空间数据的编辑与管理
GIS数据的输入、编辑、显示与查询详解
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表的新建
在Project窗口中,点击Tables的图标 ,点击New按钮, 根据New Table对话框,选择建立表状数据文件(dbf)的 路径,输入文件名(File Name)为ld_far.dbf。
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添加字段 选择菜单Edit/Add Field…,在出现的字段自
程序,完成上述四种类型以外的功能.
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2.GIS显示与查询
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激活Landuse.dwg专题,选择菜单 Theme/Conver to Shape file…,,并将生成的 Shapefile Name命名为“Landshp”。
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激活专题Landshp,打开该专题的属性表,查 看属性表。
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d.用MAPGIS进行扫描矢量化输入与编辑（专题） 该部分内容已经在前面相关专题完成。
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b.独立表的加载
独立表加载、打开的过程: (1)在Project窗口中,单击Tables Document的
图标,再单击窗口中的Add按钮,弹出Add Table 对话框; (2)在Add Table对话框左下侧的数据类型中 (List Files of Type:),选择dBASE(*.dbf)、 INFO或Delimited Text(*.txt);
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字段设定为不可见后,对操作所起的变化: (1)查询时不再显示; (2)不能用于专题地图分类显示控制; (3)不作为地图注记; (4)不参与条件组合查询; (5)不用于热连接.
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使用字段假名(Alias) 在Table Propertie对话框中,可以修改或添加每一
个字段名的假名,以便让用户直观易懂。
a.在ArcView中看USGS数字高程模型数据 启动系统，加载栅格空间分析模块。
空间大数据的处理与应用分析
空间大数据的处理与应用分析一、简述空间大数据空间大数据是指在地理空间上进行采集、存储、分析和展示的海量数据资源，其包含了地理位置信息、地形地貌信息、环境因素信息等多种要素。
随着卫星遥感技术、地理信息系统等技术的不断发展，空间大数据的规模越来越大，应用领域也越来越广泛。
二、空间大数据的处理1.数据采集数据采集是空间大数据处理的第一步，其中常用的方法包括卫星遥感、GPS定位、自然地物观测等。
采集的数据包含了地理位置、地形地貌、气象环境等各种信息，这些信息需要经过后续处理才能进行有效的分析和应用。
2.数据存储空间大数据具有数据量大、数据类型多、数据结构复杂等特点，因此需要一种高效的数据存储方式。
传统的文件系统、数据库等无法满足高速数据读写的需求，因此需要使用分布式数据库、云存储等技术，以实现高效的数据存储和管理。
3.数据处理空间大数据处理的主要目标是从数据中提取有用的信息和知识，通常采用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。
数据处理的结果可以帮助用户进行智能决策，优化生产流程，提升竞争力和效率。
三、空间大数据的应用1.城市规划城市规划需要对城市内部的空间信息进行分析和管理。
空间大数据可以提供大量的城市数据资源，包括城市交通、建筑布局、公共设施分布等信息，以帮助城市规划师进行决策。
2.气象灾害预警空间大数据可以提供高分辨率的气象数据，包括风速、降雨、气温等信息。
