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第4章空间数据采集与处理.ppt

第4章空间数据采集与处理

wredjaw2
2013-04-12 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《第4章空间数据采集与处理ppt》,可适用于高等教育领域

地理信息系统原理徐艳杰华北水利水电学院资源与环境学院二○一○年十一月第章空间数据采集与处理第章空间数据采集与处理第章空间数据采集与处理本章重点:空间数据编辑空间数据格式转换空间数据结构转换空间数据压缩与重分类空间数据内插目录目录、空间数据采集、空间数据编辑、空间数据监理、空间数据格式转换、空间数据结构转换、空间数据结构的压缩与重分类、空间数据内插、空间数据拼接思考题第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据源分类空间数据采集流程空间数据采集方法属性数据采集第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据源分类第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据源分类传统地图数据【长征】中央工农红军长征路线地图突破四道封锁线四渡赤水遵义会议巧渡金沙江强渡大渡河飞夺泸定桥翻越大雪山走过水草地第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据源分类遥感影像数据DEM数据测量数据)摄影测量数据)实地测量数据文本统计数据其它电子数据第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据采集流程第节空间数据采集第节空间数据采集空间数据采集方法地图数字化)手工输入图形数据)手扶跟踪数字化仪输入)扫描数字化野外实地采集(测量与GPS)摄影测量遥感图像解译简称数字化仪是一种用来记录和跟踪地图点、线位置的手工数字化设备。手扶跟踪数字化仪手扶跟踪数字化仪手扶跟踪数字化仪根据尺寸和使用条件的不同大致可分为两类:小型数字化仪(Tablet):A(*),A(*)A(*)大型数字化仪(Digitizer):A(*)A(*)A。数字化仪的幅面数字化仪的构成数字化仪的构成感应板(DrawingBoard)标识器(PointingDevice)数字化仪的性能参数数字化仪的性能参数操作方式输出格式数据转换率分辨率精度操作方式操作方式点方式流方式(开关流连续流)增量方式(距离时间)…SelectingpointstodigitizeSelectingpointstodigitizeSource:Clarke,ManualdigitizingmodesManualdigitizingmodesTheresolutionofcoordinatedataisdependentonthemodeofdigitizingTherearetwomodesofdigitizing:pointmodeandstreammodePointmodeStreammodeSource:GISselflearningtools,http:wwwsliunimelbeduaugiswebSDEModuleSDEModulehtm扫描数字化仪扫描数字化仪简称扫描仪它是一种将地图或图像按一定的分辨率一般转换成栅格格式数据的装置。扫描仪的种类扫描仪的种类按辐射分辨率划分:二值扫描仪、灰度扫描仪和彩色扫描仪按结构划分:滚筒扫描仪、平台扫描仪和CCD摄像机按扫描方式划分:栅格扫描仪、矢量扫描仪扫描仪的构成扫描仪的构成滚筒平台扫描头光学系统光电转换系统(CCD单元将光信号转换为模拟电信号)模数转换器(AD转换器将模拟电信号变为数字电信号)扫描仪的主要性能指标扫描仪的主要性能指标光学分辨率最大分辨率辐射分辨率(色彩位数)扫描幅面接口方式光学分辨率光学分辨率是指扫描仪的光学系统可以采集的实际信息量也就是扫描仪的感光元件CCD的分辨率。例如A扫描仪可扫描的最大宽度为mm(英寸)它的CCD含有个单元其光学分辨率为点英寸=dpi。最大分辨率最大分辨率又叫内插分辨率它是在相邻像素之间求出颜色或者灰度的平均值从而增加像素数的办法。内插算法增加了像素数但不能增添真正的图像细节因此我们应更重视光学分辨率。辐射分辨率辐射分辨率又叫色彩分辨率或色彩深度、色彩模式、色彩位或色阶总之都是表示扫描仪分辨彩色或灰度细腻程度的指标它的单位是bit(位)。