第二章 地理数据及其采集与预处理
如何进行地理信息系统数据采集与处理
如何进行地理信息系统数据采集与处理1.引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来存储、管理、分析和显示地理数据的电脑系统。
在现代社会中，GIS已经成为各个领域中不可或缺的工具。
地理信息系统数据的采集与处理是GIS应用的重要环节，正确的采集与处理能够确保数据的准确性和可靠性。
本文将就如何进行地理信息系统数据采集与处理进行探讨。
2.地理信息系统数据采集地理信息系统数据的采集是指通过各种手段和工具，获取与地理信息相关的数据，并将其录入到GIS系统中。
地理信息系统数据采集可以采用多种方法，主要包括如下几个方面。
2.1 地面调查地面调查是地理信息系统数据采集的基础。
通过实地考察、测量仪器等手段，获取真实、全面的地理数据。
在进行地面调查时，需要注意选择适当的调查方法和工具，确保数据的准确性和有效性。
2.2 遥感技术遥感技术是通过传感器获取地球表面的电磁辐射信息，并将其转化为数字数据。
利用卫星、飞机等载具，对地球表面进行遥感观测，获取高分辨率的地理数据。
与传统的地面调查相比，遥感技术具有快速、全面、经济的优势。
2.3 其他数据源除了地面调查和遥感技术，地理信息系统数据还可以从其他数据源获取。
比如公共机构、企业和个人等提供的已经收集好的数据集，如交通、气象、人口等。
这些数据源可以大大提高地理信息系统数据采集的效率和准确性。
3.地理信息系统数据处理地理信息系统数据处理是指对采集到的地理信息进行组织、分析和计算，以获得有用的信息和结果。
地理信息系统数据处理包括如下几个方面。
3.1 数据质量控制数据质量控制是地理信息系统数据处理的首要任务。
通过对采集到的数据进行筛选、清洗和修正，排除不准确和冗余的数据，保证数据的质量和可靠性。
3.2 数据组织与管理地理信息系统数据处理需要对数据进行组织和管理。
通过建立数据库、文件系统等方式，对地理信息数据进行分类、存储和索引，以方便后续的数据分析和检索。
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
26
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：
24
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
地理数据及其采集与处理幻灯片
如果用幂函数拟合，那么基尼系数的近似 计算公式为
G 1 1
（2.5.7）
式中： 可以通过最小二乘法（详见第3 章）
拟合，即
k
(lnXi lnYi )
i1 k (lnXi )2 i1
根据分组数据，基尼系数也可以按照如下方 法近似地计算：
按人均收入由低到高进展排序，分成假设 干组〔如果不分组，那么每一户或每一人为一 组〕，每组收入占总收入比重为 ，每一组人
地理数据及其采集与处理 幻灯片
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一、罗伦次曲线与集中化指数
〔一〕罗伦次曲线
20世纪初，意大利统计学家罗伦次〔M. Lorenz〕，首先使用累计频率曲线研究工业 化的集中化程度。后来，这种曲线就被称之 为罗伦次曲线。
5.2
211.62
7.3
136.7
4.71
2 900.68
100
图2.5.1 1999年农户家庭经 图2.5.2 2004年农户家庭经 营性纯收入构成的罗伦次曲线 营性纯收入构成的罗伦次曲线
结果分析
罗伦次曲线的上凸程度，表示农户家庭经 营性纯收入的部门集中化程度。上凸程度越 大，就表示农户家庭经营性纯收入越是集中 于某些产业部门。
显然，该曲线下方区域的面积为：A0nf(X)dX 。
当数据均匀分布时，A就变成了对角线以下三角形的 面积（R）；当数据集中于一点时，A就变成了整个正 方形的面积（M）。
显然，I越大，就说明数据分布的集中化程度越 高；反之，I越小，就说明数据分布的集中化程度 越低〔越均衡〕。
常采用如下近似取值方法： A——实际数据的累计百分比总和； R——均匀分布时的累计百分比总和； M——集中分布时的累计百分比总和。
新大计量地理学课程教学大纲
48 学时3 学分/民/民考汉本科生. 《计量地理学》，高等教育出版社，20061. 林炳耀，《计量地理学概论》，高等教育出版社， 1985 年2. 张超，杨秉赓，《计量地理学基础》，高等教育出版社， 1990 年3. 钱颂迪，《运筹学》，清华大学出版社， 1990 年4. 张建中，许绍吉，《线性规划》，科学出版社， 1990 年5. 何其祥，《投入产出分析》，科学出版社， 1999 年6、何晓群编著，《回归分析与经济数据建模》，中国人民大学出版社 1997 年 5月第一版7、樊家琨编著，《应用多元分析》，河南大学出版社，1993 年 9 月第一版地理学报、地理研究、干旱区地理、农业系统科学综合研究《计量地理学》是资源与环境科学学院地理科学、资源环境与城乡规划管理、地理信息系统、生态、环境科学本科专业的一门重要的技术基础课，它的任务是培养学生具备用数学方法解决有关地理空间分析、资源开发与环境响应、规划设计、资源管理等方面的实际问题的基本知识与技能，为专业课的学习、从实际工作及科学研究打下基础。