这些信息可以用来建立气象灾害预警系统，帮助人们及时做出应对措施。
3.智慧交通智慧交通是一种基于空间大数据的交通模式，能够自动监测交通流量和路况，并分析出交通拥堵的原因，从而能够优化交通路线，提高交通效率。
4.自然资源管理空间大数据可以提供自然资源的多样化信息，包括森林覆盖率、土壤类型、植被指数等。
这些信息可以用来进行自然资源管理，从而保护和改善生态环境。
四、结论空间大数据是一种新型的数据资源，在大数据时代中具有广阔的应用前景。
它不仅能够为城市规划、气象灾害预警、智慧交通、自然资源管理等领域提供数据支撑，还能够为科学研究、商业开发提供新的思路和手段。
《空间数据的处理》PPT课件
例如，在一幅地形图中，有等高线、道路、河流等多种线地物，尽管不
同地物有不同的线型、颜色，但是对于计算机系统而言，仍然难以对它
们进行自动区分）
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▪ 扫描矢量化以及处理流程
纸地图
扫描转换
拼接子图块
裁剪地图
矢量图编辑
矢量图合成
图像处理矢量化
地图信息处理流程图
精选课件ppt
返回
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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]： 1）图像二值化（Threshold） 2）平滑（Smooth） 图像平滑用于去除图像中的随机噪声，通常表现为斑点。 3）细化 细化将一条线细化为只有一个像素宽。 4）链式编码 链式编码将细化后的图像转换成为点链的集合，其中每个点链对应于一条弧 段。 5）矢量线提取 将每个点链转化成为一条矢量线。 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 剪裁等等。
点 p，以及该像素直接相邻的 8 个像素点（下图），令：
p
像素周围的 8 个直接相邻像素
1）N(p)为 p 的邻点的数值的和； 2）图像像素联接数 T(p)，如果旋转着看像素周围的点，T(p)就 是 p 周围 8 个点从 0 变成 1 的次数，它反映了像素邻点的联接的块数
（下图）。
3）pW，pE，pS，pN 分别指像素左侧、右侧、下边、上边邻点的数 值。
▪ INTERSECTARCS命令可以计算弧段交叉 点数量以及在交叉点上添加节点
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弧段捕捉容差
弧段捕捉容差值使得一条弧段的末端被捕捉到另一条已有的 弧段。左图示数字化弧段超延，因为超延部分小于弧段捕捉 容差值，该数字化弧段的末端被捕捉到已有的弧段
地理信息系统
一、名词解释(10小题，每小题3分，共30分)。
1.地理信息系统（GIS）:是在计算机软、硬件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
简言之，地理信息系统是对空间数据进行采集、编辑、存储、分析和输出的计算机信息系统。
2.地理信息：是指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的数字、文字、图像和图形等的总称。
3.地理数据：是以地球表面空间位置为参照，描述自然、社会和人文景观的数据。
4.不规则三角网模型（TIN）：简称TIN,它根据区域有限个点集将区域划分为相连的三角面网络，区域中任意点落在三角面的顶点、边上或三角形内。
5.拓扑关系：指网结构元素结点、弧段、面域之间的空间关系。
6.拓扑结构：指在点、线和多边形之间建立关联，以及彻底解决邻域和岛状信息处理问题而必须建立的数据结构。
7.空间数据结构：是指适合于计算机系统存储、管理和处理的地学图形的逻辑结构。
8.矢量数据结构：是利用几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式。
9.栅格数据结构：指将空间分割成有规则的网络，在各个网格上给出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织形式。
10.空间数据编码：指将数据分类的结果用一种易于被计算机和人识别的符号系统表示出来的过程。
