地理信息系统概论GIS中的数据
地理信息系统gis第1章 GIS概论ppt课件
精选ppt课件2021
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（3）功能性（目的性）：系统具有特定功能，为特 定目标服务。
（4）环境适应性：其他外部元素构成系统的环境， 系统与环境要进行物质、能量、信息的交换，系 统有适应外部环境变化的功能。
从系统论观点来看，地球就是一个既有序又复杂 的相互联系的系统。在地球表层，气候、水文、 土壤、植被、地形等各地理要素构成的相互联系 的物质、能量和信息的空间体系称为地理系统， 包括物质循环、能量流动、信息交流等体系。
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2. GIS与地图学及电子地图 GIS实际是地图的一个延续，可以认为用地理信息系统扩展
地图工作的内容。 GIS脱胎于地图，并成为地图信息的又一种新的载体形式，
地图是GIS的重要数据来源之一，地图学理论与方法对GIS 有重要的影响。 地图强调的是基于可视化理论对数据进行符号化表达，而 GIS则注重于信息分析，通过地理数据的加工处理而获得空 间分布规律；地图也具有一定的图示空间分析功能，但它 的定量分析主要局限于比例尺量测距离和用求积仪量测面 积。一旦印刷成图，地图便成为自成体系的模拟化信息表 达显示，所包含的信息很难与其他信息相结合，它对信息 是一种静态的表达。而GIS在专业化地学分析模型支持下， 其空间分析功能要比纸质地图强大，通过特定的计算机程 序（接口）它可以方便地与其他数据集成，并对信息实现 多维动态表达。通过GIS图层的操作可及时生成新的信息。
数据获取与更新数据源空间数据的采集与数据库网络计算机硬件数据与信息传播数据处理储存数据库信息提取与分析gis互操作技术虚拟现实技术webgis技术等精选pptgisgis发展趋势发展趋势11gisgis理论发展需求理论发展需求图形与属性结合图形与属性结合gisgis与与rsrs的结合的结合gisgis与与gpsgps的结合的结合gisgis与与eses集成专家系统集成专家系统的结合的结合精选pptgisgis发展趋势发展趋势1111gisgis理论发展需求理论发展需求图形与属性结合图形与属性结合gisgis与与rsrs的结合的结合gisgis与与gpsgps的结合的结合gisgis与与eses的结合的结合精选pptgisgis发展趋势发展趋势2222理论研究亟待解决的问题理论研究亟待解决的问题gisgis的工程设计理论与实现方法的工程设计理论与实现方法
GIS的空间数据结构
GIS的空间数据结构GIS（地理信息系统）中的空间数据结构是指用来存储、组织和管理地理空间数据的方式和方法。
它们是构建GIS系统的基础，对于实现空间数据的高效查询、分析和可视化表示具有重要意义。
本文将介绍常见的空间数据结构，包括矢量数据结构、栅格数据结构和层次数据结构。
一、矢量数据结构（Vector Data Structure）是用点、线和面等几何要素来表示地理现象的空间数据结构。
常见的矢量数据结构包括点、线和面三种类型：1. 点（Point）是空间数据最基本的要素，它由一个坐标对(x, y)表示，常用于表示一个具体的地理位置或地物。
2. 线（Line）是由若干个连接起来的点所组成的线条，它可以用来表示道路、河流等线状地物。
3. 面（Polygon）是由若干个边界相连的线所围成的封闭区域，它可以用来表示国家、城市等面状地物。
矢量数据结构是一种拓扑结构，在存储空间数据时，常采用点-线-面的层次结构，以及节点、弧段和拓扑关系等数据结构来存储和组织地理空间数据。
二、栅格数据结构（Raster Data Structure）将地理空间数据划分为一系列均匀的像素或单元格，用像素值或单元格值来表示地物属性。
栅格数据结构适用于连续分布的地理现象，如温度、降雨等。
常见的栅格数据结构包括：1. 栅格图像（Raster Image）是将地理空间数据以图像的方式呈现，每个像素的灰度值或颜色代表了地物属性的强度或类型。
栅格图像可以通过数字遥感技术获取，并被广泛应用于地貌分析、图像处理等领域。
2. 数值地形模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种栅格数据结构，用于表达地球表面的海拔高度。
DEM常用于地形分析、洪水模拟等应用中。
栅格数据结构的主要优点是简单、易于操作和处理，但由于其离散性，对于空间数据的存储和处理需求较大。
三、层次数据结构（Hierarchical Data Structure）是一种将地理空间数据按层次结构进行组织和管理的数据结构。
地理信息系统概论实验报告
地理信息系统概论实验报告地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种集地理空间数据采集、存储、管理、分析与输出等功能于一体的综合性地理信息处理系统，是以空间数据为基础进行空间数据采集、处理与分析的一种技术体系。
本次实验旨在通过使用ArcGIS软件，熟悉GIS的基本操作，掌握GIS的数据处理与分析能力。
实验内容：1.数据准备与导入首先，我们需要了解实验中所用到的数据。
本次实验的数据城市的地理空间数据，包括道路、建筑物和绿地等要素。
我们需要将这些数据导入到ArcGIS中进行进一步的操作。
在ArcGIS软件中，选择“文件-导入”命令，将地理空间数据导入到工作空间。
导入完成后，可以通过浏览工具栏上的各种控制按钮，了解导入的数据。
2.数据显示与查询在导入数据后，我们需要对数据进行显示与查询。
