03空间数据的输入与处理

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DINI03操作说明书.

DINI03操作说明书.

DINI03电子水准仪说明书入门欢迎关于TRIMBLE DINI 数字水准仪相关信息技术支持您的要求注册检查集装箱检查货运包装,如果集装箱是在不好的条件下运输过来,那么检查外观是否有可见损坏,如发现损坏情况立即联系运输者和TRIMBLE经销商,保存好集装箱和包装材料以便运送者检查。

仪器箱拆封之后,请立即检查所要求的附属品是否都有收到,下面是所有附属品都在仪器箱里的样本1.TRIMBLE DINI 数字水准仪2.电池(标配为一个电池)3.电缆(DINI与电脑)4.电池充电器5.防雨布6.指南、使用手册、合格证7.电池充电器十字丝调节扳手维修与保养Trimble DINI 能够支持野外作业环境,但是像所有精密仪器一样需要维护与保养,采用以下步骤以使仪器达到做好的使用效果。

清洁清洁仪器时一定要非常小心,尤其是在清洁仪器镜头和反射器的时候,千万不要用粗糙不干净的布和较硬的纸去清洁,TRIMBLE建议您使用抗静电镜头纸、棉花块或者镜头刷来清洁仪器。

防潮如仪器在潮湿的天气中使用过,将仪器放入室内,从仪器箱中取出仪器,自然晾干,如果在仪器镜头上有水滴,让仪器自然蒸发即可。

仪器的运输在运输仪器时一定要锁好仪器箱,如果长途运输仪器,将仪器放在仪器箱中,并且使用运输集装箱。

维修TRIMBLE建议您到授权的维修站点维修,并且每年进行一次校准。

以保证仪器的精度。

当您将仪器送往维修中心,请您在仪器箱上注明发货人和收货人,如果仪器必须维修,请您在仪器箱中装入说明,说明应当明确指出仪器的故障和经常发生的错误现象,并且指出仪器必须维修。

电池在充电和使用电池之前,一定要先阅读电池安全和环境信息。

电池安全和环境信息不要损坏锂电池,被损坏的电池可能引起爆炸和火灾,可以造成人身伤害和财产损失。

➢为避免不必要的伤害和损坏,请不要使用损坏的电池,损坏的迹象包括:变色、扭曲变形、漏液➢不要让电池接触火焰、高温以及阳光直射➢不要将电池浸入水中➢当天气炎热时请不要将电池在车辆内储存➢不要重击或者刺破电池➢不要将电池短路不要接触漏液的锂电池,以免造成人身伤害和财产损失。

空间数据的分析

空间数据的分析

立数据恢复机制,以便于在必要时进行数据恢复。
03 空间数据分析方法
统计分析法
描述性统计
多元统计分析
对空间数据进行基本的统计描述,如 均值、方差、偏度、峰度等,以了解 数据的分布和特征。
运用多元统计方法,如主成分分析、因 子分析等,对空间数据进行降维和特征 提取,以揭示数据的主要特征和结构。
推论性统计
数据预处理与清洗
针对原始空间数据中存在的噪声、异常值和缺失值 等问题,需要进行有效的预处理和清洗。
数据质量评估与改进
建立数据质量评估体系,对空间数据进行定 期评估和改进,提高数据的可用性和可信度 。
算法复杂性与计算效率问题
算法优化与改进
针对空间数据分析中的复杂算法,研究算法优 化和改进方法,提高计算效率和准确性。
时空大数据分析与挖掘
发展时空大数据分析和挖掘技术,揭示时空数据的内在规律和潜在 价值,为决策提供支持。
跨平台、跨领域应用拓展
推动空间数据分析技术在跨平台、跨领域的应用拓展,促进其在智 慧城市、环境保护、公共安全等领域的广泛应用。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
缺失值处理
对于缺失的空间数据,可 以采用插值、填充等方法 进行处理,以保证数据的 完整性。
异常值处理
对于异常的空间数据,需 要进行识别和处理,以避 免对分析结果产生不良影 响。
数据转换与标准化
坐标转换
将不同坐标系下的空间数 据转换为统一的坐标系, 以便于进行空间分析和可 视化。
数据格式转换
将不同格式的空间数据转 换为统一的格式,以便于 进行数据处理和分析。
发展多源数据协同分析算法,挖掘多 源数据之间的关联和互补信息,提高

