栅格-矢量结构在空间数据融合中的技术及应用
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析
栅格数据处理与分析的技巧与案例分析引言栅格数据是地理空间信息的一种重要形式，具有大规模、高分辨率和多时相的特点。
在地理信息系统（GIS）领域中，栅格数据处理和分析是非常重要的任务，可以帮助我们深入了解地球表面的变化和空间关系。
本文将介绍一些栅格数据处理和分析的技巧，并通过实际案例来展示其应用价值。
一、数据预处理在进行栅格数据处理和分析之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据导入、数据格式转换、数据投影转换等步骤。
数据导入是将原始数据导入到GIS软件中，一般可以通过导入文件的方式实现。
数据格式转换是将原始数据转换为GIS软件可识别的格式，常见的格式包括TIFF、GRID、IMG等。
数据投影转换是将原始数据转换为目标坐标系下的数据，以便进行后续分析。
二、栅格数据处理技巧1. 遥感影像预处理遥感影像是栅格数据的一种重要类型，常常用于地表覆盖分类、土地利用变化检测等分析。
在进行遥感影像处理之前，需要进行影像预处理。
预处理包括影像去噪、辐射定标、大气校正等步骤。
影像去噪可以通过滤波器等方法实现，以去除图像中的噪声。
辐射定标是将卫星影像中的数字值转换为辐射亮度值，为后续分析提供准确的数据。
大气校正是为了消除大气因素对卫星影像的影响，使得影像能够更好地反映地表信息。
2. 栅格数据融合栅格数据融合是将不同分辨率、不同传感器的栅格数据进行融合，以提高数据的空间分辨率和时相分辨率。
常见的栅格数据融合方法包括主成分分析法、波段融合法、小波变换法等。
主成分分析法通过主成分分析的方法将多波段影像降维，提取主要信息。
波段融合法通过将多个波段的信息进行线性组合，以获得融合后的影像。
小波变换法通过小波变换的方法将低频和高频信息融合在一起，得到融合后的影像。
3. 栅格数据裁剪和镶嵌栅格数据裁剪是将原始栅格数据裁剪为特定区域的数据，以便进行局部分析。
常见的裁剪方法包括矩形裁剪和多边形裁剪。
矩形裁剪是在GIS软件中指定一个矩形范围，然后将数据裁剪为该范围内的数据。
地理信息系统概论课后习题部分答案
第一章1、什么是地理信息系统（GIS）.它与一般计算机应用系统有哪些异同点.答：地理信息系统：是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
GIS 脱胎于地图学，是计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学等众多学科交叉融合而成的新兴学科。
但是，地理信息系统与这学科和系统之间既有联系又有区别: （1）GIS 与机助制图系统机助制图是地理信息系统得主要技术基础，它涉及GIS 中的空间数据采集、表示、处理、可视化甚至空间数据的管理。
地理信息系统和数字制图系统的主要区别在于空间分析方面。
一个功能完善的地理信息系统可以包含数字制图系统的所有功能，此外它还应具有丰富的空间分析功能。
（2）GIS 与DBMS(数据库管理系统) GIS 除需要功能强大的空间数据的管理功能之外，还需要具有图形数据的采集、空间数据的可视化和空间分析等功能。
因此，GIS 在硬件和软件方面均比一般事务数据库更加复杂，在功能上也比后者要多地多。
（3）GIS 与CAD 系统二者虽然都有参考系统，都能描述图形，但CAD 系统只处理规则的几何图形、属性库功能弱，更缺乏分析和判断能力。
（4）GIS 与遥感图像处理的系统遥感图像处理的系统是专门用于对遥感图像数据处理进行分析处理的软件。
它主要强调对遥感栅格数据的几何处理、灰度处理和专题信息提取。
这种系统一般缺少实体的空间关系描述，难以进行*一实体的属性查询和空间关系查询以及网络分析等功能。
2、地理信息系统有哪几个主要部分组成.它的基本功能有哪些.试举目前广泛应用的两个基础地理信息系统软件为例，列出它们的功能分类表，并比较异同点.（1）系统硬件:包括各种硬件设备，是系统功能实现的物质基础；（2）系统软件:支持数据采集、存储、加工、回答用户问题的计算机程序系统；（3）空间数据:系统分析与处理的对象，构成系统的应用基础；（4）应用人员:GIS 服务的对象，分为一般用户和从事建立、维护、管理和更新的高级用户；（5）应用模型:解决*一专门应用的应用模型，是GIS 技术产生社会经济效益的关键所在。
如何进行GIS与遥感的空间数据融合
如何进行GIS与遥感的空间数据融合GIS与遥感是两个地理信息科学领域中非常重要的技术手段，它们分别运用了地理信息系统和遥感技术，能够提供丰富的空间数据。
而将GIS与遥感进行空间数据融合，可以进一步提高地理信息处理的精度和应用的效果。
本文将探讨如何进行GIS与遥感的空间数据融合，以及融合后的应用。
首先，GIS与遥感的空间数据融合可以通过图像配准实现。
遥感图像和GIS地图的坐标系统和参考坐标系可能存在差异，因此需要进行图像配准，即将遥感图像与GIS地图坐标系统进行匹配。
图像配准的过程可以通过特征点匹配、地面控制点等方法实现，最终将两者的坐标系统对齐。
这样一来，就能够在GIS平台上对遥感图像进行处理和分析，进一步提高地理信息处理的精度。
其次，GIS与遥感的空间数据融合可以通过影像融合技术实现。
GIS地图通常是矢量数据，而遥感图像是栅格数据，两者的特点不同。
影像融合技术可以将遥感图像的栅格数据与GIS地图的矢量数据进行融合，生成更为综合的空间数据。
影像融合技术包括像素级融合、特征级融合等，可以根据具体需求选择适当的方法。
融合后的数据既有矢量数据的特点，又能够表达遥感图像中的细节信息，使得地理信息处理更加全面和准确。
除了上述的数据融合方法，GIS与遥感的空间数据融合还可以通过模型集成实现。
