第七章空間數(shù)據(jù)管理1空間數(shù)據(jù)庫2柵格數(shù)據(jù)結構及其編碼3矢量數(shù)據(jù)結構及其編碼4矢柵結構的比較及轉換算法5空間索引機制6空間信息查詢1空間數(shù)據(jù)庫1.1地理信息系統(tǒng)與一般管理信息系統(tǒng)比較1.2空間數(shù)據(jù)庫1.3數(shù)據(jù)與文件組織1.4GIS內部數(shù)據(jù)結構—矢量結構和柵格結構1.1地理信息系統(tǒng)與一般管理信息系統(tǒng)比較兩者的區(qū)別1）在硬件上專用的圖形輸入輸出設備

模數(shù)轉換設備硬件性能要求2）在軟件上圖形圖像數(shù)據(jù)的分析和處理軟件3）在信息處理的內容和采用目的方面兩者共同之處都是人—機系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)關系復雜都是為管理和決策提供支持和手段1.2空間數(shù)據(jù)庫1.2.1數(shù)據(jù)庫的概念1.2.2空間數(shù)據(jù)庫特點1.2.3數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)1.2.1數(shù)據(jù)庫的概念概念空間數(shù)據(jù)庫是一種應用于地理空間數(shù)據(jù)處理與信息分析領域的具有工程性質的數(shù)據(jù)庫，它所管理的對象主要是地理空間數(shù)據(jù)（包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)），是某一區(qū)域內關于一定地理要素及其特征的數(shù)據(jù)集合?？臻g數(shù)據(jù)庫能做什么空間數(shù)據(jù)庫典型實例 衛(wèi)星影像存儲要求（時間序列，大存儲量） （NASA,QuickBird,Google

Earth,GoogleMap） 車輛GPS監(jiān)管 土地部門規(guī)劃管理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫列出長沙市銷售額最高的十家蔬果店空間數(shù)據(jù)庫列出中南林附近1000ｍ范圍內的所有超市找出長沙市內附近500m內有小學的所有售房1.2.2空間數(shù)據(jù)庫特點1）數(shù)據(jù)量特別大2）空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)結合緊密3）數(shù)據(jù)應用廣泛1.2.3數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)采用標準DBMS存儲空間數(shù)據(jù)的主要問題：空間數(shù)據(jù)記錄是變長的關聯(lián)、連通、包含、疊加等基本操作難以實現(xiàn)不能支持復雜的圖形功能地理實體表達復雜，需要跨表、跨文件數(shù)據(jù)的安全性、一致性、完整性要求高GIS數(shù)據(jù)管理方法開發(fā)獨立的基于文件的數(shù)據(jù)管理服務開發(fā)一個附加軟件用于存儲和管理空間數(shù)據(jù)和空間分析，使用DBMS管理屬性數(shù)據(jù)。（混合模型）對系統(tǒng)的功能進行必要擴充，空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在同一個DBMS管理之下。（擴展模型）重新設計一個具有空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)管理和分析功能的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)目前大多數(shù)商品化的GIS軟件都不采取傳統(tǒng)的某種單一的數(shù)據(jù)模型，也不是拋棄傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型，而是采用建立在關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)基礎上的綜合的數(shù)據(jù)模型。1．3數(shù)據(jù)與文件組織1.3.1數(shù)據(jù)組織的分級1.3.2數(shù)據(jù)間的邏輯聯(lián)系1.3.3常用數(shù)據(jù)文件1.3.1數(shù)據(jù)組織的分級1）數(shù)據(jù)項2）記錄3）文件4）數(shù)據(jù)庫1.3.2數(shù)據(jù)間的邏輯聯(lián)系數(shù)據(jù)間邏輯聯(lián)系主要是指記錄與記錄之間的聯(lián)系邏輯聯(lián)系主要有三種：一對一的聯(lián)系；一對多的聯(lián)系；多對多的聯(lián)系。1.3.3常用數(shù)據(jù)文件1）順序文件2）索引文件3）直接文件（隨機文件）4）倒排文件1.4矢量結構和柵格結構描述地理實體的數(shù)據(jù)本身的組織方法，稱為內部數(shù)據(jù)結構?？臻g數(shù)據(jù)結構是指適合于計算機系統(tǒng)存儲、管理和處理的地學圖形的邏輯結構，是地理實體的空間排列方式和相互關系的抽象描述。內部數(shù)據(jù)結構基本上可分為兩大類：矢量結構和柵格結構（也可以稱為矢量模型和柵格模型）。兩類結構都可用來描述地理實體的點、線、面三種基本類型。空間數(shù)據(jù)編碼是空間數(shù)據(jù)結構的實現(xiàn)。柵格和矢量數(shù)據(jù)的主要編碼方法在地理信息系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)結構中，柵格結構的編碼方式主要有直接柵格編碼、鏈碼、游程長度編碼、塊碼、四叉樹碼等；矢量結構主要有坐標序列編碼、樹狀索引編碼和二元拓撲編碼（如，DIME）等編碼方法。

