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  • 常用的栅格数据格式
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    2018-11-13 00:02:16

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              GIS研究的数据是地理空间数据,这是区别于其他系统的根本原因。栅格数据与矢量数据是地理信息系统中空间数据组织的两种最基本的方式.

          栅格数据是以二维矩阵的形式来表示空间地物或现象分布的数据组织方式.每个矩阵单位称为一个栅格单元(cell).栅格的每个数据表示地物或现象的属性数据.因此栅格数据有属性明显,定位隐含的特点.而矢量数据结构是利用点,线,面的形式来表达现实世界,具有定位明显,属性隐含的特点。由于矢量数据具有数据结构紧凑,冗余度低,表达精度高,图形显示质量好,有利于网络和检索分析等优点。在GIS中得到广泛的应用,特别在小区域(大比例尺)制图中充分利用了它的精度高的优点。但是,随着RS广泛的应用,同时数据压缩技术,计算机性能的提高克服了栅格数据的数据量大等缺点,栅格数据将越来越发挥更大的作用。栅格数据的大规模应用,并将会占具主导地位。主要基于以下优点:

          (1) 随RS技术的发展,并大规模的应用,栅格数据的使用将促使RS,GIS的一体化发展。RS成为空间数据动态更新的重要的数据源。遥感影像是以像元为单元的栅格结构存储的,图像处理技术极大的提高了栅格数据的前期处理能力。这些数据可以直接生成或转换为于GIS 的栅格数据。

          (2) 栅格数据可以极大的提高GIS 的时空数据分析能力,栅格数据在图像的代数运算,空间统计分析等具有广泛的应用,可以促成GIS模型的建立。ARCGIS软件的高版本在这一方面以有较突出的表现。

          (3) 三维可视化成为动态模拟现实世界的一个新的发展趋势.栅格数据是利用二维图像来模拟地理实体的,可利用栅格数据通过提高维数来实现三维可视化。

          (4) 随Web GIS 的发展,栅格数据数据结构简单,真实感强等特点,可以为大多数程序设计人员和用户理解和使用.特别是图像共享标准(如GIF)的建立,有利于GIS 的栅格数据的共享. 因此,栅格数据在信息共享方面更为实用. 因此,随GIS 发展,栅格数据和矢量数据均具不同程度的发展,但栅格数据要比矢量数据的应用更广泛,更有效.

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            矢量图像,也称为面向对象的图像或绘图图像,在数学上定义为一系列由线连接的点。矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体,它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。既然每个对象都是一个自成一体的实体,就可以在维持它原有清晰度和弯曲度的同时,多次移动和改变它的属性,而不会影响图例中的其它对象。这些特征使基于矢量的程序特别适用于图例和三维建模,因为它们通常要求能创建和操作单个对象。基于矢量的绘图同分辨率无关。这意味着它们可以按最高分辨率显示到输出设备上。
            栅格图又称位图: 一般用于照片品质的图像处理,是由许多像小方块一样的"像素"组成的图形。由其位置与颜色值表示,能表现出颜色阴影的变化。

           矢量图与点位图比较
           矢量图与分辨率无关,可以这么理解,不管矢量图放多大,都不影响它的质量和效果。矢量图的放大,只是参数的改变,电脑就会根据现有的分辨率重新计算出新的图像。
             点位图的质量取决于分辨率。一幅点位图放大几倍后,就会明显地出现“马赛克”的现象。
            矢量图可以十分灵活地进行编辑,矢量图的基本元素是对象,每个对象都是自成一体的实体,某个对象的改变不会影响到没有关联的对象。
          点位图的编辑受到限制。点位图是点(像素)的排列,局部移动了或者改变了就会影响到其他部分的点。

