《地理信息系统原理与方法(第四版)》教学课件04 GIS数据输入

第四章GIS数据输入4.1GIS数据来源4.2数据输入4.3数据输入质量控制Contents目录4.1

GIS数据来源矢量数据来源栅格数据来源属性数据来源GIS数据来源地理信息系统的数据来源非常广泛。不同的资料提供了不同形式的信息，不同的信息输入计算机和计算机处理的方法也不相同。根据GIS处理分析的数据类型，主要可以分为矢量数据来源，栅格数量来源以及属性数据来源。野外测量栅格矢量化矢量数据来源遥感数据扫描纸质地图栅格数量来源多采集来源采集时间无限制属性数据来源矢量数据来源直接的矢量数据直接的矢量数据获取主要通过野外测量来获取。野外测量需要确定的数据：物体的平面位置和高程。野外控制测量工具：全站仪、经纬仪、水准仪或GNSS。间接的矢量化栅格数据矢量化是目前矢量数据获取的主要来源。早期：纸质地图扫描矢量化。现代：影像数据的自动、半自动矢量提取及人工辅助编辑。栅格数据来源遥感数据遥感数据是GIS的重要数据源，也是最常见的直接栅格数据获取手段。遥感数据特点：大面积、动态、近实时的数据源。可生成数据：成数字正射影像数据(DOM)、DEM数据等。扫描的纸质地图扫描的纸质地图是早期一种重要的间接栅格数据来源。作用：作为矢量化底图。属性数据来源属性数据属性数据：与空间位置有关，反映空间实体某些特性的数据。表示方法：数值、文字表示、其他媒体表示（如示意性的图形或图像、声音、动画等）。采集时间：既可以在矢量数据采集的同时采集，也可以在其之后采集。采集方法：数据记录装置、键盘输入、光学字符识别（OCR）、声音识别系统。最常用方法：用键盘直接输入电子数据表或数据库。4.2

