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第二章 土地信息系统的空间数据结构
第一节 数据结构及相关概念
第二节 简单矢量数据结构
第三节 拓扑数据结构
第四节 栅格数据结构
第五节 栅格模型和矢量模型的比较与转换
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数据的基本单位,或称元素、结点、顶点、记录。
一个数据元素可以由若干个数据项（也可称为
字段、域、属性）组成。
数据项是具有独立含义的最小标识单位。
2.1.1数据元素 （ Data Element）
§ 2.1 数据结构及其相关概念 （补充）
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为了便于研究问题，人们通常把数据结构
问题抽象成四个层次,
现实世界 客观存在的事物, 其中某些特
征可用数据来表达 。
数据模型 根据未来使用上的要求和事物
的特征用概念化的语言和示意图来描述现实
世界 。
2.1.2 数据模型与数据结构
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文件结构 用数据项表示数据在计算机硬件
中的储存方式，通过用计算机语言编制的程
序可以实现这种方式，并可以读、写数据。
是指空间数据适合于计算机存储、管理、
处理的逻辑结构
数据结构 用逻辑关系图、列表、矩阵来表
达数据模型，并用某些数据项来反映现实世
界以及数据之间的逻辑关系。
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用计算机把现实世界的信息储存起
来，并进行管理，需要人来完成转换工
作。
这一转换过程是先把现实世界抽象成
思维模型 (数据模型 )，然后转变为描述
事物的形式逻辑模型 (数据结构 )，再转
换成计算机硬件可以接受的物理模型 (文
件结构 )。
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2.1.3 数据结构的内容
数据逻辑结构（ Logical Structure）
数据存储结构（ Storage Structure）
数据的运算
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样号 坐标（ N） 坐标（ E） 海拔 地类 土类
1 29° 39′15.5″ 102° 26′ 51.7″ 1445 有林地 黄壤
2 29° 38′11.2″ 102° 27′ 51.8″ 1356 水田 水稻土
3 29° 37′ 15.8″ 102° 28′ 05.0″ 1287 旱地 紫色土
4 29° 35′ 51.0″ 102° 29′ 16.7″ 893 荒草地 紫色土
5 29° 34′04.3″ 102° 29′55.9″ 1180 灌木林 紫色土
6 29° 33′18.4″ 102° 30′59.0″ 1137 荒草地 紫色土
7 29° 31′12.9″ 102° 34′54.3″ 1028 水田 水稻土
例：遥感样地调查
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（ 1）数据逻辑结构（ Logical Structure）
表中数据元素之间的逻辑关系
表中任一个结点 /记录，与之相邻前结点最多
只有一个；与之相邻后结点最多只有一个。
表中每一行是一个数据元素，由样点、
经纬度坐标、地类等数据项组成。
开始结点 表中只有第一个结点没有前结点
终结点 只有最后一个结点没有后结点
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（ 2）数据存储结构（ Storage Structure）
是逻辑结构用计算机语言的实现（亦称为映
象），它依赖于计算机语言。对机器语言而
言，存储结构是具体的。一般，只在高级语
言的层次上讨论存储结构。
例表 的存储结构是 指用计算机语言如何表示
结点之间的这种关系,即表中的结点是顺序
邻接地存储在一片连续的单元之中，还是用
指针将这些结点链接在一起？
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样号 坐标（ N） 坐标（ E） 海拔 地类 土类
1 29° 39′15.5″ 102° 26′ 51.7″ 1445 有林地 黄壤
2 29° 38′11.2″ 102° 27′ 51.8″ 1356 水田 水稻土
3 29° 37′ 15.8″ 102° 28′ 05.0″ 1287 旱地 紫色土
4 29° 35′ 51.0″ 102° 29′ 16.7″ 893 荒草地 紫色土
5 29° 34′04.3″ 102° 29′55.9″ 1180 灌木林 紫色土
6 29° 33′18.4″ 102° 30′59.0″ 1137 荒草地 紫色土
7 29° 31′12.9″ 102° 34′54.3″ 1028 水田 水稻土
遥感样地调查
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（ 3）数据的运算
数据的运算定义在数据的逻辑结构上，
每种逻辑结构都有一个运算的集合。最常用
的检索、插入、删除、更新、排序等运算实
