GIS考研资料整理-考研神器-必备(3)

本站小编免费考研网/2018-01-28

主要存在的问题：首先，为真正实现各种格式数据之间的互操作，需要每个每种格式的宿主软件都按照着统一的规范实现数据访问接口，在一定时期内还不现实；其次，一个软件访问其他软件的数据格式时是通过数据服务器实现的，这个数据服务器实际上就是被访问数据格式的宿主软件，也就是说，用户必须同时拥有这两个GIS软件，并且同时运行，才能完成数据互操作过程。
3）直接数据访问模式
直接数据访问指在一个GIS软件中实现对其他软件数据格式的直接访问，用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。直接数据访问不仅避免了繁的数据转换，而且在一个GIS软件中访问某种软件的数据格式不要求用户拥有该数据格式的宿主软件，更不需要该软件运行。
4）开放式数据库互接模式
该模式基于这样一个事实：现在尽管各个数据库存储数据的数据格式不同，但几乎每个数据库系统都支持开放式数据库互接（ODBC），都按照ODBC的要求提供接口一致的驱动程序。而一般的GIS数据都具有一些空间数据的特性，因此可以定义一个包含各种数据的元数据文件，在此基础上，采用面向对象的思路，定义一个包含纯虚函数、不可实例化的抽象基类，这个基类应具备GIS空间数据读写的基本接口。在定义好面向抽象GIS数据格式的抽象基类和统一接口的基础上，由各GIS软件厂商完成存取自己格式数据的子类的动态连接库（类似于ODBC中各数据库系统的驱动程序）。实现厂商一次编程，其他开发者拿来就用，省却大量的重复劳动，加快开发进程。
4、空间数据共享的展望
1、OpenGIS、SDTS与DLG/F
2、统一空间实体编码
5、结论与挑战
实现空间数据共享还存在以下困难：
1）    经济货物体制上的问题；
2）    难以找到可实际应用数据；
3）    转换中的技术问题：数据模型，数据格式和数据内容；
而且，采用空间数据共享标准还可能引发一些问题：
1）    性能降低。为保证通用的兼容性和广泛的接受，标准通常包含了技术妥协，采用的不是最优或最佳解决方案的数据结构；
2）    功能安全受到限制。为了普遍性，多数标准只包含了一个其他系统可能提供的功能和函数的子集；
3）    安全性可能会降低。由于更多的人清楚标准的操作系统的特征（和漏洞），可能会导致计算机病毒的传染；
二、空间数据可视化与显示
1、空间数据可视化是指运用地图学、计算机图形学和图像处理技术，将地学信息输入、处理、查询、分析以及预测的数据及结果采用图形符号、图像，并结合图表、文字、视频等可视化形式显示，并进行交互处理的理论、方法和技术。
2、空间数据可视化的主要形式
1）地图地图是目前空间数据可视化的主要形式，包括：纸质地图、电子地图。
电子地图具有更多的优点：制作灵活，形式极其多样，修改制作方便，周期短，色彩丰富，动态性强，查询方便、快捷。从而使人们能从不同的高度、不同的方式、不同的角度和不同的详细程度来观察空间实体信息。
2）多媒体可视化使用文本、表格、声音、图形、图像、动画、音频、视频各种形式综合、形象地表现空间数据，是空间数据可视化的重要形式。
3）三维可视化三维可视化利用三维仿真和计算机三维真实图形技术，产生的三维地图，具有仿真的形状、光照、纹理……，也可以进行各种三维的量测和分析。
4.）基于虚拟现实技术的可视化虚拟现实是空间数据可视化进一步研究和发展的新方式。它是由计算机和虚拟现实设备如头盔、数据手套等组成的高级人机交互系统，以视觉为主，也结合听、触、嗅甚至味觉来感知的环境，使人们有如进入真实的地理环境之中并与之交互感觉。
5.）时空可视化时空可视化将是空间信息可视化发展的一个极具吸引力的方向，时空可视化的实现将提供对自然地理现象变化的动态仿真，包括历史回溯与未来预测等，将在根本上改变现有地理信息系统的理论体系。
