第八章2空间数据结构

空间数据结构

数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。对于空间数据而言，则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。数据结构是对数据的一种理解和解释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。

空间数据结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构，才能正确有效地使用系统。地理信息系统的空间数据结构主要有栅格结构（显式表示）和矢量结构(隐式表示

)

。

第一节栅格数据结构第二节矢量数据结构第三节两种数据结构的比较和转换第一节栅格数据结构一、简单栅格数据结构二、栅格数据压缩存储的编码方法一、简单栅格数据结构1、定义

2、栅格结构中，点线面的表示

3、栅格数据的特点

4、栅格结构数据获取途径

5、保持原图或原始数据精度的方法

1、定义：栅格结构是最简单最直观的空间数据结构，又称为网格结构(raster或gridcell)或像元结构(pixel)，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个像元或像素，由行、列号定义，并包含一个代码，表示该像素的属性类型或量值，或仅仅包含指向其属性记录的指针。因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。

栅格结构表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据。在栅格结构中，地表被分成相互邻接、规则排列的矩形方块(特殊的情况下也可以是三角形或菱形、六边形等），每个地块与一个栅格单元相对应。栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比。在许多栅格数据处理时，常假设栅格所表示的量化表面是连续的，以便使用某些连续函数。2、栅格结构中，点线面的表示

点用一个栅格单元表示；

线状地物则用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；

面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。任何以面状分布的对象(土地利用、土壤类型、地势起伏、环境污染等)，都可以用栅格数据逼近。3、栅格数据的特点（1）用离散的量化栅格值表示空间实体；（2）描述区域属性明显，位置隐含；（3）数据结构简单，易于与遥感数据结合；（4）难于建立地物间拓扑关系（5）图形质量低且数据量大。4、栅格结构数据获取途径栅格结构数据主要可由四个途径得到，即

1、目读法：在专题图上均匀划分网格，逐个网格地决定其代码，最后形成栅格数字地图文件；

2、数字化仪手扶或自动跟踪数字化地图，得到矢量结构数据后，再转换为栅格结构；

3、扫描数字化：逐点扫描专题地图，将扫描数据重采样和再编码得到栅格数据文件；

4、分类影像输入：将经过分类解译的遥感影像数据直接或重采样后输入系统，作为栅格数据结构的专题地图。5、保持原图或原始数据精度的方法

在转换和重新采样时，需尽可能保持原图或原始数据精度，通常有两种办法：

第一，在决定栅格代码时尽量保持地表的真实性，保证最大的信息容量。

中心点法重要性法

面积占优法百分比法第二，缩小单个栅格单元的面积，即增加栅格单元的总数。

目前有一系列栅格数据压缩编码方法，如键码、游程长度编码、块码和四叉树编码等。其目的，就是用尽可能少的数据量记录尽可能多的信息。类型：信息无损编码、信息有损编码信息无损编码是指编码过程中没有任何信息损失，通过解码操作可以完全恢复原来的信息。在地理信息系统中多采用信息无损编码，而对原始遥感影像进行压缩编码时，有时也采取有损压缩编码方法。二、栅格数据压缩存储的编码方法1、链式编码

2、游程长度编码

3、块状编码

4、四叉树编码

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。它把线状地物和面状地物的边界表示为：由某一起始点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。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。1、链式编码（ChainCodes）链式编码的方向代码链式编码的编码方法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向，八个方向以0—7的整数代表。如果对于右图所示的线状地物确定其起始点为像元(1，5)。则其链式编码为：1，5，3，2，2，3，3，2，3对于右图所示的面状地物，假设其原起始点定为像元（5，8）。则该多边形边界按顺时针方向的链式编码为：5，8，3，2，4，4，6，6，7，6，0，2，1链式编码的优缺点优点：链式编码对线状和多边形的表示具有很强的数据压缩能力，且具有一定的运算功能，如面积和周长计算等，探测边界急弯和凹进部分等都比较容易，类似矢量数据结构，比较适于存储图形数据。缺点：对叠置运算如组合、相交等则很难实施，对局部修改将改变整体结构，效率较低，而且由于链码以每个区域为单位存储边界，相邻区域的边界则被重复存储而产生冗余。2、游程长度编码(Run—LengthCodes)

