地理信息系统 栅格数据结构
地理信息系统的数据结构
地理信息系统的数据结构在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了处理和分析地理空间数据的重要工具。
而地理信息系统能够高效运行和发挥作用，离不开其背后强大的数据结构支持。
首先，我们来了解一下什么是地理信息系统的数据结构。
简单来说，数据结构就是数据的组织方式，它决定了数据如何存储、管理和访问。
对于地理信息系统而言，由于其处理的数据具有空间特性，比如位置、形状、大小等，因此数据结构的设计就显得尤为关键。
在地理信息系统中，常见的数据结构有矢量数据结构和栅格数据结构。
矢量数据结构就像是在纸上用线条勾勒出地理对象的轮廓。
它通过点、线、面等几何元素来精确地表示地理实体的位置和形状。
比如，一条河流可以用一系列的点连接成线来表示，一个湖泊可以用一个封闭的多边形来表示。
这种数据结构的优点是精度高、数据量小，并且能够方便地进行几何操作和拓扑分析。
比如，我们可以很容易地计算两个多边形的交集、并集等。
栅格数据结构则像是把地理空间划分成一个个均匀的小格子，然后给每个格子赋予一个值来表示相应的地理信息。
比如，在表示土地利用类型时，每个格子可以表示为森林、农田、城市等。
栅格数据结构的优点是处理简单、易于与遥感影像等数据结合，但其精度相对较低，数据量较大。
除了这两种主要的数据结构，还有一种叫做拓扑数据结构。
拓扑关系是指地理对象之间的空间关系，比如相邻、包含、连接等。
通过建立拓扑数据结构，可以更有效地进行空间查询和分析，比如判断一个点是否在一个多边形内，查找相邻的多边形等。
在实际应用中，选择合适的数据结构取决于具体的需求和数据特点。
如果需要高精度的地理数据表示和复杂的几何分析，矢量数据结构可能更合适；如果需要快速处理大面积的地理数据，并且对精度要求不是特别高，栅格数据结构可能更有优势。
另外，还有一种叫做不规则三角网（TIN）的数据结构。
它是通过将一系列不规则分布的点连接成三角形来逼近地理表面。
TIN 数据结构能够很好地表示地形等连续变化的地理现象，并且在计算坡度、坡向等方面具有优势。
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。
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。
地理信息系统 栅格数据结构
2. 栅格数据单元值确定
C
A B
重 要 性
A 位于栅格中心处 的地物类型决定 其取值。 常用于连续分布 特性的地理现象。 C 选取最重要的地 物类型为单元值。 常用于有特殊意 义而面积较小的 地理要素
为了逼近原始数据 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
父结点指针、四个子结点的指针和本结点的属性值。
指针不仅增加了数据的存储量，还增加了操作的复 杂性：
如层次数（分割次数）由从父结点移到根结点的次 数来确定，结点所代表的图像块的位置需要从根节 点开始逐步推算下来。
常规四叉树并不广泛用于存储数据，其价值在于建 立索引文件，进行数据检索。
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2）线性四叉树
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方法：
1. 2.
