第二章 地形三维显示中的数据采集与预处理(2,中)
如何进行地形测绘数据的处理
如何进行地形测绘数据的处理地形测绘数据的处理在地理信息系统（GIS）领域中起着重要的作用。
通过对地形数据的处理与分析，我们可以获取关于地貌、地势、地表覆盖等方面的详细信息，为城市规划、环境管理、资源评估等决策提供有效支持。
本文将探讨地形测绘数据处理的方法，包括数据获取、数据预处理、数值地形模型的生成以及数据分析与应用等。
一、数据获取地形测绘数据的获取主要有两种方式：一种是通过空间遥感技术获取，另一种是通过地面测量手段获取。
其中，空间遥感技术包括卫星遥感和航空摄影遥感。
卫星遥感通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的影像数据，而航空摄影遥感则是通过飞机或无人机进行航拍，获取高分辨率的影像数据。
地面测量手段主要包括全站仪、激光雷达、GPS等。
二、数据预处理地形测绘数据获取到后，需要进行一系列的预处理工作，以保证数据的质量和准确性。
首先是数据格式的转换与处理。
遥感和地面测量的数据通常以不同的格式存在，需要将其转化为统一格式。
其次是数据的配准与大地坐标系统的转换。
数据配准是指将不同数据源的数据进行叠加与匹配，以保证数据的空间一致性。
大地坐标系统的转换是指将数据从局部坐标系转换为全球通用的地理坐标系。
最后是数据的滤波和去噪。
地形数据中常常包含噪声和异常值，需要采用滤波和去噪技术来减小其对后续分析的影响。
三、数值地形模型的生成数值地形模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是地形测绘数据处理的核心内容之一。
DEM是通过栅格化地形数据生成的一种数值模型，其中每个栅格单元存储着相应位置的高程信息。
数值地形模型的生成可通过测量数据的插值方法、光学影像的解算方法和激光雷达的点云数据处理方法等来实现。
其中，最常用的插值方法包括三角网和克里金插值法。
利用DEM，我们可以获取地形的坡度、坡向、等高线图等信息，为地质灾害风险评估、水资源分配等提供重要依据。
四、数据分析与应用经过预处理和DEM生成后的地形数据可以进行多种分析和应用。
第二章 地理数据及其采集与预处理课件
某县人工造林地面积的统计分组数据
分组序号 分组标志
1 (0,1]
2 (1,2]
3 (2,3]
4 (3,4]
5 (4,5]
组 中 值 0.5
1.5
2.5
3.5
4.5
频 数 25
96 136 214 253
频 率/ % 1.44 5.53 7.83 12.33 14.57
向上累计
频 数 25
121 257 471
本章主要内容
➢ 地理数据的类型 ➢ 地理数据的基本特征 ➢ 地理数据的采集与处理 ➢ 地理数据的统计处理 ➢ 地理数据分布的集中化与均衡度指数
第1节 地理数据的类型
一 地理数据类型
地理数据可以划分为两大类型，即空间数据(Spatial data) 和属性数据(Attribute data)。属性数据又可以进一步分 为定量数据和定性数据两种类型。
三种基本的地理几何实体及其组合
三 属性数据
对于地理对象的属性特征，往往需要从数量标志和品质标 志两个方面进行描述，所以将属性数据可以划分为数量标志数 据和品质标志数据。
✓ 数量标志数据
① 间隔尺度数据：以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位 (量纲)下的绝对量。
② 比例尺度数据：以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。
则需要十几个、甚至几十个变量 ； 时间方面，描述该地理对象产生、发展和存在的时间范围 ，需要
1个变量。 地理数据的这种多维性，被人们描述为地理数据立方体。
四、多维性
地理数据立方体
第3节 地理数据的采集与处理
➢ 地理数据的采集 ➢ 地理数据处理
一 地理数据的采集
地理数据的采集是运用各种技术手段，通过各种渠道收集 地理数据的过程。主要包括以下9个方面的来源：
如何进行测绘数据的三维可视化与模拟
如何进行测绘数据的三维可视化与模拟测绘数据的三维可视化与模拟近年来，随着技术的不断进步与应用的需求增加，测绘数据的三维可视化与模拟变得越来越重要。
通过对测绘数据进行合理的处理与展示，可以使得地理信息更加直观、易于理解，为各行业的决策和规划提供有力支持。
本文将着重探讨如何进行测绘数据的三维可视化与模拟，以期为相关研究和应用提供一些思路和方法。
一、数据处理与预处理在进行测绘数据的三维可视化与模拟之前，首先需要对原始数据进行处理和预处理。
数据处理包括数据去噪、数据清洗、数据融合等步骤，可以提高数据的质量和准确性。
而数据预处理则是对数据进行降维、分割、采样等操作，以便更好地进行后续的处理和分析。
