GIS空间数据模型
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
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。
第二章 空间数据模型
2.2栅格数据模型-离散化的方法 栅格数据模型规则的格网(常用三角形,方格,六角形) 规则的格网(常用三角形,方格,六角形),三角形 是最基本的不可再分的单元,根据角度和边长的 不同,可以取不同的形状,方格、三角形和六角 形可完整地铺满一个平面。 不规则的格网,可当做拓扑多边形处理,如按街 不规则的格网 区划分,社会经济分区等。 。
空间数据模型
本章描述的是整个GIS理论中最为核心的内容。 理论中最为核心的内容。 本章描述的是整个 理论中最为核心的内容 为了能够利用信息系统工具来描述现实世界, 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。 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。 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: 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; 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; 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; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;
(一)空间结构特征和属性域 一 空间结构特征和属性域 空间” “空间”经常是指可以进行长度和角度 测量的欧几里德空间。 测量的欧几里德空间。空间结构可以是规 则的或不规则的。 则的或不规则的。 属性域的数值可以包含以下几种类型: 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。 名称、序数、间隔和比率。属性域的另一 个特征是支持空值, 个特征是支持空值,如果值未知或不确定 则赋予空值。 则赋予空值。
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2.2栅格数据模型 2.2栅格数据模型
栅格模型把空间看作像 元的划分, 元的划分,每个像元都 记录了所在位置的某种 现象,用像元值表示。 现象,用像元值表示。 该值可以表示一个确定 的现象,也可以是一种 模糊的现象。但一个像 元应该只赋一个单一的 值。
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)
三维GIS空间数据模型及可视化技术研究
此外,随着人们对地理信息需求的不断增长,三维GIS的应用范围也将不断 扩大,涉及到城市规划、资源管理、灾害预警等多个领域。因此,我们需要进一 步加强三维GIS空间数据模型和可视化技术的研究,以满足不断增长的实际需求, 推动地理信息科学的持续发展。
总之,三维GIS空间数据模型和可视化技术是地理信息科学的重要组成部分, 具有广泛的应用前景和发展潜力。未来需要进一步加强技术研究和应用实践,以 推动其向更高水平发展,更好地服务于社会各个领域。
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该技术可以构建逼真的战场环境,提高军事行动的效率和准确性。然而,现 有的技术仍存在一些不足,如建模精度、实时性和可视化效果等方面的问题,需 要进一步研究和优化。
从研究的实际情况来看,三维GIS建模及可视化技术的应用研究具有重要的 理论和实践意义。在理论上,该技术可以提高地理信息的获取、处理和分析能力, 有助于深入探究地理现象的时空变化规律;在实践上,该技术可以为城市管理、 环境保护、军事仿真等领域的决策提供更加科学、精确的支持,提高相关领域的 工作效率和准确性。
三维GIS空间数据模型是由空间对象、空间关系和属性信息三部分组成的。 空间对象表示地理实体,如点、线、面等,它们具有相应的几何特征和属性信息。 空间关系包括拓扑关系、方向关系、距离关系等,用于描述空间对象的相互关系。 属性信息包括文本、数字、图片等,用于描述空间对象的特征和属性。构建三维 GIS空间数据模型的关键在于正确表达空间对象及其关系,同时保证数据结构的 合理性和数据操作的有效性。
基本内容
随着城市化进程的加速,城市规划和管理的需求日益增长。为了更加直观地 了解城市空间信息和现象,城市三维可视化GIS技术应运而生。本次演示将围绕 城市三维可视化GIS的研究展开,旨在为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
