§2.3 栅格数据结构
三、栅格结构的建立
要建立一个栅格数据结构需要明确三个内容：数据来源（即获取数据的途径），栅格系统的确定和栅格代码的确定。
（一）栅格数据的获取途径
栅格数据的获取方式通常有：
1、来自于遥感数据
通过遥感手段获得的数字图像就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对一个区域地面景象的辐射和反射能量的扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的象素值序列。
2、来自于对图片的扫描
通过扫描仪对地图或其它图件的扫描，可把资料转换为栅格形式的数据。具体为：扫描仪扫描专题图的图像数据得到每个像元的（行、列、颜色（灰度）），定义颜色与属性对应表，用相应属性代替相应颜色，得到每个像元的（行、列、属性），再进行栅格编码、存贮，即得到该专题图的栅格数据。
3、由矢量数据转换而来
通过运用矢量数据栅格化技术，把矢量数据转换成栅格数据。这种情况通常是为了有利于GIS中的某些操作，如叠加分析等，或者是为了有利于输出。
4、由手工方法获取
在专题图上均匀划分网格，逐个网格地确定其属性代码的值，最后形成栅格数据文件。
（二）栅格系统的确定
栅格系统的确定包括栅格坐标系的确定和栅格单元尺寸的确定（图2-3-4）。
1、栅格坐标系的确定
表示具有空间分布特征的地理要素，不论采用什么编码系统，什么数据结构(矢、栅)都应在统一的坐标系统下，而坐标系的确定实质是坐标系原点和坐标轴的确定。
由于栅格编码一般用于区域性GIS，原点的选择常具有局部性质，但为了便于区域的拼接，栅格系统的起始坐标应与国家基本比例尺地形图公里网的交点相一致，并分别采用公里网的纵横坐标轴作为栅格系统的坐标轴。
2、栅格单元的尺寸
栅格单元的尺寸确定的原则是应能有效地逼近空间对象的分布特征，又减少数据的冗余度。格网太大，忽略较小图斑，信息丢失。一般讲实体特征愈复杂，栅格尺寸越小，分辨率愈高，然而栅格数据量愈大，按分辨率的平方指数增加，计算机成本就越高，处理速度越慢。
具体可采用保证最小多边形的精度标准来确定尺寸的方法。
(三)栅格代码（属性值）的确定
为了保证数据的质量，当一个栅格单元内有多个可选属性值时（图2-3-5），要按一定方法来确定栅格属性值。
1、中心归属法：每个栅格单元的值由该栅格的中心点所在的面域的属性来确定，如图2-3-5中的(a)，栅格属性值可据此确定为B。
2、长度占优法：每个栅格单元的值由该栅格中线段最长的实体的属性来确定。如图2-3-5中的(c)，栅格属性值可据此确定为2。
3、面积占优法：每个栅格单元的值由该栅格中单元面积最大的实体的属性来确定。如图2-3-5中的(a)，栅格属性值可据此确定为A。
4、重要性法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物的类型作为栅格单元的属性值。这种方法适用于具有特殊意义而面积较小的实体要素。若图2-3-5中的(b)，a代表草地，b代表铁路，栅格属性值可据此确定为b。
完
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。
§2.4 矢量栅格一体化数据结构 一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM 直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需
要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等区域问题的研究。矢量结构用于城市分区或详细规划、土地管理、公用事业管理等方面的应用。 完
栅格数据的空间分析 一、实验综述 1、实验目的及要求 实验目的：学习ARCGIS中栅格数据的空间分析基本方法，掌握ArcGIS9中栅格数据空间分析的基本方法和操作。 b5E2RGbCAP 实验内容：运用ARCGIS的空间分析扩展模块进行空间分析。 Arcgis10的栅格数据的空间分析基本方法：栅格数据 重分类、距离分析、采样点数据空间插值、栅格单元 统计、交叉面积表、邻域分析、栅格计算器等。 p1EanqFDPw 2、实验仪器、设备 ARCGIS软件、landuse和elevation等 二、实验步骤 1.栅格分析环境设置： 首先在ArcMap中执行菜单命令<自定义>－<扩展模块>，在扩展模块管理窗口中，将“spatial analysis空间分析”前的检查框打上勾。DXDiTa9E3d
