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第二章 地理空间与空间数据基础 地理空间 地理空间的表达 空间数据模型与结构 空间数据的质量 空间数据的元数据 思考题
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第一节 地理空间 ——对地理空间的理解 从不同的角度看“空间(Space)”
物理学:三维的外延 天文学:时空连续体系的一部分 地理学:物质、能量、信息的存在形式在形态、结构、功能上的分布方式和格局及其在时间上的延续。 地理空间的范围:上至大气电离层,下至地幔莫霍面(即常说的地理圈层)? 绝对地理空间:常用经纬度、平面直角坐标表示 相对地理空间:依赖于与其它实体之间的空间关系
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第一节 地理空间 ——地理空间的数学建构 自然表面:复杂、难于表达 物理表面:大地水准面(重力等位面,由于地球内部质量不均而起伏不平)
数学表面: 椭球体模型 数学模型
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地球模型 地球表面 铅垂线 水平面 大地水准面 地球椭球体
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三轴椭球体 c b a
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旋转椭球体 c a a
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旋转椭球体 椭球体的三要素: 旋转椭球体有多种:不同测定者、不同计算年代、不同测定方法、不同测定地区,对椭球体的描述方法不同
长半径(赤道半径)a 短半径(极半径)c 扁率f=(a-c)/a 旋转椭球体有多种:不同测定者、不同计算年代、不同测定方法、不同测定地区,对椭球体的描述方法不同 我国不同时期采用的椭球体: 1953年以前:海福特椭球体 1953年—1978年:克拉索夫斯基(Krasovsky) 1978年以后:1975国际椭球体
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地理空间坐标系的建立 地理坐标(球面坐标) 平面直角坐标 高程系 纬度ψ 经度λ
国家大地坐标系(1954年北京坐标系、1980年西安坐标系或称中国国家大地坐标系) 地方坐标系 高程系 相对高程 绝对高程 高程系(1956年黄海高程系、1985国家高程基准)
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地理坐标
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平面直角坐标 x y
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坐标系统—高程系统 任意水准面 大地水准面 H´A HA 铅垂线 A H´B HB hAB
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水准原点1985国家高程基准, 米 黄海海面 年平均海水面为0米
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地理参考系统 Z Z 笛卡尔坐标 M . d M . q 纬度 Z a 经度 X X X Y 极坐标 Y Y
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地理空间的距离度量 距离度量的两种方式 欧氏距离 曼哈顿距离(出租车距离) 时间距离 词典距离 沿真实的地球表面进行距离量度
沿旋转椭球体表面进行距离量度(大圆弧长) 欧氏距离 笛卡尔坐标系中的两点距离公式 曼哈顿距离(出租车距离) 两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离 时间距离 采用时间(从一点到达另一点所需要的时间)度量 词典距离 在词典或其它文本中的距离
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第二节 地理空间表达 地理空间的表达是地理数据组织、存储、运算、分析的基础
矢量(Vector):通过记录空间坐标对的方式,以点、线、面等形式来描述空间目标对象; 栅格(Raster):用规则排列的像元阵列来描述空间目标对象 三角形不规则网(Triangulated Irregular Network,TIN):不规则的三角形来描述空间对象 栅格和矢量结构是计算机描述空间实体的两种最基本的方式。
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矢量的不同表达 矢量 0维:点,无大小、文向;用一个坐标对表示,在二维空间用(x,y)表示,三维空间中用(x,y,z)表示;
一维:线、弧段、链等,有方向(有起点,有终点)、有长度;用多个坐村对表示(x1,y1,z1)、 (x2,y2,z2)、 (x3,y3,z3)、 (x4,y4,z4) 二维:面,以多边形表示 三维:空间实体
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美国佛罗里达洲地震监测站2002年9月该洲可能的500个地震位置
