数据同化一种集成多源地理空间数据的新思路

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。一、比较法比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。（1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少（2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

《地理空间数据库原理》教学大纲

《地理空间数据库原理》教学大纲一、课程基本情况总学时：48 讲课学时： 48 实验学时：0 总学分：3.0 课程类别：专业基础必修考核方式：考查适用对象：地理信息系统专业先修课程：地理信息系统原理等参考教材：郭际元、周顺平、刘修国，空间数据库，中国地质大学（武汉），2002 毋河海、龚建雅编著，地理信息系统（GIS）空间数据结构与处理技术二、课程的性质、任务与目的《空间数据库》是地理信息系统专业的专业课。通过本课程的学习，使学生对各种空间数据的存贮和管理技术有个较全面的了解，对学生进行有关空间数据库的设计技巧的训练，为将来从事GIS应用系统及其数据库的设计打下基础。三、课程内容、基本要求与学时分配课程的基本内容介绍数据库和数据模型库的存贮和管理技术，包括矢量数据模型的空间数据库、栅格数据模型的空间数据库、关系数据库对空间数据的管理、符号库、网络空间数据库、三维空间数据库、海量空间数据库以及时态空间数据库。课程的基本要求（一）对各种空间数据的存储和管理技术有个较全面的了解。（二）掌握用文件管理图形数据和属性数据的方法和技术，并用程序予以实现。教学安排（一）数据库与数据模型（4学时）理解数据库的概念；四种数据模型：层次模型网状模型、关系模型、面向对象模型。（二）地图数据模型总论（4学时）理解地图数据的基本组成：矢量空间数据模型和属性数据模型，图形数据和属性数据的连接。（三）矢量数据模型的空间数据库（4学时）

掌握地理实体的目标化，实体信息的数据化，实体间关系的逻辑实现。（四）栅格数据模型的空间数据库（4学时）掌握栅格数据的组织与存贮，栅格数据的检索。（五）符号库的建立及管理（6学时）掌握矢量符号库和栅格符号库，符号库的建立及管理，符号的显示及编辑。（六）三维空间数据库（6学时）理解三维空间的目标分类，八叉树数据结构，四面体格网，三维边界表示法、参数函数表示法。（七）海量空间数据库（4学时）理解数据库中图幅的组织方法，图幅间被分割目标的组织方法，跨图幅地图漫游。（八）时态空间数据库（6学时）理解空间地物的时态性、时态空间数据库的组织方法。（九）空间数据的关系化管理（4学时）理解基于关系数据库的空间数据模型，基于关系数据库的空间实体数据结构，空间数据访问模型，关系化空间数据的安全管理，大型关系数据库管理系统分布式体系结构的应用。（十）网络空间数据库（6学时）理解网络GIS主要改造模型，分布式地理信息共享形式，分布式空间数据管理技术，网络GIS中地理空间元数据管理。四、教学方法和手段学生在课外多关注数据库发展的新知识；采取多媒体教学方法（部分最好结合演示）等。五、成绩评定该课成绩有平时20分和考试卷面成绩两部分组成；考核形式闭卷。六、其它说明无教学大纲撰写人：地理信息科学系主任：测绘与地理科学学院教学院长： 1

校园基础地理空间数据库建设设计方案

校园基础地理空间数据库建设设计方案遥感1503班第10组（杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩）测绘地理信息技术专业昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月

一．数据来源二. 目的三 .任务四. 任务范围五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案

一．数据来源原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图）导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图二．目的把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。

三．任务任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。四、任务范围空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行

土地信息系统(空间数据可视化)实验报告

一、实验目的与要求 1、对数字地图制图有初步的认识 2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义 3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法 4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。二、实验准备阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做: 1 数据符号化显示 A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; F.市政府符号在区县政府基础上改为大小18 2注记标记 A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小：16； B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵向，使用曲线注记； C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式； D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体，大小：10； E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14

3绘制格网采用索引参考格网，使用默认设置。 4 添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式三、实验内容与主要过程制作上海市行政区划图（一）数据符号化首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。在区县界面图层上右键打开Properties对话框，在Value Field中选择字段Name，单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色，单击确定按钮完成符号化设置