通过选择“工具-选择”命令，选择要素，在地图上显示选中的要素，并可以进行查询操作。
通过使用查询命令，我们可以根据不同属性对数据进行查询，并在地图上显示结果。
例如，我们可以查询城市中所有建筑物的位置，并将其显示在地图上，方便我们进行进一步分析。
3.空间分析空间分析是GIS的重要功能之一，主要用于对地理空间数据进行分析。
本次实验我们将通过使用缓冲区分析和叠加分析两种方法，对已导入的数据进行空间分析。
首先，我们使用缓冲区分析，将其中一地点设为分析点，对周围的要素进行缓冲区分析，并绘制缓冲区范围。
这样我们就可以清楚地了解这一地点周围的道路、建筑物和绿地等要素分布情况。
其次，我们使用叠加分析，通过将不同要素进行叠加，来得到新的结果。
例如，我们可以将建筑物要素与道路要素进行叠加分析，得到建筑物与道路相交的部分，从而了解建筑物与道路的关系。
4.数据输出与报告生成最后，我们可以将分析结果进行输出，并生成实验报告。
在ArcGIS软件中，选择“文件-输出”命令，将分析结果输出为图片或PDF文档等格式。
(完整版)地理信息系统概论
1.数据：是通过数字化并记录下来可以被识别的符号，用以定性或定量地描述事物的特征和状况。
包括数字、文字、符号、图像、声音。
数据本身并没有意义。
2.信息：狭义：两次不定性之差，即指人们获得信息前后对事物认识的差别。
广义：信息是指主体与外部客体之间相互联系的一种形式，是主体和客体之间的一切有用的消息或知识，是表征事物特征的一种普遍形式。
GIS中的信息即是广义的信息概念，它不随数据形式的改变而改变。
3.数据与信息的关系：数据的信息的表达形式，是信息的载体；而信息则是数据中蕴含的事物的含义，是数据的内容。
数据只有通过解释才有意义，才成为信息。
4.数据处理：是指对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、存储、检索、计算，以及分析、模拟和预测等操作。
数据处理的目的在于：1）把数据转换成便于观察、分析、传输或进一步处理的形式。
2）把数据加工成对正确管理和决策有用的数据。
3）把数据编辑后存储起来，以供后续使用。
5.信息的特点：1）信息的客观性。
2）信息的适用性。
3）信息的传输性。
4）信息的共享性。
6.地理信息：是地理数据所蕴含和表达的地理含义。
7.地理数据：是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的数字、文字、图像和图形等的总称。
8.地理信息的特征：1）空间特征。
2）属性特征。
3）时序特征。
9.地理信息系统（GIS）：地理信息系统是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
10.地理信息系统的基本概念：1）地理信息系统首先是一种计算机系统2）地理信息系统的操作对象：地理数据或空间数据（spatial data） 3）地理信息系统的技术优势：在于它的空间数据结构和有效的数据集成、独特的地理空间分析功能力、快速的空间定位搜索和复杂的空间查询功能、强大的图形生成和可视化表达手段，以及地理过程的演化模拟和空间决策支持功能等。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
第5章 GIS中的数据
第二节 数据的测量尺度
比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据，命名 比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据， 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。
图5-3：各种数据测量尺度以及其制图表现
第三节 空间数据的质量
空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣， 空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣，决定着系统分析质量 GIS系统的血液 以及整个应用的成败。 以及整个应用的成败。 一、数据质量的基本概念 衡量数据质量的标准： 衡量数据质量的标准： 准确性（Accuracy） 1、准确性（Accuracy） 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。依赖于 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 一般而言， 一般而言，单个的观察量或测量量的准确性的估价仅仅通过与可获得的 最准确的测量量进行比较。 最准确的测量量进行比较。 精度（Precision） 2、精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点， 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准 确度也低。 确度也低。 空间分辨率(Spatial 3、空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。空间分辨率可以看 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 的宽度）。 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来 确定的，像素的边长。 确定的，像素的边长。
地理信息系统中的数据质量控制