ArcGIS10栅格数据空间分析模块 3、高程数据生成坡向图 在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“坡向”。按如下设置。点击“确定”，生成坡向图。jLBHrnAILg 4、高程数据生成等高线图 在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析中”双击打开“等值线”。按如下设置。点击“确定”，生成等值线图。xHAQX74J0X 一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性,导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算（如叠加），运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算（如联合查询和空间分析），交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM数字高程模型）的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM 直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1 ），为了有效地实现GIS中的各项功能（如与遥感数据的结合，有效的空间分析等）需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等 §矢量栅格一体化数据结构 一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等区域问题的研究。矢量结构用于城市分区或详细规划、土地管理、公用事业管理等方面的应用。 精 实验六 基于栅格数据的空间分析方法 1 实习目的 掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学问题的能力。实习内容如下： (1) 理解栅格重分类的基本思想和应用领域，掌握栅格重分类方法； (2) 掌握距离运算与制图、栅格单元统计、邻域统计、分区统计等分析方法； (3) 学会使用栅格计算器进行栅格运算，体会栅格数据信息挖掘方法和应用模式。 2 实验环境与数据准备 (1) 软件环境准备：主要使用ArcGIS Desktop 平台，包括ArcMap 、ArcCatalog 、ArcToolbox 等。 启用ArcGIS 桌面系统的Spatial Analyst 扩展模块。 (2) 数据准备：实习数据包括河北省某区域shapefile 格式的旅游景点数据，数字高程栅格数据，土地利用、土壤分类、土壤侵蚀程度等栅格数据，中国连续3日降水量格网数据等。 3 实验方法与流程 点击ArcMap 【Tools 】菜单，选择【Extensions 】菜单项，在弹出的“Extension ”对话框中勾选Spatial Analyst ，即可使用该扩展模块。将相关数据加载到一个新的地图文档中。 3.1 数据重分类 重分类即基于原有栅格，对原有栅格单元值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出。重分类一般包括四种常见的分类形式：新值取代、重新分类、旧值合并、空值设置。 例如，对河北省某区域的数字地形模型数据进行重新分类，划分为5-7个高程 范围等级， 等级越高地形高度越大。具体计算流程如下： (1) 点击展开ArcToolbox 中的 【Spatial Analyst Tools 】→【Reclass 】→【Reclassify 】，弹出栅格数据重分类对话框，在“Input raster ”部分选择用于重分类的栅格数据（图7-1）。 (2) 点击“Reclassification ”部分的“Classify ”按钮，弹出分类方法对话框， 选择合适的数据分类运算方法，在重分类 对话框中，还可以对分类结果值进行重新 定义，按照<100，100-300,300-500,500-1000，>1000米的间隔将地形分成5个等级。（图7-2）。 (3) 分类方法和分类值定义完成后，返回到重分类对话框，在“Output raster ”部分选择存储位置定义输出结果栅格文件名，最后点击OK 按钮即可完成重分类运算。图7-3是重分类之前的数字地形图，图7-4是重分类之后的地形分带图。 (4) 修改重分类结果栅格的属性表结构。在内容表中选择该栅格图层并打开其属性浏览表，为其增 图7-1栅格数据重分类对话框 图7-2分类方法对话框 可以在空白处点击右键，添 加分割值，或在分割线上点击右键删除已有分割值 可以点击修改分割值 G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o n S c i e n c e D e p a r t m e n t H e B e i N o r m a l U n i v e r s i t y ?栅格数据编码方法分为两大类：1直接栅格编码2压缩编码方法a链码b游程长度编码c块码d 四叉树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栅格数据编码方法直接栅格编码： ?将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行记录代码数据。A A A A A B B B A ABB A A B B ?1）每行都从左到右记录；AAAAABBBAABBAABB ?2）奇数行从左到右，偶数行从右到左； ?栅格数据量大，格网数多，由于地理数据往往有较强的相关性，即相邻象元的值往往是相同的。 所以，出现了各种栅格数据压缩方法。 ?压缩编码的目的就是用尽可能少的数据量记录尽可能多的信息，其类型分为 ?信息无损编码 ?编码过程中没有任何信息损失，通过解码操作可以完全恢复原来的信息 ?信息有损编码 ?为了提高编码效率，最大限度地压缩数据，在压缩过程中损失一部分相对不太重要的信息，解码时这部分难以恢复1、行程编码（游程编码）：将原始栅格阵列中属性值相同的连续若干个栅格单 元映射为一个游程。