空间数据处理内容：数据变换、数据重构、数据提取。
空间数据变换的实质是建立两个坐标系坐标点之间的一一对应的关系，包括几何纠正和投影转换。
几何纠正是为了实现对数字化数据的坐标系转换和图纸变形误差的纠正。常用的GIS软件一般都具有仿射变换、相似变换和二次变换等几何纠正功能。
地图投影转换的方式：正解变换、反解变换。
根据转换的方法不同，投影转换可分为：解析变换、数值变换、解析-数值变换。
GIS常用的数据结构：矢量数据结构、栅格数据结构。
由矢量向栅格的转换：矢量向栅格转换处理的根本任务就是把点、线或面的矢量数据，转换成对应的栅格数据。这一过程称为栅格化。栅格化可以分别针对点、线和面来进行，其中，点的栅格化是线和面的栅格化的基础。点的栅格化：设矢量坐标点（x，y），转换后的栅格单元行列值为（I，J），则有：  ，  式中：方括号表示取整数运算。
面的栅格化方法：基于弧段数据的栅格化和基于多边形数据的栅格化；基于多边形数据的栅格化方法是针对实体结构的多边形矢量数据栅格化的。基于多边形数据的栅格化方法有：内点填充法、边界代数法和包含检验法等。【包含检验法实现的关键在于“点在多边形内”的判定，“点在多边形内”的判定可以通过检验夹角之和的方法或铅垂线法（检验交点数的方法）来实现。】
基于图像数据的矢量化方法：图像数据是不同灰阶的影像，通过扫描仪按一定的分辨率进行扫描采样，得到不同灰度值（0-255）表示的数据。
步骤：二值法（线画图形扫描后产生图像栅格数据）、细化（细化是消除线画横断面栅格数
的差异，使得每一条线只保留代表其轴线或周围轮廓线位置的单个栅格的宽度。细化方法有‘剥皮法’和‘骨架法’。）、跟踪（跟踪的目的是将细化处理后的栅格数据转化为从节点出发的线段或闭合的线条，并以矢量形式存储线段的坐标。）
空间数据压缩：从空间坐标数据集合中抽取一个子集，使这个子集在规定的精度范围内最好的逼近原集合，而又取得尽可能大的压缩比。
基于矢量的压缩最常用的是道格拉斯 — 佩克算法。
空间数据的内插：通过已知点或多边形分区的数据，推求任意点或多边形分区数据的方法就称为空间数据的内插。空间数据的内插分为点的内插和多边形的内插。广泛应用于生成等值线、建立数字高程模型、不同区域范围现象的相关分析和比较研究等。
点的空间内插
分块内插法
线性内插法
双线性多项式内插法
二元样条函数内插法
逐点内插法
移动拟合法
加权平均法
克里金法
整体内插法
N次多项式拟合法
数字高程模型的建立一般包括数据取样、数据内插和数据精度分析等步骤。
随机取样方案：建立高成数字模型，就要生成按网格形式排列的地面点高程。一般可以先从现有地形图的等高线上进行数据取样。取样点可以沿着地性线（山脊线、山谷线、坡度变换线），或沿着等高线，或沿着断面线布设。即数据点应选择在地性线的改变处，或沿等高线在方向改变的地点，这样，数据点落在地形特征点上，能很好的控制地表形态，称为随机取样方案。
数据内插：
（1）分块内插法：分块内插法是把整个内插空间划成若干分块，并对各分块求出各自的曲面函数来刻画曲面形态。
（2）逐点内插法：逐点内插法是以插值点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随插值点的位置的变化而变化，因此又称移动去曲面法。
1）移动拟合法：该方法是指对每一个插值点P用一个多项式曲面拟合该点附近的表面，从而计算出该点的高程值。此时，取待插值点P为圆心，R为半径的原（称为搜索圆）内各数据点
来计算多项式的待定系数。移动拟合法的关键就在于如何确定待插值点的最小邻域范围（搜索圆的半径R），以保证邻近数据点的数量足够计算6个待定系数。
2）加权平均法      3）克里金法
区域的内插：叠置法（计算题p104）、比重法
空间拓扑关系的编辑：多边形连接编辑、节点连接编辑
数据库：一个完整的数据库系统应该包括数据库存储系统、数据库管理系统、数据库应用系统三个组成部分。
空间数据库管理系统是指能够对介质上存储的空间数据进行语义和逻辑上的定义，提供必需的空间数据查询检索和存储功能，以及能够对空间数据进行有效地维护和更新的一套软件系统。
空间数据管理实现方式从文件发展到数据库主要经历四个阶段：
（1）初级式的管理模式：代表性GIS为ArcInfo的Coverage文件管理模式。
（2）混合式的管理模式：代表性GIS为ArcInfo、ArcView GIS的Shape文件和MapInfo的.TAB文件等管理模式。
（3）扩展式的管理模式（引擎方式）：代表性GIS为ArcInfo的GeoDatabase。
（4）集成式的管理模式：代表性系统为Oracle Spatial Cartridge（对象-关系数据库）。
空间数据库设计的过程和步骤：
需求分析→
概念设计→
逻辑设计→
物理设计→
空间数据库
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地理现象和过程
数据库的概念模型
数据库的逻辑模型
数据库的存储模型
现实世界
信息世界
计算机世界
概念模型是语义数据模型和面向对象数据模型。
语义数据模型：实体，实体是对客观存在的起独立作用的事物的一种抽象。联系，联系时实
体间有意义的相互作用或对应关系，一般可以分为一对一的联系（1﹕1）、一对多的联系（1﹕N）、多对多的联系（M﹕N）三种类型。属性，属性是对实体和联系特征的描述。
关系数据模型是一种数学化的模型，它把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表中的元素，这种表就称为关系。关系的集合构成关系模型。
关系：关系是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。
关键字：关系中的某一属性组，若它的值唯一地标识了一个元组，则称该属性组为候选关键字。
关系模式：关系的描述称为关系模式。它包括关系名、属性名、属性向域的映射及属性间的依赖关系等。
关系模型完整性有三类：实体完整性、参照完整性、用户自定义的完整性。
空间数据查询功能有三类：针对空间关系的查询、针对非空间属性的查询、结合空间关系和非空间属性的查询。
几乎所有的关系数据库管理系统都支持结构化查询语言。
空间索引就是依据空间实体的位置和形状或空间实体之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构，其中包含空间实体的概略信息，如标识码、最小外接矩形以及存储地址。常见的空间索引有范围、格网、四叉树等。

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