数据输入野外数据采集地图数字化数字摄影测量遥感影像处理现有数据转换数据输入数据输入是对GIS所管理、处理的数据进行必要编码和写入数据库的操作过程。任何GIS都必须考虑空间数据和属性数据（非空间数据）两方面数据的输入。现在已经形成标准数字地理数据集合格式，数据转换的自动方法已经开始使用，数据采集的数字方法已能直接用于产生数字文件。野外数据采集平板仪测量平板仪由平板和照准仪组成。平板由测图板、基座和三脚架组成。照准仪由望远镜、竖直度盘、支柱和直尺构成。平板仪测图实质上是一个光学模拟过程。测量特点：野外劳动强度大，生产作业经费较高，同时由于受仪器设备的限制，对高差大及老城区复杂的地形适应性差。测图成果：一张图纸。野外数据采集全站仪测量全站型电子速测仪简称全站仪，它是一种可以同时进行角度（水平角、竖直角）测量、距离（斜距、平距、高差）测量和数据处理，由机械、光学、电子元件组合而成的测量仪器。由于只需一次安置，仪器便可以完成测站上所有的测量工作，故被称为“全站仪”。四大光电系统：水平角测量系统、竖直角测量系统、水平补偿系统、测距系统。其作业方式如右图所示。野外数据采集GPS测量近年来，GPS已越来越多地应用于GIS的野外采集数据源。GPS地面接收器根据来自GPS卫星的信号计算地面点的位置。GPS精度：普通GPS接收器的精度在10米到25米之间，差分式(differential)GPS技术则可以测得精度非常高的数据。数据处理：①存储在内存中，可以下载到计算机利用其他程序作进一步的处理；②直接下载到GIS数据库中；③转换成另一地图坐标系统或大地坐标系统。地图数字化空间数据空间数据：指图形实体数据。空间数据输入：通过各种输入设备完成图数转化的过程，将图形信号离散成计算机所能识别和处理的数据信号。GIS中用到的图形数据类型包括：各种地图、航天航空像片、遥感数据、点采样数据。现存问题：①图形图像识别的智能化；②多种信息源数据采集的技术集成；③数据资源的共享。问题现状：图形图像识别的智能化已有一些进展，尤其是已有一批扫描地图数字化软件投入市场，并得到广大用户的认可；栅格数据矢量化的算法思想也有所突破，还出现了可对彩色图像进行矢量化的软件；但目前对特殊线型的矢量化，对有交叉线的矢量化还不够尽如人意，有待进一步研究。地图数字化扫描仪简介绝大多数扫描仪是按栅格方式扫描后将图像数据交给计算机来处理。分类：滚筒式（卷纸）、平板式、CCD（chargecoupleddevice，电荷耦合器件）直接摄像式。其中大幅面的地图以滚筒（卷纸）式用得最多。常见A0幅面的滚筒式单色分灰度扫描仪的分辨率：400～800dpi。扫描方式：普通的扫描仪大都按灰度分类扫描；高级的可按颜色分类扫描。地图数字化扫描数字化前准备（1）原图准备由于扫描数字化是采样头对原图进行扫描，凡扫到需要色（对黑白地图来说，黑色为需要色，对彩色地图来说，对哪种颜色扫描，那种颜色就叫需要色）就记录一个数（例如“1”），扫到不需要色就记录另一个数（例如“0”）。准备步骤：①选择色调分明，线划实在而不膨胀的地图作为原图；②在图上精确划定数字化的范围，标出坐标原点；③清理图面，如修净污点，连好线划上的断头。（2）选择数据记录格式数据记录格式：①数字格式，也就是每个网格记录一个二进制数“0”或“1”，它适用于对黑白或彩色线划地图数字化；②连续格式，每个网格记录一个灰度值（0～255个灰阶），这适用于对像片数字化。因此要根据原图的形式选择数据记录格式，并在控制柜的面板上安排好。地图数字化扫描数字化前准备（3）选择光孔的孔径常见孔径规格：12.5μm×12.5μm、25μm×12.5μm、50μm×25μm、50μm×40μm、100μm×100μm。孔径作用：控制网格的大小，孔径越小，网格就越小，分辨率就越高，数据量也就越大。通常选择孔径：100μm×100μm（或50μm×40μm）。（4）计算坐标差当原图经过定向，固定在滚筒（或平台）上之后，要计算出扫描仪原点和原图原点之差，以便控制记录装置。地图数字化栅格扫描数据到矢量数据的转化栅格到矢量的转换计算主要用于将像元阵列变成线数据，将栅格扫描数据变成文本和线划，当栅格数据用笔式绘图仪输出时，也需首先转换成矢量数据。数字化步骤（如下图所示）：（1）对扫描后的图像进行手工编辑，去掉不需要的要素杂点，不清楚的地方作简单修补。（2）由软件将栅格数据转换成矢量（线化）数据，同时进行灰度、颜色、符号、线型、注记的识别，这一处理过程往往花费较多的计算时间。（3）再由手工对转换后的矢量图形进行编辑，使之符合GIS数据库的要求。地图数字化其他类型的自动数字化仪器为了满足大量幅面大、内容又复杂的数字化材料的快速数字化要求，在上述扫描仪的基础上发展了一些新型数字化仪器。（1）视频数字化仪用途：数字化航片上判读出来的边界信息；将整张航片栅格化处理。（2）解析测图仪记录内容：三维坐标；处理比例尺变形和其它制图变形。用途：测图外；与综合制图系统接口。数字摄影测量模拟摄影测量传统的摄影测量：利用光学摄影机获取的相片，经过处理以获取被摄物体的形状、大小、位置、特性及其相互关系的一门学科。现代数字摄影测量：对非接触传感器系统获得的影像及其数字表达进行记录、量测和解译，从而获得自然物体和环境的可靠信息的一门工艺、科学和技术。摄影测量发展的三个阶段：模拟摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量。模拟摄影测量：利用光学或机械投影方法实现摄影过程的反转，它通常用两个或多个投影器模拟摄影机摄影时的位置和姿态构成与实际地形表面成比例的几何模型，通过对该模型的量测得到地形图和各种专题图。作业流程：如右图所示。数字摄影测量解析摄影测量解析摄影测量：以电子计算机为主要手段，通过对摄影相片的量测和解析计算方法的交会方式来研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质及其相互关系，并提供各种摄影测量产品。应用：解析空间三角测量。解析测图仪：根据数学关系式来建立立体模型，可以预先作各种系统误差的改正。作业流程：如右图所示。数字摄影测量数字摄影测量数字摄影测量：通过对所获取的数字或数字化影像进行处理，自动提取或人工干预的方式提取被摄对象，并用数字方式表达的几何与物理信息，从而获得各种形式的数字产品和目视化的产品。与模拟、解析摄影测量的区别：不再依赖精密而昂贵的光学和机械仪器，处理的原始资料是数字影像或数字化影像，处理过程中以计算机视觉代替人眼进行立体观测，实现几何信息和物理信息的自动提取，其产品的形式是数字的。测量成果：数字地图、数字地面模型、数字正射影像、数字景观图等。作业流程：如右图所示。遥感影像处理遥感遥感：在不直接接触的情况下，对目标物或自然现象远距离感知的一门探测技术。GIS中的遥感：指在高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取反映地表特征的各种数据，通过传输、变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质及其与环境的相互关系。遥感影像处理系统组成：

