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地理信息系统的数据结构在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了处理和分析地理空间数据的重要工具。
而地理信息系统能够高效运行和发挥作用，离不开其背后强大的数据结构支持。
首先，我们来了解一下什么是地理信息系统的数据结构。
简单来说，数据结构就是数据的组织方式，它决定了数据如何存储、管理和访问。
对于地理信息系统而言，由于其处理的数据具有空间特性，比如位置、形状、大小等，因此数据结构的设计就显得尤为关键。
在地理信息系统中，常见的数据结构有矢量数据结构和栅格数据结构。
矢量数据结构就像是在纸上用线条勾勒出地理对象的轮廓。
它通过点、线、面等几何元素来精确地表示地理实体的位置和形状。
比如，一条河流可以用一系列的点连接成线来表示，一个湖泊可以用一个封闭的多边形来表示。
这种数据结构的优点是精度高、数据量小，并且能够方便地进行几何操作和拓扑分析。
比如，我们可以很容易地计算两个多边形的交集、并集等。
栅格数据结构则像是把地理空间划分成一个个均匀的小格子，然后给每个格子赋予一个值来表示相应的地理信息。
比如，在表示土地利用类型时，每个格子可以表示为森林、农田、城市等。
栅格数据结构的优点是处理简单、易于与遥感影像等数据结合，但其精度相对较低，数据量较大。
除了这两种主要的数据结构，还有一种叫做拓扑数据结构。
拓扑关系是指地理对象之间的空间关系，比如相邻、包含、连接等。
通过建立拓扑数据结构，可以更有效地进行空间查询和分析，比如判断一个点是否在一个多边形内，查找相邻的多边形等。
在实际应用中，选择合适的数据结构取决于具体的需求和数据特点。
如果需要高精度的地理数据表示和复杂的几何分析，矢量数据结构可能更合适；如果需要快速处理大面积的地理数据，并且对精度要求不是特别高，栅格数据结构可能更有优势。
另外，还有一种叫做不规则三角网（TIN）的数据结构。
它是通过将一系列不规则分布的点连接成三角形来逼近地理表面。
TIN 数据结构能够很好地表示地形等连续变化的地理现象，并且在计算坡度、坡向等方面具有优势。
GIS的空间数据结构GIS（地理信息系统）中的空间数据结构是指用来存储、组织和管理地理空间数据的方式和方法。
它们是构建GIS系统的基础，对于实现空间数据的高效查询、分析和可视化表示具有重要意义。
本文将介绍常见的空间数据结构，包括矢量数据结构、栅格数据结构和层次数据结构。
一、矢量数据结构（Vector Data Structure）是用点、线和面等几何要素来表示地理现象的空间数据结构。
常见的矢量数据结构包括点、线和面三种类型：1. 点（Point）是空间数据最基本的要素，它由一个坐标对(x, y)表示，常用于表示一个具体的地理位置或地物。
2. 线（Line）是由若干个连接起来的点所组成的线条，它可以用来表示道路、河流等线状地物。
3. 面（Polygon）是由若干个边界相连的线所围成的封闭区域，它可以用来表示国家、城市等面状地物。
矢量数据结构是一种拓扑结构，在存储空间数据时，常采用点-线-面的层次结构，以及节点、弧段和拓扑关系等数据结构来存储和组织地理空间数据。
二、栅格数据结构（Raster Data Structure）将地理空间数据划分为一系列均匀的像素或单元格，用像素值或单元格值来表示地物属性。
栅格数据结构适用于连续分布的地理现象，如温度、降雨等。
常见的栅格数据结构包括：1. 栅格图像（Raster Image）是将地理空间数据以图像的方式呈现，每个像素的灰度值或颜色代表了地物属性的强度或类型。
栅格图像可以通过数字遥感技术获取，并被广泛应用于地貌分析、图像处理等领域。
2. 数值地形模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种栅格数据结构，用于表达地球表面的海拔高度。
