栅格数据和矢量数据压缩编码
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较
概述：
矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示形式。本
文将详细比较矢量数据和栅格数据的特点、优缺点以及适用场景，以帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的数据类型。
1. 矢量数据的特点：
矢量数据是由一系列点、线和面构成的几何对象，每个对象都有自己的属性信息。矢量数据通常用来表示离散的实体，比如建筑物、道路、河流等。矢量数据的特点包括：
1.1 精确度高：矢量数据可以精确地表示实体的几何形状和位置，适用于需要
精确测量和分析的任务。
1.2 数据量小：由于矢量数据只存储实体的几何信息和属性信息，相比栅格数据，矢量数据的文件大小通常较小，便于存储和传输。
1.3 可编辑性强：矢量数据可以方便地进行编辑和更新，例如添加、删除或修
改实体的几何形状和属性信息。
1.4 拓扑关系表达能力强：矢量数据可以通过拓扑关系准确地表示实体之间的
空间关系，例如相邻、相交、包含等。
2. 栅格数据的特点：
栅格数据是由网格单元组成的二维数据，每个单元都有一个值来表示某种属性。栅格数据通常用来表示连续的表面，如高程、温度、降雨量等。栅格数据的特点包括：
2.1 精确度受分辨率限制：栅格数据的精确度受到分辨率的限制，即每个网格
单元的大小。较高的分辨率可以提供更精细的空间信息，但会增加数据量。
2.2 数据量大：栅格数据存储了每个网格单元的属性值，因此相比矢量数据，
栅格数据的文件大小通常较大。
2.3 适合表达连续表面：栅格数据可以很好地表达连续的表面，适用于分析和
模拟连续变化的现象。
2.4 不适合精确测量和编辑：由于栅格数据是基于网格单元的，无法准确表示
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据的比较
矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。它们在
数据结构、数据存储方式、数据处理和数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。本文将详细比较矢量数据和栅格数据的特点和应用，以帮助读者更好地理解和应用这两种数据类型。
一、数据结构比较
1. 矢量数据：
矢量数据是由离散的点、线和面构成的，以几何实体和属性信息的形式存储。
几何实体包括点、线和面，属性信息则包括实体的属性值。矢量数据采用拓扑结构，可以准确地表示地理对象之间的拓扑关系。
2. 栅格数据：
栅格数据是由均匀分布的像元（像素）构成的，每个像元都有一个值来表示某
种属性。栅格数据采用二维矩阵的形式存储，每个像元的位置由行列坐标来表示。栅格数据适合于连续变化的地理现象，如高程、温度等。
二、数据存储方式比较
1. 矢量数据：
矢量数据以点、线和面的形式存储，通常使用矢量文件格式（如Shapefile、GeoJSON等）进行存储。矢量数据的存储方式相对较小，可以有效地压缩数据量。此外，矢量数据可以通过拓扑关系进行空间查询和分析。
2. 栅格数据：
栅格数据以像元的形式存储，通常使用栅格文件格式（如GeoTIFF、GRID等）进行存储。栅格数据的存储方式相对较大，因为每个像元都需要存储一个值。栅格数据适合于大范围的空间分析和模型建立。
三、数据处理比较
1. 矢量数据：
矢量数据可以进行几何操作（如缓冲区分析、叠加分析等）和属性操作（如查询、统计等）。矢量数据的处理速度相对较快，尤其是在小范围的空间分析中。此外，矢量数据可以进行精确的空间分析，如点在面内的判断等。
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。它们各
自具有一些优点和缺点，适合于不同的应用场景。下面将详细介绍栅格数据和矢量数据的优缺点。
一、栅格数据的优缺点
1. 优点：
a. 简单直观：栅格数据由像素组成，每一个像素都具有确定的位置和属性，
易于理解和处理。
b. 空间分析：栅格数据适合于进行空间分析，如地形分析、遥感影像处理等。栅格数据可以进行栅格代数运算，方便进行数据叠加和分析。
c. 连续性表达：栅格数据可以更好地表达连续性现象，如地形起伏、气候变
化等。
d. 数据存储：栅格数据可以通过压缩算法进行存储，节省存储空间。
2. 缺点：
