【摘  要】  空间数据的多尺度处理与表示是当今地理信息科学领域理论与方法研究的重要的和前沿性问题。它要解决由于用户对地理数据的不同应用需求和分析的需要，而导致需要对空间数据产生不同表示的问题。研究地理空间数据的多尺度处理与表示，就需要研究相应的空间数据模型以及有关的一系列处理模型和方法，为最终实现无比例尺的地理信息系统奠定理论和技术的基础。
    【关键词】  空间数据；多尺度；地图综合
1、问题的提出
    数字环境下，地理空间数据作为地理信息的载体和客观地理世界的抽象表达，试图以离散的方式描述、模拟自然界的连续分布现象，势必要受采样分辨率的约束。地球的大小和测绘技术的精度限制了地理空间分辨率的合理取值范围，它可以从大到约107米的分辨率，到通常可用于对地观测和制图的精细分辨率1米，或大多数实地测量的最小分辨率如1mm。在如此丰富的分辨率框架中，用离散方式模拟自然界的连续分布现象时，每一空间数据对象所代表的充其量只是真实地理实体全部信息的一个子集。该子集的真实度随着为了在计算机中存储、分析和描述而对地物进行数据编码时的分辨率的不同而变化，由此限制了GIS基于空间数据进行地理空间分析和可视化以及地图制图对各种信息层次的要求。因此“尺度是在空间数据分析处理中到处都要碰到的问题，应将它作为与空间、时间和主题一样的基本因素”(Cola,1997)。
    美国国家地理信息与分析中心(NCGIA)于1988年在其创新研究计划中提出研究空间数据的多重表示问题(NCGIA,1993)。1992年SMALL WORLD的Richard G.Newell等人将空间数据的多尺度处理与表示列入GIS领域十个困难问题之一(Newell & Theriault,1992)。研究支持相同现象的多重表示共存于同一数据库中的新的数据表达与管理方法，已列入由欧洲多家研究机构参与的，在欧共体资助下的MurMur(Mutiple Representations, Multiple Resolutions)项目的研究计划中，并于2000年1月启动。国际摄影测量学会(ISPRS)数据综合与数据挖掘工作组联合国际制图协会(ICA)地图综合委员会也于2002年7月在加拿大渥太华以“空间数据的多尺度表示”为主题召开学术会议，研讨与多尺度表示有关的基础理论与应用整个领域内的有关问题(ISPRS Comission IV &ICA)。
2、问题讨论
    多尺度、多类型、多时态的空间数据是人类研究和解决人口、资源与环境等重大问题时所必需的重要信息资源。空间数据的信息服务成为GIS社会化、实用化的核心问题之一。主要表现在：用户对于解决不同的问题，对空间数据需求的详细程度是不一样的，GIS如何提供用户多尺度或多种详细程度的空间数据？GIS以其丰富的地理信息内容作为数字地图制图生产的基础之一，如何满足输出不同详细程度和不同内容的地图产品？前一个问题对应着模型综合，它强调空间数据模型抽象和深层次的地理空间知识，以达到压缩表示层上的细节并按特定的抽象程度和一致性的空间结构表达地理现实的目的。它具有广泛的适用性，也是多尺度地理空间分析的基本手段；后一个问题则对应着制图综合，以地图显示（包括电子地图媒体的和常规地图媒体的显示）和生产各种比例尺地图为目的。它强调基于各种媒介，在有限的表达空间内进行抽象并消除视觉冲突以可视化地表示地理信息，从而使GIS中地理空间信息的压缩和再现与尺度变化相适应。通过模型综合从已有数据库（数据集）派生新的综合的数据库（数据集），既是满足相应尺度的地理空间分析的需要，保持与抽象程度相适应的较高的信息密度和空间特征，同时也是派生视觉综合模型和地图生产的先决条件(Lagrange,1997）。
