第4章空间数据结构

地理信息系统GeographicInformationSystem徐斌长安大学第4章空间数据结构•4.1矢量数据结构•4.2栅格数据结构•4.3矢栅一体化数据结构•4.4镶嵌数据结构•4.5三维数据结构本章学习要点•空间数据结构是对空间逻辑数据模型描述的数据组织关系和编排方式，是空间数据模型的具体实现，对地理信息系统中数据存储、查询、检索和分析应用等操作处理有至关重要的影响。•掌握数据结构类型与特点，是合理的空间建模与数据组织的基础。•要点：–矢量数据机构–栅格数据结构表达真实的世界EEERHRRRRRRRRRPRPPPPPEEEHEE56100065550005810006575000HousePineForestEucalyptsEPEHHRealWorld栅格模型矢量模型4.1矢量数据结构•1.矢量数据的概念•2.矢量数据结构的表示–（1）简单数据结构及编码–（2）拓扑数据结构及编码1.矢量数据的概念矢量：具有长度和方向的量。矢量数据结构：通过记录坐标值的方式尽可能精确地表示点、线或面状分布的地理实体，坐标空间设为连续，允许任意位置、长度和面积的精确定义。在一般情况下，其精度比栅格数据结构高得多。其精度仅受数字化设备的精度和数值记录字长的限制。2.矢量数据结构的表示计算机地图制图中，研究表示矢量数据的结构时应考虑的问题：①矢量数据的存储和处理；②与属性数据的关联；③矢量数据之间拓扑关系的表示。（1）简单数据结构及编码简单数据结构也称为面条数据结构，只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。常见方法：独立实体法和点位字典法。•独立实体法使用点、线、面对象分别记录其坐标对，即每个实体的坐标都独立存储，并不关心相邻的多边形或线状和点状地物。具体形式和公式如下：点对象：[对象标识,(x,y),属性数据;]线对象：[对象标识,(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),属性数据;]面对象：[对象标识,(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),(x1,y1),属性数据;]对面状实体，最末一点坐标与第一点坐标相等。地图要素的矢量数据表示例：图4.1，表4.1标识(ID)坐标位置属性点10X,Y线12X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3,X4,Y4,X5,Y5,X6,Y6面35X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3,X4,Y4,X5,Y5,X6,Y6,…,X11,Y11,X1,Y1•优点：编码容易，数字化操作简单，数据编码直观，显示速度快。•缺点：除了外轮廓线以外，多边形的边界数据均获取和存储两次，这样会产生裂缝或重叠，并产生数据冗余。为了消除裂缝，一般要编辑。缺少拓扑关系，空间分析困难。•点位字典法使用坐标文件记录所有点坐标对，并使用点号惟一标示每一个坐标对，点、线、面对象都由点号组成。点位字典：点号,(x,y);点对象：惟一标志码,点号,属性数据;线对象：惟一标志码,(点号1，…，点号n),属性数据;面对象：惟一标志码,(点号1，…，点号n，点号1),属性数据;例：图4.1，表4.2，表4.3（2）拓扑数据结构及编码•索引式结构（略）•双重独立地图编码•链状双重独立式编码拓扑数据结构记录空间实体的位置、标志及属性信息，同时记录拓扑关系。•双重独立地图编码双重独立地图编码（DualIndependentMapEncoding，DIME），是美国人口调查局在人口调查的基础上发展起来的，它通过有向编码建立了多边形、边界、结点之间的拓扑关系，DIME编码成为其它拓扑编码结构的基础。例：图4.4，表4.7双重独立式DIME(DuallndependentMapEncoding)ABCDOabcdefghijklmn123456789101112线号左多边形右多边形起点终点aOA18bOA21cOB32dOB43eOB54fOC65gOC76hOC87iCA89jCB95kCD1210lCD1112mCD1011nBA92这种数据结构除了通过线文件生成面文件外，还需要点文件•链状双重独立式编码链状双重独立式数据结构是DIME数据结构的一种改进。在DIME中，一条边只能用直线两端点的序号及相邻的面域来表示，而在链状数据结构中，将若干直线段合为一个弧段（或链段），每个弧段可以有许多中间点。在链状双重独立数据结构中，主要有四个文件：多边形文件、弧段文件、弧段坐标文件、点文件。点文件：标志码，（x,y）;弧段坐标文件：标志码，弧段中间点；弧段文件：标志码，起始结点，终止结点，左多边形，右多边形；多边形文件：标志码，组成多边形的弧段号，属性（面积、周长）及中心点坐标等。例：图4.4，表4.8，表4.9，表4.10，表4.11弧段文件弧段号起始点终结点左多边形右多边形a51OAb85EAc168EBd195OEe1519ODf1516DBg115OBh81ABi1619DEj3131BC弧段坐标文件弧段号点号a5,4,3,2,1b8,7,6,5c16,17,8d19,18,5e15,23,22,21,20,19f15,16,g1,10,11,12,13,14,15h8,9,1i16,19j31,30,29,28,27,26,25,24,31链状双重独立式12345678910111213141516171819202122232425262728293031多边形文件多边形号弧段号周长面积Ah,b,aBg,f,c,h,-jCjDe,i,fEe,i,d,b•优点：数据结构紧凑、数据冗余小；拓扑关系明晰，拓扑查询、分析效率高。•缺点：对单个地理实体的操作效率低，难以表达复杂的地理实体，查询效率低，局部更新困难。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。4.2栅格数据结构1.