土地信息系统复习资料WORD

1、文档可能无法思考全面，请浏览后下载! 1、信息（information）是用文字、数字、符号、语言、图象等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征，从而向系统（人们）提供关于现实世界新的事实和知识，作为生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。特性：客观性、实用性、可传输性、共享性、时效性2、数据（data）是一种未加工的原始资料，它是表示和记录信息的文字、符号、图像和声音的组合。3、土地信息是指表征土地系统诸要素的数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律的数字、文字、图像和图形等的总称。4、土地信息的特征、区域分布性、多维性、时序性、数据量大、信息载体的多样性、动态性5、土地信息单元是

2、指土地信息的最小载体，是信息管理的基本空间单元。 地籍单元：地籍信息的最小载体，也是地籍管理的最小单位，如地块、宗地。 土地利用现状调查单元：“图斑”，指处在同一图幅、同一末级控制区内、属同种所有制性质和实地同一土地利用类型的有相对稳定的实物界线的地块的图上表示。 土地利用总体规划单元：土地利用区，即规划控制的以某种特定土地用途为主的用地区域。 土地质量评价单元：网格、均值地域或宗地等。6、 土地信息系统（Land Information System，LIS）是以土地空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，对土地相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示，并采用空间模型分析方法，适时提

3、供多种空间和动态的土地信息并应用和传播土地信息，为决策服务而建立起来的计算机技术系统。7、 土地信息系统分类按照应用领域分类：土地资源信息系统、土地管理信息系统、土地评价信息系统、房地产交易信息系统、土地利用与规划信息系统等。按照管理的地域范围分类：国家级土地信息系统、省（自治区、市）级土地信息系统、地（市）级土地信息系统、县（市）级土地信息系统。按照设计目的分类：基础土地信息系统和应用土地信息系统。8、 土地信息系统与地理信息系统的联系和区别联系GIS 与LIS 都是空间信息系统。GIS 与LIS 均以空间数据的采集、输入、管理、分析、显示、空间模拟为操作手段。GIS 与LIS 都对空间数据

4、、属性数据、时空数据进行有机结合加以管理。大多数LIS 都是在GIS 平台上开发的应用系统。区别GIS 的应用范围更大，应用部门更多，而LIS 是土地有关的部门利用。GIS 更多的是地理信息的应用，而LIS 更多是土地管理、相关法规为主的行业应用为主，对地面的社会属性的涉及较多。LIS 中关于地学分析功能可能只是GIS 中的一小部分，但是LIS 中的关于土地相关属性数据与时间数据的处理与分析上要功能更加丰富，也较为完备。9、 土地信息系统构成：数据空间数据：现有图件和遥感航片，在LIS 中以坐标的形式表示，在LIS 中将土地信息的空间数据抽象为点、线、面三种类型的数据。非空间数据：即属性数据，

5、是与地理实体相联系的地理变量或地理意义。分为定性与定量两种数据类型，如人口数据、土地面积、降雨量、土壤有机质含量等属于定量数据，再如行政区域名称、地类图斑的含义、土地利用类型等属于定性描述。18 / 26人土地信息系统按照其承担的任务不同可以分为系统的领导者、高级组织开展人员以及日常管理和维护人员。10、 土地信息系统的功能数据的采集、检验和编辑、数据处理、数据的存储和组织、空间查询和分析、图形和交互显示11、 土地数据是土地信息的载体，它可以是记录下来的某种可以识别的符号，土地数据的具体形式多种多样，如数字、文字、图像、图形等都可以归入土地数据的范畴。12、 土地数据的基本特征空间特征：数据

6、记录的是空间实体的位置、拓扑关系和几何特征，这是地理信息系统区别于其它数据库管理系统的标志。专题特征：指的是地理实体所具有的各种性质，如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量，土地酸碱度、人口密度、交通流量、空气污染程度等。时间特征：时间属性是指土地实体的时间变化或数据采集的时间等。13、 土地数据表示方法分类数据：例如环境污染类型、土地利用类型、土壤类型的分布等。面域数据：例如随机多边形的中心点，行政区域界线和行政单元、地类图斑等。网络数据：例如表示地理中抽象为网类数据，道路交点、电网、地下管网、街道和街区等。样本数据：在整体数据中，按照一定规则或随机选取的典型数据，例如气象站、航线、GPS 数据

7、、野外样方的分布区等。曲面数据：例如高程点、等高线和等值区域。文本数据：例如地名、河流名称和区域名称。符号数据：例如点状符号、线状符号和面状符号等。图像数据：遥感航片、卫片、野外摄影测量等。14、 土地数据源的特点种类多样性：按照数据的表达方式分为数字线划数据、影像数据、数字高程模型和地物的属性数据。按照获取数据的表现形式分为图形数据、表格数据和文本数据。按数据存储的内容分为空间数据、关系型属性数据和非关系型属性数据。按照业务处理类型分为地籍管理数据、土地利用规划数据、土地市场数据等。海量性和异质性：众多的历史数据，不同的数据格式。分布性：数据分布式管理。集成性：多数据源。15、 土地数据获取

