空间数据的表达第四章讲述.pptVIP

5、栅格数据结构特点 离散的量化栅格值表示空间对象 位置隐含,属性明显 数据结构简单,易与遥感数据结合,但数据量大 几何和属性偏差 面向位置的数据结构,难以建立空间对象之间的关系 矢量数据 优点： 表示地理数据的精度较高 严密的数据结构，数据量小 完整的描述空间关系 图形输出精确美观 图形数据和属性数据的恢复、更新、综合都能实现 面向目标，不仅能表达属性，而且能方便的记录每个目标的具体属性信息 缺点： 数据结构复杂 矢量叠置较为复杂 数学模拟比较困难 技术复杂，特别是软硬件 栅格数据 优点： 数据结构简单 空间数据的叠置和组合方便 各类空间分析很易于进行 数学模拟方便 缺点： 图形数据量大 用大像元减少数据量时，精度和信息量受损 地图输出不美观 难以建立网络连接关系 投影变换比较费时 课堂作业： e b d c 4 1 3 2 5 A B C 7 6 D a O 深度：从树的根节点到该叶节点路径上边的条数 4.3空间关系的应用 线—点 线—线 线—面 镇 乘车线路 河流 小路 这条线路过镇上吗？ 小路穿过河流吗？ 河流在区域内吗？ 4.3空间关系的应用 面—点 面—线 面—面 该邮政区包括学校吗？ 该区域包括铁路吗？ 区域彼此影响吗？ 区域重叠吗？ 1、拓扑关系能清楚地反映实体之间的逻辑结构关系，它比集合关系具有更大的稳定性，不随地图投影而变化。 2、有助于空间要素的查询，利用拓扑关系可以解决许多实际问题。如某县的邻接县（面面相邻问题）。又如供水管网系统中某段水管破裂找关闭它的阀门，就需要查询该线与哪些点关联。 3、根据拓扑关系可以重建地理实体。例如根据弧段构建多边形，实现面域的选取；根据弧段与结点的关联关系重建道路网络，进行最佳路径选择等。 总的来说，有两个目的：保证数据质量，保证空间对象表达的合理性和正确性、一致性。二是提高空间分析的效率。 为什么要使用拓扑关系呢？ 总结：矢量数据结构的特点 用离散的点描述空间对象与特征，定位明显，属性隐含 用拓扑关系描述空间对象之间的关系 面向目标操作，精度高，数据冗余度小 与遥感等图象数据难以结合 输出图形质量好，精度高 2.5 栅格数据结构及编码 2.5.1 栅格数据结构 栅格数据结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。 （1） 定义 点：用一个栅格单元表示； 线：用沿线走向的一组相邻栅格单元表示； 面：用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示； 空间数据的表达 area line point ployon 点 线 面 对于栅格数据结构点：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。 Y：列 X：行 西南角格网坐标 （XWS，YWS） 格网分辨率 2、栅格像元参数 ——形状与大小 〔d〕正方形 形状 3 3 3 3 栅格象元的大小与描述实体的近似程度及存储的空间相矛盾 大小 3、栅格单元代码的确定 中心点法 重 要 性 长度占优法 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。 面 积 占 优 B 连续分布地理要素 C 具有特殊意义 的较小地物 A 分类较细、 地物斑块较小 B a b 中心点法 处理方法： 用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码 常用于具有连续分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度图等。 面积占优法 处理方法：以占栅格区域面积比例最大的地物类型或现象特性决定栅格单元的代码 面积占优法常用于分类较细，地物类别斑块较小的情况 重要性法 处理方法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码 重要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是点、线状地理要素，如城镇、交通枢纽、交通线、河流水系等，在栅格中代码应尽量表示这些重要地物 长度占优法 处理方法：以网格中线的大部分长度所对应的面域的属性值来确定。 4、栅格数据的值 整数值：如土壤分类 字母：蔬菜类型、土地分区 实数：如高程值 1、直接栅格编码 当每个像元都有唯一一个属性值时，一层内的编码就需要m行×n列×3(x,y和属性编码值)个存储单元。 5、栅格数据编码 栅格数据是二维表面上地理数据的离散量化值，每一层的pixel值组成像元阵列（即二维数组），其中行、列号表示它的位置。例如影像： A A A A??????????? A B B B????????? A B B B