地学信息的属性数据模型

地学对象除了空间几何特征之外，还有空间属性特征。属性特征分为两种（龚健雅， 2001）：一种是类别特征；另一种是统计信息，以解决两个同类对象的不同特征问题。第一种特征一般用类型编码来表示；而第二种特征则用属性数据结构和表格说明。

属性模型的建立是三维地质建模的另外一个重要环节（图3-24）。属性模型主要反映地质体的属性特征，如矿床内品位分布，储层中油、气、水及压力分布，富水性，质量级别等，通常应该在几何模型建立的基础上来构建属性模型。当然，直接体绘制方法也允许将物体的属性值直接映射到空间点即像素，但存储开销非常大。

图3-24 属性数据建模流程

属性建模具体步骤如下。

（1）建立属性数据库。并保证每一对象类别的数据结构中拥有一个关键字，且关键字是唯一的，如岩芯数据库，定义对象类别编码为BH，数据结构中设计一个记录岩芯序号的字段作为关键字，如BH001表示岩芯数据库中第一个数据纪录，BH001在整个属性数据库中是唯一的编号。

（2）建立几何模型。具体设计方法请参阅其他建模书籍，这里主要说明的是几何模型中数据结构的建立同样要遵循上述原则，即保证关键字的唯一性。

（3）建立属性数据库与几何模型间的对应关系，将属性数据库中的属性值附加或叠加在几何模型中网格的空间节点上（图3-25），属性值可以覆盖整个模型以反映属性的空间变化特征。

图3-25反映了一个矿体模型填充了相应品位属性值后的属性模型，这里采用不同颜色表达不同的品位值。前面图3-16中角点网格模型对应的属性数据是温度场。对应机理的设置是为了确保属性数据库与几何模型中数据的一致性。

图3-25 矿体品位属性模型

一般情况下，由于原始属性数据数量较少，属性数据库中的数据值与几何模型中的空间实体之间存在一对多（即1∶n）的ER关系，为了使属性模型更加准确、逼真，也可以通过使用地质统计学方法（如距离反比法、Kriging等）或随机模拟方法（如高斯过程、人工神经网络方法等）来预测或估计模型中未知点的属性值。

思考题

1．空间数据模型常见的分类方法有哪几种？

2．表面表达模型（B-Rep）、实体表达模型（V-Rep）以及混合表达模型各有哪些代表模型？各种模型的优缺点和适用范围是什么？

3．角点网格模型和PEBI模型的特点和区别是什么？

4．简述地质体内部属性建模过程及常用方法。