GIS课件第3章 空间数据模型

第3章 空间数据模型

为了能够利用地理信息系统工具解决现实世界中的问题，首先必需将复杂的地理事物和现象简化和抽象到计算机中进行表示、处理和分析。本章从空间认知的角度讲述了对现实世界进行抽象建模的过程，其结果就是空间数据模型；空间数据模型可以归纳为空间概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型三个层次。空间概念数据模型包括：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；对象模型：用于描述各种空间地物；网络模型：可以模拟现实世界中的各种网络。常用的空间逻辑数据模型有矢量数据模型、栅格数据模型和面向对象模型等。在讲述空间数据模型的同时，又介绍了空间实体和空间关系等相关概念。

3.1地理空间与空间抽象

3.1.1地理空间与空间实体

在地理学上，地理空间（Geographic Space）是指地球表面及近地表空间，是地球上大气圈、水圈、生物圈、岩石圈和土壤圈交互作用的区域，地球上最复杂的物理过程、化学过程、生物过程和生物地球化学过程就发生在该区域。在地理空间中存在着复杂的空间事物或地理现象，它们可能是物质的，也可能是非物质的，如山脉、水系、土地类型、城市分布、资源分布、道路网系、环境变迁等。地理空间中的这些空间事物或地理现象就代表了现实世界；而地理信息系统即是人们通过对各种各样的地理现象的观察抽象、综合取舍，编码和简化，以数据形式存入计算机内进行操作处理，从而达到对现实世界规律进行再认识和分析决策的目的。地理空间实体就是对复杂地理事物和现象进行简化抽象得到的结果，简称空间实体，它们的一个典型特征是与一定的地理空间位置有关，都具有一定的几何形态，分布状况以及彼此之间的相互关系。空间实体具有4个基本特征：空间位置特征、属性特征、时间特征和空间关系。

1． 空间位置特征

表示空间实体在一定的坐标系中的空间位置或几何定位，通常采用地理坐标的经纬度、空间直角坐标、平面直角坐标和极坐标等来表示。空间位置特征也称为几何特征，包括空间实体的位置、大小、形状和分布状况等。

2． 属性特征

属性特征也称为非空间特征或专题特征，是与空间实体相联系的、表征空间实体本身性质的数据或数量，如实体的类型语义定义、量值等。属性通常分为定性和定量两种，定性属性包括名称、类型、特性等；定量属性包括数量、等级等。

3． 时间特征

时间特征是指空间实体随着时间变化而变化的特性。空间实体的空间位置和属性相对于时间来说，可能会存在空间位置和属性同时变化的情况，如旧城区改造中，房屋密集区拆迁新建商业中心；也存在空间位置和属性独立变化的情况，即实体的空间位置不变，但属性发生变化，如土地使用权转让，或者属性不变而空间位置发生变化，如河流的改道。 4． 空间关系特征

在地理空间中，空间实体一般都不是独立存在的，而是相互之间存在着密切的联系。这种相互联系的特性就是空间关系。空间关系包括拓扑关系（topological spatial relation）、顺

序关系（order spatial relation）和度量关系（metric spatial relation）等。

3.1.2 空间认知和抽象

地理信息系统作为对地理空间事物和现象进行描述、表达和分析的计算机系统，首先必须将现实世界描述成计算机能理解和操作的数据形式。数据模型是对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、能反映形式世界真实状况数据集的桥梁，是地理信息系统的基础。

由于地理空间事物和现象的复杂性和人们认识地理空间在观念或方法上的不同，地理信息系统对空间实体的抽象方式也存在一定的差别，或者说不同的学科或部门可能对地理空间按照各自的认识和思维方式来构造不同的模型。

国际标准化组织（ISO）的地理信息标准化技术委员会（TC211）制定了对地理空间认知的概念模式，规范以数据管理和数据交换为目的的地理信息基本语义和结构，准确描述地理信息，规范管理地理数据，促进人们对地理空间信息有一个统一的认知和一致的使用方法，促进地理信息系统的互操作性。基本思路为：确定地理空间领域——建立概念模式（概念建模）——构成既方便人们认知又适合计算机解释和处理的实现模式。为了简单、明晰地描述GIS抽象过程，我们通过分析研究，归纳为三个层次来进行抽象，如图3.1所示。

