四叉树索引 四叉树索引(Quadtree),类似于前面介绍的网格 …
GIS的空间数据结构
GIS的空间数据结构GIS（地理信息系统）中的空间数据结构是指用来存储、组织和管理地理空间数据的方式和方法。
它们是构建GIS系统的基础，对于实现空间数据的高效查询、分析和可视化表示具有重要意义。
本文将介绍常见的空间数据结构，包括矢量数据结构、栅格数据结构和层次数据结构。
一、矢量数据结构（Vector Data Structure）是用点、线和面等几何要素来表示地理现象的空间数据结构。
常见的矢量数据结构包括点、线和面三种类型：1. 点（Point）是空间数据最基本的要素，它由一个坐标对(x, y)表示，常用于表示一个具体的地理位置或地物。
2. 线（Line）是由若干个连接起来的点所组成的线条，它可以用来表示道路、河流等线状地物。
3. 面（Polygon）是由若干个边界相连的线所围成的封闭区域，它可以用来表示国家、城市等面状地物。
矢量数据结构是一种拓扑结构，在存储空间数据时，常采用点-线-面的层次结构，以及节点、弧段和拓扑关系等数据结构来存储和组织地理空间数据。
二、栅格数据结构（Raster Data Structure）将地理空间数据划分为一系列均匀的像素或单元格，用像素值或单元格值来表示地物属性。
栅格数据结构适用于连续分布的地理现象，如温度、降雨等。
常见的栅格数据结构包括：1. 栅格图像（Raster Image）是将地理空间数据以图像的方式呈现，每个像素的灰度值或颜色代表了地物属性的强度或类型。
栅格图像可以通过数字遥感技术获取，并被广泛应用于地貌分析、图像处理等领域。
2. 数值地形模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种栅格数据结构，用于表达地球表面的海拔高度。
DEM常用于地形分析、洪水模拟等应用中。
栅格数据结构的主要优点是简单、易于操作和处理，但由于其离散性，对于空间数据的存储和处理需求较大。
三、层次数据结构（Hierarchical Data Structure）是一种将地理空间数据按层次结构进行组织和管理的数据结构。
GIS专业英语词汇
1．Activity patterns 活动模式2．Added value 附加值3．Analytical cartography 分析制图4．Application programming interfaces 应用编程接口5．Aspatial data 非空间数据6．Association of geographic information 地理信息协会7．Attribute data 属性数据8．Attribute representation and transformation 属性表现和转9．Attributive geographic data 属性地理数据10．Availability and accessibility 可用性和可获取性11．Azimuthal projections 方位投影12．Batch vectorization 批量矢量化13．Beer consumption 啤酒消费14．Benchmarking 基准15．Binary counting system 二进制计算系统16．Binomial distribution 二项式分布17．Bivariate gaussian distribution 二元高斯分布18．Block encoding 块编码19．Brian best fit line 最优线20．Capture costs 获取代价21．Capture project 获取工程22．Cartesian coordinate system笛卡尔坐标系23．Cartograms 统计地图24．Cartographic generalization 制图综合25．Cartographic modeling 地图建模26．Cartometric transformations 量图变换27．Catalog view of database 数据库目录视图28．Census data人口普查数据29．Census of population 人口普查30．Central place theory 中心区位论31．Central point rule 中点规则32．Central tendency 中心倾向33．Choropleth mapping分区制图34．Classification procedures 分类过程35．Cluster analysis 聚类分析36．Coastline weave 海岸线37．Codified knowledge 编码知识38．Collection workflow 采集工作流39．Collection-level metadata 获取级元数据40．Commercial-off-the-shelf systems 成熟的商业化系统41．Component object model 组件对象模型42．Computer assisted mass appraisal 辅助大量估价"43．Computer-aided design-based geographic information systems 基于计算机辅助制图的地理信息系统44．Computer-aided software engineering tool 计算机辅助软件工程工具45．Confidence limits 置信界限46．Conformal property 等角特性47．Confusion matrix 混淆矩阵48．Conic projections 圆锥投影49．Consistency and quality 一致性和质量50．Constant term 常数项51．Contagious diffusion 传染扩散52．Content standards for digital geospatial metadata 数字地球空间元数据目录标准53．Continuing professional development 持续专业发展54．Cost-benefit analysis 成本效益分析55．Cost-effectiveness evaluation 成本效率评估56．Counting method 计算方法57．Cylindrical equidistant projection 圆柱等距投影58．Cylindrical projections 圆柱投影59．Dasymetric mapping 分区密度制图60．Data model 数据模型61．Data storage 数据存储62．Database management system 数据库管理系统63．Database management systems 数据库管理系统64．Decision support 决策支持65．Deductive reasoning 演绎推理66．Degrees of freedom 自由度67．Density estimation 密度估算68．Dependence in space 空间依赖69．Desktop geographic information systems 桌面地理信息系统70．Desktop paradigms 桌面范例71．Digital chart of the world 世界数字化图72．Digital divide 数字鸿沟73．Digital earth 数字地球74．Digital elevation models 数字高程模型75．Digital line graph 数字线划图76．Digital raster graphic 数字影像图77．Digital representation 数字表现78．Digital terrain models 数字地形模型79．DIME (dual independent map encoding) program 美国人口调查局建立的双重独立地图编码系统80．Discrete objects 离散对象81．Douglas-poiker algorithm 道格拉斯-普克算法，一种矢量数据抽稀算法82．Dublin core metadata standard 都柏林核心元数据标准83．Dynamic segmentation 动态分割84．Dynamic simulation models 动态仿真模型85．Ecological fallacy 生态谬误86．Electromagnetic spectrum 电磁光谱87．Emergency evacuation 应急撤退88．Environmental applications 环境应用89．Environmental impact 环境影响90．Equal area property 等面积特性91．Evacuation vulnerability 疏散的漏洞92．Evolution of 的演化93．Exploratory spatial data analysis 探测空间数据分析94．External validation 外部检验95．Federal geographic data committee 联邦地理数据协调委员会96．Finger-printing 指纹97．First law of geography 地理学第一法则98．First law of geography 地理学第一法则99．Fly-bys 飞行100．Forward sortation areas 由加拿大邮政编码前三位符号确定的地理范围101．Frame variogram 变异函数的框架102．Frequentist interpretations 频率论解释103．Friction values 摩擦力值104．Futures, geographic 未来，地理的105．Fuzzy approaches 模糊方法106．Fuzzy data analysis 模糊数据分析107．Fuzzy membership 模糊隶属108．