第五章 地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理-新

第五章空間數(shù)據(jù)的處理第一節(jié)空間數(shù)據(jù)的編輯第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)變換第三節(jié)空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換第四節(jié)空間數(shù)據(jù)的壓縮與綜合第五節(jié)

圖幅數(shù)據(jù)邊沿匹配處理第六節(jié)

空間插值方法第一節(jié)空間數(shù)據(jù)的編輯數(shù)據(jù)編輯的內(nèi)容與方法空間數(shù)據(jù)編輯的必要性修正數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和一致性更新地理信息空間數(shù)據(jù)編輯內(nèi)容數(shù)據(jù)不完整、重復(fù)空間數(shù)據(jù)位置不正確空間數(shù)據(jù)比例尺不準(zhǔn)確空間數(shù)據(jù)變形幾何和屬性連接有誤屬性數(shù)據(jù)不完整主要方法疊合比較法目視檢查法邏輯檢查法第一節(jié)空間數(shù)據(jù)的編輯常見數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤圖紙移動(dòng)圖紙變形制圖誤差數(shù)字化誤差制圖誤差圖幅接邊誤差數(shù)字化誤差誤差探測(cè)與編輯空間數(shù)據(jù)一般錯(cuò)誤多邊形不閉合裂縫交叉屬性錯(cuò)誤等等誤差修正一般過程設(shè)定容許值連接接點(diǎn)重建拓?fù)潢P(guān)系邊界匹配不同圖幅的連接自動(dòng)、手工數(shù)字化邊界調(diào)整第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換幾何糾正幾何糾正是指對(duì)數(shù)字化原圖數(shù)據(jù)進(jìn)行的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換和圖紙變形誤差的改正，以實(shí)現(xiàn)與理論值的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；幾何糾正的方法包括仿射變換、相似變換、二次變換和高次變換等。圖象糾正糾正原因地圖變形(均勻變形、非均勻變形）數(shù)字化中的位置移動(dòng)遙感影像本身存在幾何變形投影方式不同分幅掃描實(shí)質(zhì)建立糾正圖象與標(biāo)準(zhǔn)地圖的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系變換方法精確方法：仿射變換、雙線性變換、平方變換、立方變換等近似方法：橡皮板變換糾正步驟糾正點(diǎn)—數(shù)據(jù)采集—函數(shù)建立—逐點(diǎn)或網(wǎng)格糾正坐標(biāo)變換第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換仿射變換舉例投影轉(zhuǎn)換投影轉(zhuǎn)換是指當(dāng)系統(tǒng)使用來自不同地圖投影的圖形數(shù)據(jù)時(shí)，需要將該投影的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要投影的坐標(biāo)數(shù)據(jù)；投影轉(zhuǎn)換的方法包括正解變換、反解變換和數(shù)值變換等。第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換地圖投影投影變換墨卡特投影摩爾魏特投影地圖投影轉(zhuǎn)換等面積偽圓錐投影斜軸等面積方位投影第三節(jié)空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換由矢量向柵格的轉(zhuǎn)換當(dāng)數(shù)據(jù)采集采用矢量數(shù)據(jù)，而空間分析采用柵格數(shù)據(jù)時(shí)，需要將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)；由矢量數(shù)據(jù)向柵格數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換方法，根據(jù)原數(shù)據(jù)文件的不同，可以分別應(yīng)用：基于弧段數(shù)據(jù)的柵格化方法；基于多邊形數(shù)據(jù)的柵格化方法。由柵格向矢量的轉(zhuǎn)換當(dāng)由柵格數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通過矢量繪圖機(jī)輸出，或者將柵格數(shù)據(jù)加入矢量數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，都需要將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)；由柵格數(shù)據(jù)向矢量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)文件和再生柵格數(shù)據(jù)文件的不同，可以分別采用：基于圖像數(shù)據(jù)的矢量化方法；基于再生柵格數(shù)據(jù)的矢量化方法。第三節(jié)空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換例：矢量到柵格轉(zhuǎn)換柵格矢量化舉例（柵格數(shù)據(jù)）柵格矢量化得到的弧段數(shù)據(jù)弧段數(shù)據(jù)自動(dòng)生成多邊形第四節(jié)多源空間數(shù)據(jù)的融合遙感與GIS數(shù)據(jù)的融合遙感圖像與數(shù)字地圖數(shù)據(jù)的融合；遙感圖像與DEM數(shù)據(jù)的融合；遙感圖像與地圖掃描數(shù)據(jù)的融合。不同格式數(shù)據(jù)的融合基于轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)融合；基于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)融合；基于公共接口的數(shù)據(jù)融合；基于直接訪問的數(shù)據(jù)融合。第四節(jié)空間數(shù)據(jù)的壓縮與綜合空間數(shù)據(jù)的壓縮空間數(shù)據(jù)的壓縮，即從所取得的數(shù)據(jù)集合S中抽出一個(gè)子集A，這個(gè)子集作為一個(gè)新的信息源，在規(guī)定的程度范圍內(nèi)最好地逼近原集合，而且具有最大的壓縮比a

