第3章 空间数据结构
第三章空间数据结构
第三章空间数据结构空间数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它是用于存储和组织数据的一种方法。
在现实生活中,我们会遇到各种各样的数据,并且需要对这些数据进行处理和存储。
空间数据结构为我们提供了一种有效的方式,可以帮助我们存储和组织这些数据。
空间数据结构的主要目的是为了解决数据存储和访问的问题。
它将数据分成不同的组块,并为每个组块分配了一个独立的存储空间。
这样一来,我们可以通过索引或者其他方式,来访问和操作这些数据,而不必考虑整个数据集的规模。
常见的空间数据结构包括数组、链表、树等。
这些结构都有自己特定的特点和应用场景。
比如说,数组适用于随机访问,链表适用于插入和删除操作频繁的情况,而树则可以用来表示层次关系。
除了常见的数据结构之外,还有一些特殊的空间数据结构,比如哈希表、堆等。
哈希表是一种根据键值对进行存储和访问的数据结构,它可以实现高效的插入、删除和查找操作。
堆是一种特殊的树形结构,它常用于实现优先队列等需要按优先级进行操作的情况。
空间数据结构在计算机科学和软件工程中有广泛的应用。
它们可以用来处理大规模数据集,提高数据存储和访问的效率,同时也可以用来实现各种算法和数据处理工具。
例如,图像处理、地理信息系统、数据库管理系统等领域都需要用到空间数据结构。
在现实生活中,我们经常会遇到需要处理和存储大量数据的情况。
比如说,地理信息系统需要存储和操作大规模的地理数据,而社交网络需要存储和查询大量用户信息。
在这些情况下,空间数据结构可以帮助我们高效地存储和处理这些数据。
总的来说,空间数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它为我们提供了一种有效的方式,来存储和组织各种类型的数据。
通过合理选择和使用空间数据结构,我们可以提高数据存储和访问的效率,实现各种算法和数据处理工具。
因此,学习和理解空间数据结构是非常有必要的。
3空间数据结构
3空间数据结构在当今数字化的时代,空间数据的处理和分析变得越来越重要。
无论是地理信息系统(GIS)、计算机辅助设计(CAD)、虚拟现实(VR)还是卫星导航等领域,都离不开对空间数据的有效组织和管理。
而空间数据结构就是实现这一目标的关键技术之一。
那么,什么是空间数据结构呢?简单来说,空间数据结构就是用于表示和存储空间对象的一种数据组织方式。
它决定了如何在计算机中有效地存储、检索和操作空间数据,以满足各种应用的需求。
常见的空间数据结构有很多种,比如栅格数据结构和矢量数据结构。
栅格数据结构就像是一个由小方格组成的大棋盘。
每个小方格都有一个特定的值,代表着相应位置的某种属性,比如海拔高度、土地利用类型等。
栅格数据结构的优点是简单直观,容易进行各种数学运算和分析。
但是,它也有缺点,比如数据量大,精度相对较低。
想象一下,如果我们要表示一个城市的地图,用栅格数据结构的话,可能需要大量的小方格来精确表示各种细节,这就导致了数据量的急剧增加。
相比之下,矢量数据结构则是通过点、线、面等几何元素来表示空间对象。
比如,一条河流可以用一系列的点连成的线来表示,一个湖泊可以用一个封闭的多边形来表示。
矢量数据结构的优点是数据量小,精度高,能够准确地表示空间对象的形状和位置。
但是,它的处理和分析相对复杂,需要更多的计算资源。
除了栅格和矢量数据结构,还有一种常见的是八叉树数据结构。
八叉树就像是一个不断细分的正方体盒子。
我们从一个大的正方体开始,根据空间对象的分布情况,将其不断细分成八个小的正方体,直到达到一定的精度要求。
这种数据结构在三维空间的表示和处理中非常有用,比如在三维游戏、医学成像等领域。
另外,还有 R 树和 R+树等空间索引数据结构。
它们主要用于加快空间数据的检索速度。
当我们需要在大量的空间数据中快速找到符合特定条件的对象时,空间索引就发挥了重要作用。
不同的空间数据结构适用于不同的应用场景。
比如,在进行大面积的地形分析时,栅格数据结构可能更合适;而在进行城市规划、地图制图等需要高精度的应用中,矢量数据结构则更为常用。
北大地理信息系统原理方法和应用第3章 地理空间数据结构
⎡1 1 1⎤
⎢ ⎢
0
0
1
⎥ ⎥
⎢⎣ 1 0 1 ⎥⎦
LL6
⎡1 1 1⎤
⎢ ⎢
0
0
1
⎥ ⎥
⎢⎣ 1 1 1 ⎥⎦
LL7
⎡0 0 1⎤
⎢ ⎢
1
0
0
⎥ ⎥
⎢⎣ 1 1 1 ⎥⎦
LL8
⎡1 0 0 ⎤
⎢⎢1
0
0
⎥ ⎥
⎢⎣1 1 1 ⎥⎦
LL9
⎡1 0 1 ⎤
⎢⎢11 1 ⎥⎦
LL10
⎡0 1 1⎤
9
第2节 地理空间数据类型
地理数据的基本特征 地理数据的来源 地理空间数据类型 空间数据的组织
