第3章 空间数据二维可视化
空间数据可视化ppt课件
• Z值的设置包括利用数字表面模型、表达 式以及利用shape字段的Z坐标值（如图层 包含Z坐标值）。
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设置对象Z值对话框
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• 由于Z值的变化范围与XY坐标的变化范围 相比通常很小，为了能反映Z值的变化， 可以对Z值乘上一个系数，以夸大垂直方 向的显示比例，增强高程起伏程度。
• 建筑物、独立树、市政设施等对象形状的 三维显示。
• 对象形状三维显示有几种方式：
– 根据对象的平面形状和高度进行拉伸显示。 – 把对象的geometry类型定义为multipatch，
并根据对象形状构建multipatch 。 – 利用三维符号表示对象。
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• 根据对象的高度进行拉伸显示，即点拉 伸为线、线拉伸为面、面拉伸为体。利 用该方法很容易对对象进行三维显示， 但显示形式比较简单。
七、空间数据可视化
• 三维显示 • 空间时态数据动态显示 • 空间数据的动画显示
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概述
• 三维显示是在三维空间显示空间数据，与 二维的平面显示相比，三维显示更加直观 和生动。
3•Βιβλιοθήκη 三维显示包括两方面内容：– 对象位置的三维显示。根据对象的X、Y、Z坐标 将对象显示在三维空间中。
– 对象形状的三维显示。根据对象的长度、宽度 和高度信息三维显示对象形状。
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• Multipatch是ArcGIS 9.0后推出的一种 新的Geometry类型，是一个3D的体模型， 由一系列三维表面的集合组成。 Multipatch不仅记录3D的坐标信息，而 且还可以记录表面的纹理信息。
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• 三维符号是二维符号特性的扩展，除了 XY方向上的特性外，还具有Z方向的特性。 如二维的点符号类似于三维球的符号， 二维的线符号类似于三维的管状符号， 二维的正方形符号类似于三维立方体符 号。
第3章 空间数据二维可视化
而目的地图投影为：
可通过解析法或数值法，求得
利用所求数字表达式，将检索后的所有数据进行转换，形成 符合可视化要求的数据。
返回
解析法
该方法适用于空间数据库数据所采用的投影具有反演 涵数，即对应用于3-1-1式有：
代入（3-1-2）式，即
返回
数值法
当空间数据库信息采用投影方法较复杂时，难以求出投 影涵数的反涵数，此时可采用图形信息内的格网或特征结点 为基础，采用某多项式方程作为两种投影的变换函数，利用 这些点在两种不同投影下的坐标，求取相应的多项式系数， 达到空间信息转换的目的。
②屏幕色彩设计方法： a．对有规定的符号，采用从色彩数据库中选定色彩后，绘 制图形符号，并予以记录； b．对于需要灵活设计之色彩，采用屏幕设色的软件系统设 定所需颜色，给出图形符号，并予记录，若色彩库中无匹配色， 则还应记录入色彩数据库。 屏幕设色系统一般是采用红、绿、兰（R、G、B）加色法原 理，通过增加或减少R、G、B中任一颜色的色度，来调制所设计 色为理想色彩。其中，色度一般只为0-255共256级。
• 符号化就是利用设计的符号库，将检索并经过预处理后的 空间信息进行可视化表达，根据符号类别的不同，地图符 号分为： 矢量符号 栅格符号 本节主要介绍两种符号的生成方法
矢量符号化
• 矢量符号是以点、线、面的组合实现图形的符号表达，它 的基本绘图元素是有向线段。在实际应用中，按使用符号 库方式的不同分为：
符号信息块方式 程序块方式
返回
符号信息块方式
• 符号信息块方式是将符号的有关结构信息存储在符号库中， 应用时只需给出定位信息，就可以通过平移、旋转等操作 实现空间信息的符号化。下面分别介绍不同类别符号的符 号化方法 点状符号信息块绘制 线状符号信息块绘制 面状符号信息块的绘制
空间数据可视化的方法与技巧
空间数据可视化的方法与技巧随着科技的不断进步和数据的爆炸式增长，我们所面临的信息量越来越大，对于大数据的处理和理解变得尤为重要。
而在这个信息时代，空间数据可视化成为了一种强大的工具，帮助我们更好地理解和分析大规模的地理数据。
本文将介绍一些空间数据可视化的常见方法和技巧，以助于读者更好地应对这一领域的挑战。
一、选择适当的表示形式首先，在进行空间数据可视化之前，我们需要选择适当的表示形式。