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。

游程长度编码是栅格数据压缩的重要编码方法，它的基本思路是：对于一幅栅格图像，常常有行(或列)方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容。

游程长度编码在栅格数据压缩时，数据量没有明显增加，压缩效率较高，且易于检索、叠加合并等操作，运算简单，适用于机器存储容量小、数据需大量压缩，而又要避免复杂的编码解码运算增加处理和操作时间的情况。3、块式编码(BlockCodes)

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。

数据编码组成：（初始行、列，半径，属性值）0225555522222555000003332222335500233355003333530003333300003333（1，1，1，0），（1，2，2，2），（1，4，1，5），（1，5，1，5），（1，6，2，5），（1，8，1，5）；（2，1，1，2），（2，4，1，2），（2，5，1，2），（2，8，1，5）；（3，3，1，2），（3，4，1，2），（3，5，2，3），（3，7，2，5）；（4，1，2，0），（4，3，1，2），（4，4，1，3）；（5，3，1，3），（5，4，2，3），（5，6，1，3），（5，7，1，5），（5，8，1，3）；（6，1，3，0），（6，6，3，3）；（7，4，1，0），（7，5，1，3）；（8，4，1，0），（8，5，1，0）。

4、四叉树编码(Quad-treeCodes)

1）定义：四叉树结构的基本思想是将一幅栅格地图或图像等分为四部分。逐块检查其格网属性值(或灰度)。如果某个子区的所有格网值都具有相同的值，则这个子区就不再继续分割，否则还要把这个子区再分割成四个子区。这样依次地分割，直到每个子块都只含有相同的属性值或灰度为止。

四叉树编码又称为四分树、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描述，习惯上称为四叉树编码。①000②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩1112131415161718192021222324252627282930313233363738393435400333033333530022232222022225255533355西南东南西北东北

四叉树的树状表示

四叉树编码示意图02255555222225550000033322223355002333550033335300033333000033332）四叉树结构的建立方法

建立四叉树有两种方法，即自上而下方式（top—down）自下而上方式（bottom—up）自上而下方式的分割需要大量的运算，因为大量数据需要重复检查才能确定划分。当n×n的矩阵比较大，且区域内容要素又比较复杂时，建立这种四叉树的速度比较慢。 自下而上方式是对栅格数据按如下的顺序进行检测：如果每相邻四个网格值相同则进行合并，逐次往上递归合并，直到符合四叉树的原则为止。这种方法重复计算较少，运算速度较快。3）四叉树编码法的优缺点四叉树编码法的优点：（1）容易而有效地计算多边形的数量特征；（2）阵列各部分的分辨率是可变的，边界复杂部分四叉树较高即分级多，分辨率也高，而不需表示许多细节的部分则分级少，分辨率低，因而既可精确表示图形结构又可减少存贮量；（3）栅格到四叉树及四叉树到简单栅格结构的转换比其它压缩方法容易；（4）多边形中嵌套异类小多边形的表示较方便。四叉树编码的最大缺点是转换的不定性。第二节矢量数据结构

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，不必像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。

除数学上的精确坐标假设外，矢量数据存储是以隐式关系以最小的存储空间存储复杂的数据。一、矢量数据结构编码的基本内容

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。

多边形矢量编码，不但要表示位置和属性，更重要的是能表达区域的拓扑特征，如形状、邻域和层次结构等，以便使这些基本的空间单元可以作为专题图的资料进行显示和操作。

矢量数据结构编码的基本内容

标识码属性码空间对象编码唯一连接空间和属性数据数据库独立编码点:(x,y)线:(x1,y1),(x2,y2),…

,(xn,yn)面:(x1,y1

),(x2,y2

),…,(x1,y1

)点位字典点:点号文件线:点号串面:点号串点号XY1112223344………n5566存储方法

二、矢量数据结构的类型

1、简单的矢量数据结构—面条结构（实体式）只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。湖泊河流居民地元素类型标号位置坐标点点1x,y线2x1y1,x2y2,…,xnyn面3x1y1,x2y2,…,x1y1闭合存储：独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象；点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成。适用范围：制图及一般查询，不适合复杂的空间分析特征：无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询；公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性；多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂；处理嵌套多边形比较麻烦。2、索引式

