空间数据采集与处理

第五章空间数据采集与处理5.1概述5.1.1GIS数据源地图数据遥感影像数据实测数据统计数据共享数据多媒体数据文本资料数据1./index.shtml马里兰大学的这个网站目前最为常用，提供全球卫星影像数据，相关sensor列表见网页左侧。­2./­USGS提供的各类卫星影像数据，主要是MODIS和LANDSAT携带的sensor的。­3./data/datapool/­/cgi-bin/mirador/presentNavigation.pl?tree=project提供较为专业的气象数据资料，研究大气及环境变化状况专用sensor影像较多。可获取环境研究中不可缺少的太阳辐照度等数据。­4./products/elevation/gtopo30/hydro/index.html­美国联邦地质调查局（USGS）提供的全球1km精度的DEM数据，应用范例可见万方网《基于HYDRO1K的数字水文分析方法及实例》。具体下载情况未测试。­5./catalog/index.html­主要提供各国卫星数据应用结果，如（DEM,NWI,DLG,LU/LC,andTIGER），可在最初列表中选择中国，目前主要有1999年及2000年MOSAICS数据，DEM数据，土地利用数据，交通路线等，具体国内区域不明。­6./EarthExplorer/­提供USGS提供的影像数据，航片数据等。­7./index.php/27/Sample+Imagery+Gallery­digitalglobe公司提供的高分辨率影像，googleearth的合作伙伴，目前中国部分可浏览sample区域有北京及三峡大坝。­8./data/­globallandcoverfacility数据资源库，sensor较全，高空间分辨率、高光谱分辨率都有。­9./ortho/index.htm­提供landsatTM和ETM影像数据，非常难链接。­10./cn/default.asp­中巴卫星数据。­11./nsaa/p...2585A2A3950668E84A0­NOAA数据。­免费下DEM和卫星数据的网址5.1.2空间数据采集与处理的基本流程数据源的选择采集方法的确定数据的编辑与处理数据质量控制与评价数据入库5.2数据采集5.2.1空间数据的采集野外数据采集地图数字化遥感与摄影测量野外数据采集平板测量全野外数字测量GPS

机动性高、精度高、成本高全野外数字测图主要方式：全站仪+PDA全站仪，即全站型电子速测仪（ElectronicTotalStation）。是一种集光、机、电为一体的高技术测量仪器，是集水平角、垂直角、距离(斜距、平距)、高差测量功能于一体的测绘仪器系统。因其一次安置仪器就可完成该测站上全部测量工作，所以称之为全站仪。广泛用于地上大型建筑和地下隧道施工等精密工程测量或变形监测领域。全站仪具有角度测量、距离(斜距、平距、高差)测量、三维坐标测量、导线测量、交会定点测量和放样测量等多种用途。内置专用软件后，功能还可进一步拓展。2地图数字化跟踪数字化方式扫描矢量化方式

跟踪数字化方式跟踪数字化仪是以跟踪单要素线划的原理进行图—数转换，能把地图图形的全部转换为矢量方式表示的数据。根据采集数据的方式，跟踪数字化仪可分为机械式、超声波式和全电子式三种；根据自动化程度可分为手扶跟踪，半自动跟踪和全自动跟踪三种

数字化仪

跟踪数字化仪的结构比较简单，由电磁感应板，坐标输入控制器（又叫传送器或者游标）和相应的电子电路组成（见图）。

工作原理：

感应板有四个控制点，我们把四个控制点的坐标输入到计算机中，整幅图的坐标也就确定了。当传感器接触到其图形板上的某一位置时，会自动将画笔位置的坐标转换为二进制的数字，输入计算机。随着画笔的运动就可以把整个图形输入到计算机中了。有两种数字化方式：点方式和流方式。

手扶数字化的缺陷无法及时发现错误作业辛苦三维数字化仪ＰＸＤ系列数字化仪扫描矢量化的基本思想扫描矢量化是先通过扫描仪将纸质地图以栅格数据形式输入计算机，然后采用栅格数据矢量化的技术追踪出线和面，采用模式识别技术识别出点和注记，并根据地图内容和地图符号的关系自动给矢量数据赋以属性值。扫描矢量化台式扫描仪滚筒式扫描仪

