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第三章 土地空间数据获取与土地信息编码
3.1土地空间数据的特征及表示方法
3.2土地空间数据获取与质量控制
3.3土地信息的分类与编码
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属性特征(非定位数据)
空间特征(定位数据)
时间特征(时间尺度)
?属性特征(非定位数据),表示实
际现象或特征,例如变量、级别、数
量特征和名称等。
3.1土地空间数据的特征及表示方法
3.1.1土地空间数据的特征
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?空间特征(定位数据), 表示土地
的空间位臵,例如笛卡尔坐标等。
?时间特征(时间尺度), 指土地数
据随时间的变化,其变化的周期有短
期 的、中期的、长期的等 。
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土地空间数据的基本特性
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3.1.2 土地空间数据的表示方法
类型数据, 例如考古地点, 道路线和土壤类
型的分布等;
面域数据, 例如随机多边形的中心点, 行政
区域界线和行政单元等;
网络数据, 例如道路交点, 街道和街区等;
( 1) 土地空间数据类型
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样本数据, 气象站, 航线和野外 点 ;
曲面数据, 高程点, 等高线和等值区域;
文本数据, 地名, 河流名称和区域名称;
符号数据, 点状符号、线状符号和面状符号
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( 2)测量尺度
命名或类型
次序
间隔以及比例。
测量的尺度大致可以分成四个层次,由粗
略至详细依次为,
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对数据定性而非定量的描述,不能进行任
何算术运算。例如,可以用不同数值表示
不同的土地利用类型、植被类型或岩石类
型,但是这些数值之间无数量关系。
命名( Nominal)量
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次序( Ordinal)量
线性坐标上不按值的大小,而是按顺
序排列的数,例如,事故发生危险程度的
级别由大到小被标为 1,2,3,…,.。
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间隔( Interval)量
不参照某个固定点, 而是按间隔表示
相对位臵的数 。 按间隔量测的值相互之
间可以比较大小, 并且它们之间的差值
大小是有意义的 。 例如, 温度大小的表
示 。
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比率( Ratio)量
比例测量尺度的测量值指那些有
真零值而且测量单位的间隔是相等的
数据,比例测量尺度与使用的测量单
位无关。如年降雨量、海拔高度、人
口密度、发病率等。
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命名数据或次序数据便于使用,易
于理解,但有时不够精确,不能用于较
高级的算术运算。而比例数据或间隔数
据比较精确,便于计算机处理。
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图 2-2-4:各种数据测量尺度以及其制图表现
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3.1.3 土地空间数据质量
( 1)数据质量的基本概念
准确性( Accuracy)
精度 ( Precision)
空间分辨率 (Spatial Resolution)
比例尺( Scale)
误差( Error)
不确定性( Uncertainty)
数据质量则是空间数据在表达这三个基本要
素时,所能够达到的准确性、一致性、完整
性以及它们三者之间统一性的程度。
p43-44
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(2)土地空间数据的误差来源
空间现象自身存在的不稳定性
空间现象的表达
空间数据处理中的误差
空间数据使用中的误差
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表 2-2-5 数据的主要误差来源 p44-49
数据处
理过程
误差来源
数据
搜集
野外测量误差:仪器误差, 记录误差
遥感数据误差:辐射和几何纠正误差, 信息提取误差
地图数据误差:原始数据误差, 坐标转换, 制图综合及印刷
数据
输入
数字化误差:仪器误差, 操作误差
不同系统格式转换误差:栅格 -矢量转换, 三角网 -等值线转换
数据
存储
数值精度不够
空间精度不够:每个格网点太大, 地图最小制图单元太大
数据
处理
分类间隔不合理
多层数据叠合引起的误差传播:插值误差, 多源数据综合分析
误差 比例尺太小引起的误差
数据
输出
输出设备不精确引起的误差
输出的媒介不稳定造成的误差
数据
使用
对数据所包含的信息的误解
对数据信息使用不当
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地图数据
地图固有误差
材料变形产生的误差
图象数字化误差
遥感数据 遥感仪器的观测过程 遥感图象处理和解译
测量数据
系统误差
操作误差
偶然误差
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(3)常见空间数据的误差分析
归纳起来,数据的误差主要有四
大类,即 几何误差、属性误差、时
间误差和逻辑误差。
