《城市空间信息》PPT课件.ppt

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1、城市空间信息学 合肥工业大学土木与水利工程学院 测量工程系 主讲：张志慧 第四章 空间数据的表达 主要内容： 空间数据模型 空间关系 空间数据结构 空间数据转换 空间数据存储 空间数据组织 引言 传统用地图表达空间信息，随着计算机的广泛应用， 在数字环境下如何表达、组织和管理空间信息成为 研究热点。 从如下几个方面进行研究： 空间数据模型：空间实体的计算机表示方法 空间关系的种类：关系的度量 空间数据结构 :适合计算机存储、管理和处理的空间数据 逻辑结构，主要指地理实体的空间排列方式和相互关系 的描述方法。栅格、矢量、三维栅格、 DEM等 空间数据的转换：模型和结构的变换 空间数据存储形式和组

2、织管理： 4.1 空间数据模型 栅格数据模型：个体空间 矢量数据模型：个体空间 时空数据模型：时间空间 一体建模 网络数据结构：个体间关 系 面向对象的数据结构： 一、栅格数据模型 将连续空间离散化，用 2维铺盖覆盖整个连 续空间。铺盖可以规则或不规则的。 铺盖的特征参数：尺寸、形状、方位和间距。 对同一对象，可以有不同尺度和聚分性的铺 盖。 方格是空间数据处理中最常用的结构。 栅格技术重点在空间格网像元位置的内容上， 因此常被描述为基于位置的。 栅格模型中，现实数据的 要素都是由某些单元格网 组成的。格网的位置表示 了该要素的位置，格网的 属性表示了该要素的内容。 用于卫星遥感、人工扫描 和

3、数字化影像。 通常用分层方法组织各类 数据，在每个图层中栅格 像元记录了特殊的现象存 在。如道路层、水系层。 三维模型，即体元模型， 像元是立方体、立体元素。 栅格数据组织 二、矢量数据模型 矢量方法强调离散现象的存在，可以看成是基于要 素的。它将现象看成原型实体的 集合 ，用于组成空 间实体。 2维模型中，原型实体包括点、线、面。 3维模型中，原型实体包括点、线、面、体、表面。 观察的尺度或概括的程度决定了使用原型的种类。 如小比例尺中，城镇由可以由个别点组成，道路和河流 用线表示。 在大比例尺中，城镇被表现为特定原型的复杂集合，包 括建筑物的边界，道路、公园及其他自然和管理现象。 矢量模型

4、的表达源于原型空间实体本身，通 常以坐标来定义。 点：一对地理坐标定义 线：一系列地理坐标对定义 面：一系列起点和终点相同的坐标对定义 体：闭合的一个或多个表面来定义 3维表面：三维线包围的多边形面来定义 三、网络数据模型 现实世界中网络系统（如交通网、 通讯网、自来水管网、煤气管网 等）的抽象表示。 网络由若干 线性实体 互连而成的 一个系统。基本元素：线实体和 连接点交汇点 等。具体如下： 1. 网线：构成网络的线性实体，是 资源传输或通讯联络的通道。 2. 结点：网线的端点，汇合点。 3. 附属元素：站点（途经的地点）、 中心（资源发散地或汇聚地）、 障碍（对资源传输起阻断作用的 点）

5、网络数据模型 4. 特殊的属性数据：网线的阻碍强度 ( 正反两方 向，如流动时间，耗费）；网线和结点资源需 求量（学生量、水流量）；结点转角数据，更 细致模拟资源流动时的转向特征（每一节点有转 向表，说明了资源的阻碍强度）； 5. 与中心相联系的数据： 资源容量； 阻碍限 度； 延迟量（表达中心相当于其它中心的优 先程度）。 6. 与站点相关的数据：传输量，资源卸载量、阻碍 强度。 网络模型结点间没有明确的从属关系，是一对多的联 系。或多对多的关系。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性，且存储、 运行效率高，但是结构和操作命令复杂。 四、时空数据模型 时空数据模型的核心问题

6、：有效表达、记录和管理 现实世界的实体及其相互关系随时间不断发生的变 化。即包括地理信息的空间维度、属性维度、时间 维度。 时空变化表现为 3种可能的形式： 属性变化，空间坐标或位置不变 空间坐标或位置变化（单个实体位置、方向、形状等变 化，两个以上空间实体之间的关系变化），属性不变 坐标和属性都变化 时空数据模型的特点和组织方式 时空数据模型的特点：语义丰富，描述准确，海量数据， 组织访问困难。 数据组织方法种类：时空立方体模型、序列快照模型、基 态修正模型、时空复合模型。 1. 时空立方体：将时间作为新的一维。主要有两种表示方式， 使用 3维的地理矩阵，以位置、属性和时间分别作为矩 阵的行

7、、列、高；用四叉树表达 2维数据，八叉树表示 空间立方体，可用 十六叉树表示 时空模型。 2. 基态修正法：不存储每个状态的全部信息，只存储某个时 间数据状态（称为基态），以及相对于基态的变化量。将 检索最频繁的状态为基态。目标在时间和空间上的内在联 系不直接。 3. 时空复合法：将空间分隔为具有相同时空过程的最大单元， 称为时空单元，每个时空单元在存储方法上被看成是 静态 的空间单元，并将该时空单元中的 时空过程 作为属性来存 储。 五、面向对象的数据模型 将空间现象看成是对象的集合体。 类：某种地物如三角点。 超类：空间数据组织中的各种地物，在几何性质上分为 4种 类型，即点状地物、线状地