人们首先对地理事物进行观察，认知其类型、特征、行为和关系，再对它进行分析、判别归类、简化、抽象和综合取舍。对于同一空间目标，由于人们对其兴趣点不同，观察视点和尺度不同，分析和抽象的结果也不尽相同。例如对一栋建筑物，在宏观的尺度或小比例尺下去观察，将会和整个城市一起被简化为一个点，当在小范围或大比例尺下得到的抽象结果是完整的三维建筑物或其投影多边形。在对现实世界进行抽象、描述和表达，逐步得到概念模型，进而转换为逻辑数据模型和物理数据模型。

概念模型是地理空间中地理事物与现象的抽象概念集，是地理数据的语义解释，从计算机系统的角度来看，它是抽象的最高层。构造概念模型应该遵循的基本原则是：语义表达能力强；作为用户与GIS软件之间交流的形式化语言，应易于用户理解（如ER模型）；独立于具体计算机实现；尽量与系统的逻辑模型保持同一的表达形式，不需要任何转换，或者容易向逻辑数据模型转换。

逻辑数据模型是GIS描述概念数据模型中实体及其关系的逻辑结构，是系统抽象的中间层。它是用户通过GIS（计算机系统）看到的现实世界地理空间。逻辑数据模型的建立既要考虑用户易理解，又要考虑易于物理实现，易于转换成物理数据模型。通常所称的空间数据模型其实是空间数据的逻辑模型。

物理数据模型是概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。

在逻辑数据模型和物理数据模型间，空间数据结构用于对逻辑数据模型描述的数据进行合理的组织，是逻辑数据模型映射为物理数据模型的中间媒介。

观察和认知 现实世界 空间事物或现象 选择、综合、简化和抽象 概念世界 概念模型 Conceptial Model 最高层 编码、表达、建立空间关系 逻辑数据模型 Logical Data Model 中间层 数据世界 （计算机） 数据结构对数据进行组织 物理数据模型 Physical Data Model 最底层 空间数据库 信息 图3.2 空间实体抽象的三个层次

3.2 空间数据概念模型

地球表面上的各种地理现象和物体错综复杂，用不同的方法或从不同的角度对地理空间进行认知和抽象，可能产生不同的概念模型。许多方法局限于某一范围或反映地理空间的某一侧面，因此，概念模型只能体现地理空间的某一方面。根据GIS数据组织和处理方式，目前地理空间数据的逻辑模型大体上分为三类，即对象模型、网络模型和场模型，如图3.2所示。

对象模型

网络模型

图3.2 空间数据概念模型

场模型

3.2.1 对象模型

对象模型，也称作要素模型，将研究的整个地理空间看成一个空域，地理现象和空间实体作为独立的对象分布在该空域中。按照其空间特征分为点、线、面、体四种基本对象，对象也可能由其他对象构成复杂对象，并且与其他分离的对象保持特定的关系，如点、线、面、体之间的拓扑关系。每个对象对应着一组相关的属性以区分各个不同的对象。

对象模型强调地理空间中的单个地理现象。任何现象，不论大小，只要能从概念上与其相邻的其他现象分离开来，都可以被确定为一个对象。对象模型一般适合于对具有明确边界的地理现象进行抽象建模，如建筑物、道路、公共设施和管理区域等人文现象以及湖泊、

子类/超类

分类 空间关系

地理空间 非空间关系 时间关系

非空间属性 图3.3 对象模型对空间要素的描述 空间要素 几何坐标 等效

子部分 超部分

河流、岛屿和森林等自然现象，因为这些现象可被看作是离散的单个地理现象。

对象模型把地理现象当作空间要素（Feature）或空间实体（Entity）。一个空间要素必须同时符合三个条件：（1）可被标识；（2）在观察中的重要程度；（3）有明确的特征且可被描述。实体可按空间、时间和非空间属性以及与其他要素在空间、时间和语义上的关系来描述，如图3.3所示。传统的地图是以对象模型进行地理空间抽象和建模的典型实例。