Gap analysis 缝隙分析109．Gaussian distribution 高斯分布110．Geary index 基尔指数111．Genetic algorithms 遗传算法"112．Geographic data capture 地理数据获取113．Geographic data formats 地理数据格式114．Geographic data technology 地理数据技术115．Geographic database types 地理数据库类型116．Geographic extensions 地理扩展117．Geographic individual 地理个体118．Geographic information systems application servers 地理信息系统应用服务器119．Geographic information 地理信息120．Geographic names information system 地理名称信息系统121．Geographic problems 地理问题122．Geographic query and analysis 地理查询和分析123．Geographic representation 地理表现124．Geographical analysis machine 地理分析机125．Geography network 地理网络126．Geoinformation engineering 地理信息学工程127．Geological survey and defense mapping agency 地质测量和防卫制图机构128．Geological survey 地质测量129．Geoschematic visualization 地理视觉表现130．Geostationary orbit 与地球位置相对不变的轨道131．Global positioning system 全球定位系统132．Global spatial data infrastructure 全球空间数据基础设施133．Graphic symbols 图形符号134．Graphical data models 图形数据模型135．Graphical user interface 图形用户界面136．Great circle 大圆137．Grid index 网格索引138．Ground surveying 大地测量139．Half life 半衰期140．In practice 实际上141．In tax assessment 征税估价142．Indicator kriging 克利金法143．Inductive reasoning 归纳推理144．Information ownership 信息所有权145．Information science 信息科学146．Institute geographique national 国家地理所147．Intangible objectives 非明确目的148．Integrated development environment 集成开发环境149．Interaction modeling 交互模型150．Intercept term 拦截期限151．Interval attributes 间隔属性152．Inverse distance weighting 反距离权重法153．Invitation to tender 标案竞投154．Isopleth (isoline) maps 等值线地图155．Isotropic effects 等方性效果156．Knowledge economy 知识经济157．Knowledge of form 知识形式158．Kruger national park 克鲁格国家公园159．Lambert conformal conic projection 兰勃特等角圆锥投影160．Land information system 土地信息系统161．Landmark information system 地标信息系统162．Landsat thematic mapper sensor 陆地卫星163．Largest share rule 最大共享法则164．Levels of abstraction 提取等级165．Lifestyles data 生活方式数据166．Light metadata 轻量级元数据167．Linear distance decay 线性距离衰退168．Linear referencing systems 线性参考系统169．Living with 伴随…170．Local area network 局域网171．Local government 地方政府172．Local level 地方级173．Location-allocation problems 位置分配问题174．Location-based service 基于位置的服务175．Logical positivism 逻辑实证176．Market area analysis 市场区域分析177．Market penetration 市场渗透178．Martin cannibalizing 调拨179．Mean distance from the centroid 到质心的平均距离180．Mean square error 均方根误差181．Measurement error 测量误差182．Measurement of 误差测量183．Measurement scales 量测尺度184．Measuring degree 测量度185．Medieval art preservation 中世纪艺术保留" 186．Mercator projection 墨卡托投影187．Metric georeferences 公制地理参考188．Military maps 军用地图189．Military satellites 军用卫星190．Minimum aggregate travel 最小旅行距离191．Minimum bounding rectangle 最小外包矩形192．Minimum mapping unit 最小制图单元193．Model of geographic information systems innovation diffusion 地理信息系统创新扩散模型194．Modifiable areal unit problem 可变区域单元问题195．Moran index 莫然索引196．Move set 移动装置197．Multi-criteria decision-making 多标准决策支持198．Multiple objectives 多重目标199．Multiresolution seamless image database 多分辨率无缝的影像数据库200．Multi-user editing 多用户编辑201．Multivariate mapping 多元制图202．Napster napster公司文件交换软件203．National gap analysis program 国家缝隙分析计划204．National geospatial data clearinghouse (美国) 国家地球空间数据中心205．National grid of great britain 大不列颠国家网格206．National level 国家级207．National map accuracy standard 国家地图精度标准208．National mapping program 国家制图计划"209．National spatial data infrastructure 国家空间数据基础设施210．Navigation technologies 导航技术211．Negative autocorrelation 负自相关212．Network data model 网络数据模型213．Nominal attributes 名词属性214．Nominal case 名词格215．Nominal data 名词数据216．Nomothetic geography 以法律为依据的地理学217．Normative uses of geographic information systems 地理信息系统使用的标准化218．North american datum of 1983北美1983大地基准219．Null hypothesis 虚假设220．Object management group 对象管理组织221．Object-level metadata 对象级元数据222．Object-relational database management systems 对象关系型数据库管理系统223．Onstar system 移动信息系统224．Operational decisions 操作决策225．Operational navigation chart 操作导航图226．Optimized version 优化的版本227．Optimum paths 最优路径228．Ordinal attributes 顺序属性229．Ordinary least squares 最小二乘法230．Ordnance survey 全国地形测量231．Orienteering problem 定向运动问题232．Orthophotoquads 正射影象图233．Ownership of information 信息所有权234．Paper maps 纸质地图235．Paul customer support 客户支持236．Percent correctly classified 按正确率分类237．Per-pixel accuracy 像元精度238．Per-point accuracy 点精度239．Pessimistic locking 保守式锁定240．Photogrammetry 摄影测量241．Pie charts 饼图242．