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地理信息系统导论 第七章 空间数据管理 1．空间数据库 地理信息系统的内容及其功能与一般管理 信息系统的区别，是数据具有空间分布的性质。 对地理信息系统来讲，不仅数据本身具有空间 属性，系统的分析和应用也无不与地理环境直 接关联。系统的这一基本特征，深刻地影响着 数据的结构、数据库的设计、分析算法和软件， 以及系统的输入和输出。 1．空间数据库 • 1．1地理信息系统与一般信息系统的比较 • 1．1．1 两者的区别 • 1）在硬件上，为了处理图形和图像数据， 系统需要配置专门的输入和输出设备，如 数字化仪、绘图机、图形图像的显示设备 等。 • 2）在软件上，则要求研制专门的图形和 图像数据的分析算法和处理软件，这些算 法和软件又直接和数据的结构及数据库的 管理方法有关。 1．空间数据库 • 3）在信息处理的内容和采用目的方面，一般 的管理信息系统，主要是查询检索和统计分析， 处理的结果，大多是制成某种规定格式的表格 数据，而地理信息系统，除了基本的信息检索 和统计分析外，主要用于分析研究资源的合理 开发利用，制定区域发展规划，地区的综合治 理方案，对环境进行动态的监视和预测预报， 为国民经济建设中的决策提供科学依据，为生 产实践提供信息和指导。 1．空间数据库 • 1．1．2 两者共同之处 • 两者都是以计算机为核心的信息处理系统，都具 有数据量大和数据之间关系复杂的特点，也都随 着数据库技术的发展在不断的改进和完善。 1．空间数据库 • 1．2 空间数据库 • 1．2．1 数据库的概念 • 数据库就是为一定目的服务，以特定的数据存储 的相关联的数据集合，它是数据管理的高级阶段， 是从文件管理系统发展而来的。为了直观地理解 数据库，可以把数据库作如下比较： 表7-1：数据库与图书馆比较 1．空间数据库 • • • • 1．2．2 空间数据库特点 1）数据量特别大 2）不仅有属性数据，还有大量的空间数据 3）数据应用广泛 1．空间数据库 • 1．2．3 数据库管理系统 • 数据库管理系统是在文件处理系统的基础上进 一步发展的系统。DBMS在用户应用程序和数据 文件之间起到了桥梁作用。DBMS的最大优点是 提供了两者之间的数据独立性，即应用程序访 问数据文件时，不必知道数据文件的物理存储 结构。当数据文件的存储结构改变时，不必改 变应用程序。 1．空间数据库 • 2）GIS数据管理方法主要4种类型 • （2．1）对不同的应用模型开发独立的数据 管理服务，这是一种基于文件管理的处理方 法。 • （2．2）在商业化的DBMS基础上开发附加 系统。开发一个附加软件用于存储和管理空 间数据和空间分析，使用DBMS管理属性数 据。 1．空间数据库 • （2．3）使用现有的DBMS，通常是以DBMS为 核心，对系统的功能进行必要扩充，空间数 据和属性数据在同一个DBMS管理之下。需要 增加足够数量的软件和功能来提供空间功能 和图形显示功能。 • （2．4）重新设计一个具有空间数据和属性 数据管理和分析功能的数据库系统。 1．空间数据库 • 1．3数据与文件组织 • 数据是现实世界中信息的载体，是信息的 具体表达形式，为了表达有意义的信息内 容，数据必须按照一定的方式进行组织和 存储。 • 1．3．1数据组织的分级 • 数据库中的数据组织一般可以分为四级： 数据项、记录、文件和数据库。 1．空间数据库 • 1．3．2数据间的逻辑联系 • 数据间的逻辑联系主要是指记录与记录之间 的联系。记录是表示现实世界中的实体的。 实体之间存在着一种或多种联系，这样的联 系必然要反映到记录之间的联系上来。数据 之间的逻辑联系主要有三种：一对一的联系； 一对多的联系；多对多的联系。 1．空间数据库 • 1．3．3常用数据文件 • 图7-1：非顺序文件 • 操作系统实现的文件组织方式，可以分为顺序文件、索引文 件、直接文件和倒排文件。 1．空间数据库 • 1）顺序文件 • 顺序文件（图7-2）是最简单的文件组织形式，对记 录按照主关键字的顺序进行组织。 图7-2：顺序文件 1．