GIS的空间数据结构
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。
GIS的空间数据结构与组织
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postgis空间数据结构原理
postgis空间数据结构原理PostGIS是一个用于存储和查询地理空间数据的开源软件，它是PostgreSQL关系数据库的扩展。
PostGIS提供了许多用于处理地理空间数据的功能和功能，包括数据导入/导出、空间索引、查询和分析工具等。
在PostGIS中，空间数据可以被表示为几何对象，这些几何对象可以是点、线、多边形等。
这些几何对象可以是二维的，也可以是三维的。
空间数据可以在数据库中使用几何列进行存储，并且可以使用SQL语句进行查询和操作。
PostGIS使用了一些基本的数据结构来存储和处理空间数据。
其中最常见的数据结构是R树、R树和网格。
这些数据结构针对不同的查询类型和数据组织方式提供了不同的优化。
R树是一种一维的数据结构，可以有效地进行范围查询和空间索引。
它将空间数据分割为一系列的矩形区域，每个矩形区域都包含一个几何对象。
这样，当进行范围查询时，只需要相关的矩形区域，而不是整个数据集。
R树还支持插入和删除操作，能够动态地调整数据结构以适应不断变化的数据。
网格是另一种常见的数据结构，它将空间数据划分为一系列的网格单元。
每个网格单元都包含一个或多个几何对象。
网格结构能够高效地进行基于网格的空间查询，如网格内的点查找以及网格之间的相交性判断。
网格结构还支持数据聚集和统计分析，可以用于生成热力图、聚类分析等操作。
为了提高查询性能，PostGIS还使用了空间索引。
常见的空间索引包括R树索引、GiST索引和Gin索引。
R树索引适用于范围查询和空间索引，GiST索引适用于更复杂的空间查询，如相交、相邻等。
Gin索引适用于文本和属性查询。
除了上述数据结构和索引，PostGIS还支持各种空间操作和分析功能，如缓冲区分析、距离计算、空间关系判断等。
这些功能可以通过SQL语句或常见的地理信息系统函数进行调用。
总而言之，PostGIS通过使用适当的数据结构和索引，并提供一系列的空间操作和查询工具，能够高效地存储、查询和分析地理空间数据。
第二章 GIS空间数据结构1
二、矢量数据的特点
三、矢量数据结构的类型
1、简单数据结构 空间数据按照以基本的空间对象(点、线或多边形)为单元 进行单独组织，不含有拓扑关系数据，最典型的是面条 (Spaghetti)结构。
主要特点：
(1)数据按点、线或多边形为单元进行组织，数 据编排直观，数字化操作简单。 (2)每个多边形都以闭合线段存储，多边形的公 共边界被数字化两次和存储两次，造成数据 冗余和不一致。 (3)点、线和多边形有各自的坐标数据，但没有 拓扑数据，互相之间不关联。 (4)岛只作为一个单个图形，没有与外界多边形 的联系。
4、坐标系转换
x＝f1（L，B） y＝f2（L，B）
5、高程
指空间参考的高于或低于某基准平面的 垂直位置，主要用来提供地形信息。我国现 规定的高程基准面为“1985国家高程基准”， 比原“黄海平均海平面”高29mm。我国高程 的起算面是黄海平均海水面。1956年在青岛 设立了水准原点，称此为1956年黄海高程系。 1987年国家测绘局公布：中国的高程基准面 启用《1985国家高程基准》取代国务院1959 年批准启用的《黄海平均海水面》。《1985 国家高程基准》比《黄海平均海水面》上升 29毫米。
优、缺点
优点——文件结构简单，易于实现以多边形为单位的运 算和显示。 缺点—— (1)邻接多边形的公共边被数字化和存储两次(如图 2—19a中的7、8、9三个点)，由此会产生数据冗余和 边界不重合(由于数字化误差等因素造成)。 (2) 每个多边形自成体系，缺少有关邻域关系的信 息，难以进行邻域处理。如合并同类时要消除公共边。 (3) 不能解决“洞”或“岛”之类的多边形嵌套问 题，岛只作为单个的图形建造，没有与外包多边形的 联系。 （4）不易检查多边形边界的拓扑关系是否正确，如 无法判断有无不完整的多边形。
GIS地理信息系统空间数据结构
