第三章 空间数据结构PPT课件
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数据结构课件第3章
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队头 F＝0
队尾 R＝7
a3 2 1 3 0 4 7 a3 5 6 3 a2 2 1 a1 0 F=0 a4 4 a5 5 6 a6 7 a7 R=0 R=7 3 a2 2 1 a1 0
a4 4 a5 5 6 a6 7
a8
F=0
a7
R=0
F=0
删除所有元素
top X W … B top
top=0 空栈
top
W
…
B A
top=m-1 元素X出栈
top
A
A
top=m 满栈
top=1 元素A入栈
例：堆栈的插入、删除操作。 出栈操作程序如下： # define m 1000; /*最大栈空间*/ 出栈操作算法： 1）栈顶指针top是否为0： typedef struct stack_stru 若是，则返回；若不是， { int s[m]; int top; }; 则执行2。 void pop (stack, y) 2）将栈顶元素送给y， struct stack_stru stack; 栈顶指针减1。 int *y; { if (stack.top = = 0) printf (“The stack is empty ! \n”); top Y Y else { top B B *y=stack.s[stack.top]; A A stack.top - -; } 出栈操作 }
top=p;
} 栈的入栈、出栈操作的时间复杂度都为O(1)。
栈的应用
一、 表达式求值 表达式由操作数、运算符和界限符组成。 运算符可包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符。
空间数据模型与数据结构ppt课件
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
关系模型
多边形和弧段的关系
多边形号 弧段号
弧段和结点的关系
P1
a1 a2 a3
弧段号 起点 终点
P2
a2 a5 a7
P3
a3 a6 a4
a1
N1
N2
a2
N3
我们生活的世界
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•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
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•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
P1 a2 a5
a4
8 a6
P2
a8
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a13 P5
P4
a15 a12
a16 a14
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P8
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a9 a7
P3 a11
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P7 a17
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P9
a24
•篮球比赛 是根据 运动队 在规定 的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 于记录的数据模型：是把数据库定义为多种固 定格式的记录型，每个记录型由固定数量的域或 属性构成，每个域或属性具有固定的长度。
包括：层次模型、网络模型、关系模型
• 基于对象的数据模型：用于在概念和视图抽象级 别上的数据描述，具有相当灵活的结构和较强的 表达能力，允许明确地定义完整性约束。
空间数据模型 ppt课件
3、数据类型
几何数据（空 间数据、图形 数据）
关系数据—实 体间的邻接、 关联包含等相 互关系
属性数据—各 种属性特征和 时间
元数据
4、数据结构
矢量、栅格 、TIN（专用 于地表或特 殊造型）
RDBMS属性表 ----采用MIS 较成熟
空间元数据
• 几何数据
– 根据空间实体的几何特征，空间对象可分为点 对象、线对象、面对象和体对象。
空间实体类型 :线实体
• 有长度，但无宽度和高度 • 用来描述线状实体，通常在网络分析中使用较多 •有一定范围的点元素集合，表示相同专题点的连 续轨迹
香港城市道路网分布
空间实体类型 :面实体
• 具有长和宽的目标 •表示平面区域大范围连续分布的特征 •有些面状目标有确切的边界，有些面状目标 在实地上没有明显的边界
– 关联：不同类图形之间的拓扑关系 – 邻接：同类图形元素之间的拓扑关系 – 连通：由节点和弧段构成的有向图网络图形中，节点之间是否存
在通达的路径，即是否具有连接性，是一种隐含于网络中的关系 – 包含：多边形内是否包含了其他弧段或多边形
• 拓扑关系涉及的术语有：
– 邻接、相交、相离、包含、重合等
点—点 点—线 点—面 线—线 线—面 面—面
第三章 空间数据模型
徐敬海 南京工业大学
本章内容
• 现实世界的抽象 • 空间实体 • 空间数据 • 空间数据结构 • 面向对象的空间数据模型 • 时空数据模型
2.1 现实世界的抽象
空间Байду номын сангаас据模型是现实世界的一个抽象，它通过使用一个
数据对象集合来支持对空间信息的显示、查询、编辑和分析
。
编码
测量
第三章空间数据组织与结构二.ppt
右多边形 A A B B B C C C A B D D D A
起点 1 2 3 4 5 6 7 8 8 9 12 11 10 9
终点 8 1 2 3 4 5 6 7 9 5 10 12 11 2