自上而下 自下而上
A
B
A A A BB B B A B B A A A A A B A A B B B A B B
A
A
B
B
A
A
B
B
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1）常规四叉树
记录这棵树的叶结点外，中间结点，结点之间的联 系用指针联系， 每个结点需要6个变量：
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5）线性四叉树的二维行程编码
右图的压缩处理过程为： 1.按Morton Morton码：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 象元值：A A A B A A B B A A A A B B B B 2.四相邻象元合并，只记录第一个象元的Morton码。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 12 AAABAABBAB 3.进一步用游程长度编码压缩。 0 3 4 6 8 12 A B A B A B
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。
地理信息系统 栅格数据结构
地理信息系统栅格数据结构地理信息系统栅格数据结构
⒈引言
⑴背景
⑵目的
⑶范围
⒉栅格数据结构概述
⑴定义
⑵栅格数据的特点
⑶栅格数据的应用领域
⒊栅格数据的存储方式
⑴预定义栅格数据存储格式
⑵动态栅格数据存储格式
⑶压缩栅格数据存储格式
⒋栅格数据的组成
⑴像元
⑵值域
⑶行列索引
⑷坐标系统
⒌栅格数据的建立与获取
⑴栅格数据的获取途径
⑵栅格数据的建立方法
⑶数据获取与数据建立的对应关系⒍栅格数据的操作与分析
⑴数据预处理
⑵数据查询
⑶数据变换
⑷空间分析
⑸空间统计
⒎栅格数据的质量评估
⑴完整性评估
⑵准确性评估
⑶一致性评估
⑷可重复性评估
⒏栅格数据的标准与规范
⑴国际标准与规范
⑵国内标准与规范
⒐附件
⑴附件1: 栅格数据样例
⑵附件2: 栅格数据处理代码示例
法律名词及注释：
⒈栅格数据：一种将地理空间数据划分为规则网格状空间单元进行存储、管理和分析的数据结构。
⒉像元：栅格数据中的最小单位，用于表示一个空间位置。
⒊值域：栅格数据中每个像元对应的属性值。
⒋行列索引：栅格数据中像元的行号和列号索引。
⒌坐标系统：用于确定栅格数据中每个像元的位置，通常采用经纬度或投影坐标系统。
本文档涉及附件：
⒈附件1: 栅格数据样例●包含实际栅格数据的示例文件，用于演示栅格数据的结构和内容。
⒉附件2: 栅格数据处理代码示例●包含处理栅格数据的示例代码，可供参考和学习。
第3章地理信息系统的数据结构和空间数据库
第3章地理信息系统的数据结构和空间数据库地理信息系统（GIS）的数据结构是指用于存储、管理和分析地理空间数据的组织方式和模型。
GIS系统的数据结构可以分为两种类型：栅格数据结构和矢量数据结构。
此外，GIS系统还需要一个空间数据库来管理和存储数据。
栅格数据结构是将地理空间数据按照网格或像素的形式进行表示和存储的。
在栅格数据结构中，地理空间被划分为规则的方格或像元，每个像元上都有一个数值来表示特定的属性或特征。
栅格数据结构适用于连续的、均匀分布的数据，如卫星图像和遥感数据。
栅格数据结构的优点是可以进行方便的数值计算和分析，但其缺点是空间精度有限，无法捕捉到细小的地理特征。
矢量数据结构则是通过节点、线和面等几何要素来表示地理空间数据的。
矢量数据结构可以更准确地描述地理特征的形状、位置和属性等信息。
矢量数据结构适用于离散的、不规则分布的数据，如河流、道路和建筑物等。
矢量数据结构的优点是能够捕捉到地理特征的细节，但其缺点是对于复杂的地理现象，数据量较大且分析计算较为复杂。
为了存储和管理这些地理空间数据，GIS系统需要一个空间数据库。
空间数据库是一种专门用于存储和管理地理空间数据的数据库系统。
空间数据库使用了一些地理索引和查询技术，使得用户能够方便地对地理空间数据进行检索和分析。
空间数据库可以高效地存储和管理大量的地理空间数据，并能支持一些空间分析操作，如缓冲区分析、叠置分析等。
总的来说，地理信息系统的数据结构决定了地理空间数据的表示方式和存储结构，而空间数据库则是用来管理和存储这些地理空间数据的。
栅格数据结构适用于连续、均匀分布的数据，而矢量数据结构适用于离散、不规则分布的数据。