8、途径1、野外测量野外测量是传统的测量方法，这种方法获得的资料具体、准确，但花费人工多，工作周期长。一般是测得数据后制成地图，再输入土地信息系统的数据库中。2、摄影测量与遥感利用非接触成像和其他传感器对地球表面及环境、其他目标或过程获取可靠的信息，并进行记录、量测、分析和表达的科学与技术。3、各类土地数据库和土地信息系统历史数据已建成的土地利用数据库、地籍数据库、土地利用规划数据库等，及其历史数据。4、地图和统计资料现有各种纸质地图、电子地图、专题地图，政府统计部门的各种调查、统计报表等。16、 土地数据输入土地数据输入主要考虑以下三个方面的问题：统一的地理基础。空间数据（位置数据）：定义地面实

9、体特征相对于某一坐标系统所处的空间位置。属性数据（非空间数据）：定义地面实体特征所表示的内容。1、地理基础地理基础是土地数据表示格式与规范的重要组成部分，它主要包括统一的地图投影系统、统一的地理坐标系统以及统一的编码系统。土地信息系统中的投影坐标系统配置中有以下一般性特征：各个国家的土地信息系统采用的投影系统与该国的基本地图系列所用投影系统一致。各地区的土地信息系统中的投影系统与其所在区域适用的投影系统一致。2、空间数据输入数字化仪进行数据输入在进行数字化时，首先将待数字化的地图或航片等固定在数字化仪上，输入其比例尺，并用游标定出图幅上的左下角点和右下角点，确定出数字化范围，然后数字化员小心地

10、用手扶动游标，使游标十字丝尽可能地保持在数字化线上，再按动游标键钮进行输入。用扫描仪进行数据输入3、属性数据输入及其与空间数据的连接属性数据输入土地信息中的属性数据主要是从社会经济的角度来描述地块实体及其相关特征的，主要包括三个方面：描述地块实体的数量、质量、权属和利用状况的数据。描述有关地理实体的基本特征的数据。描述地块实体与地理实体相互关系的数据。17、 对空间数据（图形数据）的编辑图幅定向、文件管理、图形编辑、生成拓扑关系、图形修饰与几何计算、图幅拼接、数据更新对属性数据（非图形数据）的编辑属性数据较为规范，适应于采有表格形式表示，所以许多LIS 都采用关系数据库管理系统属性数据。18、

11、 土地数据获取发展趋势分析加速国家基础地理信息系统网络的建立，并将国家基础地理信息系统网络的建设纳入国家计划逐步壮大现代化基础地理数据获取与更新的产业化队伍大力开发基础地理数据采集实用化技术建立数据更新的技术保障体系增加数据采集的维度实时数据获取和更新19、 土地数据质量的内涵土地位置、专题特征以及时间是表达现实世界土地变化的三个基本要素。数据质量则是土地数据在表达这三个基本要素时，所能够达到的准确性、一致性、完整性，以及它们三者之间统一性的程度。20、 产生土地数据质量问题的原因：由于现实世界的复杂性和模糊性，以及人类认识和表达能力的局限性，这种抽象表达总是不可能完全达到真值的，而只能在一定

12、程度上接近真值。对土地数据的处理也会导致出现一定的质量问题。21、 土地数据质量的相关概念误差（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。误差分析包括：位置误差，即点、线的、多边形的位置误差；属性误差；位置和属性误差之间的关系。准确性（Accuracy） 数据的准确度被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者大家公认的真值的接近程度。空间数据的准确性通常是根据所指的位置、拓扑或非空间属性来分类的。它可用误差来衡量。精密度（Precision） 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。数据精密度和数据准确性的区别：精度低

13、的数据并不一定准确度也低；数据精密度如果超出一个测量仪器的己知准确度，这样的记录数字在效率上是冗余的。不确定性（Uncertainty） 不确定性是关于土地过程和特征不能被准确确定的程度，是自然界各种土地现象自身固有的属性。 土地信息系统的不确定性包括空间位置的不确定性、属性不确定性、时域不确定性和逻辑上的不一致性及数据的不完整性。空间分辩率（Spatial Resolution）分辨率是空间目标可辨识的最小尺寸。比例尺（Scale）比例尺是地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界的”距离之间的一个比例。22、 土地数据质量评价1、土地数据质量标准 土地数据质量标准是生产、使用和评价土地数据

14、的依据，也是数据质量和数据整体性能的综合体现。目前，世界上己建立了一些数据质量标准，如美国FGDC（美国联邦地理数据委员会） 的质量标准等。2、土地数据质量的评价土地数据质量的评价，就是用土地数据质量标准要素对土地数据所描述的土地、专题和时间特征进行评价。23、 土地数据误差的来源土地现象自身存在的不稳定性包括土地特征和过程在空间、专题和时间内容上的不确定性。土地现象的表达数据采集中的测量方法以及量测精度的选择等受到人类自身的认识和表达的影响，这对于数据的生成会出现误差。土地数据处理中的误差投影变换、地图数字化和扫描后的矢量化处理、数据格式转换、数据抽象、建立拓扑关系、与主控数据层的匹配、数据

