地理信息系统的数据处理
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。
测绘技术中的地理信息系统数据处理技巧分享
测绘技术中的地理信息系统数据处理技巧分享随着科技的不断进步和应用的广泛，地理信息系统(GIS)已经成为现代测绘技术中不可或缺的重要组成部分。
地理信息系统的主要功能是将各种地理空间数据进行集成、分析和展示，从而帮助人们更好地理解和管理地理空间信息。
在GIS中，数据处理技巧是相当关键的一环，它不仅决定了地理信息系统的准确性和可靠性，也对测绘工作的成果产生重要影响。
本文将分享一些地理信息系统数据处理技巧，希望能为相关从业人员提供一些参考。
一、数据预处理与清洗在进行地理信息系统数据处理之前，首先需要进行数据预处理与清洗。
数据预处理主要包括数据格式转换、数据结构调整和数据质量检查等内容。
地理信息系统数据通常存在多种格式，如SHP、KML、GeoJSON等，因此在进行数据处理之前，需要将不同格式的数据进行统一转换，以确保数据的格式和结构一致，方便后续的分析和应用。
此外，在进行数据预处理时，还需要对数据进行质量检查，如去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的准确性和可靠性。
二、空间数据分析与挖掘地理信息系统的核心功能之一是进行空间数据的分析与挖掘。
在进行空间数据分析时，常用的方法包括空间关系分析、空间插值分析和基于区域的空间分析等。
空间关系分析主要用于研究不同空间要素之间的关系，如点与面的关系、线与面的关系等，通过分析空间关系可以帮助人们更好地理解地理现象和规律。
空间插值分析则主要用于根据已知的空间数据推算未知区域的数值，如温度插值、降雨量插值等，通过空间插值可以填补数据空白区域，为后续的决策提供科学依据。
基于区域的空间分析则主要用于研究区域变量之间的关系，如不同区域人口密度与经济发展水平之间的关系等，通过基于区域的空间分析可以帮助人们研究区域发展和规划。
三、地图制图与展示地图制图与展示是地理信息系统的重要应用领域之一，也是地理信息系统数据处理的最终目标之一。
在进行地图制图与展示时，需要考虑地图的设计原则和美观性，同时还需要根据不同的需求和目标进行地图符号化和分类。
地理信息系统中的空间数据处理技术介绍
地理信息系统中的空间数据处理技术介绍地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来捕捉、存储、管理、分析和展示地理空间数据的集成应用系统。
空间数据处理技术是GIS中最核心的部分，它主要涉及数据获取、数据存储、数据管理、数据分析和数据可视化等环节。
本文将详细介绍地理信息系统中常用的空间数据处理技术。
一、数据获取数据获取是地理信息系统中最重要的一环，目的是将真实世界的地理信息数据输入到GIS系统中。
常见的数据获取方式包括地面测量、卫星遥感、GPS测量和数字地形模型等。
地面测量是指通过实地勘测和测量仪器获取地理特征数据，例如，建筑物的位置、道路的形状等。
卫星遥感是利用卫星对地球表面进行拍摄和测量，获取高分辨率的遥感影像数据。
GPS测量则是通过全球定位系统获取地理位置信息，用于导航和定位。
数字地形模型是将地理地形数据以数字形式进行存储和处理，包括数字高程模型（DEM）和数字地面模型（DTM）。
二、数据存储数据存储是将获取的地理数据存储在GIS系统中的过程。
常见的数据存储格式包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据采用点、线、面等几何要素来表示地理对象，常用的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON和KML等。
栅格数据则以像素网格的形式组织地理数据，常用的栅格数据格式有GeoTIFF和GRID 等。
此外，还存在一种混合数据格式，即矢量栅格数据，常用的混合数据格式有GeoJSON、GeoPackage和GML等。
三、数据管理数据管理是指对GIS系统中存储的地理数据进行组织、管理和维护的过程。
数据管理涉及数据的录入、编辑、更新等操作，以及数据的查询、索引和空间拓扑关系的维护等任务。
此外，数据管理还包括数据的备份、还原和安全性管理等方面。
常见的地理数据管理软件包括ArcGIS、QGIS和PostGIS等。
四、数据分析数据分析是GIS系统中最重要的应用环节之一，通过对地理数据的分析，可以提取出有价值的信息和知识，用于决策支持和问题解决。
地理信息系统中的数据处理及应用研究
地理信息系统中的数据处理及应用研究地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）是一种能够对空间和属性数据进行处理、分析、存储、查询和显示的工具。
GIS技术以其强大的空间分析功能，成为地理信息处理、地理数据管理、以及地理信息应用的重要手段之一。
作为诸多应用的基础，GIS中的数据处理及其应用显得尤为重要。
数据处理是指将繁杂的地理数据处理成可视的地图，使我们可以对空间和属性进行分析、查询和显示；数据应用则是指GIS在各个领域的运用，包括环境保护、城市规划、交通运输等。
一、数据处理GIS数据处理是GIS的基本工作之一，目的是对不同来源的数据进行整合和转换，使其符合GIS的数据格式标准。
数据处理包括数据质量控制、数据预处理、数据转换等环节。
下面将简单介绍几种常用的数据处理方法。
1.1 数据质量控制数据质量控制是GIS数据处理中最关键的一个环节。
数据质量直接关系到地图的精度、可靠性和可用性。
对GIS数据进行质量控制，可以预防数据中误差、缺漏和不一致等问题。
数据质量控制通常包括精度和完整性两个方面。