10
1 地理数据的基本特征
空间特征
表示实体的空间位置或现在所处的地理位置。空间特征 又称定位特征或几何特征,一般用坐标数据表示。
属性特征
表示实体的特征。如名称、分类、质量特征和数量特征 等。
In theory 16 options, of - overlap which 6 are really different
24
拓扑关系描述——9I模型(Egenhofer, 1991)
Ao
∂A
A−
25
拓扑关系描述——九交模型(Egenhofer, 1991)
□ A的内部和B的内部的交,记作 Ao I Bo □ A的内部和B的边界的交,记作 Ao I ∂B
7
4 空间对象:体
9有长、宽、高的目标 9通常用来表示人工或自然的三维目标,如 建筑、矿体等三维目标
香港理工大学校园建筑
8
地理数据的编码概念、编码方法和意义
第三章空间数据的组织与结构
第三章空间数据的组织与结构空间数据的组织与结构是指如何有效地管理和存储大量的空间数据,并通过数据结构的设计来支持对空间数据的查询和分析。
本文将介绍空间数据的组织与结构的相关概念和技术,并探讨其在实际应用中的应用。
空间数据的组织与结构主要包括三个方面:空间数据模型、空间索引和空间数据存储。
空间数据模型是描述和表示空间数据的方法和规范。
常用的空间数据模型有欧几里得空间模型、栅格空间模型和矢量空间模型等。
欧几里得空间模型是最简单和常用的空间数据模型,它主要通过坐标系和几何对象来描述和表示空间数据。
栅格空间模型是将空间分为固定大小的网格单元,每个单元可以表示一个值或几何对象。
矢量空间模型是通过点、线、面等几何对象来表示空间数据。
不同的空间数据模型适用于不同的应用场景,选择合适的空间数据模型对于提高数据的可用性和处理效率非常重要。
空间索引是一种数据结构,用于加快对空间数据的查询和分析。
常用的空间索引方法有R树、四叉树和网格索引等。
R树是一种平衡树结构,可以将空间数据划分为不重叠的矩形区域,并将每个矩形区域关联一个叶子节点。
四叉树是一种二叉树结构,将空间数据划分为大小相等的四个象限,并将每个象限关联一个子节点。
网格索引是将空间数据划分为固定大小的网格单元,每个单元可以包含一个或多个空间数据对象。
空间索引可以将相邻的空间数据对象组织在一起,从而加快空间数据的查询和分析。
空间数据存储是指将大量的空间数据有效地存储在物理介质上。
常用的空间数据存储方法有关系型数据库、文件系统和专用数据库等。
关系型数据库是最常用的存储空间数据的方法,它可以通过表和索引来组织和管理多个空间数据对象。
文件系统是一种将空间数据以文件的形式存储在磁盘上的方法,它可以通过目录和文件名来组织和管理空间数据。
专用数据库是一种专门用于存储和处理空间数据的数据库管理系统,它提供了高效的空间数据存储和查询功能。
在实际应用中,空间数据的组织与结构对于地理信息系统、物流管理和地图导航等领域具有重要的意义。
第3章空间数据结构
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
地理信息系统电子教案第三章空间数据结构
第三章空间数据结构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。
它是对数据的一种理解和解释,不说明数据结构的数据是毫无用处的,不仅用户无法理解,计算机程序也不能正确的处理,对同样一组数据,按不同的数据结构去处理,得到的可能是截然不同的内容。
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。
地理信息系统的空间数据结构主要有栅格结构和矢量结构。
第一节栅格数据结构一、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,9999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。
第3章+空间数据模型与数据结构
地形图的黑白扫描图像
照片等 ESRI Grid 以栅格数据存放的ASCII 码文件
数字高程模型(DEM)
–
图形文件
–
特定GIS软件的栅格数据
–
–
ASCII码文件
–
数字正射影像(DOQ)
–
数字栅格图(DRG)
–
补充:“4D”产品包括DEM,DOM, DRG, DLG
栅格数据类型
Air Photos
矢量数据模型— 明确的空间位置和边界
矢量数据模型——绝对位置表示
表示地理要素的“绝对位置” 点:0维 – 单个(x,y)坐标表示 – 没有面积 – 如井、控制点等 线:1维 – 两个以上(x,y)坐标点链接 而成 – 如道路、河流等 面:2维 – 三个以上坐标点,有序链接, 且第一个和最后一个坐标点 相同 – 围成一个区域 – 如宗地、湖泊等
