공간 데이터는 다음 다섯 가지 유형으로 구성됩니다.
1. 지도 데이터: 이 데이터는 주로 다양한 일반 지도 및 주제 지도에서 유래하며 내용이 매우 풍부합니다.
2. 영상 데이터: 이런 데이터는 주로 위성과 항공원격 감지에서 비롯된다. 다중 플랫폼, 다중 레벨, 다중 센서, 다중 시간, 다중 스펙트럼, 다중 각도, 다중 해상도 원격 감지 영상 데이터를 포함하여 다원 대량 데이터를 구성한다.
3. 지형 데이터: 지형 등고선 지도의 디지타이즈, 설정된 DEM 및 기타 실측 지형 데이터에서 가져온 것입니다.
4. 속성 데이터: 이러한 데이터는 주로 각종 조사 통계 보고서, 실측 데이터, 문헌 등에서 나온다.
5. 혼합 데이터: 이 데이터는 위성, 항공 원격 감지 및 다양한 일반지도, 주제지도에서 가져온 것입니다.
공간 데이터 구조는 컴퓨터의 저장, 관리 및 처리에 적용되는 공간 데이터의 논리적 구조이며, 컴퓨터의 공간 데이터 구성 및 인코딩 형식이며, 지형 엔티티 공간 배열 및 관계에 대한 추상적 설명입니다. 그것은 공간 데이터에 대한 이해와 해석이다.
공간 데이터 구조는 공간 데이터의 배열 및 구성 관계를 나타냅니다. 공간 데이터 인코딩이란 그래픽 데이터, 이미지 데이터, 통계 등의 자료를 특정 데이터 구조에 따라 컴퓨터 저장 및 처리에 적합한 형식으로 변환하는 공간 데이터 구조의 구체적인 구현을 말합니다. 데이터 소스에 따라 서로 다른 데이터 구조를 사용하여 데이터를 처리하는데, 내용의 차이가 매우 크다. 컴퓨터가 데이터를 처리하는 효율성은 데이터 구조에 크게 좌우됩니다.
확장 데이터:
공간 데이터베이스 관리 시스템은 공간 데이터베이스의 핵심 소프트웨어로서 공간 데이터와 속성 데이터를 균일하게 관리합니다. 일반 데이터베이스 관리 시스템의 기능 외에도 GIS 애플리케이션 개발을 위한 공간 데이터베이스 관리 시스템에는 다음과 같은 세 가지 연구 내용이 있습니다.
1, 강력한 공간 데이터 기반 플랫폼을 위한 공간 데이터 저장소 관리. 공간 데이터의 인덱싱 메커니즘은 쿼리 처리를 위한 빠르고 신뢰할 수 있는 지원 환경을 제공하도록 설계되었습니다.
2. 공간 조회를 지원하는 SQL 언어. SQL-92 및 OpenGIS 표준을 참조하여 핵심 SQL 을 확장하고 표준 공간 작업을 지원하며 최단 경로, 연결 등의 공간 조회 기능을 제공합니다.
3, 관련 직원이 데이터를 쿼리 할 수 있도록 쿼리.
바이두 백과-공간 데이터