构建栅格影像数据库
MAPGIS70 栅格数据库、元数据
支持多种栅格数据统计功能
专业分析功能
地形因子计算（坡度、坡向、曲率等）
地形剖面分析
地表距离、面积量算 土方量计算 连线可视性分析、可视域分析 水文分析 道路选址 栅矢转换
专业分析示例
连线可视性分析
可视域分析结果
地理空间元数据
一、概念模型
有效值/无效值条件转换 数据层拼接 数据层滤波 数据层裁剪 数据层区域替换 数据层重采样
பைடு நூலகம்
通用栅格分析统计
多层数据层之间的数学运算 、条件提取、分析统计
数据层数学变换
数据层分类统计 像元累积计算 像元聚集统计 像元邻域统计 像元分类区域统计
栅格统计示例
实现栅格数据和栅格数据集的混合管理，其 中目录项既可以是单幅栅格数据，也可以是地 理数据库中已经存在的栅格数据集，具有数据 组织灵活、层次清晰的特点。
栅格目录的创建（一）
1）空间参考创建时可选，允许创建后再修改； 2）创建过程中会对影像进行像元类型、波段数的检查。
栅格目录的创建（二）
1）批量添加影像数据； 2）允许调整影像在目录中的顺序。
地理数据库
元数据库1
元数据库I
元数据库N
模式1
…
模式I
…
模式N
元数据集1
…
元数据集I
…
元数据集N
元数据1
…
元数据I
…
元数据N
二、基本概念
• 元数据库 用户可以创建多个元数据库，每个元数据库又 包括多个元数据集。 • 元数据集 用户可以创建多个元数据集，每个元数据集都 属于某一个元数据库，都基于某一个元数据标 准（模式)。元数据集由多条元数据记录组成。 • 元数据标准 支持FGDC的数字地理空间元数据内容标准 （CSDGM）、ISO的地理信息元数据标准，也支 持各种各样的用户自定义标准。
栅格数据地理的实施步骤
栅格数据地理的实施步骤1. 引言栅格数据地理是一种空间数据表示方法，通过将地理空间划分为规则的方格网格，每个格子中包含了一定的空间信息。
在地理信息系统（GIS）领域，栅格数据地理被广泛应用于地形分析、环境模拟、遥感图像处理等领域。
本文将介绍栅格数据地理的实施步骤，以帮助读者理解和应用该方法。
2. 数据准备在实施栅格数据地理之前，首先需要准备相关数据。
这些数据通常包括地形数据、遥感影像数据、环境因子数据等。
地形数据可以通过测绘、地形测量或雷达测量等手段获取，遥感影像数据可从卫星、航空摄影或无人机等获取，环境因子数据可通过气象观测、传感器采集等获得。
这些数据需要进行预处理和清理，确保数据的准确性和一致性。
3. 栅格化栅格化是将连续的地理空间转化为离散的栅格数据的过程。
栅格化通常需要根据应用需求和数据特点选择合适的栅格大小和分辨率。
栅格大小决定了每个格子内包含的空间信息的精度，分辨率决定了数据的空间表达能力。
经过栅格化后，每个格子内可以包含一个数值或者一个数值向量，表示对应空间位置的特征值。
4. 栅格数据存储栅格数据存储通常使用专门的栅格数据格式，如GeoTIFF、NetCDF等。
这些格式可以保存栅格数据的空间坐标、投影信息以及属性值等。
栅格数据存储通常需要考虑数据的压缩和索引，以便提高数据的存取效率。
同时，为了方便数据共享和交换，栅格数据还可以采用标准化的格式，如HDF（Hierarchical Data Format）。
5. 数据转换和处理在栅格数据地理的实施过程中，常常需要对栅格数据进行转换和处理。
这些转换和处理操作可以包括栅格数据的重采样、插值、过滤、合并等。
此外，还可以利用数学运算和地理算法对栅格数据进行分析和处理，如计算高程曲率、提取地形特征、分类遥感影像等。
6. 栅格数据分析栅格数据分析是栅格数据地理的核心内容之一，可以应用于地形分析、环境建模、资源管理等领域。
栅格数据分析可以通过栅格数据的属性值进行统计分析、空间分析和分类建模等。
栅格数据结构[1]
![栅格数据结构[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/7b29edd680c758f5f61fb7360b4c2e3f56272568.png)
栅格数据结构栅格数据结构：1-介绍1-1 栅格数据结构是一种用于存储和处理离散数据的数据结构。
它将数据划分为一个个均匀的小单元，即栅格单元，由此构成了一个栅格。
1-2 栅格数据结构广泛应用于地理信息系统（GIS）领域，可以用来表示地理空间数据，如地形、气象、土地利用等。
2-栅格单元2-1 栅格单元是栅格数据结构的最小单元，类似于像素（Pixel）。
2-2 每个栅格单元具有唯一的标识符，通常用行列索引或坐标表示。
2-3 栅格单元可以包含一个或多个属性值，用于表示不同的数据类型。
3-栅格数据集3-1 栅格数据集是指由多个栅格单元组成的数据集合。
3-2 栅格数据集可以有不同的数据类型，如整型、浮点型、字符型等。
3-3 栅格数据集可以表示连续数据（如高程）和离散数据（如土地类型）。
4-栅格操作4-1 创建栅格数据集：可以通过采样、插值、转换等方式创建栅格数据集。
4-2 查询栅格数据：可以通过栅格单元的标识符或属性值进行查询。
4-3 分析栅格数据：可以进行统计、分类、空间分析等操作。
4-4 可视化栅格数据：可以将栅格数据集绘制成图像或动画。
5-栅格数据存储格式5-1 常见的栅格数据存储格式包括GeoTIFF、NetCDF、HDF 等。
5-2 栅格数据存储格式通常包括头文件和数据文件两部分。
5-3 头文件包含了栅格数据的元信息，如分辨率、坐标系统等。
5-4 数据文件包含了栅格数据的实际数值。