式中：m為曲線的原點(diǎn)數(shù)；n為曲線經(jīng)壓縮后的點(diǎn)數(shù)。曲線上點(diǎn)的壓縮方法：道格拉斯-普克法(Douglas-Peucker)；Li-openshaw的自然綜合法則法；垂距法。面域柵格數(shù)據(jù)的壓縮方法：游程編碼法；四叉樹編碼壓縮法。空間數(shù)據(jù)的綜合空間數(shù)據(jù)的綜合是針對(duì)存貯在GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)因?qū)傩詳?shù)據(jù)的重新分類而進(jìn)行的操作；空間數(shù)據(jù)的綜合內(nèi)容包括相同屬性的刪除和相同屬性公共邊界線的刪除等。第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑一、數(shù)據(jù)壓縮圖形顯示輸出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)壓縮光滑矢量數(shù)據(jù)壓縮柵格數(shù)據(jù)壓縮第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑一、數(shù)據(jù)壓縮1、間隔取點(diǎn)法

每隔K隔點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn)，或每間隔一定距離取一個(gè)點(diǎn)，但首末點(diǎn)一定要保留?？纱罅繅嚎s數(shù)據(jù)，但不一定能恰當(dāng)保留原來方向上曲率顯著變化的點(diǎn)。第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑一、數(shù)據(jù)壓縮2、（分裂法）Douglas—Peucker

壓縮效果好，但必須在對(duì)整條曲線數(shù)字化完成后才能進(jìn)行，且計(jì)算量較大；第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑3、垂距法每次順序取曲線上的三個(gè)點(diǎn)，計(jì)算中間點(diǎn)與其它兩點(diǎn)連線的垂線距離d，并與限差D比較。若d＜D，則中間點(diǎn)去掉；若d≥D，則中間點(diǎn)保留。然后順序取下三個(gè)點(diǎn)繼續(xù)處理，直到這條線結(jié)束。壓縮算法好，且計(jì)算量較小一、數(shù)據(jù)壓縮第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑4、光欄法