地理信息系统中的数据质量控制地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的综合性信息处理系统。
在现代社会中，GIS已经成为各个领域的重要工具，被广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理等方面。
然而，由于数据来源的多样性和复杂性，地理信息系统中的数据质量控制成为一个极为重要的问题。
数据质量是指数据的精确性、完整性、一致性、可信度和适用性等方面的评估。
在GIS中，数据质量的控制至关重要，因为低质量的数据可能会导致错误的决策和分析结果。
因此，数据质量控制在GIS项目的整个生命周期中都扮演着重要角色。
首先，数据质量控制应该从数据的收集和录入阶段开始。
在这个阶段，应该严格遵守数据收集和录入的操作规范，确保数据的准确性和完整性。
采用先进的数据采集设备和技术，如全球定位系统（GPS）和遥感技术，可以提高数据采集的精确度和效率。
此外，制定合理的数据采集模板和字段规范，对录入的数据进行严格的验证和核对，以确保数据的一致性和可信度。
其次，数据质量控制应该包括对数据进行清理和修正的过程。
这是基于GIS数据往往存在缺失、重复、错误或不一致等问题。
通过使用数据清理工具和方法，可以检测和纠正这些问题，提高数据的准确性和完整性。
例如，可以使用拓扑检查工具对图形数据进行拓扑错误的检测和修正；可以使用一致性检查工具对属性数据进行一致性和逻辑错误的检测和修正；还可以使用空间关系分析工具对地理空间数据进行错误的识别和修正。
此外，为了保证数据质量，还可以进行数据更新和修订的过程，及时反映地理现象的变化和发展。
第三，数据质量控制应该包括对数据的元数据管理和文档记录。
元数据是描述和解释数据的背景和属性的信息，可以提供数据的准确性、完整性和适用性的证据。
通过创建和维护元数据，可以使用户更好地理解和使用数据，提高数据的适用性和可信度。
此外，文档记录可以将数据质量控制的过程和结果进行记录和归档，为后续的数据分析和决策提供支持和依据。
简述地理信息系统中的数据类型
简述地理信息系统中的数据类型地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种用于存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术。
在GIS中，数据是至关重要的，它们为我们提供了地理信息的基础。
本文将简要介绍GIS中的各种数据类型。
1. 空间数据：空间数据是GIS中最重要的数据类型之一，它描述了地理空间现象的几何和地理位置特征。
空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据是基于几何图形的表示方式，通过点、线和面等几何要素来描述地理空间现象。
点表示一个位置，线表示两个位置之间的连接，面表示一个区域。
矢量数据能够准确描述地理空间对象的形状、大小和位置等属性，常用于绘制地图、空间分析和地理建模等方面。
栅格数据是基于像素网格的表示方式，将地理空间划分为规则网格单元，并为每个单元分配一个数值来描述该区域的属性。
栅格数据适用于连续型地理现象的表示，如高程、温度和降雨量等。
栅格数据常用于地表覆盖分类、地形分析和环境模拟等方面。
2. 属性数据：属性数据是描述地理空间现象非几何特征的数据类型。
它通常以表格形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性。
属性数据可以是定量的（如人口数量、气温）或是定性的（如土地利用类型、土地所有权）。
属性数据可以与空间数据相结合，实现对地理现象的全面描述和分析。
3. 地理编码数据：地理编码数据是将地理位置信息与具体地址相对应的数据类型。
它将地址信息与地理坐标相连接，以实现地址的地理定位和空间查询。
地理编码数据常用于地理搜索、导航和位置服务等应用中。
4. 拓扑数据：拓扑数据描述了地理现象之间的关系和连接方式。
它通过定义节点、线和面之间的拓扑关系，建立了地理要素之间的连接关系。
拓扑数据可以用于网络分析、路径规划和设施管理等应用中。
5. 影像数据：影像数据是以图像形式记录的地理空间现象的数据类型。
它通过航空遥感或卫星遥感获取，可以提供高分辨率的地理信息。
地理信息系统概论(2012)
地理信息系统概论(2012)地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集成了地理学、计算机科学、遥感技术和空间分析等多种学科的技术。
它能够将空间数据（如地图、卫星图像等）与属性数据（如人口统计、土地使用等）结合起来，以便于我们更好地理解和分析地理现象。
GIS可以应用于多个领域，包括城市规划、环境管理、灾害评估、资源勘探等。
它可以帮助我们更好地理解地理空间关系，为决策提供科学依据。
GIS的核心是空间数据模型，它将现实世界中的物体和现象抽象为点、线、面等几何对象，并赋予它们属性信息。
通过空间数据模型，我们可以进行空间查询、空间分析和空间模拟等操作。
GIS的软件工具多种多样，如ArcGIS、QGIS等。
它们提供了丰富的功能，包括数据输入、数据编辑、数据管理和数据分析等。
通过这些工具，我们可以轻松地处理和管理地理空间数据。
GIS的发展已经取得了巨大的进步，随着技术的不断进步，它将继续在各个领域发挥重要作用。
通过GIS，我们可以更好地理解我们的地球，为可持续发展做出贡献。
地理信息系统概论(2012)GIS技术的应用不仅仅局限于专业领域，它也深刻地影响了我们的日常生活。
例如，在交通导航中，GIS技术被广泛应用于路线规划、实时交通监控和路况预测。
当我们使用智能手机上的地图应用时，实际上是在享受GIS技术带来的便利。
