第三章 空间数据采集与处理练习

第三章空间数据采集与处理着重看加粗题目名词解释1、数据压缩2、空间数据的内插3、空间数据处理4、误差5、空间数据6、类型7、对象8、点9、结点 10、线段11、线 12、弧 13、链 14、多边形 15、格网16、矢量17、栅格18、象元19、栅格对象20、数据精度简答题1、基于图像数据的矢量化方法从栅格数据向矢量数据转换的步骤有哪些？2、从技术角度看，地理信息系统常用的数据采集方法包括哪些？3、为什么在地理信息系统中使用元数据？元数据有哪些应用？4、元数据的作用有哪些？5、元数据的获取分为哪几个阶段？获取方法有哪些？6、空间数据源的种类有哪些？7、空间数据的一般性错误有哪些？主要有哪些检查方法？8、空间数据质量标准要素及其内容如何？第三章空间数据采集与处理名词解释1、所谓数据压缩，指从所取得的某个数据集合S中抽出一个子集A，这个子集作为一个新的信息源，在规定的精度范围内最好地逼近原集合，而又取得尽可能大的压缩比。

2、空间数据的内插可以作如下简单的描述：设已知一组空间数据，它们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其他任意点或任意分区的值。

这种通过已知点或分区的数据，推求任意点或分区数据的方法就称为空间数据的内插。

3、空间数据处理：对采集的各种数据，按照不同的方式方法对数据进行编辑运算，清除数据冗余，弥补数据缺失，形成符合用户要求的数据文件格式。

4、误差误差反映了数据与真实值或者大家公认的真值之间的差异，它是一种常用的数据准确性的表达方式。

5、空间数据：用于确定具有自然特征或者人工建筑特征的地理实体的地理位置、属性及其边界的信息。

6、类型：在元数据标准中，数据类型指该数据能接收的值的类型。

7、对象：对地理实体的部分或整体的数字表达。

8、点：用于位置确定的零维地理对象。

9、结点：拓扑连接两个或多个链或环的一维对象。

10、线段：两个点之间的直线段。

11、线：由相互连接的一系列线段组成的没有分支线段的序列，线可以自身或与其它线相切。

12、弧：由数学表达式确定的点集组成的弧状曲线。

13、链：两个结点之间的拓扑关联。

14、多边形：在二维平面中由封闭弧段包围的区域。

15、格网：组成一规则或近似规则的棋盘状镶嵌表面的格网集合，或者组成一规则或近似规则的棋盘状镶嵌表面的点集合。

16、矢量：有方向线的组合。

17、栅格：同一格网或数字影像的一个或多个叠加层。

18、象元：二维图形要素，它是数字影象最小要素。

19、栅格对象：一个或多个影象或格网，每一个影象或格网表示一个数据层，各层之间相应的格网单元或像元一致且相互套准。

20、数据精度：数据的准确度与精确度的总称。

数据的准确度是指结果、计算值或估计值与真实值或者大家公认的真值的接近程度。

数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。

简答题1、（1）二值化。

即将原有的不同级别的灰阶压缩到2个灰阶。

（2）细化。

细化是消除线划横断面栅格数的差异，使得每一条线只保留达标其轴线或周围轮廓线位置的单个栅格的宽度。

（3）跟踪。

目的是将写入数据文件的细化处理后的栅格数据，整理为从节点出发的线段或闭合的线条，并以矢量形式存储于特征栅格点中心的坐标。

2、（1）计算机键盘数据采集。

（2）手扶跟踪数字化方法。

（3）地图扫描数字化。

（4）实测地图数据的输入。

（5）全球定位系统数据采集。

3、在地理信息系统中使用元数据的原因如下：⑴完整性：面向对象的地理信息系统和空间数据库的目标之一，是把事物的有关数据都表示为类的形式，而这些类也包括类自身，即复杂的“类的类”结构。

这就要求有支持类与类之间相互印证和操作的机制，而元数据可以帮助这个机制的实现。

⑵可扩展性：有意地延伸一种计算机语言或者数据库特征的语义是很有用途的，如把跟踪或引擎信息的生成结果添加到操作请求中，通过动态改变元数据信息可以实现这种功能。

⑶特殊化：继承机制是靠动态连接操作请求和操作体来实现的，语言及数据库以结构化和语义信息的关联文件(Context)方式把操作请求传递给操作体，而这些信息可以通过元数据表达。

⑷安全性：分类完好的语言和数据库都支持动态类型检测，类的信息表示为元数据，这样在系统运行时，可以被类检测者访问。

⑸查错功能：在查错时使用元数据信息，有助于检测可运行应用系统的解释和修改状态。

⑹浏览功能：为数据的控制类开发浏览器时，为显示数据，要求能解译数据的结构，而这些信息是以元数据来表达的。

⑺程序生成：如果允许访问元数据，则可以利用关于结构的信息自动生成程序。

如，数据库查询的优化处理和远程过程调用残体生成。

空间数据元数据的应用：（1）帮助用户获取数据（2）空间数据质量控制（3）在数据集成中的应用（4）数据存贮和功能实现4、在地理信息系统应用中，元数据的主要作用可以归纳为如下几个方面：(1)帮助数据生产单位有效地管理和维护空间数据，建立数据文档，并保证即使其主要工作人员离退时，也不会失去对数据情况的了解；(2)提供有关数据生产单位数据存储、数据分类、数据内容、数据质量、数据交换网络及数据销售等方面的信息，便于用户查询检索空间数据:(3)帮助用户了解数据，以便就数据是否能满足其需求做出正确的判断；(4)提供有关信息，以便于用户处理和转换有用的数据。

