构建栅格影像数据库
影像学中的医学影像数据库构建方法研究
影像学中的医学影像数据库构建方法研究在医学影像学领域,医学影像数据库的构建是非常重要的。
医学影像数据库包含了大量的医学影像数据,可以为医生提供丰富的参考资料,有助于疾病的诊断和治疗。
本文将探讨影像学中的医学影像数据库构建方法,旨在提供一种有效的方法来构建高质量的医学影像数据库。
一、数据收集与准备医学影像数据库的构建首先要进行数据收集与准备。
具体步骤如下:1. 收集医学影像数据:可以从医院或研究机构获取医学影像数据,如CT扫描、MRI等。
确保数据的质量和完整性。
2. 数据预处理:对收集到的医学影像数据进行预处理,包括去除噪声、图像对齐、图像分割等。
确保数据的准确性和可用性。
二、数据标注和分类医学影像数据库的构建还需要进行数据标注和分类,以便后续的数据分析和应用。
具体步骤如下:1. 数据标注:对医学影像数据进行标注,标注的内容可以是疾病类型、病变位置、病变大小等。
可以借助人工智能等方法进行自动化标注。
2. 数据分类:根据标注信息将医学影像数据进行分类,可以按疾病类型、病变程度等进行分类。
确保数据的有序性和可检索性。
三、数据库存储与管理医学影像数据库的构建还需要进行数据库的存储与管理,以便后续的数据处理和查询。
具体步骤如下:1. 数据库选择:选择合适的数据库管理系统,如MySQL、MongoDB等,用于存储和管理医学影像数据。
2. 数据库设计:根据需求设计合适的数据库结构,包括数据表的设计和字段的定义,以便存储和检索医学影像数据。
3. 数据库管理:对数据库进行管理和优化,包括备份与恢复、性能优化等,以确保数据库的稳定性和高效性。
四、数据共享与应用医学影像数据库的构建完成后,还可以进行数据共享与应用,以促进医学研究和临床实践。
具体步骤如下:1. 数据共享:通过合适的方式共享医学影像数据,如与其他研究机构合作、建立医学影像数据共享平台等。
2. 数据应用:利用医学影像数据进行研究和应用,如开展机器学习算法的研究、进行疾病预测和诊断等,以提高医学影像数据的价值和效用。
MAPGIS70 栅格数据库、元数据
支持多种栅格数据统计功能
专业分析功能
地形因子计算(坡度、坡向、曲率等)
地形剖面分析
地表距离、面积量算 土方量计算 连线可视性分析、可视域分析 水文分析 道路选址 栅矢转换
专业分析示例
连线可视性分析
可视域分析结果
地理空间元数据
一、概念模型
有效值/无效值条件转换 数据层拼接 数据层滤波 数据层裁剪 数据层区域替换 数据层重采样
பைடு நூலகம்
通用栅格分析统计
多层数据层之间的数学运算 、条件提取、分析统计
数据层数学变换
数据层分类统计 像元累积计算 像元聚集统计 像元邻域统计 像元分类区域统计
栅格统计示例
实现栅格数据和栅格数据集的混合管理,其 中目录项既可以是单幅栅格数据,也可以是地 理数据库中已经存在的栅格数据集,具有数据 组织灵活、层次清晰的特点。
栅格目录的创建(一)
1)空间参考创建时可选,允许创建后再修改; 2)创建过程中会对影像进行像元类型、波段数的检查。
栅格目录的创建(二)
1)批量添加影像数据; 2)允许调整影像在目录中的顺序。
地理数据库
元数据库1
元数据库I
元数据库N
模式1
…
模式I
…
模式N
元数据集1
…
元数据集I
…
元数据集N
元数据1
…
元数据I
…
元数据N
二、基本概念
• 元数据库 用户可以创建多个元数据库,每个元数据库又 包括多个元数据集。 • 元数据集 用户可以创建多个元数据集,每个元数据集都 属于某一个元数据库,都基于某一个元数据标 准(模式)。元数据集由多条元数据记录组成。 • 元数据标准 支持FGDC的数字地理空间元数据内容标准 (CSDGM)、ISO的地理信息元数据标准,也支 持各种各样的用户自定义标准。
构建栅格影像数据库
构建栅格影像数据库1.软件需求:oracle 11g数据库(需要安装32位客户端),ArcSDE,Arcgis10.22.创建企业级地理数据库:1)在ArcMap中打开ArcToolbox,选择地理数据库管理中的创建企业级地理数据库,如图1图12)在创建企业级地理数据库中,数据平台选择oracle,实例填入已创建的oracle实例(安装oracle时所创建的实例,或在oracle中创建新的实例)。
之后填写oracle数据库管理员和数据库管理密码(创建oracle时管理员账号和密码),选择授权文件(授权文件如图2所示)最后确定。
见图3图2图33)在目录中选择数据库连接,点击添加数据库连接,如图4。
在数据库连接中,数据库平台选择oracle,实例填localhost/orcl,身份验证类型选择数据库身份验证,填写oracle的用户名和密码,点击确定,即可创建数据库连接。
见图5图4图53.DEM镶嵌数据集:1)由于是分幅的DEM数据,因此创建镶嵌数据集将DEM影像进行拼接,如图6图62)创建镶嵌数据集,右击已连接的数据库,选择新建镶嵌数据集,如图7图73)输出位置为当前连接到的数据库,镶嵌数据集名称自己命名即可,同时选择相应的坐标系,如图8图84)创建完镶嵌数据集之后,右击选择添加栅格至镶嵌数据集。
