第四章数据处理

第四章空间数据的处理空间数据处理是指GIS对空间数据本身所提供的操作手段，它不涉及内容的分析。而空间数据分析是指GIS为用户提供的解决问题的方法。第一节空间数据处理的目的和内容1、目的(1)净化数据;(2)数据的规范化。12、内容(1)编辑处理：图形数据和属性数据的编辑，图形的拼接和分割等；(2)变换处理：投影、坐标、比例尺的变换，几何校正等；(3)编码和压缩处理：栅格数据、矢量数据的编码，栅格数据的压缩等；(4)数据的插值：点的内插，区域的内插等；(5)数据类型的转换：矢量与栅格的相互转换，系统间数据格式的转换等。返回2第二节空间数据的编辑1、概述编辑是对输入的数据进行检查、改错、更新及加工，以得到净化的数据。并生成拓扑关系。编辑过程是一个交互式的处理过程。属性数据的编辑同数据库管理结合在一起，功能包括数据的删除、插入、修改、移动、合并、分割、复制等。3

图形数据的编辑分两种：[1]图形参数编辑：线型、线宽、线色、符号尺寸、符号颜色、面域图案及颜色等设定。[2]几何数据编辑：点、线、面、目标的编辑。点：删除、移动、追加、拷贝等。线：删除、移动、追加、剪断、旋转、光滑等面：通过对组成面的弧段的编辑实现面的删除、形状变化、插入等。目标：删除、旋转、拷贝、移动、缩放等。还要注意图形和属性之间的正确配合。42、空间数据编辑的内容（1）修改错误数据输入不可避免错误。如图形数据中，点、线的丢失、重复、形状错误等；属性数据的各种错误，以及图形与属性数据配合错误等。错误太多时，重新输入更省时间。5（2）空间数据的更新空间数据经常变化，通过编辑及时更新数据，确保现势性。（3）空间数据的预处理和后处理预处理：拓扑关系建立、曲线光滑、图幅拼接等；后处理：图形整饰，如经纬线生成，图例标注、图形放大、缩小、平移、旋转等。6（4）图幅的拼接目的是将相邻区域拼接成一个大区域进行统一的信息分析或输出。[1]统一坐标，规范化属性拼接图幅必须统一坐标及比例尺，相同属性目标规范化。7

[2]相邻图幅编号取2位数，个位数表示横向顺序，十位数表示纵向顺序。8

[3]图幅间坐标数据的匹配相邻图幅的同名边界点坐标应在某一允许范围内，弧段左右多边形号相同或相反。不匹配时:方法1：修改数据库中点的坐标；方法2：先对准两幅图的一条边缘线，再调整其它线段。[4]删除公共边界返回9第三节空间数据的坐标变换多种坐标体系并存会给查询、分析带来不便，尤其是叠加、拼图。1．图形的几何变换在GIS中，存在着对图形平移、缩放、旋转等几何变换问题。变换的实质是对组成图形各点进行坐标变换10(1)平移变换x*=x+dxy*=y+dy其中，dx、dy分别为x,y方向平移量，相应的向量形式为：[x*,y*]=[x,y]+[dx,dy]11