点实体 有位置,无宽度和长度; 抽象的点 美国佛罗里达洲地震监测站2002年9月该洲可能的500个地震位置
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线实体 有长度,但无宽度和高度 用来描述线状实体,通常在网络分析中使用较多 度量实体距离 香港城市道路网分布
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面实体 具有长和宽的目标 通常用来表示自然或人工的封闭多边形 一般分为连续面和不连续面 中国土地利用分布图(不连续面)
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空间对象:面(续) 不连续变化曲面,如土壤、森林、草原、土地利用等,属性变化发生在边界上,面的内部是同质的。
连续变化曲面:如地形起伏,整个曲面在空间上曲率变化连续。
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空间对象:体 有长、宽、高的目标 通常用来表示人工或自然的三维目标,如建筑、矿体等三维目标 香港理工大学校园建筑
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用栅格来描述空间对象—点1
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用栅格来描述空间对象—点2
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用栅格来描述空间对象—线
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用栅格来描述空间对象—面
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栅格
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栅格
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地图的矢量和栅格表示
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实习二 空间数据的表达 目的:初步熟悉空间数据的矢量和栅格表达 实习要求 矢量(点、线、面) 栅格
实习二 空间数据的表达 目的:初步熟悉空间数据的矢量和栅格表达 矢量(点、线、面) 栅格 实习要求 在ArcGIS中,分别将point1、polyline1 、 polygon1按分辨率2、4、8、16、32、64转换成栅格文件; 分别将以上生成的栅格文件按缺损值转换成点、线、多边形的矢量文件; 将新生成的矢量文件与分别与point1、polyline1 、 polygon1进行比较,分析它们之间的差异,并总其规律,写一简要报告。
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实习三 ArcGIS中数据的表示 ArcGIS的数据文件 ArcGIS中的数据浏览 矢量:shapefile、coverage
栅格:grid、tif、jpg Geodatabase ArcGIS中的数据浏览 空间数据浏览 属性数据浏览
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实习三 ArcGIS中数据的表示 ArcGIS的数据文件 ArcGIS中的数据浏览 矢量:shapefile、coverage
栅格:grid、tif、jpg Geodatabase ArcGIS中的数据浏览 空间数据浏览 属性数据浏览
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第三节 空间数据模型与结构 栅格数据模型:用规则排列的像元阵列来描述空间目标对象的一种数据模型 特征: 属性明显,定位隐含
栅格像元的大小直接影响空间数据表达的精度(位置或形状的畸变、属性的偏差) 像元大小(分辨率)对数据大小有直接的影响 特别适合于模拟空间的连续变化
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属性明显,定位隐含
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分辨率对数据表达精度的影响 形状的畸变 Cellsize:2 Cellsize:16 Cellsize:32
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分辨率对数据表达精度的影响 位置的移动 Cellsize:4 Cellsize:8 Cellsize:16 Cellsize:32
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分辨率对数据表达精度的影响 属性的偏差 Cellsize:32 Cellsize:64
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分辨率对存贮空间与处理时间的影响 分辨率越大,数据存贮空间越大 分辨率越大,数据处理的时间越长
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分辨率——总结 随着分辨率的提高,数据的信息损失越小。 随着分辨率的提高,对存贮空间的要求将成几何级数增加。
