GIS概论4-空间数据采集、处理与存贮

GIS概论李伟涛liweitao_801225@126.com空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

空间数据采集、处理与存贮图形拼接拓扑生成数据压缩数据质量评价与控制空间数据质量相关概念、空间数据质量评价、

数据入库

数据源GIS数据源按获取方式按表现形式其他数据地图数据遥感影像数据实测数据共享数据数字化数据文本资料数据多媒体数据GIS的数据来源—特点统计数据地图存储介质、现势性、投影转换遥感、航空影象和数据分辨率、变形规律、纠正、解译特征地面测量数字数据格式、精度多媒体，辅助GIS空间分析和查询GIS空间数据一、GIS的数据源1.地图数据普通地图—空间信息专题地图—专题（属性）信息2.遥感(RS)影像数据数据图片3.实测数据空间数据：数字测图仪、GPS接收器属性数据：气象气候数据等GlobalPositioningSystemRemoteSensing4.统计数据数字：人口、产值、收入、消费……文字：土地类型、污染情况……空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

数据采集与处理的基本流程地图数据野外实测数据数字数据影像数据多媒体数据文本数据扫描数字化摄影测量野外数据采集键盘输入数据交换空间数据库编辑处理遥感图像处理统计数据质量评价数据源的选择采集方法的确定数据的编辑与处理数据质量控制与评价数据入库数据采集与处理的基本流程空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

一、野外数据采集二、地图数字化三、摄影测量方法四、遥感图像处理空间数据采集空间数据采集——野外数据采集野外测量：大平板、全站仪、GPS、移动测绘系统特点：精度高、效率较低适合范围：小范围GIS数据采集或局部数据更新一、手扶跟踪数字化

数字化的速度比较慢，工作量大，自动化程度低，数字化精度与作业员的操作有很大关系，目前已基本上不采用。二、扫描矢量化

目前，地图数字化一般采用扫描矢量化的方法。空间数据采集——地图数字化数字化仪1、数字化仪的组成底座感应板定标器一、手扶跟踪数字化有效区域手扶跟踪数字化仪示意图

1、数字化仪的组成一、手扶跟踪数字化二、扫描矢量化地图扫描矢量化的工作流程原始地图扫描栅格文件矢量化矢量文件格式转换栅格编辑矢量编辑GIS数据库几何校正小型扫描仪工程扫描仪快速全自动矢量化方法对于简单图纸进行快速矢量化。在保证曲线精度的情况下，对坐标数据点进行自动抽稀，从而大大减少图形矢量化后的数据量。二、扫描矢量化人工导向自动识别跟踪矢量化可对复杂的小比例尺全要素彩色地图进行有效矢量化。可有效地选取所需图形信息，克服无条件全自动矢量化时的盲目性，减少后期图形编辑整理的工作量。二、扫描矢量化人工跟踪屏幕矢量化方式与手扶跟踪数字化方法类似，都是由人工逐点跟踪各地理要素采集点数据坐标，所不同的是人工跟踪屏幕矢量化方法是利用鼠标跟踪屏幕上显示的各图形要素，并且人工控制采集点坐标的密度。

二、扫描矢量化我国绝大部分1：1万和1：5万基本比例尺地形图的生产过程中使用了摄影测量方法。空间数据采集——摄影测量方法通常所称的遥感影像数据指的是卫星遥感影像，其信息获取方式与航空摄影不同。空间数据采集——遥感图像处理属性数据的采集——属性数据的来源包括各类调查报告、文件、统计数据、实验数据与野外调查的原始记录等，如人口数据、经济数据、土壤成份、环境数据。对于要输入属性库的属性数据，通过键盘直接键入或文件、表格、数据库导入。对于要直接记录到栅格或矢量数据文件中的属性数据，则必须进行编码输入。属性数据采集——属性数据的来源国家资源与环境信息系统规范在“专业数据分类和数据项目建议总表”中，将数据分为社会环境、自然环境和资源与能源三大类共14小项，并规定了每项数据的内容及基本数据来源。属性数据采集——属性数据的采集属性数据采集——属性数据的分类我国《国土基础地理信息数据分类与代码》将地球表面的自然和社会基础信息分为9个大类。国土基础地理信息测量控制点水系居民地交通管线和垣栅境界地形与土质植被其他属性数据的编码——编码原则

系统性和科学性：满足所涉及学科的科学分类方法，能反映出同一类型中不同的级别特点。一致性和唯一性：对代码所定义的同一专业名词、术语必须是唯一的。标准化和通用性：有国家或行业标准的要按标准进行，没有标准的必须考虑在有可能的条件下实现标准化。简捷性：在满足国家标准的前提下、每一种编码应该是以最小的数据量载负最大的信息量。可扩展性：编码的设置应留有扩展的余地，避免新对象的出现而使原编码系统失效、造成编码错乱现象。