3、地图语言与符号库地图是空间数据符号化的结果。图形符号是地图的语言。
地图语言
地图，是一种信息的传输工具，地图语言就是地图作为信息传输工具不可缺少的媒介。
地图语言包括：1）地图符号：称为图解语言。同文字语言相比，图解语言更形象直观，一目了然，既可显示出制图对象的空间结构，又能表示在空间和时间中的变化。色彩：地图语言的重要内容。2）地图注记：它借用自然语言和文字形式来加强地图语言的表现效果，完成空间信息的传递。3）“影像”和“装饰图案”：它们虽不属于地图符号的范畴，但也是地图语言中不可缺少的内容。
地图符号(库)的功能、分类和设计
    地图符号是在地图上用以表示各种空间对象的图形记号，或者还包括与之配合使用的注记。
    使用地图符号不仅能反映制图对象的个体存在、类别及其数量和质量特征，而且通过它们的联系和组合，还能反映出制图对象的空间分布和结构以及动态变化。
    地图符号有两个基本功能1）能指出目标种类及其数量和质量特征2）能确定对象的空间位置和现象的分布
    地图符号区分为：点状符号、线状符号和面状符号。
    地图符号的6个图形变量：形状、尺寸、方向、亮度、密度和色彩。
    图形的形状、尺寸和色彩最为重要，被传统的地图符号理论称之为地图符号的三个基本要素。
字库与色彩库
    在空间信息的可视化过程中，除了用图形符号外，还须要各种包括汉字、外文字母、数字等信息的注记库，或简称汉字库。这些注记信息实质上同点状符号是一样的，也分为矢量库和栅格点阵库。其使用也与点状符号库一样。
    色彩是表示和传递信息的有力工具，为优化色彩的表现手段，便于再生及批量复制，必须把色彩进行数字表达并建立色彩数据库。
二维空间数据的可视化（符号化）

符号化
    矢量数据符号化按使用符号库方式的不同分为符号信息块方式和程序块方式。
符号信息块的方式（1）点状符号信息块绘制（2）线状符号信息块绘制（3）面状符号信息块的绘制
程序块方式：检索所需的空间数据，经预处理，调入分类特征码对应的符号绘制程序块，给出所要求的比例系数，旋转、行距、列距等参数，即可完成绘图工作。
ArcMap中空间数据的符号化
地图数据可以分为点、线、面3种不同的要素类型：点状要素可以通过点状符号的形状、色彩、大小等表示不同的类型或不同的等级；线状要素可以通过线状符号的线划类型、粗细、色彩等表示不同的类型或不同的等级；面状要素，则可以通过不同的面状图案或色彩，来表示不同的类型或不同的等级。
ArcMap提供的符号化方法
普通的符号化方法：单一符号、分类符号、分级符号、分级色彩、比例符号、点值符号、组合符号、统计图形。
地图的标注
    地图注记是一幅完整地图的有机组成部分，用于说明图形符号无法表达的定量或定性特征，通常包括
    文字注记：如道路名称、城镇名称等一般是文字注记
    数字注记：地面高程、水系流量等一般是数字注记
    符号注记：道路里程碑、大地测量点等可能是符号注记。
    地图注记的形成过程就是地图的标注(label)，根据标注对象的类型及标注内容的来源，ArcMap中的地图标注分为3种：交互标注、自动标注、链接标注。地图标注包括：注记内容的确定，注记方式的选择，注记字体、大小、方向、颜色、位置等参数的定义。
三、空间数据的查询分析及其应用
1、什么是空间数据的查询？
空间数据的查询一般定义为从空间数据库中找出所有满足属性条件和空间约束条件的地理对象。属性约束条件一般用带比较运算符的逻辑表达式描述，这与传统的结构查询语言SQL的where语句中条件表达式相似。空间约束条件用带空间谓词的逻辑表达式描述，空间谓词由地理对象间的空间关系演变而来，如包含、相交、分离、重叠、距离同、方向等。因此空间查询是作用在库体上的函数，返回用户请求的内容，也属于咨询式分析。
