第四章栅格数据模型解析
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栅格数据分析
•求取像元的平 均值
15
二、常用栅格数据操作：局部运算
•（一）单一格网的局部运算：假定以单一栅 格为源数据，基于输入栅格的像元值，局部 运算通过空间数学函数计算输出栅格的每个 像元值。
16
二、常用栅格数据操作：局部运算 • （二）多个栅格的局部运算
17
二、常用栅格数据操作：局部运算 • （二）多个栅格的局部运算
点状地物
线状地物 多边形地物
8
9
一、栅格数据模型：存储模型
格网值和个数
10
一、栅格数据模型：存储模型
• 离散数据 • Discrete data, which is sometimes called
categorical or discontinuous data, mainly represents objects in both the feature and raster data storage systems.
将输出栅格数据集中单 元中心的位置定位到输 入栅格后，最邻近分配 法将确定输入栅格上最 近的单元中心位置并将 该单元的值分配给输出 栅格上的单元。
44
三、其他的栅格数据操作
OutRas = Aggregate(InRas1, 3, Max, Expand, Data) 聚合分析
45
三、其他的栅格数据操作
33
欧式距离
二、栅格数据操作：自然距离
Euc_Dist = EucDistance(Source_Ras)
34
二、常用栅格数据操作：自然距离
• 配置与方向
–配置栅格中的像元值对应于距该像元最近的源 像元。
–方向栅格中的像元值对应于距它最近的源像元 的方向值。
35
15
二、常用栅格数据操作：局部运算
•（一）单一格网的局部运算：假定以单一栅 格为源数据，基于输入栅格的像元值，局部 运算通过空间数学函数计算输出栅格的每个 像元值。
16
二、常用栅格数据操作：局部运算 • （二）多个栅格的局部运算
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二、常用栅格数据操作：局部运算 • （二）多个栅格的局部运算
点状地物
线状地物 多边形地物
8
9
一、栅格数据模型：存储模型
格网值和个数
10
一、栅格数据模型：存储模型
• 离散数据 • Discrete data, which is sometimes called
categorical or discontinuous data, mainly represents objects in both the feature and raster data storage systems.
将输出栅格数据集中单 元中心的位置定位到输 入栅格后，最邻近分配 法将确定输入栅格上最 近的单元中心位置并将 该单元的值分配给输出 栅格上的单元。
44
三、其他的栅格数据操作
OutRas = Aggregate(InRas1, 3, Max, Expand, Data) 聚合分析
45
三、其他的栅格数据操作
33
欧式距离
二、栅格数据操作：自然距离
Euc_Dist = EucDistance(Source_Ras)
34
二、常用栅格数据操作：自然距离
• 配置与方向
–配置栅格中的像元值对应于距该像元最近的源 像元。
–方向栅格中的像元值对应于距它最近的源像元 的方向值。
35
如何进行栅格数据处理与分析
如何进行栅格数据处理与分析栅格数据处理与分析在现代科技的发展中扮演着重要的角色，它可以帮助我们更好地理解和利用地球的各种资源。
本文将介绍一些栅格数据处理与分析的基本概念和方法，并探讨如何通过这些技术来解决实际问题。
一、栅格数据处理与分析的基本概念栅格数据是以网格形式表示的空间数据，例如卫星影像、地理信息系统等。
它将地球表面划分为一系列的网格单元，每个单元包含了特定的属性信息。
栅格数据处理与分析则是对这些数据进行处理和分析的过程。
栅格数据处理包括数据预处理、数据清洗、数据转换等步骤。
数据预处理是对原始数据进行修正和修整，以消除数据中的噪声和错误；数据清洗是指对数据进行过滤和去除异常值等操作；数据转换是将数据进行投影变换、重采样等操作，以满足不同分析需求。
栅格数据分析是对栅格数据进行统计、模型建立、模拟等操作，以获取目标区域的空间特性和规律。
通过栅格数据分析，我们可以进行地表覆盖分类、土地利用变化监测、资源调查评估等工作。
二、栅格数据处理与分析的方法1. 数据获取与准备栅格数据处理与分析的第一步是获取需要的数据。
这可以通过遥感技术、测量技术等手段来获取。
然后，将数据导入专业软件中进行处理前的准备工作，例如数据格式转换、投影转换等。
2. 数据预处理数据预处理是栅格数据处理的重要环节。
它包括数据校正、辐射校正、大气校正等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
此外，还需要进行镶嵌、裁剪、重采样等操作，以满足后续分析的需求。