属性数据的编码——编码方法

层次分类编码法：是按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序的一种代码，它的优点是能明确表示出分类对象的类别，代码结构有严格的隶属关系。耕地71园地

72林地

73牧草地74居民点及公矿用地

75交通用地75水域

76未利用地

77土地利用类型7有林地

731灌木地

732疏林地733迹地

735针叶树疏林地7331阔叶树疏林地7332未成林林地734属性数据的编码——编码方法多源分类编码法：对于一个特定的分类目标，根据诸多不同的分类依据分别进行编码，各位数字代码之间并没有隶属关系。标

志

编

号

分

类

ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨ123

平原河过渡河山地河

123

常年河时令河消失河

12

通航河不通航河

123456

树状河平行河筛状河辐射河扇形河迷宫河

1234567

主〔要河〕流∶一级支

流∶二级

三级

四级

五级

六级

七级

12345

河长：一组——1公里以下

二组——2公里以下

三组——5公里以下

四组——10公里以下

五组——10公里以上

12345678

河宽：一组——5～10米

二组——10～20米

三组——20～30米

四组——30～60米

五组——60～120米

六组——120～300米

七组——300～500米

八组——500米以上

1234567

河流间的最短距离50米

50～100米100～200米200～400米400～500米500～1000米1000～2000米

12345弯曲度：2.5公里弯曲

深度

宽度

>40>50>50>40>50>75>25>50>75>25>50>100<25>75>150空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

图形数据编辑伪节点：当一条线没有一次录入完毕时，就会产生伪节点。伪节点使一条完整的线变成两段。悬挂节点：当一个节点只与一条线相连接，那么该节点称为悬挂节点。悬挂节点有过头和不及、多边形不封闭、节点不重合等情况。碎屑多边形：前后两次录入同一条线的位置不完全一致，就会产生碎屑多边形。不正规多边形：在输入线的过程中，点的次序倒置或者位置不准确会引起不正规多边形。伪节点不及过头多边形不封闭节点不重合碎屑多边形碎屑多边形属性数据编辑属性数据校核包括两部分：1、属性数据与空间数据是否正确关联，标识码是否唯一，不含空值；2、属性数据是否准确，属性数据的值是否超过其取值范围。空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

纠正原因地图变形(均匀变形、非均匀变形）数字化中的位置移动遥感影像本身存在几何变形投影方式不同分幅扫描实质建立纠正图象与标准地图的一一对应关系变换方法精确方法：仿射变换、双线性变换、平方变换、立方变换等近似方法：橡皮板变换纠正步骤纠正点—数据采集—函数建立—逐点或网格纠正数学基础变换——几何纠正数学基础变换——几何纠正地形图的纠正：四点纠正法、逐网格纠正法一般先采源点后采目标点遥感影像的纠正：

一般采用4点纠正法或网格纠正法。4点纠正法通过输入4个图幅轮廓控制点坐标来实现变换。当4点纠正法不能满足精度要求时，可选用网格纠正法，以增加采样控制点的个数。例证1：地形图的纠正TIC3TIC2TIC1TIC4几何纠正

遥感影像图的纠正通常选用同遥感影像图比例尺相同的地形图或正射影像图作变换标准图，在选择好变换方法后，在被纠正的遥感影像图和标准图上分别采集同名地物点，所选的点在图上应分布均匀、点位合适，通常选道路交叉点、河流桥梁等固定设施点，以保证纠正精度。例证2：遥感影像图的纠正几何纠正数学基础变换——坐标变换坐标变换的实质：建立两个空间参考系之间点的一一对应关系。常见的坐标变换的方法：1、投影变换2、仿射变换3、相似变换4、橡皮拉伸投影变换（1）目的：当系统所使用的数据来自不同地图投影时，需要将一种投影的几何数据（x,y）转成所需投影的数据(X,Y)。实质是建立两个平面点之间的一一对应关系。

公式：X=f1(x,y),Y=f2(x,y)仿射变换公式：特性：只考虑x和y方向上的变形直线变换后仍为直线平行线变换后仍为平行线不同方向上的长度比发生变化仿射变换原理如图所示，设x，y为数字化仪坐标，X，Y为理论坐标，m1、m2为地图横向和纵向的实际比例尺，两坐标系夹角为

