空間數(shù)據(jù)處理的方法

1、空間數(shù)據(jù)處理的方法1 空間數(shù)據(jù)處理空間數(shù)據(jù)是指 用來表示空間實體的位置、形狀、大小及其分布特征諸 多方面信息 的數(shù)據(jù)，它 可以用來描述來自現(xiàn)實世界的目 標(biāo)，它具有定位、定性、時間和空間關(guān)系 等特性?？臻g數(shù)據(jù)具有三個基 本特征：空間特征（定位）、屬性特征（非定位）、時間特征（時間尺度）。 在基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫的建設(shè)過程中，空間數(shù)據(jù)始終是GIS中最基本、最重要、最重要的組成部分，也是投資比重最大的一部分。在GIS 中人們將空間數(shù)據(jù)抽象， 用數(shù)字表達(dá)可以歸結(jié)為四大類： 數(shù)字線劃數(shù)據(jù)、 影像數(shù)據(jù)、 數(shù)字高程模型和地物的屬 性數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)處理包含兩方面的意義：一是將原始采集的數(shù)據(jù)或者說不符合GIS 質(zhì)

2、量要求的數(shù)據(jù)進行處理，以符合 GIS 的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求；第二層意義是對于已存儲于 GIS 中的數(shù)據(jù) 經(jīng)過處理以派生出其他信息， 例如進一步的空間關(guān)系的信息， 或者將一種類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 另一種類型。2 空間信息處理的內(nèi)容與方法2.1 空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)變換在地圖錄入完畢后，經(jīng)常需要進行投影變換，得到經(jīng)緯度參照系下的地圖。對各種投影 進行坐標(biāo)變換的原因主要是輸入時地圖是一種投影，而輸出的地圖產(chǎn)物是另外一種投影。空 間數(shù)據(jù)坐標(biāo)變換類型主要有以下三種：1. 幾何變換：主要解決數(shù)字化原圖變形等原因引起的誤差，并進行幾何配準(zhǔn)。2坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換：主要解決G1S中設(shè)備坐標(biāo)同用戶坐標(biāo)的不一致， 設(shè)備坐標(biāo)之間的不一致問題

3、。 3.投影變換：主要解決地理坐標(biāo)到平面坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換問題。幾何變換和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換可以通過仿射變換來完成。 對于原始圖介質(zhì)存在的幾何變形、 掃 描輸入時圖紙未被壓緊產(chǎn)生的斜置、 遙感影像本身的幾何變形等帶來的誤差， 可通過幾何糾 正解決。仿射變換是幾何糾正常用的方法。仿射變換是空間直角坐標(biāo)變換的一種，它是一種二維坐標(biāo)到二維坐標(biāo)之間的線性變換，保持二維圖形的平直線”和平行性”，其可以通過一系列的原子變換的復(fù)合來實現(xiàn)，包括平移（Translation）、縮放（Scale ）、翻轉(zhuǎn)（Flip ）、旋轉(zhuǎn)（Rotation ）和剪切（Shear）。此類變換可以用一個3X 3的矩陣來表示，其最后一行為（0,

4、 0, 1）。該變換矩陣將原坐標(biāo)（x,y）變換為新坐標(biāo)（x',y'）。當(dāng)系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)取自不同地圖投影的圖幅時，需要將一種投影的數(shù)字化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要投影的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。地圖投影的類型根據(jù)投影面的性質(zhì)，投影可分為：圓柱投影，圓錐投影，方位投影。地圖投影轉(zhuǎn)換的方法有（1）正解變換：直接由一種投影的x、y坐標(biāo)變換到另一種投影的x、y坐標(biāo)。（2）反解變換：由一種投影的坐標(biāo)反解出地理坐標(biāo)（x、yf B L）,從而實現(xiàn)由一種投影的坐標(biāo)到另一種投影坐標(biāo)的變換（B、L f X、Y） 。（3）數(shù)值變換:根據(jù)兩種投影在變換區(qū)內(nèi)的若干同名數(shù)字化點，采用插值法，或待定系數(shù)法等，從而實現(xiàn)由一種投影的坐標(biāo)到

5、另一種投影坐標(biāo)的變換2.2空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換當(dāng)數(shù)據(jù)采集采用矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有利于保證空間實體的幾何精度和拓?fù)涮匦缘拿枋觯欢臻g分析則主要采用柵格數(shù)據(jù)結(jié)，有利于加快系統(tǒng)數(shù)據(jù)的運行速度和分析應(yīng)用的進程。為了有效的利用不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點，有必要進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)換。矢量向柵格的轉(zhuǎn)換和柵格向矢量的轉(zhuǎn)換對于點狀實體，每個實體僅由一個坐標(biāo)對表示，其矢量結(jié)構(gòu)和柵格結(jié)構(gòu)的相互轉(zhuǎn)換基本上只是坐標(biāo)精度變換問題，不存在太大的技術(shù)問題。線實體的矢量結(jié)構(gòu)由一系列坐標(biāo)對表示， 在變?yōu)闁鸥窠Y(jié)構(gòu)時，除把序列中坐標(biāo)對變?yōu)闁鸥裥辛凶鴺?biāo)外，還需根據(jù)柵格精度要求，在坐標(biāo)點之間插滿一系列柵格點，這也容易由兩點式直線方程得到。線實體由柵