栅格类型默认RasterDataset是指ArcGIS支持的任何栅格格式。
输入数据选择Dataset是指可以输入ArcGIS支持的任何栅格、栅格目录或镶嵌数据集。
之后选择所需镶嵌的DEM数据,点击确定完成。
见图9图95)DEM数据已经镶嵌在一起了,包含DEM数据的轮廓和边界以及DEM的影像情况,见图10。
注意:栅格数据本身实际是没有入库的,而是以非托管的形式在镶嵌数据集中进行管理。
也就是,执行添加栅格数据操作之后,镶嵌数据集中存储了指向栅格数据位置的指针,而不是将实际的栅格数据存储在镶嵌数据集内。
因此,不要在添加栅格数据之后,就把原始数据删除或者移动了,否则镶嵌数据集就受到了影响。
GIS的数据源
GIS的数据源一、引言地理信息系统(GIS)是一种用于捕获、存储、管理、分析和显示地理数据的技术。
GIS的数据源是构建GIS系统的基础,对于GIS分析和应用具有重要意义。
本文将详细介绍GIS的数据源,包括数据源的类型、获取方式以及常用的GIS数据源。
二、GIS数据源的类型1. 矢量数据源:矢量数据源是以点、线、面等几何要素为基础的地理数据源。
常见的矢量数据源包括地图、地形、道路、建造物等。
矢量数据源可以通过GPS测量、遥感影像解译、数字化等方式获取。
2. 栅格数据源:栅格数据源是以像元为基础的地理数据源。
常见的栅格数据源包括卫星影像、遥感图象、高程模型等。
栅格数据源可以通过卫星遥感、航空摄影等方式获取。
3. 地理数据库:地理数据库是一种结构化的地理数据存储方式,可以存储各种类型的地理数据。
地理数据库可以通过数据采集、数据整理、数据入库等方式构建。
4. 在线服务:在线服务是通过互联网提供的GIS数据源。
常见的在线服务包括地图服务、地理编码服务、地理搜索服务等。
在线服务可以通过API接口获取。
三、GIS数据源的获取方式1. 数据采集:通过GPS测量、遥感影像解译、数字化等方式采集地理数据。
数据采集需要专业的设备和技术支持,可以获取高精度的地理数据。
2. 数据购买:通过购买商业数据产品获取地理数据。
商业数据产品通常由专业的地理信息公司提供,包括高精度地图、卫星影像等。
3. 开放数据:许多政府和组织提供免费的地理数据,可以通过官方网站或者开放数据平台获取。
开放数据包括地理边界、统计数据等。
4. 在线服务:通过调用在线服务的API接口获取地理数据。
在线服务可以提供实时的地理数据,方便快捷。
四、常用的GIS数据源1. Google Maps:Google Maps是一种常用的在线地图服务,提供全球范围的地图数据。
可以通过Google Maps API获取地图数据,支持地理编码、路径规划等功能。
2. OpenStreetMap:OpenStreetMap是一种开放数据项目,提供全球范围的地理数据。
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)中两种常见的数据表达方式。
它们在数据结构、数据存储、数据处理和数据分析等方面存在着一些差异。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较,并详细介绍它们的特点和适用场景。
一、栅格数据栅格数据是由等大小的像元(像素)组成的二维矩阵,每个像元包含一个数值或者一组数值。
栅格数据以栅格形式存储,每个像元都有固定的位置和数值。
栅格数据通常用于描述连续变化的现象,如地形高度、气象数据等。
1. 特点:- 数据结构简单:栅格数据由等大小的像元组成,每个像元都有固定的位置和数值,因此数据结构相对简单。
- 存储方式高效:栅格数据以矩阵形式存储,可以使用压缩算法进行存储,节省存储空间。
- 数据处理方便:栅格数据可以进行简单的代数运算,如加减乘除等,方便进行数据处理和分析。
- 空间分析能力强:栅格数据可以进行空间分析,如缓冲区分析、叠加分析等。
2. 适用场景:- 地形分析:栅格数据可以用于描述地形高度、坡度、坡向等地形特征,适用于地形分析和地形建模。
- 气象预测:栅格数据可以用于存储气象数据,如温度、降水量、风速等,适用于气象预测和气候模拟。
- 遥感影像:栅格数据可以用于存储遥感影像数据,如卫星影像、航空影像等,适用于遥感影像处理和分析。
二、矢量数据矢量数据是由点、线、面等几何要素和属性数据组成的地理实体表示方式。
矢量数据以几何要素和属性数据的形式存储,每个几何要素都有一定的位置和形状信息,同时还包含与之相关的属性数据。
矢量数据通常用于描述离散的现象,如道路、河流、行政区划等。
1. 特点:- 数据结构复杂:矢量数据由几何要素和属性数据组成,数据结构相对复杂,需要存储几何要素的坐标信息和属性数据。
- 精确度高:矢量数据可以精确表示地理实体的形状和位置,适用于需要高精度表示的数据。
- 数据处理灵活:矢量数据可以进行空间分析和属性分析,如缓冲区分析、叠加分析、属性查询等。
栅格数据结构[1]
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。
使用测绘技术实现栅格数据模型构建