二、三维可视化技术三维可视化技术是将测绘数据以三维空间的形式展示出来，使得人们可以通过虚拟的视角更好地感知地理信息。
常用的三维可视化技术包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、三维模型和地形可视化等。
这些技术可以根据实际需求选择与结合，从而使得测绘数据的可视化效果更加生动和逼真。
三、三维模拟技术与三维可视化相比，三维模拟技术更加注重对测绘数据的模拟与分析。
通过建立模型和算法，可以对测绘数据进行模拟，进而预测、分析和优化地理现象。
三维模拟技术的应用领域广泛，包括城市规划、交通仿真、环境模拟等。
通过合理运用三维模拟技术，可以为实际决策提供数据支持和参考。
四、数据可视化与模拟应用测绘数据的三维可视化与模拟在各领域都有广泛的应用。
在城市规划中，可以通过将地形、建筑物等要素进行三维可视化，帮助规划者更好地选择合适的方案和策划。
在交通仿真中，可以对交通流量、交通规则等进行模拟，以便优化交通系统的设计和运行。
在环境模拟中，可以对大气污染、水资源等进行模拟，提供环境保护和治理的决策依据。
五、挑战与展望尽管测绘数据的三维可视化与模拟已经取得了一定的成果和应用，但仍然面临一些挑战。
首先是数据质量和准确性的问题，不同数据源和测量方法可能导致数据的不一致性和偏差。
如何掌握测绘技术中的数字地形模型生成与分析方法
如何掌握测绘技术中的数字地形模型生成与分析方法引言测绘技术在现代社会发展中具有重要地位和作用。
其中，数字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）是测绘技术的重要组成部分。
它是一种基于地理数据和数字技术建立的地形模型，能够精确描述地球表面各种大地现象。
掌握数字地形模型的生成与分析方法对于地理信息系统、城市规划和环境评估等方面具有重要意义。
本文将介绍一些常用的数字地形模型生成与分析方法，帮助读者更好地掌握测绘技术。
一、数据采集与预处理数字地形模型的生成需要通过数据采集与预处理来获取原始地形数据。
常用的采集方法包括地面控制点采集、航空摄影测量和卫星遥感等。
在采集数据时需要注意选择适当的采集设备和技术，确保数据的准确性和可靠性。
采集完成后，还需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据校正和数据匹配等。
这些步骤能够提高数字地形模型的质量和精度。
二、数字地形模型生成方法1. 面状插值法面状插值法是数字地形模型生成的常用方法之一。
它通过对地面点数据进行插值，生成连续表面来描述地形。
常用的插值方法有三角网格插值、反距离加权插值和克里金插值等。
这些方法各有特点，可以根据具体需求选择合适的方法。
2. 栅格插值法栅格插值法是另一种数字地形模型生成方法。
它将地面点数据按照一定的分辨率划分成栅格，然后利用插值方法填充栅格，生成数字地形模型。
常用的栅格插值方法有反距离加权法、克里金法和多层感知机等。
栅格插值法适用于大规模地形数据的生成，具有较高的效率和稳定性。
三、数字地形模型分析方法1. 坡度与坡向分析坡度与坡向是数字地形模型分析的重要指标，它能够反映地形的陡峭程度和方向特征。
通过计算每个地点的坡度和坡向，并进行分析，可以帮助确定地形特点和地形发展趋势。
2. 剖面分析剖面分析是对数字地形模型进行纵向剖面展示和分析的方法。
通过选择两个地点，并绘制其之间的剖面线，可以得到沿该剖面线的地形高程变化情况。
剖面分析可以帮助确定地形的起伏程度和地形过程特征。
《利用三维 GIS 观察典型地貌》 讲义
《利用三维 GIS 观察典型地貌》讲义一、引言地貌是地球表面各种形态的总称，它是自然地理环境的重要组成部分。
典型地貌如山地、平原、高原、盆地、峡谷等，各具特色，对人类的生产生活和环境变化有着重要的影响。
传统的观察地貌的方法存在诸多局限性，而三维 GIS（地理信息系统）技术的出现为我们提供了一种全新的、更为直观和有效的观察方式。
二、三维 GIS 技术概述（一）什么是三维 GIS三维 GIS 是一种将地理信息与三维模型相结合的技术，它能够以立体的、动态的方式展示地理空间数据，让用户仿佛置身于真实的地理环境中。
（二）三维 GIS 的工作原理通过收集大量的地理数据，包括地形、地物、植被等信息，利用计算机图形学和空间分析算法，构建出三维的虚拟地理场景。
（三）三维 GIS 的优势相比传统的二维地图，三维 GIS 具有更直观、更真实、更具交互性的特点，能够帮助用户更好地理解地理空间关系。
三、典型地貌的特点及分类（一）山地山地通常地势起伏较大，山峰高耸，坡度陡峭。
其地形复杂，气候和生态环境多样。
（二）平原平原地势平坦开阔，海拔较低，是人类主要的农业和居住区域。
（三）高原高原海拔较高，表面相对平坦，边缘常有陡峭的地形。
（四）盆地盆地四周被山脉或高地环绕，中间地势较低。