a. 精度限制：栅格数据的精度受像素大小的限制，无法表达细小的地理要素
和复杂的空间关系。
b. 数据冗余：栅格数据在表示空间中的要素时，会导致数据冗余，增加数据
存储和处理的负担。
c. 数据更新难点：栅格数据的更新需要重新生成整个数据集，更新成本较高。
d. 数据处理复杂：栅格数据的处理需要进行像素级的计算，处理复杂度较高。
二、矢量数据的优缺点
1. 优点：
a. 精确表达：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，可以精确表达地理要
素的位置和属性。
b. 数据关联：矢量数据可以通过拓扑关系建立要素之间的关联，方便进行空
间查询和分析。
c. 数据更新灵便：矢量数据的更新只需要修改相应的几何要素，更新成本较低。
d. 数据处理简单：矢量数据的处理可以通过几何运算和属性操作进行，处理
相对简单。
2. 缺点：
a. 数据复杂性：矢量数据在表示连续性现象时，需要进行抽样或者插值处理，会导致数据的复杂性增加。
矢量数据和栅格数据的异同点
矢量数据和栅格数据的异同点
矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。它们在
数据存储、数据结构、数据处理和数据分析等方面存在一些明显的异同点。本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的异同点，以帮助读者更好地理解和应用这两种数据模型。
1. 数据结构
矢量数据是由点、线和面等基本几何要素组成的。每个要素都有自己的地理位
置和属性信息。常见的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON和KML等。栅格数据则是由像素或单元格组成的网格结构。每个像素都有自己的地理位置和属性值。栅格数据常见的格式有TIFF、JPEG和PNG等。
2. 空间精度
矢量数据通常具有较高的空间精度，可以精确表示地理实体的几何形状和位置。而栅格数据的空间精度较低，由于其以像素为单位，无法精确表示细节丰富的地理实体。
3. 数据存储
矢量数据采用矢量模型进行存储，以点、线和面等基本要素的几何属性和属性
表的形式存储。每个要素都有自己的几何信息和属性信息。栅格数据则以像素为单位进行存储，每个像素都有自己的位置和属性值。
4. 数据体积
矢量数据相对于栅格数据来说，数据体积较小。由于矢量数据以几何要素和属
性表的形式存储，可以有效地压缩数据体积。而栅格数据由于以像素为单位，数据体积较大。
5. 数据分析
矢量数据在空间分析和地理处理方面具有较强的优势。由于矢量数据以几何要
素的形式存储，可以进行几何运算、拓扑分析和网络分析等。而栅格数据在遥感影像处理和表面分析等方面具有较强的优势。由于栅格数据以像素为单位，可以进行像元运算、图像分类和地形分析等。
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法主要有：（1）.链式编码（2）.行程编码（3）.块式编码（4）.四叉树编码
（1）.链式编码：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，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。（2）.行程编码：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代码重复的个数，即按（属性值，重复个数）编码
（3）.块式编码：块式编码是将行程编码扩大到二维的情况，把多边形范围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。
（4）.四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述，将图像区域按四个大小相同的象限四等分，每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，无论分割到哪一层象限，只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时，则停止继续分割。否则就一直分割到单个像元为止。而块状结构则用四叉树来描述。按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为
2n×2n（n为分割的层数）的形式。下面就着重介绍四叉树编码。