(2)比例变换x*=x.Sxy*=y.Sy其中：Sx,Sy分别为x,y方向的比例系数，矩阵为：

[x*,y*]=[x,y].Sx00Sy12(3)旋转变换将点(x,y)旋转

角x=A.cos,y=A.sin

x*=A.cos(

+

)=A.(cos

.cos

-sin

.sin

)=x.con

-y.sin

y*=A.sin(

+

)=A(sin

.con

+con

.sin

)=x.sin

+y.con

矩阵为：[x*,y*]=[x,y].con

sin

-sin

con

132．投影变换用二维的平面坐标系来反映三维的地球表面时会变形。投影变换是一复杂的数学运算。可用软件转换。返回14第四节空间数据的插值在已存在观测点的区域范围之内估计未观测点的特征值的过程称内插连续空间的内插技术采用渐变模型-点插值。离散空间的内插方法是邻近元法-区域插值。151、点插值点插值针对连续空间，用连续的平滑的数学面描述，分为：整体拟合：模型由研究区域内所有采样点上的全部特征观测值建立。如趋势面拟合技术。局部拟合：用邻近的数据点来估计未知点的值。在GIS中大量使用。返回16（1）趋势面拟合技术假定数据点的空间坐标(x,y)为独立变量，而表示特征值的z坐标为因变量。当数据为一维时，可用回归线近似表示：z=a0+a1x17当数据以更为复杂的方式变化时，需要用二次或高次多项式：Z=a0+a1x+a2x2在GIS中，数据往往是二维的，需用二元二次或高次多项式：Z=a0+a1x+a2y+a3x2+a4xy+a5y2返回18（2）局部拟合技术利用局部范围内的已知采样点的数据内插出未知点的数据。[1]线性内插：数据点位于地形特征点时，地面模型以三角网形式建立。此时认为分块插值区的地表面为一平面，按直线比例内插待定点的高程：z=a0+a1x+a2y将内插点周围的3个数据点的数值带入多项式，即可解算出系数a0、a1、a2。19[2]双线性多项式内插认为待定点的高程在轴X(和Y)平行的方向上与坐标Y(和X)成直线比例关系：z=a0+a1x+a2y+a3xy若数据按正方形格网点布置，则可用简单公式计算内插点的值。设正方形四个角点的特征值为ZA、ZB、ZC、ZD，P点相对于A点的坐标为dX、dY，则：20[3]双三次多项式内插是一种样条函数(分段函数)，它每次只用少量数据点，故内插速度快；它通过所有的数据点，故可用于精确的内插，可以保留微地貌特征；它的n-1阶导数连续，可用于平滑处理。返回212、区域插值空间数据中存在着大量离散空间数据。如以区域为单位的统计数据。区域插值是从一种已知的分区数据中推断出同一地区的另一种分区数值的插值方法。22

23(1)叠置法认为在源区和目标区内数据是均匀分布的。求解时，将目标区叠置到源区上，求出源区和目标区之间的交集。目标区内各分区的数据按如下公式计算：nUDi=

USj

Dj

j=1其中：UDi为目标区第i分区的值，i=1,2......m；USj为源区第j个分区的值，j=1,2,.....n；

Dj为第i个目标分区同有第j个源区的面积比。24

UD1=35x(3/7)+30x(2/6)=25UD2=35x(4/7)+10x(1/3)=23.3UD3=30x(4/6)+10x(2/3)=26.6返回25

(2)比重法根据平滑密度函数原理，将源区的统计数据从同质性改变成非同质性，再进行区域插值。

(1)叠置格网，确定精度。(2)将源区各分区的平均数赋予各格网点（图a)。26(3)计算相邻的四(八)个格网点的平均值(图b)。27(4)将各个分区的格网点值相加，设为Us`，计算其系数p1=Us/Us`，Us为源区各分区的人口总数。并将各个格网点值乘以p1，得调整后的格网值(图c)。28(5)不断循环2,3,4步，直到pi接近1为止，便可计算目标区的内插值(图d)。例如，Ud1区的内插值=5.5+5.3+5.5+5.2+4.5=26返回29第五节矢量数据向栅格数据的转换矢量数据向栅格数据转换时，先要确定栅格元素的大小。即根据原矢量图的大小，精度要求及所研究问题的性质，确定栅格的分辨率。如地形的起伏变化。矢量数据和栅格数据的坐标表示不同。矢量数据的基本坐标是直角坐标，原点为图的左下方；而栅格数据的坐标是行列坐标，原点在图的左上方。30

其转换公式为：⊿X=(Xmax-Xmin)/J⊿Y=(Ymax-Ymin)/I⊿X，⊿Y表示栅格边长。最大、最小值为矢量坐标中X、Y的最大值和最小值，I、J为行、列数。31例如：已知某一地区x方向为15km，y方向为30km，现要把该地区的地块图转换成栅格数据。要求栅格的分辨率为30mx30m，则：行数I=30km/30m=1000列数J=15km/30m=50032一、基本要素的转换矢量数据向栅格数据的转换实质上是解决点、线和面数据的转换。1．点的转换:点状数据转换成栅格数据时是取离点最近的一个栅格单元来存放。点的转换实质上是将点的矢量坐标转换成栅格数据中行列值i和j，从而得到点所在栅格元素的位置。其中：