在教育领域，GIS技术也被广泛采用。
通过GIS，学生可以更直观地学习地理知识，了解不同地区的自然和人文特征。
同时，GIS也提供了丰富的数据资源，为学术研究提供了支持。
在环境保护方面，GIS技术同样发挥着重要作用。
它可以帮助我们监测和评估环境变化，制定科学的保护措施。
例如，通过分析卫星图像和地面监测数据，我们可以及时发现森林火灾、洪水等自然灾害，并采取相应的应对措施。
GIS技术还在商业领域得到了广泛应用。
企业可以利用GIS技术进行市场分析、选址决策和物流管理。
地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据进行整合、管理、分析和展示的工具。
在GIS中，空间数据分析是一项重要的功能，它可以帮助用户在研究和决策过程中更好地理解和利用地理空间数据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询和空间关联分析：空间查询是GIS中最基础的分析方法之一，可以根据用户设定的条件查询地理空间数据，例如查询某个区域范围内的地块、建筑物或其他地理要素。
空间关联分析则是通过比较两个或多个地理要素之间的空间关系来进行分析，例如判断某个地块是否位于某个行政区域内。
2. 空间插值和空间推测：空间插值技术可以根据已知点的属性值，推断未知点的属性值，从而实现空间数据的补全和预测。
例如，在气象领域中，可以通过插值方法预测某个地区的气温和降雨量。
空间推测则是通过已知要素的空间分布模式来推断其他地理要素的分布模式。
3. 空间统计和空间模型分析：空间统计方法用于分析地理要素之间的空间关系，并进行统计计算。
例如，利用空间统计分析可以研究疾病的空间聚集现象，了解其在不同地理区域的分布特点。
空间模型分析则是利用数学模型来描述和解释地理要素之间的空间关系，例如地理回归模型可以用于分析地理要素之间的因果关系。
4. 空间多目标决策分析：在GIS中，空间多目标决策分析是一种辅助决策的方法，可以根据用户设定的目标和约束条件，通过空间分析方法来评估和比较不同方案的优劣。
例如，在城市规划中，可以利用空间多目标决策分析来评估不同用地方案对城市环境和社会经济的影响。
二、空间数据分析的使用教程1. 数据准备：在进行空间数据分析之前，首先需要准备好所需的地理空间数据，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括点、线、面等要素的坐标和属性信息，栅格数据则是由像素组成的网格数据。
地理信息系统中的空间数据处理和分析
地理信息系统中的空间数据处理和分析地理信息系统（GIS）是一种运用计算机技术进行地理空间数据采集、存储、处理、分析、查询、管理和应用的工具。
它能够将空间数据以图形、表格、文字、图像等多种形式进行呈现和分析，为地理学、资源管理、环境保护、城市规划、农业、林业、水利等领域的决策和研究提供了重要的支持。
在GIS中，空间数据处理和分析是核心和关键环节。
它们不仅直接决定着GIS 的应用效果和价值，也涉及到GIS技术的发展和创新。
一、空间数据处理空间数据处理是将采集到的地理空间数据进行预处理、拓扑建模、数据转换、数据完整性检查、错误纠正和优化等一系列操作，以提高数据的精度、准确度、可用性和操作性。
空间数据处理方法包括：数据预处理、拓扑建模、数据转换、空间数据压缩和数据完整性检查等。
1、数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行清理、筛选、格式转换等一系列数据预处理工作。
由于数据来源广泛、数据格式复杂、数据质量不一、数据量大等原因，导致采集到的数据存在很多问题，如重复、缺失、不一致、错误、格式不规范等。
为了保证数据的质量和正确性，需要进行预处理。
2、拓扑建模拓扑是指地图要素之间的空间位置关系，如相邻、重叠、包含等。
拓扑建模就是根据地图要素之间的空间位置关系建立拓扑结构，以便进行空间分析和处理。
拓扑建模的方法主要有节点模型、边界模型和区域模型三种。
3、数据转换数据转换是指将不同格式、不同坐标系、不同精度、不同性质的数据进行转换，以便在同一地图上进行比较和分析。
常见的数据转换方法有坐标转换、投影转换、格式转换等。
4、空间数据压缩空间数据压缩是指将空间数据进行压缩，以减小数据存储空间和提高数据传输效率。
常见的空间数据压缩方法有空间数据压缩算法、压缩尺度选择、压缩误差控制、贪心算法等。
5、数据完整性检查数据完整性检查是指对空间数据进行一系列检查，以保证数据的完整性和正确性。
数据完整性检查中包括了缺失检查、重复性检查、一致性检查、逻辑检查等工作。
简述地理信息系统中的数据类型
简述地理信息系统中的数据类型地理信息系统(GIS)是一种用于捕捉、存储、分析和呈现地理空间信息的计算机软件系统,可以处理各种地理数据,包括点、线、面、地图、空间数据等。
在GIS中,数据类型是非常重要的一部分,它们描述了数据的结构、内容和含义。
本文将简要介绍GIS中常用的数据类型,并对其进行拓展。
一、基本数据类型1. 点数据点数据是GIS中最基本的数据类型之一,可以表示地图上任意一个点的位置信息。
在GIS中,点通常由两个整数(x、y)表示,可以表示点的名称、经纬度、海拔高度等。
点数据可以通过多种方式表示,如矢量图、栅格图等。
2. 线数据线数据可以表示地图上的两条或多条直线的位置关系。
在GIS中,线通常由两个整数(x1、y1,x2、y2)或两个实数(x1、y1,x2、y2)表示,可以表示直线的端点、长度等。
线数据可以通过多种方式表示,如矢量图、栅格图等。
3. 面数据面数据可以表示地图上任意一个面的位置关系。