空间数据工作原理

空间数据工作原理

空间数据工作原理
空间数据是指通过遥感技术获取的地球表面的各种信息数据,包括地貌、植被、水文、气象、土壤等多方面的数据。

空间数据工作原理主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个主要过程。

数据采集是指通过各种遥感传感器对地球表面进行观测,获取图像或其他数据。

其中,遥感传感器可以是激光雷达、微波雷达、红外相机等各种设备。

这些传感器会发射特定的电磁波或其他物理信号,接收返回的信号并记录下来。

通过这种方式,可以获取地表反射、吸收、辐射等信息,用于后续的数据处理。

数据处理是指对采集到的原始数据进行处理和整理,以提取出有用的信息。

首先,需要对原始数据进行几何校正,即将图像进行配准,消除由于传感器、测量平台等因素引起的误差。

然后,对图像进行辐射校正,根据传感器响应特性将图像转换为真实的辐射值。

接着,进行大气校正,消除由于大气吸收、散射等因素引起的影响。

最后,可以进行图像增强、特征提取等处理,将图像数据转换为可用于分析的数据形式。

数据分析是指对处理后的数据进行进一步分析和应用。

可以利用图像分类算法将图像中的不同对象进行分类,如识别土地利用类型、植被分布等。

同时,还可以进行地理信息系统(GIS)分析,将空间数据与其他地理信息进行关联和集成,以获取更全面的信息和洞察。

此外,还可以应用机器学习、人工智能等技术对数据进行模型建立和预测。

总之,空间数据工作原理包括采集、处理和分析三个主要过程,通过遥感技术获取地球表面信息并应用于各种领域。

MapInfo教程第11章

MapInfo教程第11章

退出MapInfo
通过文件菜单退出:点击菜单栏中的 “文件”→“退出”。
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界面介绍
工具栏
提供常用命令的快捷方式,如 打开、保存、打印、剪切、复 制、粘贴等。
表窗口
用于显示和编辑与地图相关联 的表格数据,可以进行排序、 筛选、添加、删除等操作。
菜单栏
包含文件、编辑、视图、地图 、表、窗口和帮助等菜单项, 用于执行各种命令和操作。
MapInfo教程第11 章
目录
• 引言 • MapInfo基础操作 • 数据输入与编辑 • 数据查询与分析 • 地图制作与编辑 • 高级功能与应用 • 案例实践与操作演示 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
目的
本章旨在向读者介绍MapInfo的高级功能和应用,帮助读者更深入地理解和掌 握MapInfo的使用技巧和方法。
06
高级功能与应用
空间分析
空间查询
允许用户根据空间关系(如相邻、相交、包含等 )查询和选择地理对象。
缓冲区分析
创建地理对象的缓冲区,用于分析影响范围、距 离等。
叠加分析
将多个图层进行叠加,根据属性或空间关系进行 合并、相交等操作,提取所需信息。
网络分析
路径分析
确定两点之间的最佳路径,可考虑距离、时间、成本等因 素。
结构
本章共分为以下几个部分
1. 空间分析
介绍空间分析的基本概念和方法,包括空间数据的输入、 处理和分析等方面的内容。
2. 数据可视化
讲解如何将空间数据以图形化的方式展现出来,包括地图 制作、图表生成等方面的内容。
3. 自定义地图制作
介绍如何使用MapInfo的自定义功能,制作符合个人需求 的地图,包括地图元素的添加、编辑和美化等方面的内容 。

03一维数组元素输入输出

03一维数组元素输入输出

03一维数组元素输入输出一维数组是一种线性数据结构,它由相同类型的元素组成,并按照一定的顺序存储在连续的内存空间中。

数组的大小是固定的,一旦创建后,就无法再改变其大小。

在许多编程语言中,输入和输出数组的操作都十分简单。

下面我将以Python语言为例,介绍一维数组的输入和输出方法。

首先,让我们来看一下如何输入一维数组。

1.手动输入数组元素可以通过for循环来逐个输入数组元素。

例如,我们要输入一个长度为5的整型数组:```array = [] # 创建一个空数组for i in range(5):element = int(input("请输入第{}个元素:".format(i+1)))array.append(element)```在上述代码中,我们使用了一个for循环来逐个输入数组的元素,并使用append(方法将元素添加到数组中。

注意,由于用户输入的是字符串类型,需要使用int(函数将其转换为整型。

2.使用列表生成式输入数组元素如果数组的元素比较简单,可以使用Python中的列表生成式来输入数组元素。

例如,我们要输入一个长度为5的整数数组:```array = [int(input("请输入第{}个元素:".format(i+1))) for i in range(5)]```在上述代码中,通过列表生成式,我们可以一行代码实现数组元素的输入。

接下来,我们来讨论如何输出一维数组。

1.手动输出数组元素可以通过for循环来逐个输出数组元素。

例如,我们有一个长度为5的整数数组:```array = [1, 2, 3, 4, 5]for element in array:print(element, end=" ")```在上述代码中,我们使用了一个for循环遍历数组,并使用print(函数逐个输出数组的元素。

通过设置end参数为" ",我们可以在每个元素之间添加空格。

空间数据库数据入库

空间数据库数据入库

数据备份与恢复
定期备份
建立定期备份机制,对数据进行完整备份,确保数据 安全。
增量备份
实施增量备份策略,只备份自上次备份以来发生变化 的的数据,提高备份效率。
恢复计划
制定详细的恢复计划,明确数据恢复流程和责任人, 确保在数据发生故障或丢失时能够快速恢复。
数据生命周期管理
数据分类
根据数据的性质、用途和价值进 行分类,为不同类型的数据制定 不同的管理策略。
1.谢谢聆 听
资源管理涉及土地、森林、水域等自然资 源的调查、监测和管理,空间数据库能够 提供有效的数据管理手段。
环境保护
交通物流
环境保护需要对环境质量、污染源等进行 监测和评估,空间数据库能够提供丰富的 地理信息数据支持。
交通物流需要管理大量的交通路网、车辆 位置等信息,空间数据库能够提供高效的 数据管理功能。
解决方案
采用分布式存储和计算技术,如 Hadoop、Spark等,将大数据量分散 到多个节点上进行处理和存储,提高 数据入库的效率和可扩展性。
实时数据入库挑战与解决方案
挑战
实时数据入库要求数据能够实时地被捕获、处理和存储,对数据处理的时效性 要求较高。
解决方案
采用流处理技术,如Kafka、Storm等,对实时数据进行流式处理和存储,确保 数据的实时性和准确性。
地理信息系统(GIS)空间数据库数据入库案例
总结词
地理信息系统(GIS)空间数据库数据入库案例主要涉 及地理信息的采集、处理、分析和入库等过程,以提 高地理信息的管理效率和利用价值。
详细描述
在GIS空间数据库数据入库过程中,首先需要对地理信 息数据进行采集,包括地图数据、遥感数据、实地调查 数据等。然后对这些数据进行处理,包括地图数字化、 遥感解译、属性数据整理等操作。接着,利用GIS软件 对处理后的数据进行空间分析和可视化展示,以揭示地 理信息的空间分布特征和变化规律。最后,将分析结果 和可视化产品进行入库管理,提供给用户进行查询、分 析和利用。