空间数据库 • 2）索引文件 • 索引文件除了存储记录本身（主文件）以外， 还建立了若干索引表，这种带有索引表的文 件叫索引文件。索引表中列出记录关键字和 记录在文件中的位置（地址）。读取记录时， 只要提供记录的关键字值，系统通过查找索 引表获得记录的位置，然后取出该记录。 1．空间数据库 • 3）直接文件 • 直接文件又称随机文件，其存储是根据记录关键 字的值，通过某种转换方法得到一个物理存储位 置，然后把记录存储在该位置上。查找时，通过 同样的转换方法，可以直接得到所需要的记录。 • 4）倒排文件 • 倒排文件是带有辅索引的文件，其中辅索引是按 照一些辅关键字来组织索引的（注意：索引文件 是按照记录的主关键字来构造索引的，也叫主索 引）。倒排文件是一种多关键字的索引文件，其 中的索引不能唯一标识记录，往往同一索引指向 若干记录。 1．空间数据库 • 1．4 GIS的内部数据结构 • 内部数据结构基本上可分为两大类：矢量结 构和栅格结构（也可以称为矢量模型和栅格 模型）（图7-3）。两类结构都可用来描述 地理实体的点、线、面三种基本类型。 1．空间数据库 • 在地理信息系统的空间数据结构中，栅格 结构的编码方式主要有直接栅格编码、链 码、游程长度编码、块码、四叉树码等； 矢量结构主要有坐标序列编码、树状索引 编码和二元拓扑编码等编码方法。 1．空间数据库 图7-3：矢量结构和栅格结构 1．空间数据库 • 1．4．1矢量模型 • 在矢量模型中，现实世界的要素位置和范 围可以采用点、线或面表达，与它们在地 图上表示相似，每一个实体的位置是用它 们在坐标参考系统中的空间位置（坐标） 定义。点、线和多边形用于表达不规则的 地理实体在现实世界的状态。 • 矢量模型中的空间实体与要表达的现实世 界中的空间实体具有一定的对应关系。 1．空间数据库 • 1．4．2栅格模型 • 在栅格模型中，地理实体的位置和状态是用它 们占据的栅格的行、列来定义的。每个栅格的 大小代表了定义的空间分辨率。由于位置是由 栅格行列号定义的，所以特定的位置由距它最 近的栅格记录决定。栅格的值表达了这个位置 上物体的类型或状态。采用栅格方法，空间被 划分成大量规则格网，而且每个栅格取值可能 不一样。空间单元是栅格，每一个栅格对应于 一个特定的空间位置，如地表的一个区域，栅 格的值表达了这个位置的状态。 2．栅格数据结构及其编码 • • • • 2．栅格数据结构及其编码 2．1栅格数据结构 2．1．1定义 栅格结构是最简单最直接的空间数据结构，是 指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格 阵列，每个网格作为一个象元或象素由行、列 定义，并包含一个代码表示该象素的属性类型 或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针。 因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地 物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据 表示地物或现象的非几何属性特征。 2．栅格数据结构及其编码 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 （a）点 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 （b）线 0 0 0 6 6 6 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0 0 0 0 0 4 4 4 0 0 0 0 0 4 4 4 4 8 0 0 0 7 4 4 8 8 8 0 0 7 4 8 8 8 8 8 0 （c）面 图7-4：点、线、区域的格网 7 7 8 8 8 8 8 8 7 7 7 7 7 8 8 8 7 7 7 7 8 8 8 8 2．栅格数据结构及其编码 • 2．1．