《地理信息技術》練習一

地理信息技術練習一1、如何理解遙感技術特點及其在地學研究中的作用。(1)遙感技術探測范圍廣，可獲取大范圍數據資料。遙感用航攝飛機飛行高度為10km左右，陸地衛(wèi)星的衛(wèi)星軌道高度達910km左右，可及時獲取大范圍的信息。例如，一幅陸地衛(wèi)星影像對應地面約34000多km2,對我國而言僅需五百多幅即可覆蓋全部領土，對國土資源概查有著重大意義。一些較大的特征形跡如長達幾千公里的地殼深部斷裂，直徑上千公里的大環(huán)形構造等只有在衛(wèi)星遙感圖像上才能顯現出來。遙感技術的宏觀性使大尺度(從地區(qū)到全球)生態(tài)環(huán)境和資源研究成為可能。(2)遙感技術獲取信息的速度快，周期短。衛(wèi)星圍繞地球運轉，遙感探測能周期性、重復地對同一地區(qū)進行對地觀測，能及時獲取所經地區(qū)的各種自然、人文現象的最新資料。不僅可以更新原有資料，也可以根據新舊資料變化對比來實現對地的動態(tài)監(jiān)測，而人工實地測量和航空攝影測量等手段則無法完成。例如，陸地衛(wèi)星Landsat每16天可覆蓋地球一次，NOAA氣象衛(wèi)星每天能收到兩次圖像，高軌氣象衛(wèi)星如Meteosat每30分鐘即可獲得同一地區(qū)的圖像。不同時間分辨率和周期性探測滿足研究區(qū)域的重復觀測，可以獲得地學現象動態(tài)變化規(guī)律與特征，在監(jiān)測天氣狀況、自然災害、環(huán)境污染乃至軍事目標等方面具有優(yōu)勢。(3)遙感技術獲取信息的手段多，信息量大。根據不同的任務，可選用不同波段和遙感儀器來獲取信息?？刹捎每梢姽?、紫外線、紅外線和微波探測物體。不同光譜分辨率的遙感數據有助于地物的識別分類。利用不同波段對物體不同的穿透性，還可獲取地物內部信息，例如，地面深層、水的下層，冰層下的水體，沙漠下面的地物特性等，微波波段還可以全天候的工作。(4)遙感技術獲取信息受條件限制少，成本低。利用遙感獲取信息不受地形限制。在地球上存在一些自然條件極為惡劣的地區(qū)，如高山冰雪、戈壁沙漠、海洋等地區(qū)，人類難以到達。一般方法不易獲得的資料，采用不受地面條件限制的遙感技術，特別是航天遙感衛(wèi)星影像則可以獲得大量有用的資料。同時，衛(wèi)星還可以不受任何政治、地球條件的限制，覆蓋地球的任何一角和整個地球，使得我們能夠及時地獲得各種地表信息，并極大地縮短過去對農田、森林、城市等大區(qū)域成圖所需時間。(5)遙感技術構成對地球觀察監(jiān)測的多層空間、多波段、多時相的探測網，從地理空間(經度、緯度、高程)、光譜空間和時間空間提供了多維信息，能更加全面深入的觀察分析問題。遙感數據已成為地理研究的重要信息源，遙感方法改變了地理研究的工作模式，為地理分析提供了基礎，也為地理分析從定性到定量，從靜態(tài)到動態(tài)創(chuàng)造了條件，遙感與地理信息系統(tǒng)的結合，為地理研究提供了廣闊的發(fā)展前景。GIS軟件發(fā)展的趨勢1）GIS中面向對象技術研究面向對象的技術在GIS中的應用，推動了面向對象的GIS系統(tǒng)的發(fā)展，已成為GIS的發(fā)展方向之一。面向對象的方法為描述復雜的空間信息提供了一條直觀、結構清晰、組織有序的方法，它以空間對象為數據表達和功能應用的單元與基礎，取消了分層的概念；所有的空間實體都以對象形式封裝，而不是以復雜的關系形式存儲，使系統(tǒng)組織結構良好、清晰，同時根據對象的特點，建立一般的或特殊的面向對象的結構，使其處理靈活，操作方法簡捷有效，增強可重用性和可擴充性。