空间信息处理方法与技术-2
如何进行地理信息系统数据的采集与处理
如何进行地理信息系统数据的采集与处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集信息采集、数据处理、分析和可视化等功能于一体的技术系统。
在如今快速发展的信息时代，GIS数据的采集与处理变得日益重要。
本文将介绍如何进行地理信息系统数据的采集与处理，从而更好地应用地理信息系统技术。
一、地理信息系统数据的采集地理信息系统数据的采集是GIS工作的第一步，决定了后续分析和应用的质量。
本节将介绍几种常见的数据采集方法。
1. 传统地理信息数据采集传统地理信息数据采集主要依靠人工实地调查和测量。
例如，通过人工勘测的方式获取地形地貌、土地利用和道路等地理信息。
此外，还可以通过手绘地图、航空摄影以及遥感技术获取图像数据。
2. 全球定位系统（GPS）数据采集全球定位系统是一种通过卫星定位技术获取地理位置信息的方法。
使用GPS设备可以快速准确地测量各种地理属性，如位置、路径和距离等。
GPS数据采集技术可以大大提高数据采集的效率和准确性。
3. 遥感数据采集遥感数据采集是通过航空遥感和卫星遥感技术获取地理信息的方法。
遥感技术可以获取大范围、连续的地理数据，包括地表覆盖、资源分布和环境变化等。
通过遥感数据采集，可以获得大规模、高分辨率的地理信息数据。
二、地理信息系统数据的处理地理信息系统数据处理是GIS工作的核心环节，包括数据输入、数据清理、数据转换和数据分析等过程。
本节将介绍地理信息系统数据处理的基本步骤和常用方法。
1. 数据输入数据输入是地理信息系统数据处理的第一步，主要包括将采集到的各种数据导入GIS软件中。
常见的数据输入方法包括数据导入、数据扫描和数据录入等。
数据输入时需要注意数据质量和数据格式，保证数据的准确性和一致性。
2. 数据清理数据清理是指消除数据中的错误、冗余和噪声等干扰因素，使数据达到可用状态的过程。
数据清理包括数据去重、数据筛选和数据修复等操作。
清理数据可以提高地理信息数据的质量和精度，为后续的数据分析提供可靠的基础。
地理信息系统导论第4章 空间数据的采集和空间数据的处理
程注记等。
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（2）遥感数据 遥感数据是GIS的重要数据源。遥感数据含有 丰富的资源与环境信息，在GIS支持下，可以与地 质、地球物理、地球化学、地球生物、军事应用等 方面的信息进行信息复合和综合分析。遥感数据是 一种大面积的、动态的、近实时的数据源，遥感技 术是GIS数据更新的重要手段。
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（3）文本资料 文本资料是指各行业和各部门的有关法律文档 、行业规范、技术标准、条文条例（如边界条约） 等，这些也属于GIS的数据
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表4.1 用于数据采集目的的GIS数据分类
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4.2 空间数据采集的主要方法
4.2.1 GIS数据采集在GIS 为了便于管理和应用，在复杂的计算机世界里 的数据必须按照一定的方式进行组织和存储。地理 信息系统的应用的一项重要工作是采集不同来源和 不同类型的数据，并创建空间数据库。在采集地理 实体几何数据的同时，还要调查其属性信息。另外 ，为了保证采集数据的可靠性和完整性，采集的 GIS数据必须经过检验和进一步的编辑、处理才能 进入GIS。在空间数据库中，所有的地图、影像和 空间数据表格都根据不同的空间表达和记录方式进 行地学编码 14
第4章 空间数据的采集和空间数 据的处理
学习指南 本章论述了GIS数据来源、数据采置、形状、 大小及其分布特征诸多方面信息的数据，它具有 GIS的数据源有很多，如地图数据、遥感数据
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空间数据采集的任务是将现有的地图、外业观 测成果、航空照片、遥感图像、文本资料等转换成 GIS可以处理与接收的数字形式，通常要经过验证 、修改、编辑等处理
4.2.2 GIS数据采集的工作流程 所有GIS项目的数据采集都包括一系列连续的 过程，通常其工作流程包括编制计划、准备、数字 化或数据转换、编辑完善、评估五个阶段（图4.3 ）
空间信息科学与技术应用
空间信息科学与技术应用随着科技水平的不断提升，人类已经进入了信息化的时代。
在信息化的背景下，空间信息科学与技术应用日益受到重视，被广泛应用于许多领域。
本文就空间信息科学与技术应用展开讨论。
一、空间信息科学的基本概念和特点什么是空间信息科学? 简单来说就是通过将地理数据与其他数据相结合，进行空间分析和空间模拟，为人类社会提供空间信息服务的一种学科。
空间信息科学的主要特点包括：1. 数据量大：空间信息科学所涉及的数据量比较大，包括遥感数据、地理信息数据和各种传感器数据等。
2. 数据来源广泛：数据来源广泛，包括空间遥感、GPS定位等方式获取的数据、传感器所收集的数据、地理信息系统等方式获取的数据。
3. 数据类型多样：数据类型比较多，包括数字地图、数字遥感图像、数字模型等。
二、空间信息技术的基本概念和特点空间信息技术是空间信息科学的实际应用，主要包括地理信息系统(GIS)、遥感、地球观测系统(EO)、全球定位系统(GPS)以及3S（遥感、地理信息系统和全球定位系统）等技术。
空间信息技术的主要特点包括：1. 数据处理能力强：空间信息技术可以对原始数据进行快速处理，并提取出有意义的空间信息。
2. 数据可视化好：通过空间信息技术，人们可以通过地图、图表等形式直观地展示空间信息。
3. 多功能：空间信息技术可以用于土地利用、城市规划、农业、气象、环境等多个领域，具有广泛的应用前景。
三、空间信息科学与技术应用领域1. 土地利用与城市规划空间信息科学与技术可以提供土地利用评价、城市规划和可持续发展等方面的支持，为城市发展提供科学依据。
2. 农业空间信息科学与技术可以帮助农民通过农业生产管理，制定出更加高效的作物种植方案。
3. 气象空间信息科学与技术可以利用遥感和地理信息系统等技术监测气候变化、天气预报等方面，为指导农业生产和气象预测等提供科学依据。
