2地理空间表达(4)

栅格模型具有如下几个特点：

1．栅格的空间分辨率指一个像元在地面所代表的实际面积大小（一个正方形的面积）；

图2-15 栅格数据模型及空间对象的表示

2．对于同一幅图形或图象来说，随着分辨率的增大，存储空间也随之增大。例如，如果每一像元占用一个字节，而且分辨率为100m，那么，一个面积为10km*10km=100km 的区域就有1000*1000=1000000个像元，所占存储空间为1000000个字节；如果分辨率为10m，那么，同样面积的区域就有10000*10000=1亿个像元，所占存储空间近100MB；

3．表达空间目标、计算空间实体相关参数的精度与分辨率密切相关，分辨率越高，精度越高；

4．非常适合进行空间分析。例如，同一地区多幅遥感图象的叠加操作等； 5．不适合进行比例尺变化，投影变换等。 2．3．3 数字高程模型(DEM，Digital Elevation Model)

数字高程模型是采用规则或不规则多边形拟合面状空间对象的表面，主要是对数字高程表面的描述。根据多边形的形状，我们可以把数字高程模型分为两种，即格网模型和不规则三角网模型。

2．3．3．1 格网模型(Grid model)

与栅格模型相似，同样是直接采用面域或空域枚举来描述空间目标对象。一般情况下，栅格模型的每一像元或像元的中心点代表一定面积范围内空间对象或实体的各种空间几何特征和属性几何特征（图2-16(a)），而格网模型通常以行列的交点特征值代表交点附近空间对象或实体的各种空间几何特征和属性几何特征（图2-16(b)）。栅格模型主要用于图象分析和处理，而格网模型主要进行等值线的自动生成，坡度、坡向的分析等。栅格模型处理的数据主要来源于航空、航天摄影以及视频图象等，而格网模型则主要来源于原始空间数据的插值。

(a) (b)

图2-16 与栅格和格网模型有关的处理方法示意图

2．3．3．2 TIN模型

TIN模型是利用不规则三角形来描述数字高程表面。在TIN模型中，同样可以建立三角形顶点（数据点）、三角形边、三角形个体间的拓扑关系。TIN模型示意图见图2-17（b）。如果建立了TIN模型图形实体（三角形顶点、三角形边、三角形）的拓扑关系，将大大加快处理三角形的速度。

归纳起来，数字高程模型的主要优点是能够方便地进行空间分析和计算，如对地表

坡度、坡向的计算等。

v面向对象的数据模型

2.3.4 面向对象的数据模型（Object-Oriented Data Model）

面向对象表示方法的最大优点是便于表达复杂的目标。面向对象的方法为数据模型的建立提供了分类、概括、联合和聚集等四种数据处理技术，这些技术对复杂空间数据的表达较为理想。在概括、联合、聚集等技术的运用中，都要涉及到对象或类型的属性值或属性结构在不同级或层之间的传递或继承。为此，面向对象的方法提供了继承和传播两种工具。

在类型的层次结构中，子类的属性结构或操作方法可以部分地从超类中获取，这就而继承。继承可以减少数据冗余，并有助于保持数据的完整性。

无论是联合还是聚集，它们都有一个共同之处，那就是将一组对象合并成为一个更加复杂的对象，这一类复杂对象的属性值来源于两个方面：

1)一部分属性值由该复杂对象本身定义，与构成它的成员对象（组件对象）无关；

2)另一部分属性值依赖于这些成员对象。

为此，复杂对象必须具备获取成员对象属性值的能力。传播正是一种用来描述复杂对象的依赖性并获取成员对象属性值的工具，这种工具所基于的最基本的原理就是成员对象的相关属性只能存储一次，然后再将这些属性值传给复杂对象，这样当成员对象的属性值被改变后，复杂对象的属性值无需修改。显然，这种工具的使用大大减少了数据冗余量并保证了数据的一致性。

图2-18 属性值的传播

通过采用继承和传播两种工具，将使得原本十分复杂的描述变得自然和简单。例如，一个城市由若干个区组成，因此，城市的人口应为各区人口的总和。对于城市这样一个复杂对象，它的人口数由它的成员对象即各区的人口数求和派生而成（图2-18）。

分类、概括、联合和聚集等四种数据处理技术和继承及传播工具为面向对象数据模型的建立奠定了坚实的基础。图2-19表明了面向对象的数据模型（又称00模型）。在图中，空间对象是指空间地物的超类，点（POINT）、线(LINE)、面(SURFACE)、复杂地物类(COMPLEX)，三角形表示is-a关系（继承关系），而菱形表示member-of关系。

图 2-19 面向对象的数据模型

在图2-19中，小的红点表示阶数，即复杂地物与其它简单地物和复杂地物的关系可能是一对多的关系，即复杂地物可能是由点、线、面甚至其它复杂地物组成，而某个特定的点、线、面或复杂地物只能用于参与构造一个复杂地物

混合数据模型

2．3．5 混合数据模型（Hybrid Model）

由于矢量模型、栅格模型、数字高程模型在处理空间对象时都有各自的优缺点。所以，能否在一个统一模型的基础上充分利用相关模型的优点就是目前GIS界研究的方向之一。到目前为止，有代表性的研究成果主要有TIN与矢量的一体化模型，栅格与矢量一体化的多级格网模型。下面将介绍这方面的内容。

2．3．5．1 矢量与TIN的一体化的数据模型

发展矢量与TIN一体化数据模型的主要原因为：它既能发挥TIN的空间分析和计算功能，又能方便地查询属性信息。因为TIN的三角形顶点和边（如测量点，河流走向线，陆上径流路径，封闭洼地边界线等）可能为矢量图形的特征点和线的一部分，所以它们的系统代码或内部码是完全一致的。

图2-20 矢量N与TINS一体化的数据模型

图2-20为一体化的数据模型。从图中可以看出，模型将空间数据类型抽象为点状目标、线状目标、面状目标，这三类图形目标又通过特殊点,结点,一般线段,弧以及多边形加以表达。

图 2-21 矢量与TIN一体化示意图

TIN与矢量之间存在着部分(part of)或包含的关系，实际上也是通过这种关系实现一体化的。由于TIN是以矢量系统的矢量图形为基础生成的，所以，单个三角形顶点、边、三角形本身包含的空间区域可能是矢量系统点、线、面状图形目标的一部分（图2-21）。如果在TIN和矢量数据结构中保持点和顶点、线和边、面和三角

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