，数字化仪原点O'相对于理论坐标系原点平移了a0、b0。

X=a0+a1x+a2y

Y=b0+b1x+b2y

设简化相似变换

(a)平移(b)缩放(c)图形旋转

相似变换：是由一个图形变换为另一个图形，在改变的过程中保持形状不变。重采样是栅格数据空间分析中处理栅格分辨率匹配问题常用的数据处理方法。常用的方法：最邻近像元法双线性插值法双三次卷积法数学基础变换——栅格数据重采样空间数据采集、处理与存贮数据源数据源分类、数据源特征空间数据采集与处理的基本流程

数据采集空间数据采集、属性数据采集

数据编辑

图形数据编辑、属性数据编辑

数学基础变换

几何纠正、坐标变换、栅格数据重采样数据重构

数据结构转换、数据格式转换

1、矢量向栅格数据转换目的：将矢量数据格式的专题地图转化为栅格数据用于叠置复合分析。2、栅格向矢量数据转换目的：将栅格数据分析结果，通过矢量绘图装置输出为了压缩数据，将大量面状栅格数据转换为少量数据表示的多边形的边界将扫描仪获取的栅格数据加入矢量形式的数据库数据重构——数据结构转换矢量向栅格转换网格尺寸的确定点的网格化直线网格化多边形网格化

栅格向矢量转换

网格尺寸的确定点的网格化直线网格化多边形网格化

数据重构——数据结构转换栅格数据与矢量数据的相互转换

矢量数据转换成栅格数据也称栅格化。矢量空间数据一般是以点、线、面存放的。点状数据转成栅格数据时是取离点最近的一个栅格单元来存放，线状数据转成栅格数据时就变成连续的锯齿状的栅格点，必要时可以加宽，面状数据的转换主要是在每个多边形内部用等值的栅格填满。

栅格数据转换成矢量数据也称矢量化。普通地图经扫描仪输入后可以通过软件自动或半自动的转成矢量数据。把栅格数据转成矢量点的方法比较简单。栅格数据转成线大致有三个步骤：

(1)分类；(2)线的细化；(3)线的提取。栅格矢量化举例（栅格数据）栅格矢量化得到的弧段数据弧段数据自动生成多边形数据重构——数据格式转换数据交换文件GISAGISAGISBGISB内部文件外部文件外部文件内部文件

GISAGISB数据交换标准OpenGISInternet/Intranet交换目的？土地房产市政府信息中心市政管线建委GIS交通水利地震公安/消防统计电力/电信基础地理信息共享平台GISGISGISGISGISGISGISGISGISGISGIS气象数据共享空间数据采集、处理与存贮图形拼接数据质量评价与控制空间数据质量相关概念、空间数据质量评价、

数据入库

图形拼接1、逻辑一致性的处理（属性的一致）由于人工操作的失误，两个相邻图幅的空间数据在结合处可能出现逻辑裂隙。例解决方法：交互编辑图幅A图幅B水库坑塘湖泊图形拼接2、识别和检索相邻图幅的数据利用输入数据时的图幅编码，将相邻图幅联系在一起。例313233212311121322追踪拼接法：符合下列条件，两条线段即可匹配衔接：①相邻图幅边界两条弧段的左右码各自相同或相反②相邻图幅同名边界点在某一许可的范围内。3、相邻图幅边界点坐标数据的匹配图形拼接4、相同属性多边形公共边界的删除+2+3+8+3+2+4+1+6+8+2+3+2+4+1+6+8

当图幅内图形数据完全拼接后，相邻图斑会有相同属性。此时，应将相同属性的两个或多个相邻图斑组合成一个图斑，即消除公共边界，并对共同属性进行合并。

图形拼接空间数据采集、处理与存贮图形拼接数据质量评价与控制空间数据质量相关概念、空间数据质量评价、

数据入库

1、空间数据质量的相关概念（1）误差(Error)：误差反映了数据与真实值或者大家公认的真值之间的差异，它是一种常用的数据准确性的表达方式。（2）数据的准确度(Accuracy)：数据的准确度是量测值与真值之间的接近程度。数据质量评价与控制（3）数据的偏差(bias)：偏差基于一个面向全体量测值的统计模型，通常以平均误差来描述。（4）数据的精密度(Resolution)：数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。它表现了测量值本身的离散程度。由于精密度的实质在于它对数据准确度的影响，同时在很多情况下。它可以通过准确度而得到体现，故常把二者结合在一起称为精确度，简称精度。数据质量评价与控制（5）不确定性（Uncertainty)：不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度，是自然界各种空间现象自身固有的属性。在内容上，它是以真值为中心的一个范围，这个范围越大，数据的不确定性也就越大。2、空间数据质量评价（1）、评价指标

a、完备性

b、逻辑一致性

c、位置准确度

d、时间准确度

e、专题准确度数据质量评价与控制（2）、评价方法直接评价：是对数据集通过全面检测或抽样检测方式进行评价的方法，又称验收度量。间接评价：是对数据的来源和质量、生产方法等间接信息进行数据集质量评价的方法，又称预估度量。3、空间数据的误差源及误差传播