线号 a i n b
起点 1 8 9 2
终点 8 9 2 1
左多边形 右多边形
O
A
C
A
B
A
O
A
自动生成的多边形A的线及结点
相互连接的线网络或多边形网络则只有矢量数 据结构模式才能做到，因此矢量结构更有利于 网络分析（交通网，供、排水网，煤气管道， 电缆等）和制图应用。
矢量数据表示的数据精度高，并易于附加上对 制图物体的属性所作的分门别类的描述。
矢量数据只能在矢量式数据绘图机上输出。
目前解析几何被频繁地应用于矢量数据的处理 中，对于一些直接与点位有关的处理以及有现 成数学公式可循的针对个别符号的操作计算， 用矢量数据有其独到的便利之处。
数据获取 矢量数据获取数据慢, 栅格数据快 速获取大量数据。
数据输出 矢量数据输出简单容易，绘图细腻、 精确、美观, 栅格数据输出速度快， 但绘图 粗糙、不美观。
输出设备 矢量数据只能在矢量式数据绘图机 上输出, 栅格数据只能在栅格数据绘图机上输 出。
数据计算 矢量数据计算多边形周长、面积、 总和、平均值不如栅格数据效果好, 栅 格数 据计算多边形周长、面积、总和、平均值更有 效。
4
点与线之间的树状索引
画出下图的树状索引数据结构。
3、双重独立式
这种数据结构最早是由美国人口统计局研 制来进行人口普查分析和制图的，简称为 DIME(Dual lndependent Map Encoding)系 统或双重独立式的地图编码法。它以城市
教育学空间数据结构PPT课件
第44页/共88页
优点：以点线面为单元进行数据组织,数据文件结构简单。 不足:(1）多边形公共边需要存放两次，数据冗余严重；
（2）相邻多边形公共边界可能不重合，没有拓扑信息。
2、拓扑数据结构 topology structure encoding
（1）构成矢量数据拓扑结构的基本元素
第45页/共88页
（四）拓扑关系的作用与意义
1、确定物体的空间关系。 2、检索与分析空间相关地物。 3、重建地理实体。
第28页/共88页
路口相邻与通达判断
第29页/共88页
电线通达 判断
四、空间数据组织的基本形式
1、空间分幅 2、属性分层（专题、主题） 3、时间分段
空间数据与属性数据分开存放（在同一文件内不同段或不同文件），通 过关联号进行连接。
数字栅格图生成速度快、使用 方便特点。DRG可作为背景用 于数据参照或修测拟合其他地 理相关信息 。
第19页/共88页
数字高程模型 是一定范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的
数据集
20 21 24
20 21
23
20.3 22 26
21 22.5
24
23 25 28
24 23
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22.8 26 27.5
23 27
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23 25 26
18 28
30
25 26 2719 28.629来自25.7 28 29.2
19 29
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26.6 24.3 18
20 30.4
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20 21 22
22 31
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15 16 15
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优点：以点线面为单元进行数据组织,数据文件结构简单。 不足:(1）多边形公共边需要存放两次，数据冗余严重；
（2）相邻多边形公共边界可能不重合，没有拓扑信息。
2、拓扑数据结构 topology structure encoding
（1）构成矢量数据拓扑结构的基本元素
第45页/共88页
（四）拓扑关系的作用与意义
1、确定物体的空间关系。 2、检索与分析空间相关地物。 3、重建地理实体。
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路口相邻与通达判断
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电线通达 判断
四、空间数据组织的基本形式
1、空间分幅 2、属性分层（专题、主题） 3、时间分段
空间数据与属性数据分开存放（在同一文件内不同段或不同文件），通 过关联号进行连接。
数字栅格图生成速度快、使用 方便特点。DRG可作为背景用 于数据参照或修测拟合其他地 理相关信息 。
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数字高程模型 是一定范围内规则格网点的平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的
数据集
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20.3 22 26
21 22.5
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22.8 26 27.5
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25 26 2719 28.629来自25.7 28 29.2
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《空间数据结构》PPT课件
NW NE SW 0 SE 7
9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 9 9 0 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7
