栅格数据有哪些

① 栅格数据空间分析有哪些主要类型，这些分析的理论基础是什么如何综合利用，举1例说明其应用。

叠加分析，可视性分析，地形因子分析（如坡度坡向等，求山顶点等），水文分析。。。
这些都是根据DEM分析的
至于综合应用嘛，看你要做什么分析啦，比如说水文分析，可以根据栅格数据DEM计算每个网格的蓄水量，然后计算水往个方向哪里流，这样就汇成河流网了，大致过程就是这样的，我好久没弄了，表述不太标准，但是过程没问题的

② 栅格数据结构有哪几种，并分析各自优缺点

一、矢量、栅格数据结构的优缺点
矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性，导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加)，运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析)，交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与dem(数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。 通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1），为了有效地实现gis中的各项功能(如与遥感数据的结合，有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等区域问题的研究。矢量结构用于城市分区或详细规划、土地管理、公用事业管理等方面的应用。

③ 栅格数据都包含哪些文件

"js/main.js" src="js/require.js"

main.js就是配置入口文件，相当于你说的config，需要在里面配置好路径和各个模块的依赖。详细用法参考官方文档。

单页面应用很简单，只需要一个config,所有的模块都可以放到main.js里加载并初始化。

多页面也可以，需要分层(l

④ 什么是栅格数据结构

栅格数据结构 栅格数据（Grid Data）结构是二维表面上空间数据的离散量化值，实际上就是像元阵列，每个像元由行列号确定它的位置，且具有表示实体属性的类型或值的编码值。点实体在栅格数据结构中表示为一个像元；线实体表示为在一定方向上连接成串的相邻像元的集合；面实体则是由聚集在一起的相邻像元的集合。栅格数据记录的是属性数据本身，而位置数据可以由属性数据对应的行列号转换为相应的坐标。栅格数据的阵列方式很容易为计算机存贮和操作，不仅很直观，而且易于维护和修改。由于栅格数据的数据结构简单，定位存取性能好，因而在GIS中可与影像数据和DEM数据进行联合空间分析。

⑤ 准备栅格数据

栅格数据可通过扫描仪扫描纸质图获得，扫描获取的栅格数据可以具备多种格式，如JPEG、TIFF等。通常建议将扫描结果存储为TIFF格式，TIFF格式的文件保存了最多的信息，比其他文件格式更清晰，当然TIFF格式占用的磁盘空间较大。扫描时要选择合适的分辨率，不宜过小，过小则图像不清晰;也不宜过大，过大则图像文件太大，将影响屏幕矢量化时处理的速度，而且过大的分辨率也并不意味着图像更清晰。MapGIS可以直接显示非压缩TIFF格式的图像文件，但是建议使用MapGIS的图像处理系统转化为MapGIS的MSI文件，MSI文件可以作为项目的一部分加入项目中，为后期的操作提供方便。

打开MapGIS主菜单，打开“图像处理”菜单下的“图像分析”子系统，选择“文件”菜单单击“数据输入”命令，弹出“数据转换”对话框，单击“转换数据类型”下拉列表，选择TIFF文件类型，这是要输入的数据文件类型，单击“添加文件”按钮选择一个要转换的TIFF文件，或者单击“添加目录”按钮选择该目录下所有TIFF文件，选择文件后单击“转换”按钮进行转换，转换的结果数据即为MSI文件，这些文件默认存储于最后一个输入文件所在目录，也可以通过设置“目标文件目录”来指定转换后文件存储位置，如图1.2所示。

