地理信息系统原理与方法复习 (1)

第一章GIS概述

1、GIS的定义：

GIS是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，对与空间相关的数据进行采集、输入、处理、组织管理、操作、分析、模拟显示和输出，并采用地理模型分析方法，实时提供地理信息，为复杂的规划、管理和决策服务而建立起来的计算机技术系统

2、地理数据、地理信息与地图：

地理数据是指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像、图形等的总称。

地理信息是有关地理实体的性质、特征、和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对地理数据的解释。具有区域性、多维结构特性和时序特征。

地图是将地理环境诸要素按照一定的数学法则，运用符号系统并经过制图综合缩绘于平面上的图形，以传递各种自然和社会现象的数量与质量的空间分布和联系以及随时间的发展变化情况。

3、地理信息系统的构成：

计算机硬件系统，计算机软件系统，地理数据，人员，（系统管理操作人员，用户），

应用模型

计算机系统是核心，空间数据反映GIS的地理内容，管理人员和用户决定系统的工作方式和信息表达方式。

5、GIS的产生

GIS起源于地图自动制图、土地调查和人口普查

计算机科学的兴起和它在航空摄影测量学与地图制图学中的应用，以及政府部门对土地利用规划与资源管理的要求，使人们开始有可能用计算机来收集、存贮和处理各种与空间和地理分布有关的图形和有属性的数据，并通过对数据的分析来为管理和决策服务

1960年，加拿大测量学家R.F.Tomlinson 提出了把地图变成数字形式的；1963年又提出GIS这一术语，并于1971年建立了第一个GIS－－加拿大GIS （CGIS）

随后GIS以燎原之势在全世界迅速发展起来

6、地理信息系统的核心问题

位置，条件，变化趋势，模式，模型

7、GIS的发展趋势（从最终用户的角度）：

8、GIS是全球影像分析卫星的缩写

第二章空间数据基础和数据模型

9、地理空间的定位

GIS中的空间概念常用“地理空间”来表述，一般包括地理空间定位框架及其所连接的空间对象

地理空间定位框架即大地测量控制，由平面控制网和高程控制网组成

坐标类型：大地坐标（L,B,H）、空间直角坐标（参心和地心）（x,y,z）、平面直角坐标

国内使用的三种坐标系：54北京坐标系、80国家大地坐标系、CGCS2000坐标系。

不同坐标系的坐标，通过一定数学模型的转换参数，在一定精度范围内可以互相转换。

10、拓扑属性

在拉伸和压缩变换下能够保持不变的几何属性，称为拓扑属性。

拓扑属性一个点在一个弧段的端点

一个弧段是一个简单弧段（弧段自身不相交）

一个点在一个区域的边界上

一个点在一个区域的内部

一个点在一个区域的外部

一个点在一个环的内部

一个面是一个简单面（面上没有“岛”）

一个面的连续性（给定面上任意两点，从一点可以完全在面的内部沿任意路径走向另一个点）

非拓扑属性两点之间的距离

一个点指向另一个点的方向弧段的长度

一个区域的周长

一个区域的面积

11、元数据的概念

元数据（Metadata）是关于数据的描述性数据信息，是描述数据的数据，如数据的内容、质量、状况和其他有关特征的背景信息。

元数据是关于数据的描述性数据信息，它应尽可能多地反映数据集自身的特征规律，以便于用户对数据集的准确、高效与充分的开发与利用，不同领域的数据库，其元数据的内容会有很大差异。通过元数据可以检索、访问数据库，可以有效利用计算机的系统资源，可以对数据进行加工处理和二次开发等。

科学界关于元数据认识的共同点是：元数据的目的就是促进数据集的高效利用，并为计算机辅助软件工程（CASE）服务。

常见的元数据：图书馆卡片、磁盘的标签、地图的制图元素（图名、图例、比例尺、制图单位、制图时间等）等。

12、空间数据质量的评价：

○1准确性（Accuracy）：一个记录值（测量或者观察值）与它的真实值之间的接近程度；

空间数据的准确性通常是根据所指的位置、拓扑或者非空间属性来分类的；

可以用误差（Error）来衡量空间数据的准确性。

○2精度（Precision）：数据精度表示数据对现象描述的详细程度数据精度和数据准确性的区别：

精度低的数据不一定准确度也低；

数据精度如果超出了测量仪器的已知准确度，这样的纪录数字在效率上是冗余的；

例如：在设计精度为0.1mm的数字化仪上测量返回的坐标数据为

（10.11mm,12.233mm），其中就含有冗余的数据；

○3空间分辨率（Spatial Resolution）：分辨率是两个可测量数值之间最小的可辨识的差异；空间分辨率可以看作是记录变化的最小幅度；

空间分辨率示例：地图上最细线宽度对应的地理范围，遥感图像上一个像素代表的实际地理范围大小

空间分辨率∝数据精度

○4比例尺（Scale）：地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界”的距离之间的一个比例。

地图比例尺决定地图上一条线的宽度所表现的地面距离。

比例尺是刻画数据精度的量，比例尺确定后，最小线宽代表地图的空间分辨率。

○5误差（Error）：描述测量值和真实值之间的差别；

在大部分情况下，误差的大小是很不准确的，因为待测量的真实值往往无法得到；研究如何给出误差大小的最佳估计以及误差传播规律，是很有用的；

误差的分析包括: 位置误差（如点、线、多边形的位置误差）；属性误差；位置和属性误差之间的联系。

○6不确定性（Uncertainty）

对于空间信息科学技术来说，数据的正确性与错误并存，正常与异常并存，精确与粗糙并存，质量高与质量低并存，什么时候是正确的，什么时候不正确的，这些都属于不确定性现象；

