《地理信息系統(tǒng)應(yīng)用》教案-能選擇合適的地理信息數(shù)據(jù)源匯總

1、教案模塊二 空間數(shù)據(jù)采集知識點一 GIS 的數(shù)據(jù)來源及特征一、 GIS 數(shù)據(jù)來源地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源是指建立地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫所需要的各種類型數(shù)據(jù)的來源。 地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源是多種多樣的（如圖 2.1 ） ，隨系統(tǒng)功能的不同而不同。 地圖數(shù)據(jù)各種類型的地圖是GIS 最主要的數(shù)據(jù)源，因為地圖是地理數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)描述形式，是具有共同參考坐標系統(tǒng)的點、線、面的二維平面形式的表示，內(nèi)容豐富，圖上實體間的空間關(guān)系直觀， 而且實體的類別或?qū)傩钥梢杂酶鞣N不同的符號加以識別和表示。 我國大多數(shù)的 GIS 系統(tǒng)其圖形數(shù)據(jù)大部分都來自地圖。但由于地圖以下的特點，對其應(yīng)用時須加以注意：1 .地圖存儲介質(zhì)的缺陷由于地圖

2、多為紙質(zhì)，由于存放條件的不同，都存在不同程度的變形，具體應(yīng)用時，須對其進行糾正。2 .地圖現(xiàn)勢性較差由于傳統(tǒng)地圖更新需要的周期較長，造成現(xiàn)存地圖的現(xiàn)勢性不能完全滿足實際的需要。3 .地圖投影的轉(zhuǎn)換由于地圖投影的存在，使得對不同地圖投影的地圖數(shù)據(jù)進行交流前，須先進行地圖投影的轉(zhuǎn)換。 遙感影像數(shù)據(jù)遙感影像是GIS 中一個極其重要的信息源。它對空間信息的描述主要是通過不同的顏色和灰度來表示的。這是因為地物的結(jié)構(gòu)、成分、分布等不同，其反射光譜特性和發(fā)射光譜特性也各不相同， 傳感器記錄的各種地物在某一波段的電磁輻射反射能量也各不相同， 反映在遙感圖像上，則表現(xiàn)為不同的顏色和灰度信息。遙感技術(shù)獲取信息具有

3、范圍大、 速度快、 信息廣的特點， 長期在地球軌道上運行的遙感衛(wèi)星可以時時刻刻向地面?zhèn)魉吞綔y到的信息。遙感信息中有空間位置信息，也有屬性信息。目前遙感影像已經(jīng)在土地、 地質(zhì)、 水文、 土壤、 植被、 氣象等多個行業(yè)中獲得了成功的應(yīng)用。例如土地管理部門已經(jīng)成功將遙感技術(shù)運用于土地利用現(xiàn)狀調(diào)查和土地利用的動態(tài)監(jiān)測中。 數(shù)字化測繪數(shù)據(jù)隨著測繪儀器的更新和測繪技術(shù)、 計算機技術(shù)的發(fā)展， 傳統(tǒng)的測繪技術(shù)方法逐漸被數(shù)字測繪技術(shù)方法所取代。各種測繪新技術(shù)可直接獲得矢量數(shù)據(jù)，主要有GPS 的定位數(shù)據(jù)、全站儀外業(yè)實測數(shù)據(jù)、 全數(shù)字攝影測量數(shù)據(jù)等。 這些數(shù)據(jù)可以形成高精度的地形、 地籍和其他專題電子地圖，是 GI

4、S的一個很準確和很現(xiàn)勢的資料。其他GIS數(shù)據(jù)源1 .實驗觀測數(shù)據(jù)目前，隨著各種專題圖件的制作和各種 GIS系統(tǒng)的建立，直接獲取圖形數(shù)據(jù)和屬性數(shù) 據(jù)的可能性越來越大。數(shù)字數(shù)據(jù)也成為 GIS信息源不可缺少的部分，對實驗觀測數(shù)據(jù)的利 用要注意數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)精度、可信度的問題。以支持其非常廣泛的應(yīng)用范圍。而2 .社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)國民經(jīng)濟的各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)常常也是GIS的數(shù)據(jù)源。如人口數(shù)量、人口構(gòu)成、國民生產(chǎn)總值等 等。3 .各種文字報告和立法文件各種文字報告和立法文件在一些管理類的GIS系統(tǒng)中，有很大的應(yīng)用，如在城市規(guī)劃管理信 息系統(tǒng)中，各種城市管理法規(guī)及規(guī)劃報告在規(guī)劃 管理工作中起著很大的作用。對于一個多用

