- 1、本文档共57页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
一、矢量数据模型3.4空间逻辑数据模型矢量数据模型适合于用对象模型抽象的地理空间对象。点实体用一对空间坐标表示,二维空间中对应为(x,y);线实体由一串坐标对组成,二维空间中表示为(x1,y1),(x2,y2)……(xn,yn);面由其边界线表示,表示为首尾相连的坐标串,二维空间中对应为(x1,y1),(x2,y2)……(xn,yn),(x1,y1)。实体类型实体ID类别位置点5电力塔x1,y1点6电力塔x1,y1线4河流x1,y1;x2,y2;…;xn,yn多边形1杨树林x1,y1;x2,y2;…;xn,yn;x1,y1多边形2杨树林x1,y1;x2,y2;…;xn,yn;x1,y1多边形3松树林x1,y1;x2,y2;…;xn,yn;x1,y1电力塔空间对象的矢量数据模型56100005810000杨树林65750006555000松树林2314河流56二、栅格数据模型在栅格数据模型中,点实体是一个栅格单元(cell)或像元,线实体由一串彼此相连的像元构成,面实体则由一系列相邻的像元构成,像元的大小是一致的。栅格单元的属性值:代表地理实体的属性。地理实体的不同属性分层存储。空间分辨率:栅格单元的大小,指一个像元在地面所代表的实际面积大小。3.4空间逻辑数据模型空间对象的栅格数据模型点线面栅格数据结构示例(a)点(b)线(c)面全栅格数据文件qs.txt9999111199911111199177111111771111117777111177771111777711117777三、矢栅一体化数据模型在矢量-栅格数据模型中,对地理空间实体同时按矢量数据模型和栅格数据模型来表述:面状实体的边界采用矢量数据模型描述,而其内部采用栅格数据模型表达;线状实体一般采用矢量数据模型表达,同时将线所经过位置以栅格单元进行充填;点实体则同时描述其空间坐标以及栅格单元位置。3.4空间逻辑数据模型四、镶嵌数据模型镶嵌(Tessellation)数据模型采用规则或不规则的小面块集合来逼近自然界不规则的地理单元,适合于用场模型抽象的地理现象1.规则镶嵌数据模型规则镶嵌数据模型,即用规则的小面块集合来逼近自然界不规则的地理单元。(栅格数据模型)优点:主要优点在于其数据结构为通常的二维矩阵结构,每个网格单元表示二维空间的一个位置,不管是沿水平方向还是沿垂直方向均能方便地遍历这种结构。3.4空间逻辑数据模型2.不规则镶嵌数据模型不规则镶嵌数据结构是指用来进行镶嵌的小面块具有不规则的形状或边界。最典型的不规则镶嵌数据模型有Voronoi图(也称作Thiessen多边形或Dirichlet图)和不规则三角网(TriangularIrregularNetwork,简称TIN)模型3.4空间逻辑数据模型TIN和Voronoi多边形数据模型Voronoi多边形的特点:组成多边形的边总是与两相邻样点的连线垂直多边形内的任何位置总是离该多边形内样点的距离最近,离相邻多边形内样点的距离远每个多边形内包含且仅包含一个样点。小资料:泰森多边形荷兰气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法,即将所有相邻气象站连成三角形,作这些三角形各边的垂直平分线,于是每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度,并称这个多边形为泰森多边形。泰森多边形可用于定性分析、统计分析、邻近分析等。例如,可以用离散点的性质来描述泰森多边形区域的性质;可用离散点的数据来计算泰森多边形区域的数据;判断一个离散点与其它哪些离散点相邻时,可根据泰森多边形直接得出,且若泰森多边形是n边形,则就与n个离散点相邻;当某一数据点落入某一泰森多边形中时,它与相应的离散点最邻近,无需计算距离。TIN数据模型TIN能较好的
文档评论(0)