8、物、面状地物、 复杂地物。这 四种类型可以作为各种地物类型的超类。 为了描述拓扑关系加上几何元素：结点、弧段。 空间地物 点状地物 线状地物 面状地物 复杂地物 杆塔 墓穴 道路 电线 公园 操场 矿山 立交桥 面向对象的数据模型的特点和组织方法 特点：空间图形数据和属性数据集成在同一个对象 中集中处理。数据模型丰富，数据库系统不成熟， 与传统数据库不兼容，商业化不够。 组织机制：继承 分类：具有相同特征的实体 (对象 )归类的过程。这些实体 属于这个类的实例对象。 概括：将一组具有相同属性结构和操作方法的类归纳成一 个更高级的层次，更具有一般性的类的过程。 聚集：把不同类型的对象联合起来，形

9、成一个更高级的集合对象。 每个对象成为它的组件对象。 联合：同一类对象组合起来，形成一个更高级的复合对象。每个 对象成为它的成员对象。 实例、组件、成员： 4.2 空间关系 由空间现象的几何特征（位置和形状）引起 的空间关系，如方位、距离、连通性，或由 几何特征和非几何特征（度量属性，如高程 值、坡度值）共同引起的空间关系，如统计 相关、空间自相关等。 几何特征关系 主要包括 位置 关系、 拓扑 关系、 方向 关系、 度量 关系。 几何关系的性质分为 :关联、相邻、包含、相交、 相离、相重、方向、距离等关系。 位置关系 点、线、多边形之间的空间几何关系 关系 图示 说明与举例 点点 相合、分离

10、、几何中心、重心 点线 在上、分离、交点、端点 点面 内部、中心、重心、边、外 线线 重合、连接、交叉、切、平行 线面 内、穿过、环绕、分离 面面 包含、重合、相交、邻接、分离 拓扑关系 在地图图形的连续变换 (投影变 换、比例尺变化 )中保持不变 的空间 位置关系 （如邻接和 包含关系）和空间关联关系。 邻接关系 :空间图形中同类要 素之间的关系。 关联关系 :空间图形中不同类 要素之间的关系。 包含关系 :空间图形中同类但 不同级要素之间的关系。 拓扑关系 空间重建查询检查 拓扑学中的基本元素 结点（ Node）：弧段的交点， N1 N4 弧段 （ Arc）：相邻两结点之间的坐标链， C1

11、 C7 多边形（ Polygon）：由弧段组成的封闭区。 P1 P4 P1 P2 P3 P4 N1 N2 N3 N4 C1 C2 C3 C4 C5 C6 拓扑关系的表示 结点与弧段 弧段与结点 结点 名 弧段 坐标 N1 N2 C1,C3,C4 C2,C5,C1 X1， Y1 X2， Y2 弧段 结点 from to C1 C2 C3 N1 N3 N1 N2 N2 N3 C4 N4 C8 C6 P3 C7 N6 C10 N3 C3 N1 P1 C2 N2 C1 P2 C5 N5 P4 P5 C9 N7 弧段 关联多边形 left right C1 C2 C3 P2 P1 P1 P1 P4 弧段

12、与多边形 C4 N4 C8 C6 P3 C7 N6 C10 N3 C3 N1 P1 C2 N2 C1 P2 C5 N5 P4 P5 C9 N7 多边形 关联弧段 P1 P2 P3 C3,C2,-C1 C1,C5,-C6,-C4 C6,C7,-C8 多边形与弧段 C4 N4 C8 C6 P3 C7 N6 C10 N3 C3 N1 P1 C2 N2 C1 P2 C5 N5 P4 P5 C9 N7 多边形 包含多边形 P4 P5 多边形与多边形 多边形 邻接多边形 P4 P1 P2 P3 C4 N4 C8 C6 P3 C7 N6 C10 N3 C3 N1 P1 C2 N2 C1 P2 C5 N5 P

13、4 P5 C9 N7 拓扑空间关系研究意义 （ 1）根据拓扑关系，不需要利用坐标或距离，可以 确定一种地理实体相对于另一种地理实体的空间位 置关系。 因为拓扑数据已经清楚地反映出地理实体之间的逻辑结 构关系，而且这种拓扑数据较之几何数据有更大的稳定 性，即它不随地图投影而变化。 （ 2）利用拓扑数据有利于空间要素的查询。 例如应答像某区域与哪些区域邻接；某条河流能为哪些 政区的居民提供水源；与某一湖泊邻接的土地利用类型 有哪些；特别是野生生物学家可能想确定一块与湖泊相 邻的土地覆盖区，用于对生物栖息环境作出评价等等， 都需要利用拓扑数据。 拓扑空间关系研究意义 （ 3）可以利用拓扑数据作为工具