4. 环境保护空间信息科学与技术可以通过监控环境污染等方式，助力环境保护工作的开展。
空间信息数据的处理与分析技术
空间信息数据的处理与分析技术在当前数字时代，空间信息数据的处理和分析技术已经成为了不可或缺的一部分。
无论在GIS（地理信息系统）、测绘、遥感或者其他领域，空间信息数据都扮演着非常重要的角色。
因此，针对空间信息数据的处理和分析技术成为了非常热门的问题。
本文将从空间信息数据的定义、空间信息数据的处理和空间信息数据的分析技术等方面来介绍空间信息数据的处理和分析技术。
一、空间信息数据的定义空间信息数据指的是从地表、地下或者大气层等空间环境中获取的各种信息数据。
这些信息数据往往包括位置、状态、属性、时序等等。
在进行处理和分析时，需要将这些信息数据建立成为空间数据库。
这就需要空间信息数据的规范化、格式化和标准化等操作。
只有通过这些操作，才能让空间信息数据成为更加具有实用价值的数据。
二、空间信息数据的处理技术在对空间信息数据进行处理时，需要通过各种技术手段进行规范化、格式化和标准化等操作。
其中包括数据的清洗、数据的转化和数据的集成等三种基本操作。
1. 数据的清洗数据的清洗是指对原始数据进行去重、去噪、去缺失等操作，让数据更加纯净、准确、完整、可靠。
数据的清洗需要借助数据挖掘技术等手段，自动化地对数据进行筛选、处理和优化，从而排除数据中存在的错误或者异常值，提高数据的质量和准确性。
2. 数据的转化数据的转化是指将原始数据进行格式化和标准化操作，将数据转化成为更加适合空间信息系统处理的格式。
对于不同的数据类型，需要采用不同的转化方法。
其中包括数据的编码转换、坐标系转换、数据格式转换等。
3. 数据的集成数据的集成是指将不同来源的数据集成到一起，形成空间数据库。
数据集成的过程中需要注意保证数据的一致性、稳定性和可用性。
对于重复、存在冲突的数据需要进行匹配、合并和更新等操作。
三、空间信息数据的分析技术空间信息数据的分析技术包括空间数据挖掘、空间数据分析和空间决策支持等三部分。
空间信息数据分析技术能够从数据集中提取有效的信息，通过数据分析和决策支持技术更好地实现空间规划和决策。
大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨
空间信息技术是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，主要包括地理信息系统（GIS ）、遥感（RS ）和卫星定位系统（GNSS ）等的理论与技术，同时结合计算机技术和通信技术，实现空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用。
此后，随着空间信息技术的快速发展，其在资源、环境、灾害应急、地理位置服务以及国民经济数字化建设中得到广泛应用，呈现出新的人才需求和学科增长点[1]。
2004年，武汉大学在全国首次开设“空间信息与数字技术”专业。
该专业以“3S ”技术为核心，旨在培养具有深厚软件工程理论基础和空间信息技术、通信技术、计算机网络技术，能够对资源环境、人文、社会、经济等各类信息进行数字化处理、网络化传输、可视化表达、智能化决策的专业技术人才[2]。
目前，国内已有武汉大学、中国地质大学（武汉）、云南师范大学等多所院校开设该专业，各校依托优势学科开展地理空间信息机理研究及应用，人才培养各具特色[3-4]。
1专业建设面临的挑战“空间信息与数字技术”专业作为一个新兴交叉专业，与计算机科学与技术、软件工程、地理信息科学和测绘工程专业均有交叉。
但计算机科学与技术、软件工程专业缺乏领域知识，实际应用能力不高；地理信息科学、测绘工程专业领域知识突出，但受信息技术水平所限，也难以在大数据浪潮中发挥作用。
尤其是近年来，随着大数据、云计算、物联网、移动收稿日期：2022-08-09。
项目来源：教育部产学合作协同育人资助项目（202102245028、202102102148）。
第一作者简介：袁磊（1977—），博士，副教授，主要从事地学时空数据挖掘、自然资源规划与配置工作，E-mail ：***************。
引文格式：袁磊,杨昆,罗毅,等.大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨[J].地理空间信息,2024,22(4):125-127.doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2024.04.030Apr.,2024Vol.22,No.4地理空间信息GEOSPATIAL INFORMATION2024年4月第22卷第4期大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨袁磊1，杨昆1，罗毅1，王加胜1，朱彦辉1（1.云南师范大学地理学部，云南昆明650500）摘要：面对大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设的挑战，如何适应经济社会发展的人才需求，培养兼具“信息技术”+“领域知识”的“空间信息与数字技术”专业的复合型人才，是该专业持续建设需要着重探讨的问题。
地理空间信息采集与处理技能大赛
地理空间信息采集与处理技能大赛一、概述地理空间信息采集与处理技能大赛是一个旨在提高参赛者地理空间信息采集与处理能力的比赛。
地理空间信息是由地理位置和特征组成的数字化空间数据，是地理信息系统（GIS）和遥感技术的基础。
地理空间信息在城市规划、农业资源管理、自然灾害监测等领域有着广泛的应用，因此地理空间信息采集与处理技能的提高对于社会的发展具有重要意义。
二、比赛内容地理空间信息采集与处理技能大赛包括以下内容：1. 地理空间信息采集技能：通过现场实地勘测、GPS定位、摄影测量等方法，获取地理空间信息数据。
2. 地理空间信息处理技能：利用GIS软件和遥感技术，对采集到的地理空间信息数据进行处理、分析和表达。
3. 创新设计能力：参赛者需要根据比赛主题，设计创新的地理空间信息采集与处理方案，并进行实际操作。
4. 专业知识和团队合作能力：参赛者需要具备地理信息系统、遥感技术、地图学等相关专业知识，并能与团队成员合作完成比赛任务。
三、比赛形式地理空间信息采集与处理技能大赛采用多轮淘汰赛制，分为预赛、复赛和决赛三个阶段。
具体形式包括：1. 预赛阶段：参赛者提交作品和方案，由专业评委进行评选，选拔出进入复赛的团队。
