一、背景及意义
（一）背景
地理信息系统（GeographyInformationSystem）是整个地球或部分区域的资源、环境在计算机中的缩影，反映了人们赖以生存的现实世界，是在计算机软件和硬件支持下，以一定的格式输入、存储、检索、显示和综合分析应用的技术系统。
1.1.系统描述
本项目建设的分布式3DGIS平台采用了客户／服务器结构、对象关系数据库存储和COM构件库封装等技术，同时采用了缓存和索引技术，成功地解决了数据访间的效率间题。可以说，系统是本着如下的思想来设计的：地理信息系统研发解决方案。
完全整合的数据模型：空间数据和属性数据都统一存储在一个对象关系数据库中，可以保证两种数据完全一致。
地理信息系统研发案例北京智汇云舟科技有限公司
企业技术：数字孪生、3DGIS引擎（专利研发）、视频融合（行业领先）、位置智能LI、三维建模等行业相关技术。属于技术供应商。地理信息系统研发解决方案。
项目案例行业：数字乡村、军工、工厂、轨道交通、区域应急、智慧城市、智慧园区、智能监所、水利、电力、智慧交通、高速、智慧高铁、雪亮工程、机场管理、矿厂等等数字孪生赋能行业。
企业简介：
1，国家级高新技术企业，
2，中关村级高新技术企业，
3，海淀城市大脑联盟的发起单位,
4，中科院创新发展研究院理事单位，
5，背靠中科院、清华、北航等权威科研院所的前沿科研成果。
6，应用3DGIS+视频融合+时空位置智能（LI）技术首创“实景数字孪生”，
7，自主研发了实景孪生解决方案、Paas平台、实景孪生虚实融合一体机等产品，
8，参与多项国家级重点项目建设（保密性质，目前不能公开）。
9，在数字乡村、军工、轨道交通、应急、智慧城市/智慧园区等领域积累了丰富实施经验与实践结果。
地理信息系统研发企业集中式的数据服务：用户通过客户端访间统一的服务器，数据完全存放在服务器上，同时被众多用户访间。
提高数据访间的效率：通过空间索引和客户端缓存，提高数据访间的效率，使系统对用户是可用的。
构件化二次开发接口：通过COM技术，实现完整的构件库，提供统一的二次开发接口。
可分为服务端和客户端两大部分。服务端对空间数据和属性数据提供同一的访间和管理接口，同时提供基于SQL的属性条件查询。客户端负责空间查询、空间分析、地图显示、地理信息系统研发解决方案，地图编辑等所有其它功能。
地理信息系统研发1.2.系统架构图
遵循云计算部署方式，支持分布式3DGIS平台的云部署架构。
1.3.系统组成
3DGIS服务端由数据库、服务器和管理工具三部分组成。所有的空间数据和属性数据都存放在数据库中，其中空间数据以自定义的格式编码，存储在数据表的二进制大对象(BLOB)域段中。服务端向客户端提供了对图层、地图、显示配置、图例库等对象的创建、删除、获取、更新、枚举等操作。管理工具被用来初始化数据库，检查并修复数据库的状态和管理用户权限。
通过对空间数据建立层次网格索引，服务器可以快速的从海量数据中找出指定空间范围内的实体数据。因此，客户端不必每次都请求获取整个图层的实体数据，它可以每次请求当前所关心区域的实体数据。服务器对客户端的操作请求按原子事务处理，一次更新请求或者完全成功，或者对数据库中的数据无任何影响。利用数据库系统的权限管理机制，服务器可以限制不同用户对图层的访间权限，只有被授权的用户才能访间图层数据。
客户端包括缓存、对象库、构件库、应用工具集和应用系统。对象库是客户端的核心，它封装了与服务器之间通信的实现，实现了客户端的数据管理和缓存管理，提供了空间查询、空间分析、地图显示、地图编辑、数据访间等多种功能。客户端利用缓存把从服务器获取来的数据较长时间的傈留在本地，以避免在数据访间时需要再次从服务器获取相同的数据。
构件库提供了多组构件对象，包括数据访间对象、地图显示对象、空间分析对象、空间几何对象和应用工具对象等。构件库是对象库的构件化封装。应用工具集和应用系统都是基于构件库开发的。应用工具集中包括地图编辑器、图例库制作工具、数据管理工具、系统和缓存配置工具等。