11. Delaunay三角网：即由狄洛尼三角形组成的三角网，狄洛尼三角形有三个最邻近的点连接而成，这三个相邻点对应的V oronoi多边形有一个公共的顶点，此顶点同时也是狄洛尼三角形外接圆的圆心。
12. V oronoi多边形:由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成的图形。
13.坐标变换：采用一定的数学方法将一种坐标系的坐标变换为另一种坐标系的坐标的过程。
14.数据精度：是考察数据质量的一个方面，即对现象描述的详细程度。
15.空间数据库：是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和。
空间数据分析实战Python中的空间数据处理与可视化技术
空间数据分析实战Python中的空间数据处理与可视化技术在当今数字化时代，空间数据的应用越来越广泛，而Python作为一种强大的编程语言，为空间数据的处理和可视化提供了丰富的工具和库。
本文将介绍在Python环境下，如何进行空间数据的处理和可视化，以及相关的实战应用。
1. **空间数据处理基础**在开始之前，首先需要了解空间数据处理的基础知识。
空间数据通常包括地理信息系统（GIS）数据和遥感数据。
GIS数据主要是地理信息的向量数据，如点、线、面等，而遥感数据则是通过遥感技术获取的地表信息，如卫星影像等。
Python中常用的空间数据处理库包括GeoPandas、Shapely和Fiona等，它们提供了丰富的功能来处理和分析空间数据。
2. **空间数据处理实践**接下来，我们将介绍一些常见的空间数据处理实践。
首先是空间数据的读取与展示。
使用GeoPandas可以方便地读取各种格式的空间数据，如Shapefile、GeoJSON等，并且可以通过Matplotlib或其他可视化库将空间数据进行展示，以便进一步分析。
其次是空间数据的空间关系分析。
通过Shapely库，我们可以轻松计算空间对象之间的空间关系，如相交、包含等，从而进行空间数据的拓扑分析和空间查询。
最后是空间数据的地理处理。
Fiona库提供了对各种GIS数据格式的读写功能，使得我们可以对空间数据进行增删改查等地理处理操作，例如数据投影转换、空间缓冲区分析等。
3. **空间数据可视化技术**空间数据可视化是理解和传播空间信息的重要手段。
除了基本的地图展示外，Python中还有一些强大的空间数据可视化库，如Basemap、Cartopy和Plotly等。
这些库不仅可以绘制静态地图，还可以创建交互式地图，使得用户可以通过交互方式探索空间数据，提高数据的可理解性和可交互性。
4. **空间数据分析与可视化实战**最后，我们将介绍一些空间数据分析与可视化的实战案例。
GIS的数据组织与管理
GIS的数据组织与管理GIS空间数据有多种来源，不同的数据源其输入方法不同。
不论采用什么方法输入数据都会有一些问题，如输入过程中意外的错误，输入数据与使用格式不一致，各种来源数据的比例尺、投影不统一，图幅间不匹配等。
因此，必须对空间数据进行处理的管理，才能得到纯净统一的数据文件，使存储空间数据符合规范、标准，满足使用和分析的需要。
一、空间数据的输入与编辑1．图形数据的输入图形数据的输入过程实际上是图形数字化处理过程。
对于不同来源的空间数据，很难找到一种统一而简单的输入方法，只能从几种普通适合的方法中选用。
（1）手工键盘输入①手工键盘输入矢量数据手工键盘输入矢量图形数据，就是把点、线、面实体的地理位置（坐标），通过键盘输入到数据文件或程序中去。
实体坐标可从地图上的坐标网或其他覆盖的透明网格上量取。
②手工键盘输入栅格数据栅格数据是以一系列像元表示点、线、面实体。
这种数据的手工输入过程是：首先选择适当的像元大小和形状（一般为正方形网格）并绘制透明网格；然后确定地物的分类标准，划分并确定每一类别的编码；最后将透明格网覆盖在待输入图件上，依格网的行、列顺序用键盘输入每个像元的属性值即各类别的编码值。
手工键盘输入方法简单，不用任何特殊设备，但输入效率低，需要做十分繁琐的坐标取点或编码工作。
这种方法在缺少资金或输入图形要素不复杂时可以使用。
（2）手扶跟踪数字化仪输入这是目前常用的图形数据输入方式。
把待数据字化的资料——地图、航片等固定在图形输入板上，用鼠标输入至少4个控制点的坐标和图幅范围，随后即可输入图幅内各点、曲线的坐标。
（3）自动扫描输入自动扫描输入方式输入速度快，不受人为因素的影响，操作简单。