2. 复赛阶段：参赛者进行实地勘测、数据处理和分析，由评委进行现场评定，选拔出进入决赛的团队。
3. 决赛阶段：参赛者进行创新设计和操作演示，由评委进行评定，最终产生获奖团队。
四、比赛要求1. 参赛者需按照比赛规定的主题和任务要求，完成地理空间信息采集与处理工作。
2. 参赛者需熟练掌握GIS软件和遥感技术的操作方法，具备数据处理和分析能力。
3. 参赛者需具备团队合作和交流能力，能够有效协同作战，完成比赛任务。
4. 参赛者需遵守比赛纪律，严格按照比赛规定完成各项任务，不得违规作弊。
五、比赛意义地理空间信息采集与处理技能大赛有着重要的社会意义和学术意义：1. 提高学生专业技能：参加比赛的学生将有机会提升自己的地理信息技术和实践能力，为日后从事相关地理空间信息工作打下坚实基础。
空间大数据的处理与应用
空间大数据的处理与应用随着云计算、物联网、大数据等技术的快速发展，空间大数据已经成为社会发展和科技创新的重要动力和基础资源。
空间大数据的处理与应用已经成为一个研究热点和关键问题。
本文将从空间大数据的来源、处理方法、应用场景等方面进行分析和探讨，以期增加读者对空间大数据的认知。
一、空间大数据的来源空间大数据是指从遥感、卫星、无人机等多源多维数据中提取出的具有时空参照的地理信息数据和非地理信息数据。
其中遥感数据是最主要的数据来源，它通过对地球表面进行周期性、连续性和普遍性的采样和记录，从地球表面获取大量的高精度、高分辨率、高质量的地图和影像数据。
二、空间大数据的处理方法空间大数据的处理方法与普通数据不同，主要体现在以下几个方面：1.数据预处理：空间大数据存在着地形、气象、植被等自然和人为的影响因素，因此需要进行去噪、光学纠正、大气校正、地形校正等预处理操作，以提高数据的正确性和可信度。
2.数据分类与识别：空间大数据中往往存在着海量的分类信息，如地形类型、土地资源、气象要素等，需要采用数据挖掘、机器学习等技术对其进行分类和识别。
3.数据拟合与建模：空间大数据通常呈现出复杂的时空关系和地形特征，需要通过数据拟合和建模来提取其内在规律和趋势，为后续分析和应用提供依据。
三、空间大数据的应用场景1.城市规划与管理：空间大数据可以帮助城市规划和管理部门收集和分析城市交通、能源、水资源等方面的数据，预测城市发展趋势和瓶颈点，制定科学合理的城市规划和治理方案。
2.农业生产与粮食安全：空间大数据可以监测土地利用、作物生长、气象条件等信息，为农业生产提供科学决策支持和技术手段，提高农业生产效率和粮食安全水平。
3.灾害预警与救援：空间大数据可以监测自然灾害的发生和演变情况，为救援队伍提供实时、准确的信息支持，促进灾后重建和灾害防范工作的开展。
4.旅游开发与管理：空间大数据可以帮助旅游企业收集和分析旅游资源、历史文化遗迹、自然景观等信息，做好旅游景区的开发和管理工作。
如何进行空间数据采集和处理
如何进行空间数据采集和处理现代科技的快速发展使得空间数据采集和处理成为了各行各业所必不可少的一项任务。
无论是城市规划、农业生产还是自然资源管理等领域，空间数据的采集和处理都能够为决策者提供丰富的信息和准确的参考。
本文将从不同角度探讨如何进行空间数据的采集和处理。
一、传统方法与现代技术在过去，空间数据的采集主要依赖于传统的测量仪器和人工取样，这种方式不仅费时费力，而且产生的数据量有限。
而现代技术的发展，如卫星遥感、无人机、激光雷达等，为空间数据的采集提供了更为高效和全面的方法。
卫星遥感是一种将卫星装备的传感器通过遥感技术获取地球表面信息的方法。
卫星遥感可不受人为因素的限制，可以全天候、全天时进行数据采集。
通过卫星遥感技术，可以快速获得大范围的空间数据，如地表温度、植被覆盖率、海洋温度等。
无人机是一种通过遥控操纵的飞行器，可以搭载各种传感器实现空间数据采集。
相比于传统的人工测量，无人机具有灵活性、定制性和高分辨率的优势。
通过无人机，我们可以获得更加详细、全面的空间数据，如地形地貌、建筑结构、农作物生产情况等。
激光雷达是一种通过激光束进行测量和探测的技术。
激光雷达可以通过测量激光束的反射时间和强度，获取目标物体的距离、高度和形状等信息。
激光雷达在地质勘探、城市规划和环境监测等领域有着广泛的应用。
二、数据处理与分析采集到的空间数据是原始数据，需要经过处理和分析才能发挥出其真正的价值。
数据处理的过程中，包括数据清洗、插值、筛选和重采样等步骤。
数据清洗是指通过对原始数据的预处理，去除错误、无效或重复的数据点，确保数据的准确性和一致性。
插值技术可以通过有限的采样点，推断出未采样点的数值，填补空间上的空白点。
筛选和重采样是为了减少数据量和提高数据的空间分布均匀性。
在数据处理完成后，我们需要进行数据分析以提取其中的有用信息。
数据分析可以通过统计分析、空间模型、机器学习等方法来实现。
统计分析可以通过计算平均值、标准差、相关性等指标，揭示出数据之间的关系和规律。
地理信息系统中的空间分析技术与效果评估方法
地理信息系统中的空间分析技术与效果评估方法地理信息系统（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技术系统。
而空间分析技术则是GIS的核心组成部分，它允许我们从地理上的角度来理解和解决问题，提供了量化、定量、可视化的手段来研究地理现象。
本文将从理论基础、常用技术和效果评估方法三个方面来阐述地理信息系统中的空间分析技术及其效果评估方法。
一、理论基础地理信息系统中的空间分析技术基于空间数据模型和地理空间分析理论展开。
空间数据模型是对现实世界中地理空间数据进行抽象和描述的方式，常见的空间数据模型包括面（polygon）模型、线（polyline）模型、点（point）模型等。
地理空间分析理论则主要包括地理位置、空间关系、空间知识等内容，通过对空间数据的操作和分析，揭示地理现象背后的规律。
二、常用技术1. 空间查询技术空间查询是GIS中最基本和常用的空间分析技术，主要包括邻接查询、包含查询、重叠查询等。
邻接查询用于查找与指定对象相邻的对象，包含查询用于查找包含指定对象的对象，重叠查询用于查找与指定对象重叠的对象。
这些查询技术可以帮助我们快速定位和识别符合特定空间条件的地理现象。
2. 空间插值技术空间插值技术常用于补充缺失的空间数据，通过根据已有数据的空间特征进行插值，以推断未采样点的属性值。
常见的插值方法有反距离权重插值（inverse distance weighting），克里金插值（Kriging）等。
