单元值确定:

12. 面向对象数据模型概念

面向对象数据模型应用面向对象方法描述空间实体及其相互关系，特别适合于采用对象模型抽象和建模的空间实体的表达。地理空间的实体或现象可看作对象或其实例；一个对象是由描述该对象状态的一组数据和表达它的行为的一组操作（方法）组成的：面向对象技术将对象的属性和方法进行封装（encapsulation），另外还有分类（classification）、概括（generalization）、聚集（aggregation）、联合（association）等对象抽象技术以及继承（inheritance）和传播（propagation）等强有力的抽象工具。

第四章 空间数据结构 1. 空间数据结构

空间数据结构是指对空间数据逻辑模型描述的数据组织关系和编排方式，对地理信息系统中数据存储、查询检索和应用分析等操作处理的效率有着至关重要的影响。

2. 矢量数据编码的几种方式及其优缺点

（1）实体数据结构/spaghetti数据结构

优点：结构简单、直观、易实现；以实体为单位的运算和显示。

缺点：①相邻多边形的公共边界被数字化并存储两次，造成数据冗余和碎屑多边形—数据不一致，浪费空间，导致双重边界不能精确匹配。

②自成体系，缺少多边形的邻接信息，无拓扑关系，难以进行邻域处理，如消除多边形公共边界，合并多边形。

③岛作为一个单个图形，没有与外界多边形联系。不易检查拓扑错误。所以，这种结构只用于简单的制图系统中，显示图形。 （2）拓扑空间数据结构 ①索引式拓扑空间数据结构：

优点：用建索引的方法消除多边形数据的冗余和不一致，邻接信息、岛信息可在多边形文件中通过是否公共弧段号的方式查询。

缺点：表达拓扑关系较繁琐，给相邻运算、消除无用边、处理岛信息、检索拓扑关系等带来困难，以人工方式建立编码表，工作量大，易出错。

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②双重独立编码结构/DIME（Dual Independent Map Encoding）码 ④ 链状双重独立式编码：

优点：拓扑关系明确，也能表达岛信息，而且以弧段为记录单位，满足实际应用需要。

缺点：当图形数据修改、删除、增加点、线、面要素后，其拓扑关系也发生改变，所以，需重新建拓扑。

3. 栅格数据压缩编码的几种方式及其优缺点

（1） 游程长度编码结构

优缺点：对于游程长度编码，区域越大，数据的相关性越强，则压缩越大，适用于类型区域面积较大的专题图，而不适合于类型连续变化或类别区域分散的分类图（压缩比与图的复杂程度成反比）。这种编码在栅格加密时，数据量不会明显增加，压缩率高，并最大限度地保留原始栅格结构，编码解码运算简单，且易于检索，叠加，合并等操作，这种编码应用广泛。 （2） 四叉树数据结构

优点：便于有效计算多边形的数量特征；阵列各部分的分辨率是可变的即可精确表示图形结构又可减少数据量；栅格到四叉树及四叉树到栅格结构的转换比其它压缩方法简单；多边形中嵌套异类小多边形表示较方便。

缺点：转换的不确定性。 （3） 二维行程编码结构

二维行程编码采用了线性四叉树的地址码，并按照码的顺序完成编码，但却是没有结构规律的四叉树。二维行程编码比规则的四叉树更节省存贮空间，而且有利于以后的插入、删除和修改等操作，与线性四叉树之间的相互转换也非常容易和快速。 （4） 链式编码

优点：链码可有效地存贮压缩栅格数据，便于面积、长度、转折方向和边界、线段凹凸度的计算。 缺点：不易做边界合并，插入操作、编辑较困难（对局部修改将改变整体结构）。区域空间分析困难，相邻区域边界被重复存储。 （5） 影像金字塔数据结构

4. 矢量数据和栅格数据的对比分析

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第五章 空间数据组织与管理 1. 数据库常用的4种数据模型

层次模型（Hierarchical Model）、网状模型（Network Model）、关系模型（Relational Model）、面向对象模型（Object Oriented Model）

2. 标准DBMS储蓄空间数据的局限性

①空间数据记录是变长的（如点数的可变性），而一般的数据库都只允许把记录的长度设定为固定； ②在存储和维护空间数据拓扑关系方面存在着严重缺陷；

③一般都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作； ④不能支持复杂的图形功能；

⑤单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录，一般的DBMS也难以支持； ⑥难以保证具有高度内部联系的GIS数据记录需要的复杂的安全维护。

3. 空间数据的概念和基本特征

空间数据：某一区域内关于一定地理要素特征的数据。

基本特征：空间特征、非结构化特征、空间关系特征、尺度与多态性特征、分类编码特征、海量数据特征

4. 空间索引

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。

第六章 空间数据采集与处理 1. 空间数据数据源种类

地图、遥感影像数据、统计数据、实测数据、数字数据、各种文字报告和立法文件。

2. 数据采集任务

将现有的地图、外业观测成果、航空像片、遥感图片数据、文本资料等转换成GIS可以接受的数字形式。 数据库入库之前进行验证、修改、编辑等处理，保证数据在内容和逻辑上的一致性。 不同的数据来源要用到不同的设备和方法。

3. 空间数据一般性错误

① 数据不完整、重复 ② 空间数据位置不正确 ③ 空间数据比例尺不准确 ④ 空间数据变形 ⑤ 几何和属性连接有误 ⑥ 属性数据不完整

4. 空间数据质量概念、空间数据质量标准

空间数据质量是空间数据在表达空间位置、专题特征以及时间这三个基本要素时，所能够达到的准确性、一致性、完整性，以及它们三者之间统一性的程度。

空间数据质量标准是生产、使用和评价空间数据的依据，数据质量是数据整体性能的综合体现。空间数据质量标准的建立必须考虑空间过程和现象的认知、表达、处理、再现等全过程。

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空间数据质量标准要素及其内容：完备性、逻辑的一致性、位置准确度(几何精度)、时间准确度(现势性)、专题准确度

评价方法：直接评价法、间接评价法

5. 数据质量的相关概念

空间数据误差源包括随机误差、系统误差及粗差。

空间数据误差类型包括几何误差、属性误差（定量属性数据误差、定性属性数据误差）、时间误差及逻辑误差。

空间数据质量控制的方法: 1）传统的手工方法； 2）元数据方法； 3）地理相关法。

空间数据生产过程的质量控制: 1）数据源的选择；

2）数字化过程的数据质量控制

数据预处理、数字化设备选用、对点精度、数字化限差、数据精度检查等

6. 元数据的概念、作用和内容。

元数据：一般都认为元数据就是“关于数据的数据”。 作用：①帮助用户了解和分析数据 ②空间数据质量控制 ③数据集成中的应用 ④数据存储和功能实现

内容：①对数据集中各数据项、数据来源、数据所有者及数据生产历史等的说明

②对数据质量的描述，如数据精度、数据的逻辑一致性、数据完整性、分辨率、源数据的比例尺等③ 对数据处理信息的说明，如量纲的转换等 ④数据转换方法的描述

⑤对数据库的更新、集成方法等的说明

第七章 空间数据查询与空间度量 1. 空间查询

空间查询：在空间数据库中检索出满足给定条件或位置的空间对象或属性特征的一种操作。

2. 空间查询的主要方式

SQL、图形查询、拓扑查询、几何查询

3. 空间查询的主要内容

空间位置、空间分布、空间关系、属性特征、几何特征

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