1.比较系统的掌握计量地理学的基本知识与计算技能；2.熟练掌握计量地理学设计软件应用，并提高分析能力；3.具备应用计量地理学中所学方法正确分析和解决实际问题的能力。
4.完成达到可公开期刊发表水平的学术论文。
要内容，对现代地理学中数学方法的评价，现代地理学中数学方法的应用。
计量地理学研究的对象和内容，计量地理学的研究方法，计量地理学的发展趋势地理学中数学方法的评价及现代地理学中数学方法的应用。
了解计量地理学的产生和发展，发展趋势。
地理数据的描述统计与处理，统计表及统计图，Excel 在数理统计中的应用，地理数据分布的集中化和均衡度分析。
掌握地理数据的类型，地理数据的基本特征，地理数据的采集与处理；理解地理数据的统计处理，地理数据分布的集中化和均衡度分析。
定义、意义和测定，相关分析、回归分析计算方法，相关、回归分析计算机实现。
第2章 地理空间数据及其获取与处理
GIS空间数据的质量
四、 GIS数据的主要误差类型
2、源于自然变量或原始量测值的误差
（1）遥感数据：摄影平台、传感器的结构及稳定性、信号 数字化、光电转换、分辩率等。 （2）测量数据：人差(对中误差、读数误差、平分误差等)、 仪差(仪器不完善、缺乏校验、未作改正等)、环境影响(气 压、温度、磁场、信号干扰、风、照明度等)。 （3）属性数据：属性数据的录入、数据库的操作等。 （4）GPS数据：发射信号的精度、接收机精度等。 （5）制图：控制点精度，编绘、制图综合等的精度。 （6）数字化精度：纸张变形、数字化仪精度、数字化方式 （点、串）、采样点密度、要素的图上宽度等。
GIS空间数据的质量
二、GIS数据质量研究的意义
地理信息系统中的数据质量问题是一个 关系到数据可靠性和系统可信性的重要问题， 与GIS系统的成败密切相关。
GIS数据质量
决定
数据可靠性 系统可信性 决策成败
GIS空间数据的质量
四、 GIS数据的主要误差类型
1、明显误差
（1）数据年龄：大多数GIS使用已有的数据，而这种 数据往往是过时的。使用的数据逾旧，出现误差的可能 性就逾大。 （2）地图比例尺：地图比例尺越大，表示的内容越详 尽，一般来讲，精度也越高。但是在GIS存储时，比例 尺越大，占据的存储空间也越大。因此，地图比例尺的 选择取决于GIS的应用。 （3）观测值的密度及其分布模式：在建立数字地面模 型时，内插误差较量测误差要大得多。有两个因素可影 响其精度，即观测值的密度及其分布模式。
4）网络环境下空间数据共享困难。
GIS空间元数据
一、空间元数据概述
2、空间元数据的定义
Metadata译为元数据、描述数据、诠释数据等。 元数据——关于数据的数据或关于信息的信息。 空间元数据——关于地理相关数据和信息资源的描述 性信息。其主要是说明数据内容、质量、条件、状态或其 它特征的背景信息。目的是使人们有效地定位、评价、比 较、获取和使用相关地理数据。
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”。
如何进行地理空间数据采集与处理
如何进行地理空间数据采集与处理地理空间数据采集与处理地理空间数据是指关于地球表面和地球上空人类活动与自然现象的有关数据。
随着科技的发展和应用的普及，通过各种传感器和仪器，我们可以获取海量的地理空间数据。
然而，这些数据本身是杂乱无章的，如果没有良好的采集和处理方法，数据的分析和应用价值将大打折扣。
因此，地理空间数据的采集与处理非常重要。
一、地理空间数据的采集地理空间数据的采集可以通过多种方式进行，如卫星遥感、地面测量和人工填表等。
其中，卫星遥感是目前最为常用且效果最好的采集手段之一。
卫星遥感利用人造卫星对地球表面进行监测和拍摄，可以获取高质量的地理影像和其他传感器数据。
地面测量是一种传统的地理空间数据采集方法，在进行地理测绘和地形建模时非常重要。
传统的地面测量方法包括全站仪、测量仪器和定位设备等。
借助这些设备，可以对地表的高程、空间位置和形态等进行测量，得到准确的地理空间数据。
另外，人工填表也是一种常见的地理空间数据采集方式，特别适用于对人类活动进行调查和统计。
例如，人口普查经常通过人工填表的方式收集人口相关数据，以供后续分析和决策使用。
二、地理空间数据的处理地理空间数据的处理是指对采集到的原始数据进行过滤、整理、分析和再加工，以获取更有用的信息。
数据处理通常包括数据清洗、空间分析和地理建模等步骤。
数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，去除干扰和错误数据，保证数据的准确性和完整性。
在数据清洗过程中，可以运用各种统计方法和算法，如插值和滤波等，对数据进行校正和平滑处理，以提高数据质量。
空间分析是地理空间数据处理的核心环节，通过对数据进行统计、计算和比较，可以揭示数据之间的关联性和空间规律。