5、空间数据元数据的获取可分为三个阶段:数据收集前、数据收集中和数据收集后。

对于模型元数据，这三个阶段分别是模型形成前、模型形成中和模型形成后。

第一阶段的元数据是根据要建设的数据库的内容面设计的元数据，内容包括:普通元数据、专题性元数据；第二阶段的元数据随数据的形成同步产生出三阶段的元数据，是在上述数据收集到以后，根据需要产生的，包括数据处理过程描述、数据利用情况、数据质量评估、浏览文件的形成、拓扑关系、影像数据的指标体系及指标、数据集大小、数据存放路径等。

空间数据元数据的获取方法主要有五种:键盘输入、关联表、测量法、计算法和推理法。

键盘输入一般工作量大且易出错；关联表方法是通过公共项(字段)从已存在的元数据或数据中获取有关的元数据；测量法容易使用且出错较少，如用全球定位系统测量数据空间点的位置等；计算法指由其他元数据或数据计算得到的元数据，如水平位置可由仪器设置及时间计算得到；推理法指根据数据的特征获取元数据。

在元数据获取的不同阶段，使用的方法也有差异。

在第一阶段主要是键入方法和关联表方法；第二阶段主要采用测量方法；第三阶段主要是计算和推理方法。

6、空间数据源的种类主要有：⑴地图:各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式。

我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。

⑵遥感影像数据:遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。

通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。

⑶统计数据:国民经济的各种统计数据常常也是GIS的数据源。

如人口数量、人口构成、国民生产总值等等。

⑷实测数据:各种实测数据特别是一些GPS点位数据、地籍测量数据常常是GIS 的一个很准确和很现势的资料。

⑸数字数据:目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。

数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。

⑹各种文字报告和立法文件:对于一个多用途的或综合型的系统，一般都要建立一个大而灵活的数据库，以支持其非常广泛的应用范围。

7、图形数据和属性数据的误差或错误主要包括以下几个方面：⑴空间数据的不完整或重复：主要包括空间点、线、面数据的丢失或重复、区域中心点的遗漏、栅格数据矢量化时引起的断线等；⑵空间数据位置的不准确：主要包括空间点位的不准确、线段过长或过短、线段的断裂、相邻多边形结点的不重合等；⑶空间数据的比例尺不准确；⑷空间数据的变形；⑸空间属性和数据连接有误；⑹属性数据不完整；为发现并有效消除误差，一般采用如下方法进行检查：⑴叠合比较法，是空间数据数字化正确与否的最佳检核方法，按与原图相同的比例尺用把数字化的内容绘在透明材料上，然后与原图叠合在一起，在透光桌上仔细的观察和比较。

一般，对于空间数据的比例尺不准确和空间数据的变形马上就可以观察出来，对于空间数据的位置不完整和不准确则须用粗笔把遗漏、位置错误的地方明显地标注出来。

如果数字化的范围比较大，分块数字化时，除检核一幅(块)图内的差错外还应检核已存入计算机的其它图幅的接边情况；⑵目视检查法，指在屏幕上用目视检查的方法，检查一些明显的数字化误差与错误，如图所示，包括线段过长或过短、多边形的重叠和裂口、线段的断裂等；⑶逻辑检查法，如根据数据拓扑一致性进行检验，将弧段连成多边形，进行数字化误差的检查。

8、空间数据质量标准要素及其内容如下：(1)数据情况说明：要求对地理数据的来源、数据内容及其处理过程等作出准确、全面和详尽的说明。

(2)位置精度或称定位精度：为空间实体的坐标数据与实体真实位置的接近程度，常表现为空间三维坐标数据精度。

它包括数学基础精度、平面精度、高程精度、接边精度、形状再现精度(形状保真度)、像元定位精度(图像分辨率)等。

平面精度和高程精度又可分为相对精度和绝对精度。

(3)属性精度：指空间实体的属性值与其真值相符的程度。

通常取决于地理数据的类型，且常常与位置精度有关，包括要素分类与代码的正确性、要素属性值的准确性及其名称的正确性等。

(4)时间精度：指数据的现势性。

可以通过数据更新的时间和频度来表现。

(5)逻辑一致性：指地理数据关系上的可靠性，包括数据结构、数据内容(包括空间特征、专题特征和时间特征)，以及拓扑性质上的内在一致性。

(6)数据完整性：指地理数据在范围、内容及结构等方面满足所有要求的完整程度，包括数据范围、空间实体类型、空间关系分类、属性特征分类等方面的完整性。

(7)表达形式的合理性：主要指数据抽象、数据表达与真实地理世界的吻合性，包括空间特征、专题特征和时间特征表达的合理性等。