色彩位确切的含义是用多少个位来表示扫描得到的一个像素。接口方式接口方式又称连接界面是指扫描仪与计算机之间采用的接口类型。常用的有USB接口、SCSI接口和并行打印机接口。SCSI接口的传输速度最快而采用并行打印机接口则更简便。扫描数据处理扫描数据处理二值化:将彩色或灰度扫描数据的像元用位即用和表示。细化:将扫描图中的线划减细为分辨单元宽的线划。矢量化:将栅格数据转换为矢量数据。断线修复:由于扫描质量的影响或删除了某些符号造成一些矢量线不连续连接断线即为断线修复。扫描数据处理(续)扫描数据处理(续)要素提取:选择需要的要素剔除不需要的要素和噪声。符号识别:提取出符号的特征。属性赋值:对矢量化的要素赋予属性特征值。交互式地图扫描数字化交互式地图扫描数字化也称屏幕数字化由人工参与从扫描数据中提取矢量信息并赋予属性值。扫描仪在制图中的利与弊扫描仪在制图中的利与弊数字化速度快,人为误差小扫描数据量大增加存储负担后续处理比较复杂和费时对扫描原图质量要求高。ArcGIS扫描数字化的过程ArcGIS扫描数字化的过程)地图扫描)在ArcGIS中打开地图)配准)建立新图层)跟踪数字化ScanningScanningFlatbedDrumDPIFilesizeSource:Clarke,ScanningexampleScanningexampleThissectionofmapwasscanned,resultinginafileinTIFformatthatwasbytesinsizeThiswasafileofcolorintensitiesbetweenandforred,green,andblueineachofthreelayersspacedonagridmillimeterapartHowmuchdatawouldbenecessarytocapturethefeaturesonyourmapasvectorsWoulditbemoreorlessthanthegrid(raster)filexcm(xkm)gridismmgroundequivalentismxpixelsonebytepercolor()MB第节空间数据采集第节空间数据采集属性数据采集属性数据即空间实体的特征数据一般包括名称、等级、类型、数量、代码等多种形式。属性数据的内容直接可记录在栅格或矢量数据文件中也可单独输入属性数据库存储为属性文件通过标示码与图形数据相联。第节空间数据编辑第节空间数据编辑为什么要编辑?(数据存在问题)矢量数据编辑属性数据编辑栅格数据编辑第节空间数据编辑第节空间数据编辑矢量数据编辑矢量数据编辑指对地图资料数字化后的数据进行编辑加工其主要目的是在改正数据差错的同时相应地改正数字化资料的图形。第节空间数据编辑第节空间数据编辑矢量数据编辑编辑检查内容主要包括:结点编辑)结点吻合(Snap))结点与线的吻合)清除假结点(伪结点)第节空间数据编辑第节空间数据编辑矢量数据编辑编辑检查内容主要包括:结点编辑线段编辑多边形编辑包括多边形边线自动闭合、多边形合并、自动添加遗漏的标识点等。第节空间数据编辑第节空间数据编辑属性数据编辑常见错误属性项名称、类型、宽度、格式定义存在问题属性与图形连接对应关系不正确属性值的类型、值域与定义不一致、属性赋值错误等。属性数据编辑功能属性数据一般采用关系数据库表结构存储管理。在关系数据库中增加、删除、修改数据文件或记录检查属性项存在的问题建立属性与空间数据的连接与关联通过图形可以对属性进行修改。第节空间数据编辑第节空间数据编辑栅格数据编辑栅格数据编辑用于处理以栅格结构表示的数据如DEM数据、遥感影像、数字栅格地图等。栅格数据编辑的主要方式:图像剪切、拷贝、粘贴、旋转、漫游、区域填充、增加几何图形、去除各种图像噪声、提供喷枪、刷子、橡皮等工具。第节空间数据监理第节空间数据监理数据质量评价的主要内容数据质量控制的主要方法数据生产各阶段的质量控制空间数据拓扑检查第节空间数据监理第节空间数据监理数据质量评价的主要内容GIS数据质量包含五个方面:()位置精度:如数学基础、平面精度、高程精度等用以描述空间数据的质量。()属性精度:如要素分类的正确性、属性编码的正确性、注记的正确性等用以反映属性数据的质量。()逻辑一致性:如多边形的闭合精度、结点匹配精度、拓扑关系的正确性等。()完备性:如数据分类的完备性、实体类型的完备性、属性数据的完备性、注记的完整性等。()现势性:如数据的采集时间、数据的更新时间等。