地理信息系统研发解决方案，客户端和服务器之间通过TCP协议通信。客户端通过(数据源名，用户名，口令)登录到指定的主机服务器，服务器为每一个特定的连接分配～个Socket端口号和一个时间戳。客户端在向服务器发出各种请求时，根据连接端口建立一个TCP连接，通过时间戳检验连接的有效性，与服务器交换数据，最后断开连接。
1.4.主要研究内容和关键技术
地理信息系统研发通过对分布式3D地理信息系统进行研究，提出了自己的理论、技术和相对完整的分布式地理信息系统体系结构。研究的重点是探讨基于网络的分布式地理信息服务的方法，构造一个分布式地理信息系统服务模型，这不仅为了解决GIS的数据共享，更着重于解决深层次的GIS处理功能服务间题。
1、通过对分布式地理信息的分析，提出地理空间信息的数掘模型。另外，对几何对象和空间参考系统方面进行探讨。
2、分布式地理信息的快速导航一直是分布式GIS研究的重点。我们在空间元数据标准的基础上，构造一个基于网络的分层空间元数据库框架，并将GML标准运用到地理空间元数据中来。
3)我们把GIS互操作分成三类，即数据互操作(技术互操作)、处理功能互操作(服务互操作)和语义互操作。在分析GIS互操作的基础上，提出GIS数据和GIS处理功能互操作的模型结构。
地理信息系统研发可视化平台4、通过分析分布式地理信息服务，指出地理信息服务多以服务链的形式存在，提出并阐述三种DGIS服务链——用户自定义服务链、静态服务链和工作流管理服务链。
5、在分布式地理信息服务模型里面，分布式组件注册服务是一个比较重要的部分，本项目将构建一个分和式组件的注册服务模型。
6．研究了3DGIS中的长事务并发控制
a．提出了在3DGIS服务中提供多策略并发控制机制；
b．总结出了数据访间中的四种版本一致性原则。
7．研究了海量空间数据索引结构
a．总结出三种有代表性的索引结构R*树、PK树和HilbertR树：
b．总结出在查询效率上，PK树效率最高，HilbertR树次之，R*树最差，但PK树存储效率低；
c．提出了平衡PK树，进一步提高了PK树的查询效率；
d．提出了广义PK树的概念，推广了PK树的应用：
e．提出了利用Hilbert码区间减少HilbertR树结点间的重叠区域；
f．提出了启发式HilbertR树算法，提高HilbertR树的查询效率和对数据分布的适应性。
（一）主要研究开发内容
空间数据的获取是GIS建设与运行的基础，数据源及数据获取方式的不同，对数据模型的生成产生很大的影响，如何根据不同的需要，采取合适的方法来获取数据，以及如果保证数据的精确度，最终使可视化程度更接近现实，提高系统的空间查询分析能力。
地理信息系统研发“实景数字孪生”由于客观世界的多样性和复杂性，可视化要涉及多方面的数据集成，要采用较复杂的数据模型。为了有效的管理和分析三维GIS中的各种数据，要求三维GIS的数据模型有着很强的数据表达能力。三维GIS数据模型不但要满足三维空间分析的需要，也要满足三维图形空间生成和管理的需要。如何选择一种快速而且有效的建模方法来满足不同应用的需求。
地理信息系统研发解决方案，如何使人们能够在一个虚拟的三维环境中，用动态交互的方式对场景进行全方位的审视，比如可以从任意角度、距离和精细程度观察场景，可以选择并切换多种运动模式，如行走、驾驶、飞翔等，还可以自己控制浏览的路线等等。
（二）技术关键
1、空间数据采集方法
空间数据采集是GIS建设和运行的基础，广义GIS空间数据不仅包括地理、测绘数据，还包括地质环境与工程设计数据。人类在认识自然和改造自然的过程中，发现和发明了一系列空间定位方法与定位工具，使得人类能够认识地球表面、内部及其外部空间。随着现代测绘技术、地质勘探和地球物理技术的发展，三维空间数据采集技术不断发展和丰富，极大地提高了人类认识自然的能力。
1.1空间数据采集方法