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。
空间数据模型名词解释
空间数据模型名词解释
空间数据模型是地理信息系统(GIS)中的核心组成部分,理解它对于要深入
理解GIS的工作原理至关重要。
它们是对现实世界中的几何图形以及这些图形之
间的空间关系的抽象和整理。
根据对空间数据的编码方法的不同,空间数据模型通常可以分为矢量数据模型和栅格数据模型两大类。
矢量数据模型用点、线、面来表示空间信息。
点,例如地理位置、纪念碑,被视为0D,即没有长度和宽度;线,例如公路、河流,被视为1D,即有长度但没有宽度;面,例如湖泊、城市,被视为2D,即既有长度又有宽度。
矢量数据模型的
优点在于其准确性高且能很好地维持空间信息的拓扑结构,但其处理步骤复杂且
需要更多的计算量。
栅格数据模型则将空间分成许多规则的网格,每个网格单元存储一些特定的信息。
比如气候数据、土壤类型数据、人口分布数据等等。
栅格数据模型的特点是
处理速度快,但存储空间大,并且精度受到栅格大小的限制。
另外,现还有一种TIN(Triangulated Irregular Network)数据模型,它是矢量
数据模型的一种,是通过非规则三角网来表达三维地理形状的。
可以将区域分割为许多三角形,每个三角形的三个顶点都有一个Z值(高程)。
由于它们可以为不
规则形状的地面提供良好的表达,因此在解决地貌问题中尤为有效。
以上就是空间数据模型的基本概念,以及其中主要的几种模型类型和他们的特点。
在实际应用中,不同的数据模型类型会根据具体的需求和数据特性进行选择。
地理空间数据的模型构建与管理
地理空间数据的模型构建与管理地理空间数据的模型构建与管理是地理信息系统(GIS)中的核心内容之一。
随着科技的发展和信息时代的到来,地理空间数据的应用范围逐渐扩大,对于不同行业的决策和规划起着重要的作用。
在建立和管理地理空间数据模型时,需要考虑数据的准确性、一致性和可持续性等因素。
一. 地理空间数据模型的分类地理空间数据模型可以分为两大类:矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型使用点、线、面等几何要素来描述地理空间实体,适用于具有明确几何特征的地理现象,如道路、河流等。
而栅格数据模型则是将地理空间划分为一系列的网格,将每个网格单元作为一个地理单位,适用于连续变化的地理现象,如气温、降雨量等。
二. 地理空间数据模型的构建地理空间数据模型的构建过程包括数据收集、数据预处理、数据建模和数据评估等环节。
首先,需要收集相关的地理空间数据,可以通过地面调查、遥感技术等手段获取。
然后,对数据进行预处理,包括数据清洗、数据匹配和数据转换等操作,以确保数据的准确性和一致性。
接下来,根据具体的要求和目标,进行数据建模,选择适当的数据结构和分析方法,构建出合理的地理空间数据模型。
最后,对所建模型进行评估,验证其在实际应用中的有效性和可靠性。
三. 地理空间数据模型的管理地理空间数据模型的管理包括数据输入、数据存储、数据查询和数据更新等方面。
在数据输入方面,需要考虑数据的来源和获取方式,以及数据的质量控制和完整性检查。
数据存储则包括数据的组织和存储结构的选择,可以采用数据库等技术来进行管理。
数据查询则是指按照特定的条件和要求,对地理空间数据进行检索和提取,可以通过地理信息系统的查询功能来实现。
数据更新则是指对已有数据进行更新和维护,以及添加新的数据内容,确保数据的实时性和可靠性。
四. 地理空间数据模型的应用地理空间数据模型的应用广泛涵盖了各个领域,如环境保护、城市规划、交通管理等。
在环境保护方面,可以利用地理空间数据模型来分析土地利用、水资源分布等情况,从而制定合理的保护措施。
测绘技术GIS空间分析方法介绍
测绘技术GIS空间分析方法介绍近年来,随着技术的发展和需求的增加,地理信息系统(GIS)在测绘领域中的应用越来越广泛。
GIS空间分析是其中一个重要的应用领域,它通过对空间数据的处理和分析,为测绘工作提供了更多的可能性和深度。
本文将介绍一些常用的GIS空间分析方法。
第一部分:空间数据模型在进行GIS空间分析之前,首先需要对空间数据进行建模和组织。
常用的空间数据模型有点、线和面。
点模型适用于表示离散的地理对象,如建筑物、道路交叉口等。
线模型适用于表示地理对象之间的线性关系,如道路、河流等。
而面模型适用于表示具有连续性的地理对象,如土地利用类型、地貌等。
对于不同类型的地理对象,可以选择不同的空间数据模型进行建模和处理。
第二部分:空间查询和空间关系分析一旦空间数据建模完成,就可以进行空间查询和空间关系分析。
空间查询是指根据某个特定条件对空间数据集进行查询,以获得符合条件的地理对象。
例如,可以根据地理坐标范围对地图上的建筑物进行查询,来获取特定区域内的建筑物信息。
空间关系分析则是研究地理对象之间的拓扑和邻近关系,以了解它们的相互作用和关联性。
例如,可以通过空间关系分析,判断某个建筑物是否与某个道路相交。
