空间数据模型
常见的空间数据逻辑模型
空间数据逻辑模型是地理信息系统（GIS）中的核心部分，它描述了空间实体及其之间的关系。
选择适当的逻辑模型对于有效地组织、存储、管理和查询空间数据至关重要。
以下是几种常见的空间数据逻辑模型：矢量模型：点、线和多边形：这是最基本的矢量数据模型，其中点代表位置，线由一系列的点组成，而多边形则是由闭合的线形成。
这种模型非常适合表示离散的空间特征，如建筑物、道路和行政区划。
拓扑关系：在更复杂的矢量模型中，除了几何形状外，还会考虑空间对象之间的拓扑关系，如相邻、相交和包含等。
这种拓扑信息可以增强空间分析的能力。
栅格模型：像元/网格：栅格模型将空间划分为规则的网格或像元，每个像元都有一个与之关联的值，如高程、温度或土壤类型。
这种模型特别适合于表示连续的空间现象，如地形、气候和某些类型的遥感数据。
面向对象模型：对象和类：面向对象模型将现实世界中的实体表示为对象，这些对象具有属性（如颜色、形状）和方法（如计算面积、查找相邻对象）。
相关的对象可以被组织成类，从而形成一个分类体系。
继承和封装：通过使用面向对象编程的概念，如继承和封装，这种模型可以更有效地组织和管理复杂的空间数据。
网络模型：节点和边：网络模型主要用于表示和分析由节点（如交叉口、城市）和边（如道路、输电线路）组成的网络结构。
这种模型在交通规划、公共设施布局和物流分析等领域非常有用。
时空模型：时间维度：时空模型在传统的空间数据模型上增加了一个时间维度，用于表示和分析空间现象随时间的变化。
这对于环境监测、城市规划和历史研究等应用非常重要。
三维模型：立体表达：三维模型使用X、Y和Z三个坐标来定义空间对象的位置和形状，从而能够更真实地表示现实世界中的三维结构，如建筑物、地形和地下设施。
混合模型：综合应用：混合模型结合了上述两种或多种模型的优点，以适应特定的应用需求。
例如，一个系统可能同时使用矢量和栅格数据来表示不同类型的空间信息。
随着技术的进步和应用需求的增加，未来可能会出现更多创新的空间数据逻辑模型。
地理信息系统原理-空间数据模型与数据结构
面对象 Class
属性
属性
体 3-Complex
面 2-Complex
线对象 Class
属性
线 1-Complex
点对象 Class
属性
点 0-Complex
三角形 2-simplex
线段 1-simplex
节点 0-simplex
33
空间地物
复杂地物
13 类空间对象
复杂
柱状地物
体状地物
数字立体模型
部分
节点 0-simplex
X,Y,Z
31
三维对象的拓扑数据模型
体状对象
面状对象
线状对象
点状对象
1 BodyID
1 SurfaceID
1
LineID
1 PointID
N
体1
N
4
5
面
1
6
N
3 4
边
1
1
2 结点
ElementID
FaceID
EdgeID
NodeID
X
Y
Z
32
三维复杂实体的逻辑模型
体对象 Class
• 模型：
• 时间作为属性（time stamp）
• 序列快照模型( Sequent Snap shots) • 基态修正模型(Base State with Amendments) • 时空复合模型( Space - time Composite) • 时空立方体模型( Space - time Cube)
表示形成三维空间目标表示,其优点是便于显示和数据更新, 不足之 处是空间分析难以进行。 （2）体模型(Volume model)
空间数据模型
对三角网，表达各三角形的顶点位置和属性、顶点与三 角形的连接关系、三角形的连接关系，就可得到TIN的 逻辑数据模型。
3.4.5 面向对象数据模型
面向对象数据模型应用面向对象方法描述空间实体及其 相互关系，特别适合于采用对象模型抽象和建模的空间 实体的表达。 面向对象技术的核心是对象（object）和类（class）。
对象是指地理空间的实体或现象，是系统的基本单位。 如多边形地图上的一个结点或一条弧段是对象，一条河流 或一个宗地也是一个对象。 一个对象是由描述该对象状态的一组数据和表达它的行为 的一组操作（方法）组成的。 例如，河流的坐标数据描述了它的位置和形状，而河流的 变迁则表达了它的行为。每个对象都有一个惟一的标识号 （Object－ID）作为识别标志。