3.2.2 场模型

场模型，也称作域（field）模型，是把地理空间中的现象作为连续的变量或体来看待，如大气污染程度、地表温度、土壤湿度、地形高度以及大面积空气和水域的流速和方向等。根据不同的应用，场可以表现为二维或三维。一个二维场就是在二维空间R2中任意给定的一个空间位置上，都有一个表现某现象的属性值，即A＝f(x，y)。一个三维场是在三维空间R3中任意给定一个空间位置上，都对应一个属性值，即A＝f(x，y，z)。一些现象如大气污染的空间分布本质上是三维的，但为了便于表达和分析，往往采用二维空间来表示。

由于连续变化的空间现象难以观察，在研究实际问题中，往往在有限时空范围内获取足够高精度的样点观测值来表征场的变化。在不考虑时间变化时，二维空间场一般采用6种具体的场模型来描述，如图3.4所示。

（1）规则分布的点。在平面区域布设数目有限、间隔固定且规则排列的样点，每个点都对应一个属性值，其他位置的属性值通过线性内插方法求得。

（2）不规则分布的点。在平面区域根据需要自由选定样点，每个点都对应一个属性值，其他任意位置的属性值通过克里金内插、距离倒数加权内插等空间内插方法求得。

（3）规则矩形区。将平面区域划分为规则的、间距相等的矩形区域，每个矩形区域称作格网单元（grid cell）。每个格网单元对应一个属性值，而忽略格网单元内部属性的细节变化。

（4）不规则多边形区。将平面区域划分为简单连通的多边形区域，每个多边形区域的边界由一组点所定义；每个多边形区域对应一个属性常量值，而忽略区域内部属性的细节变化。

（5）不规则三角形区。将平面区域划分为简单连通三角形区域，三角形的顶点由样点定义，且每个顶点对应一个属性值；三角形区域内部任意位置的属性值通过线性内插函数得到。

（6）等值线。用一组等值线C1，C2，?，Cn，将平面区域划分成若干个区域。每条等值线对应一个属性值，两条等值线中间区域任意位置的属性是这两条等值线的连续插值。

（a） 规则分布的点 （b） 不规则分布的点 （c）规则矩形区

（d） 不规则多边形区 （e） 不规则三角形区 图3.4 场模型的6种表示

（f） 等值线

3.2.3 网络模型

网络模型与对象模型的某些方面相同，都是描述不连续的地理现象，不同之处在于它需要考虑通过路径相互连接多个地理现象之间的连通情况。网络是由欧式空间R2中的若干点及它们之间相互连接的线（段）构成，亦即在地理空间中，通过无数“通道”互相连接的一组地理空间位置。现实世界许多地理事物和现象可以构成网络，如公路、铁路、通讯线路、管道、自然界中的物质流、物量流和信息流等，都可以表示成相应的点之间的连线，由此构成现实世界中多种多样的地理网络。

由于网络是由一系列节点和环链组成的，从本质上看与对象模型没有本质的区别。按照基于对象的观点，网络模型也可以看成对象模型的一个特例，它是由点对象和线对象之间的拓扑空间关系构成的。因此可将空间数据概念模型归结为对象模型（或称要素模型）和场模型（或称域模型）两类。

3.2.4 概念模型的选择

地理现象既可以采用对象模型也可以采用场模型建模。以一个有不同林分覆盖的森林为例（图3.5），讨论两种不同概念模型的建模。

从场模型来看，森林可建模为一个函数。该函数的定义域就是森林占据的地理空间，而值域是3个元素（林种的名称）的集合。设这个函数为f，它将森林占据的每个点映射到值域的一个具体元素上。函数f是一个分段函数，它在林种相同的地方取值恒定，而在林种发生变化处才改变取值。

以对象观点来看，在明确规定林分之间的界限的理想情况下，就可以得到多边形的边界，每个多边形都有一个惟一的标识符和一个非空间属性——林分的名称。这样，就可以把森林建模为一个多边形集合，每个多边形对应一个林分。

3.4.1 矢量数据模型

矢量数据模型起源于“Spaghetti模型”，这是一种产生于计算机地图制图的数据模型，适合于用对象模型抽象的地理空间对象，如图3.10所示。在矢量数据模型中，点实体用一对空间坐标表示,二维空间中对应为（x，y）；线实体由一串坐标对组成，二维空间中表示为（x1，y1）,（x2，y2）,（xn，yn）；面由其边界线表示，表示为首尾相连的坐标串，二维空间中对应为（x1，y1）（,x2，y2）（,xn，yn）（,x1，y1）。每一个实体都给定一个惟一标识符（Identifier）来标识该实体。矢量数据模型能够精确地表示点、线及多边形面的实体，并且能方便地进行比例尺变换、投影变换以及输出到笔式绘图仪上或视频显示器上。

