地学领域中常见的数据类型总结

1. 引言

地学领域涵盖了地球及其周边环境的广泛研究，这使得其需要处理极其多样化的数据。理解这些数据的类型及其存储格式对于有效地进行研究、分析和跨学科合作至关重要 1。地学数据不仅种类繁多，而且数据量也日益增长，这为数据的管理、互操作性和知识提取带来了挑战 2。早在计算机和数字数据应用的初期，地学领域就已开始采用相关技术；例如，地球物理数据格式 SEG-D 和 SEG-Y 的前身可以追溯到 1967 年 3。这种悠久的数字数据使用历史，加上当前数据量和多样性的爆炸式增长，突显了研究人员理解不同数据类型及其格式对于驾驭当前研究环境和促进合作的必要性。

2. 地学领域的基础数据结构

地学领域中，数据的组织和存储通常依赖于一些基础的数据结构。其中，数组是一种核心结构，用于存储数值的集合，尤其适用于表示多维数据，例如栅格化的空间信息 1。数组常被用于表示诸如温度、压力或降雨量等在网格上的变量 1。根据维度数量的不同，数组可以分为：一维数组，例如在单个位置随时间变化的温度序列；二维数组，常用于表示区域上的降水分布图等空间数据；三维数组，可以包含时间或深度等额外维度，例如表示特定区域不同深度和随时间变化的温度，或者地球物理属性（如地震波速度）的三维模型；以及 四维数组，它增加了更多复杂性，例如随时间和空间变化的三维网格大气数据，或者地下属性的时移图像 1。数组的维度直接反映了所研究现象的复杂性，从简单的时间序列到复杂的时间变化的三维地球物理模型。维度越高，就越能捕捉到数据中更复杂的空间和时间变化。

另一种常用的基础数据结构是 数据框。数据框是一种二维表格数据结构，广泛应用于数据分析 1。它能够灵活地处理混合数据类型（数值型、类别型等），并且在 R 和 Python 等编程环境中（通过 Pandas 库）非常流行，常用于统计分析和数据操作 1。

3. 地学数据模态与常用格式概述

地学数据根据其来源、测量性质和预期应用，呈现出多种不同的模态 1。现场数据 是在感兴趣的地点直接进行的测量，通常以时间序列的形式出现 1。例如，气象站的温度数据、地震仪的地面运动数据以及现场探头的土壤湿度数据都属于此类 1。遥感数据 是通过非直接接触研究对象的仪器收集的，通常使用卫星、无人机或飞机 1。地理空间数据 与地球表面的特定位置相关联，常以地图或格网（例如，GIS 数据）的形式表示 1。多光谱或高光谱卫星图像、使用 LiDAR 或雷达系统的地形数据以及卫星获取的海面温度数据都是遥感数据的例子 1。模型数据 是通过计算模型生成的模拟数据，例如预测未来温度、降水和化学成分的气候模型，模拟流域水流的水文模型，以及求解复杂介质中波动方程的波场模拟 1。地球物理数据 是通过地震勘探、重力或磁力研究等间接方法获得的地下测量数据 1。

为了优化存储、访问和共享，地学数据通常以特定的格式存储 1。一些常见的格式包括：

• NetCDF (网络通用数据格式)：常用于存储多维科学数据，如大气、海洋或气候模型输出 1。它能够高效地存储带有元数据的基于数组的数据 1。
• HDF (分层数据格式)：类似于 NetCDF 但更为通用，用于存储包括卫星图像在内的大型数据集 1。
• CSV (逗号分隔值)：一种简单的表格数据格式，人类可读并且被各种软件广泛支持 1。但对于大型或多维数据集来说效率较低 1。
• GeoTIFF：一种流行的栅格地理空间数据格式，常用于遥感和 GIS 应用 1。
• Shapefiles：一种用于地理信息系统 (GIS) 软件的矢量数据格式，包含空间要素的几何位置和属性信息 1。
• 云优化格式：随着大型档案迁移到云系统，COGT (云优化 GeoTIFF)、Zarr 和 TileDB 等格式变得越来越有用 1。
• 其他格式：ASCII 4，CEOS 4，SP3c 4，HDF-EOS 4，JPEG2000 4，JSON 4，RINEX 4，SINEX 4，SAFE 4，SEG-Y，SEG-D，LAS，DLIS 3。