    2 栅格、矢量数据结构的概念
      基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构,是指将空间分割成有规则的网格,在各个网格上给出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式;而矢量数据结构是基于矢量模型,利用欧几里得(EUCLID)几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体的空间分布。对于空间数据而言,栅格数据包括各种遥感数据、航测数据、航空雷达数据、各种摄影的图像数据,以及通过网格化的地图图像数据如地质图、地形图和其他专业图像数据。从类型上看,又分为:二值图、灰度图、256色索引和分类图(单字节图)、64K的高彩图(索引图、分类图和整数专业数据)(双字节图)、RGB真彩色图(3字节图)、RGBP透明真彩色叠加图等等。常用的数据格式的有TIFF、JPEG、BMP、PCX、GIF等。而矢量数据就更多,几乎所有的GIS软件都有自己特定格式的矢量数据。目前最常用的矢量数据格式有Arc/info的Coverage、e00, 方正智绘的mrg,Mapinfo的mif,AutoDesk的dxf、dwg,Intergraph的dgn等等。在GIS和数字制图中,同种数据结构本身以及两种数据结构之间的融合构成了空间数据融合问题的主要内容。 专业的3S站 3s8.cn
    3 栅格数据之间的融合
      在数字制图中和GIS工程中,经常用到不同来源、不同精度、不同内容的栅格图像数据进行复合而生成新的栅格图像。目前使用的各种多源图像处理与分析系统为栅格型地理信息系统的实现开辟一条新的途径,可实现栅格数据的各种融合。而在数字制图中,多源栅格图像数据之间的融合已经非常普遍。
      3.1 融合方法
      在数字制图中,图像融合涉及色彩、光学等领域,在专业的图像处理软件(如ERDAS、PCI、PHOTOMAPPER)或一般的图像处理软件(如PHOTOSHOP)都可进行,主要是通过图像处理的方式透明地叠加显示各个图层的栅格图。一般要经过图像配准、图像调整、图像复合等环节。具体过程如下:
      ⑴ 图像配准。各种图像由于各种不同原因会产生几何失真,为了使两幅或多幅图像所对应的地物吻合,分辨率一致,在融合之前,需要对图像数据进行几何精度纠正和配准,这是图像数据融合的前提。
      ⑵ 图像调整。为了增强融合后的图像效果和某种特定内容的需要,进行一些必要的处理,如为改善图像清晰度而做的对比度、亮度的改变,为了突出图像中的边缘或某些特定部分而做的边缘增强(锐化)或反差增强,改变图像某部分的颜色而进行的色彩变化等。
      ⑶ 图像复合。对于两幅或多幅普通栅格图像数据的叠加,需要对上层图像做透明处理,才能显示各个图层的图像,透明度就具体情况而定。在遥感图像的处理中,由于其图像的特殊性,他们之间的复合方式相对复杂而且多样化,其中效果最明显、应用最多的是进行彩色合成。 中国3S吧 3s8.cn
      3.2 应用分析
      在实际应用中,栅格图像数据之间的融合目前最常用的有以下几个方面:
      ⑴ 遥感图像之间的融合。主要包括不同传感器遥感数据的融合和不同时相遥感数据的融合。来自不同传感器的信息源有不同的特点,如用TM与SPOT遥感数据进行融合既可提高新图像的分辨率又可保持丰富的光谱信息;而不同时相遥感数据的融合对于动态监测有很重要的实用意义,如洪水监测、气象监测等。
      ⑵ 遥感图像与地图图像的融合。这是当前应用较多的一种方法,一是遥感图像与栅格化的DEM融合生成立体的三维景观图像,显现逼真的现实效果;二是借助遥感图像的信息周期动态性和丰富性,经过与各种地图图像融合,可以从遥感图像的快速变化中发现变化的区域,进行数据的更新和各种动态分析。
      ⑶ 地图图像之间的融合。为了更加了解该范围的地形地貌情况,或者更全面地比较分析该地区各种资源的相互关系,对该地区不同内容的多种地图图像数据进行融合。如地形图和各种专业图像如地质图、土地利用图、地籍图、林业资源状况图等的融合,土地利用图和地籍图的融合等等。
    4 矢量数据之间的融合
      矢量数据是GIS和数字制图中最重要的数据源。目前很多GIS软件都有自己的数据格式,每种软件都有自己特定的数据模型,而正是这些软件的多样性,导致矢量数据存储格式和结构的不同。要进行各系统的数据共享,必须对多源数据进行融合。矢量数据之间的融合是应用最广泛的空间数据融合形式,也是空间数据融合研究的重点。目前对矢量数据的融合方法有多种,其中最主要的、应用最广泛的方法是先进行数据格式的转换即空间数据模型的融合,然后是几何位置纠正,最后是重新对地图数据各要素进行的重新分类组合、统一定义。 中国3S吧 3s8.cn
      4.1 数据模型的融合
      由于各种数据格式各有自己的数据模型,格式转换就是把其他格式的数据经过专门的数据转换程序进行转换,变成本系统的数据格式,这是当前GIS软件系统共享数据的主要办法。如Arc/Info和MapInfo之间的融合,需要经过格式转换,统一到其中的一种空间数据模型。该方法一般要通过交换格式进行。许多GIS软件为了实现与其他软件交换数据,制订了明码的交换格式,如Arc/Info的E00格式、ArcView的Shape格式、MapInfo的Mif格式等。通过交换格式可以实现不同软件之间的数据转换。在这种模式下,其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后,复制到当前系统中的数据中。目前得到公认的几种重要的比较常用的空间数据格式有:ESRI公司的Arc/Info Coverage、ArcShape Files、E00格式;AutoDesk的DXF格式和DWG格式;MapInfo的MIF格式;Intergraph的dgn格式等等。
      4.2 几何位置纠正
    对于相同坐标系统和比例尺的数据而言,由于技术、人为或者经频繁的数据转换甚至是由于不同软件的因素,数据的精度会有差别。在融合过程中,需要进行几何位置的统一。如对精度要求不高,为了提高工作效率,在允许范围内,应该以当前系统的数据精度为准,对另一种或几种数据的几何位置进行纠正。如为了获得较高的精度,应以精度高的数据为准,对精度低的数据进行纠正。