3. 数据清洗与异常值检测数据清洗是为了去除数据中的噪声和异常值，以确保分析结果的准确性。
常用的数据清洗方法包括滤波、去除孤立点等。
同时，还需要进行异常值检测，以发现可能的错误数据。
4. 空间数据分析栅格数据的空间分析是栅格数据处理与分析的核心部分。
它包括栅格数据分类、光谱特征提取、土地覆盖变化检测等。
这些分析方法可以帮助我们了解地表的空间分布和变化情况。
5. 空间模型建立与模拟栅格数据处理与分析还可以依据已有数据，建立相应的数学模型，进行空间模拟和预测。
《地理信息系统原理》第四章空间数据表达
链状双重独立式编码--拓扑数据结构
3、弧段坐标文件：
弧段号
坐标系列（串)
a
x1,y1,X2,y2…,x5,y5
b
……
1、弧段文件：弧—面，弧—结点关系
弧段号
起点
终点
左多边形
右多边形
a
1
5
A
-
b
5
8
A
E
4、面文件
面号
弧段号
面积
周长
…
A
a,b,h
…
…
…
…
…
…
…
…
2、节点文件： 结点—链关系
点号
横坐标
02
（一）实体数据结构 只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。又称简单数据结构或面条（Spaghetti）结构。 存储： 独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象； 点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成 特征 数据按点、线、面为单元进行组织，数据结构直观简单； 公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性； 无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询； 岛或洞只作为一个简单图形，没有与外界多边形的联系； 多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂； 适用范围： 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析 实例： ArcView的Shape文件 MapInfo的Tab文件
点用一个栅格单元表示；
02
PART 01
栅格数据模型
用离散的量化栅格值表示空间实体；
01
属性明确，位置隐含；
02
栅格边长决定了栅格数据的精度；
03
数据结构简单，易与遥感结合；
04
多层数据叠合操作简单；
05
3、弧段坐标文件：
弧段号
坐标系列（串)
a
x1,y1,X2,y2…,x5,y5
b
……
1、弧段文件：弧—面，弧—结点关系
弧段号
起点
终点
左多边形
右多边形
a
1
5
A
-
b
5
8
A
E
4、面文件
面号
弧段号
面积
周长
…
A
a,b,h
…
…
…
…
…
…
…
…
2、节点文件： 结点—链关系
点号
横坐标
02
（一）实体数据结构 只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。又称简单数据结构或面条（Spaghetti）结构。 存储： 独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象； 点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成 特征 数据按点、线、面为单元进行组织，数据结构直观简单； 公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性； 无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询； 岛或洞只作为一个简单图形，没有与外界多边形的联系； 多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂； 适用范围： 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析 实例： ArcView的Shape文件 MapInfo的Tab文件
点用一个栅格单元表示；
02
PART 01
栅格数据模型
用离散的量化栅格值表示空间实体；
01
属性明确，位置隐含；
02
栅格边长决定了栅格数据的精度；
03
数据结构简单，易与遥感结合；
04
多层数据叠合操作简单；
05
第四章_栅格数据的空间分析
1 2 2 2 2 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2
栅格数据表示的是二维表面上的地理数据的离散化 数值。在栅格数据中，地表被分割为相互邻接、规则 排列的地块，每个地块与一个象元相对应。因此，栅 格数据的比例尺就是栅格(象元)的大小与地表相应单 元的大小之比，当象元所表示的面积较大时，对长 度、面积等的量测有较大影响。每个象元的属性是地 表相应区域内地理数据的近似值，因而有可能产生属 性方面的偏差。