返回
获得栅格结构数据的途径
目读法：在地图上均匀划分网格，逐个网 格地确定其代码；
矢量数字化法：用数字化仪得到矢量数据 结构后，再转换成栅格结构； 扫描数字化：逐点扫描地图，将扫描数据 进行重采样和再编码； 分类影像输入：将经过分类解译的遥感影 像数据直接或重采样后输入系统。
栅格数据结构特点
面 线 点
•点：为一个像元 •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。 •B,B,B,B,B,R,B,B,E,E, B,E,H,B,R,B,B,B,E,E, B,E,B,B,R,P,P,B, E,B, E,B,B,B,R,P,P,B,B,B, B,B,B,R,P,P,B,B,B,B, B,B,B,R,B,B,B,B,B,B, B,B,B,R,B,B,B,B,B,B, B,B,R,B,B,B,B,B,H,B, B,B,R,B,B,B,B,B,B,B, B,R,R,B,B,B,B,B,B,B
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，易于扩充、修改，特别易
9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 9 9 0 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7
返回
获得栅格结构数据的途径
目读法：在地图上均匀划分网格，逐个网 格地确定其代码；
矢量数字化法：用数字化仪得到矢量数据 结构后，再转换成栅格结构； 扫描数字化：逐点扫描地图，将扫描数据 进行重采样和再编码； 分类影像输入：将经过分类解译的遥感影 像数据直接或重采样后输入系统。
栅格数据结构特点
面 线 点
•点：为一个像元 •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。 •B,B,B,B,B,R,B,B,E,E, B,E,H,B,R,B,B,B,E,E, B,E,B,B,R,P,P,B, E,B, E,B,B,B,R,P,P,B,B,B, B,B,B,R,P,P,B,B,B,B, B,B,B,R,B,B,B,B,B,B, B,B,B,R,B,B,B,B,B,B, B,B,R,B,B,B,B,B,H,B, B,B,R,B,B,B,B,B,B,B, B,R,R,B,B,B,B,B,B,B
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，易于扩充、修改，特别易
第3章空间数据结构
--11--
第1节
1.3 矢量和栅格数据
空间数据表达
1.矢量数据
矢量数据（Vector data）为离散对象的 计算机表达，强调了由边界线（点、线、 面）来确定离散对象。应用特征模型来描 述对象，用矢量数据结构来组织。
--12--
第1节
1.3 矢量和栅格数据
空间数据表达
2.栅格数据
在栅格表达中，地理空间被划分为许多矩形 （多为正方形）单元格，所有的地理变量由 这些单元格所赋的属性值来表达。应用场模 型来描述对象，用栅格数据结构来组织。
A6
N2 N1 A3
空间数据拓扑关系示意图
--17--
1.4 空间拓扑关系
5、拓扑关系 (2) 拓扑关联：指存在 于空间图形实体中的不 同类图形实体之间的拓 扑关系。如弧段在结点 处的联结关系和多边形 A1 与弧段的关联关系。在 右中，N1结点与弧段A1、 A5、A3相关联，多边形 P2与弧段A3、A5、A6相 关联。
--22--
第2节 空间数据模型
2.2 常用空间数据模型 2.场模型 场模型，也称域（field）模型，是把地 理空间中的现象作为连续分布的空间信息 的集合，如土地植被覆盖、土壤组分、大 气污染程度、地形高度以及温度场、应力 场等这些具有连续变化性质的空间现象适 于用场模型表达。
--23--
第2节 空间数据模型
--拓扑关系
(1) 拓扑邻接 ： 指存在于 空间图形的同类图形实 体之间的拓扑关系。如 结点间的邻接关系和多A1 边形间的邻接关系。在 图中，结点 N1 与结点 N2 、 N3 相邻，多边形 P1 与 P2 、 P3相邻。
A7
N4
A4
P4 N5 N3
P1
P3 A5 P2
第1节
1.3 矢量和栅格数据
空间数据表达
1.矢量数据
矢量数据（Vector data）为离散对象的 计算机表达，强调了由边界线（点、线、 面）来确定离散对象。应用特征模型来描 述对象，用矢量数据结构来组织。
--12--
第1节
1.3 矢量和栅格数据
空间数据表达
2.栅格数据
在栅格表达中，地理空间被划分为许多矩形 （多为正方形）单元格，所有的地理变量由 这些单元格所赋的属性值来表达。应用场模 型来描述对象，用栅格数据结构来组织。
A6
N2 N1 A3
空间数据拓扑关系示意图
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1.4 空间拓扑关系
5、拓扑关系 (2) 拓扑关联：指存在 于空间图形实体中的不 同类图形实体之间的拓 扑关系。如弧段在结点 处的联结关系和多边形 A1 与弧段的关联关系。在 右中，N1结点与弧段A1、 A5、A3相关联，多边形 P2与弧段A3、A5、A6相 关联。
--22--
第2节 空间数据模型
2.2 常用空间数据模型 2.场模型 场模型，也称域（field）模型，是把地 理空间中的现象作为连续分布的空间信息 的集合，如土地植被覆盖、土壤组分、大 气污染程度、地形高度以及温度场、应力 场等这些具有连续变化性质的空间现象适 于用场模型表达。
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第2节 空间数据模型
--拓扑关系
(1) 拓扑邻接 ： 指存在于 空间图形的同类图形实 体之间的拓扑关系。如 结点间的邻接关系和多A1 边形间的邻接关系。在 图中，结点 N1 与结点 N2 、 N3 相邻，多边形 P1 与 P2 、 P3相邻。
A7
N4