    4.3 地图数据要素重新统一定义
      融合后的空间矢量数据,应重新对要素分层、编码、符号系统、要素取舍等问题进行综合整理,统一定义。
      ⑴ 统一分类分层、编码。对于空间数据,一般都按地图要素进行分层,如水系、交通、地形地貌、注记等,而每层又可根据需要分为点、线、面三类,并采用编码的方式来表述其属性。对融合到当前系统的数据,应根据地图要素或具体需要,以当前数据为标准或重新制定统一的要素层和要素编码。
      ⑵ 统一符号系统。这是目前矢量数据转换的一个难点,由于各GIS软件对符号的定义不同,在符号的生成机制上可能差别很大,经转换后的数据在符号的统一上有一定难度,而且在符号的准确性上可能与原数据有差距。
      ⑶ 数据的综合取舍。同一区域不同格式的空间矢量数据,要涉及到相同要素的重复表示问题,应综合取舍。一般有以下原则:详细的取代简略的,精度高的取代精度低的,新的取代旧的等等,但有时为了突出某种专题要素,或为了适应某种需要,应视具体情况综合取舍。
      数据转换模式的弊病是显而易见的,由于缺乏对空间对象统一的描述方法,转换后很难完全准确地表达原数据的信息,经常性地造成一些信息丢失,如Arc/Info数据的拓扑关系,经过格式转换后可能已经不复存在了。

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    5 矢量数据和栅格数据的融合
      空间数据的栅格结构和矢量结构是模拟地理信息的截然不同的两种方法。过去人们普遍认为这两种结构互不相容。原因是栅格数据结构需要大量的计算机内存来存储和处理,才能达到或接近与矢量数据结构相同的空间分辨率,而矢量结构在某些特定形式的处理中,很多技术问题又很难解决。栅格数据结构对于空间分析很容易,但输出的地图精确度稍差;相反矢量数据结构数据量小,且能够输出精美的地图,但空间分析相当困难等等。目前两种格式数据的融合已变得可能而且在广泛应用。在GIS工程中,很多的GIS系统已经集成化,能够对矢量和栅格结构的空间数据进行统一管理。而在数字制图中,两种数据结构的融合也在广泛应用。
      5.1 栅格图象与线划矢量图融合
      这是两种结构数据简单的叠加,是GIS里数据融合的最低层次。如遥感栅格影像与线划矢量图叠加,遥感栅格影像或航空数字正射影像作为复合图的底层。线划矢量图可全部叠加,也可根据需要部分叠加,如水系边线、交通主干线、行政界线、注记要素等等。这种融合涉及到两个问题,一是如何在内存中同时显示栅格影像和矢量数据,并且要能够同比例尺缩放和漫游;二是几何定位纠正,使栅格影像上和线划矢量图中的同名点线相互套合。如果线划矢量图的数据是从该栅格影像上采集得到,相互之间的套合不成问题;如果线划矢量图数据由其他来源数字化得到,栅格影像和矢量线划就难以完全重合。这种地图具有一定的数学基础,有丰富的光谱信息和几何信息,又有行政界线和其他属性信息,可视化效果很好。如目前的核心要素DLG与DOM套合的复合图已逐渐成为一种主流的数字地图。