不同类型的数据可能需要不同的可视化方法来传达信息。
一些常见的可视化类型包括：散点图、热力图、等值线图、流向图等。
根据具体的数据类型和研究目的，选择合适的可视化方法能够提高数据的表达效果。
二、考虑数据规模和精度在进行空间数据可视化时，我们需要考虑数据的规模和精度。
大规模数据通常需要使用聚合或抽样技术来减少数据的数量，以避免图形过于拥挤和不易理解。
而对于高精度的数据，我们需要选择合适的绘图技巧，以保持数据的准确性和可读性。
三、利用颜色和图形设计颜色和图形设计也是进行空间数据可视化的重要因素。
我们可以使用不同的颜色和图形来表示不同的数据属性，使观众能够更快速、直观地理解数据。
例如，使用不同的颜色来表示不同的高程值，或者使用不同的图标来表示不同的地理特征等。
此外，还可以利用色彩渐变和图形比例来传达更多的信息。
四、选择合适的地图投影地图投影是进行空间数据可视化时一个重要但容易被忽视的因素。
地球是一个球体，而我们的地图则通常是平面的。
在将地球表面上的数据绘制到平面上时，不同的地图投影可能会导致形状、角度和面积的扭曲。
因此，在选择地图投影时，我们需要权衡不同的因素，选择最适合我们数据类型的投影方式。
五、添加交互功能随着技术的进步，我们可以通过添加交互功能来进一步增强空间数据可视化的效果。
例如，在地图上添加缩放、平移和旋转等交互功能，可以让用户更好地探索和分析数据。
此外，还可以添加工具栏和筛选器，以便用户可以根据自己的需求自定义数据的显示方式。
二维表格的可视化方法
二维表格的可视化方法
二维表格的可视化方法有多种，以下是一些常见的方法：
1. 散点图：将表格中的两个变量分别作为散点图的x 轴和y轴，通过散点的位置和大小来展示变量之间的关系。
2. 条形图：将表格中的分类变量作为条形的类别，数值变量作为条形的高度，展示各类别的数值大小。
3. 饼图：将表格中的分类变量作为饼图的扇区，数值变量作为扇区的大小，展示各类别的占比。
4. 热力图：将表格中的数值变量映射为颜色，通过颜色的深浅和梯度变化来展示数值的大小和变化趋势。
5. 树状图：将表格中的分类变量和数值变量分别作为树状图的节点和节点的值，通过树状结构展示各类别的层次关系。
6. 气泡图：类似于散点图，但在散点上添加一个气泡，通过气泡的大小来展示第三个变量的值。
7. 直方图：将表格中的数值变量分成若干个区间，每个区间用一个矩形表示，矩形的面积等于该区间内数值的个数。
8. 箱线图：将表格中的数值变量分成若干个组，每个组用一个箱线表示，箱线的中位数、上四分位数、下四分位
数等特征值用不同颜色的线表示。
这些方法各有优缺点，应根据数据的特点和可视化需求选择合适的方法。
同时，为了更好地展示数据，还可以将表格和可视化图表结合使用，使数据更加直观易懂。
空间信息可视化关键技术研究以25维、三维、多维可视化为例
空间信息可视化关键技术研究以25维、三维、多维可视化为例一、本文概述随着信息技术的飞速发展，空间信息可视化已成为数据分析和决策支持的重要手段。
在地理信息系统、遥感监测、城市规划、生物医学、社交网络等众多领域，空间信息可视化技术发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨空间信息可视化的关键技术研究，并以二维、三维及多维可视化为例，深入分析其原理、方法和应用。
本文将简要介绍空间信息可视化的基本概念、发展历程和当前的研究现状，为后续深入研究奠定理论基础。
随后，文章将重点围绕二维、三维及多维可视化技术展开论述，探讨其关键技术、算法和实现方法。
在此基础上，文章还将通过具体案例，展示这些可视化技术在各个领域的应用，分析其优势和局限性。
通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解空间信息可视化的关键技术，为推动该领域的发展和应用提供有益参考。
我们也期待通过案例分析和实践应用，为相关领域的学者和从业者提供有益的启示和借鉴。
二、空间信息可视化基础空间信息可视化是将复杂的空间数据转化为直观、易于理解的图形、图像或动画的过程。
它涉及到多个学科领域的知识，包括地理学、计算机科学、数学和视觉艺术等。
空间信息可视化的目的是帮助用户更好地理解和分析空间数据，从而提取有用的信息和知识。
在空间信息可视化中，常用的可视化方法包括二维可视化、三维可视化和多维可视化。
二维可视化是最常见的方法，它通过地图、图表等方式展示空间数据。
三维可视化则通过构建三维模型，将空间数据以立体的方式呈现出来，使用户能够更直观地感受空间数据的分布和特征。
多维可视化则进一步扩展了可视化的维度，通过颜色、大小、形状等视觉变量来展示多个维度的空间数据，使得用户能够更全面地理解数据的特征和关系。
在进行空间信息可视化时，需要注意一些基本原则。
可视化设计应该符合用户的认知习惯和视觉规律，使得用户能够轻松地理解和解读可视化结果。