际上只是在抽象的数据上所施加的一系列抽
象的操作。
上例中要查询、更新某样点记录就是进行
数据运算
即对数据施加的操作
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统 描述地球表面及近地空间实体
的位置、形状、属性和时序特
征的数据。 空间数据
表达土地空间实体的数据（第三章）
空间数据
属性数据
时间数据
2.1,4 空间数据
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2.1.5 空间数据结构
? 是指空间数据适合于计算机存储、管理、
处理的逻辑结构。
分
类
1.矢量结构
2.栅格结构
3.矢量结构与栅格结构的对比
4.矢量栅格一体化数据结构 （略）
5.三维数据结构 （略）
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简单矢量数据表示法
地图矢量数据表示法的最基本要素是
坐标点，最常用的是 二维笛卡儿平面直角
坐标系,这和平面解析几何对物体的描述
十分相似。
§ 2.2 简单 矢量数据结构
矢量数据结构,是通过坐标值来精确
表示点、线、面等地理实体的。
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Example,Vector data
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统 简单的线, 用一串有次序的坐标表示。
曲 线, 精度要求高的曲线可用多条很短
的直线来拟合，也可用圆弧或更复杂的数学函数
和直线混合起来表示。
点的表达, 由一对坐标 (x,y)表示，没有
形状也没有大小。
（ 1）简单数据结构
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点的表达
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线的表达
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面 是由线围起来的封闭的不规则多边形。
注意,实际使用时也要受存储量的限制
△ 如小比例尺地图数据库中的河流不能表示
出实际的宽度变化；大比例尺地图数据库中
的房屋边界，也往往略去一些小的转折。
面的表达
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3
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矢量数据模型举例
矢量数据模型
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在矢量型的 GIS软件中，定义多边形
比定义点、线要复杂。
早期的 GIS软件或计算机地图制图
系统常把多边形的边界看作是线的简
单闭合这种方法可称为, 环, 状多边
形编码或数据结构 (spaghetti coding)
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第一个多边形
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优点 这种结构比较简单。
缺点 不能表达边界和多边形之间的关
系，以及相邻多边形之间的关系，而且
公共边界要定义两遍，制图时容易产生
重复绘制的问题，且数据冗余度较大。
“环”状多边形编码或数据结构
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改进后的“环”状多边形编
码
减少了数据冗余
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目前的 GIS
领域中，拓扑
结构是得到最
广泛应用的空
间数据结构。
它借助了数学
中拓扑学的原
理来描述空间
事物。
§ 2.3 拓扑型的数据结构
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是研究图形在拓扑变化下不变的性质的
一门科学，为空间点、线、面之间的包
含、覆盖、相离和相接等空间关系的描
述提供直接的理论依据。
拓扑学基础 （ 补 ）
拓扑学
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在地理信息系统中，对于凡具有网状
结构特征的地理要素，都存在 结点、弧段
和多边形 之间的拓扑结构。
拓扑结构 是明确定义空间结构关系的一
种数学方法。在地理信息系统中，它不但
用于空间数据的编辑和组织，而且在空间
分析和应用中都具有非常重要的意义。
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空间数据的拓扑关系
图 2-2-2 空间数据的拓扑关系
拓扑邻接 拓扑关联 拓扑包含
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（ 1） 拓扑邻接 指存在于空间图形的同类元素
之间的拓扑关系。例如结点邻接关系 N1/N4,
N1/N2,… ；多边形邻接关系 P1/ P3,P2/ P3,… 。
空间数据的拓扑关系