模型集成是将GIS分析模型和遥感影像处理算法相结合，利用两者的优势，提高空间数据处理的效果。
例如，在遥感图像中提取出某一类地物的信息后，可以将此信息与GIS中的其他数据进行叠加分析，进一步分析该地物与其他地理要素的关系。
模型集成的好处是使得GIS与遥感的空间数据融合更加灵活，可根据需求选择不同的分析方法和模型，提高分析结果的准确性和可靠性。
融合后的GIS与遥感空间数据可以在许多领域中得到应用。
例如，在城市规划中，利用融合后的数据可以更好地分析城市的空间分布、土地利用情况等，为城市规划提供科学依据。
在资源管理中，融合后的数据可以用于监测自然资源的变化、研究生态环境的演变等，有助于资源管理的决策。
gis个人版
信息的概念：信息即信号、消息、意义，是向人们或机器提供关于现实世界新的事实的知识，是数据、消息中所包含的意义，它不随载体物理设备形式的改变而改变。
在当今的信息社会，信息无论是对个人还是对社会都是非常重要的。
信息的表达/载体——数据数据：是指某一目标定性、定量描述的原始资料，包括数字、文字、符号、图形、图像以及它们能转换成的数据等形式。
数据是用以载荷信息的物理符号，数据本身并没有意义。
如数字“1”。
地理信息：是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对地理数据的解释（邬伦，G IS 原理）。
地理信息的特征：空间定位性、多维结构性、动态性地理信息系统：一方面，地理信息系统是一门学科，是描述、存储、分析和输出空间信息的理论和方法的一门新兴的交叉学科；另一方面，地理信息系统是一个技术系统，是以地理空间数据库（Geospatial Dat abase）为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间的和动态的地理信息，为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。
GIS与MIS的区别：①在硬件上,为了处理图形和图像数据,系统需要配置专门的输入和输出设备；②在软件上,则要求研制专门的图形和图像数据的分析算法和处理软件,这些算法和软件又直接和数据的结构及数据库的管理方法有关；③在信息处理的内容和采用的目的方面,一般的MIS主要是查询检索和统计分析,处理的结果大多是制成某种规定格式的表格数据,而GIS主要用于分析资源的合理开发应用,制定区域发展规划等应用。
数字地球：可以理解为对真实地球及其相关现象统一的数字化重现和认识。
通俗地说就是虚拟地球。
完整的GIS主要由4-5个部分构成：计算机硬件系统、计算机软件系统、空间数据、用户应用模型常用的GIS软件ARC/INFO（美国ESR I公司）ArcVi ew（美国ESRI公司）MapInfo（美国MapInfo公司）Maptitude（美国Calipe r公司）MG E（美国Inte rgraph公司）S ICAD（德国SIMENS公司）Microstation（美国Bentley公司）MapGIS（中国地质大学）SuperMap(中国科学院地理所)GeoStar（武汉测绘科技大学）Citysta r（北京大学）空间数据特征：几何、属性、时间数据；GIS的功能—基本功能—位置、条件、趋势、模式、模型国际GIS的发展：①60年代起步开拓阶段②70年代巩固发展阶段③80年代突破发展阶段④90年代产业化阶段⑤21世纪网络化阶段（Web\Com\Open）我国采用的大地坐标系为1980年中国国家大地坐标系，现在规定的高程起算基准面为1985国家高程基准。
矢量数据与栅格数据
矢量数据与栅格数据引言概述：在地理信息系统（GIS）中，矢量数据和栅格数据是两种常见的数据类型。
它们分别以不同的方式来表示和存储地理空间信息，各自具有特定的优势和应用场景。
本文将从矢量数据和栅格数据的定义、特点、优势和应用等方面进行详细介绍。
一、矢量数据1.1 定义：矢量数据是通过点、线、面等几何要素来描述地理空间信息的数据类型。
1.2 特点：具有几何精确性，能够精确表示地理要素的形状和位置关系。
1.3 优势：适合于表示复杂的地理要素，如河流、道路、建造等，具有较高的几何精度。
二、栅格数据2.1 定义：栅格数据是将地理空间信息分割成规则的像元格网，每一个像元具有惟一的值来描述地理要素。
2.2 特点：数据结构简单，易于存储和处理，适合于遥感影像等连续型数据。
2.3 优势：适合于表达连续型的地理现象，如高程模型、遥感影像等，具有较高的数据处理效率。
三、矢量数据与栅格数据的应用3.1 矢量数据应用：常用于地图制作、空间分析、地理定位等领域，如绘制城市规划图、进行地理空间分析等。
3.2 栅格数据应用：广泛应用于遥感影像处理、数字地球模型构建、环境监测等领域，如进行遥感影像分类、数字高程模型生成等。
3.3 综合应用：矢量数据和栅格数据往往结合使用，以满足不同的地理信息需求，如绘制地图时结合矢量数据和栅格数据，提供更加全面的地理信息。
四、矢量数据与栅格数据的转换4.1 矢量数据转换为栅格数据：通过栅格化处理将矢量数据转换为栅格数据，常用于遥感影像分类、地形分析等。
4.2 栅格数据转换为矢量数据：通过矢量化处理将栅格数据转换为矢量数据，常用于提取地理要素的边界、进行空间分析等。
4.3 转换方法选择：在进行数据转换时，需要根据具体的应用需求和数据特点选择合适的转换方法，以确保数据的准确性和有效性。
五、矢量数据与栅格数据的未来发展5.1 数据融合：未来矢量数据和栅格数据的融合将更加深入，实现更加全面的地理信息表达和分析。
测绘技术矢量与栅格数据格式介绍
测绘技术矢量与栅格数据格式介绍测绘技术是现代科学和技术的重要组成部分，它以获取地理空间信息为目标，通过对地球表面进行测量和记录，为各个领域的发展提供了重要的支持和数据。