地学数据格式的高度专业化，以及它们经常与特定的数据模态或学科领域相关联，反映了该领域测量和分析的多样性。

4. 表格数据：结构、格式与应用

表格数据在地学领域被广泛使用，它以二维格式组织，类似于电子表格或数据库表 1。在这种结构中，每一列代表一个特定的变量或特征（例如，日期、位置、温度），而每一行对应于一个唯一的观测或数据点 1。由于其在处理混合数据类型方面的灵活性以及适用于统计分析，这种格式在编程环境（如 R 和 Python，特别是 Pandas 库）中非常受欢迎 1。

存储表格数据的常见格式包括：

• CSV (逗号分隔值)：一种简单、人类可读且被广泛支持的表格数据存储格式 1。它常用于存储坐标信息 5。然而，对于大型或多维数据集，其效率较低 1。
• NetCDF 和 HDF：虽然主要用于多维数据，但这些格式也可以高效地存储包含元数据的表格数据 1。
• Shapefiles：空间要素的属性信息以表格格式（DBF 文件）存储，并与几何信息关联 1。
• 电子表格格式 (XLS, XLSX)：常用于初始数据组织，并且可以导入到 GIS 软件中 24。
• TSV (制表符分隔值)：类似于 CSV，列之间使用制表符分隔 5。

表格数据在地学领域有着广泛的应用，例如存储井位坐标、海拔以及钻探相关数据 39；作为矢量地理空间数据的属性表，提供关于地理要素的详细信息 21；表示点测量数据，如土壤湿度或气象站数据 1；在编程环境中进行统计分析和数据操作 1；以及处理表格坐标数据以便在 GIS 中进行地图绘制 26。表格数据是表示非空间属性和空间参考信息（例如，CSV 文件中的坐标）的基本方式，充当了地学工作流程中不同数据类型之间的桥梁。

5. 栅格数据与 TIFF 和 GeoTIFF 的重要性

栅格数据 使用由相等大小的像素（或单元格）组成的网格来表示连续数据（例如，温度、海拔）或离散数据（例如，土地覆盖类型）1。每个像素包含一个代表特定属性的值 23。栅格数据的例子包括卫星图像、航空照片和数字高程模型 (DEM) 21。

TIFF (标签图像文件格式) 是一种通用的基于标签的格式，用于存储和交换栅格图像 5。它可以存储位图图像的不同位流编码 33，适用于栅格图像的存储、传输、显示和打印 32。

GeoTIFF 是 TIFF 格式的扩展，它在文件中嵌入了地理参考信息（纬度、经度、地图投影等）1。这使得图像能够在地图上正确定位 4。GeoTIFF 是一种公共领域元数据标准，在 NASA 地球科学数据系统中被广泛使用 31，并作为地理参考栅格图像的交换格式 4。然而，它不太适合存储复杂的多维数据结构或具有许多属性的矢量数据 4。

云优化 GeoTIFF (COG) 是一种 GeoTIFF，其内部组织经过优化，可在云中进行高效的交付和处理 1。它允许在不下载整个文件的情况下访问部分数据 4，并且被 NASA ESDIS 推荐用于适用于传统 GeoTIFF 的数据分发 4。

TIFF 和 GeoTIFF 在地学领域有着广泛的应用，包括作为卫星和航空摄影的发布格式 31，存储数字高程模型 (DEM) 数据和数字正射影像数据 31，以及在 GIS 应用中进行空间分析和可视化 35。GeoTIFF 作为地理参考栅格数据的广泛采用，通过实现图像和空间信息的无缝集成，彻底改变了地学领域的遥感和 GIS 应用。