（五）峡谷峡谷是深度大于宽度的陡峭山谷，通常由河流侵蚀形成。
四、利用三维 GIS 观察典型地貌的方法（一）数据采集收集地形、高程、影像等数据，这些数据是构建三维地貌模型的基础。
（二）数据处理对采集到的数据进行预处理，包括校正、拼接、融合等，以确保数据的准确性和完整性。
（三）模型构建使用专业的软件将处理后的数据构建成三维地貌模型。
（四）可视化展示通过计算机图形技术，将三维地貌模型以直观的方式展示出来，用户可以进行旋转、缩放、平移等操作，从不同角度观察地貌。
（五）分析与应用利用三维 GIS 的空间分析功能，对地貌进行坡度、坡向、流域分析等，为地质勘探、城市规划、环境保护等领域提供决策支持。
第二章 地理数据及其采集与预处理
定义 地理数据：就是用一定的测度方式描述和衡量地理 对象的有关量化标志。
1
第1节 地理数据的类型
第2节 地理数据的基本特征及其转换 第3节 地理数据的采集与处理
第4节 地理数据的统计处理
第5节 地理数据分布的集中化与均 衡度指数
2
第1节
地理数据的类型
空间数据（spatial data） 属性数据（attribute data）
6.来自互联网（Internet）的有关共享数据。
7.地图图件。地形图、影像地图、专题地图 8.遥感数据。各种航空遥感数据和卫星遥感数据
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相关数据网站：
中国国家统计局： 统计链接 /tj1j/index.htm#gwtjwz 新华社： 中国人民银行网： 商务部： 国家外汇管理局： 国家信息产业部： /mii/hyzw 国信证券：. 经济杂志网： 中国网： 中国国家图书馆： 中国蔚蓝网络书店： 经合组织数据库： 美国人口普查局： 美国会图书馆： 美国商业部： 亚洲东盟网站： APEC网站：.sg 美国IBM公司：/investor 美国： 美国纳斯达克网： 国际货币基金组织数据库： 搜索网站： 英文书搜索网站：
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一 地理数据的采集
（一）地理数据的渠道来源
1.来自观测、测量部门的有关专业数据。 例如：水文观测站、气象观测站、环境监测部门 2.来自统计年鉴、统计公报中的有关自然资源及 社会经济发展数据。 3.来自有关单位或个人的不定期的典型调查数据、 抽样调查数据。
25
4.来自政府公报、政府文件中的有关数据。 5.来自档案、图书等文献资料中的有关数据。
15
二 地理数据的变换
（一）定性数据转换成定量数据 1.有序数据转换 测度标准不是用连续的量，而是表示其次序或等级关 系的数据，可以转换成定量数据 2.二元数据转换
测绘技术中的地理信息系统操作方法
测绘技术中的地理信息系统操作方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是现代测绘技术中的重要组成部分。
它利用计算机科学、地理学和统计学等多学科交叉的知识，对空间地理数据进行采集、存储、管理、分析和展示，为国土资源管理、环境保护、灾害防治、城市规划等领域提供决策支持。
本文将介绍地理信息系统的操作方法，包括数据采集、数据处理和数据应用。
一、数据采集1. 传统测量：传统测量包括地形测量和地物测量。
地形测量通常使用全站仪、GPS定位仪等仪器进行高程和位置的测量；地物测量使用导线测量、剖面测量等方法进行地物的形状和位置的测量。
采集的数据需要进行后期处理和配准，以保证数据的准确性和一致性。
2. 遥感技术：遥感技术是通过卫星、飞机等远距离获取地球表面信息的技术。
常用的遥感数据包括航空影像、卫星影像和激光雷达数据。
地表信息可以通过遥感图像解译软件提取出来，并与其他数据进行融合，得到更全面和准确的地理信息。
3. 其他数据来源：还可以通过抽检调查、统计数据、移动设备定位等方式采集地理信息。
抽检调查主要用于大面积的资源调查和评估工作；统计数据可以从国家统计局、省市统计局、区县统计局获取相关数据；移动设备定位则可以通过GPS、北斗导航等技术获取位置信息。
二、数据处理1. 数据预处理：在地理信息系统中，数据预处理是确保原始数据质量的重要步骤。
包括数据清理、数据转换、数据融合等过程。
数据清理是去除错误、重复或不完整的数据；数据转换是将不同格式或坐标系的数据转换为一种规范的格式和坐标系；数据融合是将多源数据进行整合，得到更全面和一致的数据。
2. 数据分析：数据分析是GIS系统的核心功能之一。
通过空间分析、属性分析、地理加权回归等方法，可以对地理现象和问题进行分析和解决。
空间分析可以解决位置相关的问题，如地理聚类、空间插值等；属性分析可以解决属性相关的问题，如统计分析、模型预测等；地理加权回归可以解决位置和属性的复杂相关问题。
第二章三维数据采集三维数据获取的...