四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时，则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型，它们在
数据存储、数据结构、数据分析和数据可视化等方面存在着一些差异。本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，并详细介绍它们的特点和应用。
一、栅格数据
栅格数据是由一系列像素组成的网格，每个像素都有一个特定的数值或属性。
栅格数据以网格的形式表示地理空间，每个像素都有其自身的坐标和数值。栅格数据通常用于表示连续变量，如高程、温度、降水量等。栅格数据的特点如下：
1. 数据结构：栅格数据以二维或三维网格的形式存储，每个像素都有一个固定
的大小和位置。栅格数据可以表示离散或连续的现象。
2. 数据精度：栅格数据的精度取决于像素的大小，像素越小，数据精度越高。
但是，较高的数据精度会导致数据量增加。
3. 数据存储：栅格数据以像素的形式存储，每个像素都包含一个数值或属性。
栅格数据通常以图像文件的形式存储，如TIFF、JPEG等。
4. 数据分析：栅格数据适用于一些基于像素的分析方法，如栅格计算、栅格统计、栅格代数等。栅格数据的分析速度相对较快。
5. 数据可视化：栅格数据可以通过颜色映射来进行可视化，不同的数值或属性
可以用不同的颜色来表示。栅格数据的可视化效果较为直观。
栅格数据在地形分析、遥感影像处理、环境模拟等领域有着广泛的应用。例如，在地形分析中，栅格数据可以用于生成高程模型、坡度分析、流域提取等；在遥感影像处理中，栅格数据可以用于图像分类、变化检测等。
二、矢量数据
矢量数据是由一系列点、线、面等几何要素构成的，每个要素都有一组坐标来
矢量数据和栅格数据的异同点
矢量数据和栅格数据的异同点
矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。它们在数据存储、数据结构、数据处理和数据分析等方面存在一些异同点。本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的异同点。
一、数据存储方式：
1. 矢量数据：矢量数据是由一系列点、线和面构成的几何对象。它使用坐标点来描述地理实体的位置和形状。矢量数据通常以文件或数据库的形式存储，常见的文件格式有Shapefile、GeoJSON和KML等。
2. 栅格数据：栅格数据是由一系列等大小的像元（像素）构成的网格。每个像元代表一个特定的地理位置，并存储着该位置上的属性值。栅格数据通常以图像文件的形式存储，常见的格式有TIFF、JPEG和PNG等。
二、数据结构：
1. 矢量数据：矢量数据采用几何对象的方式来存储地理信息。常见的几何对象包括点、线和面。每个几何对象都有自己的属性表，用于存储与该对象相关的属性信息。例如，在一个点对象中可以存储该点的名称、海拔高度等属性。
2. 栅格数据：栅格数据采用网格的方式来存储地理信息。每个像元都有自己的属性值，用于表示该位置上的特征或属性。例如，在一个栅格数据中，每个像元可以代表一个土地类型、温度值或降水量等。
三、数据精度和精确度：
1. 矢量数据：矢量数据可以非常精确地描述地理实体的形状和位置。由于矢量数据使用坐标点来表示几何对象，因此可以实现亚像素级别的精度。矢量数据适用于需要高精度地表示地理对象的应用，如地形分析和精确测量。
2. 栅格数据：栅格数据的精度和精确度受像元大小的限制。栅格数据中的每个
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩名词解释
空间数据压缩是指对空间数据进行压缩处理，以减少数据的存储空间和传输带宽的需求，同时尽可能保持数据的质量和准确性。以下是几个与空间数据压缩相关的常见名词解释：
无损压缩（Lossless Compression）：无损压缩是一种压缩方法，通过使用压缩算法对数据进行编码，以减少存储空间和传输带宽的需求，但不会导致数据的任何信息损失。无损压缩可以完全恢复原始数据，适用于需要准确还原数据的场景。
有损压缩（Lossy Compression）：有损压缩是一种压缩方法，通过牺牲一定程度的数据质量来实现更高的压缩率。有损压缩通常会删除或近似表示数据中的一些细节或冗余信息，从而减少数据的存储空间和传输带宽需求。虽然有损压缩可以实现更高的压缩率，但会导致一定程度的数据质量损失。