14、，重建地理实 体。 例如建立封闭多边形、实现道路的选取、进行 最佳路径的计算等。 方向关系 空间查询 方位关系、延伸关系，定义了地物对象之间 的方位。东、南、西、北等方位词表达。 基准方向：真北、磁北、坐标纵线 点状实体之间：连线与基准方向的夹角。 线状实体与面状实体之间：计算它们的中心 点之间连线的方向角。 度量关系 空间查询 空间对象之间的距离关系。可以定义某种距 离。 也可以应用与距离概念相关的术语，如远近 等。 基本度量关系：点点、点线、点面、线线、 线面、面面之间的距离。 4.3 空间数据结构 数据模型提供了一种空间现象的建模方法，数据结 构则阐明了基于这些模型的数据组织形式。 数据

15、结构是适合于计算机存储、管理和处理的数据 逻辑结构。对空间数据是地理实体的空间排列方式 和相互关系的抽象描述。 数据结构是对数据的一种理解和解释。数据没有说 明结构则毫无用处。 对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到 的内容可能是截然不同的。 栅格数据结构 网格结构，像元结构。将地球表面划分为大小均匀 紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像 素，由行列号定义，并包含一个代码，表示像素的 属性或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。 点 ： 具有一定数值的栅格单元 线 ： 表现为按线特征（每个栅格单元最多只有两个 相邻单元在线上）相连接的一组单元 面 ： 表现为按二维形状特征（每个栅

16、格有多余两个 相邻单元）相连接的一组单元 任何面状分布的对象都可以用栅格数据逼近表示。 如遥感影像。 栅格数据特点： 结构规则排列，位置隐含在文件存储结构中。 算法简单，易于扩充修改，直观。 易于与遥感影像结合处理，给地理空间数据 处理带来方便。 地表不连续，栅格大，误差大。 栅格结构数据的获取 目读法，透明网格采集输入， 图形 扫描输入，以及影像数据 传输和转换输入。 这种方法的关键是栅格属性取 值。 栅格取值方法 中心点法 C 面积占优法 B 长度占优法 P 重要性法 A 百分比法 BA B A C O P q 栅格数据的压缩编码方法 链式编码 游程长度编码 块状编码 四叉树编码 1 游程

17、长度编码 含义 ： 将行或列中 重复的元素 进行合并， 以达到减少存储和数据冗余的目的。 每个游程 像元 数 记录方式： 每个游程 起（迄）列或行号 0 2 2 5 5 5 5 5 2 2 2 2 2 5 5 5 0 0 0 0 0 3 3 3 2 2 2 2 3 3 5 5 0 0 2 3 3 3 5 5 0 0 3 3 3 3 5 3 0 0 0 3 3 3 3 3 0 0 0 0 3 3 3 3 沿行方向进行编码： ( 0， 1），（ 2， 2），（ 5， 5）； （ 2， 5），（ 5， 3）； （ 2， 4），（ 3， 2），（ 5， 2）； （ 0， 2），（ 2， 1），（ 3，

18、 3）， （ 5， 2）；（ 0， 2），（ 3， 4）， （ 5， 1），（ 3， 1）；（ 0， 3）， （ 3， 5）；（ 0， 4），（ 3， 4）； （ 0， 5），（ 3， 3）。 记录每个游程像元数 （属性，个数） 0 2 2 5 5 5 5 5 2 2 2 2 2 5 5 5 0 0 0 0 0 3 3 3 2 2 2 2 3 3 5 5 0 0 2 3 3 3 5 5 0 0 3 3 3 3 5 3 0 0 0 3 3 3 3 3 0 0 0 0 3 3 3 3 沿列方向进行编码 ： ( 1， 0），（ 2， 2），（ 4， 0）； （ 1， 2），（ 4， 0）； （ 1，

19、 2），（ 5， 3），（ 6， 0）； （ 1， 5），（ 2， 2），（ 4， 3）， （ 7， 0）；（ 1， 5），（ 2， 2）， （ 3， 3），（ 8， 0）；（ 1， 5）， （ 3， 3）；（ 1， 5），（ 6， 3）； （ 1， 5），（ 5， 3）。 记录每个游程起点行号 （起点行号，属性，） 7 0 1 6 2 5 4 3 编码方向 线 代 码 值 起 点 行 起点 列 链码 1 100 2 4 324355765576701011 2 2 起点 (2,4) 行号 , 列号 , 方向 ,方向 2 链式编码 （ Chain Codes） 3 0 2 2 5 5 5 5

20、5 2 2 2 2 2 5 5 5 0 0 0 0 0 3 3 3 2 2 2 2 3 3 5 5 0 0 2 3 3 3 5 5 0 0 3 3 3 3 5 3 0 0 0 3 3 3 3 3 0 0 0 0 3 3 3 3 （ 1， 1， 1， 0），（ 1， 2， 2， 2）， （ 1， 4， 1， 5），（ 1， 5， 1， 5）， （ 1， 6， 2， 5），（ 1， 8， 1， 5） ； （ 2， 1， 1， 2），（ 2， 4， 1， 2）， （ 2， 5， 1， 2），（ 2， 8， 1， 5）； （ 3， 3， 1， 2），（ 3， 4， 1， 2）， （ 3， 5， 2，