可视化结果应该具有直观性和清晰性，避免过于复杂或混乱的设计导致用户难以理解。
02-二维空间中的数据可视化PPT
>> y = [20,10,54,62,102,12,79,49]; >> pareto(y)
errorbar误差图
误差棒是数据可变性的图 形表示，并用于图表以指 示所报告的测量中的误差 或不确定性。
>> x = 1:10:100; >> y = [20 30 45 40 60 65 80 75 95 90]; >> err1 = 10*ones(size(y)); >> err2 = 10*rand(size(y)); >> errorbar(x,y,err1,err2)
contour等高线图
>> [X,Y,Z] = peaks; >> contour(X,Y,Z,20)
quiver向量场图
箭头指向的方向为向量 方向，箭头长短代表向 量大小
>> n=-2.0:0.2:2.0; >> [x,y,z]=peaks(n); >> contour(x,y,z,10) >> [u,v]=gradient(z,0.2); >> hold on >> quiver(x,y,u,v)
x轴为对数刻度，y轴为线性刻度 x轴为线性刻度，y轴为对数刻度 双纵坐标绘图(不推荐，建议用yyaxis替换)
散点图 散点图矩阵 矩阵的稀疏模式散点图 根据表达式或函数绘图 在极坐标系中绘图
plot基本绘图
可以在一次绘制多条线
>> x = 0:0.05:5; >> y1 = sin(x.^2); >> y2 = cos(x.^2); >> plot(x,y1,x,y2)
第03章教程：二维和三维图像的可视化处理3
第一部分Amira用户指南第03章教程：二维和三维图像的可视化处理3.7使用多通道图像本节是关于如何逐步可视化多通道图像数据的教程。
用户学习本节教程前应该熟悉Amira的基本概念。
特别是，用户应该能够加载文件，与3D查看器进行交互，并将显示模块连接到数据模块。
所有这些问题都将在开始部分中进行讨论。
把一组多通道图像加载到工作区中，将一个多通道字段组对象附加到数据中，并使用几个显示模块将其可视化。
这些步骤包括：（1）将数据加载到Amira。
（2）创建一个多通道字段，并将通道附加到其中。
（3）使用具有多通道字段的正交切片。
（4）对多通道字段使用投影视图。
（5）对多通道字段使用体渲染。
（6）将多通道图像保存在单个Amira网格文件中。
3.7.1加载多通道图像到Amira中本教程中使用共聚焦堆栈前胸神经节的Locusta migratoria数据集。
它们由德国莱比锡大学的保罗·史蒂文森博士提供。
两个不同的通道被记录并存储为单独的文件。
Amira支持多个显微镜制造商的许多专有的多通道格式。
在这种格式中，所有通道都存储在一个文件中。
因此，本教程中描述的第一个步骤，即手动分组通道，通常可以省略。
◎加载通道1的数据（AMIRA-ROOT/data/multichannel/channell（info格式））。
◎加载通道2的数据（AMIRA-ROOT/data/multichannel/channel2（info格式））。
◎从Amira主窗口的创建菜单中选择多通道字段，创建多通道字段对象。
在项目视图中会显示一个绿色的图标。
选择对象后，会显示一个信息端口提示没有连接的通道。
◎通过多通道字段的连接菜单（鼠标右键在图标左侧的白色小字段中单击）选择通道将channe1（info格式）链接到多通道字段上的图标，将channell（info格式）连接到多通道字段。
◎对channel2（info格式）重复上述步骤。
如图3.49所示。
空间数据的可视化表示和应用
空间数据的可视化表示和应用空间数据是指在地理空间上表现出来的数据，其含有的信息和关系是由这些数据点、线或面在地理空间上构成的。
在现代科技的大背景下，空间数据可视化成为了一门重要的学科，它不仅能在科研和地图制作中得到广泛应用，而且能在市场营销和现实场景中更好地展现数据故事，以及为更加直观的决策提供支持。
一、空间数据的可视化方法1. 点状图表点状图表是最基本的可视化方法，用于表示空间地理位置，可以通过大小、颜色、符号等属性来展现空间数据信息。
例如，可以用符号大小来展示调查样本中收到的响应数值，颜色则可用来表示不同的应用情况。
2. 等值线地形图等值线图是根据海拔、高度和气温等逐渐变化的数据制作的，通过等高线图展示出来，这种方法可以使数据更加直观，使看图者更好地理解和感受地形隆起、山脉、峡谷甚至是海洋的深度等属性。
3. 常规地图常规地图是最基本的空间数据可视化，其目的是将数据在地图范围内呈现出来，让观察者了解地理位置、物种分布以及其他有关本地化的地理数据，并依照地图内数据点的序列，通过各种着色方案、标记工具和标签来表示不同层次的数据。