地理信息系统中时空多维数据可视化技术研究

地理信息系统中时空多维数据可视化技术研究发表时间：2018-05-28T11:22:28.140Z 来源：《基层建设》2018年第3期作者：卜小培1 王相冉2 [导读] 摘要：将科学可视化技术（VISC）应用于地理信息系统之中，增强地理信息系统对时空多维数据的显示、处理功能，是当前的研究热点之一。 1河南北斗空间科技有限公司河南郑州 450003 2河南数慧信息技术有限公司河南郑州 450052 摘要：将科学可视化技术（VISC）应用于地理信息系统之中，增强地理信息系统对时空多维数据的显示、处理功能，是当前的研究热点之一。地理信息系统时空信息平台以一种更加直观的信息可视化方式表达所有事物的位置特征信息，而多维时空信息可视化是空间信息表达的关键，开展地理信息系统时空信息多维可视化关键技术研究。并通过二维、三维显示及动画形式的研究，从技术上对科学可视化与地理信息系统的结合进行初步的探索。最后，通过对时空多维数据可视化算法的研究与实现，为在地理信息系统中进一步将可视化技术走向实用提供基础。关键词：地理信息系统；多维数据可视化；动画 1前言由于空间技术的迅猛发展，特别是遥感技术的发展，大量有关地球空间环境的不同时相数据的收集，使地理信息系统的作用日渐突出，地理信息系统提供了存储、处理和分析地理数据的环境。当前的地理信息系统主要是处理数字式的地图，大部分是静态的二维地图。科学可视化技术使人能够在三维图形世界中直接对具有形态的信息进行操作。和计算机的直接交流，赋予人们对物体进行仿真并且实时交互的能力。这种技术把人和机器以一种直沉而自然的方式加以统一，这无疑将极大地提高人们的工作效率。可视化的另一项主要应用是动画技术。动画技术使得研究人员可以发挥自己的创造力进行模型的动作、景物的布置等设计。在地理信息系统界，随着科学可视化的发展，促使研究人员将获得的大量地理数据，转化为所研究的地理对象、地理现象、地理事件生动的图像、声音、动画，通过对这些信息的分析理解，诱发出新的思想，以致做出新的发现。 2地理信息可视化技术 2.1 内容更全面更详细人们对地理信息的需求已从原来概括性较强的地图向越来越详细（全面、细致、精确、直观且美观，抽象和综合程度低）的方向发展，即地图的比例尺越来越大，地理实体的属性信息越来越详细。传统地图通常都是概括和抽象地表达地理信息的，在地物方面主要是表达较大和较重要的地物。随着电子地图的普及和人类对地理信息需求的增长，由于电子地图不受比例尺和图面空间的限制，人们对地图上地物内容的要求越来越详细了，如在数字化城市管理中，它要求把地面上所有的城市部件无论大小都要反映到地图上；另外对地理实体的属性信息的要求也越来越多了，不仅要求区分部件的基本属性，还要求将城市部件的权属、材质等其他各种属性信息都要表达出来。 2.2 表达更直观更仿真传统的线划地图是模拟的二维地理空间模型，由于用符号表达较为抽象，使得地理信息的应用受到限制。随着三维建模技术的不断进步，实景三维技术、虚拟现实技术应运而生，三维地理空间模型已越来越普及，大大扩展了地理信息的应用范围。人们对地理模型的需求已逐步从二维模型转向三维模型，传统的三维建模将会被全要素三维建模取代。 2.3建模结构化或实体化现在很多的地理空间数据都是无结构的，只有DLG 是有结构的。没有结构就不能进行检索和产生知识，如卫星片、航拍片、全景照片、记载点云、车载点云，甚至街景工厂所生产的三维模型也是没有结构的。这种无结构的数据被老百姓称之为一张皮，里面没有任何结构，很难进行检索，很难产生知识。 2.4室内空间与室外空间融合人们对地理信息的需求已从原来的室外地理信息向室内外结合的地理信息方向发展，GIS 技术正在与 BIM 技术融合。室内外无缝导航定位技术的发展需要室内外的地理空间模型，因此需要建立室内空间模型技术体系及室内外空间模型融合的技术体系。 2.5现时数据与历史数据的融合随着地理信息源越来越丰富，人们对地理信息的需求已从原来的管理查询向挖掘分析的应用方向发展。随着各种遥感技术的广泛应用，地理信息源越来越多，各行各业建立的行业或部门 GIS 也已完成，人们对地理信息服务的需求已从原来的管理查询逐渐演变成分析和知识的挖掘，以辅助规划和决策。传统的空间数据库都是按照不同时代建立不同版本的空间数据库，很难清晰反映一个地理空间随时间变化的过程，也就很难分析出空间数据随时间变化的规律。 3基于体素地理数据的可视化 3.1基于体素的多维数据结构数据的存储和组织无疑对数据的显示和操作起到决定性的作用。在地理信息系统中，我们将地理实体定义为形体和有关属性的集合，在实践中，我们逐渐认识到物体在地理空间的运动和变化是受到诸多因素的影响，如果只有二维、三维位置、时间，只能反映随时间t变化的地理形体的变化，而不能进一步反映地理形体属性的变化，外界环境作用力以及地理信息场对地理实体作用。因此，对地理实体的时空特性存储表达采用五维或更高维。 3.2基于体素多维数据的操作由于体素具有一定的形状和大小，在时间维上占据一定的位置，根据对上述多维体拓扑关系的分析，我们可以通过对体素、体素块在空间上和时间上的并、交、差以及算术运算完成对实体的叠加操作。面对大量采集的不同来源、不同形式地理数据，在存储、高维叠加、投影变换时需要引起重视的一个问题是多维数据内插。通过对以上拓扑关系的研究，我们将二维栅格数据的插值方式向三维空间延伸。 3.3基于体素地理数据的可视化在研究中，我们采用MSVC4.2以OpenGL图形库为基础，在微机中文MSWindowNT4.0WorkStation操作系统上开发多维地理数据的处理和可视化程序。对地理数据的可视化分为二维、三维方式，同时分别对二维、三维按时间序列进行实时处理，并以动画形式表达，以求全面地反映地理数据的可视化。