2、如何表达查询得到的结果？
1）使要素、对应的记录同步进入选择集，同时改变显示颜色。2）进入选择集的记录可以用统计图表达。如果选择集是空的，统计图就包括该表的全体记录。3）进入选择集的记录可以分类汇总统计。
3、空间查询的方式
1）给出图形信息：如鼠标点取，拉框等方式。①检索其相应属性；②检索其空间拓扑关系。
2）给出属性特征条件：①检索对应的空间实体 ②查询属性（单纯查询：单纯地查询属性，或只查询空间拓扑关系。联合查询：将空间数据与属性数据联合查询。）
4、空间数据查询种类
1、几何参数查询：
   包括点的位置坐标，两点间的距离，一个或一段线目标的长度，一个面目标的周长或面积等。
实现：查询属性库或空间计算
2、空间定位查询：
给定一个点或一个几何图形，检索该图形范围内的空间对象及其属性。
1）按点查询：给定一个鼠标点，查询离它最近的对象及属性---点的捕捉。
2）开窗查询----按矩形、圆、多边形查询，分为该窗口包含和穿过的区别。
3、空间关系查询
1）相邻分析检索---通过检索拓扑关系
面—面：如查询与面状地物相邻的多边形的实现方法：
线—线（与某干流A相连的所有支流）
点—点（A与B是否相通）等。
2）相关分析检索（不同要素类型之间的关系）--通过检索拓扑关系
线—面（我国边境线总长度）、点—线（自来水GIS中，与某阀门相关的水管）、点—面
3）包含关系查询：查询某个面状地物所包含的空间对象。
4）穿越查询：某公路穿越了某些县，采用空间运算的方法执行，根据一个线目标的空间坐标，计算哪些面或线与之相交。
5）落入查询：一个空间对象落入哪个空间对象之内。--空间运算
6）缓冲区查询：根据用户给定的一个点、线、面缓冲的距离，从而形成一个缓冲区的多边形，再根据多边形检索原理，检索该缓冲区内的空间实体。
7）边沿匹配检索：空间查询在多幅地图的数据文件之间进行，这时需应用边沿匹配处理技术。
4、属性查询
1）查找：仅选择一个属性表，给定一个属性值，找出对应的属性记录或图形。
2）SQL查询：交互式选择各项，输入后，系统再转换为标准的SQL，由数据库系统执行或ODBC C语言执行，得到结果，提取目标标识，在图形文件中找到空间对象，并显示。
3）扩展SQL：在给定查询条件时也需含有空间概念，如距离、邻近、叠加等。
5、其它查询方法
1）可视化空间查询：可视化查询是指将查询语言的元素，特别是空间关系，用直观的图形或符号表示。查询主要使用图形、图像、图标、符号来表达概念。
2）超文本查询：图形、图像、字符等皆当作文本，并设置一些“热点”（HotSpot），“热点”可以是文本、键等。
3）自然语言空间查询：在SQL查询中引入一些自然语言，如温度高的城市
四、空间数据统计分析
1、统计图表分析（柱状图、扇形图、直方图、折线图、散点图）
能被用户直观地观察和理解数据。统计表格是详尽地表示非空间数据的方法，不直观，但可提供详细数据，便于对数据进行再处理。
2、属性数据的集中特征数----找出数据分布的集中位置
1）频数和频率：用以表示事件出现的次数和频率，事件的分布状况。（频数：变量在各组出现或发生的次数；频率：各组频数与总频数之比）
2）平均数：反映了数据取值的集中位置，通常有简单算术平均数和加权算术平均数。
3）数学期望：反映数据分布的集中趋势。
4）中数：有序数据集中出现频率占半数的数据值。
5）众数：众数是具有最大可能出现的数值。
3、属性数据的离散特征数描述数据集的离散程度，相对于中心位置的程度
1）极差：是一组数据中最大值与最小值之差；
2）离差，平均离差与离差平方（离差：一组数据中的各数据值与平均数之差；平均离差：将离差取绝对值，然后求和，再取平均数；平均离差：将离差取绝对值，然后求和，再取平均数），平均离差和离差平方和是表示各数值相对于平均数的离散程度的重要统计量。