定義一個(gè)扇形區(qū)域，通過判斷曲線上的點(diǎn)在扇形外還是在扇形內(nèi)，確定保留還是舍去。

算法簡(jiǎn)單，速度快，但有時(shí)會(huì)將曲線的彎曲極值點(diǎn)p值去掉而失真。一、數(shù)據(jù)壓縮第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-4空間數(shù)據(jù)壓縮與光滑二、曲線光滑（擬合）是假象曲線為一組離散點(diǎn)，尋找形式較簡(jiǎn)單、性能良好的曲線解析式。插值方式：曲線通過給定的離散點(diǎn)。如拉格朗日插值，三次樣條曲線逼近方式：曲線盡量逼近給定離散點(diǎn)。如貝塞爾和B樣條曲線。例：地圖綜合（矢量數(shù)據(jù)概化）例：柵格數(shù)據(jù)重采樣1MMU=1公頃1MMU=9公頃MMU：最小制圖單位第五節(jié)圖幅數(shù)據(jù)邊沿匹配處理圖幅數(shù)據(jù)邊沿匹配的概念圖幅數(shù)據(jù)邊沿匹配的任務(wù)邏輯一致性的處理識(shí)別和檢索相鄰圖幅的數(shù)據(jù)；相鄰圖幅邊界點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配；相同屬性多邊形公共界線的刪除；2、相鄰圖幅識(shí)別與檢索3132332123111213223、相鄰圖幅邊界點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配追蹤拼接法:相鄰圖幅邊界兩條線段或弧段的左右碼各自相同或相反；相鄰圖幅同名邊界點(diǎn)坐標(biāo)在某一允許值范圍內(nèi)(如土O．5mm)。3、相鄰圖幅邊界點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配拼接前拼接中邊緣不匹配調(diào)整后的邊緣匹配第六節(jié)空間插值一、空間插值的概念和理論（一）空間插值將離散點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的數(shù)據(jù)曲面的過程。（二）空間插值的理論假設(shè)其理論假設(shè)是空間位置上越靠近的點(diǎn)，越可能具有相似的特征值；而距離越遠(yuǎn)的點(diǎn)，其特征值相似的可能性越小。第六節(jié)空間插值一、空間插值的概念和理論（三）算法（1）空間內(nèi)插算法：通過已知點(diǎn)的數(shù)據(jù)推求同一區(qū)域其它未知點(diǎn)數(shù)據(jù)；（2）空間外推算法：通過已知區(qū)域的數(shù)據(jù)，推求其它區(qū)域數(shù)據(jù)的方法。第六節(jié)空間插值一、空間插值的概念和理論（四）、空間插值方法（1）整體插值：用研究區(qū)域所有采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行全區(qū)域特征擬合，如邊界內(nèi)插法、趨勢(shì)面分析等。（2）部分插值：僅僅用鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)來估計(jì)未知點(diǎn)的值，如最鄰近點(diǎn)法（泰森多邊形方法）、移動(dòng)平均插值方法（距離倒數(shù)插值法）、樣條函數(shù)插值方法、空間自協(xié)方差最佳插值方法（克里金插值）等。第六節(jié)空間插值一、空間插值的概念和理論（五）需要作空間插值的情況（1）現(xiàn)有的離散曲面的分辨率，象元大小或方向與所要求的不符，需要重新插值。例如將一個(gè)掃描影象（航空像片、遙感影象）從一種分辨率或方向轉(zhuǎn)換到另一種分辨率或方向。（2）現(xiàn)有的連續(xù)曲面的數(shù)據(jù)模型與所需的數(shù)據(jù)模型不符，需要重新插值。如將一個(gè)連續(xù)的曲面從一種空間切分方式變?yōu)榱硪环N空間切分方式，從TIN到柵格、柵格到TIN或矢量多邊形到柵格。（3）現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不能完全覆蓋所要求的區(qū)域范圍，需要插值。如將離散的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)插為連續(xù)的數(shù)據(jù)表面。第六節(jié)空間插值二、空間插值的數(shù)據(jù)源(一）連續(xù)表面空間插值的數(shù)據(jù)源包括：

（1）攝影測(cè)量得到的正射航片或衛(wèi)星影象；

（2）衛(wèi)星或航天飛機(jī)的掃描影象；

（3）野外測(cè)量采樣數(shù)據(jù)，采樣點(diǎn)隨機(jī)分布或有規(guī)律的線性分布（沿剖面線或沿等高線）；

(4)數(shù)字化的多邊形圖、等值線圖；硬數(shù)據(jù)：空間插值的數(shù)據(jù)通常是復(fù)雜空間變化有限的采樣點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)，這些已知的測(cè)量數(shù)據(jù)稱為“硬數(shù)據(jù)”。

軟數(shù)據(jù)：如果采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)比較少的情況下，可以根據(jù)已知的導(dǎo)致某種空間變化的自然過程或現(xiàn)象的信息機(jī)理，輔助進(jìn)行空間插值，這種已知的信息機(jī)理，稱為“軟信息”。第六節(jié)空間插值二、空間插值的數(shù)據(jù)源(二）采樣點(diǎn)的分布