6-栅格数据处理软件6-1 常见的栅格数据处理软件有ArcGIS、QGIS、ENVI等。
6-2 这些软件通常提供了丰富的栅格操作功能和分析工具。
6-3 开源软件如GDAL、GRASS也提供了栅格数据处理的功能。
7-栅格数据的应用7-1 地理信息系统：栅格数据结构是地理信息系统中最常用的数据结构之一。
7-2 自然资源管理：栅格数据可以用于研究地表覆盖、土地利用、气象等。
7-3 环境模拟：栅格数据可以用于模拟地形、水文过程、气候变化等。
栅格结构的建立
§2.3 栅格数据结构三、栅格结构的建立要建立一个栅格数据结构需要明确三个内容：数据来源（即获取数据的途径），栅格系统的确定和栅格代码的确定。
（一）栅格数据的获取途径栅格数据的获取方式通常有：1、来自于遥感数据通过遥感手段获得的数字图像就是一种栅格数据。
它是遥感传感器在某个特定的时间、对一个区域地面景象的辐射和反射能量的扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的象素值序列。
2、来自于对图片的扫描通过扫描仪对地图或其它图件的扫描，可把资料转换为栅格形式的数据。
具体为：扫描仪扫描专题图的图像数据得到每个像元的（行、列、颜色（灰度）），定义颜色与属性对应表，用相应属性代替相应颜色，得到每个像元的（行、列、属性），再进行栅格编码、存贮，即得到该专题图的栅格数据。
3、由矢量数据转换而来通过运用矢量数据栅格化技术，把矢量数据转换成栅格数据。
这种情况通常是为了有利于GIS中的某些操作，如叠加分析等，或者是为了有利于输出。
4、由手工方法获取在专题图上均匀划分网格，逐个网格地确定其属性代码的值，最后形成栅格数据文件。
（二）栅格系统的确定栅格系统的确定包括栅格坐标系的确定和栅格单元尺寸的确定（图2-3-4）。
1、栅格坐标系的确定表示具有空间分布特征的地理要素，不论采用什么编码系统，什么数据结构(矢、栅)都应在统一的坐标系统下，而坐标系的确定实质是坐标系原点和坐标轴的确定。
由于栅格编码一般用于区域性GIS，原点的选择常具有局部性质，但为了便于区域的拼接，栅格系统的起始坐标应与国家基本比例尺地形图公里网的交点相一致，并分别采用公里网的纵横坐标轴作为栅格系统的坐标轴。
2、栅格单元的尺寸栅格单元的尺寸确定的原则是应能有效地逼近空间对象的分布特征，又减少数据的冗余度。
格网太大，忽略较小图斑，信息丢失。
一般讲实体特征愈复杂，栅格尺寸越小，分辨率愈高，然而栅格数据量愈大，按分辨率的平方指数增加，计算机成本就越高，处理速度越慢。
使用测绘技术实现栅格数据模型构建
使用测绘技术实现栅格数据模型构建在现代社会中，测绘技术在各个领域都发挥着重要的作用。
其中，栅格数据模型构建是测绘技术的一项重要应用。
通过使用测绘技术，我们可以将地理空间信息转化为栅格数据模型，从而更好地理解和利用地理信息。
栅格数据模型是一种以网格为基础的数据结构，用于表示地理空间信息。
它将地理空间划分为一系列的像素或细胞，每个像素或细胞都有自己的属性值。
通过这种方式，栅格数据模型可以准确地表达地理现象的分布和变化。
测绘技术在栅格数据模型构建中发挥着重要的作用。
首先，测绘技术可以提供高精度的地理空间数据。
利用测绘技术测量得到的数据可以用于构建栅格数据模型，从而使模型更准确地反映地理现象。
例如，在地质研究中，利用测绘技术可以获得地下地质结构的数据，进而构建地下栅格数据模型，有助于研究地下水资源的分布和利用。
其次，测绘技术可以提供多源数据的融合。
在栅格数据模型构建中，融合多源数据是一个常见的问题。
不同来源的数据可能具有不同的分辨率、精度和坐标系统。
通过使用测绘技术，可以将这些数据进行校正和匹配，从而实现多源数据的融合。
例如，在城市规划中，测绘技术可以将卫星遥感数据与地面测量数据进行融合，从而实现城市栅格数据模型的构建，有助于规划和管理城市的发展。
此外，测绘技术还可以提供地理信息的可视化展示。
在栅格数据模型构建中，可视化是一个必不可少的环节。
通过将地理信息以图像形式展示，可以更直观地理解地理现象的分布和变化。
测绘技术可以将栅格数据模型转化为各种图像类型，如等高线图、地形图等，使地理信息更易于理解和利用。
除了上述优点，测绘技术在栅格数据模型构建中还面临一些挑战和问题。
首先，栅格数据模型的构建需要大量的数据处理和计算。
数据的采集、处理和存储都需要耗费时间和资源。
同时，栅格数据模型的构建还需要考虑数据的精度和误差，确保模型的准确性和可靠性。
其次，栅格数据模型构建还需要解决数据的表达和存储问题。
栅格数据模型由大量的像素或细胞组成，数据量庞大。
基于ArcSDE的遥感影像数据库的构建
基于ArcSDE的遥感影像数据库的构建赵福军李智慧（中国地震局地壳应力研究所北京 100085）摘要：本文讨论了构建基于ArcSDE的遥感影像数据库的一些基本问题。
分析了建库过程及如何确定重要的加载参数，给出了一种通用的遥感影像库系统框架结构。
在遥感影像库的管理上，提出了一种对影像库数据操作员（ArcSDE用户）实施权限验证和分组管理的策略，在实际应用中取得了很好的效果。
关键词：ArcSDE；Geodatabase；遥感影像；数据库1 引言随着“数字地球”概念的提出和“3S”技术的飞速发展，全球积累了海量的空间数据。
由于当今遥感平台和传感器技术的飞速发展，使得各种遥感技术也突飞猛进，通过遥感获取的影像数据量在成几何级数增长，传统的以图幅或图像文件为单位的数据管理、分发和应用方式已经远远不能满足当今数字地球建设的需要。