LIS特有
属性误差和时间误差
可能
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逻辑误差
数据的不完整性是通过上述四类误差
反映出来的。事实上 检查逻辑误差,有助
于发现不完整的数据和其他三类误差 。对
数据进行质量控制或质量保证或质量评价,
一般先从数据的逻辑性检查入手。
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图 2-2-5:各种逻辑误差
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由于地图是以二维平面坐标表达位臵,
在二维平面上的几何误差主要反映在 点和
线上 。
几何误差
某点的点误差即为测量位置 ( x,y)
与其真实位置 ( x0,y0) 的差异 。 点误差可
通过计算坐标误差和距离的方法得到 。 坐
标误差定义为,
Δx=x-x0 Δy=y-y0
点误差
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线误差
线在 LIS中既可表示 线性现象,又可
以通过连成的多边形表示 面状现象 。 线
性特征的误差主要产生于测量和对数据
的后处理以及在确定线的界限时的误差。
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图 2-2-6:折线和曲线的误差
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** 数据质量控制是个复杂的过程,要控 制
数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过
程和环节入手,分别用一定的方法减少误差。
空间数据质量控制常见的方法有,
传统的手工方法
元数据方法
地理相关法
3.1.4 土地空间数据质量控制
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( 1)元数据法
元数据 是关于数据的描述性数据信息。
元数据的类型
按内容分
科研型元数据
评估型元数据
模型元数据
按描述对象分
数据元数据
属性元数据
实体元数据
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? 帮助用户获取数据
? 空间数据质量控制
? 在数据集成中的应用
使用元数据的原因
性能上的原因 完整性 扩展性
特殊性 安全性
查错功能 浏览功能
程序生成
功能上的原因
元数据的应用
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空间数据元数据的获取
空间数据元数据的获取是个较复杂的
过程,可以概括为 三个阶段,五种方法
第一阶段,根据要建设的数据库的内容
而设计的元数据。包括:普通元数据、专指
性元数据;
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? 第二阶段,随数据的形成同步产生;
? 第三阶段,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、拓扑关
系等 。
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获取方法
键盘输入
关联表
测量法
计算法
推理法
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3.1.5 土地空间数据获取
数据转换
遥感数据处理
数字测量
地图的数字化录入是主要方式
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地图数字化
当 纸地图 经过计算机图形图像系统
光 —— 电转换量化为 点阵数字图像,经图
像处理和曲线矢量化,或者直接进行手扶
跟踪数字化后,生成可以为地理信息系统
显示、修改、标注、漫游、计算、管理和
打印的 矢量地图数据文件,这种与纸地图
相对应的计算机数据文件称为 矢量化电子
地图 。
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① 手扶跟踪数字化
A0幅面数字化仪
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曲线离散化算法
在数字化过程中,需要对曲线进行采
样简化,即在曲线上取有限个点,将其变
为折线,并且能够在一定程度上保持原有
的形状 。
4.1.4
扫描矢量化以及处理流程 (见图 2-3-1)
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在扫描后处理中,需要进行栅格转矢
量的运算,一般称为扫描矢量化过程。
扫描
转换
拼接子
图块
裁剪
地图
屏
幕
跟
踪
矢
量
化
矢量图合
成、接边
矢量图
编辑
纸
质
地
图
空间
数据库
扫描矢量化及常用算法
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将栅格图像转换为矢量地图一般需要以下一
系列步骤 [Musavi 1988],
图像二值化( Threshold)
平滑( Smooth)
细化
链式编码
矢量线提取
除了上述五个步骤以外,还需要一些
处理以方便图像矢量化过程,如图像拼接
和剪裁等 。
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3.1.6土地空间数据录入后的处理
( 1)图形坐标变换 p18-20
在地图录入完毕后,经常需要进行投
影变换,得到经纬度参照系下的地图。对
各种投影进行坐标变换的原因主要是输入
时地图是一种投影,而输出的地图产物是
另外一种投影。
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① 基本坐标变换
在投影变换过程中,有以下三种基本
的操作,平移、旋转和缩放。