使用测绘技术进行地理数据分析的步骤解析
使用测绘技术进行地理数据分析的步骤解析地理数据分析是使用测绘技术对地理信息进行解读和分析的过程，可以帮助我们更好地理解和利用地理空间数据。
下面将从数据收集、数据预处理、数据分析和结果展示等方面，对使用测绘技术进行地理数据分析的步骤进行解析。
一、数据收集数据收集是地理数据分析的第一步，它可以通过多种方式进行，例如使用遥感技术获取卫星影像数据，或者使用GPS设备收集地理位置数据。
此外，还可以利用地理信息系统（GIS）从已有的地理数据源中提取数据。
在数据收集过程中，需要注意数据的精确性和完整性，以确保后续分析的准确性。
二、数据预处理数据预处理是保证数据质量和准确性的关键步骤。
在这个步骤中，需要对数据进行清洗、整合和转换。
清洗数据是指清除无效或错误的数据，例如删除重复记录或填补缺失值。
整合数据是将来自不同数据源的数据进行统一，以便进行综合分析。
转换数据是将数据从一个格式转换为另一个格式，以满足分析需求。
数据预处理能够提高数据的可用性和可靠性，为后续的分析提供良好的基础。
三、数据分析数据分析是地理数据分析的核心步骤。
在这个步骤中，可以利用各种统计分析方法和地理分析工具对数据进行深入分析。
其中，统计分析方法可以帮助我们理解数据的分布规律和相关性，例如使用统计图表、频率分布分析和回归分析等。
地理分析工具则可以进行空间分析和地理模型构建，例如地理插值、空间关联和空间回归等。
通过数据分析，我们可以深入挖掘地理数据的内在规律，揭示地理现象的空间分布和演变趋势。
四、结果展示结果展示是地理数据分析的最后一步，它是将分析结果进行可视化展示的过程。
通过图表、地图等形式，可以直观地展示地理数据的分析结果。
在结果展示中，需要选择合适的图表类型和地图投影方式，以便有效传达数据分析的结果。
此外，还可以利用地理信息系统（GIS）软件进行结果的交互式展示，提供更丰富的视觉效果和数据探索功能。
结果展示的目的是帮助用户理解和利用地理数据的分析结果，为决策提供科学依据。
《大数据》第2章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
机器有如下显示：
第二章 数据采集与预处理
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第二章 数据采集与预处理
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第二章 数据采集与预处理
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
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Apache Kafka被设计成能够高效地处理大量实时数据，其特点是快速的、可扩展的、分布 式的，分区的和可复制的。Kafka是用Scala语言编写的，虽然置身于Java阵营，但其并不 遵循JMS规范。
Topics（话题）：消息的分类名。 Producers（消息发布者）：能够发布消息到
Topics的进程。 Consumers（消息接收者）：可以从Topics接
互联网时代，网络爬虫也是许多企业获 取数据的一种方式。Nutch就是网络爬 虫中的娇娇者，Nutch是Apache旗下的 开源项目，存在已经超过10年，拥有 大量的忠实用户。
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第二章 数据采集与预处理
Flume体系架构
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.3 Apache Kafka数据采集
收消息的进程。 Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka集群的工作流程
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名（或Feed的名称）。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一个 分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列，消息是连续追加到分区日志上，并且这些消 息是不可更改的。
三维GIS课件(三维空间数据及其获取方法
4
2、空间数据的室内获取方式
中国地质大学（武汉）信息工程学院
（1）点方式：坐标量算、手扶数字化； （2）面方式：扫描数字化
5
中国地质大学（武汉）信息工程学院 中国地质大学（武汉）信息工程学院
根据GIS获取方式和应用需求的不同，GIS空间数据 可区分为地表2D(x,y)、地表3D(x,y,z)、地上3D(x， y，zi)。
工程测量 GPS技术 地图数字化 矿井测量 钻孔勘探
2.1.2 2D空间数据获取方法
中国地质大学（武汉）信息工程学院
1.天文测量技术 利用宇宙间天体的相关位置 和运行规律，在选定的地面 点上观测某天体的高度和方 位，并记录观测瞬间的时刻， 从而确定该地面点的地理位 置——天文经纬度及该点至 另一地面点的天文方位角。
图 像 数 据
图像增强 计算机处 理
农林 地质 水文 海洋 气象
人工图像
判读
E
环境
地震
波长（λ ）
波段 14
中国地质大学（武汉）信息工程学院
（4）遥感发展的特点： 新型传感器不断出现； 多级空间分辨率形成金字塔遥感影像结构； 光谱分辨率不断提高； 多时相性遥感成为可能； 全方位立体观测健步发展； 遥感应用由定性走向定量。
中国地质大学（武汉）信息工程学院