空间数据的处理

空间数据的处理

第五章 空间数据的处理 5.1 空间数据处理的内容 5.2 空间数据的编辑处理 5.3 图形的剪裁合并 5.4 图幅数据边匹配处理 5.5 图形的坐标变换 5.6 空间数据的转换和数据共享 5.7 矢量栅格 数据的相互转换 5.8 空间数据的内插
cos sin 0 -sin cos 0 0 0 1
5、组合变换 多个基本变换组合的复杂变换称组合变换。组合变换实际上是多个基本变换的连乘。矩阵乘不符合交换律,组合变换必需注意变换循序。 如下组合变换表示先将图形旋转,再进行平移。 * 其核心是坐标变换是针对坐标系的。 如上
cos sin 0 -sin cos 0 0 0 1
1 0 0 0 1 0 TX TY 1
x
X
y
Y
总结二维变换矩阵的一般形式: 其中 是对图形进行缩放、比例、旋转等变换的; [l m] 是对图形进行平移变换的; p q 是对图形进行投影变换的; [ s ] 是对图形进行全比例变换的; 当 s > 1 图形整幅按比例缩小; 当 0< s <1 图形整幅按比例放大; 三维变换矩阵是4*4矩阵。
1、正解变换
02
将具有直角坐标系下的坐标(X,Y)转换为径纬度(L,B)的地理坐标
2、反解变换
03
坐标变换是将地理实体从一个坐标系转换为另一个坐标系P33张
3、坐标变换
5.4 坐标变换和投影变换
一、图形的坐标变换
坐标变换矩阵和齐次坐标 1、平移变换 [ X,Y,1] =[ x , y , 1 ] * = [x + TX , y + Ty , 1 ] 2、比例变换 [ X,Y,1] =[ x , y , 1 ] * = [x *SX , x * Sy , 1 ] 3、反射变换 [ X,Y,1] =[ x , y , 1 ] * = [ -x , y , 1 ] 4、旋转变换 [ X,Y,1] =[ x , y , 1 ] * = [x cos- ysin , x sin+ y cos ,1 ]

空间数据管理:空间数据库

空间数据管理:空间数据库
促进产业发展
空间数据库的发展和应用推动了地理信息产业的快速发展,为智慧城 市、环境保护、资源调查等领域提供了重要的技术支撑。
空间数据库的应用领域
智慧城市
空间数据库在智慧城市建设 中发挥着重要作用,支持城 市规划、交通管理、公共安 全等方面的应用。
环境保护
资源调查
空间数据库可用于环境监测、 生态保护、灾害预警等领域, 为环境保护提供科学依据。
数据管理层
负责数据的逻辑存储,包括数据表、索引、视图等数 据结构。
应用层
负责提供数据访问接口,包括查询语言、应用程序接 口等。
空间数据库的存储方式
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上,以提高数据存储的可靠性和可扩 展性。
列式存储
按照列进行数据存储,有利于数据的压缩和快速查询。
图式存储
将数据以图的方式进行存储,适用于具有复杂关系的数据。
3
人工智能还可以实现空间数据的预测和优化,为 决策提供更加精准的依据。
THANKS
感谢观看
特点
空间数据库具有空间索引、空间关系和空间分析等特性,能够高效地处理和查 询空间数据,支持地理信息系统(GIS)的应用。
空间数据库的重要性
数据整合与共享
空间数据库能够整合不同来源和格式的空间数据,实现数据的共享 和交换,提高数据利用率。
决策支持
空间数据库能够提供强大的空间分析功能,支持各种地理信息应用, 为政府、企业和学术界的决策提供有力支持。
空间数据库的性能优化
01
索引优化
合理使用索引,提高数据检索速度。
缓存技术
利用缓存技术减少对数据库的频繁 访问,提高系统响应速度。
03
02
查询优化

2024版ArcGIS使用教程

2024版ArcGIS使用教程

ArcGIS使用教程•引言•ArcGIS基础操作•空间数据编辑与处理•空间分析与可视化表达目录•三维场景构建与漫游•ArcGIS高级功能拓展•总结与展望01引言目的和背景目的本教程旨在帮助读者掌握ArcGIS软件的基本操作和技能,以便更好地应用于地理信息系统(GIS)相关领域的工作和研究。