使用测绘技术实现栅格数据模型构建在现代社会中,测绘技术在各个领域都发挥着重要的作用。
其中,栅格数据模型构建是测绘技术的一项重要应用。
通过使用测绘技术,我们可以将地理空间信息转化为栅格数据模型,从而更好地理解和利用地理信息。
栅格数据模型是一种以网格为基础的数据结构,用于表示地理空间信息。
它将地理空间划分为一系列的像素或细胞,每个像素或细胞都有自己的属性值。
通过这种方式,栅格数据模型可以准确地表达地理现象的分布和变化。
测绘技术在栅格数据模型构建中发挥着重要的作用。
首先,测绘技术可以提供高精度的地理空间数据。
利用测绘技术测量得到的数据可以用于构建栅格数据模型,从而使模型更准确地反映地理现象。
例如,在地质研究中,利用测绘技术可以获得地下地质结构的数据,进而构建地下栅格数据模型,有助于研究地下水资源的分布和利用。
其次,测绘技术可以提供多源数据的融合。
在栅格数据模型构建中,融合多源数据是一个常见的问题。
不同来源的数据可能具有不同的分辨率、精度和坐标系统。
通过使用测绘技术,可以将这些数据进行校正和匹配,从而实现多源数据的融合。
例如,在城市规划中,测绘技术可以将卫星遥感数据与地面测量数据进行融合,从而实现城市栅格数据模型的构建,有助于规划和管理城市的发展。
此外,测绘技术还可以提供地理信息的可视化展示。
在栅格数据模型构建中,可视化是一个必不可少的环节。
通过将地理信息以图像形式展示,可以更直观地理解地理现象的分布和变化。
测绘技术可以将栅格数据模型转化为各种图像类型,如等高线图、地形图等,使地理信息更易于理解和利用。
除了上述优点,测绘技术在栅格数据模型构建中还面临一些挑战和问题。
首先,栅格数据模型的构建需要大量的数据处理和计算。
数据的采集、处理和存储都需要耗费时间和资源。
同时,栅格数据模型的构建还需要考虑数据的精度和误差,确保模型的准确性和可靠性。
其次,栅格数据模型构建还需要解决数据的表达和存储问题。
栅格数据模型由大量的像素或细胞组成,数据量庞大。
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。
基于ArcSDE的遥感影像数据库的构建
基于ArcSDE的遥感影像数据库的构建赵福军李智慧(中国地震局地壳应力研究所北京 100085)摘要:本文讨论了构建基于ArcSDE的遥感影像数据库的一些基本问题。
分析了建库过程及如何确定重要的加载参数,给出了一种通用的遥感影像库系统框架结构。
在遥感影像库的管理上,提出了一种对影像库数据操作员(ArcSDE用户)实施权限验证和分组管理的策略,在实际应用中取得了很好的效果。
关键词:ArcSDE;Geodatabase;遥感影像;数据库1 引言随着“数字地球”概念的提出和“3S”技术的飞速发展,全球积累了海量的空间数据。
由于当今遥感平台和传感器技术的飞速发展,使得各种遥感技术也突飞猛进,通过遥感获取的影像数据量在成几何级数增长,传统的以图幅或图像文件为单位的数据管理、分发和应用方式已经远远不能满足当今数字地球建设的需要。
建立遥感影像库的总体目标是能够管理多比例尺、多分辨率、多数据源的遥感数据,对影像数据的集中式和分布式的存储和管理,为海量数据的管理及应用建立起一个高效的数据库平台。
空间数据的存储已经得到了一些大型数据库厂商的重视,如Oracle、Informix,这些厂商推出了各自关系型数据库管理系统(RDBMS)的空间数据的存储方案,如Oracle Spatial、Informix Spatial Blade和IBM Spatial Extender等。
同时,大型的GIS厂商都推出了支持关系型数据库存储空间数据的产品。
如美国环境系统研究所(ESRI)的ArcSDE、Intergraph的Geomedia、MapInfo的SpatialWare等。
ArcSDE和RDMBS为遥感影像数据的存储、管理和应用提供了高效的解决方案。
2 ArcSDE Geodatabase及其存储栅格数据的方式从空间数据管理的角度来看,ArcSDE可看成是一个连续的空间数据模型。
ArcSDE是把数据存储在ArcSDE地理数据库(Geodatabase)中,ArcSDE Geodatabase是一个逻辑上的概念,在物理上它是后台数据库(如Oracle)。
栅格数据结构与矢量数据结构
栅格数据结构与矢量数据结构在地理信息系统(GIS)、计算机图形学以及许多其他相关领域中,栅格数据结构和矢量数据结构是两种常用的数据组织方式。
它们各自具有独特的特点和适用场景,对于处理和分析不同类型的数据发挥着重要作用。
让我们先来了解一下栅格数据结构。
栅格数据结构可以想象成是一个由像元(也称为像素)组成的规则网格。
每个像元都有一个特定的值,代表了某种属性或信息。
比如说,在一张卫星图像中,每个像元可能代表了特定区域的土地覆盖类型、海拔高度或者温度等。
栅格数据结构的一个显著优点是它的简单性和易于处理。
由于数据是以规则的网格形式存储的,计算机可以快速地进行各种操作,比如计算平均值、最大值、最小值等。
而且,许多图像处理算法和技术都可以直接应用于栅格数据,使得对图像的分析和处理变得相对容易。
然而,栅格数据结构也存在一些局限性。