在精度方面，要求数据的几何精度和拓扑精度符合GIS的标准，并且数据中不应包含错误的拓扑信息。
在完整性方面，要求数据完整，无丢失。
1.2 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行预处理，使其符合GIS的使用要求。
数据预处理包括数据格式化、投影转换、数据加密和数据压缩等。
其中，数据格式化是将原始数据转换为GIS常用格式；投影转换是将数据从一种坐标系转换到另一种坐标系；数据加密是对数据进行加密，保障数据的安全性；数据压缩是对大型数据进行压缩，降低数据处理所需存储空间。
1.3 数据转换数据转换是指将信息从一种格式转换为另一种格式。
数据转换可以是非结构化到结构化，也可以是结构化到非结构化。
常见的数据转换包括文本到图形、图形到文本、矢量到栅格和栅格到矢量等。
二、数据应用GIS数据应用是将GIS技术应用于各种领域的实际应用。
gis数据处理流程
GIS数据处理流程简介地理信息系统（GIS）是一种将地理位置信息与属性数据进行整合、存储、管理、分析和可视化的技术。
在GIS中，数据处理是一个至关重要的步骤，它涉及到从不同来源获取数据，将其转换为适用于分析和可视化的格式，并对数据进行清洗、处理和整合。
本文将详细介绍GIS数据处理的流程和步骤。
数据获取在开始进行GIS数据处理之前，首先需要获取所需的地理空间数据。
这些数据可以来自各种不同的来源，如卫星遥感影像、地面测量、GPS轨迹等。
以下是常见的数据获取方法：1.卫星遥感：通过卫星遥感技术获取高分辨率的影像数据。
2.地面测量：使用测量仪器（如全站仪）对地面特征进行测量，生成坐标点或线段。
3.GPS轨迹：使用GPS设备记录移动物体（如车辆）的位置信息。
数据预处理在进行进一步的分析之前，通常需要对原始数据进行预处理。
这些预处理步骤旨在清洗和准备原始数据以便后续分析。
以下是常见的预处理步骤：1.数据格式转换：将原始数据转换为GIS软件能够处理的格式，如Shapefile、GeoJSON等。
2.投影变换：将数据从原始坐标系统（如经纬度）转换为目标坐标系统（如UTM投影）。
3.数据清洗：删除重复、缺失或错误的数据，修复拓扑错误和几何错误。
4.数据合并：将多个数据集合并成一个数据集，以便后续分析。
空间分析空间分析是GIS数据处理的核心部分，它涉及到对地理空间数据进行各种统计、查询和模型操作。
以下是常见的空间分析操作：1.缓冲区分析：根据给定的距离，在地理空间中创建一系列缓冲区，并计算缓冲区内的要素数量或属性值。
2.可视化：使用符号化技术将地理空间数据可视化，例如制作点图、线图和面图。
3.空间查询：通过指定条件对地理空间数据进行查询，例如查找位于某个区域内的所有点或线段。
4.空间统计：对地理空间数据进行统计分析，例如计算某个区域内要素的平均值、最大值或最小值。
属性管理除了地理空间信息外，GIS还可以管理属性信息。
地理信息系统的数据处理与空间分析技巧
地理信息系统的数据处理与空间分析技巧地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种用于捕获、存储、管理、分析和显示各种地理信息的系统。
随着技术的不断发展，GIS 在各个领域的应用越来越广泛，包括城市规划、环境保护、交通管理、农业等。
在使用GIS进行地理数据处理和空间分析时，掌握一些技巧将可以提高工作效率和数据准确性。
本文将介绍一些地理信息系统的数据处理与空间分析技巧，帮助读者更好地应用GIS。
1. 数据获取与处理在进行地理数据分析之前，首先需要获取数据。
地理数据可以来源于各种渠道，包括卫星遥感、GPS采集、多源数据融合等。
使用GIS软件，可以通过导入不同格式的数据（如矢量数据、栅格数据）进行处理和分析。
在处理过程中，需要注意数据的合法性和准确性，及时修复和清洗错误的数据，确保数据的可靠性和一致性。
2. 数据编辑与整理数据编辑和整理是GIS中非常重要的环节。
在进行数据编辑时，应注意遵循一定的编辑原则，保证数据的完整性和一致性。
比如，在编辑矢量数据时，要注意节点的正确连接、面的合理划分等；在编辑栅格数据时，要根据特定要求进行栅格单元的分类和标注。
此外，在整理数据时，要根据具体需求进行数据的筛选和分类，生成符合分析要求的数据集。
3. 数据可视化数据可视化是GIS的一个重要功能，可以将复杂的地理数据以图形的形式展示出来，便于用户直观地理解和分析。
在进行数据可视化时，可以使用各种图表和图层叠加的方式，来展示地理数据的分布和特征。
此外，根据具体的需求，可以对地理数据进行符号化、渲染和标注等处理，增加可读性和表达力。
4. 空间分析技巧空间分析是GIS的一项核心功能，可以帮助用户从地理空间的角度进行数据分析和决策支持。
在进行空间分析时，可以运用多种技巧和方法，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析、空间插值等。
通过对地理数据的关系和属性进行分析，可以得出更深入的结论和规律，为决策提供科学依据。
地理信息系统中的地理数据处理与空间分析实验报告
地理信息系统中的地理数据处理与空间分析实验报告一、引言地理信息系统（GIS）是一种基于计算机技术的地理信息处理系统，其可用于收集、存储、管理、分析以及展示各种地理数据。
本实验的目的是探索地理数据的处理方法和空间分析技术在地理信息系统中的应用。
二、数据预处理在地理信息系统中，地理数据的质量对后续分析的准确性和可靠性至关重要。
因此，我们首先对原始数据进行预处理。
该过程包括数据的清洗、匹配以及转换。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行剔除、修改或填补，以去除重复、错误和不完整的数据。