2）矢柵數據模型矢量和柵格數據是地理信息系統(tǒng)中最主要的兩種數據類型，二者各有優(yōu)缺點，具有截然不同的結構，因此如何建立統(tǒng)一的矢量、柵格數據模型也是地理信息系統(tǒng)發(fā)展中的一個重要方面。3）時空數據模型及綜合系統(tǒng)研究傳統(tǒng)的地理信息系統(tǒng)數據模型及其應用只考慮空間對象的空間特性，忽略了其時間特性。在許多應用領域中空間對象是隨時間變化的，如環(huán)境監(jiān)測、地震救援、天氣預報等，而這種隨時間的變化規(guī)律在分析、解決具體問題時具有十分重要的作用。時空系統(tǒng)主要研究時空模型，時空數據的表示、存儲、操作、查詢和時空分析。數據的空間特征與時間特征相結合的時空數據模型及時空系統(tǒng)的綜合應用分析等一系列問題有待進一步研究。4）地理信息系統(tǒng)專業(yè)模型研究GIS的應用領域廣泛，而這些領域都有自己獨特的專用模型，GIS的空間分析功能對于大多數的應用問題是遠遠不夠的，GIS的發(fā)展要求其提供能成功應用到專門領域的特有的空間分析模型。因此，要將GIS與其他領域的模型和知識庫的相結合，形成一個有機整體。5）三維地理信息系統(tǒng)的研究三維GIS是地理空間信息可視化和許多應用領域對GIS的基本要求。目前大多數的GIS提供了一些較為簡單的三維顯示和操作功能，但這與真三維表示和分析還有很大差距?，F有的矢量、柵格模型還不能完全滿足三維可視化的要求，顯示效果與分析功能還較弱，因此GIS還要在三維數據結構、數據的可視化、地理數據的三維顯示與操作、表面處理三維分析等方面進行研究。DEM的概念，構建方法及應用領域。DEM的概念：是用數值矩陣對地表起伏變化的一種連續(xù)表示方法，它是地表單元的高程集合，是國家空間地理信息的重要組成部分。DEM構建方法：（1）等高線法；（2）規(guī)劃格網法；（3）不規(guī)劃三角網法。DEM分析的主要應用（1）地形曲面擬合：DEM最基礎的應用是求DEM范圍內任意點的高程，在此基礎上進行地形屬性分析。由于已知有限個格網點的高程，可以利用這些格網點高程擬合一個地形曲面，推求區(qū)域內任意點的高程。（2）立體透視圖：繪制透視立體圖是DEM的一個極其重要的應用。透視立體圖能更好地反映地形的立體形態(tài)，非常直觀。人們可以根據不同的需要，對于同一個地形形態(tài)作各種不同的立體顯示，更好地研究地形的空間形態(tài)。（3）通視分析：通視分析有著廣泛的應用背景。典型的例子是觀察哨所的設定、森林中火災監(jiān)測點的設定、無線發(fā)射塔的設定等。通視問題可以分為五類：@）已知一個或一組觀察點，找出某一地形的可見區(qū)域；b）欲觀察到某一區(qū)域的全部地形表面，計算最少觀察點數量；C）在觀察點數量一定的前提下，計算能獲得的最大觀察區(qū)域；d）以最小代價建造觀察塔，要求全部區(qū)域可見；e）在給定建造代價的前提下，求最大可見區(qū)。根據問題輸出維數的不同，通視可分為點的通視，線的通視和面的通視。（4）流域特征地貌提取與地形自動分割：是進行流域空間模擬的基礎技術。主要包括兩個方面：a）流域地貌形態(tài)結構定義，定義能反映流域結構的特征地貌，建立格網DEM對應的微地貌特征；b）特征地貌自動提取和地形自動分割算法。