6、格結(jié)構(gòu)變?yōu)槭噶拷Y(jié)構(gòu)與將多邊形邊界表示為矢量結(jié)構(gòu)相似，因此需要重點討論多邊形（面實體）的矢量結(jié)構(gòu)與柵格結(jié)構(gòu)相互轉(zhuǎn)換。多邊形數(shù)據(jù)的柵格化方法就是在矢量表示的多邊形邊界內(nèi)部的所有柵格上賦予相應(yīng)的多邊形編號，從而形成柵格數(shù)據(jù)陣列。轉(zhuǎn)換方法主要有：1.邊界代數(shù)算法 2.內(nèi)部點擴散法3.復(fù)數(shù)積分算法4.射線算法和掃描算法。多邊形柵格數(shù)據(jù)向矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的實質(zhì)是將具有同一屬性的單元歸為一類，再檢測兩類 不同屬性的邊界作為多邊形的邊，最終提取以柵格集合表示的區(qū)域邊界和邊界的拓?fù)潢P(guān)系。 轉(zhuǎn)換方法主要有： (1)柵格數(shù)據(jù)的二值化 (2) 多邊形邊界提取和細(xì)化 (3) 多邊形邊界跟蹤 (4) 去除多余點及曲線光滑 (

7、5) 拓?fù)潢P(guān)系生成。2.3 多源空間數(shù)據(jù)的融合不同來源的各種空間數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的使用過程中，由于數(shù)據(jù)來源、結(jié)構(gòu)和格式的不同，需 要采用一定的技術(shù)方法，才能將他們合并在一起使用，這就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)的融合問題。1. 遙感圖像與 GIS 數(shù)據(jù)融合經(jīng)過正射糾正后的遙感影像，與數(shù)字地圖信息融合，可產(chǎn)生影像地圖。具有如下特點：( 1)這種影像地圖具有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，有豐富的光譜信息與幾何信息；(2)有行政界線和屬性信息 ；( 3)提高了用戶的可視化效果； 并使用戶能夠方便的得到各種統(tǒng)計信息， 如： 某個行政單元的土地利用類型、數(shù)量等。2. 遙感數(shù)據(jù)與DEM的融合(1)有助于實施遙感影像的幾何校正與配準(zhǔn)，消除遙感圖

8、像中因地形起伏所造成的像元位移，提高遙感圖像的定位精度；(2) DEM可參與遙感圖像的分類， 改善分類精度；(3)提高 GIS 空間分析能力。3. 多衛(wèi)星、多時相遙感數(shù)據(jù)融合將不同時期的遙感圖像配準(zhǔn)疊合，可以從遙感圖像中快速發(fā)現(xiàn)已發(fā)生變化的區(qū)域，進而 實現(xiàn) GIS 數(shù)據(jù)庫的自動半自動快速更新。2.4 空間數(shù)據(jù)的壓縮與綜合無論是網(wǎng)格格式數(shù)據(jù)還是矢量格式數(shù)據(jù)， 都需要進行數(shù)據(jù)壓縮。 數(shù)據(jù)壓縮不僅可以減少 數(shù)據(jù)的存儲空間， 而且可以在一定程度上減少計算機系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的工作量，提高系統(tǒng)工作效率。數(shù)據(jù)壓縮的原則是：維持?jǐn)?shù)據(jù)一定精度、不影響、不改變數(shù)據(jù)集合表達(dá)的所有信息。地圖矢量數(shù)據(jù)的壓縮主要包括各種圖形

9、要素的數(shù)據(jù)壓縮。 矢量地圖壓縮的任務(wù)在于以盡 可能少的抽樣點來描述原始地物， 并保證在容許的誤差范圍內(nèi)， 再現(xiàn)地物的形態(tài)特征。 矢量 數(shù)據(jù)壓縮主要是對曲線的壓縮。 (l) 垂距限值法； (2) 角度限值法； (3)Douglas 一 peueker 算法； (4) 具有預(yù)測功能的曲線矢量數(shù)據(jù)壓縮算法； (5) 基于小波變換的地圖矢量數(shù)據(jù)壓縮模 型。影像數(shù)據(jù)壓縮的可能性是因為像素之間存在著較強的相關(guān)性： 從統(tǒng)計觀點上看，某像 素的灰度值總是和周圍其他像素的灰度值有某種關(guān)系， 應(yīng)用編碼方法提取并減少這種相關(guān)牲， 便可實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的壓縮。 從信息論觀點來看， 影像壓縮就是減少影像信息中無用的冗余信