位置由小块的 行列数码决定; 形状由栅格中 相同的一组点 构成;识别由 其编码(颜色、 符号、数字、 灰度值)实现。
栅格数据结构--Raster Data Structure
河流 居民地 沼泽 湖 空地 森林
位置和形状由 一组坐标对来 确定;识别由 附带属性实现
矢量数据结构--Vector Data Structure
GIS采用“图形”方式
–
用途:空间分析、导航等
3、矢量-栅格一体化数据模型
矢量数据模型和栅格数据模型在描述和表达空间实体时各有优缺 点。将两种数据模型的优点结合起来,构造矢量-栅格一体化数 据模型,将有利于地理空间现象的统一表达。 在矢量-栅格数据模型中,对地理空间实体同时按矢量数据模型 和栅格数据模型来表述。
《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
第3章 空间数据结构
链式编码(ChainCodes) 链式编码(ChainCodes)
又称为弗里曼链码(Freeman)或边 又称为弗里曼链码(Freeman)或边 界链码。 基本方向可定义为:东=0 基本方向可定义为:东=0,东 南=l,南二2,西南=3 南=l,南二2,西南=3,西 =4,西北=5,北=6,东北 ,西北=5,北=6 =7等八个基本方向。如果再 确定原点为像元(10,1),则 确定原点为像元(10,1),则 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, 10, 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。
(a)三角形
(b) 菱形
(c) 六边形
面 线 点
对于栅格数据结构 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。
栅格数据结构:坐标系与描述参数
格网分辨率
X:行
西南角格网坐标 (XWS,YWS) Y:列
栅格数据单元值确定
C A B 重 要 性 面 积 占 优
像元n X,Y,属性值
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, 位置隐含,属性明显 数据结构简单, 数据结构简单,易于遥 感数据结合, 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, 面向位置的数据结构, 难以建立空间对象之 间的关系
如以像元边线计算则为7,以像元为单金大会则为4。 三角形的面积为6个平方单位,而右图中则为7个平方单位,这种误 差随像元的增大而增加。 c
c
几何偏差
5 4 3 b
ac距离: 7/4 (5) 面积: 7 (6)
地理信息系统原理第三章 空间数据模型与数据结构3.2
第1行第N列亮度值 波段n 波段1 第2行第1列亮度值 波段n
BSQ结构
BIP结构
BIL结构
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以行为记录单位按行存储 地理数据。属性明显,位 置隐含。 缺点:存在大量冗余,精 度提高有限制。
星蓝海学习网14
0 0 0 0 0 4 4 4 记录1 0 0 0 0 0 4 4 4
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• 优点:
• 栅格加密时,数据量不会明显 增加,压缩效率高,最大限度 保留原始栅格结构,
• 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。
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(2)压缩栅格数据结构
块码(二维游程编码)(行,列,半径,属性值)
弧段ID a b c d e
起始点 5 7 1 13 7
终结点 1 1 13 7 5
… … … 左多边形 Q A Q D D
右多边形 A B B B A
f
13
5
Qห้องสมุดไป่ตู้
D
点号 1 2
…… 25
坐标 (x1,y1) (x2,y2)
…… (x25,y25)
g
25
弧段ID
点号
a
5,4,3,2,1
b
7,8,1
c
1,9,10,11,12,13
• 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,再加上记录单元代码组成。特点:
• 一个多边形所包含的正方形越大,多边形的边界越简单,块状编码的效率就越好。
• 块状编码对大而简单的多边形更为有效,而对那些碎部较多的复杂多边形效果并不好。