在本实验中，我们使用数据清洗技术来去除数据中的噪声和异常值，确保数据的一致性和准确性。
2. 数据匹配数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行关联，以便进行集成和分析。
在这一步骤中，我们使用地理编码或空间位置信息将不同数据源的数据进行匹配。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为地理信息系统所需的格式和结构。
这可以包括数据类型的转换、坐标系统的转换以及数据单位的转换等。
三、空间分析与处理地理信息系统中的空间分析是指对地理数据和地理现象进行定性和定量分析的过程。
在本实验中，我们使用空间分析技术来研究地理数据之间的关系、趋势以及模式。
1. 空间关系分析空间关系分析是指通过计算地理数据之间的距离、邻近性和覆盖关系等，研究地理现象之间的相互关系。
例如，我们可以使用空间关系分析来确定两个地理要素之间的最短路径或最近邻。
2. 空间趋势分析空间趋势分析是指对地理数据的空间分布和变化进行统计和分析的过程。
通过空间趋势分析，我们可以识别地理现象的空间规律和趋势，进而为决策制定提供有力的支持。
3. 空间模式分析空间模式分析是指对地理数据的分布模式进行研究和分析的过程。
通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的集聚性、离散性以及随机性等特征，为城市规划和资源管理等领域提供可靠的参考。
四、实验结果与讨论在本实验中，我们使用某地区的地理数据进行了地理信息系统的地理数据处理与空间分析实验。
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统数据处理与分析常见难点
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统数据处理与分析常见难点地理信息技术专业的学习和实践涉及到地理信息系统（Geographic Information System, GIS）的数据处理与分析，是该专业中的重要领域之一。
然而，在实际操作中，很多学生和从业者常常遇到一些困难和难点。
本文将重点解析地理信息系统数据处理与分析中的常见问题，并提供解决方案，以帮助读者更好地应对这些挑战。
1. 数据获取与处理地理信息系统的数据处理与分析首先需要获取地理数据，然后进行数据预处理。
常见的问题包括数据的获取途径、数据质量评估、数据格式转换等。
数据获取途径：地理数据可以通过多种渠道获得，包括地理信息数据库、卫星遥感影像、地形和地貌数据库等。
学生和从业者应熟悉各种数据源，并灵活选择适合的获取方式。
数据质量评估：地理数据的质量对于后续的数据分析结果具有重要影响。
常见的方法包括查看数据的元数据信息、校正数据的精度和准确性等。
数据格式转换：不同数据源可能使用不同的数据格式，需要进行格式转换以便在地理信息系统中进行处理和分析。
学生和从业者应掌握数据格式转换的方法，如使用GIS软件提供的数据导入和导出功能，或编写脚本进行批量转换。
2. 数据存储与管理地理信息系统需要对大量的地理数据进行存储和管理，特别是在大规模数据处理和分析时，数据存储和管理成为一个重要的难点。
常见问题涉及数据仓库的建立、数据索引与检索、数据备份与恢复等。
数据仓库建立：数据仓库是一个存储地理数据的空间数据库系统。
学生和从业者应了解数据仓库的建立原理和方法，并掌握常用的地理数据库管理软件，如ArcGIS、PostGIS等。
数据索引与检索：为了快速定位和检索数据，需要对地理数据建立索引。
学生和从业者应学会设置和使用数据索引，以提高数据的检索效率。
数据备份与恢复：地理数据的备份和恢复是保证数据安全性和可靠性的重要手段。
学生和从业者应制定数据备份策略，并学会使用备份和恢复工具。
地理信息系统的大数据处理技术研究综述
地理信息系统的大数据处理技术研究综述地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集成、管理、分析和展示地理空间数据的系统。
随着大数据时代的到来，地理信息系统的处理技术也得到了快速的发展和改进。
本文将对地理信息系统的大数据处理技术进行研究综述，包括其概念、发展历程、关键技术和应用前景等方面。
一、概述地理信息系统的大数据处理技术是指将海量地理信息数据有效地整合、管理、处理和分析的技术。
随着时代的发展，各行各业都积累了大量的地理信息数据，如人口统计数据、交通数据、环境数据等。
如何高效地处理和分析这些大数据成为了一个迫切的问题。
地理信息系统的大数据处理技术通过引入并结合了大数据技术，将海量地理信息数据转化为有用的信息，为决策支持和资源管理提供了强有力的工具。
二、发展历程地理信息系统的大数据处理技术的研究始于上世纪90年代初。
当时，地理信息系统主要是利用轻量级的数据处理软件进行简单的空间分析。
随着计算机硬件性能的提高和数据量的增加，人们意识到传统的地理信息系统已经不能满足大数据时代的需求。
于是，研究人员开始探索如何利用大数据处理技术来处理地理信息数据。
在发展过程中，地理信息系统的大数据处理技术经历了几个关键阶段。
首先是基于空间数据库和分布式计算的并行处理技术的出现。
这种技术通过将地理信息数据存储在空间数据库中，并利用分布式计算技术进行并行处理，极大地提高了地理信息系统的数据处理能力。
随后，随着云计算和云存储的兴起，地理信息系统的大数据处理技术逐渐转向了云计算平台的利用。
云计算平台具有高度的可扩展性和灵活性，可以满足地理信息系统对于大数据处理的需求。