网络模型表示了特殊对象之间的交互，如水或者交通 流。
要素（对象）模型
基于要素的空间模型强调了个体现象， 该现象以独立的方式或者以与其它现象之间的 关系的方式来研究。任何现象，无论大小，都 可以被确定为一个对象（Object），假设它可 以从概念上与其邻域现象相分离。一个实体必 须符合三个条件： 可被识别； 重要（与问题相关）； 可被描述（有特征）。
场模型可以表示为如下的数学公式：
z : s z ( s ) 上式中，z为可度量的函数，s表示空间中的位置，因
此该式表示了从空间域（甚至包括时间坐标）到某个 值域的映射。
空间数据模型与结构—对象模型与场模型比较
对象模型和场模型的比较
现实世界
对象模型 选择实体 它在哪里 数据
场模型 选择一个位置
指图形保持连续状态下变形，但图形关系
不变的性质。
拓扑变换
（橡皮变换）
将橡皮任意拉伸，压缩，但不能扭转或折叠。
非拓扑属性（几何） 两点间距离
拓扑属性（没发生变化的属性） 一个点在一条弧段的端点
一点指向另一点的方向 一条弧是一简单弧段（自身不相交）
弧段长度、区域周长、 一个点在一个区域的边界上
面积 等
一个点在一个区域的内部/外部
(x8,y8), (x17,y17), (x16,y16),
22 (x15,y15),(x14,y14) ,(x13,y13),
21
(x12,y12), (x11,y11),(x10,y10),(x1,y1)
6
20
C
3
5
18
19
4
(x24,y24),(x25,y25),(x26,y26), (x27,y27),(x28,y28),(x29,y29),(x30,y30)
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。
第二章GIS数据结构
第二章GIS数据结构GIS数据结构是指地理信息系统中用来存储和组织地理数据的数据模型和数据格式。
它们用于描述和管理多种类型的地理数据，包括地理位置、属性信息以及与地理实体相关的其他信息。
在GIS中，数据结构的选择对于数据的查询、分析和可视化都起着至关重要的作用。
常见的GIS数据结构主要有三种：基于栅格的数据结构、基于矢量的数据结构和基于数据库的数据结构。
基于栅格的数据结构是一种二维网格结构，将地理空间划分为一系列的像元，每个像元代表一个固定大小的地理空间单元。
栅格数据结构适用于连续变化的地理现象的表达和分析，如地形高程、气候温度等。
栅格数据结构的优点是简单易用，存储和计算效率较高。
然而，由于其固定的像元大小和离散化的特性，栅格数据结构对于精确定位和表达复杂地理对象的能力有限。
基于矢量的数据结构则是通过点、线和面等几何元素来表示地理对象。
矢量数据结构适用于离散型地理现象的表达和分析，如道路、河流等。
它可以准确地表达地理对象的形状、大小和拓扑关系，并支持各种地理操作，如缓冲区分析、叠加分析等。
矢量数据结构的缺点是数据量较大，处理效率相对较低。
此外，矢量数据在处理连续性地理现象时需要进行插值操作，可能会引入一定的误差。
基于数据库的数据结构利用数据库管理系统来存储和组织地理数据。
数据库系统提供了强大的数据管理和查询功能，可以方便地对地理数据进行存储、查询和更新。
同时，数据库系统还支持空间索引和空间查询优化等功能，提高了地理数据的访问效率。
基于数据库的数据结构可以与其他非地理数据进行关联，支持多种数据类型的存储和查询。
然而，数据库系统对硬件和软件资源有较高的需求，需要相应的数据库管理技术和系统维护工作。
综合来看，选择合适的GIS数据结构需要考虑地理数据的类型、规模和应用需求。
对于连续变化的地理现象，可以选择基于栅格的数据结构；对于离散型地理对象，可以选择基于矢量的数据结构；对于大规模地理数据和复杂的分析需求，可以选择基于数据库的数据结构。
GIS的空间数据结构
独立或相邻：是独立存在还是与其它面状 地物相邻
岛或洞：面状实体内部是否有岛或洞
重叠：面状实体之间是否有重叠
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第1 节 地理实体及其表达
一、地理实体
3. 地理实体的类型——以相同的方式表示和存储的一组类似的地理实体， 可以作为
地理实体的一种类型