空间数据的获取既可以直接在野外通过全站仪或者GPS、激光测距仪等进行测量，也可以间接地从航空影像或者遥感图像以及既有地图上得到。其中地图数字化和摄影测量是大规模空间数据采集最有效的两种方式，应用也最为普遍。
1.1.1地图数字化技术
从现代意义上讲，以往的大比例尺、航测各种比例尺成图等，都是模拟的纸质图、胶片或影像。要进入GIS实现计算机管理，必须是数字化的电子地图。将现有图像负载的大量信息输入数据库的过程称为数字化。广义的数字化泛指将信息转化为计算机能接收的形式的过程，而狭义的数字化则指将地图/影像转变为符合要求的矢量数据结构的过程。目前，地图/影像数字化包括手扶跟踪数字化和扫描数字化两种方式。前者是借助计算机和平板状数字化仪，从已有纸质地图上进行重采样，并形成数字化的坐标点列数据的过程；后者借助计算机和平板式或滚筒式扫描仪，从已有纸质地图上进行重采样，并形成坐标点列数据的过程。
（1）手扶跟踪数字化
手扶跟踪数字化设备包括固定地图用的数字化板和采样用的游标，手扶数字化过程包括以下三步：图件的预处理：在进行图件的数字化之前，应根据图幅内容及图件各要素进行编号。编号时要按照编号系统的统一要求进行，通常以小比例尺分幅或经纬度位置分区域统一编号，以便于图幅的拼接和处理；也可以按行政区域的管理范围分区域编号。在区域编号时，对图斑、结点、链段、独立点均要事先分别编号，而主要链段上的特征点和特征线可在数字化时按顺序递增编号。编号结束后，应做必要的记录，以便查询。记录内容包括：图幅编号、图幅坐标及编号内容等。图幅编号之后，即可在数字化仪上进行图件定位。
图件的数字化：通常，数字化仪采用点模式、线模式和数据流模式采集数据。在点模式下，地图上的各个孤立点通过将游标定位于采集点的位置上并按下按钮进行记录；线模式下，直线段是通过数字化线段的两个端点来记录的，曲线则通过对组成它的一系列直线的数字化来记录；在数据流模式下，曲线是以时间或距离的规定间隔来自动采集曲线上点的坐标值。点模式和线模式的优点是尽可能减少特征点丢失，重采样精度高，缺点是采样效率低，一般适合地籍图、规划图的数字化。数据流模式的优点是重采样效率比较高，缺点是容易丢失特征点，一般适合地形图、等高线图的数字化。
图属关系连接：图件数字化仅仅获得了点、线、面要素的几何坐标数据，还必须输入点、线、面要素的属性信息，并生成点、线、面要素之间的拓扑关系，拓扑关系可以通过全多边形模式、手工模式或自动模式建立。
（2）扫描数字化
扫描数字化是使用扫描仪将整幅地图扫描成像之后，再进行矢量转换或屏幕跟踪的方法。这种方式通常要求对原始材料进行预处理。例如将地图中的各种色彩不同的地理特征先分色，复制在透明薄膜上，然后再进行扫描。目前已有自动的分色扫描仪，也有研究自动分层建库的文献。经过光学扫描仪的栅格扫描方法得到地图栅格数据结构，是以像素方式存储的，在使用之前，需要将它转换成矢量数据结构。矢量数据结构在数据冗余、地图缩放、漫游、存储空间、编辑、修改以及地图分析等方面具有栅格数据所不能比拟的优越性，所以根据系统设计时选择的地图数据存储格式还要进行必要的矢量化处理。栅格数据转换矢量数据的方法主要分为三类，即点状栅格的矢量化，线状栅格的矢量化和面状栅格的矢量化。
点状栅格的矢量化：将栅格点的中心转换为矢量坐标的过程。对于任意一个栅格点，将其行列号I、J转换为其中心点的X、Y的公式如下：
X=X+(J,0,5)×Dx0（2.1）
Y=Y+(I,0,5)×D0（2.2）
其中0X、0Y为栅格原点坐标，xD、yD为一个栅格的宽和高。线状栅格的矢量化：提取弧段栅格序列点中心的矢量坐标的过程，主要有细化矢量化和非细化矢量化。细化矢量化首先将具有一定粗细的线状栅格进行细化，提取其中轴线；然后，再沿中轴线栅格数据进行跟踪矢量化。非细化矢量化的算法不需要对线条进行细化，而是从线条上任一点起，先后对线条两端进行跟踪矢量化，其跟踪判断的依据是起始点处线条的宽度。相比较而言，后一种算法优于前者，细化矢量化不仅速度慢，其矢量化后的线条会因为细化而造成线条两头缩短，而且会因为线条粗细不均使矢量化的线条有毛刺现象。