空间数据库设计综合实习报告

空间数据库设计综合实习报告班级：地理信息系统091、092班实验人员名单及学号：日期：2011/10/24 目录空间数据库设计综合实习报告 (1) 一、设计题目 (2) 二、实验目的 (2) 三、需求分析 (2) 四、功能分析和数据组织 (2) 五、数据库建设流程 (2) 5.1软硬件配置 (2) 5.2数据采集流程 (3) 六、数据库应用案例 (6) 6.1.查询 (6) 6.2 缓冲区分析 (9)

一、设计题目成都市市区基础地理数据库的构建二、实验目的通过设计和建立空间数据库，掌握空间数据库设计和建设流程，学会利用所学GIS知识独立分析和解决问题的能力。三、需求分析 1. 利用计算机进行显示城市信息； 2. 借助现有城市专题图能否自己构建一个简单的基础城市地理数据库； 3. 在基础数据基础上，完成自动制图。四、功能分析和数据组织 1.功能分析：该数据库主要用于存储成都市的基本道路信息、居民点分布信息以及学校医院等政设服务性机构信息。 2.数据组织：居民点分布数据、道路数据、河流数据、现有公园分布数据、市内现有基础服务设施分布数据，几类数据应该平行组织，以便建立他们之间拓扑关系。五、数据库建设流程 5.1软硬件配置 1.软件：专业软件ArcGIS9.3 系统软件windows 7