随着分辨率的提高,数据处理的时间要求也越长。 分辨率选择的原则:在考虑数据精度要求的同时,还必须考虑数据存贮空间与处理时间的开销(在精度与存贮空间和处理时间之间权衡)。
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栅格数据的获取 ——遥感影像
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栅格数据的获取 ——规则点采样
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栅格数据的获取 ——不规则采样点及插值
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栅格数据的获取 ——利用扫描仪、摄像机获取
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栅格数据的获取 ——间接转换方式
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栅格单元代码的决定方式 ——主要类型法 基本思路:若某一特征值是该栅格内的主要类型,则把该值赋给这个位置。
对点而言,按出现次数最多类型作代码; 对线而言,按长度最长的那条线的代码取值; 对多边形而言,按面积最大的那个多边形的代码取值; 该方法适合于分离和不连续的数据,如土地利用、植被、土壤等。 一般的GIS软件在进行栅格编码时,其默认的编码方法即是主要类型法。
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栅格单元代码的决定方式 ——主要类型法 按面积最大的类型取值 B C O (45) (25) (30) A B
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栅格单元代码的决定方式 ——中心点法 基本思路:每一栅格的值由占据该像元中心的特征决定。
该方法可以用于任何特征类型,尤其是用于连续数据的编码,例如高程、噪声、污染等。 其实施过程较为复杂,它首先需要建立一个以栅格像元中心为点的矢量图层,用它获取(Identity)所在点的多边形属性,然后再将点转换为栅格文件(Pointgrid)。
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栅格单元代码的决定方式 ——中心点法 按像元中心所在的类型取值 B C O (45) (25) (30) A O
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栅格单元代码的决定方式 ——重要性法 按各类型的重要性取值 B C O (45) (25) (30) A A 若:重要性顺序为:
A > B > C 则: A
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栅格单元代码的决定方式 ——比例分成法 按各类型的比例分别取值 B C O (45) (25) (30) A A 45 30 B 25 C
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栅格单元代码的决定方式 ——长度占优法 按横线最长部分的属性取值 B O C A
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实习四 栅格像元的不同编码方法及误差比较 一、对土地利用数据按主要类型法进行栅格编码 二、对土地利用数据按像元中心法进行栅格编码
实习四 栅格像元的不同编码方法及误差比较 一、对土地利用数据按主要类型法进行栅格编码 操作步骤: 在Arctoolbox中,打开feature to raster工具对话框 输入土地利用的矢量数据,分别按100米、500米、1000米的分辨率进行栅格转换,转换所采用的字段为ld ID。 将三个栅格文件的属性表输出为.dbf文件,并用Excel打开 二、对土地利用数据按像元中心法进行栅格编码 在Arctoolbox中,打开overlay的identity工具对话框 Input coverage分别输入point100、point500、point1000 ,identity coverage输入lad502323矢量文件,其它采用默认值,点击ok. 分别将上一步生成的三个点文件按100米、500米、1000米的分辨率进行栅格转换,转换所采用的字段为ld ID 三、数据比较(列表)、并编写实习报告 1、同一分辨率下两种编码方法中的各类土地面积差异 2、同一编码方法下不同分辨下各类土地面积的差异 3、图形比较 附土地利用分类系统
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矢量数据模型与结构 矢量数据模型 通过记录空间坐标对的方式,以点、线、面等形式来描述空间目标对象位置、以标识符表达对象属性的一种数据模型。 特征 定位明显,属性隐含 形象直观(点:如独立树、水准点;线:如铁路、河流;面:如土地类型) 特别适合于模拟离散(非连续变化)的空间数据 其模拟空间数据的精度较高,但其精度与坐标点的数量、质量有直接关系
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定位明显 属性隐含 形象直观