（1）基本原理： SAR是一种使用微波探测地表目标的主动式成像传 感器，具有全天候、全天时成像能力，并能穿透某些 地物表面。SAR在波束能照射到的时间内，不断接收 来自地表目标的反射脉冲。随着遥感平台的前进，平 台和目标的相对位置发生变化，在不同时刻和位置接 收到同一地面目标信号的频率也会发生变化，即出现 多普勒频移效应。
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中国地质大学（武汉）信息工程学院
《利用三维 GIS 观察典型地貌》 讲义
《利用三维 GIS 观察典型地貌》讲义一、引言在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为我们理解和分析地球表面的重要工具。
其中，三维 GIS 技术的出现为我们观察和研究典型地貌带来了全新的视角和方法。
通过三维 GIS，我们能够更加直观、真实地感受地貌的形态、结构和特征，为地质学、地理学、环境科学等领域的研究和应用提供有力的支持。
二、三维 GIS 技术概述（一）什么是三维 GIS三维 GIS 是一种将地理空间数据以三维形式进行存储、管理、分析和展示的技术系统。
它不仅能够展示地表的地形、地貌，还可以包含地下的地质结构、建筑物等信息，为用户提供一个全方位、多维度的地理空间环境。
（二）三维 GIS 的工作原理三维 GIS 基于地理信息数据，通过数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）、倾斜摄影测量等技术获取地形地貌的三维信息，并利用计算机图形学和虚拟现实技术进行渲染和展示。
同时，它还具备空间分析、查询、量测等功能，帮助用户深入挖掘地理数据中的潜在价值。
（三）三维 GIS 的优势相比传统的二维 GIS，三维 GIS 具有更加真实的视觉效果，能够更准确地反映地貌的起伏和空间关系。
此外，它还支持多角度观察、动态模拟和交互操作，使用户能够更加深入地了解地貌的特征和变化规律。
三、典型地貌类型及特征（一）山地地貌山地是指海拔高于 500 米，相对高差较大，坡度较陡的地形。
其地形复杂，山峰林立，山谷幽深。
山地的形成通常与地壳运动、火山活动、侵蚀作用等有关。
（二）平原地貌平原是指地势平坦、起伏较小的广阔地区。
平原可分为冲积平原、海积平原等类型。
平原地区土地肥沃，交通便利，是人类主要的聚居地和农业生产区。
（三）高原地貌高原是指海拔较高、地势相对平坦的地区。
高原的表面起伏较小，但海拔一般在 1000 米以上。
高原的形成与地壳的上升运动和长期的风化、侵蚀作用有关。
（四）丘陵地貌丘陵是介于山地和平原之间的地形，海拔一般在 500 米以下，相对高差较小，坡度较缓。
三维数字地形图数据采集方法研究
三维数字地形图数据采集方法研究【摘要】随着三维数字地形图的逐渐开发和完善，它的应用也越来越广泛。
本文首先介绍了三维数字地形图的发展概况，接着详细介绍了三维数字地形图的数据采集方法，在文章的最后作者对三维数字地形图数据采集方法做了总结。
【关键词】数字地形图；数据采集；三维空间引言传统的纸质线划地形图采用正形投影的方式来表达地貌和地物，可以比较全面和准确的反映地貌和地物在水平面的位置，但是在竖直方向，仅有等高线和高程注记两种方式用来表达地貌和地物的位置，高程注记不能全面和准确地反映破碎地貌和地物，这样就使得人们很难利用二维地形图进行空间方面的分析与量算。
数字地形图是机助制图的产物，它沿袭了传统的纸质线划地形图表达地貌和地形的方法，如今很多数字地形图依然是二维的，也就是说地形图中所有的点和线都是二维的，全部高程点和全部线上的特征点仅反映其平面位置而无法反映其高程。
随着数字地形图的应用越来越广泛，为了有利于进行空间方面的分析和测量，人们对它表达地貌和地物高程的方法以及精度都提出了更高要求，因此在借鉴数字地面模型和二维数字地形图优点的基础上，并且克服二维数字地形图在空间表达和应用方面的缺点，提出了绘制和使用三维数字地形图的想法。
1.三维数字地形图简介三维数字地形图已不是一个新概念，最早的三维数字地形图是在二维数字地形图的等高线和高程点上带高程，即这类数字地形图中只有等高线和高程点是三维的；后来以此为基础，又在一些不突出地表的地物如公路、河流等的特征点上注上高程值，使它们也变成三维的，从而使数字地形图更加三维化。
但这些数字地形图都不是完整的三维地形图。
三维数字地形图也是线划地形图，它把地形和地物都看成三维空间对象，用三维离散点表示地物和地貌的空间位置和立体形状。
也就是说，所有表示地物和地貌的特征点和特征线都是三维的，其中X和Y用来表示地物或地貌在水平面上投影的位置；Z用来表示它的高程。
三维数字地形图具有如下特征：①它既能反映制图区域内地球自然表面的高低起伏，又能反映其上地物立体形状。
第二章GIS的数据获取与处理
• 地图坐标系统的建立
• 由投影几何特征建立平面直角坐标系; • 自行规定坐标系(原点/横、纵轴).
• 大中比例尺地形图坐标系
• 1：50万为高斯－克吕格投影； • 中央经线和赤道投影后互为垂直的直线，
作为直角坐标轴； • 两种坐标网格：经纬网和公里网
地图投影的基本原理
• 一、地图投影的基本分类 • 1、根据投影面及其与球面相关位置的分类 • 2、根据投影变形性质的分类 • 3、根据投影探求的方法的分类
（3）数字化仪的其他输入功能 数字化仪主要以矢量数据形式输入各类实体的图形数据。除矢量数
据外数字化仪与适当程序配合允许操作员在数字化仪选择的位置输入文 本和特殊符号。
（4）矢量到栅格数据的转换 用适当的程序就可以实现矢量数据转换成任何一种分辨率的栅格数
据形式。当然，矢量到栅格的转换会不可避免地引起信息损失。
返回
1.数字化的方法与步骤
• 确定数字化路线; • 地图预处理; • 设置好数字化设备.
返回
2.手扶跟踪数字化
1)数字化过程: 2)数字化方式:流方式；点方式； 3)数字化仪的其它输入功能：定位文本；栅
格数据； 4)矢量到栅格数据的转换 5)数字化的精度：仪器分辨能力；数字化方