6. 地学领域的矢量数据格式

矢量数据 使用点、线或多边形来表示具有离散边界的地理要素（例如，街道、地块、行政边界）1。每个要素都关联有表格属性数据 21。

常见的矢量格式包括：

• Shapefiles (.shp)：由 ESRI 开发的事实行业标准，由多个文件（.shp、.shx、.dbf、.prj 等）组成 1。支持点、线和多边形几何类型 28。
• GeoPackage (.gpkg)：一种基于 SQLite 的单文件格式，能够存储不同几何类型的多个图层和栅格数据 5。它是由开放地理空间联盟 (OGC) 维护的开放标准 22。
• Keyhole Markup Language (.kml,.kmz)：一种最初为 Google Earth 开发的基于 XML 的格式，被广泛应用于 Web 地图应用 5。KMZ 是其压缩版本 5。
• GeoJSON (.geojson)：一种使用 JSON 编码各种地理数据结构的格式，常用于 Web GIS 5。
• File Geodatabases (.gdb)：ESRI 的专有格式，用于在文件夹中存储地理数据集（矢量、栅格、表格）的集合 21。
• GPS Exchange Format (.gpx)：一种用于在 GPS 设备之间交换数据的 XML 模式，常用于存储点和线（航点、路线、轨迹）21。

矢量数据格式在地学领域有着广泛的应用，包括绘制地质特征（如断层线和岩层）（从 21 推断）、表示与地学研究相关的基础设施（道路、管道）（从 21 推断）、划定用于分析的行政边界 21、存储采样点或感兴趣位置 23、建模线性特征（如河流和公用事业线路）23 以及表示区域特征（如湖泊、森林或地质单元）40。矢量数据格式的发展趋势是改进数据管理（如 GeoPackage 等单文件格式）、增强 Web 兼容性（GeoJSON、KML）以及提高不同 GIS 软件平台之间的互操作性。

7. 基于文本的数据：日志、报告和元数据

文本数据，包括日志和报告，在地学领域包含着宝贵的观测和分析信息 2。元数据 描述了数据本身（比例尺、精度、投影、来源等），对于有效地理解和使用地学数据至关重要 1。

常见的格式和例子包括：

• 钻孔测井：通常以 LAS (Log ASCII Standard) 格式存储，这是一种简单的基于文本的格式，包含版本、井信息、曲线数据、参数和注释等部分 3。
• 野外报告：可以采用各种格式（纯文本、Word 文档、PDF），包含地质观测、测量和解释的描述 2。
• 元数据文件：可以采用 XML 格式（例如，shapefiles 的元数据 - 38）或遵循特定标准的纯文本文件（例如，42 中提到的 FGDC）。
• 岩屑描述日志：对钻井岩屑的文本描述 39。
• 泥浆气测井：可以是硬拷贝条带图或数字分析结果 39。

处理和分析文本数据通常需要专门的软件，例如处理 LAS 文件的软件 3。自然语言处理 (NLP) 技术越来越多地被用于从报告中的非结构化文本中提取信息 45。标准化的格式和元数据对于数据交换和发布至关重要 2。尽管文本数据通常不如其他数据类型结构化，但它在地学领域（如钻孔测井和报告）中包含着关键的定性和定量信息，这些信息正越来越多地通过标准化格式（如 LAS）和先进的文本分析技术加以利用。

8. 遥感数据：类型与格式

遥感数据根据其能量来源可分为被动遥感（探测反射的太阳光或发射的辐射）和主动遥感（发射自身能量并测量后向散射）49。根据光谱分辨率可分为多光谱（少数几个宽波段）和高光谱（许多窄波段）1。根据空间分辨率，像素大小从米级到千米级不等 49。根据时间分辨率，指卫星对同一区域图像的获取频率 50。遥感数据的例子包括航空摄影、卫星图像（如 Landsat）、雷达数据和 LiDAR 数据 1。

常见的遥感数据文件格式包括：

• GeoTIFF：广泛用于分发地理参考遥感图像 1。
• HDF：用于存储大量数值数据，通常包括多个图像波段 1。
• NetCDF：用于存储面向数组的科学数据，适用于存储遥感测量的时间序列数据 1。
• 波段交错格式 (BIL, BIP, BSQ)：遥感系统生成的数据格式，分别按行、按像素或按顺序存储波段数据 29。
• MrSID (.sid)：一种压缩的多光谱航空影像格式 22。
• LAS (.las)：LiDAR 点云数据的主要文件格式 17。

