空间数据结构及编码

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2)逐个记录各行(或列)代码发 生变化的位置和相应代码
(属性发生变化的位置 ,属性值)
编码如下(沿列方向) (1,0),(2,4),(4,0); (1,4),(4,0); (1,4),(5,8),(6,0); (1,7),(2,4),(4,8),(7,0); (1,7),(2,4),(3,8),(8,0); (1,7),(3,8); (1,7),(6,8); (1,7),(5,8)。
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2.有代表性的矢量空间数据结构
非拓扑数据结构
1)Spaghetti结构 ——坐标序列法
由多边形边界的x、y坐标对集合及说明信息组成,是 最简单的一种多边形矢量编码,如上图记为以下坐标文件:
• 10:x1,y1;x2,y2;x3,y3;x4,y4;x5,y5;x6,y6;x7,y7;x8,y8; x9,y9;x10,y10;x11,y11; x1,y1;
空间数据结构及编码
一、空间数据基本概念 1.定义: 是指以地球表面空间位置为参照的 自然、社会和人文经济景观数据,可以是图形、 图像、文字、表格和数字等。
它是由系统的建立者通过数字化仪、扫描仪、键盘、 磁带机或其他系统通讯输入GIS,是系统程序作用的对 象,是GIS所表达的现实世界经过模型抽象的实质性内 容
非拓扑属 性
• 基本的拓扑关系包括:连接性、包含和邻 接性
二、栅格数据结构
1.概念
定义:又称为网格结构,它是将地表划分 成为紧密相邻的网格阵列。每个网格的位 置由行列号定义。它包含一个代码,以表 示该网格的属性或指向属性记录的指针。 注意:栅格数据模型是将连续空间离散化。
二维空间坐 标网或其局 部
(8) (18) (19) (9) (10) (11) (12) (17)
(1)
(2)(3)
常规四叉树与线性四叉树
• 常规四叉树除了记录叶结点之外,还要记 录中间结点。结点之间借助指针联系,每 个结点需要用六个量表达,即四个叶结点 指针、一个父结点指针和一个结点的属性 或灰度值。这些指针不仅增加了数据储存 量,而且增加了操作的复杂性。
以下分别为右 图的多边形文 件和线文件树 状索引示意图。 其文件结构如 下:
线与多边形之间的树状索引
点与边界线之间的树状索引
采用上述的树状结构,前图的多边形数据记录如下:
• 线性四叉树只存储最后叶结点的信息。 包括叶结点的位置、深度和本结点的属性 或灰度值
• 线性四叉树叶结点的编号需要遵循一定的 规则,这种编号成为地址码,它隐含了叶 结点的位置和深度信息。
基于十进制的线性四叉树编码
规则:首先将二维栅格数据的行列号转换为 二进制,然后交叉放入Morton码中,即为 线性四叉树的地址码: 行号=5(1 0 1);列号=7(1 1 1) Morton= 1 1 0 1 1 1=55
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三、矢量数据结构
1.矢量空间数据模型
空间对象 计算机中的表达 点状 点坐标(x,y) 线状 一串点坐标 面状 一串首尾相连的点坐标
描述对象本身的性质; 描述某些空间关系 其他说明数据
二维空间 坐标
几何数据: 表达空间对象形状、 位置及其位置关系
每一点、线、 面的唯一标识 符
属性数据 (常用关 系表组织)
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1 1 0
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0 0 0
0 0 0
1
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0
1 3 3
1 1 4 4
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3 3 3 3
1
3 3 3 3
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4 4 4 4
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4 4 0 0
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0层 1层 2层 3层
(4)(5) 6) ( (7) (13)14) ( (15) (16)
0 4 4
4 4 4
4 4 4
7 4 4
7 4 8
7 7 8
wk.baidu.com
7 7 7
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4
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7
7 8 8
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该例中块码用了120个整数,比直接编码还多,这是因为例中为描述方便, 栅格划分很粗糙,在实际应用中,栅格划分细,数据冗余多的多,才能显 出压缩编码的效果,而且还可以作一些技术处理,如行号可以通过行间标 记而省去记录,行号和半径等也不必用双字节整数来记录,可进一步减少 数据冗余。
两种方案
1)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的代码重复的个 数,从而实现数据的压缩。
(属性值,长度)
例如
(0,1),(4,2),(7,5); (4,5),(7,3); (4,4),(8,2),(7,2);(0,2),(4,1),(8,3),(7,2); (0,2),(8,4),(7,1),(8,1); (0,3), (8,5);(0,4),(8,4);(0,5),(8,3)。
3. 岛只作为一个单个的图形建造,没有与外包多边形 的联系;
4.不易检查拓扑错误。这种方法可用于简单的粗精度 制图系统中
2)树状索引结构 该法采用树状索引以减少数据冗余并间接 增加邻域信息,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
四叉树结构
基本思想:将一幅栅格地图或图像等分为四部分, 逐块检查其格网属性值(或灰度),如果某个子 区的所有格网值都相同,则这个子区就不再继续 分割,否则还要把这个子区再分割,直到每个子 块都只含有相同的属性值或灰度为止。
四叉树编码具有可变的分辨率,并且有区域性质, 压缩数据灵活,许多运算可以在编码数据上直接实 现,大大地提高了运算效率,是优秀的栅格压缩编 码之一
7 4 8 8 8 8 8 0
7 7 8 8 8 8 8 8
7 7 7 7 7 8 8 8
7 7 7 7 8 8 8 8

