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![第5讲栅格数据模型课件_第2页](http://file4.renrendoc.com/view/9b446af966c71332b945a1914c46a351/9b446af966c71332b945a1914c46a3512.gif)
![第5讲栅格数据模型课件_第3页](http://file4.renrendoc.com/view/9b446af966c71332b945a1914c46a351/9b446af966c71332b945a1914c46a3513.gif)
![第5讲栅格数据模型课件_第4页](http://file4.renrendoc.com/view/9b446af966c71332b945a1914c46a351/9b446af966c71332b945a1914c46a3514.gif)
![第5讲栅格数据模型课件_第5页](http://file4.renrendoc.com/view/9b446af966c71332b945a1914c46a351/9b446af966c71332b945a1914c46a3515.gif)
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文档简介
内容提要从栅格数据模型的定义入手栅格数据模型的基础定义、基本元素和类型栅格数据结构栅格数据压缩数据转换与综合矢量数据和栅格数据比较内容提要从栅格数据模型的定义入手栅格数据模型定义用规则格网来覆盖整个空间网格像元值与该位置上的空间现象特征值对应特点规则网格:不限于正方形空间位置隐含连续Mosaic
Dataset栅格数据模型定义MosaicDataset栅格数据类型栅格数据源Aerialphotographs——航片Satelliteimageryfrommanysensors——卫星影像DEMandscannedmaps——DEM和扫描图Analyticaldata——分析数据,如ph值栅格数据类型栅格数据源栅格数据模型——元素由行、列、像元组成,用二维数组存储数据列-x坐标行-y坐标行、列由网格左上角起始像元值由行、列位置唯一决定栅格数据模型——元素由行、列、像元组成,用二维数组存储数据栅格数据模型——表示也可以表示地理实体,但精度不高点——单个像元线——一系列相邻像元面——连续像元的集合栅格数据模型——表示也可以表示地理实体,但精度不高栅格数据模型——像元值每个像元带有一个值,如DEM是高程像元值类型整型:表示类别数据,例如:土地覆盖类型浮点型:表示连续数据,例如:降雨量Nodata浮点型比整型占计算机存储资源cornwheatfruitcloverfruitoats012345678901234567891111144555111114455511111445551111144555111114455522222223332222222333222222233322442223332244222333栅格数据模型——像元值每个像元带有一个值,如DEM是高程co栅格数据模型——像元大小分辨率网格像元的大小30m的网格像元表示实际面积900m2像元越小,分辨率和精度越高(表现的地物越细)存贮和处理成本随分辨率增加而上升三者均衡栅格数据模型——像元大小分辨率栅格数据模型——栅格波段Comprehensive1orNBands1-64bitsperbandcompressedoruncompressed80+formatssupportedpyramids(rrd,ovr,internal…)栅格数据模型——栅格波段Comprehensive栅格数据模型——空间参照必须说明的是原始栅格数据没有空间参照信息但如果使用栅格数据,需要地理坐标位置,所以需要给栅格数据配置地理坐标如何匹配?432499,
38771035,50,0432619,
3877223NAD83UTM11N左下角右上角栅格数据模型——空间参照必须说明的是432499,
3877栅格数据类型卫星影像像元值:从地球表面反射或发射的光能数字高程模型(DEM)由等间隔海拔数据的排列组成以点为基础的,可转换到栅格数字正射影像(DOQ)消除照相机镜头和地形起伏引起的位移数字栅格图(DRG)地形图的彩色扫描图像二值扫描文件地形图的黑白扫描图像图形文件照片等特定GIS软件的栅格数据ESRIGridASCII码文件以栅格数据存放的ASCII码文件补充:“4D”产品包括DEM,DOQ,DRG,DLG栅格数据类型卫星影像二值扫描文件补充:“4D”产品包括DE栅格数据类型SatelliteImageryAirPhotosScannedMaps栅格数据类型SatelliteAirPhotosScann栅格数据模型优点高精度文件大数据结构简单需要解决问题有效存储处理更快容易检索多个客户同时操作上述问题都与数据结构、数据压缩有关栅格数据模型优点栅格数据结构常用的三种数据结构逐个像元编码(cell-by-cellencoding)游程编码(run-lengthencoding)四叉树(quadtree)栅格数据结构常用的三种数据结构逐个像元编码(cell-by-cellencoding)存储格式按矩阵逐个像元存放像元值写成一个行列式文件适用范围单元值连续变化的数据例如,数字高程模型、卫星影像优点最简单数据结构缺点存在重复像元值时,存储冗余(行号,列号,像元值)(1,1,1),(1,2,1),(1,3,1),(1,4,1),(1,5,2),(1,6,2),(1,7,3),(1,7,3)…逐个像元编码(cell-by-cellencoding)存游程编码(run-lengthencoding)解决“逐个像元编码”的单行冗余存储格式合并相邻同值网格以行、单元个数、单元值记录优点节约部分存储空间缺点还有跨行冗余(行号:相同像元个数)行1:4“1”,2“2”,2“3”行2:5“1”,2“2”,1“3”。。。。。。游程编码(run-lengthencoding)解决“逐个四叉树(quadtree)解决“游程编码”的跨行冗余存储格式将空间区域按照四个象限进行递归分割,直到子象限的数值相同为止优点存储面状数据四叉树(quadtree)解决“游程编码”的跨行冗余栅格数据结构——头文件栅格数据的描述包含在头文件中数据结构区域范围像元大小波段数无数据的值栅格数据结构——头文件栅格数据的描述包含在头文件中栅格数据压缩做法减少栅格文件的数据量目的有利于数据传输和网络制图压缩方法无损压缩精确还原原始图像,如游程编码格式、TIFF格式数据量超大有损压缩无法精确还原原始图像,如JPEG格式可以减少数据量栅格数据压缩做法数据转换与综合栅格化矢量数据转换为栅格数据自动方式,且操作简单,大部分GIS软件都提供转换步骤指定栅格文件的范围,指定栅格数据的分辨率,像元赋初值0改变对应点的像元值,点赋值1,线赋线值,面赋值多边形内填充多边形值数据转换与综合栅格化数据转换与综合矢量化栅格数据转换为矢量数据自动提取目前做不到,依赖手工提取,操作复杂,耗时长基本步骤线的细化线的提取拓扑关系的重建数据转换与综合矢量化数据转换与综合无论是栅格化,还是矢量化,都会产生误差转换过程会丢失精度栅格化的误差,通常取决于计算机算法、像元尺寸和边界的复杂性尽量避免“过度”转换数据转换与综合无论是栅格化,还是矢量化,都会产生误差栅格数据模型vs矢量数据模型栅格数据模型空间位置由格网单元表示,可按正方形阵列存储格式,用矩阵处理属性表示为单元值数据来源遥感影像(LANDSAT,SPOT)扫描图数字高程模型适合表示连续
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