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适于模拟离散数据
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数据精度与点的数量与质量有关
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矢量数据的获取方式 利用不同的定位仪器获取 间接转换获取 从硬拷贝数据中获取 GPS 、经纬仪、平板仪、全站仪等。 由栅格数据转换获得
经空间分析等操作生成 从硬拷贝数据中获取 对纸质地图数字化(扫描矢量化、跟踪数字化等) 从图表或文字数据中产生
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矢量数据与栅格数据的对比 比较内容 矢量格式 栅格格式 数据结构 严密 简单 数据量 小 大 图形精度 高 低 图形运算 复杂、高效
简单、低效 与遥感影像格式 不一致 一致 输出表示 抽象、昂贵 直观、便宜 数据共享 不易实现 容易实现 拓扑与网络分析 叠置与组合 不容易 容易 技术 复杂、高费用 简单、低费用 数字模拟 不方便 方便 投影变换 快 慢
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空间数据的拓扑关系 拓扑(Topology) 拓扑变换:对欧氏平面上的空间进行拉伸、压缩等(不能扭曲或折叠)——橡皮
原意为“形状的研究”。 几何学的一个分支学科 它研究在拓扑变换下能够保持不变的几何属性,即拓扑属性 拓扑变换:对欧氏平面上的空间进行拉伸、压缩等(不能扭曲或折叠)——橡皮 拓扑属性:拓扑变换后不变的属性 一个点在一个弧段的端点、区域边界上、区域内部、区域外部、环的内部等 一个弧段是一个简单的弧段、一个面是一个简单的面、一个面的连接性 非拓扑属性:拓扑变换后改变的属性 两点之间的距离、一个点至另一个点的方向 弧段的长度、区域的周长、区域的面积
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空间数据的拓扑关系 拓扑关系揭示地理对象之间的空间关系 拓扑邻接:存在于空间图形的同类元素之间的拓扑关系。
拓扑关联:存在于空间图形的不同类元素之间的拓扑关系,如结点与弧段、弧段与多边形。 拓扑包含:存在于空间图形的同类但不同级的元素之间的拓扑关系,如岛。
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几个重要拓扑概念 连接性:弧段与结点的拓扑关系
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几个重要拓扑概念 区域定义:多边形与弧段的拓扑关系
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几个重要拓扑概念 邻接性:弧段的左与右的拓扑关系
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拓扑关系的意义 拓扑关系对GIS的数据处理和空间分析,具有重要的意义 通过它,不需要利用坐标与距离,即可确定地理实体之间的空间位置关系。
有利于空间位置的查询。 可以利用拓扑数据作为工具,重建地理实体。 便于检查数据的错误 便于空间数据的编辑 便于属性数据的输入 便于空间分析功能的实现。
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空间数据的组织与编码 空间数据组织 不同特征:如公路与铁路因建造方式不同可视为不同类型
依据地理实体之间的不同特征、相似特征、不同地理实体的组合特征特征进行分类,运用标志符建立空间数据 (空间特征和属性特征)之间的联系的过程和方法。 不同特征:如公路与铁路因建造方式不同可视为不同类型 相似特征 :如公路与铁路因都具有运输能力可将其视为一类 组合特征:如机场跑道、停机坪、候机楼等组合成机场
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空间数据的组织案例 ——道路分类 道路类型 物质组成 道路宽度 小巷数量 道路名称 1:高速公路 2:主干道路 3:居民街道 1:水泥
2:柏油 3:碎石 道路宽度 小巷数量 道路名称
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空间数据的组织——标识符 标识符(Identifier) 作用 用于标识空间要素的唯一代码 1:保证空间要素在数据库中的唯一性
2:保证空间特征属性与属性特征数据的一一对应关系 3:便于对数据的查找、关联与分析
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空间数据的组织——标识符
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空间数据编码 概念 编码 根据地理要素在数据分类分级中的隶属关系和属性性质,将其进行数据化的一种方法。 主码:实体元素的类别
子码:实体元素的标识(标识码)、实体元素的描述(描述码)
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空间数据编码实例 ——道路 例:1160083123 属性 类型 物质组成 路宽 小巷数量 路名 位数 x xx xxxx 例 1 60