空间数据的坐标变换的实质是建立两
个平面点之间的一一对应的关系,它是空
间数据处理的基本内容之一。
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② 仿射变换( Affine Transformation)
图 2-3-2 仿射变换
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图形拼接
( a )
( b )
( c )
(a)拼接前;( b)拼接中
的边缘不匹配; (c)调整
后的拼接结果
图 2-3-3:图幅拼接
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拓扑生成
在图形数字化完成后,对于大多数地
图需要建立拓扑,以正确判别地物之间的
拓扑关系。
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图形修改
( a ) 实际地物
( b ) 不及
( c ) 过头
图 2-3-4:数字化错误 —— 不及和过头
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建立拓扑关系
在图形修改完毕之后,就意味着可以
建立正确的拓扑关系,拓扑关系可以由计
算机自动生成,目前大多数 GIS软件也都提
供了完善的拓扑功能 。
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最简单的坐标转换是平移、缩放、旋
转,其数学公式为,
上式中,x,y为原来的坐标,X,Y为转换后
的坐标,θ 为逆时针方向的旋转角度,m,n
分别为 X,Y方向的缩放比例,h,k分别为旋
转后在 X,Y方向的来移距离。
( 2)坐标体系的转换
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比较复杂的是投影变换。即从一种
投影方式转成另一种投影方式,其过程
是一系列复杂的数学运算。
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图幅变形校正
输入到数据库中的坐标总会和实际位
置不符,最常见的是地图数字化之前或数
字化过程中图纸的不均匀涨缩、变形。 为
此,须用一些控制点来校正图幅变形
误差。
( 3)坐标校核
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橡皮伸缩法
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图幅变形校正最常用的方法是六系数
的线性变换法 (Sprhsky,1987;黄杏元等,
1989),
上式中 x,y为数字化的坐标,X,Y为
转换后的坐标,A0,A1,A2,B0,B1,B2
为六个未知系数。设有 n个控制点 (n> 2),
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可用最小二乘法原理来计算这六个未知数,
上式中 xi,yi为第 i个控制点的数字化坐
标,ui,vi认为对应的实测坐标,由 最
小和 最小,可以解出 A0,A1,A2,B0,
B1,B2,实现图幅的变形校正。
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地图一般是分幅输入的,把相邻两幅
图拼起来时,在交接处会有错位,利用专
门的接边程序 (edge matching,也称边缘
匹配 )可消除这一问题。
接边
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接边程序的计算方法应考虑常见的误差
不因接边而明显扩大;接边处理一般有
两种用途:一种是把分幅数字化的地图
合并为一幅。另一种是在连续空间数据
库环境里,分幅数字化的地图应先和相
邻的数字化地图作接边处理后才能入库。
接边处理如下图,
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如果数据是分层多次输入到数据库中, 当
房屋多边形和地籍多边形叠合在一起时, 往往
会出现该重合的地方不重合的问题 。 将土地使
用边界和地籍多边形叠合在一起, 往往会出现
该重合的地方不重合的问题 。 将土地使用边界
和地籍多边形叠合在一起, 也可能出现一些很
细小的多边形 。
核对
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防止这一现象的另一种方法是在地图
数字化之前,规定某一层为基准层,先数
字化,并作校准、接边处理,然后将一些
其他层上表示不同事物,而在空间位置上
是和基准层的某些要素是重合的点、线从
基准层复制到其他层上,再数字化其他内
容。
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把基准层作为背景参考图显示在计算机屏
幕上,作其他层的数字化时,将应该重合
的点、线自动靠到基准层上所对应位置上
捕捉
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手工编辑地图大多是以人机交互方
式在计算机图形显示器上进行,既有矢
量编辑方式,也有栅格编辑方式。手工
编辑的主要功能是添加、删除、移动、
复制、旋转某些图形、图像要素。
手工编辑
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3.3土地信息的分类与编码
3.3.1 土地信息的分类
p12-15
3.3.2 土地信息的编码
p16-18
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1、空间数据输入主要有哪几种方法?如何进行操
作?
2、手扶跟踪数字化误差主要有哪些来源?如何提
高数字化精度?
3、手扶跟踪数字化与扫描数字化有哪些主要区别?
非空间数据如何输入?如何实现空间数据和非
空数据的连接?
4、常见的空间数据中有哪些误差?