GIS中数据的不确定性包括：位置的不确定性、属性的不确定性、时域的不确定性、逻辑上的不一致性以及数据的不完整性；研究不确定性可以更好的了解测量数据的性质。

数据的不确定性包括：

位置的不确定性（指GIS中某一被描述的物体与其地面上真实物体位置上的差别。）

属性的不确定性（指某一物体在GIS中被描述的属性与其真实属性之间的差别。）

时域的不确定性（指在描述地理现象时，时间描述上的差别。）

逻辑上的不一致性（指数据结构内部的不一致性，尤其是指拓扑逻辑上的不一致性。）

数据的不完整性（指对于给定的目标，GIS没有尽可能完全地表达该物体。）

第三章GIS中的数据

13、空间数据的特征包括：

空间特征（表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。）空间特征又称为几何特征或定位特征，一般以坐标数据表示，例如笛卡尔坐标等。

属性特征（表示实际现象或特征，例如变量、级别、数量特征和名称等等。）时间特征（指现象或物体随时间的变化，其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的等等。）

14、矢量数据结构

矢量数据结构是利用欧几里得几何学中的点、线、面及其组合来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式。每一个空间实体的地理位置是用它们在坐标参考系统中的一系列有序的x、y坐标来表示的。

矢量数据结构是面向地物的结构，即对于每一个具体的目标都直接赋有位置和属性信息以及目标之间的拓扑关系说明。

矢量数据仅有一些离散点的坐标，在空间表达方面没有直接建立位置和地物的关系。

矢量数据组织方式能最好地逼近地理实体的空间分布特征，数据精度高，数据存储的冗余度低，便于进行地理实体的网络分析，但对于多层数据的叠合分析比较困难。

矢量数据结构分为简单数据结构（也称面条数据结构）、拓扑数据结构和曲面数据结构

15、栅格数据结构

栅格数据结构指将空间分割成各个规则的网格单元，然后在各个格网单元内赋以空间对象相应的属性值的一种数据组织方式。

栅格数据结构表示的是二维表面上地理要素的离散化数值，每个网格对应一种属性，其空间位置用行和列标识。

任一位置由格网的行，列号定义，该位置的属性为栅格单元的值。

网格边长决定了栅格数据的精度，但无论网格边长多细，与元实体特征相比，信息都会有丢失。

可以通过最小多边形的精度标准来确定网格尺寸，使得栅格数据既能有效地逼近地理实体，又能最最大限度降低数据冗余。

栅格数据结构分为栅格矩阵结构、游程编码结构、四叉树数据结构、八叉树数据结构和十六叉树数据结构

15、栅格结构编码方法：

○1直接栅格编码；○2链码；

○3游程长编码；○4块码；○5四叉树编码。

16、矢量与栅格数据结构的比较

第四章空间数据获取、处理和管理

17、误差或错误主要包括

○1空间数据不完整或重复；○2空间数据位置不准确；○3空间数据比例尺不准确；

○4空间数据变形；○5属性和数据连接有误；○6属性数据不完整。

18、图形拼接

在对底图进行数字化以后，由于图幅比较大或者使用小型数字化仪时，难以将研究区域的底图以整幅的形式来完成，这是需要将整个图幅划分成几部分分别输入，在所有部分都输入完毕后进行图形拼接。

19、空间数据处理类别

○1数据变换：是数据从一种数学状态到另一种数学状态的变换。

内容：几何纠正/校正；投影变换；辐射纠正/校正。

目的：空间数据的几何配准

○2数据重构：数据从一种结构、格式到另外一种结构、格式的转换内容：结构转换；格式变换；类型替换。

目的：解决空间数据结构、格式和类型上的统一，实现多元数据的无缝融合

○3数据提取：对数据按照某种条件进行提取

内容：类型提取；窗口提取；空间内插

目的：解决不同用户对数据的特定需求。

20、坐标变换

21、遥感影像的纠正

选用和遥感影像比例尺相近的地形图或正射影像图作为变换标准，选用合适的变换函数，分别在要纠正的遥感影像和标准地形图或正射影像图上采集同名地物点。

采点：

?先采源点(影像)，后采目标点(地形图)。

?均匀布点，点不能太多。

?尽量选不会移动的地物点。

22、数据格式的转换

不同介质之间的转换

数据结构之间的转换

不同数据结构的转换

栅格—矢量，矢量—栅格

同一数据结构不同组织形式的转换

块状—四叉树，索引—链状双重独立式，……

23、数据融合

原因：空间数据具有多语义性、多时空性、多尺度性等特征，同时获取手段多样、存储格式不同、数据模型与数据格式差异很大。为了数据共享和系统集成，多源数据需要进行融合处理。