点实体——指具有特定的位置而没有长度的实体。
❖线实体——指具有长度的实体，如线段、边界、链、网络等。
（1）点数据；（2）线数据；（3）面数据
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第二章 GIS的空间数据结构
GIS空间数据分为以下几种类型 : 1、按数据来源分类 （1）地图数据 ; （2）影像数据 ; （3）地形数据 ; （4） 属性数据 ; （5）元数据：数据的数据； 2、按数据所表达的地理实体几何形状分类
（1）点数据；（2）线数据；（3）面数据
弯曲度：用具有于以表下示空像间道特路征拐弯时弯曲的程度。 体方实向体性—：—如用水于流描方述三向维,上空下间游中; 的公现路象,单与双物向体之，分具。有长度、宽度及高度等属性，
有如下空间特征
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第1 节 地理实体及其表达
一、地理实体
3. 地理实体的类型——以相同的方式表示和存储的一组类似的地理实体， 可以作为地
GIS空间数据分为以下几种类型 : 1、按数据来源分类 （1）地图数据 ; （2）影像数据 ; （3）地形数据 ; （4） 属性数据 ; （5）元数据：数据的数据； 2、按数据所表达的地理实体几何形状分类
（1）点数据；（2）线数据；（3）面数据
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第二章 GIS的空间数据结构
第1节 地理实体及其表达 第2节 矢量数据结构 第3节 栅格数据结构 第4节 矢量与栅格数据结构的比较 第5节 矢-栅一体化数据结构和三维数据结构
GIS地理信息系统空间数据结构
GIS地理信息系统空间数据结构在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了我们理解和处理地理空间数据的重要工具。
而在 GIS 中，空间数据结构则是其核心组成部分，它决定了如何有效地组织、存储和管理地理空间数据，以便于快速访问、分析和可视化。
要理解 GIS 地理信息系统的空间数据结构，首先我们得明白什么是地理空间数据。
简单来说，地理空间数据就是描述地球表面或与地球表面相关的各种信息，比如地形、地貌、道路、建筑物、水系等等。
这些数据具有空间位置、属性和时间等特征。
在 GIS 中，常见的空间数据结构主要有矢量数据结构和栅格数据结构两种。
矢量数据结构是通过点、线、面等几何图形来表示地理实体。
比如，一条河流可以用一系列的点连接成线来表示，一个城市的区域可以用一个封闭的多边形面来表示。
矢量数据结构的优点是数据精度高、存储空间小、图形显示质量好，并且能够方便地进行几何变换和拓扑分析。
拓扑分析在很多应用中非常重要，比如判断两个区域是否相邻、道路网络是否连通等。
然而，矢量数据结构在处理复杂的空间关系和大规模数据时，计算量会比较大。
栅格数据结构则是将地理空间划分成规则的网格单元，每个网格单元被赋予一个特定的值来表示相应的地理特征。
比如，在卫星影像中，每个像素就是一个栅格单元，其灰度值或色彩值代表了该位置的地物信息。
栅格数据结构的优点是数据结构简单、易于实现和操作，特别适合于进行空间分析和模拟。
但它的缺点也很明显，比如数据量大、精度相对较低，而且难以表达复杂的地理实体和空间关系。
除了这两种主要的数据结构，还有一些混合的数据结构，比如矢栅一体化数据结构。
这种结构试图结合矢量数据和栅格数据的优点，以满足不同应用场景的需求。
在实际应用中，选择合适的空间数据结构取决于多个因素。
比如数据的特点和精度要求，如果数据是高精度的、几何形状复杂的地理实体，矢量数据结构可能更合适；如果数据是大面积的、连续分布的，比如地形数据，栅格数据结构可能更适用。
地理信息系统的数据结构
地理信息系统的数据结构地理信息系统（GIS）作为一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统，其核心在于数据结构的设计与运用。
数据结构如同 GIS 的骨骼框架，决定了系统如何有效地组织、存储和处理海量的地理信息，以满足各种应用需求。