遥感数据的处理和应用非常广泛，包括使用图像处理技术（增强、分类、特征提取）来获取信息 56；利用云计算平台（如 Google Earth Engine）来处理和分析大型遥感数据集 57；以及在农业、水资源、灾害评估、地表研究和气候变化监测等多个地学领域中的应用 49。不同传感器技术和分辨率驱动了遥感数据的多样性，这需要各种存储格式来优化处理大型、通常是多波段的图像和相关的元数据。

9. 地球物理数据格式

地球物理数据包括地震数据（二维、三维、地面运动时间序列）1、重力数据（重力加速度测量）1、磁力数据（地球磁场测量）1、测井数据（钻孔中地层属性的测量）3、电磁数据 1 和探地雷达 (GPR) 数据 61。

常见的地球物理数据文件格式包括：

• SEG-Y 和 SEG-D：用于存储地震反射和折射数据的行业标准二进制格式 3。SEG-Y 更常用于处理后的数据，而 SEG-D 通常用于原始野外数据 3。
• LAS (Log ASCII Standard) 和 DLIS (Digital Log Interchange Standard)：用于存储测井数据的常用格式 3。LAS 是基于 ASCII 的，被广泛使用 44。
• ODV (Ocean Data View) ASCII 和 NetCDF (CF)：用于在 SeaDataNet 等项目中统一交付地球物理轨迹和格网数据集（包括某些情况下的重力和磁力数据）16。
• XTF (Extended Triton Format)：用于侧扫声纳数据 16。
• UKOOA P1/90：用于地震勘探的导航轨迹 16。

地球物理数据广泛应用于油气和矿产勘探 61、地质填图和理解地下构造 61、水文和环境监测 61、边坡稳定性评估和基础设施规划 61 以及冻土研究 61。地球物理数据依赖于专门的二进制格式（SEG-Y、SEG-D、LAS、DLIS），这些格式针对存储来自地下调查的连续测量数据进行了优化，通常需要专门的软件进行处理和解释。

10. NetCDF 和 HDF：多维地学数据的关键格式

NetCDF (网络通用数据格式) 是一组软件库和自描述、机器无关的数据格式，用于支持面向数组的科学数据的创建、访问和共享 1。它由 Unidata 开发和维护 9。NetCDF 文件包含维度、变量和属性，使其具有自描述性 9，并且可以在不同的操作系统和硬件架构之间移植 9。它高效地存储和访问大型复杂数据集 1，支持追加新数据和多个读者同时访问 9。NetCDF-4 基于 HDF5，支持数据压缩和更大的数据集 7。

HDF (分层数据格式) 是一种通用的文件格式，旨在存储和组织大量数据，包括科学、工程和遥感数据 1。HDF5 是最新版本，允许用户只读取所需的数据 4。它可以在同一文件中存储图像、表格、多维数组等 4，并且是平台无关的 4。

NetCDF 和 HDF 在地学领域有着广泛的应用，包括存储和分析大气和海洋数据（气候模型、天气模式）1，管理大型空间数据集（如地震数据和地球表面模型）9，存储各种地学模型的输出 1，以及促进研究人员之间的数据互操作性和交换 6。由于其能够处理来自气候模型、卫星观测和其他来源的复杂多维数据集，以及其促进数据共享和互操作性的自描述特性，NetCDF 和 HDF 已成为地学数据管理的基础。

11. 数据格式的新兴趋势

正如第五节所讨论的，云优化 GeoTIFF (COG) 对于基于云的高效访问和处理栅格数据变得越来越重要 1。Zarr 是一种专为分块、压缩的 N 维数组设计的格式，针对云存储和并行计算进行了优化 1。TileDB 是另一种旨在高效存储和检索稠密和稀疏多维数组的格式，内置支持云存储和并行处理 1。PropBase 是一个标准化平台的例子，用于以标准化格式整理地下属性数据，方便比较和提取 3。地学数据和处理越来越多地迁移到云平台，这推动了云优化格式（如 COG 和 Zarr）的采用，这些格式能够更快地访问和更有效地分析海量数据集，而无需完全下载。

