第五章 地理信息系统数据处理-新

第五章空间数据的处理第一节空间数据的编辑第二节空间数据的坐标变换第三节空间数据结构的转换第四节空间数据的压缩与综合第五节

图幅数据边沿匹配处理第六节

空间插值方法第一节空间数据的编辑数据编辑的内容与方法空间数据编辑的必要性修正数据输入错误维护数据的完整性和一致性更新地理信息空间数据编辑内容数据不完整、重复空间数据位置不正确空间数据比例尺不准确空间数据变形几何和属性连接有误属性数据不完整主要方法叠合比较法目视检查法逻辑检查法第一节空间数据的编辑常见数据输入错误图纸移动图纸变形制图误差数字化误差制图误差图幅接边误差数字化误差误差探测与编辑空间数据一般错误多边形不闭合裂缝交叉属性错误等等误差修正一般过程设定容许值连接接点重建拓扑关系边界匹配不同图幅的连接自动、手工数字化边界调整第二节空间数据的坐标转换几何纠正几何纠正是指对数字化原图数据进行的坐标系转换和图纸变形误差的改正，以实现与理论值的一一对应关系；几何纠正的方法包括仿射变换、相似变换、二次变换和高次变换等。图象纠正纠正原因地图变形(均匀变形、非均匀变形）数字化中的位置移动遥感影像本身存在几何变形投影方式不同分幅扫描实质建立纠正图象与标准地图的一一对应关系变换方法精确方法：仿射变换、双线性变换、平方变换、立方变换等近似方法：橡皮板变换纠正步骤纠正点—数据采集—函数建立—逐点或网格纠正坐标变换第二节空间数据的坐标转换仿射变换举例投影转换投影转换是指当系统使用来自不同地图投影的图形数据时，需要将该投影的数据转换为所需要投影的坐标数据；投影转换的方法包括正解变换、反解变换和数值变换等。第二节空间数据的坐标转换地图投影投影变换墨卡特投影摩尔魏特投影地图投影转换等面积伪圆锥投影斜轴等面积方位投影第三节空间数据结构的转换由矢量向栅格的转换当数据采集采用矢量数据，而空间分析采用栅格数据时，需要将矢量数据转换为栅格数据；由矢量数据向栅格数据的转换方法，根据原数据文件的不同，可以分别应用：基于弧段数据的栅格化方法；基于多边形数据的栅格化方法。由栅格向矢量的转换当由栅格数据分析的结果通过矢量绘图机输出，或者将栅格数据加入矢量数据库时，都需要将栅格数据转换为矢量数据；由栅格数据向矢量数据的转换，根据图像数据文件和再生栅格数据文件的不同，可以分别采用：基于图像数据的矢量化方法；基于再生栅格数据的矢量化方法。第三节空间数据结构的转换例：矢量到栅格转换栅格矢量化举例（栅格数据）栅格矢量化得到的弧段数据弧段数据自动生成多边形第四节多源空间数据的融合遥感与GIS数据的融合遥感图像与数字地图数据的融合；遥感图像与DEM数据的融合；遥感图像与地图扫描数据的融合。不同格式数据的融合基于转换器的数据融合；基于数据标准的数据融合；基于公共接口的数据融合；基于直接访问的数据融合。第四节空间数据的压缩与综合空间数据的压缩空间数据的压缩，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

式中：m为曲线的原点数；n为曲线经压缩后的点数。曲线上点的压缩方法：道格拉斯-普克法(Douglas-Peucker)；Li-openshaw的自然综合法则法；垂距法。面域栅格数据的压缩方法：游程编码法；四叉树编码压缩法。空间数据的综合空间数据的综合是针对存贮在GIS数据库中的数据因属性数据的重新分类而进行的操作；空间数据的综合内容包括相同属性的删除和相同属性公共边界线的删除等。第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑一、数据压缩图形显示输出数据存储数据压缩光滑矢量数据压缩栅格数据压缩第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑一、数据压缩1、间隔取点法

每隔K隔点取一个点，或每间隔一定距离取一个点，但首末点一定要保留。可大量压缩数据，但不一定能恰当保留原来方向上曲率显著变化的点。第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑一、数据压缩2、（分裂法）Douglas—Peucker

压缩效果好，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；第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑3、垂距法每次顺序取曲线上的三个点，计算中间点与其它两点连线的垂线距离d，并与限差D比较。若d＜D，则中间点去掉；若d≥D，则中间点保留。然后顺序取下三个点继续处理，直到这条线结束。压缩算法好，且计算量较小一、数据压缩第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑4、光栏法