在探讨地理信息系统的数据结构之前，我们首先要明白地理数据的特点。
地理数据具有空间性、属性性和时间性。
空间性指的是数据与地理位置和空间关系相关；属性性则涵盖了描述地理实体的各种特征信息，如名称、类型、面积等；时间性反映了地理现象随时间的变化。
常见的地理信息系统数据结构主要包括矢量数据结构和栅格数据结构。
矢量数据结构通过点、线、面等几何对象来表示地理实体。
比如，一个城市可以用多边形来表示其边界，道路可以用线来描绘。
矢量数据结构的优点是精度高、数据量小、图形显示质量好，并且能够方便地进行几何变换和拓扑分析。
拓扑分析对于判断地理实体之间的空间关系非常重要，比如相邻、包含等。
然而，矢量数据结构在处理复杂的空间关系和大面积的连续数据时，可能会显得较为繁琐。
相比之下，栅格数据结构将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元赋予相应的属性值。
例如，一张卫星影像图可以看作是栅格数据，每个像素都有其代表的颜色或灰度值。
栅格数据结构的优点是处理算法简单，易于与遥感数据结合，适合进行空间分析和模拟。
但它的数据量通常较大，精度相对较低，图形显示可能会有锯齿状。
除了这两种基本的数据结构，还有一种混合数据结构，它结合了矢量和栅格数据结构的优点。
例如，在一些 GIS 应用中，对于重要的地理实体采用矢量数据结构进行精确表示，而对于大面积的背景信息则使用栅格数据结构，以提高数据处理效率。
在实际应用中，选择合适的数据结构取决于多种因素。
如果需要进行精确的几何计算和空间关系分析，矢量数据结构可能更合适；而对于大面积的连续数据，如地形、植被覆盖等，栅格数据结构往往更具优势。
同时，数据的来源、精度要求、处理速度以及存储空间等也是决定数据结构选择的重要考量因素。
GIS的数据结构南京信息工程大学地理信息系统GIS说课讲解
§3 空间数据结构类型
一、矢量数据结构 二、栅格数据结构 三、曲面数据结构
一、矢量数据结构
❖ 矢量数据结构 利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组 合体来表示地里实体空间分布的一种数据组织方式。是通过 记录坐标的方式来表示点、线、面及其组合体等地理实体。
点：用空间坐标来表示； 线：由一串坐标对组成； 面：是由线所形成的闭合多边形
空间数据的分类
按数据来源
地图数据 影像数据 文本数据
按数据结构
矢量数据 栅格数据
按数据特征
空间数据 属性数据
按几何特征
点 线 面
按数据发布形式
数字线画图 数字栅格图 数字高程模型
体
数字正射影像图
（三）按数据特征分： 空间数据：表达空间实体在地球上位置的数据； 非空间属性数据：有关空间实体自身名称、种类、 质量、数据量等特征的数据。
C4
N4 N1
GIS的数据结构南京信息工程大 学地理信息系统GIS
空间位置确定
平面 坐标 （x，y）
投 影
地理 坐标 （ψ，λ）
GIS的地理空间
定位框架
高程确定
1985国家高程基准
空间特征实体
几何形态 属性特征 时序特征 空间关系
定位框架
地理坐标系是以参考椭球面为基 准面，用以表示地面点位置的参 考系，在这地球椭球面采用经纬 度来表示地面点或空间目标的位 置，记作（ ψ ， λ ）
▪ 长度变形 ▪ 面积变形 ▪ 角度变形
定位框架 地图投影变形的图解示例
（摩尔维特投影－等积伪圆柱投影）
长度变形 角度变形
定位框架地图投影变形的图解示例
（UTM－横轴等角割圆柱投影）
面积变形和长度变形
GIS课件第4章空间数据结构
GIS课件第4章空间数据结构第4章空间数据结构空间数据结构是指对空间数据逻辑模型描述的数据组织关系和编排⽅式，对地理信息系统中数据存储、查询检索和应⽤分析等操作处理的效率有着⾄关重要的影响。
同⼀空间数据逻辑模型往往采⽤多种空间数据结构，例如游程长度编码结构、四叉树结构都是栅格数据模型的具体实现。
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。
在地理信息系统中，较常⽤的有栅格数据结构和⽮量数据结构，除此之外还有混合数据结构、镶嵌数据结构和超图数据结构等。
空间数据结构的选择取决于数据的类型、性质和使⽤的⽅式，应根据不同的任务⽬标，选择最有效和最合适的数据结构。