杨树林 实体类实体ID 类别 位置 6575000 5 2 型

1 点 5 电力塔 x1, y1 3

点 6 电力塔 x1, y1 松树林 4

线 4 河流 x1, y1；x2, y2；?；xn, yn 6 河流 电力塔 多边形 1 杨树林 x1, y1；x2, y2；?；xn, yn; x1, y1 6555000 多边形 2 杨树林 x1, y1；x2, y2；?；xn, yn; x1, y1 5610000 5810000 多边形 3 松树林 x, yx, yx, y x, y

图3.10 空间对象的矢量数据模型

如果空间实体的空间特征信息（位置）连同属性信息一起组织并存储，则根据属性特征的不同，点可用不同的符号来表示，线可用不同的颜色、粗细不等、样式不同的线型绘制，多边形则可以填充不同的颜色和图案。

在矢量数据模型中，可以明确地描述图形要素间的拓扑关系。在具有拓扑关系的矢量数据模型中，多边形边界被分割成一系列的弧段和结点。结点、弧段和多边形之间的拓扑关系在拓扑关系表中（如表3.1~表3.4）。与Spaghetti模型相比，相邻多边形间的公共边界仅需表达一次，减少了描述的数据量，且避免了双重边界不能精确重合的问题。

在矢量数据模型中，空间实体现象是由点、线和面等原型实体及其集合来表示。观察的尺度或者概括的程度影响着使用原型的种类。在小比例尺图中，城镇这类对象可以用点表示，道路和河流由线表示。在较大比例尺图中，城镇被表示为一定形状的多边形，包括建筑物的边界、公园、道路等实体。

3.4.2 栅格数据模型

栅格数据模型比较适宜于用场模型抽象的的空间对象，采用面域或空域的枚举来直接描述空间实体。栅格可以用数字矩阵来表示，地理空间坐标隐含在矩阵的行列上。数字扫描仪、视频数字化仪、行式打印机、喷墨绘图仪等设备是基于栅格模式的。应用栅格数据模型进行数字图象处理和分析已被广泛应用于遥感、医学图象、计算机视觉等领域。

在栅格数据模型中，点实体是一个栅格单元（cell）或像元，线实体由一串彼此相连的像元构成，面实体则由一系列相邻的像元构成，像元的大小是一致的，如图3.11所示。每个像元对应于一个表示该实体属性的值。若需要描述统一地理空间的不同

图3-11 空间对象的栅格数据模型

属性，则按不同的属性将数据分层，每层描述一种

属性。当栅格单元太粗糙，未能与空间目标相吻合时，就会丢失某些高分辨率情况下的细节信息。栅格单元的形状通常是正方形，有时也采用矩形。栅格的行列信息和原点的地理位置

被记录在每一层中。

栅格的空间分辨率是指一个像元在地面所代表的实际面积大小。对于一个面积为100km2的区域，以10m的分辨率来表示则需要有10000×10000个栅格，即1亿个像元。如果每个像元占一个计算机存储单元，即一个字节（Byte），那么这幅图象就要占用100兆字节的存储空间，这是相当大的。随着分辨率的提高，对存储空间的要求将成几何级数地增加。因此，在栅格数据模型中，选择空间分辨率时必须考虑存储空间和处理时间的开销。同时，往往需要籍助相应的空间数据结构来组织数据并压缩数据量，以节省存储空间。

