栅格数据结构的表示
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方式。
它们都有自己的优势和适用场景。
本文将详细比较栅格数据结构和矢量数据结构的特点、优缺点以及适用范围。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据划分为规则的网格单元，每个单元存储一个值。
栅格数据结构主要用于表示连续型数据，如高程、温度等。
以下是栅格数据结构的特点：1. 数据表示：栅格数据结构以像素（或单元格）为基本单位，每个像素具有固定的大小和位置。
每个像素存储一个值，可以是数字、字符或颜色等。
2. 数据模型：栅格数据模型是基于网格的，可以是二维或三维的。
二维栅格用于表示平面地理数据，如地图；三维栅格用于表示立体地理数据，如地形。
3. 数据精度：栅格数据结构具有固定的分辨率，即像素的大小和数量。
较小的像素可以提供更高的精度，但会增加数据量和计算复杂度。
4. 数据分析：栅格数据结构适用于各种空间分析，如栅格代数、栅格统计和栅格重分类等。
它可以进行基于像素的计算和模型建立，适合处理大规模数据集。
5. 数据存储：栅格数据结构以栅格文件格式（如TIFF、GRID）存储，每个像素的数值以二进制形式存储，文件较大。
栅格数据结构的优点是适用于连续型数据的表示和分析，可以进行复杂的空间分析。
然而，它也存在一些缺点，如数据量大、不适合表示离散型数据和复杂几何对象等。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为离散的几何对象，如点、线、面。
矢量数据结构主要用于表示离散型数据和复杂几何对象，以下是矢量数据结构的特点：1. 数据表示：矢量数据结构以几何对象为基本单位，如点、线、面等。
每个对象由一组坐标点表示，可以附加属性信息。
2. 数据模型：矢量数据模型是基于几何对象的，可以是二维或三维的。
二维矢量用于表示平面地理数据，如道路、河流；三维矢量用于表示立体地理数据，如建筑物。
3. 数据精度：矢量数据结构具有可变的精度，可以根据需要选择不同的精度级别。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
它们在表示和处理地理空间信息方面有着不同的特点和优势。
下面将对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较，并详细介绍它们的特点和应用。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间信息划分为规则的网格单元，并为每一个单元分配一个数值或者属性。
栅格数据结构的主要特点如下：1. 表示方式：栅格数据结构以像素为基本单元，将地理空间信息离散化为规则的网格。
每一个像素单元可以包含一个或者多个属性值，如高程、温度等。
2. 数据模型：栅格数据结构采用二维数组来表示地理空间信息，每一个像素单元的位置由行和列索引确定。
栅格数据结构适合表示连续变化的数据，如高程模型、遥感影像等。
3. 存储方式：栅格数据结构可以使用二进制文件或者专门的栅格数据格式进行存储。
常见的栅格数据格式有GeoTIFF、GRID等。
4. 分析处理：栅格数据结构在空间分析和模型建立方面具有优势。
通过栅格数据结构，可以进行地形分析、遥感影像分类、洪水摹拟等操作。
5. 精度和精确性：栅格数据结构的精度和精确性受像素大小的影响。
较小的像素大小可以提高数据的精度和精确性，但会增加数据存储和计算的复杂度。
二、矢量数据结构矢量数据结构是通过几何对象的坐标和属性信息来表示地理空间信息。
矢量数据结构的主要特点如下：1. 表示方式：矢量数据结构以点、线、面等几何对象来表示地理空间信息。
每一个几何对象可以包含属性信息，如名称、面积等。
2. 数据模型：矢量数据结构采用几何对象和属性表的组合来表示地理空间信息。
几何对象由坐标点或者坐标点的集合组成，属性表存储几何对象的属性信息。
3. 存储方式：矢量数据结构可以使用常见的数据库系统进行存储，如Oracle、PostgreSQL等。
也可以使用矢量数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