4.1⽮量数据结构⽮量数据结构对⽮量数据模型进⾏数据的组织。
它通过记录实体坐标及其关系，尽可能精确地表⽰点、线、多边形等地理实体，坐标空间设为连续，允许任意位置、长度和⾯积的精确定义。
⽮量数据结构直接以⼏何空间坐标为基础，记录取样点坐标。
按照这种数据组织⽅式，可以得到精美的地图。
另外，该结构还可以对复杂数据以最⼩的数据冗余进⾏存贮，它还具有数据精度⾼，存储空间⼩等特点，是⼀种⾼效的图形数据结构。
⽮量数据结构中，传统的⽅法是⼏何图形及其关系⽤⽂件⽅式组织，⽽属性数据通常采⽤关系型表⽂件记录，两者通过实体标识符连接。
由于这⼀特点使得在某些⽅⾯有便利和独到之处，例如在计算长度、⾯积、形状和图形编辑、⼏何变换操作中，有很⾼的效率和精度。
⽮量数据结构按其是否明确表⽰地理实体间的空间关系分为实体数据结构和拓扑数据结构两⼤类。
4.1.1实体数据结构实体数据结构也称spaghetti数据结构，是指构成多边形边界的各个线段，以多边形为单元进⾏组织。
按照这种数据结构，边界坐标数据和多边形单元实体⼀⼀对应，各个多边形边界点都单独编码并记录坐标。
例如对图4-1所⽰的多边形A、B、C、D，可以采⽤两种结构分别组织。
地理信息系统基本特征
地理信息系统基本特征地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理数据、地图信息进行整合、管理、分析和展示的技术系统。
它的基本特征包括以下几个方面。
一、数据来源广泛GIS的基本特征之一是数据来源广泛。
地理数据可以以各种形式获取，包括遥感影像、GPS定位数据、地形地貌测量数据等。
这些数据可以通过传感器、调查问卷和卫星等手段采集得到。
因此，GIS具备了多样化和广泛的数据来源，为地理信息的全面描述和分析提供了基础。
二、空间数据结构GIS的另一个基本特征是空间数据结构。
地理信息系统以空间数据为基础，将地理现象和地理实体划分为点、线、面等空间要素，形成空间数据结构。
这种结构可以直观地表示地理现象在空间上的关系和分布。
通过空间数据结构，我们可以对现实世界的地理空间进行数字化描述和存储。
三、地理分析功能GIS具备强大的地理分析功能是其又一个基本特征。
通过GIS，我们可以进行空间查询、空间拓扑分析、空间关联分析等一系列地理分析操作，从而深入探索地理现象背后的规律和关联。
地理分析功能可以帮助我们进行土地规划、自然资源管理、城市交通规划等决策过程，提高决策的科学性和准确性。
四、地图展示与可视化GIS还具备地图展示与可视化的基本特征。
通过地理信息系统，我们可以将各种地理数据融合在统一的地图界面上进行展示。
地图不仅可以直观地反映地理现象的分布和空间关系，还可以通过符号、颜色和图层等手段进行数据的可视化呈现。
这种方式使得地理信息更加易于理解和利用。
五、多尺度支持GIS支持多尺度的地理信息处理是其基本特征之一。
地理信息系统可以对不同尺度的地理数据进行融合和集成，以满足不同层级和不同空间范围的需求。
无论是微观的城市街区规划还是宏观的国土资源管理，GIS都能够根据不同尺度的需求进行数据的处理和分析。
六、时空数据关联最后，GIS的基本特征还包括时空数据关联。
地理信息系统可以对地理数据进行时序分析，揭示地理现象随时间的演变规律。
GIS空间数据模型
找离火车站 最近的汽车
站？
2021/3/10
距离最近 的汽车站
GIS分析
属性为火 车站的点
检索
空
间
计
算
所有属性为 汽车站的点
检索
空间 数据库
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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
三、面向对象模型
2.基本概念
地理 对象
属性 — 数据 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
数据
方法
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。
封装是一种信息隐蔽技术，封装的目的 在于将对象的使用者和对象的设计者分开， 用户只能见到对象封装界面上的信息， 对象内部对用户是隐蔽的。
