向量資料結構 (vector data structure)

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1 向量資料結構 (vector data structure)
向量資料結構以點、線、面三種圖徵所構成 線圖徵記載各個轉折點的坐標 面圖徵記載各邊轉角的坐標 向量資料會使用位相關係來儲存各圖徵的位置與相對關係 位相關係是指空間終點線面彼此的相交、相離、相鄰等關係 向量模式類型： 麵條式資料模式 (Spaghetti) 弧-節點資料模式 (Arc-Node) 關連式結構(Rational)

2 麵條式資料模式 (Spaghetti structure)
為向量式資料發展的起源 所有資料均存放為一列一列的坐標值串列 麵條式資料記錄所有空間物件的位置，容易瞭解各個點、線、面是由哪些點組成，方便進行空間物件的運算 計算某條道路的長度、計算某個湖泊的面積 麵條式資料並未記錄物件之間的關連性，因此進行空間分析時，往往需要尋找過所有資料，才能完成空間分析的功能

3 麵條式資料模式 圖徵 編號 位置 點 11 XY 線 12 X1Y1 X2Y2 … 13 X1Y1 X2Y2 X3Y3 … 面 14 11

4 弧-節點資料模式 (arc-node structure)
弧，為一系列起於某一節點，終止於某一節點的多重折線(Polyline) 節點，為弧的端點，或是二或多個弧的交叉點 弧不一定為直線段，除了兩個端點為節點外，中間可能還包括數個轉折點，轉折點僅在定義該弧的形狀 多邊形為一連串相連的弧所圍成的封閉區域；點則可視為沒有面積的多邊形 點(包括節點與轉折點)、線(即弧)、面三者即構成了一個階層性的資料結構 圖徵以階層式的方式建構，避免資料重複的情況

5 弧-節點資料模式 A 節點 I II III IV 弧 多邊形 編號 東距 北距 其他屬性 1 3210 1230 … 2 3215 3
1220 4 1 2 3 4 I II III IV A 弧 編號 起點 終點 其他屬性 I 4 1 … II 2 III 3 IV 多邊形 編號 線段 其他屬性 A I、II、III、IV …

6 關連式結構 (rational structure)
在關連式結構中，空間資料與屬性資料為獨立存放，與其他結構有明顯區隔 關連式結構與弧-節點結構十分相近 空間資料與弧-節點結構類似 屬性資料則以關連表格進行存放 由於屬性另外存放，因此可以利用現成的關連式資料庫進行管理，以利用其強大的功能與彈性 目前有許多的GIS系統均採用此一結構

7 關連式結構 A I II III IV 編號 東距 北距 1 3210 1230 2 3215 3 1220 4 編號 號誌 其他 1
點：空間 點：屬性 編號 東距 北距 1 3210 1230 2 3215 3 1220 4 編號 號誌 其他 1 紅綠燈 … 2 閃黃燈 3 4 閃紅燈 1 2 3 4 I II III IV A 線：空間 線：屬性 編號 起點 終點 I 4 1 II 2 III 3 IV 編號 長度 線道 其他 I 100.5 4 … II 25.3 III 69.8 IV 21.5 2 面：空間 面：屬性 編號 線段 A I、II、III、IV 編號 所有人 面積 其他 A 市政府 210.8 …

8 向量資料優點 能精確表達位置，具備較高空間解析度，適合精確度要求較高的業務運作 適合儲存具備明確界線區域的資料
可記錄位相資料，有效表達圖徵間複雜的空間關係 初始儲存空間小 適合資料庫管理

9 向量資料缺點 無法有效表示連續變化現象 資料結構較為複雜，建立資料需較高的技術與費用 由於包含點、線、面幾何關係，系統分析建置與使用較為複雜
平滑而連續變化的地理資料難以表達、例如地表高度、大氣壓力、氣溫變化…等，權宜的方是是利用等值線或等值面表示方式 資料結構較為複雜，建立資料需較高的技術與費用 由於包含點、線、面幾何關係，系統分析建置與使用較為複雜 空間分析演算較為複雜 空間交會模擬較為困難 儲存空間差異大

10 網格資料結構 (raster data structure)
B C D 將真實世界的空間資料，以大小相等的網格，包括矩形、三角形、六角形…等形狀表示 每個網格中儲存所要呈現表達的數值或屬性值 資料儲存類型： 波段循序法 (BSQ) 波段像元交錯法 (BIP) 波段循列交錯法 (BIL) I II 1 2 檔案1：A B C D 檔案2：I II III IV 檔案3： A I 1 B II 2 C III 3 D IV 4 A B I II 1 2 C D III IV 3 4