最近几年，随着人工智能和机器学习的快速发展，地理信息系统的大数据处理技术也开始引入这些先进的技术，以提高数据处理的效率和精度。
三、关键技术地理信息系统的大数据处理技术涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要的技术：1. 空间数据管理与分析技术：空间数据管理是地理信息系统的核心技术之一，它主要涉及到对地理信息数据的存储、查询和分析。
GIS数据处理方法
GIS数据处理方法GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据进行管理、分析和展示的技术工具。
在现代社会中，GIS已经广泛应用于各个领域，包括城市规划、环境保护、农业管理等。
而GIS数据的处理方法则是GIS应用的关键一环。
在本文中，我们将介绍几种常见的GIS数据处理方法。
一、数据获取在进行GIS数据处理之前，首先需要获取所需数据。
数据获取的方式多种多样，主要包括以下几种：1.1 传感器数据采集：通过使用各种传感器，如卫星遥感影像、激光雷达等，可以获取大范围的地理数据。
这些数据具有高时空分辨率，适用于进行空间分析和地图制作。
1.2 数据库查询：利用现有的数据库，如地理数据库、气象数据库等，可以通过查询操作获取所需数据。
这种方式适用于获取局部区域或特定类型的数据。
1.3 野外调查：对于某些无法通过传感器获取的数据，需要进行野外调查。
例如，人口普查、植被调查等需要在实地进行数据采集。
二、数据预处理数据预处理是GIS数据处理的重要步骤，其目的是清洗、转换和标准化原始数据，使其适用于后续的分析和展示。
以下是几种常见的数据预处理方法：2.1 数据清洗：在数据采集过程中，由于各种原因可能导致数据出现错误或缺失。
数据清洗的目的是对这些异常数据进行检测和处理，以确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据变换：对于不同源的数据，可能存在投影不同或坐标系不一致的问题。
数据变换的目的是将这些数据进行统一的坐标转换，以便进行地理分析。
2.3 数据标准化：不同数据的单位、量级不同，这将对后续的计算和分析造成困扰。
数据标准化的目的是调整数据的单位和量级，使其在同一尺度下进行比较和分析。
三、数据分析数据分析是GIS数据处理的核心环节，其目的是从数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和规划。
以下是几种常见的数据分析方法：3.1 空间查询：空间查询是GIS中最常用的数据分析方法之一，其目的是在空间范围内查找符合一定条件的地理对象。
例如，查找某一区域内的公园或学校。
测绘工程技术专业地理信息系统数据处理地理信息系统数据的处理和分析方法
测绘工程技术专业地理信息系统数据处理地理信息系统数据的处理和分析方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理空间数据为基础，通过数据采集、存储、管理、分析和展示等功能，实现对地理现象进行综合研究和综合管理的技术体系。
在测绘工程技术专业中，地理信息系统数据处理和分析是重要的一项工作，本文将讨论地理信息系统数据的处理和分析方法。
一、地理信息系统数据处理方法地理信息系统数据处理主要包括数据采集、数据存储和数据预处理三个方面。
1. 数据采集数据采集是地理信息系统数据处理的第一步，也是最基础的一步。
数据采集可以通过多种手段进行，如卫星遥感、航空摄影测量、GPS 定位等。
在数据采集过程中，要确保采集到的数据准确性和完整性，可采用数据校核和数据验证等方法。
此外，还需注意数据采集过程中的数据格式和数据量，以便后续处理和分析。
2. 数据存储数据存储是地理信息系统数据处理的重要环节，好的数据存储方案可以提高数据的查询和检索效率。
一般来说，地理信息系统的数据存储采用数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）进行管理。
常见的DBMS有Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。
在选择DBMS时，需要考虑数据类型和查询需求，以及系统的可扩展性和安全性等因素。
3. 数据预处理数据预处理是地理信息系统数据处理的关键步骤，它包括数据清洗、数据转换和数据融合等过程。
在数据清洗中，需要去除数据中的错误、缺失和重复等无效信息，以确保数据的准确性和一致性。
数据转换是将原始数据转换为地理信息系统所需的格式，如将数据投影、坐标转换等。
数据融合是将来自不同数据源的信息整合起来，形成一个完整的数据集。
二、地理信息系统数据分析方法地理信息系统数据分析是在数据处理的基础上，通过计算和模型等方法，对地理信息进行综合分析和建模。
1. 空间分析空间分析是地理信息系统数据分析的核心内容之一。
地理信息技术专业中常用的数据处理方法介绍
地理信息技术专业中常用的数据处理方法介绍地理信息技术（Geographic Information Technology, 简称GIT）是运用计算机基础、地理学理论和地理信息系统（Geographic Information System）等现代技术手段来收集、存储和处理地理信息的一门学科。
在地理信息技术专业中，数据处理是至关重要的一项工作。
本文将介绍几种在地理信息技术专业中常用的数据处理方法，包括：数据获取、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化。
一、数据获取在地理信息技术专业中，收集地理信息的第一步是获取数据。
数据可以通过多种途径获取，包括现场勘测、遥感技术和全球定位系统（Global Positioning System）等。
