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1、课程主讲人：（本科）第4章 空间数据结构ppt课件汤国安制地理信息系统教程Dili Xinxi Xitong Jiaocheng（第二版）“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材编著: 汤国安 刘学军 闾国年 盛业华 王 春 张海平 地理信息系统教程（第二版）空间数据结构(spatial data structure)是指对空间数据逻辑模型描述的数据组织关系和编排方式的具体实现，对地理信息系统中数据存储、查询检索和应用分析等操作处理的效率有着至关重要的影响。空间数据结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构，才能正确有效地使用系统。空间数据结构是数据逻辑模型
2、与数据文件格式间的桥梁选择一种数据逻辑模型对空间数据进行描述一种数据结构对该模型进行表达一种适合记录该结构的文件格式数据结构(data structure)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。对空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。在地理信息系统中描述地理要素和地理现象的空间数据，主要包括空间位置、拓扑关系和属性三个方面的内容。栅格结构矢量结构定位拓扑关系属性抽象、基础支撑4.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构
3、镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.1.1 实体数据结构4.1.2 拓扑数据结构4.1.3 网络数据结构当前大纲矢量数据结构概述矢量数据结构(vector data structure)对矢量数据模型进行数据的组织。它通过记录实体坐标及其关系，尽可能精确地表示点、线、面等地理实体，坐标空间为连续空间，允许任意位置、长度和面积的精确定义。矢量数据结构概
4、述标识码属性空间对象编码唯一连接几何和属性数据数据库独立编码点: ( x ,y )线: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , , ( xn , yn )面: ( x1 , y1 ) , (x2 , y2 ) , , ( x1 , y1 )点位字典点: 点号文件线: 点号串面: 点号串几何 位置矢量数据结构概述矢量数据结构直接以几何空间坐标为基础，记录采样点坐标，通过这种数据组织方式，可以得到精美的地图；另外，该结构有着l 可以对复杂数据以最小的数据冗余进行存贮l 数据精度高l 存储空间小等特点，是一种高效的图形数据结构。矢量数据结构按其是否明确表示地理实体间的空间关系分为实体数
5、据结构和拓扑数据结构两大类。4.1.1 实体数据结构实体数据结构也称spaghetti数据结构，是指构成多边形边界的各个线段，以多边形为单元进行组织。按照这种数据结构，边界坐标数据和多边形单元实体一一对应，各个多边形边界点都单独编码并记录坐标。原始多边形A、B、C、D，可以采用两种结构分别组织。1285431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabde4.1.1 实体数据结构第一种结构：1285431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabde表 多边形数据文件4.1.1 实体数据结构第二种结构：128
6、5431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabde4.1.1 实体数据结构实体数据结构的缺点：l 相邻多边形的公共边界要数字化两遍，造成数据冗余存储，可能导致输出的公共边界出现间隙或重叠；l 缺少多边形的邻域信息和图形的拓扑关系；l 岛只作为一个单个图形，没有建立与外界多边形的联系。因此，实体式数据结构只适用于简单的系统，如计算机地图制图系统。4.1.1 实体数据结构多边形异常4.1.2 拓扑数据结构拓扑(topology)关系是一种对空间结构关系进行明确定义的数学方法。具有拓扑关系的矢量数据结构就是拓扑数据结构。拓扑数据结构没有固定的格式，还没
7、有形成统一标准，但基本原理相同的。它们的共同的特点是：点是相互独立的，点连成线，线构成面。每条线始于起始结点，止于终止结点，并与左右多边形相邻接。4.1.2 拓扑数据结构拓扑数据结构(topological data structure)最重要的特征是具有拓扑编辑功能；这种拓扑编辑功能，不但能够对数字化原始数据进行自动差错编辑，而且可以自动形成封闭的多边形边界，为由各个单独存储的弧段组成的各类多边形及建立空间数据库奠定基础。拓扑空间数据结构主要有：l 索引式l 双重独立编码结构l 链状双重独立编码结构等4.1.2 拓扑数据结构1.索引式结构索引式数据结构采用树状索引以减少数据冗余并间接增加邻域
