ArcGISEngine中矢量数据叠加分析的实现及应用_黄雪莲

ArcGISEngine中矢量数据叠加分析的实现及应用_黄雪莲
ArcGISEngine中矢量数据叠加分析的实现及应用_黄雪莲

2010年6月第3期

城 市 勘 测

U rban G eotechn i ca l Investigati on &Survey i ng

Jun .2010N o .3文章编号:1672-8262(2010)03-38-03

中图分类号:P208

文献标识码:A

A rc G I S Engi ne 中矢量数据叠加分析的实现及应用

黄雪莲*

,杨传勇,梁敬祖

* 收稿日期:2009 07 15

作者简介:黄雪莲(1981 ),女,工程师,主要从事地图制图与地理信息系统建设等工作。

(佛山市城市规划勘测设计研究院,广东佛山 528000)

摘 要:在对矢量数据叠加分析原理进行分析的基础上,描述了在A rc G IS 平台下通过A rcG IS Eng i ne 开发编写插件工具实现矢量数据的叠加分析功能的方法,并结合实际案例展示了A rcG IS Eng i ne 下实现叠加分析功能的灵活性和实用性。关键词:叠加分析;A rcG IS Eng i ne ;空间分析;地理信息系统

1 引 言

在GIS 技术应用的过程当中,被提及最多的问题之一是 与某个要素关联的其他要素是什么 ,例如:

(1)某块土地利用现状数据是属于哪个行政区划的?

(2)如果采用此种规划,10年后某区域范围土地利用状况将会是怎样?

(3)某个镇区范围内有多少道路?(4)哪些房子位于某个开发区域之外?

在GI S 技术诞生之前,若需要回答这些问题,就需要制图人员绘制明确清晰的相关数据范围到透明纸上,然后把绘制的内容进行叠加,通过剪裁等方法得到叠加的范围,再根据人工计算的方式得到相关计算结果。

在GIS 技术得到广泛应用的今天,我们可以使用GIS 中的叠加分析功能解答上述相关问题,本文将通过对叠加分析原理、A rc G I S Eng i n e 下叠加分析的实现以及叠加分析的实际应用等方面对叠加分析进行详细论述。

2 矢量数据叠加分析原理

地理信息系统的一个主要优势在于能够对G I S 数据进行空间运算以派生新的信息,空间分析是G I S 的核心和灵魂,是GIS 区别于一般的信息系统、C AD 或者电子地图系统的主要标志之一。空间叠加分析就是其中的一个重要实例。

所谓叠加分析是将同一地区、同一比例尺的两个或两个以上数据层进行叠加,生成一个新的数据层,让新数据层的各个要素具有各叠加层要素的多重属性或各叠加层要素属性的统计特征。根据实际应用的需要,叠加分析包括叠加求交(I n tersect)、叠加求和(U-n i o n)。本文以空间数据的叠加求交为例来讲述叠加分析在实际工作中的应用。

G I S 以分层的方式组织地理景观,将地理景观按主题分层提取,同一地区的整个数据层集表达了该地区某种地理景观的内容。从实现机制上而言,叠加分析像是一条简单的数据组装流水线,我们通过叠加分析将参与分析的各要素进行分类,并将关联要素的属性进行组装,从G I S 实现原理上而言,叠加分析是将有关主题层组成的数据层面,进行叠加产生一个新数据层面的操作,其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性。叠加分析不仅包含空间关系的比较,还包含属性关系的比较。

图1 求交分析示意图

3 A rc G IS Engine 下叠加分析的实现

基于矢量数据的叠加分析可分为拓扑求交过程和属性分配过程两个步骤,其详细过程如图2所示。

(1)拓扑求交

拓扑求交过程即通过空间关系运算,得出在空间关系上相叠加的 要素分组 ,每组要素中有两个要素,然后对分组后的每组要素进行求交运算,通过求交

第3期黄雪莲等 A rcG IS Eng i ne 中矢量数据叠加分析的实现及应用

运算得出的几何对象为要素组内两要素的公共部分。图2 拓扑求交流程

拓扑求交过程中空间运算和求交运算均会先给要素赋予 拓扑容差 ,根据 拓扑容差 对要素进行缓冲,然后执行相关操作。

(2)属性分配

叠加分析不仅生成了新的空间关系,还将输入数据层的属性联系起来产生新的属性关系。

通过图1可以看出,属性分配的过程发生在求交运算完成以后,属性的来源为求交运算后产生的 要素分组 中各要素的属性。当求交运算完成后,创建目标要素,由于叠加分析产生目标要素类的属性是两个要素属性的并集,所以目标要素的属性包含 要素分组 中各个要素的属性值。