在GIS中,面通常由两个整数(x1、y1,x2、y2)或两个实数(x1、y1,x2、y2)表示,可以表示面的名称、方向、面积等。
面数据可以通过多种方式表示,如矢量图、栅格图等。
4. 地图数据地图数据是GIS中包含多种地理对象的图形数据。
在GIS中,地图数据可以包括点、线、面等地理对象,还可以包含图层、属性等相关信息。
地图数据可以通过多种方式表示,如矢量图、栅格图等。
二、扩展数据类型除了基本数据类型外,GIS中还有许多扩展数据类型。
1. 属性数据属性数据是GIS中用于描述地理对象的属性数据,可以是点、线、面等地理对象的属性值,也可以是地图的图层属性等。
属性数据可以通过多种方式表示,如文本框、表格等。
2. 影像数据影像数据是GIS中用于表示地理对象的三维影像数据,由多个二维影像叠加而成。
影像数据可以通过多种方式表示,如数字高程模型(DEM)、数字地形模型(DMG)等。
3. 模型数据模型数据是GIS中用于表示地理空间关系的数据,由地理实体、关系和属性组成。
地理信息系统中的地数据处理与分析
地理信息系统中的地数据处理与分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）的发展和应用已经给许多领域带来了革命性的影响。
在GIS中，地数据处理与分析是其中最重要、最基础的部分。
本文将介绍地理信息系统中的地数据处理与分析的相关概念、方法和应用。
一、地数据处理地数据处理是指对采集、收集到的地数据进行整理、存储和加工的过程。
地数据处理的核心任务是数据清理、数据转换和数据集成。
1. 数据清理数据清理是为了去除地数据中的噪声和异常值，以保证数据的质量和准确性。
在地数据处理中，常用的数据清理方法包括去重、去除缺失值和异常值处理。
2. 数据转换数据转换是将地数据从一种形式转换为另一种形式，以适应不同的应用需求。
常见的地数据转换方法包括数据格式转换、空间参考系统转换和坐标转换。
3. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的地数据整合到一个统一的数据集中。
在地数据处理中，数据集成涉及到数据的匹配、融合和一致性处理。
通过数据集成，可以获得更全面、更丰富的地数据资源。
二、地数据分析地数据分析是指对地数据进行统计、建模和预测的过程，以获取有关地理现象和问题的深入认识。
地数据分析的核心任务是地理特征提取、空间关联分析和空间模型构建。
1. 地理特征提取地理特征提取是从地数据中提取有用的地理特征和几何形状的过程。
在地数据分析中，常用的地理特征提取方法包括点线面提取、等值线提取和图像分类。
2. 空间关联分析空间关联分析是研究地数据之间的关联关系和相互作用的过程。
在地数据分析中，常用的空间关联分析方法包括空间邻近分析、热点分析和聚类分析。
3. 空间模型构建空间模型构建是通过对地数据的建模和预测，揭示地理现象和问题的内在规律和趋势。
在地数据分析中，常用的空间模型构建方法包括地理回归模型、空间插值模型和地理时空模型。
三、地数据处理与分析的应用地数据处理与分析在许多领域具有广泛的应用，如城市规划、土地资源管理、环境保护和灾害风险评估等。
地理信息系统中的空间数据建模与分析
地理信息系统中的空间数据建模与分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理位置为基础，用于捕捉、存储、处理、分析和显示与地理相关的数据的计算机工具。
在GIS中，空间数据建模与分析是其中重要的环节，它涉及到对现实世界中的地理要素进行建模，并通过特定的空间分析方法来描述和解释这些要素之间的空间关系。
空间数据建模是将现实世界中的地理要素以适合计算机处理的方式进行抽象和表达的过程。
在GIS中使用的主要空间数据模型有两种：矢量模型和栅格模型。
矢量模型采用点、线、面等几何要素来描述地理现象的空间属性。
点状模型用于表示离散的地理要素，如城市的位置；线状模型用于表示线状地理要素，如道路、河流；面状模型用于表示面状地理要素，如湖泊、森林。
矢量模型可以准确地表示地理要素之间的拓扑关系，但对于连续的地理要素，由于数据量庞大，会导致存储和计算的难度增加。
栅格模型将地理空间划分为规则的网格单元，并使用离散的栅格单元来表示地理要素。
栅格模型的优势在于能够更好地处理连续的地理要素，对于大规模区域的数据处理也比较高效。
但同时，栅格模型也会导致空间分辨率的损失，并且不易处理复杂的拓扑关系。
空间数据分析是GIS中的关键环节，它通过一系列的算法和方法对空间数据进行处理和分析，并从中提取有用的地理信息。
常见的空间数据分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、空间推理等。
空间查询是根据一定的空间关系来询问和检索地理要素。
常见的空间查询包括点查询、线查询、面查询以及范围查询等。
通过空间查询，可以快速定位到需要的地理要素，并获取其属性信息。
空间统计是对空间数据进行统计分析和空间模式识别的过程。
它可以帮助我们理解地理要素之间的空间分布规律和相关性。
常用的空间统计方法包括空间自相关、核密度分析、热点分析等。
空间插值是基于已知的离散地理要素数据来推测未知位置的属性值。
在GIS中，空间插值常用于构建等值线图、制作栅格图等，并用于分析地理现象的分布和变化趋势。
第二章GIS空间分析的数据模型
第二章GIS空间分析的数据模型GIS（地理信息系统）空间分析的数据模型是指在GIS中用于描述和组织地理空间数据的结构和规则。
它主要包括向量数据模型和栅格数据模型两种形式。
以下将详细介绍这两种数据模型。
1.向量数据模型：向量数据模型是一种将地理现象表示为点、线、面等几何要素的数据模型。