15、叠加操作和更新、数据集成处理、数据的可视化表达。土地数据使用中的误差一是对数据的解释过程，二是缺少文档。24、 常见土地数据误差分析误差类型：数据的误差主要有四大类，即几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差。地图数据的质量问题地图固有误差：控制点误差、投影误差等。材料变形产生的误差：由于图纸的大小受湿度和温度变化的影响而产生的。图像数字化误差：数字化要素对象、数字化操作人员、数字化仪和数字化操作。遥感数据的质量问题一部分来自遥感仪器的观测过程，一部分来自遥感图象处理和解译过程。测量数据的质量问题主要是空间数据的位置误差。25、 土地数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从数据质量产生和扩

16、散的所有过程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。26、 元数据：是描述数据的数据。在空间数据中，元数据是说明数据内容、质量、状况和其他有关特征的背景信息。内容包括：对数据集的描述、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、集成等的说明。27、 元数据的主要作用：帮助数据生产单位有效地管理和维护空间数据、建立数据文档，并保证即使其主要工作人员离返时，也不会失去对数据情况的了解。提供有关数据生产单位数据存储、数据分类、数据内容、数据质量、数据交换网络及数据销售等方面的信息，便于用户查询检索空间数据。帮助用户了解数据，以便就数据是否能满足其需求作出正确的判断。提

17、供有关信息，以使用户处理和转换有用的数据。28、 元数据类型根据元数据描述对象分类：数据层元数据、属性元数据、实体元数据根据元数据在系统中的作用分类：系统级别元数据、应用层元数据根据元数据的作用分类：说明元数据、控制元数据29、 土地数据元数据的获取与管理获取阶段土地信息数据 元数据的获取是个较复杂的过程，相对于基础数据的形成时间，它的获取可分为三个阶段：数据收集前、数据收集中和数据收集后。对于模型元数据，这三个阶段分别是模型形成前、模型形成中和模型形成后。第一阶段的元数据是根据要建设的数据库的内容而设计的元数据。第二阶段的元数据随数据的形成同步产生。第三阶段的元数据是在上述数据收集到以后，根

18、据需要产生的。获取方法键盘输入、关联表、测量法、计算法和推理法。2、土地数据元数据的管理土地信息数据元数据的理论和方法涉及到数据库和元数据两方面。由于元数据的内容、形式的差异，元数据的管理与数据涉及的领域有关，它是通过建立在不同数据领域基础上的元数据信息系统实现的。在元数据管理信息系统中，物理层存放数据与元数据，该层由一些软件通过一定的逻辑关系与逻辑层关联起来。30、 元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.减少数据用户查询数据库及获取数据的时间，从而减低数据库的费用。 数据库的建设

19、和管理费用是数据库整体性能的反映，通过元数据可以实现数据库的设计和系统资源的利用方面开支的合理分配，数据库许多功能（如数据库检索、数据转换、数据分析等）的实现是靠系统资源的开发来实现的，困而这类元数据的开发和利用将大大地增强数据库的功能并降低数据库的建设费用。31、 土地信息表达方法1、用文字和数字表示用文字和数字表示土地信息，可以采用描述方式，也可以采用表格方式或其它方式，这种方法的最大特点就是灵活。2、用专题地图表示地图是记录土地信息的一种图形语言形式，从历史发展的角度来看，土地信息系统脱胎于地图，并成为地图信息的又一种新的载体形式。二者的本质区别：地图强调的是数据分析、符号化与显示，而土

20、地信息系统更注重于信息分析。3、用专题图像表达用各种图像表示土地信息是一种很直观且现势性很好的方法。4、用多媒体表示用语音表示土地信息至少有三种方式，即口头的、磁带的和计算机合成的语音。同时各种数码的录像、照片等都可以表示土地信息。32、 土地信息分类从信息内容划分：空间信息、属性信息与文档信息。从应用层次划分：基础信息与专项信息。从土地管理专项领域划分：地籍、耕地保护、建设用地、土地利用规划、土地法律法规、土地监察、国土矿产资源等。33、 土地信息编码方法土地信息分类编码的方法多种多样，如层次分类编码法、顺序分类编码法等。编码的表示方法即格式，通常有英文字母、数字或字母数字组合等种类。其编码

21、一般包括如下三个方面的内容：（1）登记部分用来表示属性的序号，可以是简单的连续编号，也可划分不同层次进行顺序编码。（2）分类部分用来标识属性的地理特征，可以采用多位代码来反映多种特征。（3）控制部分。34、 土地信息编码注意事项在制定土地信息系统的数据编码时，一定要遵循“国内现有的经过法定的代码，又适合计算机处理的要尽量采用”的基本原则。关于其编码的长度，主要由所获取数据的单位、精度以及实体分类总数目的具体情况而定。具体分为如下内容：（1）实体名用汉字拼音字头加数字字符表示；（2）实体名全用数字字符编码，编码的长度在充分了解分类的总数目或以后可能增加的最大数目后确定下来；（3）数据项字长必须考