2.硬件：酷睿系列微机 5.2 数据采集流程按照功能设计、数据组织，因此数据采集的流程为： 1）收集进行数字化的基础数据：成都市地图；若干具有精确地理位置的特征点；本实验数据来源于空间数据库DATA\栅格专题图: 成都.bmp，成都市若干道路交叉口的地理坐标(WGS-84坐标系).txt。其中，成都.bmp作为数字化底图，从它上面提取所需数据；而成都市若干道路交叉口的地理坐标(WGS-84坐标系)这个文件则是作为地理参照，以此为依据对底图进行几何校正。 2）地理参考：对所得地图进行地理参考；利用pci对底图进行校正，采用输入已知坐标的方法，为底图加上地理坐标WGS-84。 3）数字化：对地图信息进行分层数字化；分工合作对底图进行数字化：用画多边形、线、点得方法，针对不同特征的图形，采用不同方法，比如，河流道路呈线状，则采取画线的方式，而学校医院已有标识，则采用画点的方式将其提取出来。 4）坐标统一：对所得图层统一进行投影，采用高斯投影；所得的几个图层均以经纬度的方式即地理坐标表示，由于这对于常人认识地图的方式有所不变，故要统一为它们加上投影信息Gauss_Kruger。 5）构建Geodatabase,并对图层经销属性域的编辑； A.在ArcCatalog中相应文件夹下建立文件空间数据库CITY,如图5.1；

地理空间大大数据库原理期末考试地题目总卷

《地理空间数据库原理》课程期末考试卷一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D)

地理数据的步整理

第一章地理数据的初步整理第一节地理数据的类型、特征及其采集一、地理数据的类型根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。（一）空间数据空间数据，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。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 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。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。（二）属性数据属性数据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的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 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量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。表1.1 间隔尺度数据区域年平均气温（℃）年降水量（mm ）土地面积（hm 2）人口（人）国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 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，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数）年份 1996 1997 1998 1999 2000 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

可视化空间数据挖掘研究综述

可视化空间数据挖掘研究综述贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS；空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。

地理数据库设计报告

分区耕地坡度结构图的制作姓名：学号：年级：专业：学院：指导老师：华北水利水电学院年月日

1 目的意义对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程，人为地判断分割面积可能造成多次反复，还极可能产生误差，特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值，该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据耕地坡度结构图制作需要用到的数据有：地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif，每个数据包含的内容见表1。表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) （1）矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip，该工具在（2）栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction，该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing，该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具，该工具在点击Editor——Start Editing，在

Target中选择图层，进行图形矢量化。为了方便绘制，可以打开效果Effect工具条，将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool，沿面状地物的边界进行描绘，双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素利用已经录入完毕的面状要素，使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为：打开ArcToolbox，选择Data Management Tools菜单下的Features，双击Polygon To Line，即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层，在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法（1）面状符号的制作方法（2）线状符号的制作方法

基于CAD数据的地理空间数据库的建立

引言计算机技术在测绘业的最早应用之一是在地图制图学中引入了机助制图技术，即cad（computer aided drafting）。cad具有强大的绘图功能和处理矢量图形的能力，目前已广泛地被应用在工业设计、机械设计、建筑设计、城市规划之中。随着相关学科高新技术日新月异的进步，cad技术也逐步向gis技术方向发展，同时也促进了传统的测绘产业向地理信息产业转化。地理信息系统(gis)具有便捷的地图显示处理、地理信息查询和强大的空间分析能力[1]，在数字产品的管理与应用方面明显优于cad技术[2]。以前的cad数据能否为gis所利用呢？找寻gis利用cad数据的有效途径无疑会有事半功倍的效果。 1.cad与gis数据概述 1.1cad与gis的区别 1）gis是采集、存储、分析、查询、输出与空间和地理分布有关的数据的空间信息系统。对信息进行管理是这个系统的主要目的。cad是对制图信息进行采集、综合、识别、存储、不同比例尺和不同投影之间的转换、编辑、输出的计算机处理系统。输出满足规范要求的图形为其最终目的。 2）gis是将空间图形实体抽象为点、线、面、注记4种类型。以此来采集、存储、编辑和管理。如围墙、陡坎、河流、道路等等在gis图中都是线型实体。它们之间差别不是用图形符号来区分，而是以属性来区分。cad图形中的图形元素种类很多，如点、线、多