(3)求交后的应用

我们进行叠加分析的目的往往是,对参与叠加分析的某个要素类中的部分要素赋予另一个要素类中关联要素的相关属性。

通过拓扑求交和属性分配后得到的是另外一个要素类(图层),该要素类中的所有要素具有参与分析 要素分组 的属性,根据该特征,我们可以通过关键字将求交后的要素关联到需要增加属性的要素上,达到实际应用的目的。

下面通过对叠加分析原理的分析,借助A rc G I S 强大的空间分析功能,并结合A rc G I S Eng i n e 组件体系,使用.N et 2005进行开发实现。3 1 构建叠加分析类

参与叠加分析的GIS 数据可以为任意的点、线、面要素,而且可以对多个图层进行叠加分析,得出分析结

果,所以在叠加分析类的构建上充分考虑其特征,通过

构造数据叠加分析类对叠加分析进行实现。

图3 叠加分析实现类结构图

publi c c lass InterSect A nalysis //叠加分析类

{

//类的局部变量定义I F eatureL ayer m _pF irstlayer ;//参与叠加分析的第一个图层

I F eatureL ayer m _pSecondL ayer ;//参加叠加分析的第二个图层

I P ropertyset m _O ut P ropertyse t ;//数据输出的连接信息Str i ng m _str O utput N a m e ;//数据输出的名称D ouble m _db l T o;l //容差,用于控制叠加分析结果精度,可以根据实际的数据精度情况来设置容差

//构造函数,将参与叠加分析的图层传入,并将输出的名称和连接信息进行传入

Pub lic In terSect Ana l ys i s (IFeatureLayer pFL aye r1,IFeature -L ayer pFL ayer2,IP ropertySe t pP rope rt ySet ,Str i ng str O utput N ame ,doub le dbl T olerance );

//分析函数,根据输入的图层Pub lic vo id InterSec t();}

3 2 关键步骤说明

本类中的关键算法在于求交分析的实现,实现过程按照图2的拓扑求交流程进行,步骤如下:

(1)获得地图视图中参与求交分析的图层,使用I M AP 、I Feat u reLayer 接口;

(2)构建求交后数据输出数据源及要素类名称,使用I W o r kspace Na m e 、I Feature C l a ss N a m e 等相关接口;

(3)构建求交分析对象,对参与求交的数据进行求交,使用I Basic Geoprocessor 接口中的I ntersect 方法;

(4)对求交结果进行属性拷贝,遍历目标要素类(此为一关系要素类,将求交各图层的存在相交关系的要素关联起来)的所有要素,获取关系要素的原始要素,将需要被更新的原始要素的属性从用于更新的要素的属性中拷贝过来,使用I FeatureC lass 、I F eature 接口。

4 叠加分析在日常工程中的应用

我院在一项目中获得两份数据,分别为1999年及2005年线状地形要素图,均为同一区域的.m db 格式数据。1999年的线状要素有属性信息,但现势性不足,2005年线状要素图现势性强,但无属性信息,经过比较发现,2005年线状要素在1999年基础上有减少,

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城 市 勘 测2010年6月

同一要素精度上有5c m ~10c m 误差。项目要求使用2005年线状要素图,但要将两幅图中对比未变化的要素赋上1999年线状要素的属性信息。

通过对1999年线状要素图层和2005年线状要素图层进行叠加求交分析,得到求交后的结果。如前面所述,求交的结果中包含了两个图层数据间的关联关系。利用这些关联关系,首先从2005年线状地物要素类中取出要素,然后从求交结果数据中查看其是否存在,如果存在,则通过该关系找到1999年线状地物数据中与之对应的要素,将1999年线状要素的属性赋给2005年对应的要素,从而得到我们所需要的成果数据,如图5所示。A rc G I S 的桌面版软件A rc M ap 的求交工具也可实现求交运算,但其结果是空间数据和属性数据的交集,而且改变了数据本身,不能一步达到所需要的结果。我们充分利用A rc G I S Eng ine 提供的相关组件,实现叠加求交分析功能,并对求交结果进行后续处理,以满足实际作业的需要,在日常工程中有更多