2021/3/10
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2.5 GIS空间数据模型
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)。
2GIS数据结构
6. 八叉树（三维空间信息的数据结构）
许多问题要求GIS能处理三维的空间信息。 例如，研究矿藏资源地下分布情况、研究不 同深度土壤肥力情况等。
在二维数据结构中，将第三维坐标，如高 程，作为属性值来处理。由于它只能对地形 表面进行模拟，无法对模型进行三维操作， 因此常称它为2.5维空间信息。
三） TIN结构
1、不规则三角网（TIN）——表达地形表面 Triangulated Irregular Network
4 3
C
B 5
D
6
AE
2
1
2、TIN的主要特征
1）TIN由一系列三角形组成 2）三角形顶点都是一些特征点 3）每个三角形的坡度、坡向均一 4）三角形大小随地形变化而变 5）尽可能是等边三角形 6）三角形外接圆内没有其它点 7）与Voronoi多边形(泰森多边形)对偶 8）以拓扑方式存储
二）栅格数据的编码方法
1.直接编码－－无压缩编码 将栅格数据看作是一个数据矩阵，逐行或 逐列逐个记录代码
A,A,B,B,B A,C,C,C,A D,C,C,A,A D,D,C,A,A D,D,A,A,A
2.链式编码（边界链码）：它是从某一起
点开始用沿八个基本方向前进的单位矢
量链来表示线状地物或多边形的边界。
N/6 WN / 5
EN /7
W/4
E/0
3,1,7,0,1,2,3,4,5,6
WS / 3
ES / 1
S/2
4,1,6,7,0,1,2,3,4,5
3.游程长度编码
• 所谓游程是指按行的顺序连续且属性值 相同的若干栅格。
gis一字型和t字型
gis一字型和t字型摘要：1.GIS 和一字型、T 字型的概念2.一字型和T 字型的区别3.一字型和T 字型在GIS 中的应用4.一字型和T 字型的优缺点5.总结正文：GIS（地理信息系统）是一种用于捕捉、存储、分析和管理地理空间数据的技术。
在地理信息系统中，数据通常以点、线或多边形等几何形状存储。
其中，一字型和T 字型是地理信息系统中两种常见的空间数据结构。
一字型，顾名思义，是指地理要素在空间上呈一字排列。
这种结构主要用于描述线性地理要素，例如道路、铁路、河流等。
在一字型结构中，地理要素通过一个单一的ID 进行标识，并与其他相关数据表进行关联。
T 字型则是在一字型的基础上，增加了一个与地理要素相关的属性表。
这个属性表可以包含各种描述性信息，如道路的名称、长度、宽度等。
T 字型结构通过主键和外键的设置，实现了空间数据与属性数据的分离，使得数据的维护和更新更加方便。
在GIS 中，一字型和T 字型有着广泛的应用。
它们可以用于存储、查询和分析地理空间数据，为城市规划、环境保护、资源管理等领域提供支持。
例如，在城市规划中，可以通过一字型数据结构来描述城市的道路网络，通过T 字型数据结构来存储道路的相关属性信息，从而为规划提供依据。
然而，一字型和T 字型也各有优缺点。
一字型结构简单，数据存储和查询效率较高，但无法存储属性信息。
而T 字型结构可以存储属性信息，便于数据的维护和更新，但相对复杂，数据查询效率略低。
因此，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据结构。
总之，GIS 中的一字型和T 字型数据结构在存储和处理地理空间数据方面发挥着重要作用。
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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。
ArcSDE采用了地理信息系统（GIS）的标准，如OpenGIS和ISO ，支持各种空间数据类型和数据模型，并提供了一组强大的空间查询和分析功能。
相对于其他空间数据存储技术的优势与传统的空间数据存储技术相比，ArcSDE具有以下优势：1、跨平台性：ArcSDE可运行在多种数据库管理系统上，具有较强的跨平台性能。
