第五章-空间数据采集与处理

地理信息系统概论第五章空间数据采集与处理内容提要空间数据源种类一空间数据采集二空间数据处理三空间数据质量及精度分析四一、空间数据源种类地图数据：普通图、专题图遥感数据：航天遥感、航空遥感、地面遥感……地形数据：来源于已建立的数字高程模型(DEM)和其他实测的地形数据属性数据：统计报表、年鉴、实测纪录……空间数据结构的建立根据用户需求确定数据项目根据数据项目确定数据源数据分类与编码确定数据模型和数据结构数据输入与编辑矢量数据输入与编辑栅格数据输入与编辑矢量数据库栅格数据库二、空间数据采集1、空间数据的分类与编码空间数据的分类，是指根据系统功能及国家规范和标准，将具有不同属性或特征的要素区别开来的过程，以便从逻辑上将空间数据组织为不同的信息层(见下图)；1、空间数据的分类与编码空间数据的编码：是指将数据分类的结果，用一种易于被计算机和人识别的符号系统表示出来的过程，编码的结果是形成代码。代码由数字或字符组成。例如，我国基础地理信息数据的分类代码由六位数字组成，其代码结构如下所示：

× × ×× × ×

大类码小类码一级代码二级代码识别位

大类码、小类码、一级代码和二级代码分别用数字顺序排列。识别位由用户自行定义，以便于扩充。国家基础信息数据分类与代码举例

1：测量控制点

11：平面控制点12：高程控制点13：其他控制点1102：三角点1103：导线点11021：一等11022：二等11023：三等11024：四等编码的原则系统性和科学性一致性标准化和通用性简捷性可扩展性编码的方法层次分类编码法多源分类编码法1、空间数据的分类与编码空间对象的层次分类编码按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序。有林地731迹地735土地利用类型:7园地72耕地71牧草地74林地73灌木地732疏林地733未成林林地734阔叶树疏林地7332针叶树疏林地7331空间对象的多源分类编码按空间对象不同特性进行分类并进编码代码之间没有隶属关系，反映对象特性具有较大的信息量，有利于空间分析河流特性分类与编码通航情况通航：1不通航：2常年河：1时令河：2消失河：3

<1km：1<2km：2<5km：3<10km：4>10km：5流水季节河流宽度河流长度河流深度

5~10m：110~20m：220~30m：330~60m：460~120m：5120~300m：6300~500m：7>500m：8

<1m：11~2m：22~5m：35~20m：420~50m：5>50m：62、栅格数据的采集透明格网采集输入扫描数字化输入其他数据传输和转换输入透明格网采集单位格网交点归属法单位格网面积占优法单位栅格长度占优法3、矢量数据的采集矢量数据的输入，是指将分类和编码的空间对象图形转换为一系列x、y坐标，然后按照确定的数据结构加入到线段或标识点计算机数据文件中去。跟踪数字化自动矢量化数据编辑建立拓扑关系图形控制(图像配准)跟踪数字化—使用Tablet手扶跟踪数字化仪：一种用来记录和跟踪地图点、线位置的手工数字化设备。感应板标识器跟踪数字化—使用Tablet(续)Point-modeStream-modeSelectingpointstodigitize三、空间数据处理空间数据处理数据变换数据重构数据提取几何纠正投影变换辐射纠正结构转换格式变换类型替换数据拼接边沿匹配类型提取窗口提取布尔提取空间内插GIS中的坐标地球坐标经度、纬度地图投影变换地图投影变换地图坐标直角坐标屏幕显示坐标数字化仪、扫描仪坐标用户坐标物理坐标1、空间数据的坐标变换ChangeofpositionanddirectionChangeofscaleChangesinshapeandsize坐标变换方法等积变换(Equiarea

Transformation)

Allowsrotationandpreservesshapeandsize相似变换(Similarity

Transformation)

Allowsrotationandpreservesshapebutnotsize仿射变换(Affine

Transformation)

Allowsangulardistortionbutpreservesparallelismoflines

Parallellinesremainparallellines投影变换(Projective

Transformation)