建立遥感影像库的总体目标是能够管理多比例尺、多分辨率、多数据源的遥感数据，对影像数据的集中式和分布式的存储和管理，为海量数据的管理及应用建立起一个高效的数据库平台。
空间数据的存储已经得到了一些大型数据库厂商的重视，如Oracle、Informix，这些厂商推出了各自关系型数据库管理系统（RDBMS）的空间数据的存储方案，如Oracle Spatial、Informix Spatial Blade和IBM Spatial Extender等。
同时，大型的GIS厂商都推出了支持关系型数据库存储空间数据的产品。
如美国环境系统研究所（ESRI）的ArcSDE、Intergraph的Geomedia、MapInfo的SpatialWare等。
ArcSDE和RDMBS为遥感影像数据的存储、管理和应用提供了高效的解决方案。
2 ArcSDE Geodatabase及其存储栅格数据的方式从空间数据管理的角度来看，ArcSDE可看成是一个连续的空间数据模型。
ArcSDE是把数据存储在ArcSDE地理数据库（Geodatabase）中，ArcSDE Geodatabase是一个逻辑上的概念，在物理上它是后台数据库（如Oracle）。
构建栅格影像数据库
构建栅格影像数据库1.软件需求：oracle 11g数据库（需要安装32位客户端），ArcSDE，Arcgis10.22.创建企业级地理数据库：1)在ArcMap中打开ArcToolbox，选择地理数据库管理中的创建企业级地理数据库，如图1图12)在创建企业级地理数据库中，数据平台选择oracle，实例填入已创建的oracle实例（安装oracle时所创建的实例，或在oracle中创建新的实例）。
之后填写oracle数据库管理员和数据库管理密码（创建oracle时管理员账号和密码），选择授权文件（授权文件如图2所示）最后确定。
见图3图2图33)在目录中选择数据库连接，点击添加数据库连接，如图4。
在数据库连接中，数据库平台选择oracle，实例填localhost/orcl，身份验证类型选择数据库身份验证，填写oracle的用户名和密码，点击确定，即可创建数据库连接。
见图5图4图53.DEM镶嵌数据集：1)由于是分幅的DEM数据，因此创建镶嵌数据集将DEM影像进行拼接，如图6图62)创建镶嵌数据集，右击已连接的数据库，选择新建镶嵌数据集，如图7图73)输出位置为当前连接到的数据库，镶嵌数据集名称自己命名即可，同时选择相应的坐标系，如图8图84)创建完镶嵌数据集之后，右击选择添加栅格至镶嵌数据集。
栅格类型默认RasterDataset是指ArcGIS支持的任何栅格格式。
输入数据选择Dataset是指可以输入ArcGIS支持的任何栅格、栅格目录或镶嵌数据集。
之后选择所需镶嵌的DEM数据，点击确定完成。
见图9图95)DEM数据已经镶嵌在一起了，包含DEM数据的轮廓和边界以及DEM的影像情况，见图10。
注意：栅格数据本身实际是没有入库的，而是以非托管的形式在镶嵌数据集中进行管理。
也就是，执行添加栅格数据操作之后，镶嵌数据集中存储了指向栅格数据位置的指针，而不是将实际的栅格数据存储在镶嵌数据集内。
因此，不要在添加栅格数据之后，就把原始数据删除或者移动了，否则镶嵌数据集就受到了影响。
栅格数据结构及编码
栅格数据结构及编码在地理信息系统、计算机图形学以及许多其他领域中，栅格数据结构是一种非常重要的表示和存储数据的方式。
简单来说，栅格数据就像是我们常见的像素图，把一个区域划分成一个个小格子，每个格子里都有相应的数据值。
栅格数据结构的基本概念很好理解。
想象一下，我们有一张地图，要把它数字化存储在计算机里。
如果用栅格的方式，就会把这张地图划分成一个个均匀的小方格，就像棋盘一样。
每个小方格对应着地图上的一个区域，里面记录着这个区域的某种属性信息，比如海拔高度、土地利用类型、温度等等。
栅格数据结构有很多优点。
首先，它的结构简单，处理起来相对容易。
对于计算机来说，处理一个个整齐排列的小格子要比处理复杂的不规则图形省事多了。
其次，它很适合用于表示连续变化的现象，比如地形的起伏、温度的分布等。
再者，许多现有的图像处理技术和算法都可以直接应用于栅格数据，这为数据的分析和处理提供了很大的便利。
但是，栅格数据结构也不是完美的，它也有一些缺点。
比如，由于栅格的大小是固定的，可能会导致数据的精度损失。
如果栅格划分得太粗，就可能无法准确地表示一些细节；如果划分得太细，数据量又会变得非常大，处理和存储都成问题。
另外，栅格数据对于边界和形状的描述往往不够精确，可能会出现锯齿状的边缘。
接下来，我们说一说栅格数据的编码方式。
常见的栅格数据编码方法有直接编码、行程编码、链式编码和四叉树编码等。
直接编码是最简单粗暴的一种方式，就是直接把每个栅格单元的值依次存储起来。
这种方法简单直观，但是数据量很大，特别是当栅格数据中有很多相同值的单元时，会造成大量的冗余。
行程编码则是针对直接编码的冗余问题进行改进的一种方法。
它不是记录每个栅格单元的值，而是记录相同值的连续栅格单元的数量和值。
比如说，有一连串的 5 个值都是 10 的栅格单元，行程编码就会记录“5，10”，这样就大大减少了数据量。
链式编码主要用于描述栅格数据的边界。
它通过记录边界上栅格单元的方向来表示边界。
利用ArcGIS ArcMap进行栅格图象数字化的总结
利用ArcGIS ArcMap进行栅格图象数字化的总结现在，我综合大家的意见和自己实验的心得总结出arcmap下栅格图象矢量化的步骤如下：一、对影像的校准和配准1.打开ArcMap，增加Georeferncing工具条。