利用空间插值技术，我们可以根据有限的采样点数据，区域内的相关性推断整个区域的属性分布情况。
3. 缓冲区分析技术缓冲区分析是一种基于地理位置的分析技术，它通过指定距离或者邻域条件，将地理对象周围的区域定义为缓冲区。
缓冲区分析常用于评估城市规划、环境保护以及灾害管理等相关问题。
例如，我们可以通过缓冲区分析来确定河流的保护带范围，根据不同的需求指定不同的缓冲距离，从而有效保护河流周边的生态环境。
如何进行数据处理中的空间数据分析(一)
空间数据分析是指在数据处理过程中，对具有地理位置属性的数据进行分析和研究的过程。
随着技术的发展，我们现在能够获取和处理的数据量越来越大，其中很多数据都包含了地理位置信息。
这些地理位置信息的存在，为我们提供了更多的分析和应用的可能性。
本文将讨论如何进行数据处理中的空间数据分析。
一、空间数据的特点和意义空间数据与其他数据相比具有一些独特的特点。
首先，空间数据具有地理位置属性，这使得我们能够将数据与地理信息进行联系和结合，从而获得更全面、更准确的结果。
其次，空间数据通常具有一定的空间自相关性，即附近地区的数据具有一定的相似性。
这个特点使得我们可以通过空间插值方法来填补数据的空缺或缺失值。
最后，空间数据具有一定的空间变异性，即不同地区的数据存在差异性。
这使得我们可以通过空间统计方法来挖掘地理数据中的空间规律和趋势。
对于空间数据分析的意义来说，它不仅可以帮助我们更好地理解和解释地理现象，还可以为环境规划、资源管理、城市规划等领域提供决策支持。
在环境规划中，空间数据分析可以帮助我们了解不同地区的环境质量，从而采取相应的措施进行保护和改善。
在资源管理中，空间数据分析可以指导资源配置和利用，以提高资源利用效率。
在城市规划中，空间数据分析可以帮助我们了解城市的社会经济状况、人口分布等信息，从而为城市的规划和发展提供参考。
二、空间数据分析的方法和技术在进行空间数据分析时，我们可以借助许多方法和技术来获得有关地理数据的更多信息和洞察力。
下面将介绍几种常用的空间数据分析方法和技术。
1. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点来推测未知数据点的方法。
在空间数据分析中，空间插值可以用来填充数据的空缺或缺失值。
常用的空间插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法等。
2. 空间统计空间统计是一种通过对地理数据进行统计分析来挖掘地理数据中的空间规律和趋势的方法。
常用的空间统计方法包括点模式分析、聚类分析、地理加权回归等。
3. 空间关联空间关联是一种通过探究地理数据之间的相互关系来预测未来的空间模式的方法。
空间信息技术
空间信息技术(Spatial Information technology)是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，70年代中期以后在我国得到迅速发展。
主要包括卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和遥感(RS)等的理论与技术，同时结合计算机技术和通讯技术，进行空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用等。
空间信息技术在广义上也被称为“地球空间信息科学”，在国外被称为GeoInformatics。
一、地理信息系统的基本概念1 数据与信息数据(计算机时代）：指输入到计算机并能被计算机进行处理的数字、文字、符号、声音、图像等。
信息：是现实世界在人们头脑中的反映。
它以文字、数据、符号、声音、图象等形式记录下来，进行传递和处理,为人们的生产，建设，管理等提供依据。
数据与信息两者关系: 数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。
只有数据对实体行为产生影响才成为信息，数据只有经过解释才有意义，成为信息。
信息的特点客观性：任何信息都是与客观事实相联系的，这是信息的正确性和精确度的保证。
适用性：问题不同、影响因素不同，需要的信息种类是不同的。
信息系统将地理空间的巨大数据流收集，组织和管理起来，经过处理、转换和分析变为对生产、管理和决策具有重要意义的有用信息，这是由建立信息系统的明确目的性所决定的。
如股市信息，对于不会炒股的人来说，毫无用处，而股民们会根据它进行股票的购进或抛出，以达到股票增值的目的。
传输性：信息可在信息发送者和接受者之间进行传输信息的传输网络，被形象地称为“信息高速公路”。
共享性：信息与实物不同，信息可传输给多个用户，为用户共享，而其本身并无损失，这为信息的并发应用提供可能性。
2 地理空间数据（简称为地理数据）是指以地理空间位置为参照，描述自然、社会和人文经济景观的数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字。
包括：地理空间位置数据；属性数据；时域（间）数据。
3 地理信息是有关地理实体空间分布、性质、特征和运动状态的信息，它是对表达地理特征和地理现象之间关系的地理及环境数据的解释，是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征。
空间信息与数字技术专业
题目：针对自己感兴趣的研究领域，完成以下作业要求：（1）了解该领域或学科在全国有多少所高校设置空间信息与数字技术专业空间信息与数字技术专业从2004年武汉大学首先开设至今，经过了数年发展，已成为了一个比较成熟的专业。
培养目标：本专业面向国民经济各行业和领域数字化建设的需要，培养具有扎实软件工程基础与复合知识结构，掌握大型数字工程设计和管理能力，能够对环境、人文、社会、经济等各类信息进行数字化的处理、网络化的传输、可视化的表达、智能化的决策的厚基础、宽口径、高素质、强能力的“创造”、“创新”、“创业”交叉复合型人才。
培养要求：责任感和使命感；人文底蕴和科学素养以及宽厚的学科专业基础；创造、创新、创业的精神和能力；全球视野。
主要课程：电路分析基础、信号与系统、模拟电子线路、数字电路与系统设计、高频电子线路、计算机语言与程序设计、软件技术基础、微机原理与系统设计、数字信号处理、随机信号分析、信息论基础。
主要实践性教学环节：包括空间信息应用基础实习、空间数据库原理与设计、分布式空间信息应用及高级图形开发实践、数字工程设计与实现、毕业设计(论文)。