实际意义。

图5 叠加分析实例

参考文献

[1] 龚健雅.地理信息系统基础[M ].北京:科学出版社,2001[2] 李鲁群等.G IS 中空间数据叠置分析的优化算法设计

[J].山东科技大学学报(自然科学版),2002,21(2)[3] 党安荣等.A rc G IS 8D esktop 地理信息系统应用指南.北

京:清华大学出版社,2003

Researc h and Applicati on of Vector Data Overl ay Analysis Based

on Arc GIS Engi ne

H uang Xue L ian ,Y ang ChuanYong ,L iang Ji n gZu

(Foshan U rban Plann i n g Survey i n g Design and Research I nstitute ,Foshan 528000,China)

Abst ract :Based on the ana l y sis of the princ i p le o fVector Data Overlay Analysis ,t h is paper descri b ed the m ethod of realizi n g the function of vector data overlay analysi s by usi n g Arc GIS Eng i n e to develop and co m p ile plug-i n too ls under t h e platfor m o fArc GIS .And co m b i n i n g w ith the actua l case ,t h e author also show ed the flex i b ility and practicality o f rea-l izi n g the functi o n of overlay analysis by using A rc G I S Eng i n e .

K ey w ords :Overlay Analysis ;A rc G I S Eng ine ;spa tial analysis ;G I S

(上接第31页)

Applied Researc h on t he Extended Attri butes of Digital

Urban M anaged Co mpone nts

Y e Fei 1

,Chen Gang 2

,Xu H ui

3

(1 Nan ji n g Geo m an Super v isi o n o f Survey i n g ,M apping &Geo techn ica l I nvestigati o n Co .,L td .Nan ji n g 210005,Ch i n a ;

2 The C ity Adm inistrati o n Bureau ofN antong ,N antong 226000,Ch i n a ;

3 Nan ji n g Constructi o n Testi n g Cen ter ,Nan ji n g 210007,China)

Abst ract :As the basis of D ig ita l urban m anage m en,t accuracy of m anaged Co mponents Genera l Investi g ation and standardizati o n of extended attri b utes to enhance is the key li n k to enhance the effectiveness o f the U rban m anage m en,t the author co m binesN antong C ity ,Jia ngsu Pr ovince to participate in the digital city m anage m ent pro j e cts that the experience of extended attri b utes on co m ponents to expand the app lication ofm ethods and D iscussion su mm ary for your reference .

K ey w ords :D ig ita l urban m anage m en;t m anaged C o mponents G enera l I nvesti g ation;extended attri b utes ofm anaged co m ponen ts

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GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验

G I S矢量数据分析与栅格 数据分析实验 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

本科学生实验报告姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B _ 实验课程名称地理信息系统概论(实验) 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华(讲师) 开课学期 2014 _至_ 2015_学年_下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印

3、实验理论依据或知识背景: 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析(如建立缓冲区和叠置分析)的一个因素。 基于邻近(Proximity)概念,建立缓冲区可把地图分为两个区域:一个区域位于所选地图要素的指定距离之内,另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区,可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离(又叫缓冲大小)未必为常数,可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉,使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起,生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合,而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算,即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符,则此叠置操作为求交(Intersect)。 若使用 OR 连接符,则此叠置操作称为联合(Union)。 若使用 XOR 连接符,则此叠置操作称为对称差异(Symmetrical Difference)或差异(Difference)。 若使用以下表达式 [(Input Layer)AND(Identity Layer)] OR (Input Layer),则该叠置操作称为识别(Identity)或减去 (Minus)。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上,模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上,模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数(Moran’s I)和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格,而另一些则使用两个或更多栅格数 据。 栅格数据分析也应考虑像元数值类型(数字型数值,类别型数值)。

(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案

探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指? A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景? A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是? A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是()年诞生的? A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些? A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?

A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构,分别为agent,collector和() A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是? A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的()是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争,一个负责生成样本,那么另一个负责做什么? A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,请问它的英文缩写是? A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架? A. Kafka

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?