2、面向对象：ArcSDE采用了面向对象的技术，支持各种空间数据类型和数据模型，使得空间数据的存储和管理更加灵活和高效。
3、强大的空间查询和分析功能：ArcSDE提供了一组强大的空间查询和分析功能，如空间查询、空间分析、地图投影等，使得空间数据的分析和应用更加便捷。
4、开放性和可扩展性：ArcSDE支持OpenGIS和ISO 等标准，可与其他GIS软件进行集成，具有较强的开放性和可扩展性。
应用场景ArcSDE广泛应用于各种GIS应用领域，如城市规划、土地资源管理、环境保护、交通物流等。
在这些领域中，ArcSDE可以帮助用户实现空间数据的存储、查询和分析，为决策提供科学依据。
需求分析在使用ArcSDE进行GIS空间数据存储分析之前，需要明确数据类型、数据组织方式等需求。
对于数据类型，ArcSDE支持矢量数据（如点、线、面等）和栅格数据（如数字高程模型、遥感图像等）。
对于数据组织方式，ArcSDE可以采用分层或分图幅的方式进行组织，也可以根据实际需求进行自定义组织。
实现方法使用ArcSDE进行GIS空间数据存储分析的实现方法包括以下步骤：1、建立空间数据模型：根据需求，建立合适的数据模型，如矢量数据模型、栅格数据模型等。
2、连接数据源：通过ArcSDE提供的接口，连接不同类型的空间数据源，如地理数据库、Shapefile、栅格数据集等。
3、数据导入与处理：将需要存储的空间数据导入到ArcSDE中，并进行必要的格式转换和数据处理。
4、数据查询与分析：利用ArcSDE提供的空间查询和分析功能，对导入的数据进行处理和分析，如缓冲区分析、空间叠加分析等。
案例分析以城市规划为例，说明使用ArcSDE进行GIS空间数据存储分析的优势。
在城市规划中，需要对各种空间数据进行有效的存储和管理，以便进行合理的土地利用、交通规划等决策。
使用ArcSDE可以方便地实现以下任务：1、多源数据的集成：ArcSDE可以集成多种空间数据源，如地形图、土地利用图、交通流量图等，使得不同类型的数据能够统一管理和分析。
2、数据的管理和查询：通过ArcSDE的空间数据模型和查询功能，可以方便地对空间数据进行管理和查询。
例如，可以快速查询某个区域的土地利用类型、交通流量等信息。
3、数据的分析和应用：使用ArcSDE提供的空间分析功能，可以对空间数据进行深入的分析和应用。
例如，可以利用缓冲区分析来评估不同土地利用类型对周边环境的影响，为城市规划提供科学依据。
总结本文介绍了基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析的相关概念、实现方法和应用案例。
ArcSDE作为一种先进的空间数据存储和分析技术，具有跨平台性、面向对象性、强大的空间查询和分析功能等优势，可以广泛应用于各种GIS应用领域。
通过建立合适的空间数据模型、连接多种数据源、进行数据导入与处理以及数据查询与分析等步骤，可以有效地实现基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析。
在城市规划等实际应用场景中，使用ArcSDE可以帮助用户实现空间数据的快速集成、管理和分析，为决策提供科学依据。
随着GIS技术的不断发展，基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析将在未来发挥更加重要的作用。
面向服务的空间数据共享随着社会的发展和科技进步，服务和空间数据共享变得越来越重要。
在这篇文章中，我们将探讨服务、空间数据、共享等关键词，让读者了解它们的重要性和相关性。
首先，让我们来了解一下什么是服务。
服务是指一种满足人们需求的活动，如提供信息、娱乐、教育等。
在现代社会，服务已经成为了经济发展的重要方向之一。
服务具有无形性、异质性、不可分离性和可变性等特点，这些特点使得服务不同于传统的商品生产，需要更加注重用户体验和服务质量。
接下来，让我们来了解一下空间数据。
空间数据是指描述地理空间现象和过程的数据，如地理位置、地形地貌、气象气候、城市规划等等。
空间数据具有空间性、属性性和时间性等特点，这些特点使得空间数据在多个领域有着广泛的应用，如城市管理、环境保护、交通运输等。