背景随着GIS技术的不断发展和普及,ArcGIS作为一款领先的GIS软件,在各个领域得到了广泛应用。

因此,学习和掌握ArcGIS 软件的使用变得尤为重要。

ArcGIS简介ArcGIS是由Esri公司开发的一款功能强大的GIS软件,它提供了丰富的工具和功能,支持各种空间数据的处理、分析、编辑和可视化等操作。

ArcGIS具有广泛的应用领域,包括城市规划、环境保护、资源管理、交通运输、公共安全等。

同时,它也支持多种数据格式和坐标系,方便用户进行数据的导入和导出。

本教程将介绍ArcGIS软件的基本界面和工具,包括地图文档、工具栏、图层管理、属性表等。

教程将详细讲解空间数据的采集、编辑和处理方法,包括矢量数据和栅格数据的处理技巧。

教程还将介绍空间分析的基本原理和方法,包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等,并提供相应的实例操作。

最后,教程将介绍ArcGIS在地图制图和可视化方面的应用,包括符号化、标注、地图输出等技巧。

通过本教程的学习,读者将能够熟练掌握ArcGIS软件的使用,为GIS相关领域的工作和研究提供有力的支持。

教程内容概述02ArcGIS基础操作主菜单工具栏内容列表地图显示区软件界面介绍包括文件、编辑、视图、插入、选择、地理处理、自定义等菜单项,提供软件的核心功能。

显示地图文档中的所有图层及其属性。

提供快捷操作按钮,如放大、缩小、平移、选择、测量等。

用于显示和浏览地图。

选择文件菜单中的新建地图文档选项,设置地图文档的名称、保存路径等参数。

创建新地图文档选择文件菜单中的打开选项,浏览并选择要打开的地图文档。

打开现有地图文档选择文件菜单中的保存或另存为选项,保存当前地图文档。

空间数据管理-空间数据库

空间数据管理-空间数据库
空间数据管理-空间数据 库
contents
目录
• 空间数据库概述 • 空间数据库的核心技术 • 空间数据库的应用领域 • 空间数据库面临的挑战与解决方案 • 空间数据库的未来发展趋势
空间数据库概述
01
定义与特点
定义
空间数据库是一种用于存储和管理空 间数据的数据库系统,它能够存储、 检索、更新和管理空间数据,包括地 理信息、地图数据、遥感数据等。
空间数据查询语言
空间数据查询语言是用于查询和管理 空间数据库的标准语言,它提供了丰 富的空间函数和操作符,用于对空间 数据进行各种复杂的查询和操作。
常见的空间数据查询语言包括SQL、 PostGIS等。
空间数据模型与结构
空间数据模型与结构是描述空间数据的组织和表达方式,它决定了空间数据的表示、存储和查询方式 。
环境监测与保护是空间数据库的重要应用领域之一。 环境监测部门需要利用空间数据库来分析环境质量、 生态状况等信息,为环境保护提供决策支持。
环境监测与保护还包括污染治理、生态修复等领域。
空间数据库面临的挑
04
战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据加密
采用先进的加密算法对空间数据进行加密, 确保数据在存储和传输过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略,对不同用户设定不同的 权限级别,防止未经授权的访问和数据泄露。
隐私保护
在数据采集、处理和使用过程中,采取匿名 化、去标识化等技术手段保护用户隐私。
高性能查询优化
索引技术
利用空间索引技术提高查询效率,如 R-tree、Quadtree等。
查询策略优化
根据查询需求和数据特点,优化查询 路径和算法,减少计算量和I/O负载。

北师大地理信息系统课件03空间数据模型

北师大地理信息系统课件03空间数据模型

因此,最好的通用数据模型是不存在的,数据模型优劣取决于 你的需要,使用数据的方式和目的才是决定数据模型优劣的标 准。
地理空间数学基础
胡嘉骢
BNUEP 地 理 信 息 系 统
空间数据模型类型
例子:
河流作为组成网络的一系列要素。每条线段都拥有流量、容量和其他属性 。这时可以使用线性网络模型(几何网络)来分析水文流量或者船务运输 等。
空间事物或现象 选择、综合、简化和抽象
概念世界
数据世界 (计算机)
概念模型 Conceptial Model
最高层
编码、表达、建立空间关系
逻辑数据模型 Logical Data Model
中间层
数据结构对数据进行组织
物理数据模型 Physical Data Model
最底层
信息
11 地理空间数学基础
地理空间数学基础
胡嘉骢
BNUEP 地 理 信 息 系 统
空间数据模型类型
例子: 即使在同一数据模型中,每种空间数据也有不同的表达方式。
地理空间数学基础
胡嘉骢
BNUEP 地 理 信 息 系 统
空间数据概念模型类型
现有GIS中常用的空间数据概念模型主要有三个: 场(Field)模型:强调空间要素的连续性
地图使用者的认识模型
地理空间数学基础
胡嘉骢
BNUEP 地 理 信 息 系 统
维度世界:度 量语言
地理空间世 界:GIS 语言
概念世界:自 然语言
现实世界:基 本语言
地理空间数学基础
对现实世界的抽象
项目世界: 信息团体
点世界:坐标 几何
几何世界:WKT
OpenGIS的九层模 型
要素世界:要 素