第三部分:空间插值和空间描绘除了查询和关系分析,GIS空间分析还可以进行空间插值和空间描绘。
空间插值是指根据已有的离散空间数据,通过数学模型来推算未知位置的空间值。
例如,可以根据现有的气象站数据,插值出某个地区的气温分布图。
空间描绘则是将空间数据以图形的形式进行可视化展示。
例如,可以将测量出的地形表面数据转化为等高线图或地形图,来更直观地展示地形特征。
第四部分:空间统计和空间决策支持除了前面提到的基本分析方法,GIS空间分析还可以进行空间统计和空间决策支持。
空间统计是指对空间数据进行统计分析,以获得地理现象的特征和规律。
例如,可以对某个区域的城市人口密度进行空间统计,以了解城市发展的状况。
空间决策支持则是将GIS空间分析应用于决策过程中,以提供决策者更准确的信息和可视化的支持。
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)
➢ 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
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(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。
三维GIS空间数据模型
② 某一类型的空间单元组合形成一个新的类型或一个复合 实例;
③ 某一类型的空间实体可以转换为另一类型;
④ 某些空间实体具有二重性,也就是说,由不同的维数组 合而成。
实体类型组合图例
三、空间实体在地理信息系统中的表示
1、单一实体 2、多种特征的实体 3、带有属性的空间实体的表示 4、多层属性信息的表示
第三章 空间数据模型
空间数据模型: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。
内容
第一节 空间实体的描述和分类和数据组织 第二节 矢量数据模型 第三节 栅格数据模型 第四节 三角网数据模型(TIN) 第五节 属性信息 第八节 面向对象的空间数据模型
左多边形
P2 P1 P1 Ø P2 P3
右多边形
P1 P4 Ø P2 P4 P2
二、空间实体的几何分类
根据(1)实体本身的特征、(2)所用地图的比例尺
(3)项目中使用这类实体空间数据的目的,将地理
形象抽象为:
1. 点(Point) 2. 线(Line)
空间现象 • 离散
3. 面(Area) 4. 体(Volume)
4、பைடு நூலகம்类信息的表示
空间数据的分类,是指根据系统功能及国家规范和标准,将具有不同属性 或特征的要素区别开来的过程,以便从逻辑上将空间数据组织为不同的信 息层(见下图);
用于表示地理实体的数据模型
GIS的数据模型分为两大类:矢量数据模型和栅格数据模型。
.
Spatial data model
第二节 矢量数据模型
① 长度:从起点到终点的总长;
GIS空间分析的数据模型
基态修正模型
基态修正模型按事先设定的时间间隔进行采样,它 只存储某个时间数据状态(基态)和相对于基态的变 化量。
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时空立方体模型( Space-time Cube)
由空间两个维度和一个时间维组成,描述了二维 空间沿着第三个时间维演变的过程。任何一个空 间实体的演变历史都是空间-时间立方体中的一 个实体。
➢ 拐点(Turn):从一个链到另一个链的过渡。拐点在 网络模型中不用于模拟现实世界中的实体,而是 代表链与链之间的过渡关系。
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常用的网络模型:
网络跟踪(Trace)
➢用于研究网络中资源和信息的流向; ➢在水文应用中,网络跟踪可用于: • 计算河流中水流的体积, • 跟踪污染物从污染源开始,沿溪流向下游扩散的
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3.7 时空数据模型
➢ 静态GIS(SGIS):
传统的地理信息系统应用只涉及地理信息的 两个方面:空间维度和属性维度。
➢时态GIS (TGIS):
能够同时处理时间维度。 解决历史数据的丢失问题。 实现数据的历史状态重建、时空变化跟踪、
发展势态的预测等功能。
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数据的时间维度:
➢结构化数据:如一个测站历史数据的积累,可以 通过在属性数据表记录中简单地增加一个时间戳 (Time Stamp)实现管理;
➢ 结点(Node):链的终止点。 链总是在结点处相交。结点可以用来表示道路 网络中道路交叉点、河网中的河流交汇点等。
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➢ 站点(Stops):在某个流路上经过的位置。代表现 实世界中邮路系统中的邮件接收点、或高速公路 网中经过的城市等。