22、虑所获取数据的单位、精度与同类专业数据在相应内容上的一致性。35、 标准和标准化的概念标准：为在一定的范围内获得最佳秩序，对活动或其结果规定共同和重复使用的规则、准则或特性的文件，该文件经协商一致制定并经一个公认机构批准。标准化：在经济、技术、科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念通过制定、发布和实施标准，达到统一，以获得最佳秩序和社会效益。土地信息标准化：为确保土地信息资源共享与交换而制定、发布、实施一系列相互配套的标准、规范和约定的过程。 36、 土地信息标准化的作用第一，通过土地信息标准化指导各地土地信息系统建设，规范土地信息系统的软件，确保多种多样的软件平台输出的数据相互兼容。第二

23、，数据采集和更新是建立LIS系统的一项最大的投资。第三，现在不少部门正在或将要进行土地信息数据库建设，有些地方的数据库还具有相当大的规模。第四，国家对于土地利用管理采取国家、省、市、县四级管理，这四级国土管理部门土地信息网络建设亟待开发，其开发的先决条件是信息的标准化，并通过制定土地37、 可视化（visualization）是指在人脑中形成对某物（某人）的图像，是一个心理处理过程，促使对事物的观察及建立概念等。38、 科学计算可视化是通过研制计算机工具、技术和系统，把实验或数值计算获得的大量抽象数据转换为人的视觉可以直接感受的计算机图形图像，从而进行数据探索和分析。39、 土地信息系统的多维

24、可视化是指采用2.5维、三维和四维等地图表现形式来反映土地客体的多维特征。40、 土地专题信息的地图可视化表达方法点状分布要素：对于点状分布要素的质量特征和数量特征，可以用点状符号表示。线状分布要素：对于线状分布要素的质量特征和数量特征，可以用线状符号表示。面状分布要素：对于面状分布要素的质量特征和数量特征，可以用等值线法、质地法、范围法、点值法、定点符号法、动线法、统计图法等。41、 土地专题信息的地图可视化表达方法1、定点符号法定点符号法是以不同形态、颜色和大小的符号，表示呈点状分布的国土资源的分布、数量、质量特征的一种表示方法。2、线状符号法线状符号能反映线状地物的分布，还能反映线状地物

25、的数量与质量。线状符号的定位钱，是单线在单线上，是双线的在中线上。3、点值法点值法是用“点”的不同数量来反映国土资源分布不均匀的状况，而每一个“点”本身大小相同，所代表的数量也相等。4、等值线法等值线法是指制图对象中数值相等的各点连结成的光滑曲线。等值线间隔的大小首先决定于现象的数值变化范围，变化范围越大（以等高线为例，地貌高程变化越大），间隔也越大，反之亦然。5、范围法范围主要用来反映具有一定面积，呈片状分布的物体和现象，例如森林、煤田、湖泊、沼泽、油田、动物、经济作物和灾害性天气等。6、质底法质底法就是把整个制图区按某一种指标或几种相关指标的组合划分成不同区域或类型，然后以特定手段表示它们

26、质的差异。常见的质底法地图有区划图，包括行政区划图，农业区划图，植被区划图等，以及类型图，包括土地利用图，植被类型图和地质图等。7、定位图表法定位图表法是利用某些定位点来反映该点及周围某种现靠的总特征或总趋势，如气候圈中风力和方向的表示，天气预报中晴、雨等的表示。常用的图表有柱状图表、曲线图表、玫瑰图表等。8、分级统计图法分级统计图法常用于统计制图，它是将制图区域分成若干区（通常按行政区划分区），然后按各区现象的集中程度（密度或强度）划分级别，最后按级别的高低分别涂以深浅不同的颜色，或绘以方格、疏密不同的晕钱。这种方法一般只适用于用相对指标表示国土信息中某种现象水平、高低的空间分布特征。9、点

27、值法分区统计图表法是将制图区按行政区划单元或其他单元分区，在各分区内配置相应的图形符号，以图形符号的大小和多少来反映现象的数量总和。图形符号的面积与区域内该现象之数量总和成正比，图形符号可用多种形式。10、运动线法运动线法用来反映点、线、面状物体的移动。各种图中河流的表示就是一种简单的运动线法。它通常是用箭头等有向符号表示某种现象的移动方向、路线和数量特征等，一切移动的现象都能用运动线法表示。42、 土地专题地图设计1、图幅基本轮廓的设计专题地图的总体设计，比普通地图和国家基本地形图复杂多样。编制一幅专题地图不仅要学科专业与制图的紧密结合，而且要对图幅的用途和使用者的要求有深入的了解和掌握。该

28、图幅是专用还是多用已出版的类似专题地图明确地图使用者的特殊要求2、制图区域范围的确定专题地图图幅的区域范围，是根据用途和要求来确定的。根据图幅范围可分为单幅、单幅图的“内分幅”、分幅三种形式。单幅：指一幅图的范围能完整地包括专题区域。单幅图的“内分幅”：指超过一张全开纸尺寸而分为若干印张。分幅：是地形图普遍采用的一种形式。分幅图不受比例尺限制，分幅图的分幅线是根据区域大小采用矩形分幅和经纬线分幅的，分幅图原则上是不重叠的。3、专题地图数学基础的设计（1）影响数学基础设计的因素专题地图的用途与要求制图区域的地理位置、形状和大小地图的幅面及形式（2）投影和比例尺的设计投影设计：在专题地图制图中采用