空间数据库则是为了方便地存储、管理和分析地理空间数据而设计的。
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示方式。
它们在数据结构、数据类型、数据存储和数据处理等方面有着不同的特点和优势。
本文将详细比较栅格数据和矢量数据在不同方面的特点和应用。
一、数据结构比较1. 栅格数据结构栅格数据是由一系列等大小的像元（像素）组成的二维矩阵。
每个像元都包含了地理空间上的一个位置，并存储了该位置上的属性值。
栅格数据可以用于表示连续型数据，如高程、温度等。
2. 矢量数据结构矢量数据是由离散的点、线和面等几何对象组成的。
每个几何对象都包含了一系列坐标点，并存储了该对象的属性值。
矢量数据可以用于表示离散型数据，如道路、建筑物等。
二、数据类型比较1. 栅格数据类型栅格数据通常包含单一的属性值，如高程、温度等。
它可以是连续型的，表示某一属性在空间上的变化趋势。
栅格数据还可以是分类型的，表示某一属性在空间上的离散分布情况。
2. 矢量数据类型矢量数据可以包含多个属性值，如道路数据可以包含道路名称、道路等级、道路宽度等多个属性。
矢量数据的属性可以是离散型的，也可以是连续型的。
三、数据存储比较1. 栅格数据存储栅格数据通常以像元为单位进行存储，每个像元都存储了其位置和属性值。
栅格数据存储的文件格式有多种，如TIFF、JPEG、BMP等。
栅格数据的存储文件较大，需要占用较多的存储空间。
2. 矢量数据存储矢量数据以几何对象为单位进行存储，每个几何对象都存储了其坐标点和属性值。
矢量数据存储的文件格式有多种，如Shapefile、GeoJSON、KML等。
矢量数据的存储文件相对较小，占用较少的存储空间。
四、数据处理比较1. 栅格数据处理栅格数据的处理通常是基于像元进行的，可以进行像元之间的代数运算，如加减乘除等。
栅格数据还可以进行空间分析，如栅格叠加、栅格计算等。
栅格数据处理的结果往往是连续型的。
2. 矢量数据处理矢量数据的处理通常是基于几何对象进行的，可以进行几何对象之间的空间运算，如相交、包含、距离等。
地理信息系统的数据结构
地理信息系统的数据结构地理信息系统（GIS）作为一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统，其核心在于数据结构的设计与运用。
数据结构如同 GIS 的骨骼框架，决定了系统如何有效地组织、存储和处理海量的地理信息，以满足各种应用需求。
在探讨地理信息系统的数据结构之前，我们首先要明白地理数据的特点。
地理数据具有空间性、属性性和时间性。
空间性指的是数据与地理位置和空间关系相关；属性性则涵盖了描述地理实体的各种特征信息，如名称、类型、面积等；时间性反映了地理现象随时间的变化。
常见的地理信息系统数据结构主要包括矢量数据结构和栅格数据结构。
矢量数据结构通过点、线、面等几何对象来表示地理实体。
比如，一个城市可以用多边形来表示其边界，道路可以用线来描绘。
矢量数据结构的优点是精度高、数据量小、图形显示质量好，并且能够方便地进行几何变换和拓扑分析。
拓扑分析对于判断地理实体之间的空间关系非常重要，比如相邻、包含等。
然而，矢量数据结构在处理复杂的空间关系和大面积的连续数据时，可能会显得较为繁琐。
相比之下，栅格数据结构将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元赋予相应的属性值。
例如，一张卫星影像图可以看作是栅格数据，每个像素都有其代表的颜色或灰度值。
栅格数据结构的优点是处理算法简单，易于与遥感数据结合，适合进行空间分析和模拟。
但它的数据量通常较大，精度相对较低，图形显示可能会有锯齿状。
除了这两种基本的数据结构，还有一种混合数据结构，它结合了矢量和栅格数据结构的优点。
例如，在一些 GIS 应用中，对于重要的地理实体采用矢量数据结构进行精确表示，而对于大面积的背景信息则使用栅格数据结构，以提高数据处理效率。
在实际应用中，选择合适的数据结构取决于多种因素。
如果需要进行精确的几何计算和空间关系分析，矢量数据结构可能更合适；而对于大面积的连续数据，如地形、植被覆盖等，栅格数据结构往往更具优势。
同时，数据的来源、精度要求、处理速度以及存储空间等也是决定数据结构选择的重要考量因素。
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。
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。