常见的几种扫描仪a０幅彩色扫描仪快速数字切片扫描仪其他扫描仪VIDAR胶片扫描仪接触式扫描仪扫描矢量化以及处理流程纸质地图裁剪地图拼接子图块扫描转换图像处理矢量化矢量图合成矢量图编辑分块扫描专业软件完成扫描矢量化通常采用半自动矢量化3摄影测量与遥感摄影测量与遥感是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。摄影测量和遥感技术主要应用于基础地理信息采集、国土资源调查、地表变迁及地质调查、地球资源（如土地利用）变化检测、监测城市环境污染和自然灾害（如洪水与森林、农作物病虫害）等等。目前，应用数字摄影测量技术进行城市大比例尺地形图的测绘与更新，已经非常普遍，很多城市测绘部门已经形成了一定规模的生产能力。5.2.2属性数据的采集属性数据的来源属性数据的分类属性数据的编码

5.3数据编辑5.3.1图形数据的编辑常见错误伪节点悬挂节点碎屑多边形不规则多边形上述错误一般会在建立拓扑的过程中发现并纠正。其他的图形错误，如某些实体重复录入或遗漏、图形定为错误等则可采用如下方法进行纠正：叠合比较法；目视检查法；逻辑检查法拓扑建立前拓扑建立后5.3.2属性数据的编辑属性数据的校核包括两部分：①属性数据与空间数据是否关联，标识码是否唯一②属性数据是否正确，是否超过其取值范围等。5.4数学基础变换

每一个地理信息系统包含的空间数据都应该具有相同的地理数学基础，包括坐标系统、地图投影等。统一的数学基础是运用各种空间分析方法的前提。

因此，为了保证一致的地理数学基础，我们需要对原始数据进行几何纠正和坐标变换。5.4.1几何校正栅格配准/影像校准（Georeferncing）:针对栅格数据的

采集完毕的数据，由于原始数据来自不同的空间参考系统，或者数据输入时是一种投影，输出时是另一种投影，造成同一空间区域的不同数据，它们的空间参考有时并不相同。为了将所有数据统一到同一空间参考下，需要进行坐标变换统一到同一空间参考下。大多数的GIS软件都直接提供了常见投影之间的变换。ARCGIS投影变换：

5.4.2坐标变换ArcToolbox/DataManagementTools/ProjectionsandTransformations空间校正（spatialadjustment):针对矢量数据的相似坐标变换示意(a)平移(b)缩放(c)图形旋转

5.4.3栅格数据重采样（Resample)

栅格数据重采样是栅格数据空间分析中处理栅格分辨率匹配问题常用的数据处理方法。进行空间分析时，用来分析的数据资料由于来源不同，经常会出现不同栅格大小问题，这时为了便于分析，就需要做同一栅格大小的转换处理，即栅格数据的重采样过程。

栅格数据重采样主要包括三种方法：最邻近法采样（NEAREST），双线性采样（BILINEAR）和三次卷积采样（CUBIC）。最邻近采样（NEAREST）用简单易用，计算量小，速度快。输出栅格数据中最近邻栅格值作为输出值。因此在重采样后的输出栅格中的每个栅格值，都是输入栅格数据中真实存在而未经改变的值。这种方法双线性采样（BILINEAR）取内插点（x,y）点周围的四个邻点，在y方向（或x方向）内插一次，再在x方向（或y方向）内插一次，得到（x,y）点的栅格值。三次卷积采样（CUBIC）基本思想是增加邻点来获得最佳插值函数。取内插点周围相邻的16个采样点数据，与双线性内插类似，可以先在某一方向上内插，如先在x方向上，每四个值一次内插四次，在根据四次内插的结果在y方向上内插，最终得到插值结果。在ARCGIS中重采样功能是在ArcToolbox下实现的，具体操作路径为：