采樣點(diǎn)的空間位置對(duì)空間插值的結(jié)果影響很大，理想的情況是在研究區(qū)內(nèi)均勻布點(diǎn)。然而當(dāng)區(qū)域景觀大量存在有規(guī)律的空間分布模式時(shí)，如有規(guī)律間隔的數(shù)或溝渠，用完全規(guī)則的采樣網(wǎng)絡(luò)則顯然會(huì)得到片面的結(jié)果，正是這個(gè)原因，統(tǒng)計(jì)學(xué)家希望通過一些隨機(jī)的采樣來計(jì)算無(wú)偏的均值和方差。但是完全隨機(jī)的采樣同樣存在缺陷，首先隨機(jī)的采樣點(diǎn)的分布位置是不相關(guān)的，而規(guī)則采樣點(diǎn)的分布則只需要一個(gè)起點(diǎn)位置，方向和固定大小的間隔，尤其是在復(fù)雜的山地和林地里比較容易。其次完全隨機(jī)采樣，會(huì)導(dǎo)致采樣點(diǎn)的分布不均，一些點(diǎn)的數(shù)據(jù)密集，另一些點(diǎn)的數(shù)據(jù)缺少。圖7-12列出空間采樣點(diǎn)分布的幾種選擇。

圖7-12各種不同的采樣方式第六節(jié)空間插值三、空間插值方法

空間插值方法可以分為整體插值和局部插值方法兩類。（一）整體插值方法用研究區(qū)所有采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行全區(qū)特征擬合；1、邊界內(nèi)插：思路：假設(shè)任何重要的變化發(fā)生在邊界上，邊界內(nèi)的變化是均勻的，同質(zhì)的，即在各方向都是相同的。這種概念模型經(jīng)常用于土壤和景觀制圖。邊界內(nèi)插方法最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)模型是標(biāo)準(zhǔn)方差分析（ANOVAR）模型：式中，z是在x0位置的屬性值，μ是總體平均值，αk是k類平均值與μ的差，ε為類間平均誤差（噪聲）。

第六節(jié)空間插值三、空間插值方法（一）整體插值方法2、趨勢(shì)面面分析：

思路：某種地理屬性在空間的連續(xù)變化，可以用一個(gè)平滑的數(shù)學(xué)平面加以描述。即先用已知采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合出一個(gè)平滑的數(shù)學(xué)平面方程，再根據(jù)該方程計(jì)算無(wú)測(cè)量值的點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。它的理論假設(shè)是地理坐標(biāo)（x,y）是獨(dú)立變量，屬性值Z也是獨(dú)立變量且是正態(tài)分布的，同樣回歸誤差也是與位置無(wú)關(guān)的獨(dú)立變量。是一種多項(xiàng)式回歸分析技術(shù)，用多項(xiàng)式表示線或面，按最小二乘法原理對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。第七節(jié)空間插值三、空間插值方法（一）整體插值方法

2、趨勢(shì)面面分析：

1）線性回歸:二元二次或高次多項(xiàng)式2)數(shù)據(jù)是二維的三、空間插值方法（一）整體插值方法

2、趨勢(shì)面面分析：第七節(jié)空間插值第七節(jié)空間插值三、空間插值方法（一）整體插值方法3、變換函數(shù)插值

根據(jù)一個(gè)或多個(gè)空間參量的經(jīng)驗(yàn)方程進(jìn)行整體空間插值，這種經(jīng)驗(yàn)方程稱為變換函數(shù)。如：沖積平原的土壤重金屬污染與幾個(gè)重要因子有關(guān)，其中距污染源（河流）的距離，和高程兩個(gè)因子最重要。式中是z(x)某種重金屬含量（ppm），b0…bn是回歸系數(shù)，p1…pn是獨(dú)立空間變量，本例p1是距河流的距離因子，p2是高程因子。第七節(jié)空間插值三、空間插值方法（二）局部插值方法局部插值方法只使用鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)來估計(jì)未知點(diǎn)的值，1、步驟：（1）定義一個(gè)鄰域或搜索范圍；（2）搜索落在此鄰域范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)；（3）選擇表達(dá)這有限個(gè)點(diǎn)的空間變化的數(shù)學(xué)函數(shù)；（4）為落在規(guī)則格網(wǎng)單元上的數(shù)據(jù)點(diǎn)賦值。重復(fù)這個(gè)步驟直到格網(wǎng)上的所有點(diǎn)賦值完畢。使用局部插值方法需要注意的幾個(gè)方面是：所使用的插值函數(shù)；鄰域的大小、形狀和方向；數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布方式是規(guī)則的還是不規(guī)則的。第七節(jié)空間插值三、空間插值方法（二）局部插值方法2、插值方法