游程的结构为（A,P) 整数对。块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用 方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号） 和半径，再加上记录单位的代码组成。采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若 干栅格。将栅格数据（线状地物面域边界）表示为矢量链的记录）首先定义一个3x3窗口，中间栅格的走向有8种可能，并将这8种可能0~7进行编码。 ?2）记下地物属性码和起点行、列后，进行追踪，得到矢量链.其基本分割方法是将一幅栅格地图或图像等分为四部分。逐块检查其栅格属性值(或灰度)。如果某个子区的所有栅格值都具有相同 的值。则这个子区就不再继续分割，否则还要把这个子区再分割成四个子区。这样依次地分割， 直到每个子块都只含有相同的属性值或灰度为止。四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是 一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列连续进行4等分，一直分到正方形的大小正好与象元的大小相等为止（如下图），而块状结构则用四叉树描述，习惯上称为四叉树编码。 基本思想：将2n×2n象元组成的图像(不足的用背景补上) 按四个象限进行递归分割，并判断属性是否单一，单一：不分。 不单一：递归分割。最后得到一颗四分叉的倒向树。四叉树的树形表示：用一倒立树表示这种分割和分割结果。根：整个区域高：深度、分几级，几次分割叶：不能再分割的块树叉：还需分割的块每个树叉均有4个分叉，叫四叉树。1）常规四叉树 记录这棵树的叶结点外，中间结点，结点之间的联系用指针联系每个结点需要6个变量：父结点指针、四个子结点的指针和本结点的属性值。2）线性四叉树记录叶结点的位置，深度（几次分割）和属性.地址码（定位码、Mort on码）四进制、十进制优点： ·存贮量小，只对叶结点编码，节省了大量中间结点的存储，地址码隐含着结点的分割路径和分割次数。·线性四叉树可直接寻址，通过其坐标值直接计算其Mort on码，而不用建立四叉树。·定位码容易存储和执行实现集合相加等组合操作。四进制的Mor ton码1、方法1：四叉树从上而下（形成）（从整体开始）由叶结点找Mor ton码。 A、分割一次，增加一位数字，大分割在前，小分割在后。所以，码的位数表示分割的次数。 B、每一个位均是不大于3的四进制数，表达位置。由Mor ton找出四叉树叶结点的具体位置。2、方法2：四叉树自下而上合并的方法1）计算每个栅格对应的M Q M Q=2*I b+Jb I,J化为二进制I b,Jb看最大的I,J,不足在前补零。 起始行列号从0计。2)按码的升序排成线性表，放在连续的内存块中。3）依次检查每四个相邻的M Q对应的属性值，相同合并（不同码位去掉），不同则存盘,直到没有能够合并的子块为止。坐标序列法由多形边界的x、y坐标对集合及说明信息组成，是最简单的一种多边形矢量编码拓扑结构编码法 n要彻底解决邻域和岛状信息处理问题必须建立一个完整的拓扑关系结构，这种结构应包括以下内容：唯一标识，多边形标识，外包多边形指针，邻接多边形指针，边界链接，范围（最大和最小x、y坐标值，即外包矩形信息）。采用拓扑结构编码可以较好地解决空间关系查询等问题，但增加了算法的复杂性和数据库的大小。编码方法：点实体,线实体,多边形n点实体 §2.3 栅格数据结构 三、栅格结构的建立 要建立一个栅格数据结构需要明确三个内容：数据来源（即获取数据的途径），栅格系统的确定和栅格代码的确定。 （一）栅格数据的获取途径 栅格数据的获取方式通常有： 1、来自于遥感数据 通过遥感手段获得的数字图像就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对一个区域地面景象的辐射和反射能量的扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的象素值序列。 2、来自于对图片的扫描 通过扫描仪对地图或其它图件的扫描，可把资料转换为栅格形式的数据。具体为：扫描仪扫描专题图的图像数据得到每个像元的（行、列、颜色（灰度）），定义颜色与属性对应表，用相应属性代替相应颜色，得到每个像元的（行、列、属性），再进行栅格编码、存贮，即得到该专题图的栅格数据。 3、由矢量数据转换而来 通过运用矢量数据栅格化技术，把矢量数据转换成栅格数据。这种情况通常是为了有利于GIS中的某些操作，如叠加分析等，或者是为了有利于输出。 4、由手工方法获取 在专题图上均匀划分网格，逐个网格地确定其属性代码的值，最后形成栅格数据文件。 （二）栅格系统的确定 栅格系统的确定包括栅格坐标系的确定和栅格单元尺寸的确定（图2-3-4）。 1、栅格坐标系的确定 表示具有空间分布特征的地理要素，不论采用什么编码系统，什么数据结构(矢、栅)都应在统一的坐标系统下，而坐标系的确定实质是坐标系原点和坐标轴的确定。 由于栅格编码一般用于区域性GIS，原点的选择常具有局部性质，但为了便于区域的拼接，栅格系统的起始坐标应与国家基本比例尺地形图公里网的交点相一致，并分别采用公里网的纵横坐标轴作为栅格系统的坐标轴。 