第三章空间数据的组织与结构(二)
24 25 8 6
3 4
5
多边形原始数据
多边形 A B
数据项
(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),(x6,y6),(x7,y7),(x8,y8),(x9,y 9),(x1,y1) (x1,y1), (x9,y9), (x8,y8), (x17,y17), (x16,y16), (x15,y15),(x14,y14) ,(x13,y13), (x12,y12), (x11,y11),(x10,y10),(x1,y1)
栅格数据结构是一种影像数据结构,适用于遥 感图像的处理。它与制图物体的空间分布特征 有着简单、直观而严格的对应关系,对于制图 物体空间位置的可探性强,并为应用机器视觉 提供了可能性,对于探测物体之间的位置关系, 栅格数据最为便捷。 多边形数据结构的计算方法中常常采用栅格选 择方案,而且在许多情况下,栅格方案还更有 效。例如,多边形周长、面积、总和、平均值 的计算、从一点出发的半径等在栅格数据结构 中都减化为简单的计数操作。
c
d e f g h i j
16
19 15 15 1 8 16 31
8
5 19 16 15 1 19 31
E
O O D O A D B
B
E D B B B E C
弧段文件
弧段坐标文件
结点号 1 2
坐标 (x1,y1)
连接弧段 a,g
…… …… …… ……
结点文件
…… …… …… ……
……
22 23
24 25 8 6
3 4
5
B
C
D
EaΒιβλιοθήκη bcfg
h j
第三章空间数据结构
2019/9/28
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
9
空间对象的描述要素
编码:区别不同的实体,包括分类码和识别码。分类码 表识空间对象的类别,而识别码对每个空间对象进行标识, 是唯一的。 位置:坐标形式给出空间对象的空间位置 类型:空间对象所属的实体类型,或有那些实体组成 行为:空间对象所具备的行为和功能 属性:空间对象所对应的非几何信息 说明:实体数据来源、精度等 关系:与其他实体之间的关系
2019/9/28
韶关学院旅游与地理学院 陈世发
10
空间数据的拓扑关系
描述地理要素空间性的信息 • 几何信息:用空间坐标的位置、方向、角度、距离、面
积等信息描述物体的几何形状和数量特征; • 拓扑信息:用几何关系的相连、相邻、包含等信息描述
物体元素之间的关系;
2、拓扑学中空间元素
• 结点(NODE):弧段的交点。岛结点是特殊结点。 • 弧段(ARC):相邻两结点之间的坐标链。 • 多边形(polygon)(图斑或面)有限弧段组成的封闭区。 拓扑结构 : 是明确定义空间结构关系的一种数学方法。 关系的性质可分为:相邻、相连、相交、相离、相重、包含等。
15
3)拓扑的包含性 表示同不同级元素之间的拓扑关系
面包含点
P1 P2
面包含线
P1 P2
P3
线包含点
P1 P3
P2
面的简单包含
2019/9/28
面的多层包含
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面的等价包含
16
4、 小结
拓扑关系:拓扑关系是指图形保持连续状态下变形,但图 形关系不变的性质。常用的拓扑关系有拓扑邻接、拓扑关 联、拓扑包含。
2019/9/28
(第三章)空间数据结构
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
空间数据结构(一)
向的夹角即可,该夹角称为连线的方位角。
线状要素和面状要素
计算点状和线状空间实体、点状和面状空间实体时,只需 将线状和面状空间实体视为由它们的中心所形成的点状实 体,然后按点状实体来求解方向关系即可。
GIS
第3章
空间数据
(三)地理空间信息的度量关系
度量空间关系主要是指空间对象之间的距离关系。
GIS
GIS
第3章
空间数据
Line
One-dimensional Properties of length and location Defined by x, y coordinates of its end points and (if curved) of points along its path Lines also known as edges, links Examples: roads, streams, contour lines
第三章 空间数据结构
(三)栅格数据的组织
数据文件 像元1
像元2 … 像元n
X坐标
数据文件
Y坐标
层1属性
层1
层2属性 ...
层n属性
层2 …
层n
像元1