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。

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。一、数据压缩第五章空间数据的处理§5-4空间数据压缩与光滑二、曲线光滑（拟合）是假象曲线为一组离散点，寻找形式较简单、性能良好的曲线解析式。插值方式：曲线通过给定的离散点。如拉格朗日插值，三次样条曲线逼近方式：曲线尽量逼近给定离散点。如贝塞尔和B样条曲线。例：地图综合（矢量数据概化）例：栅格数据重采样1MMU=1公顷1MMU=9公顷MMU：最小制图单位第五节图幅数据边沿匹配处理图幅数据边沿匹配的概念图幅数据边沿匹配的任务逻辑一致性的处理识别和检索相邻图幅的数据；相邻图幅边界点坐标数据的匹配；相同属性多边形公共界线的删除；2、相邻图幅识别与检索3132332123111213223、相邻图幅边界点坐标数据的匹配追踪拼接法:相邻图幅边界两条线段或弧段的左右码各自相同或相反；相邻图幅同名边界点坐标在某一允许值范围内(如土O．5mm)。3、相邻图幅边界点坐标数据的匹配拼接前拼接中边缘不匹配调整后的边缘匹配第六节空间插值一、空间插值的概念和理论（一）空间插值将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面的过程。（二）空间插值的理论假设其理论假设是空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值；而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。第六节空间插值一、空间插值的概念和理论（三）算法（1）空间内插算法：通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据；（2）空间外推算法：通过已知区域的数据，推求其它区域数据的方法。第六节空间插值一、空间插值的概念和理论（四）、空间插值方法（1）整体插值：用研究区域所有采样点的数据进行全区域特征拟合，如边界内插法、趋势面分析等。（2）部分插值：仅仅用邻近的数据点来估计未知点的值，如最邻近点法（泰森多边形方法）、移动平均插值方法（距离倒数插值法）、样条函数插值方法、空间自协方差最佳插值方法（克里金插值）等。第六节空间插值一、空间插值的概念和理论（五）需要作空间插值的情况（1）现有的离散曲面的分辨率，象元大小或方向与所要求的不符，需要重新插值。例如将一个扫描影象（航空像片、遥感影象）从一种分辨率或方向转换到另一种分辨率或方向。（2）现有的连续曲面的数据模型与所需的数据模型不符，需要重新插值。如将一个连续的曲面从一种空间切分方式变为另一种空间切分方式，从TIN到栅格、栅格到TIN或矢量多边形到栅格。（3）现有的数据不能完全覆盖所要求的区域范围，需要插值。如将离散的采样点数据内插为连续的数据表面。第六节空间插值二、空间插值的数据源(一）连续表面空间插值的数据源包括：

（1）摄影测量得到的正射航片或卫星影象；

（2）卫星或航天飞机的扫描影象；

（3）野外测量采样数据，采样点随机分布或有规律的线性分布（沿剖面线或沿等高线）；

(4)数字化的多边形图、等值线图；硬数据：空间插值的数据通常是复杂空间变化有限的采样点的测量数据，这些已知的测量数据称为“硬数据”。

软数据：如果采样点数据比较少的情况下，可以根据已知的导致某种空间变化的自然过程或现象的信息机理，辅助进行空间插值，这种已知的信息机理，称为“软信息”。第六节空间插值二、空间插值的数据源(二）采样点的分布

采样点的空间位置对空间插值的结果影响很大，理想的情况是在研究区内均匀布点。然而当区域景观大量存在有规律的空间分布模式时，如有规律间隔的数或沟渠，用完全规则的采样网络则显然会得到片面的结果，正是这个原因，统计学家希望通过一些随机的采样来计算无偏的均值和方差。但是完全随机的采样同样存在缺陷，首先随机的采样点的分布位置是不相关的，而规则采样点的分布则只需要一个起点位置，方向和固定大小的间隔，尤其是在复杂的山地和林地里比较容易。其次完全随机采样，会导致采样点的分布不均，一些点的数据密集，另一些点的数据缺少。图7-12列出空间采样点分布的几种选择。

图7-12各种不同的采样方式第六节空间插值三、空间插值方法

空间插值方法可以分为整体插值和局部插值方法两类。（一）整体插值方法用研究区所有采样点的数据进行全区特征拟合；1、边界内插：思路：假设任何重要的变化发生在边界上，边界内的变化是均匀的，同质的，即在各方向都是相同的。这种概念模型经常用于土壤和景观制图。边界内插方法最简单的统计模型是标准方差分析（ANOVAR）模型：式中，z是在x0位置的属性值，μ是总体平均值，αk是k类平均值与μ的差，ε为类间平均误差（噪声）。