修业年限：四年授予学位：授予工学学士学位毕业生应获得以下几方面的知识和能力：掌握数字工程领域的基本理论和基本知识；掌握数字工程领域的软件环境和工具；熟练应用英语进行交流；具有较强的数字工程项目设计、开发和项目管理能力；具有团队合作精神和创新意识。
武汉大学在2004年首创此专业，挂靠于国际软件学院。
武汉大学拥有这亚洲最强、世界第三的测绘遥感专业，软件工程方面也是国内一流。
武汉大学的空间信息与数字技术实际是遥感专业与软件工程专业的一个交叉学科。
这里空间信息与数字技术实际应该称为(地理)空间信息与数字技术，这里看起来空间信息与数字技术是并列关系，实际上（地理）空间信息是处理对象，数字技术是处理方法。
我们要做的就是使用计算机软件技术将巨量的空间信息转化为易被人接受形式的信息，并通过网络等手段将信息提供给客户(例如谷歌地图)。
遥感图像处理方法与技巧
遥感图像处理方法与技巧引言：遥感图像处理是指通过感知、获取地球表面信息的遥感数据，利用计算机技术和图像处理算法对遥感图像进行处理、分析、提取等操作的过程。
这一技术的发展不仅在地理信息系统领域有着广泛的应用，也在农业、环境保护、城市规划等诸多领域发挥着重要作用。
本文将介绍几种常见的遥感图像处理方法和技巧。
一、图像预处理技术在进行进一步的图像处理前，通常需要对原始遥感图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的特定信息等。
图像预处理的主要方法有：1.空间滤波：通过利用滤波器，对图像进行平滑或锐化处理。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
2.辐射校正：由于不同地表物体对电磁波的反射率不同，遥感图像中的亮度值会受到光照和传感器等因素的影响。
辐射校正可消除这些因素对图像的影响，使得不同遥感图像具有一致的亮度分布。
3.几何校正：由于遥感图像通常受到地球自转、地形起伏等因素的影响，导致图像中的地理信息不准确。
几何校正可以修正图像的位置和形状，使其与真实地理坐标一致。
二、图像分类与分割方法图像分类与分割是遥感图像处理的核心环节，旨在将遥感图像中的不同地物或地物类别进行识别和分离。
常见的分类与分割方法有：1.基于像元的分类：将遥感图像中的每个像元（图像的最小单位）分配给不同的类别。
这种方法基于每个像元的统计特征进行分类，如亮度、颜色和纹理等。
2.分层分类：将遥感图像中的类别按照层级进行分类，从粗粒度到细粒度逐步区分不同地物。
3.聚类分割：通过对遥感图像中的像元进行聚类，将具有相似特征的像元划分到同一类别。
常用的聚类算法有K-means和基于区域的分水岭算法。
4.基于边缘的分割：提取遥感图像中物体的边缘信息，并利用边缘信息对图像进行分割。
这种方法适用于物体之间边缘明显的场景。
三、变化检测技术变化检测是指通过比较不同时期的遥感图像，寻找并分析地表上发生的变化。
变化检测技术在自然灾害监测、城市规划等方面有着广泛的应用。
空间数据分析的基本方法与技巧
空间数据分析的基本方法与技巧空间数据分析是现代科学与技术的重要方法之一，它通过对地理空间相关数据的收集、整理、分析和可视化，帮助我们更好地理解和利用空间信息。
本文将介绍空间数据分析的基本方法与技巧，包括数据收集、数据预处理、空间统计方法和空间可视化等方面。
数据收集是空间数据分析的第一步，它是构建分析模型的基础。
合理的数据收集能够为后续分析提供可信的数据支持。
常见的数据收集渠道包括传感器、卫星遥感、测量调查和地理信息系统等。
例如，通过卫星遥感技术可以获取地球表面的高分辨率影像，用于土地利用、环境监测等研究。
测量调查则可以获取一些实地数据，如道路线路、建筑高度等。
在数据收集过程中，需要注意确保数据的准确性和完整性，以避免对后续分析造成误导。
数据预处理是空间数据分析中不可或缺的环节。
由于数据源的多样性和不确定性，原始数据往往存在一些缺失值、异常值和重复值等问题，需要通过数据预处理进行清洗和修复。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测和数据集成等。
数据清洗是指删除或纠正错误的数据，以确保数据的可靠性；缺失值填补则是使用适当的方法补充缺失数据，如均值填补、插值法等；异常值检测可以排除数据中的异常值，以保证分析结果的准确性；数据集成则是将来自不同数据源的数据整合在一起，以获取更全面和多样化的信息。
空间统计方法是空间数据分析的核心内容之一，它通过统计学原理和方法对空间数据进行建模和分析。
常见的空间统计方法包括地理加权回归、空间插值、空间聚类和空间自相关等。
例如，地理加权回归可以在考虑空间相关性的情况下，探索地理空间因素对某一现象的影响；空间插值可以根据有限的采样点，预测和模拟不同区域的未知值；空间聚类可以发现空间数据中的群组模式，揭示区域性差异；空间自相关则可以评估空间数据变量之间的相关程度和空间分布的特征。
空间可视化是将分析结果以可视化形式展示的重要手段，它通过图表、地图和动画等方式，将抽象的数据转化为直观的图像，帮助我们更直观地理解和解释空间模式和空间关系。
第六章 空间数据管理技术
GIS 空间信息 系统 地理信息系统（根据其服务对象）
专题信息系统 区域信息系统 栅格
信息系统
非 GIS（根据其使用的数据模型） 非空间信息系统（一般指管理信息系统） 图 3-2 信息系统分类
矢量 混合信息系统
空间信息系统特征
与一般的管理信息系统相比，空间信息系统具有以下 特征： （1）空间信息系统使用了空间数据与非空间数据，并通 过DBMS将两者联系在一起共同管理、分析和应用；而 MIS只有非空间数据库的管理，即使存贮了图形，也往往 以文件形式等机械形式存贮，不能进行有关空间数据的操 作，如空间查询、检索、相邻分析等，不能进行复杂的空 间分析。 （2）通过利用空间解析式模型来分析空间数据，空间信 息系统的成功应用依赖于空间分析模型的研究与设计。
3S技术与现代物流管理信息化
（一）3S技术与物流网络 完整的GIS物流分析软件集成了：车辆路线模型(地图)、最 短路径模型、网络物流模型、分配集合模型、设施定位模 型—解决物流网络布局与分析的问题； 屏幕—网点分布、周边企事业单位、居民结构等数据，配 送中心的覆盖范围、所覆盖的街道、单位名称等。可分析 增加、删除某一网点回影响到的用户，需增设的点选哪个 位置，这些分析会变得方便快捷。
第六章 空间数据管理技术
• • • • • 空间数据管理概述 地理信息系统 全球定位系统 移动通信定位系统 移动商务中物流定位的架构
