数据模型与结构数据模型
三维空间数据模型与数据结构

详细描述
基于激光雷达的三维重建是利用激光雷达设 备获取三维点云数据,然后通过点云处理算 法和计算机视觉技术,将点云数据转化为三 维空间模型。该方法精度高,能够获取丰富 的几何信息,但成本较高,适用于需要高精 度测量的场景。
04
三维空间数据模型优化 技术
数据压缩与编码技术
数据压缩
通过减少数据冗余和去除不必要的信 息,以更紧凑的形式存储和传输三维 空间数据。
基于图像的三维重建
总结词
利用多视角图像和计算机视觉技术,重 建出三维空间模型。
VS
详细描述
基于图像的三维重建是利用多视角图像和 计算机视觉技术,通过图像对齐、特征匹 配和三维重建算法,重建出三维空间模型 。该方法成本较低,但精度相对较低,适 用于纹理信息丰富的场景。
基于激光雷达的三维重建
总结词
利用激光雷达设备获取三维点云数据,通过 算法和计算机视觉技术重建三维空间模型。
要点二
安全保护技术
采用访问控制、身份验证等技术,防止未经授权的访问和 数据泄露。
05
三维空间数据模型应用 案例
城市规划与建筑建模
城市规划
三维空间数据模型能够提供城市的地形、建 筑物、道路等详细信息,帮助规划师更好地 理解城市空间布局,制定合理的城市规划方 案。
建筑建模
利用三维空间数据模型,建筑师可以创建精 确的建筑模型,进行设计优化和施工模拟,
灾害评估
在灾害发生后,三维空间数据模型可以帮助评估灾害损 失、预测灾情发展趋势,为救援和重建工作提供支持。
虚拟现实与游戏设计
虚拟现实
三维空间数据模型是虚拟现实技 术的重要组成部分,能够提供逼 真的场景模拟,增强用户的沉浸 感和体验感。
游戏设计
空间数据模型与数据结构ppt课件

•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
关系模型
多边形和弧段的关系
多边形号 弧段号
弧段和结点的关系
P1
a1 a2 a3
弧段号 起点 终点
P2
a2 a5 a7
P3
a3 a6 a4
a1
N1
N2
a2
N3
我们生活的世界
8
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
9
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
P1 a2 a5
a4
8 a6
P2
a8
a3
a13 P5
P4
a15 a12
a16 a14
a20
P8
a22
P6
a18
a23 a21
16
a9 a7
P3 a11
a10
P7 a17
a19
P9
a24
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 于记录的数据模型:是把数据库定义为多种固 定格式的记录型,每个记录型由固定数量的域或 属性构成,每个域或属性具有固定的长度。
包括:层次模型、网络模型、关系模型
• 基于对象的数据模型:用于在概念和视图抽象级 别上的数据描述,具有相当灵活的结构和较强的 表达能力,允许明确地定义完整性约束。
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)
第4讲-空间数据模型-逻辑模型与数据结构

几何抽象类
地理空间参考系
点
曲线
表面
- -1 -1
-
线串类
直线段
线性环
多边形
1 --
-
几何集合
表面集合
曲线集合
点集合
多边形集合
1-
线串集合
1
1-
Open GIS面向对象空间实体模型
表示“is a”概括关系
表示“has a”聚集关系
ArcGIS面向对象空间实体模型
对象1
对象2
对象ID 对象1 对象2
土壤、山脉、丘壑等
1
2
3
类别
位置
电力塔 电力塔 河流
x1, y1
x1, y1
x1, y1;x2, y2;…;xn, yn
杨树林 x1, y1;x2, y2;…;xn, yn; x1, y1
杨树林 x1, y1;x2, y2;…;xn, yn; x1, y1
松树林 x1, y1;x2, y2;…;xn, yn; x1, y1
1 3
24
1
31
3
2
4
Hale Waihona Puke 2413
1
3
2
4
2
4
最大空圆准则
Delaunay三角网
方案一 方案二
Voronoi多边形 数据模型
组成多边形的边总是与两相邻样点的连线垂直 多边形内的任何位置总是离该多边形内样点的距离近, 离相邻多边形内样点的距离远,且每个多边形内包含 仅且包含一个样点
5、面向对象数据模型
3. 栅格的空间分辨率确定了描述空间现象的精细程度; 4. 若需要描述统一地理空间的不同属性,则按不同的属
试述数据模型的概念