《空间信息基础 》课件

《空间信息基础 》课件
地理信息系统(GIS)是一种基于计算机技术的空间信息管理系统 ,它能够采集、存储、处理、分析和显示地理信息数据。
GIS的功能
GIS具有多种功能,包括地图制作与可视化、空间数据库管理、空 间查询与分析、地理信息共享等。
GIS的应用领域
GIS广泛应用于资源管理、城市规划、环境保护、交通管理、灾害监 测等领域。
校正参数等方法来提高定位精度。
GPS的应用领域与发展趋势
总结词
列举GPS的主要应用领域,如导航、测量、军事等,并 探讨GPS未来的发展趋势和挑战。
详细描述
GPS的应用领域非常广泛,包括导航、测量、军事、农 业等。在导航方面,GPS用于车辆、船舶和飞机的导航 ,提供准确的定位和路线指引。在测量领域,GPS用于 大地测量、地籍调查等领域,能够实现高精度的空间位 置测量。在军事方面,GPS被广泛应用于导弹制导、战 场指挥等领域。未来,随着技术的发展和应用需求的增 加,GPS将面临更多的挑战和机遇,如提高定位精度、 增强抗干扰能力等。同时,随着多模态导航技术的发展 ,GPS将与其他导航系统融合,为用户提供更加全面和 准确的导航服务。
GPS的定位方法与精度
总结词
介绍GPS定位的基本方法,包括单点定位和 差分定位,以及定位精度的因素和改善方法 。
详细描述
GPS定位方法包括单点定位和差分定位。单 点定位是根据接收到的卫星信号计算出一个 位置,而差分定位是通过比较多个接收机接 收到的信号来提高定位精度。定位精度受到 多种因素的影响,包括卫星轨道误差、大气 传播误差等,可以通过采用差分技术、引入
人工智能技术在空间信息领域的应用
要点一
人工智能技术
人工智能技术是一种模拟人类智能的 技术,包括机器学习、深度学习、自 然语言处理等技术。

《南方CASS使用教程》教材

《南方CASS使用教程》教材
绘图窗口是用户进行绘图和编辑的主要 工作区域。
菜单栏提供了文件、编辑、视图、工具 、窗口和帮助等菜单项,用于管理文件 、编辑图形、设置视图和调用工具等。
工具栏包含了常用命令的快捷方式,方 便用户快速执行命令。
03 数据输入与编辑
数据输入方法
01
02
03
04
数字化仪输入
通过数字化仪将纸质地图上的 地物、地貌等要素转化为数字
行业应用拓展
南方CASS软件将在更多行业领域得到应用拓展,如城市 规划、环境保护、交通运输等,为行业发展提供有力支持 。
对学习者的建议与期望
持续学习与实践
鼓励学习者持续学习与实践,不 断积累经验和技能,提高自身专 业素养。
关注行业动态
建议学习者关注相关行业动态和 技术发展趋势,不断拓展视野和 知识面。
信息输入计算机。
扫描仪输入
利用扫描仪将纸质地图扫描成 栅格图像,再通过图像处理软
件将其转化为矢量数据。
键盘输入
通过键盘直接输入坐标、属性 等数据信息。
其他数据源导入
如导入已有的数据库、电子表 格等数据。
数据编不同类别的地物、地貌等要 素分别放置在不同的图层中,便于编辑和管理 。
通过本教材的学习,读者可以了解南方CASS在 土地、规划、房产、市政等领域的应用案例, 拓展视野,增强实践能力。
本教材的编写遵循系统性、实用性、可操作性 的原则,注重理论与实践的结合,适合作为测 绘专业及相关专业的教材或参考书。
教材内容与结构
本教材共分为十章,包括绪论、基本操作、数据处理、图形编辑 、地籍测绘、房产测绘、规划测绘、市政测绘、成果输出和附录 等内容。
《南方CASS使用教 程》教材
目录
• 绪论 • 基础知识 • 数据输入与编辑 • 数据分析与处理 • 成果输出与共享 • 案例分析与实战演练 • 总结与展望

ICESat-2 ATL03数据预处理及校正方法

ICESat-2 ATL03数据预处理及校正方法

〇 引言
近些年来,星 载 激 光 雷 达 凭 借 其 全 天 时 、高空间 分 辨 率 以 及 覆 盖 范 围 广 的 特 点 ,成 为 多 个 领 域 研 究 的 有效工具。2003年 1 月,美 国 N A S A 发射激光测高仪 系统 Geoscience Laser Altimeter System(GLAS),搭 载 于 以 冰 、云 和 陆 地 高 程 卫 星 (Ice, Cloud and land Elevation Satellite, 丨CESat) 平 台 。该 系 统 被 用 于 测 量 冰被地形,同 时 也 监 测 云 层 和 大 气 的 特 性 ,提供云层 高度和厚度,有 助 于 提 高 短 期 天 气 及 气 候 预 报 能 力 。 2003年 到 2009年 在 轨 期 间 ,收 集 的 测 高 数 据 促 使 科学家对格陵兰岛和南极冰盖的总体质量变化有了 更 为 精 确 的 估 计 [1]。 为 了 延 续 ICESat的后续观测任 务 ,N A S A 于 2018年 9 月 1 5 日发射了地形激光测高 仪 系 统 ( Advanced Topographic Laser Altimeter System, ATLAS),搭 载 于 以 冰 、云 和 陆 地 高 程 卫 星 2 号 (The Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2, ICESat-2)平 台 。ATLAS/ICESat-2将帮助科学家研究地球冰冻圈 发 生 变 化 的 原 因 和 幅 度 ;测 量 地 球 温 带 和 热 带 区 域 的 高程信息,并 对 全 球 森 林 植 被 信 息 进 行 评 估 [2]。不同 于 GLAS/ICESat 全 波 形 记 录 ,ATLAS/ICESat-2 采用 更 为 灵 敏 的 单 光 子 探 测 器 ,以 10 kH z的重复频率发 射 532 nm激 光 脉 冲 ,通 过 获 取 高 密 度 光 子 计 数 回 波 数 据 ,实 现 高 精 度 全 球 观 测 [\