式；经验
返回
2.手扶跟踪数字化-数字化过程:
例尺，确定数字化范围，即用鼠标将左下角和右上角数字化，这两个点 确定的长方形范围内的所有后继数字化都不必键入任何坐标值且能自动 调整比例尺。
（2）数字化方式 数字化有两种基本方式：流方式和点方式。
流方式：等时间间隔或等距离间隔自动记录坐标。 缺点：如果操作员未按希望的移动速率工作就会记录过多的坐标， 后继处理必须删除多余坐标。等距离记录点则不能正确的数字化尖锐的 弯曲顶点，常常切割这类弯曲部分，误差较大。 点方式：操作员能选择最有利于表现曲线特征也使面积误差最小的 那些点位进行数字化。 缺点：每一个记录坐标的点位上，操作员都必须按键来告诉计算机 “记录该点坐标”。
测绘技术中的数据采集技巧与处理流程分享
测绘技术中的数据采集技巧与处理流程分享无论是城市规划、地理信息系统建设还是自然资源管理，测绘技术在现代社会中起到了举足轻重的作用。
而在测绘技术的应用当中，数据采集和处理是至关重要的环节。
本文将分享一些常用的测绘技术中的数据采集技巧和处理流程，希望能对读者有所启发。
一、数据采集技巧在测绘技术中，数据采集是第一步，决定了后续处理与分析的可靠性。
以下是一些数据采集技巧的分享。
1. 选择适当的测量仪器和传感器：根据测绘项目的需求和场景，选择适当的测量仪器和传感器非常重要。
例如，对于地形测量，使用全站仪和激光扫描仪可以得到高精度的地形数据；而对于遥感影像采集，选择高分辨率的遥感卫星或无人机可以获得清晰的影像数据。
2. 确定合适的采集方法和参数：根据测绘对象的特点，确定合适的采集方法和参数也至关重要。
例如，在进行地面测量时，应根据地形起伏设置测量点的间距和密度；在进行遥感影像采集时，可以调整飞行高度和相机参数以满足精度和覆盖范围的要求。
3. 注意环境因素的影响：在进行数据采集时，必须考虑环境因素对测量结果的影响。
例如，光照、风力和温度等因素都可能导致测量误差，应尽量在稳定的环境条件下进行测量，并采取相应的校正措施。
二、数据处理流程数据采集完成后，接下来的步骤是数据的处理与分析。
以下是一些常用的数据处理流程的分享。
1. 数据预处理：数据预处理是保证数据质量的关键步骤。
在进行数据预处理时，应检查数据是否完整、准确，并进行数据的格式转换和统一。
同时，还可以进行数据去噪、滤波等处理，以提高数据的可靠性。
2. 影像配准：在进行遥感影像处理时，常常需要进行影像配准，以将不同时期或不同传感器获取的影像进行对比分析。
影像配准的过程涉及到图像匹配、坐标转换等操作，可以使用数字图像处理软件或地理信息系统软件进行处理。
3. 数据拓扑校正：数据拓扑校正是将采集到的各个要素进行拓扑关系修正的过程。
在进行数据拓扑校正时，可以使用拓扑编辑工具或专业的地理信息系统软件。
三维地貌特征提取中的点云数据处理方法与高程模型构建
三维地貌特征提取中的点云数据处理方法与高程模型构建一、引言三维地貌特征提取是地理信息科学领域中的一个重要研究方向，主要通过获取点云数据并进行处理，得到地表的高程模型，进而分析地貌特征。
本文将介绍点云数据处理的方法和高程模型构建的过程。
二、点云数据处理方法1. 数据采集点云数据通常通过雷达、激光测绘等技术采集得到。
激光测绘技术通过激光束扫描地面，测量激光束发射和接收的时间差来计算距离，从而得到点云数据。
2. 数据预处理采集到的点云数据通常存在噪声和无效点等问题，需要进行预处理。
预处理包括滤波、去除离群点、去除无效数据等步骤。
滤波可以平滑点云数据，去除无效点可以提高后续处理的效率和准确性。
3. 特征提取特征提取是三维地貌分析的核心部分。
常用的特征包括表面坡度、曲率、平面度等。
这些特征可以通过计算点的邻域信息来得到。
例如，计算点的邻域点的高程差和距离，可以得到点的表面坡度。
曲率可以通过计算邻域点的法线向量来得到。
平面度则可以通过计算邻域点的拟合平面来得到。
三、高程模型构建高程模型是地貌特征提取的结果，也是进行地形分析的基础。
常见的高程模型包括数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）和三角剖分网（Triangulated Irregular Network，TIN）。
1. 数字高程模型（DEM）数字高程模型是用一系列离散的高程点来描述地表的模型。
通常使用插值算法将点云数据中所有的高程点插值为一个连续的表面。
插值算法有很多种，如反距离加权插值、克里金插值等。
2. 三角剖分网（TIN）三角剖分网是一种基于三角形的地表模型。
将点云数据中的点用三角形连接起来，并加上高程信息，就可以构建出一个三角剖分网。
TIN可以更准确地表示地表的复杂形态，但计算复杂度也更高。
四、应用与展望点云数据处理和高程模型构建在地理信息科学、城市规划、环境保护等领域都有广泛的应用。
在地理信息科学中，三维地貌特征提取可以用于地形分析、地质灾害预测等方面。
野外地形数据采集与数据处理
野外地形数据采集与数据处理一、地形点的描述信息测量的基本工作是测定点位，直接测定点的坐标确定点位，或者通过测量水平角、竖直角、距离来确定点位。
数字测图是通过计算机软件自动处理(自动识别、自动检索、自动连接、自动调用图式符号等)，自动绘出所测的地形图。
因此，对地形点必须同时给出点位信息及绘图信息。
数字测图中地形点的描述必须具备3类信息：1.测点的三维坐标；2.测点的属性，即地形点的特征信息； (地貌点还是地物点)测点的连接关系。
3.其中，第一项是定位信息，后两项是绘图信息。
测点是要标明点号，点号在测图系统中是惟一的，根据它可以提取点位坐标。
二、地形编码计算机是通过测点的属性信息来识别测点是哪一类特征点，用什么图式符号来表示，数字测图中是用编码来代替地物的名称和代表相应的图式符号以表明测点的属性信息。
地形编码是一种人为的约定，是联系内业与外业的一种纽带。