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指存在于空间图形的 不同元素之间 的拓扑关系，例
如结点与弧段的关联关系 N1/C1,C3,C6； N2/ C1、
C2,C5,… ；多边形与弧段的关联关系 P1/C1,C5、
C6； P2/C2,C4,C5,C7,… 。
（ 2） 拓扑关联
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指存在于空间图形的同类，但不同级的元素
之间的拓扑关系。包含关系分简单包含、多层包
含和等价包含三种形式
（ 3） 拓扑包含
设 ID表示当前多边形
IW表示等价包含
IP表示 ID为岛（ IP >0）
非岛（ IP =0 ）
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统 非岛
非岛
岛
p71-74
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图 2-2-3 拓扑包含关系的几种形式
设 ID表示当前多边形,IW表示等价包含,IP
表示 ID为岛（ IP >0）或非岛（ IP =0 ），则包
含关系的形式如图所示。
p73
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如果要将结点、弧段和多边形之间的拓
扑结构表达出来，可以形成四个关系表，如
表 2-1、表 2-2、表 2-3和表 2-4所示。
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空间数据的拓扑关系
图 2-2-2 空间数据的拓扑关系
拓扑邻接 拓扑关联 拓扑包含
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拓扑属性
拓扑关系 /拓扑属性
一个点在一个弧段的端点
一个弧段是一个简单弧段（弧段自身不
相交）
一个点在一个区域的边界上
一个点在一个区域的内部
拓扑关系 （拓扑属性）：描述了两个对
象之间的关系 （ Topological Relation）。
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非拓扑属性
两点之间的距离
一个点指向另一个点的方向
弧段的长度
一个区域的周长
一个区域的面积
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拓扑空间关系描述 —— 9交模型 参考
设有现实世界中的两个简单实体 A、
B,B(A),B(B)表示 A,B的边界,I(A)、
I(B)表示 A,B的内部,E(A),E(B)表示 A、
B余。
Egenhofer[1993]构造出一个由边界、
内部、余的点集组成的 9-交空间关系模
型 (9-Intersection Model,9-IM)如下,
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统 9交模型形式化地描述了离散空间
对象的拓扑关系，基于 9交模型，可以
定义空间数据库的一致性原则，并应
用于数据库更新、维护中。
B(A)∩B(B) B(A)∩I(B) B(A)∩E(B)
I(A)∩B(B) I(A)∩I(B)
I(A)∩E(B)
E(A)∩B(B)
E(A)∩I(B)
E(A)∩E(B)
参考
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拓扑空间关系识别
在地理信息系统中，空间数据具有属
性特征、空间特征和时间特征，基本数据
类型包括属性数据、几何数据和空间关系
数据。
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空间数据采用拓扑数据结构的意义
(1) 根据拓扑关系，不需要利用坐标或距离，可
以确定一种地理实体相对于另一种地理实体的空
间位置关系。
(2) 利用拓扑数据有利于空间要素的查询。
(3) 可以利用拓扑数据作为工具，重建地理实体。
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(1)描述点、线、面的空间关系不完全
依赖于具体坐标位置。
(2)用拓扑表所表达的空间关系信息丰富、
简洁。
拓扑结构的优点
(3)便于作多边形和多边形的叠合。
(4)便于检查数据输入过程中的错误。
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A.拓扑关系的建立比较复杂。
B.数据结构本身比较复杂。
拓扑结构的缺 点
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§ 2.4 栅格 (Raster)/网格 数据结构
是以规则的像元
阵列来表示空间
地物或现象的分
布的数据结构。
其阵列中的每个
数据表示地物或
现象的属性特征。
2.4.1 概念 p85
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兴国潋水河流域土壤全氮含量
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栅格数据模型用法举例
栅格数据模型 基于连续铺盖的，将连
续空间离散化，即用二维铺盖或划分覆盖