（5）計算地形屬性：DEM派生的地形屬性數據可以分為單要素屬性和復合屬性二種。前者可由高程數據直接計算得到，如坡度因子，坡向。后者是由幾個單要素屬性按一定關系組合成的復合指標，用于描述某種過程的空間變化，這種組合關系通常是經驗關系，也可以使用簡化的自然過程機理模型。4.舉例說明如何利用影像目視解譯方法進行遙感影像判讀。（1）直接解譯法根據遙感圖像目視解譯直接標志直接判讀地物及其范圍。例如：水體在假彩色紅外航空相片上，呈現藍或暗藍色，根據顏色可直接解譯出水域，根據水域的輪廓形狀，可以直接分辨出水域是湖泊還是河流。（2）對比分析法1）同類地物對比分析法：在同一幅遙感圖像上，由已知地物推出待解譯地物。例如，通過其它資料或野外實地考察每一類型在圖像上確定若干個地物，再根據解譯標志同類地物影像對比確定未知地物。2）空間對比分析法：根據解譯區(qū)域地物類型，選擇一幅地物已知的遙感圖像，通過兩幅影像對比分析，通過已知影像解譯未知影像。例如，兩張相鄰的近紅外航空影像，其中一幅已經過解譯并經過野外驗證，可以對比兩張影像，從已知到未知。3）時相對比分析法：利用同一區(qū)域不同時期成像的遙感圖像進行對比分析，從而了解地物的動態(tài)變化，例如，了解泥石流流動、滑坡移動、沙丘移動、冰川進退、洪水演進、污染物擴散等。（3）信息復合法利用地形圖或專題地圖上的輔助信息，識別遙感影像上的地物。例如，TM圖像上土壤特征表現不明顯，為了提高土壤解譯精度，將植被圖重疊在TM圖像上，利用植被圖作為輔助信息解譯土壤分布。等高線圖對識別土壤類型、植被類型、地貌類型也有一定的輔助作用。解譯地貌疊合等高線圖，可以根據等高線注記確定低山、中山和高山。解譯植被圖疊合等高線，參考地形可提高解譯精度。遙感影像必須與輔助圖嚴格配準，只有投影一致且比例尺相同才能配準。（4）邏輯推理法邏輯推理法是借助地物之間的內在關系，運用邏輯推理判斷地物或地物屬性。當利用眾多現象判讀地物時，得出的結論可能不一致，這時應分析，哪些現象反映地物真實情況，哪些是假象，如果根據大多數現象得出同一結論，則結論很可能是正確的。例如，在遙感影像上有小路通至岸邊，可能是渡口或徒步涉水處，如果河面上沒有渡船則確認是涉水處，進一步分析，如果兩岸涉水處連線與河床正交，則河水流速較小，若斜交則流速較大。地理相關法地物與環(huán)境因素間存在相互依存關系，借助專業(yè)知識推斷地物的性質、狀態(tài)及分布。例如，山地河流出山口后，因比降變小，水流速度變慢，常在山地到平原的過度帶形成沖擊洪積扇，沖積扇上部主要由沙礫物質組成，土壤保水保肥性能差，植物稀少或沒有植物，黑白航片上呈灰白到淺灰色調。沖積扇中部及下部，土壤有一定的保水保肥能力，水分條件較好，有植物覆蓋，夏季黑白航片上呈淺黑色調，在假彩色紅外航片上呈粉紅色。.論述點、線、多邊形數據之間的疊加分析的內容和方法。（1）點與多邊形疊加點與多邊形疊加，實際上是計算多邊形對點的包含關系，進行點是否在一個多邊形中的空間關系判斷。在完成點與多邊形的幾何關系計算后，還要進行屬性信息處理。最簡單的方式是將多邊形屬性信息疊加到其中的點上。當然也可以將點的屬性疊加到多邊形上，用于標識該多邊形，如果有多個點分布在一個多邊形內的情形時，則要采用一些特殊規(guī)則，如將點的數目或各點屬性的總和等信息疊加到多邊形上。通過點與多邊形疊加，可以計算出每個多邊形類型里有多少個點，不但要區(qū)分點是否在多邊形內，還要描述在多邊形內部的點的屬性信息。