例如，通过空间分析可以找出地表的热点分布、趋势和模式等，对于地理规划和资源管理具有重要意义。
地理建模是指通过对采集到的地理空间数据进行建模和模拟，以模拟和预测现实世界的地理过程和场景。
地理建模可以分为静态建模和动态建模两种形式。
第二章地理数据及其采集与预处理_2012级资料
拓扑关系（topological relation）
指满足拓扑几何学原理的各空间数据间的相互 关系。即用点、线和面所表示的实体之间的邻 接、关联、包含和连通关系。如：点与点的邻 接关系、点与面的包含关系、线与面的相离关 系、面与面的重合关系等。
图 三种基本的地理几何实体及其组合
二、属性数据
二、不确定性
不确定性是地理数据的基本特征之一。 地理数据不确定性的主要原因：
地理系统本身的复杂性从本质上决定着地理数据的 不确定性。（地理系统是开放复杂的巨系统—钱学 森）
各种原因所导致的数据误差
自然地 理系统
人文地 理系统
地理 系统
总体、样本和样品
【总体】 population 是根据研究目的确定的所要研究同类事 物的全体。在统计学中，总体是指研究对象的某项数量指标值 的全体（某个变量的全体数值）。只有一个变量的总体称为一 元总体；具有多个变量的总体称为多元总体。
按数量标志分组的方法主要有两种：单变量值分组、组距 分组。
分组标志的选择
根据研究问题的目的来选择 要选择最能反映被研究现象本质特征的 标志 要结合现象所处的具体历史条件或经济 条件来选择
单变量分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通 常只适合于离散变量，且变量值较少的情况下。
组距分组是将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这 一区间的变量值作为一组。适用于连续变量或变量值较多 的情况。
一、空间数据
✓ 点——由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间
上不可再分的几何实体。 ✓ 线——由若干个（至少两个，理论上是无穷个）坐
标点（xi，yi）（i =1，2，…）定义，有一定的长
度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。 ✓ 面——表示在空间上连续分布的地理景观或区域。 ✓ 点、线、面之间的拓扑关系。
计量地理学第二章——地理数据的类型
属性数据
用于描述地理实体、地理要素、地理现象、 地理事件、地理过程的有关属性特征。
第一节 地理数据的类型
一、空间数据的表达：
1、点——由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间上不可再分 的几何实体
1）实体点：用来代表一个实体。
2）注记点：用于定位注记。
3）内点：用于负载多边 形的属性，存在于多边 形内。
土地利用类型
地块序列号
1
2
3
4
5
6
土地利用类型
13 15 21 14 14
31
第二节 地理数据的基本特征
数量化、形式化与逻辑化 不确定性 多种时空尺度 多维性
第二节 地理数据的基本特征
一、数量化、形式化与逻辑化
定量化的地理数据是建立地理数学模型的基础，作用： ①确定模型的参数、给定模型运行的初值条件； ②检验模型的有效性。
11
12
平均 值
中位 数
众数
面积 （ha） 12 83 50 35 55 50 72 40 85 29 65 75 54.25 52.5 50
应按照未分组数据计算其平均值、中位数和众数，计算结果见上表最后三列。
第四节 地理数据的统计处理
二、几种常用的统计指标与参数
1、描述地理数据一般水平的指标
例2:下表给出了中国西部地区某城市2000年家庭月收入的抽样调查结 果，试计算其平均值、中位数和众数。
四、多维性
描述该地理对象所处的地理位置和空间范围， 空间方面 一般需要2～3个变量 ；
描述该地理对象的具体内容，至少需要1个以 属性方面 上，多则需要十几个、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 。
第二章 地理数据及其采集与预处理
三 属性数据
对于地理对象的属性特征， 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 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。 据和品质标志数据。 数量标志数据
间隔尺度数据： 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。 (量纲)下的绝对量。 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。 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。
