，要对数据定义投影。
以下就地图投影及投影变换的概念做简单介绍，之后分别讲述在ArcGIS 中如何实现地图投影定义及变换。
空间数据与地球上的某个位置相对应。
对空间数据进行定位，必须将其嵌入到一个空间参照系中。
因为GIS 描述的是位于地球表面的信息，所以根据地球椭球体建立的地理坐标（经纬网）可以作为空间数据的参照系统。
而地球是一个不规则的球体，为了能够将其表面的内容显示在平面的显示器或纸面上，就必须将球面的地理坐标系统变换成平面的投图4.1椭球体表面投影到平面的微分梯形Y影坐标系统（图4.1）。
因此，运用地图投影的方法，建立地球表面和平面上点的函数关系，使地球表面上由地理坐标确定的点，在平面上有一个与它相对应的点。
地图投影的使用保证了空间信息在地域上的联系和完整性。
当系统使用的数据取自不同地图投影的图幅时，需要将一种投影的数字化数据转换为所需要投影的坐标数据。
投影转换的方法可以采用：1. 正解变换: 通过建立一种投影变换为另一种投影的严密或近似的解析关系式，直接由一种投影的数字化坐标x 、y 变换到另一种投影的直角坐标X 、Y 。
地理信息系统中的空间数据管理与分析方法
地理信息系统中的空间数据管理与分析方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理信息为基础，具有数据抽象、空间数据管理、空间分析和空间可视化等功能的计算机辅助系统。
在现代社会中，GIS已经广泛应用于地理领域的研究和应用中，为地理信息的管理和分析提供了强大的工具和技术支持。
而在GIS中，空间数据的管理和分析方法是关键的环节，本文将对地理信息系统中的空间数据管理和分析方法进行探讨。
一、空间数据管理空间数据管理是地理信息系统中的核心要素，它涉及到如何有效地对地理信息进行保存、组织和维护的方法与技术。
常见的空间数据管理方法主要包括数据模型、数据结构和数据存储。
1. 数据模型数据模型是空间数据管理的基础，它定义了描述地理现象和地理实体的方式和规则。
常见的数据模型包括层次模型、关系模型和对象模型。
其中，层次模型以树状结构表示空间对象之间的关系；关系模型以表格形式表示空间对象之间的关系；对象模型以对象的属性和几何信息描述空间对象。
2. 数据结构数据结构是指在空间数据管理中，将地理实体和属性存储在计算机中的组织方式。
常见的数据结构包括邻接列表、拓扑关系和网格结构等。
其中，邻接列表通过记录对象的相邻关系描述空间图形的连接关系；拓扑关系通过表示图形元素的接触或覆盖关系描述地理实体的关系；网格结构是将地理区域划分成规则网格，每个网格单元存储与之相关的空间数据。
3. 数据存储数据存储是指将地理信息以适当的方式存储在计算机系统中。
常用的数据存储方式有矢量数据存储和栅格数据存储。
矢量数据存储以点、线、面等几何图元和属性表的方式存储地理信息；而栅格数据存储则以像元矩阵的方式存储地理信息。
二、空间数据分析空间数据分析是GIS的重要应用之一，它通过对地理信息的处理和加工，提取出地理信息的有用特征和关系，为决策制定和问题解决提供科学依据。
常见的空间数据分析方法主要包括空间查询、空间统计和空间建模等。
空间数据结构的转换
空间数据结构的转换一、栅格结构与矢量结构相互转换的必要性矢量结构与栅格结构各有优缺点，前面已有论述，请复习前面所学的知识。
栅格结构分辨率低，输出的地图既不精确又不美观，但它空间分析功能强大，在对多边形的面积、周长与均值计算中方便有效；矢量结构精度高，能输出精确而美观的地图且存储量很小，是理想的图形表达形式，还能较好地反映拓扑关系，但空间分析功能太弱，在对多边形的面积、周长与均值计算中是不能与栅格结构相比的。
因此在采集数据时，采用矢量结构，而分析问题时，用栅格结构。
人们越来越认识到，不论栅格数据结构还是矢量数量结构都是描述空间数据的有效方法，但本身又都存在着一定的局限性。
为了根据需要，取其优点，研究两类数据结构的转换技术。
今天随着计算机的运算速度、存储能力与高分辨率显示功能的惊人发展和高性能图形输入、输出设备的问世，以及人们对认识栅格结构与矢量结构差别的深刻程度(两者的差异都是技术问题，而不是重要的概念差别)上的飞跃，使栅格结构与矢量结构的相互转换不仅在理论上能够实现，而且在实践上也已成为现实。