DEM常用于地形分析、洪水模拟等应用中。
栅格数据结构的主要优点是简单、易于操作和处理，但由于其离散性，对于空间数据的存储和处理需求较大。
三、层次数据结构（Hierarchical Data Structure）是一种将地理空间数据按层次结构进行组织和管理的数据结构。
GIS的空间数据结构在地理信息系统（GIS）中，空间数据结构是用于组织和描述空间信息的数据模型。
它能够将现实世界中的地理现象和空间实体转化为计算机可处理和存储的数据形式。
以下是关于GIS空间数据结构的几个主要组成部分：1、矢量数据结构：矢量数据结构以点、线和多边形来表示空间实体。
每个点由一对坐标（x,y）定义，线由一系列坐标点构成的序列定义，多边形则由一个闭合的坐标序列定义。
矢量数据结构适用于表示连续的空间现象，如地形、河流、土地利用等。
2、栅格数据结构：栅格数据结构将空间划分成均匀的网格，每个网格对应一个像素或地块。
每个网格的值通常代表该区域的一种属性，如海拔、植被类型、人口密度等。
栅格数据结构适用于表示连续的空间现象，特别是那些可以很容易转化为像素值的数据，如卫星图像。
3、不规则三角网（TIN）：这是一种用于表示三维表面的数据结构。
它由一系列不重叠的三角形构成，每个三角形表示一个地形表面。
TIN 数据结构适用于表示连续且不规则的空间现象，如地形起伏、土壤类型等。
4、对象-关系型数据结构：这种数据结构将空间实体表示为对象，并将属性、事件和其他空间关系表示为对象的属性。
对象-关系型数据结构适用于表示复杂的空间关系和具有多种属性的空间实体。
在GIS应用中，选择适当的数据结构对于提高数据处理、查询和分析的效率至关重要。
此外，不同的数据结构也具有不同的优缺点，需要根据具体的应用需求和数据特性来选择。
基于ArcSDE的GIS空间数据存储分析引言随着地理信息系统（GIS）在各个领域的广泛应用，如何有效地存储和管理空间数据成为了一个重要的问题。
ArcSDE（Spatial Data Engine）作为一种先进的空间数据存储和分析技术，为GIS应用提供了强大的支持。
本文将介绍ArcSDE的基本概念、优势及其在GIS空间数据存储分析中的应用。
ArcSDE概述ArcSDE是一种面向对象的地理数据库引擎，它由Esri公司开发，可在多种数据库管理系统（如Oracle、PostgreSQL、MySQL等）上运行。
地理信息系统的数据结构在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了我们理解和管理地球空间信息的重要工具。
无论是城市规划、环境保护、交通运输，还是农业发展、资源勘探等领域，GIS 都发挥着不可或缺的作用。
而要理解 GIS 的工作原理和应用，就必须深入了解其核心组成部分之一——数据结构。
那么，什么是地理信息系统的数据结构呢？简单来说，数据结构就是用于组织和存储地理数据的方式。
它决定了数据如何被录入、存储、管理、检索和分析，直接影响着 GIS 系统的性能和功能。
地理信息系统中的数据可以分为两大类：空间数据和属性数据。
空间数据描述了地理对象的位置、形状和空间关系，比如一个湖泊的轮廓、一座山脉的走向等。
属性数据则是关于这些地理对象的特征信息，例如湖泊的面积、水深，山脉的海拔、植被类型等。
为了有效地存储和管理这两类数据，GIS 采用了多种数据结构。
其中，矢量数据结构和栅格数据结构是最为常见的两种。
矢量数据结构将地理对象表示为点、线和面等几何图形。
点可以用来表示单个的地理位置，如一座山峰的顶点；线用于表示线状地物，如河流、道路；面则代表具有一定范围的区域，如行政区域、土地利用类型等。
矢量数据结构的优点是精度高、数据量小、便于进行几何变换和拓扑分析。
比如，在城市规划中，我们可以精确地计算出建筑物之间的距离、道路的长度等。
然而，矢量数据结构在处理大面积的连续数据时，如遥感图像，就显得不太方便。