29、较多的是等积投影和等角投影，具体设计时采用何种投影，要视专题地图的用途和要求而定。比例尺设计：专题地图比例尺的设计应考虑图幅的用途和要求，根据制图区域形状、大小，充分利用纸张有效面积，并将比例尺数值设为整数。（3）图面设计图名比例尺图例插图（或附图）文字说明43、 数据库是按照一定结构组织的相关数据的集合，是在计算机存储设备上合理存放的相互关联的数据集。数据库定义是通过数据提供的数据描述语言实现的。描述语言用来定义数据库的逻辑结构、数据库的结构框架，定义数据级，建立记录类型，定义记录间的联系，指定安全性控制要求，指定数据完整性控制设备等。主要特征：（1）能够减少空间数据存储的冗余量;（2）提供

30、稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，该数据结构能迅速作相应的变化；（3）满足用户对空间数据及时访问的需求，并能高效地提供用户所需的空间数据查询结果;（4）在数据元素间维持复杂的联系，以反映空间数据的复杂性;（5）支持多种多样的决策需要，具有较强的应用适应性；（6）应用程序对数据资源的共享，以最优的方式服务于一个或多个应用程序；（7）数据独立性，数据的存放尽可能地独立于使用它的应用程序；（8）统一管理，能够用一个软件统计管理这些数据，例如对数据的维护、更新、增删和检索等一系列操作。44、 空间数据库是以描述空间位置和点、线、面、体特征的拓扑结构的位置数据及描述这些特征的性能的属性数据为对象的

31、数据库。45、 土地数据库是一个空间数据库，是土地信息系统在计算机物理存储介质上存储与应用相关的土地空间数据的集合。46、 数据库的系统结构外模式：亦称子模式，是数据库用户的数据视图。它属于概念模式的一部分，描述用户数据的结构、类型、长度等。概念模式是数据库的总框架，是对数据库中关于目标存储的逻辑结构和特性、基本操作和目标以及目标与操作的关系和依赖的描述，以及对数据的安全性、完整性等方面的定义。内模式亦称存储模式，是对数据库在物理存储器上具体实现的描述。它规定数据在存储介质上的物理组织方式、记录寻址技术，定义物理存储块的大小、溢出处理方法等。中间存在两次映射：一次是外模式与概念模式间的映射，定

32、义了用户和逻辑结构之间的对应关系，保证了数据的逻辑独立性；另一次是概念模式与内模式之间的映射，定义了逻辑结构和物理结构之间的对应关系，使逻辑数据独立于物理数据。47、 数据库管理系统是提供数据库建立、使用和管理工具的软件系统。空间数据库管理系统则是指能够对存储的地理空间数据进行语义和逻辑的定义，提供必需的空间数据查询检索和存取功能，以及能够对空间数据进行有效的维护和更新的一套软件系统。48、 数据字典是对于整个空间数据库的总体和详细的小结，可把它视为一个LIS数据库的蓝图，可以帮助用户理解整个数据库组织和内容以便更好地使用数据库。49、 一个数据字典通常包括以下几个内容：（1）数据库的总体组织

33、结构；（2）数据库总体设计的框架；（3）各数据层的详细内容定义及结构；（4）数据命名的定义；（5）元数据内容等。50、 数据模型是对现实世界部分现象的抽象，它描述了数据的基本结构及其相互之间的关系和在数据上的各种操作。数据结构、数据操作和数据的约束条件是数据模型的三要素。51、 实体是可以相互区别而又可以被人识别的事、物、概念的统称，有具体的，也有抽象的；有物理上存在的, 也有概念性的。具有共性的一类实体可以划分为实体集。属性：实体的属性是指描述实体的若干特征。例如, 宗地有地号、坐落、四至、面积等属性。联系：实体与实体之间会有各种关系，例如建设用地管理处与用地申请者有审批的关系等。这种实体与

34、实体之间的关系抽象为联系。码 ：唯一标识实体的属性集。域 ：属性的取值范围。51、实体之间的关系一类是实体内部属性间的联系；另一类是实体与实体之间的联系。一对一的联系 (1:1)这种联系是指对实体集A中的一个实体ai,在实体集B中有时有一个实体bj与之对应，反之亦然。在1:1的联系中,一个实体集中的实体可以标志另一个实体集中的实体, 即aibj; 反之bjai。例如,在地下水灌区内,每眼机井负责灌溉一块农田,机井与农田地块之间的关系就是一种一对一的联系。一对多的联系（1:N）这种联系可以表达为: 对实体集A中一个实体ai,在实体集B中存在一个子集Bi=bi1,bi2，bin与之联系。河流与跨河