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      5.2 遥感图像与DEM的融合
      这是目前生产数字正射影像地图DOM常用的一种方法。在JX4A、VIRTUOZO等数字摄影测量系统中,利用已有的或经影像定向建模获取的DEM,对遥感图像进行几何纠正和配准。因为DEM代表精确的地形信息,用它来对遥感、航空影像进行各种精度纠正,可以消除遥感图像因地形起伏造成图像的像元位移,提高遥感图像的定位精度;DEM还可以参与遥感图像的分类,在分类过程中,要收集与分析地面参考信息和有关数据,为了提高分类精度,同样需要用DEM对数字图像进行辐射校正和几何纠正。
    6 数据融合问题的展望
      在数字制图中,栅格图像之间的融合已经在各种部门广泛应用,特别是在遥感图像的处理上,其技术手段也比较成熟;栅格图像与矢量图形的融合在目前也相对比较简单,而且在各种GIS软件中都比较容易解决。他们的发展方向主要应从应用的角度去丰富它们的融合方式,拓展它们的应用领域。而结构复杂、对软硬件都有很高要求的各种格式的矢量数据之间的融合是目前GIS的难点,也是主要的研究方向。最好的办法当然是能设计一种能融合多种数据结构的空间数据模型及其数据格式的 “万能”软件,这样才能真正实现不同格式的矢量数据的统一。目前的研究也正朝着这个方向努力,主要有以下两种趋势: 专业的3S站 3s8.cn
      6.1 数据互操作模式
      数据互操作模式是OpenGIS consortium (OGC) 制定的规范。OGC为数据互操作制定了统一的规范,从而使得一个系统同时支持不同的空间数据格式成为可能。根据OGC颁布的规范,可以把提供数据源的软件称为数据服务器(Data Servers),把使用数据的软件称为数据客户(Data Clients),数据客户使用某种数据的过程就是发出数据请求,由数据服务器提供服务的过程,其最终目的是使数据客户能读取任意数据服务器提供的空间数据。OGC规范逐渐成为一种国际标准,将被越来越多的GIS软件以及研究者所接受和采纳。其主要特点是独立于具体平台,数据格式不需要公开,代表着数据共享技术的发展方向。数据互操作规范为多源数据集成带来了新的模式,但这一模式在应用中存在一定局限性:首先,为真正实现各种格式数据之间的互操作,需要每个每种格式的宿主软件都按照着统一的规范实现数据访问接口,在一定时期内还不现实;其次,一个软件访问其他软件的数据格式时是通过数据服务器实现的,这个数据服务器实际上就是被访问数据格式的宿主软件,也就是说,用户必须同时拥有这两个GIS软件,并且同时运行,才能完成数据互操作过程。
      6.2 直接数据访问模式
    直接数据访问指在一个GIS软件中实现对其他软件数据格式的直接访问,用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。直接数据访问不仅避免了频繁的数据转换,而且在一个GIS软件中访问某种软件的数据格式不要求用户拥有该数据格式的宿主软件,更不需要该软件运行。直接数据访问提供了一种更为经济实用的多源数据集成模式。目前使用直接数据访问模式实现多源数据集成的GIS软件主要有两个,即: Intergraph 推出的GeoMedia系列软件和中国科学院地理信息产业发展中心研制的超图SuperMap。GeoMedia、SuperMap实现了对大多数GIS/CAD软件数据格式的直接访问,包括:MGE、Arc/Info 、MicroStation DGN等。 中国3S吧 3s8.cn
    7 结语
      GIS是上世纪60年代才发展起来的一门新技术,由于发展水平较低,很多技术都不太成熟,如建设成本过高、实用性不强、理论研究滞后等。特别是建设成本高居不下,严重影响GIS的发展前景。由于GIS处理的数据对象是空间对象,有很强的时空特性,周期短、变化快,具有动态性;而获取数据的手段也复杂多样,这就形成多种格式的原始数据,再加上GIS应用系统很长一段时间处于以具体项目为中心孤立发展状态中,很多GIS软件都有自己的数据格式,造成GIS在基础图形数据的共享与标准化方面严重滞后,这是制约GIS发展的一个主要瓶颈。以目前的发展水平,各种空间数据的融合是GIS降低建设成本最重要的一种办法,但其中很多的技术问题还需要解决,还需要进一步深入研究。
    http://www.3s8.cn/gis/gislw/200611/407_2.html

     

               

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    ​GIS概念中有相当多的数据文件格式,我们经常接触到的数据格式可以大致分为“栅格数据”与“矢量数据”这两类。在前两天的分享中我们说过矢量数据格式,今天来跟大家说一下栅格数据格式。

    栅格数据就是将空间分割成有规律的网格,每一个网格称为一个单元,并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。空间数据库是对地理栅格数据进行有效管理的一个极为重要的手段。

    GIS系统的栅格数据格式有很多种,其中常用的有.jpg、.png、.tif等。我们在一些工作任务中会利用一些电子地图下载器来获取研究范围内的卫星地图,下载得到的格式就是.jpg或者.png。.tif格式的数据不同之处在于它具有空间地理坐标,我们在TransCAD中通常导入.tif作为底图,进行配准后,再进行路网等交通地理要素的绘制。

     

    栅格结构的特点

    数据直接记录属性的指针或属性本身,而其所在位置则根据行列号转换成相应的坐标给出。也就是说,定位是根据数据在数据集合中的位置得到的。

    点实体由一个栅格像元来表示;