4. 分析处理：矢量数据结构在地理空间分析和拓扑关系处理方面具有优势。
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较引言概述：在地理信息系统（GIS）中，栅格数据结构和矢量数据结构是两种常见的数据表示方式。
栅格数据结构将地图分割成规则的像素网格，每一个像素包含特定的属性信息；而矢量数据结构则是通过点、线、面等几何要素来描述地图特征。
本文将从数据表示方式、数据存储方式、数据处理方式、数据精度和应用领域等方面对栅格数据结构与矢量数据结构进行比较。
一、数据表示方式1.1 栅格数据结构：将地图分割成规则的像素网格，每一个像素代表一个地理位置，包含特定属性信息。
1.2 矢量数据结构：通过点、线、面等几何要素来描述地图特征，如点表示一个地理位置，线表示道路或者河流，面表示湖泊或者森林等。
二、数据存储方式2.1 栅格数据结构：数据以二维数组的形式存储，每一个像素的属性信息存储在数组中的对应位置。
2.2 矢量数据结构：数据以几何要素和属性表的形式存储，几何要素描述地物的空间位置，属性表存储地物的属性信息。
三、数据处理方式3.1 栅格数据结构：适合进行表面分析和遥感影像处理，如地形分析、土地利用分类等。
3.2 矢量数据结构：适合进行空间分析和地理网络分析，如路径规划、地理空间查询等。
四、数据精度4.1 栅格数据结构：数据精度受像素大小限制，像素越小，地图表现越精细，但文件大小也会增加。
4.2 矢量数据结构：数据精度受几何要素的精度限制，几何要素越复杂，地图表现越精细，但数据处理和存储的复杂度也会增加。
五、应用领域5.1 栅格数据结构：适合于遥感、气象、环境等领域的数据处理和分析，如卫星影像处理、气候摹拟等。
5.2 矢量数据结构：适合于城市规划、土地管理、导航等领域的空间分析和决策支持，如城市规划、土地利用规划等。
综上所述，栅格数据结构和矢量数据结构各有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的数据表示方式。
栅格数据结构适合处理连续性数据和遥感影像，而矢量数据结构适合处理离散性数据和空间分析。
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。
第二章 GIS的数据结构—2栅格结构
优 矢 量 数 据 结 构 栅 格 数 据 结 构
点
缺
点
1.便于面向现象的数据表示 1.便于面向现象的数据表示 2.数据结构紧凑 数据结构紧凑、 2.数据结构紧凑、冗余度低 3.有利于网络分析 3.有利于网络分析 4.图形显示质量好 图形显示质量好、 4.图形显示质量好、精度高 1.数据结构简单 1.数据结构简单 2.空间分析和地理现象的模 2.空间分析和地理现象的模 拟均比较容易 3.有利于与遥感数据的匹配 3.有利于与遥感数据的匹配 应用和分析 4.输出方法快速 输出方法快速， 4.输出方法快速，成本比较 低廉
Morton顺序和 顺序和Morton坐标 顺序和 坐标
Morton顺序： 顺序： 顺序
指栅格结构中的一种 扫描顺序， 扫描顺序，它将图像 中的像元按照“ 形 中的像元按照“Z”形 的 轨迹连接起来。 轨迹连接起来。
图2-6
Morton 扫 描 顺 序
Morton坐标：利用Morton顺序对影像中的像元建立索 Morton坐标：利用Morton顺序对影像中的像元建立索 坐标 Morton 引，将原来由行列坐标对表示的空间位置简化为一个简 单数值。 单数值。
0 4 4 0 0 0 4 4 4 0 4 4 4 4 8 0 0 7 4 4 8 8 8 8 0 8 8 8 7 8 8 8 8 7 4 8 7 7 7
四 叉 树 分 割
7
图 2- 8
编 码：
图2- 9
四叉树编码
根结点：最上面的结点， 根结点：最上面的结点，对应整个图形 叶结点： 叶结点：不能再分的结点 n n 对栅格矩阵的要求： 对栅格矩阵的要求： 2 ×2 n为象限分割次数，n+1为四叉树的最大高度或最大层树 为象限分割次数，n+1为四叉树的最大高度或最大层树