➢ 中心(Center):网络中的一些离散位置,可以提供 资源。如现实世界中的资源分发中心、购物中心、 学校、机场等。其状态属性包括资源容量,如总 的资源量;阻力限额,如中心与链之间的最大距 离或时间限制。
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。
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面向对象方法具有很强的抽象表达能力,可以将对象抽象成对象类, 实现抽象的数据类型,允许用户定义数据类型。
2.5 GIS空间数据模型
地理对象
三、面向对象模型
3.面向对象的特性
封装:指把对象的状态及其操作集成化, 使之不受外界影响。
属性 | 数据 封装 行为 | 方法
也即将方法与数据放于一对象中, 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。
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
2.网状数据模型用于GIS地理数据库的局限性
1)由于网状结构的复杂性,增加了用户查询的定位困难,要求用户熟悉数据 的逻辑结构,知道自己所处的位置; 2)网状数据操作命令具有过程式性质,存在与层次模型相同的问题 3)不直接支持对于层次结构的表达 4)基本不具备演绎功能和操作代数基础。
据之间的隶属关系。
层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。 层次模型的特点是地理数据组织成有向有序的树结构(又称树形结构)。结构中
的结点代表数据记录,连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)
2.5 GIS空间数据模型
二、传统的数据模型
1.层次数据模型
由树的定义知,一棵树有且仅有一个无双亲结点 的称为根的结点;其余结点有且仅有一个双亲结点
可以把父类的特征传给中间子类,还可以向下传给中间子类的子类。 继承服务于概括。继承机制减少代码冗余,减少相互间的接口和界面。
A.单重继承,仅有一个直接父类的继承,要求每一个类最多只能有一个中间父类。
这种限制意味着一个子类只能属于 一个层次,而不能同时属于几个不 同的层次。形成明显的层次关系
交通运输 水系
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
4.四种核心技术
联合:将同一类对象中的几个具有部分相同属性值的对象组合起来, 形成一个更高水平的集合对象的过程。 “成员”与“集合对象”的关系是“成员”(member—of)的关系。
在联合中,强调的是整个集合对象的特征,而忽略成员对象的具体细节。 集合对象通过其成员对象产生集合数据结构, 集合对象的操作由其成员对象的操作组成。
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: 4)一般RDBMS难于存储和维护变长的空间数据及其拓扑关系 5)一般RDBMS难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加基本操作。 6)一般DBMS不能支持GIS需要的一些复杂图形功能 7)一般RDBMS难以支持复杂的地理信息 8)一般RDBMS难以维护系统数据的完整性。
农村住宅
城市住宅
农村住宅
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
4.四种核心技术
聚集:是把几个不同性质类的对象组合成一个更高级的复合对象的过程。
“成分”与“复合对象”的关系是“部分”(parts—of)的关系, 如医院由医护人员、病人、门诊部、住院部、道路等聚集而成
每个不同属性的对象是复合对象的一个部分,有自己的属性数据和操作方法; 复合对象也有自己的属性值和操作,复合对象的操作与其成分的操作是不兼容的
4.传统数据模型的比较
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
1.层次数据模型用于GIS地理数据库的局限性
1)很难描述复杂的地理实体之间的联系,描述多对多的关系时导致物理 存储上的冗余 2)对任何对象的查询都必须从根结点开始,低层次对象的查询效率很低, 很难进行反向查询 3)数据独立性较差,数据更新涉及许多指针,插入和删除操作比较复杂, 父结点的删除意味着其下层所有子结点均被删除; 4)层次命令具有过程式性质,要求用户了解数据的物理结构,并在数据 操纵命令中显式地给出数据的存取路径; 5)基本不具备演绎功能和操作代数基础。
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)。
概括需要一种能自动地从超类的属性和操作中获取子类对象的属性 操作的机制,即继承机制。 建筑 住 宅 住 宅 城市住宅