3）方差与标准差(方差：是均方差的简称，是以离差平方和除以变量个数求得的，记为σ2；
标准差：标准差是方差的平方根；)
4)变差系数：用来衡量数据在时间和空间上的相对变化的程度，它是无量纲的量。为标准差除以平均数取百分。
4、统计数据的分类分级
1)系统聚类法：根据距离，将相似的样本归为一类，把差异大的样本区分开来。
基本思想：首先是n个样本各自成一类，然后计算类与类之间的距离，选择距离最小的两类合并成一个新类，计算新类与其它类的距离，再将距离最小的两类进行合并，这样每次减少一类，直到达到所需的分类数或所有的样本都归为一类为止。
2)最优分割分级法—针对有序样本或可变为有序(排序)的样本
    对于每种分级，可按定义为各级内数据的离差平方和之和的误差函数公式来计算分级误差的大小，选择级内离差平方和为最小而级间离差平方和为极大的一种分级方法为最优。
离差：一组数据中的各数据值与平均数之差称为离差。
5、对空间数据进行统计分析的意义是什么？
GIS中空间数据的统计分析是指对GIS地理数据库中的专题数据进行统计分析，针对不同领域的运用提取相关的地理信息，去除一些冗余信息使其便于分析利用。
6、通过什么方法可以对空间数据进行类别划分？
分类和分级的方法很多，常用的有：系统聚类法和最优分割分级法。
7主成分分析：设有n个样本，p个变量。将原始数据转换成一组新的特征值——主成分，主成分是原变量的线性组合且具有正交特征。
层次分析法把相互关联的要素按隶属关系分为若干层次，请有经验的专家对各层次各因素的相对重要性给出定量指标，利用数学方法综合专家意见给出各层次各要素的相对重要性权值，作为综合分析的基础。
系统聚类分析：系统聚类是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法，对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。
判别分析判别分析是预先根据理论与实践确定等级序列的因子标准，再将待分析的地理实体安排到序列的合理位置上的方法，对于诸如水土流失评价、土地适宜性评价等有一定理论根据的分类系统定级问题比较适用。

五、空间数据的叠合分析及应用
1、叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。
2、试解释缓冲区分析和叠合分析概念，并举例说明这两种空间分析方法的用途？
答：缓冲区分析是指在点、线、面试题的周围，自动建立的一定宽度的多边形区域或带状区域；叠合分析是指在相同的空间坐标系统条件下，将同一地区的两个不同地理特征的空间和属性数据重叠相加，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。缓冲区分析应用于某一主题对象对邻近对象在一定辐射强度或影响强度天剑侠的影响区域分析。叠合分析应用于查询和和建模方面，也很有效的解决插值问题。
3、矢量数据的叠加有什么作用？
叠置分析是地理信息系统最常用的提取空间隐含信息的手段之一，它将有关主题层组成的数据层面，进行叠加产生一个新数据层面的操作，其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性。
4、栅格数据的叠加与矢量数据的叠加有什么不同？
栅格数据叠置的直观概念就是将两幅或多幅地图重迭在一起，产生新多边形和新多边形范围内的属性。其结果虽然数据存储量小，但是运算过程复杂。
矢量数据在叠置地图的相应位置上产生新的属性的分析方法。其结果虽然数据存储量大，但是运算过程较简单。
5、基于矢量数据的叠置分析
1）内容
①点与多边形的叠置、点层与面层的叠置，核心算法为判断点是否在多边形内。