面状栅格的矢量化：提取具有相同属性编码的栅格集合的矢量边界及边界与边界之间的拓扑关系的过程。早期的地理信息系统数据数字化是以手扶跟踪数字化为主，但这种方式有几何精度较低、速度慢、劳动强度大等缺点，目前这种方式已不常用。数字化的方式己大部分转向扫描数字化方法，该方法地图的扫描速度快、在保证图纸质量的前提下，扫描精度也比较高。
1.1.2摄影测量技术
传统的摄影测量技术是利用光学摄影机摄影的像片，来研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质和相关关系的，并将所测得的成果以图解形式或数字形式进行输出。摄影测量的主要特点是：在像片上进行量测，无须或很少接触被摄体，因而受自然和地理等外界条件的约束少；像片是对客观现象的一次真实记载，包含有丰富的信息，人们可以选择所需要测和处理的对象，从像片上所包含的几何信息中进行判读和计算。可以说，只要物体能够被摄影成像，都可以使用摄影测量技术。
根据获取摄影信息的手段和方式，摄影测量可分为航天摄影测量、航空摄影测量、地面摄影测量和近景摄影测量等。按照摄影测量的目的，可简单分为地形摄影测量和非地形摄影测量。其中地形摄影测量的任务是测制各种比例尺的地形图，非地形摄影测量主要是研究测绘地形目标的形状、大小。摄影测量的应用范围很广，如地形测绘、土地资源调查、环境监测、建筑施工、变形研究、文物考古、医学生物工程和军事侦察等，利用航空摄影测量进行地形绘制是摄影测量的主要任务。
广义的数字摄影测量是指从摄影测量和遥感所获得的数据中，采集数字化图形或数字化影像，在计算机中进行各种数值、图形和影像处理，研究目标的几何和物理特性，从而获得各种形式的数字产品和可视化产品。广义的数字摄影测量包含了硬拷贝的机助制图和软拷贝的数字测图，有时也通称为全数字化摄影测量。数字摄影测量系统或数字摄影测量工作站由计算机硬件、数字摄影测量软件、输入/输出硬件构成；数字产品包括数字地图、数字高程模型、数字正射影像、测量数据库、GIS和土地信息系统等；可视化产品包括地形图、专题图、纵横剖面图、透视图、正射影像图、电子地图和动画地图等。
1.2地形与地物空间数据的采集
1.2.1地形数据的采集
地理信息系统研发解决方案，对于地形主要是指数字高程模型DEM的获取，主要通过以下途径获取。地形图是地貌形态的传统描述方法，主要通过等高线来表达地面高度和地形起伏，它是DEM的主要数据来源之一。但是传统地形图的更新周期一般比较长，往往不能及时反映地形地貌的变化情况；地形图多为纸质地图，存放环境等因素会使其产生不同程度的变形，在具体应用时需要进行纠正，地形图需要数字化才能转化为DEM。
手工方法可直接获取规则格网DEM，不需要进行内插处理，DEM精度取决于目视内插精度，同时不需要购置仪器设备且操作简便，但销路低，工作强度大；手扶跟踪数字化所获取的向量形式的数据在计算机中比较容易处理，但速度慢，人工强度大，所采集的数据精度也难以保证，特别是遇到线化稠密地区，几乎无法作业；扫描数字化效率较高，人工干预少，是目前大范围地形数据采集的主流方法，但要考虑扫描仪分辨率、连贯性、稳定性、色或灰度以及软硬件处理能力等因素的影响以及较高技术含量的成本。
地面测量是传统的测绘数据获取手段，用全球定位系统、全站仪、电子平板或经纬仪、测距仪等配合袖珍计算机，在已知点位的测站上，观测到目标点的方向、距离和高差三个要素，进而计算出目标点的三维坐标，并输入计算机作为建立DEM的原始数据。地面测量方式可获取较高精度的高程数据，常用于小范围内的大比例尺地形测图和地形建模，但是测量工作量大，周期长，费用高，一般不适合大规模的数据采集。