矢量压缩（Vector Compression）：矢量压缩是一种专门用于压缩矢量数据的压缩方法。矢量数据通常包括点、线、面等几何要素的坐标和属性信息。矢量压缩方法可以通过对几何要素进行编码或减少冗余信息来实现数据的压缩。
栅格压缩（Raster Compression）：栅格压缩是一种专门用于压缩栅格数据的压缩方法。栅格数据通常以像素矩阵的形式存储，每个像素包含一个或多个属性值。栅格压缩方法可以通过编码相邻像素之间的变化或减少冗余信息来实现数据的压缩。
这些名词解释提供了一些常见的空间数据压缩相关术语的含义，有助于理解和应用空间数据压缩技术。
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点标题：栅格数据和矢量数据的优缺点
引言概述：在地理信息系统中，栅格数据和矢量数据是两种常见的数据格式。它们各自具有一些优点和缺点，本文将分析栅格数据和矢量数据的优缺点。
一、栅格数据的优缺点
1.1 栅格数据的优点：
- 栅格数据能够准确表达地表现象的连续性和变化，适用于地形、气候等连续性数据的表示。
- 栅格数据处理简单，易于存储和传输，适用于大规模数据的处理和分析。
- 栅格数据在遥感影像处理和数字地图制作中具有广泛应用，能够提供高分辨率的地理信息数据。
1.2 栅格数据的缺点：
- 栅格数据在表示线状和面状地物时存在信息冗余，数据量较大。
- 栅格数据的精度受分辨率限制，不适用于需要高精度几何信息的应用。
- 栅格数据在进行空间分析时，需要进行数据转换和处理，容易引起信息丢失和误差。
二、矢量数据的优缺点
2.1 矢量数据的优点：
- 矢量数据能够精确表示地物的几何形状和空间关系，适用于地物边界和属性信息的描述。
- 矢量数据具有数据结构清晰、易于更新和管理的特点，适用于地图制图和空间分析。
- 矢量数据在进行空间分析时，能够准确计算地物之间的距离、面积和方位关系，提供精确的空间分析结果。
2.2 矢量数据的缺点：
- 矢量数据在处理连续性数据时存在困难，无法准确表示地表的连续变化。
- 矢量数据在存储和传输时需要较大的存储空间和带宽，不适用于大规模数据的处理。
- 矢量数据在处理遥感影像等栅格数据时，需要进行数据转换和处理，容易引起信息丢失和误差。
三、栅格数据和矢量数据的应用场景比较
3.1 栅格数据的应用场景：
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。它们各
自具有一些优点和缺点，下面将详细介绍这些方面。
一、栅格数据的优点：
1. 简单直观：栅格数据由像素组成，每一个像素都有一个数值，可以直接表示
地理现象的特征，如高程、温度等。这种简单直观的表示方式使得栅格数据易于理解和分析。
2. 空间分析：栅格数据适合于空间分析，可以进行各种统计和模型分析。例如，可以通过栅格数据进行地形分析、洪水摹拟、景观格局分析等。
3. 数据存储：栅格数据以像素为单位进行存储，数据结构相对简单，适合存储
大量数据。此外，栅格数据可以进行压缩，节省存储空间。
4. 数据处理：栅格数据可以进行各种数学运算和图象处理，如代数运算、滤波、分类等。这使得栅格数据在遥感图象处理和数字地形分析等领域具有广泛应用。
二、栅格数据的缺点：
1. 精度限制：栅格数据的精度取决于像元的大小，像元越小，精度越高。但由
于栅格数据是以像素为单位进行存储和分析的，因此在表示空间对象时存在精度限制。特殊是对于复杂的地理现象，如河流、道路等，栅格数据可能无法彻底准确地表示其形状和位置。
2. 数据量大：由于栅格数据以像素为单位存储，因此数据量相对较大。对于大
范围的地理数据分析，需要大量的存储空间和计算资源。
3. 数据集成：栅格数据在数据集成方面存在一定的难点。不同分辨率、不同投
影的栅格数据很难直接集成在一起，需要进行预处理和转换。
三、矢量数据的优点：
1. 精确表示：矢量数据以点、线、面等几何对象表示地理现象，可以准确地表
栅格压缩编码和常见文件压缩方法的异同2
栅格压缩编码和常见文件压缩方法的异同
一、关于栅格数据压缩编码
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。每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。一个优秀的压缩数据编码方案是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。在栅格文件中，每个栅格只能赋予一个唯一的属性值，所以属性个数的总数是栅格文件的行数乘以列数的积，而为了保证精度，栅格单元分得一般都很小，这样需要存储的数据量就相当大了。通常一个栅格文件的栅格单元数以万计。但许多栅格单元与相邻的栅格单元都具有相同的值，因此使用了各式各样的数据编码技术与压缩编码技术。其栅格数据存储压缩编码方法主要有：直接编码、链式编码、游程编码、块式编码、四叉树编码。