A4
P4 N5 N3
P1
P3 A5 P2
第3章 空间数据结构
空间位置描述空间实体在一定的地理框架下的空间位置或几何定位， 通常用地理坐标、空间直角坐标、平面直角坐标和极坐标等来表示。
空间几何特征描述空间实体的大小、形状和分布等。 空间关系表达了地理空间中相互依存的事物和现象的关系，包括：拓 扑关系、方位关系和度量关系等。
2020年5月13日3时29分
--4--
地球表层构成：陆地面积29%，海洋面积71% 。地表总面积约为5.1亿平方公里。
地理空间表达：对地球高空、低空、地表、地 下及近表层的描述。地理空间表的的内容主 要为空间数据的位置、属性和时间特征；表 达的方法一般采用离散场与连续场、矢量与 栅格等方式。
2020年5月13日3时29分
--3--
3.1 空间数据表达
2020年5月13日3时29分
--25--
3.3 矢量数据结构
3.3.3 拓扑数据机构 拓扑数据结构的主要特点是点相互独立，点 连成线，线构成面。一般用四张表来反映 拓扑关系。
2020年5月13日3时29分
--26--
3.4 栅格数据结构
3.4.1 栅格数据结构的概念 栅格数据结构是指将地球表面划分为大小均 匀、紧密相临的网格阵列，每个网格作为一 个像元或像素，由行、列号定义，并包含一 个代码，表示该像素的属性类型或量值，或 仅仅包含指向其属性记录的指针。
2020年5月13日3时29分
--6--
3.1 空间数据表达
3.1.2 离散对象和连续场 2、连续场
在地表连续分布的地理现象称为连续场， 比如空气中的污染度的变化，地表中的温度 变化等。
2020年5月13日3时29分
--7--
3.1 空间数据表达
3.1.3 矢量和栅格数据 离散对象和连续场解决了地理现象的概念表 达问题，但没有解决计算机数字化问题。
空间几何特征描述空间实体的大小、形状和分布等。 空间关系表达了地理空间中相互依存的事物和现象的关系，包括：拓 扑关系、方位关系和度量关系等。
2020年5月13日3时29分
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地球表层构成：陆地面积29%，海洋面积71% 。地表总面积约为5.1亿平方公里。
地理空间表达：对地球高空、低空、地表、地 下及近表层的描述。地理空间表的的内容主 要为空间数据的位置、属性和时间特征；表 达的方法一般采用离散场与连续场、矢量与 栅格等方式。
2020年5月13日3时29分
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3.1 空间数据表达
2020年5月13日3时29分
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3.3 矢量数据结构
3.3.3 拓扑数据机构 拓扑数据结构的主要特点是点相互独立，点 连成线，线构成面。一般用四张表来反映 拓扑关系。
2020年5月13日3时29分
--26--
3.4 栅格数据结构
3.4.1 栅格数据结构的概念 栅格数据结构是指将地球表面划分为大小均 匀、紧密相临的网格阵列，每个网格作为一 个像元或像素，由行、列号定义，并包含一 个代码，表示该像素的属性类型或量值，或 仅仅包含指向其属性记录的指针。
2020年5月13日3时29分
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3.1 空间数据表达
3.1.2 离散对象和连续场 2、连续场
在地表连续分布的地理现象称为连续场， 比如空气中的污染度的变化，地表中的温度 变化等。
2020年5月13日3时29分
--7--
3.1 空间数据表达
3.1.3 矢量和栅格数据 离散对象和连续场解决了地理现象的概念表 达问题，但没有解决计算机数字化问题。
空间数据组织与结构ppt课件
08.10.2020
е2
N3
7
5 地理空间数据 拓扑关系的表示
е1
P1
结点集合
N2
е5
P2
е2
指 结点名
第一个离开弧段
N1
e3
N2
e1
N3
e2
08.10.2020
N1
P3
е6
N5
е3
N4
е4
P4 е7
N3
针
第一个到达弧段 e1 e2 e3
坐标
x1，y1 x2，y2 x3，y3
8
5 地理空间数据 е1
B
a, d, b
e
c
P1
C
d, e, f
D
b, f, c
P3
E
a
f
D
P4 g
E
g
弧段与结点的拓扑关系
弧段 结点
a
A,B
C
b
B,D
b P2
c
D,A
d
B,C
e
C,A
d
B
f
C,D
g
E,E
08.10.2020
10
一、空间数据的拓扑关系
6 空间拓扑关系表达—关系表
弧段与面域的拓扑关系
A P0
e
c
P1
P3
E
a
相对关系类型 拓扑空间关系：描述空间对象的相邻、包含等 顺序空间关系：描述空间对象在空间上的排列次序，如前 后、左右、东、西、南、北等。 度量空间关系：描述空间对象之间的距离等。
在GIS中的空间关系必须进行定义和表达。
08.10.2020
3
重点
《空间数据结构》课件
01
拓扑数据结构是一种基于拓扑关系的空间数据结构，通过拓扑 元素（如点、线、面）之间的关系来表示空间实辑性强，便于进行空间查
询和分析。
常见的拓扑数据结构有拓扑图和网络图等。
03
栅格数据结构
栅格数据结构是一种将空间划 分为一系列离散的栅格单元的 数据结构，每个栅格单元表示
我认为，随着技术的不断进步 和应用需求的增加，空间数据 结构将会得到更广泛的应用和 发展，未来的研究方向和应用 领域将更加丰富和多样。
课程对个人专业发 展的影响
通过这门课程的学习，我不仅 提高了自己的专业素养，还为 未来的学习和工作打下了坚实 的基础。我相信，这门课程将 会对我未来的专业发展产生积 极的影响。
混合数据结构
结合矢量数据结构和栅格数据结构的优点，同时处理离散的空间对象和连续的地理信息。 混合数据结构能够充分利用矢量和栅格的优势，提高空间数据的精度和分析能力。
02
常见空间数据结构
网格数据结构