5、途的 或綜合型的系統(tǒng)，一般都要建立一個大而靈活的數(shù)據(jù)庫, 對于專題型和區(qū)域型統(tǒng)一的系統(tǒng)，則數(shù)據(jù)類型與系統(tǒng)功能之間具有非常密切的關(guān)系。GIS數(shù)據(jù)特征如前所述，表達地理實體的GIS數(shù)據(jù)一般具有三個基本特征：屬性特征（非定位數(shù)據(jù)）， 表示實際現(xiàn)象或特征，例如變量、級別、數(shù)量特征和名稱等等?？臻g特征（定位數(shù)據(jù)），表示現(xiàn)象的空間位置或現(xiàn)在所處的地理位置?？臻g特征又稱為幾何特征或定位特征，一般以坐標數(shù)據(jù)表示，例如笛卡爾坐標等。時間特征（時間尺度） ，指現(xiàn)象或物體隨時間的變化，其 變化的周期有超短期的、短期的、中期的、長期的等等。知識點二 幾何數(shù)據(jù)的采集數(shù)據(jù)采集是將現(xiàn)有的地圖、外業(yè)觀測成果、航空相片、遙感圖

6、像、文本資料等轉(zhuǎn)成計算 機可以處理與接收的數(shù)字形式，它是構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫的首要工作。主要包括三方面的工作即：幾何數(shù)據(jù)的采集；屬性數(shù)據(jù)的采集；幾何數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的連接。在GIS的幾何數(shù)據(jù)采集中，目前主要包括地圖跟蹤數(shù)字化，基于遙感影像進行數(shù)據(jù)提 取，地圖掃描矢量化進行數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換獲得幾何數(shù)據(jù)， 基于外業(yè)電子數(shù)據(jù)采集獲取幾何數(shù)據(jù)等幾種方法。 地圖跟蹤數(shù)字化跟蹤數(shù)字化 （tracing digitizing） 是目前應(yīng)用最廣泛的一種地圖數(shù)字化方式，是通過記錄數(shù)字化板上的點的平面坐標來獲取矢量數(shù)據(jù)的。其基本過程是：將需要數(shù)字化的圖件（地圖、航片等）固定在數(shù)字化板上，然后設(shè)定數(shù)字化范圍，輸入有關(guān)

7、參數(shù)，設(shè)置特征碼清單，選擇數(shù)字化方式（點方式和流方式等），就可以按地圖要素的類別分別實施圖形數(shù)字化了。基于遙感影像進行數(shù)據(jù)提取遙感是以航空攝影技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的，它利用遙感器從空中來探測地面物體，根據(jù)不同物體對波譜產(chǎn)生不同響應(yīng)的原理， 識別地面上各類地物。 遙測的結(jié)果如果是記錄在照片上，得到光學圖像；如果是數(shù)字方式記錄下來（一般是把模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信息） ，得到數(shù)字圖像。 無論是光學圖像還是數(shù)字圖像都必須經(jīng)過處理才能獲得所需要的信息。 影像處理的內(nèi)容包括幾何糾正、信息增強、信息提取以及信息復合和分類等步驟。以數(shù)字正射影像圖（ DOM ）為數(shù)據(jù)源，依據(jù)影像特征，獲取土地利用信息的內(nèi)業(yè)解譯工藝

8、流程如圖 2.2 。DOM已有土地利用數(shù)據(jù)庫圖2.2基于數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)提取土地利用信息工藝流程圖地圖掃描數(shù)字化地圖掃描數(shù)字化是目前較為先進的地圖數(shù)字化方式，也是今后的發(fā)展方向，但要實現(xiàn)完全自動化還要做大量艱苦的努力，目前所能提供的掃描數(shù)字化軟件是半自動化的，還需做相當一部分的人機交互工作。 地圖掃描數(shù)字化的基本思想是：首先通過掃描將地圖轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，然后采用柵格數(shù)據(jù)矢量化的技術(shù)追蹤出線和面，采用模式識別技術(shù)識別出點和注記，并根據(jù)地圖內(nèi)容和地圖符號的關(guān)系，自動給矢量數(shù)據(jù)賦以屬性值。與地圖跟蹤數(shù)字化相比，地圖掃描數(shù)字化具有速度快、精度高、自動化程度高等優(yōu)點， 正在成為GIS中最主要的地圖數(shù)字化