整个连续空间。
图 2-5-1：三角形、方格和六角形划分
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图 2-5-2：栅格数据模型
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网格的基本单元通常是固定大小的正方形
空间事物就按其在网格中什么行、什么列、
取什么值来表示。
基本单元的大小代表了栅格型地图 (空间 )
数据库的分辨率。
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图 2-4-5 栅格数据逼近的土地利用图
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可在专题地图上均匀地划分网格 (相当
于将一透明方格纸覆盖在地图上 )，每一
单位格子覆盖部分的属性数据便成为图中
各点的值，最后形成栅格数字地图文件。
2.4.2 栅格数据的获取
一般地图是用点、线、面来表达空间事
物，在栅格型的数字化地图中，点在网格中
占据一个基本单元，线由一系列单元联结成
锯齿状折线，面的边界也是锯齿状的。
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复杂
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在栅格数据结构中，点实体表示为一个
像元；线实体则表示为在一定方向上连接成
串的相邻像元集合；面实体由聚集在一起的
相邻像元结合表示。
2.4.3 栅格数据的优缺点
栅格数据的优点
这种数据结构很适合计算机处理。因为
行列像元阵列非常容易存储、维护和显示。
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?用栅格数据表示的地表是不连续的，是量
化和近似离散的数据，是地表一定面积内
(像元地面分辨率范围内 )地理数据的近似性，
如平均值、主成分值或按某种规则在像元内
提取的值等。
?栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相
应单元大小之比。像元大小相对于所表示的
面积较大时，对长度、面积等的度量有较大
影响，这种影响还与计算长度、面积的方法
有关。
栅格数据的缺点
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从直观的角
度，可以看出随
着基本单元的缩
小，像素分辨率
的提高，取值相
同的单元就明显
地成团成簇地分
布在网格中如图
所示,
2.4.4 压缩栅格数据存贮量的编码方式
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如果地物在空间上分布的均质性较好，
即当基本单元缩小时，一个多边形仅在
边界上变得更加精确，内部不出现其他
点、线、面，那么就可利用单元取值成
团成簇的特点来减少数据的储存量，即
所谓数据压缩方法,以缓和储存量和分
辨率之间的矛盾 。
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常用的压缩方法
游程长度编码 /行程编码法
四分树结构法
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(1)游程长度编码 p86
点号＝行号＋列号
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也称四叉树。
先把地图看成是一
个正方形的单元如
图所示（这是个简
单的例子，在实际
使用中，一幅地图
上总有很多多边
形 ）
(2) 四分树法 p85-88
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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
注意
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。
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§ 2.5 栅格模型和矢量模型的比较与转换
矢量模型 栅格模型
优点 优点
1,数据存储量小 1．数据结构简单
2．空间位置精度高 2．多种地图叠合分析方便
3．空间关系描述方便 3．容易描述边界复杂的事物
4．查询与更新方便 4．能直接处理数字图像信息
5．普通地图可直接手工数字化 5．能直接用攒格状设备输出图形
缺点 缺点
1．数据结构复杂 1．数据储存量大
2．多种地图叠合分析较困难 2．空间位置精度低
3．边界复杂的事物难以描述 3．难以表达线状、网络状的事物
4．不能直接处理数字图像信息 4．输出地图不美观
2.5.1 比较 p94
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2.5.2 转换
矢量数据向栅格数据的转 换
栅格数据向矢量数据的转换
点、线和面 p94-100
p100-102
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?修文群，池天河等,城市地理信息系统 (GIS).