1.4.1矢量模型矢量模型將現(xiàn)實世界的要素位置和范圍用點、線或面表達，每一個實體的位置是用它們在坐標參考系統(tǒng)中的空間位置（坐標）定義。地圖空間中的每一位置都有唯一的坐標值。優(yōu)點：矢量模型中的空間實體與要表達的現(xiàn)實世界中的空間實體具有一定的對應關系。

1.4.2柵格模型柵格模型將空間規(guī)則地劃分為柵格（通常為正方形）。地理實體的位置和狀態(tài)是用它們占據(jù)的柵格的行、列來定義的。每個柵格的大小代表了定義的空間分辨率。由于位置是由柵格行列號定義的，所以特定的位置由距它最近的柵格記錄決定。柵格模型最小單元與它表達的真實世界空間實體沒有直接的對應關系。

柵格數(shù)據(jù)結構的特點柵格數(shù)據(jù)結構結構容易實現(xiàn)，算法簡單，且易于擴充、修改，也很直觀，特別是易于同遙感影像的結合處理，給地理空間數(shù)據(jù)處理帶來了極大的方便。特別適合于FORTRAN、BASIC、C等高級語言作文件或矩陣處理，這也是柵格結構易于為多數(shù)地理信息系統(tǒng)設計者接受的原因之一。2柵格數(shù)據(jù)結構及其編碼2.1柵格數(shù)據(jù)結構2.2決定柵格單元代碼的方式2.3編碼方法2.1柵格數(shù)據(jù)結構定義以規(guī)則的陣列來表示空間地物或現(xiàn)象分布的數(shù)據(jù)組織，組織中的每個數(shù)據(jù)表示地物或現(xiàn)象的非幾何屬性特征。特點柵格結構的顯著特點是：屬性明顯，定位隱含，即數(shù)據(jù)直接記錄屬性的指針或屬性本身，而所在位置則根據(jù)行列號轉換為相應的坐標。

柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關問題柵格結構表示的地表是不連續(xù)的，是量化和近似離散的數(shù)據(jù)。柵格尺寸越小，其分辨率越高，數(shù)據(jù)量也越大柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關問題柵格數(shù)據(jù)單元格經常是矩形（主要是正方形）的，但并不是必須如此。其單元格形狀可以隨應用的需要進行具體設定，比如設置為三角形。柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關問題柵格尺寸較大，則會造成較大的誤差，同時由于在一個柵格的地表范圍內，可能存在多于一種的地物，而表示在相應的柵格結構中常常只能是一個代碼。這類似于遙感影像的混合像元問題例如landsatMSS衛(wèi)星影像單個像元對應地表79×79m2的矩形區(qū)域，影像上記錄的光譜數(shù)據(jù)是每個象元所對應的地表區(qū)域內所有地物類型的光譜輻射的總和效果柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關問題柵格數(shù)據(jù)在轉換和重新采樣時，應盡可能保持原圖的數(shù)據(jù)精度，通常的方法：在保持柵格單元大小不變的情況下，采用不同的方法提取柵格單元代碼縮小單個柵格單元的面積，即增加單元的總數(shù)，行列數(shù)也相應增加2.2柵格單元代碼的取值方式中心點法面積占優(yōu)法重要性法百分比法2.3編碼方法直接柵格編碼壓縮編碼方法1）鏈碼（ChainCodes）2）游程長度編碼（Run-LengthCodes）3）塊碼4）四叉樹常見柵格數(shù)據(jù)壓縮編碼總結鏈碼的壓縮效率較高，已經近矢量結構，對邊界的運算比較方便，但不具有區(qū)域的性質，區(qū)域運算困難。游程長度編碼既可以在很大程度上壓縮數(shù)據(jù)，又最大限度地保留了原始柵格結構，編碼解碼十分容易。但對破碎數(shù)據(jù)處理效果不好。塊碼和四叉樹編碼具有區(qū)域性質，又具有可變的分辨率，有較高的壓縮效率，但運算效率是其瓶頸。其中四叉樹編碼可以直接進行大量圖形圖像運算，效率較高，是很有前途的方法。壓縮編碼的相關問題同所有的數(shù)據(jù)結構問題一樣，壓縮編碼過程的主要矛盾也是數(shù)據(jù)量壓縮和運算時間之間的矛盾：為了更有效地利用空間資源，減少數(shù)據(jù)冗余，不得不花費更多的運算時間進行編碼。好的壓縮編碼方法就是要在盡可能減少運算時間的基礎上達到最大的數(shù)據(jù)壓縮效率，并且是算法適應性強，易于實現(xiàn)3矢量數(shù)據(jù)結構及其編碼3.1矢量數(shù)據(jù)結構3.2編碼方法3.1矢量數(shù)據(jù)結構定義：通過記錄坐標的方式盡可能精確地表示點、線、多邊形等地理實體。特點：定位明顯、屬性隱含，其定位是根據(jù)坐標直接存儲的，而屬性則一般存于文件頭或數(shù)據(jù)結構中某些特定的位置上。矢量數(shù)據(jù)結構的基本概念前導概念：矢量（起點－>終點）矢量數(shù)據(jù)結構：通過記錄坐標的方式盡可能精確地表示點、線、多邊形等地理實體，坐標空間設為連續(xù)，允許任意位置、長度和面積的精確定義。在一般情況下，其精度比柵格數(shù)據(jù)結構高得多。其精度僅受數(shù)字化設備的精度和數(shù)值記錄字長的限制。矢量數(shù)據(jù)結構的基本概念幾何體的類型矢量數(shù)據(jù)結構的基本概念矢量數(shù)據(jù)的類型Buildings.PolygonStreams,LineWells,PointRoads,LineZoning, PolygonMAPSHEETS矢量數(shù)據(jù)結構的特點矢量數(shù)據(jù)結構圖形運算的算法總體上比柵格數(shù)據(jù)結構復雜的多，在疊加運算、鄰域搜索等操作時比較困難，有些甚至難以實現(xiàn)。但其也有便利和獨到之處，在計算長度、面積、形狀和圖形編輯、幾何變換操作中，矢量結構有很高的效率和精度。3.2編碼方法點實體線實體多邊形

1）坐標序列法（Spaghetti方式）

2）樹狀索引編碼法

3）拓撲結構編碼法點實體點是空間上不能再分的地理實體，可以是具體的或抽象的，如地物點、文本位置點或線段網(wǎng)絡的結點等，由一對x、y坐標表示。對于點實體，矢量結構中只記錄其在特定坐標系中的坐標和屬性代碼。點實體數(shù)據(jù)編碼－組織方式線實體對于線實體，在數(shù)字化時即進行量化，就是用一系列足夠短的直線首尾相接表示一條曲線，當曲線被分割成多而短的線段后，這些小線段可以近似地看成直線段，而這條曲線也可以足夠精確地由這些小直線段序列表示，矢量結構中只記錄這些小線段的端點坐標，將曲線表示為一個坐標序列，坐標之間認為是以直線段相連，在一定精度范圍內可以逼真地表示各種形狀的線狀地物。線實體數(shù)據(jù)編碼－組織方式唯一標識碼是系統(tǒng)排列序號；線標識碼可以標識線的類型；起始點和終止點號可直接用坐標表示；顯示信息是顯示時的文本或符號等；與線相聯(lián)系的非幾何屬性可以直接存儲于線文件中，也可單獨存儲，而由標識碼聯(lián)接查找多邊形實體