第节空间数据监理第节空间数据监理数据质量控制的主要方法空间数据质量控制常见的方法有:传统的手工方法第节空间数据监理第节空间数据监理数据质量控制的主要方法空间数据质量控制常见的方法有:元数据方法跟踪元数据的变化情况地理相关法山脊线、山谷线在等高线中的位置第节空间数据监理第节空间数据监理数据生产各阶段的质量控制数据源的选择()数据源的误差范围不能大于系统对数据误差的允许范围。()地图数据源最好采用最新的底图即采用以变形较小的薄膜片为材料制作的分版图以降低输入源图的复杂性和可能的变形误差。()尽可能减少数据处理的中间环节。第节空间数据监理第节空间数据监理数据生产各阶段的质量控制数据源的选择数字化过程的数据质量控制()数据预处理()数字化设备的选用()数字化对点精度(准确性)()数字化限差()数据的精度检查第节空间数据监理第节空间数据监理数据生产各阶段的质量控制数据源的选择数字化过程的数据质量控制空间数据处理分析中的质量控制()计算误差()数据转换误差()拓扑叠加分析误差数据生产各阶段的质量控制空间数据拓扑检查点线拓扑关系的自动建立结点弧段表弧段结点表)在图形采集和编辑中实时建立)、在图形采集和编辑之后自动建立其基本原理与前类似。第节空间数据监理第节空间数据监理空间数据拓扑检查下面以ArcGIS为例说明空间数据拓扑检查的方法。共享结点的移动共享边线的移动第节空间数据监理第节空间数据监理空间数据拓扑检查下面以ArcGIS为例说明空间数据拓扑检查的方法。共享边线的编辑)共享边线变形)修改共享边线)生成共享多边形第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法常见数据的格式转换第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法空间数据多样化:多源性多语义性多时空性多尺度性存储格式的不同数据模型与数据结构的差异为了数据共享和系统集成需要将其他格式的数据经过专门的数据转换程序进行转换变成本系统的数据格式。第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、基于不同软件的数据格式、统一的空间数据格式规范、基于公共接口的GIS互操作模式、基于直接访问的数据融合第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、基于不同软件的数据格式该方法存在的主要问题是:◆过程复杂次数频繁存在信息丢失现象◆系统内部的数据格式需要公开但转换技术不公开◆不能实现系统之间数据处理和分析方法的共享。第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、统一的空间数据格式规范美国国家空间数据协会(NSDI)制定了统一的空间数据格式规范SDTS(即spatialdatatransformationstandard)。格式内容:包括几何坐标、投影、拓扑关系、属性数据、数据字典也包括栅格和矢量等不同空间数据格式的转换标准。特点: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。直接读取第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、统一的空间数据格式规范我国国家技术监督局年月日发布了“中华人民共和国国家标准地球空间数据交换格式”(简称CNSDTF)。格式内容包括六大部分:文件头、要素类型说明、属性结构说明、图形数据、注记数据、属性数据。特点:比较完备、简单易懂基本上包括了当前GIS数据体系中的所有信息对我国NSDI的建设和地理信息的充分利用和共享将产生积极的推动作用。第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、基于公共接口的GIS互操作模式OGC(OpenGISConsortium)为数据互操作制定了统一的规范。但目前还不成熟。特点: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。数据互操作代表着数据共享技术的发展方向。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。根据标准开发一个公共接口通过该接口各软件可相互直接读取数据。第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换空间数据格式转换的方法、基于直接访问的数据融合实现对其他软件数据格式的直接访问用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。