2 特点 • 栅格结构的显著特点是：属性明显，定位隐 含，即数据直接记录属性的指针或属性本身， 而所在位置则根据行列号转换为相应的坐标， 也就是说定位是根据数据在数据集中的位置 得到的。这种结构容易实现，算法简单，且 易于扩充、修改，也很直观，特别是易于同 遥感影像的结合处理，给地理空间数据处理 带来了极大的方便。 2．栅格数据结构及其编码 • 2．2决定栅格单元代码的方式 • 在决定栅格代码时尽量保持地表的真实性，保证最 大的信息容量。图7-5所示的一块矩形地表区域，内 部含有A、B、C三种地物类型，O点为中心点，将这 个矩形区域近似地表示为栅格结构中的一个栅格单 元时，可根据需要，采取如下的方式之一来决定栅 格单元的代码。 • 图7-5：栅格单元代码的确定 2．栅格数据结构及其编码 • 2．2．1中心点法 • 用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定 栅格代码，在图7-5所示的矩形区域中，中心 点O落在代码为C的地物范围内，按中心点法 的规则，该矩形区域相应的栅格单元代码为C， 中心点法常用于具有连续分布特性的地理要素， 如降雨量分布、人口密度图等。 2．栅格数据结构及其编码 • 2．2．2面积占优法 • 以占矩形区域面积最大的地物类型或现象特性 决定栅格单元的代码，在图7-5所示的例子中， 显见B类地物所占面积最大，故相应栅格代码 定为B。面积占优法常用于分类较细，地物类 别斑块较小的情况。 2．栅格数据结构及其编码 • 2．2．3重要性法 • 根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要 的地物类型决定相应的栅格单元代码，假设 图7-5中A类最重要的地物类型，即A比B和C 类更为重要，则栅格单元的代码应为A。重 要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地 理要素，特别是点、线状地理要素，如城镇、 交通枢纽、交通线、河流水系等，在栅格中 代码应尽量表示这些重要地物。 2．栅格数据结构及其编码 • 2．2．4百分比法 • 根据矩形区域内各地理要素所占面积的百分 比数确定栅格单元的代码，如可记面积最大 的两类BA，也可以根据B类和A类所占面积 百分比数在代码中加入数字。 2．栅格数据结构及其编码 • 2．3 编码方法 • 2．3．1 直接栅格编码 • 直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩 阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以 每行都从左到右逐个象元记录，也可以奇 数行地从左到右而偶数行地从右向左记录， 为了特定目的还可采用其他特殊的顺序 （图7-6）。 2．栅格数据结构及其编码 图7-6：一些常用的栅格排列顺序 2．栅格数据结构及其编码 • 2．3．2 压缩编码方法 • 目前有一系列栅格数据压缩编码方法，如键 码、游程长度编码、块码和四叉树编码等。 其目的，就是用尽可能少的数据量记录尽可 能多的信息，其类型又有信息无损编码和信 息有损编码之分。 2．栅格数据结构及其编码 • 1）链码（Chain Codes） • 链码又称为弗里曼链码[Freeman]或边界链 码，优点，链码可以有效地压缩栅格数据， 而且对于估算面积、长度、转折方向的凹凸 度等运算十分方便，比较适合于存储图形数 据。缺点是对边界进行合并和插入等修改编 辑工作比较困难，对局部的修改将改变整体 结构，效率较低，而且由于链码以每个区域 为单位存储边界，相邻区域的边界将被重复 存储而产生冗余。 2．栅格数据结构及其编码 • 2）游程长度编码 • 游程长度编码是栅格数据压缩的重要编码方 法，它的基本思路是：对于一幅栅格图像， 常常有行（或列）方向上相邻的若干点具有 相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩 那些重复的记录内容。 2．栅格数据结构及其编码 • 3）块码 • 块码是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。 