地理信息系统正在解决栅格结构与矢量结构存在的局限性的问题，研制更加优化的数据组织结构，矢量与栅格一体化数据结构在理论与实践上也基本成熟。
二、矢量向栅格转换矢量向栅格转换容易实现，现在已开发的各种转换软件，通过简单的处理就可以自动完成。
矢量结构向栅格结构转换又称为多边形填充，就是在矢量表示的多边形边界内部的所有栅格点上赋以相应的多边形编号，从而形成栅格数据阵列。
从点、线、面实体转化为栅格单元的过程称之为栅格化，栅格化的首要工作是选择单元的大小和形状，而后检测实体是否落在这些多边形上，记录属性等。
栅格化的过程是个生成二维阵列的过程，主要操作如下：⑴将点和线实体的角点的笛卡儿坐标转换到预定分辨率和已知位置值的矩阵中；⑵沿行或沿列利用单根扫描线或一组相连接的扫描线去测试线性要素与单元边界的交叉点，并记录有多少个栅格单元穿过交叉点；⑶对多边形，测试过角点后，剩下线段处理，这时只要利用二次扫描就可以知道何时到达多边形的边界，并记录其位置与属性值。
GIS地理信息系统空间数据结构解析
GIS地理信息系统空间数据结构解析GIS是地理信息系统的英文缩写，即Geographic Information System。
它是一种利用计算机和软件技术来收集、管理、分析和展示地理空间数据的工具。
GIS空间数据结构是指在地理信息系统中用来组织和存储地理空间数据的方式和方法。
GIS空间数据结构的核心是地理空间数据的表示方法。
在GIS中，地理空间数据可以分为两种类型：矢量数据和栅格数据。
矢量数据以几何实体为基本单位，通过点、线、面等几何对象来描述地理现象的空间分布。
而栅格数据以网格为基本单位，通过将地理空间划分为规则的网格单元来表示地理现象的分布。
矢量数据通常由三要素组成：空间位置、属性信息和拓扑关系。
空间位置是指地理现象在地球表面上的位置，可以用点、线、面等几何对象来表示。
属性信息是指地理现象的有关属性和属性值，例如地名、面积、人口等。
拓扑关系是指不同几何对象之间的空间关系，例如点和线之间的相交、包含等关系。
在矢量数据的存储和管理上，常用的数据结构包括点、线和多边形数据结构。
点数据结构采用坐标表示地理位置，通常使用点图层进行存储和管理。
线数据结构由多个点连接而成，可以表示河流、道路等线状地理现象。
多边形数据结构由多条线构成封闭的区域，可以表示湖泊、行政区等面状地理现象。
除了矢量数据外，栅格数据也是GIS中常用的一种数据结构。
栅格数据将地理空间划分为规则的网格单元，每个网格单元包含一个数值或类别信息。
栅格数据适用于连续变化的地理现象，例如地形高程、气候等。
在栅格数据存储和管理上，常用的数据结构包括二维数组和图像数据结构。
在GIS空间数据结构中，数据之间的空间关系是一个重要的概念。
常见的空间关系包括相交、邻接、包含等。
相交是指两个地理现象在地理空间上有交集，邻接是指两个地理现象在地理空间上相连或相邻，包含是指一个地理现象包含另一个地理现象。
GIS空间数据结构的选择取决于具体的应用需求和数据特点。
矢量数据适用于描述点、线、面等离散的地理现象，可以准确表示地理位置和拓扑关系。
地理信息系统概论讲义
《地理信息系统概论》教学大纲课程类别：专业基础课（必修）课程代码：总学时：72 学分：4适用专业：地理教育、地理信息系统、资源环境与城乡规划管理先修课程：地图学一、课程的地位、性质与任务地理信息系统（GIS）是集计算机科学、地理科学、测绘学、遥感学、环境科学、空间科学、信息科学、管理科学等学科为一体的新兴边缘学科。
它从20世纪60年代问世，至今已经跨越了40多个春秋，却始终发展迅猛。
地理信息系统不但与全球定位系统（GPS）和遥感（RS）相结合，构成三S集成系统，而且与CAD、多媒体、通信、因特网、办公自动化、虚拟现实等多种技术相结合，构成了综合的信息技术。
《地理信息系统概论》作为全国高等学校地理类专业公共核心课程，主要介绍了地理信息系统的基础理论、技术体系及其应用方法。
通过本课程的学习，可以让地理类专业的学生掌握地理信息系统的基础理论和知识。
本课程的教学，应当使学生掌握地理信息系统的基本概念、基础理论和方法。
