第五章 地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理-新_第1頁
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文檔簡介

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)輸入錯誤維護數(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)輸入錯誤圖紙移動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)字化誤差誤差探測與編輯空間數(shù)據(jù)一般錯誤多邊形不閉合裂縫交叉屬性錯誤等等誤差修正一般過程設(shè)定容許值連接接點重建拓撲關(guān)系邊界匹配不同圖幅的連接自動、手工數(shù)字化邊界調(diào)整第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標轉(zhuǎn)換幾何糾正幾何糾正是指對數(shù)字化原圖數(shù)據(jù)進行的坐標系轉(zhuǎn)換和圖紙變形誤差的改正,以實現(xiàn)與理論值的一一對應(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)字化中的位置移動遙感影像本身存在幾何變形投影方式不同分幅掃描實質(zhì)建立糾正圖象與標準地圖的一一對應(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—數(shù)據(jù)采集—函數(shù)建立—逐點或網(wǎng)格糾正坐標變換第二節(jié)空間數(shù)據(jù)的坐標轉(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,需要將該投影的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要投影的坐標數(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,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)果通過矢量繪圖機輸出,或者將柵格數(shù)據(jù)加入矢量數(shù)據(jù)庫時,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)標準的數(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中抽出一個子集A,這個子集作為一個新的信息源,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為曲線的原點數(shù);n為曲線經(jīng)壓縮后的點數(shù)。曲線上點的壓縮方法: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??臻g數(shù)據(jù)的綜合空間數(shù)據(jù)的綜合是針對存貯在GIS數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)因?qū)傩詳?shù)據(jù)的重新分類而進行的操作;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、間隔取點法

每隔K隔點取一個點,或每間隔一定距離取一個點,但首末點一定要保留??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。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,但必須在對整條曲線數(shù)字化完成后才能進行,且計算量較大;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點,計算中間點與其它兩點連線的垂線距離d,并與限差D比較。若d<D,則中間點去掉;若d≥D,則中間點保留。然后順序取下三個點繼續(xù)處理,直到這條線結(jié)束。壓縮算法好,且計算量較小一、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

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

算法簡單,速度快,但有時會將曲線的彎曲極值點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,尋找形式較簡單、性能良好的曲線解析式。插值方式:曲線通過給定的離散點。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。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別和檢索相鄰圖幅的數(shù)據(jù);相鄰圖幅邊界點坐標數(shù)據(jù)的匹配;相同屬性多邊形公共界線的刪除;2、相鄰圖幅識別與檢索3132332123111213223、相鄰圖幅邊界點坐標數(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坐標在某一允許值范圍內(nèi)(如土O.5mm)。3、相鄰圖幅邊界點坐標數(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)空間插值將離散點的測量數(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,越可能具有相似的特征值;而距離越遠的點,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:通過已知點的數(shù)據(jù)推求同一區(qū)域其它未知點數(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)域所有采樣點的數(shù)據(jù)進行全區(qū)域特征擬合,如邊界內(nèi)插法、趨勢面分析等。(2)部分插值:僅僅用鄰近的數(shù)據(jù)點來估計未知點的值,如最鄰近點法(泰森多邊形方法)、移動平均插值方法(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)攝影測量得到的正射航片或衛(wèi)星影象;

(2)衛(wèi)星或航天飛機的掃描影象;

(3)野外測量采樣數(shù)據(jù),采樣點隨機分布或有規(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的測量數(shù)據(jù),這些已知的測量數(shù)據(jù)稱為“硬數(shù)據(jù)”。

軟數(shù)據(jù):如果采樣點數(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)象的信息機理,輔助進行空間插值,這種已知的信息機理,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)采樣點的分布

采樣點的空間位置對空間插值的結(jié)果影響很大,理想的情況是在研究區(qū)內(nèi)均勻布點。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,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)則顯然會得到片面的結(jié)果,正是這個原因,統(tǒng)計學(xué)家希望通過一些隨機的采樣來計算無偏的均值和方差。但是完全隨機的采樣同樣存在缺陷,首先隨機的采樣點的分布位置是不相關(guān)的,而規(guī)則采樣點的分布則只需要一個起點位置,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。其次完全隨機采樣,會導(dǎo)致采樣點的分布不均,一些點的數(shù)據(jù)密集,另一些點的數(shù)據(jù)缺少。圖7-12列出空間采樣點分布的幾種選擇。