网格数据结构是一种将空 间划分为规则网格单元的 数据结构，每个网格单元 包含相应的属性信息。
网格数据结构的特点是简 单、直观，便于进行空间 分析和计算。
标准化和开放性
推动空间数据结构的标准化和 开放性，促进不同系统之间的 互操作性和共享性。
隐私保护和安全保障
加强空间数据的安全保护和隐 私保护，防止数据泄露和滥用
。
05
总结与思考
学习心得
空间数据结构的重要性
通过学习，我深刻认识到空间数据结构在地理信息系统、计算机图形学、数据库系统等领域中的关键作用，它为解决 实际问题提供了基础和支撑。
空间数据结构的重要性
01
提高空间数据处理效率
合理的空间数据结构能够减少数据冗余，提高数据存储和检索效率，从
空间数据结构与空间数据库课件
详细描述
用户可以利用Oracle Spatial与其他Oracle数据库功能进 行无缝集成，如PL/SQL、Oracle Spatial SQL和Oracle Data Mining等，同时支持与其他空间数据库的互操作性 和数据交换。
PostGIS
总结词
PostGIS是PostgreSQL数据库的一个扩展，用于存储、 查询和管理空间数据。
总结词
SQL Server Spatial提供了强大的空间分析功能，支持复 杂的空间查询和数据操作。
详细描述
通过SQL Server Spatial，用户可以轻松地进行空间数据 查询、分析和可视化，支持各种空间分析任务，如缓冲区 分析、叠加分析和网络分析等。
总结词
SQL Server Spatial具有良好的兼容性和可扩展性，与其 他SQL Server数据库功能集成良好。
要点二
详细描述
GIS数据库系统提供了丰富的地理信息数据处理和分析功能 ，包括地图制作、地理信息检索、地理信息分析和地理信 息可视化等。常见的GIS数据库系统有ArcGIS、QGIS和 GRASS GIS等。
05
空间数据库的应用与 发展
空间数据库的应用领域
地理信息系统（GIS）
用于存储、查询和分析地理空间数据 ，支持地图制作、空间分析和决策支 持。
THANKS
感谢观看
总结词
MySQL Spatial提供了基本的空间分析功能，支持简单的 空间查询和数据操作。
详细描述
通过MySQL Spatial，用户可以进行基本的空间数据查询 、分析和可视化，支持一些基本的空间分析任务，如距离 计算和地理编码等。
总结词
MySQL Spatial具有良好的兼容性和可扩展性，与其他 MySQL数据库功能集成良好。
用户可以利用Oracle Spatial与其他Oracle数据库功能进 行无缝集成，如PL/SQL、Oracle Spatial SQL和Oracle Data Mining等，同时支持与其他空间数据库的互操作性 和数据交换。
PostGIS
总结词
PostGIS是PostgreSQL数据库的一个扩展，用于存储、 查询和管理空间数据。
总结词
SQL Server Spatial提供了强大的空间分析功能，支持复 杂的空间查询和数据操作。
详细描述
通过SQL Server Spatial，用户可以轻松地进行空间数据 查询、分析和可视化，支持各种空间分析任务，如缓冲区 分析、叠加分析和网络分析等。
总结词
SQL Server Spatial具有良好的兼容性和可扩展性，与其 他SQL Server数据库功能集成良好。
要点二
详细描述
GIS数据库系统提供了丰富的地理信息数据处理和分析功能 ，包括地图制作、地理信息检索、地理信息分析和地理信 息可视化等。常见的GIS数据库系统有ArcGIS、QGIS和 GRASS GIS等。
05
空间数据库的应用与 发展
空间数据库的应用领域
地理信息系统（GIS）
用于存储、查询和分析地理空间数据 ，支持地图制作、空间分析和决策支 持。
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总结词
MySQL Spatial提供了基本的空间分析功能，支持简单的 空间查询和数据操作。
详细描述
通过MySQL Spatial，用户可以进行基本的空间数据查询 、分析和可视化，支持一些基本的空间分析任务，如距离 计算和地理编码等。
总结词
MySQL Spatial具有良好的兼容性和可扩展性，与其他 MySQL数据库功能集成良好。
GIS地理信息系统空间数据结构ppt课件
数据库
独立编码
点: ( x ,y )
线: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( xn , yn ) 面: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , … , ( x1 , y1 )
标识码 属性码 存储方法
点位字典
空间对象编码; 唯一; 连接空间和属性数据
点: 点号文件 线: 点号串 面: 点号串
15
3、拓扑关系的表达 拓扑关系具体可由4个关系表来表示： （1） 面--链关系： 面 构成面的弧段 （2） 链--结点关系： 链 链两端的结点 （3） 结点--链关系： 结点 通过该结点的链\ （4） 链—面关系： 链 左面 右面
4、拓扑关系的意义：
对于数据处理和GIS空间分析具有重要的意义，因为： 1）拓扑关系能清楚地反映实体之间的逻辑结构关系，它比几何关系具有更大的稳 定性，不随地图投影而变化。 2）有助于空间要素的查询，利用拓扑关系可以解决许多实际问题。如某县的邻接 县，--面面相邻问题。又如供水管网系统中某段水管破裂找关闭它的阀门，就需要 查询该线（管道）与哪些点（阀门）关联。 3）根据拓扑关系可重建地理实体。
距离（大地线）（沿地球大圆经过两个城市中心的距离）。
（二）拓扑关系
11
（二）拓扑关系
1、定义 2、种类 3、拓扑关系的表达 4、意义
1、定义： 指图形保持连续状态下变形，但图形关系不变的性质。
将橡皮任意拉伸，压缩，但不能扭转或折叠。
拓扑变换 （橡皮变换）
非拓扑属性（几何） 两点间距离
一点指向另一点的方向
第三章 空间数据结构
§3-1空间实体及其描述 §3-2矢量数据结构 §3-3栅格数据结构
;.