栅格数据结构的特点
栅格数据结构的特点
栅格数据结构是一种常见的地理信息系统数据存储格式，它将地理空间数据划分为一个一个的网格单元，每个网格单元都有自己的属性数据。
栅格数据结构有以下几个特点：
1. 空间分辨率高：由于栅格数据结构将地图划分为一个一个的网格单元，因此可以实现高精度地图数据的存储和显示。
2. 适合连续数据：栅格数据结构适合处理连续的数据，如高程、降雨量等。
3. 存储方式简单：栅格数据结构的存储方式相对简单，可以用二进制格式存储，节省存储空间。
4. 计算效率低：由于栅格数据结构的存储方式是基于像素点的，因此在进行计算时需要对每个像素点进行处理，计算效率相对较低。
5. 不适合离散数据：栅格数据结构不适合处理离散数据，如点、线、面等。
6. 显示效果差：由于栅格数据结构的存储方式是基于像素点的，因此在显示时可能会出现锯齿或者失真等问题，影响显示效果。
综上所述，栅格数据结构适合处理连续的数据，但不适合处理离散数据和计算效率要求较高的应用场景。
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栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较概述：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。
栅格数据使用像素网格来表示地理现象，而矢量数据则使用点、线、面等几何要素来表示。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，包括数据结构、数据存储、数据分析和数据应用等方面。
一、数据结构：1. 栅格数据：栅格数据由像素网格组成，每一个像素代表一个地理单元，如一个区域的温度、降雨量等。
栅格数据的结构简单，易于理解和处理。
2. 矢量数据：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，每一个要素都有属性信息，如道路数据中的道路名称、长度等。
矢量数据的结构更加复杂，需要存储几何信息和属性信息。
二、数据存储：1. 栅格数据：栅格数据以像素为单位进行存储，每一个像素的值存储在一个矩阵中。
栅格数据的存储方式简单，适合存储大量的连续数据，如遥感影像数据。
2. 矢量数据：矢量数据以要素为单位进行存储，每一个要素的几何信息和属性信息存储在不同的表中。
矢量数据的存储方式相对复杂，但可以更好地表示地理要素之间的拓扑关系。
三、数据分析：1. 栅格数据：栅格数据在空间分析方面具有优势，可以进行栅格代数运算、遥感分类、地形分析等。
栅格数据适合于连续型数据的分析，如地形高度、气温分布等。
2. 矢量数据：矢量数据在拓扑分析方面具有优势，可以进行空间查询、缓冲区分析、网络分析等。
矢量数据适合于离散型数据的分析，如道路网络、地理边界等。
四、数据应用：1. 栅格数据：栅格数据在地理可视化方面具有优势，可以直接生成图象，如遥感影像、地形图等。
栅格数据适合于需要展示地理现象的应用，如环境监测、土地利用规划等。
2. 矢量数据：矢量数据在地理编辑方面具有优势，可以进行几何编辑、属性编辑等操作。
矢量数据适合于需要编辑和更新地理要素的应用，如地理信息更新、地理数据库管理等。
总结：栅格数据和矢量数据在GIS中各有优势，选择使用哪种数据模型取决于具体的应用需求。
栅格数据适合于连续型数据的分析和地理可视化，而矢量数据适合于离散型数据的分析和地理编辑。
栅格数据结构的主要类型
栅格数据结构的主要类型栅格数据结构是一种常用的数据组织形式，适用于描述具有规则空间分布的各类信息。
栅格数据结构的主要类型包括：点栅格、线栅格和面栅格，它们在地理信息系统（GIS）、遥感图像处理等领域都得到广泛应用。
一、点栅格点栅格是一种将空间点按照一定的规则转化为栅格数据的方法。
在点栅格中，每个栅格单元代表一个点的存在或者属性值。
点栅格常用于描述离散的点状地物，如水井、测量站等。
在GIS中，点栅格可以用来表示各类离散事件的发生位置，如地震、火灾等。
二、线栅格线栅格是一种将线状地物按照一定的规则转化为栅格数据的方法。
在线栅格中，每个栅格单元代表一段线的存在或者属性值。
线栅格常用于描述连续的线状地物，如道路、河流等。
在GIS中，线栅格可以用来表示交通网络、水系等地理要素。
三、面栅格面栅格是一种将面状地物按照一定的规则转化为栅格数据的方法。