“多邊形”在地理信息系統(tǒng)中是指一個任意形狀、邊界完全閉合的空間區(qū)域。其邊界將整個空間劃分為外部和內部。 多邊形數(shù)據(jù)是描述地理信息的最重要的一類數(shù)據(jù)。在區(qū)域實體中，具有名稱屬性和分類屬性的，多用多邊形表示，如行政區(qū)、土地類型、植被分布等。多邊形實體編碼多邊形矢量編碼不但要表示位置和屬性，更為重要的是要能表達區(qū)域的拓撲性質，如形狀、鄰域和層次等，以便使這些基本的空間單元可以作為專題圖資料進行顯示和操作，由于要表達的信息十分豐富，基于多邊形的運算多而復雜，因此多邊形矢量編碼比點和線實體的矢量編碼要復雜得多，也更為重要。矢量數(shù)據(jù)結構編碼方法坐標序列法（Spaghetti方式）（實體式）索引式雙重獨立式鏈狀雙重獨立式坐標序列法（Spaghetti方式）（實體式）

由多邊形邊界的x、y坐標對集合及說明信息組成，是最簡單的一種多邊形矢量編碼。實體式編碼方法示例實體式編碼方法多邊形數(shù)據(jù)項A(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),(x6,y6),(x7,y7),(x8,y8),(x9,y9),(x1,y1)B(x1,y1),(x9,y9),(x8,y8),(x17,y17),(x16,y16),(x15,y15),(x14,y14),(x13,y13),(x12,y12),(x11,y11),(x10,y10),(x1,y1)C(x24,y24),(x25,y25),(x26,y26),(x27,y27),(x28,y28),(x29,y29),(x30,y30),(x31,y31),(x24,y24)D(x19,y19),(x20,y20),(x21,y21),(x22,y22),(x23,y23),(x15,y15),(x16,y16),(x19,y19)E(x5,y5),(x18,y18),(x19,y19),(x16,y16),(x17,y17),(x8,y8),(x7,y7),(x6,y6),(x5,y5)實體式編碼優(yōu)缺點優(yōu)點文件結構簡單，易于實現(xiàn)以多邊形為單位的運算和顯示缺點多邊形之間的公共邊界被數(shù)字化和存儲兩次，由此產生冗余和碎屑多邊形；每個多邊形自成體系而缺少鄰域信息，難以進行鄰域處理，如消除某兩個多邊形之間的共同邊界；島只作為一個單個的圖形建造，沒有與外包多邊形的聯(lián)系；不易檢查拓撲錯誤。這種方法可用于簡單的粗精度制圖系統(tǒng)中。索引式編碼方法索引式數(shù)據(jù)結構采用樹狀索引以減少數(shù)據(jù)冗余并間接增加鄰域信息，具體方法是對所有邊界點進行數(shù)字化，將坐標對以順序方式存儲，由點索引與邊界線號相聯(lián)系，以線索引與各多邊形相聯(lián)系，形成樹狀索引結構。索引式編碼方法示例索引式編碼方法示例線與多邊形之間的樹狀索引索引式編碼方法示例點與線之間的樹狀索引索引式編碼方法示例形成的文件記錄索引式編碼方法優(yōu)缺點樹狀索引編碼消除了相鄰多邊形邊界的數(shù)據(jù)冗余和不一致的問題，在簡化過于復雜的邊界線或合并相鄰多邊形時可不必改造索引表，鄰域信息和島狀信息可以通過對多邊形文件的線索引處理得到，但是比較繁瑣，因而給相鄰函數(shù)運算，消除無用邊，處理島狀信息以及檢查拓撲關系帶來一定的困難，而且兩個編碼表都需要以人工方式建立，工作量大且容易出錯雙重獨立式編碼簡稱DIME(DualIndependentMapEncoding)，是美國人口統(tǒng)計系統(tǒng)采用的一種編碼方式，是一種拓撲編碼結構。

1、點文件點號坐標1x1,y12、線文件:線文件是以線段為記錄單位線號左多邊形

右多邊形

起點終點L210P1P22103、面文件面號線號P1L210,L109…關聯(lián)鄰接關聯(lián)連通拓撲關系明確在DIME中做如下改進：

將以線段為記錄單位改為以弧段為單位鏈狀雙重獨立式編碼鏈狀雙重獨立式編碼(拓撲數(shù)據(jù)結構)鏈狀雙重獨立式數(shù)據(jù)結構是DIME數(shù)據(jù)結構的一種改進。在DIME中，一條邊只能用直線兩端點的序號及相鄰的面域來表示，而在鏈狀數(shù)據(jù)結構中，將若干直線段合為一個弧段（或鏈段），每個弧段可以有許多中間點。在鏈狀雙重獨立數(shù)據(jù)結構中，主要有四個文件：多邊形文件、弧段文件、弧段坐標文件、結點文件。鏈狀雙重獨立式編碼四個文件1、弧段坐標文件：弧段號坐標系列（串)Ax2,y2,X10,y10…2、弧段文件：鏈—面，鏈—結點關系