35、桥梁之间就具有一对多的联系,一条河流上有多座桥梁。52、 数据库领域中最常用的数据模型有四种：层次模型 ：用树状结构来表示实体之间联系的模型它揭示的是实体（记录）之间的一对多（1: n）的联系。通常把表示1的实体放在上方，称为 “父结点 ”；将表示n的实体放在下方，称为“子结点”；最上层只能有一个结点，称为根结点。为符合1:n的联系，除根结点外，其他的结点都有且仅有一个“父结点”，但是每个父结点可以对多个子结点。最下层的末端结点称为叶结点。层次模型的两个限制条件 ：（1）有且仅有一个结点无父结点, 即根结点；（2）除根结点之外, 所有结点有且仅有一个父结点。层次模型的优点是容易理解，单码查找速

36、度快，易于更新和扩充；缺点是多码查找比较困难，一般需要较大的索引文件，所以产生数据冗余。网状模型 ：网状模型的有向图与层次模型的有向树比较，其区别在于：（1）可以有零个或多个结点无父结点；（2）至少有一个结点有多于一个父结点；（3）允许两个结点之间有两种或多种联系。关系模型：关系模型源于数字，它把数据看成是二维表格中的元素，而这个二维表格就是所谓关系。表中的每一行代表一个记录，每一列称为关系的一个属性集，列可以命名，称为属性名，或数据项类型。一个实体可由若干关系组成，而关系表的集合就构成关系模型。对这种数字化的模型，每个关系应满足下列条件：（1）表中的每一列属性都是不能再分的基本字段;（2）各

37、列被指定一个相异的名字;（3）各行（记录）相异, 不允许重复;（4）行, 列次序无关。特点：关系模型的最大特色是对实体描述的一致性，上述示例中用连接字段实现各实体之间联系说明这一点。关系模型正是利用数据本身通过公共值隐含地表达它们之间的联系；面向对象模型它是在前面数据模型的基础上发展起来的数据模型技术，它将现实世界的实体都抽象成对象，即将模拟实体状态的数据和操作封装为相对独立的模块，然后进行分类和概括。特点以人们认识问题的自然方式将所有的对象构建成一个分层结构，来描述问题领域中各实体之间的相互关系和相互作用，从而建立起一个比较完整的结构模型, 使得现实世界的构成与人们认识问题的方式直接对应。与

38、GIS的关系面向对象的数据模型既可以表达图形数据又可以有效地表达属性数据，为目前GIS所面临的问题提供了较好的解决途径。53、 类是关于同类对象的集合, 具有相同属性和操作的对象组合在一起称为类。属于同一类的所有对象共享相同的属性项和操作方法, 每个对象都是这个类的一个实例, 即每个对象可能有不同的属性值。54、 概括（generalization）在定义类型时, 将几种类中某些具有公共特征的属性和操作抽象出来, 形成一种更一般的超类（superclass）。例如, 建筑物是饭店的超类, 因为饭店也是建筑物。子类还可以进一步分类, 如饭店类可以进一步分为小餐馆、普通旅社、宾馆、招待所等类型。所

39、以, 一个类可能是某个或某几个超类的子类, 同时又可能是几个子类的超类。饭店:建筑面积;餐厅旅馆:建筑面积;客房55、 继承（inheritance）继承是一种服务于概括的工具。在上述概括的概念中, 子类的某些属性和操作来源于它的超类。例如在前面概括的例子中，饭店类是建筑物类的子类, 它的一些操作，如显示和删除目标等，以及一些属性如房主、地址、建筑日期等是所有建筑物公有的，所以仅在建筑物类中定义它们, 然后遗传给饭店类等子类。在遗传的过程中，还可以将超类的属性和操作遗传给子类的子类。例如可将建筑物类的一些操作和属性通过饭店类遗传给孙类一招待所类等。56、 联合（association）在定义对

40、象时, 将同一类对象中的几个具有相同属性值的对象组合起来, 为了避免重复, 设立一个更高水平的对象表示那些相同的属性值。这里联合与概括的概念不同, 概括是对类型进行抽象概括，而联合是对对象进行抽象联合。联合的另一个特征是分子对象应同属于一个类型。联合所得到的对象叫“组合对象”。57、 聚集（aegadon）是将几个不同特征的对象组合成一个更高水平的复合对象。每个不同特征的对象是该复合对象的一部分, 它们有自己的属性描述数据和操作, 这些是不能为复合对象所公用的, 但复合对象可以从它们那里派生得到一些信息。例如, 弧段聚集成线状地物或面状地物, 简单地物组成复杂地物。58、 传播（propaga

41、tion）在联合和聚集这两种对象中, 是用“传播”作为传递子对象的属性到复杂对象的工具。即复杂对象的某些属性值不单独存于数据库中, 而是从它的子对象中提取或派生。例如, 一个多边形的位置坐标数据, 并不直接存于多边形文件中, 而是存于弧段和节点文件中, 多边形文件仅提供一种组合对象的功能和机制, 通过建立聚集对象, 借助于传播的工具可以得到多边形的位置信息。59、 空间数据的拓扑结构拓扑关系是明确定义空间关系的一种数学方法。在土地信息系统中用来描述并确定空间的点、线、面之间关系及属性，并可实现相关的查询和检索。1、拓扑关系类型拓扑关联关系：表示空间图形中不同类型元素，如结点、弧段及多边形之间的