②线与多边形的叠置：线与多边形的叠置是把一幅图(或一个数据层)中的多边形的特征加到另一幅图(或另   一个数据层)的线上。线与多边形叠置的算法就是线的多边形裁剪。
③多边形与多边形的叠置
2）多边形与多边形的叠置
①定义：是指不同图幅或不同图层多边形要素之间的叠置，根据两组多边形边界的交点来建立具有多重属性的多边形（合成叠置）或进行多边形范围内的属性特性的统计分析（统计叠置）。
合成叠置需要进行属性合并。方法可用加、减、乘、除，也可取平均值、最大最小值，或取逻辑运算的结果等。
统计叠置是确定一个多边形中含有其它多边形的属性类型的面积等，即把其它图上的多边形的属性信息提取到本多边形中来。
②应用：寻求和确定同时具有几种属性的分布区域。
例如，土壤类型图（1，2）与城市功能分区图（a,b）叠置，可得出土壤与分区合成图，也可得出新属性统计表（属性面积）。
③实施步骤
a）对原始数据（多边形）形成拓扑关系。
b) 多层多边形数据的空间叠置，形成新层。
c）对新层中的多边形重建拓扑。
d）删除多余多边形（或处理意义多边形）提取感兴趣的部分。
④ 难点
a）叠置后会产生大量对用户无关的多边形，在用户做提取前仍需建拓扑，工作量大。且新层的多边形数目不仅与原多边形数目有关，还与其复杂程度有关，越复杂，多边形数目越多。
b）由于叠置的多边形往往是不同类型或不同比例尺的地图，在叠置时就会产生一系列无意义的多边形，即产生多边形叠置的位置误差，需要进行处理。
c）建新多边形拓扑和多边形与新属性的连接，工作量大。
6、基于栅格数据的叠置分析
（一）单层栅格数据的分析----空间变换之一
空间变换：对原始图层及其属性进行一系列的逻辑或代数运算，以产生新的具有特殊意义的地理图层及其属性的过程。
1）布尔逻辑运算用布尔逻辑运算组合更多的属性作为检索条件，以进行更复杂的逻辑选择运算。
2）重分类重分类是将属性数据的类别合并或转换成新类。即对原来数据中的多种属性类型，按照一定的原则进行重新分类，以利于分析。在多数情况下，重分类都是将复杂的类型合并成简单的类型。例如，可以将各种土壤类型重分类为水面和陆地两种类型。在重分类策略下，属性代换，并去掉公共边。
3）滤波运算滤波运算可将破碎的地物合并和光滑化，以显示总的状态和趋势，也可以通过边缘增强和提取，获取区域的边界。
4）特征参数计算即对栅格数据计算区域的周长、面积、重心等，以及线的长度、点的坐标等。在栅数数据上量算面积有其独特的方便之处，只要对栅格进行计数，再乘以栅格的单位面积即可。在栅格数据中计算距离时，距离有不同意义：四方向距离是通过水平或垂直的相邻像元来定义路径的；八方向距离是根据每个像元的八个相邻像元来定义的；在计算欧几里德距离时，需将连续的栅格线离散化，再用欧几里德距离公式计算。
5）相似运算-----匹配识别相似运算是指按某种相似性度量来搜索与给定物体相似的其它物体的运算。
（二）多层栅格数据的叠置分析
1）单点变换：
①概念：只将对应栅格单元的属性作某种运算（加、减、乘、除、三角函数、逻辑运算等）得到新图层属性，而不受其邻近点的属性值的影响。
②算法原理：
③实际应用：
2）区域变换：新属性的值不仅与对应的原属性值相关，而且与原属性值所在的区域的长度、面积、形状等特性相关。
3）邻域变换：计算新图层属性时，不仅考虑原始图上对应栅格本身的值，还需考虑该图元邻域关联的其他图元值的影响。   如面元分布图，生成面元边界图时，判断是否为边界点，需判断本身为面属性，且其邻域包含背景属性
栅格叠置的作用： ①类型叠置，获取新的类型。②数量统计:即计算某一区域内的类型和面积。③动态分析:④益本分析:⑤几何提取:

六、缓冲区分析及应用
1、空间分析：是基于空间对象的位置和形态特征的空间数据分析技术。常见的有拓扑叠加分析、缓冲区分析、网格分析和地形分析等。
