地理信息系統(tǒng)4 柵格數(shù)據(jù)模型

第四章

柵格數(shù)據(jù)模型4.1 引言柵格數(shù)據(jù)：用一個規(guī)則格網(wǎng)來描述與每一個格網(wǎng)單元位置相對應(yīng)的空間現(xiàn)象特征。柵格數(shù)據(jù)模型適合表示連續(xù)現(xiàn)象?？臻g現(xiàn)象的變化由格網(wǎng)單元值的變化來反映。柵格數(shù)據(jù)以域為基礎(chǔ)來描述，而矢量數(shù)據(jù)以對象為基礎(chǔ)來描述。

什么是柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Raster)？

柵格結(jié)構(gòu)是最簡單最直接的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是指將地球表面劃分為大小均勻緊密相鄰的網(wǎng)格陣列，每個網(wǎng)格作為一個象元或象素由行、列定義，并包含一個代碼表示該象素的屬性類型或量值，或僅僅包括指向其屬性記錄的指針。

什么是柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Raster)？柵格結(jié)構(gòu)是以規(guī)則的陣列來表示空間地物或現(xiàn)象分布的數(shù)據(jù)組織，組織中的每個數(shù)據(jù)表示地物或現(xiàn)象的非幾何屬性特征。柵格結(jié)構(gòu)表示的地表是不連續(xù)的，是量化和近似離散的數(shù)據(jù)。每一個單元格對應(yīng)一個相應(yīng)的地塊。矢量結(jié)構(gòu)和柵格結(jié)構(gòu)

什么是柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Raster)？RealworldGridPointLineAreaValue=0=1=2=3RowColumnTrianglesHexagonsRASTER柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例（a）點（b）線（c）面4.2柵格數(shù)據(jù)模型(rastermodel)

柵格數(shù)據(jù)模型也稱格網(wǎng)、柵格地圖、表面覆蓋（surfacecover）或影像。柵格模型直接采用面域或空域枚舉來直接描述空間目標(biāo)對象。用柵格描述事物的地理位置；格網(wǎng)由行、列、格網(wǎng)單元組成。行、列由格網(wǎng)左上角起始，行為y坐標(biāo)，列為x坐標(biāo)。格網(wǎng)單元由其行、列位置定義。所以，每個格網(wǎng)單元的空間坐標(biāo)不一定要直接記錄，因為單元記錄的順序已經(jīng)隱含了空間坐標(biāo)。柵格數(shù)據(jù)模型及空間對象的表示

為了便于在地理空間中定位，在柵格圖像中至少一個角的坐標(biāo)已知。在柵格表達中，對空間實體的最小表達單位為單元或像元(Cell或Pixel)，每一像元的大小是一致的（一般是正方形）。在柵格模型中，空間事物按其在網(wǎng)格中的行、列和編碼值表示；每一個柵格像元以一定的數(shù)值（如顏色、灰度級）記錄著不同的屬性，如：環(huán)境污染程度、植被覆蓋類型等空間地理現(xiàn)象。網(wǎng)格基本單元的大小，對地圖的分辨率和計算精度起關(guān)鍵的作用；計算機的儲存量和分辨率成反比。柵格表達法柵格數(shù)據(jù)單元格經(jīng)常是矩形（主要是正方形）的，但并不是必須如此。其單元格形狀可以隨應(yīng)用的需要進行具體設(shè)定，比如設(shè)置為三角形。柵格數(shù)據(jù)的比例尺就是柵格大小與地表相應(yīng)單元大小之比。柵格尺寸越小，其分辨率越高，數(shù)據(jù)量也越大。柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關(guān)問題引申思考：柵格數(shù)據(jù)的投影與變形問題？由于柵格結(jié)構(gòu)對地表的離散，在計算面積、長度、距離、形狀等空間指標(biāo)時，若柵格尺寸較大，則造成較大的誤差。由于柵格單元中存在多種地物，而數(shù)據(jù)中常常只記錄一個屬性值，這會導(dǎo)致屬性誤差。比如，遙感數(shù)據(jù)中的“混合像元”問題。像元很大，則無法表示空間要素的精確位置，即增加了混合要素/像元的機會；像元較小，位置相對精確，但卻增加了數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理時間。柵格數(shù)據(jù)的形狀、尺寸及相關(guān)問題

柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點屬性明顯數(shù)據(jù)中直接記錄了數(shù)據(jù)屬性或指向數(shù)據(jù)屬性的指針，因而我們可以直接得到地物的屬性代碼定位隱含所在位置則根據(jù)行列號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的坐標(biāo)，也就是說定位是根據(jù)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中的位置得到的。柵格結(jié)構(gòu)是按一定的規(guī)則排列的，所表示的實體的位置很容易隱含在格網(wǎng)文件的存儲結(jié)構(gòu)中

柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)容易實現(xiàn)，算法簡單，且易于擴充、修改，也很直觀，特別是易于同遙感影像的結(jié)合處理，給地理空間數(shù)據(jù)處理帶來了極大的方便

決定柵格單元代碼的方式

基本原則：在決定柵格代碼時盡量保持地表的真實性，保證最大的信息容量。注意：每一個單元可能對應(yīng)多個地物種類或多個屬性值。比如遙感圖像中的“混合像元”。

決定柵格單元代碼的方式

中心點法處理方法：用處于柵格中心處的地物類型或現(xiàn)象特性決定柵格代碼常用于具有連續(xù)分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度圖等。例如：中心點O落在代碼為C的地物范圍內(nèi)，按中心點法的規(guī)則，該矩形區(qū)域相應(yīng)的柵格單元代碼為C

決定柵格單元代碼的方式

2.面積占優(yōu)法處理方法：以占柵格區(qū)域面積比例最大的地物類型或現(xiàn)象特性決定柵格單元的代碼面積占優(yōu)法常用于分類較細，地物類別斑塊較小的情況例如：所示的例子中，顯見B類地物所占面積最大，故相應(yīng)柵格代碼定為B

決定柵格單元代碼的方式

3.重要性法

處理方法：根據(jù)柵格內(nèi)不同地物的重要性，選取最重要的地物類型決定相應(yīng)的柵格單元代碼重要性法常用于具有特殊意義而面積較小的地理要素，特別是點、線狀地理要素，如城鎮(zhèn)、交通樞紐、交通線、河流水系等，在柵格中代碼應(yīng)盡量表示這些重要地物例如：假設(shè)A類最重要的地物類型，即A比B和C類更為重要，則柵格單元的代碼應(yīng)為A

決定柵格單元代碼的方式

4.百分比法處理方法：根據(jù)柵格區(qū)域內(nèi)各地理要素所占面積的百分比數(shù)確定柵格單元的代碼適用于地物面積具有重要意義的分類體系例如：可記面積最大的兩類BA，也可以根據(jù)B類和A類所占面積百分比數(shù)在代碼中加入數(shù)字

決定柵格單元代碼的方式

5.其他方法根據(jù)具體的應(yīng)用內(nèi)容，柵格單元的代碼確定方式還可以采用其他方法，如插值方法（平均值就是其中之一），或使用特定的計算函數(shù)等。除了遙感影象外，通過矢量到柵格的轉(zhuǎn)換，柵格表達法同樣可以表達0維、一維、二維等矢量圖形或地理現(xiàn)象。此時，0維矢量表現(xiàn)為具有一定數(shù)值的柵格單元，一維矢量表現(xiàn)為按線性特征相連接的一組相鄰單元，二維矢量表現(xiàn)為按二維形狀特征連續(xù)分布的一組單元。柵格表達法分辨率示意圖

柵格表達法的精度與分辨率有關(guān)。圖(a)、(b)、(c)中，柵格的分辨率分別為7x5，15x11，24x13。分辨率的大小與下面兩個問題有關(guān)：記錄和存儲柵格數(shù)據(jù)硬件設(shè)備的性能。與實際應(yīng)用需求有關(guān)。實際上，分辨率越高，其影象表達地理空間現(xiàn)象的特征就越細微。

