1、教案模塊二 空間數據采集知識點一 GIS 的數據來源及特征一、 GIS 數據來源地理信息系統的數據源是指建立地理信息系統數據庫所需要的各種類型數據的來源。 地理信息系統的數據源是多種多樣的（如圖 2.1 ） ，隨系統功能的不同而不同。 地圖數據各種類型的地圖是GIS 最主要的數據源，因為地圖是地理數據的傳統描述形式，是具有共同參考坐標系統的點、線、面的二維平面形式的表示，內容豐富，圖上實體間的空間關系直觀， 而且實體的類別或屬性可以用各種不同的符號加以識別和表示。 我國大多數的 GIS 系統其圖形數據大部分都來自地圖。但由于地圖以下的特點，對其應用時須加以注意：1 .地圖存儲介質的缺陷由于地圖

2、多為紙質，由于存放條件的不同，都存在不同程度的變形，具體應用時，須對其進行糾正。2 .地圖現勢性較差由于傳統地圖更新需要的周期較長，造成現存地圖的現勢性不能完全滿足實際的需要。3 .地圖投影的轉換由于地圖投影的存在，使得對不同地圖投影的地圖數據進行交流前，須先進行地圖投影的轉換。 遙感影像數據遙感影像是GIS 中一個極其重要的信息源。它對空間信息的描述主要是通過不同的顏色和灰度來表示的。這是因為地物的結構、成分、分布等不同，其反射光譜特性和發射光譜特性也各不相同， 傳感器記錄的各種地物在某一波段的電磁輻射反射能量也各不相同， 反映在遙感圖像上，則表現為不同的顏色和灰度信息。遙感技術獲取信息具有

3、范圍大、 速度快、 信息廣的特點， 長期在地球軌道上運行的遙感衛星可以時時刻刻向地面傳送探測到的信息。遙感信息中有空間位置信息，也有屬性信息。目前遙感影像已經在土地、 地質、 水文、 土壤、 植被、 氣象等多個行業中獲得了成功的應用。例如土地管理部門已經成功將遙感技術運用于土地利用現狀調查和土地利用的動態監測中。 數字化測繪數據隨著測繪儀器的更新和測繪技術、 計算機技術的發展， 傳統的測繪技術方法逐漸被數字測繪技術方法所取代。各種測繪新技術可直接獲得矢量數據，主要有GPS 的定位數據、全站儀外業實測數據、 全數字攝影測量數據等。 這些數據可以形成高精度的地形、 地籍和其他專題電子地圖，是 GI

4、S的一個很準確和很現勢的資料。其他GIS數據源1 .實驗觀測數據目前，隨著各種專題圖件的制作和各種 GIS系統的建立，直接獲取圖形數據和屬性數 據的可能性越來越大。數字數據也成為 GIS信息源不可缺少的部分，對實驗觀測數據的利 用要注意數據格式、數據精度、可信度的問題。以支持其非常廣泛的應用范圍。而2 .社會經濟數據國民經濟的各種統計數據常常也是GIS的數據源。如人口數量、人口構成、國民生產總值等 等。3 .各種文字報告和立法文件各種文字報告和立法文件在一些管理類的GIS系統中，有很大的應用，如在城市規劃管理信 息系統中，各種城市管理法規及規劃報告在規劃 管理工作中起著很大的作用。對于一個多用

5、途的 或綜合型的系統，一般都要建立一個大而靈活的數據庫, 對于專題型和區域型統一的系統，則數據類型與系統功能之間具有非常密切的關系。GIS數據特征如前所述，表達地理實體的GIS數據一般具有三個基本特征：屬性特征（非定位數據）， 表示實際現象或特征，例如變量、級別、數量特征和名稱等等。空間特征（定位數據），表示現象的空間位置或現在所處的地理位置。空間特征又稱為幾何特征或定位特征，一般以坐標數據表示，例如笛卡爾坐標等。時間特征（時間尺度） ，指現象或物體隨時間的變化，其 變化的周期有超短期的、短期的、中期的、長期的等等。知識點二 幾何數據的采集數據采集是將現有的地圖、外業觀測成果、航空相片、遙感圖

6、像、文本資料等轉成計算 機可以處理與接收的數字形式，它是構建地理信息數據庫的首要工作。主要包括三方面的工作即：幾何數據的采集；屬性數據的采集；幾何數據與屬性數據的連接。在GIS的幾何數據采集中，目前主要包括地圖跟蹤數字化，基于遙感影像進行數據提 取，地圖掃描矢量化進行數據提取，數據轉換獲得幾何數據， 基于外業電子數據采集獲取幾何數據等幾種方法。 地圖跟蹤數字化跟蹤數字化 （tracing digitizing） 是目前應用最廣泛的一種地圖數字化方式，是通過記錄數字化板上的點的平面坐標來獲取矢量數據的。其基本過程是：將需要數字化的圖件（地圖、航片等）固定在數字化板上，然后設定數字化范圍，輸入有關