18
1 2 3 4 1 0 4 4 7 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 0 0 4 8 5 0 0 8 8 6 0 0 0 8 7 0 0 0 0 8 0 0 0 0
5 6 7 8 7 7 7 7 4 7 7 7 8 8 7 7 8 8 7 7 8 8 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 0 8 8 8
h为栅格单元边长 Ai为区域所有多边形的面积。
7
栅格数据的定位
位置由栅格行、列号定义 绝对定位
– 基准点 左下点 左上点 – 行号、列号 – 分辩率
y col row (x0, y0)
(row, co
x’ = x0 + col * resolution y’ = y0 - row * resolution
12
一些常用的栅格排列顺序
13
按行编码的栅格数据结构的实现
数据可以使用指针或者二维数组实现 数据的类型由实际情况决定：byte, int, float, double, RGB等 class Raster { int rows; // 行数（高） int cols; // 列数（宽） type* data; // 数据，type可以是byte, int, float, double, RGB 等 // 或者 type data[256][256]; double resolution; // 分辩率，也可能是int等类型的 type getValue(int r, int c) { type value = data[r*cols+c]; return vlaue; } };
2
栅格数据表示的是二维表面上的地理数据的离散化 数值。在栅格数据中，地表被分割为相互邻接、规则 排列的地块，每个地块与一个象元相对应。因此，栅 格数据的比例尺就是栅格(象元)的大小与地表相应单 元的大小之比，当象元所表示的面积较大时，对长 度、面积等的量测有较大影响。每个象元的属性是地 表相应区域内地理数据的近似值，因而有可能产生属 性方面的偏差。
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1 2 3 4 1 0 4 4 7 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 0 0 4 8 5 0 0 8 8 6 0 0 0 8 7 0 0 0 0 8 0 0 0 0
5 6 7 8 7 7 7 7 4 7 7 7 8 8 7 7 8 8 7 7 8 8 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 0 8 8 8
h为栅格单元边长 Ai为区域所有多边形的面积。
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栅格数据的定位
位置由栅格行、列号定义 绝对定位
– 基准点 左下点 左上点 – 行号、列号 – 分辩率
y col row (x0, y0)
(row, co
x’ = x0 + col * resolution y’ = y0 - row * resolution
12
一些常用的栅格排列顺序
13
按行编码的栅格数据结构的实现
数据可以使用指针或者二维数组实现 数据的类型由实际情况决定：byte, int, float, double, RGB等 class Raster { int rows; // 行数（高） int cols; // 列数（宽） type* data; // 数据，type可以是byte, int, float, double, RGB 等 // 或者 type data[256][256]; double resolution; // 分辩率，也可能是int等类型的 type getValue(int r, int c) { type value = data[r*cols+c]; return vlaue; } };
地理信息系统下的空间分析——第四章_栅格数据的空间分析方法
空值，有时也被称为null值，在所有操作符和函数中 对其处理方式是有别于任何其它值的。
被赋予空值的单元有两种处理方式：
（1）如果在一个操作符或局域函数、邻域函数中的邻域 或分区函数的分类区中的输入栅格的任何位置上存在空值， 则为输出单元位置分配空值。
（2）忽略空值单元并用所有的有效值完成计算。
6、关联表
栅格计算器由四部分组成左上部layers选择框为当前arcmap视图中已加载的所有栅格数据层列表双击一个数据层名该数据层便可自动添加到左下部的公式编辑中间部分是常用的算术运算符110小数点关系和逻辑运算符面板单击所需按纽按纽内容便可自动添加到公式编辑器中
第四章 栅格数据的空间分析算法