航空摄影测量获取的影像是高精度大范围DEM生产最有价值的数据源，利用该数据源可以快速获取或更新大面积的地形数据。近年来出现的高分辨率遥感图像，如1m分辨率的IKONOS卫星图像和0.61m的快鸟卫星图像、合成孔径雷达干涉测量技术、机载激光扫描仪等新型传感器数据被认为是快速获取高精度高分辨率DEM最有希望的数据源。影像数据获取即是基于航空或航天遥感影像的立体像对，用摄影测量的方法建立空间地形立体模型，量取密集数字高程数据来建立DEM。采集数据的摄影测量仪包括模拟、解析和数字摄影测量与遥感仪器。依据摄影测量内业时对地形点选取方式的不同，可以采用不同的高程数据采集方法，如规则采集方案（按等间距断面或规则分布格网布置采样点）、渐进采样方案（采样和分析同时进行，数据分析支配采样过程）、随机采样方案（有选择的进行高程数据的采集）和等高线采样方案（在立体像对上，按等高线进行数据采集）。
对于现有的DEM数据，在应用时要考虑自身的研究目的以及DEM分辨率、存储格式、误差和可信度等因素。各种数据采集方法都有各自得优点和缺点，选择DEM采集方法要从应用目的、精度要求、设备条件、经费等方面考虑，选择合适的采集方法。
综上所述，其中摄影测量和地图数字化是大规模空间数据采集最有效的两种方式，应用也最为普遍，也是本文所采用的方法。世界上几乎所有国家都拥有纸张地图，这些地图是空间数据的一个重要数据源。对许多发展中国家来说，这些数据源可能由于地形覆盖范围不够或因地图高程数据质量低下和等高线信息的不足而比较欠缺。但对大多数发达国家和某些发展中国家比如中国来说，其国土的大部分地区都有着包含等高线的高质量地图，这些地图无疑为地形与地物的建模提供了丰富廉价的数据源。从目前国内GIS发展的情况看，基于二维矢量环境的研究与应用具有一定的基础，并且在应用的过程中积累了大量重要的二维空间数据和属性数据。因此，从二维矢量数据出发构建三维GIS，便于充分利用已有的数据资源。另一方面，二维矢量地图中的高程信息来自于实际的测量数据，由此插值得到的DEM具有较高的准确性，可以利用其进行比较可靠的地形分析计算。
二维矢量地图中与地形有关的两类重要信息是高程控制点和等高线，通常分别作为一个独立的图层存储。为了提高自动处理的准确性和有效性，首先需要对高程信息进行预处理，提高地图的质量，然后以程序处理和人工交互相结合的方式提取高程信息，再应用适当的插值算法，由有限的高程信息(控制点和等高线)得到全图范围内所有网格点的高程，即获得DEM，最后可以借助于OpenGL实现地形的三维显示。
1.2.2地物数据的采集
地物种类繁多，有着不同的分类方法，根据它们与地形的关系，可将地物模型划分为两大类。依赖于地形的地物和独立于地形的地物。依赖于地形的地物表达方法：可以将这类地物看作地形的一部分，它们从地形中分化出来，成为概念上独立的对象，具有自己的属性和行为：它们在表示上仍然依赖于母体。这样将地物从基本地形中分化出来，成为对象并实施控制，进行访问并施加各种操作。独立于地形的地物表达方法：这部分地物与地形之间的关系仅仅是一种相对位置的关系，它们是独立的模型，在数据结构上完全独立。由于表现方式上的特点，独立于地形模型的地物被分成两大部分，一种是平面地物，与地表没有相对高度，以空间曲面的方式表达，如道路、河流、低矮的植被；另一种是模型地物，具有相对高度和体积，根据位置坐标镶嵌在地形表面上，如各类建筑、树木、桥梁等。对于树木这样的平面地物，在计算机三维模型空间里是以一张平面，然后贴上位图来表现的。这种表现方式适合于一部分地物，效果不错，可以节省计算机资源。对于建筑物这样的模型地物，在三维场景中通常数量众多，在计算机三维模型空间里是以一个独立的模型表示，各类地物复杂程度有很大差别。
地物的空间数据获取与建模通常有两类方法，一类是基于影像数据，应用摄影测量等技术实现，另一类则是基于二维矢量图，根据地物的位置坐标信息、和高度属性构造三维地物模型。在比例尺比较小的虚拟场景中，地物可以用预先定义好的符号表示，也可以采用纹理贴图的方法：在局部地区大比例尺的虚拟地形环境中，地物则需要按一定的比例，以真实的模型出现。对于地物数据，我们主要从二维矢量图中通过点、线、面的采集获取物体的位置信息和平面几何形状，对于地物的高度和宽度则要通过属性数据库录入，从这两方面最重获区地物建模所需要的空间信息。