2、栅格单元的尺寸 栅格单元的尺寸确定的原则是应能有效地逼近空间对象的分布特征，又减少数据的冗余度。格网太大，忽略较小图斑，信息丢失。一般讲实体特征愈复杂，栅格尺寸越小，分辨率愈高，然而栅格数据量愈大，按分辨率的平方指数增加，计算机成本就越高，处理速度越慢。 具体可采用保证最小多边形的精度标准来确定尺寸的方法。 (三)栅格代码（属性值）的确定 实验七 栅格数据基本分析方法 1 实习目的 掌握基于栅格数据的空间分析基本方法，提高利用栅格数据解决地学空间问题的能力。具体实习内容如下： (1) 学会使用栅格计算器进行栅格运算，体会栅格数据信息挖掘方法和应用的模式； (2) 掌握栅格重分类方法，理解栅格重分类的基本思想和应用领域； (3) 掌握距离运算与制图分析方法； (4) 掌握栅格数据统计分析方法，包括单元统计、邻域统计、分区统计等运算方法。 2 实验环境与数据准备 (1) 软件环境准备：主要使用ArcGIS Desktop10.2平台，包 括ArcMap 、ArcCatalog 、ArcToolbox 等。 (2) Spatial Analyst 是ArcGIS 的外置扩展模块，需要单独进 行加载。点击ArcMap 【Tools 】菜单，选择【Extensions 】菜单项， 在弹出的“Extension ”对话框中选中Spatial Analyst ，即可使用该 扩展模块。 (3) 数据准备：河北省某区域模拟旅游景点的shapefile 格式 数据（Tourist ），河北省某区域GRID 格式的数字高程数据 （lsh_dem ）、土地利用栅格数据（lsh_dltb ），美国Ohio 州局部区 域GRID 格式的土地利用数据（ohio_landcut ）、数字高程数据 （ohio_demcut ）、Ohio 州土地利用数据的元数据 （ohio_FGDC.txt ）。 3 实验方法 3.1 栅格计算器的应用 栅格计算是栅格数据空间分析中最为常用的方法，是建立复杂应用数学模型的基本运算方法。ArcGIS 提供了图形化栅格计算器，可以方便的完成基于数学运算符和数学函数的栅格运算，还支持直接调用ArcGIS 自带的栅格数据空间分析函数，并且可以方便的实现多条语句同时输入和运行。下面是提取Ohio 州土地利用类型中的“低密度住宅用地类型（Low Intensity Residential ）”的操作流程： (1) 将Ohio 州土地利用类型数据ohio_landcut 、数字高程数据ohio_demcut 等相关数据，添加到一个新的空文档中。 (2) 栅格计算器启用。通过ArcToolbox 点击【Spatial Analyst 】→【Map Algebra 】→【Raster Calculator 】（图7-1），启动栅格计算器对话框（图7-2）。 (3) 计算条件公式的构建。将光标移入计算器表达式输入框，选择参与运算的图层和相关运算符构建计算公式（”ohio_landcut ”==21）。该公式表示提取土地利用数据中的低密度住宅用地类型（V alue=21）。 (4) 将输出结果栅格数据命名为“ohio_landcut_cal ”，点击OK 按钮即可完成栅格计算。 (5) 图7-3为部分土地利用数据，结果栅格中单元值为1的表示符合上述计算公式条件（Low Intensity Residential ），0表示其它用地类型。通过图层属性对话框中的“Symbology ”选项卡，为结果栅格图层定义单一值（Unique V alues ）渲染方式，以突出表达符合条件的运算结果（图7-4）。 图7-1空间分析工具的调用 对于连续的物理系统的数学描述，如航天飞机周围的空气的流动，水坝的应力 集中等等,通常是用偏微分方程来完成的。为了在计算机上实现对这些物理系统的行为或状态的模 拟，连续的方程必须离散化，在方程的求解域上（时间和空间）仅仅需要有限个点，通过 计算这些点上的未知变量既而得到整个区域上的物理量的分布。有限差分，有限体积和有限元等数值方法都是通过这种方法来 实现的。这些数值方法的非常重要的一个部分就是实现对求解区域的网格剖分。 网格剖分技术已经有几十年的发展历史了。到目前为止，结构化网格技术发展 得相对比较成熟，而非结构化网格技术由于起步较晚，实现比较困难等方面的 原因，现在正在处于逐渐走向成熟的阶段。下面就简要介绍一些这方面的情况。 从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻 单元。 结构化网格生成技术有大量的文献资料[1,2,3,4]。结构化网格有很多 优点: 1.它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。 5.对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑， 与实际的模型更容易接近。 它的最典型的缺点是适用的范围比较窄。尤其随着近几年的计算机和数值方法 的快速发展，人们对求解区域的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构 化网格生成技术就显得力不从心了。 代数网格生成方法。主要应用参数化和插值的方法，对处理简单的求解区域十 分有效。 