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随主要成因的变化而变化,但基本上分为抬升/侵蚀、下降/堆积两种 多为形态指标,但也可以为成因指标,或其他指标。
空间数据编码实例 ——100万分之一地貌编码 第一级 第二级 第三级 第四级 第五级 第六级 一位码 二位码 × × × × × × × 相对高度 海拔高度 成因 次级成因 不确定 平原 1 台地 2 丘陵 3 小起伏山地 4 中起伏山地 5 大起伏山地 6 极大起伏山地7 低海拔 1 中海拔 2 亚高海拔3 高海拔 4 极高海拔5 15种 类型 随主要成因的变化而变化,但基本上分为抬升/侵蚀、下降/堆积两种 多为形态指标,但也可以为成因指标,或其他指标。
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空间数据编码实例 ——100万分之一地貌编码 Ⅰ基本地貌类型 Ⅱ地貌成因类型 第一位 第二位 第三 四位 第五位 第六位 第七位 类型 编码
命名 起伏度 海拔 成因 次级 形态 次一级形态 物质组成 倾斜程度 平原 1 低海拔 海成 11 海积 1 海积平原 海滩 1 海滩 淤泥质1 淤泥质海滩 砂质2 砂质海滩 砾质3 砾质海滩 生物4 生物海滩 低阶地2 海积低阶地 洼地3 泻湖洼地 海积冲积 2 海积冲积平原 海蚀 3 海蚀平原 低阶地1 海蚀低阶地 平台 2 海蚀平台 台地 2 海积1 高阶地1 海积高阶地 平坦的1 平坦的海积高阶地 起伏的2 起伏的海积高阶地 海蚀2 海蚀高阶地 平坦的海蚀高阶地 起伏的海蚀高阶地
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空间数据编码实例 ——土地利用规划图的编码
属性 规划用地类型 原用地类型 位数 x xxx 例 1 121
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示 一、认识ArcMap界面 二、视图(显示区) 三、内容表 标题条 工具条(可随意浮动贴边)
目录表(或称内容表) 显示区 状态栏 二、视图(显示区) 数据视图:Data view 版面视图: Layout view 三、内容表 数据框: 一个地图的组织单位; 一张地图上可以同时存在多个数据框; 活动数据框为当前操作的数据框(activate)
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示2 三、内容表 图层(Layer): 图层组(Group layer):
图层是一个特定要素在地图中的存在形式,它不存贮实际的地理数据而只存贮对数据源中的引用。 图层的开关:复选框 图层的顺序:在display标签下拖移 图层的两种存在形式: 1、地图文档(.MXD)的一部分; 2、图层文件(.lyr)——其作用在于定义和保存图层显示的颜色符号系统以及数据源的其它信息(操作:右击,选择save as layer file)。 图层组(Group layer): 图层组是将多个图层组合成的一个新图层 多用于同类图层之间,用以设置其共同的属性 必要时可将图层组解散(Ungroup)。
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示3 三、内容表 地图: 文件形式:.mxd。
它并不存贮显示的数据,而仅仅存储对数据源的引用信息(记录该地图的数据源及表现方法(显示)),以及其它一些相关信息,如图名、注记、比例尺、指北针等。 若数据源位置发生改变,则需要重设数据源(修改图层的数据源),其病症为图层名称前有一个红色的叹号,处理方式为:历右击图层,在DATA标签下set data source.
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示4 三、内容表 四、地图的显示范围 内容表的管理:
重命名 图层的显示顺序 删除图层(并不会删除数据,若该图层处于编辑状态,则删除时会提示是否保存) 依据比例显示 四、地图的显示范围 Tools工具条(放大、缩小、移动、全图显示、前(后)一视图) 使用书签:书签用于标记一个特定的显示区域,书签只能用于空间数据,不能在版面视图下使用。操作:view>>Book marks>>create 放大镜和全景图窗口(window>>magnifier(overview))
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示5 五、ArcMap中的图层符号 属性窗口的symbology标签下,提供了多种定性或定量的制图选项
不同的符号化方法 显示定性值 显示定量值 数据的分级 使用分类柱状图 改变符号属性 为要素加标注(属性值或直接输入)
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实习五 ArcGIS中空间数据的显示6 六、图层显示的比例尺范围 控制图层在一定的比例尺范围内显示
方法1:右击图层,单击visible scale ranges,选择 显示定性值 显示定量值 数据的分级 使用分类柱状图
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作1 一、使用ArcCatalog 二、三种视图方法 三、目录标签 四、预览标签
元数据标签 三、目录标签 大图标 列表 详细资料 缩略图 四、预览标签 Geography方式 Table方式 3D方式 Globe view方式