首先,由于像元的大小是固定的,可能会导致数据的精度受到一定的限制。
对于一些边界复杂或者形状不规则的地理对象,栅格数据可能无法准确地表示其细节。
其次,栅格数据通常会占用较大的存储空间,因为即使是空白或者没有实际信息的区域也需要存储像元值。
接下来,我们再看看矢量数据结构。
矢量数据结构是通过点、线和面等几何对象来表示地理实体的。
点可以表示单个的位置,线可以表示道路、河流等线性特征,面则可以表示区域,如湖泊、土地利用分区等。
矢量数据结构的一个重要优势是它能够更精确地表示地理对象的形状和边界。
因为它是基于几何对象的定义,所以可以更好地捕捉到对象的细节和特征。
此外,矢量数据通常占用的存储空间相对较小,特别是对于那些形状简单、面积较小的对象。
不过,矢量数据结构在处理某些类型的操作时可能会比较复杂。
例如,对于大面积的区域分析或者涉及到大量数据的叠加操作,矢量数据的处理速度可能会较慢。
而且,矢量数据的创建和编辑通常需要更多的专业知识和技能。
在实际应用中,选择栅格数据结构还是矢量数据结构取决于具体的需求和数据特点。
“栅格数据集”和“栅格目录”的区别
“栅格数据集”和“栅格⽬录”的区别栅格⽬录”和“栅格数据集”经常⽤在地理数据库的创建过程中。
简单的说,“栅格数据集”就是ArcGIS对栅格数据模型的抽象,其英⽂为RasterDataset,任何⼀种物理栅格⽂件(如Erdas Imagine⽂件、ArcGIS Ascii Grid⽂件,Tiff⽂件等)经过ArcGIS的栅格数据模型抽象在内存中都是以RasterDataset形式存在的,RasterDatset⼀般由⾄少⼀个波段的RasterBand组成,如简单的灰度图像就是由⼀个波段的数据组成,普通的彩⾊合成影像就由三个或者三个以上波段组成,其中多光谱由多个通道(我们⼜把RasterBand称为通道)。
由于计算机显⽰器⼀般提供三个通道的显⽰信道,分别为R(红)、G(绿)、B(蓝),因此即使我们⼿头有⼀个多波段的影像数据,我们也只能同时显⽰其三个波段数据,如对于TM影像的5、4、3波段分别⽤红、绿、蓝进⾏显⽰。
我们也可以这么理解栅格数据模型, RasterDatset由多个波段组成,我们把波段理解为“层”的概念,那么这样每个RasterDatset就是由多个“层”叠加组合⽽成,每个层⼜是由具有⾏列属性的⼆维数组组成,为了将内部实现抽象起来,ArcGIS利⽤RasterBand类包装了这个⼆维数组,并且其提供了各种⽅法操作其内部⼆维数组。
“栅格⽬录”可以简单的理解为⼀种普通表格数据模型,其英⽂为RasterCatalog,“栅格⽬录”中的每条记录就是由“栅格数据集”和描述该“栅格数据集”的多种元数据信息组成。
通过这种定义我们可以看出对于构建⼀个基础数据库,利⽤“栅格⽬录”管理分幅影像数据具有很⼤的优势,因为分幅影像数据经常具有很多元数据属性。
“栅格⽬录”管理也为我们开发基础数据系统提供了很⽅便的⼊⼝。
总之,对于“栅格数据集”和“栅格⽬录”其实就是ArcGIS 对于栅格数据抽象的⼀种内存模型,“栅格数据集”作为Geodatabase核⼼数据模型在基础库中⼀般存储地理背景数据,其要求是数据不经常变化(如经常更新背景数据就不适合利⽤RasterDataset进⾏存储);“栅格⽬录”⼀般⽤于管理具有属性信息的影像数据,如分幅数据或者同⼀地区多期数据,需要注意的是,同⼀个“栅格⽬录”必须具有相同的空间参考。
栅格数据结构及编码
栅格数据结构及编码在地理信息系统、计算机图形学以及许多其他领域中,栅格数据结构是一种非常重要的表示和存储数据的方式。
简单来说,栅格数据就像是我们常见的像素图,把一个区域划分成一个个小格子,每个格子里都有相应的数据值。
栅格数据结构的基本概念很好理解。
想象一下,我们有一张地图,要把它数字化存储在计算机里。
如果用栅格的方式,就会把这张地图划分成一个个均匀的小方格,就像棋盘一样。
每个小方格对应着地图上的一个区域,里面记录着这个区域的某种属性信息,比如海拔高度、土地利用类型、温度等等。
栅格数据结构有很多优点。
首先,它的结构简单,处理起来相对容易。
对于计算机来说,处理一个个整齐排列的小格子要比处理复杂的不规则图形省事多了。
其次,它很适合用于表示连续变化的现象,比如地形的起伏、温度的分布等。
再者,许多现有的图像处理技术和算法都可以直接应用于栅格数据,这为数据的分析和处理提供了很大的便利。
但是,栅格数据结构也不是完美的,它也有一些缺点。
比如,由于栅格的大小是固定的,可能会导致数据的精度损失。
如果栅格划分得太粗,就可能无法准确地表示一些细节;如果划分得太细,数据量又会变得非常大,处理和存储都成问题。
另外,栅格数据对于边界和形状的描述往往不够精确,可能会出现锯齿状的边缘。
接下来,我们说一说栅格数据的编码方式。
常见的栅格数据编码方法有直接编码、行程编码、链式编码和四叉树编码等。
直接编码是最简单粗暴的一种方式,就是直接把每个栅格单元的值依次存储起来。
这种方法简单直观,但是数据量很大,特别是当栅格数据中有很多相同值的单元时,会造成大量的冗余。
行程编码则是针对直接编码的冗余问题进行改进的一种方法。
