第三空间量测与计算.pptVIP

第三章 空间量测与计算 空间量测与计算是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等。 空间量测与计算是GIS中获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 第3章 空间量测与计算 3.1 空间量测尺度 在地理空间中，不同形态的空间目标存在着不同维度的分布，而不同维的空间目标隐含的信息又存在差异，因此在进行空间量测时首先需要确定空间目标的维度。空间目标维度的划分一方面取决于空间量测尺度，另一方面又反作用于量测尺度，影响着测量所达到的精度。 3.1.1 空间维与空间量测关系 空间目标分为实体与现象，实体描述空间中的静态物体，一般是以0维、1维、2维、3维、分数维存在；现象描述空间物体发生发展过程，一般是以3维和4维，即2维+时间维和3维+时间维的形式存在。空间维的划分还存在高维空间，但在GIS空间量测中只考虑与空间量测关系密切的0维、1维、2维、3维、4维以及分数维。 0维空间目标与空间量测 0维就是空间中的一个点（Point），即点是0维的表示。在2维欧氏空间中点用惟一的实数对（x, y）来表示，在3维欧氏空间中用惟一的数组（x, y, z）来表示。在0维空间中用点代表空间目标时，只考虑目标的位置、与其他目标的关系，而不考虑它的大小、面积、形状等属性。在GIS空间量测中，0维空间目标包括实体点、标号点、面点标识及节点等，见下页。 GIS中点的类型及解释 实体点（NE）：用标识点表示点特征位置的点（或面特征衰减为一点）； 标号点（NL）：用于显示地图和插图文本信息（如特征名称点），它有助于特征识别； 面点标识（NA）：在某面状图形内标明该面属性信息的点； 节点（NO、NN）： 是两条或多条连线或链的拓扑连结点，或者是一条连线或链端点。 点是构成线、面或体的基本组成元素。对于点状地物，主要考虑它的属性特征，因此在对点状物进行量测时，把它们作为矢量系统中的一个结点、起始点或终点，研究其在不同层面上所代表的不同地物的属性、密度、均值等。 对点的直接量测一般没有太大意义，如研究某一区域内城市间的交通网络，需要知道网络的通达性、密集度，有哪些重要城市在哪些线路上等，由于不需要知道城市的大小、面积、形状等属性，用点来代替路线所穿过的城市，不仅减少了工作量，而且突出了研究主题，使研究者能从宏观上把握城市间的关联。 1维空间目标与空间量测 1维表示空间中一个线要素，或者空间对象之间的边界。GIS空间分析中的1维空间目标包括线段、弦列、弧、拓扑连线、链、全链、面链、网链以及环等。 线段：两点间的直线。 弦列：点的序列，表示一串互相联结无分支的线段，弦列可与其自身或其他弦列相交。 弧：形成一曲线的点的轨迹，该曲线可由数学函数定义。 拓扑连线：两个节点的拓扑连接，可利用其节点顺序确定方向。 链：非相交线段或弧的无分支而有方向的序列，它的两个端点以节点为界，这些节点不一定相异。链有几种特殊形式，如全链、面链和网链。 环：由不相交的链、弦列或弧组成的闭合序列，一个环表示一个封闭的边界，但不表示封闭内的面积，环也可以看成是链的特殊形式。 1维线状要素在表示空间目标时同样没有考虑面积、体积等属性，而是突出地物的长度、弯曲度和走向等特征。另外，1维线状要素也是组成面或体的构架，没有粗细，渲染时不可见。 2维空间目标与空间量测 2维表示空间中的一个面状要素，在二维欧氏平面上指由一组闭合弧段所包围的空间区域。 由于面状要素由闭合弧段所界定，故2维矢量又称为多边形。 空间分析中的2维空间目标包括内面、G-多边形、GT-多边形、广义多边形、虚多边形、像元及网络单元等。 2维空间目标的量测：面积、周长、中心、质心等 面积是物体在2维空间中的一个重要表现形式，如城市的大小、森林的覆盖面积等。 周长本身作为线划要素应在1维空间中表示，但周长总是依附于空间物体存在，若没有空间物体，周长就没有意义，而这一空间物体可以是面状或体状的，因此周长的量测是在2维或3维空间中进行的。 中心和质心描述的是点要素在2维空间中的分布与组合情况，众多的点要素在2维平面上具有不同的空间组合形态，通过量测来确定其中心和质心，中心与质心的量测可以突出点在2维平面上的位置特征与空间形态特征，经常用于选址、分析人口分布状况等。 3维空间目标与空间量测 3维空间存在的空间目标是由一组或多组闭合曲面所包围的空间对