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： 来自观测、测量部门的有关专业数据。比如， 来自观测、测量部门的有关专业数据。比如，来自水文观测 站的有关水文数据；来自气象观测站的有关气象数据； 站的有关水文数据；来自气象观测站的有关气象数据；来自 环境监测部门的空气、水质数据等。 环境监测部门的空气、水质数据等。 来自统计年鉴、 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。比如，从各级政府统计部门公布和出版的统计年鉴中， 数据。比如，从各级政府统计部门公布和出版的统计年鉴中， 可以得到当地的耕地面积、各类农作物播种面积、粮食产量、 可以得到当地的耕地面积、各类农作物播种面积、粮食产量、 人口、劳动力、工业投资和产值、国内生产总值等。 人口、劳动力、工业投资和产值、国内生产总值等。 来自有关单位或个人的不定期的典型调查数据、 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 比如来自城乡抽样调查队的城市、农村家庭收支数据； 据。比如来自城乡抽样调查队的城市、农村家庭收支数据； 来自有关有关单位或者个人的某一方面的专题调查数据等。 来自有关有关单位或者个人的某一方面的专题调查数据等。
地理信息系统课教案地理数据的采集与处理
地理信息系统课教案地理数据的采集与处理地理信息系统课教案主题：地理数据的采集与处理引言：地理信息系统是一种综合利用计算机技术和地理学原理进行地理数据采集、存储、管理、查询、分析和应用的工具。
地理数据的采集与处理是地理信息系统的基础。
本教案旨在介绍地理数据的采集方法以及数据处理过程，帮助学生掌握地理信息系统的核心技能。
一、地理数据采集的方法1. 传统采集方法a. 田野调查法b. 勘测与测量法2. 现代技术应用a. 全球卫星导航系统b. 遥感技术c. 地理信息系统辅助采集二、地理数据采集的工具和设备1. GPS定位仪2. 遥感传感器3. 测绘仪器4. 数码相机三、地理数据采集的实践案例1. 人口普查数据采集2. 自然资源调查数据采集3. 城市规划数据采集四、地理数据的处理与分析1. 数据质量控制a. 数据预处理b. 数据清洗2. 数据转换与投影3. 空间数据分析a. 空间查询与筛选b. 空间统计与可视化4. 地图制作与展示五、地理数据的应用领域1. 环境保护与管理a. 自然灾害预警b. 生态环境评估2. 城市规划与交通管理3. 土地利用与农业管理4. 旅游与文化遗产保护六、地理信息系统的发展趋势1. 互联网与移动设备的普及2. 人工智能与大数据技术的应用3. 3D地理信息系统的发展结语：地理信息系统在现代社会中的应用日益广泛，地理数据的采集与处理是实现地理信息系统功能的关键步骤。
通过本教案的学习，希望学生能够掌握地理数据采集的常用方法和工具，了解地理数据的处理与分析过程，以及地理信息系统在不同领域中的应用。
通过实践案例的分析和讨论，培养学生的问题解决能力和创新思维，为未来进一步学习和研究地理信息系统打下坚实基础。
地理学的数据处理方法地理教案
时间序列数据的分析和建模
时间序列数据的概念和特点 时间序列数据的预处理方法 时间序列数据的常用分析方法 时间序列数据的建模与预测
时间序列数据的可视化表达
图表类型：折线 图、柱状图、散 点图等
适用场景：展示 时间序列数据的 趋势、周期性变 化等
可视化参数：时 间、数值、颜色 、大小等
可视化效果：直 观、易于理解， 便于分析数据规 律和趋势
数据重塑与可视化
数据重塑：对地理数据进行清洗、 转换和重新组织的过程，以便更 好地满足后续分析需求。
数据重塑与可视化的关系：数据 重塑是可视化前的重要步骤，可 以确保数据的准确性和一致性， 为后续的数据分析提供更好的基 础。
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可视化：将地理数据以图形、图 像等形式呈现，帮助用户更好地 理解数据和发现数据中的规律和 趋势。
实时数据处理：提高数据处理的速度和效率，满足实时监测和预警的需求。 跨学科融合：结合其他相关学科的理论和技术，拓展地理数据处理的应用领域。 数据安全保障：加强地理数据处理过程中的数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用。
感谢观看
汇报人：XX
查询与检索的常用方法：空间查询语言（SQL）、网络地图服务（WMS）、地理信息 系统（GIS）等
查询与检索的应用领域：城市规划、环境保护、资源调查、灾害监测等
空间数据的统计分析
描述性统计：对地理空间数据进行基本的统计描述，如求和、均值、 中位数、众数等。
空间自相关分析：利用空间权重矩阵和统计分析方法，研究地理空 间现象的空间依赖性和空间异质性。
时间序列数据的预测和决策支持
预测方法包括线性回归、指 数平滑和ARIMA模型等
决策支持基于预测结果，为 决策者提供数据支持和建议
测绘工程技术专业地理数据采集与处理技术