2．栅格数据结构及其编码 • 4）四叉树 • 四叉树又称四元树或四分树，是最有效的栅格数据压 缩编码方法之一，绝大部分图形操作和运算都可以直 接在四叉树结构上实现，因此四叉树编码既压缩了数 据量，又可大大提高图形操作的效率。四叉树将整个 图像区逐步分解为一系列被单一类型区域内含的方形 区域，最小的方形区域为一个栅格象元，分割的原则 是，将图像区域划分为四个大小相同的象限，而每个 象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的 四个象限，其终止判据是，不管是哪一层上的象限， 只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的少数几 种地物时，则不再继续划分，否则一直划分到单个栅 格象元为止。 2．栅格数据结构及其编码 0 4 4 7 7 7 7 7 0 4 4 7 7 7 7 7 4 4 4 4 4 7 7 7 4 4 4 4 4 7 7 7 4 4 4 4 8 8 7 7 4 4 4 4 8 8 7 7 0 0 4 8 8 8 7 7 0 0 4 8 8 8 7 7 0 0 8 8 8 8 7 8 0 0 8 8 8 8 7 8 0 0 0 8 8 8 8 8 0 0 0 8 8 8 8 8 0 0 0 0 8 8 8 8 0 0 0 0 8 8 8 8 0 0 0 0 0 8 8 8 0 0 0 0 0 8 8 8 （a）块码分割 （b）四叉树分割 2．栅格数据结构及其编码 （c）b的四叉树编码 图7-7：四叉树编码 2．栅格数据结构及其编码 • 四叉树编码具有可变的分辨率，并且有区域 性质，压缩数据灵活，许多运算可以在编码 数据上直接实现，大大地提高了运算效率， 是优秀的栅格压缩编码之一。 3．矢量数据结构及其编码 • 3．1矢量数据结构 • 3．1．1定义 • 矢量结构，即通过记录坐标的方式尽可能精 确地表示点、线、多边形等地理实体，坐标 空间设为连续，允许任意位置、长度和面积 的精确定义。 3．矢量数据结构及其编码 • 3．1．2 特点 • 矢量结构的特点是：定位明显、属性隐含， 其定位是根据坐标直接存储的，而属性则 一般存于文件头或数据结构中某些特定的 位置上。 3．矢量数据结构及其编码 • 这种特点使得其图形运算的算法总体上比栅 格数据结构复杂的多，有些甚至难以实现， 当然有些地方也有所便利和独到之处，在计 算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换 操作中，矢量结构有很高的效率和精度，而 在叠加运算、邻域搜索等操作时则比较困难。 3．矢量数据结构及其编码 • 3．2 编码方法 • 3．2．1 点实体 • 3．2．2 线实体 图7-8：（a）点实体的编码，（b）线实体的编码 3．矢量数据结构及其编码 • 3．2．3 多边形 • 1）坐标序列法（Spaghetti方式） • 图7-9：坐标序列法表示的多边形 3．矢量数据结构及其编码 • 坐标序列法文件结构简单，易于实现以多边形为单位的 运算和显示。这种方法的缺点是： • （1．1）多边形之间的公共边界被数字化和存储两次， 由此产生冗余和碎屑多边形； • （1．2）每个多边形自成体系而缺少邻域信息，难以 进行邻域处理，如消除某两个多边形之间的共同边界； • （1．3）岛只作为一个单个的图形建造，没有与外包 多边形的联系； • （1．4）不易检查拓扑错误。这种方法可用于简单的 粗精度制图系统中。 3．矢量数据结构及其编码 • 2）树状索引编码法 • 该法采用树状索引以减少数据冗余并间接增加邻域信息，方 法是对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储， 由点索引与边界线号相联系，以线索引与各多边形相联系， 形成树状索引结构。 图7-10：线与多边形之间的树状索引 3．矢量数据结构及其编码 图7-11：点与边界线之间的树状索引 3．