它基于几何对象的坐标表示来描述地理空间位置和形状。
向量数据模型的核心要素包括点、线、面。
-点：表示地理要素的离散点，可以是一个地址、一座建筑物、一个村庄等。
-线：表示由多个点连接而成的可视化路径，可以是道路、河流、铁路等。
-面：由若干个线构成的闭合区域，通常表示土地利用类型、行政区域等。
向量数据模型具有描述空间位置精确、几何操作方便等优势，适合表示细节较为复杂的地理现象。
同时，向量数据模型也具备多种关联属性的能力，可以与属性数据进行链接，实现空间与属性信息的关联分析。
2.栅格数据模型：栅格数据模型是一种将地理现象表示为规则的网格单元的数据模型。
它将地理空间划分为规则的网格单元，将每个单元的值表示为一个矩阵中的元素。
栅格数据模型的主要特点是离散、均等和连续。
-离散：地理现象被离散的网格单元坐标所描述，且每个单元代表的是一个相同大小的空间区域。
-均等：每个单元的尺寸相等，表示的面积是均等的。
-连续：栅格中的每个单元都有一个与之对应的属性值，通过单元的连接和相邻单元的信息可以推断出地理现象的空间连续性。
栅格数据模型主要用于描述表面高程、者大气温度等连续变量，适合进行空间分布模拟、插值分析等。
总结来说，向量数据模型适用于描述细粒度且结构复杂的地理现象，同时具备几何对象的精确性和关联属性的优势。
而栅格数据模型则适用于描述连续变量的空间分布，可以进行均等离散和连续性推断。
在GIS空间分析中，根据不同的需求和数据特点，可以选择合适的数据模型来进行分析和建模。
地理信息系统中的数据类型
地理信息系统中的数据类型地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种通过空间分析和地理数据处理来管理、分析和可视化地理信息的系统。
在GIS中，数据是至关重要的，不同的数据类型可以提供不同的地理信息。
本文将介绍地理信息系统中常见的数据类型。
1. 矢量数据（Vector Data）矢量数据是以点、线、面等几何图形的形式来表示地理现象的数据类型。
它由坐标点和与之相关的属性数据组成。
常见的矢量数据包括点数据、线数据和面数据。
点数据用来表示离散的地理现象，比如城市、河流等；线数据用来表示连接点的路径，比如道路、河流流向等；面数据用来表示具有面状特征的地理现象，比如湖泊、行政区等。
2. 栅格数据（Raster Data）栅格数据是以像元（Pixel）的形式来表示地理现象的数据类型。
每个像元都有一个数值来表示该位置上的属性。
栅格数据的特点是以网格形式划分地理空间，每个像元可以表示一个区域的特征。
栅格数据适用于描述连续变化的地理现象，比如高程、温度等。
栅格数据在GIS中常用于地形分析、遥感影像处理等领域。
3. 层级数据（TIN Data）层级数据（Triangular Irregular Network，简称TIN）是一种用三角形来表示地形形状的数据类型。
TIN是由一系列不规则的三角形构成的，每个三角形的顶点都有坐标和高程值。
TIN数据适用于描述地形的起伏和变化，常用于地形分析、地形建模等领域。
4. 地理编码数据（Geocoding Data）地理编码数据是一种将地址信息转换为地理坐标的数据类型。
它通过将地址与地理数据库中的位置进行匹配，从而确定地址的准确位置。
地理编码数据常用于地理定位、导航系统等领域。
5. 图像数据（Image Data）图像数据是一种以图像形式来表示地理现象的数据类型。
它通常是由遥感技术获取的，可以是航空摄影图像、卫星遥感影像等。
图像数据可以提供丰富的地理信息，常用于土地利用、环境监测等方面。
地理信息系统中的空间数据分析技巧
地理信息系统中的空间数据分析技巧地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种能够收集、存储、管理、分析和展示地理信息的工具。
在GIS中，空间数据分析是其中的一个重要步骤，它可以帮助我们更好地理解地理现象和探索地理关系。
本文将介绍几种常见的空间数据分析技巧，包括空间查询、空间插值、空间缓冲、空间聚类和空间关联。
首先，空间查询是最基本的空间数据分析技巧之一。
它指的是根据特定的空间位置和属性条件，在GIS中检索相应的地理实体或数据。
我们可以根据具体的需求设计空间查询语句，如“找出距离某一地点一定距离内的所有设施”或“找到符合特定属性条件的森林分布区域”。
通过空间查询，我们可以快速获取我们所需的空间信息。
其次，空间插值是一种用于填补或估计空间位置上的数据缺失的技术。
它通过已有的数据点来推断缺失位置的数值。
常用的空间插值方法包括IDW（Inverse Distance Weighting）和克里金（Kriging）等。
IDW方法假设距离越近的点对估计值的影响越大，而距离越远的点对估计值的影响越小。
克里金方法则是基于空间协方差模型来预测未知位置的数值。
通过空间插值，我们可以填补缺失数据或者得到更精确的空间分析结果。
第三，空间缓冲是通过指定的缓冲距离在GIS中绘制出特定地理要素周围的缓冲区域。
空间缓冲常用于分析地理实体之间的空间关系，如距离和接触性。
我们可以设定不同的缓冲距离来探索不同的效果，比如“找出离河流500米以内的村庄”或“找到离道路500米以内的自然保护区”。
通过空间缓冲，我们可以更好地理解地理实体之间的相互作用。
第四，空间聚类是一种用于探索地理实体聚集或分散程度的分析技术。
空间聚类可以帮助我们发现地理现象中存在的聚集现象，比如犯罪热点、商业中心等。
常见的空间聚类方法包括DBSCAN、K-means和Spatial Scan等。
通过空间聚类，我们可以发现地理实体的空间分布规律，为决策提供科学依据。
地理信息系统(GIS)中的数据分层和应用
