栅格数据模型PPT课件.ppt

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1、1,第四章：栅格数据模型,2,提纲,栅格数据模型要素,1,栅格数据类型,2,栅格数据结构,3,栅格数据压缩,4,栅格数据转换与综合,5,3,一、概述 栅格数据模型是基于空间划分或铺盖的 空间被划分成大量规则的或不规则的空间单元，称为象素(Cell或Pixel)，依行列构成的单元矩阵叫栅格(Grid) 三角形 方格 六角形 每个单元通过一定的数值表达方式（如颜色、灰度级）表达诸如环境污染程度、植被覆盖类型等空间地理现象 对同一现象，也可能有若干不同尺度、不同聚分性的铺盖,1.栅格数据模型要素,4,2.栅格数据模型,栅格数据模型,5,1.栅格数据模型要素,把单元值依行列组织成一个矩阵（栅格，Gri

2、d),场和地面该怎么表达呢？,6,1.栅格数据模型要素,多层栅格数据,波段,7,1.栅格数据模型要素,8,1.栅格数据模型要素,二 栅格数据建立 （1）空间划分 坐标系确定（原点与坐标轴） 方格大小确定 （2）数据采样（栅格代码值的确定） 面积占优 中心归属 长度占优 重要性,9,2. 常用栅格数据,遥感影像属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级,10,3. 栅格数据结构,彩色航空图像 红外航空图像,11,2. 常用栅格数据类型,数字高程模型,12,2. 常用栅格数据类型,数字正射影像图（DOM）,13,2. 常用栅格数据类型,二值扫描文件,14,2. 常用栅格数据类型,数字栅格

3、地图,15,2. 常用栅格数据类型,其他图形文件 TIFF、GeoTIFF、GIF、JPEG 特定软件的栅格数据 Eadrs Image ArcGIS grid,16,（）直接编码法 （）游程长度编码 （）块码 （）链码 （）四叉树,3.栅格数据结构,17,（）直接栅格编码结构 直接栅格编码结构，也可以理解为栅格矩阵结构，指对栅格数据不用压缩而采取的编码形式 步骤如下： 栅格像元组成栅格矩阵，用像元所在的行列号来表示其位置。通常以矩阵左上角开始逐行逐列存储，记录代码 可以每从左到右逐像元记录，也可以奇数行从左到右而偶数行由右到左来记录,3. 栅格数据结构,18,（）直接栅格编码结构 一些常用的

4、栅格排列顺序,3. 栅格数据结构,19,（）游程压缩编码结构 游程指相邻同值网格的数量，游程编码结构时逐行将相邻同值的网格合并，并记录合并后网格的值及合并网格的长度，其目的是压缩栅格数据量，消除数据间的冗余,3. 栅格数据结构,建立方法：将栅格矩阵的数据序列X1,X2,X3Xn，映射为相应的二元组序列（Ai,Pi）,i=1k,且KN. A为属性值 P为游程 K为游程序号 适用于二值图像的表示,20,（）游程压缩编码结构 游程长度编码方法，数据多，且有重叠时，用游程压缩编码可压缩数据量 游程编码能否压缩数据量，主要决定于栅格数据的性质，通常可通过事先测试，计算图的数据冗余度Re,3. 栅格数据结

5、构,21,21,（）游程压缩编码结构 游程长度压缩编码步骤： 在同一行内先按列扫描，如果整行的单元值都相同，那么单元组、长度（一般取列数），行号记下后，这一行就扫描完毕。 若从第一列开始到某列单元值有变化，就将前面取值相同的列数和该值记下，及编码为单元值，长度（列数），行号，专业上称作一个游程（或往程）。 然后再扫描，随后把行内某一段取值相同的单元值组成一游程，直到该行结束，并逐行地将网格都扫描完毕，以下表为例。,3. 栅格数据结构,22,只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录 该代码以及相同代码重复的个数；,沿行方向进行编码：( 0，1），（2，2），（5，5）；（2，5），（5，3）

6、；（2，4），（3，2），（5，2）；（0，2），（2，1），（3，3），（5，2）；（0，2），（3，4），（5，1），（3，1）；（0，3），（3，5）；（0，4），（3，4）；（0，5），（3，3）。,3. 栅格数据结构,23,逐个记录各行（或列）代码发生变化的位置和相应代码,沿列方向进行编码：( 1，0），（2，2），（4，0）；（1，2），（4，0）；（1，2），（5，3），（6，0）；（1，5），（2，2），（4，3），（7，0）；（1，5），（2，2），（3，3），（8，0）；（1，5），（3，3）；（1，5），（6，3）；（1，5），（5，3）。,3. 栅格数据结构,24,（）