主要优点在于
二、不规则镶嵌数据模型
不规则镶嵌数据结构是指用来进行镶嵌的小面块具 有不规则的形状或边界。 最典型的不规则镶嵌数据模型有Voronoi图（也称作 Thiessen多边形）和不规则三角网（Triangular Irregular Network，简称TIN）模型。 当用有限离散的观测 样点来表示某地理现 象的空间分布规律时， 适合于采用不规则镶 嵌数据模型。
逻辑数据模型 Logical Data Model
中间层 数据结构对数据进行组织
物理数据模型 Physical Data Model
最底层
空间数据库
物理数据模型是概念 数据模型在计算机内 部具体的存储形式和 操作机制，即在物理 磁盘上如何存放和存
数据模型与数据结构
信息系统中：
数据模型：对客观实体及其关系的认识和数学描述。 目的是揭示客观实体的本质特征，并对它进行抽象化表达，使 之转化为计算机能够接受、处理的数据。 空间数据模型：对地理空间实体及其关系的描述。 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 据逻辑结构形式。 对空间数据而言，则是地理实体的空间排列方式和相互关系的 抽象描述。
空间数据模型
空间数据模型：场模型，要素模型，网络模型
场模型：表示在二维或者三维空间里被看做连续变化的数据。
例如可以表示地表温度，大气污染物集中程度，土壤的湿度水平等。
其中最常见的是栅格数据模型。
要素模型：强调了离散对象，根据它们界线以及组成它们或者与它们相关的其他对象，可以详细的描述离散对象。
网络模型：表示特殊对象的交互，例如水、交通。
栅格数据
矢量数据和栅格数据
常见的栅格数据类型是正方形，也有三角形和六边形等。
栅格模型中每一个网格是一个象元，每个象元有一个对应的数值，每
一个数值代表一种属性，如环境污染程度、植被覆盖类型、土地利用等空间地理现象。
网格单元的大小对地图的分辨率和计算精度起关键的作用，与计算机存储量和分辨率成反比。
网格越大，信息量越模糊（存储量小），分辨率越低。
网格越小，则反之。
要素模型：
三个地物要素对对象：点对象，线对象，多边形对象。
地理要素间的空间关系（拓扑关系）
矢量数据
影像投影运用到拓扑关系。
网络模型
网络模型将数据组织成有向结构。
结点代表数据记录，连线描述不同节点数据间的关系。
常用来表示航线、海上路线、燃气管道、交通等。
网络模型示意图。
第七章空间数据分析模型
第七章空间数据分析模型空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。
它通过对空间数据进行建模和分析，可以帮助我们理解和解释空间现象，揭示空间数据背后的内在规律和关联性。
空间数据分析模型首先需要对空间数据进行建模。
建模是将现实世界的空间特征和属性抽象成数学模型的过程。
在空间数据分析中，常用的建模方法包括GIS（地理信息系统）数据模型、栅格模型和矢量模型等。
这些模型可以帮助我们对空间数据进行描述、存储和处理。
空间数据分析模型的核心是空间数据分析算法。
空间数据分析算法是一种通过对空间数据进行处理和计算，实现对空间数据特征和空间关系的挖掘和分析的方法。
常用的空间数据分析算法包括空间插值算法、空间聚类算法、空间关联算法等。
这些算法可以帮助我们发现空间数据的分布规律、异常情况和空间关联性。
空间数据分析模型还需要考虑空间数据的不确定性。
空间数据的不确定性是指空间数据中存在的不确定和随机性。
空间数据的不确定性可能来自数据收集过程中的误差、测量精度的限制和现实世界的复杂性等因素。
在空间数据分析中，我们需要对空间数据的不确定性进行建模和处理，以准确地描述和分析空间现象。
除了建模和算法，空间数据分析模型还需要考虑数据可视化和结果呈现。
数据可视化是将分析结果以可视化的方式展现出来，帮助用户直观地理解和解释空间数据分析结果。
常用的数据可视化方法包括地图展示、图表展示和三维可视化等。
通过数据可视化，我们可以更好地对空间数据的分析结果进行解释和解读。