A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习

D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云

矢量数据空间分析

一、实验内容 利用实验数据进行缓冲区分析及叠加分析。 二、实验过程 4.1、缓冲区分析。 (1)打开数据。打开SuperMap iDesktop 8C,打开数据源,加载实验数据中的“叠加分析.udb和陕西.udb”,并将陕西数据源下的银行、市界_R和省界_R数据集依次添加到同一图层上,并依据“点线面,由小及大”的原则叠放,如下图所示; (2)建立缓冲区-单重缓冲区-多重缓冲区。 1)单重缓冲区-点数据。选择分析->矢量分析->缓冲区->缓冲区,如下图所 示;

在弹出的面板中选择缓冲数据“陕西数据源-银行数据集”,缓冲半径设置为字段型,设置为缓冲区距离,设置一下结果数据,具体如下图所示,点击确定; 得到结果,如下图所示,生成的缓冲区半径都是不一样的;

2)线数据。将陕西数据源中的水系数据集加载到同一个图层中,点击分析-> 矢量分析->缓冲区->缓冲区,在弹出的面板中,数据类型变为线数据,缓冲类型设置为圆头缓冲,数值型半径设置为5000,将结果数据设置一下,具体如下图所示,点击确定; 调整一下图层顺序,可以看到其结果,如下图所示;

在进行一下分析,将缓冲类型改为平头缓冲,将数值型中的左半径设置为10000,右半径设置为5000,设置一下结果数据,如下图所示,点击确定; 其结果如下图所示,可以看到其缓冲类型与上一个结果的明显不同,左半径明显大于右半径;

3)多重缓冲区。选择分析->矢量分析->缓冲区->多重缓冲区,在弹出的面板 中,数据集选择之前以水系数据集生成的结果数据,在缓冲半径列表部分 选择->批量添加,在弹出的面板中 设置其起始值为500,结束值为5000,步长为500,如下图所示,点击确定;

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

3.0 空间分析基本操作

实验五、空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算-查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、采样数据的空间内插(Interpolate)、邻域统计(Neighborhood)等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 实验数据: 实验数据包括:Slope1(栅格数据),Landuse (栅格数据) 街道图层:AIOStreets和城市地籍图层:AIOZonecov 气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界) 三、实验内容及步骤 空间分析模块 要使用“空间分析模块”,首先要在ArcMap中执行菜单命令<工具>-<扩展>,在扩展模块管理窗口中,将“空间分析”前的检查框打勾。 然后,在ArcMap 菜单栏的空白区域点右键,在出现的右键菜单中找到“空间分析”项,点击该项,在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。

空间分析工具栏 1. 了解栅格数据 在ArcMap中,新建一个地图文档,加载栅格数据:Slope1,在TOC 中右键点击图层Slope1,查看属性 在图层属性对话框中,点击“数据源”选项,查看此栅格图层的相关属性及统计信息。 打开“空间分析”工具栏,点击图标,查看栅格数据的统计直方图:

新建ArcMap地图文档:加载离散栅格数据(属于专题地图):Landuse ,在TOC中右键点击Landuse ,“打开属性表” 查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目 2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) 在ArcCatalog下新建一个要素类(要素类型为:多边形),命名为:ClipPoly.shp 在ArcMap中,加载栅格数据:Landuse、和ClipPoly.shp 打开编辑器工具栏,开始编辑ClipPoly ,根据要剪切的区域,绘制一个任意形状的多边形。打开属性表,修改多边形的字段“ID”的值为1,保存修改,停止编辑。 打开空间分析工具栏

人工智能就是数据分析吗

人工智能就是数据分析吗 关于人工智能究竟是什么,以及人工智能的学科应该如何分类,似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式,还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外,人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此,在这个意义上,人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式,那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实,然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心,预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决:首先,我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如,确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。 接下来,我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如,每个客户的过去的支出,人口概况,等等。 然后,我们通过一个或多个算法传递数据,这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。 通过该过程,创建一个模型,如果向其输入新数据,就会产生预测。如果顾客有这份资料,她将有何反应?如果我们在这一点上定价,我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。 以图像识别为例。首先,我们识别了一堆猫的照片。然后,我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像