如Intergraph的Geomedia。问题:又来一种新的格式怎么办?所有软件都这么做累不累?第节空间数据格式转换第节空间数据格式转换常见数据的格式转换CAD转MapInfo数据CAD转ArcGIS数据数据格式转换中的问题ArcToolBoxConversionToolsToGeodatabaseImportfromCAD可将DWG文件转换为FileGeodatabase。CAD多注重于制图表达转换后需进行对应的数据处理。这些问题绝大部分可采用编程来解决。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换各有优缺点适合与完成不同的功能因此需进行相互转换。矢量数据的基本坐标是直角坐标xy其坐标原点一般取图的左下方。网格数据的基本坐标是行和列(ij)其坐标原点一般取图的左上角。两种数据变换时令直角坐标x和y分别与行和列平行。由于矢量数据的基本要素是点、线、面因而只要实现点、线、面的转换各种线划图形的相互转换问题就解决了。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换在实际应用中可根据具体情况选择数据结构主要依据有:()可获取的数据()定位要素的必要精度系统本身要求的精度较高则尽量采用矢量数据格式。()需要什么类型的拓扑关联()所需空间分析类型例如缓冲区分析一般采用矢量数据结构而空间叠加分析则选用栅格数据结构。()生产地图类型第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换矢量数据向栅格数据转换栅格数据向矢量数据转换第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换矢量数据向栅格数据转换、栅格单元大小的确定栅格单元的大小为为dx和dy设xmax、xmin和ymax、ymin分别表示全图X坐标和Y坐标的最大值与最小值NI、NJ表示全图格网的行数和列数它们之间的关系为:第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换、点的转换点的转换十分简单只要这个点(X,Y)落在哪个网格中就属于哪个网格元素行列坐标(I,J)可由下式计算:图中点A矢量坐标为()XminYmin为(,)则按照公式点转换为栅格为I=J=即位于第五行第三列。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换、矢量线的栅格化GIS的线实体是由顺序连接一组坐标点形成的折线段来表达的线的栅格化可以分解成对组成的每一个线段的栅格化。首先栅格化两个端点A、B再栅格化中间部分即找出该线段所经过的网格。设A坐标为(xy)B坐标为(xy)栅格化后的单元行列值分别为(IJ)和(IJ)则行差列差为。需要分两种情况来处理:行差小于列差、列差小于行差。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换、矢量线的栅格化)行差小于列差a、算出两端点列数b、平行于Y轴做每一列的中心线称为扫描线求每条扫描线与线段的交点交点坐标为:c、求出的每一个交点坐标按点转换方法转换为行列号只需求出行值即可。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换、矢量线的栅格化)列差小于行差a、计算出两端点的行数b、平行于Y轴做每一行的中心线称为扫描线求每条扫描线与线段的交点交点坐标为:c、求出的每一个交点坐标按点转换方法转换为行列号只需求出列值即可。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化面的栅格化又称多边形填充或区域填充就是在矢量表示的多边形内部的所有栅格点上赋以相应的多边形代码形成栅格阵列。具体可以采用:边界代数算法、内部点扩散算法、包含检验法等方法。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换、面(多边形)的栅格化)边界代数法边界代数算法是一种基于积分思想的矢量格式向栅格转换算法它适合于记录拓扑关系的矢量数据结构向栅格格式转换。矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)边界代数法具体方法:每幅地图的全部具有左右多边形编号的边界弧段不属于任何多边形的区域看成一个边界为的特殊区域按弧段前进方向分为左右多边形沿其前进的方向逐个搜索“左加右减”加减的值为左多边形(L)编号减右多边形(R)编号(判断左右多边形的依据为按照弧段的前进方向)。当边界搜索完毕则完成了多边形的转换。、面(多边形)的栅格化)边界代数法单个多边形转换:、面(多边形)的栅格化)边界代数法多个多边形转换:、面(多边形)的栅格化)边界代数法多个多边形转换:矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)边界代数法多个多边形转换:矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)边界代数法多个多边形转换:、面(多边形)的栅格化)边界代数法特点:边界代数法与其他算法的不同之处在于它不是逐点判断与边界的关系完成转换而是根据边界的拓扑信息通过简单的加减代数运算将边界位置信息动态地赋给各栅格点实现了矢量格式到栅格格式的高速转换而不需要考虑边界与搜索轨迹之间的关系因此算法简单、可靠性好各边界弧段只被搜索一次避免了重复计算。但是这并不意味着边界代数法可以完全替代其它算法在某些场合下还是要采用其它算法。矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)内部点扩散算法该算法由每个多边形一个内部点(种子点)开始向其个或个方向的邻点扩散判断各个新加入点是否在多边形边界上如果是边界点则新加入点不作为种子点否则把非边界点的邻点作为新的种子点一起进行新的扩散运算并该种子点赋予多边形的编号。重复上述过程直到所有种子点填满该多边形并遇到边界为止。(如图)矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)内部点扩散算法特点:扩散算法程序设计比较复杂需要在栅格阵列中进行搜索占用内存很大。在一定栅格精度上如果复杂图形的同一多边形的两条边界落在同一个或相邻的两个栅格内会造成多边形不连通则一个种子点不能完成整个多边形的填充。矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)包含检验法铅垂线法由任一待判的P向下作与Y轴平行的射线(称为铅垂线)计算该射线与多边形交点的个数若为偶数则待判点在多边形外若为奇数则待判点在多边形内。矢量数据向栅格数据转换、面(多边形)的栅格化)包含检验法铅垂线法须注意:有一些特殊情况会影响交点的个数(相切、重合、不连通)必须予以排除。第节空间数据结构转换第节空间数据结构转换栅格数据向矢量数据转换)二值化扫描图是以不同灰度值()表示的数据。二值化即某网格点要么表示地物要么不表示某地物。具体方法即确定一个灰度阈值灰度大于阈值的网格点赋其余赋(背景值)从而生成二值图。阈值取得越小数据量越大以后细化等工作量也越大。阈值过小有时甚至还会提取一些错误信息一连线段中有可能会出现断点等。所以应注意选取合适的阈值对于一幅特定的图象甚至需尝试不同的阈值。栅格数据可来源于扫描、遥感分类图象等。现以黑白扫描图像为例介绍具体的转换步骤如下:栅格数据向矢量数据转换)二值化栅格数据向矢量数据转换)细化细化是消除线划横断面栅格数的差异使得每一条线只保留代表其横轴线的单个栅格的宽度。栅格线划的细化方法可分为“剥皮法”和“骨架化”。)细化“剥皮法”“剥皮法”的实质是从曲线的边缘开始每次剥样等于一个栅格宽的一层直到最后留下彼此连通的由单个栅格点组成的图形。这一方法的最关键的技术是在剥皮过程中不允许剥去会导致曲线不连通的栅格。考察*网格组合共有种排列--考虑旋转后的相似性共有种(如图)。为了保持连通性只有可将中心网格去除。栅格数据向矢量数据转换细化后的二值图像形成了骨架图追踪就是把骨架转换为矢量图形的坐标序列。基本步骤:()从左向右从上向下搜索线划起始点并记下坐标。()朝该点的个方向追踪点若没有则本条线的追踪结束转()进行下条线的追踪否则记下坐标。()把搜索点移到新取的点上进行步骤()。)跟踪栅格数据向矢量数据转换)跟踪栅格数据向矢量数据转换)压缩经过转换后的数据结果需要经过压缩后存储在数据库中具体压缩方法见本章第节。第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩空间数据重分类第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩问题的提出空间数据压缩的概念即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程度范围内最好地逼近原集合而且具有最大的压缩比a其中:式中:m为曲线的原点数n为曲线经压缩后的点数。