同时，《地理信息系统概论》又是一门实践性较强的课程，通过实践教学，使学生更直观地掌握地理信息系统的构成、地理信息系统产品的制作；了解地理信息系统软件和常用的信息检索方法，使学生的实践能力和创新能力得到一定的培养。
二、课程教学的基本要求通过对本课程的学习，使学生牢固掌握地理信息系统得基本概念：如数据和信息、地理信息系统、地理信息系统空间数据库等。
使学生掌握地理信息系统的基础理论和方法，如数据结构、空间分析的原理与方法、常用的应用模型等。
使学生了解地理信息系统的相关知识，如空间数据的处理、产品的制作与显示。
总之，通过学习本课程,使学生掌握地理信息系统的基本概念、基础理论和应用方法，为今后其他专业课程和软件的学习打下坚实的基础。
三、理论教学内容与学时分配第1章导论（8学时）掌握数据与信息、地理信息与地理信息系统的概念。
掌握地理信息系统的基本构成和基本功能。
了解地理信息系统的应用功能。
了解地理信息系统的发展概况和基础理论。
数据结构的空间复杂度分析如何评估算法的内存占用
数据结构的空间复杂度分析如何评估算法的内存占用在计算机科学中，算法的效率是一个非常重要的指标。
除了时间复杂度之外，空间复杂度也是评估算法性能的重要因素之一。
空间复杂度是指算法在执行过程中所需的内存空间占用情况。
评估算法的内存占用可以帮助我们选择合适的数据结构和算法来解决问题，以达到优化程序性能的目的。
下面将介绍一些常见的空间复杂度分析方法。
1. 常数空间复杂度（O(1)）当算法执行所需的内存空间是一个常数时，我们称之为常数空间复杂度。
这意味着无论输入规模的大小如何，算法所需的内存空间都保持不变。
例如，对一个数组进行求和操作的算法，只需要一个变量来保存累加结果，在任何情况下都只占用一个常数的内存空间。
2. 线性空间复杂度（O(n)）当算法执行所需的内存空间与输入规模成线性关系时，我们称之为线性空间复杂度。
这意味着随着输入规模的增大，算法所需的内存空间也呈线性增长。
例如，对一个长度为n的数组进行遍历的算法，需要n个内存空间来存储数组中的元素。
3. 平方空间复杂度（O(n^2)）当算法执行所需的内存空间与输入规模的平方成正比时，我们称之为平方空间复杂度。
这意味着随着输入规模的增大，算法所需的内存空间呈平方级增长。
例如，对一个n×n的矩阵进行操作的算法，需要n^2个内存空间来存储矩阵中的元素。
4. 对数空间复杂度（O(log n)）当算法执行所需的内存空间与输入规模的对数成正比时，我们称之为对数空间复杂度。
这意味着随着输入规模的增大，算法所需的内存空间呈对数增长。
例如，二分查找算法就是一种具有对数空间复杂度的算法，因为它每次都将问题规模缩小一半，所需的内存空间也随之减少。
评估算法的内存占用除了空间复杂度的分析之外，还可以通过实际的内存占用情况来进行评估。
通过对算法进行测试和性能分析，我们可以获得算法在不同输入规模下的内存占用情况，从而选择最优的算法。
总结而言，空间复杂度是评估算法内存占用的重要指标之一。
GIS空间数据处理与分析
空间数据的转换与处理
图4.15 Shift对话框 对
移动
移动（ 图4.16 移动（Shift）的图解表达 ）
4.1 投影变换
6.扭曲 （Warp）： 是指将栅格 数据通过输 入的控制点 进行多项式 变换。利用 Warp命令， 对数据进行 扭曲变换。
图4.17 Warp对话框 对
原数据
三次多项式
二次多项式 一次多项式
扭曲（ 图4.18 扭曲（Warp）的图解表达 ）
4.2 数据格式转换
图4.22 Feature to Raster对话框 对话框
图4.23 Feature to Raster图解表达 图解表达
4.2 数据格式转换
• 4.2.2 数据格式转换
1. CAD数据的转换 CAD数据是一种常用的数据类型，例如大多数 的工程图、规划图都是CAD格式。ArcGIS中的要 素类，Shapefile数据可以转换成CAD数据，CAD数 据也可以转换成要素类和地理数据库。
4.2 数据格式转换
• 4.2.1 数据结构转换
地理信息系统的空间数据结构主要有栅格结构 和矢量结构，这两种数据结构是模拟地理信息的两种 不同的方法。在地理信息系统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，以便有利于进一步的分析处理，常常需要实 现两种结构的转换。