通常不直接產生新數據層面，只是把屬性信息疊加到原圖層中，然后通過屬性查詢間接獲得點與多邊形疊加的需要信息。（2）線與多邊形疊加線與多邊形的疊加，是比較線上坐標與多邊形坐標的關系，判斷線是否落在多邊形內。計算過程通常是計算線與多邊形的交點，只要相交，就產生一個結點，將原線打斷成一條條弧段，并將原線和多邊形的屬性信息一起賦給新弧段。疊加的結果產生了一個新的數據層面，每條線被它穿過的多邊形打斷成新弧段圖層，同時產生一個相應的屬性數據表記錄原線和多邊形的屬性信息。根據疊加的結果可以確定每條弧段落在哪個多邊形內，可以查詢指定多邊形內指定線穿過的長度。（3）多邊形疊加多邊形疊加是GIS最常用的功能之一。多邊形疊加將兩個或多個多邊形圖層進行疊加產生一個新多邊形圖層的操作，其結果將原來多邊形要素分割成新要素，新要素綜合了原來兩層或多層的屬性。疊加過程可分為幾何求交過程和屬性分配過程兩步。幾何求交過程首先求出所有多邊形邊界線的交點，再根據這些交點重新進行多邊形拓撲運算，對新生成的拓撲多邊形圖層的每個對象賦一多邊形唯一標識碼，同時生成一個與新多邊形對象一一對應的屬性表。多邊形疊加結果通常把一個多邊形分割成多個多邊形，屬性分配過程最典型的方法是將輸入圖層對象的屬性拷貝到新對象的屬性表中，或把輸入圖層對象的標識作為外鍵，直接關聯到輸入圖層的屬性表。這種屬性分配方法的理論假設是多邊形對象內屬性是均質的，將它們分割后，屬性不變。.以美國陸地衛(wèi)星LandsatTM圖像的波段為例，說明如何進行真彩色合成和假彩色合成，解釋在標準假彩色合成的TM影像上健康植被、清澈的湖泊、密集城市地區(qū)的色調特征及其原因。（1）計算機顯示器的彩色顯示系統(tǒng)是根據三原色加色合成原理，即由3個電子槍分別在屏幕上形成紅、綠、藍三原色像來合成圖像。因此，對于多光譜圖像，選擇其中的任意3個波段，分別賦予紅、綠、藍3種原色，即可在屏幕上合成彩色圖像。（2）真彩色合成：在彩色合成中選擇的波段的波長與紅綠藍的波長相同或近似，得到的圖像的顏色與真彩色近似，這種合成方式稱為真彩色合成。使用真彩色合成的優(yōu)點是合成后圖像的顏色更接近于自然色。例如，LandsatTM影像中，TM3為紅波段，對其賦予紅色（R），TM2為綠波段賦予綠色（G），TM1為藍波段賦予藍色（B），合成賦予的顏色與原波段的顏色相同，合成后的彩色影像上地物色彩與實際地物色彩接近或者一致。假彩色合成：由于三原色波段的選擇是根據增強目的確定的，與原來波段的真實顏色不同，所合成的彩色圖像并不表示地物真實的顏色，這種合成方法稱假彩色合成。例如，LandsatTM影像的標準假彩色合成方案中，對TM4近紅外波段賦予紅色（R），TM3紅波段賦予綠色（G），TM2綠波段賦予藍色（B），合成賦予的顏色比原波段的顏色短一個波段，合成后的彩色影像上地物色彩與實際地物色彩不一致。（3）標準假彩色TM影像中地物的顏色植被：所有綠色植物在可見光波段以吸收為主，在綠波段有一個小的反射峰；在近紅外波段有一個反射的“陡坡”，至1.1Um附近有一個峰值。健康植被在近紅外波段的高反射率，并被賦予紅色，加之在綠波段有一定反射，且被賦予藍色，根據加色法合成原理，綠色與紅色相加為品紅，由于近紅外賦予的紅色比例高，健康植被呈現紅色/品紅色。水體：可見光波段水吸收率較低，在藍、綠光波段透射能力相對較高。對近紅外波段吸收較強，在1.4μm和1.9μm附近，其吸收率接近100%。綠波段被賦藍，清澈湖泊呈藍偏黑色。