柵格模型具有如下幾個特點：柵格的空間分辨率指一個像元在地面所代表的實際面積大?。ㄒ粋€正方形的面積）；對于同一幅圖形或圖象來說，隨著分辨率的增大，存儲空間也隨之增大。例如，若每一像元占用一個字節(jié)，而且分辨率為100*100m，那么，一個面積為100km*100km的區(qū)域就有1000*1000=1000000個像元，所占存儲空間為1M個字節(jié)；如果分辨率為10*10m，那么，同樣面積的區(qū)域就有10000*10000=1億個像元，所占存儲空間近100MB；表達空間目標(biāo)、計算空間實體相關(guān)參數(shù)的精度與分辨率密切相關(guān)，分辨率越高，精度越高；非常適合進行空間分析。例如，同一地區(qū)多幅遙感圖象的疊加操作等；不適合進行比例尺變化，投影變換等。

柵格數(shù)據(jù)適用于保存和分析在面上連續(xù)的數(shù)據(jù)。每個單元包含了一個值，以表示在某一類或域中的所屬關(guān)系，也可以表示一種觀測值或推導(dǎo)值。柵格數(shù)據(jù)包括影像和格網(wǎng)（grids）。影像數(shù)據(jù)包括航/衛(wèi)片和掃描圖像；格網(wǎng)表示推導(dǎo)的數(shù)據(jù)，經(jīng)常用于分析和模擬。它們可以通過采用點來建立，如土壤中某一化學(xué)成分的聚集層；也可以根據(jù)影像的分類結(jié)果，如：土地覆被；還可以從矢量轉(zhuǎn)化而來。格網(wǎng)也可以保存域值，如：植被類型圖。格網(wǎng)所保存的每個域值的信息還可以加上其它屬性，如：數(shù)值代碼、植被類型名稱、對一定野生物種的適宜程度等。這不同于特征數(shù)據(jù)而把這些屬性同每個特征相對應(yīng)。格網(wǎng)可以保存連續(xù)變化的值，如：地表高程；4.3柵格數(shù)據(jù)類型

衛(wèi)星影像

DigitalEarth：ElNinophenomenonofPacificOcean

NOAA1999

數(shù)字地球描述的：太平洋厄爾尼諾過程中國氣象衛(wèi)星風(fēng)云-1CTheMeteorologicSatelliteFengYun1-C：

AContributionofChinatoDigitalEarth中國氣象局1999TheStateBureauofMeteorology1999中國-巴西資源衛(wèi)星

TheZY-1Satellite中國航天局1999TheStateBureauofSpace1999北京地區(qū)4米遙感影象圖（美國SPACEIMAGE公司的IKONOS衛(wèi)星）北京地區(qū)1米遙感影象圖（同時也發(fā)布了北朝鮮導(dǎo)彈基地的1米影象圖）IKONOS衛(wèi)星多光譜影像（4米）（排隊參觀毛主席紀(jì)念堂的隊伍隱約可見，花壇信息沒有，背景草坪不清晰）IKONOS衛(wèi)星融合影像（1米）（排隊參觀毛主席紀(jì)念堂的隊伍清晰可見，花壇和背景草坪顯示出來，色調(diào)自然逼真，連紀(jì)念堂柱子的陰影都很清楚）柏林，勃蘭登堡門羅馬梵蒂岡大教堂,0.7m,真彩色數(shù)字高程模型奮進號航天飛機外觀圖

SRTM2000.2SRTM陸地表面覆蓋圖（平面）由SRTM－C波段獲取DEM再與TM圖像疊加的結(jié)果PerspectivewithLandsatOverlay,MountKilimanjaro,Tanzania

GTOPO30,USGSSRTMDEMEastern-centerTibet(Xizang,China)SRTMDEM實例（中國，西藏）4.4柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、壓縮和文件柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是指柵格數(shù)據(jù)的存儲、使得它們能被計算機使用與處理。單元依序編碼（cell-by-cellencoding）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：柵格模型被存為矩陣，其格網(wǎng)單元值寫成一個行列式文件。柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與空間關(guān)系柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與表面（場）