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较介绍：栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方式。
栅格数据以像素为基本单位，将地理空间划分为规则的网格，每个像素存储一个值或属性信息。
矢量数据则以点、线、面等几何要素为基本单位，通过坐标和属性信息来描述地理空间。
1. 数据结构栅格数据结构：栅格数据结构是由等大小的像素组成的二维网格，每个像素代表一个地理空间单元，可以存储各种属性信息。
栅格数据结构适用于连续型数据，如高程模型、遥感影像等。
矢量数据结构：矢量数据结构由点、线、面等几何要素组成，每个要素由坐标和属性信息表示。
矢量数据结构适用于离散型数据，如地图要素、地理实体等。
2. 空间描述精度栅格数据结构：栅格数据结构中的像素大小决定了空间描述的精度，像素越小，描述精度越高。
但是，栅格数据结构的精度受到像素大小的限制，无法完全表达地理现象的复杂性。
矢量数据结构：矢量数据结构通过坐标表示地理要素的位置，精度可以达到任意级别。
矢量数据结构的描述精度高，可以准确表达地理现象的细节。
3. 数据存储和处理效率栅格数据结构：栅格数据结构以像素为基本单位，数据存储和处理相对简单，适合处理大面积连续型数据。
栅格数据结构的处理速度较快，尤其在栅格代数运算和空间分析方面具有优势。
矢量数据结构：矢量数据结构以几何要素和属性信息组成，数据存储和处理相对复杂。
矢量数据结构适合处理离散型数据和复杂的地理要素，如道路网络、行政区划等。
4. 数据分析和空间操作栅格数据结构：栅格数据结构在空间分析方面具有优势，可以进行栅格代数运算、邻域分析、地形分析等。
栅格数据结构适合处理连续型数据，如地形分析、遥感影像分类等。
矢量数据结构：矢量数据结构在空间分析方面更加灵活，可以进行拓扑分析、缓冲区分析、路径分析等。
矢量数据结构适合处理离散型数据和复杂的地理要素，如行政区划分析、交通网络分析等。
5. 数据表示的灵活性栅格数据结构：栅格数据结构的表示方式相对固定，每个像素的值或属性信息唯一。
栅格数据结构和存储模型
栅格数据结构和存储模型栅格数据结构是一种常见的数据表示方式，广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感影像处理、气象学等领域。
它将地理空间划分成规则的网格单元，并以此来表示地理现象或属性。
本文将介绍栅格数据结构的基本概念和存储模型。
一、栅格数据结构的基本概念栅格数据结构是将地理空间划分为等大小的网格单元，并在每个网格单元中存储地理现象或属性的值。
栅格数据结构的基本概念包括以下几点：1. 网格单元：栅格数据结构将地理空间划分为等大小的网格单元，每个网格单元都有固定的大小和形状。
网格单元可以是正方形、长方形或其他形状，根据实际应用需求进行选择。
2. 分辨率：分辨率是指栅格数据中每个网格单元表示的地理现象或属性的最小单位。
分辨率越小，表示的地理现象或属性越精细，但数据量也相应增大。
3. 值域：值域是指栅格数据中每个网格单元存储的地理现象或属性的取值范围。
根据实际应用需求，可以是整数、浮点数或其他类型的数据。
4. 空间参考系统：栅格数据结构需要使用空间参考系统来定义地理坐标和网格单元之间的映射关系。
常见的空间参考系统包括经纬度坐标系统和投影坐标系统。
二、栅格数据的存储模型栅格数据的存储模型是指将栅格数据存储在计算机中的方式。
常见的栅格数据存储模型包括以下几种：1. 栅格图像：栅格图像是将栅格数据以图像的形式存储在计算机中。
每个网格单元的值对应图像中的像素值，可以使用常见的图像格式（如BMP、JPEG、TIFF等）进行存储和处理。
2. 栅格数组：栅格数组是将栅格数据以二维数组的形式存储在计算机中。
每个网格单元的值对应数组中的一个元素，可以使用多维数组或矩阵进行存储和处理。
3. 矢量栅格混合模型：矢量栅格混合模型是将栅格数据和矢量数据结合起来进行存储和处理。
栅格数据用于表示地理现象或属性的分布情况，矢量数据用于表示地理现象或属性的几何形状。
三、栅格数据结构的应用栅格数据结构广泛应用于地理信息系统、遥感影像处理、气象学等领域。
第三讲 空间数据结构之栅格数据