栅格数据模型的一个优点是不同类型的空间数据层可以进行叠加操作，不需要经过复杂的几何计算。但对于一些变换、运算，如比例尺变换、投影变换等则操作不太方便。

3.4.3矢量－栅格一体化数据模型

矢量数据模型和栅格数据模型在描述和表达空间实体时各有优缺点。将两种数据模型的优点结合起来，构造矢量－栅格一体化数据模型，将有利于地理空间现象的统一表达。

在矢量－栅格数据模型中，对地理空间实体同时按矢量数据模型和栅格数据模型来表述。面状实体的边界采用矢量数据模型描述，而其内部采用栅格数据模型表达；线状实体一般采用矢量数据模型表达，同时将线所经过位置以栅格单元进行充填；点实体则同时描述其空间坐标以及栅格单元位置，这样则将矢量数据模型和栅格数据模型的特点有机地结合在一起。矢量－栅格一体化数据模型一方面保留了矢量数据模型的全部特性，空间实体具有明确的位置信息，并能建立和描述拓扑关系；另一方面又建立了栅格与实体的联系，即明确了栅格与实体的对应关系。从本质上说，矢量－栅格数据模型是一种以栅格为基础的数据模型，对空间实体及其关系描述的数据量增大。

3.4.4镶嵌数据模型

镶嵌（Tessellation）数据模型采用规则或不规则的小面块集合来逼近自然界不规则的地理单元，适合于用场模型抽象的地理现象。通过描述小面块的几何形态、相邻关系及面块内属性特征的变化来建立空间数据的逻辑模型。小面块之间不重叠且能完整铺满整个地理空间。根据面块的形状，镶嵌数据模型可分为规则镶嵌数据模型和不规则镶嵌数据模型。

一、规则镶嵌数据模型

规则镶嵌数据模型，即用规则的小面块集合来逼近自然界不规则的地理单元。在实际应用中，普遍采用正方形或矩形进行地理空间的划分。此时的规则镶嵌数据模型就转化为栅格数据模型。

构造规则镶嵌的具体做法是；用数学手段将一个铺盖网格叠置在所研究的区域上，把连续的地理空间离散为互不覆盖的面块单元(网格)。划分之后，简单化了空间变化的描述，同时也使得空间关系(如毗邻、方向和距离等)明确，可进行快速的布尔集合运算。在这种结构中每个网格的有关信息都是基本的存储单元。

从数据结构上看，规则网格系统的主要优点在于其数据结构为通常的二维矩阵结构，每个网格单元表示二维空间的一个位置，不管是沿水平方向还是沿垂直方向均能方便地遍历这种结构。处理这种结构的算法很多，并且大多数程序语言中都有矩阵处理功能。此外，以矩阵形式存储的数据具有隐式坐标，不需要进行坐标数字化；规则格网系统还便于实现多要素的叠置分析。因而，规则镶嵌是一种重要的空间数据处理工具。

二、不规则镶嵌数据模型

不规则镶嵌数据结构是指用来进行镶嵌的小面块具有不规则的形状或边界。最典型的不规则镶嵌数据模型有Voronoi图（也称作Thiessen多边形）和不规则三角网（Triangular Irregular Network，简称TIN）模型，如图3.12所示。当用有限离散的观测样点来表示某地理现象的空间分布规律时，适合于采用不规则镶嵌数据模型。

图3.12 TIN和Voronoi多边形数据模型

Voronoi图是俄国数学家M.G. Voronoi于1908年发现的几何构造，并以他的名字命名，早在1850年，另一位数学家G.L.Dirichelt同样研究过几何构造，有时也称为Dirichelt格网。由于Voronoi图在空间剖分上的等分性特征，在许多领域获得了应用，也产生了多种叫法，通常以最先将其应用到专业领域的专家的名字来命名。

Voronoi多边形的特点是：组成多边形的边总是与两相邻样点的连线垂直，并且多边形内的任何位置总是离该多边形内样点的距离最近，离相邻多边形内样点的距离远，且每个多边形内包含且仅包含一个样点。

以Voronoi多边形内的样点属性作为整个多边形区域的属性。因此只要给定具有若干空间离散点，根据Voronoi多边形的构造方法就可获得完整覆盖地理区域的Voronoi多边形。表达Voronoi多边形的顶点位置、Voronoi多边形各边与顶点的连接关系、多边形间的连接关系，以及Voronoi多边形包含的样点就可得到Voronoi多边形的逻辑数据模型。

除表达地理空间现象外，Voronoi多边形还可有效地用于许多空间分析问题，如邻接、接近度（Proximity）和可达性分析等，以及解决最近点（closest point）、最小封闭圆问题。