在测绘领域中，矢量和栅格数据格式是两种常见的数据表示方式。
本文将介绍这两种数据格式的特点、应用领域以及优缺点。
一、矢量数据格式矢量数据格式是一种通过点、线和面等几何要素来描述地理对象的数据表示方式。
与之相对的是栅格数据格式，后文将进行详细讨论。
矢量数据格式具备以下几个特点：1.灵活性矢量数据格式能够准确地定位和描述地理要素，具备很高的精度和准确性。
它能够更好地表示各种特征，包括线状、面状和点状对象。
这使得矢量数据在城市规划、土地管理等领域得到广泛应用。
2.空间拓扑关系矢量数据格式能够捕捉和存储地理要素之间的空间拓扑关系，如邻接、包含和相交等。
这种拓扑关系在地图制图、道路网络分析等方面发挥着重要作用。
3.数据压缩相对于栅格数据格式，矢量数据格式通常具有较小的存储体积。
这是因为矢量数据使用几何要素来描述地理对象，而栅格数据则以像元的形式进行存储。
这种数据压缩优势使得矢量数据在数据传输和存储方面更加高效。
二、栅格数据格式栅格数据格式是一种通过像元（即栅格单元）来描述地理对象的数据表示方式。
栅格数据是将地理空间离散成一系列等面积的像元，并通过不同的像元值来代表不同的地理属性。
栅格数据格式具备以下几个特点：1.简单性栅格数据格式在数据结构上相对简单，每个像元的数值即可表示地理要素的特征。
这种简单性使得栅格数据在一些处理和分析操作中更为方便。
2.连续性栅格数据格式能够连续地表示地理现象，因为每个像元代表一个位置上的数值。
这种连续性对于流域分析、地质渗透性等研究非常重要。
3.适应性栅格数据格式适合于表示具有均一性的地理现象，如地表温度、降水量等。
它能够提供更全面的地理数据，为科学研究和决策提供支持。
三、各自的应用领域矢量数据格式和栅格数据格式在不同的领域有不同的应用。
地理信息系统中的数据融合与空间分析
地理信息系统中的数据融合与空间分析地理信息系统（GIS）是一种以地理空间为基础的信息系统，能够对地理数据进行收集、存储、管理、分析和展示，对于解决现实生活中的各种问题具有重要的作用。
在地理信息系统中，数据融合和空间分析是两个核心概念。
数据融合指的是将多源、多格式的地理数据融合在一起，形成一个统一的数据源；而空间分析则指的是对这些融合后的数据进行各种空间关系的分析，以发现潜在的规律和问题。
一、数据融合数据融合是地理信息系统中的一项重要技术，其目的是将来自不同数据源的地理信息融合在一起，形成一个完整、准确的信息集合。
数据融合可以分为多种形式，包括属性融合、空间融合和时间融合等。
在GIS中，属性融合是指将来自不同数据源的属性数据融合在一起，以形成一个统一的数据库。
例如，在城市规划中，我们需要将土地用途数据、人口数据和交通数据等进行融合，以便更好地为城市规划和决策提供支持。
在进行属性融合时，需要注意数据的一致性和完整性，确保融合后的数据能够准确地反映实际情况。
空间融合是指将来自不同数据源的空间数据融合在一起，以形成一个统一的地理空间数据库。
在地理信息系统中，空间数据可以分为栅格数据和矢量数据。
在进行空间融合时，需要考虑数据的准确性和完整性，确保融合后的数据能够准确地表示地理现象。
例如，在进行地质勘探时，我们需要将测量数据、地质图和地形图等进行融合，以获得更全面、准确的地质信息。
时间融合是指将来自不同时间点的地理数据融合在一起，以形成一个时间序列的数据库。
时间融合可以用于分析和预测地理现象的变化趋势。
例如，在气象预测中，我们需要将过去的气象数据和当前的气象数据进行融合，以预测未来的气候变化。
在进行时间融合时，需要考虑数据的时效性和一致性，确保融合后的数据能够准确地反映地理现象的变化。
二、空间分析空间分析是地理信息系统中的一种核心功能，其目的是通过对空间数据的分析和处理，揭示地理现象的内在规律和关联。
空间分析可以分为多种形式，包括空间关系分析、空间统计分析和空间模型分析等。
如何进行栅格数据与矢量数据的互转换与融合
如何进行栅格数据与矢量数据的互转换与融合栅格数据与矢量数据是地理信息系统（GIS）中两种常见的空间数据类型。
栅格数据由像素组成，每个像素都有一个特定的属性值，常用于表达连续变量，如高程和温度。
而矢量数据则由点、线和面等几何图形组成，用于表达离散的空间要素，如道路、建筑物和行政边界。
在实际应用中，如何进行栅格数据与矢量数据的互转换与融合，是一个常见而重要的问题。
首先，我们来探讨如何进行栅格数据到矢量数据的转换。
在很多情况下，我们可能需要将栅格数据转换为矢量数据以便进一步分析或进行可视化展示。
这时，我们可以利用栅格数据中的像素属性值来生成对应的矢量要素。
例如，对于一张代表土地利用类型的栅格图像，我们可以将每个像素根据其属性值转换为相应的矢量面要素，从而得到不同类型土地的边界。
转换过程中，需要注意栅格数据的像素分辨率对结果的影响。
较大的像素分辨率可能会导致精度较低的矢量图形，而较小的像素分辨率则会增加矢量数据的复杂性和体积。
因此，在转换过程中我们需要根据实际需求进行适当的像素分辨率调整，以在高精度和数据体积之间找到平衡。
除了栅格数据到矢量数据的转换，我们还常常需要进行相反的操作，即将矢量数据转换为栅格数据。
这种转换在一些特定的分析过程中十分有用。
例如，在洪水模拟中，我们可以将不同高程的矢量面转换为相应的栅格，以便进行洪水扩展模拟。
这时，我们需要根据矢量数据的要素属性和分辨率参数对栅格数据进行生成，以确保结果的准确性和可靠性。
除了数据类型之间的转换，栅格数据与矢量数据的融合也是一个重要的问题。
在实际应用中，我们往往需要将栅格和矢量数据进行融合，以便综合利用它们的优势和特点。
例如，我们可以将栅格高程数据与矢量道路数据进行融合，得到具有高程属性的道路要素，从而更好地进行交通规划和分析。
在栅格与矢量数据融合的过程中，需要解决不同数据类型之间的不一致性和匹配问题。