索引式数据结构采用树状索引以减少数据冗余并间接增加邻域信息，具体方法是对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储，由点索引与边界线号相联系，以线索引与各多边形相联系，形成树状索引结构。ⅠⅡⅢⅣ123456789101112131415P1P2P3ⅠⅡP1P3P2ⅡⅢⅣ12345656567891012131415ⅠⅡⅢⅣⅠⅡⅢⅣ123456789101112131415P1P2P3点文件点号坐标

1x1，y1

2x2，y2

15x15，y15……树状索引法ⅠⅡⅢⅣ123456789101112131415P1P2P3多边形文件多边形号边界线号

1Ⅰ，Ⅱ2Ⅱ，Ⅲ

3ⅣⅠⅡP1P3P2ⅡⅢⅣ树状索引法

树状索引结构消除了相邻多边形边界的数据冗余和不一致的问题，在简化过于复杂的边界线或合并多边形时可不必改造索引表，邻域信息和岛状信息可以通过对多边形文件的线索引处理得到，但是比较繁琐，因而给邻域函数运算、消除无用边、处理岛状信息以及检查拓扑关系等带来一定的困难，而且两个编码表都要以人工方式建立，工作量大且容易出错。3、双重独立式（DIME）这种数据结构最早是由美国人口统计局研制来进行人口普查分析和制图的，简称为DIME(DuallndependentMapEncoding)系统或双重独立式的地图编码法。它以城市街道为编码的主体。其特点是采用了拓扑编码结构。

双重独立式数据结构是对图上网状或面状要素的任何一条线段，用其两端的节点及相邻面域来予以定义。在双重独立式数据结构中，节点与节点或者面域与面域之间为邻接关系，节点与线段或者面域与线段之间为关联关系。点文件：点号坐标1x1,y1线文件:线文件是以线段为记录单位

线号左多边形

右多边形

起点终点L210P1P2210面文件：面号线号P1L210,L109…关联邻接关联连通拓扑关系明确P1P212345678910P311121314154、链状双重独立式

链状双重独立式数据结构是DIME数据结构的一种改进。在DIME中，一条边只能用直线两端点的序号及相邻的面域来表示，而在链状数据结构中，将若干直线段合为一个弧段（或链段），每个弧段可以有许多中间点。在链状双重独立数据结构中，主要有四个文件：多边形文件、弧段文件、弧段坐标文件、结点文件。

弧段坐标文件：弧段号坐标系列（串)Ax2,y2,x10,y10…弧段文件：链—面，链—结点关系

弧段号左多边形右多边形起点终点AP1P225多边形文件：面号弧段号周长周长面积中心点坐标P1A,B,-C点拓扑文件：结点—链关系

点号结点坐标弧段号2A,B,DP1P212345678910P31112131415ABCD三、矢量数据结构的属性数据表达属性特征类型类别特征：是什么说明信息：同类目标的不同特征属性特征表达类别特征：类型编码说明信息：属性数据结构和表格属性表的内容取决于用户图形数据和属性数据的连接通过目标识别符或内部记录号实现。四、矢量数据结构的特点1、用离散的点描述空间对象与特征，定位明显，属性隐含；2、用拓扑关系描述空间对象之间的关系；3、面向目标操作，精度高，数据冗余度小；4、输出图形质量好，精度高；5、与遥感等图象数据难以结合。作业

试对左图进行直接栅格编码、链式数据编码、块式编码、游程压缩编码以及四叉树编码，比较各种压缩编码的压缩程度。333331111111333331111111333311114411333111144441332221114441322221111411222222111111222222111111222222211111222222211111第三节两种数据结构的比较与转换

