地理系统空间数据处理

GIS地理信息系统之空间数据处理总结，包括数据变换的定义和分类、数据重构、数据提取、拓扑关系的编辑等内容。

空间数据处理

• 数据变换
  • 定义
    • 指数据从一种数学状态到另一种数学状态的变化，即空间数据坐标系的变化，其实质是建立两个坐标系之间点与点的一定关系
  • 数字化数据进行数据变换的原因
    • 由于数字化仪的设备坐标系与用户定义的地理坐标系不一致
    • 数字化原图图纸常常发生变形，需要对数字化原图的数据进行坐标转换和变形误差的纠正
    • 不同来源的地图存在地图投影和地图比例尺差异
  • 分类
  • 去从一种数学状态转换到另一种数学状态
• 数据重构
  • 数据格式的转换
  • 指数据从一种格式到另一种格式的转换，以实现空间数据在结构、格式和类型上的统一，多元和异构数据的连接和融合
  • 类型
    • 空间数据结构的转换
      • 有矢量向栅格的转换
        • （栅格化）定义
          • 将矢量数据的点、线或面的数据，转换成对应的栅格数据的过程
        • 删格化的实质
          • 总概括
            • 首先，建立起矢量数据的平面直角坐标系和栅格数据行列坐标系对应关系。两种数据变换时令直角坐标x和y分别与行和列平行，按确定的三个大小采样。
          • 点
            • 要计算出点所在的删行列号即可
          • 线
            • 计算出转出线所经过的所有栅格，然后将其赋予线的属性值
            • 可以分解成对组成折线的每一个线段的栅格化，先将线段的两个端点栅格化，然后在栅格线段中间的部分
          • 面
            • 基于弧段的栅格化
              • 针对拓扑结构的矢量数据
            • 基于多边形数据的矢量化
              • 对实体结构的多边形矢量数据
              • 方法
                • 内边填充法
                • 边界代数法
                • 包含检验法
              • 概要
          • 概要
      • 由栅格向矢量的转换
        • 目的
          • 图像栅格数据存入矢量数据库
            • 概要
          • 将栅格数据压缩进行数据压缩
        • 分类
          • 基于图像数据的矢量化方法
            • 扫描图
            • 二值化
              • 将图像栅格数据的灰度值压缩到两个灰度值
            • 细化
              • 消除线化横截面栅格数的差异，使得每一条线只保留代表其中心轴线或周围轮廓线的位置的单个栅格单元的宽度
            • 跟踪（矢量化）
              • 目的
                • 将细化后的栅格数据转换为从节点出发的线段或闭合的线，并以矢量形式存储线的坐标。
              • 从起始点开始，根据八个领域进行搜索下一个相邻点的位置，记录坐标，直到完成所有栅格数据的栅格
            • 概要
          • 栅格数据的矢量化方法
            • 在栅格数据中搜索多边形边弧段相交处的节点位置
            • 从节点任选一个作为起始跟踪节点，顺着栅格单元属性值不同的两个栅格单元之间进行多边形边界弧段的跟踪，记录每一步跟踪的坐标，直到另一个节点为止。
            • 重复上述过程，直到所有的边界弧段生成。
            • 将跟踪得到的弧段数据连接组织成多边形
    • 多元空间数据等融合
      • 遥感和GIS数据的融合
        • GIS数据的特点
        • 遥感技术信息的特点
          • 具有周期动态性，信息丰富，获取效率高
          • 重新找
        • 融合的作用
          • 有利于增强多重数据的复合能力
          • 改善遥感信息提取的及时性和可靠性
          • 便于利用遥感影像辅助GIS空间数据的获取与更新
          • 有效的提高了各类数据的使用率
        • 方法
          • 遥感影像与DLG的融合
            • 正射纠正后的遥感影像与DLG的融合，产生的影响地图具有一定的数学基础
          • 遥感数据与dem的融合
            • 消除遥感影像中因地形起伏所造成的像元位移
            • 有助于实施遥感影像的几何校正和配准
            • 提高遥感影像的定位精度
            • 与精度有关
            • 数字地形可参与要遥感影像的分类
          • 概要
          • 遥感数据与DRG的融合
            • 实现空间数据库的自动半自动更新
      • 不同格式数据的融合