一种常见的方法是通过空间参考系统（SRS）的转换来实现数据的一致性。
使用测绘技术进行矢量与栅格数据融合的步骤
使用测绘技术进行矢量与栅格数据融合的步骤随着现代测绘技术的不断发展与应用，矢量和栅格数据成为了测绘领域中常见的两种数据格式。
然而，矢量与栅格数据各自具有不同的特点和优势，因此，在某些应用中，需要将它们进行融合，以提供更为全面和准确的地理信息数据。
本文将介绍使用测绘技术进行矢量与栅格数据融合的步骤，以期帮助读者更好地理解和应用这一技术。
首先，进行数据预处理。
在进行数据融合之前，需要对矢量和栅格数据进行预处理，以确保数据的一致性和准确性。
对于矢量数据，可以通过清理和整理数据，消除冗余和错误的几何要素，确保数据的完整性和拓扑一致性。
对于栅格数据，则需要进行数据格式的统一和栅格分辨率的匹配，以保证融合后的数据能够正确展示。
其次，进行数据转换。
由于矢量和栅格数据具有不同的数据结构和表达方式，因此，在进行数据融合之前，需要将其进行转换，以便能够进行后续的处理和分析。
对于矢量数据，可以通过矢量到栅格的转换，将其转换为栅格数据。
而对于栅格数据，则需要进行栅格到矢量的转换，将其转换为矢量数据。
这样，就可以将矢量和栅格数据都转化为同一种数据格式，方便后续的融合处理。
接下来，进行数据匹配。
数据匹配是矢量与栅格数据融合的关键一步，其目的是将两种不同的数据格式对应起来，建立它们之间的关系。
对于矢量数据，可以通过将矢量要素与栅格像元进行匹配，将矢量要素投影到栅格像元上，并根据其位置和属性信息进行匹配。
而对于栅格数据，则需要根据栅格像元的位置信息和像元值，判断其所属的矢量要素，并建立相应的关联。
通过数据匹配，可以将矢量和栅格数据之间的联系进行建立，为后续的融合处理提供基础。
最后，进行数据融合与分析。
在数据匹配完成之后，可以进行矢量与栅格数据的融合。
融合的方法可以根据具体的应用需求而定，常见的方法包括栅格转矢量、矢量转栅格、矢量与栅格叠加等。
通过融合，可以将矢量和栅格数据的优势进行互补，提高地理信息数据的准确性和丰富性。
同时，在数据融合的基础上，可以进行进一步的分析和应用，例如地形数据分析、地理空间模拟等，以满足不同领域的需求。
栅格、矢量结构在空间数据融合中的技术及应用
器、 电机故障 ） 发 方式下的全 网各变 电站的电压稳定性指标 、 功率极 限和临界电压。在具体运用中， 前只能通过稳态潮流的数值进行分析。 目
（ ） 系统缺乏暂态安全分析 ， ３该 即在 当前、 历史的或预 想方式下 针对给定预 想事故集中的故障和继 电保护动作情况判断系统是否
（ 绘制变压器 图元和使用变压器 图元时 ， ４） 要注意正确区分电
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４３调度员潮流 ． 调度员潮流是 电网分析应用软化最基本的应用之一 ， 电力系 是 统运行分析和规划设计中最 常用的工具 ， 是求 电力系统稳态运行条 件下 的潮流分布 ， 随时为其他应用软件 （ 故障分析、 最优潮流 、 短路 电 流计算 、 动电压控制、 自 暂态分析和调度员模拟培训等） 供‘ ｊ 硼究方式” 是 。 调度员潮流 网络应用软件的特点是 ： 运行方式的取得 、 改、 修 计 算、 调整和保存等全部工作通过画面进行 ， 用户界面 方便而灵活 ； 计
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能 实时 地 以不 同颜 色和 背 景 直 观地 显 示 出 电力 系统 设 备 的运 络结线 ， 调度员潮流软件能够直观地在 系统 图。
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栅格矢量数据的相互转换
栅格、矢量数据的相互转换地理信息系统空间数据类型主要有矢量和栅格结构。
矢量结构包含有拓扑信息，通常应用于空间关系的分析；栅格数据则易于表示面状要素，主要应用于空间分析和图象处理。
由于栅格和矢量数据在GIS应用过程中各有其优缺点，所以，一般情况下，同一个GIS系统能够处理、存储栅格和矢量数据。
对同一研究区域而言，有时为了分析处理问题的方便，需要实现栅格和矢量数据间的转换（如扫描图象的矢量化，地形图的栅格化）。
矢量向栅格的转换图3-37 栅格单元属性值的确定从矢量向栅格转换过程中，应尽量保持矢量图形的精度。
在决定属性值时尽可能保持空间变量的真实性和最大信息量。
在图3-37中，格网单元对应几种不同的属性值，而每一单元只能取一个值。
在这种情况下，有如下一些取值方法。
(1)中心点法：用处于格网单元0处的地物类型或空间特征决定属性值。
此时，该单元属性值为C。
此法常用于连续分布的地理要素，如降雨量分布、大气污染等；(2)面积占优法：以占单元面积最大的地物类型和空间特征决定格网单元的属性值。
此时，栅格单元的属性值为B。
面积占优法适合分类较细、地物类别斑块较小的情况；(3)重要性法：根据格网单元内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型代表相应的格网单元的属性值。
这种方法对于特别重要的地理实体，尽管其面积很小或不在格网的中心，也采取保留的原则。
重要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是具有点、线状分布的地理要素，如城镇、交通枢纽、河流水系等。
在进行弧段或多边形的矢量化时，可以利用上述三种方法确定格网的属性值。
为了逼近原图或原始数据精度，除了采用上述几种取值方法外，还可以采用提高图象分辨率的方法。
这种方法可以提高转换的精度，更接近真实状态，表现更细小的地物类型。
当然，图象分辨率的提高，将大大增加数据量。