时,模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析,不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述,这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程,试图找出如何分辨什么是重要的,以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时,它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率,并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。 人工智能与嵌入式工业化分析的关系 正如我在“分析革命”中所写的,当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中,以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如,当一个人浏览一个网页时,模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位,就不存在人为干预。这一过程提供报价,直到被告知停止为止。 今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如,当一张图片被发布在社交媒体上时,我们会立即对其进行分析,以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时,它试图确定我说了什么,什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序,进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程,它仍然非常符合预测分析的使用方式。 如何在你的组织中核算人工智能 看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测,将这些预测推到业务流程中,并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。 鉴于人工智能的重要性不断上升,它必须包括在您的分析战略,以使该战略是可信和完整的。请注意,这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前,你可能还有其他事情要做。然而,即使人工智能还不是一个优先事项,这一事实至少应该在

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是? A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是? A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是? A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化,下列选项中不在这两项优化之内的是? A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用? A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一? A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法? A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片,解析出图片的内容,这种技术叫什么? A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括: A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有: A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中,哪项是分布式文件存储系统? A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指? A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

在ArcGIS下基于Python的矢量数据处理方法

测绘技术装备 第18卷 2016年第4期 技术交流 63 在ArcGIS 下基于Python 的矢量数据处理方法 林璐 王爽 李海泉 侯兴泽 马鹏刚 (国家测绘地理信息局第二地形测量队 陕西西安 710054) 摘 要:在ArcGIS 中地理处理可以通过Python 脚本语言来具体实现。通过Python 串联Arcgis 的地理处理工具,实现工作流自动化完成,同时,实践批处理过程,解放人工的机械重复工作,提高效率,进而保证数据质量。现以地形图中示坡线的正确、严谨表达为实践案例,介绍了在ArcGIS 下利用Python 处理矢量数据,为矢量数据处理的高效、自动化提供解决方法。 关键词:Python ARCGIS 地理处理 示坡线 1 引言 地理处理是GIS 用户应用的重要组成部分,ArcGIS 的ArcToolbox 窗口为GIS 用户提供了数百个地理处理。对于数据处理人员在使用ArcGIS 地理处理工具时,就会遇到这样的难题,如何将几个简单的地理处理工具串联起来,自动化地完成一个简单工作流,使得人工操作转换为自动化的程序批处理 过程[1] 。 Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言,它功能强大且简单易学。同时,它可伸缩程度高,适于大型项目或小型的一次性程序(称为脚本), 并且可嵌入(使ArcGIS 可脚本化)。目前,Python 已延伸到ArcGIS 中,成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言。运用 Python 语言可以实现对地理数据的批处理,从而有 助于提高工作效率[2] 。 2 开发案例说明 示坡线,是指示斜坡降落的方向线,它与等高线垂直相交。一般表示在谷地、山头、鞍部、图廓边及斜坡方向不易判读的地方。凹地的最高、最低 一条等高线上也应表示示坡线[3] 。在测绘4D 产品之一的数字线划图(DLG)中,示坡线一般以有向点或有向线(长度为定值的线段)的方式表达。其中,有向点应严格捕捉相应等高线,通过填写要素角度属性项表达所示方向;有向线为线段,起始节点应严格捕捉相应等高线,终止节点指向所示方向,线段长度为规范要求长度。 图1 山丘、山峰和盆地、洼地的示坡线示意图 一般在DLG 制作过程中,特别是中小比例尺地形图,通常利用立体测图系统,在恢复立体影像相对模型的情况下,人工判断地貌,并采集示坡线。采集时要求在对应等高线采集第一点,沿斜坡的方向采集第二点。为提高生产效率及生产工序技术要求,此时采集的示坡线,不符合前述DLG 拓扑规范要求。存在未严格捕捉等高线,造成悬挂和相交的拓扑问题;或示坡线要素长度不定,不符合技术要求;亦或示坡线采集图形上看正确,实际上刚好与要求相反,是由斜坡降落方向向等高线采集。这些情况致使下工序矢量数据编辑处理时,需要人工核对、修改,工作量大且繁琐(尤其是在沙漠、特殊丘陵地区,1幅1∶10000比例尺地形图可能需要上千个示坡线表示地貌形态),如果作业人员责任心不足还易造成质量隐患。 3 处理方案设计 3.1 方案设计思路 数据要素处理的关键是两点:一是解决拓扑问题,二是实现示坡线角度正确表达。因此解决思路是:首先,要满足拓扑要求,即相应要素之间严格