2.把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中，会发现Georeferncing工具条中的工具被激活。
3.在校正中我们需要知道一些特殊点的坐标。
通过读图，我们知道坐标的点就是公里网格的交点，我们可以从图中均匀的取几个点。
一般在实际中，这些点应该能够均匀分布。
4.首先将Georeferncing工具条的Georeferncing菜单下Auto Adjust不选择。
5.在Georeferncing工具条上，点击Add Control Point按钮。
6.使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置.7.用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。
8.增加所有控制点后，在Georeferencing菜单下，点击Update Display。
9.更新后，就变成真实的坐标。
10.在Georeferencing菜单下，点击Rectify，将校准后的影像另存。
所有图件扫描后都必须经过扫描纠正，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。
二、栅格图象矢量化11.在tools的extensions中选中arcscan，然后在view的toolbar中选中arcscan。
（在安装arcgis时要选中arcscan模块）12.把图像重新symbolize，使用classify分成两种类型，如：0-126，126-255。
(把图象二值化：在图象上鼠标右击，选取properties,在选symbolgy标签，在show 中选classified，classes等于2。
)在图象上鼠标右击，选取properties,在选symbolgy标签，在show中选classified，classes等于2。
如何进行地理信息系统的栅格数据处理
如何进行地理信息系统的栅格数据处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
在现代社会中，地理信息系统被广泛应用于城市规划、环境保护、农业管理、卫生研究等领域。
其中，栅格数据处理是GIS中一项重要且常用的技术。
栅格数据指的是将地理空间数据划分为一系列大小均匀的像素网格，每个像素单元代表一小块地理区域。
栅格数据处理是通过对这些像素值的操作和分析来实现对地理现象的描述和模拟。
下面将以处理遥感图像数据为例，介绍如何进行地理信息系统的栅格数据处理。
第一步是图像数据导入。
遥感图像是通过卫星或航空平台获取的远距离地面信息。
在GIS中，可以将遥感图像作为栅格数据导入系统中。
栅格数据处理软件通常支持多种常见的图像格式，如TIFF、JPEG等。
将图像导入后，需要对图像进行预处理来消除噪音、校正坐标等。
第二步是数据预处理。
在进行栅格数据处理之前，需要进行数据预处理来提高数据质量。
预处理包括图像增强、噪声过滤、几何校正等操作。
图像增强可以通过调整亮度、对比度、色彩饱和度等来提高图像的视觉效果。
噪声过滤可以去除图像中的干扰信号，提高图像的清晰度和细节。
几何校正是将图像与地理坐标系统对齐，确保每个像素的空间位置准确。
第三步是地物分类与识别。
地物分类是将栅格数据中的像素划分为不同的类别，如植被、水体、建筑等。
地物分类通常采用遥感影像分类算法，如最大似然法、支持向量机等。
地物分类的结果可以用于制图、资源评估、环境监测等应用。
地物识别是对已分类的地物进行进一步的识别和分析，例如通过计算植被指数来评估植被的状况、通过计算水体面积来监测水质等。
第四步是数据分析与建模。
栅格数据处理还可以通过数据分析和建模来研究地理现象的规律和变化趋势。
数据分析的方法包括统计分析、空间插值、回归分析等。
统计分析可以通过对栅格数据进行统计，如平均值、方差、标准差等，来了解数据的分布和特征。
栅格数据结构
栅格数据结构栅格数据结构1. 简介栅格数据结构（Grid data structure）是一种在计算机科学中用于表示和处理二维或三维空间的数据结构。
栅格数据结构最常用于地图和图像处理等领域，可以将空间划分为若干个小方格，并赋予每个方格值或属性，以便进行空间分析和处理。
2. 栅格数据结构的表示在栅格数据结构中，空间被划分为均匀的小方格，每个小方格被称为一个栅格（Grid cell）。
栅格可以是正方形或矩形，具体的大小和形状取决于应用的需求。
每个栅格可以包含一个或多个值或属性，用于表示该栅格所代表的空间区域的特征。
栅格数据结构可以使用二维数组或矩阵来表示，其中数组的每个元素对应一个栅格。
数组的行和列分别表示栅格在水平和垂直方向上的位置。
每个数组元素可以存储一个或多个值或属性，用于表示栅格的特征。
3. 栅格数据结构的应用3.1 地图在地图应用中，栅格数据结构被广泛用于表示地理信息。
栅格地图将地表划分为若干个栅格，每个栅格代表一个小区域，并存储该区域的地理属性，如高程、土壤类型、植被覆盖等。
栅格数据结构可以帮助分析地图数据，进行地形分析、环境评估、资源管理等。
3.2 图像处理栅格数据结构也常用于图像处理领域。
图像可以被看作一个二维的栅格，每个栅格代表图像中的一个像素点。
每个像素点可以包含多个属性，如颜色值、透明度等。
栅格数据结构可以用于图像的编码、压缩、滤波和特征提取等操作。