空间数据的转换与处理课件

空间数据的转换与处理课件

空间数据可视化表达
06
可视化技术概述
01
可视化技术
通过图形、图像、动画等形式将空间数据转化为直观的 视觉表达,帮助用户更好地理解数据。
03
02
常用可视化工具
如ArcGIS、QGIS、Tableau等,这些工具提供了丰富 的地图制作和可视化功能,支持多种数据格式和地图投 影方式。
可视化技术的发展趋势
土地利用数据采集
通过卫星遥感、GIS等技术手段获取土地利用现状数据。
土地利用变化检测
对比不同时期的土地利用数据,发现土地利用变化情况。
变化原因与影响分析
分析土地利用变化的原因和影响,为土地资源管理和可持续发展 提供决策支持。
自然灾害风险评估
灾害数据收集
收集历史灾害数据、地理环境数据、社会经 济数据等。
空间数据采集与获取
02
数据来源与类型
数据源
全球定位系统(GPS)、遥感卫星、 地图、实地调查等。
数据类型
矢量数据(点、线、面)、栅格数据 (像素、网格)、文本数据等。
遥感技术应用
遥感原理
利用电磁波与地表物体相互作用后的 反射和辐射特性,获取地表信息。
遥感图像处理
包括辐射校正、几何校正、图像增强等。
在空间数据处理中,数据格式的转换是常见的一步。由于不同的软件和应用可能使用不同的数据格式,因此需要将数据从一 种格式转换为另一种格式,以便于统一处理和分析。常见的格式转换包括将Shapefile格式转换为GeoJSON格式,或者将DXF 格式转换为DWG格式等。
数据清洗与整理
数据清洗与整理是去除数据中的错误、异 常和不一致性,以及整理数据使其符合特定 标准的过程。
数据分类

空间数据组织与管理

空间数据组织与管理

平台架构
建立一个安全、稳定、高效的空 间数据共享平台,包括数据存储、 数据处理、数据查询和数据分发 等功能模块。
数据整合
将不同来源、不同格式的空间数 据进行标准化和规范化,整合到 一个统一的共享平台上,便于用 户查询和使用。
用户管理
建立完善的用户管理制度,对用 户进行身份认证和权限管理,确 保数据的安全性和保密性。
空间数据组织与管理
• 空间数据概述 • 空间数据组织方式 • 空间数据存储管理 • 空间数据查询与检索 • 空间数据共享与分发 • 空间数据可视化表达与地图制作
目录
空间数据概述
空间数据的定义与特点
总结词
空间数据是描述地理空间中各种要素的数据,具有空间位置、属性、时间三个基本要素。
详细描述
空间数据是地理信息系统(GIS)的基础,它描述了地理空间中各种要素的位置、特征 和属性。这些要素可以是自然物体,如山川、湖泊、植被等,也可以是人文要素,如建 筑物、道路、人口分布等。空间数据的特点包括空间位置的唯一性、属性描述的多样性
空间数据版权保护
1 2 3
版权标识 对共享平台上的空间数据添加版权标识,明确数 据的所有权和使用权,防止未经授权的数据使用 和传播。
访问控制 建立严格的访问控制机制,限制用户对数据的访 问权限,防止未经授权的访问和数据泄露。
法律保护 加强相关法律法规的建设和执行,对侵犯版权的 行为进行严厉打击,保护数据所有者的合法权益。
空间数据的应用领域
总结词
空间数据在城市规划、环境保护、资源调查、灾害监 测等领域具有广泛应用。
详细描述
空间数据在许多领域都有重要的应用价值。在城市规划 中,空间数据可用于城市用地布局、交通规划等方面; 在环境保护中,空间数据可用于监测环境污染、评估生 态保护效果等;在资源调查中,空间数据可用于土地资 源、水资源、矿产资源等的调查和评估;在灾害监测中, 空间数据可用于灾害预警、灾后评估等。此外,空间数 据还可应用于军事侦察、农业管理、旅游规划等领域。

