第二章GIS空间分析的数据模型GIS（地理信息系统）空间分析的数据模型是指在GIS中用于描述和组织地理空间数据的结构和规则。
它主要包括向量数据模型和栅格数据模型两种形式。
以下将详细介绍这两种数据模型。
1.向量数据模型：向量数据模型是一种将地理现象表示为点、线、面等几何要素的数据模型。
它基于几何对象的坐标表示来描述地理空间位置和形状。
向量数据模型的核心要素包括点、线、面。
-点：表示地理要素的离散点，可以是一个地址、一座建筑物、一个村庄等。
-线：表示由多个点连接而成的可视化路径，可以是道路、河流、铁路等。
-面：由若干个线构成的闭合区域，通常表示土地利用类型、行政区域等。
向量数据模型具有描述空间位置精确、几何操作方便等优势，适合表示细节较为复杂的地理现象。
同时，向量数据模型也具备多种关联属性的能力，可以与属性数据进行链接，实现空间与属性信息的关联分析。
2.栅格数据模型：栅格数据模型是一种将地理现象表示为规则的网格单元的数据模型。
它将地理空间划分为规则的网格单元，将每个单元的值表示为一个矩阵中的元素。
栅格数据模型的主要特点是离散、均等和连续。
-离散：地理现象被离散的网格单元坐标所描述，且每个单元代表的是一个相同大小的空间区域。
-均等：每个单元的尺寸相等，表示的面积是均等的。
-连续：栅格中的每个单元都有一个与之对应的属性值，通过单元的连接和相邻单元的信息可以推断出地理现象的空间连续性。
栅格数据模型主要用于描述表面高程、者大气温度等连续变量，适合进行空间分布模拟、插值分析等。
总结来说，向量数据模型适用于描述细粒度且结构复杂的地理现象，同时具备几何对象的精确性和关联属性的优势。
而栅格数据模型则适用于描述连续变量的空间分布，可以进行均等离散和连续性推断。
在GIS空间分析中，根据不同的需求和数据特点，可以选择合适的数据模型来进行分析和建模。