TIN采用不规则的三角网形成对地理空间的完整覆盖。在TIN模型中，样点的位置控制着三角形的顶点，这些三角形尽可能接近等边。TIN能较好的表达地理现象的空间变化，如地形表面就可用三角网拟合，此时三角形看作是空间的三角面片。三角网的优点是，三角形大小随样点密度的变化自动变化，所有样点都称为三角形的顶点，当样点密集时生成的三角形小，而样点较稀时则三角形较大。TIN在表示不连续地理现象时也具有优势，如用TIN表示地形的变化，将悬崖、断层、海岸线、山谷山脊线等作为约束条件，可构造约束TIN。

在TIN模型中，有一种与Voronoi多边形对偶的Delaunay三角网，这是一种满足最大空圆准则的三角网，即任一三角形的外接圆内不包含其它样点，如图3.13所示。在只有四个采样点的简单例子中，可能有两种三角化方法，方案一和方案二哪一种是有效的呢？方案一不满足最大空圆准则，因为样点1、3、4的外接圆包含样点2；而方案二满足要求，是一种有效的三角化方法。

1 3 1 3 方案一 1 2 4 2 3 4 1 1 3 3 2

4 方案二

2 2 4 4

图3.13 最大空圆准则

由样点构成的Delaunay三角网有如下特性：（1）三角网的网形是唯一的，即点的次序 不变；（2）每一个三角形的内角为可能的最大角度，符合“三角剖分最小内角为最大”的最

图中虚线为Voronoi多边形的边界，实线为TIN边，小圆点代表采样观测点

优化条件。Delaunary三角网可以按照最大空圆准则，根据离散点直接构造。在实际应用中，往往先构造Voronoi多边形或Delaunay三角网，再构造另一种模型。将相邻Voronoi多边形内包含的样点连接起来，即形成Delaunary三角网；对Delaunary三角网的每个三角形计算其外心（各边垂直平分线的交点），将相邻三角形的几何中心两两相连，即可得到Voronoi多边形的边。

对三角网，表达各三角形的顶点位置和属性、顶点与三角形的连接关系、三角形的连接关系，就可得到TIN的逻辑数据模型。

在许多地理空间分析应用中，不规则格网具有某些优越性，主要表现在：可以消除数据冗余，格网的结构本身可适应于数据的实际分布。这种模型是一种变化分辨率的模型，因为基本多边形的大小和密度在空间上是变动的。不规则格网能进行调整，以反映空间每一个区域中的数据事件的密度。这样，每个单元可定义为包含同样多数据事件，其结果是数据越稀，则单元越大；数据越密，则单元越小。单元的大小、形状和走向反映着数据元素本身的大小、形状和走向。

3.4.5 面向对象数据模型

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。

面向对象技术的核心是对象（object）和类（class）。对象是指地理空间的实体或现象，是系统的基本单位。如多边形地图上的一个结点或一条弧段是对象，一条河流或一个宗地也是一个对象。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。例如，河流的坐标数据描述了它的位置和形状，而河流的变迁则表达了它的行为。每个对象都有一个惟一的标识号（Object－ID）作为识别标志。类是具有部分系统属性和方法的一组对象的几何，是这些对象的统一抽象描述，其内部也包括属性和方法两个主要部分。类是对象的共性抽象，对象则是类的实例（Instance）。属于同一类的所有对象共享相同的属性和方法，但也可具有类之外的自身特有的属性和方法。类的共性抽象构成超类（super-class），类成为超类的一个子类，表示为“is-a”的关系。一个类可能是某些类的超类，也可能是某个类的子类，从而形成类的“父子”关系。

面向对象方法将对象的属性和方法进行封装（encapsulation），还具有分类（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。

（1）分类。把具有部分相同属性和方法的实体对象进行归类抽象的过程。如将城市管网中的供气管、给水管、有线电视电缆等都作为类。

（2）概括。把具有部分相同属性和方法的类进一步抽象为超类的过程，如将供水管线、供热管线等概括为“管线”这一超类，它具有各类管线所共有的“材质”、“管径”等属性，也有“检修”等操作。

（3）联合。把一组属于同一类中的若干具有部分相同属性的对象组合起来，形成一个新的几何对象的过程。集合对象中的个体对象称作它的成员对象，表示为“is member of”的关系。联合不同于概括，概括是对类的进一步抽象得到超类，而联合是对类中的具体对象进行合并得到新的对象。例如在供水管线类中，某些管线段进行了防腐处理，则可把它们联合起来构成“防腐供水管类”。