X坐标
Y坐标 属性值
数据文件 层1
像元2 ...
像元n
多边 形1
属性值 像元1坐标
像元2坐标 … 像元n坐标
多边形2 ... 多边形n
层2 …
层n
(四)栅格结构的建立
一)建立途径
数据存储量大
(2)费尔曼链码 (边界编码)
将线状地物或区域边界表示为:由某一起始点 和某些基本方向上的单位矢量链组成。
前两个字母表示起点的行列号,从第三个数 字开始每个数字表示单位矢量的方向。
单位矢量的长度 为一个栅格单元, 后续点可能位于前 继点8个基本方向上。
7
0
1
6
2
5
4
3
(2)费尔曼链码 (边界编码)
三)栅格属性值的确定
4、重要性法
突出某些主要属性,只要在栅格中出现就把该属性作为 栅格属性
A
B
C
D
AABB AABB CDDB DDDD
三)栅格属性值的确定
5、百分比法
根据矩形区域内各地理要素所占面积的百分比数确定单 元的取值。
A
B
C
D
AABB AABB CDDB DDDD
(五)栅格数据编码方式
(3)游程(行程)编码
特点:属性的变化愈少,游程愈长,即压缩比的
大小与图的复杂程度成反比。
优点:数据压缩率高,易于实现叠加,检索和合
并运算。
缺点:适合类型区面积较大的专题图、遥感影像
(第三章)空间数据结构
(第三章)空间数据结构空间数据结构1·简介空间数据结构是在计算机科学领域中用于表示和组织空间数据的数据结构。
它们被广泛应用于地理信息系统(GIS)、计算机图形学、计算机视觉等领域。
2·常见的空间数据结构2·1·四叉树四叉树是一种常见的空间数据结构,它将空间划分为四个象限,并将空间中的点或对象存储在树节点中。
它可以支持高效的空间查询和检索操作,特别适用于二维空间数据。
2·2·八叉树八叉树是四叉树的扩展,将空间划分为八个象限。
它在三维空间中更加常用,可以表示立方体或球体中的对象。
八叉树适用于对三维空间进行高效的查询和搜索。
2·3·R树R树是一种多叉树,用于表示和组织高维空间中的对象。
它通过将空间划分为矩形区域来存储和查询对象。
R树广泛应用于空间数据库和地理信息系统中。
2·4·KD树KD树是一种二叉树,用于存储和查询k维空间中的对象。
它通过将空间划分为超平面来快速定位对象。
KD树在计算机视觉领域中广泛使用,特别适用于最近邻搜索和范围搜索。
2·5·网格网格是一种将空间划分为规则网格单元的数据结构。
它是一种简单而高效的空间索引方法,可以快速进行点查询和范围查询。
3·空间查询操作3·1·点查询点查询是通过给定一个点坐标来查找空间数据结构中的对象。
点查询可以通过遍历整个数据结构或使用特定的查询算法来实现。
3·2·范围查询范围查询是通过给定一个矩形区域来查找空间数据结构中与该区域相交的对象。
范围查询可以通过遍历整个数据结构或使用特定的查询算法来实现。
3·3·最近邻查询最近邻查询是通过给定一个点坐标来查找空间数据结构中最接近该点的对象。
最近邻查询可以通过遍历整个数据结构或使用特定的查询算法来实现。
4·附件附件一:四叉树示意图附件二:八叉树示意图附件三:R树示意图附件四:KD树示意图附件五:网格示意图5·法律名词及注释5·1·GIS(地理信息系统):是一种用于捕获、存储、分析、管理和展示地理空间数据的计算机系统。
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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。
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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。
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3.1 空间数据表达
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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。
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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。
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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。
