空间数据模型

空间数据逻辑模型是地理信息系统（GIS）中的核心部分，它描述了空间实体及其之间的关系。

选择适当的逻辑模型对于有效地组织、存储、管理和查询空间数据至关重要。

以下是几种常见的空间数据逻辑模型：矢量模型：点、线和多边形：这是最基本的矢量数据模型，其中点代表位置，线由一系列的点组成，而多边形则是由闭合的线形成。

这种模型非常适合表示离散的空间特征，如建筑物、道路和行政区划。

拓扑关系：在更复杂的矢量模型中，除了几何形状外，还会考虑空间对象之间的拓扑关系，如相邻、相交和包含等。

这种拓扑信息可以增强空间分析的能力。

栅格模型：像元/网格：栅格模型将空间划分为规则的网格或像元，每个像元都有一个与之关联的值，如高程、温度或土壤类型。

这种模型特别适合于表示连续的空间现象，如地形、气候和某些类型的遥感数据。

面向对象模型：对象和类：面向对象模型将现实世界中的实体表示为对象，这些对象具有属性（如颜色、形状）和方法（如计算面积、查找相邻对象）。

相关的对象可以被组织成类，从而形成一个分类体系。

继承和封装：通过使用面向对象编程的概念，如继承和封装，这种模型可以更有效地组织和管理复杂的空间数据。

网络模型：节点和边：网络模型主要用于表示和分析由节点（如交叉口、城市）和边（如道路、输电线路）组成的网络结构。

这种模型在交通规划、公共设施布局和物流分析等领域非常有用。

时空模型：时间维度：时空模型在传统的空间数据模型上增加了一个时间维度，用于表示和分析空间现象随时间的变化。

这对于环境监测、城市规划和历史研究等应用非常重要。

三维模型：立体表达：三维模型使用X、Y和Z三个坐标来定义空间对象的位置和形状，从而能够更真实地表示现实世界中的三维结构，如建筑物、地形和地下设施。

混合模型：综合应用：混合模型结合了上述两种或多种模型的优点，以适应特定的应用需求。

例如，一个系统可能同时使用矢量和栅格数据来表示不同类型的空间信息。

随着技术的进步和应用需求的增加，未来可能会出现更多创新的空间数据逻辑模型。

空间数据模型：场模型，要素模型，网络模型
场模型：表示在二维或者三维空间里被看做连续变化的数据。

例如可以表示地表温度，大气污染物集中程度，土壤的湿度水平等。

其中最常见的是栅格数据模型。

要素模型：强调了离散对象，根据它们界线以及组成它们或者与它们相关的其他对象，可以详细的描述离散对象。

网络模型：表示特殊对象的交互，例如水、交通。

栅格数据
矢量数据和栅格数据
常见的栅格数据类型是正方形，也有三角形和六边形等。

栅格模型中每一个网格是一个象元，每个象元有一个对应的数值，每
一个数值代表一种属性，如环境污染程度、植被覆盖类型、土地利用等空间地理现象。

网格单元的大小对地图的分辨率和计算精度起关键的作用，与计算机存储量和分辨率成反比。

网格越大，信息量越模糊（存储量小），分辨率越低。

网格越小，则反之。

要素模型：
三个地物要素对对象：点对象，线对象，多边形对象。

地理要素间的空间关系（拓扑关系）
矢量数据
影像投影运用到拓扑关系。

网络模型
网络模型将数据组织成有向结构。

结点代表数据记录，连线描述不同节点数据间的关系。

常用来表示航线、海上路线、燃气管道、交通等。

网络模型示意图。

空间数据模型空间数据模型可以分为三种：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；要素模型：用于描述各种空间地物；网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络；在各种模型中，又介绍了相关的概念，如空间划分，空间关系，以及拓扑关系的形式化描述——9交模型等。

最后讲述了普通的二维数据模型在空间上和时间上的扩展，时间数据模型和三维数据模型。

值得注意的是，本章谈到的场模型和要素模型类同于后面提及的栅格数据和矢量数据，但是前者是概念模型；后者是指其在信息系统中的实现。

1．空间数据模型的基本问题人类生活和生产所在的现实世界是由事物或实体组成的，有着错综复杂的组成结构。

从系统的角度来看，空间事物或实体的运动状态（在特定时空中的性状和态势）和运动方式（运动状态随时空变化而改变的式样和规律）不断发生变化，系统的诸多组成要素（实体）之间又存在着相互作用、相互制约的依存关系，表现为人口、物质、能量、信息、价值的流动和作用，反映出不同的空间现象和问题。

为了控制和调节空间系统的物质流、能量流和人流等，使之转移到期望的状态和方式，实现动态平衡和持续发展，人们开始考虑对其中诸组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈原理、调制机理等进行数字模拟和动态分析，这在客观上为地理信息系统提供了良好的应用环境和重要发展动力。