同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相 同的毗邻单元。即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。从定义 上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格 中可能会包含结构化网格的部分。 非结构化网格技术从六十年代开始得到了发展,主要是弥补结构化网格不能够 解决任意形状和任意连通区域的网格剖分的缺欠.到90年代时,非结构化网格的文献达到了它的高峰时期.由于非结构化网格的生成技术比较复杂,随着人们对 求解区域的复杂性的不断提高,对非结构化网格生成技术的要求越来越高.从现 在的文献调查的情况来看,非结构化网格生成技术中只有平面三角形的自动生 栅格数据与矢量数据 栅格数据结构 基于栅格模型的数据结构简称栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的网格，称为栅格单元，在各个栅格单元上给出出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式。 栅格数据结构表示的是二维表面上的要素的离散化数值，每个网格对应一种属性。 网格边长决定了栅格数据的精度。 矢量数据结构 矢量数据结构是利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体的空间分布的一种数据组合方式。 矢量与栅格数据结构的比较 矢量数据结构的优缺点： 优点为数据结构紧凑、冗余度低，有利于网络和检索分析，图形显示质量好、精度高； 缺点为数据结构复杂，多边形叠加分析比较困难。 具体来说优点有： 1.表达地理数据精度高 2.严密的数据结构，数据量小 3.用网格链接法能完整地描述拓扑关系，有利于网络分析、空间查询 4.图形数据和属性数据的恢复、更新、综合都能实现 5.图形输出美观 缺点有： 1.数据结构较复杂 2.软件实现技术要求比较高 3.多边形叠合等分析相对困难 4.现实和绘图费用高 栅格数据的优缺点： 优点为数据结构简单，便于空间分析和地表模拟，现势性较强； 缺点为数据量大，投影转换比较复杂。 具体来说优点有： 1.数据结构相对简单 2.空间分析较容易实现 3.有利于遥感数据的匹配应用和分析 4.空间数据的叠合和组合十分容易方便 5.数学模拟方便 6.技术开发费用低 缺点有： 1.数据量较大，冗余度高，需要压缩处理 2.定位精度比矢量的低 3.拓扑关系难以表达 4.难以建立网络连接关系 5.投影变形花时间 6.地图输出不精美 两者比较： 栅格数据操作总的来说容易实现，矢量数据操作则比较复杂； 栅格结构是矢量结构在某种程度上的一种近似，对于同一地物达到于矢量数据相同的精度需要更大量的数据；在坐标位置搜索、计算多边形形状面积等方面栅格结构更为有效，而且易于遥感相结合，易于信息共享；矢量结构对于拓扑关系的搜索则更为高效，网络信息只有用矢量才能完全描述，而且精度较高。对于地理信息系统软件来说，两者共存，各自发挥优势是十分有效的。 CFD网格的分类，如果按照构成形式分，可以分为结构化和非结构化 结构化：只能有六面体一种网格单元，六面体顾名思义，也就是有六个面，但这里要区分一下六 面体和长方体。长方体(也就是所有边都是两两正交的六面体)是最理想完美的六面体网格。但如 果边边不是正交，一般就说网格单元有扭曲(skewed). 但绝大多数情况下，是不可能得到完全没有 扭曲的六面体网格的。一般用skewness来评估网格的质量，sknewness=V/(a*b*c). 这里V是网格 的体积，a，b，c是六面体长，宽和斜边。sknewness越接近1，网格质量就越好。很明显对于长 方体，sknewness=1. 那些扭曲很厉害的网格，sknewness很小。一般说如果所有网格sknewness>0.1也就可以了。结构化网格是有分区的。简单说就是每一个六面体单元是有它的坐标的，这些坐标用,分区号码(B),I,J,K四个数字代表的。区和区之间有数据交换。比如一个单元，它的属性是B=1, I=2,J=3,K=4。其实整个结构化单元的概念就是CFD计算从物理空间到计算空间mapping的概念。I,J,K可以认为是空间x,y,z在结构化网格结构中的变量。 非机构化：可以是多种形状，四面体（也就三角的形状），六面体，棱形。对任何网格，都是希 望网格单元越规则越好，比如六面体希望是长方形，对于四面体，高质量的四面体网格就是正四 面体。sknewness的概念这里同样适用，sknewness越小，网格形状相比正方形或者正四面体就越 扭曲。越接近1就越好。 很明显非结构化网格也可以是六面体，但非结构化六面体网格没有什么B,IJK的概念，他们就是充 满整个空间。 对于复杂形状，结构化网格比较难以生成。主要是生成时候要建立拓扑，拓扑是个外来词，英语 是topology，所以不要试图从字面上来理解它的意思。其实拓扑就是指一种有点和线组成的结构。工人建房子，需要先搭房粱，立房柱子，然后再砌砖头。拓扑其实就是房子的结构。这么理解拓 扑比较容易些，以后认识多了，就能彻底通了。 生成结构化网格的软件gridgen,icem等等都是需要你去建立拓扑，也就是结构，然后软件好根据 你的机构来建立网格，或者砌砖头，呵呵。 非结构化网格的生成相对简单，四面体网格基本就是简单的填充。