试述数据模型的概念数据模型是指对数据的结构和性质进行抽象和建模,以便于数据的管理、处理、存储和传输。
数据模型是数据管理领域中的一个重要概念,也是软件系统开发的重要基础。
下面从定义、类型、设计和实现等方面对数据模型进行详细介绍。
一、数据模型的定义数据模型是抽象和概括真实世界中复杂的数据关系和数据属性的一种工具,它描述了数据在计算机中的存储方式。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
概念模型是面向用户的,描述了用户对数据的理解;逻辑模型是面向开发人员的,描述了数据的逻辑结构;物理模型是面向数据库管理员的,描述了数据在物理存储介质中的存储方式。
二、数据模型的类型数据模型可以分为层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等类型。
层次模型和网状模型都是早期的数据库模型,层次模型是基于树形结构设计的,网状模型是基于图形结构设计的。
关系模型是目前主流的数据库模型,它是基于关系代数理论设计的。
面向对象模型是近年来发展起来的一种数据库模型,它将数据和方法封装成对象,适合于面向对象编程。
三、数据模型的设计数据模型的设计是根据需求定义数据表和数据之间的关系。
在设计数据模型时,需要考虑数据的完整性、一致性、稳定性和可扩展性等因素,同时还需要考虑性能、安全等方面的要求。
在进行数据模型设计时,可以使用ER图和E-R模型,通过图形化的方式来辅助设计和表达复杂的数据结构和数据之间的关系。
四、数据模型的实现数据模型的实现是将设计好的数据模型转化为实际的数据库。
在实现数据模型时,需要选取合适的数据库管理系统(DBMS),比如MySQL、Oracle、SQL Server等,然后根据设计好的模型来进行建库、建表、插入数据和查询等操作。
在实现数据模型时,还需要考虑到数据的备份、维护和优化等问题,确保数据模型的可靠性和高效性。
综上,数据模型是数据管理领域中一个非常重要的概念,它不仅影响着数据的管理和处理,也影响着软件系统的开发和运行。
大数据的数据模型与数据架构

大数据的数据模型与数据架构在当今信息化社会中,数据成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
而随着信息技术的发展,大数据的概念和应用也逐渐引起了人们的关注和重视。
在大数据处理过程中,数据模型和数据架构起着至关重要的作用。
本文将详细探讨大数据的数据模型与数据架构。
一、大数据的数据模型数据模型是指对数据的抽象和描述,它是对数据特征和关系的抽象概括,使得用户能够更好地理解和使用数据。
在大数据环境下,传统的数据模型已经无法胜任对大规模、多样化的数据进行高效处理和分析的需求。
因此,大数据的数据模型需要具备以下特点:1. 非结构化数据支持:大数据时代数据呈现出多样性和复杂性,其中大部分数据是非结构化的,如社交媒体数据、文本数据等。
因此,数据模型应能够支持非结构化数据的存储和处理。
2. 弹性扩展性:大数据处理需要具备弹性扩展的能力,能够根据数据量的增减自动调整计算和存储资源,以满足不同规模的数据需求。
3. 实时性和高性能:大数据场景下,数据的更新速度很快,同时对数据的分析和查询也需要达到实时性和高性能。
因此,数据模型需要能够支持快速的数据插入、更新和查询操作。
基于以上需求,大数据的数据模型可以采用非关系型数据库(NoSQL)技术,如键值存储、列存储、文档数据库等。
这些数据模型能够有效地处理大数据的特点,提高数据的存储和查询效率。
二、大数据的数据架构数据架构是指对数据进行组织和管理的框架和结构。
在大数据环境下,数据量巨大且多样化,因此需要设计一个能够支持高效存储、处理和分析大数据的数据架构。
大数据的数据架构包括以下几个主要组成部分:1. 数据采集层:数据采集是大数据处理的第一步,包括数据的获取、清洗和转换等过程。
在数据采集层,可以利用各种数据采集工具和技术,如网络爬虫、传感器等,将数据从不同的数据源收集到数据存储系统中。
2. 数据存储层:大数据需要存储在高可扩展的存储系统中,以满足数据的快速存储和查询需求。
常见的数据存储技术包括分布式文件系统(如HDFS)、对象存储系统等。
地理信息系统原理第三章 空间数据模型与数据结构3.2