8、信息，具体方法是对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储，由点索引与边界线号相联系，以线索引与各多边形相联系，形成树状索引结构。4.1.2 拓扑数据结构1.索引式结构原始多边形数据1285431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabdefedgdcbebaDCBA多边形与线之间索引202122232425131415161718195 6 71371 9 1011121312345abcdefg187点与线之间的树状索引4.1.2 拓扑数据结构1.索引式结构原始多边形数据1285431817161514131211109720D192524
9、2221623CBAcfgabde点ID坐标1x1,y1点文件边ID组成的点IDa1,2,3,4,5多边形ID组成的边IDAa,b,c边文件多边形文件4.1.2 拓扑数据结构2.双重独立编码结构双重独立编码结构最早是由美国人口统计系统采用的一种编码方式，简称DIME（Dual Independent Map Encoding）编码系统，它是以城市街道为编码主体，它的特点是采用了拓扑编码结构，这种结构最适合于城市信息系统。双重独立编码结构是对图上网状或面状要素的任何一条线段，用顺序的两点定义以及相邻多边形来予以定义。4.1.2 拓扑数据结构2.双重独立编码结构QjklcABCDgabdfehi2
10、1567891043111213onm图 多边形原始数据表 双重独立式编码线文件结构线号起点终点左多边形右多边形a16QAb21QAc32QAd43BAe54CAf65CAg67QCh78QCi89QCj94BCk910QBl103QBm1113ADn1312ADo1211AD4.1.2 拓扑数据结构3.链状双重独立编码结构链状双重独立式数据结构是对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多边形来表示，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。国际著名GIS软件平台开发商美国ESRI公司的ARCGIS产品中的COVE
11、RAGE数据模型就是采用链状双重独立编码数据结构的。4.1.2 拓扑数据结构3.链状双重独立编码结构原始多边形数据1285431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabde点号坐标1（x1，y1）2（x2，y2）25（x25，y25）弧段ID起始点终结点左多边形右多边形a51QAb71ABc113QBd137DBe75DAf135QDg2525DC多边形ID弧段号属性Aa,b,eBc,d,bCgDf,e,d,-g弧段ID点号弧段ID点号a5,4,3,2,1e7,6,5b7,8,1f13,14,15,16,17,18,19,5c1,9,10,11,1
12、2,13g25,20,21,22,23,24,25d13,74.1.2 拓扑数据结构3.链状双重独立编码结构多边形ID弧段号属性Aa,b,eBc,d,bCgDf,e,d, -g原始多边形数据1285431817161514131211109720D1925242221623CBAcfgabde弧段ID起始点终结点左多边形右多边形a51QAb71ABc113QBd137DBe75DAf135QDg2525DC弧段ID坐标串弧段ID坐标串aebfcgd弧段坐标文件弧段拓扑文件多边形拓扑文件4.1.3 网络数据结构网络数据结构（network data structure）由一组相连的边和交汇点以及
13、连通性规则组成，用于表示现实世界中的网状线性系统。网络数据结构是GIS数据建模和空间分析所必须的一种常用数据结构。采用网络结构进行建模的常见实体包括交通网络系统、电力系统、地下管网系统和河网系统等。在GIS网络建模中，根据网络是否记录位置特征可以将其分为：l 几何网络l 逻辑网络4.1.3 网络数据结构网络原始数据表 结点文件结点结点几何1n0(x0, y0)2n1(x1, y1)3n2(x2, y2)4n3(x3, y3)表 边文件边结点几何1e1(x0, y0) (x1, y1)2e2(x0, y0) (x2, y2)3e3(x0, y0) (x3, y3)表 结点-边关系文件结点结点和边