现场勘测是指直接到目标地区进行实地测量和观测，例如测量地区的地形、温度、湿度和水位等。
遥感技术是利用航空器或卫星获取目标地区的影像和遥感数据，例如获取卫星图像和激光雷达数据等。
全球定位系统是利用卫星定位和导航技术来获取目标地区的准确地理坐标。
二、数据存储在数据获取之后，地理信息技术专业需要将数据进行存储。
数据存储可以选择使用关系型数据库或非关系型数据库。
关系型数据库是采用表格的方式来存储和组织数据，例如使用MySQL或Oracle数据库。
非关系型数据库则是使用其他数据结构来存储和组织数据，例如使用MongoDB或Redis。
地理信息技术专业常用的数据存储结构包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据是利用点、线、面等几何要素来描述地理要素的数据类型，例如绘制国界线的坐标点。
栅格数据则是将地理要素划分为像元（Pixel）并存储像元值的数据类型，例如卫星图像。
三、数据清洗数据清洗是指对获取的地理数据进行修复、整理和去除错误的过程。
在地理信息技术专业中，数据清洗是非常重要的一步，因为原始数据往往包含各种噪声、缺失值和异常值等。
数据清洗的过程可以通过编程语言（如Python或R）来自动化完成，也可以使用地理信息系统软件（如ArcGIS或QGIS）来手动完成。
地理信息系统地数据的采集与处理
地理信息系统地数据的采集与处理地理信息系统（GIS）是一种通过数字化技术来采集、储存、管理、分析和展示地理数据的专业工具。
地理数据的采集和处理是GIS应用的重要一环，它涉及到数据的获取、整理和准确处理。
本文将详细介绍地理信息系统数据的采集与处理的过程和方法。
一、地理信息系统数据的采集地理信息系统数据的采集是指获取地理数据的过程。
地理数据是指包括地理实体位置、属性和关系等信息的数据。
在GIS应用中，地理数据的采集主要有以下几种方法：1. 空间数据的采集空间数据是指地理实体的位置信息，它可以通过多种方式进行采集。
其中最常用的方法是使用全球定位系统（GPS）进行采集。
GPS是一种通过卫星定位来获取地理位置信息的技术，它可以提供高精度的位置数据。
另外，空间数据的采集还可以通过航空摄影、卫星遥感等方式进行。
航空摄影利用飞机或无人机进行空中拍摄，通过像差测量等技术获取地面的位置信息。
而卫星遥感则是通过卫星对地球表面进行观测，获取地理数据。
2. 属性数据的采集属性数据是指地理实体的属性信息，例如人口数据、土地利用数据等。
属性数据的采集可以通过问卷调查、统计数据等方式进行。
在GIS应用中，属性数据的采集通常涉及到大量的数据整理和处理，需要保证数据的准确性和一致性。
二、地理信息系统数据的处理地理信息系统数据的处理是指对采集到的地理数据进行整理、转换和分析的过程。
地理数据处理的目的是为了提高数据的质量和利用价值。
下面将介绍地理信息系统数据处理的具体内容和方法：1. 数据整理和清理数据整理和清理是地理数据处理的基础工作。
在数据采集过程中，可能会存在数据重复、缺失、错误等问题，需要进行数据整理和清理来保证数据的准确性和完整性。
数据整理和清理包括数据去重、数据填充、数据格式转换等操作。
2. 数据转换和投影数据转换是指将不同格式或不同源的数据进行转换，使其能够在同一个GIS系统中进行统一管理和分析。
数据转换主要包括坐标系统的转换和数据格式的转换。
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。
地理信息系统数据处理的内容
地理信息系统数据处理的内容
地理信息系统数据处理主要涉及以下内容：
1.数据采集：收集和获取原始数据，并使用数据处理工具进行处理和
整理。
2.数据输入：将采集到的数据加载到GIS软件中。
3.数据存储：将数据存储在数据库中，以便将来进行查询和分析。
4.数据清洗：通过数据清洗工具，清洗和去除数据中的错误和不准确
的内容，确保数据质量。
5.数据分析：使用统计分析和空间分析工具，对数据进行可视化分析
操作，生成图表和报告。
6.数据输出：将处理、清洗和分析后的数据输出成各种格式的文件，
例如图像文件、报告文件、文本文件等。
7.数据发布：将数据发布在互联网上，使其可在其他系统中使用。
总之，地理信息系统数据处理是一系列操作的集合，旨在提高数据的
质量和分析效率，使其更好地服务于地理信息系统应用的各个领域，例如：城市规划、资源环境调查和监测、自然灾害预防和评估、公共安全管理等。
如何进行地理信息系统的数据处理
如何进行地理信息系统的数据处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于存储、分析和管理地理数据的重要工具。
其广泛应用于城市规划、资源管理、环境保护等领域，对于决策者来说具有重要的参考价值。
然而，要进行地理信息系统的数据处理并不是一件简单的事情，需要一定的专业知识和技能。
本文将介绍如何进行地理信息系统的数据处理，从数据获取、清洗、分析到可视化展示，帮助读者更好地应用地理信息系统。
一、数据获取地理信息系统的数据处理首先需要获取相关的地理数据。
数据获取可以通过多种途径进行，例如地理调查、卫星遥感、传感器技术等。
地理调查可以通过实地测量和问卷调查等方式获取数据，卫星遥感可以通过遥感图像获取地理数据，传感器技术可以获取实时的环境数据等。
在数据获取过程中，需要注意数据的准确性和完整性。
地理数据具有时效性和空间性，因此需要定期更新数据，并确保数据的准确性和完整性。
二、数据清洗数据清洗是地理信息系统数据处理的重要环节。
清洗数据可以消除数据中的噪音和错误，提高数据的质量和准确性。
在数据清洗过程中，可以采用多种方法和工具。
常见的数据清洗方法包括数据去重、数据格式统一、缺失数据处理等。