6.1 空间数据管理概述
空间信息是有关空间实体的性质、特征和运 动状态的表征进行描述的数据，它是对表达空间 特征与空间现象之间关系的空间数据的解释。 空间信息包括空间位置（单个物体的定位信 息）、空间形态（物体的形状和结构）、空间分 布（群体空间对象的定位信息）、空间相关（空 间物体基于属性数据的关系）与空间关系等信息。 地理信息系统（GIS）、全球定位系统 （GPS）、空间决策支持系统（SDSS）等属于空 间信息技术的范畴。
空间数据采集与处理方法综述
空间数据采集与处理方法综述空间数据的采集和处理方法是现代科技领域的热门话题。
随着技术的发展，我们可以使用各种先进的工具和技术来获取和处理空间数据，从而获得有价值的信息。
本文将从几个方面综述空间数据采集和处理的方法，旨在为读者提供一个全面的了解。
一、空间数据采集方法空间数据的采集是指通过各种手段和设备收集地球表面及其上层大气等空间要素的信息。
现如今，我们可以使用多种传感器和仪器来进行空间数据的采集。
其中最常见的方法是使用遥感技术，包括航空遥感和卫星遥感。
通过搭载在飞机或卫星上的传感器，我们可以获取高分辨率的影像数据，以及其他信息，如地形、气候等。
此外，地面测量、GPS定位等方法也常用于空间数据的采集。
二、空间数据处理方法获取到的空间数据往往需要进行一系列处理才能得到有用的信息。
空间数据处理方法可以分为几个方面，包括数据预处理、空间数据模型建立、数据分析和可视化等。
1. 数据预处理数据预处理是指在对空间数据进行进一步处理之前，对数据进行清洗、校正和预处理。
在数据预处理过程中，我们可能需要对数据进行修复、插值、去除异常值等操作，以提高数据的质量和准确性。
2. 空间数据模型建立空间数据模型是对现实世界中的空间要素进行抽象和描述的工具。
常见的空间数据模型包括栅格模型和矢量模型。
在栅格模型中，空间要素被分割成网格，并赋予每个网格相应的属性值。
而在矢量模型中，空间要素被表示为点、线、面等要素对象。
根据具体的需求和应用场景，我们可以选择合适的空间数据模型来建立对应的空间数据模型。
3. 数据分析数据分析是指对空间数据进行统计学和空间分析的过程。
通过对空间数据的统计分析，我们可以发现数据之间的关联性和规律性。
而通过空间分析，我们可以推断和预测地理现象的分布和变化。
常见的空间分析方法包括空间插值、空间插补、空间回归分析等。
4. 可视化数据可视化是将处理后的空间数据以可视化的形式展示出来，以帮助用户更好地理解和分析数据。
空间聚类技术在地理信息系统中的运用
空间聚类技术在地理信息系统中的运用一、空间聚类技术概述空间聚类技术是地理信息系统（GIS）中一种重要的数据处理方法，它通过将空间上相近或相似的地物或现象进行归类，以揭示空间数据的内在结构和模式。
空间聚类技术的应用，不仅能够增强对地理现象的认识，而且对于空间数据的分析、解释和预测具有重要意义。
1.1 空间聚类技术的核心概念空间聚类技术主要关注空间对象的相似性或接近性，通过数学模型和算法将空间数据集划分为不同的组或簇。
这些组内的对象具有较高的相似性，而组间的对象则具有较低的相似性。
1.2 空间聚类技术的应用场景空间聚类技术在GIS中的应用场景十分广泛，包括但不限于以下几个方面：- 环境监测：通过聚类分析，可以识别环境污染的热点区域，为环境治理提供依据。
- 城市规划：利用聚类技术对城市功能区进行划分，优化城市空间结构。
- 交通管理：通过聚类分析交通流量数据，优化交通路线和交通信号控制。
- 公共卫生：识别疾病高发区域，为疾病预防和控制提供决策支持。
二、空间聚类技术的分类与方法空间聚类技术按照不同的标准可以进行多种分类，每种方法都有其特定的应用场景和优势。
2.1 基于距离的聚类方法基于距离的聚类方法主要通过计算空间对象之间的距离来确定它们的相似性。
常见的方法包括：- K-means聚类：将数据集划分为K个簇，使得每个簇内对象之间的距离最小化。
- DBSCAN聚类：基于密度的空间聚类算法，可以识别任意形状的簇，并对噪声点具有良好的鲁棒性。
2.2 基于密度的聚类方法基于密度的聚类方法关注空间数据的局部密度特征，适用于发现任意形状的簇。
主要方法有：- OPTICS聚类：是对DBSCAN的改进，可以处理不同密度的簇，并且避免了参数选择的问题。
- Mean Shift聚类：通过寻找密度函数的局部极大值来确定簇的中心。
2.3 基于模型的聚类方法基于模型的聚类方法通过建立数据的概率模型来实现聚类，常见的方法包括：- 高斯混合模型（GMM）：假设数据由多个高斯分布混合而成，通过最大化似然函数来估计簇的数量和参数。
空间分析原理与方法
1、空间分析：基于地理对像的位置和形态特征的空间数据分析技术，目的在于提取和传输空间信息。
2、尺度：广义尺度是实体、模式化过程在空间化时间上的基准尺寸，从研究和被研究对象的角度来看，尺度是指研究某一现象或事件时所采用的空间或时间单位，或某一现象或过程在空间和时间上所涉及的范围和发生的频率3、缓冲区分析：缓冲区分析是对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法4、网络数据模型：是现实世界网络系统的抽象表示5、地理空间数据立方体：是一个面向对象的、集成的、以时间为变量的、持续采集空间与非空间数据的多维数据集合，组织和汇总成一个由一组唯度和度量值定义的多维结构，用以支持地理空间数据挖掘技术和决策支持过程6、地理网格：地理网格系统是一种以平面子集的规则分级刨分为基础的空间数据结构，具有较高的标准化程度，有利于开发面向空间数据库和几何操作的更有效算法7、尺度变换：信息在不同尺度范围之间的转换称尺度变换，是将某一尺度上所获得的信息和知识扩展到其他尺度上，实现跨越不同尺度的辨识、推断、预测或推绎，包括尺度上推和尺度下推8、泰森多边形：将所有气象站连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形，用这个多边形内所包含的一个气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度，该多边形就称为泰森多边形9、空间统计分析：是以具有地理空间信息特性的事物或现象的空间相互作用及变化规划为研究对象，以具有空间分布特点的区域化变量理论为基础的一门新学科。