1
第三讲空间数据组织与管理PPT课件
弧段 起点
终点
）
点-弧拓扑 点 弧-面拓扑 弧
弧段 左面
右面
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17
矢
量 拓扑结构：部分显式表达 数
据 结
用上述部分表格表示空间目标的拓扑关 系
构
System9：面-弧 、弧-点
（
DIME：弧-点、弧-面
续
目前商用GIS还没有超出上述四个表格的 拓扑关系
）
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18
矢 量 数 据 结 构 （ 续 ）
11/4/2020
拓扑结构：物理实现
▪ 串行指针
面-弧、点-弧：变长记录，不方便直接存储 POLYVRT（美国计算机图形及空间分析实验
室） TIGER（美国人口调查局）
▪ 直接存储
Arc/Info、GeoStar
19
矢 拓扑结构：拓扑关系与数据共享 量 维护数据的一致性 数 据 结 构 （ 续 ）
空 线状 目标标识 地物编码 坐 标串 起点、终点、左面、右面 间 对象 目标标识 等级 路面材料 宽度 修建时间 管养单位 …… 对 象 面状 目标标识 地物编码 边界目标号
对象 目标标识 所有者 建筑日期 建筑单位 建筑面积 结构 ……
地物类型特征与制图属性
地物编码 地物名称 几何类型 制图颜色 制图符号编码 属性表明
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5
11/4/2020
6
CAD模型
11/4/2020
7
影像数据模型
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8
影像数据模型和栅格数据模型区别
▪ Image 没有属性数据表，仅一个属性项 ▪ 栅格数据具有属性表，并且可和其他的属
性表进行联合运算。 ▪ 应用：影像数据仅作影像处理，而栅格模
(第三章)空间数据结构
属性值作为本栅格元素的值。
下图所示的栅格结构用长度占优法得编码方案为：
關於衛星影像
栅格数据的取值(混合像元的处理)
重要性法 重要性法往往突出某些主要属性，对于这些属性，只要在栅格中
出现，就把该属性作为本栅格元素的值，在下图中假设D属性具有 特殊的重要性，
下图所示的栅格结构用重要性法得编码方案为：
在重要性法中，只要该栅格中含有某特殊重要性的属性，不關管於所衛占比星例影大像
记录单元的代码组成。
（1，1，1，0），（1，2，2，2），
（1，4，1，5），（1，5，1，5），
（1，6，2，5），（1，8，1，5）， 块
（2，1，1，2），（2，4，1，2）， （2，5，1，2），（2，8，1，5）， （3，1，1，2），（3，2，1，2）， （3，3，1，2），（3，4，1，2）， （3，5，2，3），（3，7，2，5）； （4，1，2，0），（4，3，1，2），
小，便认为该栅格属于该属性。
栅格数据的取值(混合像元的处理)
栅格数据的上述取值方法，不论采用哪一种都会带来一 定的误差。 为了逼近原始数据，提高精度，除了采用这几种取值方 法外，还可以采用缩小单个栅格单元的面积，增加栅格 单元总数的方法，但同时使数据量大幅度增加。
關於衛星影像
空间数据的编码
空间数据编码，是根据GIS的目的和任务，把地图、图像等资料 按一定数据结构转化为适于计算机存贮和处理的数据过程。
流水季节
常年河：1 时令河：2 消失河：3
河流特性分类与编码
河流长度
河流宽度
< 1 km： 1 < 2 km： 2 < 5 km： 3 < 10 km：4 > 10 km：5
下图所示的栅格结构用长度占优法得编码方案为：
關於衛星影像
栅格数据的取值(混合像元的处理)
重要性法 重要性法往往突出某些主要属性，对于这些属性，只要在栅格中
出现，就把该属性作为本栅格元素的值，在下图中假设D属性具有 特殊的重要性，
下图所示的栅格结构用重要性法得编码方案为：
在重要性法中，只要该栅格中含有某特殊重要性的属性，不關管於所衛占比星例影大像
记录单元的代码组成。
（1，1，1，0），（1，2，2，2），
（1，4，1，5），（1，5，1，5），
（1，6，2，5），（1，8，1，5）， 块
（2，1，1，2），（2，4，1，2）， （2，5，1，2），（2，8，1，5）， （3，1，1，2），（3，2，1，2）， （3，3，1，2），（3，4，1，2）， （3，5，2，3），（3，7，2，5）； （4，1，2，0），（4，3，1，2），
小，便认为该栅格属于该属性。
栅格数据的取值(混合像元的处理)
栅格数据的上述取值方法，不论采用哪一种都会带来一 定的误差。 为了逼近原始数据，提高精度，除了采用这几种取值方 法外，还可以采用缩小单个栅格单元的面积，增加栅格 单元总数的方法，但同时使数据量大幅度增加。
關於衛星影像
空间数据的编码
空间数据编码，是根据GIS的目的和任务，把地图、图像等资料 按一定数据结构转化为适于计算机存贮和处理的数据过程。
流水季节
常年河：1 时令河：2 消失河：3
河流特性分类与编码
河流长度
河流宽度
< 1 km： 1 < 2 km： 2 < 5 km： 3 < 10 km：4 > 10 km：5
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问：对右图进行游程长 度编码 。
05.12.2020
西北大学城市与资源学系
14
游程长度编码(Run—LengthCodes)
优点：①对类型区面积较大的专题图和影像 图，数据压缩率高；
②易于实现重叠、合并、检索运算。 缺点：只考虑了每一行的数据结构；
未考虑行与行之间的结构。
05.12.2020
西北大学城市与资源学系
链ห้องสมุดไป่ตู้编码 起点行列号，单位矢量
R: (1,5),3,2,2,3,3,2,3
567
4
0
3
1
2
5 A ARAGGGG 6 ARA AGGGA 7 ARA AGGGA
游程长度编码 逐行编码
数据结构: 行号, 属性, 重复次数 1, A, 4, R, 1, A, 3
8RAAAAAAA
四叉树编码
块状编码
NW NE SW SE
第三章 空间数据结构
05.12.2020
西北大学城市与资源学系
1
数据结构即指数据组织的形式，是适 合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑 结构。对空间数据则是地理实体的空间排 列方式和相互关系的抽象描述。
在地理系统中描述地理要素和地理现 象的空间数据，主要包括空间位置、拓朴 关系和属性三个方面的内容。
单元。数字地面模型就属此种情况。
05.12.2020
西北大学城市与资源学系
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链式编码(ChainCodes)
又称为弗里曼链码(Freeman)或 边界链码。