思考题,
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参考教材,
1、土地信息管理,张世熔编,油印
2、地理信息系统,张超等编,高等教育出版社
3、地理信息系统实用教程,陆守一等编,中国林业出版社
4、土地管理信息系统,朱德海等,中国农业大学出版社
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第三章 土地空间数据获取与土地信息编码
3.1土地空间数据的特征及表示方法
3.2土地空间数据获取与质量控制
3.3土地信息的分类与编码
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属性特征(非定位数据)
空间特征(定位数据)
时间特征(时间尺度)
?属性特征(非定位数据),表示实
际现象或特征,例如变量、级别、数
量特征和名称等。
3.1土地空间数据的特征及表示方法
3.1.1土地空间数据的特征
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?空间特征(定位数据), 表示土地
的空间位臵,例如笛卡尔坐标等。
?时间特征(时间尺度), 指土地数
据随时间的变化,其变化的周期有短
期 的、中期的、长期的等 。
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土地空间数据的基本特性
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3.1.2 土地空间数据的表示方法
类型数据, 例如考古地点, 道路线和土壤类
型的分布等;
面域数据, 例如随机多边形的中心点, 行政
区域界线和行政单元等;
网络数据, 例如道路交点, 街道和街区等;
( 1) 土地空间数据类型
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样本数据, 气象站, 航线和野外 点 ;
曲面数据, 高程点, 等高线和等值区域;
文本数据, 地名, 河流名称和区域名称;
符号数据, 点状符号、线状符号和面状符号
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( 2)测量尺度
命名或类型
次序
间隔以及比例。
测量的尺度大致可以分成四个层次,由粗
略至详细依次为,
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对数据定性而非定量的描述,不能进行任
何算术运算。例如,可以用不同数值表示
不同的土地利用类型、植被类型或岩石类
型,但是这些数值之间无数量关系。
命名( Nominal)量
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次序( Ordinal)量
线性坐标上不按值的大小,而是按顺
序排列的数,例如,事故发生危险程度的
级别由大到小被标为 1,2,3,…,.。
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间隔( Interval)量
不参照某个固定点, 而是按间隔表示
相对位臵的数 。 按间隔量测的值相互之
间可以比较大小, 并且它们之间的差值
大小是有意义的 。 例如, 温度大小的表
示 。
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比率( Ratio)量
比例测量尺度的测量值指那些有
真零值而且测量单位的间隔是相等的
数据,比例测量尺度与使用的测量单
位无关。如年降雨量、海拔高度、人
口密度、发病率等。
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命名数据或次序数据便于使用,易
于理解,但有时不够精确,不能用于较
高级的算术运算。而比例数据或间隔数
据比较精确,便于计算机处理。
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3.1.3 土地空间数据质量
( 1)数据质量的基本概念
准确性( Accuracy)
精度 ( Precision)
空间分辨率 (Spatial Resolution)
比例尺( Scale)
误差( Error)
不确定性( Uncertainty)
数据质量则是空间数据在表达这三个基本要
素时,所能够达到的准确性、一致性、完整
性以及它们三者之间统一性的程度。
p43-44
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(2)土地空间数据的误差来源
空间现象自身存在的不稳定性
空间现象的表达
空间数据处理中的误差
空间数据使用中的误差
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表 2-2-5 数据的主要误差来源 p44-49
数据处
理过程
误差来源
数据
搜集
野外测量误差:仪器误差, 记录误差
遥感数据误差:辐射和几何纠正误差, 信息提取误差
地图数据误差:原始数据误差, 坐标转换, 制图综合及印刷
数据
输入
数字化误差:仪器误差, 操作误差
不同系统格式转换误差:栅格 -矢量转换, 三角网 -等值线转换
数据
存储
数值精度不够
空间精度不够:每个格网点太大, 地图最小制图单元太大
数据
处理
分类间隔不合理
多层数据叠合引起的误差传播:插值误差, 多源数据综合分析
误差 比例尺太小引起的误差
数据
输出
输出设备不精确引起的误差
输出的媒介不稳定造成的误差
数据
使用
对数据所包含的信息的误解
对数据信息使用不当
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地图数据
地图固有误差
材料变形产生的误差
图象数字化误差
遥感数据 遥感仪器的观测过程 遥感图象处理和解译
测量数据
系统误差
操作误差
偶然误差
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(3)常见空间数据的误差分析
归纳起来,数据的误差主要有四
大类,即 几何误差、属性误差、时
