第5讲 第2章 栅格及混合数据结构.pptVIP

第二章 GIS数据结构 第三节 空间数据结构的类型 在栅格数据结构中，网格通常是正方形，有时也采用矩形、等边三角形和六边形等， 栅格结构中空间实体的表示 点：由一个单元网格表示，其数值与近邻网格值明显不同。 线段：由一串有序的相互连接的单元网格表示，各个网格的值比较一致，但与邻域的值差异较大。 多边形：由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内部的网格值相同或差异较小，但与邻域网格的值差异较大。 第三节 空间数据结构的类型 空间实体表示示例 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 以一个面积为如10×10km2区域为例，如果栅格边长区为1m，每个栅格在计算机里用两个字节存储，则数据量为多少？ 10000（行）×10000（列）×2字节＝2×108字节≈200兆 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 矢量与栅格数据结构的比较 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 第三节 空间数据结构的类型 MQ编码例证2：求四叉树中四进制位置码的解码，即已知MQ求其行列号。 MQ 1 0 3 表示MQ码为103的单元 二进制行值 0 0 1 表示第一行 二进制列值 1 0 1 表示第五列 这表示MQ码为103的单元处于第一行、第五列。最后，线性四叉树的每个叶接点可用三元组的线性表来表示。 三元组结构为 (M，D，V) 其中M为叶结点的地址码；D为叶结点的深度，以表示叶结点的大小；V为叶结点的格网属性. 如上已知MQ ；103，可算出行列号，二进制行值为001，二进制列值为101。算法如下： 若该位编码值为0，1，对行号贡献值为0 若该位编码值为2，3，对行号贡献值为1 若该位编码值为0，1，对列号贡献值为0 若该位编码值为1，3，对列号贡献值为l 线性四叉树的十进制编码(MD) 线性四叉树的十进制编码简称MD编码，它同线性四叉树的四进制编码主要不同在于编码值是十进制自然数，其合并过程可直接按自然数顺序进行。 对于一个23×23的区域，其十进制Morton码如下表所示 四叉树编码的优点 （1）四叉树编码实质上是一种可变分辨率编码，对边界复杂的部分分级多，分辨率也高；对边界简单的部分分级少，分辨率低，因此，可用较少的存储量精确的表示复杂的图形。 （2）四叉树编码便于同简单的栅格数据结构之间实现数据结构的转换。 （3）便于在多边形中嵌套多边形，如表示“岛” 。 四叉树编码的缺点 最大的缺点是数据结构复杂，当同时提供多种四叉树结构时，不利于分析。 如果空间精度增加一倍(如行列数增加)，则栅格数据将增加到原先的四倍，而四叉树的大小还仅仅是原先的两倍。 图像在相邻像元连续变化的情况下有时会无法进行压缩，最坏的情况如棋盘格式，线性四叉树所需空间是完全栅格的2倍，因为在第零层每个像元都是一个叶结点。 四叉树的建立提高了某些算法的效率，如两幅或多幅四叉树表示的影像的叠置处理比较有效。 四叉树数据的显示比游程编码数据要慢。 完全栅格结构与四叉树结构的关系 4、八叉树和十六叉树结构 八叉树和四叉树相类似，唯一的不同是前者每个父结点有8个儿子（子结点），并且地址码也是八进制的。 同理，不难理解十六叉树结构。 八叉树数据结构可用于建立真3维GIS系统。 1．图形数据量大 2．投影转换比较困难 3．栅格地图的图形质级比较低些 4．现象识别的效果不如矢量方法 1．数据结构简单 2．空间分析和地理现象的模拟均比较容易 3．有利于与遥感数据的匹配应用和分析