    随着在计算机内存储、分析和描述的地理实体的分辨率（尺度）的不同，所产生和维护同一地理实体，在几何、数据结构和属性方面的不同数字表达形式即为空间数据的多重表示（NCGIA，1993）。GIS不仅需要多种详细程度的空间数据支持，而且需要把这些多尺度表示的信息动态地联接起来，建立不同尺度之间的相关和互动机制，以进行有效的综合分析和辅助决策，从而构成了多尺度的GIS（Multi-Scale GIS）。也称无比例尺(Scale-free、Scaleless)、不依比例尺(Scale-independent)、自由变化(on the fly)的GIS。现有多级比例尺的GIS系统大多都是基于静态的空间数据模型建立其空间数据结构的，并不支持实时的、动态的空间数据修改和空间关系维护。且多级比例尺之间的派生没有逆过程，派生过程也不连续。当前GIS数据为了满足人们浏览和利用空间数据集的不同需求，不得不存储多种来源，多种版本、多种空间分辨率或比例尺，多种详细程度的空间数据构成多尺度的结构空间数据（Heterogeneous,Spatial Databases）(Egenmfer,1998),使同一空间实体的多种表示共存于同一数据库或信息系统中，从而产生大量的数据冗余、数据矛盾，造成数据现性差。需要时只能从存储最详细的数据库开始，在需要时逐级派生次级数据库，那么在派生比例尺跨度较大时，不仅计算量大，而且极难维护多尺度表示之间的一致性。
    地理信息的自动综合是空间数据多尺度表达的核心内容（王家耀，2001），但这一问题却一直是困扰地图学及GIS界实现空间数据自动处理和合理可视化的极具挑战性的国际难题。实现自动综合必须具备多个基本条件：地理空间数据及其关系的表示（即数据模型）和自动综合操作算法（郭庆胜，1998）。由于不同尺度下的空间目标，其运动状态及其关系有所不同，因此多尺度空间数据模型的建立异常复杂（吴凡、李霖，2000），而且在不同尺度上仅用单一的自动综合方法（非尺度依赖）或算法来实现多尺度的表示，其通用性、可靠性、实用性较弱（吴凡、李霖，2000）。二十世纪九十年代以来，地理信息的自动综合开始强调“面向地理要素”，而不能仅仅是解决综合的纯几何问题，即要考虑每个要素与其所处背景的空间和语义关系，每一空间目标与其周围目标的相互依赖的关系。这就是所谓全局综合或上下文综合（holistic feature generaliIation）问题，包括综合操作的形式化、综合过程的理解及其形式化等。然而由于问题的极度复杂和硬软条件的限制仍没有效的进展（Richardson Mackaness ,1999）。在现有硬件条件下，当前大多数综合算法的性能离实时计算的要求差得太远（王家耀，2001）。这既有算法上的效率问题，也相于当前的空间数据模型大多尚不能支持动态和增量的更新修改功能。而多尺度的处理往往并不以地图生产作为唯一目标，有时只是为了实时观察地理要素的特征分布，原始数据保持不变，改变尺度可以得到相同数据的不同暂时表示或多种表示以确定分析是否进行或判断分析的结果如何，所以产生的图形表示有些只是暂时的图像。因此相对常规制图而言，在数字环境下（GIS和地图数据）计算速度比高质量的地图输出效果更重要（Lagrange,1997）。
    空间数据的多尺度处理与表示是符合人类推理习惯的一种自然表达方式。作为一种分析和思想方法，它不仅仅是为了满足使GIS能自动化地、合理地、且适应地提供多种详细程度的空间数据，实现空间数据的多尺度可视化，同时它也是一种更自然的空间认知和空间分析方法。特别在地理学中，常常需要利用多个性尺度以提高研究效率并确定其结论正确与否。人们运用不同比例尺，不同专题的地图来分析并表达地理世界就是人们对各种尺度效应了解的结果。建立能够抓住所有尺度上的重要过程的简单的模型结构是空间分析的关键所在。
3、结论
    研究尺度依赖的空间数据模型才是建立无级比例尺GIS，实现空间数据多尺度表达的基础和关键。长期以来，由于GIS空间数据模型的设计没有对尺度及其尺度效应给予应有的重视，从而先天性不足，使现有GIS没有尺度维护的处理和表达能力（Li，1999），缺少维护地理目标多重表示一致性的方法。当前GIS面临的挑战是找到灵活和恰当的数据模型，能满足多尺度地理信息的综合、分析、维护和多种表示的要求。进一步地研究地理对象的空间形态和过程随尺度变化的规律，从而设计有效、合理的尺度依赖模型，是建立多尺度空间数据处理和表示方法的基础。