12. 结论

本报告总结了地学领域中常见的关键数据类型，包括表格数据、栅格数据（TIFF、GeoTIFF）、矢量数据、基于文本的数据、遥感数据和地球物理数据，并介绍了与每种数据类型相关的常用文件格式。选择合适的数据格式至关重要，这应基于数据的具体特征（维度、结构、大小）以及在地球科学研究、分析和合作中的预期用途。数据格式也在不断发展，以应对日益复杂和庞大的地学数据以及向云计算环境的转变。

表 1：常见地学数据类型与格式

数据模态	示例	常用文件格式
现场数据	气象站温度、地震仪地面运动、土壤湿度	时间序列（通常为文本或 CSV 格式，有时为 NetCDF）
遥感数据	卫星/无人机影像（多光谱、高光谱）、LiDAR 地形数据	GeoTIFF, HDF, NetCDF, BIL, BIP, BSQ, MrSID, LAS
模型数据	气候模型输出、水文模拟、波场模拟	NetCDF, HDF
地球物理数据	地震勘探数据、重力/磁力测量数据、测井数据	SEG-Y, SEG-D, LAS, DLIS, ODV ASCII, NetCDF (CF), XTF, UKOOA P1/90

表 2：关键 GIS 矢量数据格式

格式	文件扩展名	描述	典型地学应用
Shapefile	.shp,.shx,.dbf, 等	事实标准，多文件格式，用于存储点、线、面及其属性。	绘制地质特征、基础设施、行政边界、采样点。
GeoPackage	.gpkg	单文件格式，用于存储矢量和栅格数据，开放标准。	现代 Shapefile 替代方案，适用于各种地理空间数据。
KML/KMZ	.kml,.kmz	基于 XML 的格式，最初为 Google Earth 开发，广泛用于 Web 地图应用，支持各种几何类型和样式。	在 Google Earth 中可视化地理空间数据，在线共享数据。
GeoJSON	.geojson	基于 JSON 的格式，用于编码各种地理数据结构，常用于 Web GIS。	Web 地图应用，互联网上的数据交换。
文件地理数据库	.gdb (目录)	ESRI 的专有格式，用于存储地理数据集的集合。	在 ArcGIS 环境中管理和组织地理空间数据。
GPX	.gpx	用于在 GPS 设备之间交换数据的 XML 模式，主要用于点和线（航点、轨迹）。	记录和共享野外 GPS 数据，绘制路线和位置。

表 3：关键 GIS 栅格数据格式

格式	文件扩展名	描述	典型地学应用
TIFF	.tif,.tiff	基于标签的格式，用于存储栅格图像。	通用栅格图像存储，可以进行地理配准。
GeoTIFF	.tif,.tiff	TIFF 格式，嵌入了地理参考信息。	分发卫星和航空影像、DEM、正射影像，GIS 和遥感中主要的地理参考栅格数据格式。
COG	.tif,.tiff	云优化的 GeoTIFF，内部组织经过优化，可实现高效的云访问。	基于云的大型栅格数据集的处理和分析。
HDF	.hdf,.h5,.he5	分层数据格式，适用于大型多维科学数据。	存储多波段卫星影像、模型输出、复杂数据集。
NetCDF	.nc,.netcdf,.nc4	网络通用数据格式，用于面向数组的科学数据，自描述且可移植。	存储栅格数据的时间序列（例如，气候变量）、模型输出、海洋数据。

表 4：常用地球物理数据格式

数据类型	格式	描述	主要用途
地震数据	SEG-Y, SEG-D	用于地震反射 (SEG-Y) 和野外 (SEG-D) 数据的行业标准二进制格式。	用于油气勘探和地质研究的地下成像。
测井数据	LAS, DLIS	用于钻孔测量的常用格式；LAS 基于 ASCII，DLIS 更复杂。	表征地下地层，确定岩石物理性质。
重力数据	ODV ASCII, NetCDF	用于交付轨迹和格网重力数据的格式，尤其是在海洋环境中。	绘制地下密度变化图，识别地质构造。
磁力数据	ODV ASCII, NetCDF	用于交付轨迹和格网磁力数据的格式，尤其是在海洋环境中。	绘制磁异常图，理解地壳结构。
声纳数据	XTF	扩展 Triton 格式，用于存储侧扫声纳图像。	海底测绘和特征描述。
导航数据	UKOOA P1/90	用于存储与地震勘探相关的导航数据。	地震数据的地理配准。