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)所有采樣點的數(shù)據(jù)進行全區(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)插方法最簡單的統(tǒng)計模型是標準方差分析(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,可以用一個平滑的數(shù)學(xué)平面加以描述。即先用已知采樣點數(shù)據(jù)擬合出一個平滑的數(shù)學(xué)平面方程,再根據(jù)該方程計算無測量值的點上的數(shù)據(jù)。它的理論假設(shè)是地理坐標(x,y)是獨立變量,屬性值Z也是獨立變量且是正態(tài)分布的,同樣回歸誤差也是與位置無關(guān)的獨立變量。是一種多項式回歸分析技術(shù),用多項式表示線或面,按最小二乘法原理對數(shù)據(jù)點進行擬合。第七節(jié)空間插值三、空間插值方法(一)整體插值方法

2、趨勢面面分析:

1)線性回歸:二元二次或高次多項式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)一個或多個空間參量的經(jīng)驗方程進行整體空間插值,這種經(jīng)驗方程稱為變換函數(shù)。如:沖積平原的土壤重金屬污染與幾個重要因子有關(guān),其中距污染源(河流)的距離,和高程兩個因子最重要。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)點來估計未知點的值,1、步驟:(1)定義一個鄰域或搜索范圍;(2)搜索落在此鄰域范圍的數(shù)據(jù)點;(3)選擇表達這有限個點的空間變化的數(shù)學(xué)函數(shù);(4)為落在規(guī)則格網(wǎng)單元上的數(shù)據(jù)點賦值。重復(fù)這個步驟直到格網(wǎng)上的所有點賦值完畢。使用局部插值方法需要注意的幾個方面是:所使用的插值函數(shù);鄰域的大小、形狀和方向;數(shù)據(jù)點的個數(shù);數(shù)據(jù)點的分布方式是規(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)最近鄰點法:泰森多邊形方法原理:只用最近的單個點進行區(qū)域插值。(2)移動平均插值方法:距離(平方)倒數(shù)插值

它假設(shè)未知點x0處屬性值是在局部鄰域內(nèi)中所有數(shù)據(jù)點的距離加權(quán)平均值。距離倒數(shù)插值方法是加權(quán)移動平均方法的一種。(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)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)的已知采樣點的數(shù)據(jù)內(nèi)插出未知點的數(shù)據(jù)。1、線性內(nèi)插將內(nèi)插點周圍的3個數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)值帶入多項式,即可解算出系數(shù)a0、a1、a2。局部內(nèi)插2、雙線性多項式內(nèi)插

將內(nèi)插點周圍的4個數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)值帶入多項式,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)點布置:局部內(nèi)插將內(nèi)插點周圍的16個點的數(shù)據(jù)帶入多項式,可計算出所有的系數(shù)。

16個點局部內(nèi)插特點:內(nèi)插速度很快可用于精確的內(nèi)插,可用于平滑處理3、雙三次多項式(樣條函數(shù))內(nèi)插4、移動平均法

在局部范圍(或稱窗口)內(nèi)計算各數(shù)據(jù)點的平均值.

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

當(dāng)觀測點的相互位置越近,其數(shù)據(jù)的相似性越強;當(dāng)觀測點的相互位置越遠,其數(shù)據(jù)的相似性越低。加權(quán)移動平均法:λi是采樣點i對應(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)、采樣點的分布、窗口的大小等的不同而變化。通常使用的采樣點數(shù)為6—8點。對于不規(guī)則分布的采樣點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。

4、移動平均法克里格(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:在已觀測點的區(qū)域內(nèi)估算未觀測點的數(shù)據(jù)的過程;外推:在已觀測點的區(qū)域外估算未觀測點的數(shù)據(jù)的過程.——預(yù)測。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,未知點的最佳值由最鄰近的觀測值產(chǎn)生。第五章空間數(shù)據(jù)的處理§5-6空間插值二、趨勢面分析

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

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

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