密集城市地區(qū)：呈現淺藍或藍灰色，體現綜合性。.空間決策支持系統(tǒng)（SDSS）的基本特點、功能并進行土地利用優(yōu)化配置決策支持系統(tǒng)設計參考答案：空間決策支持系統(tǒng)（DDSS）就是支持空間決策行為的決策支持系統(tǒng)?？臻g決策支持是應用空間分析的各種手段對空間數據進行處理變換，以提取出隱含于空間數據中的某些事實與關系，并以圖形和文字的形式直接地加以表達，從為人類活動的空間行為決策提供科學、合理的支持。由于空間分析的手段直接融合了數據的空間定位能力，并能充分利用數據的現勢性特點。其功能表現為：（1）不同數據源的空間和非空間數據的獲取、輸入和存儲；（2）復雜空間數據結構和空間關系表示方法，適于數據查詢、檢索、分析和顯示；（3）靈活的集成程序式空間知識（數學模型、空間統(tǒng)計）和數據的處理功能；（4）靈活的功能修改的擴充機制；（5）友好的人機交互界面；（6）提供決策需要的多種輸出；（7）提供非結構化空間知識的形式化表達方法；（8）提供基于領域專家知識的推理機制；（9）提供自動獲取知識或自學習功能；（10）提供其于空間信息、描述性知識、程式化知識的智能控制機制。該系統(tǒng)面向的用戶是土地管理部門及有關農業(yè)部門，其系統(tǒng)具體目標為：（1）構建某區(qū)域土地資源管理的區(qū)域網系統(tǒng)，實現基于互聯網技術的綜合查詢系統(tǒng)。（2）建立某區(qū)域包括各類專題圖件的空間數據庫和屬性數據庫，實現兩者的協(xié)調管理。以基礎數據庫為基礎，分析土地利用現狀、進行土地利用適宜性評價，為決策者對土地利用優(yōu)化調控提供了可靠信息。（3）建立各類輔助決策應用模型，利用GIS技術、計算機網絡技術和數據庫技術等實現人機交互，對土地利用優(yōu)化方案進行決策支持。（4）以虛擬現實技術為支撐，建立友好的用戶界面，使主要的分析、評價、決策過程和各種方案實施結果更直觀化、可視化。土地利用優(yōu)化配置決策支持系統(tǒng)有五部分組成：人機交互系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)、數學模型庫系統(tǒng)、知識庫子系統(tǒng)、輔助決策系統(tǒng)。系統(tǒng)應用土地學、地理學、數學各領域的相關研究成果，以計算機系統(tǒng)、新興的遙感與地理信息系統(tǒng)技術為主要手段，收集某區(qū)域土地利用的基本數據，為整個決策支持系統(tǒng)提供必要的量化參數，從而為土地利用優(yōu)化配置提供準確科學的判斷。從系統(tǒng)功能結構上，系統(tǒng)由土地利用數據輸入、信息輸出、空間數據管理和決策模型四部分組成。其中（1）土地利用數據輸入，是指通過數字化儀、掃描儀或鍵盤錄入數據，再利用GIS軟件工具的輸入編輯功能，對土地利用方面的圖形數據、圖像數據、屬性數據進行編輯、格式轉換等，包括點、線、面三種圖形元素及其屬性數據的編輯，并生成拓撲關系；（2）土地利用空間數據管理，是值定義和管理土地利用所需的各種空間數據，如數字地圖、非幾何屬性及遙感影像數據，對空間數據進行編輯和維護，包括圖形編輯、檢索查詢、統(tǒng)計分析等功能；（3）土地利用輔助決策模型是根據用戶實際要求而建立的模型體系，輔助管理決策，以實現土地利用優(yōu)化配置，包括進行土地利用現狀分析、適應性評價和需求預測，提出土地利用結構優(yōu)化的方案；（4）土地利用數據輸出，主要是通過各種輸出設備如顯示器、打印機、繪圖儀等，輸出土地利用所需的各種分析結論，基礎數據以及圖表文件等。