图4.30 Extract by Mask对话框 对话框
图4.31 Extract by Mask的图解表达 的图解表达
4.3 数据处理
• 4.3.2 数据拼接
数据拼接是指将空间相邻的数据拼接成为一个完 整的目标数据。因为研究区域可能是一个非常大的范 围，跨越了若干相邻数据，而空间数据是分幅存储的， 因此要对这些相邻的数据进行拼接。拼接的前提是矢 量数据经过了严格的接边，关于数据接边的操作在 Spatial Adjustment工具中。所以空间数据拼接是空 间数据处理的重要环节，也是地理信息系统空间数据 分析中经常必须的操作。
空间数据结构的转换
空间数据结构的转换空间数据结构的转换一、介绍空间数据结构的转换是指将一种空间数据结构转换为另一种空间数据结构的过程。
在地理信息系统（GIS）和计算机图形学中，空间数据结构是用于存储和表示地理空间数据的方法。
本文将详细介绍空间数据结构的转换原理、方法和步骤。
二、常见的空间数据结构⒈点数据结构- 点数据结构是最简单的空间数据结构，用来表示地理空间中的一个点。
- 常见的点数据结构包括坐标点（x，y），经纬度点，以及地理坐标系中的点。
⒉线数据结构- 线数据结构用于表示地理空间中的线段、路径或道路等线性要素。
- 常见的线数据结构包括连续节点表示法、断点表示法和邻接数据结构。
⒊面数据结构- 面数据结构用于表示地理空间中的面状要素，如建筑物、土地利用区域等。
- 常见的面数据结构包括多边形表示法、拓扑结构和网格结构。
三、空间数据结构的转换方法⒈点到线的转换- 将点数据结构转换为线数据结构的方法包括插值法、连接法和缓冲区分析法等。
⒉点到面的转换- 将点数据结构转换为面数据结构的方法包括缓冲区分析法、点分类法和点集合法等。
⒊线到点的转换- 将线数据结构转换为点数据结构的方法包括节点提取法、折线节点化和中点插值法等。
⒋线到面的转换- 将线数据结构转换为面数据结构的方法包括缓冲区分析法、线分类法和线细化法等。
⒌面到点的转换- 将面数据结构转换为点数据结构的方法包括面顶点抽稀、面转化为点和面重心提取等。
⒍面到线的转换- 将面数据结构转换为线数据结构的方法包括边界提取法和面边界平滑法等。
四、空间数据结构的转换步骤⒈数据准备阶段- 收集和整理待转换的空间数据，确保其完整性和一致性。
⒉数据预处理阶段- 对待转换的空间数据进行必要的预处理，如数据清洗、数据筛选和数据格式转换等。
⒊空间数据结构转换阶段- 根据转换方法，将待转换的空间数据结构转换为目标空间数据结构。
⒋数据验证和调整阶段- 对转换后的空间数据进行验证，确保转换结果满足要求。
地理信息系统概论复习资料
地理信息系统概论【第一章】导论1 、数据：数据是通过数字化并记录下来可以被识别的符号，用以定性或定量地描述事物的特性和状况。
2 、信息：信息是指主体与外部客体之间相互联系的一种形式，是主体与客体之间的一切有用的消息或知识，是表征事物特征的一种普遍形式。
3 、信息的特点：客观性、适用性、传输性、共享性4 、地理数据：指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形的总称，是各种地理特征和现象间关系的符号化表示。
5 、地理信息的特征：（1）空间特征：分布性，使信息具有空间维。
（2）属性特征：专题性，具有专题属性（属性维）。
（3）时序特征：动态性，使信息随时间动态变化（时间维）。
6 、地理信息系统：地理信息系统是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
7 、地理信息系统的基本构成：系统硬件、系统软件、空间数据、应用人员、应用模型。
（1）系统硬件：数据输入设备：卫星遥感影像接收机、GPS、扫描仪、数字化仪数据处理设备：大型机、图形工作站、服务器、个人计算机（PC）数据输出设备：绘图仪、打印机、大屏幕（2）系统软件：是整个系统的核心。
GIS 功能软件：分为GIS基础软件平台和GIS应用软件基础支撑软件：包括系统库软件和数据库软件操作系统软件（3）空间数据：地理数据是GIS的操作对象，是GIS所表达的现实世界经过模型抽象的实质性内容。
