GIS面试题整理版(2015.01)

1、文档可能无法思考全面，请浏览后下载! 1.坐标系统相关坐标系建立：首先，需要定义参考椭球体，有了参考椭球还需要大地基准面（大地基准面用来衡量椭球与大地的吻合度，基准面通过当地基准面向WGS1984的转换7参数来定义。西安80基准面是黄海平均海平面，WGS 84基准面是以地心为中心的全球通用的椭球面），然后需要定义坐标系原点和坐标轴的指向。这样一个坐标系就建立了。北京54坐标系和西安80坐标系是参心坐标系，而WGS-84坐标系与国家2000（CGCS2000）坐标系是地心坐标系，坐标原点是地球质心。坐标转换： 同一参考椭球下，大地坐标与空间直角坐标之间的转换是严密的（数学关系对应），它

2、们与平面坐标的转换是不严密的，需要做投影转换。而不同参考椭球之间的坐标转换永远都是非严密的。 而大地坐标（B、L、H）与空间直角坐标（X、Y、Z）向平面直角坐标的转换属于非严密的，需要进行球面到平面的投影选择，通常将空间直角坐标转换为大地坐标，然后在大地坐标和平面直角坐标之间采用高斯正算和反算公式进行计算。不同参考椭球下的坐标转换实质是基准的转换。如空间定位技术所采用的全球基准与地面网所采用的局部基准间的转换。通常的转换模型有布尔莎-沃尔夫七参数模型模型，分别为三个平移参数(X、Y、Z)（坐标原点不在同一点导致三个轴的平移量）和三个旋转参数(x、 y、z)（三轴不平行旋转量）和一个尺

3、度参数k（比例校正因子）。如WGS84下的空间直角坐标转换到CGCS2000下的空间直角坐标的布尔莎模型，而对于大地坐标，可以转成空间直角坐标再解算，也可以直接利用布尔莎模型。投影坐标也可以转换，如常用的西安80和北京54间的转换。我国常用地图投影的选择：在我国，大中比例尺（1:50万）的地图一般选择高斯-克吕格投影（等角横轴切圆柱），高斯-克吕格投影有3°和6°分带两种，1:2.5万1:50万比例尺地形图采用经差6度分带，1:1万比例尺的地形图采用经差3度分带。小比例尺的地图（比如全中国地图）应采用等角正轴割圆锥投影，也就是兰勃特投影（Lambert Conformal

4、Conic），但是小比例尺海图多选择等角正轴圆柱投影，也就是墨卡托投影。另外我们平时下载的遥感影像大都是WGS-84下的地理坐标系或者UTM投影（通用横轴墨卡托投影）坐标系。下面就一个例子具体说下地理坐标系到投影坐标系的转换（投影的选择）：比如：北京的中心经纬度大致在（117°E，40°N），那么其在北京54投影坐标系下6°分带就应该选择Beijing 1954 GK Zone 20.prj或者Beijing 1954 GK Zone 20N.prj（后者会在横坐标前加上带号）（117/6+1），中央经线=带号（比如20）*6-3。而在西安80投影坐标系下6

5、76;分带应该选择Xian 1980 GK Zone 20.prj。北京地区的遥感影像的UTM投影一般会选择WGS 1984 UTM Zone 50N，因为Zone为20*6-3的中央经线为117，左114，右120，正好覆盖北京，而东半球要加30（全球360/6共60个Zone）所以是50N，N表示北半球。8 / 92.GDAL和OpenCVGDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。OGR是GDAL项目的一个分

6、支，功能与GDAL类似，只不过它提供对矢量数据的支持。有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库，包括ESRI的ARCGIS 9.3，Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。利用GDAL/OGR库，可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据的支持。GDAL提供对多种栅格数据的支持，包括Arc/Info ASCII Grid(asc)，GeoTiff (tiff)，Erdas Imagine Images(img)，ASCII DEM(dem) 等格式。GDAL使用抽象数据模型(abstract data model)来解析它所支持的数据格式，抽