矢量数据结构及其编码 • 3）拓扑结构编码法 • 要彻底解决邻域和岛状信息处理问题必须建立 一个完整的拓扑关系结构，这种结构应包括以 下内容：唯一标识，多边形标识，外包多边形 指针，邻接多边形指针，边界链接，范围（最 大和最小x、y坐标值）。采用拓扑结构编码 可以较好地解决空间关系查询等问题，但增加 了算法的复杂性和数据库的大小。 3．矢量数据结构及其编码 • 矢量编码最重要的是信息的完整性和运算的 灵活性，这是由矢量结构自身的特点所决定 的，目前并无统一的最佳的矢量结构编码方 法，在具体工作中应根据数据的特点和任务 的要求而灵活设计。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 4．1栅格结构与矢量结构的比较 • 栅格结构与矢量结构似乎是两种截然不同的空间数据 结构，栅格结构“属性明显、位置隐含”，而矢量结 构“位置明显、属性隐含”，栅格数据操作总的来说 比较容易实现，尤其是作为斑块图件的表示更易于为 人们接受；而矢量数据操作则比较复杂，许多分析操 作（如两张地图的覆盖操作，点或线状地物的邻域搜 索等）用矢量结构实现十分困难，矢量结构表达线状 地物是比较直观的，而面状地物则是通过对边界的描 述而表达。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 无论哪种结构，数据精度和数据量都是一对矛 盾，要提高精度，栅格结构需要更多的栅格单 元，而矢量结构则需记录更多的线段结点。一 般来说，栅格结构只是矢量结构在某种程度上 的一种近似，如果要使栅格结构描述的图件取 得与矢量结构同样的精度，甚至仅仅在量值上 接近，则数据也要比后者大得多。 4．矢栅结构的比较及转换算法 表7-2：矢量格式与栅格格式的比较 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 4．2 相互转换算法 • 矢量结构与网格结构的相互转换，是地 理信息系统的基本功能之一，目前已经 发展了许多高效的转换算法；但是，从 栅格数据到矢量数据的转换，特别是扫 描图像的自动识别，仍然是目前研究的 重点。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 点状实体，每个实体仅由一个坐标对表示， 其矢量结构和栅格结构的相互转换基本上只 是坐标精度变换问题，不存在太大的技术问 题。线实体的矢量结构由一系列坐标对表示， 在变为栅格结构时，除把序列中坐标对变为 栅格行列坐标外，还需根据栅格精度要求， 在坐标点之间插满一系列栅格点，这也容易 由两点式直线方程得到。线实体由栅格结构 变为矢量结构与将多边形边界表示为矢量结 构相似，因此以下重点讨论多边形（面实体） 的矢量结构与栅格结构相互转换。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 4．2．1 矢量格式向栅格格式的转换 • 矢量格式向栅格格式转换又称为多边形填充， 就是在矢量表示的多边形边界内部的所有栅 格点上赋以相应的多边形编码，从而形成类 似图7-4的栅格数据阵列。 • 几种主要的算法描述如下： 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 1）内部点扩散算法 • 该算法由每个多边形一个内部点（种子点）开始，向 其八个方向的邻点扩散，判断各个新加入点是否在多 边形边界上，如果是边界上，则该新加入点不作为种 子点，否则把非边界点的邻点作为新的种子点与原有 种子点一起进行新的扩散运算，并将该种子点赋以该 多边形的编号。重复上述过程直到所有种子点填满该 多边形并遇到边界停止为止。扩散算法程序设计比较 复杂，并且在一定的栅格精度上，如果复杂图形的同 一多边形的两条边界落在同一个或相邻的两个栅格内， 会造成多边形不连通，这样一个种子点不能完成整个 多边形的填充。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 2）复数积分算法 • 对全部栅格阵列逐个栅格单元地判断该栅格归属的多 边形编码，判别方法是由待判点对每个多边形的封闭 边界计算复数积分，对某个多边形，如果积分值为 2r，则该待判点属于此多边形，赋以多边形编号， 否则在此多边形外部，不属于该多边形。