14、的关系1n0 (n1, e1) (n2, e2)(n3, e3)2n1 (n0, e1)3n2 (n0, e2)4n3 (n0, e2)4.1.3 网络数据结构以上只是一个简单网络的几何数据结构，在实际应用中，网络建模要复杂得多。在较为复杂的网络中，可能需要考虑方向，还可能包含一级或多级的子结点和边，甚至还需要对转弯规则进行建模，如在道路建模中，某个道路交叉口只能左转弯，这都需要在网络结构中添加相应的规则。对于简单网络数据结构，其编码方式同实体数据结构和拓扑数据结构的编码方式类似，但在复杂网络数据结构中，考虑的规则较多，其建模的形式也有所不同。4.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4
15、.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.2.1 完全栅格数据结构4.2.2 压缩栅格数据结构4.2.3 链码结构4.2.4 影像与瓦片金字塔结构当前大纲栅格数据结构概述以规则栅格阵列表示空间对象的数据结构称为栅格数据结构(raster data structure)。阵列中每个栅格单元上的数值表示空间对象的属性特征。即栅格阵列中每个单元的行列号确定位置，属性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。栅格数据结构的显著特点是：属性明显，
16、定位隐含，即数据直接记录属性的指针或属性本身，而所在位置则根据行列号转换为相应的坐标给出，也就是说定位是根据数据在数据集中的位置得到的。栅格数据的优缺点：l 优点：数据结构简单、数学模拟方便l缺点：数据量大、难以建立实体间的拓扑关系、通过改变分辨率而减少数据量时精度和信息量同时受损等。栅格数据结构概述4.2.1 完全栅格数据结构完全栅格数据结构（也称编码）将栅格看作一个数据矩阵，逐行逐个记录栅格单元的值。这是最简单最直接的一种栅格编码方法。通常这种编码为栅格文件或格网文件，它不采用任何压缩数据的处理。完全栅格数据的组织有三种基本方式：l基于象元l基于层l基于面域4.2.1 完全栅格数据结构层2
17、属性值层N属性值数据文件栅格1X 坐标Y 坐标层1属性值栅格2栅格N栅格N数据文件层1层2层N栅格1栅格2X 坐标Y 坐标属性值数据文件层1层2层N多边形1多边形2多边形N属性值栅格1坐标栅格2坐标栅格N坐标基于面域方式基于层方式基于栅格方式4.2.2 压缩栅格数据结构0000044400044444004444880044488822448888222488882222888822228888(0,5),(4,3)(0,3),(4,5)(0,2),(4,4),(8,2)(0,2),(4,3),(8,3)(2,2),(4,2),(8,4)(2,3),(4,1),(8,4)(2,4),(8,4)
18、(2,4),(8,4)（si，li） 1.游程长度编码结构（一）4.2.2 压缩栅格数据结构1.游程长度编码结构（二）0000044400044444004444880044488822448888222488882222888822228888(0,5),(4,8)(0,3),(4,8)(0,2),(4,6),(8,8)(0,2),(4,5),(8,8)(2,2),(4,4),(8,8)(2,3),(4,4),(8,8)(2,4),(8,8)(2,4),(8,8)（si，posi） 4.2.2 压缩栅格数据结构1.游程长度编码结构我们可以发现，压缩比的大小与图的复杂程度成反比的，在变化多的部
19、分，游程数就多，变化少的部分游程数就少，原始栅格类型越简单，压缩效率就越高。因此这种数据结构最适宜于类型面积较大的专题要素、遥感图像的分类结构，而不适合于类型连续变化或类型分散的分类图。4.2.2 压缩栅格数据结构 2.四叉树数据结构 栅格单元数满足2n2n ，递归分割，直到每一区间相同或不可再分割。l常规四叉树 0011444400114444002244440022444422224444000044440000444400004444生成四叉树0102440022 0 02200叶结点根01024400叶结点根4.2.2 压缩栅格数据结构 l线性四叉树l 线性四叉树则只存储最后叶结点的信
20、息，包括叶结点的位置编码/地址码、属性或灰度值；l 线性四叉树地址码，通常采用十进制Morton码（MD 码）：MD 码的“位”运算生成In In-1 In-2 . I3 I2 I1Jn Jn-1 Jn-2 . J3 J2 J1In Jn In-1 Jn-1 In-2 Jn-2 . I3 J3 I2 J2 I1 J1MD =二进制行号I=二进制列号 J=二进制4.2.2 压缩栅格数据结构 01234567800145161720216412367181922236628912132425282972310111415262730317443233363748495253965343538395