基本方向可定义为：东＝0，东 南＝l，南二2，西南＝3，西 ＝4，西北＝5，北＝6，东北 ＝7等八个基本方向。如果再 确定原点为像元(10，1)，则
正方形区域为记录单元 数据结构: 初始位置, 半径, 属性 (1,1,3,A),(1,5,1,R),(1,6,2,A),…
G
GGGAGGA AGA A A
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西北大学城市与资源学系
10
栅格矩阵（Raster Matrix)
Raster数据是二维表面上地理数据的离散量化值，
每一层的pixel值组成像元阵列（即二维数组），
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块式编码(BlockCodes)
优点：①多边形边界越简单，编码效率越高； ②适于合并、插入、检查延伸性、计算 面积等操作。
缺点：同游程编码一样，对图形比较碎、多边 形边界复杂的图形，数据压缩率低。
15
块式编码(BlockCodes)
块式编码是将游程长度编码扩大到二维的情况，把多边形范 围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。 如图：
块式编码的数据结构由初始 位置(行号，列号)和半径， 再加上记录单元的代码组成。 根据这一编码原则，上述多 边形只需17个1单位正方形。 9个4单位的正方形和1个16 单位的正方形就能完整表示， 总共要27个数据。
其中行、列号表示它的位置。
例如影像：
AAAA
ABBB
AABB
AAAB
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。如上例
存贮顺序为：A A A A A B B B A A B B A A A B
当每个像元都有唯一一个属性值时，一层内的编
码就需要m行×n列×2(x,y和属性编码值)个存储
显式表示：就是栅格中的一系列 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。
注：“c”不一定用c的形式，而 可以用颜色、符号、数字、灰 度值来显示。
则得到椅子的简单数据结构为： 椅子的属性——符号／颜
色——像元x
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隐式表示
隐式表示：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 义为一条表示椅子形式的矢量， 线之间的指示字，告诉计算机 怎样把这些矢量连接在一起形 成椅子，隐式表示的数据为： 椅子的属性——一系列矢 量——连接关系
缺点：①难于实现叠置运算； ②不便于合并插入操作； ③对区域按边界存储时相邻区域的相邻 线段会重复存储，使数据冗余。
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游程长度编码(Run—LengthCodes)
游程长度编码是按行帧 序存储多边形内的各 个像元的列号，即在 某行上从左至右存储 属该多边形的始末像 元的列号。
起的相邻像元
集合。
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8
栅格数据结构：坐标系与描述参数
格网分辨率
西南角格网坐标 （XWS，YWS）
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X：行
Y：列
西北大学城市与资源学系
9
栅格数据压缩存储的编码方法
12345678 1 AAAARAAA 2 AAARAAAA 3 A A ARAGGA 4 A A ARAGGA
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6
第一节 栅格数据结构
栅格数据:栅格数据结构实际就是像元阵列，每个像 元由行列确定它的位置。由于栅格结构是按一定 的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在 网络文件的存储结构中，且行列坐标可以很容易 地转为其它坐标系下的坐标。在网络文件中每个 代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码。
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西北大学城市与资源学系
2
第一节 栅格数据结构
第二节 矢量数据结构 第三节 两种数据结构的比较与转换
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3
空间数据结构（从属性角度考虑）
网格数据结构(显式表示 ) 矢量数据结构(隐式表示 )
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4
显式描述
该多边形边界按顺时针方向 的链式编码为：
10，l，7，0，1，0，7，1，7， 0，0，2，3，2，2，1，0，7， 0，0，0，0，2，4，3，4，4， 3，4，4，5，4，5，4，5，4， 5，4，6，6。
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链式编码(ChainCodes)
优点：①较强数据压缩率； ②便于计算长度、面积； ③便于表示凹凸部分； ④易于存储图形数据。
栅格数据结构就是像元阵列，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。
每个栅格单元只能存在一个值。
（a）三角形
（b） 菱形
（c) 六边形
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对于栅格数据结构
•点：为一个像
面 线
元
•线：在一定方 向上连接成串
的相邻像元集
合。
点
•面：聚集在一
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游程长度编码(Run—LengthCodes)
优点：①对类型区面积较大的专题图和影像 图，数据压缩率高；
②易于实现重叠、合并、检索运算。 缺点：只考虑了每一行的数据结构；
未考虑行与行之间的结构。
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西北大学城市与资源学系
链ห้องสมุดไป่ตู้编码 起点行列号，单位矢量
R: (1,5),3,2,2,3,3,2,3
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0
3
1
2
5 A ARAGGGG 6 ARA AGGGA 7 ARA AGGGA
游程长度编码 逐行编码
数据结构: 行号, 属性, 重复次数 1, A, 4, R, 1, A, 3