ArcToolbox/DataManagementTools/Raster/RasterProcessing/Resample5.5数据重构

5.5.1数据结构转换

5.5.2数据格式转换

不同的GIS平台，它们所使用的数据格式往往不尽相同，为了实现相互之间数据和资源的共享，需要对数据格式进行转换。目前,实现空间数据共享大体上有四种方案:外部数据交换方式、标准空间数据交换标准方式、数据互操作方案和开放式数据库互接模式。数据交换文件GISAGISAGISBGISB内部文件外部文件外部文件内部文件GISAGISB数据交换标准OpenGISInternet/Intranet目前,实现空间数据共享大体上有四种方案:外部数据交换方式、标准空间数据交换标准方式、数据互操作方案和开放式数据库互接模式。图幅接边前原始数据接边处理图幅接边后数据5.6图形拼接栅格数据的拼接:SpatialAnalysisTools/Datamanagement/raster/rasterdataset/MosaicToNewRaster矢量数据的拼接:AnalysisTools/general/append

5.7拓扑生成（topolopy）

在ArcGIS中有关拓扑的操作有两个地方：Arccatalog中建立拓扑称为建立拓扑规则；arcmap中建立拓扑称为拓扑处理。

※arccatalog中所提供的创建拓扑规则，主要是用于进行拓扑错误的检查，其中部分规则可以在溶限（toleranceradius）内对数据进行一些修改调整。建立好拓扑规则后，就可以在arcmap中打开些拓扑规则，根据错误提示进行修改。

多边形topology1.mustnotoverlay：单要素类，多边形要素相互不能重叠2.mustnothavegaps：单要素类，连续连接的多边形区域中间不能有空白区（非数据区）3.containspoint：多边形＋点，多边形要素类的每个要素的边界以内必须包含点层中至少一个点4.boundarymustbecoveredby：多边形＋线，多边形层的边界与线层重叠（线层可以有非重叠的更多要素）5.mustbecoveredbyfeatureclassof：多边形＋多边形，第一个多边形层必须被第二个完全覆盖（省与全国的关系）6.mustbecoveredby：多边形＋多边形，第一个多边形层必须把第二个完全覆盖（全国与省的关系）7.mustnotoverlaywith：多边形＋多边形，两个多边形层的多边形不能存在一对相互覆盖的要素8.mustcovereachother：多边形＋多边形，两个多边形的要素必须完全重叠9.areaboundarymustbecoveredbyboundaryof：多边形＋多边形，第一个多边形的各要素必须为第二个的一个或几个多边形完全覆盖10.mustbeproperlyinsidepolygons：点＋多边形，点层的要素必须全部在多边形内11.mustbecoveredbyboundaryof：点＋多边形，点必须在多边形的边界上

线topology

1.mustnothavedangle：线，不能有悬挂节点

2.mustnothavepseudo-node：线，不能有伪节点

3.mustnotoverlay：线，不能有线重合（不同要素间）

4.mustnotselfoverlay：线，一个要素不能自覆盖

5.mustnotintersect：线，不能有线交叉（不同要素间）

6.mustnotselfintersect：线，不能有线自交叉

7.mustnotintersectortouchinterrior：线，不能有相交和重叠

8.mustbesinglepart：线，一个线要素只能由一个path组成

9.mustnotcoveredwith：线＋线，两层线不能重叠

10.mustbecoveredbyfeatureclassof：线＋线，两层线完全重叠

11.endpointmustbecoveredby：线＋点，线层中的终点必须和点层的部分（或全部）点重合

12.mustbecoveredbyboundaryof：线＋多边形，线被多边形边界重叠

13.mustbecoveredbyendpointof：点＋线，点被线终点完全重合

14.pointmustbecoveredbyline：点＋线，点都在线上

5.8数据压缩矢量数据压缩的几种方法：间隔取点法垂距法和偏角法分裂法5.9空间数据质量问题“任何分析结果的可靠性和有用性始终取决于数据的质量，尽管数据质量并不是唯一的影响因素。不仅对于空间数据分析来说是这样，对于任何类型的数据分析来说都如此。任何分析结果的有效性都不可能超过数据质量所能保证的水平”——《ArcViewGIS与ArcGIS地理信息统计分析》，DavidW.S.Wong5.9.1空间数据质量的含义空间数据质量的好坏不是一个绝对的概念。较准确的定义是：空间数据质量指空间数据对特定用途的分析和操作适用的程度。即数据质量是指数据适用于不同应用的能力。空间数据质量分析的目的空间数据质量分析的目的在于分析和了解空间数据误差的性质、类型、大小和来源以及产生原因，对系统数据和处理结果中的不确定性因素进行模拟和估计，从而了解空间数据的可靠性和可信度。在此基础上，实现空间数据质量控制。