义线、圆、矩形、注记等等。cad中的图形数据是矢量形式的，它不仅包含了由一组或多组的x、y、z坐标确定图形的几何位置和几何形状的可见的几何信息,还包含由数值或字符串表示线型的属性的不可见的非几何信息。 3）gis是个动态系统，存储的信息要求符合现状。因此，空间信息也要求及时更新。由于它是面向实体，实体图形只存储其主点主线，比较简单，所以修改比较方便。cad图是以符号来存储，修改麻烦。 1.2数据转换的研究现状 autocad具有极为强大的建模功能，能够精确、便捷地创建各种平面和三维图形，所以画地图首选autocad。在autocad中画出的图形能生成的是.dxf和.dwg这两种格式的文件,可以被arcgis直接调用，但是在打开后只能分成“注释”、“点”、“线”、“面”4层，这样不能很好的区分地图里面的有用信息，例如：做一幅城市地图，要把建筑物和河流分开，在autocad中可以分成两层，一层叫“一般房屋”，一层叫“面状水系”。如图1，当用arcmap打开后，这两层都合成到“面”这一层了，“一般房屋”和“面状水系”就只有靠注释和经验来分辨，这样会加长辨析的时间，远远不能满足人们的操作要求，如图2，在arcgis中的arcmap直接画地图没有在autocad中画的便捷，特别是在三维效果上面的体现更加没有autocad中表现的好。根据上面的原因，我们不得不面临着在autocad中画图，通过转换成.shp格式的文件给arcgis调用。

常见的地理分析模型

常见的地理分析模型一空间统计模型：相关分析模型： GIS地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素(现象)的数据并不是孤立的，它们相互影响、相互制约，彼此之间存在着一定的联系。相关分析模型就是用来分析研究各种地理要素数据之间相互关系的一种有效手段。地理数据库中各种地理要素数据之间的相关关系，通常可以分为参数相关和非参数相关两大类。其中，参数相关又可分为简单(两要素)线性相关，多要素间的相关模型，非参数相关可以分为顺序(等级)相关和二元分类相关。趋势面分析模型（主要是回归模型）：一元回归模型：我们用多项式方程作为一元回归的基本模型： Y＝a0＋a1x＋a2x2＋a3x3＋……a m x m＋ε 式中：Y为因变量，X为自变量，a0,a1,…，a m为回归系数，ε为剩余误差多元线性回归模型多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。设变量Y与变量X1，X2，…，X m存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为 Y j,X j1,X j2,…X jm(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。

聚类模型：聚类分析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。聚类分析的步骤一般是根据实体间的相似程度，逐步合并若干类别，其相似程度由距离或相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。最短距离聚类模型最短距离聚类模型中，定义两类之间的距离用两类间最近样本的距离来表示。用d ij 表示样本和样本之间的距离，用G1，G2，…表示类，类G p和类G q的距离用D pq表示，则有：具体步骤如下： 1、规定样本间的距离，计算样本两两距离的对称表，记作D0，由于每一个样本自成一类，显然D pq＝d pq。 2、选择D(0)中的最小元素，设为D pq，则G p与G0合并成一个新类，记为 Gγ＝｛G p，G q｝。 3、计算新类与其它类的距离将D(0)中的p、q行和p、q列删去，加上第γ行、γ列，得到的矩阵记作D(1)。 4、对D(1)重复D(0)的两步得D(2)，如此继续下去，直到所有元素成为一类为止。如果某一步D(k)中的最小元素不止一个，则对应这些最小元素的类可以同时合并。模糊聚类模型