    线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示;

    面实体(区域)由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。

     

    栅格数据组织方式

    栅格结构是用有限的网格逼近某个图形,因此用栅格数据表示的地表是不连续的是近似离散的数据。栅格单元的大小决定了在一个象元所覆盖的面积范围内地理数据的精度 ,网格单元越细栅格数据越精确,但如果太细则数据量太大。尤其按某种规则在象元内提取的值,如对长度、面积等的度量,主成分值、均值的求算等,其精度由象元的大小直接决定。由于栅格结构中每个代码明确地代表了实体的属性或属性值,点实体在栅格结构中表示为一个象元,线实体表示为具有方向性的若干连续相邻象元的集合,面实体由聚集在一起的相邻象元表示,这就决定了网格行列阵列易为计算机存储、操作、显示与维护,因此,这种示意图结构易于实现,算法简单,易于扩充、修改,直观性强,特别是容易与遥感影像的联合处理。

     

    栅格数据单元大小

    栅格所表示的内容的详细程度(要素现象)通常取决于栅格的单元(像素)大小或空间分辨率。

    1. 单元必须足够小,这样才可以捕获到所需的详细信息;

    2. 而单元又必须足够大,这样才可以提高计算机存储和分析的执行效率。

    栅格可以使用更小的单元大小在要素的范围内表示更多的要素、更小的要素或更详细的内容。不过,更多通常未必更好。单元大小如果较小,则在表示整个表面时会造成栅格数据集较大;因此,会需要更大的储存空间,而且通常会使处理时间更长。

    空间分辨率与比例

     空间分辨率是指单元大小所表示的在地面上覆盖面积的尺寸。因此,如果一个单元的覆盖面积为 5 x 5 米,则分辨率为 5 米。栅格的分辨率越高,单元大小越小,从而详细程度便越高。这和比例相反。比例越小,显示的细节越少。例如,以比例1:2,000 显示的正射影像(呈放大样式)会比以比例 1:24,000 显示的(呈缩小样式)影像更加详细。但是,如果此相同正射影像的单元大小为5 米,则不管以什么比例来显示,相应的分辨率将始终保持不变,因为实际的单元大小(在地面上覆盖的并由一个单独的单元表示的面积)并未发生改变。

    在下方,左侧影像中所使用的数据的空间分辨率比右侧影像的低。这表示左侧影像中数据的单元大小比右侧影像数据的大,但其中显示的比例却相同。

    获取途径

    ⑴ 栅格法:在待输入的图形上均匀划分栅格单元,逐个栅格地决定其属性代码,最后形成栅格数字地图文件。这是人工编码,当数据量太大时,该法费工费时,工作量相当大。

    转换法:用手扶跟踪数字化或自动跟踪数字化得到矢量结构数据,再转换为栅格结构。栅格数据

    由矢量数据向栅格数据转换是理想的方法。

    扫描数字化:逐点扫描待输入的专题地图,对扫描数据重新采样与再编码,从而得到栅格数据文件。

    ⑷ 分类影像输入:将经过分类解译的遥感影像数据直接或重新采样后输入系统,这是高效获取数据的方法。

     

    编码方法

    在栅格文件中,每个栅格只能赋予一个唯一的属性值,所以属性个数的总数是栅格文件的行数乘以列数的积,而为了保证精度,栅格单元分得一般都很小,这样需要存储的数据量就相当大了。通常一个栅格文件的栅格单元数以万计。但许多栅格单元与相邻的栅格单元都具有相同的值,因此使用了各式各样的数据编码技术与压缩编码技术。主要的编码技术有:直接栅格编码、链式编码弗里曼链码或世界链码)、游程编码、块式编码四叉树数据结构八叉树与十六叉树结构

    栅格数据优势

    1. 数据结构更加简单,即由像元组成矩阵结构,其中的像元值表示坐标,有时与属性表相关联;

    2. 格式更加强大,高级的空间和统计分析较容易实现;

    3. 表示连续表面以及执行表面分析;

    4. 点、线、面和表面都可同样存储;

    5. 对复杂数据集也可执行快速叠置;

    6. 有利于遥感数据的匹配应用和分析;

    栅格数据不足

    1. 由于栅格数据集的像元尺寸具有局限性,所以可能会带来空间误差;

    2. 栅格数据集可能会非常大,冗余度较高,需要压缩处理。虽然分辨率会随着栅格像元大小的减小而提高,但这会占用更多的磁盘空间,而且会拖慢处理速度。对于给定区域,将栅格像元大小更改为现有大小的一半时,所需的存储空间会增大为原来的四倍,具体情况取决于所使用的数据类型和存储技术;

    3. 将数据重建到固定间距的栅格像元边界时也会损失一定的精度;

    4. 定位精度比矢量低,拓扑关系难以表达;

    ---------------The End---------------

     

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  • 本期,小编将会为大家详细介绍GIS中常用的各种数据格式。请毫不犹豫的分享和收藏吧,万一派上用场了呢! 想要获取更多GIS数据,可加Q群:463091202 Part One 矢量数据 矢量数据(Vector Data)是用X、Y...

