地理信息系统第三讲：GIS数据组织与结构(完整版)

第3讲gis数据组织与结构第 3 讲 GIS 数据组织与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分析地理现象、解决地理问题的重要工具。

而 GIS 数据的组织与结构，则是 GIS 系统能够高效运行和发挥作用的基础。

GIS 数据是什么呢？简单来说，它是关于地理空间的各种信息的数字化表达。

这些信息可以包括地理位置、地形地貌、土地利用、道路网络、建筑物分布等等。

想象一下，我们要把这些复杂多样的地理信息有效地存储、管理和分析，就必须要有一套科学合理的数据组织与结构。

GIS 数据的组织方式可以大致分为两类：矢量数据和栅格数据。

矢量数据就像是用线条和点来描绘地理对象。

比如说，一条河流可以用一系列的线段来表示其轮廓，一个城市可以用一个点来代表其中心位置。

矢量数据的优点在于它能够精确地描述地理对象的形状和位置，而且数据量相对较小，便于存储和处理。

它特别适合用于表示那些边界清晰、形状规则的地理要素，比如道路、建筑物等。

栅格数据呢，则是把地理空间划分成一个个均匀的网格，每个网格中的值表示了该位置的某种属性。

比如，一张卫星图像就是典型的栅格数据，每个像素点都记录了相应地面位置的光谱信息。

栅格数据的优点是处理起来比较简单，容易进行各种数学运算和分析。

但它的数据量通常较大，而且对于形状复杂的地理对象，可能会有一定的精度损失。

在实际应用中，我们常常根据具体的需求和数据特点来选择使用矢量数据还是栅格数据，或者两者结合使用。

那么，GIS 数据又是如何进行结构组织的呢？这就涉及到了数据模型的概念。

常见的数据模型有拓扑数据模型和面向对象数据模型。

拓扑数据模型强调地理对象之间的空间关系，比如相邻、包含等。

通过建立这种拓扑关系，可以更方便地进行空间分析，比如判断两个区域是否相邻、一条道路是否与另一条道路相交等。

面向对象数据模型则把地理对象看作是具有属性和方法的对象。

比如说，一个湖泊对象不仅有面积、深度等属性，还可能有计算库容这样的方法。

第3章地理信息系统的数据结构和空间数据库地理信息系统（GIS）的数据结构是指用于存储、管理和分析地理空间数据的组织方式和模型。

GIS系统的数据结构可以分为两种类型：栅格数据结构和矢量数据结构。

此外，GIS系统还需要一个空间数据库来管理和存储数据。

栅格数据结构是将地理空间数据按照网格或像素的形式进行表示和存储的。

在栅格数据结构中，地理空间被划分为规则的方格或像元，每个像元上都有一个数值来表示特定的属性或特征。

栅格数据结构适用于连续的、均匀分布的数据，如卫星图像和遥感数据。

栅格数据结构的优点是可以进行方便的数值计算和分析，但其缺点是空间精度有限，无法捕捉到细小的地理特征。

矢量数据结构则是通过节点、线和面等几何要素来表示地理空间数据的。

矢量数据结构可以更准确地描述地理特征的形状、位置和属性等信息。

矢量数据结构适用于离散的、不规则分布的数据，如河流、道路和建筑物等。

矢量数据结构的优点是能够捕捉到地理特征的细节，但其缺点是对于复杂的地理现象，数据量较大且分析计算较为复杂。

为了存储和管理这些地理空间数据，GIS系统需要一个空间数据库。

空间数据库是一种专门用于存储和管理地理空间数据的数据库系统。

空间数据库使用了一些地理索引和查询技术，使得用户能够方便地对地理空间数据进行检索和分析。

空间数据库可以高效地存储和管理大量的地理空间数据，并能支持一些空间分析操作，如缓冲区分析、叠置分析等。

总的来说，地理信息系统的数据结构决定了地理空间数据的表示方式和存储结构，而空间数据库则是用来管理和存储这些地理空间数据的。

栅格数据结构适用于连续、均匀分布的数据，而矢量数据结构适用于离散、不规则分布的数据。

空间数据库则是为了方便地存储、管理和分析地理空间数据而设计的。

gis数据组织与结构GIS 数据组织与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 GIS 数据的组织与结构，就像是一座大厦的基石，直接影响着 GIS 系统的性能、效率和应用的广泛性。