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作2 五、元数据标签 六、空间数据格式 七、Shapefile 数据格式 描述信息 空间信息 属性信息
ArcGIS可以无缝的支持所有的esri的数据格式:shapefile、coverage、geodatabase以及ArcIMS提供的数据,还可以支持三种最常用的CAD数据格式(DXF、dwg、dgn),从而减少对数据的转换。 七、Shapefile 数据格式 基本的矢量数据格式 至少由3个文件:.shp、.shx、.dbf 若有投影信息,则还有一个prj文件 它只存贮一个单一的要素类 以dBase格式存贮属性
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作3 八、Coverage格式 九、ArcInfo的空作工间(Workspace)
它是由一种或几种要素类组成的集合 独立存贮属性的info表格 定义了拓扑关系作为要素属性表的一部分 ArcGIS8.3版本中不允许对coverage进行编辑 九、ArcInfo的空作工间(Workspace) 指具有info子目录的系统目录 Coverage以目录的形式存储于工作空间中 Info目录存贮和管理工作空间中的所有coverage的info属性表 除了coverage外,工作空间中还可存贮其它类型的数据,如shapefile、geodatabase、CAD等 用ArcCatalog,而不用系统文件管理工具来管理空间数据,特别是coverage数据
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作4 十、Geodatabase数据格式 十一、CAD数据格式 ArcGIS自身的数据格式之一
存贮拓扑关系 可以编辑 Personal Geodatabase 与 Arcsde Geodatabase 十一、CAD数据格式 DXF DWG DGN
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作5 十二、影像和GRIDS 十三、建立目录连接 由等大的栅格像元组成行列
每个栅格像元存储一个值 详细程度信赖像元大小 影像:tiff、bmp、sid 、 jpeg 、 ERDAS Grids: ESRI自己的数据格式 其属性表通常存贮每一个值的栅格单元数量 通常只存储一个波段的数据,可以使用栅格堆栈(stack)的形式将多波段数据组织成一个文件 十三、建立目录连接 连接本地机上的任一目录 与光驱、软驱或网络计算机上的目录连接 可以任意取消这种连接
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实习六 ArcGIS中空间数据的操作6 十四、连接网络服务器 十五、设置显示数据的类型 十六、创建缩略图 连接到网络上的数据服务
ArcCatalog并不将磁盘上的所有文件列出来,缺省情况下只列出地理数据文件,如Shapefile、Coverage等 Tools>Options…> 十六、创建缩略图 缩略图只是当时数据的屏幕快照,当数据变化时,可以重表生成缩略图 缩略图代表数据的内容或区域 保存地图时,地图的缩略图自动生成 图层文件的缩略图必须手动完成
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空间数据质量 概念 数据质量是数据整体性能的综合体现 空间数据质量问题不可避免 空间数据质量可以控制
它是空间数据在表达空间位置、专题特性及时间信息这三个基本要素时,所能够达到的准确性、一致性、完整性,以及它们三者之间统一性的程度。 数据质量是数据整体性能的综合体现 空间数据质量问题不可避免 现实世界的复杂性和模糊性 人类认识和表达能力的局限性 对空间数据的处理也会出现一些质量问题 空间数据质量可以控制 从空间数据存在的客观规律性出发对其质量进行有效的控制
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与数据质量相关的几个概念 误差 数据的准确度 数据的精密度 不确定性 预测值与真值之间的接近程度 数据的有效位数,体现测量值本身的离散程度
以上两者合称精度 不确定性 是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度 是自然界各种空间现象自身的固有属性 在内容上,它是一个以真值为中心的一个范围
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空间数据质量评价 空间数据质量标准 空间数据质量标准的主要内容 空间数据质量标准的评价 它是生产、使用和评价空间数据的依据
它的建立必须考虑空间过程和现象的认知、表达、处理、再现等全过程 空间数据质量标准的主要内容 数据情况说明 位置精度或定位精度 属性精度 时间精度:现势性,用数据更新时间和频率来表现 逻辑一致性:数据关系上的可靠性 数据的完整性 表达形式的合理性 空间数据质量标准的评价 用空间数据质量标准对数据所描述的空间、专题、时间特征进行评价
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空间数据质量问题的来源1 两个过程中的质量问题 空间现象自身存在的不稳定性 从空间数据的形式化表达到空间数据的生成