4.1 栅格数据 栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之 一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处 理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析 法作为数据分析的数学基础。 栅格数据的空间分析方法具有自动分析处理较为 简单，而且分析处理模式化很强的特征。
地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制 约关系外，还表现在空间上存在着一定的制约关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的某个栅 格往往会影响其周围栅格属性特征。准确而有效的反映这 种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。 窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格 点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并 在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与 其他层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据 有效的水平方向扩展分析。
带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用基于单 元的系统来工作必须付出的代价。
图4.9：点特征的栅格数据表示
被赋予空值的单元有两种处理方式：
（1）如果在一个操作符或局域函数、邻域函数中的邻域 或分区函数的分类区中的输入栅格的任何位置上存在空值， 则为输出单元位置分配空值。
（2）忽略空值单元并用所有的有效值完成计算。
6、关联表
栅格计算器由四部分组成左上部layers选择框为当前arcmap视图中已加载的所有栅格数据层列表双击一个数据层名该数据层便可自动添加到左下部的公式编辑中间部分是常用的算术运算符110小数点关系和逻辑运算符面板单击所需按纽按纽内容便可自动添加到公式编辑器中
第四章 栅格数据的空间分析算法
4.1 栅格数据 栅格数据是GIS的重要数据模型之一，基于栅格 数据的空间分析方法是空间分析算法的重要内容之 一。 栅格数据由于其自身数据结构的特点，在数据处 理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析 法作为数据分析的数学基础。 栅格数据的空间分析方法具有自动分析处理较为 简单，而且分析处理模式化很强的特征。
地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制 约关系外，还表现在空间上存在着一定的制约关联性。
对于栅格数据所描述的某项地学要素，其中的某个栅 格往往会影响其周围栅格属性特征。准确而有效的反映这 种事物空间上联系的特点，是计算机地学分析的重要任务。 窗口分析是指对于栅格数据系统中的一个、多个栅格 点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并 在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与 其他层面的信息进行必要的复合分析，从而实现栅格数据 有效的水平方向扩展分析。
带面积的点的精度为加减半个单元大小。这是用基于单 元的系统来工作必须付出的代价。
图4.9：点特征的栅格数据表示
地理信息系统GIS—第4章栅格数据结构
举例
Landsat; SPOT; GeoEye; Digital Globe; Terra
TerraSAR-X; RADARSAT-2; COSMO-SkyMed
Landsat
■ 美国陆地卫星项目始于1972年, 产生了全世界 使用最广泛的图像。 ■ 2013年2月,陆地卫星8号启动操作陆地成像仪,它 提供了与陆地卫星7号类似的七个光谱波段,加上一 个新的深蓝波段(波段1)和一个新的短波红外波段 (波段9)。此外,陆地卫星8号携有热红外传感器,提供 了两个热波段。
15
波段
8号陆地卫星 波长 (μm)
分辨率 (m)
1
0.43-0.45
30
2
0.45-0.51
30
3
0.53-0.59
30
4
0.64-0.67
30
5
0.85-0.88
30
6
1.57-1.65 30
7
2.11-2.29
30
8(全色)
0.50-0.68 15
9
1.36-1.38 30
SPOT
法国SPOT卫星系列始于1986年。每个SPOT卫星携带两 种类型的传感器。SPOT1 - 4获得一个10米空间分辨率的单波 段图像与和20米分辨率的多波段图像。2002年发射的SPOT5， 发回5和2.5米分辨率的单波段图像和10米分辨率多波段图像。