21、3），（ 3， 7， 2， 5）； （ 4， 1， 2， 0），（ 4， 3， 1， 2）， （ 4， 4， 1， 3）；（ 5， 3， 1， 3）， （ 5， 4， 2， 3），（ 5， 6， 1， 3）， （ 5， 7， 1， 5），（ 5， 8， 1， 3）； （ 6， 1， 3， 0），（ 6， 6， 3， 3）； （ 7， 4， 1， 0），（ 7， 5， 1， 3）； （ 8， 4， 1， 0），（ 8， 5， 1， 0）。 同一属性的正方形 数据格式 (初始行、列 ,半径 ,属性值 ) 3 块状编码 （ Block Codes ） M M R M M M M M M M R R

22、M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 区域分割方法 M M R M M M M M M M R R M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M 4 四叉树编码 2n 2n的 栅格阵列 NW （ 0） N

23、E （ 1） NW （ 2） SE （ 3） 四叉树 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 M M R M M M M M M M R R M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M 4 四叉树编码 树杈结点 叶子结点 四叉树思想通常有两种实现方法： 自上而下、自下而上 自上而下：将一幅地图或图像分割为 4部分，如果 子区的所有格网值都具有相同的值，则这个子区就 不再继续分割，否则再把这个子区分割成 4个子

24、区， 这样依次分割，直到每个子块都含有相同的属性值 或灰度为止。运算量大。 自下而上：如果每相邻 4个格网值相同则进行合并， 逐次往上递归合并，直到符合四叉树的原则为止。 重复计算少，运算速度较快。 四叉树优、缺点 优点： 1.容易有效地计算多边形的数量特征； 2.阵列各部分的分辨率是可变的，边界复杂部分四叉树较高， 即分级多，分辨率也高，而不需要表示许多细节的部分则分 级少，分辨率低，因而既可精确表示图形结构又可减少存储 量； 3.栅格到四叉树及到四叉树到简单栅格结构的转换比其他压缩 方法容易； 4.多边形中嵌套异类多边形的表示较方便。 缺的： 转换的不定性，同一形状和大小的多边形可能得出不

25、同的四叉 树结构，这不利于形状分析和模式识别。 常规四叉树和线性四叉树 常规四叉树：四叉树的每个结点通常存储 6个量， 即四个子结点指针、一个父结点指针和该结点的属 性代码。这种方法除了要记录叶结点外，还要记录 中间结点，一般要占用较大存储空间。 用于数据索 引和图幅索引等方面。 线性四叉树：该方法记录每个终止结点（或叶结点） 的地址和值，值就是子区的属性代码，其中地址包 括两部分，共 32位（二进制），最右边 4位记录该 叶结点的深度，即处于四叉树的第几层上，有了深 度可以推知子区大小；左边的 28位记录路径，从右 边第五位往左记录从叶结点到根结点的路径。或表 示为四进制和十进制的 Mort

26、on码。 4.3.2 矢量数据结构 通过记录坐标的方式尽可能精确的表示点、 线、多边形等地理实体。坐标空间设为连续， 允许任意位置、长度、面积的精确定义。 矢量数据结构编码的基本内容 点实体 线实体 面实体 矢量表达法示意（点、线、面） 点：位置（ x， y） 属性：符号（比例尺）、文字说明、方位 线：位置 (x1 ， y1 ), (x2 ， y2 ) ， ， (xn ， yn ) 属性：符号，形状、颜色、尺寸，非几何属性 面：位置 (x1 ， y1 ), (x2 ， y2 ) ， ， (xn ， yn ) 属性：符号变化，标量属性（可用等值 线），名称属性、分类属性，等 拓扑关系：邻接、包含

27、、关联等。 典型矢量数据结构编码方法 （ 1）实体式：面条式（ spaghetti）； ARCVIEW （ shape文件 )、 MAPINFO(Tab文件 ) 特点：结构简单，数据冗余大 多边形 数据项 A (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),(x6,y6),(x7,y7),(x8,y8),(x9,y9),(x1,y1 B (x1,y1), (x9,y9), (x8,y8), (x17,y17), (x16,y16), (x15,y15),(x14,y14) ,(x13,y13), (x12,y12), (x11,y11),(x10,y10),(x

28、1,y1) C (x24,y24),(x25,y25),(x26,y26),(x27,y27),(x28,y28),(x29,y29),(x30,y30) ,(x31,y31), (x24,y24) D (x19,y19),(x20,y20),(x21,y21),(x22,y22),(x23,y23),(x15,y15),(x16,y16) ,(x19,y19 E (x5,y5),(x18,y18),(x19,y19),(x16,y16),(x17,y17),(x8,y8),(x7,y7) ,(x6,y6), (x5,y5) ） (x11,y11),(x10,y10),(x1,y1) 1 2

29、3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 25 26 27 28 2930 31 典型矢量数据结构的编码方法 （ 2）树状索引式 所有边界点进行数字化，坐标对以数字方式存储，由点索引与 边界线号联系，线索引与多边形号相联系，形成树状结构。 特点：消除相邻多边形边界的数据冗余和不一致，但邻域函数 运算、消除无用边、处理岛状信息检查拓扑关系困难，编码 人工方式建立，工作量大，容易出错。 1 2 3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 25 26 27 2