a的大小既与曲线的复杂程度、缩小倍数、精度要求、数字化取点的密度等因素有关又与压缩技术本身有关。第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩空间数据压缩的方法、垂距法、光栏法、道格拉斯普克(DouglasPeucker)法空间数据压缩空间数据压缩空间数据压缩的方法、垂距法该方法的原理为利用三点中的中间点到前后两点连线的垂距是否满足或超过限差来判别该点是保留还是删除如下图所示该法的优点是算法简单、速度快但其缺陷是易删去特征点。空间数据压缩空间数据压缩)连接p和p点过p点作垂直于p,p的直线在该垂线上取两点a和a使ap=ap=d此时a和a为光栏边界点p与a、p与a的连线为以p为顶点的扇形的两条边这就定义了一个扇形。设曲线上的点列为{pi}i=…n光栏口经为dd可根据压缩比的大小自己定义光栏法的实施步骤可描述为:光栏法的基本思想:定义一个扇形区域通过判断曲线上的点在扇形外还是在扇形内确定保留还是舍去。空间数据压缩的方法、光栏法空间数据压缩空间数据压缩)若p点在扇形内则舍去p点。然后连接p和p过p作pp的垂线该垂线与前面定义的扇形边交于c和c。在垂线上找到b和b点使pb=pb=d/若b或b点(图中为b点)落在原扇形外面则用c或c取代(图中由c取代b)。此时用pb和pc定义一个新的扇形这当然是口径(bc)缩小了的“光栏”。光栏法的实施步骤可描述为:空间数据压缩的方法、光栏法空间数据压缩空间数据压缩)检查下一节点若该点在新扇形内则重复第()步直到发现有一个节点在最新定义的扇形外为止。)当发现在扇形外的节点如图中的p此时保留p点以p作为新起点重复)~)步。如此继续下去直到整个点列检测完为止。所有被保留的节点(含首、末点)顺序地构成了简化后的新点列。光栏法的实施步骤可描述为:空间数据压缩的方法、光栏法第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩、道格拉斯普克(DouglasPeucker)法DouglasPeucker法由(DouglasandPeucker,)首先提出其基本思想是由远到近找与矢量两端点连线的垂足最大的顶点判断其是否满足要求。空间数据压缩空间数据压缩的方法、道格拉斯普克(DouglasPeucker)法其具体做法是如图:)连接曲线首、末点为直线直线所涵盖点序称全程图中连接点、构成一条直线段)由全程各点(、、、)对该直线(、)作垂线)求各点到垂足的垂距取垂距最大且大于给定限差的点该图取点)连接首点与所取点直线(、)及末点到所取点直线(、)对此两线分别递归进行()、()、()步骤直至再取不到点。在进行操作前需先确定临界值。第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩、道格拉斯普克(DouglasPeucker)法ArcMap中的DP算法效果示意图如图所示。ExampleofDouglasPeuckeralgorithmExampleofDouglasPeuckeralgorithmAteachstage:Originalpoints,aftersimplificationpointsExampleofDouglasPeuckeralgorithmExampleofDouglasPeuckeralgorithmThreshold:metersBlacksolid:originallinesReddash:aftersimplificationThreshold:meters第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据压缩空间数据压缩的方法总结:大多数情况下道格拉斯普克法的压缩算法较好但必须在对整条曲线数字化完成后才能进行且计算量较大光栏法可在数字化时实时处理每次判断下一个数字化的点计算量较小垂距法算法简单速度快但有时会将曲线的弯曲极值点p值去掉而失真。第节空间数据的压缩与重分类第节空间数据的压缩与重分类空间数据重分类概念:空间数据的重分类是针对存贮在GIS数据库中的数据因属性数据的重新分类而进行的操作包括相同属性值的删除和相同属性公共边界线的删除等。第节空间数据内插第节空间数据内插问题提出空间数据内插的概念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。