①空间特征：是指地理现象的空间位置及其相互关系，其数据称为空间数据，分为矢量数据（点、线、面）和栅格数据（平面、曲面），包括方位关系、拓扑关系、相邻关系、相似关系。
②属性特征：表示地理现象的名称、类型和数量等，其数据称为属性数据。
③时间特征：指地理现象随时间而发生的变化，其数据称为时态数据。
8 、地理信息系统的功能：基本功能：数据采集与编辑，数据的存储与管理，数据的处理和变换（数据变换、数据重构、数据抽取），空间分析和统计（叠合分析、缓冲区分析、数字地形分析），产品制作与演示，二次开发和编程应用功能：资源管理、区域规划、国土监测、辅助决策9 、 Roger Tomlinson从1963年开始创建世界上第一个地理信息系统即加拿大信息系统（CGIS），Tomlinson被誉为地理信息系统之父。
空间数据模型与数据结构
空间数据模型与数据结构空间数据模型是一种用于描述和操作空间数据的理论模型。
空间数据是指与地理、地质、天文等相关的二维或三维地理空间信息。
在空间数据模型中，空间对象被抽象为点、线、面或其他形状，并与属性数据（如颜色、高度等）相关联。
空间数据模型可以帮助我们更好地理解和分析空间数据，并为空间数据的存储和查询提供基础。
向量是由有序的点，线和多边形组成的，向量数据模型是基于几何对象的。
在向量数据模型中，地理空间被划分为离散的几何对象，每个对象都有唯一的标识符和属性。
常见的向量数据模型有对象集模型和拓扑模型。
对象集模型将空间数据表示为一个个独立的对象，而拓扑模型则通过描述空间对象之间的拓扑关系来表示空间数据。
栅格数据模型把地理空间划分为均匀的栅格单元，每个栅格单元都有唯一的标识符和属性。
栅格数据模型适用于以栅格为基本单位的空间数据，例如遥感影像。
栅格数据模型可以将连续的空间数据离散化，便于计算机处理和存储。
除了向量数据模型和栅格数据模型，还有其他的空间数据模型，如网格数据模型和层次化数据模型。
网格数据模型通过将地理空间划分为不规则的网格来表示空间数据。
网格数据模型适用于网格化的空间数据，如地球表面的地理栅格。
层次化数据模型是基于分层结构的数据模型，将地理空间划分为多个层次，每个层次都有不同的细节级别。
层次化数据模型可以在不同的细节级别上处理和分析空间数据。
在实际应用中，空间数据模型通常与数据库系统结合使用。
关系数据库管理系统（RDBMS）可以支持空间数据模型，并提供空间数据的存储、查询、分析和可视化功能。
此外，地理信息系统（GIS）也是空间数据管理和分析的重要工具，它结合了空间数据模型和数据库系统，可以帮助用户更好地管理和利用空间数据。
总之，空间数据模型是描述和操作空间数据的理论模型，包括向量数据模型、栅格数据模型、网格数据模型和层次化数据模型等。
空间数据模型可以帮助我们更好地理解和分析空间数据，并为空间数据的存储和查询提供基础。
空间数据结构的转换
空间数据结构的转换在当今数字化和信息化的时代，空间数据扮演着至关重要的角色。
从地理信息系统到卫星导航，从城市规划到环境监测，空间数据的有效处理和管理对于各种应用领域都具有关键意义。
而空间数据结构的转换，则是其中一个不可或缺的环节。
要理解空间数据结构的转换，首先得明白什么是空间数据结构。
简单来说，空间数据结构就是用于组织和存储空间数据的方式。
就好像我们整理书架上的书籍，不同的整理方式会影响我们查找和使用书籍的效率。
空间数据也是如此，不同的数据结构适用于不同的应用场景和处理需求。
常见的空间数据结构有栅格结构和矢量结构。
栅格结构就像是一幅由像素组成的图像，每个像素都有一个特定的值，用来表示空间中的某种属性，比如海拔高度、土地利用类型等。
这种结构简单直观，易于计算机处理，但数据量通常较大，精度相对较低。
矢量结构则是通过点、线、面等几何元素来表示空间对象，比如道路、建筑物等。
它的数据量相对较小，精度高，能更准确地描述空间对象的形状和位置，但处理起来相对复杂。
那为什么要进行空间数据结构的转换呢？这主要是因为不同的应用场景和处理任务对数据结构的要求不同。
比如，在进行大范围的空间分析，如气候模型模拟时，栅格结构可能更合适，因为它能快速进行全局的计算。
但如果要进行精确的地图绘制或空间对象的编辑，矢量结构则更具优势。
举个例子，假设我们有一个城市的土地利用栅格数据，每个像素代表一定面积的土地类型。