Allowsbothangularandlengthdistortions坐标变换基本原理YXxyPααa0b0OO’平移旋转缩放数字化时的坐标变换DigitizingtabletcoordinatesystemMapcoordinatesystem2、投影变换目的：将某一研究区域不同投影方式的图件统一起来。因此需将一种投影方式转换成另一种投影方式。通常有三种方式：（1）正解变换x,y→严密的解析解→X,Y（2）反解变换x,y→B,L→X,Y（3）数值变换x,y→数值计算→X,Y3、矢量数据压缩Linesimplification-processofsimplifyingorgeneralizingalinebyremovingsomeofitspoints基本元素：点、线、面压缩对象：线压缩方法：垂距法、光栏法、Douglas-Peucker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，可在数字化时实时处理，每次判断下一个数字化的点，且计算量较小；缺点是有可能删去特征点。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。Douglas-Peucker将一曲线首末点连成直线，找出与该直线垂直距离最大的点。如该距离小于误差限制值，则删去该曲线上所有内点；如大于限制值，则将该曲线分成两段，再分别重复上述步骤。该方法能减少删除特征点的可能性，但计算工作量大，且只有所有数据完成数字化后才能压缩。ExampleofDouglas-PeuckeralgorithmAteachstage:Original13points,aftersimplification6points.ExampleofDouglas-PeuckeralgorithmThreshold:5metersBlacksolid:originallines;Reddash:aftersimplificationThreshold:10meters4、数字化误差类型1）几何数据的不完整或重复；2）几何数据的位置不正确；3）比例尺不正确；4）变形；5）几何数据与属性数据的连接有误；6）属性数据错误、不完整。CausesforDigitizingErrorsHumanerrorsinmanualdigitizingErrorsinscanningandtracingErrorsinconvertingdigitizedmapintoreal-worldcoordinates拓扑错误ViolationoftopologicalrelationshipsUnclosedpolygonsGapsbetweenpolygonsOverlappingpolygonsDanglingnodesUndershootsOvershoots图层数据之间错误或误差LinefeaturesfromonelayerthatdonotconnectwiththoseofanotherlayerPointfeaturesofonelayerdonotalignwithlinefeaturesofanotherlayer图形编辑图形编辑又叫数据编辑、数字化编辑，是指对地图资料数字化后的数据进行编辑加工，其主要的目的是在改正图形及数据的差错。图形编辑是一交互处理过程，GIS具备的图形编辑功能的要求是：具有友好的人机界面，即操作灵活、易于理解、响应迅速等；具有对几何数据和属性编码的修改功能，如点、线、面的增加、删除、修改等；具有分层显示和窗口操作功能，便于用户的使用。

结点的编辑结点捕捉(Snap)：或称结点匹配、结点附和。方法：结点移动、鼠标拉框、求交点、自动匹配。结点与线的捕捉：在数字化过程中会遇到一个结点与一个线状目标的中间相交。由于误差，它不可能完全交于线目标上，需要进行编辑，称为结点与线的捕捉。方法：结点移动、使用线段求交、自动编辑。ABDCE图形编辑示例

包括用鼠标增加或删除一个点、线、面实体，移动、旋转一个点、线、面实体。删除顶点增加顶点

移动顶点删除一段弧段jkjkabL3L1L25、空间数据的内插方法空间数据内插概念设已知一组空间数据，它们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，空间数据的内插就是从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其他任意点或任意分区的值。空间数据内插方法根据已知点和已知分区数据的不同，将空间数据内插分为点的内插区域的内插5、空间数据的内插方法一、点内插

插值过程中，由于取样的数据点呈离散分布形式，或者数据点虽然按格网排列，但格网的密度不能满足使用的要求，这样就需要以数据点为基础进行插值运算。插值运算的手段是选择一个合理的数学模型，使用已知点上的信息求出函数的待定系数。通常采用：逐点内插局部函数内插5、空间数据的内插方法（1）逐点内插

移动拟合法是典型的逐点内插法。移动拟合法是指对每一个待定点取用一个多项式曲面拟合该点附近的地表面。此时取待定点作平面坐标的原点，并用待定点为圆心，以R为半径的圆内取数据点来定义函数的待定系数。数学模型设取二次多项式来拟合，则待求点的高程可写成一般式为：

zp=Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F上式中有6个待定系数，至少取用6个点的数据代入方程，求解待定系数。5、空间数据的内插方法当取用的数据点多于6个时，则以数据点高程z作为观测值，可列出误差方程式

Q=Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F-Z

并以数据点到待求点的距离给予适当的权重，按最小二乘法平差原理求解。权值应与距离成反比，间距愈近，对待求点测定值的影响应愈大。如取

W=1/d2或(

(R-d)/d)2

式中：d为待定点到数据点间的水平距离，

R为定义函数待定参数时所求的圆半径。该方法称为按距离加权最小二乘内插算法。5、空间数据的内插方法（2）局部函数内插局部函数法通常以格网小块为加密区，采用低次项函数拟合地表面。线性内插双线性多项式内插双三次多项式（样条函数）5、空间数据的内插方法①线性内插当分块插值区的地表面为一平面，按直线比例内插待定点的高程。数学模型使用最靠近待定点的3个数据点来定义函数。设待定点高程为zp，则线性内插函数为：