综上所述，空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。
它通过对空间数据进行建模、应用算法和可视化结果，可以帮助我们理解和解释空间现象。
空间数据分析模型在许多领域都有应用，如城市规划、环境保护、交通规划等。
在今后的发展中，空间数据分析模型将继续发挥重要作用，为解决空间问题提供有效的分析方法和工具。
空间数据模型
空间数据模型空间数据模型可以分为三种：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；要素模型：用于描述各种空间地物；网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络；在各种模型中，又介绍了相关的概念，如空间划分，空间关系，以及拓扑关系的形式化描述——9交模型等。
最后讲述了普通的二维数据模型在空间上和时间上的扩展，时间数据模型和三维数据模型。
值得注意的是，本章谈到的场模型和要素模型类同于后面提及的栅格数据和矢量数据，但是前者是概念模型；后者是指其在信息系统中的实现。
1．空间数据模型的基本问题人类生活和生产所在的现实世界是由事物或实体组成的，有着错综复杂的组成结构。
从系统的角度来看，空间事物或实体的运动状态（在特定时空中的性状和态势）和运动方式（运动状态随时空变化而改变的式样和规律）不断发生变化，系统的诸多组成要素（实体）之间又存在着相互作用、相互制约的依存关系，表现为人口、物质、能量、信息、价值的流动和作用，反映出不同的空间现象和问题。
为了控制和调节空间系统的物质流、能量流和人流等，使之转移到期望的状态和方式，实现动态平衡和持续发展，人们开始考虑对其中诸组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈原理、调制机理等进行数字模拟和动态分析，这在客观上为地理信息系统提供了良好的应用环境和重要发展动力。
1．1概念地理数据也可以称为空间数据（Spatial Data）。
地理空间是指物质、能量、信息的存在形式在形态、结构过程、功能关系上的分布方式和格局及其在时间上的延续。
地理信息系统中的地理空间分为绝对空间和相对空间两种形式。
绝对空间是具有属性描述的空间位置的集合，它由一系列不同位置的空间坐标值组成；相对空间是具有空间属性特征的实体的集合，由不同实体之间的空间关系构成。
在地理信息系统应用中，空间概念贯穿于整个工作对象、工作过程、工作结果等各个部分。
空间数据就是以不同的方式和来源获得的数据，如地图、各种专题图、图像、统计数据等，这些数据都具有能够确定空间位置的特点。
空间数据模型名词解释
空间数据模型名词解释
空间数据模型是地理信息系统（GIS）中的核心组成部分，理解它对于要深入
理解GIS的工作原理至关重要。
它们是对现实世界中的几何图形以及这些图形之
间的空间关系的抽象和整理。
根据对空间数据的编码方法的不同，空间数据模型通常可以分为矢量数据模型和栅格数据模型两大类。
矢量数据模型用点、线、面来表示空间信息。
点，例如地理位置、纪念碑，被视为0D，即没有长度和宽度；线，例如公路、河流，被视为1D，即有长度但没有宽度；面，例如湖泊、城市，被视为2D，即既有长度又有宽度。
矢量数据模型的
优点在于其准确性高且能很好地维持空间信息的拓扑结构，但其处理步骤复杂且
需要更多的计算量。
栅格数据模型则将空间分成许多规则的网格，每个网格单元存储一些特定的信息。
比如气候数据、土壤类型数据、人口分布数据等等。
栅格数据模型的特点是
处理速度快，但存储空间大，并且精度受到栅格大小的限制。
另外，现还有一种TIN（Triangulated Irregular Network）数据模型，它是矢量
数据模型的一种，是通过非规则三角网来表达三维地理形状的。
可以将区域分割为许多三角形，每个三角形的三个顶点都有一个Z值（高程）。
由于它们可以为不
规则形状的地面提供良好的表达，因此在解决地貌问题中尤为有效。
以上就是空间数据模型的基本概念，以及其中主要的几种模型类型和他们的特点。
在实际应用中，不同的数据模型类型会根据具体的需求和数据特性进行选择。