1．基于弧段数据的栅格化方法首先计算所有弧段结点或中间点所在的格网位置，并赋予该结点正确的属性，然后根据下面的算法完成弧段的栅格化。
空间数据融合
栅格数据融合的层次
目前国内外都把遥感数据融合按照其融合 的水平和特点,分为三个层次： （1）数据级（像素级） （2）特征级 （3）决策级
数据级（像素级）融合
数据级融合是一种低水平的融合。经过预处理的 多源遥感数据直接融合,而后根据需要对融合的数 据进行特征提取和属性说明：
数据融合
特征提取
属性说明
常用栅格数据融合算法
小波变换
基于小波变换的图像融合,就是对原始图像进行小波变换,将其分解在不
同频段的不同特征域上,然后在不同的特征域内进行融合,构成新的小波 金字塔结构,再用小波逆变换得到合成图像的过程。
根据分解形式的不同又可分为金字塔形小波融合技术和树状小波
融合技术。 金字塔形小波分解是利用正交小波变换对原图像进行正交小波分解,得 到表示低频信息、水平方向变化信息、垂直方向变化信息和对角方向 变化信息的4个子图像,再将低频子图像进一步分解成4个子图像。 树状小波分解与传统的金字塔形小波分解的不同之处在于它不仅仅将 低频信息进行分解,而且根据图像的特征,按子带图像的能量自适应地对 各个子带信息进行分解。
空间数据融合（意义）
能够更加准确地获得空间实体信息
充分利用已有的数据，降低成本，实现信息资源的共享
可以提高空间分辨率,降低模糊度并达到图像增强的目的
通过不同遥感影像信息的融合处理可以完成更复杂、更高
级的一些分类、判断决策等任务
利用多时相数据进行动态监测,提高时相检测能力。
改进空间数据的可靠性和可维护性
融合结果定量评价
3.清晰度 主成分变换法融合影像的的平均梯度高于原始多光 谱影像,同时也高于原始全色影像，说明融合后的结果 影像可以更好地突出细节纹理信息,使影像更加清晰。 IHS变换法，恰恰相反。小波变换的指标接近于或稍高 于原始多光谱影像,提高较少。 4.光谱信息 从表中可以看出小波变换扭曲程度最小,而相关系数 最大,因此小波变换的光谱信息保持的最好。主成分变 换和IHS变换法的光谱相关系数均比小波变换的低，而 扭曲程度大，光谱保持不如小波变换。
栅格数据和矢量数据的优缺点
栅格数据和矢量数据的优缺点标题：栅格数据和矢量数据的优缺点引言概述：在地理信息系统（GIS）中，栅格数据和矢量数据是两种常用的数据模型。
栅格数据是由像素组成的网格，每一个像素代表一定的空间范围，而矢量数据则是由点、线、面等几何要素组成的地图数据。
本文将从不同角度分析栅格数据和矢量数据的优缺点，以匡助读者更好地理解和选择合适的数据模型。
一、栅格数据的优缺点1.1 栅格数据的优点1.1.1 简单易懂：栅格数据以像素为基本单位，易于理解和处理。
1.1.2 数据完整性：栅格数据可以准确记录地物的属性和特征，数据完整性较高。
1.1.3 分析方便：栅格数据适合进行遥感影像分析、地形分析等空间分析工作。
1.2 栅格数据的缺点1.2.1 数据冗余：栅格数据中可能存在大量冗余数据，导致数据量庞大。
1.2.2 空间精度限制：栅格数据的空间精度受像素大小限制，不适合精细地图制作。
1.2.3 数据更新难点：栅格数据更新和编辑较为繁琐，不利于实时数据更新。
二、矢量数据的优缺点2.1 矢量数据的优点2.1.1 精确度高：矢量数据可以精确表示地物的几何形状和属性信息。
2.1.2 数据可编辑：矢量数据易于编辑和更新，适合制作动态地图。
2.1.3 空间关系表达：矢量数据可以准确表达地物之间的空间关系，适合进行空间分析。
2.2 矢量数据的缺点2.2.1 复杂性高：矢量数据处理相对复杂，需要较高的技术水平。
2.2.2 数据量大：矢量数据中可能存在大量节点和属性信息，数据量较大。
2.2.3 可视化效果差：矢量数据在表达连续性数据时效果不如栅格数据。
三、栅格数据和矢量数据的应用领域3.1 栅格数据应用领域3.1.1 遥感影像分析：栅格数据适合处理遥感影像数据，提取地物信息。
3.1.2 数值地形模型：栅格数据可以构建数字高程模型，进行地形分析和地貌研究。
3.1.3 气象预测：栅格数据可用于气象预测模型，分析气象变化趋势。
3.2 矢量数据应用领域3.2.1 地图制作：矢量数据适合制作精细地图，表达地物的几何形状和属性信息。
栅格数据与矢量数据的比较
栅格数据与矢量数据的比较概述：栅格数据和矢量数据是地理信息系统（GIS）中常用的两种数据模型。
栅格数据使用像素网格来表示地理现象，而矢量数据则使用点、线、面等几何要素来表示。
本文将对栅格数据和矢量数据进行比较，包括数据结构、数据存储、数据分析和数据应用等方面。
一、数据结构：1. 栅格数据：栅格数据由像素网格组成，每一个像素代表一个地理单元，如一个区域的温度、降雨量等。
栅格数据的结构简单，易于理解和处理。
2. 矢量数据：矢量数据由点、线、面等几何要素组成，每一个要素都有属性信息，如道路数据中的道路名称、长度等。
矢量数据的结构更加复杂，需要存储几何信息和属性信息。
二、数据存储：1. 栅格数据：栅格数据以像素为单位进行存储，每一个像素的值存储在一个矩阵中。
栅格数据的存储方式简单，适合存储大量的连续数据，如遥感影像数据。
2. 矢量数据：矢量数据以要素为单位进行存储，每一个要素的几何信息和属性信息存储在不同的表中。
矢量数据的存储方式相对复杂，但可以更好地表示地理要素之间的拓扑关系。
三、数据分析：1. 栅格数据：栅格数据在空间分析方面具有优势，可以进行栅格代数运算、遥感分类、地形分析等。
栅格数据适合于连续型数据的分析，如地形高度、气温分布等。
2. 矢量数据：矢量数据在拓扑分析方面具有优势，可以进行空间查询、缓冲区分析、网络分析等。
矢量数据适合于离散型数据的分析，如道路网络、地理边界等。
四、数据应用：1. 栅格数据：栅格数据在地理可视化方面具有优势，可以直接生成图象，如遥感影像、地形图等。