数据是对现实世界中的实体进行解译、量测、数据输入、空间数据处理以及数据表示而完成的。

其中每一个过程均有可能产生误差，从而导致相当数量的误差积累。数据质量评价与控制数据源地图遥感数据数字地图GPS全站仪数据输入原始GIS数据空间数据处理处理后的GIS数据4、误差类型分析

空间数据误差包括几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差4大类。其中以几何误差和属性误差对数据质量影响最大。数据质量评价与控制5、空间数据质量的控制空间数据质量控制常见的方法有：传统的手工方法元数据方法地理相关法数据质量评价与控制5、空间数据质量的控制空间数据生产过程中的质量控制（１）数据源的选择（２）数字化过程的数据质量控制：１）数据与处理；２）数字化设备的选用；３）数字化对点精度（准确性）；４）数字化限差；５）数据的精度检查数据质量评价与控制空间数据采集、处理与存贮图形拼接数据质量评价与控制空间数据质量相关概念、空间数据质量评价、

数据入库

元数据概念

Metadata，原意是关于数据变化的描述，即关于数据的数据。目的1、促进数据集的高效利用2、为计算机辅助软件工程(CASE)服务。内容对数据集的描述；对数据项、数据所有者、数据生产历史等的说明；对数据质量的描述；对数据处理信息的说明；对数据转换方法的描述；对数据库的更新、集成方法等的说明。性质元数据应尽可能多地反映数据集自身的特征规律。作用通过元数据可以检索、访问数据库，可以有效的利用计算机资源，可以对数据进行加工处理和二次开发等。元数据的类型（1）分类标准类型

内容1、科研型元数据2、评估型元数据3、模型元数据描述对象1、数据层元数据2、属性元数据3、实体元数据元数据的类型（2）分类标准类型在系统中的作用1、系统级别元数据2、应用层元数据元数据的作用1、控制层元数据2、说明元数据空间元数据的概念和标准名称概念空间数据Geospatialdata用于确定具有自然特征或者人工建筑特征的地理实体的地理位置、属性及其边界的信息。类型Type数据类型指该数据能接受的值的类型。对象Object指地理实体的部分或整体的数字表达。实体类型Entitytype对于具有相似地理特征的地理实体集合的定义和描述。点Point确定位置的0维地理对象。结点Node拓扑连接两个或多个链或环的一维对象。标识点Labelpoint显示地图或图表时用于特征标识的参考点。名称概念线Line一维对象的一般术语；线段Linesegment两个点之间的直线段；线String由相互连接的一系列线段组成的没有分支线段，线可以自身或与其他线相切；弧Arc由数学表达式确定的点集组成的弧状曲线；链Link两个结点之间的拓扑关联；环Ring封闭状不相切链环或弧段序列；链环Chain非相切线段或由结点区分的弧段构成的有方向无分支序列；名称概念多边形Polygon在二维平面中由封闭弧段包围的区域；外多边形UniversePolygon数据覆盖区域内最外侧的多边形；内部区域Interiorarea不包括其边界的区域；格网Grid组成一规则或近似规则的棋盘状镶嵌表面的格网或表面的点的集合；格网单元Gridcell表示格网最小可分要素的二维对象；矢量Vector有方向线的组合；栅格Raster同一格网或数字影像的一个或多个叠加层；名称概念像元Pixel二维图形要素，它是数字影像最小要素；栅格对象Rasterobject一个或多个影像或格网，每一个影像或格网表示一个数据层，各层之间的格网单元或像元一致且相互套准。图形Graph与预定义的限制规则一致的0维、一维、二维有拓扑相关的对象集；数据层Layer集成到一起的面域分布空间数据集，它用于表示一个主体中的实体，或者有一公共属性或属性值的空间对象的联合；层Stratum在有序系统中数据层、级别或梯度系列；经度Longitude经线面到格林尼治中央经线面的角度距离；纬度Latitude在中央经线上度量，以角度为单位度量离开赤道的距离；名称概念中央经线Meridian穿过地球两极的地球的大圆圈；坐标Ordinate在笛卡尔坐标系中沿平行于X轴和Y轴测量的坐标值。投影Projection将地球球面坐标系中的空间特征（集）转化到平面坐标系时使用的数学方法；投影参数ProjectionParameters对数据集进行投影操作时用于控制投影误差、变形实际分布的参考特征；地图Map空间现象的空间表征，通常以平面图形表示；现象Phenomenon事实、发生的事件、状态等；名称概念分辨率Resolution由涉及到或使用的测量工具或分析方法能区分的两个独立测量或计算的值的最小差异；质量Quality数据符合一定要求的基本或独特的性质；详述Explicit由一对或三个数分别直接描述水平位置和三位位置的方法介质Media用于记录、存贮或传递数据的物理设备；空间数据元数据的标准空间数据元数据标准的建立是空间数据标准化的前提和保证，只有建立起规范的空间数据元数据才能有效利用空间数据。目前，空间数据元数据已形成了一些区域性或部门性的标准。下表为有关空间数据元数据的几个现有主要标准。空间数据元数据的标准元数据标准名称建立标准的组织CSDGM地球空间数据元数据内容标准FGDC，美国联邦空间数据委员会GDDD数据集描述方法MEGRIN，欧洲地图事务组织CGSB空间数据集描述CSC，加拿大标准委员会CEN地学信息—数据描述—元数据CEN/TC287DIF目录交换格式NASAISO地理信息ISO/TC211空间数据元数据标准