在面栅格中，每个栅格单元代表一个面的存在或者属性值。
面栅格常用于描述连续的面状地物，如土地利用类型、植被覆盖等。
在GIS中，面栅格可以用来表示土地利用、植被分布等地理现象。
四、栅格数据的存储与处理栅格数据通常以二维矩阵的形式存储，其中每个矩阵元素对应一个栅格单元。
栅格数据的存储可以采用多种方式，如文本文件、二进制文件、数据库等。
在处理栅格数据时，需要注意数据的空间参考信息、分辨率、像素值的含义等。
栅格数据结构的应用十分广泛。
在GIS中，栅格数据结构可以用于地图制作、地理分析、空间模拟等方面。
在遥感图像处理中，栅格数据结构可以用于图像分类、变化检测、目标提取等任务。
此外，栅格数据结构还可以应用于气象学、地质学、生态学等领域。
总结：栅格数据结构是一种常用的数据组织形式，包括点栅格、线栅格和面栅格。
点栅格用于描述离散的点状地物，线栅格用于描述连续的线状地物，面栅格用于描述连续的面状地物。
栅格数据通常以二维矩阵的形式存储，可以应用于GIS、遥感图像处理、气象学、地质学等领域。
栅格数据结构特点
栅格数据结构特点
栅格数据结构是一种在地理信息系统(GIS)中常用的数据结构，它以像素为基本单元，将地理空间数据划分成一个个等大小的矩形网格。
栅格数据结构具有以下特点：
1. 精度固定：栅格数据结构的精度由像素决定，每个像素的大小是固定的，因此其精度是固定的，不会因空间位置的变化而发生改变。
2. 离散性：栅格数据结构中的像素是离散的，每个像素只能表示一个属性值，因此在处理连续型数据时需要进行离散化处理。
3. 存储方便：栅格数据结构中的数据可以按照矩阵形式进行存储，方便计算和处理，也方便在网络上传输和共享。
4. 操作简单：栅格数据结构的数据操作相对简单，可以进行基本的数学运算、统计分析和空间分析等操作。
5. 适用范围广：栅格数据结构适用于大面积、相对均质的区域，并且对于一些特定的分析问题，如遥感影像分析、地形分析等，栅格数据结构是非常有效的。
6. 数据量大：由于栅格数据结构需要将地理空间数据划分成一个个像素，因此对于大范围、高分辨率的数据，其数据量非常大，需要进行有效的压缩和存储。
- 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和分析方法。
栅格数据结构将地理空间数据表示为规则网格，而矢量数据结构则是通过节点和线来描述地理空间现象。
下面将从数据结构、数据存储、数据处理和应用等方面对栅格数据结构和矢量数据结构进行比较。
1.数据结构:栅格数据结构由行、列和像元组成，像元内存储着地理属性值。
它是基于图像处理技术发展起来的，适用于连续数据的表示，如DEM（数字高程模型）。
矢量数据结构则是由点、线和面等基本几何要素构成，每个要素都有自己的属性信息。
它更适用于离散的、分散的要素和拓扑关系的表示，如道路、河流等。
2.数据存储:栅格数据结构将地理空间数据存储为像素网格的形式。
像素的大小和分辨率会对数据精度产生影响。
栅格数据使用二维数组进行存储，方便计算和处理。
矢量数据则使用节点、线和面等对象进行存储，通过拓扑关系的定义来表示地理现象。
3.数据处理:栅格数据结构在空间分析方面具有优势，特别适合对连续数据和变化分析。
它可以进行栅格代数、局部运算和全局运算等处理。
栅格数据结构可以进行图像处理和遥感分析等，但在保留精细几何结构和拓扑关系方面较矢量数据结构差。
矢量数据结构具有更好的拓扑一致性和几何精度，适用于处理离散和拓扑关系复杂的数据。
它可以进行空间查询、拓扑分析和网络分析等操作。
4.数据应用:栅格数据结构主要应用于基于像元的遥感影像分析、环境模拟和可视化等。
由于其简单且容易理解，栅格数据结构也常用于确定分析。
矢量数据结构适用于具有精细空间参照信息和拓扑关系的地理实体，如地图制图、土地管理和交通规划等领域。
综上所述，栅格数据结构和矢量数据结构各有其优势和应用场景。
栅格数据结构适合处理连续数据和变化分析，而矢量数据结构适合处理离散数据和拓扑关系复杂的数据。
在GIS应用中，根据具体的分析需求和数据特点选择适当的数据结构，可以提高数据处理的效率和准确性。
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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等八个基本方向。 编码过程：
起始点的寻找一般遵循从上到下，从左到右的原则； 当发现没有记录过的点，且数值不为0时，就是一条线 或边界的起点； 记下该地物的特征码、起点的行列号，然后按顺时针方 向寻迹，找到相邻的等值点，并按八个方向编码。