11 網格資料壓縮 (compression of raster data)
網格式資料每個格子僅能指定一個值，不同屬性需存放於不同格子中 網格式資料必須的網格數與需求的解析度的平方成正比 往往有許多格子存放為重複的資料，因此可透過資料壓縮方式減輕系統的負擔 完全網格編碼法(Cell-by-cell Encoding Method) 區段長度編碼法(Run Length Encoding Method) 鍊碼法(Chain Code Method) 區域碼法(Block Code Method) 區域四元樹法(Regional Quad Tree Method)

12 完全網格編碼法 (Cell-by-cell Encoding Method)
大多數的數值影像處理系統採用完全網格編碼法；一個網格資料層只儲存網格的一種屬性，且其值在0~255之間 像元順序一般依照列(Row)為順序，以左上角為起點 在網格模型中，若像元值連續改變，則非常適合採用此種方法 例如數值高程模型(Digital Elevation Model， DEM)、衛星影像…

13 區段長度編碼法 (Run Length Encoding Method)
隨著要求精度的提高，像元尺寸的減小，完全網格編碼影像的儲存空間呈幾何級數增加，因此資料必須經過壓縮，以節省儲存空間，區段長度編碼法是最簡單有效的方法 有相同屬性值的鄰近像元被合併在一起，稱為一個區段，區段用一對數字表示；第一個值表示區段長度，第二個值代表區段的屬性值；每一個新的列都以一個新的區段開始 區段長度的位數取決於影像每一掃描線的取樣數，區段屬性值則取決於影像的最大類別數

14 區段長度編碼法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B (4,A), (3,B), (3,A) C (3,A), (3,B), (3,A), (1,C) (2,A), (3,B), (3,A), (2,C) (1,A), (3,B), (2,A), (4,C) (6,A), (4,C)

15 鍊碼法 (Chain Code Method)
透過一系列主方向(Principle Direction)與網格數來紀錄一區域的邊界 例如，N1是指向北移動1個網格，S4則是向南移動4個網格 由左下方網格開始，以主方向與網格數紀錄邊界 N1 E1 N3 E1 N1 E1 N1 E1 S2 E1 S4 W5

16 區域碼法 (Block Code Method)
(0,0) (0,9) 採用方形區域(Square Block)來表達一個範圍 單位區域(Unit Square)由單一網格組成，四方區域(4-Square Block)則由2x2網格組成，九方區域由9x9網格組成 (9,0) (9,9) 一個25方區域：(8,3) 一個4方區域：(3,5) 三個單位區域：(8,2; 7,2; 3,4) 坐標原點在網格的左上方

17 區域四元樹法 (Regional Quad Tree Method)
屬於階層式資料結構 將像元區塊連續等分成四個區塊，直到每個區塊內都具有相同屬性 當區塊無法再劃分時，該區塊稱為葉節點(Leaf node) 各區域之編號可採 Morton順序法 空間索引(Spatial indexing)法 1 2 3 4 22 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 B D F Morton順序法

18 區域四元樹法 E D F G C B 根節點 第三層 內節點 第二層 第一層 葉節點 第零層 13 14 15 21 22 11 12 18
19 9 10 20 16 17 6 C 7 8 4 5 B 1 根節點 2 3 第三層 A 內節點 第二層 1 B D F 第一層 2 3 C 8 9 10 E 15 G 20 21 22 葉節點 第零層 4 5 6 7 11 12 13 14 16 17 18 19

19 網格資料優點 資料結構單純，概念容易瞭解 僅需填入資料至網格，資料製作非常簡單 儲存空間固定，與空間資料複雜程度無關
適於表達覆蓋全地表的資料，有效表示空間變動性 易與其他網格資料的影像、點陣圖結合，處理資料類似結構速度會更快速 空間結構單純，運算速度快，建置成本較便宜

20 網格資料缺點 資料概略化問題，空間解析度低，不適合較高精確的運作 網格精確度與資料解低度平方成正比 初始儲存空間大
需求高精確度時，資料量會很龐大 初始儲存空間大 無論空間資料複雜與否，儲存的空間均為固定 難以表現如行政區人口、收入統計值等類型資料 區域不易界定 網格該填入統計總值或是平均值 難以表示位相關係