栅格结构与矢量结构似乎是两种截然不同的空间数据结构，栅格结构“属性明显、位置隐含”，而矢量结构“位置明显、属性隐含”，栅格数据操作总的来说比较容易实现，尤其是作为斑块图件的表示更易于为人们接受；而矢量数据操作则比较复杂，许多分析操作（如两张地图的覆盖操作，点或线状地物的邻域搜索等）用矢量结构实现十分困难，矢量结构表达线状地物是比较直观的，而面状地物则是通过对边界的描述而表达。

无论哪种结构，数据精度和数据量都是一对矛盾，要提高精度，栅格结构需要更多的栅格单元，而矢量结构则需记录更多的线段结点。一般来说，栅格结构只是矢量结构在某种程度上的一种近似，如果要使栅格结构描述的图件取得与矢量结构同样的精度，甚至仅仅在量值上接近，则数据也要比后者大得多。

栅格、矢量数据结构特点比较

比较内容

矢量格式

栅格格式

数据量

小

大

图形精度

高

低

图形运算

复杂、高效

简单、低效

遥感影像格式

不一致

一致或接近

输出表示

抽象、昂贵

直观、便宜

数据共享

不易实现

容易实现

拓扑和网络分析

容易实现

不易实现

栅格结构在某些操作上比矢量结构更有效更易于实现，如按空间坐标位置的搜索，对于栅格结构是极为方便的，而对矢量结构则搜索时间要长得多；在给定区域内的统计指标运算，包括计算多边形形状、面积、线密度、点密度，栅格结构可以很快算得出结果，而采用矢量结构则由于所在区域边界限制条件难以提取而降低效率，对于给定范围的开窗、缩放栅格结构也比矢量结构优越；

另一方面，矢量结构用于拓扑关系的搜索则更为高效，即诸如计算多边形形状搜索邻域、层次信息等；对于网络信息只有矢量结构才能完全描述；矢量结构在计算精度与数据量方面的优势也是矢量结构比栅格结构受到欢迎的原因之一。

许多实践证明，栅格结构和矢量结构在表示空间数据上可以是同样有效的，对于一个GIS软件，较为理想的方案是采用两种数据结构，即栅格结构与矢量结构并存，对于提高地理信息系统的空间分辨率、数据压缩率和增强系统分析、输入输出的灵活性十分重要。1、矢量数据结构的优缺点优点：表示地理数据的精度较高数据结构紧凑，冗余度低，数据量小拓扑结构有利于网络分析、空间查询等便于面向实体的数据表达图形输出精确美观缺点：数据结构复杂多边形叠合等分析相对困难数学模拟比较困难软件实现的技术要求比较高1、矢量数据结构的优缺点优点：表示地理数据的精度较高数据结构紧凑，冗余度低，数据量小拓扑结构有利于网络分析、空间查询等便于面向实体的数据表达图形输出精确美观缺点：数据结构复杂多边形叠合等分析相对困难数学模拟比较困难软件实现的技术要求比较高1、矢量数据结构的优缺点优点：表示地理数据的精度较高数据结构紧凑，冗余度低，数据量小拓扑结构有利于网络分析、空间查询等便于面向实体的数据表达图形输出精确美观2、栅格数据结构的优缺点优点：数据结构简单空间数据的叠置和组合方便各类空间分析很易于进行有利于遥感数据的匹配应用和分析缺点：图形数据量大，冗余度高，需要压缩处理拓扑关系难以表达定位精度比矢量低难以建立网络连接关系地图输出不美观二、数据结构选择原则要素还是位置可获取的数据定位要素的必要精度需要什么类型的要素需要什么类型的拓扑关联所需空间分析类型生产地图类型三、空间数据结构的转换矢量结构与网格结构的相互转换，是地理信息系统的基本功能之一，目前已经发展了许多高效的转换算法；但是，从栅格数据到矢量数据的转换，特别是扫描图像的自动识别，仍然是目前研究的重点。对于点状实体，每个实体仅由一个坐标对表示，其矢量结构和栅格结构的相互转换基本上只是坐标精度变换问题，不存在太大的技术问题。三、空间数据结构的转换线实体的矢量结构由一系列坐标对表示，在变为栅格结构时，除把序列中坐标对变为栅格行列坐标外，还需根据栅格精度要求，在坐标点之间插满一系列栅格点，这也容易由两点式直线方程得到。线实体由栅格结构变为矢量结构与将多边形边界表示为矢量结构相似，因此以下重点讨论多边形（面实体）的矢量结构与栅格结构相互转换。1、矢量格式向栅格格式的转换