与之相对的栅格数据结构则是将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元被赋予一个特定的值。
栅格数据结构适用于表示连续变化的地理现象，如地形的起伏、气温的分布等。
它的优点是数据结构简单，易于与遥感数据结合，并且便于进行空间分析和图像处理。
但栅格数据结构的缺点也很明显，那就是数据量较大，精度相对较低，而且在进行几何变换时会产生一定的误差。
除了矢量和栅格数据结构，还有一种称为拓扑数据结构的重要类型。
拓扑数据结构关注的是地理对象之间的空间关系，而不仅仅是它们的位置和形状。
GIS地理信息系统空间数据结构解析GIS是地理信息系统的英文缩写，即Geographic Information System。
它是一种利用计算机和软件技术来收集、管理、分析和展示地理空间数据的工具。
GIS空间数据结构是指在地理信息系统中用来组织和存储地理空间数据的方式和方法。
GIS空间数据结构的核心是地理空间数据的表示方法。
在GIS中，地理空间数据可以分为两种类型：矢量数据和栅格数据。
矢量数据以几何实体为基本单位，通过点、线、面等几何对象来描述地理现象的空间分布。
而栅格数据以网格为基本单位，通过将地理空间划分为规则的网格单元来表示地理现象的分布。
矢量数据通常由三要素组成：空间位置、属性信息和拓扑关系。
空间位置是指地理现象在地球表面上的位置，可以用点、线、面等几何对象来表示。
属性信息是指地理现象的有关属性和属性值，例如地名、面积、人口等。
拓扑关系是指不同几何对象之间的空间关系，例如点和线之间的相交、包含等关系。
在矢量数据的存储和管理上，常用的数据结构包括点、线和多边形数据结构。
点数据结构采用坐标表示地理位置，通常使用点图层进行存储和管理。
线数据结构由多个点连接而成，可以表示河流、道路等线状地理现象。
多边形数据结构由多条线构成封闭的区域，可以表示湖泊、行政区等面状地理现象。
除了矢量数据外，栅格数据也是GIS中常用的一种数据结构。
栅格数据将地理空间划分为规则的网格单元，每个网格单元包含一个数值或类别信息。
栅格数据适用于连续变化的地理现象，例如地形高程、气候等。
在栅格数据存储和管理上，常用的数据结构包括二维数组和图像数据结构。
在GIS空间数据结构中，数据之间的空间关系是一个重要的概念。
常见的空间关系包括相交、邻接、包含等。
相交是指两个地理现象在地理空间上有交集，邻接是指两个地理现象在地理空间上相连或相邻，包含是指一个地理现象包含另一个地理现象。
GIS空间数据结构的选择取决于具体的应用需求和数据特点。
矢量数据适用于描述点、线、面等离散的地理现象，可以准确表示地理位置和拓扑关系。
第三章空间数据结构数据结构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。
它是对数据的一种理解和解释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。
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。
地理信息系统的空间数据结构主要有栅格结构和矢量结构。
第一节栅格数据结构一、简单栅格数据结构栅格结构是最简单最直观的空间数据结构，又称为网格结构(raster或grid cell)或象元结构(pixel)，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个象元或象素,由行、列号定义，并包含一个代码,表示该象素的属性类型或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。
因此，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，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。