空间数据最基础的两种概念模型
空间数据最基础的两种概念模型空间数据是指在具有空间特征的环境中产生的数据，是地理信息系统（GIS）的重要组成部分。
空间数据的特点在于它们涉及到一定的空间位置信息，这些信息包括地理坐标、空间范围、空间距离等，因此对于空间数据的理解需要从空间概念模型入手。
空间数据的两种基本概念模型分别是几何模型和拓扑模型。
几何模型是指在空间中描述几何要素的概念模型，其中的要素包括点、线、面等。
拓扑模型是在几何模型的基础上，描述要素之间关系的概念模型，其中的要素包括节点（node）、边（edge）和面（面）。
下面从两个方面介绍几何模型和拓扑模型。
一、几何模型1.点（point）点是空间中的基本几何元素，即在二维或三维坐标系统中确定的一个位置。
因此，点具有确定的坐标和位置，如二维坐标系下的(0,0)，(1,1)，(2,1)等点。
2.线（line）线是常见的空间几何要素，它由多个点连接而成，被表示为一连串的坐标对。
线具有长度、起点和终点等特征，如一条直线可以表示为两个点之间的连线。
3.面（polygon）面是指由多条线组成的封闭区域，可以有内部空洞。
面有位置和边缘，如所述的三角形、圆形等面。
二、拓扑模型节点是拓扑模型中的基本概念，表示不同几何要素的交汇点。
节点可以是点、线交点、面的顶点等。
2.边（edge）边是指不同节点之间的连接线，表示两个几何要素之间的邻接关系。
边可以是两点之间的直线，也可以是由多个点组成的折线段等。
3.面（面）面也是拓扑模型中的概念，由边界线所围成的区域。
面具有特定的拓扑关系，如相邻面、面之间的父子关系等。
通过对几何模型和拓扑模型的介绍，可以看出它们是描述空间数据的基本方法，在GIS中都有广泛的应用。
几何模型主要用于描述空间要素的几何特性，如长度、面积等，而拓扑模型则强调要素之间的邻接和父子关系，对于空间分析和拓扑运算等方面具有重要意义。
对于这两种模型的理解，可以帮助我们更好的掌握GIS分析和显示的基础知识。
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关系模型实例
（3）关系模型的物理表示 对关系模型来说，其物理表示可以简单地归结为
各个关系组织成文件。 （4）关系模型的优缺点 优点： 结构简单灵活 其数据描述具有较强的一致性和独立性 缺点： 实现效率不高 不适合于管理复杂对象的要求 模型的可扩充性较差 模拟和操纵复杂对象的能力较弱
第五章 空间数据模型
一、实体模型 二、数据模型 三、面向对象数据模型 四、面向对象空间数据模型 五、时空数据模型 六、三维数据模型 七、几种常见国内外软件空间数据模型
一、实体模型
1、模型 模型是现实世界事物本质的反映或科学的抽象或简
化，能反映事物的固有特征及其相互联系或运动变化规 律。
模型不等于被描述的对象。 模型反映的对象是一种或一类特定事物，它可以是 自然界任何有生命的或无生命的实体、事物和现象。
（2）个体与总体 个体与总体的联系是对象的外部联系 （3）实体之间的联系
①一对一联系
A
B
（3）实体之间的联系 ②一对多联系
A
B
（3）实体之间的联系 ③多对多联系
A
B
（4）实体模型图 实体模型图直观地表示模式的内部联系。
名称
宽度
路面质量
等级
道路 居民地
名称
人口
交通状况
等级
道路信息实体模型图
二、数据模型
2、实体模型 实体是现实世界中客观存在并可相互区别的事物。 利用实体内部的联系和实体间的联系来描述客观事
物及其联系，称为实体模型。 实体模型是设计数据库的先导，是确定数据库包含
哪些信息内容的关键。 （1）对象与属性
对象：道路、居民地、水系、植被 属性：道路类型、宽度、路面质量
一个对象具有某些属性，若干属性又描述某个对 象。一个对象具有的某一属性，又可能是另一些属性描 述的对象
（3）层次模型的优缺点 优点： ① 将数据组织成有向有序的树结构
② 反映了现实世界中实体之间的层次关系 ③ 层次分明、结构清晰，较容易实现 缺点： ① 不能表示多对多的关系 ② 难以顾及实体之间的拓扑关系 ③ 导致数据冗余
2、网络模型与图结构
（1）概念
用网络数据结构表示实体与实体间联系的模型称 网络模型。