7、象数据模型包括数据集(dataset)，坐标系统，仿射地理坐标转换(Affine Geo Transform)， 大地控制点(GCPs)， 元数据(Metadata)，栅格波段(Raster Band)，颜色表(Color Table)，子数据集域(Subdatasets Domain)，图像结构域(Image_Structure Domain)，XML域(XML:Domains)。OGR体系结构: Geometry：类Geometry (包括OGRGeometry等类)封装了OpenGIS的矢量数据模型，并提供了一些几何操作，WKB(Well Knows Binary)和WKT(Well K

8、nown Text)格式之间的相互转换，以及空间参考系统(投影)。Spatial Reference：类OGRSpatialReference封装了投影和基准面的定义。Feature：类OGRFeature封装了一个完整feature的定义，一个完整的feature包括一个geometry和geometry的一系列属性。Feature Definition：类OGRFeatureDefn里面封装了feature的属性，类型、名称及其默认的空间参考系统等。一个OGRFeatureDefn对象通常与一个层(layer)对应。Layer：类OGRLayer是一个抽象基类，表示数据源类OGRDataS

9、ource里面的一层要素(feature)。Data Source：类OGRDataSource是一个抽象基类，表示含有OGRLayer对象的一个文件或一个数据库。Drivers：类OGRSFDriver对应于每一个所支持的矢量文件格式。类OGRSFDriver由类OGRSFDriverRegistrar来注册和管理。OpenCV: OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于1 （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效由一系列 C 函数和少量 C+

10、类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。3.DEM DOM DRG DLGDOM (数字正射影像图)：利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片、遥感影像，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切生成的影像数据，它的信息比较直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取自然地理和社会经济信息。在SAR图像处理中，往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像几何失真。因此，求解X,Y,Z考虑了三个方程。即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。也就是说DOM是需要DEM进行二次加工的，也是4D产品中最为高级的产品。DEM

11、(数字高程模型) ：通过等高线、或航空航天影像建立以表达地面高程起伏形态的数字集合。数字高程模型（digital elevation model）: dem通常用地表规则网格单元构成的高程矩阵表示，广义的dem还包括等高线、三角网等所有表达地面高程的数字表示。在地理信息系统中，dem是建立数字地形模型（digital terrain model）的基础数据，其它的地形要素可由dem直接或间接导出，称为“派生数据”，如坡度、坡向. tin 和 grid是DEM的两种表面模型,前者是矢量,后者是栅格.DRG (数字栅格地图) ： 数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集

12、成派生出新的可视信息。该类型数据主要是将已有的纸质地图进行栅格化，然后配准，目前这类图很少用到，多用高分辨率的影像来取代，或者就是将主要地物进行矢量化表征和存储，目前大多数的GIS软件都支持这一功能。DLG (数字线划地图) ：利用航空航天影像通过对影像进行识别和矢量化，建立基础地理要素分层存储的矢量数据集，既包括空间信息也包括属性信息，可用于各专业信息系统的空间定位基础。这个图是目前Google map, 和百度地图，以及搜狗地图等网络上留下的电子地图主要表现形式。Google Map做的最好，因为其有强大的栅格影像数据，而且是高分辨率的。因此叠加矢量数据后，反映的地图形象更加直观、清晰和准

13、确。4. AE打开空间数据库先通过IPropertySet接口定义要连接数据库的相关属性，再实例化工作空间工厂接口，通过工作空间工厂的Open方法打开工作空间，用工作空间的OpenFeatureClass方法获得一个要素类。新建一个要素图层FeatureLayer，将其要素类设为刚获取的要素类，就可以在地图空间中显示了Propset.SetProperty("DATABASE","D:testAodatashMapData.mdb" );IWorkspaceFactory Fact = new SdeWorkspaceFactoryClass&

14、#160; IFeatureWorkspace Workspace = Fact.Open(Propset,0) as IFeatureWorkspace;IFeatureClass Fcls = Workspace.OpenFeatureClass("District");IFeatureLayer Fly = new FeatureLayerClass();       Fly.FeatureClass = Fcls;       MapCtr.Map.AddL