21、05154559864041444556576061104742434647585962631068128129132133144145148149192行方向MD码实例列方向4.2.2 压缩栅格数据结构0011444400114444002244440022444422224444000044440000444400004444MD属性284294304314284244204164122804100MD属性164122804100MD属性栈按MD码顺序依次提取4个栅格单元栈顶指针比较入栈压栈栈顶指针栈判别4.2.2 压缩栅格数据结构分解为行号和列号提取连续4个栅格单元是否相等?将最小MD码
22、单元对应的单元值送到栈顶将4个栅格单元依MD码大小以此推入栈判断栈内顺序4个元素是否相等移动栈顶指针，合并MD=MD+4是否是否是否MD2n2n?MD=0终止4.2.2 压缩栅格数据结构MD码属性值00418012216432233234035036237238039040044048400114444001144440022444400224444222244440000444400004444000044444.2.2 压缩栅格数据结构3、二维行程编码结构二维行程码属性值004180122164322340362380484MD码属性值004180122164322332340350362
23、372380390400440484对线性四叉树中仍存在前后叶结点相同值的情况，进一步压缩数据，将前后值相同的叶结点归并：4.2.3 链码结构32140567 起始点65656774556701222起始点特征码起点行起点列链码2136,5,6,5,6,7,77284,5,5,6,7,0,1,2,2,2链码结构文件链码数据结构首先采用弗里曼（Freeman）码对栅格中的线或多边形边界进行编码，然后再组织为链码结构。4.2.4 影像与瓦片金字塔结构 影像金字塔结构用于图像编码和渐进式图像传输，是一种典型的分层数据结构形式，适合于栅格数据和影像数据的多分辨率组织，也是一种栅格数据或影像数据的有损压
24、缩方式 ，有M-金字塔，T-金字塔等。M-金字塔结构X0X1X2Xn4.2.4 影像与瓦片金字塔结构无论由多少切片组成，其分辨率都保持不变，因此任何级别的请求都可以看到相同分辨率的切片服务。4.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.3.1 矢量数据与栅格数据结构的比较4.3.2 矢栅一体化数据结构4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转化当前大纲4.3.1 矢量数据与栅格数据结构的比较优点缺点 矢 量 数 据
25、 结 构数据结构严密，冗余度小，数据量小；空间拓扑关系清晰，易于网络分析；面向对象目标的，不仅能表达属性编码，而且能方便地记录每个目标的具体的属性描述 信息；能够实现图形数据的恢复、更新和综合；图形显示质量好、精度高。数据结构处理算法复杂叠置分析与栅格图组合比较难；数学模拟比较困难；空间分析技术上比较复杂，需要更复杂的软、硬件条件；显示与绘图成本比较高。栅格数据结构数据结构简单，易于算法实现；空间数据的叠置和组合容易，有利于与遥感数据的匹配应用和分析；各类空间分析，地理现象模拟均较为容易；输出方法快速建议，成本低廉。图形数据量大，用大像元减小数据量时，精度和信息量受损失；难以建立空间网络连接关
26、系；投影变化实现困难；图形数据质量低，地图输出不精美。4.3.2 矢栅一体化数据结构将地理区域划分成多级格网：粗格网基本格网细分格网三级格网都采用线性四叉树编码用（M0、M1、M2）表示，其中M0表示点或线所通过的粗格网的MD码，是研究区的整体编码；M1表示点或线所通过的基本格网的Morton码，也是研究区的整体编码；M2表示点或线所通过的细分格网的Morton码，是基本栅格内的局部编码 256151425223129272010一体化数据结构细分格网4.3.2 矢栅一体化数据结构4.3.2 矢栅一体化数据结构点标识号M1M2属性值弧ID起点ID终点ID左域ID右域ID中间点坐标（M1，M2）
27、序列面域ID边界弧ID序列面域内点指针面域内点指针面域内点坐标（M1，M2）序列点状地物一体化数据结构线状地物一体化数据结构面状地物一体化数据结构4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换1.矢量数据到栅格数据的结构转换矢量数据转换为栅格数据之前，需要先确定栅格像元的大小、像元值分配类型及分配原则。栅格像元的大小决定了数据的输出精度。像元值的分配类型和分配原则主要用于确定多个对象落入同一个像元中时像元值的计算方式。矢量转栅格的不同原则4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换1.矢量数据到栅格数据的结构转换MYYYNXXX/ )(/ )(minmaxminmax)/(1)/ )(100XXXInt