弧段號左多邊形右多邊形起點終點AP1P2253、多邊形文件多邊形號弧段號

P1A,B,-C4、點拓撲文件：結點—鏈關系

點號弧段號2A,B,D在拓撲結構中，多邊形（面）的邊界被分割成一系列的線（弧、鏈、邊）和點（結點）等拓撲要素，點、線、面之間的拓撲關系在屬性表中定義，多邊形邊界不重復。

Map鏈狀雙重獨立編碼實例弧段文件弧段號 起始點 終結點 左多邊形 右多邊形 a 5 1 O Ab 8 5 E Ac 16 8 E Bd 19 5 O Ee 15 19 O Df 15 16 D Bg 1 15 O Bh 8 1 A Bi 16 19 D Ej 31 31 B C 弧段坐標文件弧段號 點號 a 5,4,3,2,1 b 8,7,6,5 c 16,17,8 d 19,18,5 e 15,23,22,21,20,19 f 15,16, g 1,10,11,12,13,14,15 h 8,9,1 i 16,19 j 31,30,29,28,27,26,25,24,31 多邊形文件多邊形號 弧段號 周長面積中心點坐標

A h,b,a B g,f,c,h,-j C j D e,i,f E c,i,d,b

鏈狀雙重獨立式編碼的特點拓撲關系明確，也能表達島信息，而且以弧段為記錄單位，滿足實際應用需要。因為一般數(shù)字化一條街道時，必然有許多中間點，但我們在做空間分析時卻沒有必要以這些中間點所組成的折線為研究對象，而應以整條弧段（某條街道）為研究對象.

被一些成熟的商品化軟件采用，如ARC/INFO軟件。例：ARC文件：二進制文件:弧段號點數(shù)坐標串在GIS數(shù)據(jù)輸入中，建拓撲是指給圖形數(shù)據(jù)（點、線、面）增加拓撲結構，如ARC/INFO中，在ARCEDIT中輸入圖形后，需用BUILD建圖形拓撲，具體生成許多文件，如AAT，PAT等.

INFO：屬性表如AAT（ArcAttributeTable）用戶標識碼，表明地物類型當圖形數(shù)據(jù)修改、刪除、增加點、線、面要素后，其拓撲關系也發(fā)生改變，所以，需重新建拓撲?；《翁朥SER_IDLPOLYRPOLYFROM_NODETO_NODE其它屬性:(名稱)4矢柵結構的比較及轉換算法4.1柵格結構與矢量結構的比較4.2相互轉換算法

4.1柵格結構與矢量結構的比較比較內容矢量格式柵格格式數(shù)據(jù)量

小

大圖形精度

高

低圖形運算

復雜、高效

簡單、低效遙感影像格式

不一致

一致或接近輸出表示

抽象、昂貴

直觀、便宜數(shù)據(jù)共享

不易實現(xiàn)

容易實現(xiàn)拓撲和網(wǎng)絡分析

容易實現(xiàn)