10、网格gis：网格gis是gis与网格技术的有机结合，是gis在网格环境下的一种应用，它将具有地理分布和系统异构的各种计算机、空间数据服务器、大型检索存储系统、地理信息系统、虚拟现实系统等资源，通过高速互联网连接并集成起来，形成对用户透明的虚拟的空间信息资源的超级处理环境11、地理空间分类：是根据已知的分类模型把数据库中的数据映射到给定类别中，进行数据趋势预测分析的方法。
天津市考研测绘科学与技术复习空间信息处理与测量技术梳理
天津市考研测绘科学与技术复习空间信息处理与测量技术梳理在天津市考研测绘科学与技术的复习过程中，空间信息处理与测量技术是一个重要的内容。
本文将对空间信息处理与测量技术进行梳理，以帮助考生更好地掌握相关知识点。
一、空间信息处理技术1. 遥感图像处理遥感图像处理是通过对空间遥感图像进行处理，获取地表信息的一种技术手段。
常见的遥感图像处理方法包括图像增强、图像分类与识别、变化检测等。
在复习过程中，考生需要掌握不同的遥感图像处理算法和技术，并了解其应用领域和特点。
2. 全球导航卫星系统全球导航卫星系统是利用一组卫星和地面控制设施，为用户提供全球范围内的导航、定位和授时服务的系统。
如GPS、北斗等。
考生需要了解全球导航卫星系统的原理、技术指标、误差来源和校正方法等内容，以及其在测量、导航、地理信息系统等领域的应用。
3. 激光雷达测量技术激光雷达测量技术是一种通过激光束扫描地面，获取地物三维信息的技术手段。
它具有高精度、高效率、非接触等特点，在数字城市建设、三维地图制作、工程测量等领域得到广泛应用。
考生需要了解激光雷达的工作原理、数据获取与处理方法，以及在不同应用场景中的使用情况。
二、测量技术1. 大地测量技术大地测量是指对地球形状、尺度以及地球内部结构进行测量的技术。
包括高程测量、水准测量、重力测量等。
考生需要了解大地测量的基本原理、测量方法和仪器设备，以及在大地测量中常见的误差源和误差消除方法。
2. GPS测量技术GPS测量技术是利用全球导航卫星系统进行测量的技术。
它具有全天候、实时、高精度等特点，在工程测量、地理信息系统等领域得到广泛应用。
考生需要了解GPS测量的基本原理、数据处理方法、误差源和精度评定等内容。
3. 遥感测量技术遥感测量技术是利用航空、航天器获取的遥感影像进行测量的技术。
它具有信息获取快速、成本低廉等优势，在地理信息系统、环境监测等领域具有广泛应用。
考生需要了解遥感测量的原理、数据处理方法和精度评定等内容。
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1 MapInfo简介 MapInfo简介
MapInfo Professional是一套强大的基于Windows 平台的地理信息系统软件。使用MapInfo Professional，商业分析专家和GIS专家可以方便的 将数据和地理信息的关系直观的展现。MapInfo Professional 8.0版为新老用户提供了在数据维护、 可视化、数据展现、输出和可用性方面的增强。 MapInfo公司将MapInfo的市场定位总结为一个等 式： MapInfo= Mapping+Information
MapInfo系列产品 MapInfo系列产品
MapInfo Professional MapInfo MapX MapInfo MapX Mobile MapInfo MapXtreme SpatialWare
MapInfo 文件格式与数据组织
在Maplnfo地理信息系统中，空间数据与属性数 Maplnfo地理信息系统中，空间数据与属性数 据是分开存储的。属性数据以数据库 的形式存 储为一张表，而空间数据则以Maplnfo自己定义 储为一张表，而空间数据则以Maplnfo自己定义 的格式保存于文件之中。两者之间通过一定的索 引机制联系起来。 MapInfo 每个图层均由4个基本文件构成：属 每个图层均由4个基本文件构成：属 性数据表结构文件(.tab)、属性数据文件(.Dat)、 性数据表结构文件(.tab)、属性数据文件(.Dat)、 交叉索引文件(.Id)、和空间数据文件（.Map）。 交叉索引文件(.Id)、和空间数据文件（.Map）。 此外，MapInfo 此外，MapInfo 还包括其它几种辅助的文件类 型。
MapInfo 数据文件格式及数据关联机制
MapInfo 数据索引机制
MapInfo数据索引机制是指 MapInfo数据索引机制是指MapInfo系统中的 数据索引机制是指MapInfo系统中的 空间对象与属性数据之间相互关联的方法。 空间对象与属性数据之间相互关联的方法。 索引的过程: 索引的过程: 1) 从属性信息查询空间信息时，MapInfo先要在属性数据 从属性信息查询空间信息时，MapInfo先要在属性数据 文件中找到相应的数据记录，如记录号为N 文件中找到相应的数据记录，如记录号为N，则可以在交 叉索引文件中找到第 N个指针，该指针所指向的地图对象 就是与数据库记录相对应的空间对象。 2) 从空间信息查询属性信息时，如果已从地图上查到某一 空间对象，MapInfo系统可以从空间数据文件中读出其空 空间对象，MapInfo系统可以从空间数据文件中读出其空 间信息和与之相对应的数据库记录号，根据数据库记录号 就可以在属性数据文件中查到该地图对象的属性信息。
关闭表 1. 关闭表 2. 关闭所有打开的表 3. 关闭多个表
栅格图像
栅格图的用途 用作普通地图的蓝本 用作MapInfo地图的背景 用作MapInfo地图的背景 作为一幅单独的图像 地图编辑
栅格图的格式
1. MrSID 2. 3. 4. 5. 6. 7. tga——Truevision TGA tga——Truevision 8. tiff——合并图像文件格式 tiff——合并图像文件格式 bmp——Windows位图 bmp——Windows位图 9. ping——简便网络图形格式 ping——简便网络图形格式 gif——图形交换格式 gif——图形交换格式 PSD——Photoshop图形 jpeg——联合摄影专家组 jpeg——联合摄影cx——Zsoft pcx——Zsoft Paintbrush 11. wmf——Windows元文件 wmf——Windows元文件 spot——Satellite spot——Satellite Pour
空间信息处理方法与技术
王福田
wangfutian@
交通运输学院交通信息工程系 办公室：综合实验楼 办公室：综合实验楼324，电话：51684680 ，电话： 2010.9