Arcgis矢量数据处理案例

. Arcgis空间数据处理案例 空间数据处理 (2) 第1步裁剪要素 (2) 第2步拼接图层 (4) 第3步要素融合 (5) 第4步图层合并 (7) 第5步图层相交 (9) 定义地图投影 (10) 第6步定义地理坐标系统 (10) 第7步投影变换,(地理坐标系->北京1954坐标系转换->西安80坐标系) (11) 补充:图层相减,计算面积 (12)

空间数据处理 ●数据:云南县界.shp; Clip.shp西双版纳森林覆盖.shp 西双版纳县界.shp ●步骤: 将所需要的数据下载后,解压到到 e:\gisdata, 设定工作区:在ArcMap中执行菜单命令:<地理处理>-><环境>,在“环境设置”选项页里, 点击“工作空间”按钮,在工作空间对话框中的常规设置选项中,设定“临时工作空间”为 e:\gisdata 第1步裁剪要素 ◆在ArcMap中,添数据GISDATA\云南县界.shp,添加数据GISDATA\Clip.shp (Clip 中有四 个要素) ◆激活Clip图层。选中Clip图层中的一个要素,注意确保不要选中“云南县界”中的要素!

点击打开ArcToolbox, 指定输出要素类路径及名称,这里请命名 为“云南县界_Clip11” 指定输入类:云南县界 指定剪切要素:Clip(必须是多边形要素) 依次选中Clip主题中其它三个要素,重复以上的操作步骤,完成操作后将得到共四个图层(“云 南县界_Clip11” , “云南县界_Clip12”,“云南县界_Clip21”,“云南县界_Clip22” )。 注:1.观察剪切后面积是否有变化; 2.如果用split是否可以,如可以,需要怎么做?(用文本型字段进行split)

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业,人工智能必须有大数据的支撑,因为人工智能需要数据建模、分析,再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢?顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大,才称之为大数据,它还有很多纬度,也就是数据的多样性,再加上大量。数据有很多层次,所以在筛选分析数据的时候,需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识,如果你做这个做得很好的话,说明你的计算机相关的知识是很棒的,所以找工作没有任何问题,如果这一块儿只是合格的话,能做的工作像软件方面的,或者是数据分析方面的,或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话,相对比较偏向应用这方面,数据是基础,人工智能只是个表象,人工智能还和物联网关联非常紧密,比如说现在有些小的物件,如智能手表,可以做很多手机上能做的事情,添加了很多计算的功能,然后以此为基础电视上也可以做很多东西,吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人,在市场上是非常火热的,它可以自己启动,人不在家的时候打扫卫生,这就避免了它工作时的噪音问题,这就属于人工智能领域,在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才,如果你是人工智能专业的话,就有很多的就业机会,人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多,比如说我们现在用的比较多的刷脸,就是通过摄像头来捕捉你的、

脸,还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术,如果有大量数据的话,人工智能的分析可以很快速,比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的,再比如说你的兴趣爱好,你将来的发展规划,可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么?这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助,人工智能方面有很多个分支,以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶,一个汽车作为一个机器人在大街上出现,可以自主上路,你只需要在手机上按一个按钮,点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系,希望帮到你。

栅格数据结构和矢量数据结构空间分析

一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面,可以构成现实世界中各种复杂的实体,当问题可描述成线或边界时,特别有效。矢量数据的结构紧凑,冗余度低,并具有空间实体的拓扑信息,容易定义和操作单个空间实体,便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性,导致了操作和算法的复杂化,作为一种基于线和边界的编码方法,不能有效地支持影像代数运算,如不能有效地进行点集的集合运算(如叠加),运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂,导致空间实体的查询十分费时,需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算(如联合查询和空间分析),交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM数字高程模型)的交互是通过等高线来实现的,不能与DEM 直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单,定位存取性能好,可以与影像和DEM数据进行联合空间分析,数据共享容易实现,对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比,较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识,故难以获取空间实体的拓扑信息,难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的,各种实体往往是叠加在一起反映出来的,因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术,对线实体的识别需采用边缘检测技术,对面实体的识别则需采用影像分类技术,这些技术不仅费时,而且不能保证完全正确。

通过以上的分析可以看出,矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的(图2-4-1 ),为了有效地实现GIS中的各项功能(如与遥感数据的结合,有效的空间分析等)需要同时使用两种数据结构,并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中,应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况,选择合适的数据结构。一般来讲,栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等

《探索大数据与人工智能》习题库

创作编号: GB8878185555334563BT9125XW 创作者:凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系?