（1）最近鄰點(diǎn)法：泰森多邊形方法原理：只用最近的單個(gè)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域插值。（2）移動(dòng)平均插值方法：距離(平方)倒數(shù)插值

它假設(shè)未知點(diǎn)x0處屬性值是在局部鄰域內(nèi)中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離加權(quán)平均值。距離倒數(shù)插值方法是加權(quán)移動(dòng)平均方法的一種。（3）樣條函數(shù)插值方法(見后面）

（4）空間自協(xié)方差最佳插值方法：克里金插值（趨勢(shì)）假設(shè)屬性的空間變異包含空間相關(guān)成分

利用局部范圍內(nèi)的已知采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)內(nèi)插出未知點(diǎn)的數(shù)據(jù)。1、線性內(nèi)插將內(nèi)插點(diǎn)周圍的3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值帶入多項(xiàng)式，即可解算出系數(shù)a0、a1、a2。局部?jī)?nèi)插2、雙線性多項(xiàng)式內(nèi)插

將內(nèi)插點(diǎn)周圍的4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值帶入多項(xiàng)式，即可解算出系數(shù)a0，a1，a2，a3。當(dāng)數(shù)據(jù)是按正方形格網(wǎng)點(diǎn)布置:局部?jī)?nèi)插將內(nèi)插點(diǎn)周圍的16個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)帶入多項(xiàng)式，可計(jì)算出所有的系數(shù)。

16個(gè)點(diǎn)局部?jī)?nèi)插特點(diǎn)：內(nèi)插速度很快可用于精確的內(nèi)插，可用于平滑處理3、雙三次多項(xiàng)式（樣條函數(shù)）內(nèi)插4、移動(dòng)平均法

在局部范圍（或稱窗口）內(nèi)計(jì)算各數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值.

二維平面的移動(dòng)平均法也可用相同的公式，但位置Xi應(yīng)被坐標(biāo)矢量Xi代替。小窗口將增強(qiáng)近距離數(shù)據(jù)的影響；大窗口將增強(qiáng)遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)的影響，減小近距離數(shù)據(jù)的影響。

當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)的相互位置越近，其數(shù)據(jù)的相似性越強(qiáng)；當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)的相互位置越遠(yuǎn)，其數(shù)據(jù)的相似性越低。加權(quán)移動(dòng)平均法:λi是采樣點(diǎn)i對(duì)應(yīng)的權(quán)值

加權(quán)平均內(nèi)插的結(jié)果隨使用的函數(shù)及其參數(shù)、采樣點(diǎn)的分布、窗口的大小等的不同而變化。通常使用的采樣點(diǎn)數(shù)為6—8點(diǎn)。對(duì)于不規(guī)則分布的采樣點(diǎn)需要不斷地改變窗口的大小、形狀和方向，以獲取一定數(shù)量的采樣點(diǎn)。

4、移動(dòng)平均法克里格（Kriging）內(nèi)插法舉例高程數(shù)據(jù)設(shè)置參數(shù)插值結(jié)果三維顯示內(nèi)插:在已觀測(cè)點(diǎn)的區(qū)域內(nèi)估算未觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)的過程；外推:在已觀測(cè)點(diǎn)的區(qū)域外估算未觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)的過程.——預(yù)測(cè)。第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值一、邊界內(nèi)插

首先假定任何重要的變化都發(fā)生在區(qū)域的邊界上，邊界內(nèi)的變化則是均勻的、同質(zhì)的。邊界內(nèi)插的方法之一：泰森多邊形法。泰森多邊形法的基本原理是，未知點(diǎn)的最佳值由最鄰近的觀測(cè)值產(chǎn)生。第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值二、趨勢(shì)面分析

是一種多項(xiàng)式回歸分析技術(shù)，用多項(xiàng)式表示線或面，按最小二乘法原理對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。1、當(dāng)數(shù)據(jù)為一維時(shí)，1）線性回歸:2）二次或高次多項(xiàng)式：第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值二、趨勢(shì)面分析2、數(shù)據(jù)是二維的二元二次或高次多項(xiàng)式第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值三、局部?jī)?nèi)插

利用局部范圍內(nèi)的已知采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)內(nèi)插出