从空间数据的处理变换到空间数据的应用 空间现象自身存在的不稳定性 位置:不确定,如土壤类型边界的模糊性、土地类型边界变动的频繁性; 属性:类型划分的多样性、非数值型属性值表达的不精确性; 时间:发生时间段上的移动性
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空间数据质量问题的来源2 空间现象的表达(受人类认知水平和表达水平的限制) 定义:认知的不同或差异 测量:测量误差
表达方式:用点、线、面或栅格来表达是否合理 物理介质:纸质变化等引起的质量
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空间数据质量问题的来源3 空间数据处理过程中的误差 投影变换 地图数字化和扫描后的矢量化处理 数据格式转换 数据抽象(数据概括)
建立拓扑关系 与主控数据层的匹配 数据叠加操作和更新 数据集成处理 数据的可视化表达 数据处理过程中误差的传播和扩散
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空间数据质量问题的来源4 空间数据使用过程中的误差 对数据的解释过程:不同用户对同一数据内容的解释和理解可能不同引起的误差
缺少文档:无数据的相关说明 解决方法:提供详细的元数据(与数据相关的各种文档说明)
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常见空间数据的误差分析1 地图数据的质量问题 地图固有的误差:如控制点、投影的误差 材料变形产生的误差(温度、湿度等的影响) 图形数字化误差
扫描矢量化:原因质量、扫描精度、扫描分辨率、配准精度、校正精度 跟踪数字化:工作方式、数字化要素对象、数字化操作人员、数字化仪、数字化操作中的采点方式及采点密度等
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常见空间数据的误差分析2 遥感数据质量问题 遥感仪器的观测过程中: 遥感图像处理和解译过程中
空间分辨率、几何畸变、辐射误差,影响数据的位置和属性精度 遥感图像处理和解译过程中 校正 匹配 判读(如混合像元) 分类
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常见空间数据的误差分析3 测量数据质量问题 系统误差 偶然误差 环境因素 仪器结构与性能 操作人员的技能
由不可预料或不可控制的因素引起,随机性强 可采用随机模型进行估计或处理
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空间数据质量控制 传统的手工方法 元数据的方法 地理相关法 目视、透明叠加、属性对比等 用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析偶然误差
如山区河流应位置微地形的最低点
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数字化过程中的质量控制 数据预处理:整理、清绘等 数字化设备的选用:数字化仪的分辨率、精度;扫描仪的分辨率等
数字化对点精度(准确性):采点与原点的重合程度 数字化限差:采点密度、接边误差、接合距离、悬挂距离、细化距离、纹理距离等 数据的精度检查:输出与输入图之间的点位误差 操作人员的责任心
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空间数据的元数据(Metadata) 概念:关于数据的数据 元数据的目的:促进数据集的高效利用;为计算机辅助软件服务;数据质量控制。
元数据的内容:对数据集的描述、对数据集中各数据项、数据来源、数据所有者及数据序代等的说明、对数据质量的描述、对数据处理信息的说明、对数据转换方法的描述、对数据库的更新及集成方法的说明等 元数据的性质:它是关于数据的描述性数据信息 元数据的作用:便于检索、访问数据库;便于对数据的加工及处理;便于二次开发(总之:便于对数据集的准确、高效与充分开发和利用。)
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元数据的分类 根据元数据的内容划分 根据元数据描述的对象分类 根据元数据在系统中的作用分类 根据元数据的作用分类 科研型元数据 评估型元数据
模型元数据 根据元数据描述的对象分类 数据层元数据 属性元数据 实体元数据 根据元数据在系统中的作用分类 系统级元数据 应用层元数据 根据元数据的作用分类 说明型元数据 控制型元数据
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元数据的获取与管理 元数据的获取过程 元数据的获取方法 元数据的管理 根据要建立的数据库的内容而设计元数据 在数据的形成过程中同步产生
根据需要产生 元数据的获取方法 键盘输入 关联表 测量法 计算法 推理法 元数据的管理 可以通过元数据库来实现
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元数据的应用 为什么在GIS中使用元数据? 元数据的应用 完整性 可扩展性 特殊化 安全性 查错功能 浏览功能 程序生成 帮助用户获取数据
空间数据的质量控制 在数据集成过程中控制数据流 数据存贮和功能实现(避免重复、高效查询、增强功能、降低费用)
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