不易實現(xiàn)4.2相互轉換算法4.2.1矢量格式向柵格格式的轉換4.2.2柵格格式向矢量格式的轉換4.2.1矢量格式向柵格格式的轉換矢量數(shù)據(jù)直接用于多種數(shù)據(jù)的復合分析等處理將比較復雜，特別是不同數(shù)據(jù)要在位置上一一配準，尋找交點并進行分析。相比之下利用柵格數(shù)據(jù)模式進行處理則容易得多。加之土地覆蓋和土地利用等數(shù)據(jù)常常從遙感圖象中獲得，這些數(shù)據(jù)都是柵格數(shù)據(jù)，因此矢量數(shù)據(jù)與它們的疊置復合分析更需要把其從矢量數(shù)據(jù)的形式轉變?yōu)闁鸥駭?shù)據(jù)的形式。矢量格式向柵格格式轉換要考慮點線面的轉換矢量點的變換其中X，Y為矢量點位坐標；ΔX，ΔY分別表示元素的二個邊長；Xmin，Xmax表示全圖X坐標的最小值和最大值；Ymin，Ymax表示全圖Y坐標的最小值和最大值；I，J分別表示全圖網(wǎng)格的行數(shù)和列數(shù)，則它們之間的關系可以表示成:矢量格式（面）向柵格格式的轉換的幾個算法1）內部點擴散算法2）復數(shù)積分算法3）射線算法和掃描算法4）邊界代數(shù)算法邊界代數(shù)法、內部點擴散算法和射線法的應用邊界代數(shù)法并不可以完全替代其它算法，在某些場合下，還是要采用種子填充算法（內部點擴散算法）和射線算法，前者應用于在柵格圖像上提取特定的區(qū)域；后者則可以進行點和多邊形關系的判斷。4.2.2柵格格式向矢量格式的轉換柵格向矢量轉換處理的目的，是為了將柵格數(shù)據(jù)分析的結果，通過矢量繪圖裝置輸出，或者為了數(shù)據(jù)壓縮的需要，將大量的面狀柵格數(shù)據(jù)轉換為由少量數(shù)據(jù)表示的多邊形邊界，但是主要目的是為了能將自動掃描儀獲取的柵格數(shù)據(jù)加入矢量形式的數(shù)據(jù)庫。柵格格式向矢量格式轉換的步驟和算法1）步驟多邊形邊界提取邊界線追蹤左右多邊形信息記錄去除多余點

2）多邊形柵格轉矢量的雙邊界搜索算法5空間索引機制5.1索引概念5.2索引類型5.1索引概念空間索引就是指依據(jù)空間對象的位置和形狀或空間對象之間的某種空間關系按一定的順序排列的一種數(shù)據(jù)結構，其中包含空間對象的概要信息，如對象的標識、外接矩形及指向空間對象實體的指針。比較有代表性的包括BSP樹、K-D-B樹、R樹、R+樹和CELL樹等。此外，結構較為簡單的格網(wǎng)型空間索引有著廣泛的應用。

空間索引的意義空間索引是對空間圖形集合做的一個“目錄”，提高在這個圖形集合中查找某個圖形對象的效率。比如說，我們在一個地圖圖層上進行矩形選擇，確定這個圖層上哪些圖元被這個矩形所完全包含呢，在沒有”空間索引“的情況下，我們會把這個圖層上的所有圖元，一一拿來與這個矩形進行幾何上的包含判斷，以確定到底哪些圖元被完全包含在這個矩形內。比如我們對一個點圖層作了網(wǎng)格索引，判斷哪些點在這個矩形選擇框內，是不需要把這個圖層里所有的點都要與矩形進行幾何包含運算的，只對少數(shù)幾個點做運算。

5.2索引類型格網(wǎng)型空間索引BSP樹空間索引(BinarySpacePartition)KDB樹空間索引（K-dimensionsB+樹）R樹和R+樹CELL樹6空間信息查詢6.1基于屬性特征查詢6.2基于空間關系和屬性特征的查詢（SQL）6.3一種空間擴展SQL查詢語言——GeoSQL6.1基于屬性特征查詢利用SQL，我們可以在屬性數(shù)據(jù)庫中很方便地實現(xiàn)屬性信息的復合條件查詢，篩選出滿足條件的空間實體的標識值，再到空間數(shù)據(jù)庫中根據(jù)標識值檢索到該空間實體。6.2基于空間關系和屬性特征的查詢（SQL：SpatialQueryLanguage