（1）直接栅格编码:：是最简单最直观而又非常重要的一种栅格结构编码方法，通常称这种编码为图像文件或栅格文件。直接栅格编码是将栅格数据看作一个数据短阵，逐行或逐列逐个记录代码。可每行从左到右逐个记录，也可奇数行从左到右，偶数行从右到左记录，为特定目的也可采用其它特殊顺序。通常称这种编码的图像文件为栅格文件，这种网格文件直观性强，但无法采用任何种压缩编码方法。图2.1 (c)的栅格编码为：4，4，4，4，7，7，7，7；4，4，4，4，4，7，7，7；4，4，4，4，9，9，7，7；0，0，4，9，9，9，7，7；0，0，0，9，9，9，7，7；0，0，0，9，9，9，9，9；0，0，0，0，9，9，9，9；0，0，0，0，0，9，9，9。可用程序设计语言按顺序文件或随机文件记录这些数据。（2）链式编码：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，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。其特点：对多边形的表示具有很强的数据压缩能力；具有一定的运算功能，如面积和周长计算等；叠置运算如组合、相交等则很难实施，有效地压缩了栅格数据，尤其对多边形的表示最为显著，比较适于存储图形数据。但对边界做合并和插入等修改编辑工作很难实施，而且对局部修改要改变整体结构，效率较低。
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法
（3）、块式编码（4）、四叉树编码（1）、链式编码：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，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。
（2）、行程编码：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代码重复的个数，即按（属性值，重复个数）编码（3）、块式编码：块式编码是将行程编码扩大到二维的情况，把多边形范围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。
（4）、四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述，将图像区域按四个大小相同的象限四等分，每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，无论分割到哪一层象限，只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时，则停止继续分割。否则就一直分割到单个像元为止。而块状结构则用四叉树来描述。按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为2n2n（n为分割的层数）的形式。下面就着重介绍四叉树编码。
直接栅格编码是最简单最直观而又非常重要的一种栅格结构编码方法，通常称这种编码为图像文件或栅格文件。直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代
码，可以每行都从左到右逐象元记录，也可奇数行从左到右，而偶数行由右向左记录，为了特定目的还可采用其它特殊的顺序,右图直接编码可表示为矩阵：四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时，则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。
矢量数据与栅格数据
矢量数据与栅格数据
矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据类型。矢量数据是基于几何形状的数据表示方法，而栅格数据则以像素为基本单元进行表示。在GIS应用中，根据不同的需求和数据特点，选择合适的数据类型非常重要。本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的定义、特点、应用以及优缺点。
一、矢量数据
