第四章-栅格数据模型.pptVIP

第四章：栅格数据模型;提纲;一、概述 栅格数据模型是基于空间划分或铺盖的 空间被划分成大量规则的或不规则的空间单元，称为象素(Cell或Pixel)，依行列构成的单元矩阵叫栅格(Grid) 三角形 方格 六角形 每个单元通过一定的数值表达方式（如颜色、灰度级）表达诸如环境污染程度、植被覆盖类型等空间地理现象 对同一现象，也可能有若干不同尺度、不同聚分性的铺盖;2.栅格数据模型;1.栅格数据模型要素;1.栅格数据模型要素;1.栅格数据模型要素;1.栅格数据模型要素;2. 常用栅格数据;3. 栅格数据结构;2. 常用栅格数据类型;2. 常用栅格数据类型;2. 常用栅格数据类型;2. 常用栅格数据类型;2. 常用栅格数据类型;（１）直接编码法 （２）游程长度编码 （３）块码 （４）链码 （５）四叉树 ;（１）直接栅格编码结构 直接栅格编码结构，也可以理解为栅格矩阵结构，指对栅格数据不用压缩而采取的编码形式 步骤如下： 栅格像元组成栅格矩阵，用像元所在的行列号来表示其位置。通常以矩阵左上角开始逐行逐列存储，记录代码 可以每从左到右逐像元记录，也可以奇数行从左到右而偶数行由右到左来记录;（１）直接栅格编码结构 一些常用的栅格排列顺序;（２）游程压缩编码结构 游程指相邻同值网格的数量，游程编码结构时逐行将相邻同值的网格合并，并记录合并后网格的值及合并网格的长度，其目的是压缩栅格数据量，消除数据间的冗余;（２）游程压缩编码结构 游程长度编码方法，数据多，且有重叠时，用游程压缩编码可压缩数据量 游程编码能否压缩数据量，主要决定于栅格数据的性质，通常可通过事先测试，计算图的数据冗余度Re;*; 只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录 该代码以及相同代码重复的个数；;逐个记录各行（或列）代码发生变化的位置和相应代码;（３）块码 游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成 具有可变的分辨率，即当代码变化小时图块大，就是说在区域图斑内部分辨率低；反之，分辨率高以小块记录区域边界地段，以此达到压缩的目的 与游程长度编码相似，图斑越大，压缩比越高；图斑越碎，压缩比越低 在合并、插入、检查延伸性、计算面积等操作时有明显的优越性 在某些操作时，则必须把游程长度编码和块码解码，转换为基本栅格结构进行;（３）块码示例;*;（５）四叉树编码;0 2 2 5 5 5 5 5;（４）四叉树编码 从根结点到叶结点的路径可以按照象限递归分割的顺序编号进行； 用0，1，2，3分别表示SW SE NW NE四个象限的编号； 只是每个子象限子结点编号的前缀必须为其父象限（父结点）的编号;*;（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： 2，2 ，6 ，7，6，0，6，5;*;栅格数据编码方法总结 对数据的压缩编码是以增加运算时间为代价的 直接栅格编码简单明了，可直观地反映栅格图像数据，但数据冗余太大 游程压缩编码在很大程度上压缩数据，也可较大限度的保留原始栅格结构，而且编码解码容易 链式编码的压缩效率较高，已接近矢量结构，对边界的运算比较方便，但是不具备区域的性质，区域运算较困难 四叉树编码有区域性质，压缩效率比较高，可进行大量的图形图像运算，且效率较高，使用日益广泛。;3. 栅格数据结构;4. 栅格数据压缩;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;3、面状地物的数据结构 记录边界 面域信息则由线性四叉树或二维行程编码表示 二维行程编码中的属性值可以是叶结点的属性值，也可以是指向该地物的下一个子块的循环指针;链接情况;5. 数据转换与综合;带指针的二维行程编码;面状地物及其数据结构;5. 数据转换与综合;常见的矢量栅格混合数据结构形式;2、基于线性四叉树的一体化数据结构 线性四叉树 只存贮最后叶结点的信息,包括叶结点的位置、深度和本结点的属性或灰度值 线性四叉树叶结点的编号需要遵循一定的规则，这种编号称为地址码，它隐含了叶结点的位置和深度信息 最常用的地址码是四进制或十进制的Morton码;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;5. 数据转换与综合;2、基于线性四叉树的一体化数据结构 在M码的基础上生成线性四叉树的方法有两种： 自顶向下(top-down)的分割方法: 按常规四叉树的方法进行，并直接生成M码； 从底向上(down-top)的合并方法 首