二、空间数据的应用1. 实地勘探在油气、矿产、地质、环境和能源工程等领域，空间数据可视化是不可或缺的。
通过可视化，可以更好地分析、识别和跟踪物种分布情况，制定出更好的稳定物种的保护计划，或者更好地规划项目和调整业务策略。
通过空间数据可视化，也可以比较容易地处理和识别数据，这使得实地勘察的过程更加高效、准确，而且在处理数据时也更加方便。
2. 市场分析市场分析是空间数据可视化的重要应用之一。
通过使用空间数据技术可以直观地对市场行情的热点地区以及产品销售排名进行呈现，以及预测将来的趋势方向。
从而帮助公司定位市场，改善客户服务，提高产品销售量。
3. 交通规划空间数据技术也可以有助于交通规划。
路线的评估和规划可以通过空间数据可视化进行更加精确的分析，并根据交通数据进行实时的进一步调整。
第3章 空间数据模型
第三节 要素模型
1、欧氏平面上的空间对象类型
图3-8表示了在连续的二维欧氏平面上的一种可能的对象继承等级图。
空间对象
零维对象点
延伸对象
一维对象
二维对象
弧
环
面对象
简单弧
简单环
面域对象
域单位对象
图3-8：连续空间对象类型的继承等级
第三节 要素模型
图3-8：连续空间对象类型的继承等级
第三节 要素模型
第二节 场模型
二、场的特征
1、空间分辨率和属性域 2、连续和分段连续
3、各向同性和各向异性：各种性质是否随方向的变化而变化是空间场的一
个重要特征。如果一个场中的所有性质都与方向无关，则称为各向同性场 (Isotropic Field)。反之与方位有关的场称为各向异性场（Anisotropic Field）。 4、空间自相关：空间自相关是空间场中的数值聚集程度的一种量度,距离近 的事物之间的联系性强于距离远的事物之间的联系性。一个空间场中类似的 数值有聚集的倾向，则空间场表现出很强的正空间自相关；如类似属性值在
第三节 要素模型
第三节 要素模型
第三节 要素模型
第三节 要素模型
第三节 要素模型
第三节 要素模型
“空间对象”具有最高抽象层次，它派生为零维的点对象和延伸对象，延伸
对象又可以派生一维和二维对象类。一维对象的两个子类：弧和环（Loop），如
果没有相交，则称为简单弧（Simple Arc）和简单环（Simple Loop）。二维空 间对象类中连通的面对象称为面域对象，没有“洞”的简单面域对象称为域单位 对象。 2、离散欧氏平面上的空间对象 欧氏空间的平面因连续而不可计算，必须离散化才适合于计算。图3-8中所 有连续类型的离散形式都存在。图3-9表示了部分离散一维对象继承等级关系。
高维数据可视化技术研究与应用
高维数据可视化技术研究与应用第一章绪论高维数据是指数据点包含多个属性或者特性，对于人类来说，难以直观理解和处理。
因此，高维数据可视化技术的研究和应用非常重要。
高维数据可视化技术是指将高维数据转换为图形或者其他可视化形式展示出来，使得人类可以直观地观察数据结构和数据内在规律。
本文将从可视化技术的分类、高维数据可视化的常用方法、高维数据可视化的应用等方面进行阐述。
第二章可视化技术的分类可视化技术虽然多种多样，但通常可以归为以下几类：1.二维可视化技术：二维可视化技术通过像素、颜色和形状等方面来表达数据，通常用于绘制散点图、线图、柱状图、热力图等。
2.三维可视化技术：三维可视化技术可以以不同的视角来观察数据点之间的关系，通常用于绘制三维散点图、立体图表、曲面图等。
3.多维可视化技术：多维可视化技术可以同时表达多个属性的信息，通常用于绘制韦恩图、雷达图、平行坐标图等。
4.动态可视化技术：动态可视化技术可以实时反映数据变化的过程，通常用于绘制实时监测、交互式数据分析等。
第三章高维数据可视化的常用方法高维数据可视化技术有很多种，其中比较常用的方法包括：1.降维方法：通过将高维数据映射到低维空间中，进行可视化呈现，主要有PCA（主成分分析）、t-SNE（t分布随机近邻嵌入）等。
2.聚类方法：通过对高维数据进行聚类，找出数据内部的自然分布规律，主要有k-means和DBSCAN等。
3.图形化方法：将高维数据通过直方图、散点图等图形化的方式展示，较为常用。
第四章高维数据可视化的应用高维数据可视化技术被广泛应用于数据分析、生物学、网络安全、图像处理等领域。
比较常见的应用有：1.金融领域：通过分析大量的金融数据，进行交易决策和投资理财方面的数据分析。
2.生物医学领域：通过可视化技术，对复杂的生物医学数据进行分析和展示，有助于人类更好地理解生物学现象。
3.网络安全领域：通过分析网络流量数据，进行数据嗅探和威胁分析，发现并解决网络安全问题。
第三讲点数据与二维标量场数据可视化PPT课件
三次 Hermite插值基函数
t = (x - x1)/(x2 – x1) c1 (t) = 3(1-t)2 - 2(1-t)3 c2 (t) = 3t2 - 2t3 d1 (t) = (1-t)2 - (1-t)3 d2 (t) = t2 - t3