数据去重可以通过对数据进行排序和比较来消除重复数据，数据格式统一可以将数据转换为统一的格式，便于后续处理，缺失数据处理可以采用插补方法来填补缺失数据。
三、数据分析数据分析是地理信息系统的核心工作之一。
通过对地理数据进行分析，可以发现数据中的模式和趋势，提取有价值的信息，支持决策和规划。
数据分析可以采用统计分析、空间分析和模型分析等方法。
统计分析可以通过对数据进行统计描述、频率分布、相关性分析等来了解数据的基本统计特征。
空间分析可以通过对地理数据进行空间关系和空间交互分析来研究地理现象和空间模式。
模型分析可以通过建立数学模型和仿真模拟来预测和评估地理现象的发展趋势。
四、可视化展示可视化展示是地理信息系统数据处理的重要环节。
利用地理信息系统进行测绘数据处理的方法
利用地理信息系统进行测绘数据处理的方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理位置信息与属性数据相结合、进行存储、分析、查询和展示的工具。
在测绘领域，GIS的应用可以大大提高数据处理的效率和准确性。
本文将探讨利用地理信息系统进行测绘数据处理的方法，包括数据收集、数据处理和数据分析。
一、数据收集地理信息系统的数据收集是测绘工作的基础。
通常有以下几种方法可以获得地理数据：1.现地采集：通过实地勘测和测量，利用测绘仪器和设备获取地理数据。
例如，使用全球卫星定位系统（Global Positioning System，简称GPS）确定地点的坐标和高程等信息。
2.卫星影像：利用遥感技术获取卫星影像，然后利用GIS软件处理和分析这些影像。
卫星影像可以提供大范围的地理数据，并具有时效性。
3.航空影像：通过航空摄影方式获取大尺度、高分辨率的地理数据。
这种方法能够提供更详细、精确的地理信息，但成本较高。
4.地理数据库：利用现有的地理数据库，例如国家的地理信息系统或者公共数据库，下载所需的数据。
这种方法可以节约时间和成本，但其数据的精确性和时效性需要仔细考虑。
二、数据处理获得原始地理数据后，接下来需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
地理信息系统提供了多种功能和工具来处理地理数据，其中包括：1.数据质量控制：通过比对不同来源的数据，检查数据的一致性和准确性。
例如，通过比对现地采集和卫星影像获得的坐标数据，排除数据误差。
2.地理数据融合：将不同来源的地理数据融合为一个完整的数据集。
例如，将现地采集的地理数据与卫星影像融合，以提高数据的准确性和完整性。
3.数据格式转换：将不同格式的地理数据进行转换，以适应不同的软件和平台要求。
例如，将航空影像的数据格式转换成GIS软件所支持的格式。
4.数据剪辑和裁剪：根据需求，对数据进行剪辑和裁剪，以获取所需的区域范围的数据。
如何使用地理信息系统进行空间数据处理
如何使用地理信息系统进行空间数据处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的工具。
它可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而提供更可靠、准确的决策依据。
本文将论述如何使用GIS进行空间数据处理，包括数据采集、数据管理、数据分析和数据可视化等方面。
一、数据采集在使用GIS进行空间数据处理之前，首先需要采集地理数据。
数据的采集可以基于多种手段，如通过测量、遥感、GPS等。
其中，遥感技术可以获取大面积、高分辨率的地理数据，其遥感图像可以作为GIS的底图。
二、数据管理数据管理是GIS的核心任务之一。
它涉及到数据的组织、存储和更新。
在GIS 中，空间数据和属性数据是不可或缺的两个组成部分。
空间数据包括点、线、面等地理要素的位置和形状信息，而属性数据则包括这些地理要素的属性信息。
通过GIS软件，可以将这些数据进行整合，并建立数据库以便于管理和查询。
三、数据分析数据分析是GIS的重要功能之一，它可以通过空间分析和属性分析来揭示地理数据之间的关系和趋势。
空间分析可以帮助我们发现地理要素之间的邻近关系、交叉关系和分布规律。
属性分析则可以通过对属性数据的统计、分类和计算等操作，得出更深入的结论和推论。
数据分析在城市规划、环境评估、资源管理等领域具有广泛的应用。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，以便于人们理解和分析。
在GIS中，数据可视化可以通过地图制作、图表绘制等方式实现。
通过地图制作，我们可以将空间数据以地图的形式展示出来，从而更直观地呈现出地理要素的分布和变化趋势。
通过图表绘制，我们可以将属性数据以柱状图、饼图等方式展示出来，以便于比较和分析。
五、应用案例使用GIS进行空间数据处理的应用案例有很多。
以城市规划为例，GIS可以帮助规划师分析城市的人口分布、道路网络、公共设施等信息，从而制定更合理的城市规划方案。
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。
如何使用地理信息系统进行数据处理
如何使用地理信息系统进行数据处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种能够获取、存储、分析和展示地理数据的强大工具。
在当今信息化时代，GIS的应用范围越来越广泛，涵盖了自然资源管理、城市规划、环境保护、气候变化等方方面面。
下面我将介绍如何利用GIS进行数据处理，以期为读者提供一些有用的参考。
首先，使用GIS进行数据处理的第一步是收集地理数据。
地理数据可以来自多个渠道，比如卫星遥感图像、空间数据库、野外调查等。