但现在我们需要在这个基础上进行城市规划，需要精确地绘制出不同功能区的边界，并进行面积计算和几何操作。
这时，将栅格数据转换为矢量数据就显得非常必要了。
空间数据结构的转换方法多种多样。
一种常见的方法是基于算法的转换。
例如，从栅格数据转换为矢量数据时，可以使用边缘检测算法来识别栅格图像中不同区域的边界，然后将这些边界转换为矢量的线要素。
反之，从矢量数据转换为栅格数据时，可以根据矢量要素的几何形状和属性，将其覆盖的区域在栅格图像中进行赋值。
空间数据分析范文
空间数据分析范文空间数据分析是指通过获取、整理、存储、加工和分析空间数据，以发现其中所包含的有关空间分布、空间关系、空间模式、空间变化等问题的相关信息的过程。
在地理信息系统（GIS）的基础上，空间数据分析提供了一种以空间为核心的数据分析方法和工具，可以对空间数据进行深入研究和探索。
首先，空间数据分析的基础是获取空间数据。
这些空间数据可以来自各种渠道，如遥感图像、地理实体边界、地图数据、地理位置数据等。
通过对这些数据进行采集、处理和转换，可以得到一些有关地理位置和特征的数据集。
这些数据集将成为后续分析的基础。
接下来，空间数据分析需要对获取的空间数据进行整理和存储。
这包括对数据进行清洗、去噪、处理和转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。
同时，为了提高数据的访问效率和分析速度，还需要建立适当的数据结构和索引。
这样可以更方便地对数据进行查询、分析和可视化。
然后，空间数据分析的核心是基于获取和整理的空间数据进行数据加工和分析。
这包括根据特定的问题和目标，选择合适的空间分析方法和技术，对空间数据进行处理和计算。
常见的空间分析方法包括空间插值、空间推断、空间相关性分析、空间聚类分析、空间模式分析等。
通过这些分析方法，可以发现空间数据中的潜在模式、规律和趋势，进而解决一些空间问题。
最后，空间数据分析还需要将分析结果进行可视化和交流。
通过使用地图、图表、图形和动画等形式，可以将分析结果可视化展现出来，使得分析结果更加直观和易于理解。
同时，还可以通过报告、演示和交流等方式，向相关人员和利益相关者传达分析结果，以支持决策和规划。
值得注意的是，空间数据分析不仅仅局限于地理领域，还可以应用于其他领域。
例如，在环境保护领域，可以利用空间数据分析来研究空气质量分布和变化趋势，以制定相应的环境保护策略。
在城市规划领域，可以利用空间数据分析来分析城市土地利用情况和人口分布，以指导城市规划和建设。
在交通运输领域，可以利用空间数据分析来分析交通流量和路网状况，以优化交通规划和交通管理。
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2）遥感数据与DEM的融合
有助于遥感影像的几何校正与配准。
3）遥感与地图扫描图像的融合 发现快速变化的区域，进行自动更新。
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2、不同格式数据的融合 矢量 ARC/INFO ARCVIEW Mapinfo AutoCAD MapGIS Microstation
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• 1 分块内插
– （1）线性内插 – （2）双线性多项式内插
• 2 逐点内插
– （1）移动拟合法 – （2）加权平均法
• 3 数据精度分析
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• 二区域内插
– 1 叠置法 – 2 比重法
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比重法
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根据给定的阈值二值化后得到的栅格数据
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– II、细化 细化是消除线划横断面栅格数 的差异，使得每一条线只保留代表其轴 线或周围轮廓线(对面状符号而言)位置的 单个栅格的宽度。
