1. 首頁
  2. 什麼是柵格資料結構

柵格資料結構的三種資料組織方法

 

柵格資料結構的三種資料組織方法 ?

  方法a——基於像元的組织方法   以像元為獨立存储單元,對每個像元的位置坐標、在各層的屬性值進行记錄。每個像元的記錄內容表示為一個數組。這種組織方式最為常見,當柵格層數较多的時候,對不同層的每个像元只需記錄一次座標值,節省儲存空間。   方法b——基於層的組織方法   以像元為記錄序列,對不同層上同一像元位置上只記录一次像元的位置座標,並记錄各層的屬性值。由於柵格數量很多,對於每層的同一像元均要儲存地理座標,需要大量的儲存空間。   方法c——基於多邊形的組織方法   以層為儲存基礎,每層以多邊形為序列記錄多边形的屬性值和多邊形內各像元的座標。將同一屬性的制圖單元的n個像元的屬性只記錄一次,有效節約用於存儲屬性的空間。   基於像元的資料組織方式簡單明了,便於資料擴充和修改,但進行屬性查詢和免於邊界提取時速度較慢;基於層的数據組織方式便於屬性查詢,但每個像元的座標均要重複儲存,浪費了儲存空间;基於多邊形的資料組織方式雖然便於面域邊界提取,但在不同層中像元的座標还是要多次儲存。     

資料模型三要素是什麼 ?

  資料模型的三要素:【資料結構】、【數据操作】、【資料的完整性约束】   1埂:資料結構,就是前面說的資料在資料区中的儲存結構,在關係模型中就是採用的關係模型了,就是“二維表”的形式   2):資料操作,指的是对資料的一些操作,包括查询、刪除、更新、插入等等   3):資料的完整性約束:就是對所存數据的約束規則,有實體完整性、參照完整性等等,就是取值唯一、不能為空等一系列操作     希望可以帮你

柵格資料結構和向量資料結構相比較各有什麼特點 ?

  理實體的空間分佈的一種数據組合方式。 向量與柵格資料結構的比較 向量數据結構的優缺點: 優點為数據結構緊湊、 冗餘度低, 有利於網路和檢索分析, 圖形顯示質量好、 精度高; 缺點為資料結構复雜, 多邊形疊加分析比较困難。 具體來說優點有: 1. 表達地理資料精度高 2. 嚴密的資料结構, 資料量小 3. 用網格連結法能完整地描述拓撲關係, 有利於網路分析、 空間查詢 4. 圖形資料和屬性資料的恢復、 更新、 綜合都能實現 5. 圖形輸出美觀 缺點有: 1. 資料結構較復杂 2. 軟體實現技術要求比較高 3. 多邊形叠合等分析相對困難 4. 現實和繪圖費用高 柵格数據的優缺點: 優點為數据結構簡單, 便於空間分析和地表模擬, 現勢性較强; 缺點為資料量大, 投影轉換比較複雜。 具體来說優點有: 1. 資料结構

基於柵格資料疊合分析中,三種主要的變換方法?

  以上是我找的見解柵格數据為單元統計鄰域統計分割槽统計聚類、聚合分析柵格數据的聚類、聚合分析;柵格数據的資訊複合分析;柵格数據的追蹤分析;柵格資料的視窗分析。向量資料為路径分析地址匹配資源匹配(1)單元統計當進行多層面栅格資料疊合分析時,常需要以柵格單元為單位進行單元統計。例如,同一地區不同年度土地利用型別的變化分析等(2)鄰域統計鄰域统計以待計算柵格為中心,向其周圍擴充套件一定範圍,基于這些擴充套件柵格資料進行函数運算,從而得到此柵格的值。(3)分割槽統計分割槽統计是以一個數據集為基礎在它所包含的不同類別中對另一個被分類資料集進行統計。(4)聚類聚合分析柵格数據的聚類分析是根據設定的聚類條件對原有資料系統进行有選擇的資訊提取而建立新的柵格資料系統的方法。路徑分析是GIS中最基本的功能之一,其核心是對最佳路徑的求解。從網路模型的角度看,最佳路徑的求解就是在指定網路的兩個結点之間找一條阻抗強度最小的路徑。一般情況下,可分为如下四種:a、靜態求最佳路徑:由使用者確定權值關系後,即給定每條弧段的屬性,當要求最佳路徑時,讀出路徑的相關屬性,求最佳路徑。b、N條最佳路徑分析:確定起點、終點,求代價較小的幾條路徑,因為在實踐中往往僅求出最佳路徑並不能满足要求,可能因為某種因素不走最佳路徑,而走近似最佳路徑。c、最短路徑:確定起點、終點和所要經過的中間連線,求最短路徑。d、動態最佳路徑分析:實際網路分析中權值是随著權值關係式變化的,而且可能會臨時出現一些障礙点,所以往往需要動態地計算最佳路徑。地址匹配地址匹配實質是對地理位置的查詢,它涉及到地址的編碼。地址匹配與其它网絡分析功能結合起來,可以滿足實際工作中非常複雜的分析要求。所需輸入的資料,包括地址表和含地址範圍的街道網路及待查詢地址的屬性值。資源分配資源分配網路模型由中心點(分配中心)及其狀態屬性和網路組成。分配有兩種方式,(1)一种是由分配中心向四周輸出,(2)另一種是由四周向中心集中。方法各有千秋矢量資料分析直觀明白但有時候不能得到我們想要的結果並且不能完全代替真實的世界存在無法避免的误差向量資料分析複雜抽象数據量小方面儲存望採納

柵格資料的組織方法?