7、块码 游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成 具有可变的分辨率，即当代码变化小时图块大，就是说在区域图斑内部分辨率低；反之，分辨率高以小块记录区域边界地段，以此达到压缩的目的 与游程长度编码相似，图斑越大，压缩比越高；图斑越碎，压缩比越低 在合并、插入、检查延伸性、计算面积等操作时有明显的优越性 在某些操作时，则必须把游程长度编码和块码解码，转换为基本栅格结构进行,3. 栅格数据结构,25,（）块码示例,（1，1，1，0），（1，2，2，2），（1，4，1，5），（1，5，1，5），

8、（1，6，2，5），（1，8，1，5）；（2，1，1，2），（2，4，1，2），（2，5，1，2），（2，8，1，5）；（3，3，1，2），（3，4，1，2），（3，5，2，3），（3，7，2，5）；（4，1，2，0），（4，3，1，2），（4，4，1，3）；（5，3，1，3），（5，4，2，3），（5，6，1，3），（5，7，1，5），（5，8，1，3）；（6，1，3，0），（6，6，3，3）；（7，4，1，0），（7，5，1，3）；（8，4，1，0），（8，5，1，0）。,3. 栅格数据结构,26,26,（）四叉树编码 基本思想： 是根据栅格数据二维空间分布的特点，将空间区域按照4个象限进

9、行递归分割（2n2 n，且n1），直到子象限的数值单调为止，最后得到一棵四分叉的倒向树。 根结点：最上面的一个结点，它对应于整个图形。 叶子结点：不能再分的结点，可能落在不同的层上。,3. 栅格数据结构,27,（）四叉树编码,如果该单元内有不同性质的多边形，则将单元分成四个大小相同的二级单元，然后再分别判断这四个二级单元中是否还有不同性质的多边形，若其中某个二级单元中有不同性质的多边形，则再划分成四个大小相同的三级单元。这种逐级一分为四的方法，一直分到预定的最高分辨率为止。,3. 栅格数据结构,28, ,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,

10、26,27,28,29,30,31,32,33,36,37,38,39,34,35,40,0 0 0,0 3 3 3 0 3 3 3,3 3 5 3 0 0 2 2,2 3 2 2 2 2 0 2,2 2 2 5 2 5 5 5,3 3,3 5 5,西南,东南,西北,东北,（）四叉树编码,3. 栅格数据结构,29,（）四叉树编码 从根结点到叶结点的路径可以按照象限递归分割的顺序编号进行； 用0，1，2，3分别表示SW SE NW NE四个象限的编号； 只是每个子象限子结点编号的前缀必须为其父象限（父结点）的编号,3. 栅格数据结构,30,30,（）四叉树编码 位于结点层次较高的子象限尺寸较大，

11、说明其分解深度小，也即分割次数少，而低层次上的象限尺寸就较小，反映其分解深度大即分割次数多 这样编码后，可反映出整个图形区域的空间地物分布情况，在某些位置上单一地物分布较广，则采用较少的分割次数。在地物较复杂，变化较大的区域，则用加深分解深度，增加分割次数的方式编码。,3. 栅格数据结构,31,（）链式编码 又称为霍夫曼编码 指将线状地物或区域边界表示为：由某一起点和一系列在基本方向上的单位矢量组成 单位矢量的长度默认为一个栅格单元，每个后续点可能位于其前续点的8个基本方向之一。,3. 栅格数据结构,32,链码编码： 2，2 ，6 ，7，6，0，6，5,链码编码示例,链式编码的前两个数字表示起

12、点的行、列数，从第三个数字开始的每个数字表示单位矢量的方向，八个方向以07的整数代表。,33,33,（）链式编码 具体编码过程为： 自上而下，从左向右寻找起始点，值不为零，且没有被记录过得点为起始点，记下该地物的特征码及其点的行列数 按顺时针方向寻找相邻的等值点，并按八个方向进行编码。 对于已经被记录的栅格单元，可将其属性代码值置为零。如果遇到不能闭合线段，结束后可返回到起始点，重新开始寻找下一个线段。,3. 栅格数据结构,34,栅格数据编码方法总结 对数据的压缩编码是以增加运算时间为代价的 直接栅格编码简单明了，可直观地反映栅格图像数据，但数据冗余太大 游程压缩编码在很大程度上压缩数据，也可

13、较大限度的保留原始栅格结构，而且编码解码容易 链式编码的压缩效率较高，已接近矢量结构，对边界的运算比较方便，但是不具备区域的性质，区域运算较困难 四叉树编码有区域性质，压缩效率比较高，可进行大量的图形图像运算，且效率较高，使用日益广泛。,3. 栅格数据结构,35,3. 栅格数据结构,文件头 编码方法 波段数 区域范围 单元值数据类型 表示无数据的代码 最大值、最小值、平均值等,36,4. 栅格数据压缩,栅格数据一般需要相当多的存储空间 数据压缩 定义：从所取得的数据集合S中抽出一个子集A，这个子集作为一个新的信息源，在规定的精度范围内最好地逼近原数据集合 分类：有损压缩、无损压缩 意义：数据存