第三讲空间数据结构之栅格数据一：㈠基本概念1：数据结构：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2：空间数据结构：地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述，即地理实体的数据本身的组织方法3：描述内容：地理要素和地理现象，包括空间位置、拓朴关系和属性三个方面4：空间数据结构类型：矢量结构和栅格结构㈡：矢量/栅格数据的显示特点1、栅格数据①显式表示：栅格中的一系列像元(点)，为使计算机认识这些像元描述的是某一物体而不是其它物体②显示特点：属性明显，位置隐含2、矢量数据①隐式显示：由一系列定义了始点和终点的线及某种连接关系来描述，线的始点和终点坐标定义为一条表示地物对象形式的矢量②显示特点：属性隐含，位置明显二：栅格数据结构：栅格数据主要编码内容1. 栅格数据的表示①栅格数据结构就是像元阵列的有效组织方法/规范，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间对象的类型、等级等特征②每个栅格单元只能存在一个值3. 栅格表征地学对象的规则三：栅格数据结构：数据组织方式四：栅格数据结构：栅格数据编码方法1：引子①无论如何取值，在计算机中，如果矩阵的每个元素用一个双字节表示，则一个图层的全栅格数据所需要的存储空间为m(行) ×n(列) ×2(字节)②因此，栅格数据的压缩是栅格数据结构要解决的重要任务2：为何进行压缩编码①当前计算和存储资源是有限的②随着科学技术的进步，数据的时、空分辨率在逐步提升③通过有效的编码方式对相同数据进行存储改良3：压缩编码过程应遵循的原则①编码方法必须是有效的②编码过程必须是可逆—信息的有损和无损之需求③编码方法应能或至少不降低对数据的访问速度4：栅格数据编码方法⑴栅格矩阵法①Raster数据是二维表面上地理数据的离散量化值，对某层而言，pixel值组成像元阵列（即二维数组），其中行、列号表示它的位置。
②在计算机内是一个4*4阶的矩阵。
但在外部设备上，通常是以左上角开始逐行逐列存贮。
栅格数据结构及编码
栅格数据
优点:
优点:
•表示地理数据的精度较高 •严密的数据结构,数据量小 •完整的描述空间关系 •图形输出精确美观
•数据结构简单 •空间数据的叠置和组合方便 •各类空间分析很易于进行
•图形数据和属性数据的恢复、更新、
•数学模拟方便
综合都能实现
•面向目标，不仅能表达属性，而且 缺点：
பைடு நூலகம்
能方便的记录每个目标的具体属性 信息
9
❖ 以像元为序。不同层上同一像元位置上的各属性值表示为一个列 数组。
❖ 以层为基础。每一层又以像元为序记录它的坐标和属性值。
❖ 以层为基础。但每一层内以多边形为序记录多边形的属性值和充 满多边形的各像元的坐标。
栅格数据文件
像元1 像元2
X坐标 Y坐标 层1属性值 层2属性值
… 层n属性值
… 像元n
20
对一幅2n×2n的栅格阵列,最大深度为n，层次可为0,1,…,n
21
记录每个叶结点的地址和值,值就是子区的属性代码，其中 地址包括两部分，共32位（二进制）最右边4位记录该叶结点 的深度，左边的28位记录路径，从右边第5位往左记录从叶节 点到根结点的路径。0，1，2，3分别表示SW，SE，NW，NE。 第10号结点的地址编码为:
缺点:转换不定性,即用同一形状和大小的多边形可能得出多 种不同的四叉树结构，不利于形状分析和模式区别。
28
七、栅格数据结构特点
离散的量化栅格值表示空间对象 位置隐含,属性明显 数据结构简单,易与遥感数据结合,但数据量大 几何和属性偏差 面向位置的数据结构,难以建立空间对象之间的关系
29
矢量数据
栅格数据文件
层1 像元1 X,Y,属性值
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）中常用的两种数据模型。
它们分别以不同的方式表示和存储地理空间信息，具有各自的优势和适用场景。
下面将详细比较栅格数据和矢量数据在数据结构、数据表示、数据分析和数据存储等方面的差异。
一、数据结构比较1. 栅格数据结构：栅格数据以规则的网格单元组成，每个单元都有一个唯一的标识符和位置坐标。
