数字城市多源多尺度空间数据处理

4.2.3基于文件方式的影像数据的组织与集成 工程—区域—层的方法来组织数据，以图 幅为单位保存数据。 遥感影像与数据库中的属性数据的关联： 遥感影像的文件名与数据库中对应的属性 数据进行连接，建立元数据库，遥感影像 的数据查询一般是通过元数据或数据库中 的属性数据进行的。
基于文件方式组织空间数据的优缺点
4.1多源数据的收集与处理
4.1.1基于语义映射的异构数据转换 为什么研究语义映射？
∈
不同部门、技术方法、数据采集、处理、建库、 分析和管理 异构的空间数据库 数据与软件相关 研究如何实现异构数据的访问
1）语义映射的基本原理 语义映射是一组源类在目标域内类的重分类，或者一 个集合中的每个元素与同一或另一集合中的元素相对 应规则 设O1是源类可直接观察的属性；O2是源类的隐性的观 察，由源类的属性需要由源类的语义上下文推出， R 为目标类的分类规则， C为按照R分类的目标类集， 即C={C1,C2,…,Cn} ，则源类与目标类之间的语义映射 M为
第4章数字城市多源多尺度空间 数据的处理与集成
信息系统集成：根据一个复杂的信息系统 或子系统的要求，对多种产品和技术进行 验证后，把它们组织成一个完整的解决方 案的过程。 • 思想 指导信息系统的总体规划和分布实施 的方法和策略 • 技术 把分散的信息结合在一起形成一个新 的有机整体的一种操作
地球空间数据集成的观点：
DWG数据转换为 数据转换为Coverage 数据转换为
转换规则文件
4.1.2遥感影像数据的收集与处理
1）高分辨率卫星遥感影像数据的种类及其特征
(2)遥感影像的数据处理
①影像配准
使两景影像对应的像元的位置保持一致，是进行 影像融合的前提和关键
②几何纠正
由于影像成像过程中受到飞行器姿态（侧滚、俯 仰、偏航）、高度、速度、地形起伏、地球曲率、 大气折射等因素的影响，影像往往存在一定的几 何变形，变形表现为像元相对于地面目标实际位 置发生平移、缩放、旋转、仿射、扭曲、挤压等， 针对几何形变的进行的误差校正为几何纠正。
(b)乘积变换
乘积变换融合算法按下式进行:
D*B=DB
D为全色影像的灰度值，B为多光谱影像的灰度值。DB为 融合后的影像. （将两幅图像对应的像素值进行元素对元素的乘法操作） 作用：通过乘积变换融合得到的融合图像其亮度成分得到增 加，达到增强图像的目的，同时也也实现了数据压缩
(c)比值变换
比值变换是将两个影像对应的波段直接做商运算， 以消除共同噪声，计算两个影像的振幅偏差，从 而分离出两个影像的差异，其表达式为: Pi= Ppansi * Pxsial / Psynpani 其中Ppansi为高分辨率全色影像，Pxsial为多光谱影 像I波段灰度，Psynpani为与多光谱影像匹配后全色 影像灰度。 对于地形起伏比较大的地区，采用比值变换可以 消除地形起伏造成阴影的影响。
数学意义：对一组多光谱图像，利用KL变换 矩阵进行线性组合，而产生一组新的多光 谱图像 特点：变换前个各波段之间有很强的相关性， 经过主成份变换，输出图像的各分量之间 具有很小的相关性。变换后的新波段各主 分量所包含的信息量呈逐渐减少趋势，第 一主分量集中了最大 的信息量，第二、第 三主分量的信息量很快减少，最后的主分 量信息几乎为零，包含的全是噪声
（3）影像融合 (a)主分量变换（KL变换）
主分量变换是针对超过3波段的影像进行融合。它 是将图像按照特征向量在其特征空间上分解为多元 空间，经过变化可以将噪声向量剔除，保证融合影 像信息良好。主分量变换后，第一、二，三分量一 般占信息总量的97%以上。
将庞杂的多波段信息用尽可能少的波段表示出 来，从而压缩数据。
几何纠正步骤：
1、在图像上和对应的地形图上寻找一些典型地物 （或GPS实测的点）作为控制点； 2、查找和计算这些控制点的图像坐标和地面坐标 3 3、按某种数学变换关系进行几何纠正，如多项式纠 正、共线方程纠正
(1)多项式纠正 利用地面控制点的图像坐标和其同名点的地面坐标 通过平差原理计算多项式中的系数，建立图像坐 标与大地坐标的数学对应关系，然后用该多项式 对图像进行纠正，将变形图像空间的像元转换为 大地坐标的空间的像元。
1） GIS功能观点 数据集成是地理信息系统 的基本功能，主要指由原数据层经过缓冲、 叠加、获取、添加等操作获取新数据集的 过程; 2)简单组织转化 数据集成是数据层的简单再 组织，即在同一软件环境，栅格和矢量数 据之间的内部转化或在同一简单系统中把 不同来源的地理数据组织到一起。
3)过程 地球空间数据集成是在一致的拓扑空间框架中， 地球表面描述的建立或使同一个地理信息系统中的不 同数据彼此之间兼容的过程。 4)关联观点 数据集成是属性数据和空间数据的关联。 ESRI认为数据集成是在数据表达或模型中空间和属 性数据的内部关联; David Martin数集成不是简单地把 不同来源的地球空间数据合并在一起，还应该包括普 通数据集的重新建模过程，以提高集成的理论价值。