GeoEye
IKONOS
全色 82 cm
多光谱
4m
GeoEye-1
全色
多光谱
41 cm
1.65 m
Digital Globe*
QuickBird
全色 65 cm
多光谱
地理信息系统4 栅格数据模型
– 直接栅格编码 – 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(逐个像元编码)
• 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 • 逐个像元编码将数据模型存储为矩形，其像 元值写成行列式。 • 适合于表达栅格的像元值连续变化的数据， 如高程等。 遥感影像的每个像元具有多个 值（多波段），按照bsq、bil、bip方式存储。
什么是栅格数据结构（Raster) ？
• 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。 • 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。每一个单元格对应一个相应的 地块。
•矢量结构和栅格结构
什么是栅格数据结构（Raster) ？
一些常用的栅格排列顺序
• 行1:04477777
0 4 4 0 0 0 0 0
4 4 4 0 0 0 0 0
4 4 4 4 8 0 0 0
7 4 4 8 8 8 0 0
7 4 8 8 8 8 8 0
7 7 8 8 8 8 8 8
7 7 7 7 7 8 8 8
7 7 7 7 8 8 8 8
• 行2:44444777
•（a）点
（b）线
（c）面
4.2 栅格数据模型 (raster model)
• 栅格数据模型也称格网、栅格地图、表面覆盖 （surface cover）或影像。
• 栅格模型直接采用面域或空域枚举来直接描述 空间目标对象。用栅格描述事物的地理位置； • 格网由行、列、格网单元组成。行、列由格网 左上角起始，行为y坐标，列为x坐标。格网单 元由其行、列位置定义。所以，每个格网单元 的空间坐标不一定要直接记录，因为单元记录 的顺序已经隐含了空间坐标。
• 链码 • 游程长度编码
• 块码
• 四叉树
直接栅格编码(逐个像元编码)
• 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 • 逐个像元编码将数据模型存储为矩形，其像 元值写成行列式。 • 适合于表达栅格的像元值连续变化的数据， 如高程等。 遥感影像的每个像元具有多个 值（多波段），按照bsq、bil、bip方式存储。
什么是栅格数据结构（Raster) ？
• 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。 • 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。每一个单元格对应一个相应的 地块。
•矢量结构和栅格结构
什么是栅格数据结构（Raster) ？
一些常用的栅格排列顺序
• 行1:04477777
0 4 4 0 0 0 0 0
4 4 4 0 0 0 0 0
4 4 4 4 8 0 0 0
7 4 4 8 8 8 0 0
7 4 8 8 8 8 8 0
7 7 8 8 8 8 8 8
7 7 7 7 7 8 8 8
7 7 7 7 8 8 8 8
• 行2:44444777
•（a）点
（b）线
（c）面
4.2 栅格数据模型 (raster model)
• 栅格数据模型也称格网、栅格地图、表面覆盖 （surface cover）或影像。
• 栅格模型直接采用面域或空域枚举来直接描述 空间目标对象。用栅格描述事物的地理位置； • 格网由行、列、格网单元组成。行、列由格网 左上角起始，行为y坐标，列为x坐标。格网单 元由其行、列位置定义。所以，每个格网单元 的空间坐标不一定要直接记录，因为单元记录 的顺序已经隐含了空间坐标。
北师大地理信息系统原理与应用课件第4章 GIS栅格数据模型
Real world
点
列
线
行
Value
=0
RASTER
=1
=2
=3
Grid
面
REC
地理信息系统
1、栅格像元大小的确定：
像元的大小决定了栅格数据模型的分辨率Resolution 。 栅格数据中栅格像元尺寸越小，分辨率越高。
像元太大，忽略较小图斑，造成信息丢失，无法表示精确位置。 像元越小，分辨率愈高，数据量愈大（按分辨率的平方指数增加），
REC
地理信息系统
2、 数字高程模型 Digital Elevation Models (DEMs) USGS的数字高程模型 非USGS的数字高程模型 全球数字高程模型
• 数字高程模型由等间隔海拔数据的排列组成。 • USGS（美国地质调查局）的DEM
7.5 分, 30 分, 1度, 15分
REC
地理信息系统
REC
地理信息系统
➢ 四叉树 Quad Tree——将格网分成象限层次
基本思想：