北京：希望电子出版社,1999,6
?郭仁忠,空间分析,北京：高等教育出版社，
2001,10
?江斌，黄波等,GIS环境下的空间分析和地学
视觉化,北京：高等教育出版社,2002,5
参考文献
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1、土地信息的来源有那些？
2、为什么要进行土地信息分类编码?怎样进行土
地信息的分类编码？
3、什么是栅格空间数据模型?它有那些优点、缺
点？
4、什么是游程长度编码的数据结构?有那些优、
缺点？
5、四分树数据结构?有那些优,缺点？
6、矢量空间数据模型包括那些?有那些优点、缺
点？
复习思考题
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Data integration,Overlay
Joins two layers to create a new layer
The output layer will contain both the spatial AND attribute data from
both of the input layers
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第二章 土地信息系统的空间数据结构
第一节 数据结构及相关概念
第二节 简单矢量数据结构
第三节 拓扑数据结构
第四节 栅格数据结构
第五节 栅格模型和矢量模型的比较与转换
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数据的基本单位,或称元素、结点、顶点、记录。
一个数据元素可以由若干个数据项（也可称为
字段、域、属性）组成。
数据项是具有独立含义的最小标识单位。
2.1.1数据元素 （ Data Element）
§ 2.1 数据结构及其相关概念 （补充）
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为了便于研究问题，人们通常把数据结构
问题抽象成四个层次,
现实世界 客观存在的事物, 其中某些特
征可用数据来表达 。
数据模型 根据未来使用上的要求和事物
的特征用概念化的语言和示意图来描述现实
世界 。
2.1.2 数据模型与数据结构
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文件结构 用数据项表示数据在计算机硬件
中的储存方式，通过用计算机语言编制的程
序可以实现这种方式，并可以读、写数据。
是指空间数据适合于计算机存储、管理、
处理的逻辑结构
数据结构 用逻辑关系图、列表、矩阵来表
达数据模型，并用某些数据项来反映现实世
界以及数据之间的逻辑关系。
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用计算机把现实世界的信息储存起
来，并进行管理，需要人来完成转换工
作。
这一转换过程是先把现实世界抽象成
思维模型 (数据模型 )，然后转变为描述
事物的形式逻辑模型 (数据结构 )，再转
换成计算机硬件可以接受的物理模型 (文
件结构 )。
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2.1.3 数据结构的内容
数据逻辑结构（ Logical Structure）
数据存储结构（ Storage Structure）
数据的运算
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样号 坐标（ N） 坐标（ E） 海拔 地类 土类
1 29° 39′15.5″ 102° 26′ 51.7″ 1445 有林地 黄壤
2 29° 38′11.2″ 102° 27′ 51.8″ 1356 水田 水稻土
3 29° 37′ 15.8″ 102° 28′ 05.0″ 1287 旱地 紫色土
4 29° 35′ 51.0″ 102° 29′ 16.7″ 893 荒草地 紫色土
5 29° 34′04.3″ 102° 29′55.9″ 1180 灌木林 紫色土
6 29° 33′18.4″ 102° 30′59.0″ 1137 荒草地 紫色土
7 29° 31′12.9″ 102° 34′54.3″ 1028 水田 水稻土
例：遥感样地调查
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（ 1）数据逻辑结构（ Logical Structure）
表中数据元素之间的逻辑关系
表中任一个结点 /记录，与之相邻前结点最多
只有一个；与之相邻后结点最多只有一个。
表中每一行是一个数据元素，由样点、
经纬度坐标、地类等数据项组成。
开始结点 表中只有第一个结点没有前结点
终结点 只有最后一个结点没有后结点
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（ 2）数据存储结构（ Storage Structure）
是逻辑结构用计算机语言的实现（亦称为映
象），它依赖于计算机语言。对机器语言而
言，存储结构是具体的。一般，只在高级语
言的层次上讨论存储结构。
例表 的存储结构是 指用计算机语言如何表示
结点之间的这种关系,即表中的结点是顺序
邻接地存储在一片连续的单元之中，还是用
指针将这些结点链接在一起？
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样号 坐标（ N） 坐标（ E） 海拔 地类 土类
1 29° 39′15.5″ 102° 26′ 51.7″ 1445 有林地 黄壤
2 29° 38′11.2″ 102° 27′ 51.8″ 1356 水田 水稻土
3 29° 37′ 15.8″ 102° 28′ 05.0″ 1287 旱地 紫色土
4 29° 35′ 51.0″ 102° 29′ 16.7″ 893 荒草地 紫色土