栅格数据适合于需要展示地理现象的应用，如环境监测、土地利用规划等。
2. 矢量数据：矢量数据在地理编辑方面具有优势，可以进行几何编辑、属性编辑等操作。
矢量数据适合于需要编辑和更新地理要素的应用，如地理信息更新、地理数据库管理等。
总结：栅格数据和矢量数据在GIS中各有优势，选择使用哪种数据模型取决于具体的应用需求。
栅格数据适合于连续型数据的分析和地理可视化，而矢量数据适合于离散型数据的分析和地理编辑。
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第6章_栅格数据空间分析
第6章_栅格数据空间分析栅格数据是一种以栅格（像素）为基本单元的数据模型，广泛应用于遥感、地理信息系统（GIS）和地理空间分析等领域。
栅格数据空间分析是基于栅格数据进行的一种空间分析方法，通过对栅格数据进行分析、操作和运算，来获取有关地理信息的空间分析结果。
栅格数据空间分析主要包括以下几个重要的内容：栅格转矢量分析、栅格运算、栅格叠置分析和栅格统计分析。
首先，栅格转矢量分析是将栅格数据转换为矢量数据的过程。
这种转换可以使得栅格数据更好地与其他类型的空间数据进行集成和分析。
栅格转矢量分析可以通过栅格单元的几何形状和属性值，生成对应的矢量要素。
其次，栅格运算是对栅格数据进行数学运算和逻辑运算的过程。
这些运算可以用于对栅格数据进行平滑、滤波、变换和分析等操作，从而提取或生成新的栅格数据。
常见的栅格运算包括代数运算、变换运算和过滤运算。
另外，栅格叠置分析是栅格数据空间分析的核心内容之一、它主要通过对不同的栅格图层进行叠加和叠置操作，来研究栅格数据之间的空间关系。
重叠区域的分析结果可以帮助我们了解不同栅格单元之间的相互作用和影响。
最后，栅格统计分析是通过对栅格数据进行统计计算和分析，来揭示地理现象的分布规律和统计特征。
常见的栅格数据统计分析包括描述统计、空间自相关、空间插值和分类聚类等方法。
总的来说，栅格数据空间分析是利用栅格数据进行地理信息的分析和研究，它不仅可以帮助我们了解地理现象的空间分布和变化，还可以支持地理决策和资源管理等应用。
栅格数据空间分析在自然资源、环境保护、城市规划和农业生产等领域具有广泛的应用前景。
基于栅格数据的空间距离分析方法及其应用
基于栅格数据的空间距离分析方法及其应用林晏辽宁工程技术大学测绘学院，辽宁阜新（123000）E-mail：lywith@摘要：本文介绍了基于栅格数据的空间距离分析的原理，分析和比较了两种不同的空间距离分析方法，并分析了它们的具体适用的范围和领域，并在ARCGIS平台分别结合具体实例进行了具体操作，体现了栅格数据在空间距离分析上的优越性，说明利用GIS进行栅格数据的空间距离分析是一种合理便捷的方法。
关键词：地理信息系统（GIS）；栅格数据；空间分析；空间距离分析1．引言空间距离分析是空间分析中重要的组成部分，栅格数据因为其特点，在空间距离分析中具有较大的优势，本文将以GIS作为平台，详细分析两种基于栅格数据的空间距离分析的方法，以及其在现实生活中的具体应用。
2．空间分析和栅格数据空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术。
空间数据表示的基本任务是将以图形模拟的空间物体表示成计算机能够接受的数字形式，因此空间数据的表示必然涉及空间数据模式和数据结构问题。
地理信息系统的数据分为两大类，即矢量数据和栅格数据，不同的数据类型采取不同的分析方法，其中栅格数据具有其数据结构简单，空间分析和地理现象的模拟均比较容易，有利于与遥感数据的匹配应用和分析，输出方法快速，成本较低廉等优点，因此栅格数据在地理空间建模方面有着矢量数据不可比拟的优势[1]，而能否对空间事物建模，是衡量一个地理信息系统功能强弱的关键因素。
栅格数据模型中，空间被规则的划分为一个个栅格。
地理实体的位置和状态是用占据的栅格的行列来定义的。
每个栅格的大小代表了定义的空间分辨率。
由于位置是用栅格的行、列号来定义的，所有特定的位置由距离它最近的栅格记录决定的。
例如，某个区域被划分为10×10个栅格，那么仅能记录位于这10×10个栅格附近的物体的位置。
栅格的值表达了这个位置上物体的类型或状态[5]。
采用栅格方法，空间单元是栅格，每一个栅格对应于一个特定的空间位置，如地表的一个区域，栅格的值表达了这个位置的状态。
矢量数据与栅格数据的转换与集成方法与技巧
矢量数据与栅格数据的转换与集成方法与技巧随着数字化时代的到来，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，矢量数据和栅格数据是GIS中最为常见的两种数据类型。
矢量数据以点、线和面的形式来描述地理现象，而栅格数据则是将地理现象分割成像素网格，以灰度或颜色值来表示。
矢量数据与栅格数据之间的转换与集成成为了GIS技术工作者需要掌握的重要技巧。
本文将介绍一些矢量数据与栅格数据转换与集成的方法与技巧。
矢量数据到栅格数据的转换可以使用栅格化（Rasterization）方法实现。
栅格化是将矢量数据中的点、线和面等地理元素转换为栅格数据的过程。
在进行栅格化之前，需要对矢量数据进行一些预处理工作。
首先，需要确定栅格数据的分辨率和范围。
分辨率决定了栅格像元的大小。
较小的分辨率会导致栅格数据量大，而较大的分辨率可能会造成信息损失。
范围决定了栅格数据所涵盖的地理区域。
其次，需要选择栅格化的方法。
常用的栅格化方法包括网格插值、最近邻插值和三次插值等。
网格插值方法通过将点、线和面等矢量元素投影到栅格网格上，可以实现矢量数据到栅格数据的转换。
栅格化之后，还需要根据栅格数据的特点进行一些后处理工作，例如填充孔洞、平滑数据等。
通过以上的处理过程，矢量数据可以成功地转换为栅格数据。
栅格数据到矢量数据的转换相对复杂一些，常用的方法有栅格化向量化（Vectorization）和等值线提取。