14、储、数据传输、网络制图,37,5. 数据转换与综合,38,5. 数据转换与综合,栅格化：矢量数据转换为栅格数据,空间划分 指定格网坐标原点及坐标轴朝向 确定格网尺寸 改变点、线及多边形边界的像元值 用多边形属性值改变多边形边界内部所有单元,39,5. 数据转换与综合,栅格化误差 栅格分辨率 边界复杂性 执行算法,40,5. 数据转换与综合,矢量化 栅格数据矢量数据 线的细化 线的提取 拓扑关系的重建 当前主要的数据获取方式,41,5. 数据转换与综合,矢栅一体化数据结构 1、点状地物和结点的数据结构 根据基本对点状地物的约定(点仅有位置、没有形状和面积),只要将点的坐标转化为地址码M1 和M2

15、 这种结构简单灵活，便于点的插入和删除，还能处理一个栅格内包含多个点状目标的情况,42,5. 数据转换与综合,2、线状地物的数据结构 线状地物经过的所有栅格的地址全部记录下来 一个线状地物可能有几条弧段组成，所以应先建立一个弧段数据文件,43,3、面状地物的数据结构 记录边界 面域信息则由线性四叉树或二维行程编码表示 二维行程编码中的属性值可以是叶结点的属性值，也可以是指向该地物的下一个子块的循环指针,5. 数据转换与综合,44,链接情况,5. 数据转换与综合,用循环指针将同属于一个目标的叶结点链接起来,45,5. 数据转换与综合,46,带指针的二维行程编码,5. 数据转换与综合,二维行程编码

16、,47,面状地物及其数据结构,5. 数据转换与综合,48,5. 数据转换与综合,4、复杂地物的数据结构 由几个或几种点、线、面状简单地物组成的地物称为复杂地物,用一个标识号表示 例如将一条公路上的中心线、交通灯、立交桥等组合为一个复杂地物,49,常见的矢量栅格混合数据结构形式,5. 数据转换与综合,1、分离式矢栅一体化数据结构 最简单最直接的形式是矢量栅格数据不作任何特殊处理，分别与它们各自的数据结构存储 需要时将它们调入到内存，进行统一的显示、查询和分析,50,2、基于线性四叉树的一体化数据结构 线性四叉树 只存贮最后叶结点的信息,包括叶结点的位置、深度和本结点的属性或灰度值 线性四叉树叶结

17、点的编号需要遵循一定的规则，这种编号称为地址码，它隐含了叶结点的位置和深度信息 最常用的地址码是四进制或十进制的Morton码,5. 数据转换与综合,51,5. 数据转换与综合,52,5. 数据转换与综合,把一幅2n2n的图像压缩成线性四叉树的过程为： 按Morton码把图象读入一维数组 相邻的四个象元比较，一致的合并，只记录第一个象元的Morton码 比较所形成的大块，相同的再合并，直到不能合并为止,53,5. 数据转换与综合,2、基于线性四叉树的一体化数据结构 对用上述线性四叉树的编码方法所形成的数据还可进一步用游程长度编码压缩 解码时，根据Morton码就可知道象元在图像中的位置(左上角

18、)，本Morton码和下一个Morton码之差即为象元个数；象元的个数和象元的位置可恢复出图像,54,2、基于线性四叉树的一体化数据结构 在M码的基础上生成线性四叉树的方法有两种： 自顶向下(top-down)的分割方法: 按常规四叉树的方法进行，并直接生成M码； 从底向上(down-top)的合并方法 首先按M码的升序排列方式依次检查四个相邻M码对应的属性值，如果相同，则合并为一个大块，否则，存储四个格网的参数值（M码、深度、属性值） 第一轮合并完成后，再依次检查四个大块的值（此时，仅需检查每个大块中的第一个值），若其中有一个值不同或某子块已存储，则不作合并而记盘；通过上述方法，直到没有能够合并的子块为止,5. 数据转换与综合,55,2、基于线性四叉树的一体化数据结构 线性四叉树编码: 优点 压缩效率高，压缩和解压缩比较方便 阵列各部分的分辨率可不同，既可精确地表示图形结构，又可减少存贮量 易于进行大部分图形操作和运算 缺点 不利于形状分析和模式识别，即具有图形编码的不定性，如同一形状和大小的多边形可得出完全不同的四叉树结构。,5. 数据转换与综合,56,5. 数据转换与综合,57,Thank You !,