矢量数据是通过点、线、面等几何形状进行描述的数据类型。在矢量数据中，每个几何形状都由一系列坐标点构成。常见的矢量数据格式包括Shapefile、GeoJSON、KML等。
1. 特点：
- 精确性高：矢量数据能够准确地表示地理现象的位置和形状。
- 可编辑性强：可以对矢量数据进行编辑、修改和更新。
- 数据量小：相对于栅格数据而言，矢量数据的存储空间较小。
- 可以进行拓扑分析：矢量数据能够进行拓扑关系的分析，如求交、求并、求差等。
2. 应用：
- 地图制作：矢量数据可以用于绘制各种类型的地图，如道路地图、土地利用地图等。
- 空间分析：矢量数据可以进行空间查询、缓冲区分析、叠加分析等空间分析操作。
- 地理定位：矢量数据可以用于地理定位服务，如导航系统、地理编码等。
3. 优点：
- 可以精确地表示地理现象的形状和位置。
- 可以进行拓扑关系的分析。
- 数据量相对较小，方便存储和传输。
4. 缺点：
- 对于连续变化的地理现象，如高程、温度等，矢量数据无法直接表示。
- 矢量数据的处理和分析相对复杂，需要进行拓扑构建和拓扑分析。
二、栅格数据
栅格数据是将地理现象划分为等大小的像素单元进行表示的数据类型。在栅格
数据中，每个像素单元都有一个值来表示地理现象的属性。常见的栅格数据格式包括TIFF、JPEG、GeoTIFF等。
ArcGIS栅格数据与矢量数据的转换
ArcGIS栅格数据与矢量数据的转换引言概述：
ArcGIS是一个广泛使用的地理信息系统软件，它支持栅格数据和矢量数据的处理和分析。栅格数据是由像素组成的网格数据，适合于表达连续性的地理现象，如高程模型和遥感影像。而矢量数据则是由点、线、面等几何要素构成的数据，适合于表达离散性的地理现象，如道路、建造物等。本文将介绍ArcGIS中栅格数据与矢量数据的转换方法。
一、栅格数据转换为矢量数据
1.1 栅格数据转换为点要素
- 使用“Raster to Point”工具将栅格数据中的像素转换为点要素。
- 可根据需要设置输出点要素的属性字段，如像素值、坐标等。
- 转换后的点要素可用于进一步的空间分析和可视化展示。
1.2 栅格数据转换为线要素
- 使用“Raster to Polyline”工具将栅格数据中的像素边界转换为线要素。
- 可设置线要素的宽度、颜色等属性，以便更好地展现栅格数据的特征。
- 转换后的线要素可用于绘制等值线图或者边界线图。
1.3 栅格数据转换为面要素
- 使用“Raster to Polygon”工具将栅格数据中的像素区域转换为面要素。
- 可设置面要素的填充颜色、透明度等属性，以便更好地展现栅格数据的空间分布。
- 转换后的面要素可用于制作栅格数据的分类图或者热力图。
二、矢量数据转换为栅格数据
2.1 点要素转换为栅格数据
- 使用“Point to Raster”工具将点要素转换为栅格数据。
- 可根据点要素的属性字段设置栅格像元的数值，如高程值、温度值等。
- 转换后的栅格数据可用于制作点密度图或者栅格插值。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据与矢量数据
栅格数据结构
基于栅格模型的数据结构简称栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的网格，称为栅格单元，在各个栅格单元上给出出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式。
栅格数据结构表示的是二维表面上的要素的离散化数值，每个网格对应一种属性。
网格边长决定了栅格数据的精度。
矢量数据结构
矢量数据结构是利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体的空间分布的一种数据组合方式。
矢量与栅格数据结构的比较
矢量数据结构的优缺点：
优点为数据结构紧凑、冗余度低，有利于网络和检索分析，图形显示质量好、精度高；
缺点为数据结构复杂，多边形叠加分析比较困难。
具体来说优点有：
1.表达地理数据精度高
2.严密的数据结构，数据量小
3.用网格链接法能完整地描述拓扑关系，有利于网络分
析、空间查询
4.图形数据和属性数据的恢复、更新、综合都能实现
5.图形输出美观
缺点有：
1.数据结构较复杂
2.软件实现技术要求比较高
3.多边形叠合等分析相对困难
4.现实和绘图费用高
栅格数据的优缺点：
优点为数据结构简单，便于空间分析和地表模拟，现势性较强；
缺点为数据量大，投影转换比较复杂。
具体来说优点有：
1.数据结构相对简单
2.空间分析较容易实现