栅格化向量化是将栅格数据表示的地理现象转换为矢量数据的过程。
在栅格化向量化之前，需要确定矢量数据的类型和结构。
矢量数据的类型包括点、线和面等，而矢量数据的结构包括拓扑关系和属性信息等。
栅格化向量化可以通过像元边界追踪算法实现。
该算法通过追踪相邻像元之间的边界来提取出矢量数据。
经过栅格化向量化之后，可以获得矢量数据来表示所需地理现象。
在进行矢量数据与栅格数据的集成时，需要考虑数据之间的一致性和完整性。
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栅格\矢量结构在空间数据融合中的技术及应用初探摘要：地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生，给数据的集成和信息共享带来不便。
多数据格式是多源空间数据融合的主要原因，本文对矢量、栅格两种地理信息系统中的主要空间数据结构的融合问题进行初步探讨，并展望了多源数据融合的发展方向。
关键词：空间数据栅格结构矢量结构数据融合展望abstract: the geographic information system to the rapid development and application of the space to multi-source data of generation, to data integration and information sharing bring inconvenience. many data format multi-source spatial data fusion is the main reason, in this paper, the vector, and the grid two kinds of geographic information system of data structure of the main space probes fusion, and looks forward to the development of multi-source data fusion direction.keywords: spatial data grid structure vector structure data fusion prospect中图分类号：c39 文献标识码：a文章编号：1 引言地理信息系统的一个重要部分就是数据。
在gis工程里，空间数据的获取占有很重要的地位。
实际上，整个地理信息系统都是围绕空间数据的采集、加工、存储、分析和表现来展开的。
为了充分利用已有的数据，降低成本，实现信息资源的共享，在gis工程实施过程中，经常需要利用不同来源的各种空间数据。
由于gis软件的多样性，每种软件都有自己特定的数据模型，造成数据存储格式和结构的不同。
从数据结构上来说，矢量和栅格是地理信息系统中两种主要的空间数据结构。
在数据的使用过程中，由于数据来源、结构和格式的不同，需要采用一定的技术方法，才能将他们合并在一起使用，这就产生了数据的融合问题。
数字制图是gis的重要组成部分，也是gis的主要表现和输出形式。
本文讲的空间数据的融合涉及gis 和数字制图，但侧重于在数字制图中，将同一地区相同坐标系统，相同比例尺的多种不同来源或不同格式的空间数据根据需要合并成一种新的空间数据。
从需求分析上讲，需要进行数据融合的情况一般为对数据信息进行更改、更新、增加或者为了某种特定的需要。
随着因特网的发展和gis应用的日益广泛，多源数据的融合已成为迫切需要解决的问题。
2 栅格、矢量数据结构的概念基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，是指将空间分割成有规则的网格，在各个网格上给出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式；而矢量数据结构是基于矢量模型，利用欧几里得（euclid）几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体的空间分布。
对于空间数据而言，栅格数据包括各种遥感数据、航测数据、航空雷达数据、各种摄影的图像数据，以及通过网格化的地图图像数据如地质图、地形图和其他专业图像数据。
从类型上看，又分为：二值图、灰度图、256色索引和分类图(单字节图)、64k的高彩图(索引图、分类图和整数专业数据)(双字节图)、rgb真彩色图(3字节图)、rgbp透明真彩色叠加图等等。
常用的数据格式的有tiff、jpeg、bmp、pcx、gif等。
而矢量数据就更多，几乎所有的gis软件都有自己特定格式的矢量数据。
目前最常用的矢量数据格式有arc/info 的coverage、e00，方正智绘的mrg，mapinfo的mif，autodesk 的dxf、dwg，intergraph的dgn等等。
在gis和数字制图中，同种数据结构本身以及两种数据结构之间的融合构成了空间数据融合问题的主要内容。
3 栅格数据之间的融合在数字制图中和gis工程中，经常用到不同来源、不同精度、不同内容的栅格图像数据进行复合而生成新的栅格图像。
目前使用的各种多源图像处理与分析系统为栅格型地理信息系统的实现开辟一条新的途径,可实现栅格数据的各种融合。
而在数字制图中，多源栅格图像数据之间的融合已经非常普遍。
3.1 融合方法在数字制图中，图像融合涉及色彩、光学等领域，在专业的图像处理软件（如erdas、pci、photomapper）或一般的图像处理软件（如photoshop）都可进行，主要是通过图像处理的方式透明地叠加显示各个图层的栅格图。
一般要经过图像配准、图像调整、图像复合等环节。