3、关系模型与二维表结构 （1）关系模型概念
将数据的逻辑结构归结为满足一定条件的规范化 二维表（称为关系）的集合，就构成了关系模型。
关系的具体实现是一个二维表结构。 关系模型用于设计地理属性数据的模型较为适宜。 （2）关系模型的规范化 所谓规范化，就是用更单纯、结构更规则的关系逐步 取代原有关系的过程。
网络模型是数据模型的另一种重要结构，它反映 着现实世界中实体间更为复杂的联系，其基本特征表 现在结点数据间没有明确的从属关系，一个结点可与 其他多个结点建立联系。
网络模型实例
（2）网络模型的物理实现
多用指针建立记录间联系。可分为简单网络结 构和复杂网络结构两类。
①单网状结构的物理实现
物理邻接加指针、顺序文件加指针、目录和位图
用链表指针表示层次结构比较方便灵活，可用子 女指针、双亲指针和子女指针加兄弟指针来表示层次 结构。
A1
B1
B2
B3
C9 C2 C13 C14 C5 C16 子女指针法
（2）层次模型的物理实现 ②表结构法
A1
*
B1
B2
B3
C9
C2
C13
C14
C5
C16
双亲指针法
（2）层次模型的物理实现 ②表结构法
②复杂网状结构的物理实现
实际上，在多数数据库系统中，复杂网络结构 往往先转换为简单网状结构来处理。
（3）网络模型的优缺点
优点： 可以描述现实世界中极为常见的多对多关系 一定程度上支持数据的重构 具有一定的数据独立性和共享特性 运行效率较高 缺点： 结构的复杂性限制了它在空间数据库中的使用
找离火车站 最近的汽车
站？
距离最近 的汽车站
GIS分析
属性为火 车站的点
检索
空
间
计 算
所有属性为 检索
汽车站的点
空间 数据库
（2）关系模型的规范化
第一范式：表中每一个域上的元素不得多于一个。
第二范式：要求一个关系中的所有非主属性都完全函 数依赖于主关键字。
第三范式：进一步把非主属性传递依赖于主关键字的 关系分解为一些更为简单的关系的集合。
数据模型是关系数据和联系的逻辑组织形式的表 示，以抽象的形式描述系统的运行与信息流程，是计 算机数据处理中一种较高层的数据描述。
每一个实体的数据库都由一个相应的数据模型来 定义。数据库各种操作功能的实现是基于不同的数据 模型的，数据库的核心问题是数据模型。
常用数据模型：层次、网状、关系
1、层次模型与树结构 （1）概念 层次模型：用树形结构来表示实体间联系的模型。
①物理邻接法
将各层次上的记录按从上到下、从左到右的关系 依次记录在存储器上，这样，数据的层次组织在逻辑 顺序上与物理顺序是一致的。
A1
B1
B2
B3
A1 B1 C9 C2 C13 B2 C14 B3 C5 C16
C9 C2 C13 C14 C5 C16
存储结构
层次模型
（2）层次模型的物理实现
②表结构法
它的特点是将数据组织成有向有序的树结构； 可同时用于逻辑和物理数据的描述。
同值结构、非同值结构
空间数据的位置特征，导致了空间
V1
d
V4实体分布特征和空间关系。 Nhomakorabeaa
e II c
I
E
V2
b
V3
I
II
a
b
e
d
c
e
V1 V2 V2 V3 V3 V1
V1 V4
用层次模型表示
V4 V3
V3 V1
（2）层次模型的物理实现
三、面向对象数据模型
1、面向对象的基本概念 1.1 对象与封装性（encapsulation）
对象是数据和行为的统一体。 封装性：用户无法知道功能运行的真实机理。 1.2 分类（classification） 类是关于同类对象的集合，具有相同属性和操作的对象 组合在一起。 1.3 概括（generalization） 在定义类型时，将几种类型中某些具有公共特征的属性 和操作抽象出来，形成一种更一般的超类。
A1
*
B1
B2
B3
*
C9
C2
C13 *
C14 *
C5
C16 *
子女加兄弟指针
（2）层次模型的物理实现
③目录法
用目录式指针来表示层次数据模型中多个记录之 间的联系，这时，这些指针所形成的目录本身也是一 个文件。
④位图法
它是一张二维的表格，纵横表头是不同层次上的 记录键值，若某两个记录之间有父子联系的，则在其 交点处置“1”，否则置“0”。