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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。
A =ƒ(x,y); 一个三维场是在三维空间R3中人意给定的 一个空间位置上,都对应一个属性值
A= ƒ(x,y,z);
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3.2 空间数据模型
3.2.2 常用空间数据模型 2、场模型
在不考虑时间变化的情况下,二维空间场一 般采用6种具体的场模型描述,见p77 图3-8 ① 规则分布的点。 ② 不规则分布的点。 ③ 规则矩形区域。 ④ 不规则多边形。 ⑤ 不规则三角形。 ⑥ 等值线。
1、矢量数据 矢量数据时离散对象的计算机数字化表达, 它通过点、线、面的方式来确定离散对象。
• 点具有特定的位置,是维数为0的物体。 • 线表示只有长度、没有宽度,是维数为1的物
体。
• 面状实体(多边形、区域)通常由一个封闭 的曲线加内点表示,是维数为2的物体。
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地理信息系统原理
第三章 空间数据结构
昆明理工大学信自学院计科系 二○一二年二月
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第三章 空间数据结构
本章重点:
空间数据的表达 空间数据模型 矢量数据结构 栅格数据结构 矢栅一体化数据结构
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3.1 空间数据表达
地理空间: 地球上大气圈、水圈、生物圈、岩石 圈和土壤圈交互作用的区域。
3.1 空间数据表达
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3.1 空间数据表达
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3.1 空间数据表达
3.1.3 矢量和栅格数据 2、栅格数据
在栅格数据表达中, 地理空间被划分为许 多(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。 栅格数据主要源自遥感影像、航拍照片、卫 星照片等。 栅格数据是对连续场分布的离散表示。
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3.2 空间数据模型
3.2.2 常用空间数据模型 3、网络模型
网络模型把地理现象抽象为链、结点等空 间对象,同时表达对象间的连通关系。
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3.3 矢量数据结构
• 空间数据结构是指适合计算机系统存储、管 理和处理的空间图形的逻辑结构,是地理实 体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。
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3.1 空间数据表达
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3.1 空间数据表达
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3.1 空间数据表达
3.1.4 空间拓扑关系 空间拓扑关系是指图形发生连续状态下的变形
,但图形之间的邻接关系、关联关系和包 含关系保持不变的性质。 重要性:
3.3 矢量数据结构
3.3.2 实体数据结构 实体数据结构是指构成多边形边界的各个线 段,以多边形进行组织。 特点:
① 边界坐标数据和多边形单元实体一一对应 。
② 各个多边形边界都单独编码和数字化。 见p79 图3-9
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3.3 矢量数据结构
3.3.2 实体数据结构 优缺点: 优点:数据结构具有编码容易、数字化操作简单和 数据编码直观等优点。 缺点: (1)每个多边形都以闭合线段存储,相邻多边形的 公共边要数字化两遍和存储两次 (2)缺少多边形的邻域信息和图形拓扑关系。 (3)岛之作为一个单个图形,没有建立与边界多边 形的关联 (4)不易进行数据拓扑检查、邻域处理。
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3.2 空间数据模型
3.2.2 常用空间数据模型 1、对象模型