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 3）射线算法和扫描算法 • 射线算法可逐点判断数据栅格点在某多边形之外 或在多边形内，由待判点向图外某点引射线，判 断该射线与某多边形所有边界相交的总次数，如 相交偶数次，则待判点在该多边形外部，如为奇 数次，则待判点在该多边形内部（图7-12）。采 用射线算法，要注意的是：射线与多边形边界相 交时，有一些特殊情况会影响交点的个数，必须 予以排除（图7-13）。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 扫描算法是射线算法的改进，将射线改为沿栅格阵列列 或行方向扫描线，判断与射线算法相似。扫描算法省去 了计算射线与多边形边界交点的大量运算，大大提高了 效率。 图7-12：射线算法 4．矢栅结构的比较及转换算法 图7-13：射线算法的特殊情况 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 4）边界代数算法 • 边界代数多边形填充算法是一种基于积分思想的矢量格 式向栅格格式转换算法，它适合于记录拓扑关系的多边 形矢量数据转换为栅格结构。图7-15表示转换单个多 边形的情况，多边形编号为a，模仿积分求多边形区域 面积的过程，初始化的栅格阵列各栅格值为零，以栅格 行列为参考坐标轴，由多边形边界上某点开始顺时针搜 索边界线，当边界上行时（图7-15-a），位于该边界左 侧的具有相同行坐标的所有栅格被减去a；当边界下行 时（图7-15-b），该边界左边（前进方向看为右侧） 所有栅格点加一个值a，边界搜索完毕则完成了多边形 的转换。 4．矢栅结构的比较及转换算法 图7-15：单个多边形的转换 4．矢栅结构的比较及转换算法 图7-16：多个多边形的转换 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 边界代数法与前述其他算法的不同之处，在 于它不是逐点判断与边界的关系完成转换， 而是根据边界的拓扑信息，通过简单的加减 代数运算将边界位置信息动态地赋给各栅格 点，实现了矢量格式到栅格格式的高速转换， 而不需要考虑边界与搜索轨迹之间的关系， 因此算法简单、可靠性好，各边界弧段只被 搜索一次，避免了重复计算。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 4．2．2 栅格格式向矢量格式的转换 • 多边形栅格格式向矢量格式转换就是提取 以相同的编号的栅格集合表示的多边形区 域的边界和边界的拓扑关系，并表示由多 个小直线段组成的矢量格式边界线的过程。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • • • • • • 1）转换步骤 栅格格式向矢量格式转换包括以下四个步骤： （1．1）多边形边界提取 （1．2）边界线追踪 （1．3）拓扑关系生成 （1．4）去除多余点及曲线圆滑 4．矢栅结构的比较及转换算法 • 2）多边形栅格转矢量的双边界搜索算法 • 算法的基本思想是通过边界提取，将左右多边 形信息保存在边界点上，每条边界弧段由两个 并行的边界链组成，分别记录该边界弧段的左 右多边形编号。边界线搜索采用2*2栅格窗口， 在每个窗口内的四个栅格数据的模式，可以唯 一地确定下一个窗口的搜索方向和该弧段的拓 扑关系，极大地加快了搜索速度，拓扑关系也 很容易建立。 4．矢栅结构的比较及转换算法 • • • • 具体步骤如下： （2．1）边界点和结点提取 （2．2）边界线搜索与左右多边形信息记录 （2．3）多余点去除 5．空间索引机制 • 5．1 索引概念 • 空间索引就是指依据空间对象的位置和形状 或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺 序排列的一种数据结构，其中包含空间对象 的概要信息，如对象的标识、外接矩形及指 向空间对象实体的指针。 