测绘工程技术专业地理数据采集与处理技术地理数据采集与处理技术是测绘工程技术专业中的重要内容之一。
随着科技的发展和测绘需求的增加，地理数据的获取和处理变得更加重要。
在本文中，我们将探讨测绘工程技术专业中地理数据采集与处理技术的相关知识点和方法。
一、地理数据的概念和分类地理数据是指地球表面和地下的各种现象和特征的描述和记录，是测绘工程技术专业中重要的信息来源。
按照数据的来源和性质，地理数据可分为两大类：空间地理数据和属性地理数据。
空间地理数据是对地球表面的空间位置、形状和分布特征的描述和记录，如地图、遥感影像等；属性地理数据是描述地球上各种事物和现象的非空间性质数据，如人口数据、气候数据等。
二、地理数据采集技术地理数据的采集是指利用各种技术手段和设备获取地理数据的过程。
常用的地理数据采集技术包括以下几种：1.全球卫星定位系统（GNSS）全球卫星定位系统是利用卫星和地面接收站点进行信号交换和位置计算，实现对地球上任意点的定位和导航。
将GNSS技术应用于地理数据采集，可以高精度地获取地理数据的位置信息。
2.摄影测量技术摄影测量技术是利用摄影测量仪器和特定的航拍设备对地物进行摄影测量，获取地理数据和地物信息。
通过对航拍图像的解译和分析，可以得到地物的形状、大小和空间位置等信息。
3.遥感技术遥感技术是利用卫星或航空器等遥感平台对地球表面进行观测和监测，获取地理数据的一种方法。
遥感技术可以获取大范围、全时段的地理数据，对于大规模地理信息的获取和更新具有重要作用。
4.激光雷达技术激光雷达技术是利用激光器产生的激光束对地物进行扫描和检测，获取地理数据的一种技术。
激光雷达技术具有高精度、高效率的特点，广泛应用于地形测量、三维建模和环境监测等领域。
三、地理数据处理技术地理数据处理是指将采集到的地理数据进行整理、分析和应用的过程。
地理数据处理技术包括以下几个方面：1.数据预处理数据预处理是地理数据处理的重要环节，包括数据校正、去噪和纠正等操作。
第2章 地理数据及其采集与预处理
222.28
96.62 255.76
370273
111747 439900
429.04
508.14 436.69
甘肃农业大学资源与环境学院
②比例尺度数据
甘肃省各地区2010年商品零售价格指数
地 区 兰州市 嘉峪关市 金昌市 白银市 商品零 售价格 指数 103.9 104.8 104.4 105.0 食品 110.4 109.4 112.8 111.4 饮料烟 酒 105.8 101.6 100.0 100.2 服装鞋 帽 97.9 103.9 97.2 99.5 纺织品 100.0 99.3 100.0 104.7 家用电 器及音 像器材 96.9 99.7 98.9 98.2 文化办 公用品 86.3 97.2 99.1 99.4 日用品 98.0 101.5 103.1 101.9 体育娱 乐用品 100.0 100.5 100.0 99.5
展数据。
③来自于有关单位或个人的不定期的典型调查数据、抽样调查
数据。
④来自于政府公报、政府文件中的有关数据。
甘肃农业大学资源与环境学院
⑤来自于档案、图书等文献资料中的有关数据。
⑥来自于互联网（internet）的有关共享数据。
⑦来自地图图件。主要包括各种比例尺的地形图、影
299.81
耕地面积/ 万亩
212187
人均粮食产量 /kg
267.27
嘉峪关市
金昌市 白银市
34.7
29 51
3798.9
3277.1 1784.6
317407
540942 1053445
17.31
46.03 174.85
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1、运用数学语言对地理问题的描述，建立地理数学模型， 从更高、更深层次上揭示地理问题的机理；
7
网络（由点和线组合形成）、地域类型（由点和面 组合形成）地带（点、线和面组合形成）
点 网络
区域
地域类型
线
面
地带
8
2
属性数体、地理要素、地理现象、 地理事件及地理过程的属性特征的数据。 （2）属性数据的分类
①间隔尺度（interval scale）数据
名义尺度数据，即用于表示地理实体、地理要素、 地理现象或地理事件的状态类型的数据。 例如，在土地利用现状调查中，用15表示“菜地”， 13表示“水浇地”，14表示“旱地”，21表示“果园”， 14 31表示“林地”等。
第2节 地理数据的基本特征及其转换
一 基本特征 1.数量化、形式化与逻辑化 2.不确定性：（1）地理系统的复杂性 （2）数据误差 3.多种时空尺度 （1）空间尺度……地理区域 （2）时间尺度……地理过程 4.多维性：空间、属性、时间
耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数② 100 115.68 124.50 135.69 129.56
注：①耕地复种指数是指播种面积与耕地总面积之比 ②规定1996年农业产值为基数100
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品质标志数据：描述地理对象品质属性特征的数据。