2、缓冲区分析是根据分析对象的点、线、面实体，自动建立他们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。
3、什么是缓冲区分析？请举例说明它有什么用途。
缓冲区分析是GIS的基本空间操作功能之一，是指在点、线、面实体的周围，自动建立的一定宽度的多边形。
例如，某地区有危险品仓库，要分析一旦仓库爆炸所涉及的范围，这就需要进行点缓冲区分析；而在对野生动物栖息地的评价中，动物的活动区域往往是在距它们生存所需的水源或栖息地一定距离的范围内，为此可用面缓冲区进行分析，等等。
4、试解释缓冲区分析和叠合分析概念，并举例说明这两种空间分析方法的用途？
答：缓冲区分析是指在点、线、面试题的周围，自动建立的一定宽度的多边形区域或带状区域；叠合分析是指在相同的空间坐标系统条件下，将同一地区的两个不同地理特征的空间和属性数据重叠相加，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。缓冲区分析应用于某一主题对象对邻近对象在一定辐射强度或影响强度天剑侠的影响区域分析。叠合分析应用于查询和和建模方面，也很有效的解决插值问题。
5、比较缓冲区查询与缓冲区分析的概念？
答：1.缓冲区查询与缓冲区分析不是一个概念的两种形式，缓冲区查询属于数据查询，而缓冲区分析属于数据的空间分析；2.缓冲区查询不对原有图形进行切割，只是根据用户需要给定一个点缓冲、线缓冲或面缓冲的距离，从而形成一个缓冲区的多边形，再根据多边形检索的原理，检索出言该缓冲区多边形内的空间地物。而缓冲区分析对原有图形进行切割，形成一个点缓冲、线缓冲或面缓冲的距离，从而获得该缓冲区多边形内的空间地物。
6、基于矢量数据的缓冲区的建立
1）线的重采样，对线进行化简，以加快缓冲区建立的速度。----线的矢量数据压缩算法。2）建立线缓冲区，在线的两边按一定的距离（缓冲距）绘平行线，并在线的端点处绘半圆，连成缓冲区多边形。3）重叠处理：对缓冲区边界求交，并判断每个交点是出点还是入点，以决定交点之间的线段保留或删除。这样就可得到岛状的缓冲区。

七、泰森多边形及应用
1、狄洛尼（Delaunay）三角网在泰森多边形的构建中，首先要将离散点构成三角网，这种三角网称为Delaunay三角网。或定义为：有公共边的Voronoi多边形（简称V-多边形）称为相邻的V-多边形。连接所有相邻的V-多边形的生长中心所形成的三角网称为Delaunay三角网。
2、 Voronoi多边形即泰森多边形，它采用了一种极端的边界内插方法，只用最近的单个点进行区域插值。泰森多边形按数据点位置将区域分割成子区域，每个子区域包含一个数据点，各子区域到其内数据点的距离小于任何到其它数据点的距离，并用其内数据点进行赋值。
3、泰森多边形有什么特点？如何建立？
泰森多边形可用于定性分析、统计分析、邻近分析等，其特性有：每个泰森多边形内仅含有一个离散点数据；泰森多边形内的点到相应离散点的距离最近；位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的距离相等。
泰森多边形的建立步骤：建立泰森多边形算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网，即构建Delaunay三角网。建立泰森多边形的步骤为：
1）离散点自动构建三角网，即构建Delaunay三角网。对离散点和形成的三角形编号，记录每个三角形是由哪三个离散点构成的。
2）找出与每个离散点相邻的所有三角形的编号，并记录下来。这只要在已构建的三角网中找出具有一个相同顶点的所有三角形即可。（见图5）

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