栅格数据结构和编码.ppt

栅格数据结构及编码;点;;Y：列;三、栅格单元代码的确定方法;中心点法 处理方法： 用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码 常用于具有连续分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度图等。 ;重要性法 处理方法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码 重要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是点、线状地理要素，如城镇、交通枢纽、交通线、河流水系等，在栅格中代码应尽量表示这些重要地物 ;四、栅格数据的值;五、栅格数据组织方法;以像元为序。不同层上同一像元位置上的各属性值表示为一个列数组。 以层为基础。每一层又以像元为序记录它的坐标和属性值。 以层为基础。但每一层内以多边形为序记录多边形的属性值和充满多边形的各像元的坐标。;1、直接栅格编码;2、压缩编码方法;基本思想：对于一幅栅格图像，常有行（列）方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种压缩方法压缩那些重复的记录内容。;0，1；4，2；7，5； 4，5；7，3； 4，4；8，2；7，2； 0，2；4，1；8，3；7，2； 0，2；8，4；7，1；8，1； 0，3；8，5； 0，4；8，4； 0，5；8，3；;2、块码(BlockCodes) ;特点：;0;特点： 可以有效地压缩栅格数据，而且对于估算面积、长度、转折方向的凹凸度等运算十分方便，比较适合于存储图形数据。 缺点是对边界进行合并和插入等修改编辑工作比较困难，对局部的修改将改变整体结构、效率较低，而且由于链码是以每个区域为单位存储边界，相邻区域的边界将被重复存储从而产生冗余。;基本思想： 将一幅栅格地图或图像等分为四部分，逐块检查其格网属性值。如果某个子区的所有格网值都具有相同的值，则这个子区就不再继续分割，否则还需按该子区再分割成四个子区，这样依次地分割，直至每个子区都具有相同的属性值或灰度为止。;;; 记录每个叶结点的地址和值，值就是子区的属性代码，其中地址包括两部分，共32位（二进制）最右边4位记录该叶结点的深度，左边的28位记录路径，从右边第5位往左记录从叶节点到根结点的路径。0，1，2，3分别表示SW，SE，NW，NE。第10号结点的地址编码为： 0000…0011;四叉树结构按其编码的方法不同分为常规四叉树和线性四叉树： 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。所谓深度是指处于四叉树的第几层上。由深度可推知子区的大小。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。常用的四叉树编码是四进制莫顿码和十进制莫顿码。由于四进制莫顿码建立四叉树的方法内存开销大，大多语言系统不支持四进制变量，因此通用性不强，十进制莫顿码具有直观性的特点，因此更常用。;; 这样就可将用行列表示的二维图像，用Morton码写成一维数据，通过Morton码就可知象元位置。 ???把一幅2 n×2 n的图像压缩成线性四叉树的过程为： ?按Morton码把图象读入一维数组。 ?相邻的四个象元比较，一致的合并，只记录第一个象元的Morton码。 ?比较所形成的大块，相同的再合并，直到不能合并为止。 对用上述线性四叉树的编码方法所形成的数据还可进一步用游程长度编码压缩。压缩时只记录第一个象元的Morton码。 ?;例：; 解码时，据Morton码，可知象元在图像??位置。从左上角，本Morton码和下一个Morton码之差即为象元个数。知道了象元的个数和象元的位置就可恢复出图像了。;优点： 容易而有效地计算多边形的数量特征； 阵列各部分的分辨率是可变的，边界复杂部分四叉树越高即分级多，分辨率也高，而不需表示许多细节的部分则分级少，分辨率低，因而既可精确表示图形结构又可减少存储量。 栅格到四叉树及四叉树到简单栅格结构的转换比其他压缩方法容易。;七、栅格数据结构特点;矢量数据;课堂作业：