空间数据的表达复习课程知识讲稿

空间数据的表达复习课程知识讲稿

空间数据表达的挑战与机遇
02
空间数据的表达方式
1
2
3
地图是空间数据表达的重要方式之一,通过地图可以直观地展示地理要素的空间分布和相互关系。
地图表达具有直观、易理解的特点,可以清晰地表达地理事物的空间位置、形状、大小和相互关系。
地图表达可以通过不同的符号、颜色、标注等方式来表示不同的地理要素和属性,使得信息表达更加丰富和准确。
地图表达
三维模型表达可以更加直观地展示地形、地貌、建筑物等地理要素的立体形态,使得信息表达更加生动和形象。
三维模型表达需要借助专业的三维建模软件,建立过程相对复杂,但能够提供更加丰富的视觉效果和信息展示。
三维模型表达通过建立三维模型来表达空间数据,能够更加真实地反映地理事物的形态和结构。
三维模型表达
空间数据的特点
空间数据的定义与特点
空间数据在自然资源管理领域中广泛应用于土地利用规划、森林资源监测、水资源管理等。
自然资源管理
城市规划者利用空间数据制定城市发展计划,实现城市资源的合理配置,提高城市管理水平。
城市规划与管理
空间数据在环境保护与监测领域中用于环境质量评估、生态保护、环境污染治理等方面。
智能化表达
可视化是空间数据表达的重要手段。通过数据可视化,可以将复杂的地理信息以图形、图像等形式呈现出来,便于用户理解和分析。可视化技术还包括动态地图、交互式地图等,能够提供更加丰富和灵活的信息展示方式。
数据可视化
Байду номын сангаас
空间数据的智能化表达
人工智能
人工智能技术的发展为空间数据的应用提供了新的机遇。利用人工智能技术,可以对空间数据进行深度挖掘和分析,提取有价值的信息,为决策提供支持。例如,利用机器学习算法对遥感影像进行分析,可以自动识别地物类型、变化等。
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W/4
WS / 5
S/6
ES / 7 3,1,1,0,7,6,5,4,3,2
栅格数据的压缩与编码 —链码
特点:

可以有效的压缩栅格数据,尤其是对计算面积、长度和凹 凸度等运算十分方便; 但对边界进行合并和插入等修改编辑工作比较困难,对局 部的修改将影响整体结构的变化,效率不高; 由于链码以每个区域为单元存储边界,导致相邻区域的边 界将被重复存储,所以仍然有较大的数据冗余。
矢量数据的提取
栅格数据的提取
3.4 空间数据的压缩与编码
数据压缩(Data Compression)
是指在一定的数据存储空间要求下,将相对庞大的 原始数据重组为满足特定条件的数据集合,并且能 够使得从该数据集合中恢复出来的信息与原始数据 相一致,或者能够获得与原始数据一样的使用品质。
空间数据压缩的必要性
3.2 空间数据的编辑
图形编辑 属性数据的编辑 拓扑查错与拓扑编辑
图形编辑
是指纠正数据采集中出现的各种空间位置错误, 主要包括图形位置编辑及图形间关系的编辑。
常见数字化错误:
结点不达
结点超出
碎多边形
错误多边形
边沿不匹配
常见数字化错误的处理方式
处理方式
图形编辑:GIS软件大都提供了此功能,
减少数据冗余 节约存贮空间 提高运算与显示效率
矢量数据的压缩
—道格拉斯-普克法(Douglas-Peucker)
矢量数据的压缩
—垂距法
矢量数据的压缩
—光栏法
矢量数据的压缩
—迭代端点拟合法
几种矢量数据压缩与编码方法的比较
道格拉斯—普克法:具有平移、旋转、不变形,给定曲线
与限差后压缩结果一致的优点。但未考虑矢量数据间的拓扑 关系;无法有效控制偏差面积;压缩后保留点的压缩比不可 能是在满足给定精度条件下的最大压缩比 。
在ArcGIS中,矢量数据的裁切过程为:Analysis Tools → Extract → Clip ;
Clip对话框
Clip的图解表达(据ESRI)
数据裁切
栅格数据的裁切
在ArcGIS中,栅格数据的裁切过程为: Spatial Analyst Tools →Extraction → Extract by Mask 。
Extract by Mask对话框
栅格数据的提取
3.3 空间数据的处理
原始数据往往由于多源性,在数据结构、数据组织、 数据表达、空间范围等方面与用户的需求不一致 。
坐标转换 格式转换 结构转换
数据裁切
处 理
数据拼接 数据提取
数据拼接
数据拼接是指将空间相邻的数据拼接成为一个完整的目标数 据。 矢量数据的拼接
在ArcGIS中,矢量数据的拼接过程为:Data Management Tools →General →Append ;
Append的图解表达(据ESRI)
数据拼接
栅格数据的拼接
在ArcGIS中,栅格数据的拼接过程为: Data Management Tools→Raster Dataset →Mosaic To New Raster。
列)逐个记录代码,可以从左到右逐个记录像元,也可 以奇数行从左到右记录,偶数行从右到左记录。 记录为: aabbcdbbaabbaacc, 也记录为: aabbbbdcaabbccaa。
特点: 存储方式简单直观,处理方便,但数据量较大。
栅格数据的压缩与编码 —链码
它是从某一起点开始,用沿八个基本方向前进的单位 矢量链来表示线状地物或多边形的边界。 起始行号+起始列号+方向编码 N/2 WN / 3 EN /1 E/0
图形数据的输入
属性数据的输入
图 形 数 据 的 输 入
数据源:各种纸质地图以及影像数据等 设备:手扶跟踪数字化仪
手扶跟踪数字化 步骤:1.选取参照点 2.确定控制点并将其数字化 3.对点、线、面要素数字化
扫描矢量化...
方法
扫描矢量化
步骤:
图纸扫描 a. 屏幕直接矢量化 b. 全自动矢量化 矢量化 c. 交互式矢量化 保存文件
栅格数据向矢量数据的转换
主要目的是为了能将自动扫描仪获取的栅格数据加
入矢量形式的数据库。
在ArcGIS中,栅格数据向矢量多边形数据的转换过程为:
Conversion Tools →From Raster → Raster to Polygon 。
Raster to Polygon对话框
Raster to Polygon的图解表达
读图分层
d. 其它矢量化方法
两种数字化方式的比较
手扶跟踪数字化:
直接获取矢量数据,数据量较小,数据结构简单。 速度慢、精度低,作业劳动强度大,自动化程度低,精
度易受控制点的数量和精度、操作者的技术及认真程度、 原始地图的质量等因素的影响。 一般适用于小规模数据的采集。
扫描矢量化:
输入速度相对较快,可大大减轻人工劳动强度,提高工
第3章 空间数据的输入与处理
空间数据输入 空间数据的编辑 空间数据的处理 空间数据的压缩与编码 空间数据库 空间查询 复习思考题 实验
3.1 空间数据输入
空间数据的输入是指将系统外部的原始数据传输给系统 内部,并将这些数据从外部格式转换为便于系统处理的 内部格式的过程。 原始数据 空间数据输入 内部数据
栅格数据的压缩与编码 —游程长度编码