它不是记录每个栅格单元的值,而是记录相同值的连续栅格单元的数量和值。
比如说,有一连串的 5 个值都是 10 的栅格单元,行程编码就会记录“5,10”,这样就大大减少了数据量。
链式编码主要用于描述栅格数据的边界。
它通过记录边界上栅格单元的方向来表示边界。
获取栅格数据的方法
获取栅格数据的方法
获取栅格数据的方法可以根据不同的应用场景而有所不同,但一般来说,以下是一些常见的方法:
1. 数据源获取:可以通过各种数据源平台(如数据库、文件系统、网络等)来获取栅格数据,例如城市规划数据库、自然资源管理系统、遥感影像等。
这些平台通常提供多种数据格式供用户选择,并支持数据下载、可视化等操作。
2. 数字化采集:通过手动数字化的方式将现有的栅格数据转化为数字格式,例如通过扫描、拍摄等方式将纸质的栅格数据转化为数字格式。
数字化采集通常需要具备一定的技术能力,但可以节约大量时间和精力,减少数据获取的成本。
3. 已有数据的处理:对于已有栅格数据,可以通过多种算法进行处理,以提取所需的信息。
例如,可以对栅格数据进行配准、分割、特征提取等操作,以获得更精确的结果。
4. 开源工具的使用:现在有许多开源工具可以帮助获取和处理栅格数据,例如GNOME栅格数据管理器、Python中的PIL和OpenCV等。
这些工具通常提供了丰富的功能和接口,可以方便地操作和处理栅格数据。
除了以上方法外,还有一些高级的方法,例如基于机器学习的方法、深度学习的方法等,这些方法在特定的场景下可能会更有优势。
获取栅格数据的方法多种多样,需要根据具体的应用场景和需求来选择。
同时,对于每一类栅格数据,也有不同的获取和处理方法。
因此,在获取栅格数据之前,需要先了解数据的类型、特点和需求,以便选择合适的方法。
如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建
如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建现代社会的科技进步为各个领域带来了极大的便利和创新。
其中,测绘技术的应用越来越广泛,并在栅格化和空间数据库构建方面发挥了重要作用。
本文将探讨如何利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建,并以实际应用案例加以说明。
首先,测绘技术是通过测量地球上各个点的空间位置和其它属性信息,进而构建地球空间数据的技术手段。
栅格化是将地球表面的实际地理现象转换成离散的像元,并以矩阵的形式表示。
这样的转换不仅方便存储和处理,更重要的是能够快速提取地理信息,为决策和规划提供支持。
具体来说,栅格化技术通过将地理现象划分为网格,每个网格内都包含有关该区域的属性信息,如高度、温度等,从而形成栅格数据集。
利用测绘技术进行栅格化的核心是获取高精度的地理数据,可以通过遥感卫星、无人机等手段进行数据采集。
接下来,栅格化后的数据可以用于构建空间数据库。
空间数据库是将栅格化后的数据进行组织、存储和查询的集合。
它不仅仅是一个简单的数据存储介质,更是一个具有空间关系和属性关系的数据处理平台。
空间数据库可以提供各种地理信息的查询和分析功能,帮助用户更好地理解和应用地理信息。
在构建空间数据库时,首先需要设计数据库的结构,确定各种属性和关系的表格。
然后,通过将栅格数据按照一定的规则和算法存储到数据库中,实现对数据的有效管理和利用。
一个实际的应用案例是城市规划。
城市规划是一个复杂的过程,需要考虑许多因素,如土地利用、建筑高度、交通流量等。
通过利用测绘技术进行栅格化和空间数据库构建,可以将城市区域分割成小方块,并在每个方块内嵌入相应属性信息。
例如,可以在一个栅格内记录该地区的用地类型、建筑高度、交通流量等数据。
通过对这些数据进行分析和查询,可以得出各个栅格的用地类型分布、建筑高度变化、交通流量密度等信息,为城市规划提供科学依据。
此外,测绘技术在农业、环境保护、自然灾害预警等领域也有广泛应用。
以农业为例,通过栅格化和空间数据库构建,可以实现农田的智能化管理。
栅格数据模型包括数字高程数据卫星影像
REC
地理信息系统
2、栅格像元属性值的确定:
当一个栅格像元内有多个可选属性值时,按一定方法来确定 栅格属性值。 1、中心点法:取位于栅格中心的属性值为该栅格的属性值。 2、面积占优法:栅格单元属性值为面积最大者,常用于分类较 细,地理类别图斑较小时。 3、重要性法:定义属性类型的重要级别,取重要的属性值为栅 格属性值,常用于有重要意义而面积较小的要素。
地形图的扫描图像
REC
地理信息系统
6、 图形文件
地图、照片和影像可存储为图形文件 如TIFF、JPEG、GIF等
7、 特定GIS软件的栅格数据
GIS软件包使用从DEM、卫星影像、扫描图像、图形 文件导入的栅格数据,或从矢量数据转换而来
REC
地理信息系统
第三节 栅格数据结构
• 栅格数据结构——栅格数据的存储方法或格式
REC
地理信息系统
非USGS的数字高程模型
• 立体测图仪,具有重叠区的航片 • 从卫星影像生产数字高程模型 • 雷达,激光测速仪 Radar,LIDAR
DEM数据
LIDAR数据