（4）聚集。聚集是把一组属于不同类中的若干对象组合起来，形成一个更高级别的复合对象的过程。复合对象中的个体对象称作它的组件对象，表示为“is part of”的关系。如将地籍权属界线与内部建筑物聚集为“宗地”类。

（5）继承。继承是一种服务于概括的语义工具。在上述概括的概念中，子类的某些属性和操作来源于它的超类。例如饭店类是建筑物类的子类，它的一些操作如显示和删除对象等，以及一些属性如房主、地址、建筑日期等是所有建筑物共有的，所以仅在建筑物类中定义它们，饭店类则继承这些属性和操作。继承有单一继承和多方继承。单一继承是指子类仅有一个直接的父类，而多方继承允许多于一个直接父类。多方继承的现实意义是子类的属性和操作可以是多个父类的属性和操作的综合。地理空间实体表达中，经常会遇到多方继承的问题。以交通和水系为例，如图3.14所示，交通线进行分类得到“人工交通线”、“自然交

通线”，水系经分类得到“河流”、“湖泊”等子类。“运河”作为“人工交通线”和“河流”的子类，将同时继承“交通线”、“水系”的属性和方法。 交通线 水系 人工交通线 自然交通线 河流 湖泊 公路 运河 可通航河流 图3.14 多方继承示例

不可通航河流

（6）传播。传播是作用于联合和聚集的语义工具，它通过一种强制性的手段将子对象的属性信息传播给复杂对象。就是说，复杂对象的某些属性值不单独描述，而是从它的子对象中提取或派生。例如，一个多边形的位置坐标数据，并不直接表达，而是在弧段和结点中表达，多边形仅提供一种组合对象的功能和机制，借助于传播的工具可以得到多边形的位置信息。这一概念可以保证数据库的一致性，因为独立的属性值仅存储一次，不会因空间投影和几何变换而破坏它的一致性。

矿山对象 复合对象

地面对象 覆盖对象 树林 草坪 池塘 晒场 建筑对象 矿建类 办公楼 矿灯房 澡堂 民建类 民房 机井 道路对象 铁路 公路 田间道 管网对象 供水网 总管 支管 入楼管 入户管 排水网 地层对象 第四系 表土 沙砾 基底 井巷对象 立井对象 主井 副井 风井 复合对象

集合对象

类

一组煤 顶板 一煤 底板 开拓体系 车场 大巷 石门 集合对象

类/子类

热力网 N组煤 顶板 N煤 底板 采区体系 上山 平巷 石门 采面采面 运输巷 回风巷 开切眼 集合对象

类 超类

煤气网 子类

图3.15 矿山实体的面向对象数据模型体系

图3.15是矿山GIS的面向对象建模实例。

基于以上面向对象思想，OGC（Open GIS Consortium）组织给出了适合于二维空间实体及其关系表达的面向对象空间数据逻辑模型，并以UML（Unified Modeling Language）语言表示，如图3.16所示。

几何抽象类地理空间参考系点- - 1- 1曲线表面几何集合线串类- 1直线段线性环多边形- - 表面集合曲线集合点集合多边形集合- 1- 线串集合1- 1

在实际地理空间对象描述和表达中，按照面向对象方法，对空间实体进行“概括”、“聚集”、“联合”等处理，可得到复杂地理对象的逻辑数据模型。例如，在城市地籍管理中，将宗地多边形类和内部包括的建筑物多边形聚集为“宗地”类，如图3.17所示，按“宗地”进行管理和处理，简化了空间数据的分析。

图3.16 Open GIS面向对象空间实体模型

表示“has a”聚集关系 表示“is a”概括关系

对象1 对象ID 对象1 对象2 对象2

坐标几何 ?? ?? 属性 ?? ?? 方法 ?? ??

图3.17 面向对象数据模型

专业术语

地理空间 地理实体 对象模型 场模型 网络模型 拓扑关系 矢量数据模型 栅格数据

模型 镶嵌数据模型 Voronoi图 不规则三角网TIN Delaunay三角网

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/u1q2.html