定义：数据融合是一种多层次的、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整、及时的态势评估和威胁估计。

类别：不同数据格式的交换/融合，遥感与GIS数据的融合。

24、空间数据的压缩和综合

问题的提出：

简化数据记录；节约存储量

数据压缩的概念：

指从所取得的数据集合S 中抽出一个子集A ，这个子集作为一个新的信息源，在规定的精度范围内最好地逼近原集合，而又取得尽可能大的压缩比。数据压缩的方法：

特征点筛选

25、空间数据的内插

问题的提出：

研究具有连续变化特征的现象，如地形、气温、气压等。

概念：

设已知一组空间数据，它们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，要从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系式最好地逼近这些已知空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这种通过已知点或分区的数据，推求任意点或分区数据的方法称为空间数据的内插。

一组空间数据→函数关系→区域内任意点或任意区域的空间数据。26、扫描后的栅格图矢量化步骤

○1图像二值化（Threshold），用于从原始扫描图像计算得到黑白二值图像（Binary Image），通常将图像上的白色区域的栅格点赋值为0；而黑色区域为1，黑色区域对应了要矢量化提取的地物，又称为前景。

○2平滑（Smooth），用于去除图像中的随机噪声，通常表现为斑点。

○3细化，将一条线细化为只有一个像素宽，细化是矢量化过程中的重要步骤，也是矢量化的基础。

○4链式编码，将细化后的图像转换成为点链的集合，其中每个点链对应于一条弧段。

○5矢量线提取，将每个点链转化成为一条矢量线。每条线由一系列点组成，点的数目取决于线的弯曲程度和要求的精度。

27、数据融合

原因：空间数据具有多语义性、多时空性、多尺度性等特征，同时获取手段多样、存储格式不同、数据模型与数据格式差异很大。为了数据共享和系统集成，多源数据需要进行融合处理。

定义：数据融合是一种多层次的、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整、及时的态势评估和威胁估计。

类别：不同数据格式的交换/融合，遥感与GIS数据的融合。

28、不同数据格式的融合

基于转换器的数据融合

采用EOO 标准文件格式作为中间转换格式。

过程复杂，次数频繁，软件系统内部数据格式需公开，转换技术不公开 基于数据标准的数据融合（SDTS ）

采用一种空间数据的转换标准来实现多源GIS 数据的融合。

接读取、转换次数少，系统内部的数据格式不需公开，但转换技术需

要公开。

基于公共接口的数据融合（OGC ）

各软件可以有自己的数据格式，但对外遵守并达成一个统一的标准。

根据这个标准开发一个公共接口，各个软件通过该接口互相直接读取

数据

公共接口独立于具体平台，转换技术高度抽象，数据格式不需公开

基于直接访问的数据融合（Geomedia of Intergraph ）

指在一个GIS 软件中实现对其他软件数据格式的直接访问。

把其他软件的数据格式都作为自己的数据格式，故全部能直接读取

第五章 空间分析

29、空间自协方差最佳插值方法：克里金插值

克里金插值方法的区域性变量理论假设任何变量的空间变化都可以表示为下述三个主要成分的和。

1与恒定均值或趋势有关的结构性成分；

2与空间变化有关的随机变量，即区域性变量；

3与空间无关的随机噪声项或剩余误差项。

区域变量理论将复杂的空间变化分为三个部分：

(i)地形的平均特性；

(ii)空间相关的不规则变化；

(iii)随机的、局部的变化

设x 为一维、二维或三维空间中的某一个位置，变量z 在x 处的值可用下式计算：

式中，m(x)是描述z(x)的结构性成分的确定性函数； 是与空间变化有关的随机变化项，

即区域性变量；

是剩余误差项，空间上具有零平均值、与空间无关的高斯噪声项。

区域性变量理论的两个内在假设条件是差异的稳定性和可变性，一旦结构性成分确定后，剩余的差异变化属于同质变化，不同位置之间的差异仅是距离的函数。这样，区域性变量计算公式可以写成下式的形式：

)('x ε()x ''ε

称为半方差函数：

其估算公式如下： 式中，n 为距离为h 的采样点对的数目（n 对点），采样间隔h 也叫延迟。对应于h 的的图被称为“半方差图”。

30、统计分析

针对属性数据进行。 ''')()()(εε++=x x m x z ()()()''εγ++=h x m x z ()h γ()()[]()[]2''2)()()()(2h x x E h x z x z E h +-=+-=εεγ()()()[]

2121?∑=+-=n i i i h x z x z n h γ