数量标志数据：描述地理对象数量属性特征的数据。
间隔尺度数据，是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。 例如，以毫米为量纲表示某地的降水量，以某种货币量 纲表示某地区的GDP等
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95－00年山东省各地区的GDP
济南 青岛 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 济宁 泰安 威海 日照 莱芜 临沂 德州 聊城 滨州 菏泽 1995 481.52 642.03 404.54 169.59 229.26 575.70 530.00 368.18 205.15 336.72 114.45 64.55 311.8 184.39 164.45 151.83 168.52 1996 611.88 710.20 469.00 205.09 259.07 650.31 630.00 432.19 260.38 407.12 138.32 75.4 372.5 223.35 198.02 184.33 198.30 1997 731.73 797.70 498.80 214.12 300.18 725.00 718.00 480.57 313.52 477.59 157.13 84.02 417.40 267.87 217.67 206.20 202.45 1998 802.16 888.39 522.21 210.32 310.69 740.00 608.00 495.51 322.10 470.00 175.02 93.27 458.8 285.40 235.39 223.11 180.40
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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
即0、1转换，
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（二）数据本身转换
1.概念
将原始数据的每个数值通过某种特定的运算把它们变 成一个新值，而且数据数值的变化不依赖于数据集合中 其它数据的变化。 2.数据转换的方法 对数变换 开方变换 取倒数变换
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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（3） 极大值标准化：是指系列中的任一变量xij与
其列中的最大值xj(max)之比。
x
' ij
xij x j (max)
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（4）极小值标准化：是指系列中的任一变量xij与其
列中的最小值xj(min)之比。
x
' ij
xij x j (min)
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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
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（二）采集地理数据过程中需要注意的问题
1.数据的完备性和可靠性。 2.在数据采集过程中，最大限度地减小数据的 误差。 3.在数据采集完毕后，进行检验，辨别真伪， 通过数据筛选，去粗取精、去伪存真。
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二
地理数据处理
地理数据处理，是所有地理问题研究的核心环节。
从理论上讲，在地理学中，数学方法的运用主要有两个 目的：
经度 117.31 120.36 118.06 117.57 118.07 121.35 119.11 116.39 117.13 122.12 119.54 117.67 118.34 116.30 115.98 118.03 115.47
纬度 36.67 36.09 36.00 34.84 37.42 36.54 36.70 35.40 36.18 37.47 35.39 36.20 35.05 37.44 36.44 37.37 35.25
lnx
7.3098
7.7120
8.0513
8.4045
8.8646
9.4982
9.6295
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（三）地理数据的标准化
1.概念
数据的标准化是指为了减少原始数据的变幅及消除 其量纲的影响而对原始数据进行处理的方法。 2.与地理数据变换的区别
地理数据变换的过程中与矩阵中的其它数值没有发生 联系。而地理数据标准化处理则发生联系。