如图3-1所示，在栅格结构中，9999点用一个栅格单元表示；线状地物则用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。
任何以面状分布的对象(土地利用、土壤类型、地势起伏、环境污染等)，都可以用栅格数据逼近。
遥感影像就属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级。
栅格结构的显著特点是：属性明显，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。
由于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网格文件的存贮结构中，在后面讲述栅格结构编码时可以看到，每个存贮单元的行列位置可以方便地根据其在文件中的记录位置得到，且行列坐标可以很容易地转为其他坐标系 下的坐标。
地理信息系统空间数据结构第二章地理信息系统空间数据结构2.1地理空间数据及其特征【学时安排】1学时【目的要求】1、掌握地理信息系统的数据类型；2、理解地理信息系统的数据来源；3、掌握空间数据的特点。
【重点难点】地理信息系统的数据类型与特征。
【教学方法与手段】示例式教学方法，多媒体教学手段。
一、GIS空间数据的来源与类型空间数据是GIS的核心，也有人称它是GIS的血液，因为GIS的操作对象是空间数据，因此设计和使用GIS的第一步工作就是根据系统的功能，获取所需要的空间数据，并创建空间数据库。
1、地理数据的来源GIS中的数据来源和数据类型繁多，概括起来主要有以下几种来源:⑴地图数据。
来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容丰富，图上实体间的空间关系直观，实体的类别或属性清晰，实测地形图还具有很高的精度，是地理信息的主要载体，同时也是地理信息系统最重要的信息源。
⑵影像数据。
主要来源于卫星遥感和航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多源海量数据，也是GIS的最有效的数据源之一。
⑶地形数据。
来源于地形等高线图的数字化，已建立的数字高程模型（DEM）和其他实测的地形数据等。
⑷属性数据。
来源于各类调查报告、实测数据、文献资料、解译信息等。
⑸元数据。
来源于由各类纯数据通过调查、推理、分析和总结得到的有关数据的数据，例如数据来源、数据权属、数据产生的时间、数据精度、数据分辨率、源数据比例尺、数据转换方法等。
2、空间数据的类型空间数据根据表示对象的不同，又具体分为七种类型(图2-1)，它们各表示的具体内容如下:(1)类型数据。
例如考古地点、道路线、土壤类型的分布等。
(2)面域数据。
例如随机多边形的中心点，行政区域界线、行政单元等。
(3)网络数据。
例如道路交点、街道、街区等。
(4)样本数据。
例如气象站、航线、野外样方分布区等。
(5)曲面数据。
例如高程点、等高线、等值区域等。
(6)文本数据。
例如地名、河流名称、区域名称等。
(7)符号数据。
例如点状符号、线状符号、面状符号(晕线)等。
所有这些不同类型的数据都可以分为点、线、面三种不同的图形，并可以分别采用x、y平面坐标，地理经纬度λ、ϕ，或者格网法表示。
二、空间数据的基本特征要完整地描述空间实体或现象的状态，一般需要同时有空间数据和属性数据。
如果要描述空间实体或的变化，则还需记录空间实体或现象在某一个时间的状态。
所以，一般认为空间数据具有三个基本特征（图2－2）：1、空间特征表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。
空间特征又称为几何特征或定位特征，一般以坐标数据表示。
图2－1 空间数据的类型和表示方法（据Jack Dangermond，1984）2、属性特征表示现象的特征，例如变量、分类、数量特征和名称等等。