父结点指针、四个子结点的指针和本结点的属性值。
指针不仅增加了数据的存储量，还增加了操作的复 杂性：
如层次数（分割次数）由从父结点移到根结点的次 数来确定，结点所代表的图像块的位置需要从根节 点开始逐步推算下来。
常规四叉树并不广泛用于存储数据，其价值在于建 立索引文件，进行数据检索。
26
2）线性四叉树
A 占区域面积最大 的地物类型取值 适用于分类较细、 地物斑块较小地 理要素
12
c 几何偏差 5 3 ac距离: 7/4 (5) 面积: 7 (6)
c
4 a b b a 如ac距离以像元边线计算则为7，以像元个数为单位则为 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。
只记录叶结点的信息，包括叶结点的位置，深度 （几次分割）和属性。 叶结点的编号遵循一定的规则，这种编号称为地址 码，常用的有四进制、十进制Morton码 优点：
· 存贮量小，只对叶结点编码，节省了大量中间结点的 存储，地址码隐含着结点的位置和分割次数。 · 线性四叉树可直接寻址，通过其坐标值直接计算其 Morton码，而不用建立四叉树。 · 定位码容易存储和执行实现集合相加等组合操作。
栅格数据文件 行1 波段1 像元1…n
波段2 像元1…n …
…
波段k 像元1…n
行2
… 行m
17
.bip （band interleaved by pixel）基于像元方式
栅格数据文件 像元1，1 波段1 … 波段k 像元1，2
… 像元m，n
18
2.游程长度编码（Run-Length Encoding）
2.游程长度编码（Run-Length Encoding）
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。 不适合于类型连续变化或类型区域分散的数据。
缺点：
20
3. 链式数据编码（Chain Encoding，弗里曼Freeman）
22
优点：
链式编码对多边形的表示具有很强的数据压缩能力 且具有一定的运算功能，如面积和周长计算等，探 测边界急弯和凹进部分等都比较容易，比较适于存 储图形数据。 对边界做合并和插入等修改编辑比较困难； 类似矢量结构，不具有区域的性质，对叠置运算如 组合、相交等则很难实施； 而且由于链码以每个区域为单位存储边界，相邻区 域的边界则被重复存储而产生冗余。
行程编码，将每行中具有相同属性值的连续像元映射为一 个游程，每个游程的数据结构为（A，P），A表示属性值， P代表该游程最右端的列号或个数。 属性变化越少，压缩比例越大，适合于类型区域面积较大 的栅格。 (9,4),(0,4), 9 9 9 9 0 0 0 0 (9,3),(0,5), 9 9 9 0 0 0 0 0 (0,1)(9,2),(0,1),(7,2),(0,2), 0 9 9 0 7 7 0 0 (0,4),(7,2),(0,2), 0 0 0 0 7 7 0 0 (0,4),(7,4), 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 7 7 7 7 (0,4),(7,4), 0 0 0 0 7 7 7 7 (0,4),(7,4), 0 0 0 0 7 7 7 7 (0,4),(7,4) 19 原始栅格数据
每个栅格单元上的数值表示空间对象的非几何属性特征 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。
5
面 线
对于栅格数据 结构
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。
0
1
10
11
A 000 A 002 A 020 A 022
A 001 B 003 A 021 A 023
A 010 B 012 B 030 B 032
A 011 B 013 B 031 B 033
29
30
4）十进制的Morton码---MD
四进制Morton码直观上符合四叉树分割，但许多语 言不支持四进制变量，需用十进制表示Morton码. 1、一种按位操作的方法： (1)行、列号转换为二进制 Ib= 1 0 Jb= 1 1 (2)I行J列交叉 1 1 0 1 = 13 (3)再化为十进制. 实质上是按左上、右上、左下、右下的顺序，从零 开始对每个栅格进行自然编码。
11
