基础地理信息数据在数据模型和数据结构上的分类

基础地理信息数据从数据模型和数据结构上可分为两大类：矢量数据和栅格数据。

1．矢量数据

矢量数据描述地理要素的空间特点是通过离散的位置坐标来表示的，记录的是对象的几何形状、线条的粗细和色彩等。

矢量数据模型起源于“Spaghetti模型'这是一种产生于计算机地图制图的数据模型，适合于用对象模型抽象的地理空间对象。矢量数据模型能够精确地表示点、线及多边形面的实体，并且能方便地进行比例尺变换、投影变换以及输出到笔式绘图仪上或视频显示器上。在矢量数据模型中，可以明确地描述图形要素间的拓扑关系。矢量图与分辨率无关，在任何分辨率下，对矢量图进行任意缩放，都不会影响它的清晰度和光滑度。

矢量数据模型表现的产品有数字线划图、TINDEM(triangleirregularnetwork，digitalelevationmodel,用不规则三角网表示的数字高程模型）及一些三维建模产品，它们可精确表达地图上图形目标点、线和多边形位置，图形数据与属性数据紧密结合在一起，形成对地物的描述，模型信息量大，信息可叠加，但拓扑关系的生成及矢量化过程很费时。

矢量数据结构是利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组合来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式。例如，空间目标对象的空间特征信息连同属性特征一起存储。根据属性特征的不同，点可用不同的符号来表示那些因实体太小而在地图上无法用按比例描绘的地理要素，如消防栓、井、测量控制点等；线可用不同的颜色、线型、粗细来描绘，表示线状或网络状的地理要素，如溪流、道路、管线等；多边形则可以充填不同的色彩，表示由一个封闭的多边形包围的区域状的地理要素，如水系、地块、房屋建筑、行政边界等。这种方式能最好地逼近地理实体的空间分布特征，数据精度高、数据存储的冗余度低、便于进行地理实体的网络分析，但是对于多层空间数据的叠合分析比较困难。基础地理信息系统中常见的图形数据结构为矢量结构，即通过记录坐标的方式表示点、线、多边形等地理实体，坐标空间设为连续，允许位置、长度和面积的精确定义。

2．栅格数据

栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据栅格结构，是简单、直观的空间数据结构，又称为网格结构（raster或gridcell)或像元结构（pixel)。栅格结构是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像素，由行、列号定义，并包含一个代码，表示该像素的属性类型或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象的空间分布特征，栅格单元的数值表示地物或现象的非几何属性特征。

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。每个像元对应于一个表示该实体属性的值。若需要描述统一地理空间的不同属性，则按不同的属性将数据分层，每层描述一种属性。当栅格单元太粗糙，未能与空间目标相吻合时，就会丢失某些高分辨率情况下的细节信息。栅格单元的形状通常是正方形，有时也采用矩形。栅格的行列信息和原点的地理位置被记录在每一层中。栅格数据模型比较适宜于用场模型抽象的空间对象，采用面域或空域的枚举来直接描述空间实体。栅格可以用数字矩阵来表示，地理空间坐标隐含在矩阵的行列上。数字扫描仪、视频数字化仪、行式打印机、喷墨绘图仪等设备是基于栅格模式的。栅格数据模型的一个优点是不同类型的空间数据层可以进行叠加操作，不需要经过复杂的几何计算。但对于一些变换、运算，如比例尺变换、投影变换等操作不太方便。利用栅格数据模型进行数字图像处理和分析已被广泛应用于遥感、医学图像、计算机视觉等领域。

栅格数据模型的产品有数字栅格地图、数字正射影像图、数字高程模型，主要表现为遥感影像、栅格影像和规则格网数字高程模型。它们与分辨率密切相关，图像分辨率越髙意味着单位面积内像素数越多，图像越清晰，颜色混合越平滑。图像拉伸放大或分辨率低图像质量就会降低。栅格图常用的数据格式有TIFF、JPEG、BMP、PCX、GIF等。

以规则栅格阵列表示空间对象的数据结构称为栅格数据结构。阵列中每个栅格单元上的数值表示空间对象的属性特征。即栅格阵列中每个单元的行列号确定位置，属性值表示空间对象的类型、等级等特征。每个栅格单元只能存在一个值。栅格数据结构表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据。在栅格数据结构中，地理空间被分成相互邻接、规则排列的栅格单元，一个栅格单元对应于小块地理范围。在栅格数据结构中，点用一个栅格单元表示；线状地物则用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；面或区域用记录区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。