5 29° 34′04.3″ 102° 29′55.9″ 1180 灌木林 紫色土
6 29° 33′18.4″ 102° 30′59.0″ 1137 荒草地 紫色土
7 29° 31′12.9″ 102° 34′54.3″ 1028 水田 水稻土
遥感样地调查
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（ 3）数据的运算
数据的运算定义在数据的逻辑结构上，
每种逻辑结构都有一个运算的集合。最常用
的检索、插入、删除、更新、排序等运算实
际上只是在抽象的数据上所施加的一系列抽
象的操作。
上例中要查询、更新某样点记录就是进行
数据运算
即对数据施加的操作
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统 描述地球表面及近地空间实体
的位置、形状、属性和时序特
征的数据。 空间数据
表达土地空间实体的数据（第三章）
空间数据
属性数据
时间数据
2.1,4 空间数据
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2.1.5 空间数据结构
? 是指空间数据适合于计算机存储、管理、
处理的逻辑结构。
分
类
1.矢量结构
2.栅格结构
3.矢量结构与栅格结构的对比
4.矢量栅格一体化数据结构 （略）
5.三维数据结构 （略）
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简单矢量数据表示法
地图矢量数据表示法的最基本要素是
坐标点，最常用的是 二维笛卡儿平面直角
坐标系,这和平面解析几何对物体的描述
十分相似。
§ 2.2 简单 矢量数据结构
矢量数据结构,是通过坐标值来精确
表示点、线、面等地理实体的。
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Example,Vector data
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统 简单的线, 用一串有次序的坐标表示。
曲 线, 精度要求高的曲线可用多条很短
的直线来拟合，也可用圆弧或更复杂的数学函数
和直线混合起来表示。
点的表达, 由一对坐标 (x,y)表示，没有
形状也没有大小。
（ 1）简单数据结构
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点的表达
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线的表达
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面 是由线围起来的封闭的不规则多边形。
注意,实际使用时也要受存储量的限制
△ 如小比例尺地图数据库中的河流不能表示
出实际的宽度变化；大比例尺地图数据库中
的房屋边界，也往往略去一些小的转折。
面的表达
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3
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矢量数据模型举例
矢量数据模型
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在矢量型的 GIS软件中，定义多边形
比定义点、线要复杂。
早期的 GIS软件或计算机地图制图
系统常把多边形的边界看作是线的简
单闭合这种方法可称为, 环, 状多边
形编码或数据结构 (spaghetti coding)
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第一个多边形
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优点 这种结构比较简单。
缺点 不能表达边界和多边形之间的关
系，以及相邻多边形之间的关系，而且
公共边界要定义两遍，制图时容易产生
重复绘制的问题，且数据冗余度较大。
“环”状多边形编码或数据结构
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改进后的“环”状多边形编
码
减少了数据冗余
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目前的 GIS
领域中，拓扑
结构是得到最
广泛应用的空
间数据结构。
它借助了数学
中拓扑学的原
理来描述空间
事物。
§ 2.3 拓扑型的数据结构
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是研究图形在拓扑变化下不变的性质的
一门科学，为空间点、线、面之间的包
含、覆盖、相离和相接等空间关系的描
述提供直接的理论依据。
拓扑学基础 （ 补 ）
拓扑学
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在地理信息系统中，对于凡具有网状
结构特征的地理要素，都存在 结点、弧段
和多边形 之间的拓扑结构。
拓扑结构 是明确定义空间结构关系的一
种数学方法。在地理信息系统中，它不但
用于空间数据的编辑和组织，而且在空间
分析和应用中都具有非常重要的意义。
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空间数据的拓扑关系
图 2-2-2 空间数据的拓扑关系
拓扑邻接 拓扑关联 拓扑包含
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（ 1） 拓扑邻接 指存在于空间图形的同类元素
之间的拓扑关系。例如结点邻接关系 N1/N4,
N1/N2,… ；多边形邻接关系 P1/ P3,P2/ P3,… 。
空间数据的拓扑关系