10、息。影像數(shù)據(jù)壓縮編碼策略為： （ 1）保真度編碼：多灰度影像常用保真度編碼，允許有極小 的誤差；（2）信息保持編碼： 二值影像和灰度等級較少的影像多采用信息保持編碼，不允許有誤差存在。 柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)壓縮編碼有鏈?zhǔn)骄幋a、 游程長度編碼、塊狀編碼、 常規(guī)四叉樹編 碼、線性四叉樹編碼、八叉樹編碼。數(shù)據(jù)綜合包括圖形數(shù)據(jù)的綜合和專題數(shù)據(jù)的綜合。 圖形信息的綜合是指地物輪廓形狀的 化簡、各要素的選取、圖形的合并、圖形等級變換、重要圖形的夸大、要素相互間關(guān)系的處 理等；專題數(shù)據(jù)的綜合是指專題數(shù)量的選取、 形狀的化簡、 現(xiàn)象質(zhì)量特征與數(shù)據(jù)特征的綜合。2.5 空間數(shù)據(jù)的內(nèi)插方法設(shè)已知一組空間數(shù)據(jù)，它們可以是離散

11、點的形式，也可以是分區(qū)數(shù)據(jù)的形式，空間數(shù)據(jù) 的內(nèi)插就是從這些數(shù)據(jù)中找到一個函數(shù)關(guān)系式，使該關(guān)系最好地逼近這些已知的空間數(shù)據(jù)， 并能根據(jù)該函數(shù)關(guān)系式推求出區(qū)域范圍內(nèi)其他任意點或任意分區(qū)的值。 根據(jù)已知點和已知分 區(qū)數(shù)據(jù)的不同，將空間數(shù)據(jù)內(nèi)插分為以下兩種：1. 點的內(nèi)插：插值過程中，由于取樣的數(shù)據(jù)點呈離散分布形式， 或者數(shù)據(jù)點雖然按格網(wǎng)排列， 但格網(wǎng)的密度不能滿足使用的要求， 這樣就需要以數(shù)據(jù)點為基礎(chǔ)進行插值運算。 點的內(nèi)插方 法有兩種：逐點內(nèi)插和局部函數(shù)內(nèi)插點內(nèi)插實現(xiàn)過程數(shù)據(jù)取樣： 數(shù)據(jù)整理過程， 包括簡單的數(shù)據(jù)插值運算、 數(shù)據(jù)檢查等；數(shù)據(jù)內(nèi)插方法選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特點，選擇數(shù)學(xué)模型進行數(shù)據(jù)內(nèi)插運算

12、；數(shù)據(jù)記錄：將內(nèi)插結(jié)果按一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，存儲起來，供系統(tǒng)使用。2. 區(qū)域的內(nèi)插：區(qū)域內(nèi)插主要解決離散屬性數(shù)據(jù)問題。研究的目標(biāo)是從已知分區(qū)的數(shù)據(jù)（ 如社會經(jīng)濟數(shù)據(jù) ）中推出同一地區(qū)的另一組分區(qū)數(shù)據(jù)。區(qū)域內(nèi)插采用使用平滑密度函數(shù)的比重 法。2.6 圖幅數(shù)據(jù)邊沿匹配處理在對底圖進行數(shù)字化以后， 由于圖幅比較大或者使用小型數(shù)字化儀時，難以將研究區(qū)域的底圖以整幅的形式來完成， 這是需要將整個圖幅劃分成幾部分分別輸入。在所有部分都輸入完畢并進行拼接時， 常常會有邊界不一致的情況， 需要進行邊緣匹配處理。 邊緣匹配處理， 類似于下面提及的懸掛節(jié)點處理，可以由計算機自動完成，或者輔助以手工半自動完成。 圖幅數(shù)據(jù)邊緣匹配處理，一般可采用二種方法來調(diào)整邊界。（1）小心地修改空間數(shù)據(jù)庫中點和矢量的坐標(biāo)，以維護數(shù)據(jù)庫的連續(xù)性；（2）先對準(zhǔn)兩幅圖的一條邊緣線，然后再小心地調(diào)整其它線段使其取得連續(xù)。具體方法如下： 1、識別和檢索相鄰圖幅的數(shù)據(jù)利用輸入數(shù)據(jù)時的圖幅編碼，將相鄰圖幅聯(lián)