zp=a0+a1x+a2y

将3个数据点的坐标值代入，联立求解出系数a0

，a1

，

a2

，待定点在给予平面坐标xp，yp之后，即可求出内插高程zp.5、空间数据的内插方法

②双线性多项式内插当分块插值区内待定点的高程在轴x（和y

）平行的方向上与坐标y（和x）成直线比例关系。数学模型设待定点的高程为zp，则按双线性多项式内插的函数式为：

zp=a0+a1x+a2y+a3xy此时取最靠近的4个数据点定义函数的待定参数。5、空间数据的内插方法

③双三次多项式（样条函数）当分块插值区用双三次多项式即样条函数模拟地表面时。数学模型设待定点的高程为zp，函数式为：

zp=f(x，y)=a1x3y3+a2x2y3+a3xy3+a4y3+a5x3y2+a6x2y2+a7xy2+a8y2+a9x3y+a10x2y+a11xy+a12y+a13x3+a14x2+a15x+a16

需要4个格网节点的数据，以及x和y方向的斜率、曲面的扭曲来定义函数的待定值。双三次多项式样条函数是正方形格网布点时内插加密常用方法之一。5、空间数据的内插方法点内插实现过程①数据取样：数据整理过程，包括简单的数据插值运算、数据检查等；②数据内插方法选择：根据数据特点，选择数学模型进行数据内插运算；③数据记录：将内插结果按一定的数据结构形式，存储起来，供系统使用。5、空间数据的内插方法主要方法：叠置法比重法

区域内插主要解决离散属性数据问题。研究的目标是从已知分区的数据(如社会经济数据)中推出同一地区的另一组分区数据。如：

已知某地区各县中历年的人口分布数据，但因行政区划分使该地区中某些县的边界线发生了变化，现在需要推算新行政区中历年的人口分布数据，就可用这种插值方法。

二、区域内插人口面积A357B306C103ACBC1A1B1历史区现实区5、空间数据的内插方法主要过程：(1)在历史区上叠加满足精度的格网，将历史区内的各格网赋予平均。(2)按邻域法平滑数据，计算公式可用四邻域或八邻域法。四邻域法公式：zij=(zi+1,j+zi-1,j+zi,j+1+zi,j-1)／4

八邻域法公式：zij=(zi+1,j+zi-1,j+zi,j+1+zi,j-1+zi+1,j+1+zi+1,j-1+zi-1,j+1+zi-1,j-1)／8区域内插方法-比重法比重法使用平滑密度函数5、空间数据的内插方法(3)按四邻域或八邻域法平滑数据，求平滑后区域内各网格值之和。如按四邻域法求U1A，U1B，U1C

，得到数据的变化率，检查是否符合要求。

PA=UA

／U1A

PB=

UB

／U1B

PC=

UC

／U1C(4)若数据变化率不符合要求，各格网值乘以变化率，得到调整后的格网值，再进行第二次平滑。如此循环，直到区域数据的变化率满足要求。5、空间数据的内插方法例证：区域内插方法-比重法

已知某地区有A、B、C三个区域，并已知该三个区域的面积和人口数，人口数分别为UA、UB

、UC

，如下图所示。现将该区域重新划分A1、B1

、C1三个区域，如图，请用区域属性数据的插值法求A1、B1

、C1三个区域的面积和人口数。人口面积A357B306C103ACBC1A1B1历史区现实区5、空间数据的内插方法(1)在历史区上叠加满足精度的格网。将历史区内的各格网赋予平均值。假设整个区域分为4x4栅格，求出：

A区每个栅格值为35／7=5.0

B区每个栅格值为30／6=5.0

C区每个栅格值为10／3=3.3

如图所示人口面积A357B306C1035.05.05.05.05.05.03.33.35.05.05.03.35.05.05.05.0图历史区ABC5、空间数据的内插方法

(2)对图历史区数据做第一次平滑后，得图1-1。5.05.05.05.05.03.33.35.05.05.03.35.05.05.05.05.05.04.44.25.04.64.63.95.05.04.24.45.05.05.04.2注：在进行邻域法平滑计算（zij=(zi+1,j+zi-1,j+zi,j+1+zi,j-1)／4）时，当点在边缘时，应除2或3。图历史区数据图1-1第一次平滑数据4.65.05.05.03.35.05.05.05.03.34.6+++=()/4z22=5、空间数据的内插方法5.05.05.05.05.05.03.33.35.05.05.03.35.05.05.05.05.05.04.44.25.04.64.63.95.05.04.24.45.05.05.04.2(3)计算数据的变化率，对结果（图1-1）进行调整。计算各分区变化率：