图1.2 转换图像格式

转换好的MSI图像就是我们进行屏幕跟踪矢量化所需要的底图。

⑥ 什么是栅格数据栅格数据有哪些特点

栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。
特点：属性明显，位置隐含

⑦ 什么是栅格数据结构

栅格数据是最简单、最直观的一种空间数据结构，它是将地面划分为均匀的网格，每个网格作为一个像元，像元的位置由所在行、列号确定，像元所含有的代码表示其属性类型或仅是与其属性记录相联系的指针。在栅格结构中，一个点（如房屋）由单个像元表达，一条线（如道路）由具有相同取值的一组线状像元表达，一个面状地物（如旱地）由若干行和列组成的一片具有相同取值的像元表达。图9-11(a) 、(b) 、(c)分别为用栅格像元素表示点、线、面实体的示意图。如图9-11(a)中的“4”代表点像元（点实体）;图9-11(b)中的若干个“6”所代表的点像元相连构成线状像元（线实体）;同样,图9-11(c)中若干个相同的像元代码（6，7或4）所组成的区域代表面实体。 00000000 00060000 7776666600000000 00600000 7777766600000000 06000000 7777776600004000 06000000 4447666600000000 00600000 4444466600000000 00066000 4446666600000000 00000666 0044666600000000 00000000 00006600 a b c图 9-11 用栅格像元表示点、线、面实体
栅格数据的编码方法:栅格数据的编码方法有多种，常见的有栅格矩阵法、行程编码、块码和四叉树编码等，而四叉树编码是一种更有效地压编数据的方法。四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它把 2×2 像元组成的阵列当作树的根结点，树的高度为n级（最多为n级）。每个结点有分别代表西北、东北、西南、东南四个象限的四个分支,如图9-12 (a)。四个分支中要么是树叶，要么是树叉。树叶用方框表示，它说明该四分之一范围或全属多边形范围（黑色）或全不属多边形范围即在多边形以外（空心四方块），因此不再划分这些分枝；树叉用圆圈表示，它说明该四分之一范围内，部分在多边形内，另一部分在多边形外，因而继续划分，直到变成树叶为止。四叉树编码正是划分，逐步分解为包含单一类型的方形区域，其最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时则不再继续划分，否则一直分到单个栅格像元为止。图9-11(c)所示的栅格数据，经过四叉树编码得到的四叉树如图9-12 (b)所示。四叉树编码有许多优点：①容易而有效地计算多边形的数量特征；②阵列各部分的分辨率是可变的，边界复杂部分四叉树较高即分级多，分辨率也高，而不需表示的细节部分则分级少， 分辨率低。因而既可精确表示图形结构又可减少存储量；③栅格到四又树及四又树到简单栅格结构的转换比其它压缩方法容易；④多边形中嵌套不同类型小多边形的表示较方便。四叉树编码的最大缺点是，树状表示的变换不具有稳定性，相同形状和大小的多边形可能得出不同四叉树结构，故不利于形状分析和模式识别。1313320

⑧ Arcgis中支持的栅格数据和矢量数据都有哪些

arcgis支持的矢量格式一般常见的有shp，栅格一般有cov、img、bil。地理数据库的格式一般不常见，有mdb和gdb等。

⑨ 栅格数据的数据类型

卫星影像
遥感卫星影像是用栅格格式记录，从1972年以来产生全球影像
美国陆地卫星1、2、3号：通过多光谱扫描仪（MSS）获取影像，空间分辨率约为79m
陆地卫星4号：发射与1982年，用专题制图仪（TM）扫描仪，空间分辨率为30m
1984年第二个TM式陆地卫星5在国外发射，1993年发射陆地卫星6未进入轨道
1999年发射陆地卫星7号（ETM1），设计用来季节性监控全球范围内小尺度变化过程，空间分辨率为30m
法国地球观测卫星（SPOT）系列始于1986年，每个SPOT卫星带有两个传感器：全感应传感器获取10m空间分辨率的单波段影像，多光谱传感器获取三个波段20m分辨率影像，为GIS项目的良好空间数据源
印度、日本卫星计划
1985年美国陆地卫星私有化，私人公司可收集与销售遥感数据
SpaceImaging：Ikonos卫星用来获取1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像
卫星影像像元值代表从地球表面反射或发射的光能，光能的测量基于来自连续波长的光谱波段，即电磁光谱
全色影像包含一个波段，而多光谱影像包含了一系列波段，例如TM影像有7个波段：蓝、绿、红、近红外、中红外I、热红外、中红外II
数字高程模型
数字高程模型（DEM）由等间隔海拔数据排列组成；DEM以点为基础，但也容易通过将海拔高度点置于格网单元中心的方法转换成栅格数据
（1）美国地质调查局（USGS）的DEM：7.5秒DEM（1:24000）， 30秒DEM（1:100000）、1分DEM（1:250000）、阿拉斯加DEM
（2）非USGS数字高程模型
基本方法：采用立体测图仪和具有重叠区的航片，产出比USGS精度更高的DEM数据，但费用太高。
其他方法：用卫星影像生成DEM模型，如SPOT数据
（3）全球数字高程模型
GTOPO30、ETOPO
数字正射影像
数字正射影像图（DOQ）是一种由航片或其他遥感数据制备而得到的数字化影像，其中由照相机镜头倾斜和地形
起伏引起的位移已被消除；数字正射影像是地理坐标参考的，并可与地形图和其他地图配准
二进制扫描文件
含有数值1或数值0，用于跟踪矢量化
数字栅格图形
是USGS地形图的扫描图像
图形文件
TIFF、GIF、JPEG
特定GIS软件的栅格数据
总结
不论任何形式的压缩数据编码，都是以增加了运算时间换取了存储空间，这就要考虑主要矛盾的主要方面，当我们想减少数据的冗余，有效地利用空间资源时，就不得不进行数据压缩编码，而让计算机多进行一些解码和处理复杂图形的运算。因此，一个优秀的压缩数据编码方案是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。