GIS 数据究竟是什么呢？简单来说，它是描述地球表面以及与之相关的各种现象和特征的信息集合。

这些数据可以包括地形、地貌、土地利用、道路、水系等等。

想象一下，我们要在计算机中有效地存储、管理和分析这些海量且复杂的数据，没有一个良好的数据组织与结构是根本无法实现的。

从数据的类型来看，GIS 数据主要分为矢量数据和栅格数据。

矢量数据是通过点、线、面等几何对象来表示地理实体，比如道路可以用线来表示，湖泊可以用面来表示。

这种数据结构的优点是精度高、数据量相对较小，并且便于进行几何计算和拓扑分析。

而栅格数据则是将地理空间划分成规则的网格，每个网格的值表示该位置的某种属性，比如高程值、温度值等。

栅格数据适合表示连续变化的地理现象，比如地形起伏，但数据量通常较大。

在实际应用中，GIS 数据的组织往往采用分层的方式。

就好比我们整理书架，把不同类型的书籍放在不同的层。

在 GIS 中，每一层可以表示一种特定的地理要素，比如道路层、建筑物层、植被层等。

这种分层组织的好处是便于数据的管理和查询，我们可以根据需要单独对某一层数据进行操作，而不影响其他层的数据。

为了更好地组织和管理 GIS 数据，还需要建立合适的数据结构。

常见的数据结构有拓扑数据结构和面向对象的数据结构。

拓扑数据结构通过定义点、线、面之间的拓扑关系，比如相邻、包含等，来提高数据的编辑和分析效率。

比如，在判断两个区域是否相邻时，通过拓扑关系可以快速得出结论，而不需要进行复杂的计算。

面向对象的数据结构则将地理实体看作对象，每个对象具有自己的属性和方法，这种结构更符合人们对现实世界的认知，也便于进行复杂的对象操作和建模。

数据库在 GIS 数据组织中也扮演着至关重要的角色。

第三章 GIS 数据结构GIS（地理信息系统）在现代社会的应用越来越广泛，从城市规划到环境保护，从交通管理到资源调查，几乎涵盖了我们生活的方方面面。

而 GIS 能够发挥如此强大的作用，其数据结构起着至关重要的基础支撑作用。

GIS 数据结构，简单来说，就是用于组织和存储地理信息的方式。

它决定了数据的存储效率、查询速度以及分析处理的便捷性。

常见的 GIS 数据结构主要包括矢量数据结构和栅格数据结构。

矢量数据结构是通过点、线、面等几何对象来表示地理实体。

比如，一条河流可以用一系列的点连成的线来表示，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在于数据精度高、存储空间小，并且能够方便地进行几何变换和拓扑分析。

以点为例，它在空间中只有位置信息，通过坐标（x，y）来确定。

线则是由一系列有序的点连接而成，面则是由一个封闭的线围成。

在实际应用中，矢量数据结构常用于表示边界清晰、几何特征明显的地理对象，比如道路、建筑物等。

栅格数据结构则是将地理空间划分为规则的网格单元，每个网格单元都有一个值来表示相应的地理属性。

比如，一张卫星影像图就可以看作是一个栅格数据，每个像素点都有对应的颜色值或亮度值。

栅格数据结构的优点在于处理简单、运算速度快，尤其适用于对大面积区域进行统一分析和处理。

但它的缺点也比较明显，比如数据量较大，精度相对较低。

除了这两种主要的数据结构，还有一种称为矢栅一体化数据结构。

这种结构结合了矢量数据和栅格数据的优点，在某些复杂的应用场景中能够发挥更好的效果。

在实际的 GIS 应用中，选择合适的数据结构至关重要。

如果要进行精确的几何分析和制图，矢量数据结构可能更合适；如果需要对大面积的区域进行快速的统计分析，栅格数据结构可能更有优势。

另外，随着技术的不断发展，一些新的数据结构也不断涌现。

比如，三维数据结构用于处理地理空间中的立体对象，时空数据结构用于处理随时间变化的地理信息。

GIS 数据结构的管理和组织也需要遵循一定的原则和方法。

第三章地理信息系统的数据结构数据结构（data structure ）是指数据的组织形式，这种组织形式需满足三个条件：一是一种人为约定，要具备规范化与标准化；二是有利于存储处理；三是符合信息表达的要求。

可分为抽象数据结构与内部存储结构。

抽象数据结构是从逻辑的角度（数据间的联系和组织方式）上来观察数据、分析数据，它从概念上描述数据之间的排列与联系，不涉及数据的物理实现细节，与数据的存储位置无关；内部存储结构是为实现某一抽象数据结构而设计的数据存储管理方式，是指数据在计算机中存放的位置，即抽象数据结构在计算机中的实现形式。

典型的抽象数据结构有：串、数组、栈、表、树和有向图等；典型的内部存储结构有：向量、链表和丛表等。

抽象数据结构一般比较稳定且具理论性，而基于某种数据结构的存储结构则是依任务、软件系统和设计者的不同而可灵活改变的。

地理信息系统可采用的数据结构有多种：如拓扑矢量结构、非拓扑矢量结构、网络结构、四叉树结构与三角网结构等。

就数据库管理而言，涉及到三个问题：概念模型（真实世界）、逻辑模型（数据结构）与物理模型（数据存储装置）。

概念模型是对现实世界的抽象，在地理信息系统中是如何用点、线、多边形与拓扑关系等描述一幅地图。

逻辑模型是对数据结构的抽象，在地理信息系统中就是研究如何组织、编码与操作点、线、多边形等地图图元及其相互间的拓扑关系。

物理模型是对存储装置的抽象。

数据编码是指在数据处理过程中，用计算机与人可以识别的符号体系表示数据的过程。

在地理信息系统中，地理数据的编码是指按一定的数据结构，把地图、遥感影像和属性数据等转换成适合于计算机存储和处理形式的过程。

然而，至今数据结构并没有一个标准的定义。

但一般数据结构应包括数据的逻辑结构、存储结构与数据计算。

也即数据间的逻辑关系、存储方式和数据运算三方面。

如一个线性表，哪个元素是表中的第一个元素，哪些元素在一个给定元素之前或之后属于逻辑结构（关系）；元素在存储器中是顺序连接（邻接存放），还是用指针连在一起等属于存储结构（方式）；插入和删除元素属于数据的运算。