8RAAAAAAA
四叉树编码
块状编码
NW NE SW SE
第三章 空间数据结构
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1
数据结构即指数据组织的形式，是适 合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑 结构。对空间数据则是地理实体的空间排 列方式和相互关系的抽象描述。
在地理系统中描述地理要素和地理现 象的空间数据，主要包括空间位置、拓朴 关系和属性三个方面的内容。
单元。数字地面模型就属此种情况。
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链式编码(ChainCodes)
又称为弗里曼链码(Freeman)或 边界链码。
基本方向可定义为：东＝0，东 南＝l，南二2，西南＝3，西 ＝4，西北＝5，北＝6，东北 ＝7等八个基本方向。如果再 确定原点为像元(10，1)，则
正方形区域为记录单元 数据结构: 初始位置, 半径, 属性 (1,1,3,A),(1,5,1,R),(1,6,2,A),…
G
GGGAGGA AGA A A
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栅格矩阵（Raster Matrix)
Raster数据是二维表面上地理数据的离散量化值，
每一层的pixel值组成像元阵列（即二维数组），
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块式编码(BlockCodes)
优点：①多边形边界越简单，编码效率越高； ②适于合并、插入、检查延伸性、计算 面积等操作。
缺点：同游程编码一样，对图形比较碎、多边 形边界复杂的图形，数据压缩率低。
15
块式编码(BlockCodes)
块式编码是将游程长度编码扩大到二维的情况，把多边形范 围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。 如图：
块式编码的数据结构由初始 位置(行号，列号)和半径， 再加上记录单元的代码组成。 根据这一编码原则，上述多 边形只需17个1单位正方形。 9个4单位的正方形和1个16 单位的正方形就能完整表示， 总共要27个数据。
其中行、列号表示它的位置。
例如影像：
AAAA
ABBB
AABB
AAAB
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。如上例
存贮顺序为：A A A A A B B B A A B B A A A B
当每个像元都有唯一一个属性值时，一层内的编
码就需要m行×n列×2(x,y和属性编码值)个存储
显式表示：就是栅格中的一系列 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。
注：“c”不一定用c的形式，而 可以用颜色、符号、数字、灰 度值来显示。
则得到椅子的简单数据结构为： 椅子的属性——符号／颜
色——像元x
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隐式表示
隐式表示：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 义为一条表示椅子形式的矢量， 线之间的指示字，告诉计算机 怎样把这些矢量连接在一起形 成椅子，隐式表示的数据为： 椅子的属性——一系列矢 量——连接关系
缺点：①难于实现叠置运算； ②不便于合并插入操作； ③对区域按边界存储时相邻区域的相邻 线段会重复存储，使数据冗余。
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游程长度编码(Run—LengthCodes)
游程长度编码是按行帧 序存储多边形内的各 个像元的列号，即在 某行上从左至右存储 属该多边形的始末像 元的列号。
起的相邻像元
集合。
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栅格数据结构：坐标系与描述参数
格网分辨率
西南角格网坐标 （XWS，YWS）
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X：行
Y：列
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栅格数据压缩存储的编码方法
12345678 1 AAAARAAA 2 AAARAAAA 3 A A ARAGGA 4 A A ARAGGA
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6
第一节 栅格数据结构
栅格数据:栅格数据结构实际就是像元阵列，每个像 元由行列确定它的位置。由于栅格结构是按一定 的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在 网络文件的存储结构中，且行列坐标可以很容易 地转为其它坐标系下的坐标。在网络文件中每个 代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码。
05.12.2020
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2
第一节 栅格数据结构
第二节 矢量数据结构 第三节 两种数据结构的比较与转换
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空间数据结构（从属性角度考虑）
网格数据结构(显式表示 ) 矢量数据结构(隐式表示 )
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显式描述
该多边形边界按顺时针方向 的链式编码为：
10，l，7，0，1，0，7，1，7， 0，0，2，3，2，2，1，0，7， 0，0，0，0，2，4，3，4，4， 3，4，4，5，4，5，4，5，4， 5，4，6，6。
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链式编码(ChainCodes)
优点：①较强数据压缩率； ②便于计算长度、面积； ③便于表示凹凸部分； ④易于存储图形数据。
栅格数据结构就是像元阵列，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。
每个栅格单元只能存在一个值。
（a）三角形
（b） 菱形
（c) 六边形
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对于栅格数据结构
•点：为一个像
面 线
元
•线：在一定方 向上连接成串
的相邻像元集
合。
点
•面：聚集在一