5．空间索引机制 • 5．2索引类型 • 5．2．1 格网型空间索引 • 格网型空间索引思路比较简单了，容易理解和 实现。其基本思想是将研究区域用横竖线条划 分大小相等和不等的格网，记录每一个格网所 包含的空间实体。当用户进行空间查询时，首 先计算出用户查询对象所在格网，然后再在该 网格中快速查询所选空间实体，这样一来就大 大地加速了空间索引的查询速度。 5．空间索引机制 • 5．2．2 BSP树空间索引 • BSP树是一种二叉树，它将空间逐级进行一分 为二的划分（图7-19）。BSP树能很好地与空 间数据库中空间对象的分布情况相适应，但对 一般情况而言，BSP树深度较大，对各种操作 均有不利影响。 5．空间索引机制 图7-19：BSP树 5．空间索引机制 • 5．2．3 KDB树空间索引 • KDB树是B树向多维空间的一种发展。它对 于多维空间中的点进行索引具有较好的动态 特性，删除和增加空间点对象也可以很方便 地实现；其缺点是不直接支持占据一定空间 范围的地物要素，如二维空间中的线和面。 5．空间索引机制 • 5．2．4 R树和R+树 • R树根据地物的最小外包矩形建立（图720），可以直接对空间中占据一定范围的空 间对象进行索引。R树的每一个结点N都对应 着磁盘页D（N）和区域I（N），如果结点 不是叶结点，则该结点的所有子结点的区域 都在区域I（N）的范围之内，而且存储在磁 盘页D（N）中；如果结点是叶结点，那么磁 盘页D（N）中存储的将是区域I（N）范围 内的一系列子区域，子区域紧紧围绕空间对 象，一般为空间对象的外接矩形。 5．空间索引机制 图7-20：R树 5．空间索引机制 图7-21：R+树 5．空间索引机制 • 5．2．5 CELL树 • 考虑到R树和R+在插入、删除和空间搜索效率两方面 难于兼顾，CELL树应运而生。它在空间划分时不再 采用矩形作为划分的基本单位，而是采用凸多边形 来作为划分的基本单位，具体划分方法与BSP树有类 似之处，子空间不再相互覆盖。 图7-22：CELL树 6．空间信息查询 • 目前大多数成熟的商品化地理信息系统软件 的查询功能都可完美地实现对空间实体的简 单查找。该查询工作可分为两步：首先借助 于空间索引，在空间数据库中快速检索出被 选空间实体；然后，根据空间数据和属性数 据的连接即可得到该空间实体的属性列表。 6．空间信息查询 • 6．1基于属性特征查询 • 一般来说，基于属性信息的查询操作主要是在 属性数据库中完成的。目前大多数的地理信息 系统软件都将属性信息存储在关系数据库中， 而发展成熟的关系数据库又为我们提供了完备 的数据索引方法及信息查询手段。利用SQL， 我们可以在属性数据库中很方便地实现属性信 息的复合条件查询，筛选出满足条件的空间实 体的标识值，再到空间数据库中根据标识值检 索到该空间实体。 6．空间信息查询 • 6．2基于空间关系和属性特征的查询空间 实体间有着许多空间关系（包括拓扑、顺序、 度量等关系）。在实际应用过程中，用户往往 希望地理信息系统提供一些更能直接计算空间 实体关系的功能。就目前成熟的地理信息系统 而言，比较系统地完成上述查询任务还较为困 难。为此，众多的地理信息系统专家提出了 “空间查询语言”（Spatial Query Language） 以作为解决问题的方案，但仍处于理论发展和 技术探索阶段。 6．空间信息查询 • 6．3一种空间扩展SQL查询语言——GeoSQL • 查询、检索是地理信息系统中使用最频繁的功 能之一，GIS用户提出的大部分问题都可以表 达为查询形式，即空间查询语言不仅可以使 GIS用户方便地访问、查询和处理空间数据， 也可以实现空间数据的安全性和完整性控制。 相对于一般SQL，空间扩展SQL 主要增加了空 间数据类型和空间操作算子，以满足空间特征 的查询。 6．空间信息查询 • GeoSQL的实现过程如图7-23所示。 用户界面 空间数据库 调用 GeoSQL 文本 解译程序 空间 ODBC 查询结果（图、表）