30、8 2930 31 1.点文件 点号 坐标 6 X6,Y6 2.链文件 链号 左面号 右面号 起点 终点 L210 A1 A2 2 10 L109 A1 A2 10 9 3.面文件 面号 链 号 A1 L210,L109, 以 弧段 为单位 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A1 A2 A3 链状双重独立式编码 （ 3）双重独立式（ DIME (Dual lndependent Map Encoding) 早期的 GIS软件） 典型矢量数据结构的编码方法 弧段文件 弧段号 起始点 终结点 左多边形 右多 边形 a 5 1 O A b 8 5 E A c 1

31、6 8 E B d 19 5 O E e 15 19 O D f 15 16 D B g 1 15 O B h 8 1 A B i 16 19 D E j 31 31 B C 弧段坐标文件 弧段号 点 号 a 5,4,3,2,1 b 8,7,6,5 c 16,17,8 d 19,18,5 e 15,23,22,21,20,19 f 15,16, g 1,10,11,12,13,14,15 h 8,9,1 i 16,19 j 31,30,29,28,27,26,25,24,31 （ 4）链状双重独立式 1 2 3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

32、20 21 22 2324 25 26 27 28 2930 31 多边形文件 多边形号 弧段号 周长 面积 中心点坐标 A h,b,a B g,f,c,h,-j C j D e,i,f E e,i,d,b ARC/INFO矢量数据的存储方法 ARCID Fnode Tonode Lpoly Rpoly arc coordination A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 N1 N2 N1 N1 N2 N3 N3 N4 N2 N3 N3 N4 N5 N5 N4 N5 0 B2 B1 B3 0 B2 B4 B4 B1 B1 B3 0 B2 B4 B3 0 Xn1,Yn1.Xn2,Yn

33、2 Xn2,Yn2.Xn3,Yn3 Xn1,Yn1.Xn3,Yn3 Xn1,Yn1.Xn4,Yn4 Xn2,Yn2.Xn5,Yn5 Xn3,Yn3.Xn5,Yn5 Xn3,Yn3.Xn4,Yn4 Xn4,Yn4.Xn5,Yn5 矢量数据结构 polygon ARC B1 B2 B3 B4 A1 A2 A3 A2 A5 A6 A3 A4 A7 A6 A7 A8 矢量与栅格数据结构的比较 比较内容 矢量数据结构 栅格数据结构 数据量 小 大 图形精度 高 低 图形运算 复杂高效 简单低效 遥感影像格 式 不一致 一致 输出表示 抽象、昂贵 直观、便宜 数据结构 复杂 简单 获取数据 较慢 较快 数

34、据处理 可对图形和属性数据检索、更新和综合 便于面状数据处理 数学模拟 困难 方便 数据共享 不易实现 容易实现 拓扑和网络 分析 容易实现 不易实现 4.3.3 三维数据结构 处理地表以下及以上的空间问题。 真 3维 V=f（ x， y， z）。 3维数据结构也存在栅格和矢量两种形式。 栅格：细小单元 体元， 3维行程编码 矢量 :点、线、面、体。 编码方式：八叉树法、四面体格网、 3维边界 表示法、参数函数表示法。 八叉树法 体元形式的三维数据 线性八叉树编码 编码 八叉树结构就是将空间区域不 断地分解为八个同样大小的子 区域 (即将一个六面的立方体 再分解为八个相同大小的小立 方体 )，

35、同一区域的属性相同。 八叉树主要用来解决 地理信息系统中的三 维问题 。 四面体格网 表示 3维物体，测得表 面上一组点的坐标；再 建立这些点之间关系。 四面体格网（ TEN)是 将目标空间用紧密排列 但互不重叠的不规则四 面体格网来表示。 四面体格网由点、线、 面和体 4类基本元素组 合而成。 体号 面号 属 性 1 ABCD 四面体 面号 线段号 属 性 A a， c， b 三角形 1 2 3 4 a b c d e f (10,3,2) (4,3,2) (10.5,-1,0) (8,1.5,3) A B C 线 号 起 点 终 点 属 性 a 1 2 线 点 点 号 X Y Z 属 性

36、2 4 3 2 三维边界表示法 平面多面体：通过指定顶点位置、构成边的顶点以 及构成面的边来表示 3维物体。称为三维边界法。 三张表： 顶点表：指定顶点坐标； 边表：指出多面体某边的两个顶点； 面表：给出围成多面体某个面的各条边。 体号 面号 属性 1 ABCDE 多面体表 线 号 起 点 终 点 属 性 a 1 2 边表 顶点表 点 号 X Y Z 属 性 2 4 3 2 参数函数表示法 可以描述 3维空间的线、面和体目标。利用有限的 空间数据，寻找一个函数解析式，并用这个解析式 来生成新的空间点，用以逼近原有的物体。 3维空间曲线：曲线拟合 3维空间曲面：实质是 DEM 3维空间体： V=

37、 F(X,Y,Z) o 4.3.4 DEM DEM的概念 黄海平均海水面 绝对高程 H=F(x , y) DTM（ Digital Terrain Models） Z=G(x , y) 温度、降雨等 DTM的概念 DEM的表示方法 通常用地表规则网格单元构成的过程矩阵表示。广 义的 DEM还包括等高线、三角网等所有表达地面高 程的数字表示。 DEM表示法 数学方法 图形法 整体 局部 傅里叶级数 高次多项式 规则数学分块 不规则数学分块 点数据 线数据 规则 不规则 典型特征 山峰、洼坑 隘口、边界 三角网 临近网 密度一致 密度不一致 水平线 垂直线 典型线 山脊线、山谷线 海岸线、坡度变化