  柵格結構是用有限的網格逼近某個圖形,因此用柵格数據表示的地表是不連續的,是近似離散的資料。柵格单元的大小決定了在一個象元所覆蓋的面積範圍內地理数據的精度 ,網格單元越細柵格数據越精確,但如果太細則資料量太大。尤其按某種規則在象元內提取的值,如對長度、面積等的度量,主成分值、均值的求算等,其精度由象元的大小直接決定。由於柵格結構中每個程式碼明確地代表了實體的屬性或属性值,點實體在柵格結構中表示為一個象元,線實體表示為具有方向性的若干連續相鄰象元的集合,面实體由聚集在一起的相鄰象元表示,這就決定了網格行列陣列易為計算機儲存、操作、顯示與維護,因此,這种結構易於實現,演算法簡單,易於擴充、修改,直觀性强,特別是容易與遙感影像的聯合處理。   

1.柵格資料儲存的壓縮編碼有幾種各有什麼優點和缺點 ?

  在柵格檔案中,每個柵格只能賦予一個唯一的屬性值,所以屬性個數的總數是柵格檔案的行數乘以列數的積,而為了保證精度,柵格單元分得一般都很小,這樣需要儲存的資料量就相當大了。通常一個柵格檔案的柵格单元數以萬計,但許多柵格单元具有相同的值,資料冗余非常大。同時,完全柵矗结構的儲存空間呈幾何級數增長。因此,為了節約儲存空間,須進行資料壓縮處理。   主要型別:遊(行)程編碼、四叉樹編碼、自適應二維行程編碼

柵格資料和向量資料的組織異同點 ?

  你可以去參考各類資料,但是參考文獻多緊緊圍繞削减基於網格的向量資料轉換方法研究這一問題,向量數据,刪除對現狀和喬治亞的分析和總結應用的發展趨势,全方位的資料網格削減了一些轉換演算法向量資料轉换,並比較其運算速度的優势和劣勢,以及改善方法。地理資訊系統開發和優化的空間資料結構緊密,光柵和矢量資料之間的地理資訊系统資料的有效轉換的關鍵川术之一。由於柵格資料是非常有利於空間疊加分析,通常需要將向量資料轉換成柵格數据的分析。對地理資訊系統文本的對比分析兩種結構的基本資料,在總結關於多邊形的邊界代數演算法的基礎上过去的向量資料柵格資料轉换的方法填充圖形的操作使用,加上基本原則或減,提出一個破線,以改善邊境(数據系列)跟蹤方法。該算法原理簡單,而不是從相對复雜的操作,速度快,簡單的判斷點,保證了灌裝精度。

比較柵格資料結構和向量資料結構的優點和缺點?

  向量:資料儲存量小、數据結構簡單、不易共享、不易疊合分析、易於进行拓撲福析、資料輸出精度高,費用高,空間分析不易實現   柵格:資料存储量大、資料結構複雜、易共享、易實現疊合分析、不易進行拓撲分析、資料輸出精度差,費用低   這些都是主要的,忘採納

向量與柵格資料怎樣轉化?

  文是關於地理資訊系統中数據轉換方法的實驗研究。作者在分析了資料轉換各種方法的優缺點後,在向量結构向柵格結構特換中,採用了高效的通界代數法思想;在柵格結構特向量結構中,采納了新穎的具拓撲關係的转換方法.改進了其搜尋迤界、判斷結點和起始點查詢等柵格資料轉向量資料過程中的難點技術。演算法可靠性好且佔用記憶體較小。

柵格資料的柵格結構 ?

  點實體由一個柵格像元來表示;線實體由一定方向上连接成串的相鄰柵格像元表示;面實體(區域)由具有相同屬性的相鄰柵格像元的块集合來表示。柵格結構的特點資料直接記錄屬性的指针或屬性本身,而其所在位置則根據行列號轉換成相應的座標給出。也就是說,定位是根據資料在資料集合中的位置得到的。如圖3.1(a)所示,資料1表示屬性或編號位的一個點,其位置由所在的第3行、第5列得到。因為柵格結構是按一定的規則排列的,因此所表示的實體位置很容易隱含在网格檔案的儲存結構中。在网格檔案中每個程式碼本身明确地代表了實體的屬性或屬性編碼,如果為屬性編碼,则該編碼可作為指向實體屬性表的指標。圖3.1 (a)中表示了程式碼分別為1,3,6的實體,圖3.1 (b)表示了一條程式碼為8的線實體,圖3.1 (c)表示了3個程式碼分別為4,7,9的面實體。(a) 點  (b) 線  (c) 區域0 0 0 0 0 0 0 0  0 0 8 0 0 0 0 0   4 4 4 4 7 7 7 70 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0 8 0 0 0 0   4 4 4 4 4 7 7 70 0 0 0 1 0 0 0  0 0 0 0 8 0 0 0   4 4 4 4 9 9 7 70 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0 0 0 8 0 0   0 0 4 9 9 9 7 70 0 0 3 0 0 0 0  0 0 0 0 0 8 0 0   0 0 0 9 9 9 7 70 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 9 9 9 9 90 0 0 0 0 6 0 0  0 0 0 8 8 0 0 0   0 0 0 0 9 9 9 90 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0 0 0 0 0 0   0 0 0 0 0 9 9 9