栅格数据结构和矢量数据结构空间分析.doc
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一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面,可以构成现实世界中各种复杂的实体,当问题可描述成线或边界时,特别有效。矢量数据的结构紧凑,冗余度低,并具有空间实体的拓扑信息,容易定义和操作单个空间实体,便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性,导致了操作和算法的复杂化,作为一种基于线和边界的编码方法,不能有效地支持影像代数运算,如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加),运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂,导致空间实体的查询十分费时,需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析),交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的,不能与DEM直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单,定位存取性能好,可以与影像和DEM数据进行联合空间分析,数据共享容易实现,对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比,较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识,故难以获取空间实体的拓扑信息,难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的,各种实体往往是叠加在一起反映出来的,因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术,对线实体的识别需采用边缘检测技术,对面实体的识别则需采用影像分类技术,这些技术不仅费时,而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出,矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的(图2-4-1),为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合,有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构,并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中,应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况,选择合适的数据结构。一般来讲,栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等- 配套讲稿:
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- 栅格 数据结构 矢量 空间 分析
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