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指存在于空间图形的 不同元素之间 的拓扑关系，例
如结点与弧段的关联关系 N1/C1,C3,C6； N2/ C1、
C2,C5,… ；多边形与弧段的关联关系 P1/C1,C5、
C6； P2/C2,C4,C5,C7,… 。
（ 2） 拓扑关联
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指存在于空间图形的同类，但不同级的元素
之间的拓扑关系。包含关系分简单包含、多层包
含和等价包含三种形式
（ 3） 拓扑包含
设 ID表示当前多边形
IW表示等价包含
IP表示 ID为岛（ IP >0）
非岛（ IP =0 ）
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统 非岛
非岛
岛
p71-74
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图 2-2-3 拓扑包含关系的几种形式
设 ID表示当前多边形,IW表示等价包含,IP
表示 ID为岛（ IP >0）或非岛（ IP =0 ），则包
含关系的形式如图所示。
p73
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如果要将结点、弧段和多边形之间的拓
扑结构表达出来，可以形成四个关系表，如
表 2-1、表 2-2、表 2-3和表 2-4所示。
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空间数据的拓扑关系
图 2-2-2 空间数据的拓扑关系
拓扑邻接 拓扑关联 拓扑包含
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拓扑属性
拓扑关系 /拓扑属性
一个点在一个弧段的端点
一个弧段是一个简单弧段（弧段自身不
相交）
一个点在一个区域的边界上
一个点在一个区域的内部
拓扑关系 （拓扑属性）：描述了两个对
象之间的关系 （ Topological Relation）。
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非拓扑属性
两点之间的距离
一个点指向另一个点的方向
弧段的长度
一个区域的周长
一个区域的面积
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拓扑空间关系描述 —— 9交模型 参考
设有现实世界中的两个简单实体 A、
B,B(A),B(B)表示 A,B的边界,I(A)、
I(B)表示 A,B的内部,E(A),E(B)表示 A、
B余。
Egenhofer[1993]构造出一个由边界、
内部、余的点集组成的 9-交空间关系模
型 (9-Intersection Model,9-IM)如下,
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统 9交模型形式化地描述了离散空间
对象的拓扑关系，基于 9交模型，可以
定义空间数据库的一致性原则，并应
用于数据库更新、维护中。
B(A)∩B(B) B(A)∩I(B) B(A)∩E(B)
I(A)∩B(B) I(A)∩I(B)
I(A)∩E(B)
E(A)∩B(B)
E(A)∩I(B)
E(A)∩E(B)
参考
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拓扑空间关系识别
在地理信息系统中，空间数据具有属
性特征、空间特征和时间特征，基本数据
类型包括属性数据、几何数据和空间关系
数据。
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空间数据采用拓扑数据结构的意义
(1) 根据拓扑关系，不需要利用坐标或距离，可
以确定一种地理实体相对于另一种地理实体的空
间位置关系。
(2) 利用拓扑数据有利于空间要素的查询。
(3) 可以利用拓扑数据作为工具，重建地理实体。
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(1)描述点、线、面的空间关系不完全
依赖于具体坐标位置。
(2)用拓扑表所表达的空间关系信息丰富、
简洁。
拓扑结构的优点
(3)便于作多边形和多边形的叠合。
(4)便于检查数据输入过程中的错误。
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A.拓扑关系的建立比较复杂。
B.数据结构本身比较复杂。
拓扑结构的缺 点
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§ 2.4 栅格 (Raster)/网格 数据结构
是以规则的像元
阵列来表示空间
地物或现象的分
布的数据结构。
其阵列中的每个
数据表示地物或
现象的属性特征。
2.4.1 概念 p85
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兴国潋水河流域土壤全氮含量
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栅格数据模型用法举例
栅格数据模型 基于连续铺盖的，将连
续空间离散化，即用二维铺盖或划分覆盖
整个连续空间。
图 2-5-1：三角形、方格和六角形划分
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图 2-5-2：栅格数据模型
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网格的基本单元通常是固定大小的正方形
空间事物就按其在网格中什么行、什么列、
取什么值来表示。
基本单元的大小代表了栅格型地图 (空间 )