3.有利于遥感数据的匹配应用和分析
4.空间数据的叠合和组合十分容易方便
5.数学模拟方便
6.技术开发费用低
缺点有：
1.数据量较大，冗余度高，需要压缩处理
2.定位精度比矢量的低
3.拓扑关系难以表达
4.难以建立网络连接关系
5.投影变形花时间
6.地图输出不精美两者比较：
栅格数据操作总的来说容易实现，矢量数据操作则比较复杂；
DEM数据类型 矢量栅格
DEM数据类型矢量栅格
数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。对空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确地处理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。空间数据结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构，才能正确有效地使用系统。地理信息系统的空间数据结构主要有矢量结构和栅格结构。
（1）栅格数据结构栅格结构是最简单最直观的空间数据结构，又称为网格结构（Raster或Gridcell）或像元结构（pixel），是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像素，由行、列号定义，并包含一个代码，表示该像素的属性类型或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。如图所示，在栅格结构中，点用一个栅格单元表示；线状地物则用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。任何以面状分布的对象（土地利用、土壤类型、地势起伏、环境污染等），都可以用栅格数据表示。遥感影像就属于典型的栅格结构，每个像元的数字表示影像的灰度等级。
（2）矢量数据结构矢量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。基于矢量模型的数
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起点 终点 1 2 3 4 5 6 7 8 8 9 12 11 10 9 8 1 2 3 4 5 6 7 9 5 10 12 11 2
因为在这种数据结构中，当编码数据经过
计算机编辑处理以后，面域单元的第一个始 节点应当和最后一个终节点相一致，而且当 按照左侧面域或右侧面域来自动建立一个指 定的区域单元时，其空间点的坐标应当自行
• 树状索引编码法 • 拓扑结构编码法
多边形环路法：
• 由多边形边界的x,y坐标队集合及说明信息 组成。
P1：x1，y1；x2，y2； x3，y3；x4，y4；x5，y5； x6，y6； P2：x7，y7；x8，y8； x9，y9；x10，y10；x11， y11；x5，y5；x6，y6 P3：x12，y12；x13，y13； x14，y14；x15，y15
几种典型数据的压缩与编码
• 2014年4月28日
目录：
数据压缩的定义
栅格数据的压缩编码
矢量数据的压缩编码
数据压缩：
• 定义：数据压缩是指在不丢失信息的前提 下，缩减数据量以减少存储空间，提高其 传输、存储和处理效率的一种技术方法。 或按照一定的算法对数据进行重新组织， 减少数据的冗余和存储的空间。 • 分类：有损压缩和无损压缩
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多边形号 A B C D
弧段号 h,b,a g,f,c,h,-j j e,i,f
周长
面积 中心点坐 标
E
e,i,d,b
• 多边形文件主要由多边形记录组成，包括多边 形号、组成多边形的弧段号以及周长、面积、 中心点坐标及有关“洞”的信息等。
弧段号 a b c d e f g h i j
点
号
5,4,3,2,1 8,7,6,5 16,17,8 19,18,5 15,23,22,21,20,19 15,16, 1,10,11,12,13,14,15 8,9,1 16,19 31,30,29,28,27,26,25,24,31
弧段坐标文件由一系列点的位置坐标组成，一般从 数字化过程获取，数字化的顺序确定了这条链段的 方向。
栅格结构编码方法：
直接栅格编码 链码 游程长度编码 块码 四叉树编码
直接栅格编码：