Check the values at x = x1, x2 (ie t=0,1)
二维标量场可视化 二维标量场等值线抽取
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二维平面数据场的可视化方法
二维数据场是科学计算可视化处理的最简单的一类数据 场，二维数据场是在某一平面上的一些离散数据，可看成 定义在某一平面上的一维标量函数F=F(x,y)。二维数据场 可视化的方法主要有颜色映射法、等值线、立体图法和层 次分割法等，这些方法的原理都
所谓等值线是由所有这样的点(xi, yi)定义，其中F(xi, yi)=Fi(Fi为一给 定值)，将这些点按一定顺序连接组成了函数F(x,y)的值为Fi的等值。 常见的等值线如等高线，等温线，是以一定的高度，温度作为度。
等值线的抽取算法可分为两类，网格序列法和网格无关法。
网格序列法的基本思想是按网格单元的排列顺序，逐个处理每 一个单元，寻找每一单元内相应的等值线段。处理完所有单元 后，自然就生成了该网格中的等值线分布。
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等值线方法
假设网格单元都是矩形，其等值线生成算法的主要步骤如下： 1） 逐个计算每一个网格单元与等值线的交点； 2） 连接该单元内等值线的交点，生成该单元内的等值线线段； 3） 由一系列单元内的等值线线段构成该网格中的等值线；
网格单元与等值线的交点计算主要计算各单元边与等值线的交点，可采用顶点判定，边上 插值的方法计算。设等值线的值为Ft，若Fij<Ft，则记顶点为‘-’；若Fij>Ft，则记顶点为 ‘+’。若单元的四个顶点全为‘+’或‘-’，则网格单元内无等值线；否则对两个顶点分别 为’+’ ‘-‘的单元边插值计算等值线的交点，并在单元内连线。
二维数据可视化
9.1.9 数据光标
在MATLAB中，通过函数datacursormode显示鼠标所选的 图形上某点的坐标值，该函数的调用格式为：
datacursormode on：该函数打开图形的数据光标功能。 datacursormode off：该函数关闭图形的数据光标功能。 datacursormode：该函数在datacursormode on和
line(x, y, z)：该函数在三维坐标中进行画线，参数x、y和z 为三维坐标系中的坐标值。
9.1.9 极坐标绘图
在MATLAB中，采用函数polar( )进行极坐标系的绘图，该 函数的调用格式为：
polar(theta, rho)：该函数以弧度为theta和半径为rho在极 坐标系中进行绘图，极坐标系下的函数为rho=f(theta)。
通过绘图工具绘制的图形，可以转换为MATLAB程序。通 过单击菜单File|Generate Code，就可以产生MATLAB 程序代码。
9.2.1 图形标注概述
在MATLAB中，可以通过函数进行图形的标注，也可以直接 在图形的编辑模式下进行图形的标注。图形编辑工具条默 认情况下是不显示的，通过单击图形窗口中菜单 View|Plot Edit Toolbar显示图形编辑工具条。通过图形 编辑工具条可以在图形中插入文字、线条和箭头等，还可 以对标注进行对齐。
text(x, y, ‘string’)：该函数在二维平面的坐标(x, y)处添加 文本框标注，文本的内容为字符串。
text(x, y, z, ‘string’)：该函数在三维平面的坐标(x, y, z)处 添加文本框标注，文本的内容为字符串。
text(…, ‘PropertyName’, ‘PropertyValue’)：该函数在添 加文本框进行标注的同时，对文本的格式进行设置。
Matlab数据可视化（5）：二维数据可视化I
Matlab数据可视化（5）：二维数据可视化I以下介绍数据的二维可视化。
一. 二维散点图（源代码：scatter.m）我们用著名的Iris数据集（Fisher, 1936）作为绘图实例。
Iris数据集包含3种鸢尾花的150个样本数据，每个数据都有4个属性（花萼和花瓣的长度及宽度）。
1) 基本散点图我们用其中两个属性值作为X和Y轴，另一个属性值表示点的大小。
（图1）[plain]view plaincopy1.%% 加载数据集2.[attrib className] = xlsread('iris.xlsx');3.4.%% 绘制基本的散点图5.figure('units','normalized','Position',[0.2359 0.3009 0.4 094 0.6037]);6.scatter(attrib(:,1),attrib(:,2),10*attrib(:,3),[0 1 0],'filled','Mar ker','^');7.set(gca,'Fontsize',12);8.title({'Iris数据集包含150个数据，每个数据含4个属性',...9.'第32个属性值扩大后用来决定标志的大小',...10.'标志使用自定义的大小和样式'});11.xlabel('属性1'); ylabel('属性2');12.box on;13.set(gcf,'color',[1 1 1],'paperpositionmode','auto');图 12) 散点矩阵图plotmatrix可以将每两个属性组合的散点图以矩阵的形式绘制出来。
