GIS空间数据库：栅格数据存储和管理

高冷的哥哥

管理方案
栅格、影像数据库采用金字塔结构存放多种空间分辨率的栅格数据，同一分辨率的栅格数据被组织在一个层面（Layer）内，而不同分辨率的栅格数据具有上下的垂直组织关系：越靠近顶层，数据的分辨率越小，数据量也越小，只能反映原始数据的概貌；越靠近底层，数据的分辨率越大，数据量也越大，更能反映原始详情。

组织形式
（1）纵向分层组织

栅格数据存储和管理

（2）横向分块组织
对相同金字塔层、相同波段内的数据按照一定分块大小进行分块存储。Tiles结构（即空间分块索引结构）是一种比较适合栅格数据处理的存储方法。其优点体现在以下几个方面：

1.对栅格数据浏览显示时，其屏幕的可见区域只是整个数据中的一个小矩形区域，采用数据分块管理的方法，就可以减少数据的读盘时间；
2.分块管理也利于栅格数据的压缩，因为栅格数据具有局部相关性；
3.分块管理也利于数据库管理，现在的商用数据库大多是关系型数据库，关系型数据库对数据的管理是基于数据记录。当采用分块方式管理栅格数据时，数据分块可以与数据库的记录进行很好的对应，可以很好的利用商用数据库管理海量栅格数据。
数据分块的大小（数据块的行、列值）通常取2的幂次方，具体的大小在选择时需要考虑以下因素：数据的局部相关程度、压缩算法、栅格数据类型、栅格数据缓冲区的管理算法、用户感兴趣区域的大小、网络的传输单元等。综合考虑以上因素，我们一般选用32K或64K大小的分块。

存储结构
分层分块索引
在栅格数据库中，可同时包含多个栅格数据集和栅格目录，而栅格数据集既可由栅格数据库直接管理，也可由栅格目录组织管理，可根据用户需求灵活定制。
栅格数据集的物理存储采用“金字塔层—波段—数据分块”的多级索引机制进行组织：金字塔层—波段索引表现为栅格数据在垂直方向上多尺度、多波段的组织形式，金字塔层—数据分块索引表现为栅格数据在水平方向上多分辨率、分块存储的组织形式。基于这种多级索引结构，在使用栅格数据进行分析时可快速定位到数据分块级，有效地提高栅格数据存取速度。

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