在收集数据时，要注意数据的准确性和完整性。
通过选择合适的数据源以及合理的数据分辨率，可以最大限度地提高数据的质量。
接下来，我们需要使用GIS软件来处理这些地理数据。
GIS软件提供了一系列的功能，比如数据编辑、空间分析、数据可视化等。
在数据编辑方面，可以对数据进行清洗、转换、修正等操作，以确保数据的一致性和规范性。
在空间分析方面，可以通过空间查询、空间叠加、空间插值等功能，深入挖掘数据背后的规律和关联性。
在数据可视化方面，可以生成各种地图、图表、图像等，直观地展现地理数据的空间分布和特征。
在进行数据处理时，我们还需要注意数据的空间参考。
空间参考是指地理数据与地球表面的相对关系。
通过设定空间参考，可以实现不同地理数据之间的对比和交叉分析。
常用的空间参考系统有经纬度、UTM（通用横轴墨卡托投影）、高斯克吕格投影等。
选择适合的空间参考系统，可以更好地支持地理数据的比较和整合。
此外，GIS还能与其他工具和技术相结合，进一步提高数据处理的效率和精度。
与数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）相结合，可以实现对大数据集的高效存储和查询。
与遥感技术相结合，可以快速获取卫星图像并进行图像处理。
与全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）相结合，可以获取准确的位置信息，为地理数据提供更精确的地理坐标。
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若min(d1,d2,…dn-1)＜D，则 认为光标S捕捉到了该条线，否 则为未捕捉到。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 图元捕捉——线的捕捉
② 若S和A的距离d小于D则认为捕捉成功，即认为找到的点是A，否则失败， 继续搜索其它点。
乘方运算影响了搜索的速度，因此，把距离d的计算改为： 捕捉范围由圆改为矩形，这可 大大加快搜索速度。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 图元捕捉——线的捕捉 设光标点坐标为S(x,y)，D为
第五章
地理信息系统数据处理
第五章 地理信息系统数据处理
➢ 一方面，对输入的数据进行质量检查与纠正，包 括图形数据和属性数据的编辑、图形数据和属性数据 之间的对应关系的校验及纠正、空间数据的误差校正 等；
➢ 另一方面，对输入的图形数据进行整饰处理，使 这些图形数据能满足GIS的各种应用要求，包括对矢 量数据的压缩与光滑处理、拓扑关系的建立、矢量数 据与栅格数据的相互转换、图形的线性变换、图框的 生成、地图裁剪以及图幅拼接等。
2、图形数据编辑
（4）图形数据处理方法
数
字
➢ 图幅接边——图幅拼接
化
消除几何裂缝的方法是对接合处不能很
好吻合的图形，通过移动结点或结点粘
合的方法使之在空间位置上取得一致。
一般是以其中的一幅地图作参考，移动
边 界
另一幅图上的目标。如果差距较大，各
调 整
自移动一半。完成几何接边后，还要检
查属性赋值是否一致。若不一致，则需
简化为：
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 图元捕捉——面的捕捉 实际上就是判断光标点S(x,y)是否在多边形内，若在多
边形内则说明捕捉到。
判断点是否在多边形内的算法主要有垂线法或转角法。
垂线法的基本思想是从光标点引垂线(实际上可以是任 意方向的射线)，计算与多边形的交点个数。若交点个数 为奇数则说明该点在多边形内；若交点个数为偶数，则该 点在多边形外。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑
（4）图形数据处理方法
➢ 编辑操作——结点的编辑
1）结点吻合(Snap) 或称结点匹配、结点咬合，结点附和。
方法： A、结点移动，用鼠标将其它两点移到另一点； B、鼠标拉框，用鼠标拉一个矩形，落入该矩形内的结点坐标通 过求它们的中间坐标匹配成一致； C、求交点，求两条线的交点或其延长线的交点，作为吻合的结 点； D、自动匹配，给定一个吻合容差，或称为咬合距，在图形数字 化时或之后，将容差范围内的结点自动吻合成一点。
1）在实际的捕捉中，可每计算一个距离di就进行 一次比较，若di＜D，则捕捉成功，不需再进行下 面直线段到点S的距离计算了。 2）把不可能被光标捕捉到的线，用简单算法去除。 3）对于线段也采用类似的方法处理。 4）简化距离公式：
点S(x,y)到直线段(x1,y1),(x2,y2)的距离d的计 算公式为：
N3
a3 a4
N4
(c)
第五章 地理信息系统数据处理
二、拓扑关系的自动建立
增加顶点，则操作和处理都要复杂。不能在原来的存储位置上 重写，需要给一个新的目标标识号，在新位置上重写，而将原来的 目标删除，此时需要做一系列处理，调整空间拓扑关系。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑
（4）图形数据处理方法
➢ 编辑操作——图形编辑 2）移动一个顶点
移动顶点只涉及某个点的坐标，不涉及拓扑关系的维
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
1、窗口操作 （2）裁剪技术
➢ 关键是判断空间实体是否在开窗范围内。
（3）二维观察变换
Y
数字化仪 X o
X o
显示器 Y
Y
滚桶绘图仪 X o
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
1、窗口操作 （3）二维观察变换
