GIS矢量数据和栅格数据知识点

栅格数据和矢量数据矢量数据定义：矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。点：空间的一个坐标点；线：多个点组成的弧段；面：多个弧段组成的封闭多边形；获取方法定位设备（全站仪、GPS、常规测量等）地图数字化间接获取栅格数据转换空间分析（叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据）矢量数据表达考虑内容矢量数据自身的存储和管理几何数据和属性数据的联系空间对象的空间关系（拓扑关系）矢量数据表达简单数据结构拓扑数据结构属性数据组织矢量数据结构编码方式实体式索引式双重独立式链状独立栅格数据定义以规则像元阵列表示空间对象的数据结构，阵列中每个数据表示空间对象的属性特征。或者说，栅格数据结构就是像元阵列，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间对象的类型、等级等特征。每个栅格单元只能存在一个值。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。获取方式：遥感数据图片扫描数据矢量数据转换手工方式栅格数据坐标系栅格数据压缩编码方案栅格数据的分层栅格数据的组织方法栅格数据特点编码方式：直接编码—无压缩编码链式编码—便界编码游程长度编码块式编码四叉树编码矢量数据优点：•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•矢量数据结构是一种常见的图形数据结构，它用一系列有序的x、y坐标对表示地理实体的空间位置。•矢量结构的特点：属性隐含，定位明显•矢量型数据结构按其是否明确表示各地理实体的空间相互关系可分为实体型和拓扑型两大类。实体型与拓扑型数据结构比较•两者都是目前最常用的数据结构模型实体型代表软件为MapInfo拓扑型代表软件为ARC/INFO•它们各具特色实体型虽然会产生数据冗余和歧异，但易于编辑。拓扑型消除了数据的冗余和歧异，但操作复杂，甚至会产生新的数据冗余。拓扑型消除了数据的冗余和歧异，但操作复杂，甚至会产生新的数据冗余。•定位明显–其定位是根据坐标直接存储的，无需任何推算•属性隐含–属性一般存于文件头或数据结构中某些特定的位置上•这种特点的影响–矢量数据结构图形运算的算法总体上比栅格数据结构复杂的多，在叠加运算、邻域搜索等操作时比较困难，有些甚至难以实现–但其也有便利和独到之处，在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，矢量结构有很高的效率和精度•栅格结构：属性明显、位置隐含•矢量结构：定位明显–其定位是根据坐标直接存储的，无需任何推算•属性隐含–属性一般存于文件头或数据结构中某些特定的位置上•这种特点的影响–矢量数据结构图形运算的算法总体上比栅格数据结构复杂的多，在叠加运算、邻域搜索等操作时比较困难，有些甚至难以实现–但其也有便利和独到之处，在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，矢量结构有很高的效率和精度–位置明显、属性隐含•栅格结构和矢量结构在表示空间数据上可以是同样有效的•较为理想的方案是栅格结构与矢量结构并存五、矢量－栅格转换算法•点实体–每个实体仅由一个坐标对表示–矢量结构和栅格结构的相互转换：坐标变换•线实体–矢量转栅格•把坐标序列中坐标对变为栅格行列坐标•还需根据栅格精度要求，在坐标点之间插满一系列栅格点，这可以由两点式直线方程得到–栅格转矢量•与栅格多边形边界转换为矢量结构相似•多边形（面）实体–比较复杂多边形矢量转栅格•多边形的矢量格式向栅格格式转换又称为多边形填充•在矢量表示的多边形边界内部的所有栅格点上赋以相应的多边形编码–内部点扩散算法–复数积分算法–射线算法和扫描算法–边界代数算法多边形栅格转矢量•提取以相同的编号的栅格集合表示的多边形区域的边界和边界的拓扑关系，并表示由多个小直线段组成的矢量格式边界线的过程–多边形边界提取：将栅格图像二值化或以特殊值标识边界点–边界线追踪：对每个边界弧段由一个结点向另一个结点搜索，通常对每个已知边界点需沿除了进入方向的其他7个方向搜索下一个边界点，直到连成边界弧段–拓扑关系生成：对于矢量表示的边界弧段数据，判断其与原图上各多边形的空间关系，以形成完整的拓扑结构并建立与属性数据的联系–去除多余点及曲线圆滑