非结构化六面体网格生成还有 些复杂的。但仍然比结构化的建立拓扑简单多。比如 gambit的非结构化六面体网格是建立在从一 个面到另外一个面扫描(sweep)的基础上的。Numeca公司的hexpress的非结构化六面体网格是用 的一种吸附的方法。反正你还是要花点功夫。 另外一点就是，结构化网格可以直接应与于各种非结构化网格的CFD软件，比如你在gridgen里 面生成了一个结构化网格，用fluent读入就可以了。fluent是非结构化网格CFD软件，它会忽略 那些结构化网格的结构信息（也就是B,I,J,K)，当成简单的非结构网格读入。非结构化六面体网格 就不能用在结构化网格的CFD求解器了. 结构化网格仍然是CFD工程师的首选。非结构化六面体网格也还凑合，四面体网格我就不喜欢了。数量多，计算慢，后处理难看。简单说，如果非结构化即快又好，结构化网格早就被淘汰了。总 结一下， 栅格数据与矢量数据的比较 一、定义 栅格数据：是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元(网格单元)阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织。是最简单、最直观的空间数据结构，它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻的网格阵列。每一个单元(象素)的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。 矢量数据：是指城市大比例尺地形图。此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位层，合理的分层便于进行叠加分析、图形的无逢拼接以实现系统图形的大范围漫游。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误，显示的图形一般分为矢量图和位图。 二、表示方法 栅格数据：点实体由一个栅格像元来表示;线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示;面实体(区域)由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。 矢量数据：矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。 三、特点 栅格数据：数据直接记录属性的指针或属性本身，而其所在位置则根据行列号转换成相应的坐标给出。也就是说，定位是根据数据在数据集合中的位置得到的。 矢量数据：在计算机中，使用矢量数据具有存储量小，数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂。 四、获取方法 栅格数据：栅格结构是用有限的网格逼近某个图形，因此用栅格数据表示的地表是不连续的，是近似离散的数据。栅格单元的大小决定了在一个象元所覆盖的面积范围内地理数据的精度，网格单元越细栅格数据越精确，但如果太细则数据量太大。尤其按某种规则在象元内提取的值，如对长度、面积等的度量，主成分值、均值的求算等，其精度由象元的大小直接决定。 矢量数据：矢量数据是制造出矢量图形的一种记录坐标，它在计算机中显示的图形一般可以分为两大类——矢量图和位图。矢量图使用直线和曲线来描述图形，这些图形的元素是一些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等等，它们都是通过数学公式计算获得的。 矢量数据和栅格数据的异 同点 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020 矢量数据和栅格数据的异同点 GIS研究的数据是地理空间数据，这是区别于其他系统的根本原因。栅格数据与矢量数据是地理信息系统中空间数据组织的两种最基本的方式． 栅格数据是以二维矩阵的形式来表示空间地物或现象分布的数据组织方式．每个矩阵单位称为一个栅格单元（cell）.栅格的每个数据表示地物或现象的属性数据．因此栅格数据有属性明显，定位隐含的特点．而矢量数据结构是利用点，线，面的形式来表达现实世界，具有定位明显，属性隐含的特点。由于矢量数据具有数据结构紧凑，冗余度低，表达精度高，图形显示质量好，有利于网络和检索分析等优点。在GIS中得到广泛的应用，特别在小区域（大比例尺）制图中充分利用了它的精度高的优点。但是，随着RS广泛的应用，同时数据压缩技术，计算机性能的提高克服了栅格数据的数据量大等缺点，栅格数据将越来越发挥更大的作用。栅格数据的大规模应用，并将会占具主导地位。主要基于以下优点： (1) 随RS技术的发展，并大规模的应用，栅格数据的使用将促使RS，GIS的一体化发展。RS成为空间数据动态更新的重要的数据源。遥感影像是以像元为单元的栅格结构存储的，图像处理技术极大的提高了栅格数据的前期处理能力。这些数据可以直接生成或转换为于GIS 的栅格数据。 (2) 栅格数据可以极大的提高GIS 的时空数据分析能力,栅格数据在图像的代数运算,空间统计分析等具有广泛的应用,可以促成GIS模型的建立。ARCGIS软件的高版本在这一方面以有较突出的表现。 (3) 三维可视化成为动态模拟现实世界的一个新的发展趋势.