我国一推出了关于地形图图式，地形图要素分类代码等国家标准：如《1：500 1 ：1000 1 ：2000 地形图图式》，1 ：《5000 1 ：10000 地形图图式》，1 ：500 1 ：1000 1 ：2000 地形图要素分类代码》，《国土基础信息数据分类与代码GB1804-93》等等。
这些标准是我们制定地形编码的重要依据。
地形信息共分九大类，并挨次细分为小类、一级和二级。
分类代码由四位数字码组成：X大类码代码1X小类码名称测量控制点X一级代码代码2X二级代码名称居民地11 平面控制点111 三角点1111 一等1112 二等1113 三等1114 四等在《国土基础信息数据分类与代码GB-13923-92》中，在上述编码基础上又扩充一位：识别位。
(一)、地形编码的原则1. 符合国标、图式分类，符合地形绘图的习惯；2. 力求简洁，便于操作和记忆，符合测量员的习惯；3. 便于计算机处理；4. 编码要有系统性、科学性和可扩充性。
(二)、常见编码方法按照《1：500 1 ：1000 1：2000 地形图图式》，地形要素分为十类：(1) 测量控制点(2) 居民地(3) 共矿企业建造物和公共设施(4) 独立地物(5) 道路及附属设施(6) 管线及垣栅(7) 水系及附属设施(8) 境界(9) 地貌与土质(10) 植被常见编码1. 三位整数编码2. 四位整数编码3. 五位整数编码4. 六位整数编码5. 七位整数编码6. 八位整数编码7. 拼音字母编码8. “无编码”系统9. “无记忆编码系统”三、连接信息连接信息可分为连接点和连接线型。
2 地理数据的采集与预处理解析PPT共115页
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
2 地理数据的采பைடு நூலகம்与预处理 解析
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
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§2.1 地形三维显示中的数据类型 用于地形三维显示的数据按其数据结构类型可分为 矢量型和栅格型二大类：
矢量型数据主要包括:
等高线矢量数据； 地形特征点、线矢量数据； 各类地形要素的矢量数据（如居民地、河流、道路等）
栅格型数据主要包括：
数字高程模型DEM（Digital Elevation Model）； 纹理图像数据。 说明：
Delaunay三角网
性质 构网方法分类
分治算法、逐点插入法、 三角网生长法
TIN（不规则三角网）具有数据冗余小，存储效率高，较好 地顾及地形特征，适合多层次表达等突出优点。
在TIN生成算法中,分割—归并法、三角网生长法是普遍采用 的两种主流生成算法。
分割—归并法的基本思路: 递归地分割点集至足够小，使其易于生成三角网，然后把子 集中的三角网合并，经优化生成最终的三角网。 该算法的优点是时间效率高，但需要大量递归运算，占用内 存空间较多。 三角网生长法的思路是，先找出点集中最近两点连接成一条 边，然后按Delaunay三角网的判别法则找出第三点，最后依次 处理全部区域。该算法的优点是占用内存空间较小，但时间效 率较低。二者兼顾自适应算法。
• 粗线划跟踪 • 区域边线跟踪
矢量化
• 预测跟踪算法
• 交叉点的处理
2、数学形态学方法
• 基本形态变换
膨胀、腐蚀、断开、闭合、击中、减薄、加厚等；
• 条件形态变换
• 条件序贯形态变换 • 动态条件序贯形态变换
影像和要素
• 结构元的选择
分割
地图信息识别与提取方法综述
3、统计、结构方法 • 彩色地图的统计聚类分色处理
基于结构特征的地图符号识别与提取
晕 线 识 别 原 始 图 像
基于结构特征的地图符号识别与提取
黑 块 化 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
条 件 扩 张 变 换 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
细 化 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
消 除 开 线 划 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
野外实测获取数字高程模型原始数据
◆仪器:
● 经纬仪+PC1500+标尺 ● 全站式电子速测仪
◆方法 选用沿地性线或等高线量取地貌特征点的
采点方式.
2、利用摄影测量方法获取DEM数据
该方法以航空、航天摄影的得到立体像对作为数据源， 根据摄影测量的基本原理，在解析测图仪或数字摄影测量 系统上经过内定向、相对定向和绝对定向等过程，采用自 动或半自动方式，按一定的间距，采样出DEM数据。
消 除 长 实 线 符 号 结 果
DEM的表示
• 规则格网(Grid) • 不规则三角网(TIN) • 混合数据模型
等高线矢量数据
TIN数据
Grid DEM数据
混合数据模型
DEM内插
（由任意离散点的高程 内插出DEM ）
分以下几个步骤：
■TIN的构成 ■基于TIN的Grid内差 ■单点移面内插
DEM内插中的二种方法： 1.加权（距离）平均法 :
n
(Zi
d
k i
)
Zp
i 1 n
,
(1
d
k i
)
i 1
k 1或 2
di为取样点i与内插点的距离。
2.移动曲面拟合法:
当取样点数大于6个点时，依下列计算： Z p a0 a1 X a2Y a3 X 2 a4 XY a5Y 2
对地形特征点、线数据的利用
在矢量化处理时，对于地性线、山峰最高点、
最低点均以一特定标识符记录于数据文件 中，内插时给这些点以较大的权。这样能较好地保 证DEM的总体精度。
对圆形窗口内无取样点情况的处埋