38、线 DEM主要表示模型 规则格网模型 、等高线模型、不规则三角网模型 等高线 55 正方形格网 不规则三角网 1.规则格网模型：正方形、矩形、三角形等 格网数值有两种解释： 格网单元高程均一：不连续 格网中心或平均高程：插值 优缺点： 计算等高线、坡度坡向、山 坡阴影提取、流域地形提取 容易。 不能准确表示细部结构，数 据量大。 等高线模型 通常被存成有序的坐标点对序列，带高程值的多边 形或多边形弧段。 70 需要插值 TIN模型 不规则三角网 TIN存储方式 1 7 6 3 2 4 5 9 8 10 A B C D E F G H I J No X Y Z P 1 90 10 4 3 A 2

39、 50 10 6 7 B 3 67 23 6 2 C : : : : : 10 10 90 8 1 I N o P 1 P2 P 3 1 A B C 2 B C D 3 C D E : ： ： ： 1 0 G H F 坐标与高程值表 三角形表 层次模型（ LOD） 层次地形模型是一种表达多种不同精度水平 的数字高程模型。大多基于 TIN。根据不同 的任务选择不同精度的地形模型。 注意： 数据冗余 自动搜索效率低 根据地形的复杂程度采用不同详细层次的混合模 型。 表达地貌特征方面应该一致 DEM模型间的相互转换 不规则点生成 TIN 格网 DEM转成 TIN 等高线转成 TIN 格网 DEM提取

40、等高线 TIN转成格网 DEM 不规则点生成 TIN Delaunay三角剖分生成 TIN。 Voronoi图，又叫泰森多边形或 Dirichlet图。 按最近邻原则划分平面：每个点与它的最近 邻区域相关联。 Delaunay三角形式由与相 邻 Voronoi多边形共享一条边的相关点连接 而成的三角形。 Delaunay三角网 Delaunay三角网是唯一的； 三角网的外边界构成了点集 P的凸多边形 “ 外壳 ” ； 空圆特性：没有任何点在三角形外接圆内。 形成的三角形网总是具有最优的形状特征：最小 角最大。 Delaunay三角网有以下特征： 格网 DEM转成 TIN 尽量减少 TIN的顶点

41、数目，同时尽可能多的保留地 形信息，如山峰、山脊、谷底和坡度突变处。 代表算法：保留重要点法、启发丢弃法 保留重要点法：保留规则格网 DEM中的重要点（ VIP） p P点是否重要： p点与 8个临点高程的 内插值比较，差值超过某个阈值的网 点保留下来，作为三角网的顶点生成 Delaunary三角网。 格网 DEM转成 TIN 启发丢弃法： (Drop Heuristic， DH）基本思想是给定一个 格网 DEM和转换后 TIN中结点的数量限制，寻找一个 TIN与 规则格网 DEM的最佳拟合。 首先：算法的输入是 TIN，每次去掉一个结点进行迭代，得 到结点越来越少的 TIN. 其次：取 TI

42、N的一个结点 O，及与其相邻的其他结点，进行 Delaunay三角形重构。 再次：计算 O点高程与邻近三角形交点 O的高程差，大于阈 值 de，则 O点保留。 然后：对所有结点，重复上述判断。 最后：直到 TIN中所有结点都满足 d de ，结束。 等高线转成格网 DEM 使用局部插值算法，距离倒数加权平均或克 里金插值算法，可以将数字化等高线数据转 为规则格网 DEM。 格网 DEM生成等高线 离散数据点 内插 规则矩形格网 (GRID) TIN转成格网 DEM 看成普通不规则点生成格网 DEM的过程。 按线性或非线性插值计算格网点的高程。 DEM的建立 地面测量 地图数字化 空间传感器 数

43、字摄影测量 :最常用 DEM的主要用途 1）国家地理信息的 基础数据 ； 2） 工程建设与规划设计 （城市规划、土木工程、景 观建筑与矿山工程、交通路线的规划与大坝选址）； 3） 军事应用 （虚拟战场等）； 4） 地形分析 （坡度图、坡向图、剖面图、辅助地貌 分析、估计侵蚀和径流等） 5）与 GIS联合进行 空间分析 （作为背景叠加各种专题 信息如土壤、土地利用及植被覆盖数据等，以进行 显示与分析）； 6） 虚拟现实 (Virtual Reality)； 7）其他连续变化特征代替高程， DEM显示一些表面 属性 ，如通行时间费用、人口、风景标志、污染状 况、地下水位等。 4.4 空间数据转换

44、数据结构的转换 文件格式的转换 4.4.1 由矢量向栅格的转换 矢量数据转换成栅格数据后，图形的几何精度必然要降低， 所以选择栅格尺寸的大小要尽量满足精度要求，使之不过多 地损失地理信息。为了提高精度，栅格需要细化，但栅格细 化，数据量将以平方指数递增，因此，精度和数据量是确定 栅格大小的最重要的影响因素。 栅格尺寸确定 计算若干个小图斑的面积 Si（ i 1， 2， ， n）； 求小图斑面积平均值 A； 求栅格尺寸 L ( A )1/2。 点的栅格化 xp yp DxJ DyI /1 /1 P 直线栅格化 扫描线法 直线插补法 xp yp DxJ DyI /1 /1 面域的栅格化 扫描线法