28、JYYYIntI（1）点的转换4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换1.矢量数据到栅格数据的结构转换（2）线的转换八方向栅格化法：核心是对任意直线段如何转换成栅格数据112121)/()()(XYYXXYYXYYi若行数差大于列数差若列数差大于行数差112121)/()()(YXXYYXXYXXi为避免转换后栅格像元线段可能出现的间断现象，分两种情况判断4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换1.矢量数据到栅格数据的结构转换（3）面的转换核心是将多边形矢量区域及内部转换成栅格数据行填充法计算栅格图形每行中心线与面边界（多边形）的交点，对交点进行排序、配对并用本面域的栅格属性值去填充每对交点（
29、含）之间的栅格4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换1.矢量数据到栅格数据的结构转换点填充法先将多边形边界转换为栅格数据由多边形内部的点（种子）向其4个相邻方向点扩散判断新加入的点是否在多边形边界上4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换2.栅格数据到矢量数据的结构转换二值化处理： 在栅格图像灰度级的最大值和最小值之间选取一个阈值，当灰度级小于阈值时，取值为0；当灰度级大于阈值时，取值为1。(1) 点的转换设栅格点行，列号为I,J，相应栅格中心点的矢量坐标为P（X,Y）YIYYXJXX)5 . 0()5 . 0(004.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换2.栅格数据到矢量数据的结构转换(2
30、) 线的转换线状栅格图像往往具有一定的宽度，且往往宽窄不一，需要先细化处理，提取中轴线的基础上再矢量化，包括细化、跟踪和拓扑化过程。细 化通过33的像元窗口确定细化：凡是去掉后不会影响原栅格图像拓扑连通性的栅格都应该去掉。可去不可去33的像元阵列共有28即256种情况，经过旋转、去除相同情况，共有51种，其中，只有一部分是可以去掉中心点。011100000101100110100010010000104.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换可去不可去011100000101100110100010010000104.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换2.栅格数据到矢量数据的结构转换跟 踪第一
31、步：从上到下，从左到右搜索骨架线搜索起始点，并记录按点转换得到的（X,Y）坐标第二步：按该点8邻域方向追踪下一点，若没有则本线跟踪结束；转下一条线跟踪；否则，记下该点的坐标第三步：把搜索点移到新取的点上，转第二步4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换2.栅格数据到矢量数据的结构转换拓扑化端点：8个邻域中，只有一个值为1的像元；结点：8个领域中有3个或以上值为1的像元；孤立点：8个邻域中没有值为1的像元端点结点孤立点4.3.3 矢量数据与栅格数据结构的转换2.栅格数据到矢量数据的结构转换(3)面的转换面状栅格数据向矢量数据转换只需进行轮廓转换即可。l以面状栅格影像边缘（内沿或外沿）的一个像元为
32、起点并记下按点转换方法所得的（X,Y）坐标l检测其8邻域，以找到（跟踪）下一个相邻的边缘像元作为新的起点，并记下其（X,Y）坐标l重复该跟踪过程直到结束4.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.4.1 Voronoi数据结构4.4.2 TIN数据结构当前大纲 镶嵌数据结构概述l以正方形和矩形单元进行地理空间划分的规则镶嵌数据模型，采用栅格数据结构进行数据的组织；lVoronoi多边形和TIN三角网采用专门的
33、数据结构进行数据组织。4.4.1 Voronoi数据结构样点ID样点坐标样点属性值1X1，y1A12X2，y2A27X7，y7A78X8，y8A8AEDCB54328761Voronoi单元ID相邻Voronoi单元号12，3，4，5，6，7，823，1，878，1，682，1，7Voronoi顶点IDVoronoi顶点坐标Voronoi顶点标识v1X1，y1v2X2，y2AxA，yA边界点BxB，yB边界点Voronoi单元ID顶点ID1v1,v2,v3,v4,v5, v6,v72v2,v3,F,D,G 8V6，V5，H，C，P特征点数据 Voronoi单元邻接关系表 Voronoi顶点信息