2. 栅格数据单元值确定
C
A B
重 要 性
A 位于栅格中心处 的地物类型决定 其取值。 常用于连续分布 特性的地理现象。 C 选取最重要的地 物类型为单元值。 常用于有特殊意 义而面积较小的 地理要素
为了逼近原始数据 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
15
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 像元1，2 … 像元1，m … 像元m，n 波段2 … 波段k
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.bil （band interleaved by line）基于行的方式
第4章 空间数据结构
1
主要内容
4.1 矢量数据结构 4.2 栅格数据结构 4.4 镶嵌数据结构 4.5 栅格结构与矢量数据结构的比较
2
4.2 栅格数据结构
3
4.2 栅格数据结构
4.2.1 栅格单元的确定 4.2.2 完全栅格数据结构 4.2.3 压缩栅格数据结构
4
4.2 栅格数据结构
网格结构(raster或grid cell)或像元结构(pixel) 以规则栅格阵列表示空间对象 最简单最直观
属性偏差
13
4. 栅格数据的编码方法
4.2.2完全栅格数据结构
直接栅格编码 游程长度编码 链式数据编码 四叉树编码 分块压缩编码
4.2.3压缩栅格数据结构
14
4.2.2完全栅格数据结构
1.直接栅格编码 将栅格看做一个数据矩阵，逐行逐个记录代码数据 优点：简单、直观，无压缩 缺点：存在大量冗余，精度提高有限制。
8
栅格数据类型
1．卫星影像 2．数字高程模型（DEM） 3．数字正射影像图（DOM） 4．二进制扫描文件 5．数字栅格影像 6．图形文件：如JPG、TIFF、GIF等 7．特定地理信息系统软件的栅格数据 .grd
4.2.1栅格单元的确定
1. 栅格数据的参数
（1）栅格形状。栅格单元通常为矩形或正方形。特殊的 情况下按经纬网划分。 （2）栅格单元大小。栅格单元的尺寸，即分辨率。栅格 单元的合理尺寸应能有效地逼近空间对象的分布特征， 以保证空间数据的精度。 保证最小图斑不丢失为原则
27
3）四进制的Morton码
方法1（自上而下分割）其始行列号从0 计 03 由叶结点找Morton码。
A、分割一次，增加一位数字，大分割 在前，小分割在后。所以，码的位数 表示分割的次数。 B、每一个位均是不大于3的四进制数， 表达位置。 由Morton码找出四叉树叶结点的具体 位置。
0
2
1
3
A
最上面的一个结点叫做根结点，它对应于整个图形。 不能再分的结点称为叶子结点，可能落在不同的层上， 该结点代表子象限单一的代码，所有叶子结点所代表的 方形区域覆盖了整个图形。 从上到下，从左到右为叶子结点编号，最下面的一排数 字表示各子区的代码。
为了保证四叉树分解能不断的进行下去，要求图形必 须为2n×2n的栅格阵列。n 为极限分割次数，n＋1是 四叉树最大层数或最大高度.
24
方法：
1. 2.
自上而下 自下而上
A
B
A A A B A A B B
A A A A A B A A B B B A B B A A A A A B A A B B B A B B
A
A
B
B
A
A
B
B
25
1）常规四叉树
记录这棵树的叶结点外，中间结点，结点之间的联 系用指针联系， 每个结点需要6个变量：
21
3. 链式数据编码（Chain Encoding，弗里曼Freeman）
特征码 线 面
5
链式编码表 起点行 起点列 1 5 3 6
6 7
链码 3223323 0213246676
起始点 3 0 6 2 7 1 起始点
2 2
4 0
3 2 3
3
2
1
3
6 3 2 6 4 4
链式编码的方向代码
链式编码示意图
31
5）线性四叉树的二维行程编码
右图的压缩处理过程为： 1.按Morton Morton码：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 象元值：A A A B A A B B A A A A B B B B 2.四相邻象元合并，只记录第一个象元的Morton码。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 12 AAABAABBAB 3.进一步用游程长度编码压缩。 0 3 4 6 8 12 A B A B A B