第1行第N列亮度值 波段n 波段1 第2行第1列亮度值 波段n
BSQ结构
BIP结构
BIL结构
星蓝海学习网13
以行为记录单位按行存储 地理数据。属性明显,位 置隐含。 缺点:存在大量冗余,精 度提高有限制。
星蓝海学习网14
0 0 0 0 0 4 4 4 记录1 0 0 0 0 0 4 4 4
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• 优点:
• 栅格加密时,数据量不会明显 增加,压缩效率高,最大限度 保留原始栅格结构,
• 编码解码运算简单,且易于检 索、叠加、合并等操作,得到 广泛应用。
• 缺点:
• 不适合于类型连续变化或类型 区域分散的数据。
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(2)压缩栅格数据结构
块码(二维游程编码)(行,列,半径,属性值)
弧段ID a b c d e
起始点 5 7 1 13 7
终结点 1 1 13 7 5
… … … 左多边形 Q A Q D D
右多边形 A B B B A
f
13
5
Qห้องสมุดไป่ตู้
D
点号 1 2
…… 25
坐标 (x1,y1) (x2,y2)
…… (x25,y25)
g
25
弧段ID
点号
a
5,4,3,2,1
b
7,8,1
c
1,9,10,11,12,13
• 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,再加上记录单元代码组成。特点:
• 一个多边形所包含的正方形越大,多边形的边界越简单,块状编码的效率就越好。
• 块状编码对大而简单的多边形更为有效,而对那些碎部较多的复杂多边形效果并不好。
第3讲-空间数据模型和空间数据结构