矢量格式向栅格格式转换又称为多边形填充，就是在矢量表示的多边形边界内部的所有栅格点上赋以相应的多边形编码，从而形成栅格数据阵列。几种主要的算法描述如下：1）内部点扩散算法2）复数积分算法3）射线算法和扫描算法

2、栅格格式向矢量格式的转换

多边形栅格格式向矢量格式转换就是提取以相同的编号的栅格集合表示的多边形区域的边界和边界的拓扑关系，并表示由多个小直线段组成的矢量格式边界线的过程。栅格格式向矢量格式转换通常包括以下四个基本步骤：①多边形边界提取：采用高通滤波将栅格图像二值化或以特殊值标识边界点；②边界线追踪：对每个边界弧段由一个结点向另一个结点搜索，通常对每个已知边界点需沿除了进入方向的其他7个方向搜索下一个边界点，直到连成边界弧段；③拓扑关系生成：对于矢量表示的边界弧段数据，判断其与原图上各多边形的空间关系，以形成完整的拓扑结构并建立与属性数据的联系；④去除多余点及曲线圆滑：由于搜索是逐个栅格进行的，必须去除由此造成的多余点记录，以减少数据冗余；搜索结果，曲线由于栅格精度的限制可能不够圆滑，需采用一定的插补算法进行光滑处理，常用的算法有：线形迭代法；分段三次多项式插值法；正轴抛物线平均加权法；斜轴抛物线平均加权法；样条函数插值法。特殊情况下的栅格结构（a）三角形（b）

菱形（c)六边形显式描述显式表示：就是栅格中的一系列像元(点)，为使计算机认识这些像元描述的是某一物体而不是其它物体。注：“c”不一定用c的形式，而可以用颜色、符号、数字、灰度值来显示。则得到椅子的简单数据结构为：

椅子的属性——符号／颜色——像元隐式表示隐式表示：由一系列定义了始点和终点的线及某种连接关系来描述，线的始点和终点坐标定义为一条表示椅子形式的矢量，线之间的指示字，告诉计算机怎样把这些矢量连接在一起形成椅子，隐式表示的数据结构为：

椅子的属性——一系列矢量——连接关系

点线面点、线、面数据的栅格结构表示(a)点、线、面数据(b)栅格表示

栅格数据结构：坐标系与描述参数Y：列X：行西南角格网坐标（XWS，YWS）格网分辨率矢量数据结构的属性数据表达点状对象目标标识目标标识地物编码坐标关联的线目标精度控制点等级测量单位测量年限线状对象目标标识目标标识地物编码坐标串起点、终点、左面、右面路面材料等级修建时间宽度管养单位…………面状对象目标标识目标标识地物编码边界目标号建筑日期所有者建筑面积建筑单位结构……空间对象地物编码地物名称制图颜色几何类型制图符号编码属性表明地物类型特征与制图属性空间数据获取空间数据是GIS的血液，实际上整个GIS都是围绕空间数据的采集、加工、组织、存储、分析、可视化这几个方面展开的空间数据的获取手段、生产工艺、数据质量都会直接影响到GIS的成本、效率和应用潜力数据采集方法有野外数据采集（平板仪、经纬仪、全站仪、GPS等）手工数据输入法（各种调查统计数据、宗地信息等）地图数字化（手扶跟踪、扫描数字化等）摄影测量与遥感其它系统的数据转换（公共的数据接口与转换标准）空间数据概述GIS数据采集的方法是根据已有的数据源形式，现有设备条件、人和财力状况来选定汽油数据GIS中数据费用比例硬件∶软件∶数据=1∶2∶7现实世界文字报告、遥感图象等数字化仪扫描仪解析测图仪键盘等编辑、接边、分层、图形与属性连接、加注记等空间数据库数据源?如何采集?质量如何?空间数据采集的任务