空间数据内插方法整体内插方法、局部分块内插方法、逐点内插第节空间数据内插第节空间数据内插整体内插方法局部分块内插逐点内插第节空间数据内插第节空间数据内插整体内插方法、概念:由研究区域内所有采样点的数据建立多项式函数用多项式函数对整个研究区域的表面进行拟合的方法。、方法:趋势面分析是一种常用的整体内插方法它是一种多项式回归分析技术。多项式回归的基本思想是用多项式表示线或面按最小二乘法原理对数据点进行拟合拟合时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。、特点:整体内插法是对整个研究区域表面进行拟合数学拟合较复杂精度较低在实际中应用也较少。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、概念:局部插值方法是只使用邻近的数据点来估计未知点的值具体包括以下几个步骤:定义一个邻域或搜索范围搜索落在此邻域范围的数据点选择表达这有限格点的空间变化的数学函数为落在规则格网单元上的数据点赋值。重复这个步骤直到格网上的所有点赋值完毕。、方法:线性内插、双线性多项式内插、双三次多项式、克里金内插等。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、线性内插原理:用线性曲面方程Zp=aaxay拟合待定点附近的地形面(如图中TIN模型的三角平面可视为线性曲面ABCD为一平面)。将内插点周围的个数据点的数据值(BCD)带入多项式即可解算出系数a、a、a。把A点x,y值代入即可求出Z值。解算这三个参数可以根据下式进行计算:注意:当三个参考点所构成的几何形状趋近于一条直线时这种解算会出现不稳定解因此宜采用双线性内插方法。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、双线性插值第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、克里金插值)地统计学的基本原理当一个变量呈现为空间分布时就称之为区域化变量(regionalizedvariable)。它介于完全随机和完全确定的变量之间它随所在区域位置的改变而连续地变化因此离得近的点之间有某种程度的空间相似性而相隔比较远的点之间在统计上看是相互独立的。协方差函数和变异函数是以区域化变量理论为基础建立起来的地统计学的两个最基本的函数。局部分块内插、克里金插值变异函数(variograms):在一维条件下变异函数定义为当空间点x在一维x轴上变化时区域化变量Z(x)在点x和xh处的值Z(x)与Z(xh)差的方差的一半为区域化变量Z(x)在x轴方向上的变异函数记为γ(h)即局部分块内插)地统计学的基本原理、克里金插值空间上有些点由于某种原因没有采集到。如果没有缺失值可直接对正方形网格数据结构计算变异函数在有缺失值的情况下也可以计算变异函数。只要“跳过”缺失点位置即可。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、克里金插值)克里金插值概念:克里金插值(Kriginginterpolation)是根据变异函数模型而发展起来的一系列地统计的空间插值方法。其在空间相关范围分析的基础上用相关范围内的采样点来估计待插点属性值。主要包括:普通克里金法(ordinaryKriging)、简单克里金法(indicatorKriging)、泛克里金法(universalKriging)。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插、克里金插值)克里金插值克里金方法的主要步骤:数据检验与分析删去明显偏离实际的采样数据点。数据预处理。绘制方差图了解空间变量的集聚范围与方向。克里金插值估计。 第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插)克里金插值克里金方法的第一步是确定适当的m(x)函数最简单的情况是m(x)等于采样区的平均值距离矢量h分离的两点xxh之间的数学期望等于零:式中z(x),z(xh)是随机变量z在x,xh处的值同时还假设两点之间的方差只与距离h有关第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插)克里金插值高程数据)克里金插值应用举例设置参数插值结果三维显示第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插)克里金插值()普通克里金第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插)克里金插值()普通克里金Kriging方法的这个公式和反向距离加权的公式基本相同只是权重不是一个任意的距离函数而是基于模型变量图。