3、时间特征指现象或物体随时间的变化。
位置数据和属性数据相对于时间来说，常常呈相互独立的变化，即在不同的时间，空间位置不变，但是属性类型可能已经发生变化，或者相反。
因此，空间数据的管理是十分复杂的。
有效的空间数据管理要求位置数据和非位置数据互相作为单独的变量存放，并分别采用不同的软件来处理这两类数据。
地理数据定位数据非定位数据x,y坐标拓扑关系点线面格网网络土壤1.土厚砂变量级别数值名称细中粗1.11.21.3图2-2空间数据的基本特征这种数据组织方法，对于随时间而变化的数据，具有更大的灵活性。
2.2空间数据结构的类型【学时安排】9学时【目的要求】1、掌握拓扑数据结构；2、掌握拓扑关系的类型；3、理解拓扑关系的意义；4、掌握栅格数据的表示及压缩方法；5、理解栅格模型与矢量模型的优缺点。
【重点难点】栅格数据结构及压缩方法；拓扑数据结构。
【教学方法与手段】示例式、启发式教学方法，多媒体教学手段。
对现实世界的数据表达可以采用矢量数据模型和栅格数据模型。
那么，一旦数据模型确定，必须选择和该模型对应的数据结构来组织实体的数据，最后是选择适合于记录该数据结构的文件模式。
数据结构一般分为基于矢量模型的数据结构和基于栅格模型的数据结构（如图2－3）。
按照传统的观念，矢量和栅格似乎是两类完全不同性质的数据结构。
矢量数据是面向地物的结构，即对于每一个具体的目标都直接赋有位置和属性信息以及目标之间的拓扑关系说明。
但是矢量图2－3 栅格数据结构与矢量数据结数据仅有一些离数点的坐标，在空间表达方面它没有直接建立位置与地物的关系，如多边形的中间区域是“洞”或“岛”，其间的任何一点并没有与某个地物发生联系。
与此相反，栅格数据是面向位置的结构，平面空间上的任何一点都直接联系到某一个或某一类地物。
但对于某一个具体的目标又没有直接聚集所有信息，只能通过遍历栅格矩阵逐一寻找，它也不能完整地建立地物之间的拓扑关系。
因而，从概念上形成了基于矢量和基于栅格两种类型的系统，分别用于不同的目的。
目前，为了设计一种系统能用于多种目的，正在研制一种一体化的数据结构，该数据结构具有矢量和栅格两种结构的特性，称为矢量栅格一体化的数据结构。
以下分别介绍上述三种不同类型的数据结构。
一、矢量数据结构基于矢量模型的数据结构简称为矢量数据结构。
矢量也叫向量，数学上称“具有大小和方向的量”为向量。
在计算机图形中，相邻两结点间的弧段长度表示大小，弧段两端点的顺序表示方向，因此弧段也是一个直观的矢量。
矢量数据结构是通过记录坐标的方式来表示点、线、面等地理实体空间分布的一种数据组织方式。
这种数据组织方式定位明显，属性隐含，能最好地逼近地理实体的空间分布特征，数据精度高，数据存储的冗余度低，便于进行地理实体的网络分析，但对于多层空间数据的叠合分析比较困难。
矢量数据结构的获取方法主要有：手工数字化法、手扶跟踪数字化法、数据结构转换法。
矢量数据结构分为以下几种主要类型: 一）简单数据结构在简单数据结构中，空间数据按照以基本的空间对象(点、线或多边形)为单元进行单独组织，不含有拓扑关系数据，最典型的是面条(Spaghetti)结构。
这种数据结构的主要特点是:(1)数据按点、线或多边形为单元进行组织，数据编排直观，数字化操作简单。
(2)每个多边形都以闭合线段存储，多边形的公共边界被数字化两次和存储两次，造成数据冗余和不一致。
(3)点、线和多边形有各自的坐标数据，但没有拓扑数据，互相之间不关联。
(4)岛只作为一个单个图形，没有与外界多边形的联系。
二）拓扑数据结构1、拓扑的基本概念拓扑数据结构包括DIME(对偶独立地图编码法)、POLYVRT(多边形转换器)、TICER(地理编码和参照系统的拓扑集成)等。
它们共同的特点是:点是相互独立的，点连成线，线构成面。
每条线始于起始结点(FN)，止于终止结点(TN)，并与左右多边形(LP和RP)相邻接。
构成多边形的线又称为链段或弧段，两条以上的弧段相交的点称为结点，由一条弧段组成的多边形称为岛，多边形图中不含岛的多边形称为简单多边形，表示单连通区域；含岛区的多边形称为复合多边形，表示复连通区域。