9、方式。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換獲得幾何數(shù)據(jù)隨著地理信息建設(shè)水平的不斷成熟，充分利用已有其它數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為獲取幾何數(shù)據(jù)的重要途徑。在進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換前應(yīng)先進行數(shù)據(jù)格式、數(shù)學基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)精度、現(xiàn)勢性等方面的檢查，然后進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和相應(yīng)處理。具體工藝流程見圖2.3。圖2.3矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工藝流程知識點三屬性數(shù)據(jù)的采集及其與空間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)屬性數(shù)據(jù)在 GIS中是空間數(shù)據(jù)的組成部分。例如，我們需要對由一條線表征的道路有 一個全面的說明，就需要知道道路寬度、 表面類型、建筑方法、建筑日期、入口覆蓋、水管、 電線、特殊交通規(guī)則、每小時的車流量等相關(guān)資料，這些信息都是道路的屬性數(shù)據(jù)。屬性數(shù)據(jù)錄入可分為手工錄入、分析計算和直接導

10、入三種方式。對于從外業(yè)調(diào)查獲得的紙介質(zhì)屬性值須手工輸入。通過數(shù)值計算（如糧食產(chǎn)量=土地面積X畝產(chǎn)量）、空間分析等方法，對屬性項進行計算賦值。對已有土地利用數(shù)據(jù)庫的屬性數(shù)據(jù)或外業(yè)采集的電子形 式屬性數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、編輯、完善，并直接導入數(shù)據(jù)庫中。為了把空間實體的幾何數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，必須在幾何數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)之間有一公共標識符，標識符可以在輸入幾何數(shù)據(jù)或?qū)傩詳?shù)據(jù)時手工輸入，也可以由系統(tǒng)自動生成（如用順序號代表標識符）。只有當幾何數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)有一公共標識符后才能將幾何數(shù)據(jù)與 屬性數(shù)據(jù)自動地連接起來（如圖2.4）;當幾何數(shù)據(jù)或?qū)傩詳?shù)據(jù)沒有公共標識碼時，只有通過人機交互的方法，如選取一個空間實體，

11、 再指定其對應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)表來確定兩者之間的關(guān) 系，同時自動生成公共標識符。3重羽2B62圖斑號地類號單位碼權(quán)屬面積（畝）54翔必 2725押上411021304j2.1532375211021301j0.64ea x 557配4711021301j3.403a*I- - _4511021301j4.34帖4343911021301j28.224746446402811021301j7.5245422311021301j3.60圖2.4幾何圖斑數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)通過共有標識符“圖斑號”進行聯(lián)接技能點四基于mapgis工作平臺，通過監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類方法解譯獲取遙感圖像信息這一部分，我想能否以軟件介

12、紹的方式介紹下如何在mapgis平臺上實現(xiàn)對遙感圖像的監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的實施過程以下介紹MapGIS k9影像分類功能。（1）監(jiān)督分類監(jiān)督分類是根據(jù)已知類別的樣本觀測值確定分類準則，然后依據(jù)該準則，通過選擇特征參數(shù)（如像素亮度值、方差等），建立判別函數(shù)，據(jù)此對影像進行分類的過程。進行監(jiān)督分類 前,需要先進行分類學習，即定義分類訓練AOI區(qū)，系統(tǒng)進行監(jiān)督分類時將以定義的分類訓練 AOI區(qū)作為樣本來確定分類準則。系統(tǒng)提供了以下八種監(jiān)督分類方法：最大似然法、最小距離、 廣義距離、平行六面體、B/中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、WQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RB"中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里以最大似然法為例，最大似然法分類

13、是經(jīng)常使用的分類方法，它是通過求出每個像元對于各類別的歸屬概率，把該像元分到歸屬概率最大的類別中去的方法。最大似然法假定 訓練區(qū)地物的光譜特征和自然界大部分隨機現(xiàn)象一樣，近似服從正態(tài)分布，利用訓練區(qū)可求出均值、方差以及協(xié)方差等特征參數(shù)，從而可求出總體的先驗概率密度函數(shù)。當總體分布不符合正態(tài)分布時，其分類可靠性下降，這種情況下不宜采用最大似然法。監(jiān)督分類前后的效果對比如下 2.5圖所示（以分為四類為例）。-J1注：無論采用哪一種分類方法，監(jiān)督分類的前提是要求要分類的影像包含A01信息，在這里曲于我們之前已經(jīng)進行過“AOI編輯”操作，所以我們可以直接對該影像進行監(jiān)督分類 ，同時，我們可以看到分類后

14、的影像與我們之前所編輯的AOI區(qū)的信息是保持一致的（影像分為四類，每一類的顏色與之前編輯的 AOI區(qū)的顏色保持一致）。（2）非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類的前提是假定遙感影像上同類物體在同樣條件下具有相同的光譜信息特征。非監(jiān)督分類不必對影彳t地物獲取先驗知識，僅依靠影像上不同類地物光譜信息（或紋理信息）進行特征提取，再統(tǒng)計特征的差別來達到分類的目的，最后對已分出的各個類別的實際屬性進行確認。系統(tǒng)提供了 ISODATA最小距離、廣義距離、平行六面體、KOHONR螂網(wǎng)絡(luò)、AR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、FUZZY AR9類這七種非監(jiān)督分類方法。這里以非監(jiān)督最小距離分類為例來進行說明。非監(jiān)督分類前后的效果對比如下圖2.6所