）在實際應用中，需要地理信息系統(tǒng)提供一些能直接計算空間實體關系的功能。例如：A在某條鐵路的東部；（方向關系）B距離該鐵路不超過30公里；（度量關系）C城市人口大于70萬；（屬性）D選擇城市在特定的多邊形區(qū)域內。（拓撲關系）提出了（SpatialQueryLanguage）“空間查詢語言”作為解決計算空間實體關系的方案6.3一種空間擴展SQL查詢語言——GeoSQL相對于一般SQL，空間擴展SQL主要增加了空間數(shù)據(jù)類型和空間操作算子，以滿足空間特征的查詢?？臻g特征包含空間屬性和非空間屬性，空間屬性由特定的“Location”字段來表示?？臻g數(shù)據(jù)類型除具有一般的整型、實型、字符串外，還具有下列空間數(shù)據(jù)類型：點類型、弧段類型、不封閉的線類型、（Polygon）多邊形類型、圖像類型、復雜空間特征類型。GeoSQL的實現(xiàn)過程柵格、矢量數(shù)據(jù)結構返回柵格數(shù)據(jù)的點線面表示示例點線面返回中心點法處理方法：用處于柵格中心處的地物類型或現(xiàn)象特性決定柵格代碼常用于具有連續(xù)分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度圖等。例如：中心點O落在代碼為C的地物范圍內，按中心點法的規(guī)則，該矩形區(qū)域相應的柵格單元代碼為C返回面積占優(yōu)法處理方法：以占柵格區(qū)域面積比例最大的地物類型或現(xiàn)象特性決定柵格單元的代碼面積占優(yōu)法常用于分類較細，地物類別斑塊較小的情況

例如：所示的例子中，B類地物所占面積最大，故相應柵格代碼定為B返回重要性法處理方法：根據(jù)柵格內不同地物的重要性，選取最重要的地物類型決定相應的柵格單元代碼重要性法常用于具有特殊意義而面積較小的地理要素，特別是點、線狀地理要素，如城鎮(zhèn)、交通樞紐、交通線、河流水系等，在柵格中代碼應盡量表示這些重要地物例如：假設A類最重要的地物類型，即A比B和C類更為重要，則柵格單元的代碼應為A返回百分比法處理方法：根據(jù)柵格區(qū)域內各地理要素所占面積的百分比數(shù)確定柵格單元的代碼適用于地物面積具有重要意義的分類體系

例如：可記面積最大的兩類BA，也可以根據(jù)B類和A類所占面積百分比數(shù)在代碼中加入數(shù)字返回鏈式編碼(ChainCodes)它把線狀地物和面狀地物的邊界表示為：由某一起始點開始并按某些基本方向確定的單位矢量鏈。

鏈式編碼(ChainCodes)線狀地物鏈式編碼1，5，3，2，2，3，3，2，3面狀地物鏈式編碼5，8，3，2，4，4，6，6，7，6，0，2，1鏈式編碼的前兩個數(shù)字表示起點的行、列數(shù)，從第三個數(shù)字開始的每個數(shù)字表示單位矢量的方向，八個方向以0—7的整數(shù)代表。鏈式編碼(ChainCodes)優(yōu)點：鏈式編碼對多邊形的表示具有很強的數(shù)據(jù)壓縮能力，且具有一定的運算功能，如面積和周長計算等，探測邊界急彎和凹進部分等都比較容易，比較適于存儲圖形數(shù)據(jù)。缺點：對疊置運算如組合、相交等則很難實施，對局部修改將改變整體結構，效率較低，而且由于鏈碼以每個區(qū)域為單位存儲邊界，相鄰區(qū)域的公共邊界被重復存儲會產生冗余。返回游程長度編碼（run-lengthcode）編碼方案：只在各行(或列)數(shù)據(jù)的代碼發(fā)生變化時依次記錄該代碼以及相同代碼重復的個數(shù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮。游程長度編碼示例9999000099900000099077000000770000007777000077770000777700007777(9,4),(0,4),(9,3),(0,5),(0,1)(9,2),(0,1),(7,2),(0,2),(0,4),(7,2),(0,2),(0,4),(7,4),(0,4),(7,4),(0,4),(7,4),(0,4),(7,4)用40個整數(shù)表達了原始數(shù)據(jù)中的64個柵格。游程長度編碼（run-lengthcode）優(yōu)點壓縮效率較高，且易于進行檢索，疊加合并等操作，運算簡單，適用于機器存儲容量小，數(shù)據(jù)需大量壓縮，而又要避免復雜的編碼解碼運算增加處理和操作時間的情況。缺點對于圖斑破碎，屬性和邊界多變的數(shù)據(jù)壓縮效率較低，甚至壓縮后的數(shù)據(jù)量比原始數(shù)據(jù)還大。返回塊碼（ChainCodes）