线

3.栅格结构编码方式
• 直接栅格编码
• 行程编码 • 块码
• 链式编码
• 四叉树结构 • 二维行程编码
下一页
游程长度编码(Run-Length Codes)
基本思路: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。
2.空间数据特点: 数据的空间性 数据的属性 数据的时间性
3.在GIS中,空间数据主要包括 : • 1)某个已知坐标系中的位置 • 2)实体间的空间关系 • 3)与几何位置无关的属性
4.空间数据的拓扑关系
地理要素之间的空间区位关系可抽象为点、线(或弧)、多
边形(区域)之间的空间几何关系,其关系如下
• 20:x1,y1;x12,y12;x13,y13;x14,y14;x15,y15;x16,y16; x17,y17;x18,y18;x19,y19;x20,y20;x21,y21;x22,y22; x23,y23;x8,y8;x9,y9;x10,y10;x11,y11; x1,y1;
• 30:x33,y33;x34,y34;x35,y35;x36,y36;x37,y37;x38,y38; x39,y39;x40,y40; x33,y33; • 40:x19,y19;x20,y20;x21,y21;x28,y28;x29,y29;x30,y30; x31,y31;x32,y32; x19,y19;
0
1
4
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2
8 10
3
9 12
6
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7
14 16
• 图形文件如:TIFF、GIF、JPEG文件可用 各种图像压缩算法作均称压缩,TIFF和GIF 文件用无损压缩,使原图被精确重构,而 JPEG采用有损压缩,它可达到很大的压缩 比,但不能完整重构原图像。
4.栅格数据类型
• • • • • • • 卫星影像 数字高程模型 数字正射影像 二进制扫描文件 数字栅格图形 图形文件 特定地理信息系统软件的栅格数据
特别方便计算机 运作的数据组织 形式——矩阵数 组
规整栅格: 研究区域划分为规整 格网,空间位置数据 隐含其中
每一网格上放置空 间对象在该位置上 的属性数据
栅格空间数据模型
三角形、方格和六角形划分
2.图形栅格数据结构表示
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4
4 4 0 0
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4 4 8 8
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8 0
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8
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• 特点:属性的变化愈少,行程愈长,则压 缩的比例越大,压缩比与图的复杂程度成 反比。
块 码
块码是游程长度编码扩展到二维的情况,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, 再加上记录单位的代码组成。
• 链码(Chain Codes)
链码又称为弗里曼链码[Freeman]或边界 链码,链码可以有效地压缩栅格数据,而 且对于估算面积、长度、转折方向的凹凸 度等运算十分方便,比较适合于存储图形 数据。
缺点是对边界进行合并和插入等修改编辑 工作比较困难,对局部的修改将改变整体 结构,效率较低,而且由于链码以每个区 域为单位存储边界,相邻区域的边界将被 重复存储而产生冗余。
欧氏平面上实体对象所具有的拓扑 和非拓扑属性
拓扑属性 一个点在一个弧段的端点 一个弧段是一个简单弧段(弧段自身不相交) 一个点在一个区域的边界上 一个点在一个区域的内部 一个点在一个区域的外部 一个点在一个环的内部 一个面是一个简单面(面上没有“岛”) 一个面的连续性(给定面上任意两点,从一点可以完全在面 的内部沿任意路径走向另一点) 两点之间的距离 一个点指向另一个点的方向 弧段的长度 一个区域的周长 一个区域的面积
• 50:x21,y21;x22,y22;x23,y23;x8,y8;x7,y7;x6,y6;x24,y24; x25,y25;x26,y26;x27,y27;x28,y28; x21,y21;
坐标序列法文件结构简单,易于实现以多边形为单位 的运算和显示。 缺点: 1.多边形之间的公共边界被数字化和存储两次,由此 产生冗余和碎屑多边形; 2.每个多边形自成体系而缺少邻域信息,难以进行邻 域处理,如消除某两个多边形之间的共同边界;
对图所示图像的块码编码如下:
(1,1,1,0),(1,2,2,4),(1,4,1,7),(1,5,1,7), (1,6,2,7),(1,8,1,7),(2,1,1,4),(2,4,1,4), (2,5,1,4),(2,8,1,7),(3,1,1,4),(3,2,1,4), (3,3,1,4),(3,4,1,4),(3,5,2,8),(3,7,2,7), (4,1,2,0),(4,3,1,4),(4,4,1,8),(5,3,1,8), (5,4,2,8),(5,6,1,8),(5,7,1,7),(5,8,1,8), (6,1,3,0),(6,6,3,8),(7,4,1,0),(7,5,1,8), (8,4,1,0),(8,5,1,0)。
0 4 4 4 0 0 4 4 4 4 8 7 4 4 8 8 7 4 8 8 8 7 7 8 8 8 7 7 7 7 7 7 7 7 7 8
44:64
压缩比的大小是与图的复杂程度成反比 的,在变化多的部分,游程数就多,变 化少的部分游程数就少,图件越简单, 压缩效率就越高
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