柵格數(shù)據(jù)編碼柵格數(shù)據(jù)編碼方法分為兩大類：直接?xùn)鸥窬幋a壓縮編碼方法鏈碼

游程長度編碼

塊碼

四叉樹

直接?xùn)鸥窬幋a(逐個像元編碼)直接編碼就是將柵格數(shù)據(jù)看作一個數(shù)據(jù)矩陣，逐行（或逐列）逐個記錄代碼，可以每行都從左到右逐個象元進行記錄，也可以奇數(shù)行地從左到右而偶數(shù)行地從右向左記錄，為了特定目的還可采用其他特殊的順序逐個像元編碼將數(shù)據(jù)模型存儲為矩形，其像元值寫成行列式。適合于表達柵格的像元值連續(xù)變化的數(shù)據(jù)，如高程等。遙感影像的每個像元具有多個值（多波段），按照bsq、bil、bip方式存儲。一些常用的柵格排列順序行1:04477777行2:44444777行3:44448877行4:00488877行5:00888878行6:00088888行7:00008888行8:00000888壓縮編碼方式壓縮編碼的目的就是用盡可能少的數(shù)據(jù)量記錄盡可能多的信息，其類型分為信息無損編碼編碼過程中沒有任何信息損失，通過解碼操作可以完全恢復(fù)原來的信息

信息有損編碼為了提高編碼效率，最大限度地壓縮數(shù)據(jù)，在壓縮過程中損失一部分相對不太重要的信息，解碼時這部分難以恢復(fù)

壓縮編碼方式在地理信息系統(tǒng)中的壓縮編碼多采用信息無損編碼，而對原始遙感影像進行壓縮時也可以采取有損壓縮編碼方法。壓縮編碼方式1鏈碼（ChainCodes）鏈?zhǔn)骄幋a又稱為弗里曼鏈碼（Freeman，1961）或邊界鏈碼。該編碼方法將數(shù)據(jù)表示為由某一原點開始并按某些基本方向確定的單位矢量鏈。基本方向可定義為：東＝0，東南＝1，南＝2，西南＝3，西＝4，西北＝5，北＝6，東北＝7等八個基本方向。例如，確定原點為像元（10，1），則某個多邊形邊界按順時針方向的鏈?zhǔn)骄幋a為：10，1，7，0，1，0，7，1，7，0，0，2，3，2，2，1，0，7，0，0，0，0，2，4，3，4，4，3，4，4，5，4，5，4，5，4，5，4，6，6。其中前兩個數(shù)字10和1表示起點為第十行第一列，從第三個數(shù)字開始每個數(shù)字表示每前進一個像元單位的方向，八個方向以0—7的整數(shù)代表。鏈碼（ChainCodes）鏈碼（ChainCodes）優(yōu)點：

鏈?zhǔn)骄幋a對多邊形的表示具有很強的數(shù)據(jù)壓縮能力，且具有一定的運算功能，如面積和周長計算等，探測邊界急彎和凹進部分等都比較容易，比較適于存儲圖形數(shù)據(jù)。缺點：

對疊置運算如組合、相交等則很難實施，對局部修改將改變整體結(jié)構(gòu)，效率較低，而且由于鏈碼以每個區(qū)域為單位存儲邊界，相鄰區(qū)域的公共邊界被重復(fù)存儲會產(chǎn)生冗余。壓縮編碼方式2游程長度編碼（Run-LengthCodes） 它的基本思路是：對于一幅柵格圖像，常常有行（或列）方向上相鄰的若干點具有相同的屬性代碼，因而可采取某種方法壓縮那些重復(fù)的記錄內(nèi)容。

部分GIS軟件采用此編碼方式,ArcGIS、IDRISI等。游程長度編碼（Run-LengthCodes）其實現(xiàn)方法有兩種一種編碼方案是，只在各行（或列）數(shù)據(jù)的代碼發(fā)生變化時依次記錄該代碼以及相同的代碼重復(fù)的個數(shù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮。

另一種游程長度編碼方案就是逐個記錄各行（或列）代碼發(fā)生變化的位置和相應(yīng)代碼

游程長度編碼示例按第一種編碼方法，此數(shù)據(jù)游程長度編碼：（0，1），（4，2），（7，5）；（4，5），（7，3）；（4，4），（8，2），（7，2）；（0，2），（4，1），（8，3），（7，2）；（0，2），（8，4），（7，1），（8，1）；(0，3)，(8，5)；(0，4)，(8，4)；(0，5)，(8，3)。用44個整數(shù)表達了原始數(shù)據(jù)中的64個柵格。游程長度編碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以行和組來記錄格網(wǎng)單元值。每一組包括了一個格網(wǎng)值和擁有該值的格網(wǎng)個數(shù)。數(shù)據(jù)壓縮法之一，以緩和存貯量和分辨率間的矛盾；壓縮效果和地圖上各種面的復(fù)雜程度有關(guān)。游程長度編碼示例按第二種編碼方法，此數(shù)據(jù)游程長度編碼（沿列方向）：（1，0），（2，4），（4，0），（1，4），（4，0）；（1，4），（5，8），（6，0）；（1，7），（2，4），（4，8），（7，0）；（1，7），（2，4），（3，8），（8，0）；（1，7），（3，8）；（1，7），（6，8）；（1，7），（5，8）。