对于点、线地物的采集容易处理；对于河流、湖泊等面域图元可以采用选取边界线的方法，并使得表达边界线的点序列首尾点相同，以区别于线类型图元；对于以道路为代表的一类地物，建议采用中心线表达的方法，再辅以宽度等信息，这样结构简单而且表达准确。每一类地物采集结果以文件的方式保存，包括一段描述信息和一个平面坐标序列，描述信息表达了该地物所属的类别、形状特点等。其中有些信息可以在图形中计算得到，而有些则需要外部人工录入或者利用地物对象的ID标志从属性数据库获取所需要的信息。
1.3空间数据的误差处理
在空间数据的获取过程中，从原始地图整理到空间数据入库要经过地形图编绘、预处理、细化处理、矢量化、图形编辑以及图形输入、输出等多个阶段，每个阶段都会产生一些误差，而且若不采取有效手段纠正的话，各个阶段的误差还会积累和传播，从而影响以后的地图分析和数据处理，所以在获取空间数据时要考虑误差的来源以及采取有效措施减少误差。
（1）误差来源
在空间数据的处理过程中，误差主要产生于以下几种情况：数字化过程采点的位置精度、空间分辨率、属性赋值等都可能出现误差；遥感是通过传感器收集、量测地物发射或反射的电磁波信息，然后进行光学或计算机处理，最终获得可以进行目视解译的遥感图像。遥感数据获取与处理的每一个过程都会引入误差，一般分为获取遥感图像的误差和图像处理和解译的误差；通过地图数字化获取数据的误差主要包括原图固有误差和数字化过程中引入的误差两部分。前者与地图的制作、存放等有关，后者与数字化方法有关；数据在可视化表达过程中为适应视觉效果，需对数据的空间特征位置、注记等进行调整，由此产生数据表达上的差；数据处理过程中误差的传递和扩散在数据处理的各个过程中，误差是累积和扩散的，前一过程的累积误差可能成为下一阶段的误差起源，从而导致新的误差的产生。
（2）误差控制
空间数据误差控制是个复杂的过程，对于矢量化过程中产生的误差控制主要包括数据预处理、数字化设备的选用、对点精度和数据精度检查等内容。对于质量不高的数据源，如散乱的文档和图面不清晰的地图，通过预处理工作不但可减少数字化误差，还可提高数字化工作的效率。对于扫描数字化的原始图形或图像，还可采用分幅扫描的方法，来减少矢量化误差。数字化设备的选用主要根据手扶数字化仪、扫描仪等设备的分辨率和精度等有关参数进行挑选，这些参数应不低于设计的数据精度要求。一般要求数字化仪的分辨率达到0.mm，精度达到0.2mm;扫描仪的分辨率则不低0.mm。数字化对点精度(准确性)是数字化时数据采集点与原始点重合的程度。一般要求数字化对点误差应小于0.1mm。数据的精度检查主要检查输出图与原始图之间的点位误差。一般要求，对直线地物和独立地物，这一误差应小于0.2mm;对曲线地物和水系，这一误差应小于0.3mm;对边界模糊的要素应小于0.5mm。
2、三维空间数据建模
三维空间数据库是地理信息三维可视化系统的核心，它直接关系到数据的输入、存储、处理、分析和输出等地理信息系统的各个环节，它的好坏直接影响着整个地理信息系统的性能。而三维空间数据模型是人们对客观世界的理解和抽象，是建立三维空间数据库的理论基础。三维空间数据结构是三维空间数据模型的具体实现，是客观对象在计算机中的底层表达，是对客观对象进行可视表现的基础。
三维GIS中，空间对象用水平的（x，y）和垂直的z坐标进行描述，并允许在同一平面坐标上存在多个具有不同z值得空间对象。从二维GIS到三维GIS，虽然空间为数仅仅增加了一维，但其信息量、模型的复杂度却增加了许多倍。