    你知道GIS数据有哪些类型吗?

    GISer的职业生涯中,都会遇到各种各样的数据。本期,小编将会为大家详细介绍GIS中常用的各种数据格式。请毫不犹豫的分享和收藏吧,万一派上用场了呢!

    Part One 矢量数据

    矢量数据(Vector Data)是用X、Y、Z坐标表示地图图形或地理实体位置的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。常见的矢量数据有:点、线、面等格式。

    SHP (Shapefile)

    Shapefile是目前最常见的一种矢量数据格式。作为行业标准,几乎所有的商业和开源GIS软件都支持Shapefile。

    一个Shapefile数据最少包括三个文件:

    主文件(*.shp)——存储地理要素的几何图形的文件。

    索引文件(*.shx)——存储图形要素与属性信息索引的文件。

    dBASE表文件(*.dbf)——存储要素信息属性的dBase表文件。

    除此之外还有可选的文件,包括:

    空间参考文件(*.prj)、几何体的空间索引文件(*.sbn 和 *.sbx)、只读的Shapefiles的几何体的空间索引文件(*.fbn 和*.fbx)等等。

    KMZ/KML (Keyhole Markup Language)

    KML是标记语言(Keyhole Markup Language)的缩写,最初由Keyhole公司开发,是一种基于XML 语法与格式的、用于描述和保存地理信息(如点、线、图像、多边形和模型等)的编码规范。KMZ是一个经过ZIP格式压缩过的KML文件,其文件自身可以包含图标,影像和模型等。KMZ/KML可以被 Google Earth、Google Map和ArcGIS Earth等识别并显示。

    FileGDB(File Geodatabase)

    FileGDB是由Esri创建的一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。其具有结构和性能上的优势:快速的性能、多样的数据关系、兼容存储栅格数据、优化空间索引以及数据压缩等。

    GeoJSON

    GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式;它是基于Javascript对象表示法的地理空间信息数据交换格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。GeoJSON支持下面几何类型:点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。GeoJSON里的特征包含一个几何对象和其他属性,特征集合表示一系列特征。

    一个完整的GeoJSON数据结构总是一个(JSON术语里的)对象。在GeoJSON里,对象由名/值对——也称作成员的集合组成。对每个成员来说,名字总是字符串。成员的值要么是字符串、数字、对象、数组,要么是下面文本常量中的一个:"true","false"和"null"。数组是由值是上面所说的元素组成。

    AutoCAD(.DXF)

    DXF 是AutoCAD与其它软件之间进行CAD数据交换的开放矢量数据文件格式,可以分为两类:ASCII格式和二进制格式;ASCII具有可读性好的特点,但占用的空间较大;二进制格式则占用的空间小、读取速度快。由于AutoCAD现在是最流行的CAD系统,DXF也被广泛使用,成为事实上的标准。绝大多数CAD系统都能读入或输出DXF文件。

    ArcInfo Coverage

    ArcInfo Coverage是较旧的一种地理空间数据格式。它没有扩展名,只是一组文件夹。Coverage使用要素类来存储点、弧、多边形或注释。Tic是地理控制点,有助于确定覆盖范围。

    E00 ArcInfo Interchange

    后缀为E00的文件是Esri的一种通用交换格式文件。这种文件通过明码的方式表达了

    Arc/Info中几乎所有的矢量格式以及属性信息,广泛应用于与其他软件之间进行数据交换。

    Part 2 栅格数据

    栅格数据就是将空间分割成有规律的网格,每一个网格称为一个单元(像素),并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。

    Grid

    如果要将属性数据添加到栅格文件中,那么Esri网格格式是您的最佳选择。但是,你只能将属性添加到整数网格。属性存储在值属性表(VAT)中 ——网格中每个网格单元对应唯一一个属性记录,count值表示单元格的数量。

    网格文件的两种类型是整数和浮点网格。土地覆盖物将是离散网格的一个例子。每个类都有一个唯一的整数单元格值。高程数据是浮点网格的示例。每个单元格表示海拔浮动值。

    GeoTIFF (Geographic Tagged Image File Format)