实验八 二维数据的可视化
实验八 二维数据的可视化一、实验目的1. 学习直角坐标系和极坐标系二维数据的图形显示指令2. 双纵坐标图的绘制 二、实验原理1.直角坐标系二维数据绘图指令plot调用格式为plot(x,y,’s ’,’PropertyName ’,PropertyValue,…)，x,y 指定采样点的横、纵坐标，在二维平面上绘出二者之间的关系曲线；字符串’s ’指定线型及数据点型，也可设定简单的点线颜色；PropertyName 属性名和PropertyValue 属性值对线和点进行更丰富的设置。
在在同一个图中绘制多条曲线有两种方法：(1)hold on 和hold off 配合使用，同时用legend 指明各条曲线含义。
(2)在plot 语句中设置多个绘图三元组，对各条曲线及标志可以进行不同属性设置，格式为plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…)。
如果几条曲线的横坐标是一致的，可以使用格式plot(x,Y)，Y=[y1;y2;…]，yi(i=1,2,…) 为行向量，x 可以是一维行向量或列向量，其长度与yi 相同。
yi 也可以为列向量，此时Y=[y1 y2 …]。
这里每组数据对应的点型和线型是一致的，而颜色则自动形成。
2.极坐标系二维数据绘图指令polar调用格式为polar(theta,rho,LineSpec)，theta 为弧度角，rho 为模，LineSpec 指定线型。
3. 双纵坐标图指令plotyy调用格式为plotyy(X1,Y1,X2,Y2,'function1','function2')，function1和function2为绘图指令名如plot,stem 等，从而根据function1绘制X1与Y1之间关系，根据function2绘制X2与Y2之间关系。
三、实验内容及步骤1. 已知函数[]111021)sin(1)()()(>=<≤⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=+-----ξξξββββξβξξt t tte e te t e t y ，其中21ξβ-=。
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点状符号的绘制
将分类特征码所对应的栅格符号信息块调入后，进行所 需的缩放，定位轴线旋转后，把符号平移，使符号中心点平 移到与所须符号定位处相符，即完成了点符绘制。其实质是 从符号空间取点符号平移至所须位置。
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线状符号的绘制
栅格线状符号绘制类同矢量线状符号信息块方法，仅仅基本 绘图元素为点像元
如双仿射变换
该方法适用于转换区域少，投影变形差异不大的情况
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数据压缩
• 数据压缩方法很多,可使用间隔取点法、垂距和偏角法，但 这些方法具有舍去特征点的严重缺点；道格拉斯-普克 （Douglas-peucuer）法能够保留各级特征点，因而得到广泛使 用。其原理如下图，它是按一个线目标为组织单元进行数据压缩， 其逻辑步骤为：（1） 连接曲线首、末点为直线，直线所涵盖点 序称全程；（2） 由全程各点对该直线作垂线； （3）求各点到 垂足的垂距，取垂距最大且大于给定限差的点； （4）连接首点 与所取点直线，及末点到所取点直线；对此两线分别递归进行 （2）、（3）、（4）进程，直至再取不到点。
第三章
第一节 概述
空间数据的二维可视化方法
GIS空间数据可视化实质是什么? 实质在于如何将存贮在GIS数据库中的空间数据以可以为 人们的视觉所感知的方式表现出来。 计算机中存贮的数据一般是二进制数据，不能为我们直 观识别，达不到可视化的需求，因此可视化实际包含了三部 三部 分的工作： 分的工作： 图形数据的检索及预处理 符号化 地图的输出。 地图的输出 空间信息可视化的数据流图如下：