间误差和逻辑误差。
LIS特有
属性误差和时间误差
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逻辑误差
数据的不完整性是通过上述四类误差
反映出来的。事实上 检查逻辑误差,有助
于发现不完整的数据和其他三类误差 。对
数据进行质量控制或质量保证或质量评价,
一般先从数据的逻辑性检查入手。
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图 2-2-5:各种逻辑误差
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由于地图是以二维平面坐标表达位臵,
在二维平面上的几何误差主要反映在 点和
线上 。
几何误差
某点的点误差即为测量位置 ( x,y)
与其真实位置 ( x0,y0) 的差异 。 点误差可
通过计算坐标误差和距离的方法得到 。 坐
标误差定义为,
Δx=x-x0 Δy=y-y0
点误差
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线误差
线在 LIS中既可表示 线性现象,又可
以通过连成的多边形表示 面状现象 。 线
性特征的误差主要产生于测量和对数据
的后处理以及在确定线的界限时的误差。
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图 2-2-6:折线和曲线的误差
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** 数据质量控制是个复杂的过程,要控 制
数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过
程和环节入手,分别用一定的方法减少误差。
空间数据质量控制常见的方法有,
传统的手工方法
元数据方法
地理相关法
3.1.4 土地空间数据质量控制
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元数据 是关于数据的描述性数据信息。
元数据的类型
按内容分
科研型元数据
评估型元数据
模型元数据
按描述对象分
数据元数据
属性元数据
实体元数据
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使用元数据的原因
性能上的原因 完整性 扩展性
特殊性 安全性
查错功能 浏览功能
程序生成
功能上的原因
元数据的应用
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空间数据元数据的获取
空间数据元数据的获取是个较复杂的
过程,可以概括为 三个阶段,五种方法
第一阶段,根据要建设的数据库的内容
而设计的元数据。包括:普通元数据、专指
性元数据;
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? 第二阶段,随数据的形成同步产生;
? 第三阶段,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、拓扑关
系等 。
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获取方法
键盘输入
关联表
测量法
计算法
推理法
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3.1.5 土地空间数据获取
数据转换
遥感数据处理
数字测量
地图的数字化录入是主要方式
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地图数字化
当 纸地图 经过计算机图形图像系统
光 —— 电转换量化为 点阵数字图像,经图
像处理和曲线矢量化,或者直接进行手扶
跟踪数字化后,生成可以为地理信息系统
显示、修改、标注、漫游、计算、管理和
打印的 矢量地图数据文件,这种与纸地图
相对应的计算机数据文件称为 矢量化电子
地图 。
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① 手扶跟踪数字化
A0幅面数字化仪
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曲线离散化算法
在数字化过程中,需要对曲线进行采
样简化,即在曲线上取有限个点,将其变
为折线,并且能够在一定程度上保持原有
的形状 。
4.1.4
扫描矢量化以及处理流程 (见图 2-3-1)
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在扫描后处理中,需要进行栅格转矢
量的运算,一般称为扫描矢量化过程。
扫描
转换
拼接子
图块
裁剪
地图
屏
幕
跟
踪
矢
量
化
矢量图合
成、接边
矢量图
编辑
纸
质
地
图
空间
数据库
扫描矢量化及常用算法
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将栅格图像转换为矢量地图一般需要以下一
系列步骤 [Musavi 1988],
图像二值化( Threshold)
平滑( Smooth)
细化
链式编码
矢量线提取
除了上述五个步骤以外,还需要一些
处理以方便图像矢量化过程,如图像拼接
和剪裁等 。
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3.1.6土地空间数据录入后的处理
( 1)图形坐标变换 p18-20
在地图录入完毕后,经常需要进行投
影变换,得到经纬度参照系下的地图。对
各种投影进行坐标变换的原因主要是输入
时地图是一种投影,而输出的地图产物是
另外一种投影。
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① 基本坐标变换
在投影变换过程中,有以下三种基本
的操作,平移、旋转和缩放。
空间数据的坐标变换的实质是建立两
个平面点之间的一一对应的关系,它是空
间数据处理的基本内容之一。
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② 仿射变换( Affine Transformation)