    GeoTIFF已经成为GIS和卫星遥感应用的行业图像标准文件。几乎所有的GIS和图像处理软件包都具有GeoTIFF兼容性。GeoTIFF包含的其他文件有: TFW(渲染栅格地理位置所需的文件)、XML(可选,元数据文件)、 AUX(输出辅助文件,存储投影等信息)。

    Erdas Imagine(.img)

    Erdas Imagine是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统(ERDAS IMAGINE)使用的遥感影像格式。这种格式广泛应用于遥感数据处理,因为它提供了一个用于整合来自多源传感器数据的框架。该框架支持地理参考、地理编码元数据、多波段、不同数据类型的数据的存储,同时该格式基于瓦片的方式进行数据的存取,这样加快了数据显示和重采样的速度。

    ENVI(ENVI .hdr Labelled Raster)

    ENVI使用的是通用栅格数据格式,包含一个简单的二进制文件( a simple flat binary )和一个相关的ASCII(文本)的头文件。这也保证了单个ENVI栅格文件没有大小上限。ENVI栅格文件必须包含这两个文件,其中头文件的后缀名为.hdr,数据文件的后缀随意,甚至可以不带后缀名。这两个文件是通过文件名来关联,即数据文件和头文件名称一致。

    PCIDSK(PCI Geomatics Database File)

    PCIDSK(.pix)是由加拿大PCI公司PCI Geomatics软件开发的地球观测数据格式,该格式使用512KB的块结构设计来保证以最小的磁盘和操作系统级别的开销来完成对图像各个部分的读写。地面控制点信息(GCP)以及投影信息可以以光栅几何参数的形式进行存储。

    JPEG 2000 (Joint Photographic Experts Group)

    JPEG 2000通常以JP2为文件扩展名。它们是经过压缩的文件,最新的JPG格式可以选择有损或无损压缩。JPEG 2000 GIS格式需要一个提供光栅地理定位的文件。因为有损压缩,JPEG 2000是背景图像的最佳选择,它可以实现与MrSID格式相似的20:1的压缩比。

    MrSID (Multiresolution Seamless Image Database)

    LizardTech专有的MrSID格式通常用于需要压缩的正射影像。 MrSID图像文件以SID为后缀,并附有一个带有文件扩展名为SDW的坐标文件。MrSIDs具有令人印象深刻的压缩比,彩色图像可以以超过20:1的比例进行压缩。

    ECW (Enhanced Commission Wavelet)

    ECW格式文件通常用于卫星图像的压缩。这种GIS文件类型具有较高的压缩比,同时仍保持图像中的质量对比度。 ECW格式由ER Mapper开发,但现在由Hexagon Geospatial拥有。

    HDF (Hierarchical Data Format)

    HDF格式是一种不必转换格式就可以在不同平台间传递的数据格式,由美国国家高级计算应用中心(NCSA)研制,已经应用于MODIS、MISR等数据中。当前流行的版本是HDF5。HDF有6种主要数据类型:栅格图像数据、调色板(图像色谱)、科学数据集、HDF注释(信息说明数据)、Vdata(数据表)、Vgroup(相关数据组合)。HDF采用分层式数据管理结构,并可以直接从嵌套的文件中获得各种信息。因此,打开一个HDF文件,在读取图像数据的同时可以方便的查取到其地理定位、轨道参数、图像属性、图像噪声等各种信息参数。

    LERC(Limited Error Raster Compression)

    LERC是由ESRI开发的一个开源删格数据格式,支持任何像素类型数据(不仅仅是RGB或Byte)的快速编码和解码。用户在编码时设置每个像素的最大压缩误差,因此在得到最大压缩比的同时保留了原始图像的精度(在用户定义的精度范围内)。这种数据格式被广泛应用于ESRI的高程文件或服务中。

    Part 3 切片地图

    受服务器处理能力与网络传输带宽等因素的影响,切片格式的地图越来越流行,切片地图是一种多分辨率层次的金字塔模型,从切片金字塔的底层到顶层,分辨率越来越低,但表示的地理范围不变。

    Vector Tile Package(.vtpk)

    Esri的矢量切片(Vector Tile Package)以vtpk为文件后缀,利用协议缓冲(Protocol Buffers)技术的紧凑的二进制格式来传递信息。当渲染地图时矢量切片使用一系列储存的内部数据进行制图。被组织到矢量切片的图层(比如道路、水、区域),都有包含几何图形和可变属性的独立要素(例如姓名、类型等等)。通俗的说,就是将矢量数据以建立金字塔的方式,像栅格切片那样分割成一个一个描述性文件,然后在前端根据显示需要按需请求不同的矢量瓦片数据进行显示。

    Tile Package(.tpk)