栅格数据结构的基本概念栅格数据结构:栅格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，组织中的每个栅格数据表示地物或现象的非几何属性特征。•在一定尺度范围和特定分辨率的情况下，栅格结构表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据。什么是栅格数据结构（Raster)？RealworldGridPointLineAreaValue=0=1=2=3RowColumnTrianglesHexagonsRASTER•栅格数据单元格经常是矩形（主要是正方形）的，但并不是必须如此。其单元格形状可以随应用的需要进行具体设定，比如设置为三角形。•栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比。•栅格尺寸越小，其分辨率越高，数据量也越大。栅格数据的形状、尺寸及相关问题引申思考：栅格数据的投影与变形问题？栅格数据结构栅格数据结构就是栅格阵列，每个栅格单元的行列号确定位置，用栅格单元的数值表示空间对象的类型、等级等属性特征。每个栅格单元只能存在一个属性值。栅格数据结构：坐标系与描述参数Y：列X：行西南角格网坐标（XWS，YWS）格网分辨率栅格单元——像元遥感影像：MSS79×79米SPOT10×10米TM30×30米QuickBird0.61×0.61米影像分辨率扫描图象：150DPI、300DPI、600DPI计算机屏幕分辨率：640×780800×6001024×768IKONOS卫星多光谱影像（4米）（排队参观毛主席纪念堂的队伍隐约可见，花坛信息没有，背景草坪不清晰）IKONOS卫星融合影像（1米）（排队参观毛主席纪念堂的队伍清晰可见，花坛和背景草坪显示出来，色调自然逼真，连纪念堂柱子的阴影都很清楚）西班牙马德里体育场（0.61m）点线面栅格数据结构•点：为一个栅格单元（像元）•线：在一定方向上连接成串的相邻栅格单元集合•面：聚集在一起的相邻栅格单元集合。表示点点使用离散分布的单个栅格单元来表示，单元格的值表示某个地理现象的属性，不同的值表示不同的地理对象或同一地理现象的不同属性。表示线单条线通过一系列有序相连的具有相同值栅格单元来表示，不同的值表示不同的地理对象或同一地理现象的不同属性。表示多边形单个面表示为一簇具有相同值的单元格，不同的值表示不同的地理对象或同一地理现象的不同属性栅格数据结构示例000000000000000000002000000000000000000000000000000000000000000000000600000000000066600000000006000000000006000600000060000000000744444477774777444487780840877808800800887888880000888800000888（a）点（b）线（c）面•由于栅格结构对地表的离散，在计算面积、长度、距离、形状等空间指标时，若栅格尺寸较大，则造成较大的误差（过度概化、不连续）。•由于栅格单元中存在多种地物，而数据中常常只记录一个属性值，这会导致属性误差。比如，遥感数据中的“混合像元”问题。栅格数据的相关问题栅格数据单元值确定——混合像元CAB面积占优重要性A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AB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栅格数据单元值确定•问题：每一个单元可能对应多个地物种类或多个属性值。•基本原则：在决定栅格代码时尽量保持地表的真实性，保证最大的信息容量。决定栅格单元代码的方式1.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。例如：中心点O落在代码为C的地物范围内，按中心点法的规则，该矩形区域相应的栅格单元代码为C2.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例如：所示的例子中，显见B类地物所占面积最大，故相应栅格代码定为B3.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例如：假设A类最重要的地物类型，即A比B和C类更为重要，则栅格单元的代码应为A4.百分比法•处理方法：根据栅格区域内各地理要素所占面积的百分比数确定栅格单元的代码•适用于地物面积具有重要意义的分类体系例如：可记面积最大的两类BA，也可以根据B类和A类所占面积百分比数在代码中加入数字5.其他方法•根据具体的应用内容，栅格单元的代码确定方式还可以采用其他方法，如插值方法（平均值就是其中之一），或使用特定的计算函数等。栅格数据结构的特点栅格数据结构结构容易实现，算法简单，且易于扩充、修改，也很直观，特别是易于同遥感影像的结合处理，给地理空间数据处理带来了极大的方便•属性明显–数据中直接记录了数据属性或指向数据属性的指针，因而我们可以直接得到地物的属性代码•定位隐含–所在位置则根据行列号转换为相应的坐标，也就是说定位是根据数据在数据集中的位置得到的。栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体的位置很容易隐含在格网文件的存储结构中2.栅格数据编码栅格数据编码方法分为两大类：•直接栅格编码（完全栅格数据结构）•压缩编码方法–链码–游程长度编码–块码–四叉树直接栅格编码直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以每行都从左到右逐个象元进行记录，也可以奇数行地从左到右而偶数行地从右向左记录，为了特定目的还可采用其他特殊的顺序一些常用的栅格排列顺序栅格矩阵（RasterMatrix)数据是二维表面上地理数据的离散量化值，每一层的值组成像元阵列（即二维数组），其中行、列号表示它的位置。例如影像：AAAAABBBAABBAAAB在计算机内是一个4*4阶的矩阵。但在外部设备上，通常