15、示：（以四類為例）原始影像非監(jiān)督分類后圖2.6以上講的是影像分類的有關(guān)內(nèi)容，在該模塊下還提供了分類后處理功能，分類后的影像 做進一步的處理，包括了精度評價、小區(qū)處理、分類結(jié)果編輯、面積統(tǒng)計以及自動生成圖例 等。分類后處理圖2.7精度評價：精度評價用來對分類后的影像進行精度評價，同時輸出精度評價報告（txt文本文件）。小區(qū)處理：用于把分類后影像中小于小區(qū)俸數(shù)的區(qū)域合并到最近的較大區(qū)域中。小區(qū) 處理前后的效果對比如下圖2.8所示：合并前圖2.8合并后分類結(jié)果編輯：該模塊下提供了分類結(jié)果編輯功能，對手影像進行分類特別是非監(jiān)督分類后分類的結(jié)果不太理想，需要對結(jié)果進行刪除合并等操作，并為各類賦上有實際意

16、義的 屬性值時可以用到此功能。面積統(tǒng)計：該模塊下提供了面積統(tǒng)計功能 ，影像分類之后，系統(tǒng)會自動根據(jù)分類的信息 進行統(tǒng)計每類的像元數(shù)和分類面積，該功能實現(xiàn)了對于分類后影像的各個地類的面積統(tǒng)計。自動生成圖例：該模塊下提供了自動生成圖例功能 ，在影像分類之后，系統(tǒng)會根據(jù)分類 的信息生成圖例，以便后續(xù)的操作。鐵地圖2.9感圖像的解譯就是從遙感圖像上獲取目標地物信息的過程。、圖像解譯標志解譯標志是指在遙感圖像上能具體反映和判別地物或現(xiàn)象的影象特征。根據(jù)上述的色調(diào)或顏色、陰影、大小、形狀、紋理、圖案、位置以及組合 8 個解譯要素的綜合，結(jié)合攝影時間、季節(jié)、圖像的種類、比例尺、地理區(qū)域和研究對象等，可以整理

17、出不同目標在該圖像上所特有的表現(xiàn)形式。即建立識別目標所依據(jù)的影象特征解譯標志。二、遙感圖像目視解譯遙感圖像的目視解譯是把解譯者的專業(yè)知識、區(qū)域知識、遙感知識及經(jīng)驗介入到圖像分析中去，根據(jù)遙感圖像上目標及周圍的影象特征一色調(diào)、形狀、大小、紋理、圖型等以及影象上目標的空間組合規(guī)律等，并通過地物間的相互關(guān)系，經(jīng)綜合推理、分析來識別目標。（ 1）遙感目視解譯的方法直接判讀根據(jù)遙感影像目視判讀直接標志，直接確定目標地物屬性與范圍的一種方法。對比解譯包括與已知遙感圖像比較、與相鄰遙感影像比較等方法。邏輯推理法綜合考慮遙感圖像的多種判讀特征， 結(jié)合生活常識， 分析， 推斷某種目標地物的方法。地理相關(guān)分析法根

18、據(jù)地理環(huán)境中各種地理要素之間的相互依存、 相互制約的關(guān)系， 借助專業(yè)知識， 分析推斷某種地理要素性質(zhì)、類型、狀況與分布的方法。即參照有關(guān)地形、地貌、地質(zhì)等資料，結(jié)合遙感圖像進行判讀。從線形、水系分析等方面著手，根據(jù)已知的判讀標志，判讀未知地段的情況。（ 2）遙感目視解譯一般程序收集與分析有關(guān)資料根據(jù)工作任務(wù)的性質(zhì)、目的，收集各種資料，如遙感圖像資料、地形圖、地質(zhì)圖等。對收集到的資料進行系統(tǒng)的研究分析后，制定詳細的工作計劃。遙感圖像的增強處理。遙感圖像的應(yīng)用，主要依據(jù)圖像資料進行判讀，以獲得所需的信息。因此， 應(yīng)采用多種圖像處理手段，以提高判讀效果。通常將光學圖像處理和計算機圖像處理等手段結(jié)合使用。遙感圖像的判讀。初步判讀與判讀區(qū)的野外考察。 初步判讀的主要任務(wù)是掌握判讀區(qū)域特點， 確立典型判讀樣區(qū)，建立目視判讀標志。建立判讀標志后，就可以在室內(nèi)詳細判讀了。野外驗證與補判。校對、檢查、成圖，綜合分析，編寫成果報告。早