    TPK是一种数据文件类型,主要是用于将切片文件打包形成离线地图包,TPK可作为切片底图被加载。

    Scene Layer Package(.slpk)

    SLPK(Scene Layer Package)是一个将符合I3S(Indexed 3D Scene,ESRI 为3D数据推出的支持Web、移动和云端的数据标准)规范的节点信息和资源打包到一起的一个压缩包文件。目前主要支持:3D模型、集成格网、点以及点云数据。

    OGC GeoPackage

    GeoPackage是一种开放的、基于OGC标准的、独立于平台的、便携式的用于传输地理空间信息的压缩格式。GeoPackage统一规范在SQLite数据库中存储以下内容:矢量数据、不同比例尺的影像切片、扩展文件等。

    MBTiles

    MBTiles 是由MapBox公司主导的一种地图切片存储的数据规范,它使用SQLite数据库,可大大提高海量地图切片的读取速度,比通过切片文件方式的读取要快很多,适用于Android、IPhone等智能手机的离线地图存储。

    MapBox Vector Tile(.mvt)

    MapBox 矢量切片通过Google Protocol Buffers(一种兼容多语言、多平台、易扩展的数据序列化格式)进行编码,这种格式应用于客户端或服务端高效渲染或查询要素信息。使用.mvt文件为后缀。

    小结

    由于GIS数据格式种类繁多,仅GDAL库支持的矢量删格数据格式就多达上百种,小编在此也仅是汇总了一些比较常用或比较新的数据格式方便大家查阅,对于空间数据库和数据服务未能覆盖,后续有机会会再进行详细地梳理。如果各位读者也了解一些未列入的常用数据格式,欢迎补充。

    References:

    [1] The Ultimate List of GIS Formats - Geospatial File Extensions - GIS Geography

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    前言

    项目里经常会在地图上渲染一些色斑图,比如从后台拿到的各种栅格数据(重分类数据、空间插值数据等)需要在前端页面展示,这些数据在后台处理生成。通常后台处理生成的栅格常用的格式是.tif。现在的需求就是把这些后台生成的.tif格式的栅格类数据,在前端地图进行渲染展示,不使用后台去读取tif信息返回给前端。之前做过类似的事情:在内网环境不能访问在线地图等数据的时候,还想去使用那些地图数据,那么就通过python爬虫爬取地图切片数据(天地图、百度高德),在通过geoserver发布地图服务,那么在内网环境就可以使用发布的地图数据了。我们也可以通过后台生成的栅格数据去发布一个地图服务,这样可以加载到前端去显示,但如果前端地图频繁的需要加载这种数据,这种方式就不太友好了。

    思路

    前端页面请求时,后台直接返回一个tif数据,此时在前端直接读取tif数据的内容(主要是读取tif数据的极值坐标、行列数、二维矩阵数据);然后使用canvas画布进行绘制,tif中获取的行列数据确定canvas的宽高,根据矩阵数据(栅格数据所有象元值)用来确定canvas在绘制每一个像素点时所填充的颜色,其实就是把tif的二维矩阵数据用canvas画布来重现一下;最后待canvas绘制完成后,把canvas对象转成png或jpg类的图片,在把得到的png或jpg类的图片加载到地图,使用leaflet的话,直接使用L.imageOverlay方法,其中的边界位置坐标就是前面获取的tif数据的极值坐标。
    **注:读取tif数据,使用插件geotiff,关于geotiff的介绍网上并不多,可以参考链接:https://www.npmjs.com/package/geotiff;用vue做项目可以安装一下geotiff,然后引用import { fromArrayBuffer } from 'geotiff’来使用fromArrayBuffer方法获取tif数据的主要信息。

    关键代码

    实例代码使用的是leaflet地图框架,像openlayer、cesium也测试过可以。

    import { fromArrayBuffer } from 'geotiff'
    
    const renderTIFF = async (url, prodectName) => {
      const response = await fetch(url)
      const arrayBuffer = await response.arrayBuffer()
      console.log(arrayBuffer)
      const tiff = await fromArrayBuffer(arrayBuffer)
      const img = await tiff.getImage()
      const data = await img.readRasters()
      var meta = img.getFileDirectory();
      var xMin = meta.ModelTransformation[3];
      var xMax = xMin + meta.ModelTransformation[0] * meta.ImageWidth;
      var yMin = meta.ModelTransformation[7];
      var yMax = yMin + meta.ModelTransformation[5] * meta.ImageLength;
      const bounds = [xMin, yMin, xMax, yMax]
      const canvas = document.createElement('canvas')
      canvas.width = img.getWidth()
      canvas.height = img.getHeight()
    

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