在给定图形区域R内，若为平坦地区，会出现 无取样点的情况，这时赋该内插点的高程值为0， 待全部格网内插完毕后，重新在DEM格网上对零 值上的格网点作平滑内插处理。
1. 源数据自适应分块处理
对于给定点集P，首先用点集内总点数除去每块的 平均点数，得到总分块个数, 然后由横、纵坐标跨度, 求出块宽度、块行数及块列数。
给定块行数、块列数，再由块宽度（width）及起 点坐标(x0,y0)，就可求出当前块的边界（xl,yt,xr,yb ），检索整个点集P，根据索引关系选出坐标在此块边 界范围内的点，存入此块对应的子点集中，直到所有的 块都生成完毕为止。
基于结构特征的地图符号识别与提取
矢 量 化 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
消 除 组 合 线 划 符 号 结 果
始 图 像
基于结构特征的地图符号识别与提取
长 实 线 类 符 号 识 别 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
RGB基和HIS基 • 点状符号和注记的统计法识别 • 点状符号和注记的结构法识别 • 点状符号和注记的统计-结构法识别
4、神经网络方法 • 彩色地图的分色处理 • 点状符号和注记的识别
5、人工智能方法
6、基于结构特征的地图信息识别方法与策略
基于结构特征的地图符号识别与提取
消 除 黑 块 类 符 号 结 果
地图信息识别与提取技术的发展
• MAPKING (1998….. • 空间信息半自动采集、属性信息人工输入 • 具有智能化和自动化处理能力，效率大大提高 地图信息识别与提取的两种作业方式
人工引导 地图信息识别与提取
地图信息识别与提取 交互式图形编辑
地图信息识别与提取方法综述
1、线划跟踪方法
• 细线划跟踪
扩展起始三角形 由起始三角形的三边依次往外扩展，将点集内所有的离散点 构成构成三角网，直到所有建立的三角形的边都扩展过为止 。
图中的最大角选取规则确保所建立的三角形没有交叉，都为 Delaunay三角形；每建立一个三角形，在保存之前先判断其 是否在已建立的三角形中，从而确保建立的三角网中无重复 的三角形。
从地图上采集DEM通常有二种方法：
1、 手扶跟踪方法
该方法利用手扶跟踪数字化器在图上沿等高线逐点采集图 形的直角坐标（X，Y），并赋予属性编码（Z或ID）。其作业 步骤如下：
（1）地图扫描。
（2）地图数字化。包括：地图定位、菜单定位、设置坐标 原点、求方向角、图幅四个图廓角点的数字化、图辐内容数 字化。
晕 线 类 符 号 的 识 别 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
原 始 细 化 图 像
基于结构特征的地图符号识别与提取
消 除 已 识 别 晕 线 的 结 果
基于结构特征的地图符号识别与提取
组 合 线 划 提 取 原 始 图 像
基于结构特征的地图符号识别与提取
组 合 线 划 符 号 识 别 结 果
地图扫描数字化的原理和主要过程可由下图2-1所示：
矢量化
图素提取
地图 光电扫描 预处理
属性赋值
检查与编辑 输出
注记识别和输入
图2 — 1
地图信息识别与提取技术的发展
交互式跟踪矢量化阶段：
• 广泛采用线划跟踪技术、预测跟踪方法、细化、细线跟踪、 粗线跟踪、双线跟踪 • 空间信息半自动采集、属性信息人工输入 • MARIS(1990)、CIPLAN(1991)、TRACER(1993)、R2V(1993)、 MAPIS(1992)等 • 具有一定智能化处理能力，效率提高有限 • 最成功的应用是在等高线的矢量化方面 自动识别与提取阶段 • 识别就是“发现有什么东西、在什么地方” • 识别与提取的一般步骤：影像分割和要素分离、特征提取和 要素识别、矢量化 • 各类符号的识别方法、数学形态学方法、彩色地图的自动分 色、文字注记的识别
该方法的缺点是数据源（立体像对）获取的成本较高、 采集作业要求具备专业的仪器设备（主要是解析测图仪或 数字摄影测量系统）和训练有素的摄影测量专业技术人员。
3、以地图为数据源的DEM数据获取方法
从地图上获取DEM是目前应用最广泛的一种方法。这是因 为采用这种方法所需的原始数据源（地图）容易获取，对 采集作业所需的仪器设备和作业人员的要求不太高，采集 速度也比较快，易于进行大批量作业。对于测绘部门，还 可以利用分版图，分版采集各类要素，提高作业效率。
3. 多层曲面插值
美国依阿华州大学哈迪（Hardy）1997年提出。
数学表达式：
n
Z f ( x, y) C Q j1 j ( X ,Y , X j,Y j)
解算过程 :
Q11 Q12 ... Q1n C1 Z1
（3）地图数字化数据预处理（误差改正）。
这种方法虽然具有简便易行、对作业条件要求不高的优点， 但是，作业劳动强度极大、效率低、所采用的数据精度也难 以保证，特别是遇到线划稠密地区，几乎无法进行作业。显 然采用该方法来完成大面积DEM数据的采集任务是不现实的。
2、 地形图扫描矢量化方法
随着高性能计算机的发展、扫描技术的成熟以及数字 图像处理技术的不断发展和应用，目前利用地图扫描后 的数字图像，进行DEM数据采集的技术已基本成熟，相 应的软件也不断涌现。目前，它已逐渐取代传统的手扶 跟踪数字化方式，成为DEM和其它GIS数据采集的主导方 法。
(3) 矢量数据一般由点数、属性以及坐标串所组成， 一般可分为点、线、面三大类。而其中等高线以及地 形特征点、线矢量数据是用于生成DEM数据的。DEM 是地形三维显示中最重要的数据，它的精度、质量直 接影响到以后生成地形三维图的质量。
§2.2 DEM的数据获取
DEM数据的获取主要有三种方法：
（1）野外实地直接测量得到； （2）利用摄影测量方法获取； （3）从地形图中采集。
现实世界
野外直接测量 摄影测量与遥感 现有地形图
全站仪 GPS
传感器 数字化仪 扫描仪