REC
地理信息系统
3、 数字正射影像 Digital Orthophoto Quad (DOQ)
由航片或其他遥感数据而得 的数字化影像。
REC
地理信息系统
第二节 栅格数据类型
所有的数据类型都具有栅格数据模型的相同基本要素
✓ 卫星影像 ✓ 数字高程模型 ✓ 数字正射影像 ✓ 二值扫描文件 ✓ 数字栅格图 ✓ 图形文件 ✓ 特定GIS软件中的栅格数据
REC
地理信息系统
1、卫星影像 Satellite Imagery
遥感卫星数据 Remotely sensed satellite data 空间分辨率 与地面像元大小相关 像素值就是亮度值——表示从地球表面反射或发射的光能
GIS三维数据结构栅格
利用立体摄影技术获取三维空间信息,经过摄影测量处理 生成栅格数据。
数字摄影测量
通过数字摄影技术获取地面影像,再经过摄影测量处理生 成三维空间信息,最终形成栅格数据。
激光雷达技术
利用激光雷达技术获取高精度三维地形数据,经过数据处 理生成栅格数据。
04
GIS三维数据栅格结构的优势与挑战
优势
生态保护与修复
GIS三维数据结构栅格可以用于生态保护与修复中,通过分析生态环境现状和变化趋势,为生态保护 与修复提供科学依据。
06
未来展望与研究方向
栅格数据结构的发展趋势
栅格数据结构将更加精细
随着遥感技术的发展,栅格数据的分辨率将越来越高,能 够提供更加详细和精确的三维地形地貌信息。
栅格数据结构将更加智能化
更多的动态信息,如建筑物高度的变化、地表植被的生长等。
02
GIS三维数据结构类型
基于矢量的数据结构
优点
数据结构紧凑,易于进行空间分 析,适用于表示复杂的地理实体 和拓扑关系。
缺点
数据结构复杂,数据存储和计算 效率相对较低,不易于进行大规 模的地理信息处理和可视化。
基于栅格的数据结构
优点
数据结构简单,易于进行大规模的地理信息处理和可视化,计算效率高。
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高效存储与处理
栅格结构能够以像素为单位高 效地存储三维空间数据,便于 大规模数据的处理和分析。
直观性
栅格数据结构能够直观地展示 三维空间信息,便于理解和可
视化。
灵活性
栅格结构可以灵活地调整分辨 率和数据精度,以满足不同应
用的需求。
兼容性
栅格数据结构与现有的二维 GIS数据结构兼容,便于数据
利用ArcGIS ArcMap进行栅格图象数字化的总结
利用ArcGIS ArcMap进行栅格图象数字化的总结现在,我综合大家的意见和自己实验的心得总结出arcmap下栅格图象矢量化的步骤如下:一、对影像的校准和配准1.打开ArcMap,增加Georeferncing工具条。
2.把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferncing工具条中的工具被激活。
3.在校正中我们需要知道一些特殊点的坐标。
通过读图,我们知道坐标的点就是公里网格的交点,我们可以从图中均匀的取几个点。
一般在实际中,这些点应该能够均匀分布。
4.首先将Georeferncing工具条的Georeferncing菜单下Auto Adjust不选择。
5.在Georeferncing工具条上,点击Add Control Point按钮。
6.使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击,然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置.7.用相同的方法,在影像上增加多个控制点,输入它们的实际坐标。
8.增加所有控制点后,在Georeferencing菜单下,点击Update Display。
9.更新后,就变成真实的坐标。
10.在Georeferencing菜单下,点击Rectify,将校准后的影像另存。
所有图件扫描后都必须经过扫描纠正,对扫描后的栅格图进行检查,以确保矢量化工作顺利进行。
二、栅格图象矢量化11.在tools的extensions中选中arcscan,然后在view的toolbar中选中arcscan。
(在安装arcgis时要选中arcscan模块)12.把图像重新symbolize,使用classify分成两种类型,如:0-126,126-255。
(把图象二值化:在图象上鼠标右击,选取properties,在选symbolgy标签,在show 中选classified,classes等于2。
)在图象上鼠标右击,选取properties,在选symbolgy标签,在show中选classified,classes等于2。
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构建栅格影像数据库1.软件需求:oracle 11g数据库(需要安装32位客户端),ArcSDE,Arcgis10.22.创建企业级地理数据库:1)在ArcMap中打开ArcToolbox,选择地理数据库管理中的创建企业级地理数据库,如图1图12)在创建企业级地理数据库中,数据平台选择oracle,实例填入已创建的oracle实例(安装oracle时所创建的实例,或在oracle中创建新的实例)。