Pilot study 试点研究243．Planar projections 平面投影244．Planimeter method 测面计方法245．Planning assistance for superintendent scheduling 监督调度的规划协助246．Planning information system 规划信息系统247．P-median problem 中量问题248．Point in polygon 多边形内的点249．Point pattern analysis 点模式分析250．Polygon overlay 多边形叠置251．Positional error 定位误差252．Positive autocorrelation 正自相关253．Post codes 邮政编码254．Postal addresses 邮政地址255．Predictor variables 预报变量256．Pricing of geographical information 地理信息的定价257．Process knowledge 流程知识258．Professional geographic information systems 专业地理信息系统259．Public land survey system 公共土地测量系统260．Publishing industry 出版业261．Quadtree indexes 四叉树索引262．Quality of life 生活质量263．Radar topography mission 雷达地形测绘任务264．Raster compression techniques 栅格压缩技术265．Raster data capture 栅格数据获取266．Raster data model 栅格数据模型267．Raster overlay 栅格叠置268．Raster-based geographic information systems 基于栅格的地理信息系统269．Ratio attributes 比率属性270．Regression parameters 衰退参数271．Relational database management systems 关系数据库管理系统272．Relational databases 关系型数据库273．Relient energy 可靠性能源274．Remote sensing 遥感275．Representative fraction 典型的分形276．Request for proposals 请求提议277．Response variable 响应变量278．Routing problems 路径问题279．Rubber-sheeting 弹性伸缩280．Rule sets 规则集281．Run-length encoding 行程长度编码282．Sample frame 采样桢283．Sampling interval 采样间隔284．Satellite images 卫星影像285．Scale dependence 尺度依赖286．Scatterplot view of database 数据库散点图视图287．Schindler elevator corporation 迅达-电梯及自动扶梯公司288．Secant projections 切割投影289．Selective availability 选择可用性290．Self-similarity 自相似性291．Sierpinski carpet 施尔平斯基地毡292．Soil erosion 土壤侵蚀293．Spa marketing systems 温泉市场系统294．Space imaging 空间成像295．Spatial object representation and transformation 空间对象表现和转换296．Spatially aware professional 空间感知专业人员297．Species range maps 种类范围图298．Species richness maps 种类丰富图299．Spectral resolution 光谱分辨率300．Spurious polygon 乱真多边形301．Standard deviation 标准偏差302．Standard query language 标准查询语言303．State plane coordinates 美国平面坐标304．Statistical inference 统计推论305．Strategic decisions 战略决策306．Street centerline files 街道中心线文件307．Stripped-down metadata 分拆式元数据308．Subjectivist interpretations 主观解译309．SWOT analysis 优势(strength)、弱点(weakness)、机会(opportunities)、危机(threat)四点分析310．Symbolization generalization 符号综合311．Table view of dataset 数据集的表视图312．Tacit knowledge 默许知识313．Tactical decisions 战术决策314．Tangible objectives 切实目标315．Tax assessment 估税316．Temporal autocorrelation 时间自相关317．Temporal resolution 时间分辨率318．Terrain nominal 地形名词319．Theft of information 信息偷窃320．Thick client 胖客户端321．Thin client 瘦客户端322．Three-tier architecture 三层体系结构323．Time geography 时间地理324．Time-space geography 时空地理325．Topographic quadrangle maps 地形地图方格326．Topologic creation 拓扑建立327．Topologic dimension 拓扑维数328．Topologic properties 拓扑属性329．Topologically integrated geographic encoding and referencing files 集成图形地理编码参照文件330．Transactional databases 事务数据库331．Transverse mercator projection 横向墨卡托投影332．Tree indexes 树状索引333．Triangulated irregular network 不规则三角网334．Types and sources 类型和来源335．Unified modeling language 统一建模语言336．Universal polar stereographic projection 通用横球面投影337．Universal soil loss equation 全球土地流失方程338．Universal transverse mercator projection 全球横向墨卡托投影339．University consortium for geographic information science 地理信息系统大学委员会340．Unobserved predictor variables 未观测预报变量341．Unprojected projection 非预料投影342．User interaction 用户交互343．Using scanners 使用扫描仪344．Value adding 增值345．Vanessa layer 图层346．Vector data capture 矢量数据获取347．Vector data model 矢量数据模型348．Virtual reality 虚拟现实349．Visualization in scientific computing 科学计算可视化350．Water facility object data model 水设施对象数据模型351．Wavelet compression 小波压缩352．Wide area network 广域网"353．World wide web 万维网354．Worst-case scenario 最差情况355．Zero autocorrelation 零次自相关。
一种存储复杂多边形包含关系的四叉树索引
一种存储复杂多边形包含关系的四叉树索引
四叉树是一种用来划分二维空间的树状数据结构，可以用来存储和检索包含关系。
在
存储复杂多边形的包含关系时，可以利用四叉树索引来提高存储和查询的效率。
四叉树是一种将空间划分为四个象限的树结构。
每个节点有四个子节点，每个子节点
对应一个象限。
树的根节点代表整个二维空间，然后通过递归将空间划分为四分之一，并
一直划分下去，直到达到一个最小单位。
在存储复杂多边形的包含关系时，可以根据多边形的边界框来划分空间并构建四叉树。
边界框是一个矩形，包含了多边形的最小外接矩形。
首先找到整个多边形集合的边界框，
然后将边界框划分为四个象限，分别找到每个象限内包含的多边形，并用四叉树的节点来
表示这些多边形。
然后对每个节点再进行递归划分，直到每个叶子节点只包含一个多边
形。
在查询复杂多边形的包含关系时，可以通过四叉树索引来提高查询效率。
首先找到查
询多边形的边界框，然后判断边界框与四叉树节点的相交关系。
如果边界框与节点不相交，则可以跳过该节点及其子节点，不需要进一步的遍历。
如果边界框与节点相交，则需要继
续对子节点进行检查，直到达到叶子节点。
最后可以检查叶子节点内的多边形是否与查询
多边形相交，从而确定是否包含。
四叉树索引可以大大减少查询的次数，提高查询的效率。
因为每个节点都代表了一个
空间区域，所以通过判断边界框的相交关系可以快速排除不相关的节点。
四叉树索引对于