34、表 Voronoi单元顶点组成表 4.4.2 TIN数据结构点IDxy属性1x1y1z12x2y2z27x7y7z73456212685437912711 TIN网图三角形ID三角形顶点邻接三角形123123127237675三角形拓扑文件点文件以三角形为基本对象4.4.2 TIN数据结构以结点为基本对象点IDxy属性指针1x1y1z112x2y2z257x7y7z77213456212685437912711 TIN网图连接点文件索引号相连特征点12273645367718点文件4.4.2 TIN数据结构12345612345eeeeeeeeee1234567891 0Polygon str
35、uctureNo.X Y Z1234.4.No.2314.132No.VVV123123TTT12623634645652-134253-坐标表三角形表邻接三角形表NodesTrianglesNeighbors多边形结构点三角形邻域4.4.2 TIN数据结构Node structure12345612345eeeeeeeeee123456789104.坐标表No.231.X Y Z PNo. 2 6 5 3 6 1 4 6 2. .123456789 10.147.邻接指针链nodesPointer chain16254.4.2 TIN数据结构Node-Polygon structure6 2
36、41636No. 254.2.43.7坐标表.X Y Z1No.1P邻接指针链21354.7698.10654.No.1324643263VVV112623三角形表NodesPointer chainTriangles12345612345eeeeeeeeee1234567891016254.4.2 TIN数据结构Arc structure12345612345eeeeeeeeee12345678910边 表No.V1V2EE122ee3e14e.12232636.e2e4e1e4e2e6.-Arcs264.4.2 TIN数据结构Arc-Polygon structure12345612345
37、eeeeeeeeee1234567891034e.23.No.左右VV12No.TTT123e12e3e-112-2232612.123.-52-31-2.4边 表三角形表ArcsTriangles264.1 4.1 矢量数据结构矢量数据结构4.2 4.2 栅格数据结构栅格数据结构4.3 4.3 矢量与栅格数据的融合与转换矢量与栅格数据的融合与转换4.4 4.4 镶嵌数据结构镶嵌数据结构4.5 4.5 多维数据结构多维数据结构4.5.1 多维数据的特征4.5.2 多维数据结构当前大纲4.5.1 多维数据的特征现实世界呈现给我们的是一个三维甚至是多维的地理场景。例如，严格意义上讲，温度不仅在二维
38、空间分布上存在差异，随着海拔的升高，气温也会逐渐下降。这里就会涉及三个维度。但是，三个维度只能表示某个时刻任意位置的气温，而无法表示随时间的动态变化特征，这就需要添加第四个维度时间维，从而形成了一个四维数据模型。通常将两个维度以上的数据称之为多维数据，因此，三维及更多维度的数据均可以被看作是多维数据。多维数据的特征如果以Z轴分别表示高程(H)和时间(T)，则时空间可以用离散和连续两种方式表达。三维数据表达与时空维数据表达4.5.2 多维数据结构1.八叉树数据结构 八叉树数据结构可以看成是二维栅格数据中的四叉树在三维空间的推广。该数据结构是将所要表示的三维空间V按X、Y、Z三个方向从中间进行分割
39、，把V分割成八个立方体；然后根据每个立方体中所含的目标来决定是否对各立方体继续进行八等分的划分，一直划分到每个立方体被一个目标所充满，或没有目标，或其大小已成为预先定义的不可再分的体素为止。4.5.2 多维数据结构1.八叉树数据结构 三维空间中的物体三维空间及划分编码八叉树数据结构举例4.5.2 多维数据结构2.三维边界表示法 通过指定顶点位置、构成边的顶点以及构成面的边来表示三维物体的方法被称为三维边界表示法。专业术语实体数据结构、拓扑数据结构、网络数据结构、栅格数据结构、镶嵌数据结构、双重独立地图编码、DIME游程长度编码、四叉树数据结构、链码结构、影像金字塔、多维数据结构、八叉树数据结构
40、、三维边界表示法复习思考题一、思考题（基础部分）1、总结矢量数据和栅格数据在结构表达方面的特色。2、简述栅格数据压缩编码的几种方式和各自优缺点。3、简述矢量数据编码的几种方式和各自优缺点。4、常用的多维数据结构有哪些？5、矢量和栅格数据的结构都有通用标准吗？请说明。6、有人说矢量数据的实质还是栅格数据，你怎么理解这句话？7、给出一张图，试写出图中的DIME数据文件和对其中多边形进行联接编辑的算法步骤，比较多边形联接编辑的异同。复习思考题二、思考题（拓展部分）1、试修改四叉树定义，使之适合存储数字化高程数据，并说明其存储结构的优缺点。2、试述栅格数据结构和矢量数据结构在一个GIS平台中可能结合的几种方案。