之后填写oracle数据库管理员和数据库管理密码(创建oracle时管理员账号和密码),选择授权文件(授权文件如图2所示)最后确定。
见图3图2图33)在目录中选择数据库连接,点击添加数据库连接,如图4。
在数据库连接中,数据库平台选择oracle,实例填localhost/orcl,身份验证类型选择数据库身份验证,填写oracle的用户名和密码,点击确定,即可创建数据库连接。
见图5图4图53.DEM镶嵌数据集:1)由于是分幅的DEM数据,因此创建镶嵌数据集将DEM影像进行拼接,如图6图62)创建镶嵌数据集,右击已连接的数据库,选择新建镶嵌数据集,如图7图73)输出位置为当前连接到的数据库,镶嵌数据集名称自己命名即可,同时选择相应的坐标系,如图8图84)创建完镶嵌数据集之后,右击选择添加栅格至镶嵌数据集。
栅格类型默认RasterDataset是指ArcGIS支持的任何栅格格式。
输入数据选择Dataset是指可以输入ArcGIS支持的任何栅格、栅格目录或镶嵌数据集。
之后选择所需镶嵌的DEM数据,点击确定完成。
见图9图95)DEM数据已经镶嵌在一起了,包含DEM数据的轮廓和边界以及DEM的影像情况,见图10。
注意:栅格数据本身实际是没有入库的,而是以非托管的形式在镶嵌数据集中进行管理。
也就是,执行添加栅格数据操作之后,镶嵌数据集中存储了指向栅格数据位置的指针,而不是将实际的栅格数据存储在镶嵌数据集内。
因此,不要在添加栅格数据之后,就把原始数据删除或者移动了,否则镶嵌数据集就受到了影响。
图104.问题:1)为什么用镶嵌数据集,而不用栅格数据集或栅格目录?Arcgis使用三种方法来组织存储和管理栅格数据:栅格数据集、镶嵌数据集、栅格目录。
栅格数据集:指存储在磁盘或地理数据库中的任何栅格数据模型,是构建栅格数据集最基本的存储模型。
特点:对图幅要求较高,图幅必须带有坐标系,而且接边要求比较严格。
栅格目录:是以表格式定义的栅格数据集的集合,其中每一个记录表示目录中的一个栅格数据集。
特点:装载速度非常快,而且存储影像数据无需统一坐标系,但不支持影像服务发布。
镶嵌数据集:是若干栅格数据集(影像)的集合。
镶嵌数据集中的栅格数据集可以存储在本机的磁盘中也可以存储在地理数据库中。
镶嵌数据集中的栅格数据不必相邻或叠置,但需要在不同日期进行捕获,镶嵌数据集是一种存储临时数据的理想数据集。
镶嵌数据不局限于某种特定类型的栅格数据,可以添加不同投影、分辨率、像素深度以及波段数的栅格数据,并且可以轻松使用这些数据。
特点:镶嵌数据集解决了用户海量影像数据导入ArcSDE数据库的耗时问题,而且镶嵌数据集提供了大量的影像处理函数来进行动态镶嵌于实时处理,同时支持发布影像服务。
所以如果用户使用ArcGIS10以上版本进行影像数据管理,建议使用高效的镶嵌数据集存储模型。
2)为什么用ArcGIS企业级地理数据库,而不用文件数据库?文件数据库:最大存储1TB,文件地理数据库可同时由多个用户使用,但一次只能有一个用户编辑同一数据。
因此,一个文件地理数据库可以由多个编辑者访问,但他们必须编辑不同的数据。
个人地理数据库:最大存储2GB,可以由多个用户使用,但一次只能有一个用户编辑。
企业级地理数据库:是建立在关系型数据库上的(oracle,SQL……),支持多种服务器操作系统,存储大小根据数据库的存储设备来定,最主要的是支持多用户并发读写操作。
3)栅格数据库在地理数据库和文件数据库中的是如何存储的?文件地理数据库中存储栅格数据:文件地理数据库的存储模型混合了ArcSDE 地理数据库的存储模型和个人地理数据库的存储模型,其中,托管的栅格数据采用ArcSDE 地理数据库的存储模型,而非托管的栅格数据采用个人地理数据库的存储模型。
另外,文件地理数据库旨在为个人用户提供编辑功能,且不支持版本化,这点与个人地理数据库相似。
它们位于文件系统目录中,因此不需要密码就可以进行访问。
文件地理数据库和ArcSDE 地理数据库共享相同的基本存储架构。
与使用个人地理数据库相比,使用文件地理数据库具有许多优势。
文件地理数据库与ArcSDE 地理数据库一样,将数据存储在块中。
这使访问数据更有效率,在执行镶嵌操作时体现得更为明显。
当在文件地理数据库中镶嵌数据时,仅更新重叠块。
如果不存在重叠块,则插入一个新块。
部分块将使用NoData 像素进行填充。
此外,文件地理数据库和ArcSDE 地理数据库存储模型可以执行部分金字塔更新,从而节省时间。
同时,由于文件地理数据库和ArcSDE 地理数据库的数据结构相同,因此可使用快速复制技术在两者之间进行数据复制和粘贴。
文件地理数据库也可以使用配置关键字,但不同于ArcSDE 地理数据库,文件地理数据库的配置关键字具有标准的预定义值。
默认情况下,文件地理数据库的每个数据集都具有1TB的存储限制,但是在任何给定文件地理数据库内部,可以拥有多个 1 TB 的数据集。
通过使用MAX_FILE_SIZE_256TB 配置关键字,可以增大每个数据集的存储量限制。