每个栅格单元可以包含一个或多个属性值，如高程、温度等。
栅格数据结构适合用于连续型数据，如遥感影像、数字高程模型（DEM）等。
2. 矢量数据结构：矢量数据由离散的点、线和面等几何要素组成，每个要素都有自己的几何形状和属性信息。
矢量数据结构适合用于离散型数据，如点状物体、道路网络、行政区划等。
二、数据表示比较1. 栅格数据表示：栅格数据采用像素（Pixel）的方式表示，每个像素代表一个栅格单元。
像素具有固定的大小和位置，可以通过像元值表示属性信息。
栅格数据的表示方式简单直观，适合表达连续变化的现象。
2. 矢量数据表示：矢量数据通过几何要素的空间位置和属性信息来表示。
点要素通过坐标表示，线要素通过连接点的路径表示，面要素通过封闭的边界表示。
矢量数据的表示方式更加灵活，可以精确表示各种几何形状。
三、数据分析比较1. 栅格数据分析：栅格数据在空间分析中具有一些特殊的功能，如栅格叠加、栅格代数运算、栅格统计等。
栅格数据可以进行基于像素的运算和分析，适合处理面积、体积、密度等连续型数据的空间分析。
2. 矢量数据分析：矢量数据在空间分析中也具有一些特殊的功能，如拓扑分析、缓冲区分析、空间关系分析等。
矢量数据可以进行几何运算和拓扑关系分析，适合处理点、线、面之间的空间关系。
四、数据存储比较1. 栅格数据存储：栅格数据以像素矩阵的形式存储，每个像素的属性值存储在相应的位置上。
栅格数据存储方式简单，可以使用二进制文件或图像文件进行存储。
栅格数据存储占用空间较大，但读取速度较快。
栅格数据结构
5
y
00009000
00090000
00090770
00090770
06907777
09007770
09007770
90000000
x
点、线、面数据的矢量与栅格表示
6
Representation of point, line, and area features: raster format on the left and vector format on the right.
编码解码运算简单，且易于检索、叠加、合并等操 作，得到广泛应用。
缺点：
不适合于类型连续变化或类型区域分散的数据。
19
3. 链式数据编码（Chain Encoding，弗里曼Freeman）
链式编码主要是记录线状地物和面状地物的边界。它 把线状地物和面状地物的边界表示为：由某一起始点 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，东南＝l，南＝2，西南＝3，西＝4， 西北＝5，北＝6，东北＝7等八个的非几何属 性特征；
其位置由栅格阵列中每个单元的行列号来确定。
栅格数据结构表示的地表是不连续的，是量化和近似 离散的数据，一个栅格单元对应于小块地理范围。
4
面
对于栅格数据 结构
线
点：为一个
像元
点
线：在一定 方向上连接
成串的相邻
像元集合。
面：聚集在 一起的相邻 像元集合。
14
完全栅格数据的组织
完全栅格数据的组织有三种基本方式：
基于像元、基于层（波段）和基于行
.bsq （band sequential）基于层（波段）的方式
栅格数据文件 波段1 像元1，1
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方法。
它们各自具有一些优势和劣势，在不同的应用场景下有不同的适用性。
本文将对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较，并分析它们在不同方面的特点。
一、栅格数据结构栅格数据结构是将地理空间数据划分为规则的网格单元，每个单元包含一个数值或分类信息。
栅格数据结构在GIS中的应用广泛，特别适用于处理连续型数据，如高程、温度等。
1. 数据表示方式：栅格数据结构使用像素（Pixel）来表示地理空间数据，每个像素代表一个网格单元。
像素的大小和形状可以根据需要灵活调整。
2. 数据存储方式：栅格数据结构使用二维数组来存储数据，每个数组元素对应一个像素。
这种存储方式简单直观，容易实现和处理。
3. 空间分辨率：栅格数据结构的空间分辨率由像素的大小决定，像素越小，空间分辨率越高，数据精度越高。
4. 数据处理：栅格数据结构在数据处理方面具有优势，可以进行简单的代数运算和统计分析。