PA=UA／U1A=35／33.2(5.0+5.0+5.0+5.0+4.6+4.4+4.2)=1.05

PB=UB／U1B=30／28.4(5.0+5.0+5.0+5.0+4.2+4.2)=1.06

PC=UC／U1C=10／12.9(4.6+3.9+4.4)=0.78计算第一次平滑调整值：各个网点值×分区变化率

调整后得到图1-2第一次平滑调整值图历史区数据图1-1第一次平滑值5.35.34.64.45.34.83.63.05.35.34.53.45.35.35.34.5图1-2第一次平滑调整值5、空间数据的内插方法(4)反复进行（2）、（3）计算，直到数据的变化率满足要求（接近1），或者相应分区的格网值比较一致时，计算结束。5.05.05.05.05.05.03.33.35.05.05.03.35.05.05.05.05.05.04.44.25.04.64.63.95.05.04.24.45.05.05.04.2图历史区数据图1-1第一次平滑值5.35.34.64.45.34.83.63.05.35.34.53.45.35.35.34.5图1-2第一次平滑调整值5.34.94.43.85.14.94.23.85.35.04.44.05.35.34.84.4计算变化率PA=35／33.7=1.04PB=30／29.2=1.03PC=10／12.0=0.835.55.14.64.05.35.13.53.25.55.24.53.35.55.54.94.5图2-1第二次平滑值图2-2第二次平滑调整值5、空间数据的内插方法(5)当变化率满足要求时，计算目标区的内插值。现实区内插值如下：A1区：5.5+5.3+5.5+5.2+4.5=26

B1区：5.5+5.5+4.9+4.5+5.2+4.5=30C1区：5.1+5.1+4.6+3.5+4.0=22C122A126B1305.55.14.64.05.35.13.53.25.55.24.53.35.55.54.94.5现实区内插值满足变化率最终调整值5、空间数据的内插方法

在进行平滑，以及变化率计算时，分区范围使用的是历史区的范围；当平滑结束后，现实区内插值使用现实区提供的范围。C122A126B1305.55.14.64.05.35.13.53.25.55.24.53.35.55.54.94.5现实区内插值满足变化率最终调整值6、图幅数据边沿匹配处理小心地修改空间数据库中点和矢量的坐标，以维护数据库的连续性；先对准两幅图的一条边缘线，然后再小心地调整其它线段使其取得连续。图幅数据边缘匹配处理，一般可采用二种方法来调整边界。6、图幅数据边沿匹配处理1、识别和检索相邻图幅的数据利用输入数据时的图幅编码，将相邻图幅联系在一起。有时为了减少数据量，也可考虑仅提取边沿数据，进行目标匹配，然后再将其合并，完成边沿处理。图幅数据边沿数据匹配示意图幅编号及图幅边沿数据的提取6、图幅数据边沿匹配处理追踪拼接法：符合下列条件，两条线段即可匹配衔接：①相邻图幅边界两条弧段的左右码各自相同或相反②相邻图幅同名边界点在某一许可的范围内。2、相邻图幅边界点坐标数据的匹配追踪拼接法6、图幅数据边沿匹配处理通过边沿处理，组成较大区域的连续图幅的数据后，需对属性相同的图斑合并。3相同属性多边形公共界线的删除6、图幅数据边沿匹配处理边沿匹配前原始数据匹配处理边沿匹配后数据7、遥感与GIS数据的融合RS信息特点：周期动态性、信息丰富、获取效率高。GIS的特点：高效的空间数据管理和灵活的空间数据综合分析能力两者的融合能大大提高数据信息的利用效率。常用的融合方法：遥感图像与图形的融合遥感数据与DEM的融合

(GoogleEarth、ArcGISExplorer)遥感图像与地图扫描图像的融合1、遥感与GIS数据的融合7、遥感与GIS数据的融合这种影像地图具有一定的数学基础，有丰富的光谱信息与几何信息有行政界线和属性信息提高了用户的可视化效果；并使用户能够方便的得到各种统计信息，如：某个行政单元的土地利用类型、数量等。经过正射纠正后的遥感影像，与数字地图信息融合，可产生影像地图。具有如下特点：(1)遥感图像与GIS数据的融合7、遥感与GIS数据的融合有助于实施遥感影像的几何校正与配准，消除遥感图像中因地形起伏所造成的像元位移，提高遥感图像的定位精度；DEM可参与遥感图像的分类，改善分类精度提高GIS空间分析能力。(2)遥感数据与DEM的融合7、遥感与GIS数据的融合

将不同时期的遥感图像配准叠合，可以从遥感图像中快速发现已发生变化的区域，进而实现GIS数据库的自动／半自动快速更新。2000年(TM)1998年(SPOT)2、多卫星、多时相遥感数据融合水系与DEM复合道路与DEM复合居民点与DEM复合居民点与DEM复合8、不同格式数据的融合—转换器通过各系统定义的交换文件进行不同格式数据的融合—数据标准由系统提供向标准格式转换的功能不同格式数据的融合—公共接口数据互操作，实际上是数据访问标准的定义OGCSafe公司的F