7、參數，設置特征碼清單，選擇數字化方式（點方式和流方式等），就可以按地圖要素的類別分別實施圖形數字化了。基于遙感影像進行數據提取遙感是以航空攝影技術為基礎發展起來的，它利用遙感器從空中來探測地面物體，根據不同物體對波譜產生不同響應的原理， 識別地面上各類地物。 遙測的結果如果是記錄在照片上，得到光學圖像；如果是數字方式記錄下來（一般是把模擬信號轉換成數字信息） ，得到數字圖像。 無論是光學圖像還是數字圖像都必須經過處理才能獲得所需要的信息。 影像處理的內容包括幾何糾正、信息增強、信息提取以及信息復合和分類等步驟。以數字正射影像圖（ DOM ）為數據源，依據影像特征，獲取土地利用信息的內業解譯工藝

8、流程如圖 2.2 。DOM已有土地利用數據庫圖2.2基于數字正射影像數據提取土地利用信息工藝流程圖地圖掃描數字化地圖掃描數字化是目前較為先進的地圖數字化方式，也是今后的發展方向，但要實現完全自動化還要做大量艱苦的努力，目前所能提供的掃描數字化軟件是半自動化的，還需做相當一部分的人機交互工作。 地圖掃描數字化的基本思想是：首先通過掃描將地圖轉換為柵格數據，然后采用柵格數據矢量化的技術追蹤出線和面，采用模式識別技術識別出點和注記，并根據地圖內容和地圖符號的關系，自動給矢量數據賦以屬性值。與地圖跟蹤數字化相比，地圖掃描數字化具有速度快、精度高、自動化程度高等優點， 正在成為GIS中最主要的地圖數字化

9、方式。數據轉換獲得幾何數據隨著地理信息建設水平的不斷成熟，充分利用已有其它數據格式的數據已經成為獲取幾何數據的重要途徑。在進行數據轉換前應先進行數據格式、數學基礎、數據精度、現勢性等方面的檢查，然后進行數據轉換和相應處理。具體工藝流程見圖2.3。圖2.3矢量數據轉換工藝流程知識點三屬性數據的采集及其與空間數據的關聯屬性數據在 GIS中是空間數據的組成部分。例如，我們需要對由一條線表征的道路有 一個全面的說明，就需要知道道路寬度、 表面類型、建筑方法、建筑日期、入口覆蓋、水管、 電線、特殊交通規則、每小時的車流量等相關資料，這些信息都是道路的屬性數據。屬性數據錄入可分為手工錄入、分析計算和直接導

10、入三種方式。對于從外業調查獲得的紙介質屬性值須手工輸入。通過數值計算（如糧食產量=土地面積X畝產量）、空間分析等方法，對屬性項進行計算賦值。對已有土地利用數據庫的屬性數據或外業采集的電子形 式屬性數據進行轉換、編輯、完善，并直接導入數據庫中。為了把空間實體的幾何數據與屬性數據聯系起來，必須在幾何數據與屬性數據之間有一公共標識符，標識符可以在輸入幾何數據或屬性數據時手工輸入，也可以由系統自動生成（如用順序號代表標識符）。只有當幾何數據與屬性數據有一公共標識符后才能將幾何數據與 屬性數據自動地連接起來（如圖2.4）;當幾何數據或屬性數據沒有公共標識碼時，只有通過人機交互的方法，如選取一個空間實體，

11、 再指定其對應的屬性數據表來確定兩者之間的關 系，同時自動生成公共標識符。3重羽2B62圖斑號地類號單位碼權屬面積（畝）54翔必 2725押上411021304j2.1532375211021301j0.64ea x 557配4711021301j3.403a*I- - _4511021301j4.34帖4343911021301j28.224746446402811021301j7.5245422311021301j3.60圖2.4幾何圖斑數據與屬性數據通過共有標識符“圖斑號”進行聯接技能點四基于mapgis工作平臺，通過監督分類與非監督分類方法解譯獲取遙感圖像信息這一部分，我想能否以軟件介

12、紹的方式介紹下如何在mapgis平臺上實現對遙感圖像的監督分類和非監督分類的實施過程以下介紹MapGIS k9影像分類功能。（1）監督分類監督分類是根據已知類別的樣本觀測值確定分類準則，然后依據該準則，通過選擇特征參數（如像素亮度值、方差等），建立判別函數，據此對影像進行分類的過程。進行監督分類 前,需要先進行分類學習，即定義分類訓練AOI區，系統進行監督分類時將以定義的分類訓練 AOI區作為樣本來確定分類準則。系統提供了以下八種監督分類方法：最大似然法、最小距離、 廣義距離、平行六面體、B/中經網絡、WQ神經網絡、RB"中經網絡以及高階神經網絡。這里以最大似然法為例，最大似然法分類