地理信息大数据挖掘与分析

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息大数据数据挖掘1 地理信息大数据的特征随着信息技术的发展，各种地理地质探索程度的加深，每天都会产生大量的地理信息大数据，对于这些大数据的特征进行分析，开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长，以全国4000个基准站计算显示，其总的数据规模已经超过了250GB ，如果扩大到全球的范围内，每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用，地理信息的数据来源越来越多，应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据，手机、定位车等移动设备获得实时的信息，数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速对于数据信息的获取上，高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取，高分二号的重复采样周期为4天，资源三号的采样周期缩短到5天，对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时，在对于这些信息的处理上，都是以秒来计算，同时数据的实效性可以依据分钟来计算，为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高地理信息内部蕴含着巨大的财富，可以有效的指导人们的生产与生活活动，依据相关的数据显示，地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元，为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较首先为地位不同，传统的地理信息主要服务于政府，而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位，专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者，数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析文/曾航唐险峰谭龙生 PB ，部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础，同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键，为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征，要想实现大数据到智慧应用的转变，需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大，通过人工智能以及云计算技术等，通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据，经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况，这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用，为企业以及政府部门提供提供服务，其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据，在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等，在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式，地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体，网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面，处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外，同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能，经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候，用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台，同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息，并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享，使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用，可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平，人口的分布情况等，通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况，分析居民的大规模迁移与战争的发展情况，通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等，可以得到网格化的GDP 数据，对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场，公安部门难以掌握好人口的聚集程度，进而难以给出科学的人口流量控制方法，较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量，之后结合手机热点的流动趋势，可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势，进而可以及时的做出相关应急措施，避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域，可以判断流感蔓延的实际情况，对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、发烧等热点检索信息，具体的分析流感疫情实际的蔓延情况，进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用，对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布，交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析，进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图，进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况，绕开拥堵路段，去选宽松路段，但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段，所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据，来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础，对用户合理的行驶路线进行分析，以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加，地理信息数据也开始进入到大数据时代，地理信息大数据中，用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心，而是需要关注于数据如何的组织管理，如何的获取可靠的数据信息，需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上，更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为，在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战，如何的防止私人信息泄密是值得关注话题，为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台，深入的挖掘数据内部含有的价值，促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心重庆市 401121

空间数据库复习资料

第一章 1数据库的定义：数据库：就是为了一定的目的，在计算机系统中以特定的结构组织、存储、管理和应用的相关联的数据集合。空间数据库是存取、管理空间信息的数据库。 2 空间数据库的内容（1）矢量地形要素数据库矢量核心地形要素数据库是利用计算机存储的各种数字地形数据及其数据管理软件的集合。（2）数字高程模型数据库数字高程模型是计算机存储的数字高程模型数据及其管理软件的集合。（3）数字正射影像数据库数字正射影像数据库是具有正射投影的数字影像的集合。（4）数字栅格地图数据库数字栅格地图数据库是数据栅格地图及其管理软件的集合。数字栅格地图是现有纸质地形图经计算机处理后的栅格数字文件。（5）元数据库元数据库是描述数据库/子库和库中各数字产品的元数据构成的数据库。（6）专题数据库专题数据库是各种专题数据的集合 3 空间数据管理演变过程（发展）空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。（1）人工管理阶段(50年代中期以前) （2）文件系统阶段(50年代后期—60年代中期）（3）文件与数据库管理阶段（20世纪70年代初）（4）全关系型空间数据库管理系统（20世纪70年代后期）（5）对象关系数据库管理系统（6）面向对象的数据库管理系统 4 地理空间数据库主要研究内容（1）空间数据模型（2）地理空间数据的获取与处理1）空间数据库的准确性研究2）空间数据质量研究（3）地理空间数据组织1）空间数据的多种表达方式研究2）时空关系的研究 3）海量空间数据库的结构体系研究（4）空间数据库管理系统1）空间关系语言研究2）分布式处理和Client/Server模式（5）地理空间数据共享研究1）空间数据共享的理论；2）空间数据共享的处理方法，包括数据规范、标准、元数据研究，空间数据融合、集成与互操作的理论与方法等。第二章 1 空间实体——指具有确定的位置和形态特征并具有地理意义的地理空间物体。(河流、道路、城市、航线等）空间实体：地理信息系统中不可再分的最小单元现象称为空间实体.属性是空间实体已定义的特征（如人口数量、林地上林木名称等）空间实体：是指现实世界中地理实体的最小抽象单位,主要包括点、线和面三种类型.空间检索的目的是对给定的空间坐标,能够以尽快的速度搜索到坐标范围内的空间对象,进而对空间对象进行拓扑关系的分析处理 2 空间对象模型特征（1）点对象点是有特定的位置、维数为零的实体 1)点实体(point entity)：用来代表一个实体。 2)注记点:用于定位注记。 3)内点(label point)：用于记录多边形的属性，存在于多边形内。 4)结点(node)：表示线的终点和起点。