属性数据的输入与管理

（1）命名（nominal）数据
命名式的测量尺度也称为类型测量尺度，只对 特定现象进行标识，赋予一定的数值或符号 而不定量描述。
——例如，可以用不同数值表示不同的土地利 用类型、植被类型或岩石类型，但是这些数 值之间无数量关系。
对命名数据的逻辑运算只有“等于”或“不等 于”两种形式，而其近似均值只能使用众数。
（2）次序（ ordinal ）数据
次序测量尺度是基于对现象进行排序来标识的。
——例如，可以把山峰按高度分级为极高山、 高山、中山、低山和丘陵等，将坡度分为陡、 中、缓等。不同次序之间的间隔大小可以不同。
次序数值相互之间可以进行“等于”或“不等 于”的逻辑运算， 还可比较大小，即“大于” 或“小于” 等。但不能进行加、减、乘、除 等算术运算。
（3）间隔（ interval ）数据
不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。
按间隔量测的值相互之间可以比较大小，并且它们 之间的差值大小是有意义的。
间隔尺度的测量值无真的零值。
——例如，温度是间隔尺度的数据而不是比率数据， 因为它的“0”测量值随着所使用的不同温度测量 单位而不同。
间隔数据可用于加、减、乘、除等运算，而且可以 求算术平均。
为了描述地理世界，对任何事物都要根据一定的标准 对其赋值或打分——量测。
量测的尺度大致可以分成四个层次，由粗略至详细依 次为：命名或类型、次序、间隔以及比率。
对应的属性数据的形式有： ——命名（nominal）数据 ——次序（ordinal）数据 ——间隔（interval ）数据 ——比率 (ratio)数据
2.空间数据库模型
（1）地理关系数据库模型 1）概念 ——采用分开的数据系统存储空间特征数据和属
性数据，即把空间特征数据与属性数据分别以 单独的文件存储。这两种数据文件由要素ID码 来相互关联，从而达到同步化，使得两种数据 都可进行查询、分析和显示。
是一中比较经典的数据管理模式
2）属性数据与空间特征数据的关联：
第四章 属性数据的输入与管理
第一节 地理信息系统中的属性数据
1.属性数据是空间数据的重要组成部分 空间数据——
在地理系统中，描述地理要素和地理 现象的数据称为空间数据，主要包括空间 位置、拓扑关系和属性三个方面的内容。
其中，描述空间位置和拓扑关系的数 据，与地图要素的几何特征有关，称为空 间特征数据，描述地理要素和地理现象属 性的数据为属性数据。
宗地示意图
101 Wang
Chang
102 Smith
Jones
103
Costello
Smith 104
居住区 商业区
（1）平面文件（flat file）
平面文件是在一张大表中包括了所有数据,是 一张电子数据表格(spreadsheet) 。
从结构上，就像一个平面文件。
地块标识
P101 P101 P102 P102 P103 P104
（4）比率(ratio)数据
比率测量尺度的测量值指那些有真零值而且测量单位 的间隔是相等的数据，比率测量尺度与使用的测量 单位无关。
——如年降雨量、海拔高度、人口密度、发病率等。
可以进行与某一固定点的比值计算。支持多种算术操 作，如加、减、乘、除等。
（5）特点比较
比率数据或间隔数据可以Байду номын сангаас较容易地被转变成次 序或命名数据。
概念 ——也是将空间特征数据与属性数据区分
开来，但将两种数据存在同一数据库中。
面向对象数据库模型正处于发展中。
3.属性数据的类型
GIS软件包所允许使用的数据类型包括字符型、 整型、浮点型或实数、日期型、时间间隔等。
属性表中的每一个字段以数据类型定义，定 义的数据类型用于整个字段范围。
4.属性的表示——测量尺度
地块面积
3.0 3.0 4.0 4.0 2.0 1.0
业主
Wang Chang Smith Jones Costello Smith
业主地址
101 Oak St 200 Maple St 300 Spruce Rd
105 Ash St 206 Elm St 300 Spruce Rd
销售日期
1998-1-10 1998-1-10 1968-10-6 1968-10-6 1997-3-7 1978-7-10
通过要素ID码来关联属性数据与空间特征数据 ——每一地图要素有一个惟一的ID码。 ——属性数据保存在要素属性表中，该表含有标识 ID码和默认属性(诸如多边形要素的面积和周长等)。
要素属性表的每一行代表一个地图要素，每一列 代表地图要素的一个属性。一行称为一个记录，一列 称为一个字段。
（2）面向对象数据库模型
（3）网络型(network)
网络数据库是在表格之间建立联系
（3）网络型(network)
网络型数据库是把多个按照属性之间的组织关系建立的 数据表格进行联结。
关键字是指识别标志，如记录序号、数据 项名称和其它属性等。
（2）层次型(hierarchical)
优点：存取方便且速度快，容易理解，数 据修改和数据库扩展都较容易，检索关 键属性十分方便等。层次结构最适合于 文献目录、银行等管理系统。
层次结构用于环境数据时则有如下缺点： 结构呆板，没有灵活性，且不得不保留 大量的索引文件，同样一个属性数据要 存储多次，因而引起大量冗余数据。
而命名数据则很难被转化成次序、间隔数据或比 率数据。
命名数据或次序数据便于使用，易于理解，但有 时不够精确，不能用于较高级的算术运算。
比率数据或间隔数据比较精确，便于计算机处理。 在较复杂的GIS应用中，往往上述几种测量尺度的
数据均需用到。
第二节 属性数据库的数据模型
1.四种模型
——平面文件(flat file） ——层次型(hierarchical) ——网络型(network) ——关系型(relational)
销售面积
1.0 2.0 1.5 2.5 2.0 1.0
分区代码
1 1 2 2 2 1
分区
居住区 居住区 商业区 商业区 商业区 居住区
（2）层次型(hierarchical)
层次数据库分层次组织数据，在不同层之
间仅使用“一对多”关联。
（2）层次型(hierarchical)
层次结构采用关键字来访问其中每一层次 的每个部分，并假定关键属性和数据项 之间可能具有紧密的相关性。