优点:将数据组织成有向有序结构 反映了现实世界中实体之间 的层次关系 缺点:不能表示多对多的关系难以 顾及实体之间的拓扑关系导 致数据冗余
2.5 GIS空间数据模型
二、传统的数据模型
2.网状数据模型
网状模型将数据组织成有向图结构,图中的结点代表数据记录,连线描述不同
结点数据间的联系。
基本特征是,结点数据之间没有明确的从属关系,一个结点可与其它多个结点
如一个农场主有三个水塘,它们使用同样的养殖方法,养殖同样的水产品, 由于农场主、养殖方法和养殖水产品等三个属性都相同, 故可以联合成一个包含这三个属性的集合对象。
2.5 GIS空间数据模型
住 宅
三、面向对象模型
5.面向对象的核心工具
城市住宅
属性:住宅名 操作:进入住宅
农村住宅
继承:一类对象可继承另一类对象的特性和能力,子类继承父类的共性,继承不仅
数据结构:指数据的组织形式,在计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构
数据模型:是描述实体及其相互关系的数学描述,是空间数据库建立的逻辑 模型。
两者之间的关系:混合的交叉关系,并不一一对应。
2.5 GIS空间数据模型
二、传统的数据模型
1.层次数据模型
层次模型是一种树结构模型,它把数据按自然的层次关系组织起来,以反映数
功能重载->多态,简化消息,但功能不减。
图元类 Draw()
Draw(p1, p2) CLine
CCircle Draw(p1, r)
Line
Circle
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
4.四种核心技术
分类:把一组具有相同属性结构和操作方法的对象归纳或映射为一个 公共类的过程。
对象和类的关系是“实例”(instance of ) 如城镇建筑可分为行政区、商业区、住宅区、文化区等若干个类。 以住宅区类而论,每栋住宅作为对象都有门牌号、地址、电话号码等相同的 属性结构,但具体的门牌号、地址、电话号码等是各不相同的。 当然,对它们的操作方法如查询等都是相同的。
使用SQL语言对其进行操作。
2.5 GIS空间数据模型
二、传统的数据模型
3.关系数据模型
优点:结构简单灵活; 容易维护和理解,表现在数据的修改和更新方便; 有些系统甚至采用关系数据库系统管理几何图形数据。 缺点:效率不高; 难以表达对象,尤其是复杂对象。
2.5 GIS空间数据模型
二、传统的数据模型
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,方法)
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
在GIS分析中,需要综合运用实体之间的空间关系和属性数据,要求GIS数据库 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?
GIS分析
属性为火 车站的点 空 间 计 算 检索
划分原则:找共同点,所有具有共性的系统成份就可为一种对象。
2.5 GIS空间数据模型
类
三、面向对象模型
2.基本概念
实例A
实例B
类:共享同一属性和方法集的所有对象的集合构成类。
从一组对象中抽象出公共的方法和属性,并将它们保存在一类中,是面向对象的 核心内容。如河流均具有共性,如名称、长度、流域面积等,以及相同的操作 方法,如查询、计算长度、求流域面积等,因而可抽象为河流类。
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
1.面向对象的基本思想
通过对问题领域进行自然的分割, 用更接近人类通常思维的方式建立问题领域的模型, 并进行结构模拟和行为模拟, 从而使设计出的软件能尽可能地直接表现出问题的求解过程。
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
2.基本概念 地理 对象
属性 — 数据
实例:被抽象的对象,类的一个具体对象
类是抽象的对象,是实例的组合,类、实例是相对的,类和实例的关系为上下 层关系。
类——申请实例——成为具体对象。
2.5 GIS空间数据模型
三、面向对象模型
2.基本概念 对 象 A
消息
请求和协作
对 象 B
消息:对对象进行操作的请求,是连接对象与外部世界的唯一通道。
空间
距离最近 的汽车站
数据库
所有属性为 汽车站的点 检索
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 复杂地理对象的能力较弱 2)描述本身具有复杂结构和涵义的地理对象时,需对地理实体进行不自然的分 解,导致存储模式、查询途径及操作等方面均显得语义不甚合理 3)由于概念模式和存储模式的相互独立性,及实现关系之间的联系需要执行系 统开销较大的联接操作,运行效率不够高。
B.多重继承,允许子类有多于一个的直接父 类的继承。