3.3 空间分析栅格数据结构在空间分析中也发挥重要作用。
通过对栅格数据进行空间分析，可以计算栅格之间的距离、邻近关系、分布模式等，从而支持地理信息系统（GIS）和其他空间分析应用。
栅格数据结构可以进行栅格代数运算、空间插值、面积计算等，以实现对空间数据的有效处理和分析。
4. 栅格数据结构的优缺点4.1 优点- 简单直观：栅格数据结构的表示直观简单，易于理解和操作。
- 精确度高：栅格数据结构可以提供较高的精确度，在地图和图像处理等领域有广泛应用。
如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建
如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建现代社会的科技进步为各个领域带来了极大的便利和创新。
其中，测绘技术的应用越来越广泛，并在栅格化和空间数据库构建方面发挥了重要作用。
本文将探讨如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建，并以实际应用案例加以说明。
首先，测绘技术是通过测量地球上各个点的空间位置和其它属性信息，进而构建地球空间数据的技术手段。
栅格化是将地球表面的实际地理现象转换成离散的像元，并以矩阵的形式表示。
这样的转换不仅方便存储和处理，更重要的是能够快速提取地理信息，为决策和规划提供支持。
具体来说，栅格化技术通过将地理现象划分为网格，每个网格内都包含有关该区域的属性信息，如高度、温度等，从而形成栅格数据集。
利用测绘技术进行栅格化的核心是获取高精度的地理数据，可以通过遥感卫星、无人机等手段进行数据采集。
接下来，栅格化后的数据可以用于构建空间数据库。
空间数据库是将栅格化后的数据进行组织、存储和查询的集合。
它不仅仅是一个简单的数据存储介质，更是一个具有空间关系和属性关系的数据处理平台。
空间数据库可以提供各种地理信息的查询和分析功能，帮助用户更好地理解和应用地理信息。
在构建空间数据库时，首先需要设计数据库的结构，确定各种属性和关系的表格。
然后，通过将栅格数据按照一定的规则和算法存储到数据库中，实现对数据的有效管理和利用。
一个实际的应用案例是城市规划。
城市规划是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，如土地利用、建筑高度、交通流量等。
通过利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建，可以将城市区域分割成小方块，并在每个方块内嵌入相应属性信息。
例如，可以在一个栅格内记录该地区的用地类型、建筑高度、交通流量等数据。
通过对这些数据进行分析和查询，可以得出各个栅格的用地类型分布、建筑高度变化、交通流量密度等信息，为城市规划提供科学依据。
此外，测绘技术在农业、环境保护、自然灾害预警等领域也有广泛应用。
以农业为例，通过栅格化和空间数据库构建，可以实现农田的智能化管理。
“栅格数据集”和“栅格目录”的区别
“栅格数据集”和“栅格⽬录”的区别栅格⽬录”和“栅格数据集”经常⽤在地理数据库的创建过程中。
简单的说，“栅格数据集”就是ArcGIS对栅格数据模型的抽象，其英⽂为RasterDataset，任何⼀种物理栅格⽂件(如Erdas Imagine⽂件、ArcGIS Ascii Grid⽂件，Tiff⽂件等)经过ArcGIS的栅格数据模型抽象在内存中都是以RasterDataset形式存在的，RasterDatset⼀般由⾄少⼀个波段的RasterBand组成，如简单的灰度图像就是由⼀个波段的数据组成，普通的彩⾊合成影像就由三个或者三个以上波段组成，其中多光谱由多个通道（我们⼜把RasterBand称为通道）。
由于计算机显⽰器⼀般提供三个通道的显⽰信道，分别为R(红)、G(绿)、B(蓝)，因此即使我们⼿头有⼀个多波段的影像数据，我们也只能同时显⽰其三个波段数据，如对于TM影像的5、4、3波段分别⽤红、绿、蓝进⾏显⽰。
我们也可以这么理解栅格数据模型， RasterDatset由多个波段组成，我们把波段理解为“层”的概念，那么这样每个RasterDatset就是由多个“层”叠加组合⽽成，每个层⼜是由具有⾏列属性的⼆维数组组成，为了将内部实现抽象起来，ArcGIS利⽤RasterBand类包装了这个⼆维数组，并且其提供了各种⽅法操作其内部⼆维数组。
“栅格⽬录”可以简单的理解为⼀种普通表格数据模型，其英⽂为RasterCatalog，“栅格⽬录”中的每条记录就是由“栅格数据集”和描述该“栅格数据集”的多种元数据信息组成。
通过这种定义我们可以看出对于构建⼀个基础数据库，利⽤“栅格⽬录”管理分幅影像数据具有很⼤的优势，因为分幅影像数据经常具有很多元数据属性。
“栅格⽬录”管理也为我们开发基础数据系统提供了很⽅便的⼊⼝。
总之，对于“栅格数据集”和“栅格⽬录”其实就是ArcGIS 对于栅格数据抽象的⼀种内存模型，“栅格数据集”作为Geodatabase核⼼数据模型在基础库中⼀般存储地理背景数据，其要求是数据不经常变化(如经常更新背景数据就不适合利⽤RasterDataset进⾏存储)；“栅格⽬录”⼀般⽤于管理具有属性信息的影像数据，如分幅数据或者同⼀地区多期数据，需要注意的是，同⼀个“栅格⽬录”必须具有相同的空间参考。
如何进行栅格数据处理
如何进行栅格数据处理栅格数据处理是一种常见的地理信息系统（GIS）技术，使用栅格数据模型来描述和表示地球表面的信息。