比较 广 泛的 和著 名的 ＧＩ Ｓ软件 即我 国具 有 自主 版权 的 Ｍａ ｐ Ｇ Ｉ Ｓ和 来 自美国 的 Ａｒ ｃ ＧＩ Ｓ ， 仔 细研 究 和分析 了层 概念 在软 件 中的 应 用 ； 经 研 究进 一 步 表 明 ， 数 据 分 层是 Ｇ Ｉ Ｓ技 术 得 以进行 空 间数 据 管理 、 表 达 及进 行 空 间分 析 的基础 ； 在 此基础 上 ， 对主题 层 、 数据 层 、 图层进 行 了概 念 上的界 定 ，
概 念 模 型 中 Ｇｅ ｏ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ＠ Ａ ｒ ｃ Ｍａ ｐ ＠
作者 简介 ：高艳芳 （ １ ９ ６ ５ 一 ） ， 女， 硕士 ， 高级工程师 ， 从事 ＧＩ Ｓ技术 的应 用开发 工作 ， Ｅ
７ ４ ２
物探 化探 计 算技 术
３ ５卷
系， 保证 了在应用 Ｇ Ｉ Ｓ时 ， 从数据建库 、 到数据 的 应用都保持了数据的整体性和一致性 。
Ｖ ｏ １ ． ３ ５ Ｎ ｏ ． ６
Ｎｏ ｖ ． ２ ０ １ ３
文章 编 号 ：１ ０ ０ １ —１ ７ ４ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ 一Ｏ ７ ３ ９ —０ ４
地 理 信 息 系统 （ ＧＩ Ｓ ） 中的数 据 分 层 和 应 用
高艳芳 ， 江书杰 ， 刘 玲
研 究 皆可采 用分 门别 类 的方法 去进行 ， 这 一理 念 同样 可 以延 伸 到地 图制 图及 地 理信 息 系统等 以 地物、 地 图为研 究对 象的 学科 中 。由此衍 生 的数据 分层是 地 理信 息 系统的 关键 词之 一 ， 科 学有效 的数据 分层 ， 是数 据 管理 、 ＧＩ Ｓ地 图编制 、 制 图综合 、 专题 制 图 、 空 间分 析 的前 提 ， 国 内、 外 著 名 的
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空间数据质量的相关概念(2/7)
准确性（Accuracy）
– 一个记录值（测量或者观察值）与它的真实值 之间的接近程度；
– Temporal dynamics (variations in time).
空间特征
是GIS区别于其它的软件的根本特征 是由于地物或现象的空间分布所带来 通常是通过特定空间参照系下的坐标直 接表达 基于坐标的派生数据
– 定量的度量信息：面积、周长、质心、距离 等
– 定性的空间关系：拓扑关系、方位关系
空间数据质量的重要性
Spatial Data Input and
Management
Geographic Database
Output: Display
Query and Analysis
Help Prevent “Garbage in，Garbage out！”
GIS
空间数据质量的相关概念(1/7)
– GIS中数据的不确定性包括：位置的不确定性、 属性的不确定性、时域的不确定性、逻辑上的 不一致性以及数据的布完整性；
空间数据质量问题的来源（1/2）
空间现象自身存在的不稳定性
– 分布的不确定性、属性类型划分和表达多样性 等；
空间现象的表达
– 测量误差、地图投影、数值采样和量化等；
空间数据处理中的误差
– 不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。 按间隔量测的值相互之间可以比较大小，并且它们 之间的差值大小是有意义的
比率(Ratio)量
– 比率测量尺度的测量值指那些有真零值而且测量单 位的间隔是相等的数据。
数据的测量尺度(2/2)
Qualitative Ordinal Quantitative
CB-GIS和PB-GIS
时间特征
空间数据涉及时间特征的几个方面
– 地物的生命周期（产生、消亡） – 地物的移动（移动点） – 属性的时效性
相关的问题
– 时间关系时空关系
时态GIS
– 数据模型是其关键（时空立方体模型等）
专题属性特征
地物所固有的，不是由于地物空间分布 所带来的特征 如某地的年降雨量、土地酸缄类型、人 口密度、交通流量、空气污染程度等。 这类特征在其它类型的信息系统中均可 存储和处理 专题属性特征通常以数字、符号、文本 和图像等形式来表示
GIS数据测量尺度示例
Point
Line
Each dot represents
30 40 50
500 persons
Contour
5 10 15
Flow
Proportional symbols
Large Medium Small
Highway Road Street
Town
Q Airport
Road Boundary River
在GIS的几个主要因素中，数据是一个极 为重要的因素。在计算机软件、硬件环 境选定之后，GIS中数据质量的优劣，决 定着系统分析质量以及整个应用的成败。 GIS提供的空间数据的分析方法被广泛用 于各种领域，用于决策领域的数据，其 质量要求应该是可知的或可预测的。 研究空间数据质量的目的在于加强数据 生产过程中的质量控制，提高数据质量
数据输入 数据存储 数据处理
数据输出 数据使用
数字化误差：仪器误差、操作误差 不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换
数值精度不够 空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大
分类间隔不合理 多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差 比例尺太小引起的误差