➢ 世界坐标系（WC，World Coordinate system）
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
1、窗口操作
（3）二维观察变换
➢ 设备坐标系（DC，Device Coordinate system）
——设备坐标系是物理设备的I/O空间。每一种图形设备都有其 独特的坐标系，在数字化仪上对地图或其它图形进行数字化时， 由于数字化仪的游标器给出的是设备台面坐标（也叫相对坐 标），而不是该图所依据的投影坐标，因此，在一般情况下要 进行从DC到WC的变换，使得一幅图的数据，特别是多幅有关联 的图幅的数据位于一个统一的理论参考系中。在屏幕上显示图 形或在绘图仪上绘图时，则要做另一种坐标变换。
有结点
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑
B
（4）图形数据处理方法
A
➢ 编辑操作——清除假结点（伪结点）
由仅有两个线目标相关联的结点称为假结点（伪结点）。
——有些系统要将这种假结点清除掉（如ArcGIS），即 将目标A 和B合并成一条，使它们之间不存在结点;
——但有些系统并不要求清除假结点，如Geostar,因为 它们并不影响空间查询、分析和制图。
护，较简单。
jk
a b L3
3）删除一段弧段
L1
L2
复杂，先要把原来的弧段打断,存储上原来的弧段实
际被删除，拓扑关系需要调整和变化。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 图幅接边——图幅拼接
为了建立无缝图层，需要将分幅数字化的地图进行合并，使它 在空间上是连续的。由于数据采集和人工操作的误差，两个相邻图 幅的地图的空间图形数据在接合处出现几何裂缝或逻辑裂缝。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑
（4）图形数据处理方法
➢ 图元捕捉——面的捕捉 ✓ 加快速度的方法： 1）找出该多边形的外接矩形，若光 标点落在该矩形中，才有可能捕捉 到该面，否则放弃对该多边形的进 一步计算和判断。 2）对不可能有交点的线段应通过简 单的坐标比较迅速去除。 3）运用计算交点的技巧。
——是指用户坐标系。通常为直角坐标系，一般由用户自己选 定，与机器设备无关。图形输入到数据库时所依据的就是这种 坐标系，图形输出时应当仍然用用户所使用的坐标系，因为图 形输出是面向用户的。用户坐标空间一般为实数域，理论上是 连续的、无限的。作业区的左下角的坐标值通常为非零值。
第五章 地理信息系统数据处理
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
1、窗口操作
图形数据入库
世界坐标系数据库坐标系图形据检索（3）二维观察变换
➢ 坐标系之间的转换
设备坐标系
——在进行图形数据交互编辑时，为了能实现开窗口，使得它 再用户指定屏幕视口上显示图形，就必须进行NDC到DC的变化和 DC到NDC的变换。
——在图形数据编辑之前：（用户选定窗口视口范围）二 维观察变换实现在屏幕上适当位置正确显示窗口内数据，再 后可通过键盘或鼠标对屏幕图形进行交互式编辑。
a. 几何裂缝：指由数据文件边界分开的一个地物的两部分不能精 确地衔接。--几何接边
b. 逻辑裂缝：同一地物在相邻图幅上编码不同或具有不同的属性 信息，如公路的宽度，等高线高程等。---逻辑接边
无论是建立逻辑无缝图层，还是建立物理无缝图层，几何裂缝都必须消除。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
编辑的方法：
A、 结点移动，将结点移动到线目标上。
B、 使用线段求交；
C、 自动编辑，在给定容差内，自动求交并吻合在一起。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 编辑操作——结点与线匹配
需要考虑两种情况: A、 要求坐标一致，而不建立拓扑关系；如 高架桥（不需打断， 直接移动） B、 不仅坐标一致，且要建立之间的空间关联关系；如 道路交叉 口（需要打断） 无结点
Oid 弧段 号 N1 a1 N2 a1,a2 N3 a2
Oid 弧段 号 N1 a1 N2 a1,a2,a3 N3 a2 N4 a3
Oid 弧段 号 N1 a1 N2 a1,a2,a3 N3 a2,a4 N4 a3,a4
N2 a2 N1 a1
N3
(a)
N1 a1 N2 a2
N3
a3
N4
(b)
N1 a1 N2 a2
改正过来。最后根据软件提供的功能，
实现图幅的合并。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑 （4）图形数据处理方法
➢ 图幅接边——图幅拼接
接边处理
图幅接边前原始数据
图幅接边后数据
第五章 地理信息系统数据处理
二、拓扑关系的自动建立
1、点线拓扑关系的自动建立 （1）在图形采集和编辑中实时建立（见下页图 示）；
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
2、图形数据编辑
（4）图形数据处理方法
jk
➢ 编辑操作——图形编辑
包括用鼠标增加或删除一个点、线、面实体，移动、旋转一个 点、线、面实体。
1）删除和增加一个顶点
删除顶点，在数据库中不用整体删除与目标有关的数据，只是 在原来存储的位置重写一次坐标，拓扑关系适当调整。
第五章 地理信息系统数据处理
一、数据编辑
数据编辑又叫数字化编辑，是指对地图资料数字化后的 数据进行编辑加工，其主要目的是在改正数据差错的同时， 相应地改正数字化资料的图形。