人们通常将以平面制图和平面分析为主要功能的GIS称为二维GIS，它仅将平面坐标（x，y）作为独立参数来进行平面对象的几何建模，其数学表达式为F=f(x，y)，将增加了高程信息，可以构建数字高程模型（DEM）或数字地面模型（DTM）的GIS称为2.5维GIS。它将高程仅作为一个属性值，数学表达式为F=f(x，y，z(x，y))；在DTM之上叠加地面建筑设施的三维造型的GIS称为2.75维GIS，但是实质上DTM与建筑物是分离的。所谓真三维GIS，是将三维空间坐标（x，y，z）作为独立参数来进行空间实体对象的几何建模，其数学表达式为F=f(x，y，z)，因为所建立的模型不仅可以实现真三维可视化，还可以进行三维空间分析。
综上所述，2.5维GIS、2.75维GIS与真三维GIS有着本质的区别：前者只描述空间实体的外部轮廓，不表达其内部目标拓扑关系及属性；而后者则以体元的方式在描述三维空间实体外部轮廓的同时，还表达其内部属性。
2.1GIS空间数据结构
2.1.1空间数据结构的分类
（1）栅格数据结构
栅格结构是最简单最直观的空间数据结构，又称为网格结构或像元结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像素，由行、列号定义，并包含一个代码，表示该像素的属性类型或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。因此栅格结构是以规则的阵列来表示地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。栅格数据格网主要有三角形格网和正方形格网。栅格数据结构的缺点在于一个栅格只能赋予一个特定的值，因而难以表示不同要素占据不同位置的情况。
（2）矢量数据结构
矢量结构是通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线、多边形等地理实体。矢量结构的特点是：定位明显，属性隐含。许多数据如行政边界、交通干线、土地利用类型、土壤类型等都是用矢量数字化的方法输入计算机或以矢量的方式存在计算机中，表现为点、线、多边形数据。
其中点用一空间坐标对表示，线由一串坐标对组成，面是由线形成的闭合多边形。矢量数据结构是面向实体的表示方法，形式直观，分析方便，信息冗余量小，但是结构较为复杂。
（3）栅格矢量一体化数据模型
栅格矢量一体化数据模型是结合栅格和矢量数据模型的优点提出的一种数据模型。在栅格矢量一体化模型中，面状数据用矢量边界表示，也可以用栅格方式表示。线状数据一般用矢量方式表示，如果将矢量方式表示的线状对象也用像元空间填充表达，则能够将矢量与栅格的概念统一起来，形成栅格矢量一体化的数据模型，其从本质上是以栅格为基础的数据模型。
2.1.2空间数据结构的比较
为了将栅格数据分析得结果，通过矢量绘图装置输出，或者为了数据压缩的需要，将大量的面状栅格数据转换为少量数据表示的多边形边界，通常将栅格转化为矢量数据。由于矢量数据直接用于多种数据的复合分析等处理比较复杂，特别是不同数据要在位置上一一配准，寻找交点并进行分析，而栅格数据模式进行处理则容易的多，此时我们通常将栅格转化为矢量数据。
2.2GIS三维空间数据模型
2.2.1空间数据模型分类
三维数据结构同二维一样也存在栅格和矢量两种形式。栅格结构使用空间索引系统，将地理实体的三维空间分成细小单元（体元）。三维矢量数据结构表示方法有很多，将实体抽象为点、线、面、体，由面构成体。其中运用最为普遍的是具有拓扑关系得三维边界表示法和八叉树表示法。根据三维空间模型对地学空间目标的集合特性的描述是以表面描述方式还是以空间剖分方式，可以分为体元模型和面元模型。
（1）体元模型
常用的体模型是将三维空间对象视为体单元的集合。体单元是简单的三维基本单元，如立方体、球、圆柱体等。将三维空间对象视为这些基本对象经过一些基本操作(如交、并、差等)后的组合体。体模型数据结构包括三维栅格结构、八叉树结构、结构实体几何模型和四面体格网模型。对于建筑物，本文不