空间数据质量控制:指在空间数据采集和分析过程中，对这些步骤和过程的一些指标和参数予以规定，对可能引入误差的步骤和过程加以控制，对检查出的误差和错误进行纠正，以达到提高空间数据质量和提高空间分析应用水平的目的。（P181）5.9.2空间数据质量的相关概念

准确度（accuracy）精度（precision）不确定性（uncertainty）相容性（compatibility）一致性（consistency）完整性（completeness）可得性（accessibility）现势性（timeliness）准确度（Accuracy）指测量值、计算值或估计值与真实值（或可视为真实值的值）的接近程度，用误差来表示；位置准确度属性准确度时间精度即现势性（Timeliness）

要素位置的准确度。包括数学基础精度、平面坐标精度、高程精度、接边精度、形状再现精度、像元定位精度（分辨率）等为地理实体的属性值与其真实值相符的程度。属性精度通常取决于数据的类型，包括分类分级的正确性、定量属性的正确性等；主要指数据的现势性，表示数据反映客观现象目前状况的程度。可以通过数据采集的时间和数据更新的时间和频度来表示精度（Precision）指数据表示的精密程度，它表示了测量值本身的离散程度；不确定性（Uncertainty）表示真实值不能被精确测量或肯定的程度； 当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差。实际上，不确定性一般是包含了真实值的一个范围。这个范围越大，数据的不确定性就越大。一致性（Consistency）指对同一现象或同类现象在表达上一致程度,包括数据内容、数据结构、属性的一致性，也包括拓扑结构上的一致性；数据完整性（Completeness）指具有同一准确度和精度的空间数据在范围、内容及结构等方面的完整程度；相容性（Compatibility）：指不同来源的数据在同一个应用中匹配的程度；可得性（Accessibility）：指获取或使用数据的容易程度；适用性5.9.3空间数据质量评价评价指标（P178）评价方法直接评价法：对数据集通过全面检测或抽样检测的方式进行评价，又称为验收度量。间接评价法：是一种基于外部知识的数据质量评价方法（元数据、地理相关分析）。仅在直接评价方法不能使用时使用。5.9.4空间数据质量问题的来源A、空间数据现象自身的不稳定性。

空间数据是对现实理事物的抽象和表达，由于现实地理事物的无限复杂性和模糊性，以及人类认识和表达能力的局限性，这种抽象和表达是不可能完全达到真实值，而只能在一定程度上接近真实值。而且，真实值往往是不可知的或不可测的（不确定性），由此，误差总是存在着的。B、数据源在实际采集过程中产生的误差。如：测量中测量方法、仪器精度和人员操作等形成的误差；物理介质的变化。原数字化材料上的各种变形误差。遥感解译过程中产生的定位和分类误差；C、空间数据处理中的误差投影变换地图数字化和扫描矢量化处理数据格式转换数据抽象建立拓扑关系数据的叠加与更新……..D、空间数据使用中的误差在空间数据使用的过程中导致的误差主要表现在两个方面：一、对数据的解释过程；二、缺少文档。5.9.5常见的空间数据的误差分析误差的类型逻辑误差几何误差属性误差时间误差传统的手工方法元数据方法地理相关法5.5.7空间数据质量控制的主要方法5.8空间数据的元数据1.元数据的概念及类型

元数据（Medadata)描述数据的数据。

空间元数据是GIS必不可少的一部分，通过它可以了解GIS系统所提供地理空间数据的情况，如：有什么数据？数据质量如何？数据有哪些格式？以什么方式在哪儿可以得到数据？等等和数据有关的信息。通过这些信息可以实现地理空间数据的不同部门、不同专业领域的网络共享，避免因地理空间数据的重复收集、录入和处理导致的大量时间、人力和物力的浪费。2.元数据的作用帮助用户了解和分析数据空间数据质量控制在数据集成中应用数据存贮和功能实现3.元数据的内容对数据集的描述，对数据集各数据项、数据来源、