图 2-3-2 仿射变换
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图形拼接
( a )
( b )
( c )
(a)拼接前;( b)拼接中
的边缘不匹配; (c)调整
后的拼接结果
图 2-3-3:图幅拼接
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拓扑生成
在图形数字化完成后,对于大多数地
图需要建立拓扑,以正确判别地物之间的
拓扑关系。
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图形修改
( a ) 实际地物
( b ) 不及
( c ) 过头
图 2-3-4:数字化错误 —— 不及和过头
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建立拓扑关系
在图形修改完毕之后,就意味着可以
建立正确的拓扑关系,拓扑关系可以由计
算机自动生成,目前大多数 GIS软件也都提
供了完善的拓扑功能 。
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最简单的坐标转换是平移、缩放、旋
转,其数学公式为,
上式中,x,y为原来的坐标,X,Y为转换后
的坐标,θ 为逆时针方向的旋转角度,m,n
分别为 X,Y方向的缩放比例,h,k分别为旋
转后在 X,Y方向的来移距离。
( 2)坐标体系的转换
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比较复杂的是投影变换。即从一种
投影方式转成另一种投影方式,其过程
是一系列复杂的数学运算。
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图幅变形校正
输入到数据库中的坐标总会和实际位
置不符,最常见的是地图数字化之前或数
字化过程中图纸的不均匀涨缩、变形。 为
此,须用一些控制点来校正图幅变形
误差。
( 3)坐标校核
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橡皮伸缩法
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图幅变形校正最常用的方法是六系数
的线性变换法 (Sprhsky,1987;黄杏元等,
1989),
上式中 x,y为数字化的坐标,X,Y为
转换后的坐标,A0,A1,A2,B0,B1,B2
为六个未知系数。设有 n个控制点 (n> 2),
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可用最小二乘法原理来计算这六个未知数,
上式中 xi,yi为第 i个控制点的数字化坐
标,ui,vi认为对应的实测坐标,由 最
小和 最小,可以解出 A0,A1,A2,B0,
B1,B2,实现图幅的变形校正。
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地图一般是分幅输入的,把相邻两幅
图拼起来时,在交接处会有错位,利用专
门的接边程序 (edge matching,也称边缘
匹配 )可消除这一问题。
接边
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接边程序的计算方法应考虑常见的误差
不因接边而明显扩大;接边处理一般有
两种用途:一种是把分幅数字化的地图
合并为一幅。另一种是在连续空间数据
库环境里,分幅数字化的地图应先和相
邻的数字化地图作接边处理后才能入库。
接边处理如下图,
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如果数据是分层多次输入到数据库中, 当
房屋多边形和地籍多边形叠合在一起时, 往往
会出现该重合的地方不重合的问题 。 将土地使
用边界和地籍多边形叠合在一起, 往往会出现
该重合的地方不重合的问题 。 将土地使用边界
和地籍多边形叠合在一起, 也可能出现一些很
细小的多边形 。
核对
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防止这一现象的另一种方法是在地图
数字化之前,规定某一层为基准层,先数
字化,并作校准、接边处理,然后将一些
其他层上表示不同事物,而在空间位置上
是和基准层的某些要素是重合的点、线从
基准层复制到其他层上,再数字化其他内
容。
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把基准层作为背景参考图显示在计算机屏
幕上,作其他层的数字化时,将应该重合
的点、线自动靠到基准层上所对应位置上
捕捉
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手工编辑地图大多是以人机交互方
式在计算机图形显示器上进行,既有矢
量编辑方式,也有栅格编辑方式。手工
编辑的主要功能是添加、删除、移动、
复制、旋转某些图形、图像要素。
手工编辑
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3.3土地信息的分类与编码
3.3.1 土地信息的分类
p12-15
3.3.2 土地信息的编码
p16-18
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1、空间数据输入主要有哪几种方法?如何进行操
作?
2、手扶跟踪数字化误差主要有哪些来源?如何提
高数字化精度?
3、手扶跟踪数字化与扫描数字化有哪些主要区别?
非空间数据如何输入?如何实现空间数据和非
空数据的连接?
4、常见的空间数据中有哪些误差?
思考题,
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参考教材,
1、土地信息管理,张世熔编,油印
2、地理信息系统,张超等编,高等教育出版社
3、地理信息系统实用教程,陆守一等编,中国林业出版社
4、土地管理信息系统,朱德海等,中国农业大学出版社