        • 由于GIS多样性，每个GIS都有特定的数据形式，造成数据的存储格式和结构的不同样式，不同系统数据的连接，首先要解决控件数据的转换
        • 常用的空间数据格式
        • 数据格式转换
          • 分类
            • 分层和编码原则都不同的数据转换
            • 分层不同，编码原则相同
            • 分层不同，编码方案完全一致的数据转换
        • 方法
          • 基于转换器的数据融合
            • 数据转换一般通过交换格式进行，是目前GIS数据融合的主要方法
            • 缺点
              • 数据转换过程复杂
              • 系统内部的数据格式须公开
          • 基于数据标准的数据融合
            • 采用一种空间数据的转换标准实现多元GIS数据的融合
            • 特点
              • 能处理多个数据集，转换次数少
              • 系统内部的数据格式不须公开，只需要公开转换的技术即可
          • 基于公共接口的数据融合（互操作模式）
            • 接口
              • 接口相当于是一种规程，是大家都遵守达成一致的标准
              • 在接口中，不仅要考虑数据格式和数据处理，而且还需要提供对数据处理应用的应采用的协议，各个系统通过公共接口相互联系。
            • 特点
              • 独立于技术平台
              • 转换技术高度抽象
              • 数据格式不需公开
              • 允许各自系统内部数据结构和数据处理不同
              • 代表着数据共享技术的发展方向
          • 基于直接访问的数据融合
            • 指一个GIS软件中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存取多种数据格式
            • 特点
              • 避免了繁琐的数据转换
              • 在一个GIS软件中访问其他软件格式，不需要该用户拥有该数据格式的宿主软件，更不需要该软件的运行
              • 为多元设计的融合提供了更为便捷的支持
      • 栅格数据重采样
        • 删格数据空间分析中，处理栅格分辨率匹配问题时，常用的数据处理方法
        • 类型
          • 最近邻法
            • 直接取待采样点周围4个相邻像素点中距离最近的1个邻点的灰度值作为该点的灰度值。
            • 特点
              • 方法简单
              • 没有考虑其他相邻像素的影响(相关性),因此重新采样后的图像灰度值有明显的不连续性，像质损失较大。
              • 离散数据和连续数据都适用
          • 双线性内插法
            • 这种方法是利用周围4个邻点的灰度值在两个方向上作线性内插以得到待采样点的灰度值。即根据待采样点与相邻点的距离确定相应的权值计算出待采样的灰度值。
            • 特点
              • 基本克服了前者灰度不连续的缺点,但其代价是计算量有所增大
              • 仍然存在由于计算模型考虑不周而产生的图像质量退化与精度降低的问题。
              • 仅能用于连续数据
          • 立体卷积法
            • 是以增加邻点来获得最佳插值函数,从而进一步提高内插精度。它取待计算点周围最近邻的16个点作为插值点。与双线性内插法类似,可先在某一方向上内插,如先在x方向上,每四个值依次内插四次,再根据四次的计算结果在Y方向上内插,最终得到采样点的像元值。
            • 特点
              • 不仅考虑了直接邻点的灰度值，还考虑了邻点灰度值变化率的影响，所求得的待采样点灰度值更接近原(采样)值。
              • 增大计算量大，待采样点精度的进一步提高,其效果是三种方法里最好的
              • 仅能用于连续数据
• 数据提取
  • 指对数据进行某种条件的取舍
  • 指对数据进行某种条件的取舍，以适应不同用户对数据的特定要求
  • 分类
    • 空间数据的压缩以重分类
      • 空间数据的压缩
        • 指从空间坐标数据集合中抽取一个子集，这个子集在规定的精度范围内最好的逼近原集合， 而又取得尽可能大的压缩比
        • 分类
          • 基于矢量数据
            • 主要任务
              • 根据线性要素中心轴线和面状要素的边界线的特征，减少弧段矢量坐标串中顶点的个数
            • 类型
              • 首尾点都保留
          • 基于栅格数据
      • 重分类