例如，可以进行栅格代数运算、栅格叠加和栅格统计等操作。
5. 数据拓扑关系：栅格数据结构的拓扑关系较简单，仅包含相邻像素之间的关系。
这使得栅格数据结构在某些空间分析任务中不够灵活。
二、矢量数据结构矢量数据结构是将地理空间数据表示为点、线、面等几何对象的集合。
矢量数据结构适用于处理离散型数据，如地块、道路等。
1. 数据表示方式：矢量数据结构使用几何对象来表示地理空间数据，如点、线、面等。
每个几何对象都有自己的几何属性和属性数据。
2. 数据存储方式：矢量数据结构使用拓扑结构来存储数据，每个几何对象之间通过拓扑关系相连。
这种存储方式相对复杂，但能够准确表示几何对象之间的关系。
3. 空间分辨率：矢量数据结构的空间分辨率不受限制，可以根据需要进行精确的几何表示。
4. 数据处理：矢量数据结构在数据处理方面相对复杂，需要进行拓扑分析和几何运算。
例如，可以进行空间查询、空间缓冲和空间叠加等操作。
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。
它们在数据结构、数据表示方式、数据处理方式等方面存在一些异同点。
下面将详细介绍矢量数据和栅格数据的异同点。
一、数据结构的异同点：1. 矢量数据的结构：矢量数据由离散的点、线、面等几何要素组成，每个要素都具有属性信息。
常见的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON等。
2. 栅格数据的结构：栅格数据由像素组成，每个像素都具有数值信息。
栅格数据可以看作是一个由等大小的网格单元组成的二维数组。
常见的栅格数据格式有GeoTIFF、GRID等。
二、数据表示方式的异同点：1. 矢量数据的表示方式：矢量数据使用几何要素和属性数据来表示地理现象。
几何要素通过坐标点、线段和多边形等来表示地理空间位置和形状。
属性数据则存储有关要素的非空间信息，如名称、面积、人口等。
2. 栅格数据的表示方式：栅格数据使用像素网格来表示地理现象。
每个像素都代表一个地理空间单元，并存储一个数值，该数值可以表示高程、温度、植被类型等。
三、数据处理方式的异同点：1. 矢量数据的处理方式：矢量数据适合进行几何分析和空间关系分析。
常见的矢量数据处理操作包括缓冲区分析、叠置分析、网络分析等。
2. 栅格数据的处理方式：栅格数据适合进行表面分析和空间统计分析。
常见的栅格数据处理操作包括地形分析、遥感影像分类、栅格代数运算等。
四、数据精度和数据量的异同点：1. 矢量数据的精度和数据量：矢量数据具有较高的精度，可以准确表示地理现象的几何形状和属性信息。
但对于大规模的矢量数据集，数据量较大，处理和存储成本较高。
2. 栅格数据的精度和数据量：栅格数据具有较低的精度，像素大小决定了数据的空间分辨率。
栅格数据可以用较小的数据量来表示大范围的地理现象，适合于处理大规模的数据集。
五、数据可视化的异同点：1. 矢量数据的可视化：矢量数据可以直接绘制几何要素的形状和属性信息，可以生成直观的地图。
栅格数据
–3、面实体：表示为聚集在一起的相邻像元的集合。
栅格数据的图形表示
二、栅格数据组织
多层栅格数据
栅格数据组织方法
三、栅格结构的建立
• （一）栅格数据的获取途径
–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。
链接情况
二维行程编码
带指针的二维行程编码
面文件
四、矢栅一体化数据结构的设计
• 4、复杂地物的数据结构
– 由几个或几种点、线、面状简单地物组成的地 物称为复杂地物。例如将一条公路上的中心线、 交通灯、立交桥等组合为一个复杂地物，用一 个标识号表示。
一、栅格数据的图形表示
• 栅格结构是以规则的像元阵列来表示空间地物或现 象的分布的数据结构，其阵列中的每个数据表示地 物或现象的属性特征。换句话说，栅格数据结构就 是像元阵列，用每个像元的行列号确定位置，用每 个像元的值表示实体的类型、等级等的属性编码
–1、点实体：表示为一个像元；
–2、线实体：表示为在一定方向上连接成串的相邻像元 的集合；
• （二）细分格网法
–
细分网格