输出设备不精确引起的误差 输出的媒介不稳定造成的误差
样的纪录数字在效率上是冗余的；
例如：在设计精度为0.1mm的数字化仪上测量返回的坐 标数据为（10.11mm,12.233mm），其中就含有冗余的 数据；
空间数据质量的相关概念(4/7)
空间分辨率（Spatial Resolution）
– 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辨识的 差异；
– 空间分辨率可以看作是记录变化的最小幅度；
对数据所包含的信息的误解 对数据信息使用不当
空间数据的误差分析（1/3）
空间数据误差的类型（1）
– 空间数据误差分为：几何误差、属性误差、 时间误差和逻辑误差；逻辑误差和几何误差 为GIS特有
– 逻辑误差：语义角度判断数据的合理性
空间数据的误差分析（2/3）
空间数据误差的类型（2）
– 几何误差：空间数据表达的位置信息误差， 在二维平面上主要反映在点（位置）误差和 线（位置）误差上；线误差分布可以用 Epsilon模型（等宽）或者误差带模型（不等 宽）来描述
图：折线和曲线的误差 图：折线误差的分布（误差带模型）
图：曲线的误差分布（误差带模型）
空间数据的误差分析（3/3）
其他数据质量问题
– 地图数据的质量问题
»地图固有误差、地图材料变形、地图扫描及数字化 误差；
– 遥感数据的质量问题
»遥感仪器观测过程误差（表现为空间分辨率、光谱 分辨率、几何畸变以及辐射误差等）、图像处理和 解译过程误差（校正匹配、解译判读、分类等）
地理信息系统概论GIS中的数据
空间数据的特点
Coordinate s
Spatially related
– Can be assigned coordinates or any spatial reference.
– On the surface of the earth. – Involves location and organization.
元数据提高数据查找效率
地理信息系统与元数据
基于元数据的GIS功能扩展：
– 差错功能（Debugging） – 数据浏览功能（Browsing or Catalog） – 程序自动生成（Program Generation）
基于元数据的数据集成：
– 基于元数据可以实现对数据自动解释与处理， 使得不同格式、精度、类型的数据可以很好 的协同完成一个指定的任务（？？？）
空间数据元数据内容及示例
。。。 数据生产者 数据生产时间 数据质量 数据组织 空间参照系 数据内容以及其他属性 。。。
元数据的主要作用
帮助数据生产者管理和维护空间数据； 便于数据用户查询检索地理空间数据； 帮助用户了解数据，以便就数据是否能 够满足其需求做出这功能的判断； 提供有关信息，以便用户或者GIS软件进 行数据的处理和转换； 在空间数据及其应用迅速发展的今天， 元数据成为数据共享和有效使用的重要 工具
– 空间分辨率示例：地图上最细线宽度对应的地 理范围，遥感图像上一个像素代表的实际地理 范围大小
空间分辨率示例
Raster Data
1 Pixel
Vector Data Real World
1 pixel = 10mX10m 分辨率 = 10m
10M 10M
空间数据质量的相关概念(5/7)
比例尺（Scale）
– 误差的分析包括: 位置误差（如点、线、多边形 的位置误差）；属性误差；位置和属性误差之
空间数据质量的相关概念(7/7)
不确定性（Uncertainty）
– 对于空间信息科学技术来说，数据的正确性与 错误并存，正常与异常并存，精确与粗糙并存， 质量高与质量低并存，什么时候是正确的，什 么时候不正确的，这些都属于不确定性现象；
空间数据与专题数据
空间数据的时态特征
数据的测量尺度 (1/2)
命名(Nominal)量
– 定性而非定量，不能进行任何算术运算，如一个城 市的名字
次序(Ordinal)量
– 线性坐标上不按值的大小，而是按顺序排列的数， 例如，事故发生危险程度的级别由大到小被标为1， 2，3，…
间隔(Interval)量
– 空间数据的准确性通常是根据所指的位置、拓 扑或者非空间属性来分类的；
– 可以误差（Error）来衡量空间数据的准确性；
空间数据质量的相关概念(3/7)
精度（Precision）
– 数据精度表示数据对现象描述的详细程度
– 数据精度和数据准确性的区别：
»精度低的数据不一定准确度也低； »数据精度如果超出了测量仪器的已知准确度，这
– 地理相关法
利用空间数据描述的地理特征要素自身的相关性
空间数据元数据
元数据（Metadata）是描述数据的数据，如 数据的内容、质量、状况和其他有关特征 的背景信息； 常见的元数据：图书馆卡片、磁盘的标签、 地图的制图元素（图名、图例、比例尺、 制图单位、制图时间等）等； 元数据的内容：对数据集的描述、数据质 量的描述、数据处理信息的说明、数据转 换方法的描述、数据更新、集成等说明
Scale
– Can be from general to specific. – Simple to complex. – A satellite can generate one
terabyte (1012 bytes) of information per day.
Dynamics
– Spatial dynamics (variations in space).
Area
100 20 Population density
High impact Low impact
Swamp Desert Forrest
不同测量尺度数值可以进行的运 算
命名量
==,!=…
次序量
==,!=,>,<…
间隔量
==,!=,>,<,+,-…