将一幅栅格数据层或图像等分为四部分，逐块 检查其格网属性值（或灰度）；如果某个子区的 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。
地理信息系统
第四章 GIS栅格数据模型
➢ 栅格数据模型要素 ➢ 栅格数据类型 ➢ 栅格数据结构 ➢ 栅格数据压缩 ➢ 数据转换与综合
REC
地理信息系统
第一节 栅格数据模型要素
矢量数据模型用点、线、面来表示空间要素，对有确定位置的离散要 素较为理想，对连续变化数据的表示不很理想。对连续变化的数据 （如海拔、降水量、土壤侵蚀等）较好的选择是栅格数据模型。 30年来，栅格数据模型没有变化，用规则的格网单元表示。
矢量和栅格数据模型介绍课件
在环境监测中，栅格数据模型可以用 于分析空气质量、水质、土壤状况等 环境要素的空间分布和变化趋势。
在城市规划中，栅格数据模型可以用 于城市空间布局规划、交通规划、公 共设施布局等方面。
矢量和栅格数据模型的比 较
数据精度比 较
矢量数据模型
矢量数据模型通过记录坐标点之间的几何关系来表达空间实 体，能够精确表示点、线、面等几何要素的位置和形状。因 此，矢量数据模型在表示复杂几何形状和细节方面具有较高 的精度。
栅格数据模型
栅格数据模型通过将空间划分为规则的格网或像素来表达空 间实体，每个像素或格网表示一个离散的地理空间单元。栅 格数据模型的精度取决于格网的大小，格网越小，精度越高。
数据结构比较
矢量数据模型
矢量数据模型的数据结构通常包括要素类和特征类，分别用于表示空间实体和 几何要素。矢量数据模型的数据结构相对简单，但表达的空间关系和属性信息 较为丰富。
栅格数据模型
栅格数据模型的数据结构通常包括网格矩阵和栅格地图，分别用于表示地理空 间单元和地表覆盖信息。栅格数据模型的数据结构相对复杂，但表达的空间信 息和属性信息较为有限。
数据处理速度比较
矢量数据模型
矢量数据模型的数据处理速度通 常较快，因为矢量数据模型的数 据结构相对简单，可以进行高效 的几何运算和空间分析。
02
矢量数据模型以离散方式表示空 间信息，每个几何对象都有明确 的坐标信息，可以精确表示地理 实体的位置和形状。
矢量数据模型特点
数据精度高
数据结构紧凑
由于矢量数据模型基于几何对象表示，可 以精确表示地理实体的位置和形状，因此 具有较高的数据精度。
矢量数据模型采用高效的数据压缩和编码 技术，使得数据存储和传输更加紧凑，节 省存储空间和网络带宽。
第四章栅格数据模型
29
3. 栅格数据结构
（５）链式编码
又称为霍夫曼编码 指将线状地物或区域 边界表示为：由某一 起点和一系列在基本 方向上的单位矢量组 成 单位矢量的长度默认 为一个栅格单元，每 个后续点可能位于其 前续点的8个基本方向 之一。
链码编码示例
0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3. 栅格数据结构
（５）链式编码
具体编码过程为：
① 自上而下，从左向右寻找起始点，值不为零，且没 有被记录过得点为起始点，记下该地物的特征码及 其点的行列数 ② 按顺时针方向寻找相邻的等值点，并按八个方向进 行编码。 ③ 对于已经被记录的栅格单元，可将其属性代码值置 为零。如果遇到不能闭合线段，结束后可返回到起 始点，重新开始寻找下一个线段。
位于结点层次较高的子象限尺寸较大，说明其分 解深度小，也即分割次数少，而低层次上的象限 尺寸就较小，反映其分解深度大即分割次数多 这样编码后，可反映出整个图形区域的空间地物 分布情况，在某些位置上单一地物分布较广，则 采用较少的分割次数。在地物较复杂，变化较大 的区域，则用加深分解深度，增加分割次数的方 式编码。
3. 栅格数据结构 文件头
编码方法 波段数 区域范围 单元值数据类型 表示无数据的代码 最大值、最小值、平均值等
4. 栅格数据压缩 栅格数据一般需要相当多的存储空间 数据压缩
定义：从所取得的数据集合S中抽出一个子集A ，这个子集作为一个新的信息源，在规定的精 度范围内最好地逼近原数据集合 分类：有损压缩、无损压缩 意义：数据存储、数据传输、网络制图
沿列方向进行编码：( 1，0），
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如以像元边线计算则为7，以像元为单位则为4。
三角形的面积为6个平方单位，而右图中则为7个平 方单位，这种误差随像元的增大而增加。
c
ac距离: 7/4 (5)
面积: 7
(6)
c
5 3
a
4bΒιβλιοθήκη ab栅格数据的比例尺就是栅格的大小与地表相应单元 的大小之比，当像元所表示的面积较大时，对长度、 面积等的量测有较大影响。
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。
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。
2014.3.7
空间数据在计算机中分层表示
数据层
栅格数据