复杂多边形的包含关系的查询也非常高效，因为每个叶子节点只包含一个多边形，不需要
进行进一步的判断。
地信缩写
遥感RS(remote sensing) 全球定位系统GPS(global positioning system) 地理信息系统GIS(global information system) 地理空间数据库geospatial database专题地理信息系统thematic GIS 区域地理信息系统regional GIS地理信息系统工具GIS tools 国防制图局DMA计算机辅助设计CAD(computer aided design) 土地信息系统LIS(land information system) 城市和区域信息系统协会URISA 国际地理联合会IGU国家地理信息和分析中心NCGIA 网格GIS Grid GIS虚拟现实GIS VRGIS(Virtual Reality GIS) 移动GIS Mobile GIS虚拟建模语言VRML（Virtual Reality Model Language）无线应用协议W AP 无线定位技术WLT 图层文件coverage无线定位服务wireless location service 四叉树quadtree国际标准化ISO(international standardization organization) 点point双重独立编码结构DIME(dual independent map encoding) 线line不规则三角网TIN(triangular irregular network) 文本text 区域region世界大地坐标系WGS(world geodetic system) 多义线pline 矩形rect电荷耦合器件CCD(charge coupled device)光电器件数字正射影像图DOM(Digital Orthophoto Map) 圆角矩形roundrect 椭圆ellipse圆弧arc 数字高程模型DEM(digital elevation model) 元数据metadata联邦地理数据委员会FGDC(Federal Geographical Data Committee)地理空间数据的元数据内容标准CSDGM(content standard for digital geospatial metadata)数据库管理系统DBMS(database management system)数据定义语言DDL(data definition language) 数据索引data index层次模型hieraichical model 网状模型network model关系模型relational model 面向对象模型object-oriented model关系型数据库管理系统RDBMS(relational database management system)完全面向对象的数据库ODBMS(object-oriented database management system)面向对象混合的数据库系统ORDBMS 目标标识object ID开放型数据库互联ODBC 空间数据库引擎SDE(spatial database engine) 结构化查询语言SQL(structured query language) 查询缓冲Buffer开放式GIS协会OGC(Open GIS Consortum)抽象数据类型ADT(abstract data type)层次分析法AHP(analytic hierarchy process) 决策支持系统DSS(dicision support system) 数字地形模型DTM(digital terrain model) 数字表面模型DSM(digital surface model) LOD模型(levels of detail) 广域网模式WebGIS 用户终端terminal组件式GIS ComGIS 组件式对象模型COM(component object model)万维网地理信息系统OLE(object linking& embedding WebGIS)通用网关接口CGI 客户/服务器结构C/S(client/server)地理信息网络服务WebGIS Service 客户应用服务application services注册服务registry services 处理服务processing services绘制服务portrayal services 数据服务data services编码encoding 可扩展性标记语言XML 系统集成SI(system integration)数字化地理元数据的内容标准CSDGM(content standards for digital geospating metadata)段section 复合元素compound element 数据元素data element国家基础地理信息系统NFGIS 国际标准化组织地理信息技术委员会ISO/TC211开放系统环境open system environment 交换数据网Chinanet 数据视图Data View国家信息基础设施NII(National Information Infrastructure) 布局视图Layout View国家空间数据基础设施NSDI(National Spatial Data Infrastructure) 内容表Table of contents 虚拟现实技术VR(virtual reality) 空间信息网格SIG(spatial information grid)虚拟现实造型语言VRML(virtual reality modeling language)地球系统网格ESG(earth system gridⅡ) 国家地震仿真网格NEES Gird。
测绘科学技术：GIS原理及应用题库
测绘科学技术：GIS原理及应用题库1、名词解释（江南博哥）OGC本题答案：即OpenGIS协会（OpenGISConsortium）其目的是使用户可以开放地操纵异质的地理数据，（李满春、陈奇、周炎坤、李响，《基于空间数据引擎的企业化GIS数据组织与处理》）促进采用新的技术和商业方式来提高地理信息处理的互操作性（Interoperablity），OGC会员主要包括GIS相关的计算机硬件和软件制造商，数据生产商以及一些高等院校，政府部门等，其技术委员会负责具体标准的制定工作。
2、名词解释线密度本题答案：用所有区域内的线的总长度除以区域的面积。
3、名词解释拓扑包含本题答案：是表示空间图形中，面状实体所包含的其他面状实体或线状、点状实体的关系。
4、名词解释火山灰质混合材料本题答案：凡天然的或人工的以氧化硅、氧化铝为主要成分的矿物质原料，磨成细粉和水后本身并不硬化，但与气硬性石灰石混合，加水拌和成胶泥状态后，能在空气中硬化，而且在水中继续硬化的，称为火山灰质混合材料。
5、问答题比较缓冲区查询与缓冲区分析的概念？本题答案：1.缓冲区查询与缓冲区分析不是一个概念的两种形式，缓冲区查询属于数据查询，而缓冲区分析属于数据的空间分析；2.缓冲区查询不对原有图形进行切割，只是根据用户需要给定一个点缓冲、线缓冲或面缓冲的距离，从而形成一个缓冲区的多边形，再根据多边形检索的原理，检索出言该缓冲区多边形内的空间地物。
而缓冲区分析对原有图形进行切割，形成一个点缓冲、线缓冲或面缓冲的距离，从而获得该缓冲区多边形内的空间地物。
6、问答题网络分析的基本思想是什么？本题答案：人类的活动总是趋向于按一定的目标选择达到最佳效果的空间位置，根本目的是研究、筹划如何安排一项基于网络数据的工程，并使其运行效果最好7、单选同一幅地图而言，矢量结构与栅格结构相比（）A、图形精度高B、图形精度低C、图形精度相当D、无法比较本题答案：A8、名词解释 GIS应用模型本题答案：是根据具体的应用目标和问题，借助于GIS自身的技术优势，使观念世界中形成的概念模型，具体化为信息世界中可操作的机理和过程。
空间数据结构的名词解释
空间数据结构的名词解释随着科技的快速发展和信息化的进程，大量的空间数据被生成和使用。
为了高效地处理这些数据，空间数据结构应运而生。
空间数据结构是一种用于组织和管理空间数据的方式，它可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。
本文将对一些常见的空间数据结构进行解释和介绍。
1. 网格(Grid)网格是将空间划分为规则的网格单元的一种数据结构。
每个网格单元都具有固定的大小，并且覆盖了整个空间范围。
通过将空间数据映射到网格单元中，我们可以更方便地进行空间查询和分析。
网格结构常用于空间数据索引和空间数据压缩等应用。
2. 四叉树(Quadtree)四叉树是一种用于划分二维空间的树状结构。
该结构以一个根节点开始，根节点表示整个空间范围。
每个节点又可以分裂为四个子节点，每个子节点表示父节点的四个象限（东北、东南、西南和西北）。
通过不断分裂，四叉树可以将空间划分为一系列不同大小的矩形区域。
四叉树常用于空间索引、碰撞检测、地理信息系统等领域。
3. 八叉树(Octree)八叉树是一种用于划分三维空间的树状结构。
与四叉树类似，八叉树以一个根节点开始，表示整个空间范围。
每个节点可以分裂为八个子节点，每个子节点表示父节点的八个子空间。
通过递归分裂，八叉树可以将三维空间划分为一系列不同大小的立方体区域。
八叉树常用于三维空间索引、体积渲染、计算机图形学等领域。
4. kd树(k-d tree)kd树是一种用于对多维空间进行划分的树状结构。
kd树以一个根节点开始，根节点表示整个多维空间。
每个节点可以根据某个维度的值对空间进行分割，例如在二维空间中可以选择x轴或y轴进行分割。
通过递归分割，kd树可以将多维空间划分为一系列不同大小的超矩形区域。
kd树常用于多维空间索引、范围查询等领域。
5. R树(R-tree)R树是一种用于建立空间索引的树状结构。
R树的每个节点表示一个矩形区域，根节点表示整个空间范围。
通过递归地将矩形区域合并或分裂，R树可以自适应地调整树的结构以便更好地表示空间数据。