由于一体化数据结构 是基于栅格的，表达 目标的精度必然受栅 格尺寸的限制。可利 用细分格网法提高点、 线（包括面状地物边 界）数据的表达精度， 使一体化数据结构的 精度达到或接近矢量 表达精度。
四、矢栅一体化数据结构的设计
• 1、点状地物和结点的数据结构
–根据基本对点状地物的约定，点仅有位置、没 有形状和面积，不必将点状地物作为一个覆盖 层分解为四叉树，只要将点的坐标转化结构简单灵活，便于点的插入和删除，还能 处理一个栅格内包含多个点状目标的情况。
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。
它们在数据表示、数据结构、数据处理和应用领域等方面存在一些显著的异同点。
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类型。
一、数据表示方式的异同点1. 矢量数据的表示方式：矢量数据使用点、线和面等几何元素来表示地理对象。
点用于表示离散的地理位置，线用于表示连接的路径，面用于表示具有一定边界的区域。
矢量数据通过坐标和拓扑关系来描述地理对象的位置和属性。
2. 栅格数据的表示方式：栅格数据使用像素或网格单元来表示地理对象。
整个地理区域被划分为规则的网格，每个网格单元包含一个值，用于表示该区域的属性。
栅格数据通过行和列的坐标来表示地理位置。
二、数据结构的异同点1. 矢量数据的结构：矢量数据以要素（Feature）为基本单位，每个要素由几何对象和属性数据组成。
几何对象包括点、线和面，属性数据包括与几何对象相关的属性信息。
矢量数据可以使用矢量文件格式（如Shapefile）或数据库格式（如GeoJSON）进行存储和管理。
2. 栅格数据的结构：栅格数据以栅格单元为基本单位，每个栅格单元包含一个值，用于表示该区域的属性。
栅格数据通常以栅格数据集或栅格图像的形式进行存储和管理，其中每个栅格单元的值可以表示地表高程、植被类型等属性。
三、数据处理的异同点1. 矢量数据的处理：矢量数据在进行空间分析和地理处理时，常用的操作包括缓冲区分析、叠加分析、拓扑分析等。
这些操作可以对几何对象进行空间关系的计算和属性的统计，以获取特定的地理信息。
2. 栅格数据的处理：栅格数据在进行空间分析和地理处理时，常用的操作包括栅格代数运算、栅格重分类、栅格转换等。
这些操作可以对栅格单元进行数值计算和属性转换，以获取特定的地理信息。
四、应用领域的异同点1. 矢量数据的应用：矢量数据在地理分析、城市规划、环境监测等领域有广泛的应用。
2.2 栅格数据结构2.2.1 简单栅格数据结构
2.2 栅格数据结构2.2.1简单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grid cell)或象元结构(pixel)，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个象元或象素,由行、列号定义，并包含一个代码,表示该象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3-1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)，都可以用栅格数据逼近。
遥感影像就属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级。
栅格结构的显著特点是：属性明显，定位隐含，即数据直接记录属性的指针或属性本身，而所在位置则根据行列号转换为相应的坐标给出，也就是说定位是根据数据在数据集中的位置得到的。
由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体的位置很容易隐含在网格文件的存贮结构中，在后面讲述栅格结构编码时可以看到，每个存贮单元的行列位置可以方便地根据其在文件中的记录位置得到，且行列坐标可以很容易地转为其他坐标系下的坐标。
在网格文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码，如果为属性的编码，则该编码可作为指向实体属性表的指针。
图3-1中表示了一个代码为6的点实体，一条代码为9的线实体，一个代码为7的面实体。