游程長度編碼優(yōu)缺點優(yōu)點壓縮效率較高，且易于進行檢索，疊加合并等操作，運算簡單，適用于機器存儲容量小，數(shù)據(jù)需大量壓縮，而又要避免復(fù)雜的編碼解碼運算增加處理和操作時間的情況

缺點對于圖斑破碎，屬性和邊界多變的數(shù)據(jù)壓縮效率較低，甚至壓縮后的數(shù)據(jù)量比原始數(shù)據(jù)還大。

壓縮編碼方式3塊碼（ChainCodes） 塊碼是游程長度編碼擴展到二維的情況，采用方形區(qū)域作為記錄單元，每個記錄單元包括相鄰的若干柵格，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由初始位置（行、列號）和半徑，再加上記錄單位的代碼組成。塊碼編碼示例其塊碼編碼為：(1,1,1,0),(1,2,2,4),(1,4,1,7),(1,5,1,7),(1,6,2,7),(1,8,1,7),(2,1,1,4),(2,4,1,4),(2,5,1,4),(2,8,1,7),(3,1,1,4),(3,2,1,4),(3,3,1,4),(3,4,1,4),(3,5,2,8),(3,7,2,7),(4,1,2,0),(4,3,1,4),(4,4,1,8),(5,3,1,8),(5,4,2,8),(5,6,1,8),(5,7,1,7),(5,8,1,8),(6,1,3,0),(6,6,3,8),(7,4,1,0),(7,5,1,8),(8,4,1,0),(8,5,1,0)。壓縮編碼方式4四叉樹編碼 四叉樹編碼將整個圖像區(qū)逐步分解為一系列僅包含單一類型的方形區(qū)域，最小的方形區(qū)域為一個柵格象元。

四叉樹編碼

其基本分割方法是將一幅柵格地圖或圖像等分為四部分。逐塊檢查其柵格屬性值(或灰度)。如果某個子區(qū)的所有柵格值都具有相同的值。則這個子區(qū)就不再繼續(xù)分割，否則還要把這個子區(qū)再分割成四個子區(qū)。這樣依次地分割，直到每個子塊都只含有相同的屬性值或灰度為止。 四叉樹編碼

由上而下的方法運算量大，耗時較長。因而實踐中可以采用從下而上的方法建立四叉樹編碼。對柵格數(shù)據(jù)按如下的順序進行檢測：如果每相鄰四個柵格值相同則進行合并，逐次往上遞歸合并，直到符合四叉樹的原則為止。這種方法重復(fù)計算較少，運算速度較快。四叉樹編碼

采用四叉樹編碼時，為了保證四叉樹分解能不斷地進行下去，要求圖像必須為2n×2n的柵格陣列，對于非標(biāo)準(zhǔn)尺寸的圖像需首先通過增加背景的方法將圖像擴充為2n×2n的圖像。

四叉樹的結(jié)構(gòu)方式四叉樹結(jié)構(gòu)按其編碼的方法不同分為常規(guī)四叉樹和線性四叉樹：常規(guī)四叉樹：除了記錄葉結(jié)/節(jié)點之外，還要記錄中間結(jié)點（非葉結(jié)/節(jié)點）。結(jié)點之間借助指針聯(lián)系，每個結(jié)點需要用六個量表達：四個葉結(jié)點指針，一個父結(jié)點指針和一個結(jié)點的屬性或灰度值。這些指針不僅增加了數(shù)據(jù)貯存量，而且增加了操作的復(fù)雜性。常規(guī)四叉樹主要在數(shù)據(jù)索引和圖幅索引等方面應(yīng)用。四叉樹的結(jié)構(gòu)方式四叉樹結(jié)構(gòu)按其編碼的方法不同分為常規(guī)四叉樹和線性四叉樹：線性四叉樹：只存貯最后葉結(jié)點的信息。包括葉結(jié)點的位置、深度和本結(jié)點的屬性或灰度值。所謂深度是指處于四叉樹的第幾層上。由深度可推知子區(qū)的大小。線性四叉樹葉結(jié)點的編號需要遵循一定的規(guī)則，這種編號稱為地址碼，它隱含了葉結(jié)點的位置和深度信息。最常用的地址碼是四進制或十進制的Morton碼。四叉樹編碼示例

