对撞机｜从再现到映射：理解空间数据（导论篇）
“我来到你的城市，走过你来时的路。”歌是这样唱的，而现实中，如果我们来到别人的城市或是自己的城市中某个半生不熟的街区，第一反应恐怕是掏出手机，打开“XX地图”，先给自己定个位——城市空间的数据就是如此自然地渗透了我们的生活和习惯。
便利性原则的作用下，使用者惯性盲视，或是无力选择而只能盲从；在庞大的空间数据系统的映射中，空间的真实性正在被重新定义。抚今还须追昔，当我们不得不面对技术、理论与伦理的多重困境，不妨回到源头，看看空间数据是如何被生产的吧。
地理空间数据是以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格等各种形式。
美国国家人口普查局的制图专家正在准备1960年人口大普查
任何的地理空间数据，均是现实世界经过模型抽象的表达，通常包括两种信息：1、已知坐标系中的具体位置及实体间的空间关系； 2、与位置无关的属性（ref）。打个比方来说，魔都的北京西路作为一条主干道在坐标系中有着固定的位置。而它与南京西路近乎平行则属于二者的空间关系。它有多长多宽以及哪年建成则是前述与位置无关的细节信息。
关于第二种信息，其实值得多说两句。通常所说的非几何属性或简称属性，往往是区分一个地理实体与另一个地理实体的关键信息。这样的属性又可以分为定性和定量两种，定性的信息包括名称、类型，比如道路种类，行政区划等，而定量的信息包括面积、长度、人口等。同样用上面的例子，如果不对其命名，那么北京西路和南京西路只能被称为道路1和道路2；而实际上，两条道路名称不同，宽度（车道数量）不同，长度不同，人行道设置不同，绿化间隔不同，更不用说道路两侧的建筑物更是独一无二。所以，任何地理实体都至少有一个属性；而在电子地图中，所有分析、检索和表达的功能都是通过对属性的操作来实现的（ref）。
大家可能都有这样的经验：打开手机中的地图软件，白色面条形代表道路，黄色的更粗一些的面条代表高速公路，浅灰色边框的各种多边形代表建筑物，蓝色的代表河流水体，绿色的代表公园，各种地名和道路名漂浮在屏幕上。如果我们选择卫星图层，底图被替换成了航空照片，多边形没有了，面条和名称都在。当我们不停放大到极限的时候，原本连续的照片变成了一个一个让人很不爽的小方格。恭喜，此时的你面对的正是所谓栅格数据；与此同时，表示道路的面条却没有变成小方格---再次恭喜，与你面对面的还包括矢量数据！
用矢量数据和栅格数据表达同样的地理实体差别较大，在空间数据存储时采用的结构完全不同。
空间数据根据表达形式的不同，被分为两种：栅格数据与矢量数据。栅格数据将空间通过二维数组的方法表示出来。一般最常见的简单栅格是由行和列组成的像素矩阵，其中的每一个像素都包含一个信息值。而矢量数据恰恰相反，将空间用离散的点、线、面这样的要素表示出来。不难想象，栅格数据更适用于连续表面的表达，地面高程、水深、土壤pH值等，而矢量数据则适用于地理实体的表达，所以地图上所包含的大部分信息均是矢量形式。
任何一个实体，都可以有栅格和矢量两种表达方式。根据实际用途的需要，可被记录为其中一种形式。再以道路为例，（在电子地图中）道路均是以矢量形式存储的，这是因为道路之间的空间关系（平行或者交汇）必须要准确地表达，道路的起点、重合点以及曲折的节点（取决于比例尺要求）均由坐标系的x，y来描述，与道路的宽度等属性无关。而栅格数据，由于受到像元（小方格）尺寸的限制，表达精度差别较大。一旦尺寸超过道路宽度，那么也就意味着这个像元中不存在该道路；所以当我们试图表达不同宽度（等级）的道路交汇时，栅格数据就显得困难重重。
很明显，栅格和矢量数据各有其自身的特点和优点，在进行空间分析时对应的分析方法也存在很大区别。栅格数据因为使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析基础，因此在自动分析方面处理起来比较简单。例如，栅格数据可以用来记录地面点的海拔高程，根据地面水流必然向最大坡降方向流动的原则，可以得出地面水流的基本轨迹（如下图所示）；而矢量数据的处理方法比较多样复杂，一般不存在模式化处理方法。例如在矢量数据的网络分析中，往往涉及建立网络路径拓扑关系和路径信息属性数据库，譬如知道路径在网络中如何分布以及经过每一段路程所需要的成本值，从而计算最佳路径。不难想象，要让计算机理解和展示“水往低处流”以及指引我们“走大街穿小巷”的确不是件容易的事。
栅格数据中，将某格中心值（代表该地高程值）与周围8格比较，选择最小中心值作为水的流向并以此类推，即是“水往低处流”。
对道路赋予不同的权值（长度），在运算的时候遍历所有的可能路径，并选取总权值（总长度）最小的即为最短路径。
END
主编 / 黄海博
责编 / 吴维忆 付梅溪 顾佳蕙
美编 / 傅春妍
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