例如利用P点周围的三个点P、P、P在P点插值必须先找到W、W、W。权重可以通过求解联立方程来获得。第节空间数据内插第节空间数据内插局部分块内插)克里金插值()简单克里金插值法和通用克里金插值法这两种方法和普通克里金方法相似区别在于没有把WWW=加入方程组并且权重相加也不等于。简单克里金是用整个数据集合来平均而普通克里金采用局部平均(对一个插值点的离散点子集的平均)。第节空间数据内插第节空间数据内插特点:要有合理的插值邻域控制点点数解决内插中权的估算问题。能同时产生与内插值有关的误差估计值一种先进的内插技术它强烈依赖于统计理论和大量的计算工作特别是用于制图的克里金内插结果效果更好。缺点:从数据中清除不稳定性使其达到与固有假设相同的状态是极其困难的研究领域局部分块内插)克里金插值第节空间数据内插第节空间数据内插逐点内插、移动拟合法本法适用于由随机分布的点的高程求出待定点的高程。对某一待定点的P用一个多项式曲面拟合该点附近的地面此时取待定点作平面坐标的原点并以待定点为圆心以R为半径的圆内诸数据点来定义函数的待定系数如图所示。通常把坐标原点平移到待定点采用待定点为圆心的圆周内个数据点求解函数的待定系数然后根据曲面方程计算Zp。第节空间数据内插第节空间数据内插逐点内插、移动拟合法该方法需要考虑两个问题一是考虑范围即采用多大面积范围内的数据点来计算待插点的数值二是考虑点数即选择多少数据点参加计算由此确定需要多大的范围。为此采用动态搜索圆的方法其思路是从数据点的平均密度出发确定圆内数据点n(如平均n需要有个)以计算搜索圆的半径R其公式为:第节空间数据内插第节空间数据内插逐点内插、加权平均法式中:n为落在搜索圆中的数据点的个数Zi为落在搜索圆中的i个数据点的高程值Wi为第i个数据点的权重。权重可采用W=di或W=(Rdi)di等形式(其中di为距离R为采样圆半径)该方法称为按距离加权最小二乘内插法。di为待插值点到数据点的距离。所以这种加权平均法又被称为反向距离加权法(InverseDistanceWeightIDW)。第节空间数据拼接第节空间数据拼接空间数据接边要素合并第节空间数据拼接第节空间数据拼接空间数据接边空间数据的拼接主要包括空间数据的接边以及空间要素与对应属性的合并等。拼接过程如右图。第节空间数据拼接第节空间数据拼接空间数据接边、地物要素匹配拼接时必须满足以下条件:()相邻图幅的要素其编码一致()相邻图幅的要素其同名边界点坐标差在某一允许值范围内(如图上距离为mm)。在具体接边时修改边界上的同名点坐标到两同名点的中间点坐标上重新生成要素即可。第节空间数据拼接第节空间数据拼接空间数据接边、地物要素匹配、等高线匹配相邻图幅等高线是否为同一等高线要素时在拼接时必须满足以下条件:()相邻图幅的等高线要素其属性编码必须为等高线且属性高程值一致()相邻图幅的等高线要素其同名边界点坐标差在某一允许值范围内。在具体接边时修改等高线边界上的同名点坐标到两同名点的中间点坐标上利用等高线节点坐标重新光滑生成等高线。第节空间数据拼接第节空间数据拼接要素合并逻辑一致性处理相邻图幅的同名要素有可能在属性上存在逻辑错误可由程序自动找出逻辑不一致的地方并由人工进行交互编辑检查。要素合并处理包括相同属性值的删除和相同属性公共边界线的删除采用的方法与重分类类似如采用ArcGIS中Geoprocessing中的融合(dissolvefeaturesbasedonanattribute)即可。思考题、半自动矢量化和批处理矢量化与手工矢量化相比优势在哪里?有无不足?、空间数据编辑的主要内容、空间数据质量如何评价?、为什么要做空间数据格式转换其主要方法是什么?、栅格、矢量两种数据格式的数据是如何实现有效转换的思考题、说明矢量数据压缩的主要方法。、用移动拟合法和按距离加权法分别求取A点的高程。、以省级测绘数据生产为例试述:万DLG、DEM数据生产流程?

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第4章空间数据采集与处理

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