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业,同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看,大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析,商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展,可能有些机器人做的特别像人类,那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词,只要它的关节够灵活,表情够丰富,而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术,要是没看过原来的版本,你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的,特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰,这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑!因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了,是因为围棋有规律可循,有规律的东西机器都好学,无规律的不好学。 学数据分析,你肯定要了解一个行业的本质,但是这个本质是会一直变的,可能这个行业今天是这个情况,可能过两三年它又发展到另外一个阶段,这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测,假设机器智能到一定程度可以自主学习,机器的特点是往优化的的方向去做,但是人类社会并不是,人类社会是谁厉害就听谁的,就像我们国家出现过那么多的朝代,我们都是听从那个朝代的老大的,我们自己也不知道下一个老大是谁,所以人类的发展是不可预测,它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析,那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能,人们往往会想到智能家电,智能家居,机器人等。其实,你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说,人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人,其实,人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现,在你浏览一些网页的时候,你会发现在页面的某一角落,出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时,页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时,你的页面和其他人的也不一样,系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好,统计了你的浏览记

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

矢量数据与栅格数据

矢量数据与栅格数据 1.矢量数据 矢量数据主要是指城市大比例尺地形图。此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位 层,合理的分层便于进行叠加分析、图形的无逢拼接以实现系统图形的大范围漫游。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误,显示的图形一般分为矢量图和位图。 矢量数据是计算机中以矢量结构存贮的内部数据。是跟踪式数字化仪的直接产物。在矢量数据结构中,点数据可直接用坐标值描述;线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述;面状数据(或多边形数据)可用边界线来描述。矢量数据的组织形式较为复杂,以弧段为基本逻辑单元,而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制,并为两个相邻多边形属性所描述。在计算机中,使用矢量数据具有存储量小,数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂。 2..栅格数据 栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元(象素)的位置由它的行列号定义,所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中,数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。一个优秀的压缩数据编码方案 是:在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。 栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元(网格单元)阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织。是最简单、最直观的空间数据结构,它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻的网格阵列。每一个单元(象素)的位置由它的行列号定义,所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中,数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。对于栅格结构:点实体由一个栅格像元来表示;线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示;面实体(区域)由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。

矢量数据的获取与处理

第3章矢量数据与栅格数据的获取及处理 导读:GIS项目中费用最大的部分是数据库建设,即基础地理信息的获取与处理,这其中就包括矢量数据和栅格数据的获取与处理,例如遥感影像数据现已作为地理信息系统的重要数据来源。本章分别介绍了矢量数据的获取与处理以及栅格数据的获取与处理,以及他们的应用。并在最后一节介绍了矢栅一体化数据结构的基本概念。 3.1矢量数据的获取与处理方法 3.1.1矢量数据的概念 矢量数据(Vector Data)即在直角坐标系中,用X、Y坐标表示地图图形或地理实体的位置的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。 在计算机地图制图中,各地图图形元素在二维平面上的矢量数据表示为:点——用一对(x,y)坐标表示; 线——用一串有序的(x,y)坐标对表示; 面——用一串有序的但首尾坐标相同的(x,y)坐标对表示其轮廓范围。 地图数据与其他大多数由计算机处理的科学数据是极其不同的。大部分地图数据都是反映制图现象的地理分布,故具有定位的性质,也称这类地图数据为空间数据(或几何数据)。空间数据可反映点、线和面状物体的定位特性。还有一部分地图数据是用来描述制图现象的质量和数量特征,如哪是河流,哪是道路,哪是居民点以及它们的名称和其他有关的特征描述等,这类数据通常称之为属性数据。任何地图数据都有时间性,即现势性,这是显而易见的。 3.1.2几何数据的获取 几何数据是根据给定各要素相对位置或绝对位置的坐标来描述的。其获取的方法主要有:

1)由外业测量获得,如数字测图。野外实地测量等获取的数据可转换后直接进入GIS的地理数据库,以便于进行实时的分析和进一步的应用。GPS所获取的数据也是GIS的重要数据源。 2)由栅格形式的空间数据转换获得。栅格数据结构向矢量数据结构的转换又称为矢量化。如卫星测地、扫描数字化仪扫描、航摄像片等。可以用此类数据转化为矢量数据。 基于图像数据的矢量化方法: ①二值化:线画图形扫描后产生图像栅格数据,这些数据是按0~255的不同灰度值量度的,将这种256级不同的灰度压缩到2个灰度形成二值图,即0和1两级灰度图。 ②细化:细化是消除线画横断面栅格数的差异,使得每一条线只保留代表其轴线或周围轮廓线位置的单个栅格的宽度。对于栅格线画的细化方法,可分为“剥皮法”和“骨架法”。 ③跟踪:跟踪的目的是将细化处理后的栅格数据转化为从节点出发的线段或闭合的线条,并以矢量形式存储线段的坐标。跟踪时,从起始点开始,根据八个邻域进行搜索下一个相邻点的位置,记录坐标,直到完成全部栅格数据的矢量化。 3)对现有地图跟踪数字化获得,将现有的地图图形离散化为数据。 跟踪数字化是目前应用最广泛的一种地图数字化方式,是通过记录数字化板上点的平面坐标来获取矢量数据的。其基本过程是:将需数字化的图件(地图、航片等)固定在数字化板上,然后设定数字化范围、输入有关参数、设置特征码清单、选择数字化方式(点方式和流方式等),就可以按地图要素的类别分别实施图形数字化了。 由于跟踪数字化本身几乎不需要GIS的其它计算功能,所以跟踪数字化软件往往可以与整个GIS系统脱离开,因而可单独使用。

GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验完整版

G I S矢量数据分析与栅 格数据分析实验 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

本科学生实验报告 姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B _ 实验课程名称地理信息系统概论(实验) 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华(讲师) 开课学期 2014 _至_ 2015_学年_下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印

3、实验理论依据或知识背景: 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析(如建立缓冲区和叠置分析)的一个因素。 基于邻近(Proximity)概念,建立缓冲区可把地图分为两个区域:一个区域位于所选地图要素的指定距离之内,另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区,可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离(又叫缓冲大小)未必为常数,可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉,使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起,生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合,而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算,即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符,则此叠置操作为求交(Intersect)。 若使用 OR 连接符,则此叠置操作称为联合(Union)。 若使用 XOR 连接符,则此叠置操作称为对称差异(Symmetrical Difference)或差异(Difference)。 若使用以下表达式 [(Input Layer)AND(Identity Layer)] OR (Input Layer),则该叠置操作称为识别(Identity)或减去 (Minus)。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上,模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上,模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数(Moran’s I)和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格,而另一些则使用两个或更多栅格数 据。

矢量及栅格数据分析实验报告

. 信息工程学院资源环境学院《GIS原理》实验报告 实验名称矢量及栅格数据分析 实验时间2015.4.22 实验地点资环楼229 姓名 学号 班级遥感科学与技术131

《GIS原理》实验报告 一、实验目的及要求 1)掌握矢量数据插值分析、栅格数据重分类、叠加分析的基本原理; 2)熟悉ArcGis 中离散点数据插值分析的基本方法; 3)熟悉ArcGis 中栅格数据重分类、栅格计算器的基本操作; 4)熟悉ArcGis 中栅格数据分区统计的基本方法; 5)了解ArcGis 中缓冲区分析、按掩膜提取的基本方法。 二、实验设备及软件平台 ArcCatalog 10、ArcMap 10.2 三、实验原理 1)数据插值分析 2)栅格数据重分类原理 3)叠加分析的基本原理 四、实验容与步骤 1 空间插值分析 1)打开ArcMap中,将数据框更名为“任务1”,加入省边界图层。

2)将2011 年02 月27 日08 时观测资料.xls、2011 年02 月27日14 时.xls 通过Add Xy Data 功能,生成点图层。导出数据,分别命名为Obs2708.shp 和Obs2714.shp。 3)对Obs2708.shp 中的属性“温度”在四川围进行插值分析。可以通过“Arctoolbox->Spatial Analyst(空间分析)工具中的Interpolate to Raster(插值)工具选择。(本实验采用反距离权重法IDW),点插值成栅格表面。

4)通过属性中的符号系统,修改显示样式。

2 多栅格局域运算 1)启动ArcMap,添加数据框,并更名为“任务2”,将温度栅格数据IDW2708、IDW2714 加入。 2)确认是否选择扩展模块的许可。“自定义菜单(Customize)”中的“扩展模块Extensions”功能对话框中的Spatial Analyst 均已打钩。

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