具体过程如下：⑴图像配准。
各种图像由于各种不同原因会产生几何失真，为了使两幅或多幅图像所对应的地物吻合，分辨率一致，在融合之前，需要对图像数据进行几何精度纠正和配准，这是图像数据融合的前提。
⑵图像调整。
为了增强融合后的图像效果和某种特定内容的需要，进行一些必要的处理，如为改善图像清晰度而做的对比度、亮度的改变，为了突出图像中的边缘或某些特定部分而做的边缘增强（锐化）或反差增强，改变图像某部分的颜色而进行的色彩变化等。
⑶图像复合。
对于两幅或多幅普通栅格图像数据的叠加，需要对上层图像做透明处理，才能显示各个图层的图像，透明度就具体情况而定。
在遥感图像的处理中，由于其图像的特殊性，他们之间的复合方式相对复杂而且多样化，其中效果最明显、应用最多的是进行彩色合成。
3.2应用分析在实际应用中，栅格图像数据之间的融合目前最常用的有以下几个方面：⑴遥感图像之间的融合。
主要包括不同传感器遥感数据的融合和不同时相遥感数据的融合。
来自不同传感器的信息源有不同的特点，如用tm与spot遥感数据进行融合既可提高新图像的分辨率又可保持丰富的光谱信息；而不同时相遥感数据的融合对于动态监测有很重要的实用意义，如洪水监测、气象监测等。
⑵遥感图像与地图图像的融合。
这是当前应用较多的一种方法，一是遥感图像与栅格化的dem融合生成立体的三维景观图像，显现逼真的现实效果；二是借助遥感图像的信息周期动态性和丰富性，经过与各种地图图像融合，可以从遥感图像的快速变化中发现变化的区域，进行数据的更新和各种动态分析。
⑶地图图像之间的融合。
为了更加了解该范围的地形地貌情况，或者更全面地比较分析该地区各种资源的相互关系，对该地区不同内容的多种地图图像数据进行融合。
如地形图和各种专业图像如地质图、土地利用图、地籍图、林业资源状况图等的融合，土地利用图和地籍图的融合等等。
4 矢量数据之间的融合矢量数据是gis和数字制图中最重要的数据源。
目前很多gis软件都有自己的数据格式，每种软件都有自己特定的数据模型，而正是这些软件的多样性，导致矢量数据存储格式和结构的不同。
要进行各系统的数据共享，必须对多源数据进行融合。
矢量数据之间的融合是应用最广泛的空间数据融合形式，也是空间数据融合研究的重点。
目前对矢量数据的融合方法有多种，其中最主要的、应用最广泛的方法是先进行数据格式的转换即空间数据模型的融合，然后是几何位置纠正，最后是重新对地图数据各要素进行的重新分类组合、统一定义。
4.1数据模型的融合由于各种数据格式各有自己的数据模型，格式转换就是把其他格式的数据经过专门的数据转换程序进行转换，变成本系统的数据格式，这是当前gis 软件系统共享数据的主要办法。
如arc/info和mapinfo之间的融合，需要经过格式转换，统一到其中的一种空间数据模型。
该方法一般要通过交换格式进行。
许多gis软件为了实现与其他软件交换数据，制订了明码的交换格式，如arc/info的e00格式、arcview 的shape格式、mapinfo的mif格式等。
通过交换格式可以实现不同软件之间的数据转换。
在这种模式下，其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，复制到当前系统中的数据中。
目前得到公认的几种重要的比较常用的空间数据格式有：esri公司的arc/info coverage、arcshape files、e00格式；autodesk的dxf 格式和dwg格式；mapinfo的mif格式；intergraph的dgn格式等等。
4.2几何位置纠正对于相同坐标系统和比例尺的数据而言，由于技术、人为或者经频繁的数据转换甚至是由于不同软件的因素，数据的精度会有差别。
在融合过程中，需要进行几何位置的统一。
如对精度要求不高，为了提高工作效率，在允许范围内，应该以当前系统的数据精度为准，对另一种或几种数据的几何位置进行纠正。
如为了获得较高的精度，应以精度高的数据为准，对精度低的数据进行纠正。
4.3地图数据要素重新统一定义融合后的空间矢量数据，应重新对要素分层、编码、符号系统、要素取舍等问题进行综合整理，统一定义。
⑴统一分类分层、编码。
对于空间数据，一般都按地图要素进行分层，如水系、交通、地形地貌、注记等，而每层又可根据需要分为点、线、面三类，并采用编码的方式来表述其属性。
对融合到当前系统的数据，应根据地图要素或具体需要，以当前数据为标准或重新制定统一的要素层和要素编码。
⑵统一符号系统。
这是目前矢量数据转换的一个难点，由于各gis软件对符号的定义不同，在符号的生成机制上可能差别很大，经转换后的数据在符号的统一上有一定难度，而且在符号的准确性上可能与原数据有差距。
⑶数据的综合取舍。
同一区域不同格式的空间矢量数据，要涉及到相同要素的重复表示问题，应综合取舍。
一般有以下原则：详细的取代简略的，精度高的取代精度低的，新的取代旧的等等，但有时为了突出某种专题要素，或为了适应某种需要，应视具体情况综合取舍。
数据转换模式的弊病是显而易见的，由于缺乏对空间对象统一的描述方法，转换后很难完全准确地表达原数据的信息，经常性地造成一些信息丢失，如arc/info数据的拓扑关系，经过格式转换后可能已经不复存在了。
5 矢量数据和栅格数据的融合空间数据的栅格结构和矢量结构是模拟地理信息的截然不同的两种方法。
过去人们普遍认为这两种结构互不相容。
原因是栅格数据结构需要大量的计算机内存来存储和处理，才能达到或接近与矢量数据结构相同的空间分辨率，而矢量结构在某些特定形式的处理中，很多技术问题又很难解决。
栅格数据结构对于空间分析很容易，但输出的地图精确度稍差；相反矢量数据结构数据量小，且能够输出精美的地图，但空间分析相当困难等等。
目前两种格式数据的融合已变得可能而且在广泛应用。
在gis工程中，很多的gis系统已经集成化，能够对矢量和栅格结构的空间数据进行统一管理。