这种技术在地理研究、城市规划、生态保护等领域都有着广泛的应用。
栅格数据处理的目的是将现实世界的数据转化为栅格数据模型，并对其进行分析和处理。
栅格数据模型由一系列网格单元组成，每个网格单元都包含一个数值或类别值，反映了该位置上的地理特征。
栅格数据可以是连续型的，例如高程数据；也可以是离散型的，例如土地利用类型。
在进行栅格数据处理时，首先需要理解所处理数据的类型和特征。
例如，如果要处理的是遥感影像数据，就需要了解其分辨率、波段组合等信息。
这些信息将决定所采用的处理方法和技术。
常见的栅格数据处理包括分类、过滤、剪切、融合等操作。
其中，分类是栅格数据处理中的基本操作之一。
它将栅格数据按照一定的规则划分为不同的类别，以帮助我们理解和分析地表特征。
例如，通过对遥感影像进行分类，可以将土地分为水体、植被、建筑等类别，从而提取出不同类别的空间分布信息。
另一个重要的栅格数据处理操作是过滤。
通过使用特定的过滤算法，可以降噪、平滑或增强栅格数据。
例如，在高程数据处理中，为了消除异常值的影响，常常使用滤波算法对数据进行平滑处理。
通过过滤操作，我们可以得到更加可靠和准确的栅格数据。
剪切是将栅格数据裁剪为特定区域的处理操作。
通过确定裁剪范围，我们可以提取出感兴趣区域内的栅格数据。
例如，在城市规划中，我们可能只需要某个区域的高程数据，可以将整个数据集剪切为指定的区域，以便于后续分析和建模。
另外，栅格数据融合也是一种重要的处理方法。
它将多个栅格数据集合并为一个单一的数据集，以增强数据的空间和属性信息。
例如，在生态保护中，我们可能需要将不同时间段的栅格数据融合，以获得更全面的环境变化信息。
在进行栅格数据处理时，选择合适的工具和算法也非常重要。
目前，有许多商业和开源的GIS软件提供了丰富的栅格数据处理功能，例如ArcGIS、QGIS等。
栅格地图制作中的数据源选择与处理技巧
栅格地图制作中的数据源选择与处理技巧地图作为一种重要的视觉工具，被广泛应用于各行各业。
而在制作地图的过程中，选择合适的数据源以及对数据进行处理是至关重要的。
本文将探讨栅格地图制作中常见的数据源选择与处理技巧。
一、选择数据源1.官方数据源政府部门、国家机构等官方数据源通常是制作栅格地图的首选。
这些数据源通常具备权威性、及时性和全面性。
例如，国家统计局、卫生健康委员会等机构的数据能够提供完整的国家、地区、行业等级别的数据，可用于制作全国或分区域的栅格地图。
2.开放数据源开放数据源是指政府或组织开放共享的数据集合，这些数据通常可以免费获取并用于商业或非商业用途。
例如，气象数据、道路交通数据、人口分布数据等。
这些数据源可以提供较为详细和实时的信息，可以用于制作气象预报、交通状况、人口密度等栅格地图。
3.商业数据源商业数据源通常由专门的数据公司或研究机构提供，可以快速获取和使用。
这些数据源通常具备高质量的数据和更丰富的信息层次。
例如，市场研究报告、消费者调查数据等。
这些数据源可以用于制作市场分析、消费趋势等栅格地图。
二、数据处理技巧1.数据清洗在选择数据源后，我们需要对数据进行清洗，去除不完整、不准确或重复的数据。
同时，还需要对数据进行格式转换，以便后续的数据处理和分析。
例如，将数据转换为统一的坐标系、单位和时间格式等。
2.数据预处理数据预处理是指对原始数据进行修正、筛选、整合等操作，以满足后续的分析和制图需求。
例如，当制作人口密度栅格地图时，可能需要将人口数据根据行政区划进行归类和整合，以便统计每个区域的人口数量。
3.数据插值数据插值是指通过已知数据点的值来推算未知位置的值。
在栅格地图制作中，数据插值技术通常用于填充缺失数据或合并不同分辨率的数据。
例如，当制作地形高程栅格地图时，可能需要利用插值算法来填补那些没有高程数据的区域。
4.数据分析数据分析是指通过统计学和空间分析等方法来探索数据内在的关系和规律。
构建栅格影像数据库
构建栅格影像数据库1.软件需求：oracle 11g数据库（需要安装32位客户端），ArcSDE，Arcgis10.22.创建企业级地理数据库：1)在ArcMap中打开ArcToolbox，选择地理数据库管理中的创建企业级地理数据库，如图1图12)在创建企业级地理数据库中，数据平台选择oracle，实例填入已创建的oracle实例（安装oracle时所创建的实例，或在oracle中创建新的实例）。
之后填写oracle数据库管理员和数据库管理密码（创建oracle时管理员账号和密码），选择授权文件（授权文件如图2所示）最后确定。
见图3图2图33)在目录中选择数据库连接，点击添加数据库连接，如图4。
在数据库连接中，数据库平台选择oracle，实例填localhost/orcl，身份验证类型选择数据库身份验证，填写oracle的用户名和密码，点击确定，即可创建数据库连接。
见图5图4图53.DEM镶嵌数据集：1)由于是分幅的DEM数据，因此创建镶嵌数据集将DEM影像进行拼接，如图6图62)创建镶嵌数据集，右击已连接的数据库，选择新建镶嵌数据集，如图7图73)输出位置为当前连接到的数据库，镶嵌数据集名称自己命名即可，同时选择相应的坐标系，如图8图84)创建完镶嵌数据集之后，右击选择添加栅格至镶嵌数据集。
栅格类型默认RasterDataset是指ArcGIS支持的任何栅格格式。
输入数据选择Dataset是指可以输入ArcGIS支持的任何栅格、栅格目录或镶嵌数据集。
之后选择所需镶嵌的DEM数据，点击确定完成。
见图9图95)DEM数据已经镶嵌在一起了，包含DEM数据的轮廓和边界以及DEM的影像情况，见图10。