42、拓扑关系。拓扑邻接关系：表示图形中同类元素之间的拓扑关系.拓扑包含关系：是表示空间图形中，面状实体所包含的其它面状实体或线状、点状实体的关系。60、 栅格数据结构栅格数据结构就是像元阵列，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间对象的类型、等级等特征。每个栅格单元只能存在一个值。 1、链式编码（Chain Codes）链式编码又称为弗里曼链码（Freeman，1961）或边界链码。链式编码主要是记录线状地物和面状地物的边界。基本方向可定义为：东0，东南l，南2，西南3，西4，西北5，北6，东北7等八个基本方向。链式编码的前两个数字表示起点的行、列数，从第三个数字开始的每个数字表示单位矢量的方

43、向，八个方向以07的整数代表。2、游程长度编码（run-length code）其编码方案是，只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，从而实现数据的压缩。3、块状编码（block code）块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单元的代码组成。4、四叉树编码（quad-tree code）又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列连续进行4等分，一直分到正方形的大小正好与象元的大小相等为止，而块状结构则用四叉树

44、描述，习惯上称为四叉树编码。61、 矢量数据结构矢量数据结构是通过记录坐标的方式，尽可能地将点、线、面地理实体表现得精确无误。其坐标空间假定为连续空间，不必象栅格数据结构那样进行量化处理。因此矢量数据能更精确地定义位置、长度和大小。矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。点：空间的一个坐标点；线：多个点组成的弧段；面：多个弧段组成的封闭多边形。1、完整多边形结构每个多边形在数据库中以一系列坐标来定义封闭区域边界。每一个多边形被存贮为一个独立特征。缺点：（1）多边形之间的公共边被数字化和存贮两次，由此产生数据冗余和边界不重合（由于数字化误差等因素造成）；（2）每个多边形

45、自成体系而缺少相邻多边形信息，难以进行邻域处理。如合并同类时要消除共边。（3）"岛"只作为一个单个图形构造，没有与其外包多边形的联系。（4）不易对边界的拓扑关系进行检查。 2、二元独立地图编码结构二元独立地图编码文件本身不生成地理信息系统的相应数据库组织，它只是作为可用于不同系统的数据交换格式，其结构由两结点或终点的线段来定义。特点：以线段为主的记录方式，这里的线段是用起始结点，终止结点及相邻的左多边形和右多边形作为基本代码形成拓扑关系。它是一种具有拓扑功能的编码方法。 3、弧-结点结构在弧-结点结构中，地物或目标在数据库中的结构是分层次的。点是基本元素，弧是由x-y 坐标

46、定义的各个线段，结点为弧点或弧交叉点，多边形由一系列弧封闭而成。 4、 POLYVRT 数据结构美国计算机图形及空间分析实验室研制了一种数据结构POLYVRT。它的基本元素是链段。链段有两个端点（结点）和两个面域，可由任意多个点构成。5、关系结构其数据属性值与拓扑信息分开存贮，且属性值以关系形式存贮。关系结构与弧-结点结构的主要区别在于前者的属性数据与拓扑信息是分不开的。栅格数据结构与矢量数据结构的比较 62、 土地利用现状数据库建库的基本原则（1）数据库数据内容、数据库结构、文件命名、数据分层和数据交换格式等必须满足县（市）级土地利用数据库标准的要求。（2）数据库系统必须经过试运行测试。63

47、、 土地利用现状数据库建库的步骤（1）数据字典和数据索引的生成。（2）图形与属性数据库的建立。（3）软件系统与数据的融合检查。（4）数据库系统试运行测试。64、 土地利用现状数据库的库体内容1）数据库辅助数据。2）图形与属性数据。65、 数据检查数据逻辑检查的内容包括：（1）个体数据检查。（2）汇总数据检查。66、 土地利用现状数据库数据的存储与管理（1）土地利用图形数据分层存储。（2）当数据量过大时，宜按照乡级行政区进行分区存储。（3）为保证数据的安全和保密，在建立数据库实体时，应当同时建立密码和设定权限，控制对数据库的读、写、修改等操作。67、 坐标变换1、常见坐标系用户坐标系：指地图采用

48、的坐标系；规格化数据库坐标系：在数据库系统中定义的坐标系；设备坐标系：每一种图形设备都有独特的坐标系，它们使用的坐标都是设备的相对坐标。2、坐标变换的类型（1）设备相对坐标到用户坐标的变换一般在图形数字化前后进行，它是利用点的高斯坐标和图幅角点采集坐标建立采集坐标到高斯坐标的变换关系，并利用这些变换参数将图幅中全部采集坐标变换为高斯坐标。（2）用户坐标到数据库坐标的变换这个变换用于图形数据的入库。（3）数据库坐标到用户坐标的变换这个变换用于空间数据检索，它是2的逆变换。3、图形的几何变换图形几何变换的实质是对组成图形各点进行坐标变换。图形的平移变换只改变图形位置，不改变形状和大小。图形的旋转变