基本的文件地理数据库栅格模式有五个以等级形式排列的表:业务表是最高级别的表,其他四个子表则用于存储栅格元数据和像素数据。
业务表还包含一个要素列,其中保留栅格的包络矩形。
此要素列将连接到一个实际上存储着要素包络矩形的要素表中。
栅格块表是所有表中最大的表,用于存储实际像素信息和金字塔。
所有表都以本机文件格式进行存储,此格式是隐藏的,因此无法对这些表进行直接访问。
栅格块表将像素数据存储为BLOB列,并根据金字塔等级和波段,在每块内存储一行。
根据用户定义的尺寸(默认值为128 × 128 像素),将波段分割为像素块。
将栅格波段数据进行分块可实现栅格数据的高效存储和检索。
根据逐渐减小的分辨率来存储金字塔信息。
默认情况下,金字塔的高度由应用程序或系统自动指定的等级数量确定。
栅格目录以多行的形式存储于业务表中,而栅格数据集只是业务表中的一个单独行。
栅格数据集的表方案与栅格目录的表方案相同。
栅格目录中的每行实际上都存储着一个栅格数据集。
栅格目录中每个栅格数据集的范围都保留在栅格目录的业务表的要素列中。
将镶嵌数据集作为一个最多由九个表组成的集合进行存储。
当创建镶嵌数据集时,将创建目录、边界、日志和栅格类型表。
根据需要,还可以创建等级、总览、颜色矫正、接边和立体表。
例如,计算镶嵌数据集的像元大小时创建等级表。
添加到表或要素类的栅格字段称为栅格属性。
栅格属性与栅格目录具有相同的方案。
包含栅格字段的表或要素类中的每条记录都有一个类型为RASTER 的列属性值,通过该值可以将记录连接到相应的栅格方案表中。
镶嵌数据集、非托管栅格目录和非托管栅格属性不会将栅格数据存储在栅格表中。
而业务表栅格列中的每个值将引用存储在磁盘上的图像。
从非托管的栅格目录或镶嵌数据集中删除某行时,将会删除对图像文件的引用,但图像文件本身将保持不变。
在ArcSDE 地理数据库中存储栅格数据:当栅格数据存储在ArcSDE 地理数据库时,将提供企业级的功能,如安全、多用户访问和数据共享。
由于存储结构的原因,将栅格数据被视为由地理数据库管理或完全控制。
ArcSDE 地理数据库始终存储关联的关系数据库(如Oracle、SQL Server、DB2 或Informix)中的栅格数据集、栅格目录和栅格属性的全部栅格信息(像素、空间参考、任何关联表以及其他元数据)。
这意味着所有输入栅格信息都将加载到数据库中,并且可将其视为一种格式转换。
栅格数据集存储在ArcSDE 地理数据库时,会出现多达七个表。
主表为业务表,其至少含有一个栅格列和一个行ID 列。
在存储栅格属性情况下,除所需行ID 列之外,此栅格列为业务表中唯一的其他列。
对于所有其他栅格模型(包括镶嵌数据集、栅格数据集和栅格目录),业务表都包含一个保存栅格轮廓线的几何列。
如果将栅格属性添加到要素类中,则几何列也将显示在业务表中。
几何列可以具有两个关联表。
其中一个为存储实际几何数据的要素表。
如果几何存储类型为ESRI 二进制,则要素表(也称作F 表)存在。
如果使用的对象关系存储类型为ESRI 或IBM ST_GEOMETRY 类型,或者Oracle SDO_GEOMETRY 类型,则要素表将不存在。
除非使用了RTREE 索引,否则几何列也将具有一个与其相关联的空间索引表(也称作S 表)。
Informix、PostgreSQL 和Oracle Spatial 都使用RTREE 索引。
另一个表为栅格块表,该表始终存在且与栅格列相关联。
它将存储除镶嵌数据集之外的其他所有栅格模型的栅格数据。
由于镶嵌数据集的栅格数据并不存储在DBMS 中,而是通过图像文件来引用栅格数据,因此在存储镶嵌数据集的情况下,此表为空。
如果栅格块表存储栅格数据,它将成为ArcSDE 地理数据库的所有表中最大的表,并且根据栅格的大小,可能需要特定的存储处理操作,如专门的DBTUNE 配置。
Oracle SDO_GEORASTER 栅格存储类型具有栅格块表,但是没有其他栅格表与其相关联。
栅格辅助表将存储可选栅格波段元数据,包括栅格统计、坐标转换和色彩映射表。
对于镶嵌数据集,栅格辅助表也将保存功能栅格。
如果使用默认的ESRI 二进制栅格存储类型,则栅格列也将具有相关栅格表和栅格波段表。
但是,如果使用可选对象关系ST_RASTER 存储类型,则这两个表都将不存在。
要素表保存栅格数据集的轮廓线,其方式如同当您拥有一个要素类时,用一个表存储几何,用其他表存储空间索引信息。
对于每个栅格数据集,在要素表中都存在一行用于对包络矩形进行存储。
栅格存储表包括以下类型:业务表- 存储属性、栅格和几何列栅格辅助表(AUX) - 存储可选元数据,如栅格统计、色彩映射表或坐标转换信息栅格块表(ESRI 类型的BLK 和Oracle SDO_GEORASTER 的RDT)- 存储栅格波段中各块的像素块表是所有表中最大的,且可以存储实际像素信息和金字塔。
栅格波段表(BND) - 存储波段信息栅格表(RAS) - 存储每个栅格数据集的记录根据用户定义的尺寸(默认值为128 乘128),ArcSDE 均匀地将波段分割为像素块。
将栅格波段数据进行分块可实现栅格数据的高效存储和检索。