第4章：栅格数据模型.ppt

1.栅格数据模型要素 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 把单元值依行列组织成一个矩阵（栅格，Grid) 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 二 栅格数据建立 （1）空间划分 坐标系确定（原点与坐标轴） 方格大小确定 （2）数据采样（栅格代码值的确定） 面积占优 中心归属 长度占优 重要性 2. 常用栅格数据 3. 栅格数据结构 2. 常用栅格数据类型 数字高程模型 2. 常用栅格数据类型 数字正射影像图（DOM） 2. 常用栅格数据类型 二值扫描文件 2. 常用栅格数据类型 数字栅格地图 2. 常用栅格数据类型 其他图形文件 TIFF、GeoTIFF、GIF、JPEG 特定软件的栅格数据 Eadrs Image ArcGIS grid 3.栅格数据结构 （１）直接编码法 （２）游程长度编码 （３）块码 （４）链码 （５）四叉树 3. 栅格数据结构 （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 （５）四叉树编码 如果该单元内有不同性质的多边形，则将单元分成四个大小相同的二级单元，然后再分别判断这四个二级单元中是否还有不同性质的多边形，若其中某个二级单元中有不同性质的多边形，则再划分成四个大小相同的三级单元。这种逐级一分为四的方法，一直分到预定的最高分辨率为止。 3. 栅格数据结构 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。 4. 栅格数据压缩 栅格数据一般需要相当多的存储空间 数据压缩 定义：从所取得的数据集合S中抽出一个子集A，这个子集作为一个新的信息源，在规定的精度范围内最好地逼近原数据集合 分类：有损压缩、无损压缩 意义：数据存储、数据传输、网络制图 5. 数据转换与综合 5. 数据转换与综合 栅格化：矢量数据转换为栅格数据 5. 数据转换与综合 栅格化误差 栅格分辨率 边界复杂性 执行算法 5. 数据转换与综合 矢量化 栅格数据?矢量数据 线的细化 线的提取 拓扑关系的重建 当前主要的数据获取方式 5. 数据转换与综合 矢—栅一体化数据结构 1、点状地物和结点的数据结构???? 根据基本对点状地物的约定(点仅有位置、没有形状和面积),只要将点的坐标转化为地址码M1 和M2 这种结构简单灵活，便于点的插入和删除，还能处理一个栅格内包含多个点状目标的情况 5. 数据转换与综合 2、线状地物的数据结构 ?线状地物经过的所有栅格的地址全部记录下来 一个线状地物可能有几条弧段组成，所以应先建立一个弧段数据文件 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 面状地物及其数据结构 5. 数据转换与综合 4、复杂地物的数据结构 由几个或几种点、线、面状简单地物组成的地物称为复杂地物,用一个标识号表示 例如将一条公路上的中心线、交通灯、立交桥等组合为一个复杂地物 常见的矢量栅格混合数据结构形式 5. 数据转换与综合 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）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