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3.数据标准化的主要方法
（1）极差标准化:又称“极差正规化”是指系列中的
任一变量xij与其列中的最小值xj(min)之差和第j列中的
最大值xj(max)与最小值xj(min)之差的比值。
x
' ij
xij x j (min) x j (max) x j (min)
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（2）标准差标准化：是指系列中的任一变量xij与其 列中的均值xj之差，再除以其标准差（sj）。
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2.空间数据的表达 一般，空间数据表达可以归纳为点、线、面三种几 何实体以及描述它们之间空间联系的拓扑关系。 （1）点：由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间上 不可再分的几何实体。它可以表示精确的地理位置点， 也可以是一些地理实体的抽象， 例如，道路的交叉点、河流的交汇点、小比例尺地图 上的城市，村镇
①有序（ordinal）数据。
有序数据，是指测度标准不连续，只表示其顺序关 系的数据，又称等级尺度数据。
这种数据并不表示量的多少，而只是给出一个等级 或次序。 例如，1，2，3等分别表示某地区GDP的排位次序等
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2004年山东省各地区的旅游收入位次排名
Ç ³ Ð Ê û Ã Æ ³ ´ Ç º µ à ¼ Ï Ä Ì Ñ ¨ Ì þ Í £ º à ¼ þ Ä Ù Á Ê Ò Í ³© ² © Ì ² ° « Î » ² Õ È Õ æ Ô ¯ ³ Ä Á Ç ³ õ ±Ý Ö « ¶ ª Ó Â µ Ý Ö Ê º ó Ô ³ À ß Î » Î Î ´ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Ã Â Î Ó Õ Ê ë È (Ò Ú ª Ô ) 207.56 94.1 93 71.4 62.69 60 47.5 46.7 42.8 26.99 20.96 20 12.73 9.1 8.5 8.45 5.6
②比例尺度（ratio scale）数据。
比例尺度数据，是以无量纲的数据形式表示测度对 象的相对量。
这种数据要求事先规定一个基点，然后将其他同类数 据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此， 这类数据常又被称为指数或比例数。
例如，耕地复种指数，工业发展指数、农用发展指数、 GDP发展指数等 年份 1996 1997 1998 1999 2000
目的： 去伪存真、易识规律、消除 量纲，缩小数据之间的差距(减 少变幅)、便于建模等。
概率变换 模数变换
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我国工农业总产值表
（单位：亿元） 年代 1961 1965 2235 1970 3138 1975 4467 1980 7077 1985 13336 1986 15207
工业总 1621 产值
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②二元数据
二元数据，即表示地理事物、地理现象或地理事件 的是非判断问题的数据。比如，0、1。
例如，在人口统计中，用1表示“男性”，用0表示 “女性”；在一个交通网络中，两两组合考虑结点之间 有无联线情况，1表示“两结点间存在联线”，0表示 “两结点不存在联线”等
③名义尺度（nominal scale）数据
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1.空间数据的定义
是指主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、
地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区
域范围及空间联系。坐标，是描述空间数据的基本手段，
一般用经纬度坐标或公里网来表示。
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济南 青岛 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 济宁 泰安 威海 日照 莱芜 临沂 德州 聊城 滨州 菏泽
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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。