• 直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩 阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以 每行从左到右逐像元记录，也可以奇数行 从左到右，偶数行从右到左记录，为了特 殊目的还可以采用其他记录顺序。
链码：
• （又称为freeman码）是用曲线起始点的坐 标和边界点方向代码来描述曲线或边界的 方法。 • 有八个基本方向组成，方向代码分别为 0,1,2,3,4,5,6,7，单位矢量的长度默认是一个 栅格单元。
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3 4
5Байду номын сангаас
B
C
D
E
a
b
c
f
g
h j
e
f
i
b
c
i
线与多边形之间的树状索引
点与线之间的树状索引
拓扑结构编码法： 双 重 独 立 式 链 状 双 重 独 立 式
双重独立式：
• 这种数据结构最早是由美国人口统计局研 制来进行人口普查分析和制图的，简称为 DIME(Dual lndependent Map Encoding)系统 或双重独立式的地图编码法。 • 双重独立式数据结构是对图上网状或面状 要素的任何一条线段，用其两端的节点及 相邻面域来予以定义。
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。
弧段号 a b c d e f g h i j
起始点 5 8 16 19 15 15 1 8 16 31
终结点 1 5 8 5 19 16 15 1 19 31
左多边形 O E E O O D O A D B
右多边形 A A B E D B B B E C
弧段文件主要有弧记录组成，存储弧段的起止 结点号和弧段左右多边形号。
闭合。如果不能自行闭合，或者出现多余的
线段，则表示数据存储或编码有错。
例如，从上表中寻找右多边形为A的记录，则可以 得到组成A多边形的线及结点如表2－9，通过这种 方法可以自动形成面文件，并可以检查线文件数据 的正确性。
线号
a i n b
起点
1 8 9 2
终点
8 9 2 1
左多边 右多边 形 形
O C B O A A A A
线号
8 a 1 b 2 c 3 d 4 e B n A i C 10 m h O
11 D k 9 l j 5 12 f 6 g
7
a b c d e f g h i j k l m n
左多边 形 O O O O O O O O C C C C C B
右多边 形 A A B B B C C C A B D D D A
树状索引法：
• 树状索引法数据结构采用树状索引以减少 数据冗余并间接增加邻域信息，具体方法 是对所有边界点进行数字化，将坐标对以 顺序方式存储，由点索引与边界线号相联 系，以线索引与各多边形相联系，形成树 状索引结构。
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游程长度编码：
• 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。
块码：
• 采用方形区域作为记录单元，数据编码由 初始位置行列号加上半径，再加上记录单 元的代码组成。
四叉树编码：
• 是根据栅格数据二维空间分布的特点，将 空间区域按照4个象限进行递归分割（2n×2 n，且n>1），直到子象限的数值单调为止， 最后得到一棵四分叉的倒向树。为了保证 四叉树分解能不断的进行下去，要求图形 必须为2n×2 n的栅格阵列。n 为极限分割次 数，n＋1是四叉树最大层数或最大高度。
五种编码比较：
• 直接栅格编码：简单直观，是压缩编码方法的逻辑 原型（栅格文件）； • 链码：压缩效率较高，以接近矢量结构，对边界的 运算比较方便，但不具有区域性质，区域运算较难； • 游程长度编码：在很大程度上压缩数据，又最大限 度的保留了原始栅格结构，编码解码十分容易，十 分适合于微机地理信息系统采用； • 块码和四叉树编码：具有区域性质，又具有可变的 分辨率，有较高的压缩效率，四叉树编码可以直接 进行大量图形图象运算，效率较高，是很有前途的 编码方法。
矢量数据编码方法：
点实体矢量编码方法
线实体矢量编码方法
多边形矢量编码方法
点实体编码：
空间信息：X,Y坐标
属性信息
比例 简单点 朝向 比例 文本点 朝向 字体 文句
结点
线指针 线交汇编
线实体编码：
唯一标示码
线 实 体 编 码
线标示码
起始点
终止点
坐标对序列
显示信息
非几何属性
多边形矢量编码：
• 多边形环路法