注意：栅格数据本身实际是没有入库的，而是以非托管的形式在镶嵌数据集中进行管理。
也就是，执行添加栅格数据操作之后，镶嵌数据集中存储了指向栅格数据位置的指针，而不是将实际的栅格数据存储在镶嵌数据集内。
因此，不要在添加栅格数据之后，就把原始数据删除或者移动了，否则镶嵌数据集就受到了影响。
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构建栅格影像数据库1.软件需求:oracle 11g数据库(需要安装32位客户端),ArcSDE,Arcgis10、22.创建企业级地理数据库:1)在ArcMap中打开ArcToolbox,选择地理数据库管理中的创建企业级地理数据库,如图1图12)在创建企业级地理数据库中,数据平台选择oracle,实例填入已创建的oracle实例(安装oracle时所创建的实例,或在oracle中创建新的实例)。
之后填写oracle数据库管理员与数据库管理密码(创建oracle时管理员账号与密码),选择授权文件(授权文件如图2所示)最后确定。
见图3图2图33)在目录中选择数据库连接,点击添加数据库连接,如图4。
在数据库连接中,数据库平台选择oracle,实例填localhost/orcl,身份验证类型选择数据库身份验证,填写oracle的用户名与密码,点击确定,即可创建数据库连接。
见图5图4图53.DEM镶嵌数据集:1)由于就是分幅的DEM数据,因此创建镶嵌数据集将DEM影像进行拼接,如图6图62)创建镶嵌数据集,右击已连接的数据库,选择新建镶嵌数据集,如图7图73)输出位置为当前连接到的数据库,镶嵌数据集名称自己命名即可,同时选择相应的坐标系,如图8图84)创建完镶嵌数据集之后,右击选择添加栅格至镶嵌数据集。
栅格类型默认RasterDataset就是指ArcGIS支持的任何栅格格式。
输入数据选择Dataset就是指可以输入ArcGIS支持的任何栅格、栅格目录或镶嵌数据集。
之后选择所需镶嵌的DEM数据,点击确定完成。
见图9图95)DEM数据已经镶嵌在一起了,包含DEM数据的轮廓与边界以及DEM的影像情况,见图10。
注意:栅格数据本身实际就是没有入库的,而就是以非托管的形式在镶嵌数据集中进行管理。
也就就是,执行添加栅格数据操作之后,镶嵌数据集中存储了指向栅格数据位置的指针,而不就是将实际的栅格数据存储在镶嵌数据集内。
因此,不要在添加栅格数据之后,就把原始数据删除或者移动了,否则镶嵌数据集就受到了影响。
图104.问题:1)为什么用镶嵌数据集,而不用栅格数据集或栅格目录？Arcgis使用三种方法来组织存储与管理栅格数据:栅格数据集、镶嵌数据集、栅格目录。
栅格数据集:指存储在磁盘或地理数据库中的任何栅格数据模型,就是构建栅格数据集最基本的存储模型。
特点:对图幅要求较高,图幅必须带有坐标系,而且接边要求比较严格。
栅格目录:就是以表格式定义的栅格数据集的集合,其中每一个记录表示目录中的一个栅格数据集。
特点:装载速度非常快,而且存储影像数据无需统一坐标系,但不支持影像服务发布。
镶嵌数据集:就是若干栅格数据集(影像)的集合。
镶嵌数据集中的栅格数据集可以存储在本机的磁盘中也可以存储在地理数据库中。
镶嵌数据集中的栅格数据不必相邻或叠置,但需要在不同日期进行捕获,镶嵌数据集就是一种存储临时数据的理想数据集。
镶嵌数据不局限于某种特定类型的栅格数据,可以添加不同投影、分辨率、像素深度以及波段数的栅格数据,并且可以轻松使用这些数据。
特点:镶嵌数据集解决了用户海量影像数据导入ArcSDE数据库的耗时问题,而且镶嵌数据集提供了大量的影像处理函数来进行动态镶嵌于实时处理,同时支持发布影像服务。
所以如果用户使用ArcGIS10以上版本进行影像数据管理,建议使用高效的镶嵌数据集存储模型。
2)为什么用ArcGIS企业级地理数据库,而不用文件数据库？文件数据库:最大存储1TB,文件地理数据库可同时由多个用户使用,但一次只能有一个用户编辑同一数据。
因此,一个文件地理数据库可以由多个编辑者访问,但她们必须编辑不同的数据。
个人地理数据库:最大存储2GB,可以由多个用户使用,但一次只能有一个用户编辑。
企业级地理数据库:就是建立在关系型数据库上的(oracle,SQL……),支持多种服务器操作系统,存储大小根据数据库的存储设备来定,最主要的就是支持多用户并发读写操作。
3)栅格数据库在地理数据库与文件数据库中的就是如何存储的？文件地理数据库中存储栅格数据:文件地理数据库的存储模型混合了ArcSDE 地理数据库的存储模型与个人地理数据库的存储模型,其中,托管的栅格数据采用ArcSDE 地理数据库的存储模型,而非托管的栅格数据采用个人地理数据库的存储模型。
另外,文件地理数据库旨在为个人用户提供编辑功能,且不支持版本化,这点与个人地理数据库相似。
它们位于文件系统目录中,因此不需要密码就可以进行访问。
文件地理数据库与ArcSDE 地理数据库共享相同的基本存储架构。
与使用个人地理数据库相比,使用文件地理数据库具有许多优势。
文件地理数据库与ArcSDE 地理数据库一样,将数据存储在块中。
这使访问数据更有效率,在执行镶嵌操作时体现得更为明显。
当在文件地理数据库中镶嵌数据时,仅更新重叠块。
如果不存在重叠块,则插入一个新块。
部分块将使用NoData 像素进行填充。
此外,文件地理数据库与ArcSDE 地理数据库存储模型可以执行部分金字塔更新,从而节省时间。
同时,由于文件地理数据库与ArcSDE 地理数据库的数据结构相同,因此可使用快速复制技术在两者之间进行数据复制与粘贴。