13、是經常使用的分類方法，它是通過求出每個像元對于各類別的歸屬概率，把該像元分到歸屬概率最大的類別中去的方法。最大似然法假定 訓練區地物的光譜特征和自然界大部分隨機現象一樣，近似服從正態分布，利用訓練區可求出均值、方差以及協方差等特征參數，從而可求出總體的先驗概率密度函數。當總體分布不符合正態分布時，其分類可靠性下降，這種情況下不宜采用最大似然法。監督分類前后的效果對比如下 2.5圖所示（以分為四類為例）。-J1注：無論采用哪一種分類方法，監督分類的前提是要求要分類的影像包含A01信息，在這里曲于我們之前已經進行過“AOI編輯”操作，所以我們可以直接對該影像進行監督分類 ，同時，我們可以看到分類后

14、的影像與我們之前所編輯的AOI區的信息是保持一致的（影像分為四類，每一類的顏色與之前編輯的 AOI區的顏色保持一致）。（2）非監督分類非監督分類的前提是假定遙感影像上同類物體在同樣條件下具有相同的光譜信息特征。非監督分類不必對影彳t地物獲取先驗知識，僅依靠影像上不同類地物光譜信息（或紋理信息）進行特征提取，再統計特征的差別來達到分類的目的，最后對已分出的各個類別的實際屬性進行確認。系統提供了 ISODATA最小距離、廣義距離、平行六面體、KOHONR螂網絡、AR神經網絡分類、FUZZY AR9類這七種非監督分類方法。這里以非監督最小距離分類為例來進行說明。非監督分類前后的效果對比如下圖2.6所

15、示：（以四類為例）原始影像非監督分類后圖2.6以上講的是影像分類的有關內容，在該模塊下還提供了分類后處理功能，分類后的影像 做進一步的處理，包括了精度評價、小區處理、分類結果編輯、面積統計以及自動生成圖例 等。分類后處理圖2.7精度評價：精度評價用來對分類后的影像進行精度評價，同時輸出精度評價報告（txt文本文件）。小區處理：用于把分類后影像中小于小區俸數的區域合并到最近的較大區域中。小區 處理前后的效果對比如下圖2.8所示：合并前圖2.8合并后分類結果編輯：該模塊下提供了分類結果編輯功能，對手影像進行分類特別是非監督分類后分類的結果不太理想，需要對結果進行刪除合并等操作，并為各類賦上有實際意

16、義的 屬性值時可以用到此功能。面積統計：該模塊下提供了面積統計功能 ，影像分類之后，系統會自動根據分類的信息 進行統計每類的像元數和分類面積，該功能實現了對于分類后影像的各個地類的面積統計。自動生成圖例：該模塊下提供了自動生成圖例功能 ，在影像分類之后，系統會根據分類 的信息生成圖例，以便后續的操作。鐵地圖2.9感圖像的解譯就是從遙感圖像上獲取目標地物信息的過程。、圖像解譯標志解譯標志是指在遙感圖像上能具體反映和判別地物或現象的影象特征。根據上述的色調或顏色、陰影、大小、形狀、紋理、圖案、位置以及組合 8 個解譯要素的綜合，結合攝影時間、季節、圖像的種類、比例尺、地理區域和研究對象等，可以整理

17、出不同目標在該圖像上所特有的表現形式。即建立識別目標所依據的影象特征解譯標志。二、遙感圖像目視解譯遙感圖像的目視解譯是把解譯者的專業知識、區域知識、遙感知識及經驗介入到圖像分析中去，根據遙感圖像上目標及周圍的影象特征一色調、形狀、大小、紋理、圖型等以及影象上目標的空間組合規律等，并通過地物間的相互關系，經綜合推理、分析來識別目標。（ 1）遙感目視解譯的方法直接判讀根據遙感影像目視判讀直接標志，直接確定目標地物屬性與范圍的一種方法。對比解譯包括與已知遙感圖像比較、與相鄰遙感影像比較等方法。邏輯推理法綜合考慮遙感圖像的多種判讀特征， 結合生活常識， 分析， 推斷某種目標地物的方法。地理相關分析法根

18、據地理環境中各種地理要素之間的相互依存、 相互制約的關系， 借助專業知識， 分析推斷某種地理要素性質、類型、狀況與分布的方法。即參照有關地形、地貌、地質等資料，結合遙感圖像進行判讀。從線形、水系分析等方面著手，根據已知的判讀標志，判讀未知地段的情況。（ 2）遙感目視解譯一般程序收集與分析有關資料根據工作任務的性質、目的，收集各種資料，如遙感圖像資料、地形圖、地質圖等。對收集到的資料進行系統的研究分析后，制定詳細的工作計劃。遙感圖像的增強處理。遙感圖像的應用，主要依據圖像資料進行判讀，以獲得所需的信息。因此， 應采用多種圖像處理手段，以提高判讀效果。通常將光學圖像處理和計算機圖像處理等手段結合使用。遙感圖像的判讀。初步判讀與判讀區的野外考察。 初步判讀的主要任務是掌握判讀區域特點， 確立典型判讀樣區，建立目視判讀標志。建立判讀標志后，就可以在室內詳細判讀了。野外驗證與補判。校對、檢查、成圖，綜合分析，編寫成果報告。早