四叉树的原理总结
四叉树的原理总结
四叉树的原理:四叉树索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。
它将已知范围的空间等分成四个相等的⼦空间，如此递归下去，直⾄树的层次达到⼀定深度或者满⾜某种要求后停⽌分割。
特点：空间实体只能存储在叶⼦节点中，中间节点以及根节点不能存储空间实体信息。
优点：四叉树的结构⽐较简单，并且当空间数据对象分布⽐较均匀时，具有⽐较⾼的空间数据插⼊和查询效率，因此四叉树是GIS中常⽤的空间索引之⼀。
缺点：四叉树对于区域查询，效率⽐较⾼。
但如果空间对象分布不均匀，随着地理空间对象的不断插⼊，四叉树的层次会不断地加深，将形成⼀棵严重不平衡的四叉树，那么每次查询的深度将⼤⼤的增多，从⽽导致查询效率的急剧下降。
1.(1)空间实体只能存储在叶⼦节点中，中间节点以及根节点不能存储空间实体信息，随着空间对象的不断插⼊，最终会导致四叉树树的层次⽐较深，在进⾏空间数据窗⼝查询的时候效率会⽐较低下。
(2)同⼀个地理实体在四叉树的分裂过程中极有可能存储在多个节点中，这样就导致了索引存储空间的浪费。
(3)由于地理空间对象可能分布不均衡，这样会导致常规四叉树⽣成⼀棵极为不平衡的树，这样也会造成树结构的不平衡以及存储空间的浪费。
空间数据库复习重点答案(完整)
空间数据库复习重点答案(完整)1、举例说明什么是空间数据、非空间数据？如何理解空间查询和非空间查询的区别？常用的空间数据库管理方式有哪几种及其各自特点。
文件管理阶段缺点：1）程序依赖于数据文件的存储结构，数据文件修改时，应用程序也随之改变。
2）以文件形式共享，当多个程序共享一数据文件时，文件的修改，需得到所有应用的许可。
不能达到真正的共享，即数据项、记录项的共享。
常用：文件与数据库系统混合管理阶段优点：由于一部分建立在标准的RDBMS上，存储和检索数据比较有效、可靠。
缺点：1）由于使用了两个子系统，它们各自有自己的规则，查询操作难以优化，存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义。
2）数据完整性的约束条件可能遭破坏，如在几何空间数据系统中目标实体仍存在，但在RDBMS中却已删除。
3）几何数据采用图形文件管理，功能较弱，特别是在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制方面，比商用数据库要逊色得多全关系型空间数据库管理系统◆属性数据、几何数据同时采用关系式数据库进行管理◆空间数据和属性数据不必进行烦琐的连接，数据存取较快◆属性间接存取，效率比DBMS的直接存取慢，特别是涉及空间查询、对象嵌套等复杂的空间操作◆GIS软件：Sytem9，SmallWorld、GeoView等本质：GIS软件商在标准DBMS顶层开发一个能容纳、管理空间数据的系统功能。
对象关系数据库管理系统优点：在核心DBMS中进行数据类型的直接操作很方便、有效，并且用户还可以开发自己的空间存取算法。
缺点：用户须在DBMS环境中实施自己的数据类型，对有些应用相当困难。
面向对象的数据库系统。
采用面向对象方法建立的数据库系统；GIS是一个利用空间分析功能进行可视化和空间数据分析的软件。
它的主要功能有：搜索、定位分析、地形分析、流分析、分布、空间分析/统计、度量GIS可以利用SDBMS来存储、搜索、查询、分享大量的空间数据集改：地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。
数据库中的空间数据存储与查询方法
数据库中的空间数据存储与查询方法在数据库中，空间数据存储与查询是一个重要的主题。
随着信息技术的不断发展，空间数据扮演着越来越重要的角色，例如地理信息系统（GIS）、导航应用、位置服务等等。
数据库管理系统（DBMS）因此需要提供专门的存储和查询方法来处理这些空间数据。
本文将重点讨论数据库中的空间数据存储与查询方法，并介绍一些常用的技术和工具。
一、空间数据存储1. 空间数据类型在数据库中存储空间数据，首先需要使用适当的数据类型。
常见的空间数据类型有点（Point）、线（Line）、面（Polygon）等。
这些数据类型可以通过标准的几何模型（如欧几里得几何、曲线几何等）进行表示。
例如，在关系数据库中，可以使用几何对象封装语言（Geometry Object Model）来定义和管理这些空间数据类型。
2. 空间索引由于空间数据的特殊性，常规索引无法满足其存储和查询的需求。
因此，需要使用专门的空间索引来提高查询性能。
常见的空间索引包括四叉树（Quadtree）、R树（R-tree）等。
这些索引结构能够将空间数据按照层次结构进行组织，并高效地支持范围查询、距离查询等操作。
3. 空间数据编码为了有效地存储和传输空间数据，需要对其进行编码。
常见的空间数据编码方式包括Well-Known Text（WKT）、Well-Known Binary （WKB）、GeoJSON等。
这些编码方式能够将空间数据转换为文本或二进制格式，以便于在数据库中进行存储和查询。
二、空间数据查询1. 空间查询语言为了方便用户使用数据库中的空间数据，需要提供一种专门的查询语言。
常见的空间查询语言包括SQL/MM标准中定义的空间查询语言、OGC的Simple Feature Access标准中定义的查询语言等。
这些查询语言能够支持复杂的空间查询操作，如距离查询、相交查询、邻域查询等。
2. 空间查询操作在数据库中进行空间查询，常见的操作包括空间过滤、空间约束、空间连接等。
简述空间索引的类型
简述空间索引的类型
空间索引是一种用于管理和查询空间数据的技术。
它可以帮助我们快速地找到空间数据中的特定位置或区域。
在GIS（地理信息系统）和其他空间应用程序中，空间索引是非常重要的。
本文将介绍几种常见的空间索引类型。
1. R树
R树是一种广泛使用的空间索引结构。
它是一种树形结构，每个节点代表一个矩形区域。
R树的叶子节点包含实际的空间对象，而非叶子节点包含其他节点或矩形区域。
R树的优点是可以快速地找到包含某个点或区域的节点，从而快速地查询空间数据。
2. 四叉树
四叉树是一种二叉树的变体，它将空间划分为四个象限。
每个节点代表一个矩形区域，而非叶子节点包含其他节点或矩形区域。
四叉树的优点是可以快速地找到包含某个点或区域的节点，从而快速地查询空间数据。
3. KD树
KD树是一种二叉树的变体，它将空间划分为多个维度。
每个节点代表一个点，而非叶子节点包含其他节点或点。
KD树的优点是可以快速地找到最近邻点，从而快速地查询空间数据。
4. 网格索引
网格索引是一种将空间划分为网格的方法。
每个网格代表一个矩形区域，而非叶子节点包含其他节点或矩形区域。
网格索引的优点是可以快速地找到包含某个点或区域的节点，从而快速地查询空间数据。
空间索引是一种非常重要的技术，它可以帮助我们快速地查询空间数据。
不同的空间索引类型适用于不同的应用场景，我们需要根据具体情况选择合适的空间索引类型。
GIS空间索引
索引方法：网格索引——点要素（图元），线、面要素，有冗余四叉树索引——线、面要素，有冗余改进的四叉树索引——线、面要素R树——空间重叠一、网格索引，四叉树索引在介绍空间索引之前,先谈谈什么叫“索引“。
对一个数据集做”索引“,是为了提高对这个数据集检索的效率。
书的”目录“就是这本书内容的”索引“,当我们拿到一本新书,想查看感兴趣内容的时候,我们会先查看目录,确定感兴趣的内容会在哪些页里,直接翻到那些页,就OK了,而不是从第一章节开始翻,一个字一个字地找我们感兴趣的内容,直到找到为止,这种检索内容的效率也太低了,如果一本书没有目录,可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要,索引有多重要啊！现在大家对索引有了感性认识,那什么是“空间索引“呢？”空间索引“也是”索引“,是对空间图形集合做的一个”目录“,提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。
比如说,我们在一个地图图层上进行矩形选择,确定这个图层上哪些图元被这个矩形所完全包含呢,在没有”空间索引“的情况下,我们会把这个图层上的所有图元,一一拿来与这个矩形进行几何上的包含判断,以确定到底哪些图元被完全包含在这个矩形内。
您是不是觉得这样做很合理呢？其实不然,我们先看一个网格索引的例子：我们对这个点图层作了网格索引,判断哪些点在这个矩形选择框内,是不需要把这个图层里所有的点都要与矩形进行几何包含运算的,只对 a,b,c,d,e,f,g这七个点做了运算。
可以推想一下,如果一个点图层有十万个点,不建立空间索引,任何地图操作都将对整个图层的所有图元遍历一次,也就是要For循环10万次；建立索引将使得For循环的次数下降很多很多,效率自然提高很多！呵呵…想必大家都知道空间索引的好处了,也不知不觉向大家介绍了点图层的网格索引,还有哪些常用的空间索引呢？这些空间索引又该如何实现呢？带着这样的问题,下面介绍几种常用的空间索引。
网格索引网格索引就是在一个地图图层上,按每个小网格宽△w,高△h打上均匀的格网,计算每个图元所占据的网格或者所经过的网格单元集合,在这些网格单元中,记录下图元对象的地址或者引用,比如：声明一个对象二维数组List grid[m][n]; m代表网格的行数,n代表网格的列数,每个数组元素为一个“集合对象”,用于存储这个网格单元所关联的所有图元的地址或引用,这样网格索引就建立好了。
GIS中四叉树索引及其分类介绍麻辣GIS
GIS 中四叉树索引及其分类介绍麻辣GIS正文1.点四叉树( Point Quadtree) 2.PR 四叉树(Point Region Quadtree)3.MX 四叉树4.基于固定网格划分的四叉树索引5.线性可排序四叉树索引在GIS 中，四叉树索引又分为很多种类，包括点四叉树、PR四叉树、MX四叉树等，本文这里做一个简单的介绍。
1.点四叉树(Point Quadtree)点四叉树与KD 树相似，两者的差别是在点四叉树中，空间被分割成四个矩形。