对于点状符号符号化，符号化软件读取空间数据 库，并经过予处理模块处理后得到分类特征码数据及 点符空间定位数据，包括：符号定位点坐标、点符旋 转角、符号缩放率等。 根据分类特征码读取相应记录的点状符号信息块， 然后对信息块中取出的数据，顺次进行： ①中心化坐标平移；即把符号信息块中特征点坐标值 减去信息块中符号中定位点坐标值，该符号所有线划 坐标数据即归化为以定位点为坐标原点的数据； ② 旋转所需点符旋转角； ③ 按所需符号比例把①、②处理后的数据缩放；
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格式转换
• 由于空间信息来源的多样性，特别是在网络环境下，系统 检索的数据可能来自于不同的数据平台，其数据组织形式 具有较大的差异，为了完成空间信息的可视化表达，需要 对信息进行统一化处理，便于后续的图形可视化的实现， 这种将不同来源数据从格式上进行统一化处理的过程就称 为数据格式转换。
第三节 空间信息的符号化表达
空间数据检索的工作要求: 1、空间可视化数据检索是对一定区域，一定属性组合的 地理对象进行。 可视化目的一经确定，其相应区域及要素内容也随之确定， 相应的，必须组织属性检索、区域检索、拓朴检索和各种特 定检索、组合检索得到全部应表达的地理对象。这种检索最 好能在可视化界面下进行，使观察全面，易于查错、编辑及 修改。 2、根据可视化目的，对可视化要素的质量和数量上进行 适应的概括。 即：对检索出对象的质量和数量进行分级分类的调正、变 更和合并。当然，当可视化目的所要求的分级分类与空间数 据库完全一致情况下，并不需要此工作。但是由于GIS用途十 分广泛，总是完全一致是不可能的，这一步不可缺少。 3、根据变更后的分类分级编码，确定、切换或建立相应 符号库，并建立与新的分类分级编码对应的映射表，如下图
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面符的绘制
由于面符是一n1×n2矩阵，因而首先把面区域填实，取 出面内点阵，分块与n1×n2面符矩阵做"与"运算完成面符绘 图。当然也可再进行后续的底色及前景色彩设计。
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第四节 空间信息的色彩设计与输出
空间信息图形表示中，色彩是一个重要的信息表达手段， 是符号化中的一部分，同时也涉及到最终地图图形的输出。 色彩设计是一种很困难的，也是很专门的艺术工作。由于 GIS建立在计算机上，因此色彩的设计已完全改变了传统 用手工在纸面上设计的旧习，采用色彩数据库及计算机设 色在很大程度上改善了这一工作，但是色彩的最终结果， 仍要由人的视见感受来决定。这一过程可分为：色彩的屏
•例如：要在计算机上显示长江
首先需要在GIS数据库中找到有关长江的图形数据； 即：由离散点组成的河流中心线数据及所附带的宽度信 息等； 其次，数据必须经过必要的预处理(例如大比例尺显示可能 需要进行坐标插值和曲线光滑，小比例尺显示可能需要数 据压缩显示)； 三，根据可视化需要，参照图式规范按比例尺符号化(例如河 流哪些部分单线显示，哪些部分双线显示)； 四，在实际工作中不仅仅需要屏幕可视化，则涉及到地图输 出的问题(包括打印图件、输出文件等)。
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空间数据预处理
空间数据从数据库中检索出来，到符号化之前的阶段，均 为数据预处理阶段，它主要解决大量空间数据间的以下几方 面问题： 投影变换 数据压缩 光滑 格式转换
投影变换
• 当可视化数据来自多种不同投影的空间数据库或可视化目 的地图投影与空间数据库数据所用投影不同时，就须要进 行地图投影变换，即把具有一种空间投影的数据转换为另 一种空间投影数据。以空间数据库投影向可视化目的投影 转换为例，设空间数据库投影为：
栅格符号的缩放与旋转
栅格符号一个很大缺点就是难以缩放。实际上缩放技术 方法并不复杂，只是限于栅格须用整数表示象素，这样，一 般情况下，缩放的各部分相对变形就较大。但不少情况下仍 需对栅格符号进行缩放，可采用重采样方法解决此问题 栅格符号旋转，一般应在缩放完成后，找到其中心，把 所有栅格坐标归化到中心后，按一般的坐标旋转公式进行。 这两种变换是对符号本身进行的，其结果仍可认为是符号空 间中的符号。
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色彩实现
色彩实现有两种情况： 一种是色彩化仅在屏幕上进行，不需印刷制版，那末， 屏幕仿真设色即不需往下进行； 另一种情况需要印刷制版，由于印刷制版与屏幕设色的色 彩机制不同，采用的是黄、品（红）、青（Y、M、C）减色 法，因此，需要建立与颜色数据库相一一对应的印刷色彩数 据库。或通过理论模型和实验系数，结合实际的屏幕设色系 统和印刷色彩，予以实验修正后实施。
幕仿真设计和色彩的实现。
色彩的屏幕仿真设计