栅格数据表达中，栅格由一系列的栅格坐标 或像元所处栅格矩阵的行列号（I, J）定义 其位置，每个像元独立编码，并载有属性。 栅格单元的大小代表空间分辨率，表示表达 的精度。在影像中，栅格单元的值是栅格内 的平均灰度。
栅格数据
遥感数据将经过分类解译的遥感影像数据直接或重采样后输入系统，作 为栅格数据结构的专题地图。
压缩的目的：除冗余数据，减少数据的存贮量，节省 存贮空间，加快后继处理的速度。
栅格数据的压缩技 术有游程编码、四 叉树编码等。
图形显示输出
矢量数据的压缩主 要是对线性要素中
数据压缩
光滑
心轴线和面状要素
边界的压缩。
数据存储
在数据无压缩的情况下，栅格数据按直接编码顺序
进行存储。所谓直接编码，是将栅格数据看成一个
C
A
B
重 要 性
面 积 占 优
栅格数据单元值确定 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。
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
数据压缩：从取得的数据集合S中抽取一个子集A，这 个子集作为新的信息源，在规定的精度范围内最好地 逼近原集合，取得尽可能大的压缩比。
每个像元的属性是地表相应区域内地理数据的近似 值，因而有可能产生偏差。
在式GIS数据库中，对于分层的栅格数据的存储结构有三种基本方
方法一：基于像元 每一个网格单元都赋予一个数值。（简单，但无法有多重属性） 需要表达多重属性就必须建立多个栅格图层。
建筑物 Z
土地使用 土地产权 地形
Y
X
方法二：基于层
图形文件：照片等
特定GIS软件的栅格数据：ESRI Grid
Satellite Imagery
Air Photos Scanned Maps
优点
◦ 高精度 ◦ 文件大 ◦ 数据结构简单
需要解决问题
◦ 有效存储 ◦ 处理更快 ◦ 容易检索 ◦ 多个客户同时操作
上述问题都与数据结构、数据压缩有关
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。
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。
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。
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。
以规则的像元阵列来表示空间地物或现象的分布 的数据结构，其阵列中的每个数据表示地物或现 象的属性特征。换句话说，栅格数据结构就是像 元阵列，用每个像元的行列号确定位置，用每个 像元的值表示实体的类型、等级等的属性编码。
1、点实体：表示为一个像元；
2、线实体：表示为在一定方向上连接成串的相邻 像元的集合；
图片的扫描逐点扫描专题地图，将扫描数据重采样和再编码得到栅格数 据文件。
矢量数据转换而来数字化仪手扶或自动跟踪数字化地图，得到矢量结构 数据后，再转换为栅格结构；或者运用矢量数据栅格 化技术，利用GIS 直接进行转换，为了有利于某些操作或者有利于输出。
手工方法获取在专题图上均匀划分网格，逐个网格地决定其代码，最后 形成栅格数字地图文件，也叫目读法。
数字矩阵，数据存储按矩阵编码方式存储。如果为 了特定的目的，也可按下图的特殊编码顺序记录。
Raster数据是二维表面上地理数据的离散量化值，每
一层的pixel值组成像元阵列（即二维数组），其中行、
格网分辨率
行
西南角格网坐标 （XWS，YWS）
列
单个格网代表点，一系列相邻格网单元代表线，邻 接格网的集合代表面。
格网中的每个格网单元有一个值，整型或浮点型。 整型格网单元值通常代表类别数据。浮点型格网单 元值常表示连续数据。
格网中的每一单元值代表了由此行此列决定的该位 置上的空间现象的特征。栅格数据模型不把空间数 据与属性数据明确分开。
以像元为记录序列，不同层上同一像元位置上的各属性值 表示为一个列数组。N层中只记录一层的像元位置，节约 大量存储空间，因为栅格个数很多。
方法三：基于多边形
以层为基础，每层内以多边形为序记录多边形的属性值和 多边形内各像元的坐标。节约用于存储属性的空间。将同 一属性的制图单元的n个像元的属性只记录一次，便于地 图分析和制图处理。
3、面实体：表示为聚集在一起的相邻像元的集合
面 线
点
在栅格结构中，地表被分成相互邻接、规则排列 的矩形方块(特殊的情况下也可以是三角形或菱 形、六边形等 。每个地块与一个栅格单元相对应。 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。
（a）三角形
（b） 菱形
（c) 六边形
格网方向
卫星影像Satellite imagery from many sensors像元 值：从地球表面反射或发射的光能
数字高程模型DEM：由等间隔海拔数据的排列组成以 点为基础的，可转换到栅格
数字正射影像DOM：消除照相机镜头和地形起伏引起 的位移
二值扫描文件：地形图的黑白扫描图像
数字栅格图：地形图的彩色扫描图像