将现有各类空间数据转换成GIS可以处理与接收的数字形式，通常要经过验证、修改、编辑等处理。具体任务如下：(1)将现有的地图、外业观测成果、航空像片、遥感图片数据、文本资料等转换成GIS可以接受的数字形式。

(2)数据库入库之前进行验证、修改、编辑等处理，保证数据在内容和逻辑上的一致性。

(3)不同的数据来源要用到不同的设备和方法。(4)数据的转换装载。(5)数据处理：几何纠正、图幅拼接、拓扑生成等。地图地面测量数据统计资料航空、遥感数字数据多媒体坐标几何数字化仪扫描仪摄影测量键盘空间数据库编辑处理数据交换数据内容与相应设备空间数据的特征空间特征是GIS所独有的数据类型在地理坐标框架下，刻画空间对象的位置、形状和大小等几何特征表示方法：绝对描述—坐标（直角坐标、经纬度）相对描述—空间拓扑关系（邻接、连接、方位）专题特征除空间特征、时间特征外的其它特征，如地形坡度、坡向、某地的年降雨量、土壤的酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等专题特征用于制作专题图或专题信息系统时间特征空间数据总是在特定的时间或时间段内采集得到或计算得到的当数据考虑时间特征时就成为时态数据，如地籍数据就具有非常明显的时间特征城镇规划前后的地表信息发生变化GIS建设应该考虑数据更新问题海量特征

包含空间和属性数据包含不同来源、不同类型、关系复杂的数据和其它信息系统相比，GIS的数据是海量的空间数据的特征空间对象描述包括两个方面：定性和定量描述定性描述对空间对象的鉴别、分类和命名主要表现在属性方面，例如分类代码（土地利用类型、植被类型等）数值类型：以一定的数值作为类型标识，不代表对象量化程度不同应用领域的空间对象描述详细程度不同土地利用类型分类、基础地理信息代码的详细程度随空间数据库比例尺的不同而异空间数据测量的尺度和精度定量描述包括空间对象的图形、属性两个方面图形：指空间坐标测量的尺度取决于采样点的取舍和测量坐标的精度比例尺决定空间数据的密度、坐标精度或影像数据的分辨率，例如公路在大比例尺中看成是面状地物、坐标精确到厘米在小比例中视为线，坐标精确到分米或米属性：指属性项的量化值，如土壤的酸碱度、某职工的工资，统计调查数据空间对象测量尺度和精度的原则计算机输出的地图满足同等比例尺地图的精度要求数据来源1）GIS数据来源

(1)基础制图数据：包括地形数据和人文景观数据(2)自然资源数据：描述自然资源性质、分布的数据(3)调查统计数据：统计部门经过调查分析所得到的各种统计数据(4)数字高程数据：关于地表位置布局的高程测量数据(5)法律文档数据(6)已有系统数据GIS空间数据基础地图存储介质、现势性、投影转换多媒体辅助GIS空间分析和查询遥感、航空影象和数据分辨率、变形规律、纠正、解译特征地面测量其它系统的数字形式数据调查统计数据与法律文档数据原始数据加工后的数据非电子数据电子数据全站仪、GPS数据地球物理、地球化学遥感数据地图专题地图统计图表平板测量、工程测量数据航空、遥感像片人口普查社会经济调查各种统计资料已建各种数据库GIS数据2）GIS数据来源分类

数据来源1）平板仪（经纬仪）测量采用平板仪或经纬仪到野外进行测量是最传统的野外测量方法、仪器成本低产品是纸质（模拟）地形图，即非数字形式野外劳动强度大、工作效率不高、图形描绘质量因人而异要转换成数字形式必须采用数字化的方式进行

野外数据采集平板仪测量2）全站仪测量是电子经纬仪和测距仪的集成，得到数字形式的方位角、距离或三维坐标作业灵活、精度高作业形式全站仪+与电子手簿：野外采集数据点、绘草图，室内进行数据导入、图形编辑电子平板：是平板仪的电子形