1．1概念地理数据也可以称为空间数据（Spatial Data）。

地理空间是指物质、能量、信息的存在形式在形态、结构过程、功能关系上的分布方式和格局及其在时间上的延续。

地理信息系统中的地理空间分为绝对空间和相对空间两种形式。

绝对空间是具有属性描述的空间位置的集合，它由一系列不同位置的空间坐标值组成；相对空间是具有空间属性特征的实体的集合，由不同实体之间的空间关系构成。

在地理信息系统应用中，空间概念贯穿于整个工作对象、工作过程、工作结果等各个部分。

空间数据就是以不同的方式和来源获得的数据，如地图、各种专题图、图像、统计数据等，这些数据都具有能够确定空间位置的特点。

空间数据模型名词解释
空间数据模型是地理信息系统（GIS）中的核心组成部分，理解它对于要深入
理解GIS的工作原理至关重要。

它们是对现实世界中的几何图形以及这些图形之
间的空间关系的抽象和整理。

根据对空间数据的编码方法的不同，空间数据模型通常可以分为矢量数据模型和栅格数据模型两大类。

矢量数据模型用点、线、面来表示空间信息。

点，例如地理位置、纪念碑，被视为0D，即没有长度和宽度；线，例如公路、河流，被视为1D，即有长度但没有宽度；面，例如湖泊、城市，被视为2D，即既有长度又有宽度。

矢量数据模型的
优点在于其准确性高且能很好地维持空间信息的拓扑结构，但其处理步骤复杂且
需要更多的计算量。

栅格数据模型则将空间分成许多规则的网格，每个网格单元存储一些特定的信息。

比如气候数据、土壤类型数据、人口分布数据等等。

栅格数据模型的特点是
处理速度快，但存储空间大，并且精度受到栅格大小的限制。

另外，现还有一种TIN（Triangulated Irregular Network）数据模型，它是矢量
数据模型的一种，是通过非规则三角网来表达三维地理形状的。

可以将区域分割为许多三角形，每个三角形的三个顶点都有一个Z值（高程）。

由于它们可以为不
规则形状的地面提供良好的表达，因此在解决地貌问题中尤为有效。

以上就是空间数据模型的基本概念，以及其中主要的几种模型类型和他们的特点。

在实际应用中，不同的数据模型类型会根据具体的需求和数据特性进行选择。

空间数据最基础的两种概念模型空间数据是指在具有空间特征的环境中产生的数据，是地理信息系统（GIS）的重要组成部分。

空间数据的特点在于它们涉及到一定的空间位置信息，这些信息包括地理坐标、空间范围、空间距离等，因此对于空间数据的理解需要从空间概念模型入手。

空间数据的两种基本概念模型分别是几何模型和拓扑模型。

几何模型是指在空间中描述几何要素的概念模型，其中的要素包括点、线、面等。

拓扑模型是在几何模型的基础上，描述要素之间关系的概念模型，其中的要素包括节点（node）、边（edge）和面（面）。

下面从两个方面介绍几何模型和拓扑模型。

一、几何模型1.点（point）点是空间中的基本几何元素，即在二维或三维坐标系统中确定的一个位置。

因此，点具有确定的坐标和位置，如二维坐标系下的(0,0)，(1,1)，(2,1)等点。

2.线（line）线是常见的空间几何要素，它由多个点连接而成，被表示为一连串的坐标对。

线具有长度、起点和终点等特征，如一条直线可以表示为两个点之间的连线。

3.面（polygon）面是指由多条线组成的封闭区域，可以有内部空洞。

面有位置和边缘，如所述的三角形、圆形等面。

二、拓扑模型节点是拓扑模型中的基本概念，表示不同几何要素的交汇点。

节点可以是点、线交点、面的顶点等。

2.边（edge）边是指不同节点之间的连接线，表示两个几何要素之间的邻接关系。

边可以是两点之间的直线，也可以是由多个点组成的折线段等。

3.面（面）面也是拓扑模型中的概念，由边界线所围成的区域。

面具有特定的拓扑关系，如相邻面、面之间的父子关系等。

通过对几何模型和拓扑模型的介绍，可以看出它们是描述空间数据的基本方法，在GIS中都有广泛的应用。

几何模型主要用于描述空间要素的几何特性，如长度、面积等，而拓扑模型则强调要素之间的邻接和父子关系，对于空间分析和拓扑运算等方面具有重要意义。

对于这两种模型的理解，可以帮助我们更好的掌握GIS分析和显示的基础知识。

空间数据分析模型7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。

点是零维的。

从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。

这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。

线数据是一维的。

某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。

其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。

面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。

国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。

真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。

一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。

在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。

在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。

例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。

7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。

1）空间数据处理。

空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。

就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。

2）空间数据分析。

空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。

在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。

空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。

3）空间统计分析。

使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。

与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。

4）空间模型。

空间模型涉及到模型构建和空间预测。

在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。