第2章 Mapinfo的使用 章 的使用
Mapinfo简介 简介 表的操作 空间数据获取 空间数据查询 空间分析
2 表的操作
MapInfo以表（Table）的形式组织信息。每一 MapInfo以表（Table）的形式组织信息。每一 个表都是一组MapInfo文件，这些文件组成了地图 个表都是一组MapInfo文件，这些文件组成了地图 文件和数据库文件。为使用MapInfo，就需要有组 文件和数据库文件。为使用MapInfo，就需要有组 成表的用户数据和地图文件。这些文件可以来自 MapInfo或者由用户创建。用户要想在MapInfo中 MapInfo或者由用户创建。用户要想在MapInfo中 工作，就必须打开一个或多个表。 MapInfo通过表的形式将数据与地图有机地结合 MapInfo通过表的形式将数据与地图有机地结合 在一起。一个典型的MapInfo表将主要由*.tab、 在一起。一个典型的MapInfo表将主要由*.tab、 *.dat、*.wks、*.dbf、*.xls、*.map、*.id、 .dat、 .wks、 .dbf、 .xls、 .map、 .id、 *.ind文件格式组成。 .ind文件格式组成。
4)空间数据文件 4)空间数据文件(.Map) 空间数据文件(.Map) 空间数据文件具体包含各类地图对象的空间数据。 空问数据包括空间对象的几何类型 空问数据包括空间对象的几何类型、坐标信息和颜 几何类型、 色信息等。另外，还描述与该空间对象相应的属性 色信息等。另外，还描述与该空间对象相应的属性 数据记录在属性数据文件 (.Dat)中的记录号，这样 (.Dat)中的记录号，这样 用户从地图上查询某一对象时，就能够方便地查到 与之相关的 属性信息。
打开表
“打开表”对话框
表维护
1. 修改表结构
“修改表结构”对话框
2. 重命名表 3. 紧缩表 4. 更新列
“重命名表”对话框
“紧缩表”对话框
“更新列”对话框
保存表
1. 把表的副本另存为新表 2. 以不同投影保存表的副本 3. 保存对表的修改 4. 保存为MapInfo文件格式或dbf文件格式 保存为MapInfo文件格式或dbf文件格式
MapInfo的功能 MapInfo的功能
1. MapInfo的基本功能 MapInfo的基本功能 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 测量分析 缓冲区分析 地图代数 多边形操作 数字高程模型（DEM）分析 数字高程模型（DEM） 其它功能
2. MapInfo的特色功能 MapInfo的特色功能 (1) 属性数据 (2) 因特网 (3) 统计图表 (4) 图层套迭 (5) 拖曳功能 (6) 影像功能 (7) 连接GPS (8) 主题图及其样板 (9) 数据格式转换 (10) 连接数据库 (11) SQL查询语言
7) MapInfo交换格式文件 MapInfo交换格式文件 MapInfo交换格式文件也是一种文本文件，它将 MapInfo交换格式文件也是一种文本文件，它将 地图空间数据与属性数据用文字的方式表示出来。 它包含两类文件，其中.Mif文件主要包含空间数 它包含两类文件，其中.Mif文件主要包含空间数 据，指明地图的坐标系、属性表结构、地图对象 的类型和地理坐标信息等；.Mid文件则详细描 的类型和地理坐标信息等；.Mid文件则详细描 述了各地图对象的属性信息，它的记录排列顺序 与.Mif文件中空间对象的排列顺序一致。 .Mif文件中空间对象的排列顺序一致。
新建表
创建表的方法 从数据创建 .tab 文件 在MapInfo Professional中创建表
“新建表”对话框
“新表结构”对话框
“创建新表”对话框
表的字段 “名字” 名字” 名字
可以使用字母、 数字和下划线。不 能使用空格，而用 下划线字符（“_”） 在字段名中区分单 词。为易读起见， 可以使用大小写， 但MapInfo对大小 对大小 写不敏感。 写不敏感
“类型” 类型” 类型
字符型 十进制 短整型 浮点型 日期型 逻辑型
“宽度” ”
输入字段的字 符数（只针对字 符型和十进制字 段）。对于字符 型字段，最大字 段宽度是250， 对于十进制字段 为19。
修改字段 “上”／“下”“增加字段”按 上 增加字段” 增加字段 钮 按钮
可以在列表框的 可以在列 表框中将选中 底部增加一个字段。 字段向上或向 该字段缺省名字为 下移动一个位 “字段[1]”、“字 置，文件结构 段[2]”、“字段[3]” 也相应地重组。 等等，取决于该字 段的创建顺序。
1)属性数据表结构文件(.Tab) 1)属性数据表结构文件 属性数据表结构文件(.Tab) 属性数据表结构文件定义了地图属性数据的表结构, 属性数据表结构文件定义了地图属性数据的表结构, 包括字段数、字段名称、字段类型和字段宽度, 包括字段数、字段名称、字段类型和字段宽度,还指 出索引字段及一些用于显示的参数设置等。形式 上.Tab文件是一个文本文件，一般都比较小。 .Tab文件是一个文本文件，一般都比较小。 MapInfo的属性数据 MapInfo的属性数据 有以下几种类型： 字符型、整型(2Byte)、长整型(4Byte)、浮点型 字符型、整型(2Byte)、长整型(4Byte)、浮点型 (8Byte)、小数(用字符串的形式表示) (8Byte)、小数(用字符串的形式表示)、日期型 (4Byte，2Byte年，1Byte月， (4Byte，2Byte年，1Byte月， 1Byte 日)和逻辑型 (1Byte)。 (1Byte)。
5)索引文件 5)索引文件(.Ind) 索引文件( 索引文件并非必需，只有当用户规定了数据库的索 引字段后，MapInfo系统才会自动生成索引文件。 引字段后，MapInfo系统才会自动生成索引文件。 索引文件中对应每个索引字段都有一个索引表。在 每个索引表中，先给出总的数据库记录数目，然后 按照索引顺序给出每条属性数据记录在对应字段处 的具体属性数据和该记录在属性数据文件( Dat)及 的具体属性数据和该记录在属性数据文件(.Dat)及 交叉索引文件 (.Id)中的记录号。 (.Id) Id)中的记录号。 6)工作空间 6)工作空间(WorkSpace)文件(.Wor) 工作空间(WorkSpace)文件 文件(.Wor) 工作空间文件记录了已经打开的地图图层、图层的 大小和它们在屏幕上的位置、专题地图、装饰对象、 标注、字、符号式样、线的式样以及用来显示对象 的填充图案等。