O1 ∧ O2 ∧ R ⇒ M (cs , ci ), ci ∈ C
或
ci = M (cs ) cs ∈ O1 ∧ O2 , ci ∈ C = R (O1 ∧ O2 )
2)基于空间关系的语义映射 拓扑关系
点集拓扑理论，九交矩阵描述要素之间的拓扑关系： 相离、相邻（相遇）、相交、覆盖、包含，在内 部，同一
∂A I ∂B A0 I ∂B A− I ∂B TOP ( A, B ) = ∂A I B0 A0 I B0 A− I B0 ∂A I B − A0 I B − A− I B−
TOP( A) = {disjoint， meet， overlay， contain，within， cover，coveredby , , equal}
遥感影像纠正时要注意的问题：
• 控制点均匀分布。为保证影像几何纠正的精度，应当使控 制点均匀分布在影像上。 • 控制点的数目。地面控制点越多，校正精度越高，测绘与 计算的工作量就越大，反之亦然。变换关系多项式的阶数 越高，所用的地面控制点越多，校正精度越高。所以在进 行几何校正时要选择和控制控制点的数目，不能太多也不 能太少。根据经验，一幅遥感图像一般选择16-20个控制 点。 • 原始影像质量要好，能容易判断特征点。参考矢量图的特 征点、线、面要明显，也容易判读. • 纠正模型合理。一般情况可采用多项式纠正。对于地形起 伏较大的地区，应当采用共线方程进行纠正。
空间数据、属性数据、影像纹理数据、多媒体数据等都采用文 件系统进行存储，文件格式以及数据组织方式由开发者自己定 义（如ArcGIS、MapInfo等）。这种管理方式简单易用容易实 现，在数据量不是很大，对数据不涉及并发操作等情况下，可 以发挥积极作用，但随着数据量的激增，数据类型的多元化、 数据应用系统都运行在网络上，这种管理方式越来越不能满足 空间数据管理的要求。主要表现在文件的安全性不容易控制， 而且效率低，任意引起共享冲突，难以满足网络环境下的应用 系统要求。同时这种基于分幅思想的的GIS空间数据组织方式 具有地理实体完整性难以保证，无法进行数据的分布式管理， 不利于数据共享。
• 其中，(x,y)控制点的图像坐标， • (X,Y)为控制点的地面坐标 • 多项式的项数N与其阶数n关系
• 利用已知控制点的坐标值按按最小二乘法 原理求解多项式的系数
一次多项式：纠正图像因平移、旋转、比例尺变化 和仿射变形等引起的线性变形 二次多项式：纠正二次非线性变形
（2）共线纠正 当地形起伏较大，且多项式纠正的精度不能满 足要求时，要使用共线方程进行纠正。
数据集成是不同来源、格式、特点、性质的地球空间数据逻辑 或物理上的有机集中。有机是指数据集成时充分考虑了数据的 属性、时间和空间特征、数据自身及其表达的地理特征和过程 的准确性。
空间数据集成的层次： • 概念层：数据集成的方式方法等概念模型 • 逻辑层：数据集成模型的逻辑表达 • 物理层：数据集成的具体体现
基于文件方式的数据组织
4.2.2基于文件方式的矢量数据的组织与集成 数据组织 一般是将研究范围划分成若干个区域， 在区域的基础上再分层，形成工程—区域—层的 方法来组织数据。在实际建库过程中，为便于数 据采集、处理和更新，以图幅为单位保存数据， 在图幅内再进行分层，每一个要素或每一类要素 赋一个唯一编码（标识码），相关的属性数据则 采用关系数据库进行管理，在关系数据库中也需 要对每一条记录赋一个唯一编码（标识码）， 空 间要素与属性记录之间采用这个唯一的编码进行 连接，以实现图形和属性数据之间的相互查询 （ArcGIS），并建立适当的地图索引。
4）应用实例
将DWG格式的1:500、1:2000的地形图转换为 Coverage格式的地形图 （1）源数据的基本情况 地物按照代码进行了分层，房屋、水系、道路等 用多义线表示，房屋的层数、高程点的高程值是 作为注记标注在图上 （2）目标数据 用封闭的多边形描述面状要素，房屋的层数和高 程值为要素的属性
• 小波变换 • 加权变换
(4)影像后处理 遥感影像经几何纠正和融合后，还须进行适当的后处理， 以进一步改善图像的视觉效果，增强专题信息，特别是纹 理信息。 (a)直方图调整 对反差较低、亮度偏暗的融合图像，调整输入输出范围， 改变反差系数进行线性拉伸，使其各色直方图达到或接近 正态分布。轴出范围一般定为0~255，而在输入范围的选 择中，对低亮度端的截去应镇重，虽然可以消除部分噪声， 但容易损失掉机场、道路、城区等高亮度细节，应当尽可 能少地截去。分色调整还应尽量保持总体色彩平衡。
间数据转换
源数据到目标数据的映射，主要包括： ① 数据模型的描述 要素的表达方式，坐标记录、属性记 录、要素之间的联系 ② 要素类型的定义 如何定义要素，如点、线、面、弧段、 圆、椭圆 ③ 模型之间的映射 模型A中的要素和模型B中要素的对应 关系 ④ 转换规则 是在模型映射的基础上，为实现数据转换而 对源数据进行的各种空间操作