        • 定义
          • 即将属性的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型，按照一定原则进行重分类，以利于分析
        • 分类
          • 新值替换
          • 旧值合并
          • 重新分类
          • 空值设置
    • 空间数据内插
      • 已知一组空间数据，若要从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系是最好的逼近这些已知的空间数据，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多边形分区范围的值。
      • 分类
        • 点的内插
          • 是研究具有连续变化特征现象的数值内插方法，常用于DEM数据
          • 理论基础是在于空间相关性的认知，空间相关性即对于地理上连续分布的现象，邻近点之间关联性强，较远的点之间关联性弱或者无关
          • 分类
            • 分块内插
              • 是把整个内插空间划分成若干份块，并对每一个分块求出各自的曲面函数来刻画曲面形态，关键是要解决各分块函数间的连续问题
              • 分类
                • 线性内插法
                  • 将所有的已知数据点连接成三角网的形式，使用靠近内插点的三个已知数据点，来确定三角形网中的一个三角形形成的空间平面，继而求出该点内插点在平面中的高程值
                  • TIN的内插可使用待方法
                • 双线性内插法
                  • 常常是在规则分布的已知数据点时，使用最靠近内插的四个已知数据点组成一个四边形，确定一个双线性多项式来内插其中点的高程
                  • 基于正方形格网分布采样数据的dem内插
                • 二元样条函数内插法
            • 逐点内插法（移动曲面法）
              • 以该插值点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随差值点的位置的变化而变化
              • 分类
                • 移动拟合法
                  • 方法是指每一个插值点P用一个多项式曲面拟多合该点附近的表面，取代插值点p为圆心，r为半径的圆内数据点来计算多项式的待定系数，从而计算出该点的高程值
                • 加权平均法（IDW）inverse distance weighted
                  • 是移动拟合法的特例，考虑到不同的数据点相对于待插值点的距离不同，对插值点的高程影响不同，在计算待插值点的高程时，使用加权平均值代替误差方程求解出的曲面函数
                  • ID w
                    • 反距离权重插值法基于相近相关原理，认为离最近的点对插值点具有较大影响，离距离越远的点对插指点的影响越小，该方法假设各已知采样点对待插值点的预测值都有局部影响，其影响随着距离增加而减小，离预测点近的已知点，在预测过程所占的权重大于预测远的已经已知采样点的权重。
                • 克里金法(Kriging)
                  • 就是一个建立在预先定义的协方差模型的基础上，通过线性回归方法，把估计值的方差最小化的一种插值方法
                  • 分类
                    • 普通克里金法
                    • 简单克里金法
                    • 通用克里金法
            • 整体内插法
              • 就是在整个区域上用一个数学函数来表达曲面，该数学函数通常是高次多项式采样点的个数，等于多项式数纯二维差值查样点的个数大于多项式时，用最小二乘法求解数曲面拟合差值或趋势面插值
              • 特点
                • 缺点
                  • 不容易得到稳定的数值解释
                  • 多项式系数物理意义不明显
                  • 解算速度慢，且对计算机容量要求
                  • 不能提供内插区域的局部地形特征
                • 整个区域上函数的唯一性能得到全局光滑曲面的空间曲面，充分反映宏观地形特征等
        • 区域的内插
          • 根据一组多边形分区的已知数据来推求同一地区另一组多边形分区未知数据的内插方法
          • 方法
            • 叠置法
            • 比重法
    • 类型提取
    • 窗口提取
• 拓扑关系的编辑
  • 多边形连接的编辑
  • 节点连接编辑
  • 黄P106-107