文件地理数据库也可以使用配置关键字,但不同于ArcSDE 地理数据库,文件地理数据库的配置关键字具有标准的预定义值。
默认情况下,文件地理数据库的每个数据集都具有1TB的存储限制,但就是在任何给定文件地理数据库内部,可以拥有多个1 TB 的数据集。
通过使用MAX_ 配置关键字,可以增大每个数据集的存储量限制。
基本的文件地理数据库栅格模式有五个以等级形式排列的表:业务表就是最高级别的表,其她四个子表则用于存储栅格元数据与像素数据。
业务表还包含一个要素列,其中保留栅格的包络矩形。
此要素列将连接到一个实际上存储着要素包络矩形的要素表中。
栅格块表就是所有表中最大的表,用于存储实际像素信息与金字塔。
所有表都以本机文件格式进行存储,此格式就是隐藏的,因此无法对这些表进行直接访问。
栅格块表将像素数据存储为BLOB列,并根据金字塔等级与波段,在每块内存储一行。
根据用户定义的尺寸(默认值为128 × 128 像素),将波段分割为像素块。
将栅格波段数据进行分块可实现栅格数据的高效存储与检索。
根据逐渐减小的分辨率来存储金字塔信息。
默认情况下,金字塔的高度由应用程序或系统自动指定的等级数量确定。
栅格目录以多行的形式存储于业务表中,而栅格数据集只就是业务表中的一个单独行。
栅格数据集的表方案与栅格目录的表方案相同。
栅格目录中的每行实际上都存储着一个栅格数据集。
栅格目录中每个栅格数据集的范围都保留在栅格目录的业务表的要素列中。
将镶嵌数据集作为一个最多由九个表组成的集合进行存储。
当创建镶嵌数据集时,将创建目录、边界、日志与栅格类型表。
根据需要,还可以创建等级、总览、颜色矫正、接边与立体表。
例如,计算镶嵌数据集的像元大小时创建等级表。
添加到表或要素类的栅格字段称为栅格属性。
栅格属性与栅格目录具有相同的方案。
包含栅格字段的表或要素类中的每条记录都有一个类型为RASTER 的列属性值,通过该值可以将记录连接到相应的栅格方案表中。
镶嵌数据集、非托管栅格目录与非托管栅格属性不会将栅格数据存储在栅格表中。
而业务表栅格列中的每个值将引用存储在磁盘上的图像。
从非托管的栅格目录或镶嵌数据集中删除某行时,将会删除对图像文件的引用,但图像文件本身将保持不变。
在ArcSDE 地理数据库中存储栅格数据:当栅格数据存储在ArcSDE 地理数据库时,将提供企业级的功能,如安全、多用户访问与数据共享。
由于存储结构的原因,将栅格数据被视为由地理数据库管理或完全控制。
ArcSDE 地理数据库始终存储关联的关系数据库(如Oracle、SQL Server、DB2 或Informix)中的栅格数据集、栅格目录与栅格属性的全部栅格信息(像素、空间参考、任何关联表以及其她元数据)。
这意味着所有输入栅格信息都将加载到数据库中,并且可将其视为一种格式转换。
栅格数据集存储在ArcSDE 地理数据库时,会出现多达七个表。
主表为业务表,其至少含有一个栅格列与一个行ID 列。
在存储栅格属性情况下,除所需行ID 列之外,此栅格列为业务表中唯一的其她列。
对于所有其她栅格模型(包括镶嵌数据集、栅格数据集与栅格目录),业务表都包含一个保存栅格轮廓线的几何列。
如果将栅格属性添加到要素类中,则几何列也将显示在业务表中。
几何列可以具有两个关联表。
其中一个为存储实际几何数据的要素表。
如果几何存储类型为ESRI 二进制,则要素表(也称作F 表)存在。
如果使用的对象关系存储类型为ESRI 或IBM ST_GEOMETRY 类型,或者Oracle SDO_GEOMETRY 类型,则要素表将不存在。
除非使用了RTREE 索引,否则几何列也将具有一个与其相关联的空间索引表(也称作S 表)。
Informix、PostgreSQL 与Oracle Spatial 都使用RTREE 索引。
另一个表为栅格块表,该表始终存在且与栅格列相关联。
它将存储除镶嵌数据集之外的其她所有栅格模型的栅格数据。
由于镶嵌数据集的栅格数据并不存储在DBMS 中,而就是通过图像文件来引用栅格数据,因此在存储镶嵌数据集的情况下,此表为空。
如果栅格块表存储栅格数据,它将成为ArcSDE 地理数据库的所有表中最大的表,并且根据栅格的大小,可能需要特定的存储处理操作,如专门的DBTUNE 配置。
Oracle SDO_GEORASTER 栅格存储类型具有栅格块表,但就是没有其她栅格表与其相关联。
栅格辅助表将存储可选栅格波段元数据,包括栅格统计、坐标转换与色彩映射表。
对于镶嵌数据集,栅格辅助表也将保存功能栅格。
如果使用默认的ESRI 二进制栅格存储类型,则栅格列也将具有相关栅格表与栅格波段表。
但就是,如果使用可选对象关系ST_RASTER 存储类型,则这两个表都将不存在。
要素表保存栅格数据集的轮廓线,其方式如同当您拥有一个要素类时,用一个表存储几何,用其她表存储空间索引信息。
对于每个栅格数据集,在要素表中都存在一行用于对包络矩形进行存储。
栅格存储表包括以下类型:业务表- 存储属性、栅格与几何列栅格辅助表(AUX) - 存储可选元数据,如栅格统计、色彩映射表或坐标转换信息栅格块表(ESRI 类型的BLK 与Oracle SDO_GEORASTER 的RDT) - 存储栅格波段中各块的像素块表就是所有表中最大的,且可以存储实际像素信息与金字塔。
栅格波段表(BND) - 存储波段信息栅格表(RAS) - 存储每个栅格数据集的记录根据用户定义的尺寸(默认值为128 乘128),ArcSDE 均匀地将波段分割为像素块。