四个不同的多边形分别是：SW、NW、SE、NE。
其搜索过程和KD树相似，当一个点包含在搜索范围内时被记录下来，当一个子树和搜索范围有交叠时它将被穿过。
下图：点四叉树示意图2.PR 四叉树(Point Region Quadtree) PR四叉树是点四叉树的一个变种，它不使用数据集中的点来分割空间。
在PR 四叉树中，每次分割空间时，都是将一个正方形分成四个相等的子正方形，依次进行，直到每个正方形的内容不超过所给定的桶量(比如一个对象) 为止。
下图：PR 四叉树3.MX 四叉树空间被分割成四个矩形。
四个不同的多边形分别是：SW、NW、SE、NE。
每次分割空间时，都是将一个正方形分成四个相等的子正方形，依次进行，直到每个正方形的内容不超过所给定的桶量(比如一个对象)为止。
所有的数据都处在四叉树的同一个深度，多个点可以由一个指针联接。
4.基于固定网格划分的四叉树索引先看下图：非叶结点数：MAX_NONLEAFNODE_NUM=刀N?1i=04i 叶结点数：MAX_LEAFN0DE_NUM=2AN X 2A N=4N 非叶结点从四叉树的根结点开始编号：从0 到MAX_NONLEAFNODE_NUM-1 叶子结点则从MAX_NONLEAFNODE_NUM 开始编号，直到MAX_NONLEAFNODE_NUM+MAX_LEAFNODE_NUM-1 在四叉树中，空间要素标识记录在其外包络矩形所覆盖的每一个叶结点中，但是，当同一父亲的四个兄弟结点都要记录该空间要素标识时，则只将该空间要素标识记录在该父亲结点上，并按这一规则向上层推进。
(完整版)地理信息系统课后习题部分答案
地理信息系统概论课后习题部分答案第一章1、什么是地理信息系统（GIS）？它与一般计算机应用系统有哪些异同点？答：地理信息系统：是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
GIS 脱胎于地图学，是计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学等众多学科交叉融合而成的新兴学科。
但是，地理信息系统与这学科和系统之间既有联系又有区别: （1）GIS 与机助制图系统机助制图是地理信息系统得主要技术基础，它涉及GIS 中的空间数据采集、表示、处理、可视化甚至空间数据的管理。
地理信息系统和数字制图系统的主要区别在于空间分析方面。
一个功能完善的地理信息系统可以包含数字制图系统的所有功能，此外它还应具有丰富的空间分析功能。
（2）GIS 与DBMS(数据库管理系统) GIS 除需要功能强大的空间数据的管理功能之外，还需要具有图形数据的采集、空间数据的可视化和空间分析等功能。
因此，GIS 在硬件和软件方面均比一般事务数据库更加复杂，在功能上也比后者要多地多。
（3）GIS 与CAD 系统二者虽然都有参考系统，都能描述图形，但CAD 系统只处理规则的几何图形、属性库功能弱，更缺乏分析和判断能力。
（4）GIS 与遥感图像处理的系统遥感图像处理的系统是专门用于对遥感图像数据处理进行分析处理的软件。
它主要强调对遥感栅格数据的几何处理、灰度处理和专题信息提取。
这种系统一般缺少实体的空间关系描述，难以进行某一实体的属性查询和空间关系查询以及网络分析等功能。
2、地理信息系统有哪几个主要部分组成？它的基本功能有哪些？试举目前广泛应用的两个基础地理信息系统软件为例，列出它们的功能分类表，并比较异同点？（1）系统硬件:包括各种硬件设备，是系统功能实现的物质基础；（2）系统软件:支持数据采集、存储、加工、回答用户问题的计算机程序系统；（3）空间数据:系统分析与处理的对象，构成系统的应用基础；（4）应用人员:GIS 服务的对象，分为一般用户和从事建立、维护、管理和更新的高级用户；（5）应用模型:解决某一专门应用的应用模型，是GIS 技术产生社会经济效益的关键所在。
Quadtree（四叉树）Octree（八叉树）
Quadtree（四叉树）Octree（⼋叉树）四叉树（Quadtree）或四元树也被称为Q树（Q-Tree）。
四叉树⼴泛应⽤于图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、存储稀疏数据等，⽽⼋叉树（Octree）主要应⽤于3D图形处理。
对游戏编程，激光雷达点云处理等会很有⽤。
四叉树和⼋叉树实际上是⼆叉树在⼆维和三维的引申。
四叉树四叉树的定义是：它的每个节点下⾄多可以有四个⼦节点，通常把⼀部分⼆维空间细分为四个象限或区域并把该区域⾥的相关信息存⼊到四叉树节点中。
这个区域可以是正⽅形、矩形或是任意形状。
四叉树的每⼀个节点代表⼀个矩形区域（如上图⿊⾊的根节点代表最外围⿊⾊边框的矩形区域），每⼀个矩形区域⼜可划分为四个⼩矩形区域，这四个⼩矩形区域作为四个⼦节点所代表的矩形区域。
插⼊插⼊函数⽤于将节点插⼊到现有的四叉树中。
该函数⾸先检查给定节点是否在当前四边形的边界内。
如果不是，则⽴即停⽌插⼊。
如果它在边界内，我们根据其位置选择适当的⼦节点来包含该节点。
时间复杂度O(Log N)其中N是距离的⼤⼩。
查询搜索函数⽤于定位给定四边形中的⼀个节点。
还可以修改它以返回离给定点最近的节点。
这个函数是通过取给定的点，与⼦四边形的边界进⾏⽐较并递归实现的。
时间复杂度是O(Log N) N是距离的⼤⼩。
代码1// C++ Implementation of Quad Tree2 #include <iostream>3 #include <cmath>4using namespace std;56// Used to hold details of a point7struct Point8 {9int x;10int y;11 Point(int _x, int _y)12 {13 x = _x;14 y = _y;15 }16 Point()17 {18 x = 0;19 y = 0;20 }21 };2223// The objects that we want stored in the quadtree24struct Node25 {26 Point pos;27int data;28 Node(Point _pos, int _data)29 {30 pos = _pos;31 data = _data;32 }33 Node()34 {35 data = 0;36 }37 };3839// The main quadtree class40class Quad41 {42// Hold details of the boundary of this node43 Point topLeft;44 Point botRight;4546// Contains details of node47 Node *n;4849// Children of this tree50 Quad *topLeftTree;51 Quad *topRightTree;52 Quad *botLeftTree;53 Quad *botRightTree;5455public:56 Quad()57 {58 topLeft = Point(0, 0);59 botRight = Point(0, 0);60 n = NULL;61 topLeftTree = NULL;62 topRightTree = NULL;63 botLeftTree = NULL;64 botRightTree = NULL;65 }66 Quad(Point topL, Point botR)67 {68 n = NULL;69 topLeftTree = NULL;70 topRightTree = NULL;71 botLeftTree = NULL;72 botRightTree = NULL;73 topLeft = topL;74 botRight = botR;75 }76void insert(Node*);77 Node* search(Point);78bool inBoundary(Point);79 };8081// Insert a node into the quadtree82void Quad::insert(Node *node)83 {84if (node == NULL)85return;8687// Current quad cannot contain it88if (!inBoundary(node->pos))89return;9091// We are at a quad of unit area92// We cannot subdivide this quad further93if (abs(topLeft.x - botRight.x) <= 1 &&94 abs(topLeft.y - botRight.y) <= 1)95 {96if (n == NULL)97 n = node;98return;99 }100101if ((topLeft.x + botRight.x) / 2 >= node->pos.x) 102 {103// Indicates topLeftTree104if ((topLeft.y + botRight.y) / 2 >= node->pos.y) 105 {106if (topLeftTree == NULL)107 topLeftTree = new Quad(108 Point(topLeft.x, topLeft.y),109 Point((topLeft.x + botRight.x) / 2, 110 (topLeft.y + botRight.y) / 2));111 topLeftTree->insert(node);112 }113114// Indicates botLeftTree115else116 {117if (botLeftTree == NULL)118 botLeftTree = new Quad(119 Point(topLeft.x,120 (topLeft.y + botRight.y) / 