对象模型是将连续地理空间中的地理现象和事件抽 象成不连续的、可被观测的、具有地理参考要素( Feture)或空间实体(Entity)。
按照空间实体的空间特征分为点、线、面、体4种基 本对象。
对象模型一般适用于对具有明确边界的地理对象进 行抽象建模。
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3.5 矢栅一体化数据结构
3.5.2 矢栅一体化概念 在数字化一个线状实体时,除记录原始取样 点外,还记录其所通过的栅格,同样,每 个面状地物除记录它的多边形外,还记录 中间包含的栅格,这样,既保持了矢量特 性,又有栅格的性质,就能将矢量与栅格 统一起来,这就是矢量与栅格一体化的基 本概念。
程。空间实体的空间特征和属性特征相对于时间特征的
动态变化是绝对的。
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3.1 空间数据表达
3.1.2 离散对象和连续场 1、离散对象
在地理空间中,只有明确边界的各类地物所 占据的地方才是需要表达的,并称之为离散 对象。 • 离散对象的特点是具有可数性。 • 离散对象除明确边界外,还要用维数来区分 。 • 离散对象的管理可采用二维表的方式来表达 ,如户籍管理,车辆管理等。
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3.2 空间数据模型
1、空间概念数据模型 空间概念数据模型是地理空间中事物和现象的抽象 描述,是地理数据的语义解释,是面向用户的数据 模型。 从计算机角度来看,它是抽象的最高层次。
2、空间逻辑数据模型 空间逻辑数据模型是GIS描述概念数据模型中实体及 其关系的逻辑结构。它既面向用户又面向系统。 空间逻辑数据模型主要描述系统中数据的结构、对 数据的操作以及操作后的数据完整性问题。
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3.4 栅格数据结构
3.4.2 栅格数据结构的压缩编码 1、游程长度编码
基本思路:对于一幅栅格图像,经常有行( 或列)方向上相邻的若干栅格单元具有相同 的属性代码,因而可采用某种方法压缩那些 重复的记录内容。 编码方案: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代码重复 的个数,从而实现数据的压缩。
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3.4 栅格数据结构
3.4.2 栅格数据结构的压缩编码 2、四叉树编码
基本思想:将一幅栅格图或图像等分为四 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具有相同的值 ,则这个子区就不再继续分割,否则还要把 这个子区分割成四个子区。这样逐渐向下分 割,直到每个字块都只含有相同的属性值或 灰度为止。
空间对象必须具备3个条件: ①可以被识别 ②可以被描述 ③存在的必要性和重
要性。
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3.2 空间数据模型
3.2.2 常用空间数据模型 2、场模型
场模型(Field)是把地理空间中的现象作 为连续分布的空间信息的集合。场可以表 示为二维或三维。
二维空间R2中任意给定的一个空间位置上 都有一个表现某种现象的属性值
① 根据拓扑关系,不需要利用坐标或距离,即可确定一个地理 实体相对于另一实体之间的逻辑关系。
② 利用拓扑数据有利于空间要素的查询。 ③ 可以利用拓扑数据,重建地理实体。
2020年5月13日3时29分
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3.1 空间数据表达
3.1.4 空间拓扑关系 (1)拓扑邻接。指存在于空间图形的同类元
素之间的拓扑关系。 (2)拓扑关联。指存在于空间图形的不同元
素之间的拓扑关系。 (3)拓扑包含。指存在于空间图形的不同等
级的同类元素之间的拓扑关系。 包含关系分为:简单包含、多层包含、等 价包含。
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3.2 空间数据模型
3.2.1 空间数据模型的概念 空间数据模型就是对现实世界进行认知、
简化和抽象表达的方式,是把抽象结果组织 成有用的、并且能反映地理空间某些特征的 数据集的过程。 空间数据模型分为三个层次:空间概念数据 模型、空间逻辑数据模型、空间物理数据模 型。(见p74 图3-6)
3.1 空间数据表达
3.1.1 空间实体特征