第六节空间插值三、空间插值方法（一）整体插值方法2、趋势面面分析：

思路：某种地理属性在空间的连续变化，可以用一个平滑的数学平面加以描述。即先用已知采样点数据拟合出一个平滑的数学平面方程，再根据该方程计算无测量值的点上的数据。它的理论假设是地理坐标（x,y）是独立变量，属性值Z也是独立变量且是正态分布的，同样回归误差也是与位置无关的独立变量。是一种多项式回归分析技术，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。第七节空间插值三、空间插值方法（一）整体插值方法

2、趋势面面分析：

1）线性回归:二元二次或高次多项式2)数据是二维的三、空间插值方法（一）整体插值方法

2、趋势面面分析：第七节空间插值第七节空间插值三、空间插值方法（一）整体插值方法3、变换函数插值

根据一个或多个空间参量的经验方程进行整体空间插值，这种经验方程称为变换函数。如：冲积平原的土壤重金属污染与几个重要因子有关，其中距污染源（河流）的距离，和高程两个因子最重要。式中是z(x)某种重金属含量（ppm），b0…bn是回归系数，p1…pn是独立空间变量，本例p1是距河流的距离因子，p2是高程因子。第七节空间插值三、空间插值方法（二）局部插值方法局部插值方法只使用邻近的数据点来估计未知点的值，1、步骤：（1）定义一个邻域或搜索范围；（2）搜索落在此邻域范围的数据点；（3）选择表达这有限个点的空间变化的数学函数；（4）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。使用局部插值方法需要注意的几个方面是：所使用的插值函数；邻域的大小、形状和方向；数据点的个数；数据点的分布方式是规则的还是不规则的。第七节空间插值三、空间插值方法（二）局部插值方法2、插值方法

（1）最近邻点法：泰森多边形方法原理：只用最近的单个点进行区域插值。（2）移动平均插值方法：距离(平方)倒数插值

它假设未知点x0处属性值是在局部邻域内中所有数据点的距离加权平均值。距离倒数插值方法是加权移动平均方法的一种。（3）样条函数插值方法(见后面）

（4）空间自协方差最佳插值方法：克里金插值（趋势）假设属性的空间变异包含空间相关成分

利用局部范围内的已知采样点的数据内插出未知点的数据。1、线性内插将内插点周围的3个数据点的数据值带入多项式，即可解算出系数a0、a1、a2。局部内插2、双线性多项式内插

将内插点周围的4个数据点的数据值带入多项式，即可解算出系数a0，a1，a2，a3。当数据是按正方形格网点布置:局部内插将内插点周围的16个点的数据带入多项式，可计算出所有的系数。

16个点局部内插特点：内插速度很快可用于精确的内插，可用于平滑处理3、双三次多项式（样条函数）内插4、移动平均法

在局部范围（或称窗口）内计算各数据点的平均值.

二维平面的移动平均法也可用相同的公式，但位置Xi应被坐标矢量Xi代替。小窗口将增强近距离数据的影响；大窗口将增强远距离数据的影响，减小近距离数据的影响。

当观测点的相互位置越近，其数据的相似性越强；当观测点的相互位置越远，其数据的相似性越低。加权移动平均法:λi是采样点i对应的权值

加权平均内插的结果随使用的函数及其参数、采样点的分布、窗口的大小等的不同而变化。通常使用的采样点数为6—8点。对于不规则分布的采样点需要不断地改变窗口的大小、形状和方向，以获取一定数量的采样点。

4、移动平均法克里格（Kriging）内插法举例高程数据设置参数插值结果三维显示内插:在已观测点的区域内估算未观测点的数据的过程；外推:在已观测点的区域外估算未观测点的数据的过程.——预测。第五章空间数据的处理§5-6空间插值第五章空间数据的处理§5-6空间插值一、边界内插

首先假定任何重要的变化都发生在区域的边界上，边界内的变化则是均匀的、同质的。边界内插的方法之一：泰森多边形法。泰森多边形法的基本原理是，未知点的最佳值由最邻近的观测值产生。第五章空间数据的处理§5-6空间插值二、趋势面分析

是一种多项式回归分析技术，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。1、当数据为一维时，1）线性回归:2）二次或高次多项式：第五章空间数据的处理§5-6空间插值二、趋势面分析2、数据是二维的二元二次或高次多项式第五章空间数据的处理§5-6空间插值三、局部内插

利用局部范围内的已知采样点的数据内插出