2),121 Point((topLeft.x + botRight.x) / 2, 122 botRight.y));123 botLeftTree->insert(node);124 }125 }126else127 {128// Indicates topRightTree129if ((topLeft.y + botRight.y) / 2 >= node->pos.y) 130 {131if (topRightTree == NULL)132 topRightTree = new Quad(133 Point((topLeft.x + botRight.x) / 2, 134 topLeft.y),135 Point(botRight.x,136 (topLeft.y + botRight.y) / 2));137 topRightTree->insert(node);138 }139140// Indicates botRightTree141else142 {143if (botRightTree == NULL)144 botRightTree = new Quad(145 Point((topLeft.x + botRight.x) / 2, 146 (topLeft.y + botRight.y) / 2),147 Point(botRight.x, botRight.y));148 botRightTree->insert(node);149 }150 }151 }152153// Find a node in a quadtree154 Node* Quad::search(Point p)155 {156// Current quad cannot contain it157if (!inBoundary(p))158return NULL;159160// We are at a quad of unit length161// We cannot subdivide this quad further162if (n != NULL)163return n;164165if ((topLeft.x + botRight.x) / 2 >= p.x)166 {167// Indicates topLeftTree168if ((topLeft.y + botRight.y) / 2 >= p.y)169 {170if (topLeftTree == NULL)171return NULL;172return topLeftTree->search(p);173 }174175// Indicates botLeftTree176else177 {178if (botLeftTree == NULL)179return NULL;180return botLeftTree->search(p);181 }182 }183else184 {185// Indicates topRightTree186if ((topLeft.y + botRight.y) / 2 >= p.y)187 {188if (topRightTree == NULL)189return NULL;190return topRightTree->search(p);191 }192193// Indicates botRightTree194else195 {196if (botRightTree == NULL)197return NULL;198return botRightTree->search(p);199 }200 }201 };202203// Check if current quadtree contains the point204bool Quad::inBoundary(Point p)205 {206return (p.x >= topLeft.x &&207 p.x <= botRight.x &&208 p.y >= topLeft.y &&209 p.y <= botRight.y);210 }211212// Driver program213int main()214 {215 Quad center(Point(0, 0), Point(8, 8));216 Node a(Point(1, 1), 1);217 Node b(Point(2, 5), 2);218 Node c(Point(7, 6), 3);219 center.insert(&a);220 center.insert(&b);221 center.insert(&c);222 cout << "Node a: " <<223 center.search(Point(1, 1))->data << "\n";224 cout << "Node b: " <<225 center.search(Point(2, 5))->data << "\n";226 cout << "Node c: " <<227 center.search(Point(7, 6))->data << "\n";228 cout << "Non-existing node: "229 << center.search(Point(5, 5));230return0;231 }⼋叉树⼋叉树是⼀种树状数据结构，其中每个内部节点最多可以有8个⼦节点。
空间数据结构的类型
空间数据结构的类型空间数据结构的类型：________1.点（Point）：________●描述：________点是最基本的空间数据结构，由二维或三维坐标表示。
在空间分析中，点可用于表示具体的地理位置或是其他离散的空间实体。
●例子：________一个城市的中心位置、一颗树的坐标、一个建筑物的位置等。
2.线（Line）：________●描述：________线是一个连接两个或多个点的曲线。
在地理空间分析中，线可以表示河流、道路、管道等线性特征。
●例子：________一条公路的路径、一条河流的轮廓、两个城市之间的飞行线路等。
3.面（Polygon）：________●描述：________面是由一组相连的线所围成的封闭区域。
在地理空间分析中，面可以表示国家、城市、湖泊等区域性特征。
●例子：________一个城市的边界、一块土地的轮廓、一个湖泊的形状等。
4.网格（Grid）：________●描述：________网格是由规则的矩形单元组成的离散空间分割。
每个网格单元可以表示一个特定的空间属性值或是其他数据。
●例子：________地图栅格、卫星影像像素、气象网格等。
5.三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）：________●描述：________三角网是由一组相连的三角形所构成的不规则网状结构。
TIN可以被用于表示地形表面、地形等高线等。
●例子：________地形模型、三角网格地图等。
6.KD树（K-Dimensional Tree）：________●描述：________KD树是一种多维空间数据结构，用于对高维数据进行划分和搜索。
通过使用KD树，可以加快高维数据的索引和查询速度。
●例子：________范围查询、最近邻搜索等。
7.四叉树（Quadtree）：________●描述：________四叉树是一种二维空间数据结构，通过将空间划分为四个象限来组织数据。
空间索引名词解释
空间索引名词解释
空间索引是指一种用于高效组织和管理空间数据的数据结构或技术。
它用于在空间数据库或地理信息系统中存储、查询和分析与地理位置相关的数据。
空间索引的目的是加快对空间数据的访问和查询速度，以支持空间数据的有效管理和分析。
它将地理空间数据按照一定的规则和结构进行组织和编码，使得可以快速定位和检索特定区域内的数据。
常见的空间索引结构包括：
1. R树（R-tree）：R树是一种多维空间索引结构，可以有效地存储和查询不同大小和形状的空间对象。
2. 四叉树（Quadtree）：四叉树是一种将平面空间划分为四个象限的树状结构，可以用于高效地表示和查询二维空间数据。
3. 八叉树（Octree）：八叉树是一种将三维空间划分为八个八分之一体积的树状结构，适用于处理三维空间数据。
4. 网格索引（Grid Indexing）：网格索引将地理空间划分为规则的网格单元，并为每个单元分配一个唯一的标识符，以支持空间查询和分析。
这些空间索引结构根据不同的数据特性和应用场景选择使用，以提高对空间数据的查询效率和空间分析能力。
它们为地理信息系统和相关领域的应用提供了基础支持，如地图服务、导航系统、位置分析等。
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地理信息系统原理课后作业答案
地理信息系统原理课后作业答案第1章绪论1 什么叫信息、数据？它们有何区别？信息有何特点？答：信息是客观事物的存在及演变情况的反映。
对于计算机而言，数据是指输入到计算机并能为计算机进行处理的一切现象（数字、文字、符号、声音、图像等），在计算机环境中数据是描述实体或对象的唯一工具。
数据是用以载荷信息的物理符号，没有任何实际意义，只是一种数学符号的集合，只有在其上加上某种特定的含义，它才代表某一实体或现象，这时数据才变成信息。
信息的特点：①客观性②适用性③传输性④共享性。
2 什么叫空间数据、地图？举例说明空间数据有哪几种类型。
答：空间数据是以点、线、面等方式采用编码技术对空间物体进行特征描述及在物体间建立相互联系的数据集。
地图是表达客观事物的地理分布及其相互联系的空间模型，是反映地理实体的图形，是对地理实体简化和再现。
空间数据主要有点、线、面三种类型。
例如，地图上的点可以是矿点、采样点、高程点、地物点和城镇等；线可以是地质界线、铁路、公路、河流等；面可以是土壤类型、水体、岩石类型等。
3 什么叫地理信息、地学信息、信息系统、地理信息系统？它们之间有何区别？答：地理信息是表征地理系统诸要素的数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律的数字、文字、图像和图形等的总称。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