由于栅格行列阵列容易为计算机存储、操作和显示，因此这种结构容易实现，算法简单，且易于扩充、修改，也很直观，特别是易于同遥感影像结合处理，给地理空间数据处理带来了极大的方便，受到普遍欢迎，许多系统都部分和全部采取了栅格结构，栅格结构的另一个优点是，特别适合于FORTRAN、BASIC等高级语言作文件或矩阵处理，这也是栅格结构易于为多数地理信息系统设计者接受的原因之一。
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。
第5讲空间数据结构(栅格和面向对象部分)
2、栅格数据结构的组织方式
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个像元记录，也可以奇数行 地从左到右而偶数行地从右向左记录，为了特定目的还可采 用其他特殊的顺序 。
2、栅格数据结构的组织方式
（1）基于像元 以像元为独立存储单元，每一个 像元对应一条记录，每条记录中的记 录内容包括像元坐标及其各层属性值 的编码；节省了许多存储坐标的空
3、压缩栅格数据结构
沿行方向进行游程长度编码：
0 4 4 4 4 4 4 4 4 7 4 4 7 4 8 7 7 8 7 7 7 7 7 7
（0，1），（4，2），（7，5）； （4，5），（7，3）；
0
0 0 0 0
0
0 0 0 0
4
8 0 0 0
8
8 8 0 0
8
8 8 8 0
8
8 8 8 8
(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)。
沿列方向的游程长度编码：
0 4 4 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 0 0 0 4 4 4 4 8 0 0 0 7 4 4 8 8 8 0 0 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
栅格数据结构与矢量数据结构的比较
栅格数据结构与矢量数据结构的比较栅格数据结构和矢量数据结构是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据表示方法。
它们在数据存储、数据处理和数据分析等方面有着不同的特点和应用场景。
本文将详细比较栅格数据结构和矢量数据结构在以下几个方面的差异：数据表示方式、数据存储方式、数据精度、数据处理和分析、数据可视化以及应用领域。
1. 数据表示方式栅格数据结构使用像素网格来表示地理空间数据，每个像素代表一个固定大小的区域。
栅格数据结构将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元都有一个值来表示该区域的属性信息。
栅格数据结构适用于连续型数据，如遥感影像数据。
矢量数据结构使用点、线和面等几何要素来表示地理空间数据。
点表示一个离散的地理位置，线表示一条连接点的路径，面表示一个封闭的区域。
矢量数据结构适用于离散型数据，如地图要素数据。
2. 数据存储方式栅格数据结构以二维数组的形式存储数据，每个数组元素代表一个像素的属性值。
栅格数据结构的存储方式简单，适合存储大规模的连续型数据。
然而，由于栅格数据结构需要为每个像素存储属性值，因此对于空间中没有数据的区域会造成存储空间的浪费。
矢量数据结构以拓扑结构的形式存储数据，通过节点、边和面的连接关系来表示地理要素之间的拓扑关系。
矢量数据结构的存储方式相对复杂，但对于离散型数据和空间中有大量空白区域的数据，矢量数据结构可以更有效地存储和表示。
3. 数据精度栅格数据结构的精度取决于像素的大小，像素越小，精度越高。
栅格数据结构可以表示连续型数据的变化趋势，并且可以进行像素级别的分析。
然而，由于栅格数据结构的离散性，可能会导致数据的精度损失，特别是在表示曲线和复杂边界时。
矢量数据结构的精度取决于节点和线段的数量和分布。
矢量数据结构可以更准确地表示地理要素的形状和位置，能够精确地绘制曲线和复杂边界。
然而，矢量数据结构对于连续型数据的表示和分析相对困难。
4. 数据处理和分析栅格数据结构适用于基于像素的数据处理和分析，如栅格代数运算、栅格统计和栅格模型等。