那么，如何实现空间数据的共享呢？数据共享是指在不同用户之间共享数据资源，以实现数据的最大化利用和价值最大化。
实现空间数据共享的方式有很多种，包括但不限于建立数据共享平台、推进数据开放、加强数据标准化和规范化等。
这些方法可以有效地促进空间数据的共享和应用，提高数据利用效率和价值。
为什么空间数据共享很重要呢？首先，空间数据共享可以促进不同领域之间的合作和创新。
例如，城市规划和环境保护之间需要相互协调，而空间数据是它们之间的桥梁。
通过共享空间数据，可以让城市规划更加科学、环境保护更加有效。
其次，空间数据共享可以提高数据利用效率和价值。
当多个用户共享同一套数据时，可以避免重复劳动和资源浪费，同时也可以提高数据的准确性和可信度。
最后，空间数据共享也是推进数字经济发展的必要手段之一。
数字经济的核心是数据，而数据共享是实现数据价值最大化的关键。
总之，面向服务的空间数据共享是非常重要和必要的。
通过实现空间数据共享，可以让服务更加智能化、个性化和精准化，提高用户体验和服务质量；同时也可以促进不同领域之间的合作和创新，推动数字经济的发展。
因此，我们应该加强技术研发和政策支持，不断完善空间数据共享的机制和平台，为推动社会经济发展做出更大的贡献。
京津冀的产业结构现状、变迁与空间资本流动来自工商注册数据的证据随着中国经济的快速发展，京津冀地区的经济一体化进程不断加速。
这个过程不仅包括产业结构的优化和调整，也涉及到地区间资本流动的优化和配置。
本文以工商注册数据为切入点，探讨京津冀地区的产业结构现状、变迁及空间资本流动。
一、产业结构现状从工商注册数据来看，京津冀地区的产业结构以服务业为主导。
2022年，该地区的服务业企业注册数量占比达到60%，其中北京的占比最高，达到70%。
这表明，随着经济发展和产业升级，服务业已成为京津冀地区的主导产业。
同时，制造业在京津冀地区的产业结构中也占据重要地位。
然而，相较于服务业的繁荣，制造业的发展呈现出逐渐放缓的趋势。
这主要是因为制造业企业在面临生产成本上升、环保压力增大等多重挑战下，纷纷寻求转型升级。
二、产业结构变迁从工商企业注册数据的长期趋势来看，京津冀地区的产业结构经历了显著的变迁。
自1978年至2013年，该地区的企业数量大幅度增长。
在这个过程中，服务业企业增长速度较快，成为引领地区经济发展的重要力量。
同时，制造业企业的数量逐渐减少，这也反映了地区产业结构由制造业向服务业的转型趋势。
此外，工商注册数据还揭示了地区内企业的生命周期。
研究发现，新成立的企业数量在逐年增加，而老企业的死亡率也在逐渐下降。
这表明，京津冀地区的经济活力在不断提升，对新兴产业的吸引力也在不断增强。
三、空间资本流动工商注册数据还提供了有关京津冀地区空间资本流动的信息。
首先，从企业所有者结构来看，自然人和企业类型的股东在数量上大致相当。
这表明，个人和企业都看好京津冀地区的投资前景，愿意将资金投入该地区的产业发展中。
其次，从企业注册地的分布来看，北京作为京津冀地区的核心城市，吸引了大量的企业注册。
数据显示，北京的企业注册数量占到了整个京津冀地区的近一半。
这表明，北京作为国家的政治、经济和文化中心，对各类资源有着强大的吸引力。
然而，我们也应注意到，天津和河北两地在吸引企业注册方面表现出了一定的差异。
相较于河北，天津的企业注册数量较低，但增长速度较快。
这可能与天津近年来在推动经济转型升级方面的努力有关，尤其是在发展高端制造业和现代服务业方面取得了显著成效。
四、结论本文通过对京津冀地区的工商注册数据进行深入分析，得出以下结论：首先，从产业结构现状来看，京津冀地区的服务业已成为主导产业，而制造业的发展逐渐放缓并寻求转型升级。
其次，从产业结构变迁的角度来看，自1978年至2013年，该地区的企业数量大幅度增长，其中服务业企业的增长速度较快。
同时，新成立的企业数量在逐年增加，而老企业的死亡率也在逐渐下降。
最后，从空间资本流动的角度来看，北京作为京津冀地区的核心城市，吸引了大量的企业注册。
而天津和河北两地在吸引企业注册方面表现出了一定的差异。
总的来说，京津冀地区的产业结构正在经历深刻的调整和转型过程。
未来，该地区的产业发展将更加注重服务业和高端制造业的发展，同时也会更加注重区域内的协同发展和资源优化配置。