49、换用来改变图形的视角，变换后图形各部分间线性关系和角度关系不变，变换后直线长度不变。图形的比例变换用来改变图形大小和形状。投影变换比较复杂,是从一种投影方式转成另一种投影方式，其过程是一系列复杂的数学运算。68、 图幅接边图幅接边的步骤：（1）识别和检索相邻图幅将待拼接的图幅数据按图幅进行编号，编号通常取位数，其中个位数表示拼幅时横向顺序，十位数表示拼幅时的纵向顺序。在横向拼幅时将十位数相同图，按个位数顺序拼接；纵向拼幅时将个位数相同图，按十位数顺序拼接。2）逻辑一致性的处理 由于人工操作的失误，两个相邻图幅的空间数据库在接合处可能出现逻辑不一致，如一个多边形在一幅图层中具有属性A，而在另一幅

50、图层中属性为B；同一线状地物（铁路，公路，单线河等）在相邻图幅中各部分的属性不一致。此时，必须使用交互编辑的方法，使两相邻图幅各部分的属性相同，取得逻辑一致性。（3）相邻图幅边界点坐标数据的匹配 平均法。它是指将图形两边待接点的坐标均值作为接边后点的坐标。该方法简单易行，适用于接边误差在精度允许范围内的各种直线，多义线类的接边处理；强制法。它是把一条待接边的待接点强制附和到另一条待接边的待接点上。该方法主要用于用户能明显判断出那一条待接边比另一条待接边更准确、可靠、适合交互式的接边处理；（4）相同属性多边形公共边界的删除将相同属性的两个或多个相邻图斑组织成一个图斑，即消除公共边界，并对共同属性

51、进行合并。对于合并后的属性表，除多边形的面积和周长重新计算外，其余属性保留其中之一图斑的属性即可。69、 建立拓扑关系1、拓扑生成构造拓扑关系可以生成弧的交点、定义构成多边形的弧，将标示号关联到相应的多边形，生成多边形。这样可以帮助我们确定土地信息中存在的某些错误。2、图形常见错误（1）伪节点（Pseudo Node）伪节点使一条完整的线变成两段（如图），造成伪节点的原因常常是没有一次录入完毕一条线。一般来说一条线不应该被分割为两条线，但在现实世界中存在两条不同属性的线相连，因此伪结点并非全是错误的。（2）悬挂点（Dangle Node）仅与一条弧相连的结点称为悬挂点。与悬挂点相连的弧称为悬挂

52、弧。通常有两种情况：未及（undershoot）：一种数字化错误类型，导致弧段之间存在缝隙而未接合。过伸（overshoot）：一种数字化错误类型，它导致弧段过长。（3）“碎屑”或“条带”多边形（Sliver Polygon）碎屑多边形（如图）一般由于重复录入引起，由于前后两次录入同一条线的位置不可能完全一致，造成了“碎屑”多边形。另外，由于用不同比例尺的地图进行数据更新，也可能产生“碎屑”多边形。 （4）不规则的多边形（Weird Polygon）不正规的多边形是由于输入线时，点的次序倒置或者位置不准确引起的。在进行拓扑生成时，同样会产生“碎屑”多边形。（5）多边形标识点（label）错误多

53、边形标示点错误通常有两种情况：一是多边形无标示点；一是多边形有多个标示点，如右图中（两个十字点）。3、建立拓扑关系在图形修改完毕之后，就意味着可以建立正确的拓扑关系，拓扑关系可以由计算机自动生成，目前大多数GIS软件也都提供了完善的拓扑功能。70、 缓冲区分析缓冲区是指对点、线或面实体，按指定的条件，在其周围建立一定宽度范围的空间区域作为分析对象，这个区域称为缓冲区。71、 叠加分析叠加分析，就是将具有相同坐标系统的多个空间要素对象的数据层进行叠加，产生一个新数据层面，该数据层面综合了原来两层或多层要素所具有的属性特征。1、视觉信息叠加视觉信息叠加是将不同侧面的信息内容叠加显示在结果图件或屏幕

54、上，以便研究者判断其相互空间关系，获得更为丰富的空间信息。土地信息系统中视觉信息叠加包括以下几类：点状图，线状图和面状图之间的叠加显示面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域边界之间的叠加遥感影象与专题地图的叠加专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图说明：视觉信息叠加不产生新的数据层面，只是将多层信息复合显示，便于分析。2、点与多边形的叠加确定一幅图（或数据层）上的点落在哪一幅图（或数据层）的哪个多边形中，这样就可以给相应的点增加新的属性内容。核心算法为判断点是否在多边形内。3、线与多边形的叠加把一幅图(或一个数据层)中的多边形特征加到另一幅图(或另一个数据层)的线上。线与多边形叠加的算法就是线的多边形裁剪。4、多边形与多边形的叠加是将同一地区，同一比例尺的两组或更多的多边形要素的数据层进行叠置，会出现两种成果形式：一种是根据两组多边形边界的交点来建立具有多重属性的多边形，称为合成叠置；另一种是进行多边形范围的属性特征的统计分析，称为统计叠置。 合成叠置：是根据两组多边形边界的交点来建立具有多重属性的多边形。合成叠置得到一张新的叠置图，产生了许多新的多边形，每个多边形内都具有两种以上的属性，通过区域多重属性的模拟，寻找和确定同时具有几种地理属性的分布区域。统计叠置：是进行多边形范围的属性