数据库的分辨率。
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图 2-4-5 栅格数据逼近的土地利用图
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可在专题地图上均匀地划分网格 (相当
于将一透明方格纸覆盖在地图上 )，每一
单位格子覆盖部分的属性数据便成为图中
各点的值，最后形成栅格数字地图文件。
2.4.2 栅格数据的获取
一般地图是用点、线、面来表达空间事
物，在栅格型的数字化地图中，点在网格中
占据一个基本单元，线由一系列单元联结成
锯齿状折线，面的边界也是锯齿状的。
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复杂
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在栅格数据结构中，点实体表示为一个
像元；线实体则表示为在一定方向上连接成
串的相邻像元集合；面实体由聚集在一起的
相邻像元结合表示。
2.4.3 栅格数据的优缺点
栅格数据的优点
这种数据结构很适合计算机处理。因为
行列像元阵列非常容易存储、维护和显示。
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?用栅格数据表示的地表是不连续的，是量
化和近似离散的数据，是地表一定面积内
(像元地面分辨率范围内 )地理数据的近似性，
如平均值、主成分值或按某种规则在像元内
提取的值等。
?栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相
应单元大小之比。像元大小相对于所表示的
面积较大时，对长度、面积等的度量有较大
影响，这种影响还与计算长度、面积的方法
有关。
栅格数据的缺点
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从直观的角
度，可以看出随
着基本单元的缩
小，像素分辨率
的提高，取值相
同的单元就明显
地成团成簇地分
布在网格中如图
所示,
2.4.4 压缩栅格数据存贮量的编码方式
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如果地物在空间上分布的均质性较好，
即当基本单元缩小时，一个多边形仅在
边界上变得更加精确，内部不出现其他
点、线、面，那么就可利用单元取值成
团成簇的特点来减少数据的储存量，即
所谓数据压缩方法,以缓和储存量和分
辨率之间的矛盾 。
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常用的压缩方法
游程长度编码 /行程编码法
四分树结构法
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(1)游程长度编码 p86
点号＝行号＋列号
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也称四叉树。
先把地图看成是一
个正方形的单元如
图所示（这是个简
单的例子，在实际
使用中，一幅地图
上总有很多多边
形 ）
(2) 四分树法 p85-88
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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
注意
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。
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§ 2.5 栅格模型和矢量模型的比较与转换
矢量模型 栅格模型
优点 优点
1,数据存储量小 1．数据结构简单
2．空间位置精度高 2．多种地图叠合分析方便
3．空间关系描述方便 3．容易描述边界复杂的事物
4．查询与更新方便 4．能直接处理数字图像信息
5．普通地图可直接手工数字化 5．能直接用攒格状设备输出图形
缺点 缺点
1．数据结构复杂 1．数据储存量大
2．多种地图叠合分析较困难 2．空间位置精度低
3．边界复杂的事物难以描述 3．难以表达线状、网络状的事物
4．不能直接处理数字图像信息 4．输出地图不美观
2.5.1 比较 p94
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信
息
系
统
2.5.2 转换
矢量数据向栅格数据的转 换
栅格数据向矢量数据的转换
点、线和面 p94-100
p100-102
土
地
信
息
系
统
四川农业大学资源环境学院
土
地
信
息
系
统
?修文群，池天河等,城市地理信息系统 (GIS).
北京：希望电子出版社,1999,6
?郭仁忠,空间分析,北京：高等教育出版社，
2001,10
?江斌，黄波等,GIS环境下的空间分析和地学
视觉化,北京：高等教育出版社,2002,5
参考文献
土
地
信
息
系
统
四川农业大学资源环境学院
土
地
信
息
系
统
1、土地信息的来源有那些？
2、为什么要进行土地信息分类编码?怎样进行土
地信息的分类编码？
3、什么是栅格空间数据模型?它有那些优点、缺
点？
4、什么是游程长度编码的数据结构?有那些优、
缺点？
5、四分树数据结构?有那些优,缺点？
6、矢量空间数据模型包括那些?有那些优点、缺
点？
复习思考题
土
地
信
息
系
统
四川农业大学资源环境学院
土
地
信
息
系
统
Data integration,Overlay
Joins two layers to create a new layer
The output layer will contain both the spatial AND attribute data from
both of the input layers