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– 对于栅格线划的“细化”方法，常用 “剥皮法” 。剥皮法的实质是从曲线的 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。
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（a）扫描前的矢量数据
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（b）扫描得到的灰度值
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• 具体转换的步骤：
– I 、二值化 线划图形扫描后产生栅格数据，这 些数据是按从0—255的不同灰度值量度的，设 以G(i，j)表示，为了将这种256级不同的灰阶 压缩到2个灰阶，即0和1两级，首先要在最大 与最小灰阶之间定义一个阈值，设阈值为T， 则如果G(i，j)大于等于T，则记此栅格的值为1， 如果G(i，j)小于T，则记此栅格的值为0，得到 一幅二值图。
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三 图1为源区M和N，其面积与人口密度如表1，图2 为目标区U和V，其与M和N的交集面积如表2，图3为 叠合示意，请利用叠置法推求V区人口密度（要写出 计算公式）。
图1
图2 区域 MU MV
图3 面积(km2) 3 2
人口密度 （万人/km2） M N 10 20
面积 (km2) 5 4
NU
NV
1
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整体拟合技术:拟合模型是由研究区域内所 有采样点上的全部特征观测值建立的。通 常采用的技术是整体趋势面拟合。这种内 插技术一般用于模拟大范围内的变化。 局部拟合技术：是仅仅用邻近的数据点来 估计未知点的值，而不受局部范围外其它 点的影响。这类技术包括双线性多项式内 插、样条函数、移动拟合法等等。
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• 二、基于多边形的栅格化方法： • ①、内部点扩散法：
由一个内部的种子点，向其四个 方向的邻点扩散，判断新加入的点 是否在多边形边界上。如果是，不 作为种子点；否则当作新的种子点， 直到区域填满。 – 算法特点： – 算法设计复杂，而且可能造成阻 塞而使扩散不能完成。 –
第6节 空间拓扑关系编辑
作业（2）
一 比重法可以根据平滑密度函数原理将源区人口统 计数据从同质性改变为非同质，其步骤如下： ① 在源区上叠置一张格网 ② 将源区各个分区的平均人口数赋予相应分区的 各个格网点。 …… ……. ①、②步结果如图，请对 粗线区 进行平滑计 算
二 TIN中某三角形如图所示，其坐标（X， Y，Z）如下： A （150,160,20） B（150,210,30） C （180,180,40） P （160,180,?） 请用线性内插法计算P点高程Z。
第2节 空间数据结构的转换
•
矢量数据到栅格数据的转换，称为矢量 栅格化。 • 许多数据如行政边界、交通干线、土地 利用类型、土壤类型等都是用矢量数字化的 方法输人计算机或以矢量的方式存在计算机 中，表现为点、线、多边形数据。然而，矢 量数据直接用于多种数据的复合分析等处理 将比较复杂，特别是不同数据要在位置上一 一配准。
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•
显然，其中只有格式2、3、4、5、10、11、12、 16、21、24、28、33、34、35、38、42、43、46和 50，可以将中心点剥去。这样，便可确定中间栅格点 保留或删除，得到经细化处理后应予保留的栅格系列， 并写入数据文件。
1）曲线上点的压缩道格拉斯法(Douglas-Peucker)； 2）栅格数据的压缩游程编码法；四叉树编码压缩法。 3