在复连通区域中，包括有外边界和内边界，岛区多边形看作是复连通区域的内边界，复连通区域的内边界多边形对应的区域含有平面上的无穷远点。
一幅地图要传输地理要素的有关区域信息，包括位置信息、属性信息和空间信息。
表示要素之间的临接关系和包含关系，在地图上借助图形来识别和解释，在计算机中按拓扑结构加以定义。
拓扑结构是明确定义空间结构关系的一种数学方法；在GIS中，用于空间数据的组织、分析和应用在GIS中。
为了真实反映地物，不仅包括实体的大小、形状及属性，而且要反映出实体之间的相互关系。
例如：自然与行政的分区，各种空间类型的分布及交通网等，都存在结点、弧段和多边形之间的拓扑关系。
该数据结构的基本元素如图2-4所示:N1，N2，N3，N4，N5为结点；a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7为弧段（链段）； P1，P2，P3，P4为面(多边形)。
在这种数据结构中，弧段或链段是数据组织的基本对象。
弧段文件由弧段记录组成，每个弧段记录包括弧段标识码、FN、TN、LP和RP。
结点文件由结点记录组成，包括每个结点的结点号、结点坐标及与该结点连接的弧段标识码等。
多边形文件由多边形记录组成，包括多边形标识码、组成该多边形的弧段标识码以及相关属性等。
2、空间数据的拓扑关系空间数据拓扑关系的表示方法主要有下述几种：表2－1 多边形与弧段的拓扑关联表⑴拓扑关联性。
表示空间图形中不同类元素之间的拓扑关系。
如结点、弧段及多边形之间的拓扑关系。
如图2－4所示的图形，具有多边形和弧段之间的关联性：P1/ a1，a5，a6 ；P2/ a2，a4，a6等，也有弧段和结点之间的关联性： N1/ a1，a3，a5；N2/a1，a6，a2等。
即从图形的关联性出发，图2－4可用表2－1，表2－2，所示的关联表来表示。
用关联表来表示图的优点是每条弧段所包含的坐标点只需存储一次，如果不考虑它们之间的关联性而以每个多边形的全部封闭弧段的坐标点来存储数据，不仅数据量大，还无法反应空间关系。
(2)拓扑邻接性。
拓扑邻接性表示图形中同表2－2弧段与结点的拓扑关联表类元素之间的拓扑关系。
如多边形之间的邻接性、弧段之间的邻接性以及结点之间的邻接性(连通性)。
由于弧段的走向是有方向的，因此，通常用弧段的左右多边形来表示并求出多边形的邻接性，如图2－4用弧段的左右多边形表示时，得到表2－3a 。
显然，同一弧段的左右多边形必然邻接，从而得到如表2－3b 所示的邻接矩阵表，表中值为1处，所对应多边形邻接。
根据表2-3b 整理得到多边形邻接性表，如表2-3c 。
表2－3 多边形之间的邻接性3图2－4 拓扑数据结构同理，从图2－4可以得到如表2－4所示的弧段和结点之间的关系表。
由于同一弧段上两个结点必相通，同一结点上的各弧段必相邻，所以分别得弧段之间邻接矩阵和结点之间连通性矩阵如表2－5，表2－6所示。
表2－4 弧段和结点之间的关系表表2－5 弧段之间的邻接性表2－6 结点之间的连通性ab cN4 1 1 1 ―0N50 0 0 0 －(3)拓扑包含性。
拓扑包含性是表示空间图形中，面状实体所包含的其他面状实体或线状、点状实体的关系。
面状实体中包含面状实体的情况又分三种，即:简单包含、多层包含和等价包含。
如图2－5所示。
图2－5 面状实体之间的包含关系图2－5a中多边形P1包含多边形P2；图2－5b中多边形P3包含在多边形P2中，而多边形P2、 P3又包含在多边形P1中；图2－5c中多边形P2、 P3都包含在多边形P1中，多边形P2、 P3对P1而言是等价包含。
3、拓扑关系的意义空间数据的拓扑关系，对地理信息系统的数据处理和空间分析，具有重要的意义，因为:(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。
