GIS中的计算几何
GIS是一个图形系统，必然会涉及到几何学的理论应用，比如，图形可视化，空间拓扑分析，GIS图形编辑等都需要用到几何
。向量几何是用代数的方法来研究几何问题，首先，请大家翻一翻高等数学里有关向量的章节，熟悉一下几个重要的概念：
向量、向量的模、向量的坐标表示、向量的加减运算、向量的点积、向量的叉积，以及这些概念的几何意义...下面我们将用
这些基本概念来解答GIS中一些几何问题。
1 点和线的关系
点是否在线段上，这样的判断在图形编辑，拓扑判断(比如，GPS跟踪点是否跑在线上)需要用到这样的判断。通常的
想法是：先求线段的直线方程，再判断点是否符合这条直线方程，如果符合，还要判断点是否在线段所在的矩形区域(MBR)内
，以排除延长线上的可能性，如果不符合，则点不在线段上。这种思路是可行的，但效率不高，涉及到建立方程，解方程。
借助向量的叉积（也叫向量的向量积，结果还是向量，有方向的）可以很容易的判断。设向量a=(Xa,Ya,Za) b=(Xb,Yb,Zb)
向量叉积a X b如下：
二维向量叉积的模 |a X b|=|a|*|b|*sinα=|Xa*Yb-Ya*Xb| （α是向量a,b之间的夹角），向量叉积模的几何意义是以向量a,b
为邻边的平行四边形的面积。可以推测：如果两向量共线，向量叉积模(所代表的
平行四边形的面积) 为零 则
|a X b|=|a|*|b|*sinα=|Xa*Yb-Ya*Xb|=0,否则不共线，叉积的模为非零，根据这样条件可以很轻松的判断点和线的关系，避
免了建立方程和解方程的麻烦。
向量叉积的模|AB X AC|=0即可判断C点在AB所确定的直线上，再结合C点是否在AB所在的MBR范围内，就可以最终确
定C是否在AB线段上。关于点和线段的其他关系，都可以通过叉积的求得，比如 判断点在线的哪一侧，右手法则，可以通过a
X b= (Xa*Yb-Ya*Xb)*k中的（Xa*Yb-Ya*Xb）正负来判断。留给大家思考，很简单的，呵呵…
2 线和线的关系
判断两条线段是否相交，在很多拓扑判断和图形编辑 (比如，线的打断来构建拓扑，编辑线对象，叠置分析，面与
面关系的判断等) 中都需要用到线线相交的判断，如果两条线段相交，一条线段的两端点必然位于另一条线段的两侧（不考
虑退化情况，也就是一条线段的端点在另一条线段上，这个很容易判断）
两向量的叉积a X b= (Xa*Yb-Ya*Xb)*k ，分别判断AB X AC的方向与AB X AD的方向是否异号，再判断CD X CA 的方向与CD X
CB的方向是否异号，即可判断两线段是否相交。
退化情况，即一条线的端点落在另一条线上。运用”点是否在线段上”的方法来判定。详细区分留给大家思考。呵呵…
利用向量的方向还可以判断线段的转向，这个在道路导航中有所应用：
3 点和面的关系
在各种拓扑判断中（比如，面对象的选取，包含关系的判断等）需要判断一个点是否位于某个面内，经典的方法就是“垂线法
”，在直角坐标系中，从这个点向X轴作射线，判断射线与多边形的交点个数（不考虑退化情况，退化情况下，判断点或者射
线与多边形端点或者边的关系），如果为奇数，则点在面内，为偶数，则点在面外。
4 线和面的关系
线面关系的判断相对比较复杂，线在面内，线和面相交，相离，相接等关系。线段在面内，第一个必要条件是，线段的两个
端点都要在内。但由于多边形可能为凹，所以这不能成为判断的充分条件，于是有第二个必要条件线段与多边形的边，没有
内部交点。
线段和多边形交于线段的两端点并不会影响线段是否在多边形内；但是如果多边形的某个顶点和线段相交，还必须
判断两相邻交点之间的线段是否包含于多边形内部，如果在面内，则线段在面内，否则不在面内。
所以，算法思路如下（本算法引用网络上一篇文章）：
if 线段PQ的端点不都在多边形内
then return false;
点集pointSet初始化为空;
for 多边形的每条边s
do if 线段的某个端点在s上
then 将该端点加入pointSet;
else if s的某个端点在线段PQ上
then 将该端点加入pointSet;
else if s和线段PQ相交 // 这时候已经可以肯定是内交了
then return false;
将pointSet中的点按照X-Y坐标排序;
for pointSet中每两个相邻点 pointSet[i] , pointSet[ i+1]
do if pointSet[i] , pointSet[ i+1] 的中点不在多边形中
then return false;
return true;
注：X-Y坐标排序，X坐标小的排在前面，对于X坐标相同的点，Y坐标小的排在前面，这种排序准则也是为了保证水平和垂直
情况的判断正确。
1. 点在面内，线段相交情况的判断见上面的思路。
2. 这个过程中的排序因为交点数目肯定远小于多边形的顶点数目n，所以最多是常数级的复杂度，几乎可以忽略不计
。因此算法的时间复杂度也是O(n)。
3. 有了线段和面的关系，再判断折线与面的关系，也就可以for循环，同理进行判断了，但时间复杂度将是O(n^2)。
后面将介绍一种时间复杂度为O(nlogn)的”平面扫描算法”。
5 面和面的关系
面面的空间关系，可能要更复杂一些，在拓扑判断，多边形叠置分析，面对象的编辑中，有着广泛的应用。这个将在以后的
章节中介绍一种时间复杂度为O（nlogn）的算法“平面扫描算法”。
6 点到线段的距离
点到线段的距离，在各种测量，拓扑判断(比如，线对象的选取中需要比较距离)中都需要用到。大家对点到直线的
距离，都很熟悉，那点到线段距离又该如何计算呢？
问题的关键是判断a、r的角度，向量的点积能判断一个角是钝角还是锐角，先复习一下向量的点积，也叫向量的数
量积,结果是一个数，没有方向。设向量a=(Xa,Ya,Za) b=(Xb,Yb,Zb)
a . b=|a|*|b|*cosα=Xa*Xb+Ya*Yb+Za*Zb 向量点积的几何意义是，高中物理中，求作用力在一个方向上所作的功。如果a .
b>0，则α为锐角，a . b<0,则α钝角。
熟悉了利用向量的点积来判断角度，AC·AB 判断夹角a，BA·BC判断夹角r，即可确定三种情况中，具体是哪一种。至于第一种
情况，求点到垂足的距离，可以饶开建立方程求垂足，再求两点距离的思路，因为建立方程运算是复杂的，多耗了CPU资源。
利用向量叉积的几何意义来求，向量的叉积表示以两向量为邻边的平行四边形的面积，|AC X AB|为⊿ABC的面积的两倍，求
平行四边形的高,只要用面积除以底边AB的长度。即，高CD的长度=|AC X AB|/distance(AB)。
这些复杂的几何判断，都将在空间索引的过滤下，在少量数据集(侯选集)上进行。计算几何算法，通常是比较复杂，比较耗
CPU资源，而且还要考虑各种退化情况，在这里，并不试图向大家穷举各种情况，只想起一个抛砖引玉的作用， 或许还有人
会有这样的疑虑：有没考虑“投影”的问题？关于投影将在相应的章节中给予解释，但有一点是可以肯定的，空间分析、计算
几何算法，都是在平面直角坐标系下运算的，不会在球面上。