缺点是硬件设备昂贵，图形识别技术尚不完全成熟。
这种方法是图形自动输入的发展方向。
（4）解析测图仪法空间数据输入解析测图仪利用航空或航天影像像对，建立空间立体模型，直接测得地面三维坐标（X,Y,Z），并输入计算机，形成空间数据库。
空间大数据的处理与应用
空间大数据的处理与应用随着云计算、物联网、大数据等技术的快速发展，空间大数据已经成为社会发展和科技创新的重要动力和基础资源。
空间大数据的处理与应用已经成为一个研究热点和关键问题。
本文将从空间大数据的来源、处理方法、应用场景等方面进行分析和探讨，以期增加读者对空间大数据的认知。
一、空间大数据的来源空间大数据是指从遥感、卫星、无人机等多源多维数据中提取出的具有时空参照的地理信息数据和非地理信息数据。
其中遥感数据是最主要的数据来源，它通过对地球表面进行周期性、连续性和普遍性的采样和记录，从地球表面获取大量的高精度、高分辨率、高质量的地图和影像数据。
二、空间大数据的处理方法空间大数据的处理方法与普通数据不同，主要体现在以下几个方面：1.数据预处理：空间大数据存在着地形、气象、植被等自然和人为的影响因素，因此需要进行去噪、光学纠正、大气校正、地形校正等预处理操作，以提高数据的正确性和可信度。
2.数据分类与识别：空间大数据中往往存在着海量的分类信息，如地形类型、土地资源、气象要素等，需要采用数据挖掘、机器学习等技术对其进行分类和识别。
3.数据拟合与建模：空间大数据通常呈现出复杂的时空关系和地形特征，需要通过数据拟合和建模来提取其内在规律和趋势，为后续分析和应用提供依据。
三、空间大数据的应用场景1.城市规划与管理：空间大数据可以帮助城市规划和管理部门收集和分析城市交通、能源、水资源等方面的数据，预测城市发展趋势和瓶颈点，制定科学合理的城市规划和治理方案。
2.农业生产与粮食安全：空间大数据可以监测土地利用、作物生长、气象条件等信息，为农业生产提供科学决策支持和技术手段，提高农业生产效率和粮食安全水平。
3.灾害预警与救援：空间大数据可以监测自然灾害的发生和演变情况，为救援队伍提供实时、准确的信息支持，促进灾后重建和灾害防范工作的开展。
4.旅游开发与管理：空间大数据可以帮助旅游企业收集和分析旅游资源、历史文化遗迹、自然景观等信息，做好旅游景区的开发和管理工作。
ArcGIS空间数据组织和管理方法及个人感想
ArcGIS空间数据组织和管理⽅法及个⼈感想题⽬：ArcGIS空间数据组织和管理⽅法及个⼈感想姓名：学号：专业：随着地理信息产业的不断壮⼤，地理信息的模式也发⽣了根本的改变，传统的纸质地图到如今的电⼦地图，未来地理信息将⾯向服务，⾛向共享与职能，整合计算资源、⽹络资源、存储资源在内的各种资源通过云计算连接在⼀起来进⾏服务。
也正是出于让我们更快更好地了解GIS和相关产品的⽬的，⽼师布置了本次作业，⽽我经过查阅资料决定深⼊了解ArcGIS这⼀产品。
ESRI公司作为全球GIS业界的开拓者和引领者，主导着GIS技术的发展前沿。
⽽ArcGIS系列软件是ESRI公司集近40年GIS咨询和研发经验开发的GIS平台产品家族。
建⽴在⼯业标准之上的ArcGIS，既有强⼤的功能，⼜具有良好的易⽤性。
但是对于像我这样的初学者来说，ArcGIS犹如⼀本厚重的教科书，内容虽然详实，翻看起来还是有些吃⼒的。
因此，我选择了4个应⽤基础框架即桌⾯软件（Desktop）、服务器（Server）GIS、嵌⼊式（Embedded）GIS 和移动（Mobile）GIS中的Server GIS进⾏学习，因为Server GIS正是搭建在应⽤服务器、⽹络服务器和⽤户之间的桥梁，学习Server GIS能够确切地把握ArcGIS空间数据组织和管理的基本情况和特殊之处，能够以⼩见⼤、以点盖⾯地去了解整款ArcGIS软件。
⼀、ArcGIS Server初步了解ArcGIS Server是⼀个基于Web的企业级GIS解决⽅案。
⽤户可以使⽤ArcGIS Server在企业内部⽹或整个互联⽹范围内共享GIS资源，也可以把地图或者其他的地理信息资源⽆缝地集成到普通的⽹站页⾯中。
⽽ArcGIS Server特别之处就在于其将两项功能强⼤的技术——GIS技术和Web技术结合在⼀起，协同合作，综合发挥GIS的空间查询、定位、分析和处理特点，以及⽹络技术的全球互连、信息共享的特点。