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M(1)
曲线上点的筛选
N(2)
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二 空间数据重分类
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第五节 空间数据内插方法
离散空间：空间具有跳跃特征（土地利用 类型），重要变化发生在边界上，边界内 的变化则是均匀的，同质的，即在各个方 面都是相同的。 连续空间：空间具有渐变特征（地形表 面），内插技术必须采用连续的空间渐变 模型实现这些连续变化，可用一种平滑的 数学表面加以描述。这类技术可分为整体 拟合和局部拟合技术两大类。
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•
上述三步中，第三步内容较多， 需要专门说明： –1、点状对象的栅格化：
•点的变换十分简单，只要这个点落
在哪个网格中就是属于那个网格元 素，根据该点状对象的特性赋予该 像元属性值。
–点行、列坐标i，j计算公式：
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• 2、线状对象的栅格化（一）：
假定一线段两端点之间经过若干个网格 元素(至少一个)，两端点坐标为(X1，Y1)， (X2，Y2)，则：P82 （X1，Y1）
•
Y
• （X2，Y2）
X
• 判断行差和列差是为了确保单一连接： • 单一连接定义：
– 1 、线条不中断，线上每两个像元间必须 连接，或邻边连接，或顶角连接。 – 2 、任何三个像元不得两两间都相邻。
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3、面的栅格化方法：
• 一、基于弧段数据的栅格化方法：
– 按行或列做中心扫描线 – 求交点栅格坐标的行列值 – 判断交点左右多边形数值 – 交点排序并逐段生成栅格数据 – 特点： – 计算量较大，算法比较复杂。
判断该射线与某多边形所有边界相交的总 次数，如果相交偶数次，则待判点在该多 边形外部，如为奇数次，则待判点在该多 边形内部如图所示。
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• 三、栅格到矢量：
– 栅格向矢量转换处理的目的，是为了： – 1 将栅格数据分析的结果，通过矢量绘图 装置输出； – 2 数据压缩的需要，将大量的面状栅格数 据转换为由少量数据表示的多边形边界； – 3 将自动扫描仪获取的栅格数据加入矢量 形式的数据库。
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• 1、基于图象数据的矢量化方法 • 图象数据是由不同灰阶的影像或线划，通
过自动扫描仪(scanner)，按一定的分辨率进 行扫描采样，得到以不同灰度值(0—255)表示 的数据。目前扫描仪的分辨率可达 0．0125mm，因此对一般粗度(例如0.1mm) 的线条，其横断面扫描后平均也有8个像元， 而矢量化的要求只能允许横断面保持一个栅格 的宽度，因此需要进行从栅格向矢量数据的转 换。
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– 具体转换步骤分如下几步：
• 1 准备好矢量数据或矢量地图； • 2 构架一个与地图等大小的格网，选
取好适当的格网密度或分辨率，依据 范围则可以算出格网的行列数。 • 3 根据地图上的点、线、多边形相对 这个格网的配置及其属性来确定每一 个项元的数值。
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• ②、边界代数法：
•上减下加
–特点：
•算法简单，但对于复杂图形，每一
像素可能被访问多次，增加了运算 量。
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n=2
n=0
• ③、包含检验法：
– 点在多边形内判断：
外部点
内部点