塊碼是游程長度編碼擴展到二維的情況，采用方形區(qū)域作為記錄單元，每個記錄單元包括相鄰的若干柵格，數(shù)據(jù)結構由初始位置（行、列號）和半徑，再加上記錄單位的代碼組成。塊狀編碼示例9999000099900000099077000000770000007777000077770000777700007777(1,1,2,9),(1,3,1,9),(1,4,1,9),(1,5,2,0),(1,7,2,0),(2,3,1,9),(2,4,1,0),(3,1,1,0),(3,2,1,9),(3,3,1,9),(3,4,1,0),(3,5,2,7),(3,7,2,0),(4,4,1,0),(4,2,1,0),(4,3,1,0),(4,4,1,0),(5,1,4,0),(5,5,4,7)塊碼（ChainCodes）的優(yōu)缺點一個多邊形所包含的正方形越大，多邊形的邊界越簡單，塊狀編碼的效率就越好。塊狀編碼對大而簡單的多邊形更為有效，而對那些碎部較多的復雜多邊形效果并不好。塊狀編碼在合并、插入、檢查延伸性、計算面積等操作時有明顯的優(yōu)越性。然而對某些運算不適應，必須在轉換成簡單數(shù)據(jù)形式才能順利進行。返回四叉樹編碼(quad-treecode)四叉樹結構的基本思想是將一幅柵格地圖或圖像等分為四部分。逐塊檢查其格網(wǎng)屬性值(或灰度)。如果某個子區(qū)的所有格網(wǎng)值都具有相同的值。則這個子區(qū)就不再繼續(xù)分割，否則還要把這個子區(qū)再分割成四個子區(qū)。這樣依次地分割，直到每個子塊都只含有相同的屬性值或灰度為止。采用四叉樹編碼時，為了保證四叉樹分解能不斷地進行下去，要求圖像必須為2n×2n的柵格陣列，n為極限分割數(shù)，n+1為四叉樹的最大高度或最大層數(shù)，對于非標準尺寸的圖像需首先通過增加背景的方法將圖像擴充為2n×2n的圖像。

四叉樹編碼示例99990000999000000990770000007700000077770000777700007777000077779999000099900000099077000000770000007777000077770000777700007777美國馬里蘭大學地理信息系統(tǒng)的四叉樹編碼記錄葉子結點的地址和值地址用32位記錄，分為層數(shù)和路徑兩部分層數(shù)用最右邊4位表示路徑用左邊28位表示，每條路徑用兩位二進制表示路徑編碼：SW:00（0）;SE:1（01）;NW:2（10）;NE:3（11）路徑位二進制按位交錯得到的兩個十進制數(shù)對應的是以左下角為原點的柵格的行列數(shù)9999000099900000099077000000770000007777000077770000777700007777以左圖為例，紅色的9所在的柵格最右邊的4位為：0011（3）左邊28位為：0000…000(22位)101100（6位）按位交錯：110（6行）和010（2列）四叉樹對點狀和線狀地物的編碼對于只有點狀地物或只有線狀地物的圖件，為了提高效率，設計了略有不同的劃分終止條件和記錄方法，稱為點四叉樹和線四叉樹。點四叉樹對子象限的劃分直到每個子象限不含有點或只含有一個點為止，葉子的值則記錄是否有點和點在子象限的位置；線四叉樹劃分子象限直到子象限不含線段或只含有單個線段，對線的結點則劃分到單個象素，其葉子值記錄更為復雜。

四叉樹編碼由上而下的方法運算量大，耗時較長。因而實踐中可以采用從下而上的方法建立四叉樹編碼。對柵格數(shù)據(jù)按如下的順序進行檢測：如果每相鄰四個柵格值相同則進行合并，逐次往上遞歸合并，直到符合四叉樹的原則為止。這種方法重復計算較少，運算速度較快。四叉樹編碼優(yōu)缺點

優(yōu)點：容易而有效地計算多邊形的數(shù)量特征；陣列各部分的分辨率是可變的，邊界復雜部分四叉樹較高即分級多，分辨率也高，而不需表示許多細節(jié)的部分則分級少，分辨率低，因而既可精確表示圖形結構又可減少存貯量；柵格到四叉樹及四叉樹到簡單柵格結構的轉換比其它壓縮方法容易；多邊形中嵌套異類小多邊形的表示較方便。并支持拓撲“洞”（嵌套多邊形）的表達，是優(yōu)秀的柵格壓縮編碼之一。

缺點：其最大不足是其不穩(wěn)定性，即同樣的原始數(shù)據(jù)應用不同的算法進行編碼可能會得到不同的編碼結果。不