栅格数据是利用二维图像来模拟地理实体的,可利用栅格数据通过提高维数来实现三维可视化。 (4) 随Web GIS 的发展,栅格数据数据结构简单,真实感强等特点,可以为大多数程序设计人员和用户理解和使用.特别是图像共享标准(如GIF)的建立,有利于GIS 的栅格数据的共享. 因此,栅格数据在信息共享方面更为实用. 因此,随GIS 发展,栅格数据和矢量数据均具不同程度的发展,但栅格数据要比矢量数据的应用更广泛,更有效. 网格划分及排序方法介绍 1.概述 1.1引入网格的目的 在地理维度的基础上叠加用户维度，综合用户分布、用户行为、终端等方面的分析，通过存量和增量市场等维度查找价值区域，并根据不同区域的价值大小确定建设目标和投资节奏，精准网络投资。 1.2网格与场景及站点的关系 网格颗粒度介于场景与站点之间，其本质是按照价值属性对区域进行聚类。 网格是对市区、县城、行政村等场景的进一步细分，但校园、景区、乡镇镇区专题网格的边界要求与对应的场景边界保持一致,交通干线为独立的网格图层。 网格化思路的引入，形成“场景、网格、站点”三维模型，可提供个体与整体的全方位参考，从而为引导投资方向、提高投资效率、支撑市场发展提供帮助。 1.3网格化思路 1.1.1有效面积与无效面积 全国42%的面积聚集了95%的人口,人口及经济发展呈现不均衡分布情况,所以部分区域(如沙漠、大面积水域、山脉等)建站效益难以保障,于是引入有效面积与无效面积的概念,量化衡量具有建站需求的区域。 图无效覆盖区域示例 有效面积定义如下： 基站覆盖范围内人口密度达到100人/Km2或单站覆盖人口达到2000人的区域（以收支平衡为目标进行测算）所占面积定义为有效面积； 收支平衡测算标准：10*站点年收入 /（建设成本+10*站点年运维成本）≥ 1 计算期为10年，考虑到铁塔公司成立，新增基站配套投资按照1/3计列。 不符合以上标准的的为无效面积。在进行网格划分时首先就要明确有效面积、无效面积各自的区域范围。 1.1.2物理网格与逻辑网格 有效面积为已完成网络覆盖或将要进行覆盖的区域，对于这一部分区域需要进行连续的更细化的网格划分。结合传统的“点、线、面”概念，将地理上连续的栅格化的网格划分称之为“物理网格”，将交通干线定义为“逻辑网格”，如下图所示： 图物理网格与逻辑网格示意图（此图不含无效面积） 需要注意的是，在无效面积区域内也可能有交通干线分布，所以逻辑网格可以在有效面积、无效面积分布，而物理网格只能在有效面积内划分。 1.1.3小结 有效面积、无效面积、物理网格、逻辑网格关系如下图所示： 图各名词概念逻辑关系图 注：本地网面积=本地网有效面积+本地网无效面积 本地网有效面积=本地网所有物理网格面积之和 实验一栅格数据结构压缩 一实验目的 1、理解并掌握栅格数据结构及其压缩编码方法； 2、利用QBasic程序编程实现行程编码数据文件的解压缩，全栅格数据文件的行程编码； 3、利用QBasic程序编程实现全栅格数据文件和行程编码文件屏幕显示。 二、实验数据 行程编码文件：111.txt 全栅格数据文件：222.txt 行程编码数据文件：333.txt 三、实验内容 1、解行程编码 将行程编码数据文件111.txt释放为全栅格数据文件，将结果在屏幕上显示并存入111OK.txt。 2、行程压缩 将全栅格数据文件111OK.txt用行程编码方式进行压缩，将结果在屏幕上显示并存入000.txt。 3、全栅格数据文件图形显示 将全栅格数据文件222.txt以图形方式在屏幕上显示。 4、行程编码文件图形显示 将行程编码数据文件333.txt以图形方式在屏幕上显示。 实验一 Cls Dim m(20, 3) Open "111.txt" For Input As #1 Do Until EOF(1) For i = 1 To 20 For j = 1 To 3 Input #1, m(i, j) Print m(i, j) Next j Print Next i Loop n = 1 Open "111ok.txt" For Output As #2 For i = 1 To 20 If i > 1 Then If (m(i, 1) <> m(i - 1, 1)) Then Print Print #2, " " End If End If For j = 1 To m(i, 3) Print w(i, 2); Print #2, m(i, 2); Next j Next i End 实验二 CLS DIM A(8, 8) OPEN "111ok.txt" FOR INPUT AS #1 DO UNTIL EOF(1) FOR i = 1 TO 8 FOR j = 1 TO 8 INPUT #1, A(i, j) PRINT A(i, j) NEXT j PRINT NEXT i LOOP n = 1 OPEN "000.txt" FOR OUTPUT AS #2 FOR i = 1 TO 8 FOR j = 1 TO 7 IF A(i, j) = A(i, j + 1) THEN n = n + 1 ELSE PRINT A(i, j), n, i: PRINT #2, A(i, j), n, i: n = 1 END IF NEXT j PRINT A(i, j), n, i: PRINT #2, A(i, j), n, i: n = 1 1. 