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空间数据的处理
4）空间数据的压缩处理
▪ 垂距和偏角法 这两种方法是按垂距或偏角的限差选取符合或超过限差的点
a—垂距算法；
b—偏角算法
空间数据的处理
4）空间数据的压缩处理
▪ Douglas-Peucker方法 把一条曲线首末两点连成一条直线，其直线方程为 Ax By C 0
计算曲线上各点到该直线的距离为
▪ 转换的方式有两种： 一是建立两种系统的数据格式转换模块，直接转换，这种方式要 求知道其它系统所采用的数据格式，如ARC/INFO系统提供了20多 种数据格式相互转换的命令； 二是把不同系统的图形文件和属性文件转换成DXF（图形交换文 件）和DBF格式，然后再由DXF和DBF格式转换成其它系统能识别 的数据格式。其中DXF文件是标准的ASCII文本文件，很容易转换 成其它图形文件格式。
a—原始空间数据； b—属性重新分类； c—邻接线段删除； d—空间数据综合结果
空间数据的处理
3）空间与属性数据连接
ARC/INFO中多边形与属性的连接
空间数据的处理
4）空间数据的压缩处理
▪ 间隔取点法 给定临界距离 D临 。首先，保留曲线始点，然后计算P2点与P1点 之间的距离D21，若 D21 D临 ，则保留第2点，否则舍去P2点。 依此方法，逐一比较P3与 P2点…以确定舍去那些离已选点比规 定距离更近的点（如图），但曲线的末尾点要保留。
点在多边形内
空间数据的更新
为什么更新（简要了解）
▪ 空间数据是经常变化的，如行政区边界的更改，土地利用类型的变 化以及自然因素引起土壤侵蚀情况变化等等。总之，由于空间数据 具有时间性，需通过对其编辑，以便及时更新数据，确保数据库中 数据的现势性。
空间数据的处理
1）图幅数据处理
▪ 为了获得与地图直角坐标系一 致的数据，使不同地图的投影 坐标取得统一，必须进行图幅 数据的处理。
di | Axi Byi C
选取距离中最大者max（di）与规定的限差比较，若大于限差， 则离该直线距离最大的点保留，否则将直线两端点间各点全部舍 去。
空间数据的处理
5）空间数据统计综合
▪ 空间数据的统计综合是一种基于属性数据的空间图形处理操作。如 属性数据重新合并归类后空间图形的化简，其操作步骤和结果如图 所示
▪ 可见图幅数据的处理就是图幅 内坐标数据的变换，它包括数 字化坐标数据比例尺的变换， 变形误差的消除，坐标的旋转 和平移，以及投影类型的转换
图5-24 图幅数据的处理 a—比例尺变换；b—变形误差消除 c—投影类型转换；d—坐标旋转和平移
空间数据的处理
2）数据格式的转换
▪ 为了实现数据共享，要求GIS能把其它系统的格式转换为本系统适用 的数据格式。
第5 章 土地信息处理与分析技术
5.4 空间数据的编辑与管理
空间数据的编辑 空间数据的更新 空间数据的处理
空间数据的编辑
土地信息系统中空间数据的编辑主要用来对输入的图形数据和属性数 据进行检查、改错、更新及加工，以便得到净化的输入数据。并在此基础 上生成拓扑关系，作为实现系统功能的基础。
LIS基本编辑功能
空间数据的处理
3）空间与属性数据连接
空间和属性数据连接的较好 方法是利用专用程序自动地 把属性数据与空间实体数据 连接起来，此时，只要求空 间实体带有唯一的标识符即 可。标识符可以用手工输入 ，也可以由程序自动生成并 与图形实体的坐标存储在一 起。
右图说明了按拓扑结构建立 具有多边形边界的图形数据 与属性数据完整的矢量多边 形数据库的整个过程。
空间数据的编辑
1）空间数据的图形编辑
▪ 线的捕捉 线段捕捉
简化的线段捕捉
对大直线的捕捉
空间数据的编辑
1）空间数据的图形编辑
▪ 面的捕捉 面的捕捉实际上就是判断光标点是否在多边形内，若在多边形内 则说明捕捉到。判断点是否在多边形内的算法主要有垂线法或转 角法。 垂线法的基本思想是从光标点引垂线（实际上可以是任意方向的 射线），计算与多边形的交点个数。若交点个数为奇数则说明该 点在多边形内；若交点个数为偶数，则该点在多边形外 转角法？
空间数据的编辑
1）空间数据的图形编辑
▪ 点的捕捉 某一点状要素的坐标为A（X，Y），则可设一捕捉半径D（通常为 3～5个像素，这主要由屏幕的分辨率和屏幕的尺寸决定）。若S 和A的距离d小于D，则认为捕捉成功，即认为找到的点是A；否则 失败，继续搜索其他点。d可由下式计算：
d (X x)2 (Y y)2