試根據下列誤差矩陣對某遙感圖像土地利用分類精度進行分析。實際分類圖像地面真實圖像耕地林地草地水域道路耕地18855413林地1011301草地3649510水域012721道路31305（1）遙感數字圖像計算機解譯以遙感數字圖像為研究對象，在計算機系統(tǒng)支持下，綜合運用地學、遙感圖像處理、地理信息系統(tǒng)、模式識別與人工智能技術，實現地學專題信息的智能化獲取。分類精度評價是以一幅合適的精確數據作為參考，將要進行評價的遙感分類圖像與之對比，即比較兩幅圖像中每個像元之間的一致性，以正確分類的百分比來表示精度。與遙感圖像分類誤差類型相對應，遙感圖像分類精度的評價方法亦可分為位置精度評價和非位置精度評價。位置精度評價是將分類的類別與其所在的空間位置進行統(tǒng)一檢查；非位置精度評價是在未考慮位置因素的情況下，以一個簡單的數值，如面積、像元數目等表示分類精度，故可以在一定程度上使類別之間的錯分結果彼此平衡，抵銷分類誤差，提高分類精度。到目前為止，精度評價方法很多，主要有采樣方法、誤差矩陣與精度估計量法、Kappa分析法。（2）評價指標：總體分類精度(OverallAccuracy):等于被正確分類的像元總和除以總像元數，地表真實圖像或地表真實感興趣區(qū)限定了像元的真實分類。被正確分類的像元沿著混淆矩陣的對角線分布，它顯示出被分類到正確地表真實分類中的像元數。像元總數等于所有地表真實分類中的像元總和。制圖精度：指假定地表真實為A類，分類器能將一幅圖像的像元歸為A的概率。用戶精度：指假定分類器將像元歸到A類時，相應的地表真實類別是A的概率。實際分類圖像地面真實圖像耕地林地草地水域道路總和耕地101130125草地3649510136水域01272176道路3130512總和237221577410500總體精度：(188+11+95+72+5)/500×100%=74.2%制圖精度用戶精度耕地188∕251×100%=74.9%188∕237×100%=79.3%林地11∕25×100%=44.0%11∕22×100%=50.0%草地95∕136×100%=69.9%95∕157×100%=60.5%水域72∕76×100%=94.7%72∕74×100%=97.3%道路5∕12×100%=41.7%5∕10×100%=50.0%簡述空間數據誤差來源與數據質量控制方法。從空間數據的形式表達到空間數據的生成，從空間數據的處理變換到空間數據的應用，在這兩個過程中都會有數據質量問題的發(fā)生。(1)空間現象自身存在的不穩(wěn)定性：包括空間特征和過程在空間、專題和時間內容上的不確定性。（2）空間現象的表達：數據采集中的測量方法以及量測精度的選擇等受到人類自身的認識和表達的影響，這對于數據的生成會出現誤差。（3）空間數據處理中的誤差：在空間數據處理過程中，容易產生的誤差有以下幾種：投影變換產生的差異；地圖數字化和掃描后的矢量化處理都可能出現誤差；數據格式轉換中的位置差異性；數據抽象時產生的誤差；建立拓撲關系過程中的位置坐標的變化；與主控數據層的匹配位移導致誤差；數據疊加操作和更新產生空間位置和屬性值的差異；數據集成處理產生的誤差；數據的可視化產生表達上的誤差；數據處理過程中誤差的傳遞和擴散 4分（4）空間數據使用中的誤差：主要包括兩個方面：一是對數據的解釋