其中最上面的結(jié)點叫根結(jié)點，它對應(yīng)整個圖形。此樹共有4層結(jié)點，每個結(jié)點對應(yīng)一個象限，如第2層4個結(jié)點分別對應(yīng)于整個圖形的四個象限，排列次序依次為南西（SW）、南東（SE）、北西（NW）和北東（NE），不能再分的結(jié)點稱為終止結(jié)點（又稱葉子結(jié)點），可能落在不同的層上，該結(jié)點代表的子象限具有單一的代碼，所有終止結(jié)點所代表的方形區(qū)域覆蓋了整個圖形。從上到下，從左到右為葉子結(jié)點編號，共有40個葉子結(jié)點，也就是原圖被劃分為40個大小不等的方形子區(qū)（最下面的一排數(shù)字表示各子區(qū)的代碼）。四叉樹編碼示例四叉樹分割四分樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)首先把一幅圖象或柵格地圖等分成四部分，如果某個子區(qū)的所有格網(wǎng)都含有相同的值（灰度或?qū)傩灾担?，這個子區(qū)域就不再往下分割；否則，把這個區(qū)域再分割成四個子區(qū)域，這樣遞歸地分割，直至每個子塊都只含有相同的灰度或?qū)傩灾禐橹?。四叉樹編碼的優(yōu)缺點優(yōu)點：四叉樹編碼具有可變的分辨率，樹的深度隨數(shù)據(jù)的破碎程度而變化，并且有區(qū)域性質(zhì)，壓縮數(shù)據(jù)靈活，許多數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換運算可以在編碼數(shù)據(jù)上直接實現(xiàn)，大大地提高了運算效率，并支持拓撲“洞”（嵌套多邊形）的表達，是優(yōu)秀的柵格壓縮編碼之一。缺點：其最大不足是其不穩(wěn)定性，即同樣的原始數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的算法進行編碼可能會得到不同的編碼結(jié)果。不利于數(shù)據(jù)分析。壓縮編碼方式5其他編碼 還有很多編碼方法，如傅立葉變換、小波變換、余弦變換等，常常用于遙感原始數(shù)據(jù)的壓縮。由于它們多數(shù)是有損壓縮，一般不用于需要進行分析的柵格數(shù)據(jù)。在四叉樹基礎(chǔ)上發(fā)展而來的八叉樹目前也是研究熱點之一。壓縮編碼的相關(guān)問題同所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題一樣，壓縮編碼過程的主要矛盾也是數(shù)據(jù)量壓縮和運算時間之間的矛盾：為了更有效地利用空間資源，減少數(shù)據(jù)冗余，不得不花費更多的運算時間進行編碼。好的壓縮編碼方法就是要在盡可能減少運算時間的基礎(chǔ)上達到最大的數(shù)據(jù)壓縮效率，并且是算法適應(yīng)性強，易于實現(xiàn)常見柵格壓縮編碼方法總結(jié)：鏈碼的壓縮效率較高，已經(jīng)近矢量結(jié)構(gòu)，對邊界的運算比較方便，但不具有區(qū)域的性質(zhì)，區(qū)域運算困難。游程長度編碼既可以在很大程度上壓縮數(shù)據(jù)，又最大限度地保留了原始柵格結(jié)構(gòu)，編碼解碼十分容易。但對破碎數(shù)據(jù)處理效果不好。塊碼和四叉樹編碼具有區(qū)域性質(zhì)，又具有可變的分辨率，有較高的壓縮效率，但運算效率是其瓶頸。其中四叉樹編碼可以直接進行大量圖形圖像運算，效率較高，是很有前途的方法。數(shù)據(jù)壓縮：指柵格數(shù)據(jù)量的減少。目的是節(jié)省計算機資源。DEM和衛(wèi)星影像等柵格文件很難壓縮，因為它們的