15、ayer (Fly);  MapCtr.ActiveView.Refresh();5. 简单描述拓扑检查的整个流程：（答案为个人总结）建立一个Geodatabase,将需要检查的图层导入；在库中新建一个拓扑图层，定义拓扑规则；在ArcMap中将需要检查错误的图层及拓扑图层一并导入，添加拓扑工具条，利用拓扑工具条上的工具查询所有的拓扑错误，然后按照实际需要进行错误修正。6.类，对象，接口，继承，重载和多态类是有共同属性的某一类东西的集合，对象就是把抽象起来的集合还原到具体的个体上，是类的实例，接口是个抽象的类，这个类里面有很多方法定义，但没方法具体实现。从一个旧类派生一个新类的机制称为

16、继承。多态就是父类定义的抽象方法，在子类对其进行实现之后，C#允许将子类赋值给父类，然后在父类中，通过调用抽象方法来实现子类具体的功能。重载是允许存在多个同名函数，而这些函数的参数不同；多态是指子类重新定义父类的虚函数（override）。区别在于编译器何时去寻找所要调用的具体方法，重载在函数调用前，编译器已经确定所要调用的方法，称为静态绑定；多态只有等到调用函数那一刻，编译器才会确定所要调用的具体函数，称为动态绑定。7. c#中StringStringBuilder的异同有哪些？主要区别在于内容变更时的处理，如string str = "12345"那么str就在内存中占

17、用一块能放下这个字符串的位置，当你在扩展为str += "6"也就是变成"123456"的时候，string会重新向系统申请一块能放下“123456"的内存空间，这就使得string的字符串操作会频繁的申请内存。而StringBuilder则不会这样，他会自动的向后扩展，不需要频繁的申请内存。8.SQL联合查询联合查询效率较高.以下例子来说明联合查询的好处t1表结构(用户名,密码)    useridint         userna

18、me   varchar(20)     password       varchar(20)                                &

19、#160;                 1                    jack             

20、              jackpwd                                   

21、0;               2                    owen               

22、60;        owenpwdt3表结构(用户积分,等级)    userid int         jf   int                   dj    &#

23、160;      int                                            

24、60;    1                     20                       3   &#

25、160;                                             3     

26、                50                       6第一:内联(inner join)如果想把用户信息,积分,等级都列出来.那么一般会这样写select * from t1 ,t3 where t1

27、.userid = t3.userid   其实这样的结果等同于select * from t1 inner join t3 on t1.userid=t3.userid 就是把两个表中都存在userid的行拼成一行.这是内联.但后者的效率会比前者高很多.建议用后者的写法.运行结果:userid    username password     userid   jf    dj      

28、60;            1             jack        jacjpwd      1          20  

29、3 第二:左联（left outer join）显示左表中的所有行select * from t1 left outer join t3 on t1.userid=t3.userid运行结果：userid    username password     userid   jf     dj1        jack       

30、;   jackpwd       1         20   3                          2    

31、   owen         owenpwd     NULL NULL   NULL第三:右联（right outer join）显示右表中的所有行select * from t1 right outer join t3 on t1.userid=t3.userid运行结果：userid    username password     userid &

32、#160; jf     dj1        jack          jackpwd       1         20   3        

33、0;                Null    Null           Null              3      

34、;  50     6第四:全联（full outer join）显示两边表中所有行select * from t1 full outer join t3 on t1.userid=t3.userid运行结果：userid    username password     userid   jf     dj1        jack &

35、#160;        jackpwd       1         20   3                       

36、0;  2       owen         owenpwd     NULL NULL   NULL                       

37、0; Null    Null           Null              3        50     6总结，关于联合查询，本人已测试过效率的确比较高，种联合方式如果可以灵活使用，基本上复杂的语句结构也会简单起来

38、这种方式是：Inner join          left outer join           right outer join        full outer joinSQL基本查询问题：查询语句-select * from table; select * from table where 条件1=数值 and 条件2=数值

39、; select * from table where id in (select id from table);两表关联 select a.a,b.b,c.c from table1 a,table2 b,table3 c where a.id1=b.id2;插入语句-insert into table (字段1，字段2，字段3,) values (数值1，数值2，数值3，);更新语句-update 表名 set 数值 where=id = 1;添加列语句-alter table 表名 add (列名1 类型1，列名2 类型2，列名3 类型3,);修改列类型-alter table 表名 modify (列名