45、直线插补法 1. 基于弧段数据的栅格化 -扫描线法 （ 1）数据管理 分区，对原始矢量数据文件进行一次扫描，计算原点（ IX0， IY0），弧段总数 NA，栅格行数 NR，列数，分带数，以及各 个弧段按照它们在纵轴上的位置归入相应的子数据体， max(ID)表示该弧段归入的栅格带的最大编号， min(ID)表示 该弧段归入的栅格带的最小编号， ID为弧段的识别码， D为 栅格边长。 （ IX0， IY0） B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 D C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A9 A1 A2 A

46、3 A4 A5 A6 A7 A8 A10 （ IX0， IY0） P3 P1 P2 P5 P4 P6 P7 xi yi DxJ DyI /1 /1 1 1 xi yi DxJ DyI /1 /1 12 12 （ 2.）转换计算：将 X， Y坐标转换为行列号表示的栅格数据。 采用扫描线与有关弧段相交，求交点 X坐标、该扫描线对应 的左右区码并记录，对一行所有 X值由小到大排序，进行左 右区码配对，在相邻 X值间，逐渐生成栅格数据。 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A9 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A10 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7

47、以多边形为栅格化处理的单元。 首先将一个多边形的 X坐标按顺时针或逆时针 方向排序。 X1， X2， ， Xn Xn， Xn-1， ， X1 2. 基于多边形数据的栅格化 对任一个栅格点 XP， YP，根 据该点的 X值在坐标区间中出现 的次数，求出 Y值，判断该点是 否位于多边形内，从而赋以相 应的属性值。或通过检验夹角 之和、检验交点数的方法来实 现。 1 2 3 4 5 6 P1 P2 Y X 4.4.2 由栅格向矢量的转换 1. 基于图象数据的矢量化 图象数据是由不同灰阶的影象或线划，通 过扫描仪按一定的分辨率进行扫描采样，得 到不同灰度值（ 0-255）表示的数据。目前扫 描分辨率

48、0.0125mm,对于一般粗度（ 0.1mm) 的线条，其横断面扫描后平均 8个像元，矢量 化要求只允许一个栅格宽度。 目的是栅格数据分析结果通过矢量绘图装置输 出，或为了数据压缩，但主要目的是为了将自 动扫描仪获取的栅格数据加入矢量形式的数据 库。转换处理时有，基于图象数据的矢量化和 再生栅格数据的矢量化。 步骤如下： 多边形边界提取 边界线追踪 拓扑关系生成 去除多余点及曲线圆滑 多边形边界提取 二值化 TjiG TjiG jiB ),(0 ),1 ), 如果 （如果 （ 细化 -剥皮法 从曲线边缘开始，每次剥掉等于一个栅格宽的一层，直到 最后留下彼此连通的由单个栅格点组成的图形。注意：不

49、 允许剥去导致曲线不连续的栅格。 借助在计算机中存储的由待剥栅格为中心的 3*3栅格组合图 来决定。一个 3*3的栅格窗口，其中心栅格有 8个邻域，共 28种不同的排列方式。 细化 边界线追踪：边界线跟踪的目的就是将写 入数据文件的细化处理后的栅格数据，整 理为从结点出发的线段或闭合的线条，并 以矢量形式存储特征栅格点中心的坐标 拓扑关系生成：对于矢量表示的边界弧段， 判断其与原图上各多边形空间关系，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：由于搜索是逐个 栅格进行的，必须去除由此造成的多余点 记录，以减少冗余。 2.基于再生栅格数据的矢量化方法 再生栅格数据是根

50、据弧段数据或多边形数据生成的栅格 数据。矢量化的目的是通过矢量绘图装置进行输出。 过程： 1. 栅格数据按行扫描，找出位于各类型边界的栅格单元， 并将边界内部的同质栅格单元以显著不同的符号进行填 充，产生只记录类型边界栅格值的文件。 2. 建立类型边界栅格单元的追踪算法，寻找同质区的闭合 界线，同时计算坐标，并整理成有序数组； 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 5 5 6 -1 -1 -1 6 5 5 6 - 1 - 1 -1 - 1 6 5 5 6 - 1 - 1 - 1 -1 6 5 5 5 6 - 1 - 1 - 1 6 5 5 6 6 - 1 - 1 - 1 - 1 6 5

51、5 6 - 1 - 1 - 1 6 6 5 5 6 6 6 5 5 5 5 5 3. 处理相邻类型的公共边界， 将按区域单元建立的数据 结构转换成 按线段链 建立 的数据结构，以便实现任 意区域或类型数据的提取、 综合、分析和制图输出。 4.5 空间数据存储 文件存储 文件与数据库混合存储 全关系数据库存储 面向对象空间数据库存储 文件存储 时期：早期 空间几何数据和属性数据都以文件的形式表达。 ARCINFO以 arc管理图形文件， Info管理属性文件。 优点： 灵活，便于存储需要加密的数据、非结构化的数据，不定长的几何 坐标数据。 缺点： 数据的安排与组织依赖操作系统和文件系统，不独立，