凡是与人类居住的地球有关的信息都是地学信息。
能对数据和信息进行采集、存贮、加工和再现，并能回答用户一系列问题的系统称为信息系统。
地理信息系统（GIS）是在计算机软硬件支持下，以采集、存贮、管理、检索、分析和描述空间物体的定位分布及与之相关的属性数据，并回答用户问题等为主要任务的计算机系统。
区别：地理信息属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的最显著的标志。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
空间索引-四叉树
空间索引-四叉树前⾔作为程序员，应该都对⼆叉树都不陌⽣，我们都知道⼆叉树的变体⼆叉查找树，⾮常适合⽤来进⾏对⼀维数列的存储和查找，可以达到 O(logn) 的效率；我们在⽤⼆叉查找树进⾏插⼊数据时，根据⼀个数据的值和树结点值的对⽐，选择⼆叉树的两个叉之⼀向下，直到叶⼦结点，查找时使⽤⼆分法也可以迅速找到需要的数据。
但⼆叉树只⽀持⼀维数据，如⼀个标量数值，对地图上的位置点这种有xy两个⽅向上的信息却⽆能为⼒，那么是否有⼀种树能够⽀持⼆维数据的快速查询呢？四叉树介绍四元树⼜称四叉树是⼀种树状数据结构，在每⼀个节点上会有四个⼦区块。
四元树常应⽤于⼆维空间数据的分析与分类。
它将数据区分成为四个象限。
今天要介绍的四叉树可以认为是⼆叉查找树的⾼维变体，它适合对有⼆维属性的数据进⾏存储和查询，当然四叉树存储的也不⼀定是⼆维数据，⽽是有着⼆维属性的数据，如有着 x,y 信息的点，⽤它还可以⽤来存储线和⾯数据。
它有四个叉，在数据插⼊时，我们通过其⼆维属性（⼀般是 x,y）选择四个叉之⼀继续向下，直⾄叶⼦结点，同样使⽤“四分法”来迅速查找数据。
四叉树的⼀般图形结构如下：聪明的⼩伙伴⼀定想到了适合存储和查询三维数据的⼋叉树，它们原理是⼀致的，不过我们暂不讨论。
分类四叉树常见的应⽤有图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、稀疏数据等，今天我们很纯粹地只介绍它在空间索引⽅⾯的应⽤。
根据其存储内容，四叉树可以分为点四叉树、边四叉树和块四叉树，今天我们实现的是点四叉树。
根据其结构，四叉树分为满四叉树和⾮满四叉树。
对于满四叉树，每个节点都有四个⼦结点，它有着固定的深度，数据全都存在最底层的⼦结点中，进⾏数据插⼊时不需要分裂。
满四叉树在确定好深度后，进⾏插⼊操作很快，可是如果⽤它来存储下图所⽰数据，我们会发现，四叉树的好多叉都是空的，当然它们会造成内存空间的⼤量浪费。
⾮满四叉树解决了此问题，它为每个结点添加⼀个“容量”的属性，在四叉树初始化时只有⼀个根结点，在插⼊数据时，如果⼀个结点内的数据量⼤于了结点“容量”，再将结点进⾏分裂。
《地理信息系统原理》(武大版)课后题答案
《地理信息系统原理》课后题答案第1章绪论1 什么叫信息、数据？它们有何区别？信息有何特点？答：信息是客观事物的存在及演变情况的反映。
对于计算机而言，数据是指输入到计算机并能为计算机进行处理的一切现象（数字、文字、符号、声音、图像等），在计算机环境中数据是描述实体或对象的唯一工具。
数据是用以载荷信息的物理符号，没有任何实际意义，只是一种数学符号的集合，只有在其上加上某种特定的含义，它才代表某一实体或现象，这时数据才变成信息。
信息的特点：①客观性②适用性③传输性④共享性。
2 什么叫空间数据、地图？举例说明空间数据有哪几种类型。
答：空间数据是以点、线、面等方式采用编码技术对空间物体进行特征描述及在物体间建立相互联系的数据集。
地图是表达客观事物的地理分布及其相互联系的空间模型，是反映地理实体的图形，是对地理实体简化和再现。
空间数据主要有点、线、面三种类型。
例如，地图上的点可以是矿点、采样点、高程点、地物点和城镇等；线可以是地质界线、铁路、公路、河流等；面可以是土壤类型、水体、岩石类型等。
3 什么叫地理信息、地学信息、信息系统、地理信息系统？它们之间有何区别？答：地理信息是表征地理系统诸要素的数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律的数字、文字、图像和图形等的总称。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
凡是与人类居住的地球有关的信息都是地学信息。
能对数据和信息进行采集、存贮、加工和再现，并能回答用户一系列问题的系统称为信息系统。
地理信息系统（GIS）是在计算机软硬件支持下，以采集、存贮、管理、检索、分析和描述空间物体的定位分布及与之相关的属性数据，并回答用户问题等为主要任务的计算机系统。
区别：地理信息属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的最显著的标志。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
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四叉树索引
四叉树索引（Quadtree），类似于前面介绍的网格索引,也是对地理空间进行网格划分，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，本文将在普通四叉树的基础上，介绍一种改进的四叉树索引结构。
首先，先介绍一个GIS（Geographic Information System）或者计算机图形学上非常重要的概念——最小外包矩形(MBR-Minimum Bounding Rectangle)：
最小外包矩形MBR就是包围图元，且平行于X，Y轴的最小外接矩形。
MBR到底有什么用处呢，为什么要引入这个概念呢？因为，图元的形状是不规则的，而MBR是平行于X，Y轴的规则图形，设想一下，如果所有的图元都是平行于X，Y轴的矩形，那针对这样的矩形进行几何上的任何判断，是不是要简单很多呢？不管我们人自己写公式算法或者编写程序运行，是不是都要比原本复杂的图形几何运算要简洁很多呢？答案很显然。
然后，我们再介绍一下GIS空间操作的步骤（这个步骤，在前面忘记向大家说明了，在这里补充一下）
可见，过滤阶段，通过空间索引可以排除掉一些明显不符合条件的图元，得到后选集合，然后对后选图元集合进行精确几何运算，得到最终结果。
大家可能会有这样的疑问，这样有必要吗？是不是反而把问题复杂化了？合适的空间索引只会提高计算机的效率，没有空间索引，我们无疑要对集合中的每个图元进行精确几何运算，而这样的运算是复杂的，是非常占用CPU的，所以需要空间索引，采取少量的内存和简单的CUP运算，来尽量减少那种高耗CUP的精确运算的次数，这样做是完全值得的。
至于精确的几何运算到底复杂在哪里，该如何进行精确的几何运算，将在下面的章节中详细描述，这里主要介绍过滤阶段的空间索引。
现在，让我们来具体了解一下“四叉树索引”。
四叉树索引就是递归地对地理空间进行四分，直到自行设定的终止条件（比如每个节点关联图元的个数不超过3个，超过3个，就再四分），最终形成一颗有层次的四叉树。
图中有数字标识的矩形是每个图元的MBR，每个叶子节点存储了本区域所关联的图元标识列表和本区域地理范围，非叶子节点仅存储了区域的地理范围。
大家可以发现，同样存在一个图元标识被多个区域所关联，相应地存储在多个叶子节点上，比如“6“所代表的图元，分别存储在四个分枝上。
这样，就存在索引的冗余，与网格索引存在同样的弊端。
下面我们介绍一种改进的四叉树索引，或者说是分层的网格索引。
改进的四叉树索引，就是为了避免这种空间索引的冗余，基本改进思路是：让每个图元的MBR被一个最小区域完全包含。
可以看出，3和13分别都跨越了两个区域，要被一个最小区域完全包含，就只能是根
节点所代表的区域，2，5跨越了两个区域，6跨越了四个区域，要被一个最小区域完全包含，就只能是NW区域。
怎么判断一个图元被哪个最小区域完全包含呢？从直观上看，递归地对地理空间进行四分，如果图元与一个区域四分的划分线相交，则这个图元就归属于这个区域，或者直到不再划分了，那就属于这个不再划分的区域。
呵呵。
可能有点绕口，看图，结合“最小“”完全包含“这两个字眼，您就明白了。
这颗四叉树中，图元的标识不再仅仅存储在叶子节点上，而是每个节点都有可能存储，这样也就避免了索引冗余。
同时每个节点存储本节点所在的地理范围。
有了四叉树索引，下面又该如何利用这颗树来帮助检索查找呢？还是矩形选择为例吧！（为什么我总是拿这个例子来说事呢？因为这个例子简单，容易理解，有代表性！）我们在地图上画一个矩形，判断地图上哪些图元落在这个矩形里或者和这个所画矩形相交。
方法很多，这里介绍一种简单的检索步骤，如下：1，首先，从四叉树的根节点开始，把根节点所关联的图元标识都加到一个List里；2，比较此矩形范围与根节点的四个子节点（或者叫子区域）是否有交集（相交或者包含），如果有，则把相应的区域所关联的图元标识加到List 集合中，如果没有，则以下这颗子树都不再考虑。
3，以上过程的递归，直到树的叶子节点终止，返回List。
4，从List集合中根据标识一一取出图元，先判断图元MBR与矩形有无交集，如果有，则进行下面的精确几何判断，如果没有，则不再考虑此图元。
（当然，这里只说了一个基本思路，其实还有其他一些不同的方法，比如，结合空间数据磁盘的物理存储会有一些调整）
总结，改进的四叉树索引解决了线，面对象的索引冗余，具有较好的性能，而被大型空间数据库引擎所采用，如ArcSDE，Oracle Spatial等，同时这种结构也适用于空间数据的磁盘索引，配合空间排序聚类，基于分形的Hilbert算法数据组织，将在空间数据格式的定义中发挥重要作用。
参考文献：
一种基于改进四叉树的GIS空间选择查询算法董鹏杨崇俊芮小平高积粮计算机工程与应用
计算机地图制图蔡先华东南大学 2000.08
作者：陈玉进geochenyj@
07.01.21。