在空间数据可视化的过程中，对于点、线、面各类符号，必须选定 最适宜的表达色彩，以提高可视化的效果。 ① 色彩设计的若干规律与规则：符号化的色彩设计及选定不能随 心所欲应当遵循下列几点： a．国家及部门图式中有规定的要素符号，必须采用图式用色 b．约定俗成原则：这包括不同类型图的设色习惯及表示法。 例如：等值与分级统计图用连续色阶，行政区制图用四色法设色， 类型图用多个连续色阶。 c．需要印刷出版的地图色彩设计，应符合印刷制版的要求、 限定
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程序块方式
通过空间数据库检索并经预处理后的数据，调入分类特 征码对应的符号绘制程序块，并把点符或线符、面符的定位 数据输入，给出所要求的比例系数，旋转、行距、列距等参 数，即可完成绘图工作。但是这种绘图是很难动态扩展及变 更，使用人员必须是对软件设计训练有素的绘图人员。 在实际应用中，通常将两种符号绘制方法组合起来进行 应用。
• 符号化就是利用设计的符号库，将检索并经过预处理后的 空间信息进行可视化表达，根据符号类别的不同，地图符 号分为： 矢量符号 栅格符号 本节主要介绍两种符号的生成方法
矢量符号化
• 矢量符号是以点、线、面的组合实现图形的符号表达，它 的基本绘图元素是有向线段。在实际应用中，按使用符号 库方式的不同分为：
• 该方法中，取点限差由人根据可视化目的给出，为0则无 压缩，限差大则压缩量大；在进行数据压缩过程中，每次 均找出全程上最大特征点一个，整个线目标最后由各程最 大特征点组成，且这些点具有足够大的特征偏差。
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数据光滑
• 数据光滑主要是针对曲线数据，在获取线特征点的基础 上，根据可视化要求，利用一定的方法对曲线点进行加密， 使得可视化后生成的光滑曲线。 • 数据光滑时的基本要求是曲线中轴线通过所有的已知特 征点序列，且保证所形成的曲线在各特征点处有连续的一阶 导数。 •在曲线光滑方面已有大量方法，如正轴抛物线加权平均法， 斜轴抛物线法，五点求导分段三次多项式插值，三点求导分 段三次多项式插值、张力样条等法，它们各有特点。在此不 做介绍，有兴趣可查找有关计算机图形学方面书籍。
而目的地图投影为：
可通过解析法或数值法，求得
利用所求数字表达式，将检索后的所有数据进行转换，形成 符合可视化要求的数据。
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解析法
该方法适用于空间数据库数据所采用的投影具有反演 涵数，即对应用于3-1-1式有：
代入（3-1-2）式，即
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数值法
当空间数据库信息采用投影方法较复杂时，难以求出投 影涵数的反涵数，此时可采用图形信息内的格网或特征结点 为基础，采用某多项式方程作为两种投影的变换函数，利用 这些点在两种不同投影下的坐标，求取相应的多项式系数， 达到空间信息转换的目的。
符号信息块方式 程序块方结构信息存储在符号库中， 应用时只需给出定位信息，就可以通过平移、旋转等操作 实现空间信息的符号化。下面分别介绍不同类别符号的符 号化方法 点状符号信息块绘制 线状符号信息块绘制 面状符号信息块的绘制
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点状符号信息块绘制
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面状符号信息块的绘制 面状符号绘制同样步骤 ①读数据，读信息块； ②计算晕线端点，逐行配置线符点符，由于没有弯 曲处理，机械地位移即可绘出，但要注意排列方式。 采用信息块绘图或显示，使众多点、线、面符 号绘制只分别用点、线、面三个程序，程序通用， 数据复杂，它是代数方法绘图。也可以说是开放式 的绘图。
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④把上述③得到数据平移到点符所需位置定 点，这时符号全部几何数据已化为地图空 间下，而拓朴数据，抬落笔数据不变，进 行点状符号各线段显示和绘制。 ⑤定位； ⑥绘制。
线状符号信息块绘制
线符号信息块是由沿符号定位轴线轴向伸展的和 具有相应横向位移的线段组成。线状符号的绘制或把 符号从符号空间转换到地图空间的思想是：以空间数 据库中该目标定位点序串作为x轴，它是一曲线x轴或 折线x轴，而相应垂直于x方向的则是y轴，符号信息 块中各线段集端点坐标都以它来定位，只是由起点开 始绘制的第n个线符单元其x 值应是前(n-1)个单元线 符绘完后的终点x 约为（n-1）×L处。 线符号信息块绘制时，通过对线单元的灵活设计 可以绘出各类线状符号。