52、不同系统互 操作难以实现 不便于多用户协同工作，共享性差 空间数据文件庞大，管理效率和利用效率受限，更新困难，不便于 存储、调度和管理。 Shp文件组织方式 一个 ESRI的 shape文件包括一个主文件，一个索引 文件，和一个 dBASE表。 主文件是一个直接存取，变量记录长度文件，其中 每个记录描述一个有它自己的 vertices列表的 shape。在索引文件中，每个记录包含对应主文件 记录离主文件头开始的偏移， dBASE表包含一 feature一个记录的 feature的特征。几何和属性间 的一一对应关系是基于记录数目的。在 dBASE文件 中的属性记录必须和主文件中的记录是相同顺序的

53、。 DXF文件组织 两种格式： ASCII码文本格式和二进制格式。 DXF文件最小单位是组（ group），一个 DXF文件 由多个组组成。 每个组占两行：第一行是组码；第二行是组值，数 据类型取决于组码的数值。 一个 DXF文件分为多个节（段）（ section），每 个节均由多个组组成。 每个节由组码为 0，组值为 section的组开始；后跟 一个组码为 2，组值为节名的字符串。 完整的 DXF有 7节（段） 1. 标题段（ HEADER ） 有关图形的一般信息都可以 DXF 文件的这一节找到， 每一个参数具有一个变量 名和一个相关值。 2. 表段 这一段包含的指定项的定义， 它包括：

54、a、 线形表（ LTYPE） b、 层表（ LYER） c、 字体表（ STYLE） d、 视图表（ VIEW） e、 用户坐标系统表（ UCS） f、 视窗配置表（ VPORT） g、 标注字体表（ DIMSTYLE） h、申请符号表（ APPID） 3. 块段（ BLOCKS） 这一段含有块定义实体，这 些实体描述了图形种组成每 个块的实体。 4. 实体段（ ENTITIES ） 这一段含有实体，包括任何 块的调用。 5. END OF FILE（文件结束） 4.6 空间数据组织管理 分层组织管理 分块组织管理 无缝组织管理 分层组织管理 利用层来组织数据：道路层、建筑物层、植被层、 水系

55、层等。 点、线、面层，每层若干坐标 矢量空间数据的分层： 4个层次 坐标对 空间对象 图层 地图 地图集 图层集 图层 分层的缺点： 缺少以分类属性和相互关系为基础的结 构化实体的内在规律描述，空间分析能 力弱。 忽视地理现象的本质特征、复杂内在联 系，降低信息容量。 分块组织管理 海量空间信息，空间分布范围广。 磁盘容量有限； 数据不完全； 数据库维护不便； 查询分析效率不高。 为解决这些问题，在分层的基础上分块。 分块组织：经纬度、矩形、任意多边形分 块。 分块索引：块编号、块范围、块数据 无缝连接：连接形式，直接读取、接边 T31 T32 T33 T21 T22 T23 T11 T12

56、T13 块编号 左下 Y 左下 X 右上 X 右上 Y 数据位置 T11 2000 1000 2100 1100 D：mapt11 缺点：不同用户 分块不同；拓扑 型矢量数据，一 些实体隔开。 无缝组织管理 空间实体完整的保存文件或数据库中。需要 大型数据库来存储和管理。 建立空间索引机制。 格网型空间索引 四叉数空间索引 BSP树 R树和 R+树 CELL树 格网索引 四叉树索引 BSP树 H1 H2 H3 H4 B A C D E H1 H2 H3 H4 A B C D E R树和 R+树 CELL树 3D GIS中空间对象的存储与快速查询。随着数字 地球、数字城市等概念的提出和应用，对大

57、型空间 数据库的性能提出了更高的要求因此必须采用特 定的索引技术，以快速选取空间目标 一般应用类似于 SQL的查询语言进行空间操作访问 。 采用面向对象的技术，将所有三维空间对象抽象为 点、线、面、体四类，以点、线段、三角形这些单 纯形来表示空间对象。在 SQL Server 2005中利用 关系模型创建了存储三维空间对象的数据库，实现 线性八叉树空间索引，以提高空间数据库的检索速 度。 八叉树空间索引具有存储内容简单、存储空间占用 少、运算效率高。 作业与实验 1、针对商业 GIS和电子绘图软件中，特定的 空间信息数据结构如： dwg， shp， arc， map等进行数据转换工作。写出转换

58、的原 理、步骤、途径和软件操作要点，并利用 所选的软件进行实验，写出实验报告。 2、简述 DEM的建立方法 （书面作业） 3、利用有关软件，模拟或根据实测数据建立 DEM，写出实验报告。 ID码 坐标数据 起结 点 终结 点 左多边形 右多边形 C1 X1,y1,x2,y2, N1 N2 P2 P1 C2 X1,y1,x2,y2, N3 N2 P1 P4 C3 X1,y1,x2,y2, N1 N3 P1 . ID码 属性 1 属性 2 属性 3 属性 4 C1 A1 A2 A3 A4 C2 A1 A2 A3 A4 C3 A1 A2 A3 A4 . 一个空间目标 属性 特征 和 空间 特征之间的联系 C4 N4 C8 C6 P3 C7 N6 C10 N3 C3 N1 P1 C2 N2 C1 P2 C5 N5 P4 P5 C9 N7