基本思想:一幅栅格图像中,在行(列)方向上相邻的像
元往往具有相同的属性值,因而可采用某种方法来压缩这 些重复的属性值。 两种游程长度压缩编码方法:
a、只在各行(列)方向上像元属性值发生变化时依次记 录下这个像元的属性值及具有此属性值的像元个数。
(a,2),(b,3),(d,2),(c,1);(d,2), (b,4),(c,2);(a,2),(b,3),(d,3); (a,2),(c,2),(d,4);(d,3),(c,1), (a,2),(c,2);(d,4),(a,2),(b,1), (c,1);(d,3),(a,3),(b,2);(c,6), (b,2)
Mosaic To New Raster 对话框
Mosaic To New Raster的图解表达
3.3 空间数据的处理
原始数据往往由于多源性,在数据结构、数据组织、 数据表达、空间范围等方面与用户的需求不一致 。
坐标转换 格式转换 结构转换
数据裁切
处 理
数据拼接 数据提取
空间数据的提取
数据提取是根据一定的属性条件(一般采用SQL表达 式),从已有的数据中选取部分要素,输出为一个新的 数据。它相当于在原数据中提取符合条件的子集。
3.3 空间数据的处理
原始数据往往由于多源性,在数据结构、数据组织、 数据表达、空间范围等方面与用户的需求不一致 。
坐标转换 格式转换 结构转换
数据裁切
处 理
数据拼接 数据提取
数据裁切
数据裁切是从整个空间数据中裁切出部分区域,以便获取真 正需要的数据作为研究区域,减少不必要的数据参与运算。 矢量数据的裁切
0
Ymin Xmax
1
a f
1 Xmin
(x1,y 1)
e
0 0
O
X
0
空间数据的结构转换
矢量数据向栅格数据的转换
在ArcGIS中,矢量数据向栅格数据的转换过程为: Conversion Tools →To Raster → Feature to Raster 。
Feature to Raster
空间数据的结构转换
拓扑查错与拓扑编辑
拓扑关系主要反映空间要素之间的邻接、关 联、包含等关系,是对空间数据进行查询和 分析的重要基础。 在创建了拓扑关系之后,拓扑关联要素之间 就具有共享边或点。在进行数据更新时,还 需要进行拓扑编辑,以使共享边或点移动或 修改不会影响要素之间的相对空间关系。
拓扑关系的建立与拓扑查错
ArcGIS中,拓扑关系的建立有两种方式: 在Geodatabase的Feature Dataset中新建拓扑关系;

在Geodatabase中建立拓扑关系 对Coverage采用Build或Clean工具来进行。(需 安装ArcGIS Workstation)
拓扑编辑
在ArcGIS中,可以使用Topology工具
格式转换是GIS获取空间数据、实现数据
共享的常用手段,一般的GIS平台软件, 都提供了数据格式转换工具。 空间数据格式转换的四种模式
外部数据交换模式 直接数据访问模式 数据互操作模式 空间数据共享平台模式

3.3 空间数据的处理
原始数据往往由于多源性,在数据结构、数据组织、 数据表达、空间范围等方面与用户的需求不一致 。
可以通过删除(目标、属性等),修改 (平移、拷贝、剪切、延长、分解、合 并),插入等方法进行处理。 自动纠错:一些GIS软件如ArcGIS,可以 通过设置合适的容差,改正结点不达或超 出、碎多边形以及边沿不匹配等问题。
属性数据的编辑
两类主要问题 : 一是属性数据与地理要素不关联;
二是属性数据不准确。 编辑处理的一般过程 : 首先使数据处于可编辑状态,在图形上选定编辑对 象,打开属性表,找出要修改的属性字段,然后输 入正确的属性,保存后关闭属性表即可。
四点纠正法
地形图的纠正
几何纠正
遥感影像的纠正
逐网格纠正法 正解变换
坐标转换
投影变换 反解变换
数值变换
其他方法
3.3 空间数据的处理
原始数据往往由于多源性,在数据结构、数据组织、 数据表达、空间范围等方面与用户的需求不一致 。
坐标转换 格式转换 结构转换
数据裁切
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