什么是结构化网格和非结构化网格 1.1结构化网格 从严格意义上讲，结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。 它可以很容易地实现区域的边界拟合，适于流体和表面应力集中等方面的计算。 它的主要优点是： 网格生成的速度快。 网格生成的质量好。 数据结构简单。 对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到，区域光滑，与实际的模型更容易接近。它的最典型的缺点是适用的范围比较窄，只适用于形状规则的图形。尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展，人们对求解区域的几何形状的复杂性的要求越来越高，在这种情况下，结构化网格生成技术就显得力不从心了。 1.2非结构化网格 同结构化网格的定义相对应，非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。从定义上可以看出，结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分，即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。 2.如果一个几何造型中既有结构化网格，也有非结构化网格，分块完成的，分别生成网格后，也可以直接就调入fluent中计算。 3.在fluent中，对同一个几何造型，如果既可以生成结构化网格，也可生成非结构化网格，当然前者要比后者的生成复杂的多，那么应该选择哪种网格，两者计算结果是否相同，哪个的计算结果更好些呢？ 一般来说，结构网格的计算结果比非结构网格更容易收敛，也更准确。但后者容易做。 影响精度主要是网格质量，和你是用那种网格形式关系并不是很大，如果结构话网格的质量很差，结果同样不可靠，相对而言，结构化网格更有利于计算机存储数据和加快计算速度。 结构化网格据说计算速度快一些，但是网格划分需要技巧和耐心。非结构化网格容易生成，但相对来说速度要差一些。 4.在gambit中，只有map和submap生成的是结构化网格，其余均为非结构化网格。 采用分块网格划分的时候，在两个相邻块之间设置了connected，但是这两个块我要用不同尺寸的网格来划分。比如说我用结构化的六面体网格来划分，一遍的 第二章将地球“装入”计算机利用计算机分析地理世界，需要在计算机中建立一个地理世界的模型，而不能直接将地理世界的实体装入计算机，这个过程就是建模。如何建模呢？首先要对地理世界进行抽象，地理学中描述地理世界，不仅要描述组成地物的特征，还要描述这些地物的位置；然后，将描述的结果转换为计算机能够接受的形式，这个过程称为“编码”；最后，将编码结果在计算机中表示出来，这个过程称为“解码”，经过以上三个步骤就实现了将现实世界装入了计算机，生成了各种类型的空间数据。 本章内容包括两个实验，实验四—栅格数据结构和实验五—矢量数据结构，分别介绍两种将地球“装入”计算机的方法。 实验四栅格数据结构 一、实验目的 1.通过实验，加深对栅格数据结构的认识。 2.通过实验，了解栅格数据坐标系统。 3.通过实验，掌握栅格矩阵结构、游程编码结构、四叉树编码结构的栅格数据压缩的方法。 二、实验内容 1.掌握栅格矩阵结构数据文件头的定义。 2.以扫描地图为基础，运用混合像元属性值确定方法，确定栅格单元的属性值。 3.根据栅格数据文件格式要求，手工制作栅格矩阵结构的栅格数据文件。 4.根据栅格数据压缩编码的要求，对手工制作的栅格矩阵结构进行游程压缩编码和解码。 5.尝试实现栅格数据的四叉树压缩编码和解码。 三、实验要求 1.掌握对空间区域进行格网化的方法。 2.了解栅格数据文件头中各参数的含义。 3.掌握栅格数据单元格属性取值方法。 4.了解栅格数据的可视化表达方法。 5.掌握栅格数据的游程长度编码、四叉树编码的原理，了解四叉树编码在VB环境下的实现过程。 四、实验数据 1. 图1 栅格数据文件举例 五、实验步骤 1、拟解决的问题 地理环境中的实体或者现象有一部分是连续的，如温度、气压等地理现象，为了将这些内容输入计算机，必须将它们转换为计算机能接受的形式。地学中常用的方法就是将连续的研究对象格网化，将其规则地分成若干独立的单元，每个单元的位置用格网行列号表示，单元的特征用一个具体数值来表示，所有的单元按照行列号的顺序组织在一起，就实现了对连续分布的地物或者地理现象的有效地描述。这种格网化的方法得到的结果，就是地理信息系统常见的数据类型之一——栅格数据。GIS中的栅格数据目前主要类型有数字高程模型（DEM）、遥感影像数据、栅格地形图等，虽然以上几种栅格数据在形式、文件结构等方面存在着一定的差别，但原理基本上是一样的。本实验主要介绍如何实现栅格栅格数据结构和矢量数据结构空间分析
矢量、栅格数据结构的优缺点
6_栅格数据基本分析方法-发布版
栅格数据编码方法分为两大类
栅格结构的建立
栅格数据法
结构化网格与非结构化网格比较
(完整版)栅格数据结构与矢量数据结构的比较
结构和非结构网格
栅格数据与矢量数据的比较
矢量数据和栅格数据的异同点
网格划分及排序方法简介
栅格数据结构压缩
什么是结构化网格和非结构化网格
实验四 栅格数据结构
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