空间现象 客观世界的现象划分为5类:
可精密观测的自然对象(如建筑物边界) 受采样限制的自然对象(如河流的边界) 受定义限制的自然对象(如植被覆盖率大小和范围) 不规则的人为对象(如行政区、TIN、Voronoi多边形) 规则的人为对象(栅格、立方体元)
空间实体
➢ 对复杂地理事物和现象进行简化抽象得到的不可再分割的同 类对象,就是地理空间实体,简称空间实体。
➢ 空间实体具有4个基本特征:
➢ 空间位置特征 ➢ 属性特征 ➢ 时间特征 ➢ 空间关系
观察和认知
现实世界
概念世界
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ抽还 象原 世世 界界
信息
数据世界 (计算机)
空间事物或现象
选择、综合、简化和抽象
程度、地表温度、土壤湿度、地形高度以及大面积空气和水域
的流速和方向等;
根据不同的应用,场可以表现为二维或三维; 一个二维场就是在二维空间R2中任意给定的一个空间位置上,
都有一个表现某现象的属性值,即 A=f(x,y)
一个三维场是在三维空间R3中任意给定一个空间位置上,都对 应一个属性值,即 A=f(x,y,z)
可被标识 在观察中的重要程度 有明确的特征且可被描述
传统的地图是以对象模型进行地理空间抽象和建模的实例。
空间关系 非空间关系 时间关系
地理空间 空间要素
分类
子类 超类
几何坐标 子部分 超部分
非空间属性
对象模型对空间要素的描述
场/域(field)模型
把地理空间中的现象作为连续的变量或体来看待,如大气污染
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❖ 模型是对现实世界的抽象。 ❖ 在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表
示和处理现实世界中的数据和信息。 ❖ 数据描述的三种范畴
现实世界 信息世界 机器世界
两类抽象层次的数据模型
❖ 数据模型分为两类(分属两个不同的层次) (1) 概念模型 也称信息模型,它是按用户的观点来
对数据和信息建模,用于数据库设计。 (2) 结构数据模型
项目
零件
m
供应
n
k
供应商
3. 实体内部的联系
Байду номын сангаас
❖ 例1:语义:某一职工领导若干职工,而一个职工 仅例被2:表另示一一个种职零工件领材导料. 单,一种零件由其它多 种零件组成,一种零件是其它零件的组成成 分.
职工
1
n
领导
零件
m
n
组成
1.公司分若干部门,每个部门有一个名字,一个编号和
一个管理该部门的雇员(经理)并记录下该雇员开始 管理该部门的日期,一个部门可以分散在几个地点。
概念模型 逻辑模型 数据库设计人员完成
DBMS支持的数据模型
逻辑模型 物理模型 由DBMS完成
现实世界中客观对象的抽象过程
2.2 概念模型(信息模型)
❖ 是独立于计算机系统的数据模型。 ❖ 不涉及信息在计算机中的表示,只用来描述
某个特定组织所关心的信息结构,是对现实 世界的第一层抽象。 ❖ 概念模型是按用户的观点对数据建模,强调 其语义表达能力,是用户和DB设计人员之间 进行交流的语言和工具。
实体名
。椭圆表示属性
属性名
。菱形表示联系 。无向边表示实体型
与相关属性或联系 的相连。
联系名
2.2.3 联系的种类
1.两类实体型之间的联系 A
B
a.一对一联系(1:1)
例:宿舍里: 学生------床位
1
1
E-R图:
1
1
学生
占用
床位
b.一对多联系(1:n)
例: 宿舍 学生
1
n
A
B
E-R图: 宿舍
用实体名及其属性名集合来抽象和刻画 同类实体称为实体型
(6) 实体集(Entity Set)
同型实体的集合称为实体集
1.公司分某若公干部司门数,据每个库部需门有求一说个名明字:,一个
编号和一个管理该部门的雇员(经理)并记录 下该雇员开始管理该部门的日期,一个部门可 以分散在几个地点。 2.一个部门控制若干项目,每个项目有一个名字, 一个编号和一个单独的地点。 3.保存每个雇员的名字、社会保险号、地址、工 资、性别和出生日期。一个雇员隶属一个部门 但可在由不同部门控制的几个项目中工作,要 求记录雇员每周在各个项目中工作的时数,并 指明其上司。 4.保存雇员的所有子女的信息,包括姓名、性别、 出生日期及与雇员之间的关系。
1.公司分若干部门,每个部门有一个名字,一个编号和
一个管理该部门的雇员(经理)并记录下该雇员开始 管理该部门的日期,一个部门可以分散在几个地点。
2.一个部门控制若干项目,每个项目有一个名字,一个 编号和一个单独的地点。
3.保存每个雇员的名字、社会保险号、地址、工资、性 别和出生日期。一个雇员隶属一个部门但可在由不同 部门控制的几个项目中工作,要求记录雇员每周在各 个项目中工作的时数。
抚养
N
子女
姓名 性别 出生日期
关系
设计E-R模型的几点说明
1)定义与当前和可预见的将来应用有关的实体, 属性,联系
2)实体有多方面的性质,属性没有. 3)实体的属性一定是单值的,若为多值则定义为
另一实体,并建立联系. 4)联系也可以有属性.
2.3 结构数据模型
2.3.1结构数据模型的组成要素
❖ E.F.Codd指出:一个基本数据模型实质上是一 组向用户提供的规则.这组规则规定数据结构 如何组织以及相应地允许进行何种操作.
4.保存雇员的所有子女的信息,包括姓名、性别、出生 日期及与雇员之间的关系。
(7) 联系(Relationship)
现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息 世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系
两类: ❖ 实体型内部的联系,即组成实体型的属性之间的联系. ❖ 实体型之间的联系, 不同实体型内的各个实体之间,
1 居住 n
学生
c.多对多联系(m:n)
A
B
例:学生 m
教室 n
E-R图:
学生 m 占用 n 教室
d. 多重联系 例: 工人-------设备
E-R图: n
工人 m
使用 维修
1(m) 设备 n
2. 多个实体型间的联系
例:供应商----零件----项目 语义:一个供应商可为多个项目供应多种零件
一个项目可使用多个供应商供应的多种零 件. 一种零件可由多个供应商提供给多个项目.
某公司数据库E-R图
管理开始日期
名字 编号 地点 经理
名字 编号 位置 负责部门
部门
1
1
N
受控
项目
N
隶属
N
雇员
参与
M
抚养
1
N
子女
?
1
N
领导
雇员 姓名 性别 出生日期 关系
某公司数据库E-R图
名字 编号 地点
编号 地点 名字
1
部门
1
管理开始 日期
管理
N
隶属
M
雇员
1
1
N
领导
N
受控
N
项目
参与
周工作时间
同一实体型内各个实体之间
2.2.2 概念模型的表示方法
❖ 概念模型的表示方法很多,但常用的是实体 -联系方法
❖ (Entity-Relationship Approach)
E-R方法建立的模型为E-R模型 特点:直观、自然、语义表现丰富,易于理解,又
易于向各种数据模型转换。
E-R图
。矩形表示实体型
2.一个部门控制若干项目,每个项目有一个名字,一个 编号和一个单独的地点。
3.保存每个雇员的名字、社会保险号、地址、工资、性 别和出生日期。一个雇员隶属一个部门但可在由不同 部门控制的几个项目中工作,要求记录雇员每周在各 个项目中工作的时数。
4.保存雇员的所有子女的信息,包括姓名、性别、出生 日期及与雇员之间的关系。
逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面 向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于 DBMS实现。
物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部 的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和 存取方法。
信息世界 机器世界
概念模型
认识 抽象
现实世界 概念模型 数据库设计人员完成
2.2.1 信息世界中的基本概念
(1) 实体(Entity)
客观存在并可相互区别的事物称为实体。
(2) 属性(Attribute)
实体所具有的某一特性称为属性。
(3) 码(Key)
唯一标识实体的属性集称为码。
(4) 域(Domain)
属性的取值范围称为该属性的域。
(5) 实体型(Entity Type)