硬件：计算机、显示器、数字化仪；

软件：具有数据输入、输出、校正、变换、分类等功能。影像处理内容：

校正：几何校正、辐射校正；

变换：改善图像视觉效果的增强处理和便于进行图像判读及分析特征提取处理；

分类：利用物体的光谱特性对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称。现有数据转换已有数据任何信息系统总要利用已有数据，以减轻信息收集、编码、输入的工作量。数据共享服务武大信息：基本数字化地图、自然资源数据、地面数字高程、遥感数据、与人口统计相结合的空间、属性、地址数据。现存问题：分类、编码、格式等标准化问题。数据预处理：调整分辨率和像元形状、地图投影交换、数据记录格式等，使数据与数据库的要求保持一致。4.3

数据输入质量控制数据质量问题误差来源数据质量控制主要方法数据输入质量控制数据质量质量本来就是一个难以捉模的概念。空间数据质量：空间数据质量是指空间数据可靠性和精度，通常用空间数据误差来度量。误差来源：软件、硬件的质量；计算方法上的问题；分类、编码、输入、操作上的疏忽；数据本身的质量。数据质量问题微观方面数据质量问题①定位精度定位精度：GIS的空间坐标数据与其真实的地面位置之间的误差。这种误差：偏差，偏移的分布。偏差：描述真实位置与表达位置偏移的距离。偏移的分布是：如果上述抽样点的偏移量在某些地方很小，另一些地方很大，则说明偏移的分布不均匀，数据质量不稳定。如果各个点的偏移量都差不多，虽然总量并不很小，但分布比较均匀，这说明数据的质量还比较稳定。位置精度的度量：标准差、均方差。数据质量问题微观方面数据质量问题②属性精度属性精度：属于地理数据库中点、线、面的属性数据正确与否。误差来源：人为因素、技术因素，数据类型。分类精度估计：困难主要是对精度具有有效影响的因素如分类数目、独立区域的形状和大小、测试点的选择方式、以及分类的彼此混类现象等不能很好确定。分类精度估计指标：纯量精度指标；“分类误差矩阵”。数据质量问题微观方面数据质量问题③逻辑一致性逻辑一致性：数据之间要维护良好的逻辑关系。逻辑一致性要点：两个数据集合不但要使它们的位置精度水平要一致，而且逻辑关系上也应当是一致的。逻辑量测标准：暂无确定的标准。无量测标准原因：虽然同一特征在位置上的不一致性是可以量测的，然而它们或许是具有逻辑一致关系的几种特征的组合体，量测所有可能的叠加组合体的不一致性可能是不现实的。检查时间：数据输入前。数据质量问题微观方面数据质量问题④分辨率分辨率：对于数字遥感图像、栅格型空间数据库，分辨率越高，像素就越小，这就意味着每个度量单元具有较多的信息和潜在的细节；分辨率越低，就意味着像素越大，每个度量单元的细节就越小，因而看起来有些粗糙。确定分辨率的因素：地图的编辑过程、使用目的、可读性、原始数据精度、制图成本、信息的表达和存贮要求等。数据质量问题宏观方面的数据质量问题①完整性数据完整性：数据层的完整性、分类的完整性、检验完整性。数据层的完整性：所感兴趣的研究区域可用的数据组成部分的完整性。数据分类的完整性：如何选择分类才能表达数据。数据检验完整性：对野外数据测量成果和其它独立数据源数据的检验。数据质量问题宏观方面的数据质量问题②时间性对于许多类型的地理信息来说，时间是一个严格的因素，任何研究项目所需的数据很难在同一时间收集齐全，人口统计数据就具有非常敏感的时间性。③地域性理想的情况应是整个研究区域或整个国家具有一致的数据，即同等精度、统一分类标准的数据覆盖整个区域。但实际情况往往不是这样，资源数据的使用者经常发现某些必要的数据只有部分地区才有，其余地区只有小比例尺地图提供的粗略数据，因而不得不重新收集。④数据档案资料的收集、输入、处理方法都会对数据质量产生影响，应该对整个过程有文档资料的记载和说明。当用户对数据质量有怀疑时，可查看文档来判断误差产生的原因，或给予纠正。误差来源空间数据误差来源所有空间信息都存在着误差，空间信息的产生和使用每一步都有误差产生。误差来源：原始数据本身带有误差；空间数据库中进行各种操作、转换和处理中的误差。误差来源数据质量控制主要方法建立误差分析体系误差分析体系：误差源的确定、误差的鉴别和度量方法、误差传播模型的建立及控制、削弱误差对GIS产品影响的方法。建立误差分析体系的理论基础：传统的概率统计。敏感度分析法精确确定GIS数据的实际误差非常困难。敏感度分析法：一种间接测定GIS产品可靠性的方法。敏感度检验：地理敏感度、属性敏感度、面积敏感度、多边形敏感度、增删图层敏感度等。数据质量控制主要方法尺度不变空间分析法地理数据的分析结果应与所采用的空间坐标系统无关，即为尺度不变空间分析，包括比例不变和