美国联邦空间数据委员会（FGDC）的空间数据元数据内容标准的影响最大。空间数据元数据的应用

帮助用户获取数据：通过元数据，用户可以对空间数据库进行浏览、检索和研究等。空间数据质量控制：无论是统计数据还是空间数据都存在数据精度问题。影响空间数据精度的原因主要有两个方面：一是源数据精度；二是数据加工处理过程中精度质量的控制情况。空间数据质量控制的主要内容有：（1）由准确定义的数据字典，说明数据的组成、各部分的名称和表征的内容等。（2）保证数据逻辑科学地集成，要求数据按一定逻辑关系有效地组合。（3）有足够的说明数据来源、数据的加工处理过程、数据解译的信息。在数据集成中的应用：数据集层次的元数据记录了数据格式、空间坐标体系、数据的表达形式、数据类型等信息；系统层次和应用层次的元数据则记录了数据使用软硬件环境、数据使用规范、数据标准等信息。这些信息在数据集成的一系列处理中，如数据空间匹配、属性一致化处理、数据在各平台之间的转换使用等是必需的。这些信息能够使系统有效地控制系统中的数据流。数据存储和功能实现：元数据系统用于数据库的管理，可以避免数据的重复存储，通过元数据建立的逻辑数据索引可以高效查询检索分布式数据库中任何物理存储的数据，减少用户查询数据库及获取数据的时间，从而降低数据库的费用。空间数据元数据的应用

空间数据采集、处理与存贮图形拼接数据质量评价与控制空间数据质量相关概念、空间数据质量评价、

数据入库空间数据组织与管理

数据库基础

文件系统网状数据库管理系统层次数据库管理系统关系数据库管理系统面向对象数据库管理系统对象关系数据库管理系统从数据结构的观点看，层次模型采用的是树数据结构。层次模型所表达的基本联系是一对多的关系，或者当实体具有父子关系时，它把数据按其自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型中的记录都处于一定的层次上。如果把层次模型中的记录按照先上后下、先左后右的次序排列，就得到一个记录序列，称为层次序列码。层次序列码指出层次路径，按照层次路径存贮和查找纪录，是层次模型实现的方法之一。层次模型的优点是模型层次分明、结构清晰，较容易实现。缺点是数据的冗余度大，不适于表示数据的拓扑关系。

层次模型12233441abcd343554cefⅠⅡM层次模型adcfeb1243ⅠⅡ5M

网状模型基本特征是在记录之间没有明确的主从关系，任何一个记录可与任意其他多个记录建立联系，与层次模型相比较，大大压缩了数据的存贮量。可以表示实体的多种关系更为灵活，对确定的数据表示效率高，冗余小，表示关系复杂的地理数据和具有网络特征的地理实体效果较好。但网状结构数据指针比较复杂，数据更新较为繁琐。

关系模型、层次模型和网络模型是表示实体之间联系的不同方法，不同模型不是完全独立的，而是具有某种联系，因而它们之间是可以互相转换的。网状模型abcd12345efⅠⅡM网状模型结构adcfeb1243ⅠⅡ5M关系模型是一种数学化的模型，它是将数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表。实体本身的信息以及实体之间的联系均表现为二维表，在数学上把这种二维表叫做“关系”。这些关系表的集合就构成了关系模型。关系模型主要优点是：数据结构灵活、清晰，可以通过数学运算进行各种查询、计算和修改；数