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地理地质论文:三维GIS数据模型之初步探讨-5151doc

地理地质论文:三维GIS数据模型之初步探讨
作者:张占阳 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2010-3-19

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摘 要:随着科学技术的迅猛发展,GIS技术在各行各业中的应用也越来越广泛,而三维GIS数据技术的出现又加速了GIS的社会化、大众化和企业化,使得GIS正以稳定、矫健的步伐走向成熟阶段。本文主要从以下几个方面介绍了有关三维GIS数据模型的基本概念,研究现状及其数据结构,三维空间数据库的功能概述等相关内容。
关键字:三维GIS 三维数据结构 八叉树 三维空间数据库
【中图分类号】P208 【文献标志码】A
  正 文:
一个完整的GIS系统设计包括系统定义,系统总体设计,系统详细设计,数据库设计,系统编码实现和系统试运行以及调试安装等几方面的内容,而其中最重要的、也是必不可少的环节是数据库设计。因为数据库设计的成败直接关系到整个系统的成功与否,而且直接影响后面环节的设计状况。如果数据库设计不当,系统编码实现过程中的对象调用、数据存储以及系统试运行中的空间分析等就会出现数据调用错误和结果分析不正确等情况,在某种程度上也就失去了系统的设计意义。随着近年来三维数据技术的不断发展,又使得三维GIS数据结构设计成为数据库设计中最重要的环节。本文将从以下几个方面对三维GIS数据模型进行阐述。
(一)三维GIS数据模型基本概念
由于二维GIS数据模型与数据结构理论和技术的成熟,图形学理论、数据库理论技术及其它相关计算机技术的进一步发展,加上应用需求的强烈推动,三维GIS的大力研究和加速发展现已成为可能。因为地理空间在本质上就是三维的,在过去的几十年里,二维制图和GIS的迅速发展和广泛应用,使得不同领域的人们大都接受了将三维世界中的空间实体转化为二维投影的概念数据模型。但随着应用的深入和实践的需要又渐渐暴露出二维GIS简化世界和空间的缺陷,所以有关人员又不得不重新思考地理空间的三维本质特征和在三维空间概念下的一系列地理处理方法。从三维GIS的角度出发考虑,三维地理空间应有如下不同于二维空间的基本特征:
(1)几何坐标增加了第三维信息(Z坐标信息或H坐标信息),即垂向坐标信息。
(2)垂向坐标的增加导致了复杂的空间拓扑关系。其中突出的一点是无论是零维、一维、二维还是三维,在垂向上都具有复杂的拓扑关系;若果说二维拓扑关系在平面上是呈圆状发散伸展的话,那么三维拓扑关系就是在三维空间中的无穷延伸。
(3)三维地理空间中的地理对象具有丰富的内部信息(如属性分布,结构形式、关联特征等)。
(二)三维GIS研究现状
作为一门新兴的边缘学科,随着空间数据库的日趋成熟,许多商品化GIS软件的空间数据库功能也日趋完善。但绝大多数的商品化GIS软件也只能是在二维平面上模拟并处理现实世界上所遇到的现象和问题,一旦涉及到三维问题,往往感到力不从心。而GIS处理的空间数据从本质上来说是呈三维连续分布的,有关地质、气象、水文、采矿、地下水、灾害、污染等方面的自然现象是三维的,当这些领域的科学家试图以二维系统来描述它们时,就不能够将其精确反映、分析或显示。三维GIS的技术与二维GIS相似,但在数据采集、系统维护和界面设计等方面要复杂得多。目前研究和开发三维GIS的思路主要有两种:
(1)由于三维GIS首先要将地理数据变为可见的地理信息,因此人们一方面从三维可视化领域向三维GIS系统扩展,这一点同早期的二维GIS来源于计算机制图管理一样,是从可视化角度出发的。
(2)另一方面,GIS需要存储和管理大量的空间信息和属性信息,因此另一部分人从数据库的角度出发向三维GIS发展,从商用数据库向非标准应用领域扩展,将三维空间信息的管理融入RDBMS中,或是从底层开发全新的面向空间的OODBMS,如GODO,GeoO2,GEO++,SmallWorld GIS等。一个新的发展方向是将三维可视化与三维空间对象管理结合起来,形成集成系统。
(三)三维GIS数据结构
三维数据结构同二维一样,也存在栅格和矢量两种形式。栅格结构使用空间索引系统,它包括将地理实体的三维空间分成细小的单元,称之为体元或体元素(二维栅格数据结构称之为象元或像素)。存储这种数据的最简单形式是采用三维行程编码,它是二维行程编码在三维下的扩充,这种编码方法可能需要大量的存储空间,而且存在压缩效率较低、信息缺损的情况。更为复杂的技术是八叉树,它是二维数据四叉树的延伸。三维矢量数据结构的表示方法有多种,其中运用最普遍的是具有拓扑关系的三维边界表示法和八叉树表示法。
1.八叉树三维数据结构
用八叉树来表示三维形体,既可以看成是四叉树方法在三维空间中的扩展,也可说成是用三维体素阵列表示形体方法的一种改进。八叉树的逻辑结构如下:假设要表示的形体V可以放在一个充分大的立方体C内,C的边长为2n。那么对于形体VC,它的八叉树可以用以下的递归方法来定义:八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应,树根与C本身相对应,如果V=C,那么V的八叉树仅有树根;若果V不等于C,则C等分为八个子立方体,每个子立方体与树根的一个子节点相对应。只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占有,就要被八等分,从而对应的节点就有了八个子节点。这样的递归判断、分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空白,或是完全被V占据,或是其大小已是预先定义的体素大小,并且对它与V之交作一定的“舍入”,使体素或认为是空白的,或认为是V所占有的。
如此生成的八叉树上的节点可分为三类:(1)灰节点,对应的立方体部分的为V所占有。(2)白节点,对应的立方体中五V的内容。(3)黑节点,对应的立方体完全被V所占据。
后两类又称为叶结点。由于八叉树的结构与四叉树是非常相似的,所以八叉树的存储结构方式可以完全沿用四叉树的有关方法。根据不同的存储方式,八叉树也可以分别称为常规的、线形的、一对八的八叉树等。
(1)常规的八叉树:八叉树的存储结构是用一个有九个字段的记录来表示其中树中的每个结点,其中一个字段用来描述该结点的特性,其余的八个字段存放指向其八个子结点的指针。这也是最普通的表示树形数据的存储结构的方式。常规八叉树缺陷较多,最大的问题是指针占用了大量的存储空间。因此,这种方式虽然十分自然,容易掌握,但在存储空间的使用率方面不很理想。
(2)线形八叉树:线形八叉树注重考虑如何提高空间利用率,用某一预先确定的次序遍历八叉树,将八叉树转换成一贯线形表,表的每个元素与一个结点相对应。线形八叉树不仅节省存储空间,对某些运算也比较方便,但是为此付出的代价是丧失了一定的灵活性。
(3)一对八式的八叉树:一个非叶结点有八个子结点,为了确定起见,将它们分别标记为0,1,2,3,4,5,6,7。从上面的介绍可以看到,如果一个记录与一个结点相对应,那么在这个记录中描述的是这个结点的8个子结点的特征值。而指针给出的则是该8个子结点所对应记录的存放处,而且还隐含的假设了这些子结点记录存放的次序。也就是说,即使某个记录是不必要的,那么相应的存储位置也必须空闲在那里,以保证不会错误

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